JP2023046311A - 興奮波速度の統計分析を使用した心臓遮断線の発見 - Google Patents

Abstract

【課題】心臓ＥＰマップを分析すること。【解決手段】方法が、心室の組織領域内の興奮波の位置及びそれぞれの速度を含むデータ点のセットを受信することを含む。セットは、少なくとも２つの速度クラスタに分割され、各速度クラスタは、興奮波のそれぞれの速度によって特徴付けられる。少なくとも２つのクラスタ間の１つ以上の境界曲線が推定される。１つ以上の境界曲線は、興奮波の予想される遮断線としてユーザに提示される。【選択図】図１

Description

本発明は、概略的には電気生理学的（ＥＰ）マッピングに関し、特に心臓ＥＰマップの分析に関する。

電気生理学的にマッピングされた心臓組織の分析を支援する方法が、特許文献でこれまでに提案されている。例えば、米国特許出願公開第２０２１／００９３２１７号は、心不整脈、洞調律、及びペーシングリズムを含む心臓波面伝播のための伝播及び速度マップを生成するための方法を記載している。時間整合基準がない場合に興奮時間情報が生成され、推定興奮時間は、候補関数（candidate function：ＣＦ）のバンクから選択された潜在的に非線形及び非直交のＣＦの加重総和である。選択されたＣＦ間のバイナリレベル関数を含めることによって、連続記録間の時間整合を行うことができる。複数の実施形態が、単一のカテーテルマッピング及び連続マッピングに適用可能であり、これらは、複数の衝突波面の存在下での伝播マップ及び伝導速度の生成能力によって確認されるように、堅牢である。伝播及び伝導速度マップを、心不整脈の診断、心不整脈の位置特定、心不整脈のカテーテル切除療法の案内、及び心臓ペーシング療法の案内のうちの１つ以上に使用することができる。

別の一例として、米国特許出願公開第２００４／０１７６６９７号は、心房細動中の心電図（ＥＣＧ）の分析について記載している。詳細には、本発明は、心臓モデルの作成及び検証のためのそのような方法の使用、並びに心臓疾患の精密な診断における使用に関する。所与の患者又は患者群の心房細動の分類を、階層的方法（例えば、単リンク法、平均法（重み付けあり、及び重み付けなし）、重心法、中央値及び完全リンク法）、並びに、非階層的方法、例えば、ｋ平均クラスタリングアルゴリズム法、適応ｋ平均法、ｋメドイド法、及びファジークラスタ化法を含む、数学的クラスタ分析を行った自動回帰（ＡＲ）モデル係数を使用して行う。

本発明の一実施形態は、心室の組織領域内の興奮波の位置及びそれぞれの速度を含むデータ点のセットを受信することを含む方法を提供する。セットは、少なくとも２つの速度クラスタに分割され、各速度クラスタは、興奮波のそれぞれの速度によって特徴付けられる。少なくとも２つのクラスタ間の１つ以上の境界曲線が推定される。１つ以上の境界曲線は、興奮波の予想される遮断線としてユーザに提示される。

いくつかの実施形態では、セットを分割することは、ｋ平均クラスタリングプロセスを適用することを含む。

いくつかの実施形態では、セットを分割することは、速度の大きさに基づいてセットを分割することを含む。他の実施形態では、セットを分割することは、速度の方向に基づいてセットを分割することを含む。

一実施形態では、境界曲線を推定することは、異なるクラスタ間の速度の不連続性を識別することを含む。

別の一実施形態では、１つ以上の境界曲線をユーザに提示することは、１つ以上の境界曲線を心室の表面表現上にオーバーレイすることを含む。

いくつかの実施形態では、表面表現は、興奮波速度マップの少なくとも一部である。

いくつかの実施形態では、方法は、表面表現上に興奮時間をオーバーレイすることを更に含む。

本発明の一実施形態によれば、インターフェースと、プロセッサと、を含むシステムが追加的に提供される。インターフェースは、心室の組織領域内の興奮波の位置及びそれぞれの速度を含むデータ点のセットを受信するように構成されている。プロセッサは、（ｉ）セットを少なくとも２つの速度クラスタに分割し、各速度クラスタは、興奮波のそれぞれの速度によって特徴付けられ、（ｉｉ）少なくとも２つのクラスタ間の１つ以上の境界曲線を推定し、（ｉｉｉ）１つ以上の境界曲線を興奮波の予想される遮断線としてユーザに提示するように構成されている。

