(57)【要約】【課題】心室遠距離場を推定すること。【解決手段】方法が提供される。本方法は、監視及び処理装置から入力心内信号を受信することを含む。入力心内信号のそれぞれはアーチファクトを含む。本方法は、オートエンコーダによって、心内データセットを利用して入力心内信号を符号化して、潜在的な表現を生成することを含む。本方法はまた、オートエンコーダによって、潜在的な表現を復号化して、出力心内信号を生成することを含む。出力心内信号は、信号アーチファクトなしに再構成された入力心内信号を含む。【選択図】図１
2022001256.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって、
監視及び処理装置から１つ又は２つ以上の入力心内信号を受信することであって、前記１つ又は２つ以上の入力心内信号のそれぞれが、１つ又は２つ以上の信号アーチファクトを含む、ことと、
オートエンコーダによって、心内データセットを利用して前記１つ又は２つ以上の入力心内信号を符号化して、潜在的な表現を生成することと、
前記オートエンコーダによって、前記潜在的な表現を復号化して、前記１つ又は２つ以上の信号アーチファクトなしに再構成された前記１つ又は２つ以上の入力心内信号を含む１つ又は２つ以上の出力心内信号を生成することと、を含む、方法。
【請求項２】
前記潜在的な表現を復号化して１つ又は２つ以上の出力心内信号を生成することが、低減された次元を含む前記潜在的な表現から前記１つ又は２つ以上の出力心内信号を再構成することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１つ又は２つ以上の入力心内信号が、前記監視及び処理装置の患者の生体センサによって記録される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記心内データセットが、前記１つ又は２つ以上の信号アーチファクトを含まない所定のかつ承認された信号を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記方法が、前記１つ又は２つ以上の出力心内信号から心電図を生成することを更に含み、前記心電図は前記１つ又は２つ以上の信号アーチファクトを含まない、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記オートエンコーダが、復号化中に、前記１つ又は２つ以上の出力心内信号内の心室遠距離場と心房系の活性化とを分離するモデルを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
システムであって、
オートエンコーダのプロセッサ実行可能命令を格納するメモリと、
前記オートエンコーダの前記プロセッサ実行可能命令を実行するように構成されたプロセッサであって、前記プロセッサ実行可能命令は、前記システムに、
監視及び処理装置から１つ又は２つ以上の入力心内信号を受信することであって、前記１つ又は２つ以上の入力心内信号のそれぞれが、１つ又は２つ以上の信号アーチファクトを含む、ことと、
心内データセットを利用して前記１つ又は２つ以上の入力心内信号を符号化して、潜在的な表現を生成することと、
前記潜在的な表現を復号化して、前記１つ又は２つ以上の信号アーチファクトなしに再構成された前記１つ又は２つ以上の入力心内信号を含む１つ又は２つ以上の出力心内信号を生成することと、を行わせる、プロセッサと、を含む、システム。
【請求項８】
前記潜在的な表現を復号化して１つ又は２つ以上の出力心内信号を生成することが、低減された次元を含む前記潜在的な表現から前記１つ又は２つ以上の出力心内信号を再構成することを含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記１つ又は２つ以上の入力心内信号が生体データを含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記１つ又は２つ以上の入力心内信号が、前記監視及び処理装置の患者の生体センサによって記録される、請求項７に記載のシステム。
【請求項１１】
前記心内データセットが、前記１つ又は２つ以上の信号アーチファクトを含まない所定のかつ承認された信号を含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項１２】
前記プロセッサが、前記オートエンコーダの前記プロセッサ実行可能命令を実行するように更に構成されており、前記プロセッサ実行可能命令は、前記システムに、前記１つ又は２つ以上の出力心内信号から心電図を生成することを行わせ、前記心電図は前記１つ又は２つ以上の信号アーチファクトを含まない、請求項７に記載のシステム。
【請求項１３】
前記オートエンコーダがノイズ除去オートエンコーダを含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項１４】
前記オートエンコーダが、復号化中に、前記１つ又は２つ以上の出力心内信号内の心室遠距離場と心房系の活性化とを分離するモデルを含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項１５】
近距離場信号及び遠距離場信号を分解する方法であって、
測定された信号を受信することと、
オートエンコーダによって、前記測定された信号を符号化して、潜在的な表現を生成することと、
前記オートエンコーダによって、前記潜在的な表現を復号化して、前記測定された信号から近距離場成分及び遠距離場成分を分解することと、を含む、方法。
【請求項１６】
前記信号が心電図（ＥＣＧ）信号である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記測定された信号がユニポーラ信号である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
訓練アルゴリズムによって、遠距離場心室測定値を取得することと、
合成局所場信号を追加することと、
前記訓練アルゴリズムによって、得られた遠距離場信号及び残留近距離場信号を検出することと、を更に含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
前記遠距離場心室測定値が、複数の電極カテーテル又は身体表面ＥＣＧ信号を使用して取得される、請求項１５に記載の方法。
【請求項２０】
前記潜在的な表現を復号化して近距離場成分及び遠距離場成分を分解することは、検出された前記得られた遠距離場信号及び残留近距離場信号に基づいている、請求項１８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心室遠距離場推定に関連する人工知能及び機械学習オートエンコーダ、並びに心臓電気活動における近距離場信号及び遠距離場信号の識別及び分解に関する。
【背景技術】
【０００２】
心臓不整脈などの心臓疾患に対する治療は、多くの場合、心臓マッピング（すなわち、心臓組織、心室、静脈、動脈、及び／又は経路をマッピングすることであり、これはまた、心臓マッピングとしても知られる）を必要とする。心電図又は心電計（electrocardiograph、ＥＣＧ）は、心臓マッピングの例である。ＥＣＧは、心臓の活動を記述する、心臓からの電気信号から生成される。
【０００３】
ＥＣＧは、心臓手術中に利用されて、心臓疾患の潜在的な起点位置を特定する。一般に、医師が心臓の活動を詳しく調べるとき、信号干渉、信号アーチファクト、及びＥＣＧの基礎的な電気信号に関連する信号ノイズは、ＥＣＧの精度を著しく不明瞭にする可能性がある。信号干渉はまた、鋭い変化、ピーク、並びに／又は高周波及び高調波の領域を含むペーシング信号を有する信号の領域を処理することに起因し得る。これらの干渉、アーチファクト、及びノイズが原因で、医師は、リアルタイムのケースにおいて（例えば、心臓手術中に）心室の起点位置と心房の起点位置とを分離することができず、このことが心臓疾患の診断／治療の難易度を高めている。したがって、このような干渉、アーチファクト、及びノイズを除去する心臓マッピングのための改善された方法を提供する必要性が存在する。
【０００４】
ユニポーラ信号は、近距離場信号と遠距離場信号との組み合わせである。アブレーション処置中に近距離場信号を識別し、単離することが重要である。電極が心筋などの筋肉に挿入されると、各筋肉の活性化が電界を発生させる。各電極は、電極付近の近距離場信号及び電極から遠い遠距離場信号を含む、配置された場所における全ての電界の発生源を捉える。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
ある実施形態によれば、方法が提供される。本方法は、監視及び処理装置から入力心内信号を受信することを含む。入力心内信号のそれぞれは、少なくともアーチファクトを含み得る。本方法は、オートエンコーダによって、心内データセットを利用して入力心内信号を符号化して、潜在的な表現を生成することを含む。本方法はまた、オートエンコーダによって、潜在的な表現を復号化して、出力心内信号を生成することを含む。出力心内信号は、アーチファクトなしに再構成された入力心内信号を含み得る。
【０００６】
一実施形態によれば、近距離場信号及び遠距離場信号を分解する方法が提供される。測定された信号は受信されてもよい。測定された信号は、オートエンコーダによって符号化されて、潜在的な表現を生成し得る。潜在的な表現は、オートエンコーダによって復号化されて、測定された信号から近距離場成分及び遠距離場成分を分解することができる。遠距離場心室測定値を取得することができる。測定値は、複数の電極カテーテル及び身体表面ＥＣＧ信号を使用して取得され得る。合成局所場信号を追加することができる。得られた遠距離場信号及び残留近距離場信号を検出することができる。潜在的な表現を復号化することは、検出された得られた遠距離場信号及び残留近距離場信号に基づいてもよい。
【０００７】
１つ又は２つ以上の実施形態によれば、上記の方法の実施形態は、装置、システム、及び／又はコンピュータプログラム製品として実装され得る。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
添付図面と併せて例として与えられる以下の説明から、より詳細に理解することができ、各図中の同様の参照数字は、同様の要素を示す。
【図１】本開示の主題の１つ又は２つ以上の特徴が１つ又は２つ以上の実施形態に基づいて実施され得る例示的なシステムの略図を示す。
【図２】１つ又は２つ以上の実施形態に基づく、患者の生体指標をリモートで監視及び通信するための例示的なシステムのブロック図を示す。
【図３】１つ又は２つ以上の実施形態に基づく人工知能システムのグラフィカルな描写を示す。
【図４】１つ又は２つ以上の実施形態に基づく、図３の人工知能システムで実行される方法のブロック図を示す。
【図５】１つ又は２つ以上の実施形態に基づくニューラルネットワークの実施例を示す。
【図６】１つ又は２つ以上の実施形態に基づく方法のブロック図を示す。
【図７】１つ又は２つ以上の実施形態に基づく信号のグラフィカル表示を示す。
【図８】１つ又は２つ以上の実施形態に基づく信号のグラフィカル表示を示す。
【図９】１つ又は２つ以上の実施形態に基づく信号のグラフィカルな描写を示す。
【図１０】１つ又は２つ以上の実施形態に基づく信号の進行のグラフィカルな描写を示す。
【図１１】１つ又は２つ以上の実施形態に基づく方法のブロック図を示す。
【図１２】一実施形態に基づく、近距離場信号及び遠距離場信号を分解する例示的な方法の例示的なフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本明細書では、人工知能及び機械学習オートエンコーダ（本明細書では一般に、オートエンコーダと呼ばれる）が開示される。オートエンコーダは、心臓疾患を治療するための改善されたＥＣＧを提供するために、医療デバイス機器の処理ハードウェアによる、またその処理ハードウェア内での処理動作を行う際に必ず実装されている、プロセッサ実行可能コード又はソフトウェアであり得る。一実施形態によれば、オートエンコーダは、医療デバイス機器のための特定の符号化及び復号化方法を提供することができる。この特定の符号化及び復号化方法は、信号干渉、信号アーチファクト、及び信号ノイズを電気信号から除去する、心臓の電気信号の多段データ操作を伴い得る。
【００１０】
この点に関して言えば、動作中、オートエンコーダは、入力心内信号（例えば、信号干渉、信号アーチファクト、及び信号ノイズを含む心臓の電気信号）を受信することができる。心内信号は、リアルタイムで、監視及び処理装置（例えば、オートエンコーダを内部に有するカテーテル）によって記録及び処理されてもよく、並びに／又は監視及び処理装置によって記録され、かつオートエンコーダを内部に有するコンピューティングデバイスに送信されてもよい。
【００１１】
オートエンコーダは、心内データセット（例えば、信号干渉、信号アーチファクト、及び信号ノイズを含まない、心臓の所定のかつ承認された電気信号）を利用して、入力心内信号を符号化してもよい。オートエンコーダによるこの符号化は、入力心内信号から潜在的な表現を生成することができる。オートエンコーダは、その潜在的な表現を更に復号化して、出力心内信号を生成することができる。出力心内信号は、信号干渉、信号アーチファクト、及び信号ノイズなしで再構成された入力心内信号であり得る。次いで、心臓疾患を治療するための改善されたＥＣＧが、出力心内信号から生成される。
【００１２】
オートエンコーダの技術的効果には、リアルタイムでその出力心内信号を生成することが含まれ、これにより、医師に対する、（例えば心臓手術中などに）改善されたＥＣＧの生成が更に可能になり、医師は、この改善されたＥＣＧを使用して心臓の活動を詳しく調べ、心臓疾患の潜在的な起点位置を特定する。これらのアーチファクトは復号化中に除去されているため、改善されたＥＣＧは、信号干渉、信号アーチファクト、及び元の入力心内信号の信号ノイズによって不明瞭になることはない。更に、オートエンコーダの技術的効果には、心室及び心房の起点位置をリアルタイムで別個に提供することができる、信号干渉、信号アーチファクト、及び信号ノイズが除去されている改善されたＥＣＧを更に正確に生成することが含まれる。
【００１３】
一実施形態では、オートエンコーダを利用して、多数のデータポイントを分析することから電極によって検出された近距離場信号及び遠距離場信号を分解するようにシステムを訓練することができる。ビットは、トレーニングセットの一部として選択されてもよく、遠距離場の信号成分を認識するようにシステムを訓練するために使用される。
【００１４】
大量の遠距離場信号を有する信号、及び遠距離場信号と近距離場信号の両方を大量に有する信号を提供することによって、ある信号が与えられてもよく、この信号の再構築を試みてもよい。オートエンコーダには、遠距離場信号を再構築するための信号が与えられてもよい。ネットワークが訓練されると、遠距離場成分は、ネットワークによって提供された信号から出力され得る。
