(57)【要約】  心室不整脈を識別する方法及びシステムが開示される。１実施形態において、この方法には、第１の値にプログラムされた少なくとも１つのプログラマブルパラメータを用いて、上心室頻脈（ＳＶＴ）と心室頻脈（ＶＴ）を識別することのできる、不整脈識別アルゴリズムを実装することを含めることができる。この方法には、上心室頻脈事象を解析することを含めることが可能であり、上心室頻脈事象を解析することには、上心室頻脈事象中に生理学的信号を検知すること、及び検出された生理学的信号の特性を同定することを含めることができる。この方法には、心臓信号を解析して、心臓信号を、プログラマブルパラメータが第２の値にプログラムされた不整脈識別アルゴリズムを使用して、上心室頻脈又は心室頻脈のいずれかとして分類することをさらに含めることができる。第２の値は、検知された生理学的信号の同定された特性から特定することができる。
2016500022.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも、第１の値にプログラムされたプログラマブルパラメータを用いて上心室頻脈と心室頻脈とを識別する不整脈識別アルゴリズムを実装する工程と、
上心室頻脈事象を解析する工程であって、前記上心室頻脈事象中の生理学的信号を検知すること、及び前記検出された生理学的信号の特性を同定することを含んでなる、上心室頻脈事象を解析する工程と、
心臓信号を解析して、前記プログラマブルパラメータが第２の値にプログラムされた前記不整脈識別アルゴリズムを用いて、前記心臓信号を上心室頻脈又は心室頻脈のいずれかとして分類する工程であって、前記第２の値が、前記検知された生理学的信号の同定された特性から特定される、前記心臓信号を上心室頻脈又は心室頻脈のいずれかとして分類する工程とを備える、方法。
【請求項２】
前記上心室頻脈事象を誘発する工程をさらに備え、前記上心室頻脈事象を解析する工程が前記誘発された上心室頻脈事象を解析することを含んでなる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記上心室頻脈事象を誘発する工程は、
刺激パラメータに対する指定された値で心臓刺激シーケンスをプログラムする工程であって、前記刺激パラメータが、持続期間、パルス幅、周波数又は振幅の内の少なくとも１種を含んでなる、心臓刺激シーケンスをプログラムする工程と、
前記プログラムされた心臓刺激シーケンスを心臓に送達する工程とを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記上心室頻脈事象を誘発する工程は、
刺激パラメータに対する指定された値で神経刺激シーケンスをプログラムする工程であって、前記刺激パラメータが、持続期間、パルス幅、周波数又は振幅の内の少なくとも１種を含んでなる、神経刺激シーケンスをプログラムする工程と、
前記プログラムされた神経刺激シーケンスを自律神経ターゲットへ送達する工程とを備える、請求項２の方法。
【請求項５】
前記上心室頻脈事象をシミュレーションする工程をさらに備え、前記上心室頻脈事象を解析する工程は、前記シミュレーションされた上心室頻脈事象を解析することを含んでなる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記上心室頻脈事象をシミュレーションする工程は、
指定された心臓ペーシング・モードと患者の正常な安静時心拍数よりも高いペーシングレートで、心臓ペーシングシーケンスをプログラムする工程と、
前記心臓ペーシングシーケンスを心臓に送達する工程とを備える、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
内因性上心室頻脈事象を記録する工程をさらに備え、前記上心室頻脈事象を解析する工程は、前記記録された内因性上心室頻脈事象を解析することを含んでなる、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記検知された生理学的信号が、複数のセグメントを含んでなり、
前記生理学的信号の前記同定された特性が、前記複数のセグメントとテンプレート形態の間の形態的類似度尺度を含んでなり、
前記テンプレート形態が、正常洞律動（ＮＳＲ）、上心室頻脈、及び心室頻脈からなる律動の群から選択される、指定された種類の律動から特定される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記不整脈識別アルゴリズムは形態ベース律動分類を含んでなり、前記形態ベース律動分類器は、形態類似度尺度とプログラマブル形態類似度閾とからなり、
前記心臓信号を解析する工程は、前記心臓信号から心臓脱分極形態を特定することを含んでなり、
前記不整脈識別アルゴリズムの前記プログラマブルパラメータは、前記心臓脱分極形態とテンプレート形態の間の前記プログラマブル形態類似度閾を含んでなり、
前記テンプレート形態が、ＮＳＲ、上心室頻脈、及び心室頻脈からなる律動の群から選択される、指定された種類の律動から特定される、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記心臓脱分極形態は前記心臓信号から抽出された複数の心臓信号特徴を含んでなり、
前記テンプレート形態はメモリ内に記憶された複数のテンプレート特徴を含んでなり、
前記形態的類似度尺度は前記抽出された心臓信号特徴と前記テンプレート特徴の間の相関の測度を含んでなる、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
少なくとも、第１の値にプログラムされたプログラマブルパラメータを用いて、心室頻脈（ＶＴ）と上心室頻脈を識別する不整脈識別アルゴリズムを実装する不整脈識別器と、
上心室頻脈事象中の生理学的信号を検知して、前記検知された生理学的信号の特性を同定する、上心室頻脈事象解析器と、
コントローラであって、
前記検出された生理学的信号の前記同定された特性に基づいて前記プログラマブルパラメータに対する第２の値を特定し、
前記プログラマブルパラメータを前記第２の値にプログラムし、
前記プログラマブルパラメータが前記第２の値にプログラムされた前記不整脈識別器を使用して、心臓信号を上心室頻脈又は心室頻脈のいずれかに分類する
コントローラとからなる、システム。
【請求項１２】
前記コントローラはさらに上心室頻脈事象を誘発し、前記上心室頻脈事象解析器は、前記検知された生理学的信号の特性を同定する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記コントローラは前記上心室頻脈事象を誘発し、前記上心室頻脈事象の誘発はプログラムされた心臓刺激シーケンスを心臓に送達することを含んでなる、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記コントローラは上心室頻脈事象を誘発し、前記上心室頻脈事象の誘発は、プログラムされた神経刺激シーケンスを自律神経ターゲットに送達することを含んでなる、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
前記コントローラはさらに上心室頻脈事象をシミュレーションするとともに、前記上心室頻脈事象解析器はさらに前記検知された生理学的信号の特性を同定する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記コントローラは、上心室頻脈事象をシミュレーションするように構成されており、前記上心室頻脈事象をシミュレーションすることが、プログラムされた心臓ペーシングシーケンスを心臓に送達することを含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記コントローラは、さらに内因性上心室頻脈事象を記録するとともに、前記上心室頻脈事象解析器は、さらに前記検知された生理学的信号の特性を同定する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記上心室頻脈事象解析器は、
前記生理学的信号から複数の生理学的信号セグメントを抽出し、
正常洞律動、上心室頻脈及び心室頻脈からなる律動の群から選択される指定された種類の律動からテンプレート形態を特定し、
前記複数の生理学的信号セグメントと前記テンプレート形態の間の形態的類似度尺度を計算することによって、前記生理学的信号を特徴づける、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記不整脈識別器は、形態ベース不整脈分類器を含んでなり、前記形態ベース不整脈分類器は、形態類似度尺度とプログラマブル形態類似度閾とからなり、前記コントローラは、
前記心臓信号から心臓脱分極形態を特定し、
ＮＳＲ、上心室頻脈、及び心室頻脈からなる律動の群から選択される、指定された種類の律動から、テンプレート形態を特定し、
計算された形態的類似度尺度に基づいて、前記プログラマブル形態類似度閾に対する前記第２の値を特定し、
前記心臓信号を、前記プログラマブル形態類似度閾を前記第２の値にプログラムして、前記不整脈識別器を使用して、上心室頻脈又は心室頻脈のいずれかとして分類する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記コントローラはさらに、
前記心臓信号から複数の心臓信号特徴を抽出し、
メモリに記憶された複数のテンプレート特徴を検索し、
前記心臓信号を、一部には、前記抽出された心臓信号特徴と前記テンプレート特徴の間の相関の測度に基づいて、上心室頻脈又は心室頻脈のいずれかとして分類する、請求項１９に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心臓律動管理システム一般に関する。より詳細には、心臓律動管理システムにおいて心室不整脈を識別するための方法及びシステムに関するが、これに限定されない。
【背景技術】
【０００２】
洞房（ＳＡ：ｓｉｎｏａｔｒｉａｌ）結節は、心臓における心筋間の規則的で同期された収縮を制御する。洞房結節は、心臓の上部右心房に位置する特殊な細胞の群であり、これらは、心臓の正常なペースメーカとして機能して、電気伝導系を介して心臓の様々な領域に伝播して、心臓の心室のポンプ機能を促進する電気パルスを生成する。通常、健康な心臓は、１分間に６０〜１００拍動の頻度で拍動する。心臓は、洞房結節が心臓を正常にペーシングするときには、正常な洞律動状態にある。心臓は、心臓の電気的活動が調整されないか、又は不規則となる場合に、不整脈性となる。
【０００３】
遅い心臓律動を伴う不整脈は、徐脈として分類され、速い心臓律動を伴う不整脈は、頻脈として分類されることがある。頻脈は、心房又は心室のいずれかに起源がある可能性がる。心臓律動管理（ＣＲＭ）システムは、心臓の不整脈状態を治療するのに使用することができる。心臓律動管理システムは、上心室頻脈（ＳＶＴ）、心室頻脈性不整脈（ＶＴ）、及び心室細動（ＶＦ：ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ  ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎ）を含む異なる種類の不整脈を識別するように構成して、心臓に対する抗不整脈療法を施して、不整脈を中断させることが可能である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
