JP2023010728A - シミュレート心拍動曲線の較正 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2018年4月26に出願された「MACHINE LEARNING USING SIMULATED CARDIOGRAMS」と題する米国仮特許出願第62/663,049号(代理人整理番号129292-8002.US00)に対する利益を主張し、2018年11月13日に出願された「RECORD ABLATION PROCEDURE RESULTS IN A DISTRIBUTED LEDGER」と題する米国仮特許出願第62/760,561号(代理人整理番号129292-8014.US00)に対する利益を主張し、2018年7月23日に出願された「GENERATING SIMULATED ANATOMIES OF AN ELECTROMAGNETIC SOURCE」と題する米国特許出願第16/042,984号(代理人整理番号129292-8003.US00)の一部継続出願であり、2018年7月23日に出願された「GENERATING A MODEL LIBRARY OF MODELS OF AN ELECTROMAGNETIC SOURCE」と題する米国特許出願第16/042,953号(代理人整理番号129292-8004.US00)の一部継続出願であり、2018年7月23日に出願された「USER INTERFACE FOR PRESENTING SIMULATED ANATOMIES OF AN ELECTROMAGNETIC SOURCE」と題する米国特許出願第16/042,973号(代理人整理番号129292-8005.US00)の一部継続出願であり、2018年7月23日に出願された「CONVERTING A POLYHEDRAL MESH REPRESENTING AN ELECTROMAGNETIC SOURCE」と題する米国特許出願第16/042,993号(代理人整理番号129292-8006.US00)の一部継続出願であり、2018年7月23日に出願された「GENERATING APPROXIMATIONS OF CARDIOGRAMS FROM DIFFERENT SOURCE CONFIGURATIONS」と題する米国特許出願第16/043,011号(代理人整理番号129292-8007.US00)の一部継続出願であり、2018年7月23日に出願された「BOOTSTRAPPING A SIMULATION-BASED ELECTROMAGNETIC OUTPUT OF A DIFFERENT ANATOMY」と題する米国特許出願第16/043,022号(代理人整理番号129292-8008.US00)の一部継続出願であり、2018年7月23日に出願された「IDENTIFYING AN ATTRIBUTE OF AN ELECTROMAGNETIC SOURCE CONFIGURATION BY MATCHING SIMULATED AND PATIENT DATA」と題する米国特許出願第16/043,034号(代理人整理番号129292-8009.US00)の一部継続出願であり、2018年7月23日に出願された「MACHINE LEARNING USING CLINICAL AND SIMULATED DATA」と題する米国特許出願第16/043,041号(代理人整理番号129292-8010.US00)の一部継続出願であり、2018年7月23日に出願された「DISPLAY OF AN ELECTROMAGNETIC SOURCE BASED ON A PATIENT-SPECIFIC MODEL」と題する米国特許出願第16/043,050号(代理人整理番号129292-8011.US00)の一部継続出願であり、2018年7月23日に出願された「DISPLAY OF AN ELECTRICAL FORCE GENERATED BY AN ELECTRICAL SOURCE WITHIN A BODY」と題する米国特許出願第16/043,054号(代理人整理番号129292-8012.US00)の一部継続出願であり、2018年10月17日に出願された「MACHINE LEARNING USING SIMULATED CARDIOGRAMS」と題する米国特許出願第16/162,695号(代理人整理番号129292-8002.US01)の一部継続出願であり、2018年11月30日に出願された「CALIBRATION OF SIMULATED CARDIOGRAMS」と題する米国特許出願第16/206,005号(代理人整理番号129292-8015.US00)の一部継続出願であり、2019年1月14日に出願された「IDENTIFY ABLATION PATTERN FOR USE IN AN ABLATION」と題する米国特許出願第16/247,463号(代理人整理番号129292-8016.US00)の一部継続出願であり、それぞれの内容全体が、参照により本明細書に組み込まれるものとする。