本発明は、以下の「発明を実施するための形態」を図面と併せて考慮することで、より完全に理解されよう。
本発明の例示的な実施形態による、電気生理学的（electrophysiological、ＥＰ）マッピング及びアブレーションのためのシステムの概略描図である。 本発明の例示的な実施形態による、興奮の速さの不連続性を識別するため及び興奮波の遮断線を識別するためのｋ平均法の使用を示す概略的なプロットである。 本発明の例示的な実施形態による、左心室の表面表現上にオーバーレイされた興奮波の遮断線を示す興奮波速度マップの概略描図である。 本発明の例示的な実施形態による、興奮波の遮断線を識別して図３の表面表現上に提示するための方法を概略的に示すフローチャートである。

概論
心室などの患者の器官の組織の電気的活動は、器官内でのマッピング（例えば、電気生理学的マッピング）のための適切な電極がその遠位端に取り付けられたマッピングカテーテルと、カテーテルによって出力された信号を取得して分析するＥＰマッピングシステムとを使用してマッピングすることができる。

例えば、医師は、心臓の電気的活動のインパルスの伝播を理解するために、局所的な波速度を知る必要がある。そのような伝播は、心室の表面表現上にグラフィカルに符号化されて、興奮波速度を示すＥＰマップを形成することができる。

速度マップは、一例として、心臓の組織領域における異常な波伝播を排除することを目的とする不整脈のアブレーション治療の転帰の判定を支援するために使用することができる。アブレーションされた組織は、典型的には、興奮波の伝播を遮断する「遮断線」と呼ばれるものを形成する曲線に沿っている。

心臓内の興奮波速度は、方向及び大きさを有する矢印として表示することができる。以下の説明において、「速度」という用語は、大きさ及び方向の両方を有するベクトルを指し、「速さ」という用語は、速度の大きさを指す。（典型的にはアブレーション処置後の）予想される遮断線を含むマッピングされた心臓領域では、マップ上の矢印は何らかの異なるパターンを有すると予想され、この場合、遮断線は矢印から明らかであろう。しかしながら、実際には、波速度測定にはかなりのノイズがあるため、単純な波速度の提示からは遮断線は明らかではない。

以下に説明する本発明の実施形態は、検査対象の選択された心臓領域内の計算された波速度にｋ平均クラスタリングなどの統計的方法を適用して、遮断線を識別してプロットする。

例示的な一実施形態では、プロセッサが、マッピングされた興奮波速度のメモリに格納されたセットに対してクラスタリングアルゴリズムを実行する。クラスタリングアルゴリズムは、波速度が２つのクラスタに分割される（すなわち、ｋ＝２である）と仮定する。反復プロセスにおいて、分割は分割を区別するために最適化される。各反復において、波速度の平均及び平均の分散が分割ごとに計算される。反復は、２つの分散が最小化されるまで継続する。この時点で、反復は停止し、分割は遮断線（すなわち、波速度の不連続線）に対応すると仮定される。ある場合には、不連続性は波の速さの不連続性であり、波の方向は所定の許容範囲内にある。別の場合には、不連続性は波の方向の不連続性であり、波の方向が少なくとも２０度などの所定の値の最小角度以上変化している。次いで、分割線を遮断線として興奮波速度マップ上に描出する。

例示的な実施形態では、例えば、医師がアブレーション処置中にアブレーションの精度及び有効性を推定することができるように、ＥＰマッピングシステムのプロセッサなどのプロセッサが本開示のアルゴリズムを実行して遮断線をリアルタイムで見つける。いくつかの例示的な実施形態では、マッピング及びアブレーションのために異なるカテーテルが同時に挿入されるが、他の例示的な実施形態では、アブレーション及びマッピングの両方に同じカテーテルが使用される。