不整脈を分類するための公知の技法によれば、医師は、心臓律動管理システムのプログラマブルパラメータを初期値にプログラムする。一般的に心臓律動管理システムは、通常は、デバイス点検中に患者が医師を訪問するまで、医師による介入なしに、初期値に基づいて療法を施し続ける。プログラマブルパラメータの最初にプログラムされた値が、患者に適していない場合には、心臓律動管理システムは、心臓事象を誤って検出又は分類する可能性がある。例えば、心臓律動管理システムは、不整脈の発症を検出して、その不整脈発症を、上心室頻脈ではなく心室頻脈性不整脈として誤分類し、検出された心室頻脈に対して誤って療法を施すことがある。同様に、例えば、心臓律動管理システムは、不整脈発症を検出し、その不整脈発症を心室頻脈性不整脈ではなく上心室頻脈として誤分類して、検出された上心室頻脈に対しての療法を誤って保留することがある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
頻脈を識別する方法の実施例において、この方法には、少なくとも、第１の値にプログラムされたプログラマブルパラメータを用いて、上心室頻脈（ＳＶＴ）と心室頻脈（ＶＴ）とを識別する不整脈識別アルゴリズムを実装することを含めてもよい。上心室頻脈事象を解析してもよい。上心室頻脈事象を解析することには、上心室頻脈事象中の生理学的信号を検知すること、及び検出された生理学的信号の特性を同定することを含めてもよい。検知された生理学的信号の同定された特性から、第２の値を求めてもよい。心臓信号を解析して、プログラマブルパラメータが第２の値にプログラムされた不整脈識別アルゴリズムを使用して、心臓信号を上心室頻脈又は心室頻脈として分類してもよい。
【０００６】
不整脈を識別するシステムの実施例において、不整脈識別器は、少なくとも、第１の値にプログラムされたプログラマブルパラメータを用いて、心室頻脈（ＶＴ）と上心室頻脈
（ＳＶＴ）を識別する不整脈識別アルゴリズムを実装するように構成してもよい。上心室頻脈事象解析器は、上心室頻脈事象中の生理学的信号を検知して、検知された生理学的信号の特性を同定するように構成してもよい。コントローラは、検知された生理学的信号の同定された特性に基づいて、プログラマブルパラメータの第２の値を求め、プログラマブルパラメータを第２の値にプログラムして、プログラマブルパラメータが第２の値にプログラムされた不整脈識別器を使用して、心臓信号を上心室頻脈又は心室頻脈のいずれかとして分類するように構成してもよい。
【０００７】
この概要は、本出願の教示の一部の概要であり、本発明の主題の排他的又は網羅的な取扱いを意図するものではない。本発明の主題についてのさらなる詳細は、詳細な説明及び添付の特許請求の範囲に示されている。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲及びその均等物によって定義される。
【０００８】
様々な実施形態が、添付の図面の図において、例として示されている。そのような実施形態は、実証目的であり、本発明の主題の網羅的又は排他的な実施形態を意図するものではない。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】心臓律動管理システムの実施形態を例示する図。
【図２】不整脈間を識別するように構成された、埋めこみ型医療デバイス（ＩＭＤ）の実施形態を例示する図。
【図３】上心室頻脈事象を発生するように構成された上心室頻脈事象発生器の実施形態を例示する図。
【図４】上心室頻脈対して生理学的信号の特性を同定するように構成された、上心室頻脈事象解析器の実施形態を例示する図。
【図５】プログラマブルパラメータに対する第２の値を推奨するのに使用するための特徴相関係数（ＦＣＣ）値を算出する工程の実施形態を例示する図。
【図６】心室頻脈と上心室頻脈を識別するための不整脈識別器の実施形態を例示する図。
【図７】心臓信号をテンプレートと比較する実施形態を例示する図。
【図８】不整脈を識別する方法の実施形態を例示する図。
【図９】埋めこみ型医療デバイスのプログラマブルパラメータに対する第２の値を生成する方法の実施形態を例示する図。
【図１０】上心室頻脈解析を使用して、プログラマブルパラメータの閾値を更新する方法の実施形態を例示する図。
【図１１】上心室頻脈解析及び心室頻脈解析を使用して、プログラマブルパラメータの閾値を更新する方法の実施形態を例示する図。
【図１２】上心室頻脈事象の解析を使用して、プログラマブルパラメータの閾値を計算する方法の実施形態を例示する図。
【図１３】上心室頻脈事象の間に発生される生理学的信号における複数の拍動の特徴相関係数値をリストする実施形態を例示する図。
【図１４】上心室頻脈事象及び心室頻脈事象の解析を使用して、プログラマブルパラメータの閾値を計算する方法の実施形態を例示する図。
【図１５】上心室頻脈事象及び心室頻脈事象の間に発生された生理学的信号における複数の拍動の特徴相関係数値をリストする実施形態を例示する図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１は、心臓律動管理システム１００の実施形態と、心臓律動管理システム１００を使用することのできる環境とを例示している。図示された心臓律動管理システム１００は埋めこみ型医療デバイス１０２を含み、埋めこみ型医療デバイス１０２には、密閉ハウジン
グ１０４と、ハウジング１０４から延びるヘッダ１０６とを含めることができる。ヘッダ１０６には、リード１０８Ａ、リード１０８Ｂ、及び１０８Ｃ（本明細書においては集合的にリード１０８と呼ぶ）などの１つ又は複数のリードの近位端を受け入れる、１つ又は複数のリセプタクルを含めることができる。リード１０８の遠位端には、ペーシング・エネルギー、除細動エネルギー、又はその両方を心臓１１０に供給するのに使用するための「電極」と呼ばれる、１つ又は複数の電気接点を含めることができる。リード１０８及び電極は、心房又は心室の収縮に関係する電気的活動を含む、心臓１１０の電気的活動を検知するために使用することができる。
【００１１】
一例において、リード１０８Ａは、上大静脈（ＳＶＣ）から右心房（ＲＡ）へ、次いで右心室（ＲＶ）中へと延びる、血管内ＲＶリードである。リード１０８Ａには、ＲＶチップ電極１１２、わずかに近位側のＲＶリング電極１１４、さらにわずかに近位側のＲＶショック・コイル電極１１６、及びさらにより近位側のＲＡ又は上大静脈ショック・コイル電極１１８を含めることができる。一例において、リード１０８Ｂは血管内冠状洞（ＣＳ）／左心室（ＬＶ）リードであり、このリードは、上大静脈から右心房中に入り、血管内冠状洞を経由して左心室の部分の近傍などの、冠状血管系中へと延ばすことができる。一例において、血管内冠状洞／左心室リード１０８Ｂには、遠位電極１２０と、それを介して電気刺激エネルギーを配給するか、又は内因性電気心臓信号を検知することのできる、近位電極１２２を含めることができる。一例において、リード１０８Ｃは、上大静脈から右心房中へと延びる、血管内右心房リード１０８Ｃであって、遠位電極１２４及び近位電極１２６を含めることができる。一例において、その他の電極（例えば、ハウジング１０４上のハウジング電極１２８、ヘッダ１０６上のヘッダ電極１３０、心外膜電極、心臓から離れて位置する皮下電極、又はその他の場所に位置する電極）又はリードを使用して、心臓１１０に刺激を与えるか、又は心臓１１０の電気的活動を検知することができる。
【００１２】
その他の形態の電極としては、心臓１１０の部分に貼付することができるか、又は身体のその他部位に移植することが可能であり、埋めこみ型医療デバイス１０２によって生成される電流を「操縦」するのを助ける、メッシュ及びパッチがある。本発明の方法及びシステムは、様々な構成において、様々な電極を備えて作動することができる。一例において、異なる移植可能な電極構成には、検知と刺激の対の様々な組合せを含めることができる。例えば、１つの電極構成（ＲＡ−Ｃａｎ）は、右心房−リング電極と缶ハウジング１０４の間に刺激電流を送り、結果として得られる、ＲＡ−チップ電極と缶ハウジング１０４の間の電圧を検知することによって設定することができる。その他の構成には、それに限定はされないが、右心室−Ｃａｎ（刺激及び検知のためにＲＶリード及び能動胸筋缶の上の電極を利用する構成）、左心室−Ｃａｎ（刺激及び検知のためにＬＶリード及び能動胸筋缶の上の電極を利用する構成）、右心房−左心室−Ｃａｎ（刺激及び検知のために右心房リード、左心室リード及び能動缶の上の電極を利用する構成）、右心室−左心室（検知と刺激のために右心室リード及び左心室リードの上の電極を利用する構成）その他を含めることができる。電極は、通常、心臓１１０の少なくとも１つの室に、同期性通電、除細動、ペース調整、又は再同期療法、あるいはその組合せを施す。
【００１３】
埋めこみ型医療デバイス１０２の例としては、限定なしに、ペーサ、除細動器、心臓再同期療法（ＣＲＴ）デバイス、又はそのようなデバイスの組合せを挙げることができる。埋めこみ型医療デバイス１０２は、無線で、又は有線接続を介して通信することができる。例えば、埋めこみ型医療デバイス１０２は、埋めこみ型医療デバイスプログラマ、リピータ、携行デバイス、その他などの外部ローカルインターフェイス１３２と、テザーを使用して、１方向又は双方向で通信することができる。ローカルインターフェイス１３２は、有線又は無線コンピュータ又は通信ネットワーク１３４を介して、リモートコンピュータ、サーバ、その他などの、リモートインターフェイス１３６に通信できるように構成することができる。
【００１４】
一例において、埋めこみ型医療デバイス１０２には、１つ又は複数の神経ターゲットに神経刺激を送達する、神経刺激器を含めることができる。上述のように、心臓律動管理システム１００は、神経刺激を患者に送達するように埋めこみ型医療デバイス１０２をプログラムするなど、ローカルインターフェイス１３２を使用するように構成することができる。例えば、ローカルインターフェイス１３２は、埋めこみ型医療デバイス１０２と無線で通信して、刺激エネルギーを、身体の１つ又は複数の神経に送達することができる。例によっては、心臓律動管理システム１００は、埋めこみ型医療デバイス１０２のような神経刺激埋めこみ型医療デバイスに動作エネルギーを無線で供給することができる。
【００１５】
本発明のシステム又は方法は、１つ又は複数のプログラマブルパラメータを用いて、心臓不整脈及び／又はうっ血性心不全（「ＣＨＦ」又は「心不全」）の診断及び管理を可能にするように構成することができる。さらに、本明細書において開示されたシステム又は方法は、医師が、患者の導電特性における変化に関係する因子を同定し、それに応じて、プログラマブルパラメータに対する閾値を推奨することを可能にすることができる。医師は、推奨された閾値を確認することが可能であり、システムを、プログラマブルパラメータの推奨された閾値を用いて、心臓不整脈を心室頻脈又は上心室頻脈として識別するように構成することができる。