体内の電磁源から導出された電磁データを分類するための分類器を生成するための方法及びシステムが提供される。体は、例えば、人体であり得、電磁源は、心臓、脳、肝臓、肺、腎臓、または体の外側または内側から測定することができる電磁場を生成する体の別の部分であり得る。電磁場は、例えば、患者の体に(例えばスマートウォッチデバイスを介して)取り付けられたまたは隣接する電極に接続された1本以上(例えば12本)のリード、患者が着用する体表面ベスト、電磁源内デバイス(例えばバスケットカテーテル)、及び患者が着用するキャップなどを使用した様々な測定デバイス(例えば心電計及び脳波計)により、測定することができる。測定値は、心電図(「ECG」)及びベクトル心電図(「VCG」)などの心拍動曲線、及び脳波図(「EEG」)などにより表され得る。いくつかの実施形態では、様々な発生源構成の電磁源の電磁出力をモデル化し、機械学習を用いて、モデル化電磁出力から得られた導出電磁データを訓練データとして使用して分類器を訓練することにより、分類器を生成する、モデル化出力ベース機械学習(「MLMO」)システムが提供される。心臓の電磁データの分類器を主に生成するMLMOシステムが、下記に説明される。
VCGデータ構造
VCG[]
サイズ
V[]
x
y
z
nVCG
V[]
x
y
z
周期データ構造
#C
C[]
開始
終了
訓練データ構造
#TD
TD[]
nVCG[]
ラベル(複数可)
体内のEM源のモデルのモデルライブラリを生成するための方法及びシステムが提供される。いくつかの実施形態では、モデルライブラリ生成(「MLG」)システムは、EM源の解剖構造パラメータ及び電気生理学パラメータを含む構成パラメータを有する発生源構成に基づいて、モデルを生成する。解剖構造パラメータは、EM源の寸法または全体的形状を指定する。EM源が心臓である場合、モデルは、心臓壁の厚さ(例えば心内膜、心筋、及び心外膜の厚さ)、心腔の寸法、直径、胸部における心室配向、胴体の解剖構造、線維構造、瘢痕及び線維症及び催不整脈性基質の位置(複数可)、並びに瘢痕の形などから成るグループの任意の部分集合を含み得る解剖構造パラメータに基づく不整脈モデルであり得る。心臓の形状は、心腔容積が最大となり、壁の厚さが最小となり、興奮した時に、測定され得る。正常洞では、興奮は、拍動の拡張末期部分の時に起こる。不整脈では、拍動中の異なる時に、興奮が起こり得る。従って、MLGシステムでは、拡張末期部分以外の時に、形状を特定することが可能となり得る。胴体解剖構造を使用して、胴体のサイズ、形、及び組成などに基づいて、EM出力が調整され得る。電気生理学パラメータは、炎症、浮腫、副伝導路、先天性心疾患、悪性腫瘍、前のアブレーション部位、前の手術部位、外照射療法部位、ペーシングリード、植込み型除細動器リード、心臓再同期療法リード、ペースメーカーパルス発生器位置、植込み型除細動器パルス発生器位置、皮下除細動器リード位置、皮下除細動器パルス発生器位置、リードレスペースメーカ位置、他の植込み型ハードウェア(例えば右心室補助装置または左心室補助装置)、体外式除細動電極、表面ECGリード、表面マッピングリード、マッピングベスト、並びに他の正常分布及び病態生理学的特徴分布、活動電位動態、伝導率、及び不整脈発生源位置などから成るグループの任意の部分集合を含み得る非解剖構造パラメータである。シミュレーション用に選択される構成パラメータは、採用される機械学習アルゴリズムに基づき得る。例えば、線維構造パラメータは、畳み込みニューラルネットワークに対して選択され得るが、他の種類のネットワークには選択され得ない。MLGシステムは、発生源構成を生成し、これから不整脈モデルが生成される。発生源構成ごとに、MLGシステムは、メッシュと、不整脈モデルの可変重みなどのモデルパラメータとを含む不整脈モデルを生成する。MLGシステムは、解剖構造パラメータに基づいて、メッシュを生成する。計算メッシュが生成された後、MLGは、その発生源構成の電気生理学パラメータに基づいて、メッシュ内の点における不整脈モデルのモデルパラメータを生成する。電気生理学パラメータは、例えば、その点における電磁伝搬のモデル化を、電気生理学パラメータに基づいて制御する。不整脈モデルの集合は、不整脈モデルライブラリを形成する。次にMLMOシステムは、不整脈モデルごとにモデル化EM出力を生成し、モデル化EM出力を使用して、分類器を訓練し得る。不整脈モデルライブラリは、様々な種類のアブレーションの有効性の研究など、他の目的で使用されてもよい。
患者発生源構成をEM源のモデル発生源構成にマッチングさせる患者マッチングに基づいて、体内のEM源の属性または分類を識別するための方法及びシステムが提供される。いくつかの実施形態では、患者マッチング(「PM」)システムは、マッチングモデル発生源構成を使用して、患者の属性を識別するプロセスを高速化する、または分類器を使用して患者のより正確な分類を提供する。患者の属性(例えば不整脈発生源位置)を識別するために、PMシステムは、シミュレート(またはモデル化)EM出力を生成するのに使用された各モデル発生源構成と、そのモデル発生源構成に基づいて生成されたシミュレートEM出力から導出された導出EMデータとのマッピングを生成する。各導出(またはモデル化)EMデータはまた、モデル発生源構成を有するEM源に対応付けられた属性にもマッピングされる。例えば、EM源が心臓の場合、モデル発生源構成は、解剖構造パラメータ及び電気生理学パラメータなどの構成パラメータを含む。構成パラメータには、不整脈の発生源位置、ローターの種類、及び障害または状態の種類などが含まれ得る。不整脈発生源位置など、構成パラメータのうちの1つは、患者に関して識別する必要のある属性を表す属性パラメータとして指定され得る。PMシステムは、モデル発生源構成とモデル化VCGとのマッピングを生成し、モデル化VCGとそれらの対応する不整脈発生源位置とのマッピングを生成する。モデル化VCGと発生源位置とのマッピングは、MLMOシステムにより訓練データが生成される方法と同様の方法で、ラベルに対応する属性を用いて、生成され得る。いくつかの実施形態では、導出電磁データと発生源構成及び属性とのマッピングは、シミュレーションへ入力されシミュレーションにより生成されたデータではなく、実際の患者から収集されたデータに基づき得る。