【００１５】
図１は、本開示の主題の１つ又は２つ以上の特徴が実施され得る例示的なシステム１００（例えば、医療デバイス機器）の略図である。システム１００の全て又は一部を使用して、心内データセット（例えば、訓練データセット）の情報を収集することができ、かつ／あるいはシステム１００の全て又は一部を使用して、本明細書に記載されるオートエンコーダを実装することができる。
【００１６】
システム１００は、体内器官の組織領域に損傷を与えるように構成される、カテーテル１０５などの構成要素を含み得る。このカテーテル１０５はまた、心臓の電気信号（例えば、心内信号）を含む生体データを取得するように更に構成することができる。カテーテル１０５は、ポイントカテーテルであるように示されているが、１つ又は２つ以上の要素（例えば、電極）を含む任意の形状のカテーテルを使用して、本明細書に開示される実施形態を実施することができることが理解されるであろう。
【００１７】
システム１００は、プローブ１１０を含み、そのプローブは、医師又は医療専門家１１５がベッド（又はテーブル）１３０上に横たわっている患者１２５の心臓１２０などの身体部分中にナビゲートすることができる、シャフトを有する。複数の実施形態によれば、複数のプローブが提供され得るが、簡潔にするため、本明細書には、単一のプローブ１１０が記載される。更に、プローブ１１０が複数のプローブを表し得ることが理解される。
【００１８】
典型的なシステム１００を利用して、（例えば、心内信号を使用して）心臓疾患を検出、診断、及び治療することができる。心不整脈（特に、心房細動）などの心臓疾患は、特に老年人口において一般的かつ危険な医療疾患として持続している。正常な洞調律を有する患者（例えば、患者１２５）において、心臓（例えば、心臓１２０）は、心房、心室、及び興奮伝導組織を含み、電気的に刺激されて、同期的にパターン化された様式で脈動する。この電気的な興奮が、心内信号として検出され得る。
【００１９】
心不整脈を有する患者（例えば、患者１２５）において、心組織の異常領域は、正常な洞調律を有する患者内におけるような、正常な導電性組織に関連した同期鼓動周期には従わない。これに対して、心組織の異常領域では隣接組織への異常な伝導が行われ、これにより心周期が乱れて非同期的な心リズムとなる。非同期的心リズムもまた、心内信号として検出され得る。このような異常な伝導は、以前から知られており、房室（atrioventricular、ＡＶ）ノードの伝導路に沿った、例えば、洞房（sino-atrial、ＳＡ）ノードの領域内において、又は心室及び心房の心腔の壁を形成する心筋組織内において、心臓（例えば、心臓１２０）の様々な領域で起こる。
【００２０】
更に、心房不整脈を含む心不整脈は、多重小波リエントラント型である場合があり、心房の周りで散乱され、また多くの場合、自己伝播する電気的パルスの複数の非同期ループによって特徴付けられる（例えば、心内信号の別の例）。あるいは、又は多重小波リエントラント型に加えて、心不整脈はまた、心房内の組織の孤立領域が急速な反復の様式で自律的に興奮するときなどの、局所的な起源を有する可能性もある（例えば、心内信号の別の例）。心室性頻脈症（Ventricular tachycardia、Ｖ−ｔａｃｈ又はＶＴ）は、心臓の心室のうちの１つにおいて起こる頻脈症又は高速な心律動である。これは、心室細動及び突然死につながり得るため、潜在的に致死性の不整脈である。
【００２１】
不整脈の１つのタイプである心房細動は、洞房結節によって生成される正常な電気インパルス（例えば、心内信号の別の例）が、心房及び肺静脈内で生じる無秩序な電気インパルスによって圧倒され、不規則なインパルスを心室に伝導させるときに発生する。結果的に不規則な心拍が生じ、これは、数分から数週間、又は更に数年間、持続する場合がある。心房細動（atrial fibrillation、ＡＦ）は、多くの場合、脳卒中による場合が多い死亡のリスクのわずかな増加を招く、慢性的な症状である。ＡＦに関する第一選択の治療法は、心拍数を減らすか、又は心拍リズムを正常に戻す投薬治療である。更に、ＡＦを有する患者は、脳卒中のリスクから守るために、抗凝血剤を与えられる場合が多い。そのような抗凝血剤の使用は、それ自体のリスクである内出血を伴う。一部の患者では、投薬治療は十分ではなく、それら患者のＡＦは、薬剤不応、すなわち、標準的な薬理学的介入では治療不可能であると判断される。同期電気的除細動もまた、ＡＦを通常の心律動に変換するために使用することができる。あるいは、ＡＦの患者は、カテーテルアブレーションによって治療される。
【００２２】
カテーテルアブレーションベースの治療は、心組織、特に心内膜及び心容積の電気的特性をマッピングすること、並びにエネルギーの印加により心組織を選択的にアブレーションすることを含み得る。心臓マッピング（例えば、ハートマッピング）は、例えば、心組織に沿った波動伝播の電位マップ（例えば、電圧マップ）、又は様々な組織の配置点までの到達時間のマップ（例えば、局所活性化時間（local time activation、ＬＡＴ）マップ）を作成することを含む。心臓マッピングは、局所的な心組織機能不全を検出するために使用することができる。心臓マッピングに基づくなどのアブレーションは、心臓の一部分から別の部分への望ましくない電気信号の伝播を停止又は修正することができる。
【００２３】
アブレーション法は、非伝導性の損傷部を形成することによって望ましくない電気経路を破壊するものである。様々なエネルギー送達の様式が、損傷部を形成する目的でこれまでに開示されており、心臓組織壁に沿って伝導ブロックを作成するためのマイクロ波、レーザ、及びより一般的には無線周波エネルギーの使用が挙げられる。マッピングに続いてアブレーションを行う２段階の処置において、心臓内の各点における電気活動点は、通常、１つ又は２つ以上の電気センサ（例えば、カテーテル１０５の少なくとも１つのアブレーション電極１３４）を含むカテーテル（例えば、カテーテル１０５）を心臓（例えば、心臓１２０）内部に前進させること、及び多数の点におけるデータを取得することによって、検知及び測定される。次いで、このデータ（例えば、心内信号を含む生体データ）を利用して、アブレーションが実施される心内膜の標的領域が選択される。例示的なシステム１００（例えば、医療デバイス機器）によって採用されるオートエンコーダの使用に起因して、このデータは、信号干渉、信号アーチファクト、及び信号ノイズを含むＥＣＧの基礎的な電気信号よりも正確であり、アブレーションのための心内膜標的領域を選択することをより良好にサポートすることができる。信号干渉、信号アーチファクト、及び信号ノイズは、本明細書において、アーチファクトと集合的に称され得る。アーチファクトの例としては、電力ノイズ（例えば、回路と５０又は６０Ｈｚ電力線との間の静電的結合及び電磁的結合）、Ｆｕｏｒｏノイズ（例えば、蛍光灯）、接触ノイズ（例えば、カテーテル電極間の衝突）、及び偏向ノイズ（例えば、カテーテル偏向中の静電気の放電）が挙げられるが、これらに限定されない。
【００２４】
心房細動及び心室頻拍などの困難な疾患を医師が治療する際の心臓アブレーション及びその他の心臓電気生理学的処置は、ますます複雑化している。複雑な不整脈の治療は現在、対象となる心腔の解剖学的構造を再構成するために、３次元（three-dimensional、３Ｄ）マッピングシステムの使用に依存し得る。この点については、本明細書において例示的なシステム１００（例えば、医療デバイス機器）によって採用されるオートエンコーダは、基礎的な出力信号を提供し、その結果、心臓疾患を治療するための改善された３Ｄマップ及び／又はＥＣＧを生成することができる。
【００２５】
例えば、心臓内科医は、心内電気記録図（electrogram、ＥＧＭ）を生成及び分析するために、Ｂｉｏｓｅｎｓｅ  Ｗｅｂｓｔｅｒ社（Ｄｉａｍｏｎｄ  Ｂａｒ、Ｃａｌｉｆ．）製ＣＡＲＴＯ（登録商標）３  ３ＤマッピングシステムのＣｏｍｐｌｅｘ  Ｆｒａｃｔｉｏｎａｔｅｄ  Ａｔｒｉａｌ  Ｅｌｅｃｔｒｏｇｒａｍｓ（ＣＦＡＥ）モジュールなどのソフトウェアに依存する。例示的なシステム１００（例えば、医療デバイス機器）のオートエンコーダは、このソフトウェアを強化して、改善された心内電気記録図（ＥＧＭ）を生成及び分析し、その結果、不規則な心房粗動及び心室頻拍を含む心臓疾患の広い範囲の治療のために、アブレーション箇所を決定することができる。
【００２６】
オートエンコーダによってサポートされる改善された３Ｄマップは、これらの困難な不整脈の解剖学的及び機能的基質を表す、組織の電気生理学的特性に関する複数の情報を提供することができる。
【００２７】
病因の異なる心筋症（虚血性、拡張型心筋症（dilated cardiomyopathy、ＤＣＭ）、肥大型心筋症（hypertrophic cardiomyopathy、ＨＣＭ）、不整脈原右室異形成症（arrhythmogenic right ventricular dysplasia、ＡＲＶＤ）、左心室緻密化障害（left ventricular non-compaction、ＬＶＮＣ）等）は、識別可能な基質を有し、正常に機能している心筋細胞領域で囲まれている不健康な組織領域を特徴とする。
【００２８】
異常組織は、一般に、低電圧のＥＧＭを特徴とする。しかしながら、低電圧の領域は、こうした患者における唯一の不整脈発生機序として常に存在するとは限らないことが、心内膜−心外膜マッピングにおけるはじめの臨床経験によって示されている。実際に、低又は中間電圧の領域は、洞調律中にＥＧＭ細分化及び遅延活動を示す場合があり、これは、持続性及びまとまりのある心室不整脈時に特定される重大な狭窄部に対応し、例えば、不耐用心室頻脈のみに当てはまる。更に、多くの場合、ＥＧＭ細分化及び遅延活動は、正常な又はほぼ正常な電圧振幅（＞１〜１．５ｍＶ）を示す領域で観察される。後者の領域は、電圧振幅に応じて評価することができるが、それらは、心内信号に応じて正常であるものと見なすことはできない場合があり、したがって、真の不整脈惹起性の基質を表す。３Ｄマッピングは、主な疾患の進展によって分布にばらつきがあり得る、右／左心室の心内膜及び／又は心外膜層に不整脈惹起性基質の位置を特定することができる。
【００２９】
これらの心臓疾患に関係している基質を、心室腔（右及び左）の心内膜及び／又は心外膜層の細分化及び遅延ＥＧＭの存在と関連付ける。ＣＡＲＴＯ（登録商標）３などの３Ｄマッピングシステムは、異常ＥＧＭ検出に関して、心筋症の潜在的な不整脈惹起性基質の位置を特定することができる。
【００３０】
電極カテーテル（例えば、カテーテル１０５）は、医療行為中に使用される。電極カテーテルを使用して、心臓内の電気活動を刺激及びマッピングし、異常な電気活動の部位をアブレーションする。使用時には、電極カテーテルは、主要な静脈又は動脈、例えば大腿動脈に挿入された後、対象の心腔内へと導かれる。通常のアブレーション処置は、その遠位端に少なくとも１つの電極を有するカテーテルを心腔内に挿入することを伴う。基準電極が、一般的には患者の皮膚にテープで貼り付けられるか、あるいは心臓内又は心臓付近に配置されている第２のカテーテルによって、提供される。高周波（Radio frequency、ＲＦ）電流がアブレーションカテーテルの先端電極に印加され、基準電極に向かって先端電極の周囲の媒質、すなわち、血液及び組織に電流が流れる。電流の分布は、組織より高い導電性を有する血液と比較した場合、組織と接触している電極表面の量に依存する。組織の加熱は、組織の電気抵抗に起因して生じる。組織が十分に加熱されると、心臓組織において細胞破壊が引き起こされ、結果として、非電導性である心臓組織内に損傷部が形成される。このプロセスの間に、加熱された組織から電極自体への伝導によって電極も加熱される。電極温度が十分に高くなる、場合によっては、摂氏６０度を上回る場合、脱水した血液たんぱく質の薄い透明被膜が、電極の表面上に形成され得る。温度が上昇し続ける場合、この脱水層が徐々に厚くなり、結果として電極表面上に血液が凝固する。脱水された生物学的材料は、心内膜組織よりも高い電気抵抗を有するため、電気エネルギーの組織内部への流れに対するインピーダンスもまた増大する。インピーダンスが十分に高くなる場合、インピーダンス上昇が起こり、カテーテルを身体から抜き取り、先端電極を洗浄しなければならない。
【００３１】
心不整脈などの心臓疾患の治療は、多くの場合、心組織、心腔、静脈、動脈、及び／又は電気的経路の詳細なマッピングを取得することを必要とする。例えば、カテーテルアブレーションを支障なく実施するための前提条件は、心不整脈の原因を心腔内で正確に位置特定することである。そのような位置特定は、電気生理学的調査によって行われ得、その調査の間に、電位は、心腔内に導入されるマッピングカテーテルによって空間的に分解されて検出される。この電気生理学的調査は、いわゆる、電気解剖学上のマッピングであり、したがってモニタ上に表示することができる３Ｄマッピングデータを提供する。多くの場合、マッピング機能及び治療機能（例えば、アブレーション）は、単一のカテーテル、又はカテーテル群によって提供され、その結果、マッピングカテーテルはまた、同時に治療（例えば、アブレーション）カテーテルとしても動作する。この場合、オートエンコーダは、カテーテル１０５によって直接記憶され、実行されることができる。
【００３２】
心臓（例えば、１２０）の心臓領域、組織、静脈、動脈、及び／又は電気的経路などの心臓領域のマッピングにより、結果として、傷跡組織、不整脈源（例えば、電気ロータ）、健康領域などの問題領域を特定することができる。本明細書に更に開示されるように、心臓領域は、マッピングされた心臓領域の視覚的レンダリングがディスプレイを使用して提供されるように、マッピングすることができる。更に、心臓マッピングは、限定されないが、局所活性化時間（ＬＡＴ）、電気活動、トポロジ、双極マッピング、優位周波数、又はインピーダンスなどの１つ又は２つ以上のモダリティに基づいて、マッピングを含むことができる。複数のモダリティに対応するデータは、患者の身体内に挿入されたカテーテルを使用して捕捉することができ、対応する設定値及び／又は医療専門家の選好に基づいて、同時に又は異なる時点でレンダリングするために提供することができる。
【００３３】
心臓マッピングは、１つ又は２つ以上の技術を使用して実施することができる。第１の技術の一例として、心臓マッピングは、心組織、例えば、ＬＡＴの電気的特性を、心臓内の正確な場所の関数として検知することによって、実施することができる。その対応するデータは、遠位先端に電気及び位置センサを有するカテーテルを使用して、心臓内に前進される１つ又は２つ以上のカテーテルを用いて取得することができる。具体的な例として、場所及び電気活動は、心臓の内側表面上の約１０〜約２０箇所の点で最初に測定することができる。これらのデータ点は、通常、心臓表面の予備再構成又はマップを満足な品質に生成すのに十分であり得る。この予備マップは、心臓の電気活動のより包括的なマップを生成するために、追加点において取得されたデータと結合され得る。臨床的な状況において、１００以上の部位におけるデータを集積して、心腔の電気活動の詳細な包括的マップを生成することも珍しいことではない。その後、生成された詳細なマップは、心臓の電気活動の伝播を改変させ正常な心調律を回復させるための治療上の行動指針、例えば、組織のアブレーションに関する決定を下すための基準となり得る。
