KR20210154804A - 합성 맵을 생성하기 위한 시스템 - Google Patents

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KR20210154804A
KR20210154804A KR1020217030947A KR20217030947A KR20210154804A KR 20210154804 A KR20210154804 A KR 20210154804A KR 1020217030947 A KR1020217030947 A KR 1020217030947A KR 20217030947 A KR20217030947 A KR 20217030947A KR 20210154804 A KR20210154804 A KR 20210154804A
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민 주
나단 에인절
프라틱 샤
신웨이 시
데릭 초우
그레이던 비티
알. 맥스웰 플래허티
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아큐투스 메디컬, 인크.
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Abstract

본 명세서에는, 환자의 심장 내로 삽입되기 위한 적어도 하나의 진단 카테터 및 처리 유닛을 포함하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터를 모델링하기 위한 시스템이 제공된다. 적어도 하나의 진단 카테터는 다수의 심장 사이클에 걸쳐서 환자 데이터를 기록하기 위한 적어도 하나의 기록 요소를 포함한다. 환자 데이터는 생체 전위 데이터 및 적어도 하나의 기록 요소의 국지화 데이터를 포함한다. 처리 유닛은 기록된 환자 데이터를 수신하고, 세그멘트들을 포함하는 세그멘트화된 환자 데이터를 생성하도록, 상기 기록된 환자 데이터를 심장 사이클에 의하여 세그멘트화하며, 세그멘트화된 데이터 그룹을 생성하도록, 상기 세그멘트들을 상기 세그멘트들의 하나 이상의 특성에 기반하여 그룹화화고, 하나 이상의 합성 기록을 생성하도록, 각각의 세그멘트화된 데이터 그룹 내의 세그멘트화된 환자 데이터를 조합하는 클러스터링 루틴을 포함한다. 시스템은 환자의 심장 전기 활동의 하나 이상의 모델을 하나 이상의 합성 기록에 기반하여 생성한다.

Description

합성 맵을 생성하기 위한 시스템
관련 출원
본 출원은, 본 명세서에서 원용에 의해 통합되는 미국 가출원 일련 번호 제 62/835,538, 발명의 명칭 "System for Creating a Composite Map", 출원일 2019 년 4 월 18 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있다.
본 출원은 미국 출원 일련 번호 제 16/335,893, 발명의 명칭 "Ablation System with Force Control", 출원일 2019 년 3 월 22일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있는데, 이러한 출원은 특허 협력 조약 출원 번호 제 PCT/US2017/056064, 발명의 명칭 "Ablation System with Force Control", 출원일 2017 년 10 월 11 일, 공개 번호 WO2018071490에 대한 35 USC 371의 국내 단계 출원이고, 이러한 PCT 출원은 미국 가출원 일련 번호 제 62/406,748, 발명의 명칭 "Ablation System with Force Control", 출원일 2016 년 10 월 11 일, 및 미국 가출원 일련 번호 제 62/504,139, 발명의 명칭 "Ablation System with Force Control", 출원일 2017 년 5 월 20 일에 대한 우선권을 주장하며, 이들 출원 각각은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은, 특허 협력 조약 출원 번호 제 PCT/US2017/030915, 발명의 명칭 "Cardiac Information Dynamic Display System and Method", 출원일 2017 년 5 월 3 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있는데, 이러한 국제 출원은 미국 가특허 출원 일련 번호 제 62/331,351, 발명의 명칭 "Cardiac Information Dynamic Display System and Method", 출원일 2016 년 5 월 3 일에 대한 우선권을 주장하고, 이러한 출원들 각각은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 미국 출원 일련 번호 제 14/422,941, 발명의 명칭 "Catheter, System and Methods of Medical Uses of Same, Including Diagnostic and Treatment Uses for the Heart", 출원일 2015 년 2 월 20 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있는데, 이러한 출원은 특허 협력 조약 출원 번호 제 PCT/US2013/057579, 발명의 명칭 "Catheter System and Methods of Medical Uses of Same, Including Diagnostic and Treatment Uses for the Heart", 출원일 2013 년 8 월 30 일, 공개 번호 WO 2014/036439의 35 USC 371에 의한 국내 단계 출원이고, 이러한 국제 출원은 미국 특허 가출원 일련 번호 제 61/695,535, 발명의 명칭 "System and Method for Diagnosing and Treating Heart Tissue", 출원일 2012 년 8 월 31 일에 대한 우선권을 주장하고, 이러한 출원들 각각은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 미국 출원 일련 번호 제 14/762,944, 발명의 명칭 "Expandable Catheter Assembly with Flexible Printed Circuit Board(PCB) Electrical Pathways", 출원일 2015 년 7 월 23 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있는데, 이러한 출원은 특허 협력 조약 출원 번호 제 PCT/US2014/015261, 발명의 명칭 "Expandable Catheter Assembly with Flexible Printed Circuit Board(PCB) Electrical Pathways", 출원일 2014 년 2 월 7 일, 공개 번호 WO 2014/124231의 35 USC 371에 의한 국내 단계 출원이고, 이러한 국제 출원은 미국 특허 가출원 일련 번호 제 61/762,363, 발명의 명칭 "Expandable Catheter Assembly with Flexible Printed Circuit Board(PCB) Electrical Pathways", 출원일 2013 년 2 월 8 일에 대한 우선권을 주장하며, 이러한 출원들 각각은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 미국 특허 출원 일련 번호 제 14/865,435, 발명의 명칭 "Method and Device for Determining and Presenting Surface Charge and Dipole Densities on Cardiac Walls", 출원일 2015 년 9 월 25 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있는데, 이러한 출원은 미국 특허 번호 제 9,167,982, 발명의 명칭 "Method and Device for Determining and Presenting Surface Charge and Dipole Densities on Cardiac Walls", 출원일 2014년 11 월 19일에 대한 계속 출원이고, 이러한 출원은 미국 특허 번호 제 8,918,158(이하, '158 특허라고 함), 발명의 명칭 "Method and Device for Determining and Presenting Surface Charge and Dipole Densities on Cardiac Walls", 발행일 2014 년 12 월 23 일에 대한 계속 출원이며, 이러한 출원은 미국 특허 번호 제 8,700,119(이하, '119 특허라 함), 발명의 명칭 "Method and Device for Determining and Presenting Surface Charge and Dipole Densities on Cardiac Walls", 발행일 2014 년 4 월 15 일에 대한 계속 출원이고, 이러한 출원은 미국 특허 번호 제 8,417,313(이하, '313 특허라 함), 발명의 명칭 "Method and Device for Determining and Presenting Surface Charge and Dipole Densities on Cardiac Walls", 발행일 2013 년 4 월 9 일에 대한 계속 출원이고, 이러한 출원은 PCT 출원 번호 제 CH2007/000380, 발명의 명칭 "Method and Device for Determining and Presenting Surface Charge and Dipole Densities on Cardiac Walls", 출원일 2007 년 8 월 3 일, 공개 번호 WO 2008/014629의 35 USC 371에 의한 국내 단계 출원이며, 이러한 출원은 스위스 특허 출원 번호 1251/06, 출원일 2006 년 8 월 3 일에 대한 우선권을 주장하고, 이러한 출원들 각각은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 미국 특허 출원 일련 번호 제 14/886,449, 발명의 명칭 "Device and Method for the Geometric Determination of Electrical Dipole Densities on the Cardiac Wall", 출원일 2015 년 10 월 19 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있는데, 이러한 출원은 미국 특허 번호 제 9,192,318, 발명의 명칭 "Device and Method for the Geometric Determination of Electrical Dipole Densities on the Cardiac Wall", 출원일 2013 년 7 월 19 일의 계속 출원이고, 이러한 출원은 미국 특허 번호 제 8,512,255, 발명의 명칭 "Device and Method for the Geometric Determination of Electrical Dipole Densities on the Cardiac Wall", 발행일 2013 년 8 월 20 일, 공개 번호 US2010/0298690(이하, '690 공개)의 계속 출원이며, 이러한 출원은 특허 협력 조약 출원 번호 제 PCT/IB09/00071, 출원일 2009 년 1 월 16 일, 발명의 명칭 "A Device and Method for the Geometric Determination of Electrical Dipole Densities on the Cardiac Wall", 공개 번호 WO2009/090547의 35 USC 371에 의한 국내 단계 출원이고, 이러한 국제 출원은 스위스 특허 출원 00068/08 출원일 2008 년 1 월 17 일에 대한 우선권을 주장하고, 이러한 출원들 각각은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 미국 출원 일련 번호 제 14/003,671, 발명의 명칭 "Device and Method for the Geometric Determination of Electrical Dipole Densities on the Cardiac Wall", 출원일 2013 년 9 월 6 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있다, 이러한 출원은 특허 협력 조약 출원 번호 제 PCT/US2012/028593, 발명의 명칭 "Device and Method for the Geometric Determination of Electrical Dipole Densities on the Cardiac Wall", 공개 번호 WO2012/122517(이하, '517 공개라 불림)의 35 USC 371에 의한 국내 단계 출원이고, 이러한 국제 출원은 미국 특허 가출원 일련 번호 제 61/451,357 호에 대한 우선권을 주장하고, 이러한 출원들 각각은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 미국 디자인 출원 일련 번호 제 29/475,273, 명칭 "Catheter, System and Methods of Medical Uses of Same, Including Diagnostic and Treatment Uses for the Heart", 출원일 2013 년 12 월 2 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있는데, 이러한 출원은 특허 협력 조약 출원 번호 제 PCT/US2013/057579, 발명의 명칭 "Catheter System and Methods of Medical Uses of Same, Including Diagnostic and Treatment Uses for the Heart", 출원일 2013 년 8 월 30 일의 35 USC 371에 의한 국내 단계 출원이고, 이러한 국제 출원은 미국 특허 가출원 일련 번호 제 61/695,535, 발명의 명칭 "System and Method for Diagnosing and Treating Heart Tissue", 출원일 2012 년 8 월 31 일에 대한 우선권을 주장하고, 이러한 출원들은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 특허 협력 조약 출원 번호 제 PCT/US2014/15261, 발명의 명칭 "Expandable Catheter Assembly with Flexible Printed Circuit Board(PCB) Electrical Pathways", 출원일 2014 년 2 월 7 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있는데, 이러한 국제 출원은 미국 특허 가출원 일련 번호 제 61/762,363, 발명의 명칭 "Expandable Catheter Assembly with Flexible Printed Circuit Board(PCB) Electrical Pathways", 출원일 2013 년 2 월 8 일에 대한 우선권을 주장하며, 이러한 출원들은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 특허 협력 조약 출원 번호 제 PCT/US2015/11312, 발명의 명칭 "Gas-Elimination Patient Access Device", 출원일 2015 년 1 월 14 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있는데, 이러한 출원은 미국 특허 가출원 일련 번호 제 61/928,704, 발명의 명칭 "Gas-Elimination Patient Access Device", 출원일 2014 년 1 월 17 일에 대한 우선권을 주장하고, 이러한 출원은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 특허 협력 조약 출원 번호 제 PCT/US2015/22187, 발명의 명칭 "Cardiac Analysis User Interface System and Method", 출원일 2015 년 3 월 24 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있는데, 이러한 출원은 미국 특허 가출원 일련 번호 제 61/970,027, 발명의 명칭 "Cardiac Analysis User Interface System and Method", 출원일 2014 년 3 월 28 일에 대한 우선권을 주장하고, 이러한 출원은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 특허 협력 조약 출원 번호 제 PCT/US2014/54942, 발명의 명칭 "Devices and Methods for Determination of Electrical Dipole Densities on a Cardiac Surface", 출원일 2014 년 9 월 10 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있는데, 이러한 출원은 미국 특허 가출원 일련 번호 제 61/877,617, 발명의 명칭 "Devices and Methods for Determination of Electrical Dipole Densities on a Cardiac Surface", 출원일 2013 년 9 월 13 일에 대한 우선권을 주장하고, 이러한 출원은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 미국 특허 가출원 일련 번호 제 62/161,213, 발명의 명칭 "Localization System and Method Useful in the Acquisition and Analysis of Cardiac Information", 출원일 2015 년 5 월 13 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있고, 이러한 출원은 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 미국 특허 가출원 일련 번호 제 62/160,501, 발명의 명칭 "Cardiac Virtualization Test Tank and Testing System and Method", 출원일 2015 년 5 월 12 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있고, 이러한 출원은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 미국 특허 가출원 일련 번호 제 62/160,529, 발명의 명칭 "Ultrasound Sequencing System and Method", 출원일 2015 년 5 월 12 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있고, 이러한 출원은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 미국 특허 가출원 일련 번호 제 62/619,897, 발명의 명칭 "System for Recognizing Cardiac Conduction Patterns", 출원일 2018 년 1 월 21 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있고, 이러한 출원은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 미국 특허 가출원 일련 번호 제 62/668,647, 발명의 명칭 "System for Identifying Cardiac Conduction Patterns", 출원일 2018 년 5 월 8 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있고, 이러한 출원은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 미국 가특허 출원 일련 번호 제 62/668,659, 발명의 명칭 "Cardiac Information Processing System", 출원일 2018 년 5 월 8 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있고, 이러한 출원은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 미국 가특허 출원 일련 번호 제 62/757,961, 발명의 명칭 "Systems and Methods for Calculating Patient Information", 출원일 2018년 11 월 9일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있고, 이러한 출원은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 출원은 미국 가특허 출원 일련 번호 제 62/811,735, 발명의 명칭 "Cardiac Information Processing System", 출원일 2019 년 2 월 28 일에 대한 우선권은 주장하지 않지만 이러한 출원에 관련될 수 있고, 이러한 출원은 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다.
본 발명은 일반적으로 심장 부정맥 또는 다른 이상을 진단 및 처치하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이고, 특히, 본 발명은 심장 전기 활동을 매핑하기 위한 시스템, 디바이스, 및 방법에 관한 것이다.
심장 신호(예를 들어, 전하 밀도, 쌍극자 밀도, 전압, 등)는 심장 내막에 걸쳐서 크기가 변한다. 이러한 신호의 크기는, 국부 조직 특성(예를 들어, 건강한 조직 대 질병/흉터/섬유증(fibrosis)/병변 조직) 및 지역적 활성화 특성(예를 들어, 국부 셀의 활성화 이전의 활성화된 조직의 "전기적 매쓰(electrical mass)")을 포함하는 여러 인자에 의존한다. 공통적인 실무는 표면에 걸쳐서 언제나 모든 신호에 대해서 하나의 임계를 지정하는 것이다. 단일 임계를 사용하면 저-진폭 활성화가 상실되게 될 수 있고, 또는 고-진폭 활성화가 지배/포화되게 되어서 맵을 해석할 때 혼동이 생기게 될 수 있다. 활성화를 적합하게 검출하지 못하면 치료 전달을 위한 관심 영역이 부정확하게 식별되거나 삭마 효능이 불완전하게 특성화될 수 있다(블록의 과잉 또는 부족).
매핑 심방 세동(atrial fibrillation)을 연속적이고 광역으로 매핑하면, 엄청난 양의 시간적으로 변할 수 있고 공간적으로 변할 수 있는 활성화 패턴이 산출된다. 맵 데이터의 제한된 이산 샘플링은 부정맥(arrhythmia)에 대한 드라이버, 메커니즘, 및 지지 기판의 방대한 픽쳐를 제공하기에는 불충분할 수 있다. 오랜 기간의 AF에 대한 임상의의 리뷰는 기억하고 소중한 임상 진단을 생성하기에 어려울 수 있다. 심장 전기 활동을 매핑하기 위한 개선된 시스템, 방법, 및 디바이스에 대한 필요성이 존재한다.
본 발명의 진보적인 개념의 하나의 양태에 따르면, 환자의 심장 전기 활동 데이터를 모델링하기 위한 시스템으로서, 환자의 심장 내에 삽입되기 위한 적어도 하나의 진단 카테터 - 적어도 하나의 진단 카테터는 다수의 심장 사이클에 걸쳐서 환자 데이터를 기록하도록 구성되는 적어도 하나의 기록 요소를 포함하고, 상기 환자 데이터는, 생체 전위 데이터; 및 상기 적어도 하나의 기록 요소의 위치를 포함하는 국지화 데이터를 포함함 -; 및 처리 유닛으로서, 기록된 환자 데이터를 수신하고, 세그멘트들을 포함하는 세그멘트화된 환자 데이터를 생성하도록, 상기 기록된 환자 데이터를 심장 사이클에 의하여 세그멘트화하며, 세그멘트화된 데이터 그룹을 생성하도록, 상기 세그멘트들을 상기 세그멘트들의 하나 이상의 특성에 기반하여 그룹화화고, 하나 이상의 합성 기록을 생성하도록, 각각의 세그멘트화된 데이터 그룹 내의 세그멘트화된 환자 데이터를 조합하도록 구성되는 클러스터링 루틴을 포함하는, 처리 유닛을 포함하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템이 제공된다. 이러한 시스템은 환자의 심장 전기 활동의 하나 이상의 모델을 하나 이상의 합성 기록에 기반하여 생성하도록 구성될 수 있다.
일부 실시형태들에서, 상기 심장 전기 활동의 하나 이상의 모델은 심장 전기 활동의 두 개 이상의 모델을 포함한다.
일부 실시형태들에서, 상기 생체 전위 데이터는 상기 적어도 하나의 기록 요소 각각에 의해 기록된 생체 전위 신호를 포함하고, 상기 기록된 환자 데이터를 세그멘트화하는 것은, 상기 생체 전위 신호 각각을 심장 사이클에 의하여 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 내로 세그멘트화하는 것을 포함하며, 및 상기 하나 이상의 합성 기록 각각은 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 중 두 개 이상의 생체 전위 신호 세그멘트를 포함한다. 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 중 두 개 이상은 적어도 1,000 개의 생체 전위 신호 세그멘트를 포함할 수 있다. 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 중 두 개 이상은 적어도 2,000 개의 생체 전위 신호 세그멘트를 포함할 수 있다. 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 중 두 개 이상은 적어도 5,000 개의 생체 전위 신호 세그멘트를 포함할 수 있다.
일부 실시형태들에서, 상기 하나 이상의 세그멘트 특성은, 패턴; 사이클 길이; 신호 형태(signal morphology); 진폭; 주파수; 주파수 성분; 웨이브릿 구성(wavelet composition); 및 이들의 조합으로 구성되는 군으로부터 선택된다.
일부 실시형태들에서, 상기 클러스터링 루틴은, 모델이 거리 연결성에 기반하는, 계층적 클러스터링 알고리즘과 같은 연결성 모델-기반 알고리즘; 각각의 클러스터가 단일 평균 벡터에 의해 표현되는, k-평균 클러스터링 알고리즘과 같은 도심(centroid) 모델-기반 알고리즘; 클러스터를 데이터 공간 내의 연결된 조밀한 영역으로서 규정하는 밀도 모델-기반 알고리즘; 클러스터가 다변량 정규 분포(multivariate normal distribution)와 같은 통계적 분포를 사용하여 모델링되는, 가우시안 혼합 모델 클러스터링 알고리즘과 같은 분포 모델-기반 알고리즘;
그래프-기반 모델 알고리즘; 데이터 내의 복합 관계(complex relationship) 및 패턴을 모델링하기 위하여 인공 신경망 및/또는 다른 비선형 통계적 데이터 모델링 툴이 사용되는, 자기-조직화 맵(self-organizing map) 및/또는 다른 비지도 신경망과 같은 신경 모델-기반 알고리즘; 및 이들의 조합으로 구성되는 군으로부터 선택되는 알고리즘을 포함한다.
일부 실시형태들에서, 상기 시스템은, 심장 전기 활동의 하나 이상의 신호 특성을 식별하고 주석화(annotate)하도록 구성되는 자동 타이밍 주석 알고리즘(automatic timing annotation algorithm)을 더 포함한다. 이러한 특성은 심장 조직 탈분극, 활성화, 및/또는 재분극에 대응할 수 있다.
일부 실시형태들에서, 세그멘트들은 템플릿 매칭에 기반하여 그룹화된다. 템플릿 매칭은 하나 이상의 세그멘트 템플릿에 기반할 수 있다. 하나 이상의 세그멘트 템플릿은 동적으로 조절될 수 있다.
일부 실시형태들에서, 상기 세그멘트화된 데이터 그룹 중 하나 이상의 데이터 그룹은, 하나 이상의 세그멘트화된 데이터 그룹 내의 모든 세그멘트의 병합된 그룹을 형성하도록 병합된다.
일부 실시형태들에서, 이러한 시스템은 디스플레이를 더 포함한다. 상기 심장 전기 활동의 하나 이상의 모델은 디스플레이 상에 표시될 수 있다. 하나 이상의 모델은 기록되는 동안에 디스플레이 상에 표시될 수 있다. 하나 이상의 모델 중 일부는 기록되는 동안에 디스플레이 상에 표시될 수 있다. 운영자에게는 디스플레이 상에 폐루프 방식으로 시각적 피드백 정보가 표시될 수 있다. 상기 피드백 정보는 상기 운영자가, 부족한 데이터, 불충분한 데이터, 및/또는 공간적으로 열악하게 분산된 데이터가 있는 영역을 포함하도록 운영자-결정 패턴(operator-determined pattern)을 확장, 연장, 및/또는 개조하는 것, 특정 관심 영역 내에서 데이터 양 및/또는 품질을 증가시키는 것, 영역 내의 데이터를 교체하는 것, 전체 심실 표면에 걸쳐 및/또는 평가되는 전체 볼륨 전체에서 고품질 데이터를 포함하는 풀 커버리지를 획득하는 것, 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된 동작을 수행하게끔 유발하도록 구성될 수 있다. 시각적 피드백 정보는 기록된 환자 데이터의 양 및/또는 품질을 표시하도록 구성될 수 있다. 양 및/또는 품질은 시간에 걸쳐서 결정될 수 있다. 양 및/또는 품질은 공간에 걸쳐서 결정될 수 있다.
일부 실시형태들에서, 상기 적어도 하나의 기록 요소 중 적어도 하나는 상기 데이터 기록의 적어도 일부 동안에 심장 조직과 접촉한다.
일부 실시형태들에서, 상기 적어도 하나의 기록 요소 중 적어도 하나는 상기 데이터 기록의 적어도 일부 동안에 심장 조직과 접촉하지 않는다. 상기 적어도 하나의 기록 요소 중 적어도 하나는 상기 데이터 기록의 적어도 일부 동안에 심장 조직과 접촉할 수 있다. 상기 심장 조직과 접촉하는 기록 요소에 의해 기록되는 데이터는, 상기 심장 조직과 접촉하지 않는 기록 요소에 의해 기록되는 데이터와 별개로 처리될 수 있다.
일부 실시형태들에서, 상기 적어도 하나의 진단 카테터는 적어도 두 개의 진단 카테터를 포함하고, 각각의 진단 카테터는 적어도 하나의 기록 요소를 포함한다.
일부 실시형태들에서, 적어도 하나의 기록 요소는 기록 요소들의 어레이를 포함한다. 이러한 어레이는 바스켓 어레이를 포함할 수 있다. 이러한 어레이는 적어도 48 개의 기록 요소를 포함할 수 있다. 상기 기록 요소들의 어레이는 상기 심실의 볼륨의 적어도 25%, 40%, 및/또는 60%를 커버하도록, 기록되는 동안에 기동될 수 있다(maneuvered).
일부 실시형태들에서, 클러스터링 루틴은 바람직하지 않은 신호 특성을 식별하도록 구성되는 검출-거절 알고리즘을 포함한다.
일부 실시형태들에서, 상기 클러스터링 루틴은 불일치 데이터, 오류가 있는 데이터, 및/또는 그렇지 않으면 원치 않는 데이터는 필터링하도록 구성된다.
본 명세서에서 설명되는 기술과 그 속성 및 수반되는 장점은, 후속하는 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용을 대표적인 실시형태들이 예시적으로 설명된 첨부 도면과 함께 이해할 경우 가장 잘 인정되고 이해될 것이다.
본 발명의 진보적인 개념의 양태에 따르면, 심장 전기 활동 데이터를 모델링하기 위한 시스템으로서: 환자의 심장의 피쳐의 위치를 감지하기 위한 복수 개의 트랜스듀서; 환자의 심장의 생체 전위 데이터를 감지하기 위한 복수 개의 센서; 감지된 위치 및 생체 전위 데이터를 기록하기 위한 기록 유닛; 및 클러스터링 루틴을 포함하기 위한 처리 유닛을 포함하는 시스템이 제공된다. 처리 유닛은 감지된 위치 및 환자의 심장에 관련된 생체 전위 데이터를 포함하는, 기록된 환자 데이터를 수신하고, 세그멘트들을 포함하는 세그멘트화된 환자 데이터를 생성하도록, 상기 기록된 환자 데이터를 심장 사이클에 의하여 세그멘트화하며, 세그멘트화된 데이터 그룹을 생성하도록, 상기 세그멘트들을 상기 세그멘트들의 하나 이상의 특성에 기반하여 그룹화화고, 하나 이상의 합성 기록을 생성하도록, 각각의 세그멘트화된 데이터 그룹 내의 세그멘트화된 환자 데이터를 조합하도록 구성되는 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 이러한 시스템은 환자의 심장 전기 활동의 하나 이상의 모델을 하나 이상의 합성 기록에 기반하여 생성하도록 구성된다.