実際の患者データに基づいて分類器を生成するようにMLMOシステムを適合させるための方法及びシステムが提供される。いくつかの実施形態では、(1)モデル分類器の重みの移転を使用して、実際の患者に対応付けられた患者訓練データに基づいて患者分類器を生成し、(2)患者との類似性に基づいて選択されたモデル訓練データに基づいて患者特有モデル分類器を生成する、臨床データベース機械学習(「MLCD」)システムが提供される。患者分類器は、MLCDシステムの患者分類器システムにより生成され、患者特有モデル分類器は、患者特有モデル分類器システムにより生成される。用語「患者分類器」は、患者のデータに基づいて生成された患者訓練データに基づいて生成された分類器を指し、用語「モデル分類器」は、EM源の計算モデルに基づいて生成されたモデル訓練データに基づいて生成された分類器を指す。
いくつかの実施形態では、患者分類器(「PC」)システムは、体内のEM源のEM出力から導出された導出EMデータを分類するための患者分類器を生成する。例えば、患者分類器は、ECGから導出されたVCGを分類する。PCシステムは、MLMOシステムを使用して生成されたモデル分類器など、モデル分類器にアクセスする。モデル分類器は、EM源の計算モデルを使用して生成されたモデル訓練データを使用して生成される。モデル分類器は、CNNの活性化関数の重みなど、モデル分類器が訓練される時に学習されるモデル分類器の重みを含む。PCシステムはまた、患者訓練データにもアクセスし、患者訓練データは、患者導出EMデータ(例えばVCG)と、ローター位置及び前のアブレーション処置結果など、その患者の患者分類とを、患者ごとに含む。前のアブレーション処置結果の例として、患者が、特定の位置を特定の焼灼パターンでアブレーションされた後、特定の期間不整脈がなかったことが挙げられ得る。患者分類器を訓練するために、PCシステムは、モデル分類器のモデル分類器重みに基づいて、患者分類器の患者分類器重みを初期化し、次に、患者訓練データ及び初期化された患者分類器重みで、患者分類器を訓練する。通常、分類器の重みは、全てが特定の値(例えば0.0、0.5、または1.0)またはランダムな値になど、デフォルト値に初期化される。従って、分類器の重みの学習は、「スクラッチ」から行われるとみなされる。前に学習された重みに基づいて重みの値を初期化するプロセスは、知識の「移転」と称される。前の分類器の前の訓練により得られた知識は、新たな分類器の訓練に導入される。移転の目標は、新たな分類器の訓練の高速化、及び新たな分類器の精度の向上の両方である。
いくつかの実施形態では、患者特有モデル分類器(「PSMC」)システムは、体内のEM源の導出EMデータを分類するための患者特有モデル分類器を生成する。PSMCシステムは、患者に類似するモデルを識別する。PSMCシステムは、患者-モデル類似性に基づいて、類似モデルを識別する。患者-モデル類似性は、モデルのモデル発生源構成と患者の患者発生源構成との類似性、及び/またはモデルのモデル化導出EMデータ(例えばVCG)と患者の対応する患者導出EMデータとの類似性に基づき得る。例えば、PSMCシステムは、解剖構造パラメータ(例えば右心室の寸法)、及び特定の電気生理学パラメータなどの類似性に基づいて、作動し得る。次に、PSMCシステムは、MLMOシステムを用いて、類似するモデルのモデル発生源構成を使用して患者特有モデル分類器を生成し得る。PSMCシステムは、最初にEM源の計算モデルを適用して、類似するモデルのモデル発生源構成に基づいてEM源のモデル化EM出力を生成することにより、患者特有モデル分類器を生成し得る。次に、PSMCシステムは、生成されたモデル化EM出力及びモデルのラベルから、モデル化導出EMデータ(例えばVCG)を含むモデル訓練データを生成する。あるいは、類似するモデルに関してモデル訓練データが既に生成されている場合は、PSMCシステムは、モデル訓練データを再生成する必要はない。次に、PSMCシステムは、モデル訓練データに基づいて、患者特有モデル分類器を訓練する。
患者に類似するモデルのモデル化EM出力に基づく患者のEM源の表現の生成及び表示を支援するように、MLMOシステムを適合させるための方法及びシステムが提供される。いくつかの実施形態では、患者特有モデル表示(「PSMD」)システムは、患者のEM源に類似すると見なされるEM源のモデルを識別する。次に、PSMDシステムは、梗塞及び薬歴などの患者の臨床パラメータに基づいて、患者のEM源のグラフィック表現を生成する。例えば、EM源が心臓である場合、PSMDシステムは、患者の心臓の解剖構造モデルを表すマップを生成し得る。次に、PSMDシステムは、類似するモデルのモデル化EM出力から導出された表示値を、マップに投入する。例えば、PSMDシステムは、そのモデル化EM出力のEMメッシュを選択し、マップの各頂点の値を、そのEMメッシュの対応する電位に基づいて、それぞれ設定し得る。PSMDシステムはまた、シミュレーションで使用された多面体メッシュからのモデル化EM出力を、別の多面体メッシュにマッピングして、六面体メッシュから表面三角形メッシュなど、よりリアルな概観のディスプレイを生成し得る。