【００３４】
図１に戻ると、注目の心臓マッピングを実施するために、医療専門家１１５は、カテーテル１０５の近位端付近のマニピュレータ１３８、及び／又はシース１３６からの偏向を使用してシャフト１３７の遠位端を操作しながら、シース１３６を通してシャフト１３７を挿入することができる。挿入図１４０に示すように、カテーテル１０５は、シャフト１３７の遠位端において装着することができる。カテーテル１０５は、折り畳まれた状態でシース１３６を通して挿入され得、次いで、心臓１２０内で拡張され得る。本明細書に更に記載されるように、カテーテル１０５は、少なくとも１つのアブレーション電極１３４及びカテーテル針を含むことができる。
【００３５】
複数の実施形態によれば、カテーテル１０５は、心臓１２０の心腔の組織領域をアブレーションするように構成することができる。挿入図１５０は、心臓１２０の心腔の内側にある、拡大図内のカテーテル１０５を示す。図に示すように、カテーテル１０５は、カテーテルの本体に結合された少なくとも１つのアブレーション電極１３４を含むことができる。他の実施形態によれば、複数の要素は、カテーテル１０５の形状を形成するスプラインを介して接続することができる。１つ又は２つ以上のその他の要素（図示せず）を設けることができ、それらは、アブレーションを行うか又は生体データを取得するように構成された任意の要素であってよく、電極、トランスデューサ又は１つ又は２つ以上のその他の要素であってもよい。
【００３６】
本明細書に開示される実施形態によれば、少なくとも１つのアブレーション電極１３４などのアブレーション電極は、エネルギーを心臓１２０などの体内器官の組織領域に供給するように構成することができる。エネルギーは、熱エネルギーであり得、組織領域の表面から始まって組織領域の厚さに延在する組織領域への損傷を引き起こす可能性がある。
【００３７】
本明細書に開示される複数の実施形態によれば、生体データは、ＬＡＴ、電気活動、トポロジ、双極マッピング、卓越周波数、インピーダンスなどのうちの１つ又は２つ以上を含んでもよい。このＬＡＴは、正規化された初期開始点に基づいて計算された局所活性化に対応する閾値活動の時点であり得る。電気活動は、１つ又は２つ以上の閾値に基づいて測定され得る任意の適用可能な電気信号であってよく、信号対ノイズ比及び／又はその他のフィルタに基づいて、検知及び／又は拡張され得る。トポロジは、身体部分又は身体部分の一部分の物理的構造に対応し得、身体部分の異なる部分に関する、又は異なる身体部分に関する物理的構造における変化に対応し得る。優位周波数は、身体部分の一部分に行き渡る周波数又は周波数の範囲であり得、同じ身体部分の異なる部分において異なり得る。例えば、心臓の肺静脈の優位周波数は、同じ心臓の右心房の優位周波数と異なり得る。インピーダンスは、身体部分の所与の領域における抵抗測定値であり得る。
【００３８】
図１に示すように、プローブ１１０及びカテーテル１０５は、コンソール１６０に接続することができる。コンソール１６０は、本明細書に記載されるように、オートエンコーダを用いるコンピューティングデバイス１６１を含んでもよい。一実施形態によれば、コンソール１６０及び／又はコンピューティングデバイス１６１は、少なくともプロセッサ及びメモリを含み、プロセッサは、本明細書に記載されるオートエンコーダに関するコンピュータ命令を実行し、メモリは、プロセッサで実行のための命令を格納する。
【００３９】
コンピューティングデバイス１６１は、汎用コンピュータなどの、ソフトウェア及び／又はハードウェアを含む任意のコンピューティングデバイスとすることができ、カテーテル１０５間で信号を送信及び受信し、並びにシステム１００の他の構成要素を制御するための適切な前端部及びインターフェース回路１６２を備える。コンピューティングデバイス１６１は、通常、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field programmable gate array、ＦＰＧＡ）として構成されるリアルタイムノイズ削減回路を含むことができ、その後に、アナログデジタル（analog-to-digital、Ａ／Ｄ）心電計又は筋電図（electromyogram、ＥＭＧ）信号変換集積回路が続く。コンピューティングデバイス１６１は、Ａ／Ｄ  ＥＣＧ又はＥＭＧ回路から別のプロセッサに信号を通過させることができ、かつ／あるいは本明細書に開示される１つ又は２つ以上の機能を実行するようにプログラムすることができる。
【００４０】
例えば、１つ又は２つ以上の機能は、入力心内信号を受信すること、心内データセットを利用して入力心内信号を符号化して、潜在的な表現を生成すること、及びその潜在的な表現を復号化して出力心内信号を生成することを含む。フロントエンド及びインターフェース回路１６２は、コンソール１６０が少なくとも１つのアブレーション電極１３４から信号を受信し、かつ／又はそのアブレーション電極に信号を伝送するのを可能にする入力／出力（input/output、Ｉ／Ｏ）通信インターフェースを含む。
【００４１】
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１６１は、電気活動などの生体データを受信し、所与の組織領域が電気を伝導するかどうかを判定するように更に構成することができる。ある実施形態によれば、コンピューティングデバイス１６１は、コンソール１６０の外部にあってもよく、例えば、カテーテル内、外部デバイス内、モバイルデバイス内、クラウドベースデバイス内に配置されてもよく、又は独立型プロセッサであってもよい。
【００４２】
上述したように、コンピューティングデバイス１６１は、汎用コンピュータを含んでもよく、その汎用コンピュータは、ソフトウェアでプログラムされて、本明細書に記載されるオートエンコーダの機能を実行することができる。ソフトウェアは、例えば、ネットワーク上で、電子形式で汎用コンピュータにダウンロードされてもよく、あるいは代替的に又は追加的に、磁気メモリ、光学メモリ、若しくは電子メモリなどの非一時的有形媒体（例えば、ランダムアクセスメモリ又はハードディスクドライブなどの任意の適切な揮発性及び／又は不揮発性メモリ）上に提供及び／又は格納されてもよい。図１に示す例示的な構成は、本明細書に開示される実施形態を実施するように修正されてもよい。本開示の実施形態は、他のシステム構成要素及び設定を使用して、同様に適用することができる。更に、システム１００は、電気活動を検知するための要素、有線又は無線コネクタ、処理及びディスプレイデバイスなどの、追加の構成要素を含んでもよい。
【００４３】
ある実施形態によれば、ディスプレイ１６５が、コンピューティングデバイス１６１に接続される。処置中、コンピューティングデバイス１６１は、ディスプレイ１６５上での医療専門家１１５に対する身体部分レンダリングの提示を容易にし、身体部分レンダリングを表すデータをメモリ内に格納することができる。いくつかの実施形態では、医療専門家１１５は、タッチパッド、マウス、キーボード、ジェスチャ認識装置などの１つ又は２つ以上の入力デバイスを使用して身体部分レンダリングを操作することが可能であり得る。例えば、入力デバイスを使用して、カテーテル１０５の位置を変更することができ、その結果、レンダリングが更新される。代替的な実施形態では、ディスプレイ１６５は、身体部分レンダリングを提示することに加えて、医療専門家１１５からの入力を受け取るように構成され得るタッチスクリーンを含むことができる。ディスプレイ１６５は、同じ場所、若しくは離れた病院などの遠隔地、又は別個の医療供給者ネットワーク内に設置されてもよい。更に、システム１００は、外科手術システムの一部であってもよく、その外科手術システムは、心臓１２０などの患者の器官の解剖学的及び電気的測定値を取得し、心臓のアブレーション処置を実行するように構成される。かかる外科用システムの一例は、Ｂｉｏｓｅｎｓｅ  Ｗｅｂｓｔｅｒにより販売されているＣａｒｔｏ（登録商標）システムである。
【００４４】
コンソール１６０は、ケーブルによって、身体表面電極に接続することができ、その身体表面電極は、患者１２５に貼り付けられる粘着性皮膚パッチを含むことができる。プロセッサは、電流追跡モジュールと連動して、患者１２５の身体部分（例えば、心臓１２０）の内側のカテーテル１０５の位置座標を決定することができる。位置座標は、身体表面電極と、カテーテル１０５の電極又は他の電磁部品（例えば、少なくとも１つのアブレーション電極１３４）との間で測定されるインピーダンス又は電磁場に基づくことができる。追加的に、又は代替的に、位置パッドが、ベッド１３０の表面上に配置されてもよく、またベッド１３０から分離されてもよい。
【００４５】
システム１００はまた、及び任意選択的に、超音波、コンピュータ断層撮影法（computed tomography、ＣＴ）、磁気共鳴映像法（magnetic resonance imaging、ＭＲＩ）、又は当技術分野において既知の他の医療撮像技術を使用して、心臓１２０の解剖学的測定値などの生体データを取得することができる。システム１００は、カテーテル、又は心臓１２０の電気的特性を測定する他のセンサを使用して、ＥＣＧ又は電気的測定値を取得することができる。次いで、解剖学的及び電気的測定値を含む生体データは、コンソール１６０の非一時的有形媒体内に格納することができる。生体データは、非一時的有形媒体からコンピューティングデバイス１６１に送信することができる。代替的に、又は加えて、生体データは、本明細書に更に記載されるようなネットワークを使用して、ローカル又はリモートであってよいサーバに送信することができる。
【００４６】
１つ又は２つ以上の実施形態によれば、位置センサを含むカテーテルを使用して、心臓表面上の点の軌跡を決定することができる。これらの軌跡を使用して、組織の収縮力などの運動特性を推測することができる。このような運動特性を示すマップは、軌跡情報が心臓１２０内の十分な数の点においてサンプリングされるときに構築することができる。
【００４７】
心臓１２０内のある点における電気活動は、通常、遠位先端（例えば、少なくとも１つのアブレーション電極１３４）に又はその近くに電気的センサを収容するカテーテル１０５を、心臓１２０内のその点に前進させることによって測定することができ、組織をセンサに接触させて、その点でのデータを取得する。単一の遠位先端電極のみを収容するカテーテル１０５を使用して、心腔をマッピングするのに伴う１つの欠点は、全体としての心腔の詳細マップのために必要とされる必須の点の数にわたって、点毎にデータを蓄積するのに必要とされる期間が長いことである。したがって、心腔内の複数の点における電気活動を同時に測定するために、多電極カテーテルが開発されてきた。
【００４８】
多電極カテーテルは、複数の電極を有する線形カテーテル、バルーンを形作る複数の骨材上に配設された電極を含むバルーンカテーテル、複数の電極を有するラッソーカテーテル若しくはループカテーテル、又は任意の他の適用可能な形状などの任意の適用可能な形状を使用して実装することができる。線形カテーテルは、受信した信号に基づいて及び／又は線形カテーテルへの外力（例えば、心組織）の印加に基づいてねじれる、屈曲する、又は別様にその形状を変化させることができるように、全体的に又は部分的に弾性であってもよい。バルーンカテーテルは、患者の身体内に展開されたときに、その電極が心内膜表面に対して密着して保持され得るように設計されてもよい。例として、バルーンカテーテルは、肺静脈（pulmonary vein、ＰＶ）などの管腔内に挿入されることができる。バルーンカテーテルは、収縮した状態でＰＶ内に挿入されることができ、その結果、バルーンカテーテルは、ＰＶ内に挿入されている間、ＰＶの最大容量を占有しない。バルーンカテーテルは、ＰＶの内側でバルーンカテーテル上のそのようなそれらの電極がＰＶの円形領域全体と接触している状態で膨張することができる。ＰＶの円形部分全体、又は任意の他の管腔とのこのような接触は、効率的なマッピング及び／又はアブレーションを可能にし得る。
【００４９】
ある例によれば、多電極カテーテルを心臓１２０の心腔内に前進させることができる。背腹方向（anteroposterior、ＡＰ）及び横方向の蛍光図を取得して、電極の各々の位置及び配向を確立することができる。ＥＧＭは、身体表面ＥＣＧからの洞調律におけるＰ波の発生などの一時的な基準に対して、心臓表面と接触している電極の各々から記録することができる。本明細書に更に開示されるように、このシステムは、電気活動を登録するそれらの電極と、心内膜壁に近接しないことに起因して電気活動を登録しない電極とを区別することができる。最初のＥＧＭが記録された後、カテーテルを再配置することができ、蛍光図及びＥＧＭを再度記録することができる。次いで、電気マップが、上記のプロセスの繰り返しから構築され得る。
【００５０】
ある例によれば、心臓のマッピングは、心内電位場の検出に基づいて生成され得る。膨大な量の心臓電気的情報を同時に取得するための非接触技術を実施することができる。例えば、遠位端部分を有するカテーテルが、その表面全体にわたって分布し、かつ信号感知及び処理手段に接続するための絶縁導電体に接続された一連のセンサ電極を備え得る。端部分のサイズ及び形状は、電極が心腔の壁から大きな間隔を隔てて配置されるようなものとすることができる。心内電位場は、１回の心拍の間に検出され得る。ある例によれば、センサ電極は、互いに離間した平面内にある一連の円周上に分布させることができる。これらの平面は、カテーテルの端部分の長軸に対して垂直であってもよい。少なくとも２つの追加の電極を、端部分の長軸の両端に隣接して設けることができる。より具体的な例として、カテーテルは、各円周上に等角で間隔を置いて配置された８個の電極を有する４個の円周を含んでも良い。したがって、この特定の実現形態では、カテーテルは、少なくとも３４個の電極（３２個の円周方向電極と２個の端部電極）を含むことができる。
【００５１】
別の例によれば、非接触及び非拡張多電極カテーテルに基づく電気生理学的心臓マッピングシステム及び技術を実施することができる。ＥＧＭは、複数の電極（例えば、４２〜１２２個の電極）を有するカテーテルを用いて得ることができる。この実現形態によれば、プローブ及び心内膜の相対的な幾何学的形状の知識を、経食道心エコー法などの独立した撮影法などによって得ることができる。独立した撮像の後、非接触電極を使用して、心臓表面電位を測定し、そこからマップを構築することができる。この技術は、以下のステップ（独立した撮像ステップの後）、すなわち、（ａ）心臓１２０内に配置されたプローブ上に配設された複数の電極を用いて電位を測定するステップ、（ｂ）プローブ表面と心内膜表面との幾何学的関係を決定するステップ、（ｃ）プローブ表面と心内膜表面との幾何学的関係を表す係数のマトリクスを生成するステップ、並びに（ｄ）電極電位及び係数マトリクスに基づいて、心内膜電位を決定するステップ、を含むことができる。