다양한 실시형태들에서, 상기 생체 전위 데이터는 상기 센서 각각에 의해 생성되는 생체 전위 신호를 포함하고, 상기 기록된 환자 데이터를 세그멘트화하는 것은, 상기 생체 전위 신호 각각을 심장 사이클에 의하여 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 내로 세그멘트화하는 것을 포함하며, 및/또는 상기 하나 이상의 합성 기록 각각은 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 중 두 개 이상의 생체 전위 신호 세그멘트를 포함한다.
다양한 실시형태들에서, 상기 하나 이상의 세그멘트 특성은, 패턴; 사이클 길이; 신호 형태(signal morphology); 진폭; 주파수; 주파수 성분; 웨이브릿 구성(wavelet composition); 및 이들의 조합으로 구성되는 군으로부터 선택된다.
다양한 실시형태들에서, 일부 실시형태들에서, 상기 클러스터링 루틴은, 모델이 거리 연결성에 기반하는, 계층적 클러스터링 알고리즘과 같은 연결성 모델-기반 알고리즘; 각각의 클러스터가 단일 평균 벡터에 의해 표현되는, k-평균 클러스터링 알고리즘과 같은 도심(centroid) 모델-기반 알고리즘; 클러스터를 데이터 공간 내의 연결된 조밀한 영역으로서 규정하는 밀도 모델-기반 알고리즘; 클러스터가 다변량 정규 분포(multivariate normal distribution)와 같은 통계적 분포를 사용하여 모델링되는, 가우시안 혼합 모델 클러스터링 알고리즘과 같은 분포 모델-기반 알고리즘; 그래프-기반 모델 알고리즘; 데이터 내의 복합 관계(complex relationship) 및 패턴을 모델링하기 위하여 인공 신경망 및/또는 다른 비선형 통계적 데이터 모델링 툴이 사용되는, 자기-조직화 맵(self-organizing map) 및/또는 다른 비지도 신경망과 같은 신경 모델-기반 알고리즘; 및 이들의 조합으로 구성되는 군으로부터 선택되는 알고리즘을 포함한다.
다양한 실시형태들에서, 상기 시스템은 디스플레이를 더 포함하고, 상기 하나 이상의 모델은 기록되는 동안에 상기 디스플레이 상에 표시되며, 시각적 피드백 정보가 상기 디스플레이 상에서 폐루프 방식으로 운영자에게 표시된다.
다양한 실시형태들에서, 상기 피드백 정보는 상기 운영자가, 부족한 데이터, 불충분한 데이터, 및/또는 공간적으로 열악하게 분산된 데이터가 있는 영역을 포함하도록 운영자-결정 패턴(operator-determined pattern)을 확장, 연장, 및/또는 개조하는 것, 특정 관심 영역 내에서 데이터 양 및/또는 품질을 증가시키는 것, 영역 내의 데이터를 교체하는 것, 전체 심실 표면에 걸쳐 및/또는 평가되는 전체 볼륨 전체에서 고품질 데이터를 포함하는 풀 커버리지를 획득하는 것, 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된 동작을 수행하게끔 유발하도록 구성된다.
다양한 실시형태들에서, 클러스터링 루틴은 바람직하지 않은 신호 특성을 식별하도록 구성되는 검출-거절 알고리즘을 포함한다.
다양한 실시형태들에서, 상기 클러스터링 루틴은 불일치 데이터, 오류가 있는 데이터, 및/또는 그렇지 않으면 원치 않는 데이터는 필터링하도록 구성된다.
본 발명의 진보적인 개념의 다른 양태에 따르면, 삭마 시스템으로서, 환자의 심장 내로 삽입되기 위한 적어도 하나의 진단 카테터를 포함하는 삭마 시스템에 제공되는데, 적어도 하나의 진단 카테터는 다수의 심장 사이클에 걸쳐서 환자 데이터를 기록하도록 구성되는 적어도 하나의 기록 요소를 포함한다. 환자 데이터는 생체 전위 데이터 및 적어도 하나의 기록 요소의 위치를 포함하는 국지화 데이터를 포함한다. 이러한 시스템은 원위부가 있는 기다란 샤프트 및 삭마 카테터 샤프트 원위부 상에 위치되고 에너지를 조직에 전달하도록 구성되는 적어도 하나의 삭마 요소를 포함하는 삭마 카테터를 더 포함한다. 그리고, 이러한 시스템은, 기록된 환자 데이터를 수신하고, 세그멘트들을 포함하는 세그멘트화된 환자 데이터를 생성하도록, 상기 기록된 환자 데이터를 심장 사이클에 의하여 세그멘트화하며, 세그멘트화된 데이터 그룹을 생성하도록, 상기 세그멘트들을 상기 세그멘트들의 하나 이상의 특성에 기반하여 그룹화화고, 하나 이상의 합성 기록을 생성하도록, 각각의 세그멘트화된 데이터 그룹 내의 세그멘트화된 환자 데이터를 조합하도록 구성되는 클러스터링 루틴을 포함하는 처리 유닛을 포함한다. 이러한 시스템은 환자의 심장 전기 활동의 하나 이상의 모델을 하나 이상의 합성 기록에 기반하여 생성하도록 구성된다.
다양한 실시형태들에서, 상기 생체 전위 데이터는 상기 센서 각각에 의해 생성되는 생체 전위 신호를 포함하고, 상기 기록된 환자 데이터를 세그멘트화하는 것은, 상기 생체 전위 신호 각각을 심장 사이클에 의하여 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 내로 세그멘트화하는 것을 포함하며, 및/또는 상기 하나 이상의 합성 기록 각각은 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 중 두 개 이상의 생체 전위 신호 세그멘트를 포함한다.
다양한 실시형태들에서, 상기 하나 이상의 세그멘트 특성은, 패턴; 사이클 길이; 신호 형태(signal morphology); 진폭; 주파수; 주파수 성분; 웨이브릿 구성(wavelet composition); 및 이들의 조합으로 구성되는 군으로부터 선택된다.
다양한 실시형태들에서, 일부 실시형태들에서, 상기 클러스터링 루틴은, 모델이 거리 연결성에 기반하는, 계층적 클러스터링 알고리즘과 같은 연결성 모델-기반 알고리즘; 각각의 클러스터가 단일 평균 벡터에 의해 표현되는, k-평균 클러스터링 알고리즘과 같은 도심(centroid) 모델-기반 알고리즘; 클러스터를 데이터 공간 내의 연결된 조밀한 영역으로서 규정하는 밀도 모델-기반 알고리즘; 클러스터가 다변량 정규 분포(multivariate normal distribution)와 같은 통계적 분포를 사용하여 모델링되는, 가우시안 혼합 모델 클러스터링 알고리즘과 같은 분포 모델-기반 알고리즘; 그래프-기반 모델 알고리즘; 데이터 내의 복합 관계(complex relationship) 및 패턴을 모델링하기 위하여 인공 신경망 및/또는 다른 비선형 통계적 데이터 모델링 툴이 사용되는, 자기-조직화 맵(self-organizing map) 및/또는 다른 비지도 신경망과 같은 신경 모델-기반 알고리즘; 및 이들의 조합으로 구성되는 군으로부터 선택되는 알고리즘을 포함한다.
다양한 실시형태들에서, 상기 시스템은 디스플레이를 더 포함하고, 상기 하나 이상의 모델은 기록되는 동안에 상기 디스플레이 상에 표시되며, 시각적 피드백 정보가 상기 디스플레이 상에서 폐루프 방식으로 운영자에게 표시된다.
다양한 실시형태들에서, 상기 피드백 정보는 상기 운영자가, 부족한 데이터, 불충분한 데이터, 및/또는 공간적으로 열악하게 분산된 데이터가 있는 영역을 포함하도록 운영자-결정 패턴(operator-determined pattern)을 확장, 연장, 및/또는 개조하는 것, 특정 관심 영역 내에서 데이터 양 및/또는 품질을 증가시키는 것, 영역 내의 데이터를 교체하는 것, 전체 심실 표면에 걸쳐 및/또는 평가되는 전체 볼륨 전체에서 고품질 데이터를 포함하는 풀 커버리지를 획득하는 것, 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된 동작을 수행하게끔 유발하도록 구성된다.
다양한 실시형태들에서, 클러스터링 루틴은 바람직하지 않은 신호 특성을 식별하도록 구성되는 검출-거절 알고리즘을 포함한다.
다양한 실시형태들에서, 상기 클러스터링 루틴은 불일치 데이터, 오류가 있는 데이터, 및/또는 그렇지 않으면 원치 않는 데이터는 필터링하도록 구성된다.
다양한 실시형태들에서, 이러한 시스템은 상기 삭마 카테터의 적어도 하나의 삭마 요소에 에너지를 제공하도록 구성되는 에너지 소스를 더 포함하고, 상기 에너지 소스는, 무선 주파수(radiofrequency) 에너지; 저온성(cryogenic) 에너지; 레이저 에너지; 빛 에너지; 마이크로파 에너지; 초음파 에너지; 화학적 에너지; 및 이들의 조합으로부터 선택된 에너지 형태를 제공하도록 구성된다.
본 발명의 진보적인 개념의 다른 양태에 따르면, 삭마 시스템으로서, 환자의 심장 내로 삽입되기 위한 적어도 하나의 진단 카테터를 포함하는 삭마 시스템에 제공되는데, 적어도 하나의 진단 카테터는 다수의 심장 사이클에 걸쳐서 환자 데이터를 기록하도록 구성되는 적어도 하나의 기록 요소를 포함한다. 환자 데이터는 생체 전위 데이터 및 적어도 하나의 기록 요소의 위치를 포함하는 국지화 데이터를 포함한다. 이러한 시스템은 원위부가 있는 기다란 샤프트 및 삭마 카테터 샤프트 원위부 상에 위치되고 에너지를 조직에 전달하도록 구성되는 적어도 하나의 삭마 요소를 포함하는 삭마 카테터를 더 포함한다. 이러한 시스템은, 기록된 환자 데이터를 수신하고, 세그멘트들을 포함하는 세그멘트화된 환자 데이터를 생성하도록, 상기 기록된 환자 데이터를 심장 사이클에 의하여 세그멘트화하며, 세그멘트화된 데이터 그룹을 생성하도록, 상기 세그멘트들을 상기 세그멘트들의 하나 이상의 특성에 기반하여 그룹화화고, 하나 이상의 합성 기록을 생성하도록, 각각의 세그멘트화된 데이터 그룹 내의 세그멘트화된 환자 데이터를 조합하도록 구성되는 클러스터링 루틴을 포함하는 처리 유닛을 더 포함한다. 이러한 시스템은 환자의 심장 전기 활동의 하나 이상의 모델을 하나 이상의 합성 기록에 기반하여 생성하도록 구성된다. 이러한 시스템은 디스플레이를 더 포함하고, 심장 전기 활동의 하나 이상의 모델 중 하나의 적어도 일부가 디스플레이 상에 표시된다.
다양한 실시형태들에서, 이러한 시스템은 하나 이상의 액티브 구역 플롯을 디스플레이 상에 생성하도록 구성된다.
다양한 실시형태들에서, 이러한 시스템은 하나 이상의 유선 플롯을 디스플레이 상에 생성하도록 구성된다.
다양한 실시형태들에서, 이러한 시스템은 하나 이상의 자동 경로 플롯을 디스플레이 상에 생성하도록 구성된다.
원용에 의한 통합
본 명세서에서 언급된 모든 공개 문헌, 특허, 및 특허 출원은 각각의 개별 공개 문헌, 특허, 또는 특허 출원이 원용에 의해 본 명세서에 통합되는 것으로 구체적이고 개별적으로 표시되는 것과 같은 정도로 본 명세서에 원용에 의해 통합된다.
도 1 은 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는, 심장 매핑 프로시저를 수행하도록 구성되는 시스템의 개략도를 예시한다.
도 2 는 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는, 환자의 전기적 활동을 기록하고 모델링하기 위한 방법의 흐름도를 예시한다.
도 3a, 도 3c, 및 도 3d는 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는, 기록된 전기적 활동의 그래프를 예시한다.
도 3b 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는, 시간에 따라 정렬된 기록된 전기적 활동의 그래프를 예시한다.
도 4는 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는 패턴 클러스터링의 시각적 표현을 보여준다.
도 5a, 도 5b, 도 5c, 및 도 5d는 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는, 다수의 기록 위치가 있는 심실의 그래픽 표현, 다수의 심장 전기 활동 기록의 그래프, 및 활성화 맵을 각각 예시한다.
도 6 은 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는, 환자의 전기적 활동을 기록하고 모델링하기 위한 방법의 흐름도를 예시한다.
도 7 은 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는, 환자의 전기적 활동을 기록하고 모델링하기 위한 방법의 흐름도를 예시한다.
도 8a 내지 도 8c는 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는 심장 활동 맵의 다양한 디스플레이를 제공한다;
도 9a 내지 도 9g는 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는 순차적인 데이터 획득, 클러스터 샘플, 퍼지 멤버쉽 함수, 및 주어진 그룹 내의 심박에 대한 생체 데이터의 디스플레이를 제공한다.
이제 본 발명의 기술의 현재의 실시형태들을 상세히 참조할 것인데, 실시형태의 예들은 첨부 도면에 도시된다. 유사한 참조 번호가 유사한 컴포넌트를 가리키도록 사용될 수 있다. 그러나, 이러한 설명은 본 발명을 특정한 실시형태로 한정하려는 것이 아니고, 본 명세서에서 설명되는 실시형태의 다양한 변형예, 균등물, 및/또는 대체예들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
"포함하는(comprising)"이라는 단어(및 "포함하는(comprise)" 및 "포함하는(comprises)"과 같은 포함하는의 임의의 형태), "가지는(having)"이라는 단어("가지는(have)" 및 "가지는(has)"을 포함하는 가지는의 임의의 형태), "포함하는(including)"이라는 단어(및 "포함하는(includes)" 및 "포함하는(include)"과 같은 포함하는의 임의의 형태) 또는 "보유하는(containing)"이라는 단어(및 "보유하는(contains)" 및 "보유하는(contain)"과 같은 보유하는의 임의의 형태)가 본 명세서에서 사용될 때, 언급되지 않은 피쳐, 정수, 단계, 동작, 요소, 및/또는 컴포넌트가 존재하는 것을 규정하지만, 이것은 하나 이상의 다른 피쳐, 정수, 단계, 동작, 요소, 컴포넌트, 및/또는 그 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
또한, 비록 "제 1", "제 2", "제 3" 등의 용어가 본 명세서에서 다양한 한정, 요소, 컴포넌트, 영역, 계층 및/또는 섹션을 기술하기 위해서 사용될 수 있지만, 이러한 한정, 요소, 컴포넌트, 영역, 계층 및/또는 섹션은 이러한 용어에 의해서 한정되어서는 안된다는 것이 이해될 것이다. 이러한 용어들은 하나의 한정, 요소, 컴포넌트, 영역, 계층 또는 섹션을 다른 한정, 요소, 컴포넌트, 영역, 계층 또는 섹션과 구별하기 위해서 사용되는 것 뿐이다. 따라서, 본 명세서에서 논의되는 제 1 한정, 요소, 컴포넌트, 영역, 계층 또는 섹션은, 본 발명의 교시 내용으로부터 벗어나지 않으면서, 제 2 한정, 요소, 컴포넌트, 영역, 계층 또는 섹션이라고 불릴 수 있다.
또한, 본 명세서에서 어떤 요소가 다른 요소에 "상에", "부착", "연결", 또는 "커플링"된다고 지칭되면, 이것은 해당 요소의 바로 위에 있거나 연결되거나 커플링되거나, 하나 이상의 개재되는 요소가 존재할 수도 있다는 것이 이해될 것이다. 이에 반해, 어떤 요소가 다른 요소의 "바로 위에", "바로 부착", "바로 연결", 또는 "바로 커플링"되는 것으로 언급되면, 개재하는 요소가 없다. 요소들 사이의 관계를 기술하기 위하여 사용되는 다른 단어들도 유사한 방식으로 해석되어야 한다(예를 들어 "사이에" 대 "바로 그 사이에", "인접한" 대 "바로 인접한" 등).
또한, 제 1 요소가 제 2 요소의 "안에", "위에" 및/또는 "안에" 있다고 언급된다면, 제 1 요소는 제 2 요소의 내부 공간 내에, 제 2 요소의 일부 내에(예를 들어 제 2 요소의 벽 안에) 위치될 수 있고; 제 2 요소의 외부 및/또는 내부 표면에 위치될 수 있으며; 및 이들 중 하나 이상의 조합이 가능하다는 것이 이해될 것이다.
본 명세서에서 사용될 때, 용어 "근접한(proximate)"이 제 1 컴포넌트의 근접성 또는 제 2 컴포넌트 또는 위치로의 위치를 기술하기 위하여 사용되면, 이것은 제 2 컴포넌트 또는 위치에 가까운 하나 이상의 위치, 및 제 2 컴포넌트 또는 위치 내의 및/또는 안의 위치를 포함하도록 취해지는 것이다. 예를 들어, 해부학적 부위(예를 들어 타겟 조직 위치)에 근접하게 위치된 컴포넌트는 해부학적 부위에 가까이 위치된 컴포넌트, 및 해부학적 부위 내에, 위에 및/또는 안에 위치된 컴포넌트를 포함할 것이다.
공간적인 상대적 용어, 예컨대 "밑에(beneath)," "아래(below)," "더 낮은(lower)," "위의(above)", "더 위(upper)" 등은, 예를 들어 도면에 예시되는 바와 같이 어떠한 요소 또는 피쳐의 다른 요소(들) 또는 피쳐(들)에 대한 관계를 설명하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 공간적인 상대적 용어들이 도면에 도시된 방위에 추가하여 사용 중이거나 및/또는 동작 중인 디바이스의 다른 방위를 망라하는 것으로 의도된다는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, 도면에서 어떤 디바이스가 반전되면, 다른 요소 또는 피쳐의 "밑에" 및/또는 "아래에" 있는 것으로 설명된 요소들은 이제 다른 요소 또는 피쳐의 "위에" 배향될 것이다. 이러한 장치는 다르게 배향될 수도 있고(예를 들어, 90 도 또는 다른 배향으로 회전됨), 본 명세서에서 사용되는 공간적으로 상대적인 기술자는 그에 따라 유사하게 해석될 수 있다.
"감소한다(reduce)", "감소시키는(reducing)", "감소(reduction)" 등의 용어는 본 명세서에서 사용될 때 제로까지 감소되는 것을 포함하여 양의 감소를 포함할 것이다. 발생 우도를 감소시키는 것은 발생을 금지하는 것을 포함할 것이다. 이에 대응하여, "방해한다(prevent)", "방해하는(preventing)", 및 "방해(prevention)"의 용어는 각각 "감소한다(reduce)", "감소시키는(reducing)", 및 "감소(reduction)"의 동작을 포함할 것이다.
용어 "및/또는"이 본 명세서에서 사용될 때, 이것은 두 개의 규정된 피쳐 또는 컴포넌트들 각각을 다른 것이 있는 경우와 없는 경우에 특정하게 개시하도록 이해될 것이다. 예를 들어 "A 및/또는 B"는 각각이 본 명세서에서 개별적으로 진술되는 것과 같이 (i) A, (ii) B 및 (iii) A 및 B의 각각이 특정하게 개시되는 것으로 이해될 것이다.
용어 "하나 이상"이 본 명세서에서 사용될 때, 이것은 하나, 두 개, 세 개, 네 개, 다섯 개, 여섯 개, 일곱 개, 여덟 개, 아홉 개, 열 개, 또는 임의의 개수까지 더 많은 수를 의미할 수 있다.
용어 "및 그 조합(and combinations thereof)" 및 "및 이들의 조합(and combinations of these)"은 본 명세서에서 단수로서 또는 함께 포함될 아이템들의 목록 이후에 각각 사용될 수 있다. 예를 들어, A; B; C; 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된 컴포넌트, 프로세스, 및/또는 다른 아이템은, 아이템 A 중 하나, 두 개, 세 개 이상; 아이템 B 중 하나, 두 개, 세 개 이상; 및/또는 아이템 C의 하나, 두 개, 세 개 이상의 세트를 포함할 것이다.
본 명세서에서, 명시적으로 그렇지 않도록 언급되지 않는 한, "및"은 "또는"을 의미할 수 있고, "또는"은 "및"을 의미할 수 있다. 예를 들어, 어떤 피쳐가 A, B, 또는 C를 가지는 것으로 설명되면, 이러한 피쳐는 A, B, 및 C, 또는 A, B, 및 C의 임의의 조합을 가질 수 있다. 이와 유사하게, 어떤 피쳐가 A, B, 및 C를 가지고 있는 것으로 설명되면, 그러한 피쳐는 A, B, 또는 C 중 하나 또는 두 개만을 가질 수 있다.
본 명세서에서 사용될 때, 수량 파라미터가 제 1 값 X 및 제 2 값 Y "사이"의 값을 가지는 것으로 기술되면, 이것은 적어도 X, 최대 Y까지, 및/또는 적어도 X 및 Y 이하의 값을 가지는 파라미터를 포함할 것이다. 예를 들어, 1 및 10 사이의 길이는 적어도 1의 길이(10보다 큰 값을 포함함), 10 이하의 길이(1보다 작은 값을 포함함), 및/또는 1 보다 크고 10보다 작은 값을 포함할 것이다.
본 명세서에서 사용되는 "구성되는(configured) (또는 설정되는)"이라는 용어는, 예를 들어 상황에 따라서 "적절한(suitable for)", "능력을 가지는(having the capacity to)", "설계되는(designed to)", "적응되는(adapted to)", "제조되는(made to)" 및 "가능한(capable of)"과 상호교환가능하도록 사용될 수 있다. "구성되는(또는 설정되는)"이라는 용어는 하드웨어에서 "특히 설계되는(specifically designed to)"만을 의미하지 않는다. 대안적으로, 일부 상황들에서, "하도록 구성되는 디바이스(a device configured to)"는 해당 디바이스가 다른 디바이스 또는 컴포넌트와 함께 동작할 수 있다("can")는 것을 의미할 수 있다.
본 명세서에서 사용될 때, 용어 "임계(threshold)"는 소망되는 또는 원치 않는 상태와 상관되는 값들의 최대 레벨, 최소 레벨, 및/또는 범위를 가리킨다. 일부 실시형태들에서, 시스템 파라미터는, 예컨대 소망되는 효과(예를 들어 효과적인 치료)를 유발하거나 원치 않는 이벤트(예를 들어 디바이스 및/또는 임상 adverse 이벤트)를 방지하거나 그렇지 않으면 감소시키기 위하여(이하, "방지(prevent)"라고 불림) 최소 임계 위로, 최대 임계 아래로, 값들의 임계 범위 안에서, 및/또는 값들의 임계 범위 밖에서 유지된다. 일부 실시형태들에서, 시스템 파라미터는 제 1 임계 위로(예를 들어 요구되는 치료 효과를 조직에 유발하기 위하여 제 1 온도 임계 위로) 그리고 제 2 임계 아래로(예를 들어 원치 않는 조직 손상을 방지하기 위하여 제 2 온도 임계 아래로) 유지된다. 일부 실시형태들에서, 임계 값은, 예컨대 환자의 변이(variability), 시스템 변, 공차, 등을 고려하기 위하여, 안전 마진을 포함하도록 결정된다. 본 명세서에서 사용될 때, "임계를 초과한다(exceeding a threshold)"는 어떤 파라미터가 최대 임계 위로, 최소 임계 아래로, 임계 값들의 범위 안으로 및/또는 임계 값들의 범위 밖으로 변하는 것을 의미한다.
용어 "직경(diameter)"은 본 명세서에서 비-원형 기하학적 구조를 기술하기 위하여 사용될 때, 기술되는 대상인 기하학적 구조를 근사화하는 가상적인 원의 직경으로서 취해져야 한다. 예를 들어, 어떤 단면, 예컨대 어떤 컴포넌트의 단면을 설명할 때, 용어 "직경"은 기술되는 대상인 컴포넌트의 단면과 같은 단면적을 가지는 가상적인 원의 직경을 나타내는 것으로 해석될 것이다.
어떤 컴포넌트의 "장축(major axis)" 및 "단축(minor axis)"이라는 용어는 본 명세서에서 사용될 때, 각각 해당 컴포넌트를 완전히 둘러쌀 수 있는 최소 볼륨 가상 원통의 길이 및 직경이다.
본 명세서에서 사용될 때, 용어 "기능성 요소(functional element)"는 어떠한 기능을 수행하도록 구성되고 배열되는 하나 이상의 요소를 포함하도록 해석되어야 한다. 기능성 요소는 센서 및/또는 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 어떤 기능성 요소는 에너지를 전달하거나 및/또는 그렇지 않으면 조직을 처치하도록 구성된다(예를 들어, 처치 요소로서 구성된 기능성 요소). 대안적으로 또는 추가적으로, 어떤 기능성 요소(예를 들어 센서를 포함하는 기능성 요소)는 하나 이상의 파라미터, 예컨대 환자의 생리적 파라미터; 환자의 해부학적 파라미터(예를 들어 조직의 기하학적 구조 파라미터); 환자의 환경 파라미터; 및/또는 시스템 파라미터를 기록하도록 구성될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 센서 또는 다른 기능성 요소는 진단 기능을 수행하도록 구성된다(예를 들어 진단을 수행하기 위하여 사용되는 데이터를 수집하도록 구성됨). 일부 실시형태들에서, 어떤 기능성 요소는 치료 기능을 수행하도록 구성된다(예를 들어, 치료 에너지 및/또는 치료제를 전달하도록 구성됨). 일부 실시형태들에서, 어떤 기능성 요소는, 에너지를 전달하는 것; 에너지를 추출하는 것(예를 들어 어떤 컴포넌트를 냉각하기 위하여); 약물 또는 다른 약제를 전달하는 것; 시스템 컴포넌트 또는 환자 조직을 조작하는 것; 환자 생리적 파라미터 또는 시스템 파라미터와 같은 파라미터를 기록하거나 감지하는 것; 및 이들 중 하나 이상의 조합으로 이루어지는 군으로부터 선택되는 기능을 수행하도록 구성되고 배열되는 하나 이상의 요소를 포함한다. 어떤 기능성 요소는 유체 및/또는 유체 전달 시스템을 포함할 수 있다. 어떤 기능성 요소는 저장소, 예컨대 팽창가능한 풍선 또는 다른 유체-유지 저장소를 포함할 수 있다. "기능성 어셈블리(functional assembly)"는 어떤 기능, 예컨대 진단 및/또는 치료 기능을 수행하도록 구성되고 배치되는 어셈블리를 포함할 수 있다. 어떤 기능성 어셈블리는 팽창가능한 어셈블리를 포함할 수 있다. 어떤 기능성 어셈블리는 하나 이상의 기능성 요소를 포함할 수 있다.
