(57)【要約】  解剖学的構造をマッピングするシステム及び方法は、生理的活性の活性化シグナルを、解剖学的構造内に又はそれに近接して配設された複数のマッピング電極によって感知することを含む。感知された活性化シグナル間のパターンは、識別されたパターンの各固有のペア間で生成された類似度に基づいて識別され、パターンは、類似度の対応するペア間の相関関係に基づいて、グループに分類される。特性表現は、類似度の各グループに対して決定され、特性表現の要約プロットとして表示される。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
解剖学的構造をマッピングする方法であって、
生理的活性の活性化シグナルを、前記解剖学的構造内に又は前記解剖学的構造に近接して配設された複数のマッピング電極によって感知することであって、前記複数のマッピング電極のそれぞれは、電極位置を有する、感知することと、
活性化伝搬を表す、前記感知された活性化シグナル間のパターンを識別することと、
識別されたパターンの各固有のペア間の類似度を生成することと、
前記類似度に基づいて、前記パターンをグループに分類することと、を含む、方法。
【請求項２】
各グループに対する特性表現を決定することと、
各グループに対する前記特性表現に基づいて要約プロットを表示することとを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特性表現は、平均、分散、共分散、標準偏差、メジアン、及び優勢度のうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記パターンを識別することは、各感知された活性化シグナルに対するパターンマップを生成することを更に含み、各パターンマップは、活性化シグナルの伝搬の方向及び大きさを表すベクトル場マップ、電圧伝搬の方向及び大きさを表す電圧伝搬マップ、位相伝搬の方向及び大きさを表す位相伝搬マップ、並びに活性電位の持続時間を表す活性電位持続時間マップのうちの少なくとも１つを有する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記グループに分類されたパターンは、前記グループのそれぞれに対する少なくとも１つのパターンテンプレートと比較される、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記パターンを識別することは、
類似パターンのいずれのグループにも分類できない分類不可能なパターンを識別することと、
前記分類不可能なパターンに基づいて乱数度を決定することと、を含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記類似度を生成することは、前記パターンを含む類似性マトリックスを生成することを更に含み、前記類似性マトリックスの各エントリは、対応するパターンの相関関係に基づいて生成された、識別されたパターンの各固有のペアに対する前記類似度を表す、請求上１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記パターンを分類することは、
パターンの各固有のペアに対する相関係数を決定することと、
特定の相関係数を有する各グループ間のパターンのパーセンテージに基づいて、前記パターンを別個のグループに分類することとを更に含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
心臓組織をマッピングする方法であって、
心臓活性の活性化シグナルを、前記心臓組織内に又は前記心臓組織に近接して配設された複数のマッピング電極によって感知することであって、前記複数のマッピング電極のそれぞれは、電極位置を有する、感知することと、
前記感知された活性化シグナル間のパターンを識別することと、
識別されたパターンの各固有のペア間の類似度を生成することと、
前記パターンを類似度に基づいてグループに分類することと、
前記グループの各グループに対する特性表現を決定することと、
１つ又は２つ以上の特性表現の要約プロットを表示することと、を含む、方法。
【請求項１０】
前記特性表現は、前記パターンの平均、分散、共分散、標準偏差、メジアン、及び優勢度のうちの少なくとも１つを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
各活性化シグナルに対する複数のパターンマップを生成することを更に含み、各パターンマップは、活性化シグナルの伝搬の方向及び大きさを表すベクトル場マップ、電圧伝搬の方向及び大きさを表す電圧伝搬マップ、位相伝搬の方向及び大きさを表す位相伝搬マップ、並びに活性電位の持続時間を表す活性電位持続時間マップのうちの少なくとも１つを有する、請求項９又は１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数のパターンマップを生成することは、
類似パターンのいずれのグループにも分類できない分類不可能なパターンを識別することと、
前記分類不可能なパターンに基づいて乱数度を決定することとを更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記類似度を生成することは、前記パターンを含む類似性マトリックスを生成することを更に含み、前記類似性マトリックスの各エントリは、対応するパターンの相関関係に基づいて生成された識別されたパターンの各固有のペアに対する前記類似度を表す、請求項９〜１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記パターンを分類することは、
パターンの各固有のペアに対する相関係数を決定することと、
特定の相関係数を有する各グループ間のパターンのパーセンテージに基づいて、前記パターンを別個のグループに分類することとを更に含む、請求項９〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
解剖学的マッピングシステムであって、
解剖学的構造内に又は剖学的構造に近接して配設され、生理的活性の活性化シグナルを検知するように構成された、複数のマッピング電極であって、前記複数のマッピング電極のそれぞれは、電極位置を有する、複数のマッピング電極と、
前記複数のマッピング電極に関連付けられた処理システムであって、前記処理システムが、前記検知された活性化シグナルを記録し、前記複数のマッピング電極の１つを各記録された活性化シグナルに関連付けるように構成され、前記処理システムは、各電極位置における優位周波数を決定し、第１電極位置における前記優位周波数と、隣り合う電極位置における前記優位周波数との間の差に基づいて、各電極位置における波面ベクトルを決定するように更に構成される、処理システムと、を含む、解剖学的マッピングシステム。
【請求項１６】
前記処理システムは、１つ又は２つ以上の類似度の特性表現を決定し、かつ前記特性表現の要約プロットを表示するように更に構成される、請求項１５に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項１７】
前記処理システムは、複数のパターンマップを生成するように更に構成され、前記複数のパターンマップを生成するために、前記処理システムは、各感知された活性化シグナルに対するパターンマップを生成するように更に構成され、各パターンマップは、各電極位置における波面ベクトルを含む少なくとも１つのベクトル場マップを有する、請求項１５又は１６に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項１８】
前記複数のパターンマップを生成することが、類似パターンのいずれのグループにも分類できない分類不可能なパターンマップを識別することと、前記分類不可能なパターンマップに基づいて乱数度を決定することとを更に含む、請求項１７に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項１９】
前記処理システムは、前記対応するパターンの相関関係に基づいて生成された、識別されたパターンの各固有のペアに基づいて類似度を生成するように更に構成される、請求項１５〜１８のいずれか一項に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項２０】
前記類似度は、パターンマップの各固有のペア間の相関係数である、請求項１９に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項２１】
特定の類似度を有する各グループ内のパターンのパーセンテージに基づいて、パターンを別個のグループに分類することを更に含む、請求項１５〜２０のいずれか一項に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項２２】
解剖学的構造をマッピングする方法であって、
生理的活性の活性化シグナルを、前記解剖学的構造内に又は前記解剖学的構造に近接して配設された複数のマッピング電極によって感知することと、
前記感知された活性化シグナル内の生理的活性の各インスタンスに対する基準位置と、対応するセグメント化ブロックとを決定することと、
