(57)【要約】  コンピューターで実装される方法は、それぞれのノードに対応する、複数の入力チャネル各々についての振幅を決定する工程を含んでもよい。類似度の尺度は、各ノードの入力チャネルとその近隣ノードの入力チャネルとの間でコンピューター計算することができる。また、この方法は、各ノードの振幅を他のノードのものと比較して、一時的な不良チャネルを決定する工程も含んでもよい。一時的な不良チャネルの各々について、各ノードの入力チャネルとその近隣ノードの入力チャネルとの間の類似度の尺度をコンピューター計算することができる。こうして、コンピューター計算された類似度の尺度に基づいて、チャネルの完全性を識別可能である。
2015519126.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
命令を有する非一過性のコンピューター読み取り可能な媒体であって、前記命令は、
各々が複数のノードのうちのいずれか１つに対応する複数の入力チャネルについての入力チャネルデータを解析し、不良または良好のうちの一方とみなされる完全性を有するチャネルを検出する前処理段階と、
前記複数のノードの各々および一組の近隣ノードについて、前記入力チャネルデータ間の類似度の尺度をコンピューター計算し、不良または良好のうちの一方とみなされる完全性を有する、空間的に相関した組のチャネルを識別する第１の空間類似度測定機能と、
振幅基準を満たすチャネルのサブセットを決定するための振幅アナライザーと、
前記振幅基準を満たす前記チャネルのサブセットに含まれる各チャネルについて、各々のノードおよび一組の近隣ノードについて、前記入力チャネルデータ間の類似度の尺度をコンピューター計算し、不良または良好のうちの一方とみなされる完全性を有する、振幅と相関した組のチャネルを識別する第２の空間類似度測定機能と、
前記前処理段階で検出される前記チャネルの前記完全性、前記空間的に相関した組のチャネル、前記振幅と相関した組のチャネルに基づいて、前記複数の入力チャネルの前記完全性を表す出力データを格納する結合部と、を含む媒体。
【請求項２】
前記振幅アナライザーは、各ノードの振幅値を、前記他のノードの少なくとも相当な部分の前記振幅値と比較して、前記振幅基準を満たすチャネルの前記サブセットを定義する、一時的な不良チャネルを決定するようさらにプログラムされる、請求項１に記載の媒体。
【請求項３】
前記第２の空間類似度測定機能は、前記一時的な不良チャネルに対応する各ノードの前記入力チャネルデータと、前記近隣ノードの組との相互相関をコンピューター計算するようプログラムされた相関計算部を含む、請求項２に記載の媒体。
【請求項４】
それぞれのノードの前記入力チャネルデータに基づいて、前記複数のノードの各々について前記振幅値をコンピューター計算するための振幅計算部をさらに含む、請求項２に記載の媒体。
【請求項５】
前記第２の空間類似度測定機能は、前記一時的な不良チャネル各々とそのすぐ隣のノードのコンピューター計算される振幅値間の相関係数値をコンピューター計算するようプログラムされた相関計算部を含み、前記振幅と相関した組のチャネルは、各ノードについてコンピューター計算される前記相関係数値と閾値との比較に基づいて決定される、請求項４に記載の媒体。
【請求項６】
前記閾値は、ユーザー入力またはあらかじめ定められたデフォルト値に応答してプログラム可能なうちの１つである、請求項５に記載の媒体。
【請求項７】
前記第１の空間類似度測定機能は、前記複数のノードの各々とそのすぐ隣のノードとの間のコンピューター計算される相互相関から相関係数値をコンピューター計算するようプログラムされた相関計算部を含み、前記空間的に相関した組のチャネルは、各ノードの前記相関係数値と閾値との比較に基づいて決定される、請求項１に記載の媒体。
【請求項８】
前記閾値は、ユーザー入力またはあらかじめ定められたデフォルト値に応答してプログラム可能なうちの１つである、請求項７に記載の媒体。
【請求項９】
ノード間の距離をコンピューター計算するためのノード距離アナライザーをさらに含み、各組の近隣ノードは、ノード間の前記距離に基づいて決定される、請求項１に記載の媒体。
【請求項１０】
ノード距離は、前記複数のノードの場所を表す幾何学形状データから決定されるノードの場所に基づいてコンピューター計算される、請求項９に記載の媒体。
【請求項１１】
前記幾何学形状データは、前記ノードに対応する複数のセンサーのイメージングデータからコンピューター計算される、請求項１０に記載の媒体。
【請求項１２】
前記入力データに適用されてトレンド除去された入力データを提供するトレンド除去フィルターをさらに含み、前記第１および第２の空間相関機能の各々が、前記トレンド除去された入力データについて行われる、請求項１１に記載の媒体。
【請求項１３】
前記前処理段階は、トレンド除去前に、前記入力データに基づいて、センサーの接続がない状態を識別するようプログラムされた飽和チャネル検出部をさらに含み、前記出力データは、前記飽和チャネル検出部によって識別されるチャネルを含む、請求項１に記載の媒体。
【請求項１４】
前記前処理段階は、低振幅閾値未満にとどまる振幅値を有する各チャネルを識別するようプログラムされた低振幅検出部をさらに含み、前記出力データは、前記低振幅検出部によって識別されるチャネルを含む、請求項１に記載の媒体。
【請求項１５】
前記前処理段階は、高振幅閾値より上にとどまる振幅値を有する各チャネルを識別するようプログラムされた高振幅検出部をさらに含み、前記出力データは、前記高振幅検出部によって識別されるチャネルを含む、請求項１に記載の媒体。
【請求項１６】
複数の入力チャネルの前記完全性を表す前記データに基づいて、複数の入力チャネルの少なくとも相当な部分についての変換行列の係数をコンピューター計算するための解像度計算部と、
前記変換行列の前記係数の評価に基づいて、低解像度空間領域を識別するための評価部と、をさらに含む、請求項１に記載の媒体。
【請求項１７】
前記低解像度空間領域を示すグラフィカルマップを作成することをさらに含む、請求項１６に記載の媒体。
【請求項１８】
各々の不良チャネルに内挿値を用いるように、入力チャネルデータおよび前記出力データに基づいて、膜についての信号の再構成された組を作成するようプログラムされたマッピングシステムをさらに含む、請求項１に記載の媒体。
【請求項１９】
コンピューターで実装される方法であって、
それぞれのノードに対応する、複数の入力チャネル各々についての振幅を決定する工程と、
各ノードの前記入力チャネルとその近隣ノードの前記入力チャネルとの類似度の尺度をコンピューター計算する工程と、
各ノードの前記振幅を他のノードのものと比較して、一時的な不良チャネルを決定する工程と、
前記一時的な不良チャネルの各々について、各ノードの前記入力チャネルとその近隣ノードの前記入力チャネルとの間の類似度の尺度をコンピューター計算する工程と、
前記コンピューター計算された類似度の尺度に基づいて、前記複数の入力チャネルの各々について、チャネルの完全性を識別する工程と、を含む、方法。
【請求項２０】
特定の入力チャネルについてセンサーの接続がない状態を決定し、少なくとも１つの不良チャネルを識別する工程をさらに含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
各入力チャネルの前記振幅を低振幅閾値と比較して、少なくとも１つの不良チャネルを識別する工程をさらに含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
各入力チャネルの前記振幅を高振幅閾値と比較して、少なくとも１つの不良チャネルを識別する工程をさらに含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２３】
前記一時的な不良チャネルの各々についてコンピューター計算される前記類似度の尺度は、
前記一時的な不良チャネル各々と、その近隣ノードの前記コンピューター計算される振幅値間の相関係数値をコンピューター計算する工程と、
各ノードについてコンピューター計算される前記相関係数値を閾値と比較する工程と、をさらに含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２４】
前記閾値は、第１の閾値であり、前記入力チャネル各々についてコンピューター計算される前記類似度の尺度は、
前記一時的な不良チャネル各々と、その近隣ノードの前記コンピューター計算される振幅値間の相関係数値をコンピューター計算する工程と、
各ノードについてコンピューター計算される前記相関係数値を第２の閾値と比較する工程と、をさらに含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記第１の閾値は、前記一時的な不良チャネル各々についてコンピューター計算される前記類似度の尺度が、一層厳格になるよう前記第２の閾値より大きい、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