システムの説明
図１は、本発明の例示的な実施形態による、電気生理学的（ＥＰ）マッピング及びアブレーションのためのシステム２１の概略描図である。図１は、患者２５の心臓２３のＥＰマッピングを実施するために、Ｐｅｎｔａｒａｙ（登録商標）ＥＰマッピングカテーテル２９を使用している医師２７を示す。カテーテル２９は、その遠位端に、機械的に可撓性であり得る１つ以上のアーム２０を備え、各アームに１つ以上の電極２２が連結されている。マッピング処理中に、電極２２は、心臓２３の組織から及び／又は心臓２３の組織への単極信号及び／又は双極信号を取得及び／又は注入する。カテーテル２９は、高周波（ＲＦ）又は不可逆的エレクトロポレーション（ＩＲＥ）などのアブレーションを行うために更に使用することができる。

コンソール３０内のプロセッサ２８が、電気的インターフェース３５を介してこれらの信号を受信し、これらの信号に含まれた情報を使用してＥＰマップ４０を構築するが、このＥＡマップはプロセッサ２８によってメモリ３３に記憶される。処理中及び／又は処理後に、プロセッサ２８は、ディスプレイ２６上にＥＰマップ４０（例えば、図３に示すマップなどの興奮波速度マップ）を表示することができる。プロセッサ２８は、本開示の技術を使用して、１つ以上の遮断線を識別して波速度マップ上にオーバーレイし、医師２７が実行中のアブレーション（例えば、ＲＦアブレーション）の精度及び有効性を推定するのを支援する。この情報に基づいて、医師２７は、例えば、追加のアブレーションを実施することができる。

ユーザインターフェース１００のユーザ制御部３２は、医師２７がマップ４０を検査することを可能にする。制御部３２には、例えば、トラックボール及び制御ノブ、並びにキーボードが含まれ得る。ユーザインターフェース１００の他の要素には、ディスプレイ２６のタッチスクリーン機能が含まれ得る。

手技中に、追跡システムを使用して感知電極２２のそれぞれの位置を追跡することで、各信号（及び最終的には波速度）と信号が取得された位置とを関連付けることができる。例えば、米国特許第８，４５６，１８２号で説明され、その開示が参照により本明細書に組み込まれるＢｉｏｓｅｎｓｅ－Ｗｅｂｓｔｅｒ（Ｉｒｖｉｎｅ Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）製のＡｃｔｉｖｅ Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｌｏｃａｔｉｏｎ（ＡＣＬ）システムが使用されてもよい。ＡＣＬシステムでは、プロセッサは、感知電極２２のそれぞれと患者２５の皮膚に連結されている複数の表面電極２４との間で測定されたインピーダンスに基づいて電極のそれぞれの位置を推定する。例えば、３本の表面電極２４を患者の胸部に、別の３本の表面電極を患者の背部に、連結してもよい。説明を容易にするために、１つの表面電極のみが図１に示されている。患者の心臓２３内部の電極２２と表面電極２４との間に電流が流される。プロセッサ２８は、表面電極２４で測定して得られた電流振幅間（又はこれらの振幅によって示されるインピーダンス間）の比及び患者の身体上の電極２４の既知の位置に基づいて、患者の心臓内の全ての電極２２の推定される場所を計算する。こうして、プロセッサは、電極２２から受信した任意の所与のインピーダンス信号と信号が取得された場所とを関連付けることができる。

図１に示される実施例の図は、単に概念を分かりやすくする目的で選択されている。電圧信号の測定に基づく方法など、他の追跡方法が用いられてもよい。Ｌａｓｓｏ（登録商標）カテーテル（Ｂｉｏｓｅｎｓｅ Ｗｅｂｓｔｅｒ製）などの他の種類の感知及びアブレーションカテーテルも同等に使用することができる。接触センサが、ＥＰマッピングカテーテル２９の遠位端に取り付けられてもよい。上述のように、任意のカテーテルの少なくともいくつかの感知電極を、アブレーションを実行するために使用してもよく、また、必要な位置データを取得するための電極２２に適用して同様の方法で利用してもよい。したがって、この場合、位置及び興奮データを収集するために使用される感知電極を、アブレーション電極と見なすこともできる。任意選択的な実施形態では、プロセッサ２８は、測定中に電極２２のそれぞれと心室の内面との間の物理的接触の質を示すように更に構成されている。