【００１６】
図２は、埋めこみ型医療デバイス１０２の実施形態を例示している。埋めこみ型医療デバイス１０２は、不整脈間の識別を行うように、いくつかのプログラマブルパラメータに基づいてプログラムして、動作させることができる。例えば、埋めこみ型医療デバイス１０２は、不整脈が心房不整脈、心室不整脈であるかを、判定するように構成することができる。一例において、埋めこみ型医療デバイス１０２は、不整脈が徐脈であるか、又は頻脈であるかを判定するように構成することができる。一例において、埋めこみ型医療デバイス１０２は、心室頻脈（ＶＴ）と上心室頻脈（ＳＶＴ）を識別するように構成することができる。一例において、いくつかのプログラマブルパラメータには、心房拍動数閾値もしくは心室拍動数閾値、細動閾値、相関閾値、安定閾値又はその他の検知閾値を指示することができる。埋めこみ型医療デバイス１０２は、１つ又は複数のプログラマブルパラメータの閾値を用いるとともに、１つ又は複数の電極構成を使用して、特定の不整脈の存在を検出するように構成することができる。それに応じて、埋めこみ型医療デバイス１０２は、検出された不整脈に応じて、患者への療法を開始又は提供するようにプログラムすることができる。
【００１７】
一例において、埋めこみ型医療デバイス１０２のプログラマブルパラメータは、初期閾値にプログラムされる。例えば、医師は、プログラマブルパラメータの初期閾値を手動で与えることができる。一例において、医師は、埋めこみ型医療デバイス１０２の特定の動作モード（例えば、急速モード）を選択することが可能であり、動作モードの選択に基づいて、初期閾値を、自動的に設定することができる。動作環境において、埋めこみ型医療デバイス１０２は、心臓信号を検知して、それによって、プログラマブルパラメータの初期値を用いて、心臓信号を心室頻脈又は上心室頻脈として識別するように構成することができる。
【００１８】
一例において、プログラマブルパラメータは、心臓脱分極形態とテンプレート形態の間の形態的類似度を指示するものとすることができる。埋めこみ型医療デバイス１０２は、プログラマブルパラメータに対して、初期形態類似度閾値を設定するように構成することができる。埋めこみ型医療デバイス１０２は、心臓信号を検知して、心臓信号の脱分極形態を特定するように構成することができる。その後に、埋めこみ型医療デバイス１０２は、特定された心臓脱分極形態とテンプレート形態の間の類似度を計算するように構成することができる。一例において、２つの形態間の類似度の程度を特定、又は予測するために
、特徴相関係数値を用いることができる。したがって、埋めこみ型医療デバイス１０２は、計算された特徴相関係数値と、初期形態類似度閾値とを用いて、心臓信号を、心室頻脈又は上心室頻脈として識別するように構成することができる。
【００１９】
一例において、プログラマブルパラメータは、不安定心室律動と安定心室律動を識別するのに用いられる、安定性閾値を設けるために使用するための安定性解析パラメータとすることができる。埋めこみ型医療デバイス１０２は、頻脈Ｒ−Ｒ間隔の変動率を指示するのに使用するための安定性解析パラメータに対する初期閾値を設定するように構成することができる。埋めこみ型医療デバイス１０２は、心臓信号のＲ−Ｒ間隔の変動率を測定して、測定値を安定性パラメータの閾値と比較するように構成することができる。埋めこみ型医療デバイス１０２は、測定された変動率がプログラマブルパラメータの閾値よりも大きい場合に、心室頻脈律動が不安定であると言明するように構成することができる。そうでない場合には、埋めこみ型医療デバイス１０２は、心室頻脈律動を安定であると言明するように構成することができる。
【００２０】
一例において、埋めこみ型医療デバイス１０２は、パラメータ判定器２０２、コントローラ２０４、メモリ２０６、及び不整脈識別器２０８を含む。パラメータ判定器２０２には、上心室頻脈事象発生器２１２、上心室頻脈事象解析器２１４、及びプログラマブルパラメータ計算器２１６を含めることができる。メモリ２０６は、テンプレート形態２１８、及びそれぞれの１つ又は複数のプログラマブルパラメータに対する、プログラマブルパラメータ値２２０を記憶するように構成することができる。不整脈識別器２０８には、プログラマブルパラメータ選択器２２２を含めることができる。プログラマブルパラメータ選択器２２２は、プログラマブルパラメータの第２の閾値を選択するのに使用してもよい。
【００２１】
一例において、コントローラ２０４は、パラメータ判定器２０２とテンプレート形態２１８を使用してプログラマブルパラメータの第２の値を特定するように構成することができる。パラメータ判定器２０２の上心室頻脈事象発生器２１２は、起動信号を受信すると、上心室頻脈事象を発生するように構成することができる。生理学的信号を検知して、その後に、上心室頻脈事象解析器２１４によって解析されて、テンプレート形態２１８を用いて生理学的信号の特性を同定することができる。プログラマブルパラメータ計算器２１６は、同定された生理学的信号の特性及びプログラマブルパラメータ値２２０を用いて、プログラマブルパラメータの第２の値を計算するように構成することができる。
【００２２】
一例において、コントローラ２０４は、上心室頻脈事象発生器２１２に対して命令を与えて、上心室頻脈事象を誘発するように構成することができる。上心室頻脈事象の誘発には、心臓１１０に対してプログラムされた心臓刺激シーケンスを送達することを含めることができる。代替的に、上心室頻脈事象の誘発には、プログラムされた神経刺激シーケンスを自律神経ターゲットに送達することを含めることができる。別の例においては、コントローラ２０４は、上心室頻脈事象発生器２１２を使用して、上心室頻脈事象のシミュレーションを行うように構成することができる。上心室頻脈事象のシミュレーションには、プログラムされた心臓ペーシングシーケンスを心臓１１０に対して送達することを含めることができる。さらに別の例においては、コントローラ２０４は、内因性の自然発生した上心室頻脈事象を記録するように構成することができる。
【００２３】
誘発されるか、シミュレーションによるか、又は内因性の上心室頻脈事象に応答して、１つ又は複数の生理学的信号が検知される。この１つ又は複数の生理学的信号は、心臓心電図（ＥＣＧ）信号、心臓内電位図（ＥＧＭ）信号、インピーダンス信号、圧力信号、心臓収縮パターン、又はその他任意の信号とすることができる。一例において、コントローラ２０４は、生理学的信号に関連するデータをメモリ２０６内に記憶するか、又は生理学
的信号に関連するデータを上心室頻脈事象解析器２１４に送付するように構成することができる。一例において、コントローラ２０４は、必要とされるときに、生理学的信号に関連するこのデータを、メモリ２０６から抽出するように構成することができる。抽出されたデータは、早期の内因性又は外因性（すなわち、上心室頻脈事象発生器２１２によって発生された）の上心室頻脈事象に関連する情報を指示することができる。一例において、コントローラ２０４は、それには限定されないが、正常洞律動（ＮＳＲ）、上心室頻脈律動及び心室頻脈律動を含む、律動の群から選択される、特定の種類の律動に対する、テンプレート形態２１８を特定するように構成することができる。
【００２４】
一例において、上心室頻脈事象解析器２１４は、上心室頻脈事象の生理学的信号を検知して、検知された生理学的信号の特性を同定するように構成することができる。生理学的信号の特性としては、心電計（ＥＣＧ）パターン又は心電図（ＥＧＭ）パターン、心拍数、安定性、心拍数変動、房室導電パターン、生理学的信号とテンプレート形態との形態的類似度、その他の特性を含めてもよい。例えば、上心室頻脈事象解析器２１４は、これらの特性の１つ又は複数を同定することができる。コントローラ２０４は、プログラマブルパラメータ計算器２１６と相互作用して、生理学的信号の同定された特性及びプログラマブルパラメータ値２２０を用いて、プログラマブルパラメータの第２の値を計算するように構成することができる。一例において、プログラマブルパラメータ計算器２１６は、１つ又は複数のアルゴリズムを実装して、プログラマブルパラメータの値を、初期プログラマブルパラメータ値２２０から、１つ又は複数のアルゴリズムによって特定された第２の値へと更新するように構成することができる。
【００２５】
一例において、不整脈識別器２０８は、不整脈識別アルゴリズムを実装し、少なくとも、所定の値にプログラムされたプログラマブルパラメータを用いて、心室頻脈（ＶＴ）と上心室頻脈（ＳＶＴ）を識別するように構成することができる。一例において、所定の値は、プログラマブルパラメータに対する、初期のプログラムされた値とすることができる。別の例においては、初期のプログラムされた値は、上記で考察したような第２の値などの、異なる値に更新することができる。第２の値を、医師に表示することが可能であり、それによって医師は、プログラマブルパラメータに対する第２の値の選択を確認することができる。一例において、不整脈識別器２０８は、プログラマブルパラメータの最近に更新された値を用いて、心臓信号を識別するように構成することができる。一例において、コントローラ２０４は、心臓信号から複数の心臓信号特徴を抽出し、メモリ２０６に記憶された複数のテンプレート特徴を検索して、抽出された心臓信号特徴とテンプレート特徴の相関の測度を用いて、心臓信号を上心室頻脈又は心室頻脈のいずれかとして分類するように、不整脈識別器２０８に命令を与えるように構成することができる。
【００２６】
図３は、上心室頻脈事象を生成するように構成された、上心室頻脈事象発生器２１２の実施形態を例示している。上心室頻脈解析をトリガーするなどのために、起動信号を検出すると、上心室頻脈事象発生器２１２は、上心室頻脈発生プロトコル選択器３０２を起動して、医師に対して、複数の上心室頻脈事象発生器プロトコルから、上心室頻脈事象を生成するための選択肢を選択するインターフェイスを、与えるように構成することができる。一例において、医師は、上心室頻脈事象発生プロトコルから、少なくとも１つのプロトコルを選択するための入力を与えることができる。選択に利用可能なプロトコルには、以下のプロトコル：上心室頻脈誘発プロトコル３０４、エクササイジングプロトコル３０６、神経刺激プロトコル３０８、シミュレーションされた上心室頻脈プロトコル３１０、内因性上心室頻脈検索器３１２、及びその他の事象発生プロトコル、の少なくとも一部を含めることができる。複数の上心室頻脈事象発生器プロトコルには、患者の心臓１１０内部で上心室頻脈事象を生成するための、様々な機構を含めることができる。
【００２７】
一例において、上心室頻脈誘発プロトコル３０４には、プログラム可能な電気心筋刺激