ノード間の距離をコンピューター計算する工程をさらに含み、各ノードの前記近隣ノードは、前記コンピューター計算される距離に基づいて決定される、請求項１９に記載の方法。
【請求項２７】
ノード距離は、前記複数のノードの場所を表す幾何学形状データから決定されるノードの場所に基づいてコンピューター計算される、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記複数の入力チャネルに基づいて、再構成された信号の解像度をコンピューター計算する工程と、
前記コンピューター計算された解像度を閾値と比較して、前記識別された不良チャネルに起因する低解像度の少なくとも１つの領域を識別する工程と、をさらに含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２９】
前記低解像度の領域を表すグラフィカルマップを作成する工程をさらに含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記複数の入力チャネルに基づいて、逆方法を用いて信号の再構成された組を生成する工程をさらに含み、前記識別された不良チャネルは前記生成から外され、識別された各不良チャネルに代えて内挿されたャネル値が使用される、請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、チャネルの完全性の検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
いくつかの例では、体表面の電気活動（たとえば、ＥＣＧ信号）を、電極の配列によって検知可能である。検知された信号は、たとえば体表面マッピングまたは心電図マッピングなどの多岐にわたる用途に向けて処理可能である。これらの処理方法および他の処理方法は、体表面の電位のデータに依存することがあるため、各入力チャネルのデータの品質が、信号処理に基づく出力結果の品質に影響することがある。いくつかのタイプの信号処理では、信号処理は、入力チャネルの異常に極めて敏感である。たとえば、ラインノイズなどのかなりのノイズまたは振幅の大きな変化、あるいは、入力チャネルにおける他の変動が、不正確な結果を生むだけでなく、重要な生理学的情報を目立たなくしてしまうこともあり得る。これは、このような入力チャネルからコンピューター計算によって得られる出力を、診断にならないまたは不可解なものとしてしまうことがある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本開示は、たとえばノイズのある入力チャネルが以後の処理および解析に対して及ぼす望ましくない作用を緩和するためのチャネルの完全性の検出に関する。
【０００４】
一例では、チャネルの完全性の検出は、命令を有する非一過性のコンピューター読み取り可能な媒体として実装可能である。この命令は、各々が複数のノードのうちのいずれか１つに対応する複数の入力チャネルについての入力チャネルデータを解析し、不良または良好のうちの一方とみなされる完全性を有するチャネルを検出する前処理段階を含んでもよい。第１の空間類似度測定機能は、複数のノードの各々および一組の近隣ノードについて入力チャネルデータ間の類似度の尺度をコンピューター計算し、不良または良好のうちの一方とみなされる完全性を有する空間的に相関した組のチャネルを識別することが可能である。振幅アナライザー機能は、振幅基準を満たすチャネルのサブセットを決定することができる。第２の空間類似度測定機能は、振幅基準を満たすチャネルのサブセットに含まれる各チャネルについて、各々のノードおよび一組の近隣ノードの入力チャネルデータ間の類似度の尺度をコンピューター計算し、不良または良好のうちの一方とみなされる完全性を有する、振幅が相関する組のチャネルを識別することができる。結合部は、前処理段階で検出されるチャネル、空間的に相関する組のチャネルによって識別されるチャネル、振幅と相関する組のチャネルによって識別されるチャネルに基づいて、複数の入力チャネルの完全性を表す出力データを格納可能である。
【０００５】
もうひとつの例では、コンピューターで実装される方法は、それぞれのノードに対応する、複数の入力チャネル各々についての振幅を決定する工程を含んでもよい。類似度の尺度は、各ノードの入力チャネルとその近隣ノードの入力チャネルとの間でコンピューター計算可能である。また、この方法は、各ノードの振幅を他のノードのものと比較して、一時的な不良チャネルを決定する工程も含んでもよい。一時的な不良チャネルの各々について、各ノードの入力チャネルとその近隣ノードの入力チャネルとの間の類似度の尺度をコンピューター計算することが可能である。こうして、コンピューター計算された類似度の尺度に基づいて、チャネルの完全性を識別可能である。
【０００６】
＜関連出願へのクロスリファレンス＞
本出願は、発明の名称「Automatic Bad Channel Detection（自動不良チャネル検出）」で２０１２年５月９日にファイルされた米国仮特許出願第６１／６４４，７４６号の優先権の利益を主張するものであり、その内容全体を本明細書に援用する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】チャネル完全性検出システムの例を示す。
【図２】チャネル完全性検出システムのもうひとつの例を示す。
【図３】チャネルの完全性の検出を実現できる電気生理学的マッピングシステムの例を示す。
【図４】チャネルの完全性の検出によって識別可能な高振幅信号の例を示している、グラフィカルユーザーインターフェースの例を示す。
【図５】チャネルの完全性の検出によって識別可能な空間的に低相関の信号の例を示している、別のグラフィカルユーザーインターフェースの例を示す。
【図６】患者の体表面に分散可能な検知ノードのグラフィック表現を示す。
【図７】メッシュ構成を示している、図６に示すノードの一部の拡大図を示す。
【図８Ａ】一組のすぐ隣のノードに囲まれた中央のノードを示している、ノードメッシュ構造の表現を示す。
【図８Ｂ】中央のノードとそのすぐ隣のノードをさらに示している、図８Ａに示すメッシュ構造の一部の拡大図である。
【図９】選択されている追加の信号、チャネルの完全性の表示のみならず、検知ノードによって検出される信号に基づいて作成可能な例示的なマップを示しているグラフィカルユーザーインターフェースの例を示す。
【図１０】チャネル信号、検知ノード完全性、検知ノードによって検出される入力信号に基づいて作成可能な得られるマップの例を示しているグラフィカルユーザーインターフェースのもうひとつの例を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本開示は、複数の入力チャネルについてチャネルの完全性を決定できる装置、システムまたは方法に関する。入力チャネルは各々、患者からの電気生理学的信号などの検知された電気信号を伝送できる。それぞれのチャネルの検知された電気信号は、入力チャネルデータを提供できる。いくつかの例では、本明細書に開示の手法は、ラインノイズ、振幅の大きな変化または入力チャネルの他の変動など、異常信号に対する感受性の高い以後の信号処理に有害となり得るチャネルを検出可能である。よって、本明細書に開示されるチャネルの完全性の検出は、このようなコンピューター計算に悪影響をおよぼすと決定されたチャネルを検出し、除外することができる。いくつかの例では、検出および除外は、完全自動であってもよいし、半自動であってもよい。
【０００９】
チャネルの完全性の検出では、入力チャネルデータを前処理し、特定タイプの欠陥または無効なチャネルを識別可能である。これはたとえば、信号処理に悪影響をおよぼしかねない、接続がない検知用電極（たとえば、飽和入力チャネル）または他の振幅範囲（たとえば、低振幅および高振幅の範囲）を検出することを含み得る。また、処理を実施して、特定のノードとそのそれぞれの近隣ノードについて、信号間の空間類似度の尺度（たとえば、相関）をコンピューター計算することができる。それぞれの近隣にあるものとの空間相関が低い信号チャネルか、そうでなければ相関しない信号チャネルを、完全性の低いチャネル（たとえば、本明細書では「不良チャネル」ともいう）として識別可能であり、よって、以後の信号処理および解析から除外できる。チャネルの完全性を追加で検出するために、追加の振幅解析を行ってもよい。振幅解析を行って、特定の振幅条件を満たす孤立チャネルを識別可能であり、これに対して、追加の類似度測定を行って、チャネルの完全性が低いこともある別のサブセットのチャネルを識別可能である。前処理、空間類似度測定および振幅解析に基づいて識別された完全性の低い各チャネルを組み合わせ、不良チャネルのリストを作成することができる。たとえば完全性がより高いチャネルを含む入力チャネルデータを提供するために、識別された不良チャネルを以後の処理および信号解析から除外することが可能である。