セグメント化ブロックをグループに反復的に分類し、同時に前記セグメント化ブロックに使用される前記基準位置をリファインすることと、を含む、方法。
【請求項２３】
各グループに対する特性表現を決定することと、
前記特性表現の要約プロットを表示することとを更に含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記セグメント化ブロックをグループに反復的に分類することは、反復的に、
第１及び第２クラスタを初期化することであって、前記第１クラスタは、セグメント化ブロックを含み、前記第２クラスタは、空である、初期化することと、
前記第１及び前記第２クラスタ内の前記セグメント化ブロックの特性表現を決定することと、
前記第２クラスタに、各基準セグメントと前記特性表現との間の類似度閾値を満たさない、前記第１クラスタからのセグメント化ブロックを追加することと、
残りのセグメント化ブロックに基づいて、前記特性表現をアップデートすることと、
前記第１クラスタに、各セグメント化ブロックと前記アップデートされた特性表現との間のアップデートされた類似度閾値を満たす、前記第１クラスタからの前記セグメント化ブロックを追加することとを、更に含む、請求項２２又は２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記第２のクラスタが前記第１のクラスタからのセグメント化ブロックを追加されることができなくなるまで、及び前記第１クラスタが前記第２クラスタからのセグメント化ブロックを追加されることができなくなるまで、前記第１及び前記第２クラスタに追加し、前記特性表現をアップデートするステップを繰り返すことと、
前記第１クラスタを新しい最適化クラスタとしてラベル付けすることであって、前記最適化クラスタ内の前記セグメント化ブロックは、生理的活性の各対応するインスタンスに対する最適なセグメント化ブロックとして識別される、ラベル付けすることとを更に含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
新しい第１クラスタを初期化することであって、前記新しい第１クラスタは、前記第２クラスタからの残りのセグメント化ブロックを含む、新しい第１クラスタを初期化することと、
新しい第２クラスタを初期化することであって、前記新しい第２クラスタは空である、新しい第２クラスタを初期化することと、
前記クラスタに追加し、前記特性表現をアップデートし、新しい最適化クラスタをラベル付けし、最適化クラスタがラベル付けされることができなくなるまで、新しいクラスタを初期化するステップを繰り返すこととを更に含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
前記最適なセグメント化ブロックは、感知された活性化シグナルに対する活性化時刻の決定に関係なく、識別される、請求項２４に記載の方法。
【請求項２８】
前記特性表現は、対応するセグメント化ブロックの平均である、請求項２３に記載の方法。
【請求項２９】
複数の決定された基準位置に対応する複数のセグメント化ブロック候補を決定することと、
前記セグメント化ブロック候補と、前記対応する特性表現との間の類似度を最大にすることに基づいて、各基準位置に対する最適なセグメント化ブロックを決定することと、
アップデートされた基準位置を得るために、前記最適なセグメント化ブロックに対応する前記基準位置に基づいて、前記基準位置をアップデートすることと、
前記アップデートされた基準位置に基づいて、前記セグメント化ブロックをアップデートすることとを更に含む、請求項２２〜２８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３０】
前記複数のセグメント化ブロック候補を決定することは、
その間が等間隔に離間された時間ステップを有する現行の基準位置からの最大ラグ値に基づいて、最低基準位置及び最高基準位置を決定することと、
対応するセグメント化ブロックに基づいて、各時間ステップにおけるセグメント化ブロック候補を画定することであって、各セグメント化ブロック候補は、前記対応する時間ステップに基づいて、前記基準位置から時間的にシフトされている、画定することとを更に含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
各最適なセグメント化ブロックは、各対応するセグメント化ブロック候補と特性表現との比較に基づいて、決定される、請求項２９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１３年８月２８日出願の米国特許仮出願第６１／８７１，１０８号の優先権を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
（発明の分野）
本開示は、心臓マッピングシステムに関する。更に詳細には、本開示は、電気生理学的調査中の活性化シグナルパターンを識別し分類するように構成される心臓マッピングシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
心拍障害の診断及び治療は、多くの場合、複数のセンサ／プローブを有するカテーテルを周辺の血管を通して心室に挿入することを含む。センサは、心臓におけるセンサの位置において、心臓の電気的活性を検知する。電気的活性は、一般的に、センサの位置における心臓組織を通るシグナル伝搬を表す心電図シグナルに処理される。
【０００４】
システムは、心室内で検知された電気的シグナルを、検知された電位に基づいた活性化マップとして表示するように構成され得る。表示された活性化シグナルのパターンは、病態生理に関連する領域を検知するのに役立ち得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、これらの活性化パターンは、複雑であり、感知された活性化シグナル間で大きく異なるので、パターン識別作業を益々難しくさせ得る。患者の全般的な健康調査を得るために、複雑な活性化シグナルパターンにおける優勢パターンを識別するというニーズが存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施例１では、解剖学的構造をマッピングする方法は、生理的活性の活性化シグナルを、解剖学的構造内に又はそれに近接して配設された複数のマッピング電極によって感知することであって、複数のマッピング電極のそれぞれは電極位置を有する、感知することと、活性化の伝搬を表す感知された活性化シグナル間のパターンを識別することと、識別されたパターンの各固有のペア間の類似度を生成することと、類似度に基づいてパターンをグループに分類することと、を含む。
【０００７】
実施例１による方法である実施例２では、各グループに対する特性表現を決定することと、各グループに対する特性表現に基づいて要約プロットを表示することとを更に含む。
【０００８】
実施例１及び２のいずれかによる方法である実施例３では、特性表現は、平均、分散、共分散、標準偏差、メジアン、及び優勢度のうちの少なくとも１つを含む。
【０００９】
実施例１〜３のいずれか１つによる方法である実施例４では、パターンを識別することは、各感知された活性化シグナルに対するパターンマップを生成することを更に含み、各パターンマップは、活性化シグナルの伝搬の方向及び大きさを表すベクトル場マップ、電圧伝搬の方向及び大きさを表す電圧伝搬マップ、位相伝搬の方向及び大きさを表す位相伝搬マップ、並びに活性電位の持続時間を表す活性電位持続時間マップのうちの少なくとも１つを有する。
【００１０】
実施例１〜４のいずれか１つによる方法である実施例５では、グループに分類されたパターンは、グループのそれぞれに対する少なくとも１つのパターンテンプレートと比較される。
【００１１】
実施例１〜５のいずれか１つによる方法である実施例６では、パターンを識別することが、類似パターンのいずれのグループにも分類できない分類不可能なパターンを識別することと、分類不可能なパターンに基づいて乱数度を決定することとを更に含む。
【００１２】
実施例１〜６のいずれかによる方法である実施例７では、類似度を生成することは、パターンを含む類似性マトリックスを生成することを更に含み、類似性マトリックスの各エントリは、対応するパターンの相関関係に基づいて生成された、識別されたパターンの各固有のペアに対する類似度を表す。
【００１３】
実施例１〜７のいずれかによる方法である実施例８では、パターンを分類することは、パターンの各固有のペアに対する相関係数を決定することと、特定の相関係数を有する各グループ間のパターンのパーセンテージに基づいて、パターンを別個のグループに分類することとを更に含む。
【００１４】
実施例９では、心臓組織をマッピングする方法は、心臓活性の活性化シグナルを、心臓組織内に又はそれに近接して配設された複数のマッピング電極によって感知することであって、複数のマッピング電極のそれぞれは電極位置を有する、感知することと、感知された活性化シグナル間のパターンを識別することと、識別されたパターンの各固有のペア間の類似度を生成することと、パターンを類似度に基づいてグループに分類することと、グループの各グループに対する特性表現を決定することと、１つ又は２つ以上の特性表現の要約プロットを表示することと、を含む。
【００１５】