の短いシーケンスを送達して、持続する上心室頻脈事象を誘発するなどのために、上心室頻脈事象発生器２１２に対するプログラム可能又は選択可能な設定を含めることができる。別の実施形態においては、上心室頻脈事象は、エクササイズを介して上心室頻脈事象を生成する命令を含む、エクササイジングプロトコル３０６を用いて生成することができる。患者の心拍数は、例えば、患者がその上でエクササイズを行うトレッドミルを使用して、制御された状況において、自然に上昇させることができる。神経刺激プロトコル３０８に従って、上心室頻脈事象発生器２１２は、刺激パラメータに対する指定された値を有する神経刺激シーケンスをプログラムして、プログラムされた神経刺激シーケンスを神経ターゲットに送達するように構成することができる。刺激パラメータは、持続期間、パルス幅、周波数、又は刺激パルスの振幅の内の少なくとも１種によって定義することができる。
【００２８】
シミュレーションされた上心室頻脈プロトコル３１０には、シミュレーションされたペーシングシーケンスを用いて上心室頻脈事象を生成するための設定を含めることができる。シミュレーションされた上心室頻脈プロトコル３１０に従って、上心室頻脈事象発生器２１２は、指定の心臓ペーシング・モードと患者の正常な安静時心拍数よりも高いペーシングレートを備える、心臓ペーシングシーケンスをプログラムして、この心臓ペーシングシーケンスを心臓１１０に送達するように構成することができる。一例において、上心室頻脈発生プロトコル選択器３０２は、メモリ２０６に記憶されている、過去の上心室頻脈事象に関連するデータを抽出することのできる、内因性上心室頻脈検索器３１２を選択するように構成することができる。
【００２９】
上心室頻脈事象発生器２１２は、上心室頻脈品質モニタ３１４を使用して、上心室頻脈信号（すなわち、生理学的信号）の品質をモニタするように構成することができる。品質モニタリングの工程は、選択された検知構成に対して、信頼のできる信号品質を保証することができる。上心室頻脈事象発生器２１２は、記録条件チェッカ３１６を使用して、１つ又は複数の記録条件を検証するように構成することができる。上心室頻脈事象発生器２１２は、１つ又は複数の記録条件が満たされるときに、上心室頻脈生理学的信号記録器３１８を使用して、生理学的信号を記録するように構成することができる。一例において、上心室頻脈生理学的信号記録器３１８は、上心室頻脈事象の心電図を記録するように構成することができる。したがって、上心室頻脈事象発生器２１２は、記録された生理学的信号を、さらなる解析のために、上心室頻脈事象解析器２１４に供給するように構成することができる。
【００３０】
図４は、生理学的信号の特性を同定するように構成された上心室頻脈事象解析器２１４の実施形態を例示している。上心室頻脈事象解析器２１４は、信号取得器４０２、セグメント抽出器４０４、及び特性同定器４０６を含むように構成することができる。信号取得器４０２は、上心室頻脈事象解析器２１４が生理学的信号を解析して、解析されたデータをプログラマブルパラメータ計算器２１６に供給できるように、生理学的信号を取得するように構成することができる。一例において、上心室頻脈事象解析器２１４は、生理学的信号を、上心室頻脈事象発生器２１２から直接、取得するか、又はメモリ２０６から生理学的信号を検索することができる。
【００３１】
セグメント抽出器４０４は、生理学的信号から複数の生理学的信号セグメントを抽出するように構成することが可能であり、特性同定器４０６は、生理学的信号のセグメントの特性を同定するように構成することができる。一例において、特性同定器４０６は、複数の生理学的信号セグメントとテンプレート形態２１８の間の形態的類似度尺度を計算することによって、生理学的信号の特性を特定するように構成することができる。一例において、形態類似度は、特徴相関係数（ＦＣＣ）値によって定義することができる。特徴相関係数値は、生理学的信号からの特定の特徴の、テンプレート形態２１８における同じ特徴
に対する、類似度の測度を供給する。「１」に近い値は、「１」から遠い値よりも、大きい類似度の指示を与える。テンプレート形態２１８は、それには限定されないが、正常洞律動（ＮＳＲ）、上心室頻脈律動、心室頻脈律動、及びその他を含む、律動の群から選択することができる、特定の種類の律動から特定することができる。
【００３２】
プログラマブルパラメータ計算器２１６は、プログラマブルパラメータ比較器４０８を使用してプログラマブルパラメータの第２の値を特定するために、同定された生理学的信号の特性を用いるように構成することができる。一例において、プログラマブルパラメータ比較器４０８は、この明細書の以降において述べるような１つ又は複数の方法を用いて、生理学的信号の特性から得られる同定された特徴相関係数値を、プログラマブルパラメータ値２１８と比較するように構成することができる。したがって、プログラマブルパラメータ比較器４０８は、プログラマブルパラメータに対する新規の特徴相関係数値を推奨することができる。
【００３３】
図５は、プログラマブルパラメータに対する第２の値を推奨するのに使用するための、特徴相関係数値を計算する工程の実施形態を例示している。図４及び図５を参照すると、信号取得器４０２は、上心室頻脈事象中に発生された、検知された生理学的信号から、「レート電位図（ＥＧＭ）」５０２（ＲＶチップ〜ＲＶリング、又はＲＶチップ〜ＲＶコイルの電位図、これは心室拍動数検知のために使用される近接場信号である）、及び「ショック電位図」５０４（ＲＶコイルから缶ハウジングの電位図、これは遠方場信号であり、除細動ショックを送達するのにベクトルも使用してもよい）を取得することができる。セグメント抽出器４０４は、レート電位図５０２及び／又はショック電位図５０４を用いて、生理学的信号に関連する各拍動に対するデータを抽出するように構成することができる。さらに、特性同定器４０６は、テンプレート形態２１８を用いて、生理学的信号の各拍動の特徴相関係数値を計算するように構成することができる。図５に示されるように、例えば、特性同定器４０６は、ショック電位図５０４の１０拍動に対する特徴相関係数値を特定する。特徴相関係数値は、ショック電位図５０４とテンプレート形態２１８の間の相関の測度を指示することができる。
【００３４】
プログラマブルパラメータ計算器２１６は、これらの特徴相関係数値をプログラマブルパラメータ比較器４０８で利用し、その一方で、プログラマブルパラメータに対して推奨できる特徴相関係数値を計算するための１つ又は複数の方法（本明細書において以下で考察）を実装するように構成することができる。１実施形態において、検出された不整脈は、Ｎ拍動の内の少なくともＭ拍動が、特徴相関係数閾値よりも大きい特徴相関係数値を有する場合に、上心室頻脈と分類される。この例においては、検出された不整脈は、１０拍動の内の少なくとも３拍動が、特徴相関係数閾値以上である特徴相関係数値を有する場合に、上心室頻脈と分類される。プログラマブルパラメータ計算器２１６は、特徴相関係数閾値に対する推奨値を、１０拍動の内の少なくとも３拍動の特徴相関係数値が推奨特徴相関係数閾値よりも大きくなるように、１０拍動の特徴相関係数値の間で３番目に高い特徴相関係数値（０．９２）以下の数字に決定し、それによって、推奨の特徴相関係数閾値を有する不整脈分類アルゴリズムが、この上心室頻脈律動を正しく分類することが確実になる。
【００３５】
図６は、心臓信号を心室頻脈又は上心室頻脈として識別する不整脈識別器２０８の実施形態を例示している。図６は、不整脈識別のための形態ベース分類器の実装を示しているが、安定性及び／又は心室拍動数などのその他の特徴を使用して不整脈を識別することができる。不整脈識別器２０８は、心臓形態抽出器６０２、テンプレート形態抽出器６０４、及び形態ベース分類器６０６を含むように構成することができる。
【００３６】
一例において、コントローラ２０４は、心臓形態抽出器６０２を使用して、心臓信号か
ら心臓脱分極形態を特定するとともに、テンプレート形態抽出器６０４を使用して、それには限定されないが、正常洞律動（ＮＳＲ）、上心室頻脈律動、心室頻脈律動その他を含む、律動の群から選択することのできる、特定の種類のテンプレート形態特徴を特定するように構成することができる。一例において、形態ベース分類器６０６は、心臓脱分極信号とテンプレート形態２１８の間の相関尺度を発生するように構成することができる。形態ベース分類器６０６は、プログラマブル形態類似度閾値を、基準値として使用して、それに応じて、心臓信号を心室頻脈又は上心室頻脈として分類するように構成することができる。例えば、心臓信号に対して特定された特徴相関係数値が、基準特徴相関係数値以上であれば、形態ベース分類器６０６は、心臓信号を上心室頻脈拍動として分類することができる。有意な数の拍動が上心室頻脈拍動として分類される（例えば、１０拍動の内の少なくとも３拍動が上心室頻脈拍動である）場合には、形態ベース分類器６０６は、律動を上心室頻脈律動として分類し、心室頻脈療法を禁止することができる。心臓信号の特徴相関係数値が、基準特徴相関係数値より小さい場合には、形態ベース分類器６０６は、心臓信号を心室頻脈拍動として分類することができる。有意な数の拍動が心室頻脈律動として分類される（例えば、１０拍動の内の少なくとも８拍動が心室頻脈拍動である）場合には、形態ベース分類器６０６は、律動を、心室頻脈律動として分類し、それに応じて、心室頻脈療法を開始することができる。
【００３７】
図７は、受信された心臓信号７０２をテンプレート形態２１８のテンプレート７０４と比較する実施形態を例示している。この例においては、テンプレート７０４は、遠方場ＮＳＲ信号から作成されたＮＳＲテンプレートであり、心臓信号７０２は、遠方場不整脈信号から得られた拍動（すなわち、心臓脱分極）である。一例において、遠方場信号は、ＲＶコイル電極及び缶ハウジングを使用して検知された「ショック電位図」とすることができる。図示されているように、受信心臓信号７０２及びテンプレート７０４は、心臓信号の近接場信号７１２及びテンプレートの近接場信号７１４それぞれのＲ波ピークなどの、位置合わせ特徴によって位置合わせすることができる。一例において、近接場信号は、ＲＶチップ電極及びＲＶリング（又はＲＶコイル）電極を使用して検知された、「レート電位図」である。
【００３８】
一例において、テンプレート７０４には、８つの形態定義特徴７０６Ａ〜Ｈの集合を含めることが可能であり、テンプレート７０４には、心臓信号７０２が心室頻脈又は上心室頻脈として識別できるように、心臓信号７０２と比較するために、８つの特徴７０６Ａ〜Ｈのそれぞれの時間及び振幅を含めることができる。心臓信号７０２は、テンプレート７０４における特徴７０６Ａ〜Ｈと（位置合わせ特徴に対して）同じ時間間隔でサンプリングして、比較特徴７０８Ａ〜Ｈを得ることができる。さらに、不整脈識別器２０８は、以下の式に示されるように、テンプレート特徴７０６Ａ〜Ｈのそれぞれの振幅（ｘｉ）、及び位置合わせ特徴に対する心臓信号７０８Ａ〜Ｈの振幅（ｙｉ）を用いて、特徴相関係数値を計算するように構成することができる。
【００３９】
【数１】
2016500022.tif 000003
【００４０】
一例において、上記の式に従って計算された特徴相関係数を、心臓信号７０２がテンプレート７０４と相関があるかどうかを判定するなどのために、プログラマブル形態類似度閾値と比較することができる。
【００４１】