용어 "트랜스듀서(transducer)"는 본 명세서에서 사용될 때 에너지 또는 임의의 입력을 수신하고, 출력을 생성하는 임의의 컴포넌트 또는 컴포넌트들의 조합을 포함하는 것으로 해석되어야 한다. 예를 들어, 트랜스듀서는 전기 에너지를 수용하고, 및 전기 에너지를 조직으로 배포하는 전극(예를 들어 전극의 크기에 기반함)을 포함할 수 있다. 일부 구성들에서, 어떤 트랜스듀서는 전기 신호를 임의의 출력, 예컨대 광(예를 들어 발광 다이오드 또는 전구를 포함하는 트랜스듀서의 경우), 사운드(예를 들어 초음파 에너지를 전달하도록 구성되는 압전 결정을 포함하는 트랜스듀서의 경우), 압력, 열 에너지, 극저온 에너지, 화학물질 에너지; 기계적 에너지(예를 들어 모터 또는 솔레노이드를 포함하는 트랜스듀서), 자기 에너지, 및/또는 상이한 전기 신호(예를 들어 블루투스 또는 다른 무선 통신 요소)로 변환한다. 대안적으로 또는 추가적으로, 트랜스듀서는 어떤 물리량(예를 들어 물리량에서의 변동)을 전기 신호로 변환할 수 있다. 트랜스듀서 에너지 및/또는 약제를 조직으로 전달하는 임의의 컴포넌트를 포함할 수 있고, 예컨대 트랜스듀서는: 전기 에너지를 조직에 전달하고(예를 들어 하나 이상의 전극을 포함하는 트랜스듀서의 경우); 빛 에너지를 조직에 전달하며(예를 들어 레이저, 발광 다이오드 및/또는 렌즈 또는 프리즘과 같은 광학 컴포넌트를 포함하는 트랜스듀서의 경우); 기계적 에너지를 조직에 전달하고(예를 들어 조직 조작 요소를 포함하는 트랜스듀서의 경우); 소리 에너지를 조직에 전달하며(예를 들어 압전 결정을 포함하는 트랜스듀서의 경우); 화학적 에너지; 전자기 에너지; 자기 에너지; 및 이러한 것들의 중 하나 이상의 조합을 전달하도록 구성된다.
본 명세서에서 사용될 때, 용어 "유체"는 액체, 가스, 젤, 또는 임의의 흐름성 재료, 예컨대 내강(lumen) 및/또는 개구(opening)를 통해서 추진될 수 있는 재료를 가리킬 수 있다.
명확화를 위하여 개별 실시형태들에의 콘텍스트에서 설명된, 본 발명의 특정 특징들이 단일 실시형태와 조합되어 제공될 수도 있다는 것이 이해된다. 반대로, 간명화를 위하여 하나의 실시형태에서 설명된 본 발명의 다양한 특징들은 개별적으로 임의의 적절한 서브-조합에서 제공될 수도 있다. 예를 들어, 청구항(독립항 또는 종속항과 무관함)에서 진술된 모든 피쳐들이 임의의 주어진 방식으로 조합될 수 있다는 것이 이해될 것이다.
본 발명의 도면 및 상세한 설명 중 적어도 일부가, 명확화를 위하여 본 발명의 일부를 역시 포함할 수 있다고 당업자가 이해할 다른 요소들은 제거하면서 본 발명의 이해와 관련된 요소들에 집중하기 위해서 단순화되었다는 것이 이해되어야 한다. 그러나, 이러한 요소들이 당업계에서는 잘 알려져 있기 때문에, 그리고 이들이 반드시 본 발명을 더 잘 이해되게 하는 것은 아니기 때문에, 이러한 요소들의 설명은 본 명세서에서 제공되지 않는다.
본 명세서 규정된 용어들은 본 발명의 특정 실시형태를 설명하기 위해서만 사용되고, 본 발명의 범위를 한정하려는 의도가 아니다. 단수 형태로 제공된 용어들은 콘텍스트가 명백하게 그렇지 않다고 표시하지 않는 한 복수형태를 포함하도록 의도된다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함하는 본 명세서에서 사용되는 용어 모두는 본 명세서에서 그렇지 않다고 규정되지 않는 한 당업자에 의해서 일반적으로 이해되는 것과 같은 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에서 규정되는 용어들은 관련된 기술의 문맥상 의미와 같거나 유사한 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하고, 본 명세서에서 명시적으로 그렇다고 규정되지 않는 한 이상적이거나 과장된 의미를 가지는 것으로 해석되어서는 안 된다. 일부 경우에, 본 명세서에서 규정된 용어는 본 명세서의 실시형태를 제외하는 것으로 해석되어서는 안 된다.
본 명세서에는 환자의 심장 활동을 모델링하기 위한 시스템, 방법, 및 디바이스가 제공된다. 이러한 시스템은 환자의 심장 내로 삽입되기 위한 적어도 하나의 진단 카테터를 포함하는데, 카테터는 데이터(예를 들어 환자 전기적 데이터, 환자 해부학적 데이터, 및/또는 디바이스 위치 데이터)를 다수의 심장 사이클에 걸쳐서 기록하도록 구성되는 하나 이상의 기록 요소(예를 들어 전극 및/또는 초음파 트랜스듀서)를 포함한다. 이러한 시스템은, 기록된 환자 데이터를 수신하고, 세그멘트들을 포함하는 세그멘트화된 환자 데이터를 생성하도록, 상기 기록된 환자 데이터를 심장 사이클에 의하여 세그멘트화하며, 세그멘트화된 데이터 그룹을 생성하도록, 상기 세그멘트들을 상기 세그멘트들의 하나 이상의 특성에 기반하여 그룹화화고, 하나 이상의 합성 기록을 생성하도록, 각각의 세그멘트화된 데이터 그룹 내의 세그멘트화된 환자 데이터를 조합하도록 구성되는 클러스터링 루틴을 포함하는 처리 유닛을 포함한다. 이러한 시스템은 환자의 심장 전기 활동의 하나 이상의 모델을 하나 이상의 합성 기록에 기반하여 생성한다. 일부 실시형태들에서, 심장 전기 활동의 다수의 모델들이 생성된다.
이제 도 1을 참조하면, 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는 심장 매핑 프로시저를 수행하도록 구성되는 시스템의 개략도가 도시된다. 시스템(10)은 협동하여 생리학적 정보를 기록하고, 생리학적 상태 및/또는 질병을 진단하며, 및/또는 생리학적 상태 및/또는 질병을 처치하도록 구성되는 다양한 컴포넌트, 서브시스템 등을 포함할 수 있다. 시스템(10)은 콘솔(5000) 및 환자 안으로 삽입되기 위한 하나 이상의 카테터(1000)를 포함할 수 있다.
카테터(1000)는 하나 이상의 매핑 카테터인 매핑 카테터(1100)를 포함할 수 있다. 매핑 카테터(1100)는 하나 이상의 요소들의 어레이인, 바스켓 어레이(1150)를 포함할 수 있다. 바스켓 어레이(1150)는 이러한 요소(예를 들어 전극 및/또는 초음파 트랜스듀서)를 포함하는 압축가능 및/또는 팽창가능한 구조체를 포함할 수 있다. 바스켓 어레이(1150)는: 하나 이상의 스플라인; 선형 요소들의 어레이; 원형 또는 나선 요소들의 어레이; 요소들의 그리드; 및/또는 요소들의 멀티-암 어레이를 포함할 수 있다. 바스켓 어레이(1150)는 복수 개의 스플라인을 포함할 수 있다. 복수 개의 스플라인 중 하나 이상은 심장 활동과 관련된 전압 포텐셜(본 명세서에서 "포텐셜"이라고도 불림)을 감지 및/또는 기록하도록 구성되는 하나 이상의 기능성 요소(예를 들어 전극) 및/또는 국지화(localization)를 위해 사용되는 기능성 요소(예를 들어 전극 및/또는 초음파 트랜스듀서)를 포함할 수 있다. 어레이(1150)는 세 개 내지 여덟 개의 스플라인, 예컨대 여섯 개의 스플라인을 포함할 수 있는데, 이들 각각은 복수 개의 감지, 기록, 및/또는 국지화 기능성 요소를 포함한다. 바스켓(1150)의 기능성 요소는 전극(1151) 및/또는 초음파 트랜스듀서(ultrasound transducer; UST)(1153)를 포함할 수 있다. 전극(1151)은 매핑, 국지화를 위해서 사용될 수 있고, 및/또는, 일부 실시형태들에서는 삭마 에너지를 전달하기 위하여 사용될 수 있다. 전극(1151)은 콘솔(5000)에 커플링될 수 있고, 이것은 전극(1151)을 구동하고 전극(1151)로부터 데이터를 수신 및 기록하도록 구성될 수 있다. 초음파 트랜스듀서(1153)는 적어도 하나의 초음파 방출기 및 초음파 센서를 포함할 수 있다. 초음파 트랜스듀서(1153)는 바스켓 어레이(1150)의 국지화 및/또는 다른 카테터 및/또는 심장(H) 내의 구조체의 국지화를 위하여 구성될 수 있다. 초음파 트랜스듀서(1153)는 심장(H) 및/또는 환자의 다른 해부학적 구조의 이미지를 생성 및/또는 업데이트하기 위하여 유용한 데이터를 수집하기 위해서 구성될 수도 있다. 카테터(1100)는 카테터 샤프트(1120)를 포함한다. 샤프트(1120)는, 예를 들어 바스켓 어레이(1150)를 심장(H)으로 전달하기 위해서 환자(P)내에 삽입되고 진행하기 위해서 사용되는 중격경유(transseptal) 피복(sheath) 또는 다른 도입기(introducer)인 피복(1300)의 디바이스의 샤프트(1320)의 내강(1325) 내에서 슬라이딩되도록 구성될 수 있다.
환자(P) 안에서 카테터를 조향하기 위하여 사용되는 핸들(1110)은 카테터 샤프트(1120)의 근단부에 위치된다. 바스켓 어레이(1150)는 카테터 샤프트(1120)의 원단부로부터 연장된다. 다양한 실시형태들에서, 어레이(1150)는 카테터 샤프트(1120)의 원단부에 커플링되는 팽창가능한/수축가능한 바스켓 어레이이거나 적어도 이를 포함할 수 있다. 액츄에이터(도시되지는 않지만 통상적으로는 탄력적 기계적 링크임)는 샤프트(1120) 내에서 슬라이딩가능할 수 있고, 어레이(1150)의 원단부에 커플링되고 및/또는 원단부와 결속될 수 있다. 다양한 실시형태들에서, 액츄에이터는, 예를 들어 스플라인(1157)을 펼침으로써 어레이(1150)를 수축시키도록 멀리 연장되고, 스플라인(1157)을 바깥으로 휘게 만듦으로써 어레이(1150)를 확장시키기 위해서 가깝게 수축된다. 카테터(1100)는 카테터 샤프트(1120) 상에 위치된 적어도 하나의 다른 기능성 요소(1190), 예컨대 전극, 및/또는 다른 생리학적 센서를 더 포함할 수 있다.
카테터(1000)는 하나 이상의 진단 카테터인 진단 카테터(1200)를 포함할 수 있다. 카테터(1200)는 환자(P) 안으로 삽입되고 심장(H)으로 전달되기 위한 샤프트(1220)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시형태들에서, 카테터(1200)는 관상 동맥동(coronary sinus) 매핑 카테터일 수 있는데, 이것은 심장(H)의 관상 동맥동 내에 위치되도록 구성되고 배치된다. 카테터(1200)는 전극(1251)의 형태인 하나 이상의 기능성 요소, 예를 들어, 예컨대 심장 활동 매핑 및/또는 국지화에서 사용되는 전극을 포함하는 전극 어레이(1250)를 포함할 수 있다. 카테터(1200)는 카테터 샤프트(1220) 상에 위치될 수 있는 적어도 하나의 다른 기능성 요소(1290), 예컨대 전극, 및/또는 다른 생리학적 센서를 더 포함할 수 있다.
카테터(1000)는 하나 이상의 처치 카테터인 처치 카테터(1500)를 포함할 수 있다. 처치 카테터(1500)는 예를 들어서, 삭마 카테터, 예컨대 무선 주파수(RF) 삭마 카테터, 대안적인 빛 에너지 전달 카테터, 동결절제(cryoablation) 카테터, 전기장 생성 카테터(예컨대 펄스형 전기장 카테터), 및/또는 초음파 또는 다른 소리 에너지 카테터일 수 있다. 카테터(1500)는 자신의 근단부에 핸들(1510)이 있는 샤프트(1520)를 포함할 수 있다. 샤프트(1520)의 원단부에는 적어도 하나의 기능성 요소(1551)를 포함하는 처치 어레이(1550)가 배치된다. 이를 들어, 처치 어레이(1550)의 기능성 요소는 하나 이상의 타입의 에너지 전달 요소(들)(1551), 예컨대 하나 이상의 RF 전달 전극, 빛 에너지를 전달하기 위한 하나 이상의 광학 컴포넌트, 냉온 에너지(cold energy), 및/또는 초음파 에너지를 전달하기 위한 하나 이상의 사운드 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 일부 실시형태들에서 전극(1551a-d)은 삭마 처치를 위해서 사용될 수 있지만, 다른 실시형태에서는, 예를 들어 어레이(1550)가 동결절제 팁(1551d)을 포함하는 경우에는 하나의 전극(1551a)은 삭마를 위하여 사용될 수 있고 잔여 전극(1551b-c) 중 하나 이상은 여전히 국지화를 위하여 사용될 수 있다. 다양한 실시형태들에서, 기능성 요소(1551a)는 처치 요소(예를 들어, RF, CRYO, 등)일 수 있고, 기능성 요소(1551b,c,d)는 처치 요소(1551a)를 국지화하기 위한 전극일 수 있다. 다른 실시형태에서, 어레이(1550)는 RF 삭마를 위한 네 개의 전극(1551a-d)을 포함한다. 카테터(1500)는 카테터 샤프트(1520) 상에 위치된 적어도 하나의 다른 기능성 요소(1590), 예컨대 전극, 코일, 및/또는 생리학적 센서를 더 포함할 수 있다.
시스템(10)은 하나 이상의 패치(550)를 포함할 수 있다. 패치(500)는 전극, 자기적 요소, 및/또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 패치(550)는 환자 외부에 있을 수 있고, 예를 들어 패치(550)는 환자(P)의 신체에 적용되도록 구성될 수 있다. 패치(550) 및 카테터(1000), 및/또는 그것의 컴포넌트는 시스템(10)의 하나 이상의 디바이스의 환자(P) 안 및/또는 환자 상에서의 국지화를 수행하기 위한 데이터 및 정보를 콘솔(5000)로 제공하도록 구성될 수 있다. 국지화는 출원인의 동시-계류중인 미국 특허 출원 일련 번호 제 15/569,457 호, 발명의 명칭 "Localization System and Method Useful in the Acquisition and Analysis of Cardiac Information", 출원일 2017 년 10 월 26 일에서 설명된 바와 같이 수행될 수 있는데, 이러한 출원의 내용은 본 명세서에서 모든 목적을 위하여 그 전체로서 포함된다.
패치(550)는 하나 이상의 케이블 및/또는 케이블 어셈블리(501), 및/또는 다른 유선 또는 무선 데이터 전송 요소로써 콘솔(5000)에 커플링될 수 있다. 패치(550)는 환자(P)의 신체에 착탈식으로 적용되기 위한 접착제를 포함하는 피부-접촉 패치일 수 있고, 각각의 패치는 하나 이상의 타입의 기능성 요소를 포함할 수 있다. 패치(550)는 패치에서의 임피던스를 측정하고 및/또는 임피던스-기반 국지화 모달리티를 위한 구동 신호를 제공하도록 구성되는 적어도 하나의 임피던스 기능성 요소, 예컨대 전극을 포함할 수 있다. 임피던스 측정치는 임피던스-기반 국지화를 수행하기 위하여 콘솔(5000)에 의해 사용될 수 있다.
일부 실시형태들에서, 패치(550) 중 하나 이상은 두 개 이상의 상이한 타입의 기능성 요소를 포함하는 조합(또는 "콤보(combo)") 패치일 수 있다. 이를 들어, 콤보 패치(550)는 적어도 하나의 자기적 요소 및 적어도 하나의 임피던스 요소를 포함할 수 있고, 선택적으로는 다른 타입의 기능성 요소(599)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 기능성 요소는 일반적으로는 임상 프로시저 중에 환자 상에 위치되는 12 리드 EKG/ECG(electrocardiogram) 요소일 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 시스템(10)은 하나 이상의 EKG/ECG 전극(예를 들어 전극 패치)(560)을 포함할 수 있다.
다양한 실시형태들에서, 패치(550) 중 임의의 하나 이상은 적어도 하나의 다른 기능성 요소(599)를 포함할 수 있다. EKG/ECG-기반 기능성 요소를 벗어나서, 기능성 요소(599)는, 예를 들어, 일반적인 센서, 트랜스듀서, 및/또는 다른 기능성 요소, 예를 들어 가속도계, 땀 검출기, 생리적 센서, 및/또는 이미징 마커(예를 들어 방사선 비투과성 마커, MR 마커)이거나 적어도 이들을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 일부 실시형태들에서는 기능성 요소(599)가 마이크로파 기능성 요소, 초음파 기능성 요소, 또는 이들의 조합을 포함한다.
콘솔(5000)은 환자 인터페이스 모듈(5010), 생체 전위 모듈(5020), 국지화 모듈(5030), 및 해부학적 구조 모듈(5040)을 포함할 수 있다. 콘솔(5000)은 프로세서(5050) 및 알고리즘(5055)을 더 포함할 수 있다. 환자 인터페이스 모듈(5010)은 하나 이상의 환자 디바이스(예를 들어 하나 이상의 카테터(1000) 및/또는 패치(550)를 콘솔(5000)의 하나 이상의 컴포넌트에 동작가능하게 부착하도록 구성될 수 있다. 환자 인터페이스 모듈(5010)은 환자 전기적 격리를 제공하여, 환자(P)가 콘솔(5000) 내의 임의의 잠재적으로 유해한 전압원 및/또는 전류원으로부터 보호되게 할 수 있다.
생체 전위 모듈(5020), 국지화 모듈(5030), 및 해부학적 구조 모듈(5040)은 각각, 데이터를 복수 개의 상이한 외부 기능성 요소(예를 들어 하나 이상의 카테터(1000)의 기능성 요소)로부터 수신하고, 수신된 데이터를 처리하며, 출력, 예컨대 시스템(10)의 하나 이상의 디스플레이 상에 표시된 생성된 정보(디스플레이는 도시되지 않지만 통상적으로 하나 이상의 터치 스크린 및/또는 다른 비디오 디스플레이를 포함함)를 처리된 데이터 중 일부에 적어도 기반하여 생성하도록 구성될 수 있다. 생체 전위 모듈(5020)은 환자의 전기적 활동에 관련된 하나 이상의 출력, 예를 들어 환자의 심장의 활동에 관련된 쌍극자 밀도 정보, 표면 전하 정보, 및/또는 전압 정보를 생성할 수 있다. 생체 전위 모듈은 출원인의 동시-계류중인 다음의 출원에 기술된 유사한 컴포넌트와 유사한 구조 및 배열을 가질 수 있다: 미국 특허 출원 일련 번호 제 16/014,370 호, 발명의 명칭 "Method and Device for Determining and Presenting Surface Charge and Dipole Densities on Cardiac Walls", 출원일 2018 년 6 월 21 일; 미국 특허 출원 일련 번호 제 15/882,097 호, 발명의 명칭 "DEVICE AND METHOD FOR THE GEOMETRIC DETERMINATION OF ELECTRICAL DIPOLE DENSITIES ON THE CARDIAC WALL", 출원일 2018 년 1 월 29 일; 미국 특허 출원 일련 번호 제 29/681,827 호, 발명의 명칭 "SET OF TRANSDUCER-ELECTRODE PAIRS FOR A CATHETER", 출원일 2019 년 2 월 28 일; 미국 특허 출원 일련 번호 제 16/097,959 호, 발명의 명칭 "CARDIAC MAPPING SYSTEM WITH EFFICIENCY ALGORITHM", 출원일 2018 년 10 월 31 일; 이들 각각의 내용은 모든 목적을 위하여 본 명세서에 그 전체로서 포함된다. 국지화 모듈(5030)은 환자(P)에 대한, 예컨대 국지화 모듈(5030)에 의해 구축된 좌표계에 대한 시스템(10)의 하나 이상의 컴포넌트의 위치와 관련된 하나 이상의 출력을 생성할 수 있다. 국지화 모듈(5030)은 출원인의 동시-계류중인 미국 특허 출원 일련 번호 제 15/569,457 호, 발명의 명칭 "Localization System and Method Useful in the Acquisition and Analysis of Cardiac Information", 출원일 2017 년 10 월 26 일에서 설명된 유사한 컴포넌트와 유사한 구조 및 구성일 수 있는데, 이러한 문헌의 내용은 모든 목적을 위하여 본 명세서에 그 전체로서 포함된다. 해부학적 구조 모듈(5040)은 환자(P)의 해부학적 구조, 예를 들어 환자(P)의 심장(H)의 적어도 부분(예를 들어 심실)의 크기, 형상, 및/또는 구조에 관련된 하나 이상의 출력을 생성할 수 있다. 해부학적 구조 모듈(5040)은 출원인의 동시-계류중인 다음의 출원에 기술된 유사한 컴포넌트와 유사한 구조 및 구성을 가질 수 있다: 미국 특허 출원 일련 번호 제 29/681,827 호, 발명의 명칭 "SET OF TRANSDUCER-ELECTRODE PAIRS FOR A CATHETER", 출원일 2019 년 2 월 28 일; 미국 특허 출원 일련 번호 제 15/569,185 호, 발명의 명칭 "ULTRASOUND SEQUENCING SYSTEM AND METHOD", 출원일 2017 년 10 월 25 일; 이러한 문헌들 각각의 내용은 모든 목적을 위하여 본 명세서에 그 전체로서 포함된다.
일부 실시형태들에서, 생체 전위 모듈(5020), 국지화 모듈(5030), 및/또는 해부학적 구조 모듈(5040)은 하나 이상의 구동 신호, 예컨대 시스템(10)의 하나 이상의 외부 기능성 요소(예를 들어 국지화 전극(550) 및/또는 초음파 트랜스듀서(1153))를 구동하기 위한 하나 이상의 구동 신호를 생성한다. 일부 실시형태들에서, 프로세서(5050)는, 예컨대 데이터를 수신 및 분석하고 하나 이상의 출력을 생성하기 위하여, 생체 전위 모듈(5020), 국지화 모듈(5030), 및/또는 해부학적 구조 모듈(5040)과 협동하여 기능을 하도록 구성된다. 일부 실시형태들에서, 생체 전위 모듈(5020), 국지화 모듈(5030), 및/또는 해부학적 구조 모듈(5040)에 의해 생성된 출력은 프로세서(5050) 및/또는 콘솔(5000)의 다른 모듈로의 데이터 입력으로서 수신된다. 일부 실시형태들에서, 알고리즘(5055)은 프로세서(5050)가 하나 이상의 동작을 수행하게 허용하도록 구성되는 명령을 포함한다. 예를 들어, 알고리즘(5055)은 도 2를 참조하여 후술되는 방법(100)을 수행하기 위한 명령을 포함할 수 있다.
이제 도 2를 참조하면, 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는, 환자의 전기적 활동을 기록하고 모델링하기 위한 방법의 흐름도가 예시된다. 도 2의 방법(100)은 전술된 바와 같은 도 1의 시스템(10)의 다양한 컴포넌트를 사용하여 설명된다.