実施例９による方法である実施例１０では、特性表現は、パターンの平均、分散、共分散、標準偏差、メジアン、及び優勢度のうちの少なくとも１つを含む。
【００１６】
実施例９又は１０による方法である実施例１１では、各活性化シグナルに対する複数のパターンマップを生成することを更に含み、各パターンマップは、活性化シグナルの伝搬の方向及び大きさを表すベクトル場マップ、電圧伝搬の方向及び大きさを表す電圧伝搬マップ、位相伝搬の方向及び大きさを表す位相伝搬マップ、並びに活性電位の持続時間を表す活性電位持続時間マップのうちの少なくとも１つを有する。
【００１７】
実施例９〜１１のいずれかによる方法である実施例１２では、複数のパターンマップを生成することが、類似パターンのいずれのグループにも分類できない分類不可能なパターンを識別することと、分類不可能なパターンマップに基づいて乱数度を決定することとを更に含む。
【００１８】
実施例９〜１２のいずれかによる方法である実施例１３では、類似度を生成することが、パターンを含む類似性マトリックスを生成すること更に含み、類似性マトリックスの各エントリは、対応するパターンの相関関係に基づいて生成された、識別されたパターンの各固有のペアに対する類似度を表す。
【００１９】
実施例９〜１３のいずれかによる方法である実施例１４では、パターンを分類することは、パターンの各固有のペアに対する相関係数を決定することと、特定の相関係数を有する各グループ間のパターンのパーセンテージに基づいて、パターンを別個のグループに分類することとを更に含む。
【００２０】
実施例１５では、解剖学的マッピングシステムは、解剖学的構造内に又はそれに近接して配設され、生理的活性の活性化シグナルを検知するように構成された複数のマッピング電極であって、複数のマッピング電極のそれぞれは、電極位置を有する、複数のマッピング電極と、複数のマッピング電極に関連付けられた処理システムであって、処理システムは、検知された活性化シグナルを記録し、複数のマッピング電極の１つを各記録された活性化シグナルに関連付けるように構成され、処理システムは、各電極位置における優位周波数を決定し、第１電極位置における優位周波数と、隣接する電極位置における優位周波数との間の差に基づいて各電極位置における波面ベクトルを決定するように更に構成される、処理システムと、を含む。
【００２１】
実施例１５による解剖学的マッピングシステムである実施例１６では、処理システムは、１つ又は２つ以上の類似度の特性表現を決定し、かつ特性表現の要約プロットを表示するように更に構成される。
【００２２】
実施例１５及び１６のいずれかによる解剖学的マッピングシステムである実施例１７では、処理システムが、複数のパターンマップを生成するように更に構成され、複数のパターンマップを生成するために、処理システムは、各感知された活性化シグナルに対するパターンマップを生成するように更に構成され、各パターンマップは、各電極位置における波面ベクトルを含む少なくとも１つのベクトル場マップを有する。
【００２３】
実施例１５〜１７のいずれかによる解剖学的マッピングシステムである実施例１８では、複数のパターンマップを生成することが、類似パターンのいずれのグループにも分類できない分類不可能なパターンマップを識別することと、分類不可能なパターンマップに基づいて乱数度を決定することと、を含む。
【００２４】
実施例１５〜１８のいずれかによる解剖学的マッピングシステムである実施例１９では、処理システムは、対応するパターンの相関関係に基づいて生成された、識別されたパターンの各固有のペアに基づいて類似度を生成するように更に構成される。
【００２５】
実施例１５〜１９のいずれかによる解剖学的マッピングシステムである実施例２０では、類似度は、パターンマップの各固有のペア間の相関係数である。
【００２６】
実施例１５〜１７のいずれかによる解剖学的マッピングシステムである実施例２１では、特定の類似度を有する各グループ内のパターンのパーセンテージに基づいて、パターンを別個のグループに分類することを更に含む。
【００２７】
解剖学的構造をマッピングするための方法である実施例２２では、方法は、生理的活性の活性化シグナルを、解剖学的構造内に又はそれに近接して配設された複数のマッピング電極によって感知することと、感知された活性化シグナル内の生理的活性の各インスタンスに対する基準位置と、対応するセグメント化ブロックとを決定することと、セグメント化ブロックをグループに反復的に分類し、同時にセグメント化ブロックに使用される基準位置をリファインすることと、を含む。
【００２８】
実施例２３では、実施例２２の方法が、各グループに対する特性表現を決定することと、特性表現の要約プロットを表示することとを更に含む。
【００２９】
実施例２２及び２３のいずれかの方法である実施例２４では、セグメント化ブロックをグループに反復的に分類することが、第１クラスタ及び第２クラスタを反復的に初期化することであって、第１クラスタは、セグメント化ブロックを含み、第２クラスタは、空である、初期化することと、第１及び第２クラスタ内のセグメント化ブロックの特性表現を決定することと、第２クラスタに各基準セグメントと特性表現との間の類似度閾値を満たさない第１ブロックからのセグメント化ブロックを追加することと、残りのセグメント化ブロックに基づいて特性表現をアップデートすることと、第１クラスタに各セグメント化ブロックとアップデートされた特性表現との間のアップデートされた類似度閾値を満たす第１クラスタからのセグメント化ブロックを追加することとを更に含む。
【００３０】
実施例２２〜２４のいずれかの方法である実施例２５では、第２のクラスタが第１のクラスタからのセグメント化ブロックを追加されることができなくなるまで、及び第１クラスタが第２クラスタからのセグメント化ブロックを追加されることができなくなるまで、第１及び第２クラスタに追加し、特性表現をアップデートするステップを繰り返すことと、第１クラスタを新しい最適化クラスタとしてラベル付けすることであって、最適化クラスタ内のセグメント化ブロックは、生理的活性の各対応するインスタンスに対する最適なセグメント化ブロックとして識別される、ラベル付けすることとを更に含む。
【００３１】
実施例２２〜２５のいずれかの方法である実施例２６では、新しい第１クラスタを初期化することであって、新しい第１クラスタは第２クラスタからの残りのセグメント化ブロックを含む、新しい第１クラスタを初期化することと、新しい第２クラスタを初期化することであって、新しい第２クラスタは空である、新しい第２クラスタを初期化することと、クラスタを追加し、特性表現をアップデートし、新しい最適化クラスタをラベル付けし、最適化クラスタがラベル付けされることができなくなるまで、新しいクラスタを初期化するステップを繰り返すこととを更に含む。
【００３２】
実施例２２〜２６のいずれかの方法である実施例２７では、最適なセグメント化ブロックは、感知された活性化シグナルに対する活性化時刻の決定に関係なく識別される。
【００３３】
実施例２２〜２７のいずれかの方法である実施例２８では、特性表現は、対応するセグメント化ブロックの平均である。
【００３４】
実施例２９では、実施例２２〜２８のいずれかの方法が、複数の決定された基準位置に対応する複数のセグメント化ブロック候補を決定することと、セグメント化ブロック候補と、対応する特性表現との間の類似度を最大にすることに基づいて、各基準位置に対する最適なセグメント化ブロックを決定することと、アップデートされた基準位置を得るために、最適なセグメント化ブロックに対応する基準位置に基づいて、基準位置をアップデートすることと、アップデートされた基準位置に基づいて、セグメント化ブロックをアップデートすることとを更に含む。
【００３５】
実施例２２〜２９のいずれかの方法である実施例３０では、複数のセグメント化ブロック候補を決定することが、その間が等間隔に離間された時間ステップを有する現行の基準位置からの最高ラグ値に基づいて、最小基準位置及び最大基準位置を決定することと、対応するセグメント化ブロックに基づいて各時間ステップにおけるセグメント化ブロック候補を画定することであって、各セグメント化ブロック候補は対応する時間ステップに基づいて、基準位置から時間的にシフトされている、画定することと更に含む。
【００３６】
実施例２２〜３０のいずれかの方法である実施例３１では、各最適なセグメント化ブロックは、各対応するセグメント化ブロック候補と特性表現との比較に基づいて決定される。
【００３７】
複数の実施形態が開示されるが、本発明の図示される実施形態を示し説明する、以下の発明を実施するための形態から、本発明の他の実施形態も、当業者に明らかになるであろう。したがって、図面及び詳細な説明は本質的に例示のためのものであり、制限するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】診断目的及び治療目的で、身体の標的組織領域にアクセスするためのシステムの一実施形態の概略図である。
【図２】図１のシステムに関連する使用のための構造を担持するバスケット機能要素を有するマッピングカテーテルの一実施形態の概略図である。
【図３】複数のマッピング電極を含むバスケット機能要素の一実施形態の概略側面図である。
【図４】複数の識別された特性表現の伝搬パターンである。
【図５】複数の識別された特性表現の伝搬パターンである。
【図６Ａ】図１のシステムに従って識別された優勢パターンのプロットを図示する。