図８は、不整脈を識別する方法８００を比較する実施形態を例示している。８０２において、埋めこみ型医療デバイス１０２のようなデバイスが、１つ又は複数のプログラマブルパラメータを用いて、上心室頻脈（ＳＶＴ）と心室頻脈（ＶＴ）とを識別することのできる、不整脈識別アルゴリズムを実装するなどのために、最初にプログラムされる。一例において、少なくとも１つのプログラマブルパラメータを、第１の値にプログラムすることができる。埋めこみ型医療デバイス１０２は、心室頻脈と上心室頻脈の識別を容易にするなどのために、プログラマブルパラメータの第１の値を使用することができる。
【００４２】
８０４において、上心室頻脈解析が行われる。一例においては、上心室頻脈解析には、上心室頻脈事象中に生理学的信号を検知して、検知された生理学的信号の特性を同定することを含めることのできる、上心室頻脈事象の解析を含めることができる。一例において、生理学的信号の同定された特性には、生理学的信号の複数のセグメントとテンプレート形態の間の形態的類似度尺度を含めることができる。一例において、形態的類似度尺度には、検知された生理学的信号とテンプレート形態の間の相関の測度を含めることができる。一例において、テンプレート形態は、正常洞律動（ＮＳＲ）、上心室頻脈及び心室頻脈の少なくとも１種を含む、律動の群から選択される、特定の種類の律動から特定することができる。さらに、上心室頻脈解析は、検知された生理学的信号の同定された特性を用いて、少なくとも１つのプログラマブルパラメータに対する、第２の値を発生するのに使用することができる。
【００４３】
８０６において、埋めこみ型医療デバイス１０２は、第２の値を用いて、再プログラムすることができる。一例において、プログラマブルパラメータの第２の値は、心室頻脈又は上心室頻脈の少なくとも一方の検出に対してより感度を高くすることができる。８０８において、不整脈は、再プログラムされた埋めこみ型医療デバイス１０２を使用して識別される。一例において、埋めこみ型医療デバイス１０２は、形態的類似度閾値を、第２の値に再プログラムして、それによって、心臓信号を解析して、第２の値を用いて上心室頻脈又は心室頻脈として心臓信号を分類するように、構成することができる。
【００４４】
図９は、埋めこみ型医療デバイス１０２のプログラマブルパラメータに対する第２の値を生成する方法９００の実施形態を例示している。９０２において、上心室頻脈事象が発生される。一例において、方法９００は、患者の心臓１１０の内部での上心室頻脈事象を誘発又はシミュレートすることのいずれかによって、上心室頻脈事象の発生を可能にすることができる。一例において、上心室頻脈事象を誘発する方法には、刺激パラメータに対して指定された値で心臓刺激シーケンスをプログラムして、プログラムされた心臓刺激シーケンスを、心臓１１０に送達することを含めることができる。刺激パラメータには、１つ又は複数の刺激パルスに対する、持続期間、パルス幅、周波数、振幅、その他などの、パラメータを含めることができる。１実施形態において、上心室頻脈事象を誘発する方法には、刺激パラメータに対する指定の値で神経刺激シーケンスをプログラムすること、及びプログラムされた神経刺激シーケンスを自律神経ターゲットに送達することを含めることができる。刺激パラメータには、１つ又は複数の刺激パルスに対する、持続期間、パルス幅、周波数、振幅、その他などのパラメータを含めることができる。一例において、上心室頻脈事象をシミュレーションする方法には、指定の心臓ペーシング・モードと患者の正常な安静時心拍数よりも高いペーシング拍動数を含む、心臓ペーシングシーケンスをプログラムすること、及びその心臓ペーシングシーケンスを心臓１１０に送達することを含めることができる。
【００４５】
９０４において、上心室頻脈データは、埋めこみ型医療デバイス１０２のメモリに記録される。一例において、方法９００は、指定の持続期間又は各拍動のいずれかに対して上心室頻脈データの記録を可能にすることができる。このデータには、上心室頻脈事象発生中に、埋めこみ型医療デバイス１０２に関連する電極及び／又はセンサから得られる、生理学的信号に関する情報を含めることができる。このデータには、上心室頻脈事象の回数、日付、持続期間及び時間、（例えば、メモ付きマーカあり、又はなしの）生理学的信号の心電図、平均心房拍動数又は平均心室拍動数、その他などの情報を含めることができる。
【００４６】
９０６において、上心室頻脈データは、上心室頻脈データ及びテンプレート形態の形態解析を行うなどのために、解析される。これに加えて、方法９００は、心拍数、履歴データ、その他に基づく、拍動相関プロファイルなどの情報を、医師に対して表示することができる。方法９００は、上心室頻脈データの形態的解析中に発生される特徴相関係数値をプログラマブルパラメータの第１の値と比較することによって、埋めこみ型医療デバイス１０２のプログラマブルパラメータに対する第２の値を生成することができる。
【００４７】
図１０は、上心室頻脈解析を用いてプログラマブルパラメータの閾値を更新する方法１０００の実施形態を例示している。１００２において、不整脈識別アルゴリズムのプログラマブルパラメータが、第１の閾値ＴＨ１に初期化される。一例において、プログラマブルパラメータの第１の閾値は、プログラマブルパラメータに対する最適値（すなわち、第２の値）を特定する前に、心臓信号を心室頻脈又は上心室頻脈として識別するのに用いることのできる、形態類似度値を示すことができる。１００４において、上心室頻脈事象が発生される。一例において、上心室頻脈事象は、方法９００の工程９０２に従って生成することができる。１００６において、上心室頻脈事象を記録するための、１つ又は複数の記録条件が満たされるかどうかについての判定を行うことができる。一例において、１つ又は複数の記録条件には、上心室頻脈事象の記録を開始するための、医師からの確認を受け取ることを含めることができる。一例において、１つ又は複数の記録条件には、遅い心室応答を伴う、心房急応答（ＡＴＲ：ａｔｒｉａｌ  ｔａｃｈｙ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）エピソードの発生などの、事象の発生を含めることができる。一例において、記録は、プログラムされた遅延の後に開始することができる。方法１０００は、記録条件が満たされない場合には、１００４に進むことが可能であって、１００４において、上心室頻脈事象を生成することができる。記録条件が満たされる場合には、方法１０００は１００８に進み、１００８において、上心室頻脈データが記録される。上心室頻脈データには、エピソードの要約（例えば、心房拍動数及び心室拍動数）、上心室頻脈発生プロトコル、プロトコルに使用されるパラメータ（例えば、パルス幅及び刺激周波数）、メモ付きマーカあり、又はなしなどの心電図（ＥＧＭ）、及び上心室頻脈事象に関連するその他の情報を含めることができる。
【００４８】
１０１０において、上心室頻脈データが解析される。一例において、上心室頻脈事象の解析には、上心室頻脈事象中の生理学的信号を検知すること、及び検知された生理学的信号の特性を同定することを含めることができる。同定された特性には、生理学的信号の複数のセグメントとテンプレート形態の間の形態的類似度尺度を含めることができる。形態的類似度尺度には、生理学的信号の１つ又は複数のセグメントとテンプレート形態の間の相関の測度を含めることができる。１０１２においては、相関値に基づいて、新規の閾値ＴＨ２が、プログラマブルパラメータに対して計算される。一例において、閾値ＴＨ２は、以下に記述するように、方法１２００に従って計算することができる。
【００４９】
１０１４において、新規の閾値ＴＨ２が初期閾値ＴＨ１から有意に異なるかどうかについての判定が行われる。方法１０００は、新規の閾値ＴＨ２が初期閾値ＴＨ１と有意に異
ならない場合には、１００４へと進み、１００４において、別の上心室頻脈事象を生成することができる。方法１０００は、閾値ＴＨ２がプログラマブルパラメータの初期閾値ＴＨ１と有意に異なる場合には、１０１６へ進み、１０１６において、不整脈識別アルゴリズムが、識別プログラマブルパラメータの初期閾値ＴＨ１を新規に計算された閾値ＴＨ２で置換することによって、更新される。したがって、埋めこみ型医療デバイス１０２は、識別プログラマブルパラメータの更新値に従って、心臓信号を心室頻脈又は上心室頻脈として分類することができる。
【００５０】
図１１は、上心室頻脈及び心室頻脈解析を使用して、プログラマブルパラメータの閾値を更新する方法１１００の実施形態を例示している。１１０２において、不整脈識別アルゴリズムの識別プログラマブルパラメータが、第１の閾値ＴＨ１に初期化され、１１０４において、上心室頻脈事象が発生される。１１０６において、上心室頻脈事象を記録するための１つ又は複数の記録条件が満たされるかどうかについての判定を行うことができる。方法１１００は、記録条件が満たされない場合に、１１０４に進むことが可能であって、１１０４において、上心室頻脈事象を生成することができる。方法１１００は、記録条件が満たされる場合には、１１０８に進むことが可能であって、１１０８において、上心室頻脈データを記録することができる。１１１０においては、上心室頻脈データを解析することができる。
【００５１】
１１１２において、心室頻脈事象が検索されて解析される。一例において、心室頻脈事象は、埋めこみ型医療デバイス１０２のメモリ２０６に記憶されている履歴データから検索することができる。メモリは、様々な事象及び過去に発生したその他のエピソードに関連する履歴データ（例えば、これらの事象又はエピソードに関連する電位図）を記憶してもよい。方法１１００は、埋めこみ型医療デバイス１０２のメモリ２０６から過去において発生した心室頻脈事象に関連するデータを検索して、それによって相関値を計算するなどのために、心室頻脈データを解析することができる。
【００５２】
１１１４において、心室頻脈事象及び上心室頻脈事象の相関値に基づいて、新規の閾値ＴＨ２が、プログラマブルパラメータに対して計算される。一例において、閾値ＴＨ２は、以下に記述するような方法１４００に従って計算することができる。１１１６において、新規の閾値ＴＨ２が、初期閾値ＴＨ１と有意に異なるかどうかについての判定が行われる。方法１１００は、新規の閾値ＴＨ２が初期閾値ＴＨ１と有意に異ならない場合に、１１０４へ進むことが可能であり、１１０４において、別の上心室頻脈事象を生成することができる。方法１１００は、閾値ＴＨ２がプログラマブルパラメータの初期閾値と有意に異なる場合には、１１１８へ進むことができる。１１１８において、不整脈識別アルゴリズムは、識別プログラマブルパラメータの初期閾値ＴＨ１を新規の閾値ＴＨ２で置換することによって、更新される。それに応じて、埋めこみ型医療デバイス１０２は、識別プログラマブルパラメータの更新値に従って、心臓信号を心室頻脈又は上心室頻脈として分類することができる。
【００５３】