PSMDシステムは、高電位に対応する値を、赤色の様々な強度(またはグレースケールの濃淡)に設定し、低電位に対応する値を、緑色の様々な強度に設定し得る。別の例として、PSMDシステムは、モデルEM出力の周期を選択し、周期内の第1のEMメッシュの電位と周期内の最後のEMメッシュの電位との差またはデルタに基づいて、値を設定し得る。PSMDシステムはまた、周期内の連続するEMメッシュにわたるデルタの累積に基づいて、値を設定し得、この際、累積は重み付けされ得る。次に、PSMDシステムは、患者のEM源の活動の表現として、マップを表示する(例えばラスタライズ技法を使用して)。PSMDシステムはまた、患者の解剖構造パラメータに基づいて、心臓の輪郭が描かれた画像を表示し得る。輪郭画像は、心腔の境界を示し得る。
体内の電磁源により生成される電磁力の視覚的表現を生成するための方法及びシステムが提供される。いくつかの実施形態では、電磁力表示(「EFD」)システムは、経時的な電磁力の大きさ及び方向を表すベクトルのシーケンスから、電磁力の「表面表現」を生成する。例えば、電磁力が心臓である場合、ベクトルのシーケンスは、ベクトル心電図であり得る。ベクトルは、電磁源内に配置され得る原点に相関する。表面表現を生成するために、EFDシステムは、時間的に隣接するベクトルのペアに関して、原点及びベクトルのペアに基づいて、領域を識別する。例えば、ベクトルのx座標、y座標、及びz座標の値が(1.0、2.0、2.0)であり、隣接ベクトルの値が(1.1、2.0、2.0)である場合、領域は、(0.0、0.0、0.0)、(1.0、2.0、2.0)、及び(1.1、2.0、2.0)の頂点を有する三角形で囲まれた領域となる。次に、EFDシステムは、各領域の表現を表示して、電磁力の表面表現を形成する。領域が1つの平面に存在する可能性は低いため、EFDシステムは、陰影付けまたは色付けを提供して、領域が異なる平面に存在することを示すのを支援し得る。EFDシステムはまた、表面表現が視覚的に電磁源から発しているように、電磁源の表現を表示し得る。例えば、EFDシステムは、VCGが収集された患者の解剖構造パラメータに基づく心臓を表示し得る。電磁力に周期がある場合、周期の領域は、その周期の表面表現を形成する。EFDシステムは、複数の周期の表面表現を、同時に表示し得る。例えば、電磁源が心臓である場合、周期は、不整脈に基づき得る。EFDシステムはまた、各周期の表面表現を順番に表示し(例えば表示上同じ位置を中心にして)、経時的な電磁力の変化を示し得る。EFDシステムは、表面表現の各領域を順番に表示して、ベクトルに対応付けられた時間を示し得る。EFDシステムは、シミュレートVCGまたは患者から収集されたVCGを表示するために使用され得る。
患者心拍動曲線との配向類似性及び/または電気生理学類似性などの形態学的類似性に基づいて、モデル心拍動曲線とも称されるシミュレート心拍動曲線の較正された集合を生成するために、コンピューティングシステムにより実行される方法及びシステムが提供される。形態学的類似性は、患者のECGデータ及び/またはVCGデータを表す「生トレース」データ(例えば電位対時間)の分析に基づいて、特定され得る。較正集合はさらに、シミュレート心拍動曲線を生成するのに使用された追加の構成パラメータと、患者の構成パラメータとの類似性に基づいて、生成され得る。いくつかの実施形態では、シミュレート心拍動曲線較正(「CSC」)システムが、較正集合を生成する。CSCシステムは、患者心拍動曲線への類似性に基づいて較正集合を生成することから、較正集合は、シミュレート心拍動曲線の患者特有集合を表す。較正集合のシミュレート心拍動曲線を使用して、そのシミュレート心拍動曲線を生成するのに使用された構成パラメータでラベル付けされた各シミュレート心拍動曲線で、患者特有モデル分類器は訓練され得る。シミュレート心拍動曲線は、ローターの発生源位置など、患者から収集されない構成パラメータでラベル付けされ得る。次に、患者特有モデル分類器を使用して、患者のその構成パラメータが特定され得る。CSCシステムは、PSMCシステムと同様に、患者特有モデル分類器を生成するが、形態学的類似性などの様々な類似性測定値を使用する。
いくつかの実施形態では、CSCシステムのユーザインターフェース較正(「UIC」)システムは、患者VCGの配向のシミュレートVCGへの手動較正を行うためのユーザインターフェースを提供する。正常な洞調律中に、及び/または研究撮像データ(例えば胸部X線またはカテーテルシステム位置特定システムからの撮像データ)に基づいて識別され得る様々なペーシング位置でのペーシングに基づいて、収集された患者ECGにアクセスする。次に、UICシステムは、興奮発生源位置が分かっているセグメントをECGから抽出し、その後セグメントのノイズ除去を行う。次に、UICシステムは、セグメントからVCGを生成する。次に、UICシステムは、アクセスした患者ECGの発生源位置に類似する発生源位置を有するシミュレート心拍動曲線を選択する。