【図６Ｂ】図１のシステムに従って識別された優勢パターンのプロットを図示する。
【００３９】
本発明は、各種の変更及び代替の形態が可能であり、具体的な実施形態は、ただ例としてのみ図示され、詳細が以下に記載される。しかしながら、本発明は、記載される特定の実施形態に限定されるものではない。反対に、本発明は、添付の特許請求の範囲により規定されるように本発明の趣旨及び範囲内にある全ての変形例、実施形態及び代替例を全て網羅しようとするものである。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
図１は、診断目的又は治療目的で、身体の標的組織領域にアクセスするためのシステム１０の概略図である。図１は、心臓の左室に配置されるシステム１０を概ね図示する。あるいは、システム１０は、左心房、右心房、又は右室などの、心臓の他の領域内に配置され得る。図示される実施形態は、心筋組織をアブレーションするために使用されているシステム１０を示すが、システム１０（及び本明細書に記載の方法）は、あるいは、前立腺、脳、胆嚢、子宮、又は身体の他の領域をアブレーションするための処理など、他の組織のアブレーション用途に使用するように構成されてもよく、必ずしもカテーテルベースではないシステムを含む。
【００４１】
システム１０は、マッピングプローブ１４、及びアブレーションプローブ１６を含む。図１において、それぞれは、選択された心臓領域１２内に、好適な経皮手段によって血管又は動脈（大腿静脈又は動脈など）を通して別個に導入される。あるいは、マッピングプローブ１４及びアブレーションプローブ１６は、心臓領域１２内への同時導入及び展開のために一体化された構造体に組み立てられ得る。
【００４２】
マッピングプローブ１４は、可撓性カテーテル本体１８を有する。カテーテル本体１８の遠位端は、３次元複数電極構造体２０を担持する。図示された実施形態では、構造体２０は、開放内部空間２２を画定するバスケットの形態（図２を参照されたい）をとるが、他の複数の電極構造体は、既知の電極構造体の形状及び電極位置で使用され得る。複数の電極構造体２０は、それぞれが電極位置及びチャネルを有する複数のマッピング電極２４を担持する。各電極２４は、アブレーション処理が行われる解剖学的領域内の固有の生理的活性を感知するように構成される。一部の実施形態では、電極２４は、心臓活性の活性化時刻などの、解剖学的構造内の固有の生理的活性の活性化シグナルを検知するように構成される。
【００４３】
電極２４は、処理システム３２に電気的に結合される。信号線（図示せず）は、バスケット構造体２０上の各電極２４に電気的に結合される。信号線は、以下に詳細に記載されるように、プローブ１４の本体１８を通って延び、各電極２４と処理システム３２の入力とを電気的に結合する。電極２４は、心筋組織などの、解剖学的領域内の固有の電気的活性を感知する。活性化シグナルなどの感知された活性は、ベクトル場マップなどの解剖学的マップを生成することにより、医師が、アブレーションに適した心臓内の部位を識別するのを支援するように、処理システム３２によって処理される。処理システム３２は、感知された活性化シグナル内の、近接場シグナル成分（すなわち、局所活性に関連しかつマッピング電極２４に隣接する、組織からの活性化シグナル）を、遠距離場シグナル成分（すなわち、非隣接組織からの活性化シグナル）から識別する。例えば、心房の研究において、近接場シグナル成分は、心房心筋組織に由来する活性化シグナルを含む一方で、遠距離場シグナル成分は、心室心筋組織に由来する活性化シグナルを含む。近接場活性化シグナル成分は、病変の存在を見つけるために、及び、アブレーション療法などの、病変の治療のためのアブレーションに適した位置を決定するために、更に分析され得る。
【００４４】
処理システム３２は、取得された活性化シグナルを受信及び／又は処理するための専用回路（例えば、別個のロジック素子及び１つ又は２つ以上のマイクロコントローラ；特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）；又は例えば、プログラム可能論理回路（ＰＬＤ）又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などの、特殊構成されたプログラム可能装置）を含む。一部の実施形態では、処理システム３２は、受信された活性化シグナルに関連する情報を受信し、分析し、及び表示する命令を実行する汎用マイクロプロセッサ及び／又は特殊マイクロプロセッサ（例えば、活性化シグナルを処理するのに最適化され得る、デジタルシグナルプロセッサ、すなわちＤＳＰ）を含む。このような実装形態では、処理システム３２は、実行時、シグナル処理の部分を実行する、プログラム命令を含み得る。プログラム命令は、例えば、マイクロプロセッサ又はマイクロコントローラによって実行されるファームウェア、マイクロコード、又はアプリケーションコードを含み得る。上記の実装形態は、単に実例にすぎず、読者は処理システム３２が、好適な形態をとり得ることを理解するであろう。
【００４５】
一部の実施形態では、処理システム３２は、電極２４に隣接する心筋組織内の固有の電気的活性を測定するように構成され得る。例えば、一部の実施形態では、処理システム３２は、マップ化された解剖学的形状内の、主要な回転子（ｒｏｔｏｒ）活性パターン又は発散活性化パターンに関連する固有の電気的活性を検知するように構成される。研究は、主要な回転子及び／又は発散活性パターンが、心房細動の開始及び持続に関与し、かつ回転子経路、回転子コア及び／又は発散の焦点（ｄｉｖｅｒｇｅｎｔ ｆｏｃｉ）をアブレーションすることは、心房細動を終結するのに有効であり得ることを示してきた。いずれの場合でも、処理システム３２は、感知された活性化シグナルを処理し、例えば、ＡＰＤマップ、ベクトル場マップ、等高線マップ、信頼度マップ、伝導速度マップ、電気記録図などの、関連特性の表示を生成する。関連特性は、アブレーション治療に適した部位を識別するために医師によって使用され得る。
【００４６】
アブレーションプローブ１６は、１つ又は２つ以上のアブレーション電極３６を担持する可撓性カテーテル本体３４を含む。１つ又は２つ以上のアブレーション電極３６は、アブレーションエネルギーを１つ又は２つ以上のアブレーション電極３６に送達するように構成される無線周波数発生器（ＲＦ）３７に電気的に接続される。アブレーションプローブ１６は、治療される解剖学的形状、並びに構造体２０に対して可動である。アブレーションプローブ１６は、１つ又は２つ以上のアブレーション電極３６が治療される組織に対して位置付けられるように、構造体２０の電極２４同士の間に、又は構造体２０の電極２４に隣接して位置付け可能である。
【００４７】
処理システム３２は、医師が見ることができるように、関連特性の表示部である装置４０に出力する。図示された実施形態において、装置４０は、ＣＲＴ、ＬＥＤ、若しくは他の種類のディスプレイ、又はプリンタである。）装置４０は、医師にとって最も役立つ形式で関連特性を提示する。加えて、処理システム３２は、装置４０への表示のための位置識別出力を生成し得、この出力は、医師が、アブレーションのために識別された部位における組織と接触するところにアブレーション電極３６を案内するのに役立つ。
【００４８】
図２は、図１に図示されるシステム１０における使用に適した遠位端における電極２４を含むマッピングカテーテル１４の一実施形態を図示する。マッピングカテーテル１４は、可撓性カテーテル本体１８を有し、その遠位端は、マッピング電極又はセンサ２４を担持するように構成される３次元構造体２０を担持する。マッピング電極２４は、活性化シグナルなどの、心筋組織内の固有の電気的活性を感知し、次にこの感知された活性は、処理システム３２によって処理され、医師が、生成され及び表示された関連特性によって、心拍障害又は他の心筋病変を有する部位を識別するのを支援する。次にこの情報は、識別された部位にアブレーションなどの適切な治療を適用するのに適切な位置を決定するために、及び、１つ又は２つ以上のアブレーション電極３６を識別された部位にナビゲートするために使用され得る。
【００４９】
図示された３次元構造体２０は、基部部材４１と端部キャップ４２とを含み、その間を可撓性スパイン４４が概ね周方向に離間する関係で延びる。上記のように、３次元構造体２０は、開放内部空間２２を画定するバスケットの形態をとる。一部の実施形態では、スパイン４４は、ニチノールメタル又はシリコーンゴムなどの、弾性不活性材料から作られ、及び接触する組織表面に曲げる又は一致させるように、基部部材４１及び端部キャップ４２の間に、弾性の予め緊張された状態で接続される。図示された実施形態では、８つのスパイン４４が、３次元構造体２０を形成する。追加的な又はより少ないスパイン４４が、他の実施形態において使用され得る。図示されるように、各スパイン４４は、８つのマッピング電極２４を担持する。追加的な又はより少ないマッピング電極２４が、３次元構造体２０の他の実施形態において、各スパイン４４上に配置され得る。図示された実施形態において、３次元構造体２０は、比較的小さい（例えば、直径４０ｍｍ以下）。別の実施形態では、３次元構造体２０は、更に小さいか、又は更に大きい（例えば、直径４０ｍｍ以上）。
【００５０】