図１２及び図１３を参照すると、上心室頻脈事象を使用して識別プログラマブルパラメータの閾値を計算する方法１２００の実施例のフロー図が開示されている。一例において、方法１２００には、図１０の１０１２に示されるような、識別プログラマブルパラメータに対する新規の閾値ＦＣＣＴＨ２を計算することを含めることができる。１２０２において、上心室頻脈事象からレート電位図及びショック電位図が得られる。実施形態において、上心室頻脈事象は、内因性上心室頻脈事象、誘発型上心室頻脈事象、又はシミュレーション型上心室頻脈事象とすることができる。１２０４において、上心室頻脈事象の最新の１０拍動に対する各拍動の特徴相関係数値を計算することができる。１２０６において、計算された特徴相関係数値の中で、３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ）を特定することができる。図１３に示されるように、上心室頻脈事象の最新の１０拍動の特徴相
関係数値が計算されて、特徴相関係数値１３０２〜１３２０としてリニアスケール上に示されている。さらに、一例として、特徴相関係数値が、昇順に配列されて示されており、この場合に、計算された特徴相関係数値の中で、特徴相関係数値１３０２が最高値であり、特徴相関係数値１３２０が最低値である。初期閾特徴相関係数値は、ＦＣＣＴＨ１として示されている。特徴相関係数値１３０６は、様々な特徴相関係数値の中で、３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ）である。
【００５４】
第３に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ）が、識別プログラマブルパラメータの初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）よりも大きいかどうかを判定するために決定が行われる。言い換えると、（ＦＣＣ３Ｈ）と（ＦＣＣＴＨ１）の間の差異量を特定するための決定が行われる。３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ）が初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）と有意に異ならない場合には、方法１２００は１２１０へ進み、方法１２００は、初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）を、識別プログラマブルパラメータに対する推奨閾値として推奨することができる。言い換えると、初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）は、心臓信号を心室頻脈又は上心室頻脈として正確に識別することが可能であり、したがって、埋めこみ型医療デバイス１０２は、初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）を用いて特定された識別に基づいて、患者に療法を施すことができる。
【００５５】
３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ）が初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）と有意に異なる場合には、方法１２００は１２１２へ進むことができる。１２１２において、３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ）が、プログラマブルパラメータの初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）以上であるかどうかについて判定するために決定が行われる。３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ）が、プログラマブルパラメータの初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）以上である場合には、方法１２００は１２１０へ進むことが可能であり、方法１２００は、初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）を、プログラマブルパラメータに対する推奨閾値として推奨する。３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ）が、プログラマブルパラメータの初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）より小さい場合には、方法１２００は１２１４へ進むことが可能であり、方法１２００は、３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ）から変数デルタ（δ）を減算することによって、プログラマブルパラメータの第２の閾値（ＦＣＣＴＨ２）を計算することができる。一例において、δは、０．０１から０．１の範囲のプログラム可能な数字である。別の例においては、δは、所定の正の定数である。１０拍動の内の少なくとも３拍動が、特徴相関係数閾値以上の特徴相関係数値を有する場合に、不整脈を上心室頻脈として分類する不整脈識別アルゴリズムにおいては、推奨された第２の閾値ＦＣＣＴＨ２を用いると、（図１３に示されるように、ＦＣＣＴＨ２より大きい特徴相関係数値が３つあるので）発生された上心室頻脈を上心室頻脈として正しく分類させることができるのに対して、初期閾特徴相関係数値（ＦＣＣＴＨ１）を用いると、（ＦＣＣＴＨ１より大きい特徴相関係数値が２つだけであるので）発生された上心室頻脈事象を心室頻脈として誤って分類させてしまうことになる。
【００５６】
３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ）が、初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）よりも有意に大きい場合には、方法１２００は、初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）を推奨閾値として推奨する。すなわち、初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）は、心臓信号を心室頻脈又は上心室頻脈として識別するための最適値である。このシナリオにおいて、最適閾特徴相関係数値である、初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）は、埋めこみ型医療デバイス１０２が、プログラマブルパラメータの初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）より大きいそれぞれの特徴相関係数相関値を有する、将来の心臓信号に対して心室頻脈療法を禁止するので、埋めこみ型医療デバイス１０２のエネルギー要求を低減するのを助けることができる。
【００５７】
さらに、３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ）が初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）よりも有意に小さいときは、方法１２００は、初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）よりも有意に小さい
可能性のある第２の閾値（ＦＣＣＴＨ２）を推奨する。一例において、１動作環境において、医師は、プログラマブルパラメータを、０．９４の初期特徴相関係数値にプログラムすることができる。このことは、埋めこみ型医療デバイス１０２は、心臓信号の特徴相関係数値が初期閾特徴相関係数値（すなわち、０．９４）より大きい場合に、心臓信号を上心室頻脈として識別できることを意味する。同様に、埋めこみ型医療デバイス１０２は、心臓信号の特徴相関係数値が初期閾特徴相関係数値（すなわち、０．９４）よりも小さい場合には、心臓信号を心室頻脈として識別することができる。上心室頻脈事象の最新の１０拍動の内の３番目に高い特徴相関係数値を計算した後に、方法１２００は、プログラマブルパラメータに対する第２の閾値（例えば、０．９０）を推奨する。より低い第２の閾値の結果として、０．９１の特徴相関係数値を有する心臓信号は、上心室頻脈として分類されるが、初期閾値が使用されていたならば、そうではなく、心室頻脈として分類されていたことになる。したがって、患者に対してより低い閾値を推奨することによって、方法１２００は、０．９１の特徴相関係数値を有する上心室頻脈エピソードに対して、不適切な抗頻脈療法が行われるのを防止することができる。
【００５８】
図１４及び図１５を参照すると、上心室頻脈事象及び心室頻脈事象の解析を使用して識別プログラマブルパラメータの閾値を計算する方法１４００の実施例のフロー図が開示されている。一例において、方法１４００は、図１１の１１１４に示されるような、識別プログラマブルパラメータに対する新規の閾値ＴＨ２を計算することができる。１４０２において、レート電位図及びショック電位図が上心室頻脈事象から得られる。一例において、上心室頻脈事象は、内因性上心室頻脈事象、誘発型上心室頻脈事象又はシミュレーション型上心室頻脈事象とすることができる。１４０４において、上心室頻脈事象における最新の１０拍動に対する各拍動の特徴相関係数値を計算することができる。１４０６において、上心室頻脈事象の計算された特徴相関係数値の中で３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ，ＳＶＴ）を特定することができる。図１５において示されているように、上心室頻脈事象の最新の１０拍動の特徴相関係数値が計算されて、特徴相関係数値ＳＶＴ１〜ＳＶＴ１０として、リニアスケール上に示されている。上心室頻脈事象の特徴相関係数値は、昇順に配列されて示されており、上心室頻脈に対して計算された特徴相関係数値の中で、特徴相関係数値ＳＶＴ１が最高の値を有し、特徴相関係数値ＳＶＴ１０が最低の値を有する。図１５に示されているように、特徴相関係数値ＳＶＴ３は、上心室頻脈事象に対する様々な特徴相関係数値の中で、３番目に高い値（ＦＣＣ３Ｈ，ＳＶＴ）を有する。
【００５９】
３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ，ＳＶＴ）を特定すると、方法１４００は、選択された特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ，ＳＶＴ）と識別プログラマブルパラメータの初期閾特徴相関係数値（ＦＣＣＴＨ１）の間の差を特定することができる。１４０８において、３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ，ＳＶＴ）が識別プログラマブルパラメータの初期閾値特徴相関係数値（ＦＣＣＴＨ１）と有意に異なるかどうかを判定することについて決定を行う。３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ，ＳＶＴ）が初期特徴相関係数閾値（ＦＣＣＴＨ１）と有意に異ならない場合には、方法１４００は、１４１０へ進むことが可能であって、方法１４００は、識別プログラマブルパラメータに対する初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）を、推奨された第２の閾値（ＦＣＣＴＨ２）として推奨する。言い換えると、埋めこみ型医療デバイス１０２は、初期特徴相関係数閾値（ＦＣＣＴＨ１）を用いて、心臓信号を心室頻脈又は上心室頻脈として識別する上で、効率的に動作することができる。