【００１０】
一例として、以後の処理および解析は、（たとえば、逆解法による）入力チャネルデータに基づく体表面上の再構成用信号を含んでもよい。たとえば１つまたは２つ以上のグラフィカルマップを作成し、再構成されたデータを特徴付けるために、再構成されたデータに対して追加の計算を行ってもよい。このような孤立チャネルを以後の処理から除外することで、この手法では、当該以後の処理および解析の精度を改善できるだけでなく、たとえば前処理時間を短縮してシステムのワークフローを改善する。
【００１１】
さらに、チャネルのかなりの部分が「不良チャネル」として識別されるいくつかの例では、影響されたエリアが着目領域内にあるか否かをユーザーが判断できるよう、グラフィカルマップを作成して表面構造上の低解像度のエリアを識別可能である。そうすると、ユーザーは、識別された低解像度エリアを考慮して継続することを選択するか、「不良チャネル」として識別されている検知ノードに鑑みて、追加の調節をすることができる。また、グラフィカルユーザーインターフェースを提供し、ユーザーが１つまたは２つ以上の入力チャネルを選択的に解析に含めたり解析から外したりできるようにすることが可能である。これはたとえば、識別された不良チャネルの自動除外を手作業で無効にするのに使用できる。
【００１２】
図１は、複数の入力チャネルについてチャネルの完全性の指標を提供するのに利用可能な、チャネル完全性検出システム１０の例を示す。チャネル完全性システム１０は、ハードウェア、ソフトウェア（たとえば、機械読み取り可能な命令を有する非一過性の媒体）またはハードウェアとソフトウェアとの組み合わせとして実現できる。複数の入力チャネルの各々に関連する信号情報は、入力チャネルデータ１２によって提供可能である。入力チャネルデータ１２は、電気生理学情報など、検知されたアナログ信号のデジタル表現に対応してもよい。いくつかの例では、入力チャネルデータ１２は、患者の体表面に配置される検知用電極によって提供可能であり、この体表面は、内側の体表面（たとえば、侵襲）であってもよいし、外側の体表面（たとえば、非侵襲）であっても、これらの組み合わせであってもよい。
【００１３】
たとえば、入力チャネルデータ１２は、胸部など、患者の身体に分散された複数の体表面電極から（たとえばリアルタイムに、あるいは事前に）取得される信号を表してもよい。電極は、たとえば胸部全体に均等に分散されてもよい。他の例では、電極は、たとえばあらかじめ定められた着目領域に対応する電気信号を検出するよう構成される電極に対応する、選択された表面エリア（たとえば、検知ゾーン）に分散されてもよい。いくつかの例では、入力チャネルデータ１２は、たとえばラインフィルタリングおよび他の信号処理（たとえば、オフセット補正、アナログデジタル変換など）に基づいてフィルターされた入力データに対応し、選択されたノイズ成分をそれぞれのチャネルの入力信号から除外するものであってもよい。
【００１４】
チャネル完全性検出システム１０は、前処理１４を含んでもよい。これはたとえば、入力チャネルデータを解析して特定タイプの孤立チャネルを識別するようプログラムされた１つまたは２つ以上の方法または機能を含んでもよい。いくつかの例では、前処理１４は、各チャネルの解析を、その近隣チャネルを考慮することなく行うものであってもよい。本明細書で使用する場合、近隣にあるものの概念は、たとえば近隣チャネルまたは近隣ノードというとき、入力チャネルデータ１２を提供するのに用いられる入力信号を検出する検知用電極またはノードの空間的近接をいう。よって、前処理１４は、各チャネル単独の入力チャネルデータの解析に関するものであってもよい。
【００１５】
さらに別の例として、前処理１４は、たとえばチャネルおよびそのセンサーを、接続がないまたは動作していないものとして識別可能なそれぞれのチャネルでの電圧または電流の検出に基づくなど、接続がないチャネルを検出することを含んでもよい。また、前処理１４は、振幅があらかじめ定められた低電圧閾値未満のことがある低振幅信号を検出することを含んでもよい。また、前処理１４は、たとえばあらかじめ定められた範囲内または高振幅閾値を超える、高振幅信号の評価を含んでもよい。前処理に関連する範囲およびユーザー閾値の各々は、デフォルト値に対応してもよいし、たとえばユーザー入力に応答して、ユーザープログラム可能であってもよい。
【００１６】
類似度測定機能１６は、入力チャネルデータ１２に基づいて、複数のノードの各々について、そのすぐ隣にある一組のノードに対する入力信号間の類似度の尺度をコンピューター計算するようプログラム可能である。各ノードの近隣のノードは、この例ではノード距離２２として示されるノードの幾何学形状情報から決定されてもよい。たとえば、特定のノードに対する一組の近隣ノードは、その特定のノードを囲む第１の隣接する組の近隣ノードを含んでもよい。よって、類似度測定機能１６は、空間的に相関する一組のチャネルについて、チャネルの完全性を識別できる。一組のチャネルとその完全性は、良好チャネルまたは不良チャネルと対応してもよいし、そうでなければ、空間類似度測定に基づいて良好チャネルと不良チャネルを区別する識別子を提供してもよい。いくつかの例では、類似度測定機能は、いずれかのチャネルが、相関の低いチャネルまたは相関していないチャネルであるか否かを判断でき、このような判断に基づいて、一組の完全性の低いチャネルを識別できる。
【００１７】
振幅アナライザー１８は、それぞれのチャネル各々の振幅を評価できる。類似度測定機能１６同様に、振幅アナライザー１８は、前処理１４によって完全性の低いチャネルとして識別されているものを除く一組のチャネルについて実施可能である。振幅アナライザー１８は、他のノードの少なくとも相当な部分に対するチャネル振幅の比較に基づいて、より高振幅の孤立チャネルのサブセットを決定できる。たとえば、振幅アナライザー１８は、どの単一ノードまたは複数ノード（存在する場合）の振幅が、関連する全チャネルを振幅評価して導かれる統計的に有意な振幅値（たとえば、平均振幅から得られる１つまたは２つ以上の標準偏差）より大きいかを判断できる。このため、アナライザー１８によって識別される、統計的に高振幅のチャネルで得られるサブセットを、類似度測定機能２０によってさらに処理し、サブセットの各ノードとそのすぐ隣のノードの入力チャネルデータ１２間の類似度の尺度（たとえば、相関）をコンピューター計算してもよい。高振幅チャネルが他の近隣チャネルと十分に相関する場合に良好チャネルであると決定されるので、これらのチャネルは、この解析では一時的な不良チャネルとみなすことができる。類似度測定機能２０は、統計的に高振幅のどのチャネルがその近隣にあるものに対して相関が低いため不良チャネルとみなすことができるのかを識別できる。あるいはまたはこれに加えて、類似度測定機能２０は、どのチャネルが高完全性チャネルであるかを識別できる。
【００１８】
いくつかの例では、振幅アナライザー１８および類似度測定機能１６および２０は、ノード距離２２を利用して、解析対象となるノード各々の近隣ノードを決定できる。また、ノード間距離を用いて、類似度測定機能１６および２０をさらに制限してもよい。たとえば、ノード距離が、あらかじめ定められた距離（この距離は、固定値であってもユーザーがプログラム可能な値であってもよい）を超える場合、このようなノードを、それが実際に空間的近隣ノードであるとしても、近隣ノードとしての解析から外すことができる。すなわち、ノード距離２２は、振幅アナライザー１８および類似度測定機能１６および２０によって処理される各ノードについて、類似度の尺度を１つまたは２つ以上のノードの空間的に有意な一組に制限することが可能である。
【００１９】
チャネル完全性検出システム１０は、出力チャネルデータ２４を提供し、以後の解析から外すべきであるような完全性の低い一組の１つまたは２つ以上のノードを識別してもよい。出力チャネルデータ２４は、特定のチャネルに対する対応データが以後の信号処理およびデータ解析に利用されないよう、以後の処理ブロックに提供可能な入力チャネルに従ってインデックス化されたノードのリストに関して提供されてもよい。本明細書に開示するように、出力チャネルデータは、不良、良好とみなされるチャネルの完全性に関して提供されてもよいし、不良チャネルと良好チャネルの両方を識別してもよい。いくつかの例では、論理値（たとえば、０または１）を用いて、チャネルが良好であるか不良であるかを特定することができる。他の例では、良好または不良の度合いを出力チャネルデータによって特徴付けできるよう、完全性の値を計算して、各チャネルの完全性を表す値の範囲を与えることができる。理想的な状況では、不良チャネルがないであろうし、すべてのチャネルに対する入力チャネルデータ１２を、以後の処理および解析に利用できるであろう。しかしながら、実用上は、チャネル完全性検出システム１０は、結果を改善するために以後の処理および解析から除外できる完全性の低いチャネルを識別可能である。