摺動可能シース５０は、カテーテル本体１８の主要軸線に沿って可動である。シース５０を前方に（すなわち、遠位端に向かって）動かすことは、シース５０を３次元構造体２０の上を移動させ、これにより、例えば、心臓などの解剖学的構造の内部空間へと導入に及び／又は内部空間から取り除くのに適した小型で薄型の形状状態へと、構造体２０を折り畳む。これとは反対に、シース５０を後方に（すなわち、近位端に向かって）動かすことは、構造体２０が弾性的に拡張し、及び図２に図示されるような予め緊張された位置を確実にするのを可能にするように、３次元構造体２０をむき出しにさせる。３次元構造体２０の更に詳細な実施形態は、米国特許第５，６４７，８７０号、表題「Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ  Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ」に開示されており、その全体が参照により本明細書に明示的に組み込まれる。
【００５１】
信号線（図示せず）は、各マッピング電極２４に電気的に結合される。信号線は、マッピングカテーテル２０の本体１８を通ってハンドル５４内を延び、ハンドル５４で、信号線は、複数のピンコネクタであり得る外部コネクタ５６に結合される。コネクタ５６は、マッピング電極２４を処理システム３２に電気的に結合する。マッピングシステム、及びマッピングカテーテルによって生成されたシグナルを処理するための方法の更なる詳細は、米国特許第６，０７０，０９４号、表題「Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｇｕｉｄｉｎｇ  Ｍｏｖａｂｌｅ  Ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｗｉｔｈｉｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−Ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ」、同第６，２３３，４９１号、表題「Ｃａｒｄｉａｃ  Ｍａｐｐｉｎｇ  ａｎｄ  Ａｂｌａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」、及び同第６，７３５，４６５号、表題「Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ  ｆｏｒ  Ｒｅｆｉｎｉｎｇ  ａ  Ｒｅｇｉｓｔｅｒｅｄ  Ｍａｐ  ｏｆ  ａ  Ｂｏｄｙ  Ｃａｖｉｔｙ」に記載され、これらの開示は、その全体が参照により本明細書に明示的に組みこまれる。
【００５２】
なお、他の複数電極構造体は、マッピングカテーテル１４の遠位端上に配置され得る。更に、複数マッピング電極２４は、例えば、図２に図示された単一のマッピングカテーテル１４ではなく、２つ以上の構造体上に配置され得る。例えば、左心房内のマッピングを複数のマッピング構造体で行う場合、左心房内に位置付けられた、複数のマッピング電極を担持する冠状静脈洞カテーテルと、複数のマッピング電極を担持するバスケットカテーテルとを含む配置が使用され得る。他の例として、右心房内のマッピングを複数のマッピング構造体で行う場合、冠状静脈洞内に位置付けるための複数のマッピング電極を担持するデカポラ（ｄｅｃａｐｏｌａｒ）カテーテルと、三尖弁輪のまわりに位置付けるための複数のマッピング電極を担持するループカテーテルとを含む配置が使用され得る。
【００５３】
マッピング電極２４は、マッピングカテーテル１４などの専用のマッピングプローブによって担持されているように説明されてきたが、マッピング電極は、非マッピング専用プローブ又は複数機能プローブ上に担持されてもよい。例えば、アブレーションカテーテル１６などの、アブレーションカテーテルは、カテーテル本体の遠位端上に配置され、かつシグナル処理システム３２及びガイダンスシステム（図示せず）に結合された、１つ又は２つ以上のマッピング電極２４を含むように構成されてもよい。他の例として、アブレーションカテーテルの遠位端にあるアブレーション電極は、更にマッピング電極として動作するようにシグナル処理システム３２に結合されてもよい。
【００５４】
システム１０の動作を図示するために、図３は、複数のマッピング電極２４を含むバスケット構造体２０の概略側面図である。図示された実施形態において、バスケット構造体は、６４のマッピング電極２４を含む。マッピング電極２４は、（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、及びＨにラベル付けされた）８つのスパイン部の各々上の（１、２、３、４、５、６、７、及び８にラベル付けされた）８つの電極のグループに配置される。６４のマッピング電極２４の配置が、バスケット構造体２０上に配設されるように図示されているが、あるいはマッピング電極２４は、異なる数、異なる構造体、及び／又は異なる位置で配置されてもよい。加えて、複数のバスケット構造体は、異なる解剖学的構造からシグナルを同時に得るために、同じ又は異なる解剖学的構造に展開されてもよい。
【００５５】
バスケット構造体２０が、治療される解剖学的構造（例えば、心臓の左心房又は左心室）の内部に、またあるいはそれに近接して位置付けられた後に、処理システム３２は、解剖学的構造の固有の生理的活性に関連付けられた各電極２４チャネルからの活性化シグナルを記録するように、すなわち、電極２４は、解剖学的構造の生理機能に固有の電気的活性化シグナルを測定するように構成されている。
【００５６】
一部の実施形態では、処理システム３２は、感知された活性化シグナルのデータストリームにおける優勢パターンを識別し表示するように構成される。処理システム３２は、感知された活性化シグナルに基づいて、パターンマップを生成する。パターンマップは、感知された活性化シグナルの伝搬の方向及び大きさ（又は速度）を表すベクトル場マップ、各電極位置における電圧伝搬の方向及び大きさを表す等電位線の等高線図などの電圧伝搬マップ、各電極位置におけるシグナル位相の伝搬の方向及び大きさを表す等位相線の等高線図などの位相伝搬マップ、各電極位置における経時的電圧変化を図示する微分マップ、活性電位の持続時間を表す活性電位持続時間マップ、及びこれらの任意の組み合わせなどのうちの少なくとも１つを含む。一部の実施形態では、処理システム３２は、マッピング電極２４のサブセットから感知された、感知活性化シグナルに基づいてパターンマップを生成する。この配置は、計算周期及び／又は計算時刻を最適化するのに有用であり得る。処理システム３２は、次に感知された活性化シグナルのサブセットに基づいて優勢パターンを識別する。追加の態様では、処理システム３２は、パターン間の相関関係を表す、１つ又は２つ以上の類似度を生成し得、いくつかの例では、これは、複数次元空間におけるベクトル表現として、パターン間の角度及び距離を示す類似性ベクトルを構成し得る。更に、処理システム３２は、構造化されたデータセット、類似度及び／又は類似性ベクトル、並びに別個の又は重複するサブセットからの特性表現（これは更に詳細に記載する）を組み合わせて、合成の表現を生成し得る。
【００５７】
例えば、ベクトル場マップは、各ベクトルが各電極２４に関連付けられ、隣接する又は隣り合う電極２４に対して、対応する電極２４の位置において感知された、感知活性化シグナルの伝搬の局所的方向を表す、複数のベクトルを含んでもよい。電極位置における、伝搬する活性化シグナルに相当する各ベクトルを決定するために、処理システム３２は、隣接する又は隣り合う電極２４で検知された活性化シグナルの円形平均（ｃｉｒｃｕｌａｒ ａｖｅｒａｇｅ）を、現行の電極位置で感知された活性化シグナルと、隣り合う電極位置で感知された活性化シグナル間の時間差に従って計算する。このプロセスは、各感知された活性化シグナルに対する各電極位置において繰り返され、一連の連続グリッド又はベクトル場を生成し、ここで、各ベクトルは、マッピング電極２４に対応し、各ベクトル場は、少なくとも各感知された活性化シグナルと、場合により、休止時間とを表す。例えば、これらに限定されないが、電圧伝搬マップ、位相伝搬マップ、微分マップ、活性電位持続時間マップなどの、他の種類のパターンマップは、所望のパターンマップを生成する必要に応じて、類似の方法にて生成される。
【００５８】
処理システム３２は、各生成されたパターンマップに対するパターンを識別するように構成される。各パターンマップは、テンプレートバンク内に保存された複数のパターンテンプレートの１つ又は２つ以上と比較され得る。テンプレートバンクは、処理システム３２のメモリ内にローカルに保存されたデータベース、アレイ、又は複数のパターンテンプレートであり得、あるいは、リモートの場所に保存され、かつネットワーク若しくはインターネット接続によりアクセスされ得る。各パターンテンプレートは、そこに関連付けられた位置を有するパターンを含む。例えば、パターンは、心細動に関連付けられる主要な回転子及び／又は発散活性化パターンを識別することに関連するパターンを含み得る。各パターンテンプレートは、関連付けられた位置を有する固有のパターンを含み得、この固有のパターンは、例えば、コア位置を有する回転子コア及び／若しくは回転子経路を含む回転子活性を表す渦巻きパターン、又は焦点（ｆｏｃｉ）位置を有する焦点活性を表す発散パターンを含む。