【００５２】
別の例によれば、心腔の電位分布をマッピングするための技術及び装置を実施することができる。心臓内多電極マッピングカテーテルアセンブリが、患者の心臓１２０内に挿入されてもよい。このマッピングカテーテルアセンブリは、一体型基準電極を有する多電極アレイ、又は好ましくは、コンパニオン基準カテーテルを含むことができる。これらの電極は、実質的に球状のアレイの形態で展開することができる。この電極アレイは、基準電極によって、又は心内膜表面に接触する基準カテーテルによって、心内膜表面上のある点に対して空間的に参照され得る。好ましい電極アレイカテーテルは、多数の個々の電極部位（例えば、少なくとも２４個）を担持することができる。更に、この例示的な技術は、アレイ上の電極部位の各々の場所を知ること、並びに心臓の幾何学的形状を知ることで実施することができる。これらの場所は、好ましくは、インピーダンスプレチスモグラフィ法の技術によって決定される。
【００５３】
別の例によれば、心臓マッピングカテーテルアセンブリは、多数の電極部位を画定する電極アレイを含むことができる。このマッピングカテーテルアセンブリはまた、心臓壁を精査するために使用され得る遠位先端電極アセンブリを有する基準カテーテルを受け入れるための管腔を含むこともできる。マッピングカテーテルは、絶縁ワイヤの編組（例えば、編組内に２４〜６４個のワイヤを有する）を含むことができ、ワイヤの各々を使用して電極部位を形成することができる。このカテーテルは、非接触電極部位の第１のセット及び／又は接触電極部位の第２のセットから電気活動情報を取得するために使用されるように、心臓１２０で容易に配置可能であり得る。
【００５４】
別の例によれば、心臓内の電気生理学的活動をマッピングするための別のカテーテルを実装することができる。このカテーテル本体は、心臓のペーシングするための刺激パルスを供給するように適合される遠位先端、又はその先端と接触する組織をアブレーションするためのアブレーション電極を含むことができる。このカテーテルは、少なくとも一対の直交電極を更に含み、その直交電極は、その直交電極に隣接する局所的な心臓電気活動を示す差信号を生成することができる。
【００５５】
別の実施例によれば、心腔内の電気生理学データを測定するためのプロセスを実施することができる。この方法は、部分的に、能動電極と受動電極のセットを心臓１２０内に配置すること、電流を能動電極に供給することによって心腔内に電場を発生させること、及び受動電極部位において電場を測定すること、を含むことができる。受動電極は、バルーンカテーテルの膨張可能なバルーン上に配置されたアレイ内に収容される。好ましい実施形態では、アレイは、６０〜６４個の電極を有すると言われる。
【００５６】
別の例によれば、心臓マッピングは、１つ又は２つ以上の超音波トランスデューサを使用して実施することができる。この超音波トランスデューサは、患者の心臓１２０内に挿入することができ、心臓１２０内の様々な場所及び配向において複数の超音波スライス（例えば、二次元又は三次元スライス）を収集することができる。所与の超音波トランスデューサの場所及び配向は、既知であり得、その収集された超音波スライスは、後で表示することができるように記憶させることができる。プローブ（例えば、治療カテーテル）の位置に対応する１つ又は２つ以上の超音波スライスを後で表示することができ、プローブは、１つ又は２つ以上の超音波スライス上に重ね合わせることができる。
【００５７】
他の例によれば、身体パッチ及び／又は身体表面電極は、患者の身体上に、又はそれに近接して配置することもできる。１つ又は２つ以上の電極を有するカテーテルは、患者の身体内（例えば、患者の心臓１２０内）に配置することができ、カテーテルの位置は、カテーテルの１つ又は２つ以上の電極と、身体パッチ及び／又は身体表面電極との間で送信及び／又は受信される信号に基づいて、システムによって判定することができる。更に、カテーテル電極は、患者の身体内（例えば、心臓１２０内）から生体データ（例えば、ＬＡＴ値）を感知することができる。生体データは、判定されたカテーテルの位置に関連付けることができ、その結果、患者の身体部分（例えば、心臓１２０）のレンダリングを表示することができ、身体の形状の上に重ね合わされた生体データを示すことができる。
【００５８】
ここで、図２を参照すると、生体データ（すなわち、患者生体情報、患者データ、又は患者生体データ）をリモートで監視及び伝達するための例示的なシステム２００のブロック図が示される。図２に示された例において、システム２００は、患者２０４に関連付けられた監視及び処理装置２０２（すなわち、患者データ監視及び処理装置）、ローカルコンピューティングデバイス２０６、リモートコンピューティングシステム２０８、第１のネットワーク２１０、及び第２のネットワーク２１１を含む。１つ又は２つ以上の実施形態によれば、監視及び処理装置２０２は、図１のカテーテル１０５の一例であってもよく、患者２０４は、図１の患者１２５の一例であってもよく、ローカルコンピューティングデバイス２０６は、図１のコンソール１６０の一例であってもよい。
【００５９】
監視及び処理装置２０２は、患者生体センサ２１２、プロセッサ２１４、ユーザ入力（user input、ＵＩ）センサ２１６、メモリ２１８、及び送信機−受信機（すなわち、送受信機）２２２を含む。手術中、監視及び処理装置２０２は、患者２０４の生体データ（例えば、電気信号、血圧、温度、血糖値、又は他の生体データ）を取得し、かつ／又は任意の取得された患者生体情報、並びに１つ又は２つ以上の他の患者生体情報監視及び処理装置からの任意の取得された患者生体情報に関連付けられた追加情報、を表す生体データの少なくとも一部分を受信する。追加情報は、例えば、ウェアラブルデバイスなどの追加のデバイスから得られる診断情報及び／又は追加情報であってもよい。
【００６０】
監視及び処理装置２０２は、本明細書に記載されるオートエンコーダを使用して、取得された生体データ、並びに１つ又は２つ以上の他の患者生体情報監視及び処理装置から受信した任意の生体データ、を含むデータを処理することができる。例えば、これに関してデータを処理するとき、オートエンコーダは、生体データから教師なし方法で潜在的な表現（又はデータ符号化）を学習するために使用されるニューラルネットワークを含んでもよい。更に、オートエンコーダは、ニューラルネットワークを、クリーンなデータセットを考慮することによって信号干渉、信号アーチファクト、及び信号ノイズを無視するように訓練することによって、特定の規則を用いて事前にプログラムされることなく、特定のデータを検出するように学習することができる。
【００６１】
監視及び処理装置２０２は、ネットワーク２１０を介して、任意の数の様々な患者生体情報（例えば、取得された生体データ）を継続的又は定期的に監視、格納、処理、及び伝達することができる。本明細書に記載されるように、患者生体情報の例には、電気信号（例えば、ＥＣＧ信号及び脳生体情報）、血圧データ、血糖データ、及び温度データが含まれる。患者生体情報は、心臓血管疾患（例えば、不整脈、心筋症、及び冠動脈疾患）並びに自己免疫疾患（例えば、Ｉ型及びＩＩ型糖尿病）などの任意の数の様々な疾患にわたる治療のために監視及び伝達され得る。
【００６２】
患者生体センサ２１２は、例えば、１つ又は２つ以上の環境条件を電気信号に変換するように構成された１つ又は２つ以上のトランスデューサを含み、その結果、異なるタイプの生体データが取得される。例えば、患者生体センサ２１２には、電気信号（例えば、心臓信号、脳信号、又は他の生体電気信号）を取得するように構成された１つ又は２つ以上の電極、温度センサ（例えば、熱電対）、血圧センサ、血糖センサ、血中酸素センサ、ｐＨセンサ、加速度計、及びマイクロフォンが含まれ得る。
【００６３】
本明細書に更に詳細に説明されるように、監視及び処理装置２０２は、心臓（例えば、図１の心臓１２０）のＥＣＧ信号を監視するためのＥＣＧモニタであってもよい。これに関して、ＥＣＧモニタの患者生体センサ２１２は、ＥＣＧ信号を取得するための１つ又は２つ以上の電極（例えば、図１のカテーテル１０５の電極）を含むことができる。ＥＣＧ信号は、様々な心臓血管疾患の治療に使用され得る。
【００６４】
別の例では、監視及び処理装置２０２は、Ｉ型及びＩＩ型糖尿病などの様々な疾患を治療するために、患者の血糖値を継続ベースで連続的に監視するための連続グルコースモニタ（continuous glucose monitor、ＣＧＭ）であってもよい。この点に関して、ＣＧＭの患者生体センサ２１２は、皮下に配設された電極（例えば、図１のカテーテル１０５の電極）を含むことができ、これは、患者の間質液から血糖値を監視することができる。ＣＧＭは、例えば、ユーザの介入することなくインスリンの計算された送達のために、血糖データがインスリンポンプに送られる閉ループシステムの構成要素であってもよい。
【００６５】
プロセッサ２１４は、患者生体センサ２１２によって取得された生体データを受信、処理、及び管理し、かつその生体データを、格納するためにメモリ２１８に、及び／又は送受信機２２２を介してネットワーク２１０全体に通信するように構成することができる。本明細書に更に詳細に説明されるように、１つ又は２つ以上の他の監視及び処理装置２０２からのデータはまた、送受信機２２２を通じてプロセッサ２１４によって受信することもできる。また、本明細書に更に詳細に説明されるように、プロセッサ２１４は、ＵＩセンサ２１６（例えば、内部の容量センサ）から受信した異なるタッピングパターン（例えば、シングルタップ又はダブルタップ）に選択的に応答するように構成することができ、その結果、パッチの異なるタスク（例えば、データの取得、格納、又は送信）が、検出されたパターンに基づいて起動され得る。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１４は、ジェスチャを検出することに関して、可聴フィードバックを生成することができる。
【００６６】
ＵＩセンサ２１６は、例えば、タッピング又はタッチングなどのユーザ入力を受信するように構成された圧電式センサ又は容量センサを含むことができる。例えば、ＵＩセンサ２１６は、患者２０４が監視及び処理装置２０２の表面をタッピング又はタッチングすることに応答して、容量性結合を実施するように制御され得る。ジェスチャ認識は、抵抗容量性、表面容量性、投影容量性、表面弾性波、圧電及び赤外線タッチなどの、様々な容量型のうちのいずれか１つを介して実装することができる。容量センサは、表面の小さい領域又はその長さにわたって配設することができ、その結果、その表面のタッピング又はタッチングは、監視デバイスを起動させる。
【００６７】
メモリ２１８は、磁気、光学、若しくは電子メモリ（例えば、ランダムアクセスメモリ又はハードディスクドライブなどの任意の適切な揮発性及び／又は不揮発性メモリ）などの任意の非一時的有形媒体である。１つ又は２つ以上の実施形態によれば、メモリ２１８は、訓練アルゴリズム及びオートエンコーダのプロセッサ実行可能コード、ソフトウェア、又は命令を格納し得る。
【００６８】
送受信機２２２は、別個の送信機、及び別個の受信機を含むことができる。あるいは、送受信機２２２は、単一のデバイスに一体化された送信機と受信機を含むことができる。
【００６９】
ある実施形態によれば、監視及び処理装置２０２は、患者２０４の身体の内部にある（例えば、皮下に埋め込み可能である）装置であってもよい。監視及び処理装置２０２は、経口注入、静脈若しくは動脈を介した外科手術挿入、内視鏡手技、又は腹腔鏡手技を含む任意の適用可能な方法を介して、患者２０４に挿入することができる。
【００７０】
ある実施形態によれば、監視及び処理装置２０２は、患者２０４の外部にある装置であってもよい。例えば、本明細書に更に詳細に説明されるように、監視及び処理装置２０２は、取り付け可能なパッチ（例えば、患者の皮膚に取り付ける）を含んでもよい。監視及び処理装置２０２はまた、１つ又は２つ以上の電極を有するカテーテル、プローブ、血圧カフ、体重計、ブレスレット若しくはスマートウォッチ生体情報追跡機、グルコースモニタ、持続的気道陽圧（continuous positive airway pressure、ＣＰＡＰ）マシン、又は患者の健康若しくは生体情報に関する入力を提供することができる、事実上任意のデバイスも含むことができる。
【００７１】
ある実施形態によれば、監視及び処理装置２０２は、患者の内部にある構成要素、及び患者の外部にある構成要素の両方の構成要素を含むことができる。
【００７２】
単一の監視及び処理装置２０２が図２に示されるが、例示的なシステムは、複数の患者生体情報監視及び処理装置を含むことができる。例えば、監視及び処理装置２０２は、１つ又は２つ以上の他の患者生体情報監視及び処理装置と通信してもよい。追加的に、又は代替的、１つ又は２つ以上の他の患者生体情報監視及び処理装置は、システム２００のネットワーク２１０及び他の構成要素と通信することができる。
【００７３】
ローカルコンピューティングデバイス２０６及び／又はリモートコンピューティングシステム２０８は、監視及び処理装置２０２と共に、オートエンコーダ及びその機能を別々に若しくは集合的に格納、実行、及び実装するソフトウェア及び／又はハードウェアの任意の組み合わせであり得る。更に、本明細書に記載されるように、ローカルコンピューティングデバイス２０６及び／又はリモートコンピューティングシステム２０８は、監視及び処理装置２０２と共に、様々な通信技術を利用するコンピューティングデバイス及びネットワークの任意の数及び組み合わせを包含かつ／又は使用する電子的なコンピュータの枠組みであり得る。ローカルコンピューティングデバイス２０６及び／又はリモートコンピューティングシステム２０８は、監視及び処理装置２０２と共に、容易に拡大縮小可能、拡張可能であり得、またモジュール式であり得、異なるサービスに変更する能力、又は他の特徴とは独立に一部の特徴を再構成する能力を有する。
【００７４】
一実施形態によれば、ローカルコンピューティングデバイス２０６及びリモートコンピューティングシステム２０８は、監視及び処理装置２０２と共に、少なくともプロセッサ及びメモリを含み得、プロセッサは、オートエンコーダに関するコンピュータ命令を実行し、メモリは、そのプロセッサによって実行されるこれらのコンピュータ命令を格納する。
【００７５】