【００２０】
図２は、チャネル完全性検出システム５０の例を示す。図２の例では、チャネル完全性検出システム５０は、１つまたは２つ以上の時間間隔にわたって、それぞれの患者について取得される体表面電気データ５２で表される体表面電気測定との関連で示されている。体表面電気データ５２は、たとえば、患者の体表面に分散する複数の検知用電極から得られる実測電気信号（たとえば、表面電位）を含んでもよい。本明細書に開示される他の例と同様に、電極の分散が実質的に患者の胸部全体をカバーするようにしてもよいし、あるいは、患者の身体のあらかじめ定められた着目領域に対応する電気情報を検出するのに十分なものとしてあらかじめ定められた電気信号を検出するよう構成されるなど、体表面のあらかじめ定められた部分に検知用電極を分散させてもよい。たとえば、心房細動を研究する目的などで、患者の心臓の一方または両方の心房の心房電気活動を監視するために、一組の電極を、患者の胴の選択された領域をカバーするようあらかじめ構成しておいてもよい。他の例では、他のあらかじめ構成された組の電極を、侵襲的な測定および非侵襲的な測定を含んでもよい用途の要件に従って利用してもよい。
【００２１】
体表面電気データ５２は、コンピューターのメモリーに格納可能である。体表面電気データは、患者の身体からデータが取得される際に検知用電極から流れてくるリアルタイムの情報を表すものであってもよいし、過去の研究で格納されたものであってもよい。電気データ５２が一時的であるという性質にもかかわらず、チャネル完全性検出システムは、その以後の処理および解析の精度を改善できる。また、図２の例については、体表面電気データのチャネル検出の文脈で説明したが、本明細書に開示されるチャネルの完全性の検出は、さまざまな他の文脈で監視されてもよい、他のタイプの電気生理学的信号（たとえば、筋電図記録、脳波記録、眼電図記録、聴覚学など）のみならず非生理学的電気信号を含む、他のタイプの電気信号にも等しく適用可能であることは、理解できよう。
【００２２】
最初のチャネルコンストレイント５４を、体表面電気データ５２に適用してもよい。チャネルコンストレイント５４は、たとえば、欠けていると判断されたチャネルを識別および除外すべく、体表面電気データに適用可能なインデックスマップを提供できる。たとえば、チャネルによって得られる情報が以後の処理および解析に関連しないように、１つまたは２つ以上の電極を、検知用ベストから物理的に取り除いてもよい。
【００２３】
体表面電気データが、逆再構成によって、検知がなされたところとは異なる解剖学的な膜にマッピングされるもうひとつの例では、検知ノードについて、ノード幾何学形状データ５６を取得してもよい。ノード幾何学形状データは、たとえば、それぞれの相関するシステムにおける（検知用電極に対応する）検知ノードの場所を識別できる。たとえば、ノード幾何学形状データ５６は、たとえば適当な画像診断技術によって取得されているイメージングデータをセグメント化することで生成可能な、各ノードの近隣にあるものや、ノードのリストなどを含んでもよい。画像診断技術の例として、超音波、コンピューター断層撮影（ＣＴ）、３Ｄ回転撮影（３ＤＲＡ）、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）、ｘ線、ポジトロン放出断層撮影（ＰＥＴ）、蛍光透視法などがあげられる。このようなイメージングは、電気データ５２の生成に用いられ、別々に（たとえば、測定の前または後に）行うことができる。あるいは、患者の電気データ１４の生成に用いられる電気活動の記録と同時にイメージングを行ってもよい。また、ノード幾何学形状データ５６は、ノード各々についての（たとえば、三次元空間での）座標を含んでもよい。距離は、この座標に基づいて（たとえば、ユークリッド距離などの距離測定基準に従って）近隣ノードに対してコンピューター計算可能である。これは、ノード幾何学形状データに格納されてもよいし、このような情報からシステム５０によってコンピューター計算されてもよい。他の例では、ノード幾何学形状データ５６は、検知ノード間の手動測定または他の手段（たとえば、デジタイザー）によって取得されてもよい。
【００２４】
このため、チャネルコンストレイント５４は、適切にセグメント化されなかったノード（たとえば、そのノードには３Ｄ空間に場所が存在しない）に対応する特定のチャネルを識別するようプログラム可能である。このように、欠けているチャネルおよび／またはセグメント化されていないチャネルにフラグを立てるか、そうでなければ体表面電気データ５２から除外することができる。そうすれば、以後の解析用に、チャネルで制限されたデータをチャネルコンストレイント機能５４によって提供できる。
【００２５】
よって、分離チャネル検出部５８は、（チャネルコンストレイント機能５４から）制限された体表面電気データについて動作して、測定値が得られている患者の身体などの基材から、いずれかのチャネル分離されているかどうかを決定できる。一例として、分離チャネル検出部５８は、たとえば電気信号の値を監視するなどして、入力チャネルの飽和を検出するよう構成可能である。複数の連続したサンプルについてチャネルの電気信号の値が閾値（たとえば、＋または−５００ｍＶ前後）を超えるか、あるいはあらかじめ定められた値（たとえば、０Ｖ）になったら、対応のチャネルを接続がないものと判断することができる。一例として、入力チャネル信号が提供される測定システム（たとえば、図３の測定システム１１０）を、体表面との接触が失われた場合に飽和し、特定のチャネルについてあらかじめ定められた値（たとえば、＋または−５００ｍＶ前後）を得るよう構成することができる。このように、分離チャネル検出部５８は、以後の処理からは除外されることになる飽和したチャネルまたは接続がないチャネルを決定できる。
【００２６】
トレンド除去フィルター６０は、（たとえば、チャネルコンストレイント５４または検出部５８によって識別されている不良チャネルを除外して）残りの体表面電気データ５２に適用可能である。トレンド除去フィルター６０は、たとえば、平均値またはリニアトレンドを各々の入力チャネルから（たとえば、ＦＦＴ処理によって）除外するよう構成可能であり、これは、ベースラインドリフトまたは他のトレンディングオフセットをそれぞれのチャネルから除外できる。このようなトレンド除去は、信号チャネルごとの振幅値の計算を含む以後の処理を容易にする。また、分離チャネル検出部の動作前ではなく、分離チャネル検出部５８によって提供されるデータにトレンド除去フィルター６０を適用することで、飽和して接続がないチャネルの検出が容易になる。
【００２７】
振幅計算部６２は、チャネルごとにトレンド除去された入力チャネルデータの全振幅をコンピューター計算するよう構成される。体表面電気データが心電図（ＥＣＧ）データに対応する例では、振幅は、トレンド除去されたＥＣＧデータでコンピューター計算可能である。コンピューター計算された振幅値は、体表面電気データ５２が各々のチャネルと関連した状態でメモリーに格納可能である。たとえば、データ５２は、データがメモリーに一緒に格納される際に用いられるチャネルインデックスに従って、振幅フィールドと一緒に追加可能である。
【００２８】
低振幅検出機能６４は、それぞれのチャネルについて計算された振幅があらかじめ定められた低振幅閾値未満であるか否かを判断するようプログラム可能である。（たとえば、チャネルコンストレイント５４および検出部５８によって）すでに不良チャネルとして識別されている各チャネルを、低振幅検出機能６４から外すことができる。たとえば特定のチャネルについての信号の全振幅が低電圧閾値未満であり、その特定のチャネルは極端に低振幅であるとみなすことができ、以後の解析から除外できる（たとえば、不良チャネルまたは完全性の低いチャネル）。低振幅閾値は、プログラム可能であってもよいし、あらかじめ定められたデフォルト値（たとえば、約１×１０−８ｍＶ）に設定可能であってもよい。
【００２９】
高振幅検出機能６６は、一般的な体表面電気信号よりも大きい（たとえば、一般的なＥＣＧ信号より大きい）振幅を有するチャネルを検出するようプログラム可能である。よって、高振幅検出機能６６は、チャネルごとに（たとえば、振幅計算部６２によって）計算された振幅を高振幅の閾値と比較するようプログラム可能である。特定のチャネルの全振幅が高振幅の閾値を超えたら、このチャネルは、電気データ５２において不良チャネルとして識別可能である。振幅の閾値は、ユーザー入力に応答してプログラム可能であってもよいし、あるいは、デフォルト値（たとえば、おおよそ１０ｍＶを上回る）に設定されてもよい。検出は、各々のチャネルに適用可能であって、その結果は、体表面電気データの一部としてメモリーに格納される。
【００３０】