【００５９】
処理システム３２は、識別されたパターンを、多次元データベース又は多次元マトリックスなどの構造化データセット内に保存し、これにより、各パターンが、パターンが識別されるパターンマップに対応するデータセット位置に関連付けられる。構造化データセットに、識別されたパターンが追加された後に、処理システム３２は、識別されたパターンの各固有のペアに対する類似度を生成する。類似度の１つの例は、パターンの各固有のペア間、又はパターンマップ間の相関関係である。パターンの各固有のペアが、類似度を割り当てられた後に、処理システム３２は、類似度に基づいて、全ての観察されたパターンを少なくとも１つのグループ、又は別個のグループに分類する。例えば、高類似度を有するパターンマップは、同じグループにグループ分けされる一方で、低類似度を有するパターンは、異なるグループにグループ分けされる。処理システム３２によって使用される相関関数（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）は、これらに限定されないが、相互相関、正規化相関、位相相関、コヒーレンス度、相互共分散、相関係数（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）、又はパターンマップのペア間の関係を調べるのに使用され得る任意の尺度を含んでもよい。例えば、観察されたパターンマップをグループ分けするために、相互相関関数（ｃｒｏｓｓ−ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）が処理システム３２によって使用され、相関係数（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）がパターンマップの各ペア間で決定される場合、処理システムは、相関係数（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）がその範囲に含まれる各グループの既存の最低及び／又は最高相関係数閾値などの、決定された相関係数に基づいて、類似のベクトルを共にグループ分けし得る。グループ分けはまた、パターンマップの各要素がペアワイズの相関係数閾値を満たす、各グループ間のパターンマップのパーセンテージに基づいてもよい。例えば、処理システム３２は、所定のグループ内の各パターンマップが、同じグループ内の他のパターンマップの少なくとも７５％と少なくとも０．７相関関係を有するというような、パターンマップのグループを形成してもよい。グループ分けはまた、低類似度に基づいた非類似度に基づいてもよい。例えば、パターンの大部分が特定のグループに属するような所定のパターンが、ある閾値未満の相関関係を有する場合、パターンはそのグループに属さないと宣言され、別のグループ内に置かれる。相関係数のグループ分け関数の例を続けて、処理システム３２は、グループ当たりの類似パターン数を制限してもよい。グループが大きすぎる又は小さすぎる場合、処理システム３２は、対応するグループに関連付けられた最低及び／又は最高相関閾値を調整する。
【００６０】
一部の実施形態では、処理システム３２は、各グループの特性表現を決定する。処理システム３２は、感知された活性化シグナル中で最も優勢度の高いパターンを識別し表示するように構成される。類似パターンの各分類された又は決定されたグループのサイズは、そのグループによって表される特性パターンの優勢度に対応する。特性表現は、効率的で有用な視覚化を支援するよう関連する類似パターンを要約するための、対応するグループに割り当てられた単一の表現である。特性表現は、各グループ内に分類された一部又は全てのパターンの平均を含んでもよい。特性表現は、平均（ａｖｅｒａｇｅ）又は平均（ｍｅａｎ）に限定されるものではなく、メジアン、モード、標準偏差などを含んでもよい。決定された特性表現は、ユーザ又は医師による、解剖学的構造内の診断、又は病理学的状態の検知のための検査のために、ディスプレイ装置４０に表示され、グループのサイズは、そのパターンの優勢度の指標として提示される。
【００６１】
図４及び５は、細動などの異常な心臓活性中の、識別されたグループの表示された特性表現を図示しており、類似度及び／又は関連する類似性ベクトルの分類され特徴付けられたグループごとの優勢度のパーセンテージを含む。一部の実施形態では、処理システム３２は、ユーザ又は医師が、全ての識別され分類されたパターンの表示を生成することを可能にする、又は選択された数の、最も優勢度が高い識別され分類されたパターンを表示することを可能にする、ユーザインターフェースを生成するように構成される。ユーザインターフェースは、異なる領域の最も優勢度が高いパターンと相互比較するために、連続マッピング中の異なる領域に対して、別個のパネルを含んでもよい。ユーザインターフェースは、パラメータ選択インターフェースを表示する単純な押しボタン式実装を含んでもよく、ここでユーザは、例えば、各パターンの優勢度情報を伴った要約プロットに関連する、ユーザインターフェース及びディスプレイ装置上の表示用のパラメータを選択する。パラメータ選択インターフェースは、以前に記載された、最も優勢度が高いと識別され分類されたパターンを表示する、ユーザが選択可能な閾値を含んでもよい。
【００６２】
更に、上記の方法では、記録された生理的シグナルの活性化を検知可能であること、及び電極間の活性化伝搬のパターンを構成可能であることが明らかに推定される。しかしながら、特に電気的活性が決定性ではない程度の異常性であり得る場合の心房細動中では、活性化を検知することは、複雑である。このように、個々の活性化時刻を検知することは、大変難しく、かつ、間違ったパターンマップを生成し得るエラーを起こし得、結果的に、不十分なクラスタ化及び優勢度予測になる。このような間違ったパターンマップ製作を最小限に抑えるために、一部の実施形態では、処理システム３２は、多電極シグナルデータを、いくつかの包括的基準又は標準に基づいてデータブロックにセグメント化し、及び検知された活性化からもたらされたパターンマップの代わりに、これらのデータブロックをクラスタ化し得る。例えば、処理システムは、Ｍ×Ｎの電極にわたる各基準周辺のＴ時刻のサンプルをセグメント化し、Ｔ×Ｍ×Ｎのサイズのシグナルブロックを得る。ユーザは、セグメントの長さ、すなわち、対応する初期基準点の前後の時間ステップ数を入力することができ、又は、セグメント長さは、心拍の長さ又は対応する生理事象に関するアプリオリデータ又は知識に基づいて、処理システム３２によって自動的に割り当てられ得る。
【００６３】
多電極シグナルをセグメント化するのに使用される包括的基準の一例は、心拍、すなわち、心房拍動、又は心室拍動である。一例では、処理システム３２は、全電極２４のデータストリーム活性化シグナルの二乗平均平方根（ＲＭＳ）を計算し、ＲＭＳデータストリームのピークを包括的拍動基準又は標準と見なす。他の例では、処理システム３２は、各チャネルにおける特定の拍動に対応する活性化時刻を決定し、全チャネルの平均活性化時刻をその特定の拍動に対する包括的基準と考える。
【００６４】
いくつかの包括的基準に基づいてセグメント化データの時間的ブロックをクラスタ化することは、この基準選択に非常に影響を受け得る。基準内のいかなるエラーも、基準内のオフセットに起因する、類似シグナルの外観相違によるエラーを引き起こし得る。しかしながら、この欠点は、得られるセグメントがグループにクラスタ化される時の各拍動に対する標準基準の反復的リファインを組み込むことにより、克服され得る。したがって、処理システム３２は、各拍動又は生理的活性のインスタンスに対する初期基準点を予測し、基準点を反復的に又は動的にリファインする一方で、感知された活性化シグナルに対する発現時刻の決定とは関係なく、複数のマッピング電極２４によって感知された活性化シグナルのデータストリームを使用して、セグメント化拍動をグループにクラスタ化するように構成される。
【００６５】
処理システム３２は、各心拍に対して初期基準点又は初期基準位置を決定する。一例では、処理システム３２は、全ての電極２４にわたるデータストリーム活性化シグナルの二乗平均平方根（ＲＭＳ）を計算し、ＲＭＳデータストリームのピークを識別する。初期基準点は、処理システム３２が、データストリームを、個々の心拍を表す連続する基準セグメントにセグメント化するために使用することができる出発点又は初期予測としての役割をする。処理システム３２は、２つのグループ、すなわちブロックのクラスタを初期化する（第１グループ、すなわち「現行のグループ（ＣｕｒｒＧｒ）」、及び第２のグループ、すなわち「未分類のグループ（ＵＧ）」）。処理システムは、ＣｕｒｒＧｒに全ての初期セグメント化ブロックを追加し、ユーザによって手動で設定されたか、又は処理システム３２によって自動的に設定された所定のセット条件又は閾値に従って、クラスタ内のブロック数を反復的に縮小する。所定の条件の１つは、そのグループの特性表現又はテンプレートブロックとの比較に基づくものであり得る。テンプレートブロックは、ＣｕｒｒＧｒ内の全てのブロックの平均を求めることにより形成され得る。任意のブロックが（テンプレートブロックと一定レベルで類似であるという）基準を満たさない場合、ＵＧクラスタに置かれる。上記のように、処理システムは、各セグメント化ブロックの基準点を動的にリファインする。これは、ＣｕｒｒＧｒのクラスタ内のブロックの包括性及び／若しくは排他性に基づいた所定の条件を、動的に又は反復的に調整することにより、達成され得る。ＣｕｒｒＧｒクラスタ縮小の各反復後に、テンプレートブロックは、ＣｕｒｒＧｒクラスタ内の残りのブロックに基づいて、アップデートされる。続いて、新しくアップデートされたテンプレートブロックとの類似性条件を満たす、ＵＧクラスタ内のシグナルブロックが、ＣｕｒｒＧｒクラスタに戻され再追加されるという増大の反復が行われる。縮小及び増大の反復は、ＣｕｒｒＧｒクラスタ及びＵＧクラスタが安定する、又はテンプレートブロックとの現行の類似性の閾値未満になるブロックがＣｕｒｒＧｒ内に存在しない、かつ、テンプレートブロックとの現行の非類似性の閾値を超えるブロックがＵＧ内に存在しないという定常状態条件に達するまで繰り返される。