システム２００のローカルコンピューティングデバイス２０６は、監視及び処理装置２０２と通信し、第２のネットワーク２１１を通じてリモートコンピューティングシステム２０８へのゲートウエイとしての役割を果たすように構成することができる。ローカルコンピューティングデバイス２０６は、例えば、スマートフォン、スマートウォッチ、タブレット、又はネットワーク２１１を介して他のデバイスと通信するように構成された他のポータブルスマートデバイスであってもよい。あるいは、ローカルコンピューティングデバイス２０６は、例えば、モデム及び／若しくはルータ機能を含む固定した基地局、ＰＣの無線モジュールを介して処理装置２０２とリモートコンピューティングシステム２０８との間の情報を伝達するための実行可能プログラムを使用するデスクトップ若しくはラップトップコンピュータ、又はＵＳＢドングルなどの、固定型又は独立型のデバイスであってもよい。生体データは、ローカルエリアネットワーク（local area network、ＬＡＮ）（例えば、パーソナルエリアネットワーク（personal area network、ＰＡＮ））などの短距離無線ネットワーク２１０を介する短距離無線技術標準規格（例えば、ブルートゥース、Ｗｉ−Ｆｉ、ＺｉｇＢｅｅ、Ｚ−ｗａｖｅ、及び他の短距離無線標準規格）を使用して、ローカルコンピューティングデバイス２０６と監視及び処理装置２０２との間で通信され得る。いくつかの実施形態では、本明細書に更に詳細に説明されるように、ローカルコンピューティングデバイス２０６はまた、取得された患者電気信号、及び取獲得された患者電気信号に関連付けられる情報を表示するように構成することもできる。
【００７６】
いくつかの実施形態では、リモートコンピューティングシステム２０８は、監視された患者生体情報、及び長距離ネットワークであるネットワーク２１１を介して監視された患者に関連付けられる情報のうちの少なくとも一方を受信するように構成することができる。例えば、ローカルコンピューティングデバイス２０６がモバイルフォンである場合、ネットワーク２１１は、無線セルラー式ネットワークであってもよく、情報は、上述した無線技術のいずれかなどの無線技術標準規格を介して、ローカルコンピューティングデバイス２０６とリモートコンピューティングシステム２０８との間で通信され得る。本明細書に更に詳細に説明されるように、リモートコンピューティングシステム２０８は、患者生体情報及びその関連する情報のうちの少なくとも一方を、医療専門家、医師、健康管理専門家などに提供する（例えば、視覚的に表示し、かつ／又は音声で提供する）ように構成することができる。
【００７７】
図２において、ネットワーク２１０は、短距離ネットワーク（例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、又はパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ））の一例である。情報は、短距離ネットワーク２１０を介して、ブルートゥース、Ｗｉ−Ｆｉ、ＺｉｇＢｅｅ、Ｚ−ｗａｖｅ、近距離無線通信（near field communication、ＮＦＣ）、超広帯域無線、Ｚｉｇｂｅｅ、又は赤外線（infrared、ＩＲ）などの様々な短距離無線通信プロトコルのいずれか１つを使用して、監視及び処理装置２０２とローカルコンピューティングデバイス２０６との間で送信され得る。
【００７８】
ネットワーク２１１は、有線ネットワーク、無線ネットワークであってもよく、又はイントラネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（wide area network、ＷＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（metropolitan area network、ＭＡＮ）、直接接続若しくは直列接続、携帯電話ネットワーク、若しくはローカルコンピューティングデバイス２０６とリモートコンピューティングシステム２０８との間の通信を容易にすることが可能な任意の他のネットワーク若しくは媒体などの１つ又は２つ以上の有線及び無線ネットワークを含むことができる。情報は、様々な長距離無線通信プロトコル（例えば、ＴＣＰ／ＩＰ、ＨＴＴＰ、３Ｇ、４Ｇ／ＬＴＥ、又は５Ｇ／Ｎｅｗ  Ｒａｄｉｏ）のいずれか１つを使用するネットワーク２１１を介して送信され得る。有線接続は、イーサネット、ユニバーサルシリアルバス（Universal Serial Bus、ＵＳＢ）、ＲＪ−１１、又は当該技術分野において一般的に知られている任意の他の有線接続を使用して実装することができる。無線接続は、Ｗｉ−Ｆｉ、ＷｉＭＡＸ、及びブルートゥース、赤外線、セルラー式ネットワーク、衛星、又は任意の他の無線接続技法を使用して、実装することができる。更に、いくつかのネットワークは、単独で機能し、又は互いに通信し合って、ネットワーク２１１内の通信を容易にすることができる。いくつかの事例では、リモートコンピューティングシステム２０８は、ネットワーク２１１上の物理的なサーバとして、実装することができる。他の事例では、リモートコンピューティングシステム２０８は、ネットワーク２１１のパブリッククラウドコンピューティングプロバイダ（例えば、Ａｍａｚｏｎ  Ｗｅｂ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）（登録商標））の仮想サーバとして実装することができる。
【００７９】
図３は、１つ又は２つ以上の実施形態に基づく人工知能システム３００を示す。人工知能システム３００は、データ３１０、マシン３２０、モデル３３０、複数の成果３４０、及び基礎的なハードウェア３５０を含み得る。図４は、図３の人工知能システムにおいて実行される方法４００のブロック図を示す。図３〜図４の説明は、理解を容易にするために、図２を参照して行われる。
【００８０】
概して、人工知能システム３００は、（予測される）複数の成果３４０を可能にするためのモデル３３０を構築しながら、マシン３２０（例えば、図２のローカルコンピューティングデバイス２０６）を訓練するためのデータ３１０を使用することによって、方法４００を動作させる。そのような構成では、人工知能システム３００は、ハードウェア３５０（例えば、図２の監視及び処理装置２０２）に対して動作させて、マシン３２０を訓練し、モデル３３０を構築し、アルゴリズムを使用して成果を予測することができる。これらのアルゴリズムを使用して、訓練されたモデル３３０を解き、ハードウェア３５０に関連付けられた成果３４０を予測することができる。これらのアルゴリズムは、通常、分類アルゴリズム、回帰アルゴリズム、及びクラスタリングアルゴリズムに区分することができる。
【００８１】
ブロック４１０において、方法４００は、ハードウェア３５０からデータ３１０を収集することを含み得る。マシン３２０は、ハードウェア３５０に関連付けられたコントローラ若しくはデータコレクタとして動作してもよく、かつ／又はハードウェア３５０に関連付けられている。データ３１０（例えば、図２の監視及び処理装置２０２に由来し得る生体データ）は、ハードウェア３５０に関連し得る。例えば、データ３１０は、進行中のデータ、又はハードウェア３５０に関連付けられた出力データであってもよい。データ３１０はまた、現在収集されたデータ、履歴データ、又はハードウェア３５０からの他のデータを含むこともできる。例えば、データ３１０は、外科処置中の測定値を含んでもよく、外科処置の成果に関連付けられてもよい。例えば、心臓の温度（例えば、患者２０４の）が収集され、心臓処置の成果と相関される場合がある。
【００８２】
ブロック４２０において、方法４００は、ハードウェア３５０に関してマシン３２０を訓練することを含み得る。この訓練には、ブロック４１０において収集されたデータ３１０の分析及び相関が含まれ得る。例えば、心臓の場合、温度及び成果のデータ３１０を訓練して、心臓処置中の心臓（例えば、患者２０４の）の温度とその成果との間に相関又は関連が存在するかどうかを判定することができる。
【００８３】
ブロック４３０において、方法４００は、モデル３３０を、ハードウェア３５０に関連付けられたデータ３１０上に構築することを含み得る。モデル３３０を構築することは、物理的なハードウェア若しくはソフトウェアのモデル化、アルゴリズムのモデル化、及び／又はその同様のものを含むことができる。このモデル化は、収集され、訓練されたデータ３１０を表すことを目指してもよい。ある実施形態によれば、モデル３３０は、ハードウェア３５０の動作をモデル化し、ハードウェア３５０から収集されたデータ３１０をモデル化して、ハードウェア３５０によって達成される成果を予測するように構成することができる。１つ又は２つ以上の実施形態によれば、モデル３３０は、オートエンコーダに関して、心室遠距離場と心房系の活性化とを分離し、心房及び心室の活性化のための別個のマップを生成することができる。
【００８４】
ブロック４４０において、方法４００は、ハードウェア３５０に関連付けられたモデル３３０の複数の成果３４０を予測することを含むことができる。複数の成果３４０についてのこの予測は、訓練されたモデル３３０に基づくことができる。例えば、本開示の理解を高めるために、心臓の場合、処置中の温度が３６．５℃〜３７．８９℃（すなわち、９７．７°Ｆ〜１００．２°Ｆ）であり、心臓処置からより肯定的な結果を生じさせる場合、その成果は、心臓処置中のその心臓の温度に基づいて、所与の処置において予測することができる。したがって、予測される成果３４０を使用して、ハードウェア３５０は、ハードウェア３５０からの特定の所望の成果３４０を提供するように構成することができる。
【００８５】
ここで図５を参照すると、１つ又は２つ以上の実施形態に基づくニューラルネットワーク５００の例が示されている。ニューラルネットワーク５００は、オートエンコーダを実装したものとして動作する。ニューラルネットワーク５００は、マシン３２０（例えば、図２のローカルコンピューティングデバイス２０６）及び／又はハードウェア３５０（例えば、図２の監視及び処理装置２０２）などのハードウェア内に実装されることができる。一般に、ニューラルネットワークは、ニューロンのネットワーク若しくは回路であり、又は現代的な意味で、人工的なニューロン若しくはノード若しくはセルから構成される人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ＡＮＮ）である。
【００８６】
例えば、ＡＮＮは、処理要素（人工ニューロン）と要素パラメータとの間の接続によって決定される複雑な大域的挙動を示すことができる処理要素のネットワークを含むことができる。ニューロンのネットワーク又は回路のこれらの接続は、重みとしてモデル化され得る。正の重みは興奮性結合を反映し得、負の値は抑制結合を意味し得る。入力は、重みによって修正され、線形結合を用いて合計され得る。活性化関数が、出力の振幅を制御することができる。例えば、出力の許容範囲は通常０〜１であるか、又は−１〜１の場合もある。
【００８７】
ほとんどの場合、ＡＮＮは、ネットワークを通って流れる外部情報又は内部情報に基づいて、その構造を変化させる適応システムである。より実用的な用語では、ニューラルネットワークは、入力と出力との間の複雑な関係をモデル化し、又はデータ内のパターンを見つけ出すために使用することができる非線形統計データモデル化ツール又は意志決定ツールである。したがって、ＡＮＮは、データセットを介して訓練されながら、予測モデル化及び適応制御アプリケーションのために使用することができる。経験から生じる自己学習がＡＮＮで起こる可能性があり、複雑で一見無関係な一組の情報から結論を導き出すことができる。人工ニューラルネットワークモデルの有用性は、そのモデルを仕様して観測から関数を推定し、またそれを使用することもできるという事実にある。教師なしニューラルネットワークは、入力分布の顕著な特徴をキャプチャする入力の表現の学習、また、最近では、観測データの分布関数を暗黙的に学習することができる深層学習アルゴリズムにも使用することができる。ニューラルネットワークでの学習は、データ又はタスクの複雑さのためにそのような関数の設計を手作業では行えない用途において特に有用である。
【００８８】
ニューラルネットワークは、様々な分野において使用可能である。ＡＮＮが適用されるタスクは、関数近似、又は時系列予測及びモデル化を含む回帰分析、パターン及び配列認識、新規性の検出及び逐次的な意思決定を含む分類、フィルタリング、クラスタリング、ブラインド信号分離及び圧縮を含むデータ処理を含む広いカテゴリにわたる傾向がある。
【００８９】
ＡＮＮの適用領域には、非線形システムの識別及び制御（車両制御、プロセス制御）、ゲームのプレー及び意思決定（バックギャモン、チェス、レース）、パターン認識（レーダーシステム、顔識別、オブジェクト認識）、シーケンス認識（ジェスチャ、スピーチ、手書きテキスト認識）、医療診断、金融アプリケーション、データマイニング（又はデータベースでの知識発見、すなわち「knowledge discovery in databases、ＫＤＤ」）、視覚化並びに電子メールスパムフィルタリングが含まれ得る。例えば、オブジェクト認識のために訓練された写真から生じるユーザの興味のセマンティックプロファイルを作成することが可能である。
【００９０】
ここで図６を参照すると、１つ又は２つ以上の実施形態に基づく方法６００のブロック図が示されている。方法６００は、ニューラルネットワーク５００（例えば、オートエンコーダ）の動作を図示する。図５を参照すると、ニューラルネットワーク５００では、入力層５１０は、５１２及び５１４などの複数の入力によって表されてもよい。図６のブロック６１０に関して、入力層５１０は、初期動作として複数の入力（例えば、入力心内信号）を受信してもよい。複数の入力は、超音波信号、無線信号、音響信号、又は二次元画像であり得る。より具体的には、複数の入力は、心房から記録された生データである入力データ（Ｘ）として表されてもよい。所望の情報は、心臓（例えば、心房）の高周波ゾーン内にあってもよく、オートエンコーダは、入力心内信号のより良好な構造を提供する。１つ又は２つ以上の実施形態によれば、複数の入力は、心内ＥＣＧと身体表面ＥＣＧとの組み合わせであってもよい（心内信号から遠距離場ノイズを除去するため）。
【００９１】
図６のブロック６２０では、ニューラルネットワーク５００は、心内データセットを利用して入力心内信号を符号化し、潜在的な表現を生成してもよい。潜在的な表現は、入力心内信号から導かれる１つ又は２つ以上の中間画像を含み得る。１つ又は２つ以上の実施形態によれば、潜在的な表現は、入力心内信号に重み行列を適用し、バイアスベクトルをその結果に付加する、オートエンコーダの要素ごとの活性化関数（例えば、シグモイド関数又は正規化線形ユニット）によって生成されてもよい。重み行列の重み及びバイアス、並びにバイアスベクトルは、ランダムに初期化され、次いで訓練中に繰り返し更新されてもよい。
【００９２】