プロセッサ２８は、典型的には、本明細書に記載されている機能を実行するようにプログラムされたソフトウェアと共に汎用コンピュータを備える。具体的には、プロセッサ２８は、本開示のステップをプロセッサ２８が以下で更に説明するように行うことを可能にする、本明細書に開示され、図４に含まれる専用のアルゴリズムを実行する。ソフトウェアは、例えばネットワーク上で、コンピュータに電子形態でダウンロードすることができる。あるいは、代替的に又は追加的に、磁気メモリ、光学メモリ、若しくは電子メモリなどの、非一時的実体的媒体上に提供及び／又は記憶することができる。

Ｋ平均クラスタリングを使用した心臓遮断線の発見
図２は、本発明の例示的な実施形態による、興奮の速さの不連続性２４２を識別し、興奮波の遮断線２０６を識別するためのｋ平均法の使用を示す概略的なプロットである。図示された例示的な実施形態は、興奮の速さの不連続性に関するものであるが、別の例示的な実施形態では、不連続性は、所定の限度（例えば、少なくとも２０度）を超える波の偏向角度によって表すことができる。

図示のように、速度波の大きさのデータ点のセットが２つのクラスタ２０２及び２０４に分割され、各クラスタは、伝播の速さは異なるが、伝播方向は、例えば、波の方向分布の１つの標準偏差内などの所定の許容範囲内の同様の方向であることを示している。水平プロット軸及び垂直プロット軸は、心室領域の表面を表すデータ点の組織表面位置座標である。プロセッサは、ｋ平均法を用いて、興奮波の速さのクラスタ２０２と２０４との間の境界曲線２０６を推定する。

波の速さの不連続性は、小さいＲＯＩ２１０で曲線２０６に対して法線２０８を引くことによってプロットすることができる。挿入図２２５は、法線２０８を組織位置軸として使用して、ＲＯＩ２１０内の軸２０８上のクラスタ２０２のデータ点の概略的な（例えば、平均化及び平滑化された）速さのプロファイル２１２、並びにクラスタ２０４のデータ点の概略的な速さのプロファイル２１４を示す。図示のように、不連続境界２０６では、速さのギャップがサイズ２４２で発生する。

興奮の速さのギャップは、軸２０８に沿った興奮波の遮断点を示す。このことは、曲線２０６上の任意のＲＯＩ２１０に概ね当てはまるので、曲線は、興奮波の予想される遮断線を表す。

図３は、本発明の例示的な実施形態による、左心室の表面表現３０５上にオーバーレイされた興奮波の遮断線３０６を示す興奮波速度マップ３００の概略描図である。

図示のように、曲線３０６は、２つの矢印（すなわち、速度ベクトル）のクラスタを分離する。クラスタ３０４内の速度ベクトル３１４は、クラスタ３０２内の速度ベクトル３１２と同様の方向を有する。波速度データ点の２つのクラスタは、上記の図２及び下記の図４に関して説明された方法を使用して曲線３０６によって区別され、この曲線は、マップ上にオーバーレイされた異なる速度ベクトルによって表される興奮波の予想される遮断線としてマップ３００上に示されている。

図から更に分かるように、マップ上のいかなる遮断線も、本開示の技術を使用して曲線３０６を導出及びオーバーレイせずに視覚的に識別することは非常に困難である。興奮波の予想される遮断線が示されたマップ３００を受信したユーザは、例えば、遮断線を発生させた実行されたアブレーションが十分であるかどうかを推定することができる。

興奮波速度を使用した心臓遮断線の発見方法
図４は、本発明の例示的な実施形態による、興奮波の遮断線３０６を識別して図３の表面表現３０５上に提示するための方法を概略的に示すフローチャートである。本発明の例示的な実施形態によれば、心臓ＥＰデータ受信ステップ４０２において、アルゴリズムは、心室組織領域内の興奮波の位置及びそれぞれの速度を含むデータ点のセットをプロセッサ２８が受信すると開始するプロセスを実行する。