단계 110에서는, 환자(P) 안에 삽입된 하나 이상의 카테터(1000)의 기록 요소(예를 들어 전극 및/또는 초음파 트랜스듀서)로부터 데이터가 기록된다(예를 들어 콘솔(5000)에 의하여). 데이터는 다수의 심장 사이클에 걸쳐서 기록될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 데이터는 기록 요소가 심장 조직과 접촉할 때, 심장 조직과 접촉하지 않을 때에, 또는 이러한 두 가지 경우의 조합에서 기록된다. 일부 실시형태들에서는, 심장 조직과 접촉하는 요소로부터 기록된 데이터만이 처리된다. 일부 실시형태들에서는, 심장 조직과 접촉하지 않는 요소로부터 기록된 데이터만이 처리된다. 일부 실시형태들에서, 예를 들어 합성(예를 들어 통합) 솔루션에서는, 심장 조직과 접촉하는 기록 요소에 의해 기록된 데이터는 해당 조직과 접촉하지 않는 기록 요소에 의해 기록된 데이터와 함께 처리된다. 일부 실시형태들에서는, 심장 조직과 접촉하는 기록 요소에 의하여 기록된 데이터만이 처리된다(예를 들어, 독립적으로). 일부 실시형태들에서는, 심장 조직과 접촉하는 요소로부터 기록된 데이터는 심장 조직과 접촉하지 않는 요소로부터 기록된 데이터와 별개로 처리된다. 일부 실시형태들에서, 기록 요소의 접촉 상태에 기반하여 별개로 처리된 데이터로부터 얻어지는 심장 정보는 심장 정보를 개선하기 위하여 조합되어 더 처리될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 기록 요소의 접촉 상태에 기반하여 별개로 처리된 데이터로부터 얻어지는 심장 정보는 정량적으로 비교될 수 있고, 정량적 비교의 결과들이 디스플레이될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 심장의 해부학적 구조 상의 다양한 위치에서의 심장 정보의 정량적 비교의 결과들이 심장 해부학적 구조의 2-차원 또는 3-차원의 표현(예컨대, 이미지) 상에 디스플레이될 수 있다.
일부 실시형태들에서, 데이터는 기록 요소들의 어레이를 포함하는 카테터, 예컨대 매핑 카테터(1100)로부터 기록된다. 전술된 바와 같이, 기록 요소들의 어레이는 바스켓 및/또는 다른 반경 방향으로 팽창가능한 구조체 상에 위치설정될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 기록 요소들의 어레이는 샤프트를 따라서 선형으로, 샤프트를 따라서 원형으로 또는 나선형으로, 그리드 구성으로, 및/또는 각각의 암이 일단부에서 샤프트에 부착되는 멀티-암 카테터에서(예를 들어 가정용 걸레(household mop)의 기하학적 구조와 유사함) 위치된다. 데이터는 레퍼런스 카테터, 예컨대 관상 동맥동 카테터(1200)로부터 기록될 수도 있다. 예를 들어, 카테터(1200)의 원위부(예를 들어 적어도 전극 어레이(1250))는 환자(P)의 심장(H)의 관상 동맥동 내에 위치설정될 수 있다. 카테터들(1100)의 전극 어레이(1150)(예를 들어 적어도 전극들(1151)의 바스켓 어레이)는 심장(H)의 챔버 내에, 예컨대 심장(H)의 좌측 심방 내에 위치설정된다. 데이터(예를 들어 생체 전위 데이터 및/또는 국지화 데이터)는 양자 모두의 카테터(1100 및 1200)로부터 기록된다. 데이터가 기록될 때, 어레이(1150)는 챔버 내에서 기동될 수 있어서, 전극(1151)의 위치가 어레이(1150)가 기록되는 동안에 기동되지 않는다면 커버될 볼륨과 비교할 때, 챔버의 더 큰 볼륨으로부터 데이터를 수집하도록(예를 들어 챔버의 더 큰 볼륨을 "커버"하도록) 한다. 일부 실시형태들에서, 어레이(1150)는 챔버의 볼륨 중 적어도 25%, 적어도 40%, 및/또는 적어도 60%가 기록되는 동안에 커버되도록, 예컨대 적어도 70% 또는 적어도 85%가 커버되도록 기동된다. 일부 실시형태들에서, 어레이(1150)는 느리게(예를 들어 어레이(1150)의 급격한 움직임을 한정하면서 꾸준하게) 기동된다. 일부 실시형태들에서, 어레이(1150)는 어떤 패턴으로 기동된다. 이러한 패턴은 규정된 패턴, 예컨대 로봇식으로 제어된 패턴 및/또는 시스템(10)의 운영자(예를 들어 시스템(10)을 사용하여 환자 상에서 진단 및/또는 치료 프로시저를 수행하거나 수행하는 것을 보조하는 한 명 이상의 임상의 또는 다른 운영자)에게 알려져 있는(운영자에게 교육된) 패턴일 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 이러한 패턴은 운영자-결정 패턴(예를 들어 기록되는 동안에 수행되는 기동 및/또는 프로시저의 시점에서 결정되는 다른 패턴), 예컨대 시스템(10)에 의해서 운영자에게 제공된 시각적 피드백으로써 결정된 패턴일 수 있다. 시각적 피드백은 운영자 정보를 폐루프 방식으로, 예컨대 운영자가 프로시저의 하나 이상의 태스크 및/또는 소망되는 목표를 완료하는 것을 보조하기 위하여 제공할 수 있다. 예를 들어, 시각적 피드백은 운영자가, 부족한 데이터, 불충분한 데이터, 및/또는 공간적으로 열악하게 분산된 데이터가 있는 영역을 포함하도록 운영자-결정 패턴(operator-determined pattern)을 확장, 연장, 및/또는 개조하는 것, 특정 관심 영역 내에서 데이터 양 및/또는 품질을 증가시키는 것, 영역 내의 데이터를 교체하는 것(예를 들어, 해당 영역 내의 데이터를 재기록하기 위하여), 전체 심실 표면에 걸쳐 및/또는 평가되는 전체 볼륨 전체에서 고품질 데이터를 포함하는 풀 커버리지를 획득하는 것, 및 이들 중 하나 이상의 조합과 같은 동작을 수행하게끔 유발할 수 있다. 시각적 피드백은 시간에 있어서 및/또는 공간에 걸친 데이터의 양 및/또는 품질을 표시할 수 있다. 예를 들어, 시각적 피드백은 다음 상태 중 하나 이상을 표시할 수 있다: 영역(포인트, 위치, 구역, 및/또는 볼륨) 내의 충분한 데이터; 영역 내의 불충분한 데이터; 어떤 영역에 걸친 커버리지(데이터의 존재 여부); 영역 내의 데이터 밀도; '아티팩트'(예컨대, 측정 기형 및/또는 오차)가 있거나 아티팩트가 없는 데이터의 공간적 분포; 시간이 지남에 따른 데이터 일관성 또는 안정성(특정한 영역 내의 또는 위치와 무관함); 및 이들 중 하나 이상의 조합.
시스템(10)에 의해 제공되는 시각적 피드백은 하나 이상의 시각적 요소, 예컨대 포인트, 라인, 화살표, 메시, 차트, 미터, 플롯, 등을 포함할 수 있다. 시각적 요소는 하나 이상의 가변 특성, 예컨대: 특성의 변동이 추가적 피드백을 제공하기 위하여 사용되는 경우 크기, 두께, 색상, 색도, 텍스쳐, 구배, 반투명도(translucency), 휘도, 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된 특징을 포함할 수 있다.
기동 패턴(maneuvering pattern)은 서브-패턴들의 반복하는 및/또는 반복하지 않는 세트(본 명세서에서는 "패턴"이라고 불림)를 포함할 수 있다. 어레이(1150)가 기동되는 이러한 패턴들은, 챔버의 하나 이상의 부분이 여러 번 및/또는 기록 시간의 퍼센티지, 예컨대 기록 시간의 적어도 15%, 또는 예컨대, 적어도 20% 동안에 커버되도록 구성될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 데이터는 적어도 60 초, 예컨대 적어도 90 초, 또는 적어도 120 초의 시간 기간에 걸쳐서 연속적으로 기록된다.
단계 120에서는, 기록된 데이터가, 예컨대 콘솔(5000)의 하나 이상의 알고리즘(5055) 및/또는 프로세서(5050)에 의해서 분석된다. 기록된 데이터의 시간 기간에 걸쳐서, 심장 사이클들이 식별되고, 기록된 데이터에 상관된다. 일부 실시형태들에서, 시스템(10)은, 예컨대 심장 사이클을 식별하기 위하여(예를 들어, 식별하고 상관시키기 위하여), 레퍼런스 카테터, 예컨대 관상 동맥동 카테터(1200)로부터 및/또는 하나 이상의 ECG 전극(560)으로부터 기록된 적어도 하나의 데이터 신호를 분석한다. 일부 실시형태들에서, 시스템(10)은 두 개, 세 개, 또는 그보다 많은 "채널" 로부터 기록된 데이터(예를 들어 두 개, 세 개, 또는 그보다 많은 개별적인 전극으로부터 기록된 데이터)를 분석한다. 일부 실시형태들에서, 시스템(10)의 알고리즘은 데이터의 다수의 채널을 분석하고 안정된 타이밍 레퍼런스를 사용한 심장 사이클 식별을 위하여 최적인 채널(예를 들어 최적 전극)을 결정한다. 일부 실시형태들에서, 최적 채널은 해당 채널에 의해 기록된 전기 신호에 기반하여, 예컨대 해당 채널의 전기 신호의 피쳐의 검출된 타이밍의 일관성에 의하여, 및/또는 해당 채널의 전기 신호의 진폭(예를 들어 더 용이하게 측정된 진폭)에 의하여 선택될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 최적 채널은 기록된 데이터의 하나 이상의 채널의 그래픽 디스플레이를 운영자가 시각적으로 검사하는 것에 기반하여 선택된다. 일부 실시형태들에서, 시스템(10)은 운영자가 최적 채널을 선택하기 위해서 시각적으로 검사할 수 있도록, 운영자에게 총 개수의 기록된 채널의 서브세트와 함께 그래픽 디스플레이를 제공한다. 서브세트는, 예컨대 하나 이상의 최적이 아닌 채널을 제거하기 위하여, 시스템(10)에 의해 수행된 기록된 데이터의 알고리즘적 분석에 기반하여 선택될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 시스템(10)은, 예컨대 V-파 필터(QRS 필터라고도 알려져 있음)를 가지고서, 기록된 전기 신호 중 하나 이상을 필터링할 수 있다. 예를 들어, 시스템(10)은 V-파 필터링 및/또는 개체 QRS 신호 필터링을 위한 하나 이상의 템플릿(예를 들어, 하나 이상의 QRS 신호에 대한 변동하는 윈도우 크기를 가지는 템플릿)에 기반하여 필터를 포함할 수 있다. 일부 실시형태들에서, V-파 블랭킹(blanking)(V-파 감산, V-파 제거, 또는 V-파 배제라고도 알려져 있음), 예컨대 출원인의 동시-계류중인 미국 특허 출원 일련 번호 제 16/097,959 호, 발명의 명칭 "CARDIAC MAPPING SYSTEM WITH EFFICIENCY ALGORITHM", 출원일 2018 년 10 월 31 일에 설명된 V-파 블랭킹을 포함하는 V-파 필터가 사용될 수 있고, 이러한 문헌의 내용은 모든 목적을 위하여 본 명세서에 그 전체로서 포함된다. 대안적으로 또는 추가적으로, 시스템(10)은, 예컨대 시스템(10)이 알려지거나 기대된 전기적 이벤트를 식별하고 이러한 이벤트에 대응하는 신호의 간격을 단계들의 특정하고 상이한 세트(예컨대, 특정한 이벤트를 제거, 감산, 감소, 보유, 증폭, 또는 필터링하는 것)를 사용하여 처리하는 경우, 기록된 전기 신호 중 하나 이상을 선택적으로 처리할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 시스템(10)은 신호 내의 T-파(심실 재분극(ventricular repolarization)에 대응함)를 식별하고, 심방(atria)으로부터의 심장 정보를 처리할 때 T-파 형태를 제거하거나, T-파 간격을 배제한다. 일부 실시형태들에서, 시스템(10)은 신호 내의 P-파(심방 내의 전기적 활동에 대응함)를 식별하고, 심실에 대한 심장 정보를 처리할 때에 P-파를 보유한 신호의 간격을 배제한다.
일부 실시형태들에서, 시스템(10)은 "검출-거절(detect-reject)" 알고리즘(예를 들어 도 1을 참조하여 앞서 설명된 알고리즘(5055))을 포함한다. 검출-거절 알고리즘은 바람직하지 않은 것으로 알려져 있는 신호 특성(예를 들어 신호의 품질 및/또는 후속하는 방법 단계의 정확도를 저하시키는 특성)을 식별하도록 구성될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 검출-거절 알고리즘은 바람직하지 않은 것으로 식별된 신호 특성에 근접한 시간 지속기간(예를 들어 일 초 이하의 시간 지속기간, 예컨대 20ms 또는 100ms의 시간 지속기간) 동안의 심장 사이클의 검출을 수정 및/또는 거절하도록 더 구성된다. 일부 실시형태들에서, 이러한 심장 사이클은 추가적인 계산으로부터 배제된다. 일부 실시형태들에서, 바람직하지 않은 신호 특성에 의해서 중첩 및/또는 간섭되는 심장 사이클은, 예컨대 후속하는 방법 단계에서 사용되도록 정정 및/또는 수정될 수 있다. 바람직하지 않은 신호 특성의 예는 비한정적으로: 비정상적(aberrant) 심장 리듬 및/또는 리듬 성분(예를 들어 심실 탈분극 또는 재분극), 호흡 아티팩트, 심장 조직 콘택 아티팩트(cardiac tissue contact artifact), 및/또는 조직 콘택(tissue contact)으로부터의 임의의 전기적 활동을 포함한다.
단계 130에서, 시스템(10)은 단계(120)에서 식별된, 식별된 심장 사이클의 길이를 분석한다. 사이클 길이가 충분히 일관적이라고(본 명세서에서는 "규칙적(regular)"이라고도 불림) 결정된다면(예를 들어 식별된 사이클들 사이의 길이 편차의 임계 안에 속하는 경우), 방법(100)은 단계(140)로 계속된다. 사이클 길이가 불일치한다고(본 명세서에서는 "불규칙적(irregular)"이라고도 불리는데, 예를 들어 하나의 사이클로부터 다음 사이클까지 길이에 너무 큰 변동이 있는 경우), 시스템(10)은 심장 리듬이 불규칙적이라고 결정하고, 방법(100)은 단계(135)에서 빠져나온다. 일부 실시형태들에서, 하나의 사이클로부터 다음 사이클까지의 변동은, 사이클 길이 패턴이 더 큰 스케일로 반복되는 것으로 결정된다면, 예를 들어 변동하는 사이클 길이의 패턴, 예컨대 한 패턴 내에서 제 1 사이클 길이 이후에 제 2의 상이한 사이클 길이가 따라온다면, 불규칙적이라고 결정되지 않는다. 일부 실시형태들에서, 사이클 길이 규칙성과 무관하게, 단계(120)에서 식별된 모든 심장 사이클들이 활용된다(즉, 단계(130)가 바이패스된다). 일부 실시형태들에서, 상이한 사이클 길이는, 그러한 사이클 길이가 별개의 값들 주위의 규칙성의 서브그룹으로 클러스터링된다면 서브그룹으로서 처리된다. 다르게 말하면, 다수의 사이클 길이는 기록된 데이터 내에 동시에 존재할 수 있고(예를 들어, 산재되거나 서로 인터리빙됨), 사이클 길이 값들의 분리에 기반하여 별개의 그룹인 것으로 식별될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 사이클 길이들의 그룹의 개수는 클러스터링 기법에 의해서 알고리즘에 의하여 결정될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 사이클 길이 그룹은 운영자에 의하여 가산, 제거, 및/또는 병합될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 사이클 길이의 각각의 그룹에 대한 하한 및 상한 임계들이 임의의 그룹에 대해서 구축되고 조절될 수 있다(예를 들어, 알고리즘에 의하여 또는 운영자에 의하여 수동으로).
단계 140에서는, 기록된 데이터가 단계(120)에서 결정된 심장 사이클에 의해서 세그멘트화된다. 일부 실시형태들에서, 세그멘트화된 기록된 데이터는: 관상 동맥동 카테터(1200)(예를 들어 관상 동맥동 카테터 또는 다른 레퍼런스 카테터); 바스켓 카테터(1100); 및/또는 표면 ECG 전극(560); 및 이들 중 임의의 두 가지, 또는 이들 세 가지 모두 중 하나 이상으로부터 기록된 데이터를 포함한다. 일부 실시형태들에서, 기록된 데이터는 레퍼런스 카테터의 두 개 이상의(예를 들어 모든) 전극에 의해 기록된 활성화 시간들 사이의 최대 차이와 같은 시간 기간을 적어도 가지는 지속기간의 세그멘트들로 세그멘트화된다(예를 들어, 이러한 데이터는 "협 대역 클러스터링(narrow band clustering)"을 사용하여 세그멘트화됨).
선택적인 단계들(150 및 160)에서, 기록된 데이터는 원치 않는 데이터를 제거하기 위하여 필터링될 수 있어서, 원치 않는 데이터가 방법(100)의 전기적 활동 모델 내에 포함되지 않게 한다. 단계 150에서는, 세그멘트화된 데이터가 사이클 길이에 의하여 필터링될 수 있어서, 예를 들어 임계를 초과하는 사이클 길이 변동을 가지는 세그멘트들이 제거되거나 별개의 서브그룹으로서 처리되게 한다. 일부 실시형태들에서, 임계는 앞서 설명된 바와 같은 단계(120)에서 결정된 사이클 길이의 평균에 기반하여 결정된다. 단계 160에서는, 기록된 데이터가, 예컨대 시스템(10)의 알고리즘 및/또는 프로세서(예를 들어 알고리즘콘솔(5000)의(5055) 및/또는 프로세서(5050) 각각)에 의하여 분석되어, 불일치 데이터, 오류가 있는 데이터, 및/또는 그렇지 않으면 원치 않는 데이터를 필터링할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 원치 않는 데이터는 오동작하는 전극(예를 들어 오동작하는 전극(1151, 1251) 등)으로부터의 기록에 의해서 초래된다. 오동작하는 전극이 식별되면, 해당 전극으로부터 기록된 데이터는 기록된 데이터로부터 한꺼번에 선택적으로 제거되거나, 또는 예를 들어, 실례 오동작이 발생한 이후에만(예를 들어 전극이 기록 도중에 "동작을 멈춘다면(stops working)") 제거될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 단계(160)는 데이터를 신호의 유사도에 기반하여 처리하는(예를 들어, 데이터를 조합하거나 제거함) 필터링 및/또는 이상치-검출 프로세스를 포함할 수 있다.
단계 170에서는, 예컨대 단일 심장 사이클의 지속기간에 걸쳐서 합성 기록(하나 이상의 시간-정렬된 세그멘트의 합성)을 생성하도록, 기록된 데이터의 세그멘트들이 시간-정렬된다. 일부 실시형태들에서, "패턴 클러스터링(pattern clustering)"이 수행되고, 세그멘트들은 하나 이상의 식별된 패턴(예를 들어 전기적 활동의 패턴) 및/또는 특성에 기반하여 그룹화된다. 일부 실시형태들에서, 세그멘트들은, 심장 사이클 길이, 신호 형태(예를 들어 교차-상관 및/또는 웨이브릿 분해에 기반한 비교), 진폭, 주파수, 주파수 성분, 및/또는 웨이브릿 분석과 같은 신호 특성에 기반하여 분화(differentiate) 및/또는 그룹화된다. 일부 실시형태들에서, 클러스터 모델-기반 알고리즘을 포함하는 알고리즘과 같은 클러스터링 알고리즘이 사용된다. 예를 들어, 클러스터 모델-기반 알고리즘은: 연결성 모델-기반 알고리즘(예컨대, 계층적 클러스터링 알고리즘)(모델들이 거리 연결성(distance connectivity)에 기반함); 각각의 클러스터를 단일 평균 벡터에 의하여 표시할 수 있는 도심 모델-기반 알고리즘(예컨대, k-평균 클러스터링 알고리즘); 데이터가 처음에는 많은 클러스터들로 분할된 후에 관련성(affinity)에 기반하여 병합되는 분할 및 병합 기반 알고리즘; 클러스터를 데이터 공간 내의 연결된 조밀한 영역으로서 규정하는 밀도 모델-기반 알고리즘; 클러스터가 통계적 분포(예컨대 다변량 정규 분포(multivariate normal distribution))와 같은 통계적 분포를 사용하여 모델링되는, 분포 모델-기반 알고리즘(예컨대, 가우시안 혼합 모델 클러스터링 알고리즘); 그래프-기반 모델 알고리즘; 데이터 내의 복합 관계(complex relationship) 및 패턴을 모델링하기 위하여 인공 신경망 및/또는 다른 비선형 통계적 데이터 모델링 툴이 사용되는, 신경 모델-기반 알고리즘(예컨대 자기-조직화 맵(self-organizing map) 및/또는 다른 비지도 신경망); 및 이들 중 하나 이상의 조합 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 치수 감소, 주성분 분석, 및/또는 다차원 스케일링과 같은 데이터 예상(data projection) 및/또는 전처리 접근법이 적용된다.
일부 실시형태들에서, 세그멘트들은 "템플릿 매칭", 예컨대 레퍼런스 신호로부터의 하나 이상의 채널(예를 들어 개별 전극)에 걸친 템플릿화된(예를 들어, 이전에 범주화된) 신호 특성들의 세트에 대한 매칭에 기반하여 분화된다(예를 들어, 클러스터링된다). 일부 실시형태들에서, 세그멘트는 다수의 전극들 각각에 의해서 및/또는 각각 사이에서 측정된 상대적인 시간 간격의 일관성에 기반하여 분화된다. 예를 들어, 검출된 기준 시간(fiducial timer) T1 내지 T10은 전극(E1-E10) 각각에서 검출될 수 있다. 세그멘트들은, 템플릿의 한 형태인 시간들의 세트(T1'-T10')에 대한 일관성 및/또는 유사도의 정도에 의해서 그룹화될 수 있다. 일부 심장 리듬은 시간의 두 개 이상의 세트(T1-T10)를, 주기적으로(recurrently) 가질 수 있다. 일부 실시형태들에서, 기준 시간은 두 개 이상의 전극으로부터의 차분 신호(예를 들어, 이웃하는 전극들 사이의 차분 신호이고, 하나를 다른 것으로부터 감산함으로써 획득됨)로부터 검출된다.
일부 실시형태들에서, 세그멘트들은 웨이브릿 또는 푸리에와 같은 상이한 도메인으로 변환되고, 및/또는 T-분포 확률적 이웃 임베딩(T-distributed Stochastic Neighbor Embedding), 또는 국지적 선형 임베딩(Locally Linear Embedding)과 같은 선형/비선형 차원(dimensionality) 감소를 사용하여 더 낮은 차원의 공간으로 투영된다. 세그멘트 또는 변환된 세그멘트는 앞서 언급된 클러스터링 방법들 및/또는 그들의 조합 중 임의의 것을 사용하여 클러스터링된다. 클러스터링은 그룹의 개수를 사전에 규정하지 않고서 수행되거나, 알려진 개수의 그룹으로써 수행된다. 세그멘트를 그룹으로 매칭시키는 것은 요구된 기준들, 예컨대 상관 계수가 임계보다 높을 것, 벡터 놈, 여현, KL-발산과 같은 거리 메트릭이 임계보다 낮을 것을 만족시키거나, 통계적 메트릭(예컨대, 평균, 메디안, 표준 편차)이 이러한 조건(거리 메트릭에 대한 임계보다 낮을 것, 그렇지 않으면 임계보다 높을 것)을 만족시키도록 요구함으로써 달성된다.
일부 실시형태들에서, 세그멘트 분화는 세그멘트들을 레퍼런스 카테터의 다수의 전극(예를 들어, 10 개) 각각에 의해 측정되는 고유한 신호 형태에 대한 상관 정도(본 명세서에서 "매칭(matching)"이라고도 불림)에 기반하여 세그멘트를 그룹화함으로써 더욱 정제된다. 예를 들어, 신호 형태 S1 내지 S10 이 신호 E1 내지 E10으로부터 각각, 템플릿인 것으로 식별된다. 상이한 시간에서의 신호 E1-E10 으로부터의 신호 형태 S1' 내지 S10'는, 예컨대 S1 및 S1', S2 및 S2', 등 사이의 상관 정도를 수학적 비교 및/또는 통계적 비교, 예컨대 교차-상관을 사용하여 결정함으로써, 템플릿에 비교될 수 있다. 세그멘트가 템플릿에 매칭되는지를 결정하기 위하여 상관 값들의 세트가 사용될 수 있다. 템플릿 매칭은, 기준들의 세트가 만족되도록 요구하는 것, 예컨대 모든 신호에 대한 상관 값이 임계를 초과하도록 요구하는 것(예를 들어 X-corr이 0.8보다 크거나, X-corr이 0.9보다 클 것); 신호의 서브세트(예를 들어 신호의 60%가 넘는, 또는 신호의 80 % 가 넘는 것)에 대한 상관 값이 임계를 초과하도록 요구하는 것; 통계적 메트릭(예컨대, 평균, 메디안, 표준 편차)이 임계를 초과하는 것; 이들 중 하나 이상의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된 방법을 포함할 수 있다.
일부 실시형태들에서, 단일 이벤트(예를 들어 단일 심장 이벤트 예컨대, 단일 심장 심박)로부터의 신호 특성의 세트는 모든 다른 세그멘트들이 매칭되는 대상인 템플릿으로서 사용된다. 일부 실시형태들에서, 템플릿은 고정된 및/또는 가변인 시간 간격으로 업데이트된다. 일부 실시형태들에서, 하나의 세그멘트가 현존 템플릿과 매칭되지 않는 것이 발견되면, 해당 세그멘트는 제 2 그룹을 형성하기 위한 제 2 템플릿으로서 사용된다. 이러한 실시형태에서, 추가적 세그멘트가 현존 템플릿 중 임의의 것에 매칭되지 않는 것이 발견되면, 이들은 추가 그룹을 형성하기 위한 템플릿의 세트를 확장시키기 위하여 사용될 수 있다. 이러한 방식으로, 템플릿들의 세트는 세그멘트 수집 프로세스에 걸쳐서 계속 확장될 수 있다.