アブレーションパターンを識別するための方法及びコンピューティングシステム、並びに識別されたアブレーションパターンに基づいて患者を治療するための方法が提供される。いくつかの実施形態では、アブレーションパターン識別(「API」)システムは、患者のEM源を治療するためのアブレーションパターンを識別する。APIシステムは、EM源(例えば心臓または脳)の患者EM出力にアクセスする。APIシステムは、アブレーションパターンに基づくのではなく、シミュレート発生源構成に基づいて、非アブレーションパターンシミュレーションの非アブレーションパターン情報を識別する。例えば、非アブレーションパターン情報は、非アブレーションパターンシミュレーションから生成されたシミュレートEM出力(例えばシミュレートECG)であり得る。APIシステムは、非アブレーションパターンシミュレーションのシミュレートEM出力と患者EM出力との類似性に基づいて、非アブレーションパターン情報を識別する。APIシステムは、次に、識別した非アブレーションパターン情報及びアブレーションパターンシミュレーションに対応付けられたアブレーションパターン情報に基づいて、アブレーションパターンを識別する。例えば、アブレーションパターンは、シミュレートEM出力と、アブレーションパターンシミュレーションで使用されるアブレーションパターンとのマッピングに基づいて、識別され得る。各アブレーションパターンシミュレーションは、シミュレート発生源構成及びアブレーションパターンに基づいて、生成される。次に、APIシステムは、患者のEM源の可能性のあるアブレーションパターンとして、識別したアブレーションパターンの指示を出力する。
いくつかの実施形態では、遠隔EMデータ収集(「REMDC」)システムは、臨床環境にいない患者から収集されたEM源のEMデータを受信し得る。例えば、患者は、EMデータ(例えばECG)を収集する携帯型EMデータ収集(「PEMDC」)デバイス(例えばホルターモニター)を付けるために、診療所を訪れ得る。さらに、規定されていないPEMDCデバイス(例えばスマートウォッチなどのウェアラブルデバイス、電磁センサを備えた外部モバイルデバイス、表皮、真皮、もしくは皮下組織に埋め込まれた電磁センサ、電磁センサが埋め込まれたスマート衣類)が使用されてもよい。患者が診療所を去った後、PEMDCデバイスは、患者のEMデータを定期的または継続的に収集し得る。PEMDCデバイスにより、患者が診療所から遠隔にいる時、収集されたEMデータがREMDCシステムに送信されることが可能となる。例えば、PEMDCデバイスは、WiFi、セルラーブルートゥース(登録商標)、または他の接続を使用して、収集されたEMデータを送信する無線インターフェースを含み得る。WiFi接続を使用する場合、インターネットにアクセスできるWiFiネットワークにPEMDCデバイスが接続できる時はいつでも、PEMDCデバイスは、収集されたEMデータを直接REMDCシステムに送信し得る。セルラー接続(例えばPEMDCデバイスに埋め込まれたセルラー送信器/受信器)を使用する場合、PEMDCデバイスがセルラーネットワーク範囲内にいる時はいつでも、PEMDCデバイスは、収集されたEMデータを直接REMDCシステムに送信し得る。ブルートゥース(登録商標)接続(例えばPEMDCデバイスに埋め込まれたブルートゥース(登録商標)送信器/受信器)を使用する場合、PEMDCデバイスは、収集EMデータを、スマートフォン、スマートウォッチ、デスクトップコンピュータ、または他のブルートゥース(登録商標)対応デバイスに送信し得る。PEMDCデバイスはまた、収集されたEMデータを、有線(例えばユニバーサルシリアルバス(USB)ケーブル)を介して、コンピューティングデバイス(例えばラップトップ)に送信する有線インターフェースを有し得、コンピューティングデバイスは、収集されたEMデータをREMDCシステムに転送する。PEMDCデバイスは、収集されたデータを、スケジュールベースで(例えば1時間に1回)、収集されるとすぐに、REMDCシステムに要求されると、またはPEMDCにインストールされたプログラムにより行われる収集EMデータの分析に基づくなどのいくつかの他の基準で、送信し得る。
患者に対して行われた処置の研究結果を分散型台帳に格納するための方法及びシステムが提供される。いくつかの実施形態では、研究結果用分散型台帳(「DLSR」)システムは、患者の電磁源に対して行われた処置の研究結果(または処置結果)を格納する。計算標的化プロシージャを使用して、電磁源から導出された電磁データと処置標的とのマッピングに基づいて、処置の処置標的が識別され得る。計算標的化プロシージャは、処置標的を識別するために生成されたマッピングを使用して訓練された分類器であり得る。MLMOシステムを使用して、このような分類器は生成され得る。あるいは、計算標的化プロシージャは、患者の電磁データに最も類似するマッピングの電磁データを識別し、処置で使用するためにそのマッピングの処置標的を識別し得る。マッピングの電磁データは、シミュレートデータまたは実際の患者データであり得る。下記では、計算標的化プロシージャの実施形態が、処置標的を識別する分類器を使用して説明される。