次に、データクラスタリングステップ４０４において、プロセッサは、ｋ平均反復統計計算を適用して、各クラスタ内の同様の速度に基づき、セットを少なくとも２つのクラスタに分割する。

推定ステップ４０６では、プロセッサは、少なくとも２つのクラスタ間の１つ以上の境界曲線を推定する。曲線オーバーレイステップ４０８で、プロセッサは、心室の表面表現（例えば、マップ３００）上に推定された境界曲線（例えば、曲線３０６）をオーバーレイする。このステップは、図３のクラスタ３０２及び３０４内に示されているように、伝播ベクトルの形のデータ点をオーバーレイすることを含むことができる。

最後に、提示ステップ４１０で、プロセッサ２８は、興奮波の１つ以上の各遮断線の予想される境界曲線を医師２７などのユーザに示す。

図４に示されている例示的なフローチャートは、純粋に概念を分かりやすくする目的で選択されたものである。任意選択の実施形態では、例えば、興奮時間などの追加の層を自動的に登録するために、様々な付加的な工程が実施されてもよい。

本明細書に記載される実施形態は、主として心臓用途を対象にしたものであるが、本明細書に記載される方法及びシステムは、脳の電気的活動の解剖学的マッピングなどの他の用途にも使用することができる。

したがって、上述の実施形態は、例として引用したものであり、本発明は、上記に具体的に示し、かつ説明したものに限定されないことが理解されよう。むしろ、本発明の範囲は、上記の明細書に説明される様々な特徴の組み合わせ及び部分的組み合わせの両方、並びに前述の説明を読むことで当業者に想到されるであろう、先行技術において開示されていないそれらの変形例及び修正例を含むものである。参照により本特許出願に組み込まれる文献は、これらの組み込まれた文献において、いずれかの用語が本明細書において明示的又は暗示的になされた定義と矛盾する様式で定義される程度まで、本明細書における定義のみを考慮するものとする点を除き、本出願の不可欠な部分と見なすものとする。

〔実施の態様〕
（１） 方法であって、
心室の組織領域内の興奮波の位置及びそれぞれの速度を含むデータ点のセットを受信することと、
前記セットを少なくとも２つの速度クラスタに分割することであって、各速度クラスタは、前記興奮波のそれぞれの速度によって特徴付けられる、分割することと、
前記少なくとも２つのクラスタ間の１つ以上の境界曲線を推定することと、
前記１つ以上の境界曲線を、前記興奮波の予想される遮断線としてユーザに提示することと、
を含む、方法。
（２） 前記セットを分割することは、ｋ平均クラスタリングプロセスを適用することを含む、実施態様１に記載の方法。
（３） 前記セットを分割することは、前記速度の大きさに基づいて前記セットを分割することを含む、実施態様１に記載の方法。
（４） 前記セットを分割することは、前記速度の方向に基づいて前記セットを分割することを含む、実施態様１に記載の方法。
（５） 前記境界曲線を推定することは、異なるクラスタ間の前記速度の不連続性を識別することを含む、実施態様１に記載の方法。

（６） 前記１つ以上の境界曲線をユーザに提示することは、前記１つ以上の境界曲線を前記心室の表面表現上にオーバーレイすることを含む、実施態様１に記載の方法。
（７） 前記表面表現は、興奮波速度マップの少なくとも一部である、実施態様６に記載の方法。
（８） 前記表面表現上に興奮時間をオーバーレイすることを含む、実施態様６に記載の方法。
（９） システムであって、
心室の組織領域内の興奮波の位置及びそれぞれの速度を含むデータ点のセットを受信するように構成されたインターフェースと、
プロセッサであって、
前記セットを少なくとも２つの速度クラスタに分割することであって、各速度クラスタは、前記興奮波のそれぞれの速度によって特徴付けられる、分割することと、
前記少なくとも２つのクラスタ間の１つ以上の境界曲線を推定することと、
前記１つ以上の境界曲線を、前記興奮波の予想される遮断線としてユーザに提示することと、
を行うように構成されたプロセッサと、
を備える、システム。
（１０） 前記プロセッサは、ｋ平均クラスタリングプロセスを適用することによって前記セットを分割するように構成されている、実施態様９に記載のシステム。