일부 실시형태들에서, 하나 이상의 템플릿 및 그들의 각각의 그룹은 병합 및/또는 조합되어 모든 매칭하는 세그멘트들의 조합된 그룹을 형성한다. 조합은 운영자에 의하여 수동으로 및/또는 템플릿들 사이의 유사도 및/또는 모든 잔여 템플릿들로부터의 공통 차이에 기반하여 알고리즘에 의해서 자동으로 수행될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 이러한 시스템은 그룹들을 병합하고 및/또는 처리를 계속하기 위한 바람직한 그룹을 판정하는 것에 있어서 운영자를 보조하기 위하여 고유한 그룹(예를 들어, 카테터들의 임의의 서브세트로부터의, 그룹들로부터의 신호 또는 기록된 데이터의 임의의 세트)을 시각적으로 디스플레이한다. 일부 실시형태들에서, 세그멘트들의 그룹의 시각적 디스플레이는, 운영자가 그룹 내의 신호들의 서브세트를 수동으로 제외하기 위하여 및/또는 새로운, 고유한 그룹을 형성하기 위하여 그룹 내의 신호들의 서브세트를 선택하기 위하여 사용자 입력 디바이스를 사용하게 하는 사용자 인터페이스를 포함한다.
일부 실시형태들에서, 시스템(10)의 알고리즘(예를 들어 알고리즘 5055)은 어떤 세그멘트의 템플릿에 대한 매칭 정도를 기준들의 세트에 기반하여 평가하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 알고리즘은 매칭 정도를 임계와 비교할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 기준들은 세그멘트를 템플릿에 성공적으로 매칭시키기 위하여 더 많이 한정적이거나 더 적게 한정적이 되도록 동적으로 조절된다. 일부 실시형태들에서, 기준들이 조절되기 때문에, 이전에 매칭된 세그멘트들은 고유한 템플릿 및 그룹을 재생성하도록 재처리된다. 일부 실시형태들에서, 기준들이 조절되기 때문에(예를 들어 기준들이 더 한정적이 되면), 각각의 그룹을 나타내는 템플릿만이 조절된 기준들을 사용하여 처리되어 그룹들이 조합되어야 하는지를 결정할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 기준들이 조절되기 때문에(예를 들어 기준들이 덜 한정적이 되면), 개별적인 그룹 내의 세그멘트들만이 그룹들이 하위-분할되어야 하는지를 결정하기 위하여, 조절된 기준들에 기반하여 해당 그룹으로부터 초래된 새로운, 고유한 템플릿에 대해서 재처리될 필요가 있다. 일부 실시형태들에서, 본 명세서에서 설명되는 클러스터링, 템플레이팅(templating), 매칭의 방법, 및/또는 심박 또는 리듬을 분화시키는 임의의 다른 방법 중 두 개 이상은 조합되어 사용된다(예를 들어 순차적으로 또는 동시에 사용됨).
패턴 클러스터링 이후에, 두 개, 세 개, 또는 그보다 많은 합성 기록이 생성될 수 있고, 이들 각각은 고유한 활성화 패턴(예를 들어 한 심장 사이클에 걸친 활성화 패턴)을 포함한다. 대안적으로 또는 추가적으로, 패턴 클러스터링 이후에, 세그멘트의 최대 퍼센티지를 가지는 클러스터가 (단일) 합성 기록으로서 선택될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 임계를 초과하는 세그멘트의 퍼센티지를 가지는 임의의 클러스터가, 예컨대 임계 아래의 클러스터들이 폐기될 때에 합성 기록(예를 들어 하나, 두 개, 또는 그보다 많은 클러스터)의 생성을 위하여 식별될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 합성 기록은 하나, 두 개, 또는 그보다 많은 사이클 길이를 포함하는 데이터에 기반하여 생성될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 예를 들어 협대역 클러스터링을 위하여, 합성 맵이 생성되기 위한 입력 세그멘트 폭이 규정되지 않는다. 이러한 실시형태에서, 두 개의 사이클 길이를 포함하는 데이터가 세그멘트 경계 주위에서의 활성화 활동(activation activity)을 결정하기 위하여 사용될 수 있다(예를 들어, 두 개의 사이클 길이에 걸쳐서 데이터 내에 다수의 반전이 존재하기 때문임).
단계 180에서는, 시뮬레이션된 심장 사이클 동안의 심장 전기 활동이 합성 기록에 기반하여 모델링된다. 일부 실시형태들에서, 심장 전기 활동은, 예컨대 심장 해부학적 구조 상의 하나 이상의 위치에 대한 대표 시간 및/또는 진폭을 인덱싱함으로써, 심전 데이터를 인덱싱하여 모델링된다. 일부 실시형태들에서, 심전 데이터는 위치들의 세트로부터의 심전 데이터를 보간 및/또는 위치들의 개별 세트로 투영함으로써 모델링된다. 일부 실시형태들에서, 심장 전기 활동은 조직과 접촉하게 위치되는 전극을 사용하여 이루어진 측정을 통하여 계산된다. 이러한 실시형태에서, 심장 전기 활동은 전압-기반 측정을 포함할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 심장 전기 활동은 순방향 모델 및/또는 역 모델링(inverse modeling)을 사용하여 계산된다(예를 들어 콘택 기록과 함께 또는 콘택 기록이 없이 이루어질 수 있는 비접촉 기록을 통하여). 대안적으로 또는 추가적으로, 심장 전기 활동은 역 솔루션(inverse solution)을 사용하여 계산될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 심장 전기 활동은 출원인의 동시-계류중인 다음 출원들에 설명된 방법 및 기법을 사용하여 분석된다: 미국 특허 출원 일련 번호 제 16/014,370 호, 발명의 명칭 "Method and Device for Determining and Presenting Surface Charge and Dipole Densities on Cardiac Walls", 출원일 2018 년 6 월 21 일; 미국 특허 출원 일련 번호 제 16/242,810 호, 발명의 명칭 "Expandable Catheter Assembly with Flexible Printed Circuit Board(PCB) Electrical Pathways", 출원일 2019 년 1 월 8 일; 이러한 출원들 각각의 내용은 모든 목적을 위하여 그 전체로서 본 명세서에서 원용에 의해 통합됨으로써, 예컨대 쌍극자 밀도 및/또는 표면 전하 밀도 데이터를 생성한다. 일부 실시형태들에서, 심장 전기 활동은 자동 타이밍 주석 알고리즘(예를 들어 신호 특성, 예컨대 심장 조직 탈분극, 활성화, 및/또는 재분극에 대응하는 것들을 식별하는 알고리즘을 사용하여 계산될 수 있다). 일부 실시형태들에서, 심장 전기 활동의 분석이, 예컨대 디스플레이 상에 생성된 활성화 타이밍 맵과 함께 운영자에게 디스플레이될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 심장 전기 활동의 분석은, 예컨대 활동이 쌍극자 밀도 맵, 표면 전하 맵, 전압 맵, 활성화 타이밍 맵, 등시성(isochronal) 맵, 및/또는 라플라시안 진폭 맵으로서 디스플레이될 때에 출원인의 동시-계류중인 애플리케이션인 미국 특허 출원 일련 번호 제 16/097,955 호, 발명의 명칭 "CARDIAC INFORMATION DYNAMIC DISPLAY SYSTEM AND METHOD", 출원일 2018 년 10 월 31 일에 설명된 것과 같이 디스플레이될 수 있는데, 이러한 문헌의 내용은 모든 목적을 위하여 그 전체가 원용에 의해 포함된다.
일부 실시형태들에서, 방법(100)의 단계(120-180)는, 예를 들어 심장 전기 활동의 모델을 계산하는 것이 "실시간(real time)"으로(예를 들어, 모델이 운영자에게 거의 실시간으로, 예컨대 기록되는 데이터의 수 밀리초, 수 초, 또는 수 분 이네에 제공되도록) 수행되는 임상 프로시저 도중에 수행된다. 대안적으로 또는 추가적으로, 단계(120-180)는 단계 110에서 기록되었던 생체 전위 데이터가 기록된 임상 프로시저가 완료된 이후의 어느 시점에 수행될 수 있다.
이제 도 3a를 참조하면, 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는 기록된 전기적 활동의 그래프가 도시된다. 도 3a는 시스템(10)의 세 개의 채널에서 기록된 신호들인, 콘솔(5000)에 부착된 ECG 리드로부터 기록되는 제 1 신호 ECG1, 및 관상 동맥동 카테터(1200)의 두 개의 전극(1251)로부터 기록되는 제 2 및 제 3 신호 CS1 및 CS2를 각각 표시한다. 도 3a는 시스템(10)에 의하여, 예컨대 도 2를 참조하여 앞서 설명된 방법(100)의 단계(120) 및/또는 단계(140)에서와 같이 분석되는 예시적인 신호를 예시한다. 일부 실시형태들에서, 시스템(10)은 내부 및/또는 외부 환자 위치(예를 들어 하나 이상의 내부 전극 및/또는 하나 이상의 외부 전극)로부터 기록된 두 개, 세 개, 또는 그보다 많은 ECG 신호를 기록하도록 구성된다. 또한, 시스템(10)은 관상 동맥동 카테터(1200)로부터의 다수의 신호(예를 들어 카테터(1200)의 다수의 전극으로부터의 신호), 예컨대 10 개 또는 12 개의 전극(1251)으로부터의 10 개 또는 12 개의 신호를 기록하도록 구성될 수 있다. 도 3a는 이러한 기록된 신호의 예시적 서브세트를 보여준다.
일부 실시형태들에서, 시스템(10)은 도 2를 참조하여 앞서 설명된 바와 같이, 신호 ECG1을 분석하여, 예컨대 V-파, T-파, 및/또는 P-파 블랭킹에 대한 V-파, T-파, 및/또는 P-파를 식별하도록 구성된다(감산 또는 제거라고도 알려져 있음). 예를 들기 위하여, V-파 필터링은 음영처리된 세그멘트 SB1에 의해서 표시된다.
일부 실시형태들에서, 시스템(10)은 관상 동맥동 카테터(1200)의 각각의 전극(1251)로부터 기록된 신호들을 비교하여, 최적의 기록된 데이터(예를 들어 가장 선명하게 식별가능한 특성을 가지는 데이터)를 가지는 채널을 식별하고, 해당 채널을 레퍼런스 채널로서 선택하도록 구성된다. 예를 들어, 도 3a에 도시된 바와 같이, 신호 CS1은 심장 사이클의 특성의 상대적으로 낮은 진폭 기록 표현을 포함하는 반면에, CS2는 그러한 특성의 상대적으로 높은 진폭 기록을 포함한다. 도시된 바와 같이, 활성화(ACT1 및 ACT2)는 신호 CS2 상에서 더 선명하게 식별될 수 있고, 따라서 신호 CS2가 레퍼런스 신호로서 선택될 것이다. 일부 실시형태들에서, 시스템(10)은 심장의 하나 이상의 위치, 예를 들어 우심방 및/또는 좌심방 내에, 우심실 및/또는 좌심실 내에, 폐의 유출로(pulmonary outflow tract), 및/또는 심장의 임의의 순환 구조체(예를 들어 정맥) 내에 위치되는 멀티-전극 카테터의 각각의 전극 및/또는 다수의 카테터로부터 기록되는 신호들을 비교하도록 구성된다. 일부 실시형태들에서, 시스템(10)은, 예를 들어 ECG 전극 중 임의의 것 또는 전부, 임피던스-구동 패치-전극, 및/또는 심장에 의해 생성된 신호를 측정하도록 신체 상에 배치되는 임의의 다른 보조 전극을 포함하는, 신체 표면 상의 하나 이상의 위치에 배치된 하나 이상의 전극으로부터 기록되는 신호들을 비교하도록 구성된다. 일부 실시형태들에서, 시스템(10)의 알고리즘(예를 들어 콘솔(5000)의 프로세서(5050)에 의해 실행되는 바와 같은 알고리즘(5055))은 기록된 신호를 분석하고 적합한 레퍼런스 신호를 결정한다. 대안적으로 또는 추가적으로, 시스템(10)은 하나 이상의 신호, 예컨대 신호(CS1 및 CS2)를 디스플레이할 수 있고, 시스템(10)의 운영자는 적합한 레퍼런스 신호를 평가하고 수동으로 선택할 수 있다. 음영 영역 AS1은, 활성화 ACT1에 기반하여 식별된 액티브 세그멘트를 보여준다.
도 3b를 더 참조하면, 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는 시간-정렬된 기록된 전기적 활동의 그래프가 도시된다. 방법(100)의 단계(170)를 참조하여 앞서서 설명된 바와 같이, 기록된 신호는, 예컨대 선택된 레퍼런스 신호(예를 들어, 도 3a를 참조하여 앞서서 설명된 신호 CS2) 상에서 식별된 활성화(activation)를 정렬함으로써 시간-정렬될 수 있다. 도 3b는 다수의 시간-정렬된 ECG 신호인 신호 ECGTA, 다수의 시간-정렬된 관상 동맥동 레퍼런스 신호인 신호 CSRTA, 및 다수의 매핑 전극(1151)으로부터 기록된 다수의 시간-정렬된 신호인 신호 EGMTA의 그래픽 표현을 제공한다. 본 명세서에서 설명된 바와 같이, 신호 EGMTA는 시스템(10)에 의하여(예를 들어 콘솔(5000)의 알고리즘(5055) 및/또는 프로세서(5050)에 의하여) 분석되어, 하나 이상의 심장 전기 활동 맵을 생성할 수 있다.
이제 도 4를 참조하면, 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는 패턴 클러스터링의 시각적 표현이 표시된다. 방법(100)의 단계(170)를 참조하여 앞서서 설명된 바와 같이, 시스템(10)은 기록된 데이터의 두 개 이상의 세그멘트를 패턴 클러스터링 알고리즘(예를 들어 콘솔(5000)의 프로세서(5050)에 의해 실행되는 알고리즘(5055))으로써 그룹화하도록 구성될 수 있다. 시스템(10)은 데이터 내에서 식별된 세그멘트를 분석하고, 및/또는 해당 데이터 내의 하나 이상의 패턴을 식별할 수 있다. 예를 들어, 세 개의 패턴인 P1, P2, 및 P3가 도 4에 도시된다. 패턴들은 시간 기간 동안에 전극(1151)으로부터 기록되는(예를 들어 단일 활성화 또는 심장 사이클의 기간에 걸쳐서) 바와 같은 활성화 파형을 포함할 수 있다. 예시적인 예로서, 패턴 P1에 의해 도시된 바와 같이, 각각의 전극(1151)에 의해 기록되는 바와 같은 파형은 더 많은 시간 변동을 포함하는 반면에, 각각의 전극(1151)에 의하여 기록되는 바와 같은 파형인 패턴 P2에 의해서 표시되는 파형은 더 적은 시간 변동을 포함한다.
두 개 이상의 패턴들을 식별한 이후에, 시스템(10)은 세그멘트들을 이러한 식별된 패턴에 기반하여 그룹화하도록 구성될 수 있다. 다시 말하건대, 예시적인 예로서, 시스템(10)은 기록된 데이터(예를 들어 세그멘트)를 네 개의 클러스터인, 패턴 P1과 매칭된 데이터를 나타내는 클러스터 1, 패턴 P2와 매칭된 데이터를 나타내는 클러스터 2, 패턴 P3와 매칭된 데이터를 나타내는 클러스터 3, 및 패턴 P1, P2, 또는 P3 중 임의의 것과 매칭되지 않았던 세그멘트를 나타내는 제 4 그룹화(grouping)로 클러스터링할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 패턴은 고유한 파 형태 및/또는 활성화 패턴을 포함할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 이러한 제 4 그룹화는 임계 미만의 세그멘트들의 퍼센티지를 나타냄으로써, 추가적인 패턴이 시스템(10)에 의해 식별되지 않게 한다. 일부 실시형태들에서, 퍼센티지 임계를 넘는 세그멘트들의 모집단(population)을 나타내는 것으로 식별되고 결정된 패턴만이 클러스터링을 위하여 식별될 것이다. 일부 실시형태들에서, 퍼센티지 임계는 5%보다 크고, 예컨대 10% 또는 15%보다 크다. 일부 실시형태들에서, 시스템(10)은 세그멘트들의 모집단의 전체 퍼센티지와 무관하게 하나, 두 개, 또는 세 개의 패턴만을, 예컨대 하나, 두 개, 또는 세 개의 우세한 패턴만을 식별하도록 구성된다. 일부 실시형태들에서, 패턴 클러스터는 예컨대 각각의 고유한 색상이 동일한 클러스터 내의 세그멘트를 식별하는 도 3c에 도시되는, 기록되는 신호의 시간-코스에서 시각적으로 식별될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 사용자 인터페이스는 대응하도록 채색된 구역을 선택함으로써 세그멘트의 클러스터를 선택하도록 구성될 수 있고, 선택된 클러스터에 대응하는 심장 정보가 디스플레이될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 클러스터는 도 3d(사이클 길이가 두 개의 값들 사이에서 변하는 이단맥 리듬(bigeminal rhythm)이 표시됨)에 도시된 바와 같이 고유한 사이클 길이를 각각 가질 수 있다.
이제 도 5a, 도 5b, 도 5c, 및 도 5d를 참조하면, 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는, 다수의 기록 위치가 있는 심실의 그래픽 표현, 다수의 심장 전기 활동 기록의 그래프, 활성화 맵, 및 진폭 맵이 각각 표시된다. 도 5a는 심실 C1의 모델, 및 챔버 C1 내의 포인트 PX를 표시한다. 각각의 포인트 PX는, 데이터의 세그멘트가 해당 전극에 의해서 기록되는 동안에(예를 들어 신호, 예컨대 세그멘트의 길이보다 긴 시간 기간에 걸쳐서 기록되는 신호의 세그멘트가 기록되는 동안에) 챔버 C1 내의 전극(1151)의 물리적 위치를 표현한다. 예를 들어, 매핑 카테터(1100)가 48 개의 전극(1151)을 포함하고, 100 개의 세그멘트가 도시된 실시형태에 포함된다면(예를 들어, 심장 사이클에 의해 세그멘트화된 생체 전위 신호의 100 개의 세그멘트로서, 100 개의 세그멘트는 합성 기록 내에 포함됨), 4800 개의 포인트 PX가 예시될 것이다(예를 들어 오동작하는 전극에 대한 필터링이 없다고 가정함). 일부 실시형태들에서, 매핑 카테터(1100)는 적어도 48 개의 전극(1151), 또는 적어도 16 개의 전극, 또는 적어도 10 개의 전극, 또는 적어도 4 개의 전극을 포함한다. 방법(100)의 단계(110)를 참조하여 앞서서 설명된 바와 같이, 전극 어레이(1150)는 이러한 기록 도중에 챔버 C 내에서 기동되었으므로, 포인트 PX가 챔버 전체에 걸쳐서 분산되었다(예를 들어, 전극(1151)은 챔버 C1의 큰 볼륨 및/또는 챔버 C1의 표면적을 커버함). 일부 실시형태들에서, 챔버 C1 내의 포인트 Px는 기록 전극이 챔버 벽과 접촉하고 및/또는 근접한 경우(예를 들어 5mm인 경우)에 기록되는 포인트이다. 일부 실시형태들에서, 챔버 C1 내의 포인트 Px는 기록 전극이 챔버 벽과 접촉하지 않은 때에, 예컨대 챔버 벽으로부터 임계 거리 보다 먼 위치(예를 들어 5mm보다 멀리 있음)에 위치된 전극의 경우에 기록되는 포인트이다. 일부 실시형태들에서, 챔버 C1 내의 모든 포인트 Px는 기록 전극의 접촉 상태와 무관하게 사용된다. 일부 실시형태들에서, 접촉된 포인트 및 접촉되지 않은 포인트는 별개로 처리되고, 심장 활성화의 각각의 생성된 모델의 출력들이 병합, 통합, 혼합된, 및/또는 그렇지 않으면 조합된다.
도 5b에서, 전극(1151)에 의하여 기록된 전기적 활동의 그래프(예를 들어 방법(100)의 단계(170)를 참조하여 앞서 설명된 바와 같은 합성 기록)가 예시된다. 앞선 예에서는, 4800 개의 신호가 도 5b에 표현될 것이다. 각각의 전극(1151)은 생체 전위 신호를 포함하는 기록 생체 전위 데이터를 기록할 수 있고, 생체 전위 신호는 심장 사이클에 의해서 다수의 생체 전위 신호 세그멘트로 세그멘트화될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 바와 같이, 하나 이상의 합성 기록은 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 중 두 개 이상의 세그멘트를 포함할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 기록된 생체 전위 신호 세그멘트들의 총 수는 500 개가 넘는 생체 전위 신호 세그멘트, 예컨대 1,000 개가 넘는, 2,000 개가 넘는, 5,000 개가 넘는, 또는 10,000 개가 넘는 생체 전위 신호 세그멘트를 포함할 수 있다. 도 5c에는 도 5b에 도시되는 데이터로부터 계산된 활성화 패턴을 나타내는, 국부 활성화 시간(local activation time; LAT) 맵과 같은 활성화 맵이 예시된다. 도 5d에는 도 5b에 도시되는 데이터로부터 계산되는, 해부학적 구조 상의 다양한 위치에서의 심장 전기 활동의 진폭을 나타내는, 전압 진폭 맵 또는 정규화된 전하 밀도 진폭 맵과 같은 진폭 맵이 예시된다. 방법(100)의 단계(170)를 참조하여 앞서서 설명된 바와 같이, 활성화 맵은 도 5b에 예시된 합성 기록으로부터, 예컨대 앞서 설명된 바와 같은 자동 주석화 및/또는 역 솔루션을 사용하여 생성될 수 있다.
시스템(10)은 합성 맵을 시각적 디스플레이를 사용하여 디스플레이할 수 있다. 시각적 디스플레이는 연속적으로 디스플레이될 수 있고, 동적으로 업데이트될 수 있다. 일부 실시형태들에서, "맵"(예를 들어 심전 정보(cardiac electrical information))은 동적으로 업데이트될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 데이터 품질 및/또는 양 정보는 운영자가 새로운 데이터를 수집할 때에 동적으로 업데이트될 수 있다(예를 들어 모든 처리 및 디스플레이 단계는 운영자가 능동적으로 수집하는 동안에 루프 상에서 반복됨). 대안적으로 또는 추가적으로, 디스플레이는 운영자가 데이터를 수집하는 동안에 데이터 품질 및/또는 양 정보만을 표시할 수 있고, 맵은 데이터 수집이 완료된 이후에 처리되고 디스플레이될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 시스템은 배경 기술에서 앞서 설명된 단계들 중 전부 또는 일부를 처리하도록 구성되고, 이것은 데이터가 기록되고 있는 동안에 피드백을 운영자에게 제공할 수 있다(예를 들어 폐루프 구성에서 동작함). 예를 들어, 시스템(10)은 운영자에게 다음 중 하나 이상을 자동적으로 통보할 수 있다: 합성 맵을 생성하기 위한 기준들 중 일부가 현재 달성되고 있다는 것(예를 들어 안정성, 패턴 클러스터링, 템플릿 매칭을 위한 레퍼런스 카테터 기준들, 및/또는 앞서 언급된 기준들 중 임의의 것이 달성되고 있다는 것); 운영자가 제안된 단계들의 특정 세트를 완료함으로써 합성 맵을 완성할 수 있다는 것을 운영자에게 제안하는 것(예를 들어 계속된 기록을 위하여 추가적 위치로 이동하는 것); 및 이들 중 하나 이상의 조합. 일부 실시형태들에서, 시스템(10)은 적어도 부분적으로 데이터 수집 도중에 맵을 운영자에게 디스플레이한다. 대안적으로 또는 추가적으로, 시스템(10)은 데이터 수집이 완료된 이후에 맵을 운영자에게 디스플레이할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 이전에 기록된 데이터는 맵을 생성하기 위하여 본 발명의 진보적인 개념의 하나 이상의 방법을 사용하여 후-처리될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 이전에 기록된 데이터는 별개의 태스크(예컨대, 해부학적 구조를 초음파로써 추적 및/또는 스캐닝하는 것)를 수행할 때에 수집될 수 있다.
이제 도 6을 참조하면, 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는, 환자의 전기적 활동을 기록하고 모델링하기 위한 방법의 흐름도가 예시된다. 도 6의 방법(600)은 앞서 설명된 바와 같은 도 1의 시스템(10)의 다양한 컴포넌트를 사용하여 설명된다.