心内データセットは、訓練データセットであっても、干渉、アーチファクト、及びノイズを含まない（すなわち、クリーンの一例）所定のかつ承認された信号を含むクリーンデータであってもよい。一実施形態では、ベテランの医療専門家、医師などが精査、編集して、信号干渉、信号アーチファクト、及び信号ノイズを除去し、心内データセットの各電気信号を承認することができる。一実施形態では、心内データは、数千以上のオーダーの電気信号数を有することができ、各電気信号の信号形態は、テンプレート照合及びブランキングを使用して検査される。例えば、心内データセット（例えば、心内ＥＣＧ信号の「クリーンバージョン」のデータベース）を用いて、任意のＩＣ−ＥＣＧアーチファクトのノイズ除去を実行することができる。電気信号の量、並びに精査、編集、及び承認の複雑さを考慮すると、心内データセットの作成は、オートエンコーダによる多段データ操作のデータ訓練部分と見なすことができる。
【００９３】
図５に示すように、入力５１２及び５１４は、ノード５３２、５３４、５３６、及び５３８を含むものとして図示された隠れ層５３０に提供され得る（例えば、潜在的な表現又はデータ符号化）。この符号化により、入力心内信号の次元数削減が与えられる。次元数削減とは、一組の主要変数を取得することによって、考慮下にある（複数の入力の）ランダム変数の数を削減するプロセスである。例えば、次元数削減は、高次元空間（例えば、１０次元を上回る）から低次元空間（例えば、２〜３次元）にデータ（例えば、複数の入力）を変換する特徴抽出であり得る。次元数削減の技術的効果及び利点には、データに要求される時間及び記憶空間を削減すること、データの可視化を改善すること、及び機械学習のためのパラメータ解釈を改善することが含まれる。このデータ変換は、線形又は非線形であり得る。受信（ブロック６１０）及び符号化（ブロック６２０）の動作は、オートエンコーダによる多段データ操作のデータ準備部分と見なすことができる。
【００９４】
一実施形態によれば、データ準備は、心室（心臓の２つの下部心腔）からの同時記録を伴う、心房（血液が心臓の心室に入り込む上部心腔）の心内心電図（ＩＣ−ＥＣＧ）データ収集を更に含むことができる。
【００９５】
図６のブロック６３０において、ニューラルネットワーク５００は、潜在的な表現を復号化して、出力心内信号を生成することができる。出力心内信号は、ＩＣ−ＥＣＧの場合の心室遠距離場の推定であり得る。図５に示すように、ノード５３２、５３４、５３６、及び５３８は、出力層５５０内に出力５５２を生成するように組み合わされてもよく、出力層５５０は、信号干渉、信号アーチファクト、及び信号ノイズを伴わずに、低減された次元で入力５１２及び５１４を再構成することができる。ニューラルネットワーク５００は、ノード５３２、５３４、５３６、及び５３８の隠れ層５３０を介して処理を実行し、処理要素と要素パラメータとの間の接続によって決定される複雑な大域的挙動を示すことができる。出力層５５０のターゲットデータは、ターゲットデータタイプ１の心室活動（Ｙ１）を含んでもよく、また遠距離場低減後のターゲットデータタイプ２の入力データ（Ｙ２）を含む。遠距離場は、３Ｄマップを生成及びナビゲートすることに関して問題を引き起こす場合がある（例えば、心室遠距離場は心房の活性化と干渉する場合がある）。したがって、ニューラルネットワーク５００を使用するオートエンコーダの技術的効果及び利点には、アーチファクト（遠距離場に関する）除去により３Ｄマップの精度を改善することが含まれる。
【００９６】
１つ又は２つ以上の実施形態によれば、ニューラルネットワーク５００を使用するオートエンコーダのモデルは、心室遠距離場と心房系の活性化とを分離して、心房及び心室の活性化のための別個のマップを生成することができる。
【００９７】
ある実施形態によれば、オートエンコーダは、更に後述するように、ｆ（Ｘ）＝Ｙ１かつｇ（Ｘ）＝Ｙ２であるように、マッピング関数（ｆ，ｇ）を見つけるためのノイズ除去オートエンコーダであり得る。この点に関して、オートエンコーダのタスクは、入力Ｘのいくつかの次元削減によってＸからＸへのマッピングを学習することであり得る（例えば、ｈ＝Ｆ（Ｘ）及びＸ＝Ｇ（ｈ）であるように、２つのニューラルネットワーク（Ｆ，Ｇ）を構築する。ｈの次元は、Ｘの次元よりも低い。ノイズ除去オートエンコーダでは、アーキテクチャは類似しているが、ノイズ除去オートエンコーダはＸからＹへのマッピングを学習し、ＹはＸのノイズ除去バージョンである。
【００９８】
図７を参照すると、１つ又は２つ以上の実施形態に基づく信号７００のグラフィカル表示が示されている。信号７００によって示されるように、ＥＣＧ信号は、Ｐ波７１０（心房脱分極に起因する）、ＱＲＳ複合体７２０（心房再分極及び心室脱分極に起因する）、及びＴ波７３０（心室再分極に起因する）を含む。ＥＣＧ信号は、心臓の心房筋及び心室筋の収縮（脱分極）及び弛緩（再分極）によって生成される。ＥＣＧ信号を記録するために、電極が、人体上の特定の位置に配置され得るか、又はカテーテルを介して人体内に配置され得る。アーチファクト（例えば、ノイズ）は、ＥＣＧ信号などの電気信号と合併する望ましくない信号であり、場合によっては、心臓疾患の診断及び／又は治療への障害を作り出す。電気信号におけるアーチファクトは、基線変動、電力線干渉、ＥＭＧノイズ、電力線ノイズ等であり得る。すなわち、アーチファクトの例としては、電力ノイズ（例えば、回路と、５０又は６０Ｈｚ電力線との間の静電的結合及び電磁的結合）、Ｆｌｕｒｏノイズ（例えば、蛍光灯）、接触ノイズ（例えば、カテーテル電極間の衝突）、及び偏向ノイズ（例えば、カテーテル偏向中の静電気の放電）が挙げられるが、これらに限定されない。
【００９９】
基線変動又は基線ドリフトは、信号のベース軸（ｘ軸）が、直線であることよりも、「変動」又は上下に移動するように見えるところで生じる。これにより、信号全体をその正常なベースからシフトさせることができる。ＥＣＧ信号において、基線変動は、不適切な電極接触（例えば、電極皮膚インピーダンス）、患者の動き、及び周期的な動き（例えば、呼吸）に起因して引き起こされる場合がある。
【０１００】
図８は、１つ又は２つ以上の実施形態に基づく、プロット８００に示される信号８１０のグラフィカル表示を示す。これに関して、信号８００は、基線変動８２０によって影響を受ける典型的なＥＣＧ信号である。基線変動１０２０の周波数成分は、０．５Ｈｚの範囲にある。運動又はストレス試験中に身体の動きが増えると、基線変動の周波数成分は増加する。実装形態によれば、基線信号が低周波数信号であることを考慮すると、ＥＣＧ信号８１０内の基線変動８２０を推定及び除去するために、０．５Ｈｚのカットオフ周波数を用いて高域通過ゼロ位相前方後方フィルタリングを行う有限インパルス応答（Finite Impulse Response、ＦＩＲ）が使用されてもよい。
【０１０１】
電力線によって生じる電磁場は、ＥＣＧなどの電気信号において、並びに患者の身体から記録された任意の他の生体電気信号に対し共通のノイズ源を表す。そのようなノイズは、例えば、５０又は６０Ｈｚ正弦波干渉によって特徴付けられ、場合によっては、多くの高調波が付随する。そのような狭帯域ノイズは、ＥＣＧの分析及び解釈をより困難に描画し、その理由は、低振幅波形の描写の信頼性がなくなり、スプリアス波形がもたらされ得るからである。Ｐ波７１０及びＴ波７３０のような低周波数ＥＣＧ波と重畳するので、ＥＣＧ信号から電力線干渉を除去することが必要であり得る。
【０１０２】
筋肉ノイズの存在がＥＣＧ分野などの多くの電気信号分野で干渉し得、このため、低振幅波形が隠れて見えなくなる場合がある。筋肉ノイズは、基線変動８２０及び５０／６０Ｈｚ干渉とは対照的に、狭帯域フィルタリングによっては除去されないが、筋肉活動のスペクトル成分がＰＱＲＳＴ複合体７２０のスペクトル成分とかなり重なり合うため、異なるフィルタリング問題を提示する。ＥＣＧ信号８１０は繰り返し信号であるため、誘発電位の処理と同様の方法で筋肉ノイズを削減するための技術を使用することができる。図９は、１つ又は２つ以上の実施形態に基づいて示される信号９０５のグラフィカル表示９００を示す。これに関して、信号９０５は、ＥＭＧノイズ９１０によって干渉されたＥＣＧ信号である。
【０１０３】
ＥＣＧ信号などの電気信号を測定するための計器は、線、又は電源、周波数に対応する電気的干渉を検出することが多い。ほとんどの国の線周波数は、名目上、５０Ｈｚ又は６０Ｈｚに設定されるが、これらの公称値から数パーセントだけ変動し得る。
【０１０４】
電気信号から電気的干渉を除去するための様々な技術が実施され得る。これらの技術のいくつかは、１つ又は２つ以上の低域通過フィルタ又はノッチフィルタを使用する。例えば、ＥＣＧ信号内のノイズを可変フィルタリングするためのシステムが実装され得る。このシステムは、例えば、ほぼ５０Ｈｚにおいて３ｄＢ点を有する１つのフィルタ、及びほぼ５Ｈｚにおいて３ｄＢ点を有する第２の低域通過フィルタを含む複数の低域通過フィルタを有することができる。
【０１０５】
別の例によれば、電気信号の線周波数成分を阻止するためのシステムが、２つの直列結合されたノッチフィルタに信号を通過させることによって実装されてもよい。ＥＣＧ信号から線周波数成分を除去するための低域通過係数及び高域通過係数のどちらか一方又はその両方を有することができるノッチフィルタを備えるシステムが、実装され得る。このシステムはまた、バーストノイズの除去をサポートすることもでき、ノッチフィルタ出力からの心拍数を計算することもできる。
【０１０６】
別の例によれば、干渉を除去するためのいくつかのユニットを備えるシステムが、実装され得る。これらのユニットは、いくつかの心臓周期にわたって平均信号を生成するための平均値ユニット、入力信号から平均信号を減算して残余信号を生成するための減算ユニット、残余信号からフィルタリングされた信号を提供するためのフィルタユニット、及び／又はフィルタリングされた信号を平均信号に加算するための加算ユニットを含むことができる。
【０１０７】
別の例によれば、アナログデジタル（Ａ／Ｄ）変換器が、その変換器のクロックを、線周波数に設定された位相ロックループと同期させることによって、ノイズ除去を提供することができる。
【０１０８】
更に、生体情報（例えば、生体電位）患者モニタは、表面電極を使用して、ＥＣＧ又は脳電図（electroencephalogram、ＥＥＧ）などの生体電位の測定を行うことができる。これらの測定値の忠実度は、電極の、患者との接続の有効性によって制限される。電極システムの、電流の流れに対する抵抗は、電気インピーダンスとして既知であり、接続の有効性を特徴付ける。典型的には、インピーダンスが高いほど、測定の忠実度は低くなる。いくつかの機構は、より低い忠実度に寄与し得る。
【０１０９】
高インピーダンスを有する電極からの信号は、熱ノイズ（又はいわゆるジョンソンノイズ）、インピーダンス値の平方根と共に増加する電圧から影響を受ける。更に、生体電位電極は、ジョンソンによって予測される電圧ノイズを上回る電圧ノイズを有する傾向がある。また、生体電位電極から測定を行う増幅器システムは、より高い電極インピーダンスにおいて、性能を低下させた場合がある。それらの悪化は、低品位の共通モード阻止によって特徴付けられ、それは、患者の動き、及び患者の上又はその周りで使用され得る電子機器などのノイズ源によって、生体電気信号の汚染を増加させる傾向がある。これらのノイズ源は、特に、手術室において蔓延しており、電気外科ユニット（electrosurgical unit、ＥＳＵ）、人工心肺ポンプ（cardiopulmonary bypass pump、ＣＰＢ）、電気モータ駆動式外科用のこぎり、レーザ、及び他の供給源などの機器を含み得る。
【０１１０】
心臓手術中、多くの場合、患者を監視しながら、電極インピーダンスをリアルタイムで継続的に測定することが望ましい。これを実行するため、非常に小さい電流が、通常、電極に注入され、その結果得られた電圧が測定され、それによって、オームの法則を使用してインピーダンスを確立する。この電流は、ＤＣ又はＡＣ電源を使用して注入され得る。多くの場合、干渉から生じる電圧アーチファクトから、電極インピーダンスに起因する電圧を分離することは不可能である。干渉は、測定された電圧を増加させる傾向があり、したがって、見かけの測定されたインピーダンスは、生体電子測定システムに、実際に提示されたものよりも高いインピーダンスを誤って検出させる。多くの場合、そのような監視システムは、最大インピーダンス閾値限界を有し、その限界は、プログラムされて、それらの監視システムがこれらの限界を上回るインピーダンスを検出したときに、監視システムの動作を防止することができる。これは、ＥＥＧなどの非常に小さい電圧の測定を行うシステムには、特に当てはまる。そのようなシステムは、非常に低い電極インピーダンスを必要とする。
【０１１１】
高解像度の心内電位図（ＥＧＭ）の使用は、心臓アブレーション処置を誘導することができる。心臓アブレーションは、とりわけ、複雑な電気生理学的（electro-physiological、ＥＰ）回路及び心室の１つへの再侵入によって高速で不規則な心拍が生じる心室性頻拍（ventricular tachycardia、ＶＴ）を治療するために用いられてよい。したがって、カテーテルアブレーションの目的は、ＶＴの起点を狙うことである。ＶＴ回路のマッピング及びそれらの発生源の特定は、ＶＴアブレーションの成功にとって重要である。ＶＴの存在下で心内ＥＧＭを解釈する上での主な課題は、ＥＧＭ信号が複雑な形態を有し得、このことが、局所活性化時間（local activation time、ＬＡＴ）を十分に高い空間分解能で抽出することを困難にすることである。このことは、次いで、関連するアブレーションターゲットの位置を特定するために重要である、心室内の複雑な回路を正確にマッピングすることを困難にする。
【０１１２】
ユニポーラＥＧＭ信号は、典型的には、バイポーラ信号と比較してはるかに低い信号対ノイズ比を有するので、バイポーラ信号は、現在のところ、ＬＡＴを抽出するための主ツールである。しかしながら、ユニポーラ信号は、潜在的に、より良好な空間分解能及び時間分解能を提供し、ＶＴ回路のマッピングを大幅に改善することができる。したがって、高度なデジタル信号処理（digital signal processing、ＤＳＰ）方法を適用して、ノイズのあるユニポーラ信号から正確なＬＡＴを抽出することができる。高度なデジタル信号処理方法又はシステムは、信号からノイズを低減する又は弱めることを目的とし、様々なデジタルフィルタを含んでもよい。線形平滑化フィルタ、例えば、低域フィルタ若しくは高域フィルタ、又は信号と畳み込まれることができる任意の他の平滑化演算子を使用して、ノイズを低減する又は弱めることができる。ノイズを低減する又は弱めるために、非線形フィルタ、例えば、ノイズを除去するメジアンフィルタを使用してもよい。ノイズ低減及び特徴の保存の両方を達成することができるウェーブレット変換を使用してもよい。環境信号若しくは近傍信号又は任意の他のパターンを使用して、信号中の不必要な成分を低減することができる統計的なノイズ除去法が使用されてもよい。
【０１１３】