【００６０】
３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ，ＳＶＴ）が初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）と有意に異なる場合には、方法１４００は１４１２へ進む。１４１２において、方法１４００は、メモリ２０６内で入手可能な患者の過去の心室頻脈エピソードから、電位図値及び／又は特徴相関係数値の検索を可能にすることができる。１４１４において、心室頻脈事象における最新の１０拍動に対する各拍動の特徴相関係数値を計算することができる。１４
１６において、心室頻脈エピソードの計算された特徴相関係数値の中で３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ，ＶＴ）を特定することができる。図１５に示されているように、心室頻脈事象の最新の１０拍動の特徴相関係数値が計算されて、特徴相関係数値ＶＴ１〜ＶＴ１０としてリニアスケール上に示されている。心室頻脈事象の特徴相関係数値が、昇順に配列されて示されており、心室頻脈に対する計算された特徴相関係数値の中で、特徴相関係数値ＶＴ１は最高の値であり、特徴相関係数値ＶＴ１０は最低値である。図１５に示されているように、特徴相関係数値ＶＴ３は、心室頻脈エピソードにおける最新の１０拍動に対して計算された様々な特徴相関係数値の中で、３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ，ＶＴ）である。
【００６１】
１４１８において、心室頻脈エピソードの３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ，ＶＴ）が上心室頻脈事象の３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ，ＳＶＴ）以上であるかどうかについて判定するために決定が行われる。心室頻脈エピソードの３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ，ＶＴ）が上心室頻脈事象の３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ，ＳＶＴ）以上である場合には、方法１４００は１４１０へ進み、方法１４００は、初期閾値（ＦＣＣＴＨ１）を、識別プログラマブルパラメータに対する推奨される閾値（ＦＣＣＴＨ２）として推奨する。心室頻脈エピソードの３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ，ＶＴ）が上心室頻脈事象の３番目に高い特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ，ＳＶＴ）より小さい場合には、方法１４００は１４２０へ進む。
【００６２】
１４２０において、特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ，ＳＶＴ）と特徴相関係数値（ＦＣＣ３Ｈ，ＶＴ）の間の差が、識別プログラマブルパラメータの第２の閾値（ＦＣＣＴＨ２）対する範囲を計算するなどのため、特定される。２つの特徴相関係数値の間の差は、図１４においてラムダ（λ）として示されている。１４２２において、条件０＜δ＜０が満足できるように、変数デルタ（δ）が、決定される。１４２４において、方法１４００は、初期特徴相関係数閾値（ＦＣＣＴＨ１）からδを減算することによって、第２の閾値（ＦＣＣＴＨ２）を計算することができる。結果として、第２の閾値（ＦＣＣＴＨ２）は、ＦＣＣ３Ｈ，ＳＶＴとＦＣＣ３Ｈ，ＶＴの間、すなわちＦＣＣ３Ｈ，ＶＴ＜ＦＣＣＴＨ２＜ＦＣＣ３Ｈ，ＳＶＴとなる。１０拍動の内少なくとも３拍動が特徴相関係数閾値以上の特徴相関係数値を有する場合に不整脈を上心室頻脈として分類する、不整脈識別アルゴリズムにおいては、（図１５に示されているように、ＦＣＣＴＨ２より大きい特徴相関係数値が３つあるので）推奨された第２の閾値（ＦＣＣＴＨ２）を用いることによって、発生された上心室頻脈事象を上心室頻脈として正しく分類させることができるのに対して、（図１５に示されているように、ＦＣＣＴＨ２よりも大きい特徴相関係数値が３つより少ないので）同時に心室頻脈事象を心室頻脈として正しく分類させることができる。対照的に、初期特徴相関係数閾値（ＦＣＣＴＨ１）を用いると、発生された上心室頻脈事象は、（ＦＣＣＴＨ１より大きい特徴相関係数値が２つだけであるので）心室頻脈として誤って分類されることになったであろう。結果として、方法１４００は、心室頻脈事象及び上心室頻脈事象の解析に基づいて、閾値特徴相関係数値を推奨することができる。
【００６３】
様々な例において、方法及びシステムは、医師が上心室頻脈事象及び／又は心室頻脈事象に対する解析サイクルを開始することを可能にすることによって、プログラマブルパラメータに対する最適特徴相関係数閾値を計算することができる。プログラマブルパラメータに対する第２の特徴相関係数閾値は、これらの事象の間に検知された生理学的信号の同定された特性の解析に基づいて、計算することができる。したがって、埋めこみ型医療デバイス１０２は、新規に計算された第２の特徴相関係数閾値を用いて、心臓信号を識別するように構成することができる。
【００６４】
本明細において開示された実施例の少なくとも一部は、プログラマブルパラメータに対する患者特有の閾値（例えば、特徴相関係数値）を特定するのを容易にすることができる
。通常、埋めこみ型医療デバイス１０２は、特徴相関係数閾値を用いて、心臓信号を心室頻脈又は上心室頻脈として識別するように構成することができる。心臓信号の特徴相関係数値が特徴相関係数閾値よりも大きい場合には、埋めこみ型医療デバイス１０２は、心臓信号を上心室頻脈拍動として識別する。有意な数の拍動が上心室頻脈拍動として分類される（例えば、１０拍動の内の少なくとも３拍動が上心室頻脈拍動である）場合には、律動は、上心室頻脈律動として分類されて、埋めこみ型医療デバイス１０２は心室頻脈療法を禁止する。心臓信号の特徴相関係数値が特徴相関係数閾値よりも小さい場合には、埋めこみ型医療デバイス１０２は、心臓信号を心室頻脈拍動として識別する。有意な数の拍動が心室頻脈拍動として分類される（例えば、１０拍動の内の少なくとも８拍動が心室頻脈拍動である）場合に、律動は心室頻脈律動として分類され、埋めこみ型医療デバイス１０２は心室頻脈療法を開始する。しかしながら、特徴相関係数閾値は、患者特有である可能性がある。言い換えると、１人の患者に対する特徴相関係数閾値は、別の患者の特徴相関係数閾値と異なる場合がある。
【００６５】
一例において、上心室頻脈事象を生成することが可能であり、上心室頻脈事象の１つ又は複数の拍動の特徴相関係数値を、患者に特有の閾値を特定するなどのために測定することができる。例えば、本明細書において開示される方法及びシステムは、上心室頻脈事象を解析して、上心室頻脈事象の最新の１０拍動の特徴相関係数値を計算するように構成することができる。上心室頻脈事象の計算された特徴相関係数値から３番目に高い特徴相関係数値を選択することが可能であり、初期特徴相関係数閾値が心臓信号を上心室頻脈として識別するために最適値かどうかを判定するなどのために決定が行われる。特定工程に対しては３番目に高い特徴相関係数値が選択されるが、この方法は、いかなる限定もなく、最新の１０拍動の計算された特徴相関係数値から、その他任意の特徴相関係数値を選択することができる。一般に、例えば、Ｎ拍動の内の少なくともＭ拍動が、特徴相関係数閾値よりも大きい特徴相関係数値を有する場合に、律動を上心室頻脈と分類する不整脈識別アルゴリズムにおいて、特徴相関係数閾値に対する最適値は、Ｎ拍動から、Ｍ番目に高い特徴相関係数値を用いて特定することができる。別のシナリオにおいては、この方法は、指定された数の拍動の特徴相関係数値に対して様々な統計的又は数学的な計算を使用して、特徴相関係数閾値に対する最適値を特定するための特徴相関係数値を選択することができる。
【００６６】
上心室頻脈事象から特定の特徴相関係数値を選択したとき、この方法は、選択された特徴相関係数値と識別プログラマブルパラメータの初期閾値との差を特定するように構成してもよい。２つの値が有意に異ならない場合には、この方法は、初期閾値を、プログラマブルパラメータに対する推奨閾値として推奨するように構成することができる。このことは、初期閾値が、患者に対して適切であり、埋めこみ型医療デバイス１０２は、初期閾値を用いて心室頻脈又は上心室頻脈を検出すると、心室頻脈療法を正確に施すか、又は禁止することができる。２つの値が有意に異なるとともに、選択された特徴相関係数値が初期閾値よりも大きい場合には、この方法は、初期閾値を、プログラマブルパラメータに対する推奨閾値として推奨するようにさらに構成することができる。
【００６７】
しかしながら、２つの値が有意に異なるとともに、選択された特徴相関係数値が初期閾値よりも小さい場合には、この方法は、上心室頻脈事象からの、選択された特徴相関係数値に基づいて、第２の閾値を計算することができる。したがって、この方法は、新規に計算された閾値を推奨するように構成することができる。より低い閾値を推奨することの利点は、埋めこみ型医療デバイス１０２が、心室頻脈として誤って分類されることになったであろう将来の心臓信号を、今度は、上心室頻脈として分類することができることである。例えば、初期閾値が０．９４である場合には、０．９３の閾値よりも小さい特徴相関係数値を有する、すべての心臓信号は、心室頻脈として分類することが可能であり、したがって、埋めこみ型医療デバイス１０２は心室頻脈療法を開始することができる。例えば、
この患者の上心室頻脈事象から得られた特徴相関係数値のトレンドを解析した後で、この特定の患者に対する特徴相関係数閾値は０．９４ではなく０．９２とすべきであると判定される。明らかに、新規に計算された閾値を用いると、埋めこみ型医療デバイス１０２は、今度は、０．９２より大きい特徴相関係数値を有する将来の心臓信号を、上心室頻脈として分類して、心室頻脈療法を禁止することができる。より具体的には、埋めこみ型医療デバイス１０２は、新規に計算された特徴相関係数閾値を用いて、そうでなければ心室頻脈として分類されたであろう、０．９２〜０．９４の間の特徴相関係数値を有するすべての心臓信号を、今度は、上心室頻脈として分類することができる。結果として、この方法は、埋めこみ型医療デバイス１０２が、初期特徴相関係数閾値が用いられる場合に、心室頻脈として誤って分類される可能性のある心臓信号に応答して心室頻脈療法を施行することを禁止できるように、プログラマブルパラメータに対する最適閾値を特定することを容易にする。
【００６８】
プログラマブルパラメータの閾値におけるこれらの変化は、医師がいる状態で生成することができるので、患者は、誤った療法を施される可能性がなくなる。閾値の最適な選択は、患者に対して必要な療法（例えば、心室頻脈療法）だけを提供することを確実にして、それによって、埋めこみ型医療デバイス１０２のバッテリ漏洩を防止して、埋めこみ型医療デバイス１０２の寿命を延ばす結果となる。