단계 610에서는, 데이터가 환자(P) 안에 삽입된 하나 이상의 카테터(1000)의 기록 요소(예를 들어 전극 및/또는 초음파 트랜스듀서)에 의해서 기록된다(예를 들어 콘솔(5000)에 의하여). 데이터는 하나 이상의 심장 사이클에 걸쳐서 기록될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 데이터는 바스켓들의 어레이 및/또는 다른 구조체 상에 위치된 기록 요소들의 어레이를 포함하는 카테터, 예컨대 본 명세서에서 설명되는 매핑 카테터(1100)로부터 기록된다. 데이터는 보조 카테터로부터, 예컨대 레퍼런스 카테터, 예컨대 관상 동맥동 카테터(1200)로부터 기록될 수도 있다. 예를 들어, 카테터(1200)의 원위부(예를 들어 적어도 전극 어레이(1250))는 환자(P)의 심장(H)의 관상 동맥동 내에 위치설정될 수 있다. 카테터들(1100)의 전극 어레이(1150)(예를 들어 적어도 전극(1151)을 포함하는 바스켓 어레이)는 심장(H)의 챔버 내에, 예컨대 심장(H)의 좌심방 내에 위치될 수 있다. 데이터(예를 들어 생체 전위 데이터 및/또는 국지화 데이터)는 양자 모두의 카테터(1100 및 1200)로부터 기록될 수 있다. 데이터가 기록될 때, 어레이(1150)는 챔버 내에서 기동될 수 있어서, 전극(1151)의 위치가 어레이(1150)가 기록되는 동안에 기동되지 않는다면 커버될 볼륨과 비교할 때, 챔버의 더 큰 볼륨으로부터 데이터를 수집하도록(예를 들어 챔버의 더 큰 볼륨을 "커버"하도록) 한다. 일부 실시형태들에서, 어레이(1150)는 느리게(예를 들어 급격한 움직임을 한정하면서 꾸준하게) 기동된다. 일부 실시형태들에서, 어레이(1150)는 어떤 패턴으로 기동된다. 이러한 패턴은 규정된 패턴, 예컨대 로봇식으로 제어되는 패턴 및/또는 운영자에게 알려져 있고(예를 들어, 운영자에게 학습됨) 수행되는 패턴일 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 패턴은 운영자-결정 패턴(예를 들어 프로시저의 시간에 결정됨), 예컨대 시스템(10)에 의해 제공되는(예를 들어 비디오 모니터 또는 다른 디스플레이를 통하여) 시각적 피드백을 사용하여 운영자에 의해 생성된 패턴일 수 있다. 제공된 시각적 피드백은, 예를 들어: 운영자-결정 패턴을 데이터가 부족하고, 불충분한 데이터가 있으며, 및/또는 공간적으로 열악하게 분포된 데이터가 있는 영역으로 확장, 연장, 및/또는 개조하기 위한; 특정한 관심 영역 내에서 데이터 양 및/또는 품질을 증가시키기 위한; 및/또는 어떤 영역 내의 데이터를 교체하기 위한 하나 이상의 태스크 또는 목표를 완성하는 데에 있어서 운영자를 도울 수 있다. 시각적 피드백은 시간에 있어서 및/또는 공간에 걸친 데이터의 양 및/또는 품질을 표시하기 위하여 사용될 수 있다. 예를 들어, 시각적 피드백은 다음 중 하나 이상을 표시하기 위하여 사용될 수 있다: 영역(예를 들어, 포인트, 위치, 구역, 또는 볼륨) 내의 충분한 데이터; 영역 내의 불충분한 데이터; 어떤 영역에 걸친 커버리지(예를 들어, 데이터의 존재 여부); 영역 내의 데이터 밀도; '아티팩트'(예컨대, 측정 기형 또는 오차)가 있거나 아티팩트가 없는 데이터의 공간적 분포; 및 시간이 지남에 따른 데이터 일관성 및/또는 안정성(예를 들어, 특정한 영역 내의 또는 위치와 무관함).
시각적 피드백은 운영자에게 제공될 수 있는(예를 들어, 예컨대 피드백을 제공하기 위하여 시스템(10)의 디스플레이 상에서) 하나 이상의 시각적 요소, 예컨대 포인트, 라인, 화살표, 메시, 차트, 미터, 플롯, 등을 포함할 수 있다. 시각적 요소는 변하는 하나 이상의 속성(예를 들어, 피드백을 제공하도록 변경됨), 예컨대: 크기; 두께; 색상; 색도; 텍스쳐; 시각적 구배; 반투명도; 휘도; 및 이들의 조합으로 이루어지는 군으로부터 선택되는 속성을 소지할 수 있다. 패턴은 서브-패턴들의 반복하는 또는 반복하지 않는 세트(본 명세서에서는 "패턴"이라고 불림)를 포함할 수 있다. 어레이(1150)가 기동되는(예를 들어, 로봇식으로 및/또는 운영자에 의하여) 이러한 패턴들은, 챔버의 하나 이상의 부분이 여러 번 및/또는 기록 시간의 퍼센티지, 예컨대 기록 시간의 적어도 15%, 또는 예컨대, 적어도 20% 동안에 커버되도록 구성될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 데이터는 적어도 10 초, 예컨대 적어도 30 초, 또는 예컨대 적어도 90 초의 시간 기간에 걸쳐서 연속적으로 기록된다. 일부 실시형태들에서, 시각적 피드백은 앞으로 설명되는 단계(691-693)에서 운영자에게 제공된다. 일부 실시형태들에서, 처리될 추가적 데이터를 수집하기 위하여 하나 이상의 추가적 기록이 수행될 수 있다(예를 들어 종래의 기록과 조합하여 수행됨). 일부 실시형태들에서, 기록 전극은 전극들의 교번하는 세트(예를 들어 동일한 디바이스 및/또는 다른 디바이스 상의 교번하는 전극들)로 변경될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 상이한 개수 및 구성의 전극을 가지는 디바이스는 처리를 위하여 데이터를 기록하기 위하여 사용될 수 있다.
단계 620에서는, 기록된 데이터는 노이즈, 아티팩트, 및/또는 다른 오류가 있는 데이터를 제거 또는 적어도 감소시키도록 필터링된다. 데이터 필터링은 전기적 간섭, 기계적 모션으로부터의 아티팩트, 전극과 조직의 접촉에 의해 초래되는 아티팩트, 측정 전극의 일시적이거나 영구적 단절, 및 이들 중 하나 이상의 조합을 포함하는 데이터 오차를 정정할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 시스템(10)은 도 2의 단계(120)를 참조하여 앞서 설명된 바와 같이 기록된 전기 신호 중 하나를 필터링할 수 있다.
단계 630에서는, 기록된 데이터의 일부는 처리되기 위해서 세그멘트화된다. 일부 실시형태들에서, 세그멘트화된 부분은 단일 시간 샘플만큼 짧거나 여러 시간만큼 길 수 있고, 예컨대 100 msec 내지 3초 사이, 예컨대 100 msec, 200 msec 또는 400 msec일 수 있다. 일부 실시형태들에서, 데이터 세그멘트의 길이는 측정 디바이스의 안정성에 의하여 관장된다. 예를 들어, 데이터의 세그멘트화된 부분의 길이는 처리를 위하여 기록 전극 어레이의 최소의 모션의 기간에 기반하여 자동으로 결정되고 선택될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 시스템은, 기록 전극 어레이가 어떤 영역 내에서(예를 들어 심실 내의 특정한 볼륨) 일정 시간량 동안에 안정되게 유지되었다는 것을, 어레이가 해당 영역으로 이동된 시간과 어레이가 영역 밖으로 이동된 시간을 결정함으로써 결정한다.
단계 640에서는, 기록된 데이터가, 예컨대 콘솔(5000)의 하나 이상의 알고리즘(5055) 및/또는 프로세서(5050)에 의해서 분석된다. 기록된 데이터는 심장 전기 활동 정보에 대해서 풀이하기 위한 역 솔루션을 사용하여 처리될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 전기적 활동 정보는 원시 표면 전하 밀도 데이터(예를 들어 쌍극자 밀도 데이터), 표면 전압 데이터, 및/또는 활성화 시간 데이터를 포함한다.
단계 650에서는, 심전 특성이 단계 640에서 결정된 심장 전기 활동 정보를 사용하여 계산된다. 일부 실시형태들에서, 통전 속도(예를 들어 크기, 방향, 및/또는 양자 모두), 및/또는 하나 이상의 통전 패턴이 계산된다. 하나 이상의 식별된 통전 패턴은 출원인의 동시-계류중인 미국 특허 출원 일련 번호 제 16/097,959 호, 발명의 명칭 "Cardiac Mapping System with Efficiency Algorithm", 출원일 2018 년 10 월 31 일에 설명된 통전 패턴을 포함할 수 있는데, 이러한 문헌의 내용은 모든 목적을 위하여 그 전체로서 본 명세서에서 원용에 의해 통합된다. 일부 실시형태들에서, 복잡성의 인덱스들이 다음 중 하나 이상으로부터 해석된다: 검출된 통전 패턴; 표면 전하 밀도 및/또는 전압 전위 기록도(electrograms); 검출된 활성화 시간; 계산된 통전 속도 및/또는 상대적인 통전 속도 변화; 심장 리듬에 관련된 다른 생리적 측정; 및 이들 중 하나 이상의 조합. 일부 실시형태들에서, 심장 조직의 하나 이상의 고유한 위치에서 검출된 두 개 이상의 전기적 특성(또는 특성의 패턴)이 서로 동적으로 결속되고, 본 명세서에서는 "커플링(couple)"이라고 불리며, 예컨대 동시에 및/또는 시간에 있어서 순차적으로 결속된다.
단계 660에서는, 측정 디바이스(예를 들어 기록 전극 어레이)의 위치에 기반하여, 임의의 위치로부터 측정된 심장 정보가 처리된 심장 전기 활동에 어느 정도의 영향 및/또는 충격을 가지는 것으로 결정된다. 전극 위치 L1(심실 상의 또는 심실 내의 위치)로부터 이루어진 측정으로부터 계산되는 처리된 심장 전기 활동 데이터 중에서, 심실 상의 하나 이상의 위치(L1과 동일하거나 상이한 위치)에서의 전기적 활동 데이터가 포함, 제외, 및/또는 바람직하게는 또는 비-바람직하게 가중될 수 있다. 예를 들어, 카테터가 챔버 내의 중앙 및/또는 균형 위치에 가깝다면, 심전 정보는 적당한 값으로 균일하게 가중된다(예를 들어, 0 내지 1의 스케일에서 0.5로 가중됨). 카테터가 챔버 벽에 근접하여 있다면, 더 근접한 조직 구역(예를 들어 40mm보다 짧은 거리에 있음)은 더 높게(예를 들어 0 내지 1의 스케일 중 0.9로) 가중될 수 있는 반면에 더 먼 조직 구역(예를 들어 40mm보다 먼 거리에 있음)은 더 낮게(예를 들어 0 또는 0.1로) 가중될 수 있다. 가중치를 부여하는 것은 거리의 함수인 그레디언트를 포함할 수 있다. 이렇게 가중치를 부여하는 것은 더 근접한 위치로부터 기록된 데이터를 강조하기 위하여 사용될 수 있으며, 이러한 경우 역 솔루션이 개선된 정확도를 가질 수 있다. 가중 인자를 결정하기 위한 다른 기준들은 조직의 영역으로의 입체각(solid-angle)일 수 있다(예를 들어 더 올바를수록 더 높게 가중되는 반면에 비스듬할수록 더 낮게 가중된다). 가중치는, 예컨대 엄격한 포함 대 제외 모델(strict include vs. exclude model)을 사용하기 위하여 이진수 0 또는 1로 이루어질 수 있다. 가중 알고리즘은 시스템(10)에 의해 자동적으로 적용될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 가중치는 수동으로 조절될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 처리된 데이터의 영향은 후술되는 단계(660) 도중에 및/또는 이후에 단계(693)에서 운영자에게 시각적으로 표시된다.
단계 670에서는, 시스템(10)은 계산된 전기적 활동 데이터의 "실시간(live)" 뷰를 디스플레이하도록 구성될 수 있다(예를 들어, 데이터가 계산될 때에 실시간으로 또는 거의 실시간으로). 시스템(10)이 실시간 데이터를 디스플레이하도록 구성된다면, 단계(695) 및 단계(680)가 실행된다. 시스템(10)이 실시간 데이터를 디스플레이하도록 구성되지 않으면, 프로세스(600)는 단계(680)로만 계속된다.
단계 680에서는, 운영자가 계속 데이터를 기록하면, 프로세스(600)는 단계(610)로 계속되고, 프로세스(600) 데이터가 기록되는 동안에 반복된다. 데이터가 더 이상 기록되지 않고 있으면, 프로세스(600)는 단계(6501)로 계속된다.
단계 6501에서는, 심전 데이터가 프로세스(600)의 하나 이상의 반복에 걸쳐서 결정된 심장 전기 활동 정보를 사용하여 계산된다. 단계(6501)에서 계산되는 심전 데이터는, 하나 이상의 기록 시간 기간에 걸쳐서 하나 이상의 위치로부터 기록되는 데이터에 기반하여 합성 데이터를 포함한다. 6501 이후에, 프로세스(600)는 단계(695)로 계속된다.
단계 695에서는, 프로세스(600) 도중에 결정된 합성 심전 데이터가 운영자에게 디스플레이된다. 일부 실시형태들에서, 단계(691-695)(도시된 바와 같은 "디스플레이 단계")는 앞서 언급된 바와 같은 하나 이상의 단계(610-690)와 동시에 수행된다.
단계 691에서는, 심장 해부학적 구조의 모델에 대한 하나 이상의 기록 디바이스의 하나 이상의 위치(예를 들어 기록되는 동안의 기록 디바이스의 위치)가 운영자에게 디스플레이된다.
단계 692에서는, 기록되는 정보의 품질 및/또는 양이 운영자에게 시각적으로 디스플레이될 수 있다. 예를 들어, 운영자에게 심장 해부학적 구조의 모델에 상대적인 하나 이상의 영역 내의 적당한 기록을 통보하기 위해서 하나 이상의 표시자가 사용될 수 있다. 적당한 기록이 모든 소망되는 영역 내에 이루어진 경우, "진행/진행 금지(go/no-go)" 표시자(예컨대, 채색된 광)가 운영자에게 디스플레이될 수 있다.
단계 693에서는, 가중된 합성 데이터가 운영자에게 디스플레이된다. 디스플레이는 데이터 콜렉션 중 전부 또는 적어도 일부의 완료 이후에, 모든 데이터를 요약할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 디스플레이는 가중된 데이터가 기록되고 계산될 때에 해당 데이터를 연속적으로(예를 들어 동적으로) 디스플레이할 수 있다. 디스플레이는 데이터를 최적으로 수집하고 및/또는 기록 디바이스를 기동하는 것에 있어서 운영자를 보조하기 위한 추가적인 시각적 정보를 포함 및/또는 오버레이할 수도 있다. 예를 들어, 디스플레이는 데이터가 어떤 영역 내에서 열악한 양 및/또는 품질이어서, 카테터를 해당 영역을 향해서 기동시키면 수집된 데이터의 양 또는 품질을 개선시킬 수 있다는 것을 표시할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 가중된 합성데이터는 그 원래의 형태로, 즉, 수정된, 가중된 합성 값을 사용하지만, 동일한 시각적 속성 및 거동을 사용함으로써 디스플레이될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 가중된 합성 데이터는, 예를 들어 일관적으로 그리고 안정적으로 특정한 신호 특성 및/또는 통전 패턴을 보여주는 영역을 시각적으로 강조함으로써, 예를 들어 심실의 상이한 영역의 전기적 속성 또는 통전 패턴, 또는 영역들 사이의 상호작용(예를 들어 커플링)의 요약 맵을 보여주기 위해서 데이터를 요약하기 위한 별개의 알고리즘을 통해서 처리된다.
단계 694에서는, 시각적 피드백 디스플레이는 새로운 데이터가 합성 맵에 추가되었고 어떤 위치로부터 측정이 이루어졌는지의 일시적 시각적 표시를 더 제공한다. 일부 실시형태들에서, 상이한 위치에서의 포인트들은 변경된 채색 또는 외관의 다른 변경을 가진다. 일부 실시형태들에서, 제 2 시각적 요소는 주어진 위치(예를 들어 위치 포인트 주위의 백색 링)에 있는 데이터에 시각적 강조를 제공한다.
이제 도 7을 참조하면, 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는, 환자의 전기적 활동을 기록하고 모델링하기 위한 방법의 흐름도가 예시된다. 도 7의 방법(700)은 앞서 설명된 바와 같은 도 1의 시스템(5000)의 다양한 컴포넌트를 사용하여 획득될 수 있다. 도 7의 방법(700)은 앞서 설명된 도 2의 방법(100)과 유사할 수 있다. 아파트 일부 실시형태들에서, 방법(700)은 임상 프로시저 중에, 예를 들어 심장 전기 활동이 계산되고 시스템(10)의 운영자에게 실시간으로, 또는 거의 실시간으로 디스플레이되는 도중에 수행된다. 대안적으로 또는 추가적으로, 방법(700)의 하나 이상의 단계는 생체 전위 및 위치 데이터가 기록된 임상 프로시저의 종료 이후에 수행될 수 있다.
일부 실시형태들에서, 방법(700)의 단계는 예시된 순서로 수행될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 방법(700)의 단계는 예컨대 본 명세서에서 설명되는 심장 전기 활동을 모델링하고 디스플레이하기에 적합한 임의의 다른 순서로 수행될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 하나 이상의 심박은 심박의 형태에 기반하여 그룹화된다. 후속하여, 각각의 그룹은 사이클 길이에 기반하여 필터링된다(예를 들어 하나 이상의 심박이 그룹으로부터 제거됨). 마지막으로, 두 개의 그룹이 동일한 사이클 길이 및 유사한 형태를 포함한다면, 두 개의 그룹들은 병합될 수 있다.
환자의 전기적 활동(특히 심장 전기 활동)을 기록하고 모델링하기 위한 방법(700)의 예시적인 흐름에 대한 이러한 설명에서, 설명은 우선 직선 프로세스를 따라간 뒤, 결정 박스(점선 다이아몬드 형상)로 복귀하여 예시적인 대안적 흐름의 설명을 채워 넣는다. 이러한 방법은 생체 전위 데이터, 또는 다른 심장 또는 생체측정 데이터를 기록하고 처리하며, 디스플레이 및/또는 전자적 신호 및 송신을 포함하는 하나 이상의 출력을 생성하는 컴퓨터 프로세스를 나타낸다.
이러한 예시적인 실시형태에서, 프로세스는 시스템(5000)이 심장 생체 전위 데이터를 하나 이상의 심장 사이클에 걸쳐서 획득하는 단계 702에서 시작된다. 도 2와 관련된 논의에서 설명된 바와 같이, 데이터는 기록 요소가 심장 조직과 접촉하거나 접촉하지 않을 때에, 또는 접촉하는 그리고 접촉하지 않는 기록 요소, 예를 들어 전극의 조합이 존재할 때에 기록될 수 있다. 다른 데이터 획득 옵션은 도 2를 참조하여 더 자세하게 설명된다.
단계 702에서 생체 전위 데이터를 획득한 이후에, 프로세스는 생체 전위 데이터가 필터링되는 단계(704)로 이동된다. 도 2와 관련된 논의에서 더 자세하게 설명된 바와 같이, 시스템(5000)은 다양한 필터링 기법 중 임의의 기법, 예컨대 일 예로서 V-파 필터를 채용할 수 있다.
단계 706에서 심장 사이클(예를 들어 심박)가 식별되고, 사이클 길이(CL)가 계산된다. 사이클 길이를 계산한 이후에, 단계 708에서 시스템(5000)은 계산된 사이클 길이가 임의의 현재의 심박 그룹과 일치하는지 여부를 결정한다. 사이클 길이가 현재의 심박 그룹의 임계 값 내에 들어가면, 프로세스는 단계(710)로 진행하고, 이러한 단계 도중에 심장 생체 전위 데이터가 이차 특성, 예컨대 하나 이상의 기록 요소, 예컨대 본 명세서에서 설명되는 전극 중 하나 이상에서의 타이밍 패턴 또는 신호 형태/형상에 기반하여 평가된다.
그러면, 단계 712에서, 시스템(5000)은 이차 특성이 예를 들어 현존하는 심박 그룹에 매칭되는지 여부를 결정하기 위하여 데이터 클러스터링 방법을 채용할 수 있다. 단계 714에서, 생체 전위 데이터는 심박 사이클 길이에 기반하여 세그멘트화될 수 있고, 단계 716에서, 시스템은 원치 않는 데이터를 각각의 채널/전극에 대한 획득된 심박 생체 전위 데이터의 세트로부터 필터링 또는 제외시킬 수 있다. 원치 않는, 그리고 버려진 데이터는 노이즈, 아티팩트, 오류가 있는 측정, 또는 단절을 예를 들어 포함할 수 있다. 이러한 원치 않는 데이터는 다양한 필터링 기법 중 임의의 것을 사용하여 검출, 필터링, 및 폐기될 수 있다.
단계 716에서의 필터링 이후에, 시스템(5000)은 현재의 심박을 단계 718에서 심박 그룹으로 할당하고, 거기서부터 단계(720)로 진행할 수 있고, 이러한 단계에서 시스템(5000)은 심장 맵 데이터를 "즉시", 예를 들어 실시간으로 또는 거의 실시간으로 업데이트할지 여부를 결정하고, 그 이후에 단계(722)로 진행하는데, 거기서 시스템(5000)은 생체 전위 데이터의 획득을 계속할지 여부를 결정한다.
단계(722)로부터, 프로세스는 시스템(5000)이 심박 그룹 내의 모든 심박을 시간-정렬하여 심장의 복수 개의 위치에 대한 종합된/축적된 측정 세트를 단일 심장 사이클에 걸쳐서 생성하는 단계(724)로 진행한다. 단계 726에서, 시스템(5000)은 심장 전기 활동을 종합된/축적된 측정 세트에 기반하여 모델링한다.
단계(708 및 712)로 복귀하면, 심박의 사이클-길이가 현재의 심박 그룹과 일치하거나(결정 박스(708)) 또는 이차 특성이 현재의 심박 그룹과 매칭되지 않으면(결정 박스(712)), 시스템은 단계 728에서 새로운 심박 그룹을 개시할 수 있다. 단계 728로부터, 프로세스는 생체 전위 데이터는 심박의 사이클 길이에 기반하여 세그멘트화되는 단계(730)로 진행하고, 그 후에 원치 않는 데이터가 심박 생체 전위 데이터의 세트로부터 필터링되는 단계(732)로 진행한다. 이제 프로세스는 시스템(5000)이 모델 미래 심박이 "매칭될 수 있는(matched)" 특성의 모델을 생성하는 단계(734)로 진행한다. 그러면 방법은 프로세스가 전술된 바와 같이 진행하는 단계(718)로 진행한다.
단계 720으로 복귀하면, 시스템(5000)이 심장 맵을 즉시(on-the-fly) 업데이트한다면, 프로세스는, 시스템(5000)이 심박 그룹 내의 모든 심박을 시간-정렬시켜서 복수 개의 위치로부터의 종합된/축적된 측정 세트를 단일 심장 사이클에 걸쳐서 생성하는 단계(736)로 진행한다. 이제 프로세스는 시스템이 심장 전기 활동을 종합된/축적된 측정 세트에 기반하여 모델링하는 단계(738)로 진행하고, 그로부터 심장 전기 활동 및, 선택적으로, 임의의 관련된 데이터 및/또는 정보를 디스플레이하기 위한 단계(748)로 진행한다. 프로세스는 단계(702)로 복귀할 수 있어서, 생체 전위 및 위치 데이터를 계속하여 전술된 바와 같이 획득하고, 그 후에 심장 활동 및 임의의 관련된 데이터 및/또는 정보를 추가적으로 처리 및 디스플레이할 수 있게 한다.
단계(722)로 복귀하면, 시스템이 데이터를 계속 획득할 것으로 결정하는 경우에, 프로세스는 계속하여 생체 전위 및 위치 데이터를 전술된 바와 같이 획득하는 단계(702)로 복귀한다.
시스템은 단계(702)로부터, 충분한 데이터가 획득되었을 경우에 심장 전기 활동을 종합된/축적된 측정 세트에 기반하여 모델링하는 단계(740)로 진행할 수 있다. 이러한 단계는 심장 활동 디스플레이를 생성하기 위한, 또는 전기적 심장 데이터의 추가적인 처리를 위한, 또는 양자 모두를 위한 준비 과정일 수 있다.
단계(712)로부터 또는 단계(740)로부터, 시스템은 현재의 심박 그룹에 할당된 심박의 모든 이전의 획득 위치의 품질 및 분포 요약의 하나 이상의 디스플레이를 시스템이 생성할 수 있는 단계(742)로 진행할 수 있다. 단계(742)로부터, 프로세스는 현재의 심박을 포함하도록 품질 및 분포 요약의 디스플레이를 시스템이 업데이트하는 단계(744)로 진행한다. 단계 746에서, 시스템은 심박 그룹에 추가된 새로운 데이터의 하나 이상의 위치를, 예를 들어 전극 색상을 플래싱하는 것, 전극 주위에 링을 디스플레이하는 것, 톤을 울리는 것, 콜아웃(callout)을 디스플레이하는 것, 또는 다른 하이라이트 또는 구별 방법을 사용하여, 연관된 전극을 강조함으로써 일시적으로 디스플레이할 수 있다. 단계 748에서, 시스템은 심장 전기 활동을 디스플레이하는데, 이것은 심장의 적어도 하나의 챔버의 그래픽 디스플레이를 그 위에 중첩된 심장 활동 데이터와 함께 포함할 수 있다.
단계(718)로부터, 시스템은 현재의 심박을 포함하도록 품질 및 분포 요약의 디스플레이를 시스템이 업데이트하는 단계(744)로 진행할 수 있고, 단계(744)로부터는 전술된 바와 같이 진행한다.
단계(726 및 738)로부터, 프로세스는 단계(748)로 진행하여 심장 전기 활동을 디스플레이할 수 있다.
이제 도 8a 내지 도 8c를 참조하면, 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는 심장 활동 맵의 다양한 디스플레이가 예시된다. 맵 및 디스플레이가 도 1의 시스템(5000)에 의하여 생성될 수 있다.