バイポーラ信号は、２つの隣接する単極電極からのものである。ユニポーラ信号は、単極電極及び基準電極からのものであり、遠距離場及び近距離場の寄与の組み合わせである。ユニポーラ信号における主なノイズ源は、遠隔組織の電圧脱分極から生じる遠距離場信号である。単極電極と基準電極との間の距離が大きいため、遠距離場信号は、多くの場合、バイポーラ信号と比較して、完全には考慮されず、したがって信号から完全には除去されない。ユニポーラ対を形成する２つのユニポーラ信号は非常に類似した遠距離場を有するため、それらの間の差は、ユニポーラ信号のそれぞれに局所的活性が存在する場合を除いて、ほぼゼロになる。この局所的活性は、近距離場信号と呼ばれ、バイポーラ信号上の小さなスパイクとして示され得る。
【０１１４】
単極電極が、電気活動を生じない瘢痕組織の下に位置する場合、近距離場は、健康な組織から生じる状況と比較して、遠距離場よりも低い振幅を有し得る。これにより、近距離場信号から遠距離場信号を分離するために、古典的なＤＳＰ方法を適用することが特に困難になる。この場合、近距離場は非常に低く、無視できるほどであり得る。したがって、バイポーラ信号は、活性化を全く有しなくてもよく、事実上ゼロであってもよい。このタイプのユニポーラは、局所的活性の事象が明らかでないため、純粋な遠距離場信号として表されることができる。この場合、バイポーラ信号は平坦に見える場合があり、２つのユニポーラ信号はほぼ同じであってもよい。これらのタイプの信号は、カテーテルを心臓筋肉と接触することなくある位置に配置することによって得ることができ、又は、基本的に遠距離場信号である身体表面ＥＣＧ信号として得ることができる。これらのタイプのユニポーラ信号は、このタイプの活動をニューラルネットワークに学習させて、ニューラルネットワークが遠距離場成分と混合ユニポーラ信号を区別することができるようにする、訓練データセットであってもよい。
【０１１５】
現在の文脈では、遠距離場の寄与は除去されるノイズと見なされるが、他の文脈では、遠距離場の寄与自体が有用な情報を含んでいてもよい。これは、２つの寄与の分離のための更なる動機を提供することができる。
【０１１６】
ディープニューラルネットワーク（deep neural network、ＤＮＮ）に基づくディープラーニング（Deep Learning、ＤＬ）は、コンピュータビジョン及びＤＳＰなどの様々なフィールドへのコンピュータアルゴリズムの適用において、破壊的技術として出現している。ＤＬは、多くの場合、複雑なパターン及びデータを信号及び画像から抽出することが以前に不可能であったケースにおいて、又は時間を要する手動分析のみで可能であったケースにおいて、そのような抽出を可能にする。したがって、ＤＬは、処置時間の短縮及び臨床成功率の増加が重要な目標である心内ＥＧＭの用途にとって、特に魅力的である。
【０１１７】
機械学習（ＭＬ）は、特定のタスクを実行するために使用されるデータ構文解析のためのアルゴリズム及び統計モデルのグループである。ＤＬは、訓練プロセス中にモデルパラメータを設定して、未知データに対する所望の出力の正確な予測を可能にする、機械学習アルゴリズムのサブセットである。ＭＬ及びＤＬ技術により、古典的なアルゴリズムが分析に苦労する高度に複雑な時空間情報の解析が可能となる。機械学習は通常、データに関するヒューリスティックのリストを使用する特徴抽出に基づくが、ＤＬは例からの学習に基づくものであり、典型的には、データからの特徴の抽出を必要としない。ＤＬと従来のＭＬとの間の主な違いは、訓練プロセスのための大量のデータの必要性である。十分な量のデータがあると仮定すると、ＤＬベースのアルゴリズムのパフォーマンスは、典型的には、従来のＭＬアルゴリズムよりも優れている。
【０１１８】
したがって、ＤＬは、ＥＣＧ信号、具体的にはＶＴ信号における近距離場成分及び遠距離場成分を分解するための有用なツールである。これにより、活性化検出を近距離場活性に対してのみとすることができる。心室活動をマッピングしている間は遠距離場が強く、近距離場活性をマスクし、したがってアノテーション機構を誤解させる可能性があることから、これは有用である。心室信号は強力であるため、心房活動と誤注釈される場合があるので、心房細動（atrial fibrillation、ＡＦＩＢ）の場合にも有用である。
【０１１９】
したがって、ＤＬ法が、現在は訓練された臨床医による手動データ解析を通じてのみ利用可能である洞察を医療関係者（例えば、心臓専門医及び電気生理学者）に提供することによって臨床処置全体の時間を短縮し、また、現在は手動で又は古典的なアルゴリズムを使用して識別することができない深いデータパターンを識別し、ひいては、現在は治療不可能なより複雑な症例におけるアブレーションターゲットの識別を可能にすることが、望ましい。
【０１２０】
ＤＬトレーニングは、教師なしであってもよい。すなわち、大量の予め記録されたユニポーラＥＧＭ信号が存在し、必要に応じて追加の信号を収集することができるが、遠距離場ノイズを除去するためにＤＬを適用することにおける主な課題は、ＤＬモデルを訓練するためのグラウンドトゥルースデータが欠如していることである。遠距離場信号及び近距離場信号の分解は、評価であり、特定の電極における実際の遠距離場信号及び近距離場信号と必ずしも比較することができない。したがって、ＤＬアプローチは、教師ありではなく、教師なしであってもよい。身体表面ＥＣＧが、遠距離場成分のグラウンドトゥルースとして遠位電極と共に使用されてもよい。
【０１２１】
図１０は、１つ又は２つ以上の実施形態による遠距離場除去の信号の進行１０００（１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄ、１０Ｅ、及び１０Ｆ）のグラフィカル表示を示す。図１０Ａ〜図１０Ｅの信号は、冠状静脈洞（coronary sinus、ＣＳ）に沿った異なる場所から記録された心内（intracardiac、ＩＣ）ＥＣＧ信号である。図１０Ａでは、信号１０２１は、身体表面ＩＣ  ＥＣＧ信号を表す。境界１０３２は、局所活性化時間（ＬＡＴ）を表す。境界１０３２は、図１０Ｃ、図１０Ｄ、図１０Ｅ、及び図１０Ｆにも存在する。境界１０４３はＱＲＳの場所を表す。境界１０４３は、図１０Ａ、図１０Ｃ、図１０Ｄ、図１０Ｅ、及び図１０Ｆにも存在する。図１０において、Ｘ軸は時間を表し、Ｙ軸はｍＶを表す。
【０１２２】
図１０に示すように、１０５４は、ＩＣ）ＥＣＧ信号の遠距離場成分を表す。図１０Ｃ、図１０Ｄ、図１０Ｅ、及び図１０Ｆは、遠距離場除去の量が増え続ける信号１０５４の進行を示し、信号１０６５は、遠距離場除去後のＩＣ  ＥＣＧ信号を表す。遠距離場の除去は、例えば、ブランキング期間を生成することによって達成されてもよく、例えば、ＩＣ  ＥＣＧ信号１０６５は、遠距離場期間中にゼロであってもよい。
【０１２３】
図１１は、１つ又は２つ以上の実施形態に基づく方法１１００のブロック図を示す。一実施形態によれば、方法１１００は、ノイズ除去オートエンコーダによって実施されてもよい。ソフトウェア及び／又はハードウェアの任意の組み合わせ（例えば、監視及び処理装置２０２と協働するローカルコンピューティングデバイス２０６及びリモートコンピューティングシステム２０８）は、別々に又は集合的に、ノイズ除去オートエンコーダ及びその機能を格納、実行、及び実装することができる。ノイズ除去オートエンコーダは、オートエンコーダを、それ自体の劣化バージョンからの入力を再構成し、隠れ層（例えば、図５の隠れ層５３０）に更に堅牢な特徴（すなわち、入力のより良好な更に高レベルの表現を構成することになる有用な特徴）を発見させ、入力が特定の独自性を学習する（すなわち、常に同じ値に戻る）ことを防止するように訓練することができる。これに関して、ノイズ除去オートエンコーダは、入力を符号化し（例えば、入力についての情報を保存するために）、オートエンコーダの入力に確率的に適用された破損プロセスの影響を逆転させることができる。
【０１２４】
１つ又は２つ以上の実施形態によれば、ノイズ除去オートエンコーダは、長短期メモリニューラルネットワークアーキテクチャ、畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャなどを実装してもよい。ノイズ除去オートエンコーダのアーキテクチャは、層数、接続数（例えば、エンコーダ／デコーダ接続）、正則化技術（例えば、脱落又はＢＮ）、及び最適化特徴に関して構成可能であり得る。
【０１２５】
長短期メモリニューラルネットワークアーキテクチャは、フィードバック接続を含んでもよく、データ（例えば、音声又はビデオなど）の全体的なシーケンスと協働して、単一のデータ点（例えば、画像など）を処理することができる。長短期メモリニューラルネットワークアーキテクチャのユニットは、セル、入力ゲート、出力ゲート、及び忘却ゲートから構成されてもよく、セルは、任意の時間間隔にわたって値を覚えており、ゲートは、セルを出入りする情報の流れを調整する。
【０１２６】
畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャは、１つの層内の各ニューロンが次の層内の全てのニューロンに接続される、変換不変性を有する共有加重アーキテクチャであってもよい。畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの正則化法は、データ内の階層パターンを利用し、より小さくかつより単純なパターンを使用して、より複雑なパターンを組み立てることができる。ノイズ除去オートエンコーダが畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを実装する場合、そのアーキテクチャの他の構成可能な態様は、各段階でのフィルタ数、カーネルサイズ、層毎のカーネル数を含むことができる。
【０１２７】
方法１１００は、ブロック１１０５において開始し、ここで、ノイズ除去オートエンコーダは、複数の電気信号から「クリーンかつ承認された」心内データセットを受信することができる。本明細書に示されるように、ベテランの医療専門家、医師などは、データセットを精査及び編集して、信号干渉、信号アーチファクト、及び信号ノイズを除去し、心内データセットの各電気信号を承認することができる。ブロック１１１０において、ノイズ除去オートエンコーダは、クリーンかつ承認された心内データセットからモデル（例えば、図３のモデル３３０）を構築することができる。
【０１２８】
ブロック１１１５において、ノイズ除去オートエンコーダは、少なくとも遠距離場アーチファクトを含む入力心内信号を受信することができる。入力心内信号は、１つ又は２つ以上の監視及び処理装置（例えば、２０個の電極を有するペンタレイカテーテル、６４個の電極を有するバスケットカテーテル、複数の身体表面リードなど）によって記録されてもよい。遠距離場は、３Ｄマップを生成及びナビゲートすることに関する問題を引き起こす場合がある（すなわち、心室遠距離場が心房の活性化に干渉する場合がある）。
【０１２９】
ブロック１１２０において、ノイズ除去オートエンコーダは、（ブロック１１１０から）モデルを使用して入力心内信号を符号化することができる。この符号化により、少なくとも遠距離場アーチファクトを除去するモデルがその削減をどのように命令するかに従って、入力心内信号の次元数削減が提供される。符号化の結果は、潜在的な表現の生成である。ブロック１１３０において、ノイズ除去オートエンコーダは、潜在的な表現を復号化して、出力心内信号を生成することができる。
【０１３０】
ブロック１１３５において、ノイズ除去オートエンコーダは、出力心内信号をマッピングすることができる。例えば、ノイズ除去オートエンコーダは、その基礎的なアーキテクチャを利用して、ｆ（Ｘ）＝Ｙ１かつｇ（Ｘ）＝Ｙ２となるように、マッピング関数（ｆ，ｇ）を見つけ出す。
【０１３１】
ブロック１１４０において、マッピングされた出力心内信号からＥＣＧが生成されてもよい。このＥＣＧは、ノイズ除去オートエンコーダを実行しているコンピューティングデバイスによって、又は別のデバイスによって、生成されることができる。このＥＣＧは、信号干渉、信号ノイズ、及び信号アーチファクトが除去されるために改善され、次いで、医療専門家に向けて表示することができる。改善されたＥＣＧは、心臓病患者に費やされる時間を劇的に削減することができる。
【０１３２】
本明細書に示されるように、心内電位図マッピング中に、マッピングカテーテルは、心房及び心室の活性化の両方を記録することができる。場合によっては、心室遠距離場は、心房の活性化に干渉する場合があり（例えば、信号干渉）、これは、Ｃａｒｔｏマップの臨床上の理解及び解釈に影響を及ぼす可能性がある。１つ又は２つ以上の実施形態によれば、ノイズ除去オートエンコーダの技術的効果及び利点には、心室遠距離場と心房系の活性化とを分離することと、心房及び心室の活性化のための別個のマップを生成することとが含まれ得る（例えば、ノイズ除去オートエンコーダは、復号化中にモデルを使用して、１つ又は２つ以上の出力心内信号内の心室遠距離場と心房系の活性化とを区別する）。
【０１３３】
図１２は、一実施形態による、近距離場信号及び遠距離場信号を分解する方法１２００の例示的なフロー図である。訓練段階において、遠距離場心室測定値を取得することができる（１２１０）。これらはユニポーラ信号であってもよい。測定値は、複数の電極カテーテル及び／又は身体表面ＥＣＧを使用して取得され得る。多数の遠距離場測定値が存在してもよい。遠距離場測定値は、純粋な遠距離場信号であってもよい。一実施形態では、純粋な遠距離場信号は、バイポーラ信号がゼロ又はほぼゼロである記録からのものであってもよい。したがって、ユニポーラ信号の近距離場は存在しなくてもよく、又は非常に小さくてもよい。一実施形態では、例えば、純粋な遠距離場信号を生成することができる専門的なシミュレーションソフトウェアを使用することによって、純粋な遠距離場の測定にシミュレーションを使用してもよい。これは、ＥＣＧ信号を生成する供給源を制御し、遠距離場源のみを使用することによって行われてもよい。一実施形態では、専門家は、純粋な遠距離場の程度を決定することができる。一実施形態では、身体表面ＥＣＧは、主に遠距離場を含んでもよい。一実施形態では、局所的活性を含むことができないことにより近距離場が無視される瘢痕組織の領域からの測定値が、純粋な遠距離場測定値に使用されてもよい。
【０１３４】
合成局所場信号を追加することができる（１２２０）。合成局所場信号は、例えば、ＥＣＧ信号のシミュレーションから得ることができる。多数のユニポーラ信号が訓練段階に導入されてもよく、そのため、アルゴリズムは、ユニポーラ信号形態を認識することを学習することができる。加えて、アルゴリズムを遠距離場信号に暴露させてもよく、このアルゴリズムは、遠距離場信号を検出するように学習することができる。
【０１３５】
アルゴリズムは、純粋な遠距離場信号、及び遠距離場信号と近距離場信号との組み合わせ又は混合（実混合信号又は合成混合信号）の両方を評価又は学習するように構成されてもよい。アルゴリズムは、全ての電極（遠距離場）に共有の部分である遠距離場成分を混合信号から検出又は予測することができる。近距離場は、組織の小さな領域のみに影響を与える局所的活性を有するので電極固有であるが、遠距離場は、（信号の大きさ及び組織内の分散の両方において）はるかに大きな寄与を有し、したがって多数の電極に共通であるため、共有部分と呼ばれる。電極の共有部分は、純粋な近距離場信号であってもよく、また、元の信号から遠距離場成分を減算することによって純粋な近距離場信号としてもよい。