【００６９】
上記の詳細な説明は、詳細な説明の一部を形成する、添付の図面への参照を含む。図面は、実例として、本発明を実施することのできる特定の実施形態を示している。これらの実施形態は、本明細書においては「実施例」とも呼ばれる。そのような実施例には、図示されるか、又は記述されているものに加えて、要素を含めることができる。しかしながら、本発明者らは、図示されるか、又は記述されている要素だけが設けられる実施例も企図している。さらに、本発明者らは、本明細書において図示又は記述された、特定の実施例（又は、その１つ又は複数の態様）に対して、あるいはその他の実施例（又は、その１つ又は複数の態様）に対して、図示又は記述された要素（又は、その１つ又は複数の態様）の任意の組合せ、又は並べ替えを用いる実施例も企図するものである。
【００７０】
本明細書に記述される方法実施例は、少なくとも部分的には、機械又はコンピュータで実装することができる。一部の実施例には、上記の実施例において記述したような方法を実行するように、電子デバイスを構成する動作が可能な命令がコード化された、コンピュータ可読媒体又は機械可読媒体を含めることができる。そのような方法の実装には、マイクロコード、アセンブリ言語コード、高レベル言語コード、その他などのコードを含めることができる。そのようなコードには、様々な方法を実行するためのコンピュータ可読命令を含めることができる。コードは、コンピュータ・プログラム・プロダクトの部分を形成してもよい。コードは、実行中又はその他の時になど、１つ又は複数の揮発性で非一時的な、又は不揮発性で有形のコンピュータ可読媒体に有形に記憶させることができる。これらの有形コンピュータ可読媒体の例としては、それに限定はされないが、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、リムーバブル光学ディスク（例えば、コンパクト・ディスク及びディジタル・ビデオ・ディスク）、磁気カセット、メモリ・カード又はメモリ・スティック、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、その他を挙げることができる。
【００７１】
上記の詳細な説明は、説明のためのものであり、限定を意図するものではないことを理解されたい。上記の説明を読んで理解すれば、その他の実施形態が、当業者には明白になるであろう。したがって、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲とともに、そのような特許請求の範囲の権利が与えられている均等物の全範囲を参照して、決められるべきである。
【図１３】
2016500022.tif 000004
【図１５】
2016500022.tif 000005
【図１】
2016500022.tif 000006
【図２】
2016500022.tif 000007
【図３】
2016500022.tif 000008
【図４】
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【図５】
2016500022.tif 000010
【図６】
2016500022.tif 000011
【図７】
2016500022.tif 000012
【図８】
2016500022.tif 000013
【図９】
2016500022.tif 000014
【図１０】
2016500022.tif 000015
【図１１】
2016500022.tif 000016
【図１２】
2016500022.tif 000017
【図１４】
2016500022.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】平成27年6月29日(2015.6.29)
【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】
少なくとも、第１の値にプログラムされたプログラマブルパラメータを用いて上心室頻脈と心室頻脈とを識別する不整脈識別アルゴリズムを実装する工程と、
既知の上心室頻脈事象を解析する工程であって、前記既知の上心室頻脈事象中の生理学的信号を検知すること、及び前記検出された生理学的信号の特性を同定することを含んでなる、既知の上心室頻脈事象を解析する工程と、
心臓信号を解析して、前記プログラマブルパラメータが第２の値にプログラムされた前記不整脈識別アルゴリズムを用いて、前記心臓信号を上心室頻脈又は心室頻脈のいずれかとして分類する工程であって、前記第２の値が、前記検知された生理学的信号の同定された特性から特定される、前記心臓信号を上心室頻脈又は心室頻脈のいずれかとして分類する工程とを備える、方法。
【請求項２】
前記上心室頻脈事象を誘発する工程をさらに備え、前記上心室頻脈事象を解析する工程が前記誘発された上心室頻脈事象を解析することを含んでなる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記上心室頻脈事象をシミュレーションする工程をさらに備え、前記上心室頻脈事象を解析する工程は、前記シミュレーションされた上心室頻脈事象を解析することを含んでなる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
内因性上心室頻脈事象を記録する工程をさらに備え、前記上心室頻脈事象を解析する工程は、前記記録された内因性上心室頻脈事象を解析することを含んでなる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記検知された生理学的信号が、複数のセグメントを含んでなり、
前記生理学的信号の前記同定された特性が、前記複数のセグメントとテンプレート形態の間の形態的類似度尺度を含んでなり、
前記テンプレート形態が、正常洞律動（ＮＳＲ）、上心室頻脈、及び心室頻脈からなる律動の群から選択される、指定された種類の律動から特定される、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記不整脈識別アルゴリズムは形態ベース律動分類を含んでなり、前記形態ベース律動分類器は、形態類似度尺度とプログラマブル形態類似度閾とからなり、
前記心臓信号を解析する工程は、前記心臓信号から心臓脱分極形態を特定することを含んでなり、
前記不整脈識別アルゴリズムの前記プログラマブルパラメータは、前記心臓脱分極形態とテンプレート形態の間の前記プログラマブル形態類似度閾を含んでなり、
前記テンプレート形態が、正常洞律動、上心室頻脈、及び心室頻脈からなる律動の群から選択される、指定された種類の律動から特定される、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記心臓脱分極形態は前記心臓信号から抽出された複数の心臓信号特徴を含んでなり、
前記テンプレート形態はメモリ内に記憶された複数のテンプレート特徴を含んでなり、
前記形態的類似度尺度は前記抽出された心臓信号特徴と前記テンプレート特徴の間の相関の測度を含んでなる、
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
少なくとも、第１の値にプログラムされたプログラマブルパラメータを用いて、心室頻脈（ＶＴ）と上心室頻脈を識別する不整脈識別アルゴリズムを実装する不整脈識別器と、
既知の上心室頻脈事象中の生理学的信号を検知して、前記検知された生理学的信号の特性を同定する、上心室頻脈事象解析器と、
コントローラであって、
前記検出された生理学的信号の前記同定された特性に基づいて前記プログラマブルパラメータに対する第２の値を特定し、
前記プログラマブルパラメータを前記第２の値にプログラムし、
前記プログラマブルパラメータが前記第２の値にプログラムされた前記不整脈識別器を使用して、心臓信号を上心室頻脈又は心室頻脈のいずれかに分類する
コントローラとからなる、システム。
【請求項９】
前記コントローラはさらに上心室頻脈事象を誘発し、前記上心室頻脈事象解析器は、前記検知された生理学的信号の特性を同定する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記コントローラは前記上心室頻脈事象を誘発し、前記上心室頻脈事象の誘発はプログラムされた心臓刺激シーケンスを心臓に送達すること、又はプログラムされた神経刺激シーケンスを自律神経ターゲットに送達することを含んでなる、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記コントローラはさらに上心室頻脈事象をシミュレーションし、前記上心室頻脈事象をシミュレーションすることが、プログラムされた心臓ペーシングシーケンスを心臓に送達することを含んでなり、
前記上心室頻脈事象解析器はさらに前記検知された生理学的信号の特性を同定する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記コントローラは、さらに内因性上心室頻脈事象を記録するとともに、前記上心室頻脈事象解析器は、さらに前記検知された生理学的信号の特性を同定する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
前記上心室頻脈事象解析器は、
前記生理学的信号から複数の生理学的信号セグメントを抽出し、
正常洞律動、上心室頻脈及び心室頻脈からなる律動の群から選択される指定された種類の律動からテンプレート形態を特定し、
前記複数の生理学的信号セグメントと前記テンプレート形態の間の形態的類似度尺度を計算することによって、前記生理学的信号を特徴づける、請求項８〜１２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１４】
前記不整脈識別器は、形態ベース不整脈分類器を含んでなり、前記形態ベース不整脈分類器は、形態類似度尺度とプログラマブル形態類似度閾とからなり、前記コントローラは、
前記心臓信号から心臓脱分極形態を特定し、
ＮＳＲ、上心室頻脈、及び心室頻脈からなる律動の群から選択される、指定された種類の律動から、テンプレート形態を特定し、
計算された形態的類似度尺度に基づいて、前記プログラマブル形態類似度閾に対する前記第２の値を特定し、
前記心臓信号を、前記プログラマブル形態類似度閾を前記第２の値にプログラムして、前記不整脈識別器を使用して、上心室頻脈又は心室頻脈のいずれかとして分類する、請求項８〜１３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１５】
前記コントローラはさらに、
前記心臓信号から複数の心臓信号特徴を抽出し、
メモリに記憶された複数のテンプレート特徴を検索し、
前記心臓信号を、一部には、前記抽出された心臓信号特徴と前記テンプレート特徴の間の相関の測度に基づいて、上心室頻脈又は心室頻脈のいずれかとして分類する、請求項１４に記載のシステム。
【国際調査報告】
2016500022.tif 000019
2016500022.tif 000020