특히, 도 8a 내지 도 8c는, 예를 들어 부정맥을 처치 또는 종결시키기 위해서 심장 삭마 프로시저에서 내과 의사를 돕기 위하여, 진보적인 개념의 원리에 따르는 시스템 및 방법에 의해 제공될 수 있는 통전 협부 시각화를 예시한다. 적어도 부분적으로, 삭마-유발 흉터가 낮은 진폭 전기적 활동에서 초래될 수 있고, 그러므로, 삭마-유발 흉터 내에 또는 주위에서 심방 활동을 검출하고 매핑하는 것이 더 어려워지기 때문에, 복합성 심방 빈맥(atrial tachycardias; AT)은 매핑하고 삭마하기가 어려울 수 있다. 저진폭 활동의 영역들이 흔히 부정맥을 종결시키기 위하여 삭마가 사용되는 부위(임계 협부)를 흔히 포함하기 때문에, 신호 레벨이 감소되고 저-진폭이라고 하더라도 내과 의사에게 이러한 활동의 선명하고 상세한 시야를 제공하는 것은 매우 중요하다. 예시적인 실시형태에서, 본 발명의 개념의 원리에 따른 시스템은 액티브 구역 플롯, 유선 플롯, 또는 AutPath 플롯 중 임의의 하나, 또는 임의의 조합을 채용할 수 있다.
액티브 구역 플롯
액티브 구역(active area; AA) 플롯은 도전 협부를 식별하는 것을 돕기 위해서 사용될 수 있고, 심장 리듬의 정규화된 사이클 길이를 X 축에 그리고 탈분극된 조직의 정규화된 양을 Y 축에 표시함으로써 구성될 수 있다. 리듬 사이클 길이의 각각의 부분에 대하여, 탈분극된 심방 조직의 퍼센티지가 리듬 사이클 길이 내의 시점 주위(예컨대 20 ms인, 예를 들어 +/- 시간 윈도우 내의)에서의 국부 활성화 시간을 가지는 해부학적 구조의 모든 꼭지점들을 카운팅하고, 해부학적 구조의 꼭지점들의 총 수로 나눔으로써 결정될 수 있다. 언급되는 꼭지점들은 메시를 형성하는 심외막(epicardial) 표면 상으로의 다각형 돌출부의 꼭지점들이고, 여기에서 시스템(10)은 모든 꼭지점들에서 쌍극자 밀도를 계산한다. 이러한 다각형 돌출부는, 일부 실시형태들에서, 심장 표면 상에 메시를 형성하는 일련의 이웃하는 삼각형의 형태일 수 있다. 예를 들어, 300 ms의 사이클 길이의 리듬에 대하여, 시간 포인트 0, 0-20 ms 내지 0+20 ms 내의 활성화가 있는 모든 꼭지점들이 카운팅되고 꼭지점들의 총 수로 나누어질 수 있다. AA 맵 내의 골 동안에 액티브인 꼭지점들은 흔히 협부 통전(isthmus conduction)과 동시에 일어난다.
도 8a는 AA 플롯의 일 예를 도시한다. 예시적인 실시형태에서, 전위 기록도로부터의 계산된 활성화 시간은, 전하 밀도 또는 단극성 전압을 직접적으로 채용하면서 탈분극된 조직 구역을 계산하는 데에 직접 사용된다. 본 명세서에 표시된 방법은 본 명세서에 원용되어 통합되는 Automatic Identification of Reentry Mechanisms and Critical Sites during Atrial Tachycardia by Analyzing Areas of Activity, IEEE Trans. Biomed. Eng., no. February, 2018, T. G. Oesterlein, A. Loewe, G. Lenis, A. Luik, C. Schmitt, and O. Doessel에 설명된 방법과 유사하다. 그러나, 중요한 차이는, Oesterlein 등에서는 저자들이 함수를 원시 전위 기록도에 기반하여 한정하여 탈분극된 조직의 양을 결정하는 반면에, 이러한 접근법에서는 전위 기록도로부터의 계산된 활성화 시간이 탈분극된 구역을 계산할 때에 직접적으로 사용된다는 것이다. 추가적으로, Oesterlein 등에서의 접근법은 탈분극된 구역의 결정을 위하여 필터링된 양극자(bipole) 전위 기록도를 사용하는 반면에, 이러한 접근법은 단극성 전압을 직접적으로 사용하거나 전하 밀도를 사용한다.
도 8a에서 B로 라벨링된 하부에서, AA 플롯은 AT 사이클 길이 동안의 각각의 모멘트에서의 탈분극 조직의 양을 보여준다. 음영처리된 수직 대역 오버레이(802)는 AA 플롯 내의 골들을 강조한다. A로 라벨링된 도면의 상부에는 통전의 흐름을 표시하는 스트림 라인(SL)이 있는 국부 활성화 시간(LAT) 맵이 존재한다. 3D 맵 내의 강조된 구역은, 음영처리된 오버레이 내에 표시된 AA 플롯 내의 골에 대응한다. SL들은 협부 타입 통전(isthmus type conduction)을 벗어난 이후에 타입 통전 밖으로 시작된다. 이러한 예에서, 환자는 이전의 CTI 라인 내의 갭을 가졌는데, 이것은 맵 내의 강조된 영역에 대응한다.
유선 플롯(Streamline Plots)
유선 플롯은 통전의 흐름을 시각화하는 것을 돕기 위한 본 발명의 개념의 원리에 따른 방법이다; 유선의 영역들은 협부 통전(isthmus conduction)을 표시할 수 있다. 유선들은 해부학적 구조 상에서 통전이 취하는 경로를 보여준다(도 8b에 도시된 바와 같이). 벡터 필드
Figure pct00001
가 주어지면유선
Figure pct00002
는 다음과 같이 규정될 수 있다!:
Figure pct00003
이러한 규정은, 유선이 벡터 필드 내에서 벡터에 수직으로 진행한다는 것을 표시한다. 유선은 벡터 필드
Figure pct00004
를 리듬에 대한 단위 벡터 통전 속도 필드로서 규정함으로써, 심장 통전에 대해서 구성될 수 있다.
Figure pct00005
가 정의되면, 유선
Figure pct00006
는 유선 상의 임의의 포인트
Figure pct00007
가 주어지기만 하면 근사화될 수 있다. 시작 포인트
Figure pct00008
로부터, 유선을 따른 순방향 단계
Figure pct00009
가 양의
Figure pct00010
에서 작은 단계를 취함으로써 발견될 수 있다. 이러한 단계는 다음과 같이 취해진다:
Figure pct00011
=
Figure pct00012
+
Figure pct00013
이와 유사하게, 유선을 따른 역방향 단계
Figure pct00014
가 음의
Figure pct00015
에서 작은 단계를 취함으로써 계산될 수 있다. 이러한 단계는 다음과 같이 취해진다
Figure pct00016
=
Figure pct00017
-
Figure pct00018
이러한 순방향 및 배경 전파는
Figure pct00019
가 다음 중 하나에 도달할 때까지 계속된다: 1) 유선을 따른 연속하는 단계들 사이의 큰 시간 차이 또는 유선에 나란한 경로 방향에서의 신속한 변화(예를 들어 90 도를 넘는 방향 변화)로서 규정되는 블록의 라인 또는 2) 일찍 지나간 유선이 늦은 활성화 타이밍을 만족시키는 것(streamline passes across the early meets late activation timing). 유선의 콜렉션이 임의의 밀도의 시드 포인트로부터 생성될 수 있다. 도 8a의 상단은 LAT 맵 위에 오버레이된, 그레이로 표시되는 유선을 나타낸다.
발견되면, 유선은 통전 흐름을 표시하도록 해부학적 구조 상에서 애니메이션화될 수 있다. 도 8b에 도시된 바와 같이, 애니메이션은 시간 t를 초기화한 후 각각의 유선을 벡터 또는 입자로써 개별적으로 진행시킴으로써 설정될 수 있다. 예시적인 실시형태에서, 유선과 나란한 애니메이션화된 대상물은 유선과 나란한 대상물 변화를 가져서 해부학적 구조/기판의 특정 속성을 표시할 수 있다. 예를 들어, 애니메이션화된 대상물의 속도는 더 느린 통전의 영역을 따라서 변할 수 있고, 또는 대상물의 크기는 변하여 조직의 상대적인 전기적 매쓰(electrical mass)(진폭)를 표시할 수 있다. 화살표, 라인, 입자, 또는 다른 대상물은 유선을 따라 진행하도록 애니메이션화될 수 있다. 유선을 애니메이션화하면, 해부학적 구조 위에 흐름의 외관이 제공되고, 내과 의사를 위하여 시각화를 향상시킨다.
자기 경로(Auto path)
자기 경로는 환자의 LAT 맵(또는 전파 이력)이 주어질 경우, 재진입을 위한 가능성이 있는 경로를 심장 해부학적 구조 상에 자동으로 표시하기 위한, 본 발명의 개념의 원리에 따른 예시적인 실시형태에서의 방법이다. 여자될 수 없는 조직과 충돌함으로써 소모되거나, 소산되거나, 사라지는 대신에, 재진입은 계속적으로 자기-유지되는 이상 전기적 임펄스로서 규정될 수 있다. 재진입은 폐루프를 형성하는 전기적 활동(보통 LAT 시간의 형태임)의 경로를 찾음으로써 가시적으로 식별될 수 있다. 예를 들어, 만일 재발생 부정맥(reentrant arrythmia)이 300ms의 사이클 길이를 가지면, 정상적인 생리학적 통전 속성(예를 들어, 최소 및 최대 통전 속도)을 유지하는 동안 0ms로부터 300ms, 그리고 다시 0 ms까지 추적될 수 있는 임의의 경로는 가능한 재발생 경로인 것으로 여겨질 수 있다.
최단-경로 알고리즘은 후보 재발생 경로를 찾기 위하여 사용될 수 있고, 그러한 후보 경로는 이제 이러한 경로가 정상적인 생리학적 통전을 유지하는지 여부를 결정하기 위해서 추가적으로 평가될 수 있다. 해부학적 메시 및 메시 상의 LAT가 주어지면, 에지 가중치는 하나의 꼭지점으로부터 다른 꼭지점으로의 이동 비용(cost of traveling)을 표시하도록 계산될 수 있다. 꼭지점들 상의 LAT가 주어진 경우 생리학적 통전을 따르는, 하나의 꼭지점으로부터 다른 꼭지점까지의 에지에는 낮은 가중치가 제공될 수 있는 반면에, 하나의 꼭지점으로부터 다른 꼭지점까지의 더 적은 생리학적 또는 특정 통전에는 더 높은 가중치가 제공될 수 있다.
두 개의 꼭지점들들 사이의 후보 경로는 두 개의 꼭지점들 사이에서 이동하는 에지 가중치(edgeweight)의 합을 최소화함으로써 찾을 수 있는데, 그 이유는 더 많은 생리학적 통전이 더 낮은 에지 가중치를 가질 것이기 때문이다. 경로들 사이의 이동 비용을 최소화하는 경로를 효율적으로 찾기 위한 복수 개의 알고리즘이 알려져 있으며, 데이크스트라(Dijkstra)의 알고리즘을 사용하는 것을 포함할 수 있다. 인접한 꼭지점들 사이의 에지 가중치는 통전 속도 및 두 개의 인접한 노드들 사이의 거리 벡터 사이의 각도, 및 인접한 노드들 사이의 LAT 시간 차이에 기반하여 구성될 수 있다. 이러한 공식 중 하나는 다음일 수 있다:
Figure pct00020
여기에서
Figure pct00021
는 두 개의 인접한 꼭지점들이고,
Figure pct00022
는 꼭지점 n에서의 통전 속도이며,
Figure pct00023
은 꼭지점 n의 위치이고,
Figure pct00024
은 꼭지점 n의 LAT 시간이며,
Figure pct00025
는 LAT 시간 차이 및 통전 속도 방향 및 에지 방향에서의 차이의 상대적인 중요도를 설정하기 위한 스케일링 상수이다.
LAT 또는 전파 이력 맵이 주어진 심장 해부학적 구조 상의 가능한 재발생 경로를 자동으로 결정하기 위한 알고리즘 시퀀스는 다음과 같이 요약될 수 있다:
알고리즘 - 재발생 경로를 자동으로 찾기 위함:
입력: 시딩된 재진입 경로(seeded reentrance pathway)의 개수, r (보통 80-1000), 메시(꼭지점들 및 면), 메시 상의 LAT.
a. 해부학적 메시 및 메시 상의 LAT를 사용하여 에지 가중치 매트릭스를 구성한다
b. 모든 r에 대하여:
i. 메시 상의 두 개의 꼭지점들 v1, v2를 무작위화한다(randomize)
ii. v1 내지 v2 사이의 에지 가중치를 최소화하기 위한 경로 p1을 찾는다
iii. v2 내지 v1 사이의 에지 가중치를 최소화하기 위한 경로 p2를 찾는다
iv. p1 및 p2를 연쇄시켜서 후보 경로 candidatePath n 을 형성한다
c. 모든 candidatePath n 에 대하여
i. 일부 조건(예를 들어, 최소 경로 길이를 가지는 것, 최소 사이클 길이를 유지하는 것, 생리학적 범위 내에서 통전 속도를 유지하는 것)을 만족시키지 않는 candidatePaths를 제거하여 confirmedReentrantPaths의 세트를 형성한다.
ii. 프레쉐 거리(frechet distance)와 같은 피쳐에 기반하여 유사한 confirmedReentrantPaths를 클러스터링/그룹화하는데, 다른 피쳐, 예컨대 형상 기술자가 비지도 학습과 조합되어 사용될 수 있다.
iii. 앞서 발견된 클러스터/그룹의 각각으로부터 대표 confirmedReentrantPath를 결정한다.
iv. 대표 confirmedReentrantPath를 필터링/평활화한다. 필터링은 평균/메디안 필터링, 액티브 스네이크/컨투어링(snakes/contouring) 필터링, 및/또는 다른 필터링-기반 기법을 포함할 수 있다.
경로들이 발견되면, 경로들 중 하나 이상이 해부학적 구조 상에 또는 해부학적 구조와 공동으로 디스플레이될 수 있다.
도 8c는 본 발명의 개념의 원리에 따른, LAT 맵 상에 오버레이된 두 가지 경우에 대한 자동 경로 주석 알고리즘의 예시적인 출력을 표시한다. 재진입의 경로는 해부학적 구조 상의 그레이 라인(804)에 의해 식별된다. "A"로 라벨링된 도 8c의 상단에서, 세 가지 잠재적인 재진입 경로가 좌심방 해부학적 구조에 대해서 자동으로 식별된다. "B"로 라벨링된 도 8c의 하단에서, 세 가지 잠재적인 재진입 경로가 우심방 내에서 자동으로 식별된다.
이제 도 9a 내지 도 9g를 참조하면, 본 발명의 진보적인 개념과 일치하는 순차적인 데이터 획득, 클러스터 샘플, 퍼지 멤버쉽 함수, 주어진 그룹 내의 심박에 대한 생체 데이터가 예시된다. 예시적인 실시형태에서, 실시간 클러스터링은 심장 구조 및 활동을 시각화하는 데에 있어서 내과 의사를 돕기 위하여 채용될 수 있다. 생체 데이터(예컨대, CS 또는 ECG)는 실시간으로 또는 거의 실시간으로 그룹화될 수 있다. 즉, 각각의 인입하는 심박이 현존 그룹 또는 새로운 그룹에 할당될 수 있다. 이러한 실시간 클러스터링은 본 발명의 개념의 원리에 따른 시스템 및 방법 내에서 다음과 같이 달성될 수 있다:
a. 버퍼 처리: 여기에서 설명되는 단계는 오프라인 클러스터링에서의 단계들과 유사하다.
i. 초기 단계는 QRS 상의 활성화를 생략하면서(QRS 블랭킹) CS 채널 상에서의 활성화를 획득하고, 아티팩트를 가지는 CS 및 ECG 채널을 제거하는 것이다.
ii. 활성화 주위의 CS 채널들을 세그멘트화한다. 이러한 세그멘트는 보통 사이클 길이보다 작다. 이것은 보통 "액티브 CS 시간("active CS time)"만을 커버한다(협 대역 세그멘트화).
iii. 세그멘트를 현재의 웨이브릿-기반 클러스터링 방법을 사용하여 클러스터링하고, 각각의 그룹으로부터 대표 샘플을 평균 템플릿으로서 고른다. 대표 샘플은 해당 그룹의 평균 샘플에 대한 가장 높은 교차 상관을 가지는 샘플로서 선택될 수 있다.
b. 충분한 데이터가 획득될 때까지 반복한다
i. 새로운 생체 데이터를 획득한다(고정된 길이 또는 가변 길이로 설정될 수 있다. 예를 들어, 이것은 1.2 * 현존 그룹의 최소 사이클 길이보다 크게 설정될 수 있다)
ii. 새로운 생체 데이터에 대하여, CS 채널 상의 활성화를 검출하고, QRS 폭 및 사이클 길이를 추정한다
iii. 그룹화/ 클러스터링
1. 새로운 심박에 대하여, 임의의 그룹의 템플릿에 대한 교차 상관이 임계보다 큰지 여부를 점검하고, 이제 새로운 심박이 최고 교차 상관을 가지는 그룹 라벨을 할당한다. (교차 상관은 정규화된 2D 교차 상관인 CS 채널 X 샘플일 수 있음) 또는 통계적 메트릭 예컨대, 각각의 채널의 1D 교차 상관의 평균, 최소 또는 최대임.
2. 교차 상관이 임계보다 낮으면, 웨이브릿 분해를 수행하고 k 개의 계수를 유지한다. k 개의 계수는 k 개의 가장 큰 값의 계수일 수 있거나, 이들은 고정된 인덱스들로부터 선택된다.
a. 웨이브릿 계수에 계층적 클러스터링 방법을 사용하여 수퍼클러스터를 생성한다.
b. 임의의 수퍼클러스터가 충분한 개수의 샘플을 가진다면, 새로운 그룹 라벨을 샘플에 지정하고, 대표 샘플을 평균 템플릿으로서 마킹한다.
3. 열악한 전극(높은 진폭, 외부, 모션)을 제거하면서, 바스켓 포텐셜 데이터의 2 사이클 길이를 대응하는 그룹의 바스켓 포텐셜 데이터에 가산한다
c. 가우시안 혼합 모델(아티팩트, 고진폭)에 의해서 바스켓 포텐셜 데이터를 더 제거한다
예시적인 실시형태에서, 클러스터링 단계 (b)(iii)에서 언급된 방법은 다른 방법에 의해서도 수행할 수 있다. 예를 들어, 교차 상관-기반 매칭은 웨이브릿 변환 기반 매칭에 의해 대체될 수 있다. 웨이브릿 변환에서의 k 개의 계수를 선택하는 것은, 차원 감소 방법 예컨대, 근사화된 T-배포 확률적 이웃 임베딩(T-distributed Stochastic Neighbor Embedding; TSNE), 및 주성분 분석에 의해 대체될 수 있다.
예시적인 실시형태에서, 획득하는 동안에 시각적 피드백도 역시 각각의 클러스터에 대하여 제공될 수 있다. 시각적 피드백은 각각의 클러스터 심실 커버리지(가장 가까운 전극까지의 거리)에 대하여, 심박의 번호, CS 신호 및 사이클 길이를 표시할 수 있다. 사이너스(sinus)(멤버쉽 함수), CS 근위의 및 원위의 페이싱(pacing)에 대한 순차적인 데이터 획득을 예시하는 시각적 피드백의 일 예가 도 9a ~ 도9d에 도시된다. 각각의 하부도면은 선택된 클러스터에 대한 해부학적 구조에서의 커버리지 및 클러스터의 개수 및 각각의 클러스터에 대한 심박의 개수를 보여주는 수평 바 플롯을 디스플레이한다. 바 플롯을 따라서, 각각의 클러스터에 대한 레퍼런스 CS 채널도 표시된다. 하부도면들은 다음과 같다: 하부도면 (a) 버퍼링 단계 이후; 하부도면 (b) 사이너스 리듬 획득 도중; 하부도면 (c) 근위의 CS 페이싱(커버리지는 클러스터 1에 대한 것임); 하부도면 (d) 원위의 CS 페이싱(커버리지는 클러스터 3에 대한 것임).
도 9e는 대응하는 CS 채널을 각각의 클러스터로부터의 대표 샘플과 함께 예시한다. 하부도면들은 다음과 같다: 하부도면 (a) 사이너스 리듬, 하부도면 (b) 근위의 CS 페이싱, 및 하부도면 (c) 원위의 CS 페이싱.
앞선 그룹화 알고리즘에서는, 형태 특성만이 고려된다. 본 발명의 개념의 원리에 따르면, 다른 특성, 예컨대 사이클 길이, 활성화 시간 시퀀스/패턴도 역시 고려될 수 있다. 다수의 특성이 도 7에 관련된 논의에서 앞서 설명된 바와 같이 순차적인 방식으로 적용될 수 있고, 또는 퍼지 멤버쉽 함수(fuzzy membership function)를 사용하여 단일 단계에서 조합될 수도 있다.
퍼지 멤버쉽 함수는 임의의 실수값 함수를 확률 값 함수(1= 통과, 0= 실패, 다른 값 = 불확실(uncertain) 구역)로 변환한다. 다수의 특성에 대하여, 퍼지 멤버쉽 함수에서의 총 비용은 다음과 같이 쓰여질 수 있다:
Figure pct00026
,
여기에서 λ1+ λ2+ λ3 = 1,
Figure pct00027
, 및 λ = [λ1, λ2, λ3]는 각각의 멤버쉽 함수(
Figure pct00028
)의 영향을 제어한다.
예시적인 실시형태에서, 사이클 길이 및 형태는 주어진 사양을 위하여 다음과 같이 조합될 수 있다.
다양한 실시형태들에서, 사양은 다음일 수 있다: (a) 평균 사이클 길이는 200 ms이고, 허용될 수 있는 사이클 길이 변화는 10%이며, 사이클 길이가 20%보다 많이 변하면 상이한 클러스터라고 여겨진다; (b) 교차 상관 임계는 0.8이고, 교차 상관 값이 0.6일 경우 50% 신뢰도가 동일한 클러스터에 속한다. 이러한 사양에 대하여, 퍼지 멤버쉽 함수는 도 9f에 도시된 바와 같이 계산될 수 있다. 이제, 각각의 인입하는 심박에 대하여, 총 비용
Figure pct00029
가 λ 의 주어진 값에 대하여 계산되고, 그 후에 비용 값이 임계보다 큰지 여부를 점검한다. 도 9f는 다음과 같은 퍼지 멤버쉽 함수를 예시한다: 교차 상관(
Figure pct00030
)에 대한 하부도면 (a), 및 사이클 길이
Figure pct00031
에 대한 하부도면 (b).
자기 세그멘트화(Auto Segmentation)
주어진 그룹에 대하여, EGM 데이터의 하나의 사이클 길이 데이터는 다음과 같이 자동으로 세그멘트화될 수 있다. 주어진 그룹의 각각의 심박에 대하여, EGM, ECG, 및 CS 데이터의 두 개의 사이클 길이가 수집되고 함께 적층된다. 데이터는 각각의 레퍼런스 CS 채널 활성화(도 9g를 참조한다)에 대하여 이전에 그리고 이후에 하나의 사이클 길이로서 수집된다. 데이터의 2-사이클 길이 안에서, 자동 세그멘트화는 1 사이클 길이만큼 이격됨으로써, 그러한 1 사이클 길이 데이터 내에서, QRS 및 T-파를 가지는 심박들의 개수는 가능한 적게 하는(도 9g의 검정 점선을 참조한다) 두 개의 종단점을 제공한다.
도 9g에서, 주어진 그룹 내의 모든 심박에 대한 생체 데이터의 2-사이클 길이는 함께 적층된다. 검정 점선은 자동 세그멘트화 방법에 의해서 추정된다. 라인들은 1 사이클-길이만큼 이격되고, 그 안의 세그멘트들은 가능한 적은 QRS 및 T-파를 가진다.
위의 제약에 추가하여, 예시적인 실시형태에서는, 추가적 제약이 추가될 수 있다. 예를 들어, 종단점이 낮거나 높은 EGM(포락선) 에너지 값을 가져야 한다는 제약이다. 이러한 제약은 다음의 단계에 의해서 구현될 수 있다:
a. EGM 포락선을 추정하고 에너지를 계산한다(전압의 제곱)
b. 각각의 심박에 대한 T-파 및 QRS에 대한 온세트(Onset) 및 오프셋을 추정한다.
c. EGM 에너지가 낮은 잠재적인 종단점을 찾는다.
d. 각각의 가능한 종단점 쌍에 대하여, 비용을 계산한다 - 얼마나 많은 심박이 T-파 및 QRS를 가지며, 그들이 사이클 길이 중 몇 퍼센트를 커버하는지. 비용 계산은 QRS 및 T-파에 대해서 상이한 가중치를 가지고 수행될 수 있다.
e. 최저 비용을 가지는 종단점을 고른다.
f. (선택적) 제로 비용을 가지는 충분한 심박을 가지는 경우, 비-제로 비용을 가지는 세그멘트를 버린다.