【０１３６】
データは、ＥＰ処置（１２４０）において複数の患者からルーチン的に収集されて、システムに提供されてもよい。データは、遠距離場信号と近距離場信号との組み合わせである通常のユニポーラ信号を含んでもよい。これらの信号は、複数の電極カテーテルを使用して、任意のＶＴ処置中に収集されてもよい。別のアプローチは、遠距離場成分と近距離場成分とを組み合わせる合成信号を使用することであり得る。例えば、シミュレートデータ又は合成データを使用して、絶対的基準として機能し得る純粋な遠距離場信号を生成することができる。これらの信号は、ＥＣＧ信号源を制御することができる専門的なシミュレーションソフトウェア又は任意の他のシミュレーションプログラムを使用して生成されてもよい。データは、近距離場成分なしに遠距離場寄与のみを含む固有のユニポーラ信号を含んでもよい。このユニポーラ信号は、心筋に接触することなくカテーテルをある位置に配置することによって得ることができる。信号は、ＥＣＧ値及び３Ｄ位置（各電極毎を含んでもよく、信号＝Ｖ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）となる。データは、基本的に遠距離場信号である身体表面ＥＣＧ信号を含んでもよい。データはまた、基礎的な近距離場信号、特にＬＡＴの特定の特徴を識別するユニポーラ信号の手動アノテーションを含むことができる。身体表面ＥＣＧ信号データ及び／又は手動アノテーションデータは、任意のＤＬモデルの訓練及び／又は検証を支援するために使用され得る。
【０１３７】
ユニポーラデータを処理して、訓練段階（１２３０）における近距離場の寄与を抽出する前に、無関係な信号及びアーチファクトを除去するために前処理フィルタリングステップを実施してもよい。ユニポーラ信号には手動アノテーションが付されてもよい。前処理フィルタリングは、ユーザ（半自動）によって評価されてもよいが、後の段階でアノテーション付きデータを使用して、従来の分類畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を、自動的にフィルタリングを実行するように訓練することができる。
【０１３８】
ニューラルネットワークの訓練は、遠距離場信号推定で終わる（１２３０）。遠距離場の寄与を知ることによって、近距離場信号は、通常のユニポーラ信号から遠距離場信号を除去した後に残る残留信号である。次に、バイポーラ信号は、２つのユニポーラ信号セット間で再構成されてもよい。
【０１３９】
遠距離場低減モデル（１２５０）では、遠距離場信号及び近距離場信号がどのように見えるかがニューラルネットワーク訓練（１２３０）から既知であるため、オートエンコーダは、測定された信号（１２４０）から近距離場及び遠距離場を自動的に分解することができる。
【０１４０】
ニューラルネットワークは、遠距離場及び近距離場の寄与（１２５０）の分解又は分離に適用され得る、オートエンコーダ及びサイアミーズネットワークなどの多くの例示的なアプローチによって実施されてもよい。
【０１４１】
オートエンコーダ（ＡＥ）は、所与のデータセットの次元表現の低減を学習する教師なしＤＮＮのクラスであり、その結果、それらは、元のデータセットと統計的に類似した新しいデータを生成することができる。
【０１４２】
現在の方法との関連において、適切に選択されたＡＥが、近距離場寄与なしに遠距離場寄与のみを含むＥＧＭシグナルを使用して訓練された場合には、当該ＡＥを使用して、あらゆる任意のＥＧＭ信号から遠距離場寄与を抽出することができる。訓練段階は、入力Ｘ及び出力Ｘ’（純粋な遠距離場）を均等化することを目的とし、予測段階は、あらゆる任意のＥＧＭ信号を、それを含む遠距離場信号にマッピングする。例えば、利用することができる要素を含むいくつかのＡＥの種類（例えば、変分ＡＥ、再構成ＡＥ、ノイズ除去ＡＥ、敵対的ＡＥ）がある。
【０１４３】
２つの同一部分を含むサイアミーズネットワークは、同様の対のシグネチャと異なる対のシグネチャとを区別するために、完全に教師ありの方法で訓練される。次いで、参照シグネチャ及び新しいシグネチャが提示されると、ネットワークは、新たなシグネチャが認証されているか否か（すなわち、参照と同様であること）を予測する。近年、サイアミーズネットワークの概念はＤＮＮへ一般化されており、顔認識及び顔検証にうまく適用されてきた。最近、サイアミーズＮＮは、視覚的表現及び医療診断の教師なし学習に適用されている。非常に近接した電極（バイポーラ対を形成する）からの２つのユニポーラ信号は、典型的には非常に類似した遠距離場成分を有するという事実から、サイアミーズネットワークを利用することができる。したがって、２つのユニポーラ信号がサイアミーズネットワークの各部分に供給されると、２つの部分の出力を均等化する傾向があるコスト関数が構築され得る。自明な解（丁度ゼロである信号など）を得ることを回避するために、拘束項をコスト関数に加えることができる。これは、例えば、結果と２つの入力信号の平均との間の差を最小限に抑える傾向がある項である。
【０１４４】
図中のフロー図及びブロック図は、本発明の様々な実施形態に基づくシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能性、及び動作を示す。これに関して、フロー図又はブロック図中の各ブロックは、モジュール、セグメント、又は命令の部分を表し得、その命令の部分には、特定の論理機能（複数可）を実施するための１つ又は２つ以上の実行可能命令を含む。いくつかの代替的実装形態では、ブロック内に記述された機能は、図に記述された順序以外でも行われてもよい。例えば、連続して示す２つのブロックは、実際に、実質的に同時に実行されてもよく、あるいはそれらのブロックは、時には、関連する機能性に応じて、逆の順序で実行されてもよい。ブロック図及び／又はフロー図解説の各ブロック、並びにブロック図及び／又はフロー図解説内のブロックの組み合わせは、特定の機能若しくは動作を実行し、又は専用ハードウェア及びコンピュータ命令の組み合わせを実行する、専用ハードウェアベースシステムによって実施することができることにも留意されたい。
【０１４５】
特徴及び要素が特定の組み合わせで上に記載されるが、当業者であれば、特徴又は要素の各々を単独で又は他の特徴及び要素と組み合わせて使用することができることを理解するであろう。加えて、本明細書に記載される方法は、コンピュータ又はプロセッサで実行するために、コンピュータ可読媒体に組み込まれるコンピュータプログラム、ソフトウェア、又はファームウェアにおいて実装され得る。本明細書で使用されるとき、コンピュータ可読媒体は、電波若しくは他の自由伝播電磁波、導波路若しくは他の伝送媒体（例えば、光ファイバケーブルを通過する光パルス）、又はワイヤを通って伝送される電気信号などの、それ自体一時的な信号であるものと解釈されるべきではない。
【０１４６】
コンピュータ可読媒体の例としては、電気信号（有線又は無線接続を介して伝送される）及びコンピュータ可読記憶媒体が挙げられる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、レジスタ、キャッシュメモリ、半導体メモリデバイス、内部ハードディスク及び取り外し可能ディスクなどの磁気媒体、光磁気媒体、コンパクトディスク（compact disk、ＣＤ）及びデジタルビデオディスク（digital versatile disk、ＤＶＤ）などの光媒体、ランダムアクセスメモリ（random access memory、ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（read-only memory、ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（erasable programmable read-only memory、ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、スタティックランダムアクセスメモリ（static random access memory、ＳＲＡＭ）、及びメモリスティックなどが挙げられるが、これらに限定されない。ソフトウェアに関連するプロセッサを使用して、ＷＴＲＵ、ＵＥ、端末、基地局、ＲＮＣ、又は任意のホストコンピュータで使用するための無線周波数送受信機を実装することができる。
【０１４７】
本明細書で使用される用語は、特定の実施形態のみを説明するためのものに過ぎず、限定することを意図しない。本明細書で使用するとき、文脈上特に明記されない限り、単数形「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は複数の形態をも含むものとする。本明細書で使用されるとき、「備える」及び／又は「備えている」という用語は、記述された特徴、整数、ステップ、動作、要素、及び／又は構成要素の存在を特定しており、１つ又は２つ以上の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素部品、及び／又はそれらの群の存在又は追加を除外するものではないことを更に理解されたい。
【０１４８】
本明細書の様々な実施形態の説明は、例示を目的として提示されており、開示された実施形態に対して網羅的又は限定されるものと意図されるべきではない。多くの修正及び変形が、記載された実施形態の範囲及び趣旨から逸脱することなく、当業者には明らかであろう。本明細書で使用される用語は、実施形態の原理、実用的な用途、二若しくは市場で見られる技術と比較した技術的改良点を最もよく説明するために、又は当業者が本明細書に開示される実施形態の理解を可能にするために選択されたものである。
【０１４９】
〔実施の態様〕
（１）  方法であって、
監視及び処理装置から１つ又は２つ以上の入力心内信号を受信することであって、前記１つ又は２つ以上の入力心内信号のそれぞれが、１つ又は２つ以上の信号アーチファクトを含む、ことと、
オートエンコーダによって、心内データセットを利用して前記１つ又は２つ以上の入力心内信号を符号化して、潜在的な表現を生成することと、
前記オートエンコーダによって、前記潜在的な表現を復号化して、前記１つ又は２つ以上の信号アーチファクトなしに再構成された前記１つ又は２つ以上の入力心内信号を含む１つ又は２つ以上の出力心内信号を生成することと、を含む、方法。
（２）  前記潜在的な表現を復号化して１つ又は２つ以上の出力心内信号を生成することが、低減された次元を含む前記潜在的な表現から前記１つ又は２つ以上の出力心内信号を再構成することを含む、実施態様１に記載の方法。
（３）  前記１つ又は２つ以上の入力心内信号が、前記監視及び処理装置の患者の生体センサによって記録される、実施態様１に記載の方法。
（４）  前記心内データセットが、前記１つ又は２つ以上の信号アーチファクトを含まない所定のかつ承認された信号を含む、実施態様１に記載の方法。
（５）  前記方法が、前記１つ又は２つ以上の出力心内信号から心電図を生成することを更に含み、前記心電図は前記１つ又は２つ以上の信号アーチファクトを含まない、実施態様１に記載の方法。
【０１５０】
（６）  前記オートエンコーダが、復号化中に、前記１つ又は２つ以上の出力心内信号内の心室遠距離場と心房系の活性化とを分離するモデルを含む、実施態様１に記載の方法。
（７）  システムであって、
オートエンコーダのプロセッサ実行可能命令を格納するメモリと、
前記オートエンコーダの前記プロセッサ実行可能命令を実行するように構成されたプロセッサであって、前記プロセッサ実行可能命令は、前記システムに、
監視及び処理装置から１つ又は２つ以上の入力心内信号を受信することであって、前記１つ又は２つ以上の入力心内信号のそれぞれが、１つ又は２つ以上の信号アーチファクトを含む、ことと、
心内データセットを利用して前記１つ又は２つ以上の入力心内信号を符号化して、潜在的な表現を生成することと、
前記潜在的な表現を復号化して、前記１つ又は２つ以上の信号アーチファクトなしに再構成された前記１つ又は２つ以上の入力心内信号を含む１つ又は２つ以上の出力心内信号を生成することと、を行わせる、プロセッサと、を含む、システム。
（８）  前記潜在的な表現を復号化して１つ又は２つ以上の出力心内信号を生成することが、低減された次元を含む前記潜在的な表現から前記１つ又は２つ以上の出力心内信号を再構成することを含む、実施態様７に記載のシステム。
（９）  前記１つ又は２つ以上の入力心内信号が生体データを含む、実施態様７に記載のシステム。
（１０）  前記１つ又は２つ以上の入力心内信号が、前記監視及び処理装置の患者の生体センサによって記録される、実施態様７に記載のシステム。
【０１５１】
（１１）  前記心内データセットが、前記１つ又は２つ以上の信号アーチファクトを含まない所定のかつ承認された信号を含む、実施態様７に記載のシステム。
（１２）  前記プロセッサが、前記オートエンコーダの前記プロセッサ実行可能命令を実行するように更に構成されており、前記プロセッサ実行可能命令は、前記システムに、前記１つ又は２つ以上の出力心内信号から心電図を生成することを行わせ、前記心電図は前記１つ又は２つ以上の信号アーチファクトを含まない、実施態様７に記載のシステム。
（１３）  前記オートエンコーダがノイズ除去オートエンコーダを含む、実施態様７に記載のシステム。
（１４）  前記オートエンコーダが、復号化中に、前記１つ又は２つ以上の出力心内信号内の心室遠距離場と心房系の活性化とを分離するモデルを含む、実施態様７に記載のシステム。
（１５）  近距離場信号及び遠距離場信号を分解する方法であって、
測定された信号を受信することと、
オートエンコーダによって、前記測定された信号を符号化して、潜在的な表現を生成することと、
前記オートエンコーダによって、前記潜在的な表現を復号化して、前記測定された信号から近距離場成分及び遠距離場成分を分解することと、を含む、方法。
【０１５２】
（１６）  前記信号が心電図（ＥＣＧ）信号である、実施態様１５に記載の方法。
（１７）  前記測定された信号がユニポーラ信号である、実施態様１５に記載の方法。
（１８）  訓練アルゴリズムによって、遠距離場心室測定値を取得することと、
合成局所場信号を追加することと、
前記訓練アルゴリズムによって、得られた遠距離場信号及び残留近距離場信号を検出することと、を更に含む、実施態様１５に記載の方法。
（１９）  前記遠距離場心室測定値が、複数の電極カテーテル又は身体表面ＥＣＧ信号を使用して取得される、実施態様１５に記載の方法。
（２０）  前記潜在的な表現を復号化して近距離場成分及び遠距離場成分を分解することは、検出された前記得られた遠距離場信号及び残留近距離場信号に基づいている、実施態様１８に記載の方法。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【外国語明細書】
2022001256000001.pdf