また、システム５０は、体表面に分散した検知ノード間の相対距離を定量化または特徴付けるようプログラムされるノード距離アナライザー６８を含んでもよい。たとえば、近隣ノード間の距離が特定の距離を超えたら、近隣チャネル間の比較はもはや有効ではないかもしれないと判断されている。結果として、ノード距離アナライザー６８は、近隣ノード間の距離が距離の閾値を超えるか否かを判断するようプログラム可能である。距離の閾値は、デフォルト値であってもよいし、ユーザー入力に応答して所望の値にプログラム可能なものであってもよい。ノード距離アナライザー６８は、ノード幾何学形状データ５６に基づいてノードを解析可能である。上述したように、ノード幾何学形状データ５６は、イメージングデータまたは他の手段に対して行われるセグメント化プロセスによって得ることができる。
【００３１】
このため、ノード距離アナライザー６８を使用して、本明細書に開示するような空間的な比較処理を制限し、互いに規定の近接性の範囲内にあるセンサーとその近隣にあるものだけを含むようにすることが可能である。結果として、形態的な変化が、このようなノードのそれぞれの入力信号間の空間的非相関ではなく、それぞれのノード間の距離が原因であるとき、チャネルが「不良チャネル」として識別される尤度を低減可能である。
【００３２】
最大ノード距離を超える一組のノードおよび近隣ノードの識別を、空間相関計算部７０および振幅アナライザー７２への入力として提供することができる。空間相関計算部７０は、まだ除外されていない各ノードとそのすぐ隣のノードの入力信号間の相関係数を計算するようプログラム可能である。よって、空間相関計算部７０は、最大ノード距離に制限されると、特定の中央のノードおよびそのすぐ隣のノード間の相互相関から相関係数をコンピューター計算する。中央のノードとその近隣ノードの相関係数を、相関閾値（たとえば、相関カットオフ値）と組み合わせ、比較して、信号が空間的に非相関であるか無相関であるかを決定できる。たとえば、空間相関計算部７０は、係数値が得られる中央のノードとその近隣にあるもの各々の間の相互相関をコンピューター計算するよう構成可能であり、たとえばノードごとの単一の相関値を提供すべくノードごとに平均相関値をコンピューター計算することが可能である。最小平均相関ノードを、振幅アナライザー７２によって相関解析後に行われるものを含めて、以後の解析から除外できる。よって、空間相関計算部７０は、相関係数を相関閾値（たとえば、相関カットオフ値）と比較して、平均相関値を再計算する。空間相関計算部７０は、最小平均相関値が相関カットオフ値を超えるまで、このプロセスを繰り返してもよく、継続してもよい。いずれかのチャネルで比較用に近隣にあるものが１つしか残っていなかったら、これは、空間相関計算部７０によって完全性の低いチャネルではないとみなされなくてもよい。
【００３３】
振幅アナライザー７２は、全振幅がノードの統計的に有意な部分より大きいチャネルの適切なサブセットを識別するようプログラムされる。たとえば、振幅アナライザー７２は、全振幅のヒストグラム解析を行って、残りのチャネル各々の中で孤立しているもの（たとえば、まだ不良チャネルとして識別されていないチャネル）を検出してもよい。高振幅の閾値を超える、振幅アナライザーに提供される入力データセットにおけるこれらのチャネルは、空間相関計算部７４に提供可能である。高振幅の閾値は、たとえば信号の平均振幅よりも大きい変化量（たとえば、パーセンテージまたは複数の標準偏差）に基づいて、すべての信号チャネルを解析して決定できる。
【００３４】
空間相関計算部７４は、空間相関計算７０と同じ相関を行ってもよいし、異なっていてもよい。たとえば、空間相関計算部７４は、それぞれのノードとその近隣ノードの局所的な組の信号間の相互相関を行うことに基づいて、相関係数をコンピューター計算可能である。上述したように、最大ノード距離を超えるノードは、この解析には含まれない。また、低振幅のチャネルおよび高振幅のチャネルのみならず、そうでなければ制限される接続がないチャネルも、空間相関計算部７４によって行われる解析に含まれない。一例として、空間相関計算部７４は、空間相関計算部７０によって実現される解析に必要なもの（たとえば、計算部７０の相関閾値）よりも大量の相関を必要としてもよい。すなわち、空間相関計算部７４によって行われる相互相関は、空間相関計算部７０によって用いられるより厳密な相関閾値を用いてもよい。
【００３５】
チャネルアグリゲーター７６は、たとえば、チャネルコンストレイント機能５４、分離チャネル検出部５８、低振幅検出機能６４、高振幅検出機能６６、空間相関計算部７０、空間相関計算部７４を含むなど、チャネル完全性検出システム５０のアナライザーコンポーネントによって検出された不良チャネルのリストを組み合わせるよう構成可能である。そうすると、チャネルアグリゲーター７６は、このようなチャネルを以後の解析から除外するよう利用可能なチャネル完全性リストを提供可能である。他の例では、チャネル完全性リスト７８は、以後の解析がなされる良好チャネルを表す。さらにもうひとつの例では、チャネル完全性リストは、良好チャネルと不良チャネルの両方を示すことができよう。さらにもうひとつの例では、チャネル完全性リストは、チャネル完全性検出システム５０によって行われる解析に基づいて、それぞれのノードごとのチャネルの完全性を表す定量化された値を提供できよう。チャネル完全性リストにある情報の内容およびタイプとは関係なく、以後の処理および解析用に、この情報を、体表面電気データ５２と関連してメモリーに格納することができる。
【００３６】
さらに別の例として、他の入力およびチャネル完全性検出システム５０は、以下の表に示される変数を含んでもよい。本明細書に開示するように、これらの変数のいくつかは、デフォルト値に設定されてもよいし、ユーザーがプログラム可能であってもよい。完全性検出システム５０からの出力は、不良の（および／または良好な）チャネルリストを表す変数を含んでもよい。飽和されたまたは接続がないチャネルのリストも提供できる。
【表１】
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【００３７】
図３は、患者１０８から検知される電気活動を取得し、検知された電気活動を解析するのに利用できるシステム１００の例を示す。いくつかの例では、検知された電気活動を使用して、たとえば患者の身体の領域について検知された電気活動に基づいて、１つまたは２つ以上のグラフィック表現（たとえば、電気解剖学的活動のグラフィカルマップ）を作成できる。システム１００は、本明細書に開示するようなチャネル完全性検出１０４を用いる解析システム１０２を含んでもよい。
【００３８】
解析システム１０２は、ラップトップコンピューター、デスクトップコンピューター、サーバー、タブレットコンピューター、ワークステーションなどのコンピューターを含むものとして実現可能である。解析システム１０２は、データおよび機械読み取り可能な命令を格納するためのメモリー１０６を含んでもよい。メモリー１０６は、たとえば、揮発性メモリー（たとえば、ランダムアクセスメモリー）、不揮発性メモリー（たとえば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリーなど）あるいはこれらの組み合わせなどの非一過性のコンピューター記憶媒体として実現可能である。
【００３９】
また、解析システム１０２は、メモリー１０６にアクセスし、メモリーに格納された機械読み取り可能な命令を実行するための処理装置１０８を含んでもよい。処理装置１０８は、たとえば、１つまたは２つ以上のプロセッサーコアとして実現できよう。本例では、解析システム１０２の構成要素を同一のシステム上で実現するものとして示してあるが、他の例では、異なる構成要素を異なるシステムに分散させて、たとえばネットワーク経由で通信することもできよう。
【００４０】
システム１００は、患者１１２の電気生理学情報を取得するための測定システム１１０を含んでもよい。図３の例では、センサーアレイ１１４は、患者の電気活動を記録するのに利用可能な１つまたは２つ以上の電極を含む。一例として、センサーアレイ１１４は、（たとえば、ＥＣＭ手順の一部として）患者の心臓に関連した電気活動を測定するために患者の胸部とそのまわりに分散した体表面電極の配置に対応してもよい。いくつかの例では、アレイ１１４に約２００またはそれより多いセンサー（たとえば、約２５２のセンサー）があってもよく、各々のセンサーが、それぞれのチャネルを画定するノードに対応している。使用可能な非侵襲センサーアレイの一例が、２００９年１１月１０日にファイルされ、本明細書に援用される国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００９／０６３８０３号に図示および説明されている。この非侵襲センサーアレイは、１つまたは２つ以上の検知ゾーンを含んでもよいセンサー全体の一例に対応する。もうひとつの例として、センサーアレイ１０８は、たとえば２０１２年１０月１２日にファイルされ、本明細書に援用される国際特許出願第２０１２／０５９９５７号に開示されるような、単一の検知ゾーンまたは複数の離散的な検知ゾーンに対応する特定用途向けの電極配置を含んでもよい。あるいはまたはこれに加えて、センサーアレイ１１４は、患者の身体に挿入可能な侵襲センサーを含んでもよい。