전술된 실시형태들은 예시적인 예의 역할만을 하는 것으로 이해되어야 한다; 추가적인 실시형태들이 예상된다. 본 명세서에서 임의의 일 실시형태와 관련하여 설명된 임의의 피쳐는 독자적으로 사용되거나 설명된 다른 피쳐와 조합되어 사용될 수 있고, 또한 실시형태들 중 임의의 다른 실시형태의 하나 이상의 피쳐, 또는 실시형태들 중 임의의 다른 실시형태의 임의의 조합과 조합되어 사용될 수 있다. 더 나아가, 첨부된 청구항에 규정된 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고서, 전술되지 않은 균등물 및 변경예도 역시 채용될 수 있다.

Claims (55)

  1. 환자의 심장 전기 활동 데이터를 모델링하기 위한 시스템으로서,
    환자의 심장 내에 삽입되기 위한 적어도 하나의 진단 카테터 -
    적어도 하나의 진단 카테터는 다수의 심장 사이클에 걸쳐서 환자 데이터를 기록하도록 구성되는 적어도 하나의 기록 요소를 포함하고,
    상기 환자 데이터는,
    생체 전위 데이터(biopotential data); 및
    상기 적어도 하나의 기록 요소의 위치를 포함하는 저장된 및/또는 수신된 국지화 데이터를 포함함 -; 및
    처리 유닛으로서,
    기록된 환자 데이터를 수신하고,
    세그멘트들을 포함하는 세그멘트화된 환자 데이터를 생성하도록, 상기 기록된 환자 데이터를 심장 사이클에 의하여 세그멘트화하며,
    세그멘트화된 데이터 그룹을 생성하도록, 상기 세그멘트들을 상기 세그멘트들의 하나 이상의 특성에 기반하여 그룹화화고,
    하나 이상의 합성 기록을 생성하도록, 각각의 세그멘트화된 데이터 그룹 내의 세그멘트화된 환자 데이터를 조합하도록
    구성되는 클러스터링 루틴을 포함하는, 처리 유닛을 포함하고,
    상기 시스템은 환자의 심장 전기 활동의 하나 이상의 모델을 상기 하나 이상의 합성 기록에 기반하여 생성하도록 구성되는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  2. 제 1 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 심장 전기 활동의 하나 이상의 모델은 심장 전기 활동의 두 개 이상의 모델을 포함하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  3. 제 1 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 생체 전위 데이터는 상기 적어도 하나의 기록 요소 각각에 의해 기록된 생체 전위 신호를 포함하고,
    상기 기록된 환자 데이터를 세그멘트화하는 것은,
    상기 생체 전위 신호 각각을 심장 사이클에 의하여 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 내로 세그멘트화하는 것을 포함하며, 및/또는
    상기 하나 이상의 합성 기록 각각은 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 중 두 개 이상의 생체 전위 신호 세그멘트를 포함하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  4. 제 3 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 중 두 개 이상의 생체 전위 신호 세그멘트는 적어도 1,000 개의 생체 전위 신호 세그멘트를 포함하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  5. 제 3 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 중 두 개 이상의 생체 전위 신호 세그멘트는 적어도 2,000 개의 생체 전위 신호 세그멘트를 포함하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  6. 제 3 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 중 두 개 이상의 생체 전위 신호 세그멘트는 적어도 5,000 개의 생체 전위 신호 세그멘트를 포함하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  7. 제 1 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 세그멘트 특성은,
    패턴; 사이클 길이; 신호 형태(signal morphology); 진폭; 주파수; 주파수 성분; 웨이브릿 구성(wavelet composition); 및 이들의 조합으로 구성되는 군으로부터 선택되는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  8. 제 1 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 클러스터링 루틴은,
    모델이 거리 연결성에 기반하는, 계층적 클러스터링 알고리즘과 같은 연결성 모델-기반 알고리즘;
    각각의 클러스터가 단일 평균 벡터에 의해 표현되는, k-평균 클러스터링 알고리즘과 같은 도심(centroid) 모델-기반 알고리즘;
    클러스터를 데이터 공간 내의 연결된 조밀한 영역으로서 규정하는 밀도 모델-기반 알고리즘;
    클러스터가 다변량 정규 분포(multivariate normal distribution)와 같은 통계적 분포를 사용하여 모델링되는, 가우시안 혼합 모델 클러스터링 알고리즘과 같은 분포 모델-기반 알고리즘;
    그래프-기반 모델 알고리즘;
    데이터 내의 복합 관계(complex relationship) 및 패턴을 모델링하기 위하여 인공 신경망 및/또는 다른 비선형 통계적 데이터 모델링 툴이 사용되는, 자기-조직화 맵(self-organizing map) 및/또는 다른 비지도 신경망과 같은 신경 모델-기반 알고리즘; 및
    이들의 조합으로 구성되는 군으로부터 선택되는 알고리즘을 포함하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  9. 제 1 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 시스템은,
    심장 전기 활동의 하나 이상의 신호 특성을 식별하고 주석화(annotate)하도록 구성되는 자동 타이밍 주석 알고리즘(automatic timing annotation algorithm)을 더 포함하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  10. 제 9 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 특성은 심장 조직 탈분극(depolarization), 활성화(activation), 및/또는 재분극(repolarization)에 대응하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  11. 제 1 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 세그멘트들은 템플릿 매칭에 기반하여 그룹화되는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  12. 제 11 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 템플릿 매칭은 하나 이상의 세그멘트 템플릿에 기반하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  13. 제 12 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 세그멘트 템플릿은 동적으로 조절되는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  14. 제 1 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 세그멘트화된 데이터 그룹 중 하나 이상의 데이터 그룹은, 하나 이상의 세그멘트화된 데이터 그룹 내의 모든 세그멘트의 병합된 그룹을 형성하도록 병합되는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  15. 제 1 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 시스템은,
    디스플레이를 더 포함하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  16. 제 15 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 심장 전기 활동의 하나 이상의 모델은 상기 디스플레이 상에 표시되는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  17. 제 16 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 모델은 기록되는 동안에 상기 디스플레이 상에 표시되는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  18. 제 16 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 모델 중 일부는 기록되는 동안에 상기 디스플레이 표시되는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  19. 제 15 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 디스플레이 상에 폐루프 방식으로 시각적 피드백 정보가 운영자에게 표시되는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  20. 제 19 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 피드백 정보는 상기 운영자가,
    부족한 데이터, 불충분한 데이터, 및/또는 공간적으로 열악하게 분산된 데이터가 있는 영역을 포함하도록 운영자-결정 패턴(operator-determined pattern)을 확장, 연장, 및/또는 개조하는 것,
    특정 관심 영역 내에서 데이터 양 및/또는 품질을 증가시키는 것,
    영역 내의 데이터를 교체하는 것,
    전체 심실 표면에 걸쳐 및/또는 평가되는 전체 볼륨 전체에서 고품질 데이터를 포함하는 풀 커버리지를 획득하는 것, 및
    이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된 동작을 수행하게끔 유발하도록 구성되는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  21. 제 19 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 시각적 피드백 정보는 기록된 환자 데이터의 양 및/또는 품질을 표시하도록 구성되는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템
  22. 제 21 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 양 및/또는 품질은 시간에 대하여 결정되는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  23. 제 21 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 양 및/또는 품질은 공간에 걸쳐서 결정되는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  24. 제 1 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 기록 요소 중 적어도 하나는 상기 데이터 기록의 적어도 일부 동안에 심장 조직과 접촉하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  25. 제 1 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 기록 요소 중 적어도 하나는 상기 데이터 기록의 적어도 일부 동안에 심장 조직과 접촉하지 않는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  26. 제 25 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 기록 요소 중 적어도 하나는 상기 데이터 기록의 적어도 일부 동안에 심장 조직과 접촉하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  27. 제 26 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 심장 조직과 접촉하는 기록 요소에 의해 기록되는 데이터는, 상기 심장 조직과 접촉하지 않는 기록 요소에 의해 기록되는 데이터와 별개로 처리되는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  28. 제 1 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 진단 카테터는 적어도 두 개의 진단 카테터를 포함하고,
    각각의 진단 카테터는 적어도 하나의 기록 요소를 포함하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  29. 제 1 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 기록 요소는 기록 요소들의 어레이를 포함하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  30. 제 29 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 어레이는 바스켓 어레이(basket array)를 포함하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  31. 제 29 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 어레이는 적어도 48 개의 기록 요소를 포함하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  32. 제 29 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 기록 요소들의 어레이는 상기 심실의 볼륨의 적어도 25%, 40%, 및/또는 60%를 커버하도록, 기록되는 동안에 기동되는(maneuvered), 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  33. 제 1 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 클러스터링 루틴은,
    바람직하지 않은 신호 특성을 식별하도록 구성되는 검출-거절 알고리즘(detect-reject algorithm)을 포함하는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  34. 제 1 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 클러스터링 루틴은 불일치 데이터, 오류가 있는 데이터, 및/또는 그렇지 않으면 원치 않는 데이터를 필터링하도록 구성되는, 환자의 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  35. 심장 전기 활동 데이터를 모델링하기 위한 시스템으로서,
    환자의 심장의 피쳐의 위치를 감지하기 위한 복수 개의 트랜스듀서;
    환자의 심장의 생체 전위 데이터를 감지하기 위한 복수 개의 센서;
    감지된 위치 및 생체 전위 데이터를 기록하기 위한 기록 유닛; 및
    처리 유닛을 포함하고, 상기 처리 유닛은,
    상기 환자의 심장에 관련된 감지된 위치 및 생체 전위 데이터를 포함하는, 기록된 환자 데이터를 수신하고,
    세그멘트들을 포함하는 세그멘트화된 환자 데이터를 생성하도록, 상기 기록된 환자 데이터를 심장 사이클에 의하여 세그멘트화하며,
    세그멘트화된 데이터 그룹을 생성하도록, 상기 세그멘트들을 상기 세그멘트들의 하나 이상의 특성에 기반하여 그룹화화고,
    하나 이상의 합성 기록을 생성하도록, 각각의 세그멘트화된 데이터 그룹 내의 세그멘트화된 환자 데이터를 조합하도록
    구성되는 클러스터링 루틴을 포함하며,
    상기 시스템은 환자의 심장 전기 활동의 하나 이상의 모델을 상기 하나 이상의 합성 기록에 기반하여 생성하도록 구성되는, 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  36. 제 35 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 생체 전위 데이터는 상기 센서 각각에 의해 생성되는 생체 전위 신호를 포함하고,
    상기 기록된 환자 데이터를 세그멘트화하는 것은,
    상기 생체 전위 신호 각각을 심장 사이클에 의하여 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 내로 세그멘트화하는 것을 포함하며, 및/또는
    상기 하나 이상의 합성 기록 각각은 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 중 두 개 이상의 생체 전위 신호 세그멘트를 포함하는, 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  37. 제 35 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 세그멘트 특성은,
    패턴; 사이클 길이; 신호 형태(signal morphology); 진폭; 주파수; 주파수 성분; 웨이브릿 구성(wavelet composition); 및 이들의 조합으로 구성되는 군으로부터 선택되는, 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  38. 제 35 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 클러스터링 루틴은,
    모델이 거리 연결성에 기반하는, 계층적 클러스터링 알고리즘과 같은 연결성 모델-기반 알고리즘;
    각각의 클러스터가 단일 평균 벡터에 의해 표현되는, k-평균 클러스터링 알고리즘과 같은 도심(centroid) 모델-기반 알고리즘;
    클러스터를 데이터 공간 내의 연결된 조밀한 영역으로서 규정하는 밀도 모델-기반 알고리즘;
    클러스터가 다변량 정규 분포(multivariate normal distribution)와 같은 통계적 분포를 사용하여 모델링되는, 가우시안 혼합 모델 클러스터링 알고리즘과 같은 분포 모델-기반 알고리즘;
    그래프-기반 모델 알고리즘;
    데이터 내의 복합 관계(complex relationship) 및 패턴을 모델링하기 위하여 인공 신경망 및/또는 다른 비선형 통계적 데이터 모델링 툴이 사용되는, 자기-조직화 맵(self-organizing map) 및/또는 다른 비지도 신경망과 같은 신경 모델-기반 알고리즘; 및
    이들의 조합으로 구성되는 군으로부터 선택되는 알고리즘을 포함하는, 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  39. 제 35 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 시스템은,
    디스플레이를 더 포함하고,
    상기 하나 이상의 모델은 기록되는 동안에 상기 디스플레이 상에 표시되며,
    시각적 피드백 정보가 상기 디스플레이 상에서 폐루프 방식으로 운영자에게 표시되는, 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  40. 제 39 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 피드백 정보는 상기 운영자가,
    부족한 데이터, 불충분한 데이터, 및/또는 공간적으로 열악하게 분산된 데이터가 있는 영역을 포함하도록 운영자-결정 패턴(operator-determined pattern)을 확장, 연장, 및/또는 개조하는 것,
    특정 관심 영역 내에서 데이터 양 및/또는 품질을 증가시키는 것,
    영역 내의 데이터를 교체하는 것,
    전체 심실 표면에 걸쳐 및/또는 평가되는 전체 볼륨 전체에서 고품질 데이터를 포함하는 풀 커버리지를 획득하는 것, 및
    이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된 동작을 수행하게끔 유발하도록 구성되는, 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  41. 제 35 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 클러스터링 루틴은,
    바람직하지 않은 신호 특성을 식별하도록 구성되는 검출-거절 알고리즘을 포함하는, 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  42. 제 35 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 클러스터링 루틴은 불일치 데이터, 오류가 있는 데이터, 및/또는 그렇지 않으면 원치 않는 데이터를 필터링하도록 구성되는, 심장 전기 활동 데이터 모델링 시스템.
  43. 삭마 시스템으로서,
    환자의 심장 내에 삽입되기 위한 적어도 하나의 진단 카테터 -
    적어도 하나의 진단 카테터는 다수의 심장 사이클에 걸쳐서 환자 데이터를 기록하도록 구성되는 적어도 하나의 기록 요소를 포함하고,
    상기 환자 데이터는,
    생체 전위 데이터; 및
    상기 적어도 하나의 기록 요소의 위치를 포함하는 국지화 데이터를 포함함 -;
    삭마 카테터로서,
    원위부(distal portion)를 가지는 기다란 샤프트; 및
    삭마 카테터 샤프트의 원위부에 위치되고, 조직에 에너지를 전달하도록 구성되는 적어도 하나의 삭마 요소를 포함하는, 삭마 카테터; 및
    처리 유닛으로서,
    기록된 환자 데이터를 수신하고,
    세그멘트들을 포함하는 세그멘트화된 환자 데이터를 생성하도록, 상기 기록된 환자 데이터를 심장 사이클에 의하여 세그멘트화하며,
    세그멘트화된 데이터 그룹을 생성하도록, 상기 세그멘트들을 상기 세그멘트들의 하나 이상의 특성에 기반하여 그룹화화고,
    하나 이상의 합성 기록을 생성하도록, 각각의 세그멘트화된 데이터 그룹 내의 세그멘트화된 환자 데이터를 조합하도록
    구성되는 클러스터링 루틴을 포함하는, 처리 유닛을 포함하고,
    상기 시스템은 환자의 심장 전기 활동의 하나 이상의 모델을 상기 하나 이상의 합성 기록에 기반하여 생성하도록 구성되는, 삭마 시스템.
  44. 제 43 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 생체 전위 데이터는 센서 각각에 의해 생성되는 생체 전위 신호를 포함하고,
    상기 기록된 환자 데이터를 세그멘트화하는 것은,
    상기 생체 전위 신호 각각을 심장 사이클에 의하여 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 내로 세그멘트화하는 것을 포함하며, 및/또는
    상기 하나 이상의 합성 기록 각각은 다수의 생체 전위 신호 세그멘트 중 두 개 이상의 생체 전위 신호 세그멘트를 포함하는, 삭마 시스템.
  45. 제 43 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 세그멘트 특성은,
    패턴; 사이클 길이; 신호 형태(signal morphology); 진폭; 주파수; 주파수 성분; 웨이브릿 구성(wavelet composition); 및 이들의 조합으로 구성되는 군으로부터 선택되는, 삭마 시스템.
  46. 제 43 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 클러스터링 루틴은,
    모델이 거리 연결성에 기반하는, 계층적 클러스터링 알고리즘과 같은 연결성 모델-기반 알고리즘;
    각각의 클러스터가 단일 평균 벡터에 의해 표현되는, k-평균 클러스터링 알고리즘과 같은 도심(centroid) 모델-기반 알고리즘;
    클러스터를 데이터 공간 내의 연결된 조밀한 영역으로서 규정하는 밀도 모델-기반 알고리즘;
    클러스터가 다변량 정규 분포(multivariate normal distribution)와 같은 통계적 분포를 사용하여 모델링되는, 가우시안 혼합 모델 클러스터링 알고리즘과 같은 분포 모델-기반 알고리즘;
    그래프-기반 모델 알고리즘;
    데이터 내의 복합 관계(complex relationship) 및 패턴을 모델링하기 위하여 인공 신경망 및/또는 다른 비선형 통계적 데이터 모델링 툴이 사용되는, 자기-조직화 맵(self-organizing map) 및/또는 다른 비지도 신경망과 같은 신경 모델-기반 알고리즘; 및
    이들의 조합으로 구성되는 군으로부터 선택되는 알고리즘을 포함하는, 삭마 시스템.
  47. 제 43 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 시스템은,
    디스플레이를 더 포함하고,
    상기 하나 이상의 모델은 기록되는 동안에 상기 디스플레이 상에 표시되며,
    시각적 피드백 정보가 상기 디스플레이 상에서 폐루프 방식으로 운영자에게 표시되는, 삭마 시스템.
  48. 제 47 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 피드백 정보는 상기 운영자가,
    부족한 데이터, 불충분한 데이터, 및/또는 공간적으로 열악하게 분산된 데이터가 있는 영역을 포함하도록 운영자-결정 패턴(operator-determined pattern)을 확장, 연장, 및/또는 개조하는 것,
    특정 관심 영역 내에서 데이터 양 및/또는 품질을 증가시키는 것,
    영역 내의 데이터를 교체하는 것,
    전체 심실 표면에 걸쳐 및/또는 평가되는 전체 볼륨 전체에서 고품질 데이터를 포함하는 풀 커버리지를 획득하는 것, 및
    이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된 동작을 수행하게끔 유발하도록 구성되는, 삭마 시스템.
  49. 제 43 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 클러스터링 루틴은,
    바람직하지 않은 신호 특성을 식별하도록 구성되는 검출-거절 알고리즘을 포함하는, 삭마 시스템.
  50. 제 43 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 클러스터링 루틴은 불일치 데이터, 오류가 있는 데이터, 및/또는 그렇지 않으면 원치 않는 데이터를 필터링하도록 구성되는, 삭마 시스템.
  51. 제 43 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 삭마 시스템은,
    상기 삭마 카테터의 적어도 하나의 삭마 요소에 에너지를 제공하도록 구성되는 에너지 소스를 더 포함하고,
    상기 에너지 소스는,
    무선 주파수(radiofrequency) 에너지;
    저온성(cryogenic) 에너지;
    레이저 에너지;
    빛 에너지;
    마이크로파 에너지;
    초음파 에너지;
    화학적 에너지; 및
    이들의 조합으로부터 선택된 에너지 형태를 제공하도록 구성되는, 삭마 시스템.
  52. 삭마 시스템으로서,
    환자의 심장 내에 삽입되기 위한 적어도 하나의 진단 카테터 -
    적어도 하나의 진단 카테터는 다수의 심장 사이클에 걸쳐서 환자 데이터를 기록하도록 구성되는 적어도 하나의 기록 요소를 포함하고,
    상기 환자 데이터는,
    생체 전위 데이터; 및
    상기 적어도 하나의 기록 요소의 위치를 포함하는 국지화 데이터를 포함함 -;
    삭마 카테터로서,
    원위부(distal portion)를 가지는 기다란 샤프트; 및
    삭마 카테터 샤프트의 원위부에 위치되고, 조직에 에너지를 전달하도록 구성되는 적어도 하나의 삭마 요소를 포함하는, 삭마 카테터;
    처리 유닛으로서,
    기록된 환자 데이터를 수신하고,
    세그멘트들을 포함하는 세그멘트화된 환자 데이터를 생성하도록, 상기 기록된 환자 데이터를 심장 사이클에 의하여 세그멘트화하며,
    세그멘트화된 데이터 그룹을 생성하도록, 상기 세그멘트들을 상기 세그멘트들의 하나 이상의 특성에 기반하여 그룹화화고,
    하나 이상의 합성 기록을 생성하도록, 각각의 세그멘트화된 데이터 그룹 내의 세그멘트화된 환자 데이터를 조합하도록
    구성되는 클러스터링 루틴을 포함하고,
    상기 시스템은 환자의 심장 전기 활동의 하나 이상의 모델을 상기 하나 이상의 합성 기록에 기반하여 생성하도록 구성되는, 처리 유닛; 및
    디스플레이를 포함하고,
    상기 심장 전기 활동의 하나 이상의 모델 중 하나의 모델의 적어도 일부는 상기 디스플레이 상에 표시되는, 삭마 시스템.
  53. 제 52 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 시스템은 상기 디스플레이 상에 하나 이상의 액티브 구역 플롯(active area plot)을 생성하도록 구성되는, 삭마 시스템.
  54. 제 52 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 시스템은 상기 디스플레이 상에 하나 이상의 유선 플롯(streamline plot)을 생성하도록 구성되는, 삭마 시스템.
  55. 제 52 항, 또는 어느 다른 항에 있어서,
    상기 시스템은 상기 디스플레이 상에 하나 이상의 자동 경로 플롯(auto path plot)을 생성하도록 구성되는, 삭마 시스템.
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11484369B2 (en) * 2020-10-28 2022-11-01 Biosense Webster (Israel) Ltd. Identifying instances of cardioversion while building a position map
US20220387099A1 (en) * 2021-06-07 2022-12-08 Biosense Webster (Israel) Ltd. Automatic anatomical feature identification and map segmentation
US20230309853A1 (en) * 2022-03-31 2023-10-05 Biosense Webster (Israel) Ltd. Noise in electro-anatomic signals
CN117643475B (zh) * 2024-01-30 2024-04-16 南京信息工程大学 一种基于kl散度的特征提取方法

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CH6808A (de) 1893-05-12 1893-11-15 Massau Peter Paul Zusammen- und auseinanderschiebbares Gerüst
CH38007A (de) 1906-08-27 1907-08-31 Adolf Schiller Glasblasmaschine
CH125106A (fr) 1926-03-04 1928-04-16 Westinghouse Freins & Signaux Dispositif à valve d'alimentation pour freins à fluide sous pression.
US6983179B2 (en) * 1993-07-20 2006-01-03 Biosense, Inc. Method for mapping a heart using catheters having ultrasonic position sensors
US6101409A (en) * 1995-02-17 2000-08-08 Ep Technologies, Inc. Systems and methods for analyzing biopotential morphologies in body tissue
US7515954B2 (en) * 2006-06-13 2009-04-07 Rhythmia Medical, Inc. Non-contact cardiac mapping, including moving catheter and multi-beat integration
CA2932956C (en) 2006-08-03 2020-04-14 Christoph Scharf Method and device for determining and presenting surface charge and dipole densities on cardiac walls
EP2737849A3 (en) 2008-01-17 2014-10-29 Christoph Scharf A device and method for the geometric determination of electrical dipole densities on the cardiac wall
US9339202B2 (en) * 2009-11-03 2016-05-17 Vivaquant Llc System for processing physiological data
US9061155B2 (en) * 2010-12-23 2015-06-23 Medtronic, Inc. Implanted device data to guide ablation therapy
US9002442B2 (en) * 2011-01-13 2015-04-07 Rhythmia Medical, Inc. Beat alignment and selection for cardiac mapping
JP6193766B2 (ja) 2011-03-10 2017-09-06 アクタス メディカル インク 心臓壁の電気双極子密度の幾何学的測定のための装置
AU2013308531B2 (en) 2012-08-31 2018-05-10 Acutus Medical, Inc. Catheter system and methods of medical uses of same, including diagnostic and treatment uses for the heart
CA2899311C (en) 2013-02-08 2021-05-11 Acutus Medical, Inc. Expandable catheter assembly with flexible printed circuit board (pcb) electrical pathways
JP2017509399A (ja) * 2014-03-11 2017-04-06 ボストン サイエンティフィック サイムド，インコーポレイテッドＢｏｓｔｏｎ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ Ｓｃｉｍｅｄ，Ｉｎｃ． 心臓組織をマッピングするための医療用デバイス
EP3294122A4 (en) * 2015-05-12 2018-10-31 Acutus Medical Inc. Ultrasound sequencing system and method
WO2017041890A1 (en) * 2015-09-07 2017-03-16 Ablacon Inc. Elongated medical device suitable for intravascular insertion and method of making an elongated medical device suitable for intravascular insertion
WO2017053921A1 (en) * 2015-09-26 2017-03-30 Boston Scientific Scimed Inc. Intracardiac egm signals for beat matching and acceptance
CA3022806A1 (en) * 2016-05-03 2017-11-09 Acutus Medical, Inc. Cardiac mapping system with efficiency algorithm
TR201705242A2 (tr) * 2017-04-10 2018-10-22 Sinan Altan Kocaman Geleneksel elektropotansiyel ölçüm temelli 3 boyutlu elektroanatomik haritalama yöntemlerinin endokardiyal biyolojik manyetik alan sinyalleri ile geliştirilmesi: İleti dokusu haritalama
JP6999041B2 (ja) * 2018-01-09 2022-01-18 セント・ジュード・メディカル，カーディオロジー・ディヴィジョン，インコーポレイテッド 仮想カテーテル上の電気生理学的信号をソーティングするシステム及び方法

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