分散型台帳は現在、多種多様のビジネスアプリケーションで使用されている。ビットコインシステムは、分散型台帳の一例である。ビットコインシステムは、サトシ・ナカモト氏による「Bitcoin:A Peer-to-Peer Electronic Cash System」と題するホワイトペーパーに説明されるように、金融機関を介さずに電子現金をある当事者から別の当事者に直接転送できるように、開発された。ビットコイン(例えば電子コインなど)は、ある当事者から別の当事者へ所有権を譲渡する一連のトランザクションにより表される。ビットコインの所有権を譲渡するために、新たなトランザクションが生成され、ブロック内のトランザクションのスタックに追加される。新たな所有者の公開鍵を含む新たなトランザクションは、新たな所有者の公開鍵で表される新たな所有者へ所有権を譲渡するために、所有者により所有者の秘密鍵でデジタル署名される。ビットコインの所有者による署名は、新たなトランザクションを介して新たな所有者にビットコインの所有権を譲渡するための所有者による承認である。ブロックが一杯になると、ブロックは、ブロック内の全てのトランザクション識別子のハッシュダイジェストであるブロックヘッダで「キャップ」される。ブロックヘッダは、チェーン内の次のブロックにおける最初のトランザクションとして記録され、「ブロックチェーン」と称される数学的階層を作成する。現在の所有者を確認するために、トランザクションのブロックチェーンをたどって、最初のトランザクションから最後のトランザクションまでの各トランザクションが確認され得る。新たな所有者は、ビットコインを譲渡したトランザクションの公開鍵に合う秘密鍵を有していればよい。ブロックチェーンは、セキュリティ識別(例えば公開鍵)により表されるエンティティにおける所有権の数学的証明を作成し、これは、ビットコインシステムの場合では疑似匿名である。
Claims (56)
- 患者心拍動曲線に類似するシミュレート心拍動曲線を識別するために、コンピューティングシステムにより実行される方法であって、前記シミュレート心拍動曲線は、シミュレートペーシングに基づいて生成され、前記患者心拍動曲線は、患者の患者ペーシングに基づいて生成され、前記方法は、
前記患者ペーシングに類似するシミュレートペーシングを有する第1のシミュレート心拍動曲線を識別することと、
前記第1のシミュレート心拍動曲線から、前記患者の心臓の患者配向に類似するシミュレート配向を有するシミュレート心臓に基づいて生成された第2のシミュレート心拍動曲線を識別することと、
前記第2のシミュレート心拍動曲線から、前記患者心拍動曲線により表される活動電位に類似する活動電位を表す第3のシミュレート心拍動曲線を識別することと、
前記第3のシミュレート心拍動曲線から、前記患者心拍動曲線により表される伝導速度に類似する伝導速度を表す較正されたシミュレート心拍動曲線を識別することと、
を含む、前記方法。 - 各較正されたシミュレート心拍動曲線に、その較正されたシミュレート心拍動曲線を生成する時に使用した構成パラメータで、ラベル付けを行うことと、
訓練データとして、前記較正されたシミュレート心拍動曲線及び前記ラベルを使用して、分類器を訓練することと、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記訓練された分類器を前記患者心拍動曲線に適用して、前記患者の前記構成パラメータを識別することを、さらに含む、請求項2に記載の方法。
- 前記心拍動曲線は、心電図である、請求項1に記載の方法。
- 前記心拍動曲線は、ベクトル心電図である、請求項1に記載の方法。
- ペーシングは、ペーシング位置及びペーシングレートを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記活動電位類似性は、大きさ及び持続時間において正規化された心拍動曲線に基づく、請求項1に記載の方法。
- 前記伝導速度類似性は、大きさにおいて正規化された心拍動曲線に基づく、請求項1に記載の方法。
- 前記シミュレート心拍動曲線は、前記患者の患者構造的疾患に類似するシミュレート構造的疾患に基づいて生成されたシミュレート心拍動曲線の集合から識別される、請求項1に記載の方法。
- 前記シミュレート心拍動曲線は、前記患者の患者心臓形状に対するシミュレート心拍動曲線の心臓形状の類似性に基づいて、シミュレート心拍動曲線の集合から識別される、請求項1に記載の方法。
- 前記配向類似性は、心臓位置における心周期位相の心臓ベクトルに関して、前記患者の患者心臓ベクトルに類似するシミュレート心臓ベクトルに基づく、請求項1に記載の方法。
- 前記シミュレート心拍動曲線は、前記患者の患者疾患基質に類似するシミュレート疾患基質に基づいて生成されたシミュレート心拍動曲線の集合から識別される、請求項1に記載の方法。
- 患者心拍動曲線に類似するシミュレート心拍動曲線を識別するために、コンピューティングシステムにより実行される方法であって、
形態学に基づいて、前記患者心拍動曲線に対するシミュレート心拍動曲線の形態学的類似性を特定することと、
前記形態学的類似性に基づいて、類似するシミュレート心拍動曲線を識別することと、
を含む、前記方法。 - 前記形態学的類似性を特定することは、
配向に基づいて、前記患者心拍動曲線に対するシミュレート心拍動曲線の配向類似性を特定することと、
前記患者心拍動曲線に対するシミュレート心拍動曲線の電気生理学的類似性を特定することと、
を含む、請求項13に記載の方法。 - 前記患者心拍動曲線に対するシミュレート心拍動曲線のペーシング類似性を特定することをさらに含み、前記識別することはさらに、前記ペーシング類似性に基づく、請求項14に記載の方法。
- 前記電気生理学的類似性は、活動電位類似性及び伝導速度類似性に基づく、請求項14に記載の方法。
- 構成パラメータのラベルを有する前記識別された類似するシミュレート心拍動曲線を含む訓練データを使用して、分類器を訓練することをさらに含む、請求項13に記載の方法。
- 前記患者心拍動曲線に対するシミュレート心拍動曲線の心臓形状類似性を特定することをさらに含み、前記識別することはさらに、前記心臓形状類似性に基づく、請求項13に記載の方法。