【００４１】
測定システム１１０は、検知された電気信号を対応のセンサーアレイ１０８から受信する。測定システム１１０は、センサーアレイ１１４のセンサーによって検出される複数の入力チャネル各々の電気活動を示す対応の電気測定データ１１８を提供するための適切な制御および信号処理回路（たとえば、フィルターおよび安全回路）を含んでもよい。
【００４２】
測定データ１１８は、アナログ情報またはデジタル情報として、メモリー１０６に格納可能である。それぞれの測定データ１１８をインデックス化するのに適切なタイムスタンプおよびチャネル識別子を利用して、その評価と解析を容易にしてもよい。一例として、センサーアレイ１１４のセンサー各々が、体表面での電気活動を同時に検知して、ユーザーが選択した１つまたは２つ以上の時間間隔で対応の測定データ１１８を提供できる。
【００４３】
解析システム１０２は、電気測定データ１１８を処理し、１つまたは２つ以上の出力を生成するよう構成されている。出力は、メモリー１０６に格納可能であり、ディスプレイ１２０または他のタイプの出力装置に提供可能である。本明細書で開示されるように、提示される出力および情報のタイプは、たとえば、ユーザーの用途ごとの要件に応じて変わってもよい。
【００４４】
上述したように、解析システム１０２は、チャネル完全性検出方法１０４を用いて、解析システムによって行われる処理および解析の精度を改善するようプログラムされる。チャネル完全性検出１０４は、たとえば、チャネル完全性検出機能と本明細書に開示の方法（たとえば、図１および図２ならびに対応の説明を参照のこと）との任意の組み合わせを行うよう実現可能である。よって、チャネル完全性検出１０４は、測定データ１１８に対する信号処理に基づいて、どの入力チャネルが不良である（または良好である）かを示す表示をコンピューター計算することができる。検出方法１０４によって提供される、得られるチャネル完全性データは、たとえば測定データ１１８との関連で、メモリー１０６に格納可能である。このように、以後の処理および解析用に、不良チャネルを自動的または選択的に除外することができる。
【００４５】
いくつかの例では、チャネル完全性検出１０４は、実行可能な命令としてメモリー１０６に格納されたグラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）１２２とインターフェースできる。よって、ＧＵＩ１２２は、チャネル完全性検出１０４によって利用される閾値および関連のパラメーターをユーザー入力１２４に応答して設定可能なように、インタラクティブなユーザーインターフェースを提供できる。ＧＵＩ１２２は、ディスプレイ１２０上にインタラクティブなグラフィックとしてレンダリング可能なデータを提供できる。たとえば、ＧＵＩ１２２は、良好なチャネルと不良チャネルとを区別するインタラクティブなグラフィック表現（たとえば、グラフィカルにまたは他の形で不良チャネルと良好チャネルとを区別するセンサーアレイ１１４のグラフィック表現）を作成できる。
【００４６】
図３の例では、ＧＵＩは、チャネル完全性検出１０４によって実現されるチャネル完全性パラメーター（たとえば、閾値および制約）をプログラムするよう利用可能なパラメーター選択部１２６を含む。いくつかの例では、本明細書に開示するようなユーザー入力に応答して修正されないかぎり、デフォルト値を利用できる。
【００４７】
また、ＧＵＩ１２２は、ユーザー入力に応答してチャネルを選択および選択解除するようプログラムされるチャネル選択部１２８を含んでもよい。チャネル選択部１２８は、選択されたチャネルを手作業で含めたり外したりするのに用いることができる。たとえば、ＧＵＩ１２２は、（たとえば、グラフィックおよび／またはテキストの表示によって）ディスプレイ１２０上に、どのチャネルが除外対象の欠けているチャネルであるか、除外対象であるがＧＵＩを用いて編集可能な、提案される組のチャネル、完全性が高い（たとえば、良好な）チャネルであるとみなされ、同じくＧＵＩを用いて編集可能な一組のチャネルを示してもよい。よって、ユーザーは、ＧＵＩ１２２のチャネル選択部１２８を使用して、除外として識別された不良チャネルを含めたり、含めるとして識別された良好チャネルを外したりすることができる。
【００４８】
さらに別の例として、解析システム１０２は、測定データ１１８に基づいて、すなわち、十分な完全性を持つと判断されたチャネル（すなわち、不良チャネルを除外）の測定データに基づいて、電気解剖学的マップを作成するようプログラムされたマッピングシステム１３０を含んでもよい。マッピングシステム１３０は、測定データ１１８に基づいて、グラフィック（たとえば、電気的マップまたは電気解剖学的マップ）を表すマップデータを作成するようプログラムされたマップ作成部１３２を含んでもよい。マップ作成部１３２は、マップデータを作成して、このようなマップを、解剖学的構造（たとえば、心臓）のグラフィック表現に空間的に重ねられたディスプレイ１２０によって可視化することができる。
【００４９】
いくつかの例では、マッピングシステム１３０は、測定データ１１８と幾何学形状データ１３６とを逆計算によって組み合わせることで、心臓の電気活動を再構成するようプログラムされた再構成コンポーネント１３４を含む。逆計算では、変換行列を利用し、患者の身体上のセンサーアレイ１１４によって検知される電気活動を、心外膜表面、心内膜表面または他の膜などの解剖学的な膜で再構成する。再構成コンポーネント１３４によって実現可能な逆アルゴリズムの例が、米国特許第７，９８３，７４３号および同第６，７７２，００４号に開示されている。
【００５０】
再構成コンポーネント１３４は、たとえば、伝送行列（transfer matrix）の係数をコンピューター計算し、電気測定データ１１８によって表される体表面の電気活動に基づいて、心臓の膜での心臓の電気活動を決定する。膜への再構成は、それぞれの入力チャネルにおけるイングレスおよび他のノイズに敏感な場合があるので、チャネル完全性検出１０４は、プロセスに悪影響をおよぼす可能性の高いチャネルのデータを除外するのを助ける。また、再構成コンポーネント１３４は、識別された不良チャネルに対してコンピューター計算される、内挿された測定データを利用してもよい。このような特定のチャネルの内挿は、たとえばその近隣ノードから決定される信号値に基づいて計算できる。このような内挿が、グラフィカルな電気解剖学的マップに提供される解像度に対しておよぼす可能性のある作用は、本明細書に開示するように、不良チャネルの品質および空間分布によって変わることがある。
【００５１】
マップ作成部１３２は、逆方法でコンピューター計算される再構成された電気データを利用して、電気活動の対応するマップを作成してもよい。このマップは、たとえば再構成された心電図のマップ（たとえば、電位マップ）に対応して、患者の心臓の電気活動をディスプレイ１２０上に表すことができる。あるいはまたはこれに加えて、解析システム１０２は、興奮到達マップ、再分極マップ、伝播マップまたは測定データからコンピューター計算可能な他の電気的な特徴など、再構成された心電図から、他の電気的な特徴をコンピューター計算することができる。マップのタイプは、ユーザー入力１２４に応答して、ＧＵＩ１２２を介して設定可能である。
【００５２】
さらに別の例で、患者の幾何学形状データ１３６は、ほとんどどのような画像診断技術（たとえば、ｘ線、コンピューター断層撮影、磁気共鳴イメージング、超音波など）を用いても取得でき、それに基づいて、本明細書に記載するような対応の表現を構成できる。このようなイメージングは、測定データ１１８の生成に用いられる電気活動の記録と同時に行ってもよいし、イメージングを別で行ってもよい。もうひとつの例として、幾何学形状データ１３６は、患者の臓器の画像データをもとに構成された胴の数学モデルに対応してもよい。一般的なモデルを利用して、幾何学形状データ１３６を提供することもできる。一般的なモデルはさらに、たとえば、サイズ画像データ、健康状態などを含む患者の特徴に基づいて、特定の患者に合わせてカスタマイズした（たとえば変形した）ものであってもよい。たとえばイメージングデータのセグメント化を行うことで、センサーアレイ１０８での電極の位置を含む、適当な解剖学的指標などの指標を幾何学形状データ１１６で表現してもよい。このような指標の特定は、（たとえば、画像編集ソフトウェアを使って人間が）手作業で行ってもよいし、（たとえば、画像処理技術によって）自動的に行ってもよい。
【００５３】