【００６６】
一部の実施形態では、処理システムは、（対応する初期基準に基づく）各セグメント化ブロック、及び複数の候補基準に基づく対応する複数の「シフトされた」セグメントブロックを、ＣｕｒｒＧｒの特性表現（又はテンプレート）と比較するように構成され得る。基準候補は、各セグメント化ブロックに対して最適な基準を決定するために、初期基準から両方向に時間的にシフトされた基準である。例えば、対応する初期基準に先行する及び後行する時間ステップ数に、最大ｍ値Ｌが選択される場合、２Ｌシフトされたブロック候補に、初期基準を足して、合計で、特性表現と比較して、２Ｌ＋１の合計セグメント化ブロックになる。シフトされた候補のうちの一方が、特性表現に対してより高い類似性度を生じる場合、対応するセグメント化ブロックの初期基準は、最高一致ブロックの基準によってアップデートされ、これにより、得られるセグメント化ブロックはこれに従って時間的にシフトされる。
【００６７】
処理システム３２は、セグメント化ブロックのそれぞれに対して決定された初期基準に基づいて、ＣｕｒｒＧｒクラスタの初期特性表現（ＩＣＲ）を決定してもよい。例えば、特性表現は、ＣｕｒｒＧｒ内のセグメント化ブロックの平均化された基準であり得、すなわち、セグメント化ブロックは全て初期にＣｕｒｒＧｒに割り当てられるので、処理システムは、基準セグメントをアラインし、全てのセグメント化ブロックの平均を決定する。平均（ａｖｅｒａｇｅ ｏｒ ｍｅａｎ）は、特性表現の一例であるが、他の特性表現、例えば、標準偏差、最大／最小、周波数領域表現などもまた想到される。
【００６８】
処理システムはまた、アプリオリ訓練データ又は知識に基づいて、手動で選択され得るか、又は処理システムによって自動的に選択され得る、選択された最大ラグＬに基づいて、各初期基準と対応する可能性のある基準を全て決定する。処理システムは、データストリームの各ブロックに対する２Ｌ＋１基準（すなわち、初期基準と基準候補の両方）と初期特性基準（ＩＣＲ）とを、相互関係などの類似性アルゴリズム、又は、例えば距離測度などの任意の他の好適な類似度若しくは類似性指数で比較する。セグメント化ブロックに対応する計算された類似性指数のいずれもが、予め選択された又は所定の閾値を満たさない場合、ブロックはＵＧクラスタに再分類される。２Ｌ＋１基準のうちの２つ以上が閾値を満たす又は超える場合、処理システムは、どちらの基準がＩＣＲに対して最高又は最大（ｈｉｇｈｅｓｔ ｏｒ ｍａｘｉｍｕｍ）の類似性度を有するかを決定する。初期基準が、ＩＣＲに対して最も類似すると決定される場合、対応するブロックは、ＣｕｒｒＧｒに分類されたままになり、ＩＣＲは、そのまま変わらない。基準候補のうちの一方が、ＩＣＲとの類似性度が最高であると決定される場合、（初期基準に基づく）対応するセグメント化ブロックは、初期基準に対する基準候補の時間的関係に基づいてシフトされた、時間的にシフトされたセグメント化ブロックと置き換えられ、例えば、基準候補が初期基準より前に２時間ステップだけシフトされている場合、セグメント化ブロックは、初期セグメント化ブロックより前に２時間ステップだけシフトされる。言い換えれば、セグメント化ブロックに対応する基準は、それが初期基準又は基準候補の１つであるかに関わらず、最適な基準候補でアップデートされる。更に、ＩＣＲは、セグメント化データストリームの置き換えられた又は時間的にシフトされたブロックに基づいてアップデートされ、すなわち、初期のセグメント化ブロックは、アップデートされたセグメント化ブロックに置き換えられ、特性表現は、アップデートされた又はシフトされたブロックを含むように再計算され、アップデートされた特性表現（ＵＣＲ）はラベル付けされない。
【００６９】
縮小するプロセスは、活性化シグナルのデータストリームからのセグメント化ブロックのそれぞれに対して最適な基準候補が決定されるまで、及び、閾値を満たす候補（すなわち、初期基準及び基準候補）を有さない各セグメント化ブロックがＵＧクラスタに再分類されるまで、ＣｕｒｒＧＲクラスタ内のセグメント化ブロックのそれぞれに対して繰り返される。ＣｕｒｒＧｒクラスタは、少なくとも１つの候補が、閾値を満たす又は超える場合、実際には、実質的に縮小し得ないことに留意されたい。しかしながら、ＩＣＲは、候補の１つが、対応する初期基準と置き換わる基準候補である場合、アップデートされ得る。同様に、ＣｕｒｒＧｒクラスタは、少なくとも１つのセグメント化ブロックの候補（初期基準及び基準候補の両方）が、閾値を満たさないため縮小し得る一方で、閾値を満たす又は越える各ブロックに対して最適な基準候補が初期基準であるため、ＩＣＲは、そのままか又はアップデートされない。他のシナリオは、縮小しないＣｕｒｒＧｒと、アップデートされないＩＣＲとを含み得る。
【００７０】
ＣｕｒｒＧｒが縮小し、ＩＣＲがＵＣＲへとアップデートされる場合、縮小プロセスの後に、増大プロセスが行われ、これは、処理システム３２が、ＵＧクラスタ内のセグメント化ブロックのそれぞれの候補とＵＣＲを比較するように構成される。処理システムは、ＵＧクラスタ内の各セグメント化ブロックに対する基準候補を決定し、類似性指数などに基づいて、２Ｌ＋１候補をＵＣＲと比較する。縮小プロセスと同様に、候補のいずれかが類似性指数の閾値を満たす場合、対応するブロックは、ＵＣＲに基づいて、ＣｕｒｒＧｒクラスタに戻され再分類される。加えて、ＵＣＲに対して最高類似性を有する候補が初期基準ではなく基準候補の１つである場合、初期基準は、最高類似性基準候補に置き換えられ、対応するブロックのセグメント化は初期候補に対する基準候補の時間的位置に従ってシフトされ、ＵＣＲは時間的にシフトされたブロックに基づいて、アップデートされる。増大及び縮小プロセスは、ＣｕｒｒＧｒ及びＵＧクラスタが安定化されるか、又は定常状態に到達するまで、すなわち、それ以上セグメント化ブロックが再分類されない、及びＩＣＲ又はＵＣＲがもはやアップデートされ得ないまで繰り返される。
【００７１】
一旦、定常状態に到達すると、処理システム３２は、ＣｕｒｒＧｒクラスタをクラスタ化グループとして、例えば、第１クラスタとして、ラベル付けをし、それを脇に置く。ＵＧクラスタ内の未分類のブロックである任意の残りブロックは、新しく初期化されたＣｕｒｒＧｒに割り当てられ、ＵＧクラスタは空に設定される。処理システムは、新しいＣｕｒｒＧｒクラスタに対してＩＣＲを決定し、新しいＣｕｒｒＧｒ及びＵＧクラスタ間で安定した状態に到達するまで縮小及び増大を実行するプロセスを繰り返す。この時点で、ＣｕｒｒＧｒは、後続のクラスタ化グループとして、例えば第２クラスタとしてラベル付けされ、ＵＧクラスタ内の残りの未分類のブロックは、新しく初期化されたＣｕｒｒＧｒに割り当てられ、ＵＧは空になる。後続のグループ化クラスタ、例えば第３クラスタ、第４クラスタ、第５クラスタなどは、ＵＧクラスタ内に未分類のセグメント化ブロックがなくなるまで、決定される。一部の例では、いくつかのクラスタ化グループは、１つのセグメント化ブロックのみを含み得、他の例では、いくつかのセグメント化ブロックは、クラスタに分類され得ないことに留意されたい。
【００７２】
一部の実施形態では、処理システム３２は、心拍（又は他の生理的インスタンス）を識別する、すなわち、活性化シグナルのデータストリームを、マッピング電極２４の選択された個別のチャネル内の、又はマッピング電極のサブセットの後続の心拍に従ってセグメント化するように構成されており、このマッピング電極のサブセットは、同様の心拍タイプ又は心拍パターンのより高い優勢度を示す解剖学的構造の下位の領域に関係する。心臓の下位領域は、細動に関連する、回転子コア又は異常な活性の焦点に関係する類似心拍パターン又はタイプのより高い優勢度を示し得る。
【００７３】
一部の実施形態では、システム１０は、ユーザが、最大ラグＬ、閾値、類似性指数又は類似度を決定するのに使用される比較アルゴリズム、ＣｕｒｒＧｒクラスタなどを表すのに使用される特性表現のタイプなどの、パラメータを入力できるユーザインターフェースを含み得る。処理システム３２が、セグメント化ブロックを少なくとも１つのクラスタ化グループ、又は様々なクラスタ化グループにクラスタ化することを終了した後、各心拍（又は他の生理的インスタンス）の最適な基準が決定され、処理システムは、要約プロット若しくはクラスタ化グループの要約、これらに対応するＩＣＲ若しくはＵＣＲ、分類不可能なセグメント化ブロック、優勢又は共通パターンをディスプレイ装置４０に表示し得る。
【００７４】