- 前記心臓形状類似性は、構造的疾患類似性及び測定値類似性に基づく、請求項18に記載の方法。
- 前記患者心拍動曲線に対するシミュレート心拍動曲線の疾患基質類似性を特定することをさらに含み、前記識別することはさらに、前記疾患基質類似性に基づく、請求項13に記載の方法。
- 患者心拍動曲線に類似するシミュレート心拍動曲線を識別するための1つ以上のコンピューティングシステムであって、1つ以上のコンピュータ可読記憶媒体と、1つ以上のプロセッサとを備え、
前記1つ以上のコンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ実行可能命令を格納し、前記コンピュータ実行可能命令は、前記1つ以上のコンピューティングシステムを制御して、
配向に基づいて、前記患者心拍動曲線に対するシミュレート心拍動曲線の配向類似性を特定することと、
前記患者心拍動曲線に対するシミュレート心拍動曲線の電気生理学的類似性を特定することと、
前記配向類似性及び前記電気生理学的類似性に基づいて、前記類似するシミュレート心拍動曲線を識別することと、
を実行させ、
前記1つ以上のプロセッサは、前記1つ以上のコンピュータ可読記憶媒体に格納された前記コンピュータ実行可能命令を実行する、
前記1つ以上のコンピューティングシステム。 - 前記コンピュータ実行可能命令はさらに、前記1つ以上のコンピューティングシステムを制御して、前記患者心拍動曲線に対する前記シミュレート心拍動曲線の疾患基質類似性を特定することを実行させ、前記類似するシミュレート心拍動曲線を識別するための前記コンピュータ実行可能命令はさらに、前記疾患基質類似性に基づく、請求項21に記載の1つ以上のコンピューティングシステム。
- 前記コンピュータ実行可能命令はさらに、前記1つ以上のコンピューティングシステムを制御して、前記患者心拍動曲線に対する前記シミュレート心拍動曲線のペーシング類似性を特定することを実行させ、前記類似するシミュレート心拍動曲線を識別するための前記コンピュータ実行可能命令はさらに、前記ペーシング類似性に基づく、請求項21に記載の1つ以上のコンピューティングシステム。
- 前記電気生理学的類似性は、活動電位類似性及び伝導速度類似性に基づく、請求項21に記載の1つ以上のコンピューティングシステム。
- 前記活動電位類似性は、大きさ及び持続時間において正規化された心拍動曲線に基づき、
前記伝導速度類似性は、大きさにおいて正規された心拍動曲線に基づく、請求項24に記載の1つ以上のコンピューティングシステム。 - 前記コンピュータ実行可能命令はさらに、前記1つ以上のコンピューティングシステムを制御して、構成パラメータのラベルを有する前記識別された類似シミュレート心拍動曲線を含む訓練データを使用して、分類器を訓練することを実行させる、請求項21に記載の1つ以上のコンピューティングシステム。
- シミュレート心拍動曲線を患者の患者心拍動曲線にマッピングするために、コンピューティングシステムにより実行される方法であって、
構成パラメータ及びペーシング位置に基づいて、前記患者心拍動曲線にマッチングするシミュレート心拍動曲線を識別することと、
前記識別したシミュレート心拍動曲線を前記患者心拍動曲線にマッピングするようにマッピング関数を訓練することと、
前記訓練したマッピング関数を前記シミュレート心拍動曲線に適用して、変換されたシミュレート心拍動曲線を生成することと、
を含む、前記方法。 - 前記変換されたシミュレート心拍動曲線に基づいて、患者特有モデル分類器を訓練することをさらに含む、請求項27に記載の方法。
- シミュレートベクトル心電図(「VCG」)の前記配向を患者VCGへ較正するために、1つ以上のコンピューティングシステムにより実行される方法であって、
前記シミュレートVCGの表現を表示することと、
前記患者VCGの表現を表示することと、
前記表示された表現のうちの1つを回転させる指示をユーザから受信することと、
前記回転された表現ともう1つの表現との位置が合わせられたという指示を前記ユーザから受信することと、
前記回転された表現の回転に基づいて、変換行列を生成することと、
を含む、前記方法。 - 前記表現は、胴体内に表示される、請求項29に記載の方法。
- 前記シミュレートVCGの表現は、前記シミュレートVCGに対応付けられた心臓形状に基づいて、心臓の表現と共に表示される、請求項29に記載の方法。
- 患者の電磁源の患者電磁出力に類似する電磁源のシミュレート電磁出力を識別するために、コンピューティングシステムにより実行される方法であって、前記シミュレート電磁出力は、前記電磁源のシミュレートペーシングに基づいて生成され、前記患者電磁出力は、前記患者の前記電磁源の患者ペーシングに基づいて生成され、前記方法は、
前記患者ペーシングに類似するシミュレートペーシングを有するペーシング類似シミュレート電磁出力を識別することと、
前記患者の前記電磁源の患者構成パラメータに類似するシミュレート構成パラメータを有するシミュレート電磁源に基づいて生成された構成類似シミュレート電磁出力を識別することと、
前記患者電磁源により表される活動電位に類似する活動電位を表す活動電位類似シミュレート電磁出力を識別することと、
前記識別されたペーシング類似、構成類似、及び活動電位類似のシミュレート心拍動曲線から、前記患者電磁出力により表される伝導速度に類似する伝導速度を表す較正されたシミュレート電磁出力を識別することと、