解析システム１０２は、識別された不良チャネルに基づいてマッピングシステム１３０によって行われる解析の解像度に対する影響を決定するために、解像度解析機能１３８を含んでもよい。一例として、解像度解析機能１３８は、（たとえば、再構成コンポーネントによって）指定の表面上に再構成されるデータの解像度をコンピューター計算するようプログラムされた解像度計算部１４０を含んでもよい。上述したように、この表面は、表面の膜を含んでもよい。たとえば、幾何学形状データ１３６によって表されるような、電気データが再構成される、解剖学的表面、モデルの表面、モデルの表面と解剖学的構造との組み合わせを含んでもよい。いくつかの例では、表面は、患者の心臓の心外膜の表面または心内膜の表面を含んでもよく、さらに、表面全体または選択された着目領域を含んでもよい。
【００５４】
解像度評価部１４２は、たとえばコンピューター計算された解像度を閾値と比較することで、表面全体でコンピューター計算された解像度を解析できる。この閾値は、識別された不良チャネルによって悪影響がおよぶであろう低解像度のエリアを決定するのに利用されてもよい。低解像度のエリアは、たとえば、マップ作成部１３２に提供されてもよく、ひいては、ユーザーに対してディスプレイ１２０上でグラフィカルに提示可能なグラフィカルマップを作成するのに利用されてもよい。ユーザーはさらに、継続するか、チャネルの完全性を改善すべくセンサーアレイ１１４に対して他の調節をするかを選択する機会を提供されてもよい。他の例では、ユーザーは、再構成されたデータの特定エリアが、低解像度のエリアを占める場合があり、よって、関連の不正確さを含み得ることを理解した上で、解析を進めることを選択できる。しかしながら、所望の着目領域が低解像度のエリアの外にあれば、このような不正確さが重要ではないこともある。
【００５５】
図４は、センサーアレイが検知ノードを図示するグラフィック表示を含む第１の表示部分２０２を含むＧＵＩ２００の例を示す。ＧＵＩ２００のもうひとつの部分は、一組の電気信号２０６を表す表示部分２０４を含む。ＧＵＩ２００は、たとえば図３のＧＵＩ１２２に対応してもよい。図４に示される電気信号２０６は、一組のチャネルのチャネル２９、５４、５５および５９として識別される選択された組のチャネル２０８についての信号を含む。チャネル５４の全振幅は、約１３ｍＶである。第３のチャネル５５の全振幅は、約３０ｍＶである。第１のチャネルは、おおよその全振幅が約３０ｍＶである。チャネル５４、５５および５９は各々、本明細書に開示するようなチャネル完全性検出方法の高振幅検出機能によって検出されるであろう高振幅チャネルの例である。
【００５６】
図５は、図４のＧＵＩ２００が、２１２で示される別の選択された組のチャネル４３、４４、４５、４８、４９に対する信号２１０を表示している例を示す。本明細書に開示の空間測定機能に基づいて、チャネル４３、４４、４５、４８、４９の各々が同様の形態を呈しており、よって、空間的に十分に相関しているであろうと判断できる。しかしながら、チャネル４４の信号は、そのそれぞれの近隣チャネルとは類似しない形態を有し、よって、チャネル完全性検出方法によって完全性の低いまたは不良チャネルとしてコンピューター計算可能である。
【００５７】
一例として、体表面の電気生理学的チャネルは、各々の検知ノードおよびその対応する周囲のノード間に形成される接続によって空間的に関連している。図６および図７の例に示されるように、ノード間の空間的関係は、三角形のメッシュで表現可能である。
【００５８】
さらに別の例として、電極のセンサーアレイが患者の身体に配置されている間の患者に対するセグメント化された画像セットの幾何学形状データ（たとえば、図２のデータ５６および図３のデータ１３６）は、各ノードの空間的な場所（たとえば、ｘ、ｙ、ｚ座標位置）を表すデータを提供できる。また、幾何学形状データは、ノードごとに対応する三角形のメッシュ接続（たとえば、各メッシュの三角形を形成するためのノード番号のトリプレット）を提供できる。たとえば、図７では、ノード２２０、２２２、２２４（ハイライト表示）は、対応の三角測量のトリプレットによって接続された。体表面での三角形の接続は、本明細書に開示するようなたとえば逆問題の計算など、以後の処理用の体表面情報を提供するのに使用可能な三角形のメッシュを形成する。
【００５９】
よって、胴にある各ノード点は、三角形のメッシュによって１つまたは２つ以上の近隣ノード点に接続される。これらの周囲のノードは、ノードの「近隣にあるもの」とみなされる。例示的な中心ノード２３０とそのすぐ隣のノード２３２、２３４、２３６、２３８、２４０を、図８Ａおよび図８Ｂに示す。（たとえば、図１の類似度測定１６、振幅アナライザー１８、類似度測定２０による）比較計算の一例において、中心ノード（たとえば、着目ノード）２３０は、その隣接した近隣ノードのみと比較される。近隣ノードを計算することに加えて、各ノードおよびその特定の近隣にあるものの間のノード距離も（たとえば、図１のノード距離機能２２または図２のノード距離アナライザー６８によって）計算される。本明細書に開示するように、ノード距離は、距離に基づいて良くないノード比較を区別するのに使用できる。この例は、近隣ノード２３２、２３４、２３６、２３８、２４０のすぐ隣接する組だけを近隣にあるもの（たとえば、ノードの付近を形成する）として含んでいるが、他の例では他の近似度を利用してもよい。また、各中心ノードとその近隣ノードとの間の距離を利用して、近隣ノード間の各相関に適用される重みを提供してもよい。結果として、距離の作用として変化する一層正確な相関を、近隣チャネル間の相関に利用できる。
【００６０】
図９および図１０は、たとえば図３のＧＵＩ１２２に対応してもよい、ＧＵＩ３００の例を示す。図９の例では、ＧＵＩ３００は、複数の表示エリアを含み、そのうち少なくともいくつかまたはすべてが、ユーザー入力に応答して機能または方法を起動できるインタラクティブなＧＵＩ要素を含んでもよい。たとえば、インタラクティブな電極表示エリア３０２は、たとえば本明細書に開示するように患者の身体に分散された電極に対応していてもよい、検知ノード（たとえば、センサーアレイの電極）のグラフィック表現を含む。「良好な」チャネル、不良チャネル、不良であるが編集可能なチャネル、欠けているチャネルなどであってもよい異なるレベルのチャネルの完全性をユーザーに通知するためのスケールが提供される。たとえば、このスケールは、図９に示すように、異なる色、グラフィック指標、文字またはこれらの任意の組み合わせを利用して、このようなチャネル各々について決定されているチャネルの完全性を区別してもよい。この例では、ノードの１つである３０４が選択され、その対応する信号が表示エリア３０６に提示されている。１つまたは２つ以上のノードから、いくつを選択してその信号を表示エリア３０６に提供してもよい。近隣する表示エリア３０８は、チャネルの完全性の検出によって除外されていない電極または除外されている（たとえば、編集可能なチャネル）がユーザーによって再度アクティブにされた電極の各々についての波形を含む。
【００６１】
同じく図９に示されるのは、グラフィカルマップ３１０である。この例では、グラフィカルマップ３１０は、３１２で示される、１つまたは２つ以上の低解像度のエリアの（たとえば、カラーコードによる）グラフィック表現を含む。低解像度のエリアは、たとえば、検知された信号の表面（たとえば、心臓の表面）への再構成と関連する解像度解析方法（たとえば、図３の解像度解析方法１３８）によって決定できる。このように、グラフィカルマップ３１０は、識別された不良チャネルが逆計算の全体としての解像度に対して持つことになる影響を表示できる。この例では、低解像度のエリアは、電極アレイの各パネルの下端付近に３１４でハイライトしたいくつかの不良チャネルの結果である。よって、ユーザーには、プロセスをキャンセルして検知用電極を調節する機会があるか、あるいは、ユーザーは、（たとえば、ＧＵＩ要素３１６）によってプロセスを継続することを選択できる。
【００６２】
また、ＧＵＩ３００は、ユーザー入力に応答して、（たとえば、図３のマップ作成部１３２によって）どのタイプのマップを作成し、マップ３１０に提示することになるかを選択するのに利用可能なＧＵＩ要素３１８も含む。作成できるマップの例として、電位マップ、興奮到達マップ、電圧マップ、スルーレートマップ、伝播マップがあげられる。他のマップを作成することも可能であろう。
【００６３】
図１０は、ＧＵＩ３００のもうひとつの例を示す。同図において、図９で使用したものと同一の参照符合は、同一の構成要素を示す。図１０の例では、ユーザー入力に応答して、特定のノード３２０が選択されている。対応する波形が表示エリア３０６に提示されている。良好な電極各々の再構成後に得られるマッピングされた電極は、表示エリア３０８に示される。また、この例で選択されたノードは、（たとえば、図３のチャネル完全性検出方法１０４によって）良好チャネルであると決定されているため、その再構成波形は、３２２で示すように、表示エリア３０８内の他の再構成波形から（たとえば、グラフィカルに区別して）ハイライトされる。図９と同様に、マップ３１０は、（たとえば、図３のチャネル完全性検出方法１０４によって）不良チャネルであると決定されているチャネルの影響に起因する低解像度のエリア３１２を含む。