（１１） 前記プロセッサは、前記速度の大きさに基づいて前記セットを分割するように構成されている、実施態様９に記載のシステム。
（１２） 前記プロセッサは、前記速度の方向に基づいて前記セットを分割するように構成されている、実施態様９に記載のシステム。
（１３） 前記プロセッサは、異なるクラスタ間の前記速度の不連続性を識別することによって前記境界曲線を推定するように構成されている、実施態様９に記載のシステム。
（１４） 前記プロセッサは、前記心室の表面表現上に前記１つ以上の境界曲線をオーバーレイすることによって前記１つ以上の境界曲線をユーザに提示するように構成されている、実施態様９に記載のシステム。
（１５） 前記表面表現は、興奮波速度マップの少なくとも一部である、実施態様１４に記載のシステム。

（１６） 前記プロセッサは、前記表面表現上に興奮時間をオーバーレイするように更に構成されている、実施態様１４に記載のシステム。

Claims (16)

1. システムであって、
   心室の組織領域内の興奮波の位置及びそれぞれの速度を含むデータ点のセットを受信するように構成されたインターフェースと、
   プロセッサであって、
   前記セットを少なくとも２つの速度クラスタに分割することであって、各速度クラスタは、前記興奮波のそれぞれの速度によって特徴付けられる、分割することと、
   前記少なくとも２つのクラスタ間の１つ以上の境界曲線を推定することと、
   前記１つ以上の境界曲線を、前記興奮波の予想される遮断線としてユーザに提示することと、
   を行うように構成されたプロセッサと、
   を備える、システム。
2. 前記プロセッサは、ｋ平均クラスタリングプロセスを適用することによって前記セットを分割するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
3. 前記プロセッサは、前記速度の大きさに基づいて前記セットを分割するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
4. 前記プロセッサは、前記速度の方向に基づいて前記セットを分割するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
5. 前記プロセッサは、異なるクラスタ間の前記速度の不連続性を識別することによって前記境界曲線を推定するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
6. 前記プロセッサは、前記心室の表面表現上に前記１つ以上の境界曲線をオーバーレイすることによって前記１つ以上の境界曲線をユーザに提示するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
7. 前記表面表現は、興奮波速度マップの少なくとも一部である、請求項６に記載のシステム。
8. 前記プロセッサは、前記表面表現上に興奮時間をオーバーレイするように更に構成されている、請求項６に記載のシステム。
9. 方法であって、
   心室の組織領域内の興奮波の位置及びそれぞれの速度を含むデータ点のセットを受信することと、
   前記セットを少なくとも２つの速度クラスタに分割することであって、各速度クラスタは、前記興奮波のそれぞれの速度によって特徴付けられる、分割することと、
   前記少なくとも２つのクラスタ間の１つ以上の境界曲線を推定することと、
   前記１つ以上の境界曲線を、前記興奮波の予想される遮断線としてユーザに提示することと、
   を含む、方法。
10. 前記セットを分割することは、ｋ平均クラスタリングプロセスを適用することを含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記セットを分割することは、前記速度の大きさに基づいて前記セットを分割することを含む、請求項９に記載の方法。
12. 前記セットを分割することは、前記速度の方向に基づいて前記セットを分割することを含む、請求項９に記載の方法。
13. 前記境界曲線を推定することは、異なるクラスタ間の前記速度の不連続性を識別することを含む、請求項９に記載の方法。
14. 前記１つ以上の境界曲線をユーザに提示することは、前記１つ以上の境界曲線を前記心室の表面表現上にオーバーレイすることを含む、請求項９に記載の方法。
15. 前記表面表現は、興奮波速度マップの少なくとも一部である、請求項１４に記載の方法。
16. 前記表面表現上に興奮時間をオーバーレイすることを含む、請求項１４に記載の方法。

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