を含む、前記方法。 - 前記患者ペーシングは、前記電磁源の内部から電磁パルスを与える侵襲的ペーシングデバイスを使用して実行される、請求項32に記載の方法。
- 前記侵襲的ペーシングデバイスは、カテーテルである、請求項33に記載の方法。
- 前記患者ペーシングは、前記電磁源の外部から電磁パルスを与える非侵襲的ペーシングデバイスを使用して実行される、請求項32に記載の方法。
- 前記非侵襲的ペーシングデバイスは、電磁場を生成して、前記患者の前記電磁源のペーシングを行う、請求項35に記載の方法。
- 前記非侵襲的ペーシングデバイスは、磁気共鳴スキャナである、請求項36に記載の方法。
- 前記識別された較正済みシミュレート電磁出力は、ペーシング類似、構成類似、及び活動電位類似の電磁出力である、請求項32に記載の方法。
- 患者の患者電磁源の患者電磁データに類似する電磁源のシミュレート電磁データを識別するために、1つ以上のコンピューティングシステムにより実行される方法であって、前記シミュレート電磁データは、前記電磁源のシミュレートペーシング位置に基づいて生成され、前記患者電磁データは、前記患者電磁源の患者ペーシング位置に基づいて生成され、前記方法は、
前記患者ペーシング位置に類似するシミュレートペーシング位置を有するシミュレート電磁データを識別することと、
前記患者の前記電磁源の患者構成パラメータに類似するシミュレート構成パラメータに基づいて生成されたシミュレート電磁データを識別することと、
前記患者の患者活動電位に類似するシミュレート活動電位に基づいて生成されたシミュレート電磁データを識別することと、
前記患者の患者伝導速度に類似するシミュレート伝導速度に基づいて生成されたシミュレート電磁データを識別することと、
前記識別されたシミュレート電磁データに基づいて、シミュレート電磁データの較正された集合を生成することと、
を含む、前記方法。 - 前記患者の患者電磁データに類似するシミュレート電磁データを識別することをさらに含む、請求項39に記載の方法。
- 前記電磁源の内部から電磁パルスを与える侵襲的ペーシングデバイスと共にペーシングリードが配置される、請求項39に記載の方法。
- 前記侵襲的ペーシングデバイスは、カテーテル、植込み型除細動器、またはペースメーカーである、請求項41に記載の方法。
- 前記患者ペーシングは、前記電磁源の外部から電磁パルスを与える非侵襲的ペーシングデバイスを使用して実行される、請求項39に記載の方法。
- 前記非侵襲的ペーシングデバイスは、電磁場を生成して、前記患者の前記電磁源のペーシングを行う、請求項43に記載の方法。
- 前記非侵襲的ペーシングデバイスは、磁気共鳴デバイスである、請求項44に記載の方法。
- 患者の患者電磁源の患者電磁データに類似する電磁源のシミュレート電磁データを識別するための方法であって、
前記患者電磁源の複数の患者ペーシング位置のそれぞれに関して、
前記ペーシング位置に電磁インパルスを送信することにより、前記患者電磁源のペーシングを行うことと、
前記ペーシング中に、心拍動曲線を収集することと、
シミュレーション較正集合を生成する1つ以上のコンピューティングデバイスに対し、患者ペーシング位置と、前記患者ペーシング位置でペーシングを行っている間に収集された患者電磁データとを提出することであって、前記1つ以上のコンピューティングデバイスは、前記シミュレーションと前記患者との、ペーシング位置、発生源構成、活動電位、伝導速度、及び前記患者電磁データにおける類似性に基づいて、前記電磁源のシミュレーションモデルライブラリのシミュレーションを識別し、前記識別されたシミュレーションは、前記シミュレーション較正集合を形成する、前記提出することと、
を含む、前記方法。 - 前記1つ以上のコンピューティングデバイスに対し前記患者の患者心拍動曲線を提出することと、
前記シミュレート心拍動曲線と前記患者心拍動曲線との類似性に基づいて、前記較正集合のシミュレーションの発生源構成パラメータの指示を受信することを、
さらに含む、請求項46に記載の方法。 - 患者ペーシング位置ごとに、その患者ペーシング位置にペーシングリードを配置することであって、前記電磁インパルスは、前記ペーシングリードを介して送信される、前記配置することをさらに含む、請求項46に記載の方法。
- 前記患者ペーシングリードの配置は、前記患者電磁源の内部から電磁インパルスを与える侵襲的ペーシングデバイスを使用して行われる、請求項48に記載の方法。
- 前記侵襲的ペーシングデバイスは、カテーテル、植込み型除細動器、またはペースメーカーである、請求項48に記載の方法。
- 前記電磁インパルスは、非侵襲的ペーシングデバイスを介して生成される、請求項46に記載の方法。
- 前記非侵襲的ペーシングデバイスは、磁気共鳴デバイスである、請求項51に記載の方法。
- 前記較正集合に基づいて識別された発生源構成の発生源パラメータの指示を、前記1つ以上のコンピューティングデバイスから受信することを、さらに含む、請求項46に記載の方法。
- 前記発生源パラメータは、発生源位置である、請求項53に記載の方法。
- 前記発生源位置に基づいて、前記患者電磁源に対し処置を行うことを、さらに含む、請求項54に記載の方法。
- 前記患者ペーシング位置のうちの2つは、離れたペーシング位置である、請求項46に記載の方法。
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