一部の実施形態では、処理システム３２は、最も優勢度が高いパターンを識別し得る。例えば、ユーザは、システム１０に、Ｍの最上級に一般的な（ｔｏｐ Ｍ ｍｏｓｔ ｃｏｍｍｏｎ）パターン、又は優勢パターンをディスプレイ４０に表示するように命令してもよく、処理システムは、どのＭクラスタ化グループが、対応するクラスタに分類された、心拍などのセグメント化ブロックを最も多く有しているかを識別し、ディスプレイ装置４０を介してユーザに表示することになる。
【００７５】
他の実施形態では、ユーザは、システム１０にユーザインターフェースによって、各クラスタ化グループ内のばらつき度を表示するように命令してもよい。処理システム３２は、各クラスタ化グループ又は選択されたクラスタ化グループに対するばらつき度を決定してもよい。処理システム３２はまた、決定されたばらつき度に基づいて更に評価するために、クラスタ化グループを下位のグループに分割するように構成される。
【００７６】
他の実施形態では、処理システム３２は、未分類のセグメント化ブロックのばらつき度、又は心拍のばらつき度を決定し、ばらつきをディスプレイ装置４０に表示するように構成される。決定されたばらつき度は、活性化シグナルのデータセットの乱数度に関連し得、心臓又は他の解剖学的構造に対する診断を展開するための定量化に有用であり得る。
【００７７】
図６Ａ及び６Ｂはそれぞれ、優勢度がそれぞれ３４％と７％の２つの識別された最適化クラスタを図示する。最適化クラスタは、活性化シグナルのデータストリーム内の優勢パターンに関連する。図６Ａ及び６Ｂの両方に図示されたプロットは、図４を生成するために使用されたものと同じデータセットに基づいている。図４に示されるように同じ識別されたパターンは、４０．６９７７％及び６．２０１６％の優勢度を示す。様々な実施形態において、パターン識別における不一致及び関連優勢度は、治療する解剖学的構造内の標的領域を更に識別し除外するために合わせて使用され得る。
【００７８】
本発明の範囲から逸脱することなく、説明した代表的な実施形態に対して様々な修正や追加が可能である。例えば、先に説明した実施形態は特定の特徴に言及しているが、本発明の範囲には、異なる特徴の組み合わせを有する実施形態、上述の特徴の全てを包含しない実施形態も含まれる。したがって、本発明の範囲は、その全ての等価物と共に、請求項の範囲内に含まれる代替、修正、及び変更の全てを包含することを目的としている。
【図１】
2016530008.tif 000003
【図２】
2016530008.tif 000004
【図３】
2016530008.tif 000005
【図４】
2016530008.tif 000006
【図５】
2016530008.tif 000007
【図６Ａ】
2016530008.tif 000008
【図６Ｂ】
2016530008.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成28年2月16日(2016.2.16)
【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】
解剖学的マッピングシステムであって、
解剖学的構造内に又は前記解剖学的構造に近接して配設され、かつ生理的活性の活性化シグナルを検知するように構成された複数のマッピング電極であって、前記複数のマッピング電極のそれぞれは、電極位置を有する、複数のマッピング電極と、
前記複数のマッピング電極に関連付けられた処理システムであって、
活性化伝搬を表す、前記感知された活性化シグナル間のパターンを識別し、
識別されたパターンの各固有のペア間の類似度を生成し、及び
前記類似度に基づいて、前記パターンをグループに分類するように構成される、処理システムと、を含む、解剖学的マッピングシステム。
【請求項２】
前記処理システムは、
各グループに対する特性表現を決定し、
前記各グループに対する特性表現に基づいて、要約プロットを表示するように更に構成される、請求項１に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項３】
前記特性表現は、平均、分散、共分散、標準偏差、メジアン、及び優勢度のうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項４】
パターンを識別するために、前記処理システムは、各感知された活性化シグナルに対するパターンマップを生成するように更に構成され、各パターンマップは、活性化シグナルの伝搬の方向及び大きさを表すベクトル場マップ、電圧伝搬の方向及び大きさを表す電圧伝搬マップ、位相伝搬の方向及び大きさを表す位相伝搬マップ、並びに活性電位の持続時間を表す活性電位持続時間マップのうちの少なくとも１つを有する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項５】
前記グループに分類されたパターンは、前記グループのそれぞれに対する少なくとも１つのパターンテンプレートと比較される、請求項１〜４のいずれか一項に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項６】
パターンを識別するために、前記処理システムは、
類似パターンのいずれのグループにも分類できない分類不可能なパターンを識別し、
前記分類不可能なパターンに基づいて乱数度を決定するように更に構成される、請求項１〜５のいずれか一項に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項７】
類似度を生成するために、前記処理システムは、前記パターンを含む類似性マトリックスを生成するように更に構成され、前記類似性マトリックスの各エントリは、対応するパターンの相関関係に基づいて生成された、識別されたパターンの各固有のペアに対する前記類似度を表す、請求項１〜６のいずれか一項に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項８】
前記パターンを分類するために、前記処理システムは、
パターンの各固有のペアに対する相関係数を決定し、
特定の相関係数を有する各グループの間のパターンのパーセンテージに基づいて、前記パターンを別個のグループに分類するように更に構成される、請求項１〜７のいずれか一項に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項９】
解剖学的マッピングシステムであって、
解剖学的構造内に又は前記解剖学的構造に近接して配設され、生理的活性の活性化シグナルを検知するように構成された、複数のマッピング電極であって、前記複数のマッピング電極のそれぞれは、電極位置を有する、複数のマッピング電極と、
前記複数のマッピング電極に関連付けられた処理システムであって、前記処理システムは、前記検知された活性化シグナルを記録し、前記複数のマッピング電極の１つを各記録された活性化シグナルに関連付けるように構成され、前記処理システムは、各電極位置における優位周波数を決定し、第１電極位置における前記優位周波数と、隣り合う電極位置における前記優位周波数との間の差に基づいて、各電極位置における波面ベクトルを決定するように更に構成される、処理システムと、を含む、解剖学的マッピングシステム。
【請求項１０】
前記処理システムは、１つ又は２つ以上の類似度の特性表現を決定し、かつ前記特性表現の要約プロットを表示するように更に構成される、請求項９に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項１１】
前記処理システムは、複数のパターンマップを生成するように更に構成され、前記複数のパターンマップを生成するために、前記処理システムは、各感知された活性化シグナルに対するパターンマップを生成するように更に構成され、各パターンマップは、各電極位置における波面ベクトルを含む少なくとも１つのベクトル場マップを有する、請求項９又は１０に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項１２】
前記複数のパターンマップを生成することが、類似パターンのいずれのグループにも分類できない分類不可能なパターンマップを識別することと、前記分類不可能なパターンマップに基づいて乱数度を決定することと、を含む、請求項１１に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項１３】
前記処理システムは、対応するパターンの相関関係に基づいて生成された、識別されたパターンの各固有のペアに基づいて類似度を生成するように更に構成される、請求項９〜１２のいずれか一項に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項１４】
前記類似度は、パターンマップの各固有のペア間の相関係数である、請求項１３に記載の解剖学的マッピングシステム。
【請求項１５】
特定の類似度を有する各グループ内のパターンのパーセンテージに基づいて、パターンを別個のグループに分類することを更に含む、請求項９〜１４のいずれか一項に記載の解剖学的マッピングシステム。
【国際調査報告】
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2016530008.tif 000011
2016530008.tif 000012