【００６４】
上記に鑑みて、自動不良チャネル検出方法は、精度およびユーザーの経験を改善するよう開示されている。よって、本明細書に開示の手法は、ユーザーの相互作用の価値を高め、拍動ごとの解析の容易さを増す。この不良チャネル検出方法およびシステムは、高振幅で空間的に低相関の信号チャネルを識別し、排除するよう実装可能である。残りのチャネルは、電位ベースの逆心電図記録アルゴリズムを用いて表面の膜（たとえば、心外膜または心内膜の心電図）上に電気活動を再構成するのに利用できる。
【００６５】
当業者であれば自明であろうように、本発明の一部を、方法、データ処理システムまたはコンピュータープログラム製品として実施してもよい。したがって、本発明のこのような一部は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態あるいは、ソフトウェアとハードウェアとを組み合わせた実施形態の形をとってもよい。さらに、本発明の一部が、コンピューター読み取り可能なプログラムコードを有するコンピューター使用可能な記憶媒体上のコンピュータープログラム製品であってもよい。好適なコンピューター読み取り可能な媒体であれば、どのようなものを利用してもよく、一例として、静的記憶装置および動的記憶装置、ハードディスク、光学記憶装置および磁気記憶装置があげられるが、これらに限定されるものではない。
【００６６】
本発明の特定の実施形態が、方法、システムおよびコンピュータープログラム製品のフローチャート図を参照して本明細書に記載される。図示のブロックならびに、図示のブロックの組み合わせを、コンピューターで実行可能な命令によって実装してもよいことは、理解できよう。これらのコンピューターで実行可能な命令を、汎用コンピューター、専用コンピューターあるいは、マシンを製造するための他のプログラム可能なデータ処理装置（または装置と回路の組み合わせ）の１つまたは２つ以上のプロセッサーに対して、プロセッサーによって実行する命令が１つまたは複数のブロックに示される機能を実装するように供給してもよい。
【００６７】
これらのコンピューターで実行可能な命令は、コンピューターまたは他のプログラム可能なデータ処理装置を、コンピューター読み取り可能なメモリーに格納された命令が、フローチャートの１つまたは複数のブロックに示される機能を実装する命令を含む製品につながるように、特定の方法で機能させることのできるコンピューター読み取り可能なメモリーに格納されてもよい。また、コンピュータープログラムの命令を、コンピューターまたは他のプログラム可能なデータ処理装置にロードして、このコンピューターまたは他のプログラム可能な装置上で一連の動作ステップを実施させ、コンピューターまたは他のプログラム可能な装置上で実行する命令によって、フローチャートの１つまたは複数のブロックに示される機能を実装するためのステップが得られるように、コンピューターで実装されるプロセスを生成してもよい。
【００６８】
以上説明してきたものは、例である。もちろん、構成要素または方法論の考えられるすべての組み合わせを説明するのは不可能であるが、多くの他の組み合わせおよび入れ替えが可能であることは、当業者であれば認識するであろう。したがって、この開示は、添付の特許請求の範囲を含めて本出願の範囲に入るこのような変更、修正および改変をすべて包含することを意図している。
【００６９】
本明細書で使用する場合、「含む（includes）」という表現は、含むがこれに限定されるものではないことを意味し、「含んでいる（including）」という表現は、含んでいるがこれに限定されるものではないことを意味する。「基づく（based on）」という表現は、少なくとも部分的に基づくことを意味する。また、開示内容または特許請求の範囲で「不定冠詞ａ」、「不定冠詞ａｎ」、「第１の」または「もうひとつの」要素あるいはこれと同等のものが用いられる場合、これは、このような要素が１つまたは２つ以上含まれると解釈されるべきであり、このような要素が２つまたはそれ以上であることを求めるものでもなければ、排除するものでもない。
【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８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【手続補正書】
【提出日】平成27年1月29日(2015.1.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピューターで実装される方法であって、
それぞれのノードに対応する、複数の入力チャネル各々についての振幅を決定する工程と、
各ノードの前記入力チャネルとその近隣ノードの前記入力チャネルとの類似度の尺度をコンピューター計算する工程と、
各ノードの前記振幅を他のノードのものと比較して、一時的な不良チャネルを決定する工程と、
前記一時的な不良チャネルの各々について、各ノードの前記入力チャネルとその近隣ノードの前記入力チャネルとの間の類似度の尺度をコンピューター計算する工程と、
前記コンピューター計算された類似度の尺度に基づいて、前記複数の入力チャネルの各々について、チャネルの完全性を識別する工程と、を含む、方法。
【請求項２】
少なくとも１つの不良チャネルを識別するために、特定の入力チャネルについてセンサーの接続がない状態を決定する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
少なくとも１つの不良チャネルを識別するために、各入力チャネルの前記振幅を低振幅閾値と比較する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも１つの不良チャネルを識別するために、各入力チャネルの前記振幅を高振幅閾値と比較する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記一時的な不良チャネルの各々について前記類似度の尺度をコンピューター計算する工程は、
前記一時的な不良チャネル各々と、その近隣ノードの前記コンピューター計算された振幅値間の相関係数値をコンピューター計算する工程と、
各ノードについてコンピューター計算された前記相関係数値を閾値と比較する工程と、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記閾値は第１の閾値であって、
前記入力チャネル各々について前記類似度の尺度をコンピューター計算する工程は、
前記一時的な不良チャネル各々とその近隣ノードの前記コンピューター計算された振幅値間の相関係数値をコンピューター計算する工程と、
各ノードについてコンピューター計算された前記相関係数値を第２の閾値と比較する工程と、をさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記一時的な不良チャネル各々についてコンピューター計算された前記類似度の尺度が、一層厳格になるように、前記第１の閾値は前記第２の閾値より大きい、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
ノード間の距離をコンピューター計算する工程をさらに含み、各ノードの前記近隣ノードは、前記コンピューター計算された距離に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
ノード距離は、複数のノードの場所を表す幾何学形状データから決定される前記ノードの場所に基づいてコンピューター計算される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数の入力チャネルに基づいて、再構成された信号の解像度をコンピューター計算する工程と、
前記識別された不良チャネルに起因する低解像度の少なくとも１つの領域を識別するために、前記コンピューター計算された解像度を閾値と比較する工程と、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記低解像度の領域を表すグラフィカルマップを作成する工程をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数の入力チャネルに基づいて、逆方法を用いて再構成された組の信号を生成する工程をさらに含む方法であって、
前記識別された不良チャネルは前記生成から除外され、識別された各不良チャネルに代えて内挿されたチャネル値が使用される、請求項１に記載の方法。
【国際調査報告】
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