НАПРАВЛЯЕМАЯ АБЛЯЦИЯ СЕРДЦА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (ML)

1. Система для проведения направляемой абляции сердца, содержащая:
интерфейс, выполненный с возможностью приема данных, характеризующих первоначальную операцию абляции, применяемую к области сердца пациента; и
процессор, выполненный с возможностью автоматического задания, на основе полученных данных, дополнительной операции абляции для применения к данной области.
2. Система по п. 1, в которой процессор выполнен с возможностью задания дополнительной абляции путем оценки качества первоначальной операции абляции и задания дополнительной операции абляции в случае обнаружения того, что качество первоначальной операции абляции не соответствует критерию качества.
3. Система по п. 1, в которой данные, характеризующие первоначальную операцию абляции, содержат по меньшей мере одно из:
глубины повреждения;
радиуса повреждения;
большой оси повреждения;
малой оси повреждения;
трехмерного положения повреждения;
анатомического положения повреждения; и
площади поверхности повреждения.
4. Система по п. 1, в которой процессор выполнен с возможностью указания местоположения для повторной абляции при задании дополнительной операции абляции.
5. Система по п. 1, в которой процессор выполнен с возможностью указания зазора в участке точек абляции при задании дополнительной операции абляции.
6. Система по п. 1, в которой процессор выполнен с возможностью указания в режиме реального времени того, что дополнительную абляцию необходимо выполнять в непосредственной близости к участку точек абляции при задании дополнительной операции абляции.
7. Система по п. 1, в которой процессор дополнительно выполнен с возможностью указания значений одного или более параметров абляции для применения в дополнительной абляции при задании дополнительной операции абляции.
8. Система по п. 1, в которой данные, характеризующие первоначальную операцию абляции, содержат по меньшей мере одно из:
сигнала электрокардиограммы с поверхности тела (ЭКГ);
изменения сигнала ЭКГ с поверхности тела;
внутрисердечного сигнала ЭКГ;
изменения внутрисердечного сигнала ЭКГ;
импеданса абляционного электрода;
изменения импеданса абляционного электрода;
температуры ткани подвергнутой абляции;
изменения температуры подвергнутой абляции ткани;
усилия, действующего на подвергнутую абляции ткань;
изменения усилия, действующего на подвергнутую абляции ткань;
типа абляционного катетера;
трехмерного местоположения точки абляции;
прогнозируемого анатомического местоположения точки абляции;
продолжительности абляции в точке абляции;
скорости орошения; и
мощности, подаваемой во время абляции.
9. Система по п. 8, в которой данные, характеризующие первоначальную операцию абляции, содержат:
изменение ультразвукового отражения подвергнутой абляции ткани и/или
изменение магнитно-резонансного изображения (МРТ) подвергнутой абляции ткани.
10. Система по п. 1, в которой процессор выполнен с возможностью автоматического задания дополнительной операции абляции путем применения обученной модели машинного обучения (ML).
11. Система по п. 10, в которой ML-модель содержит по меньшей мере одно из автокодировщика, вариационного автокодировщика, общей состязательной сети (GAN), случайного леса (RF), контролируемого ML и ML с подкреплением.
12. Способ проведения направляемой абляции сердца, включающий:
прием данных, характеризующих первоначальную операцию абляции, применяемую к области сердца пациента; и
автоматическое задание процессором, на основе полученных данных, дополнительной операции абляции для применения к данной области.
13. Способ по п. 12, при котором задание дополнительной абляции включает оценку качества первоначальной операции абляции и задание дополнительной операции абляции в случае обнаружения того, что качество первоначальной операции абляции не соответствует критерию качества.
14. Способ по п. 12, при котором данные, характеризующие первоначальную операцию абляции, содержат по меньшей мере одно из:
глубины повреждения;
радиуса повреждения;
большой оси повреждения;
малой оси повреждения;
трехмерного положения повреждения;
анатомического положения повреждения; и
площади поверхности повреждения.
15. Способ по п. 12, при котором задание дополнительной операции абляции включает указание местоположения для повторной абляции.
16. Способ по п. 12, при котором задание дополнительной операции абляции включает указание зазора в участке точек абляции.
17. Способ по п. 12, при котором задание дополнительной операции абляции включает указание в режиме реального времени того, что дополнительную абляцию необходимо выполнять в непосредственной близости к участку точек абляции.
18. Способ по п. 12, в котором задание дополнительной операции абляции включает указание значений одного или более параметров абляции для применения в дополнительной операции абляции.
19. Способ по п. 12, при котором данные, характеризующие первоначальную операцию абляции, содержат по меньшей мере одно из:
сигнала электрокардиограммы с поверхности тела (ЭКГ);
изменения сигнала ЭКГ с поверхности тела;
внутрисердечного сигнала ЭКГ;
изменения внутрисердечного сигнала ЭКГ;
импеданса абляционного электрода;
изменения импеданса абляционного электрода;
температуры ткани подвергнутой абляции;
изменения температуры подвергнутой абляции ткани;
усилия, действующего на подвергнутую абляции ткань;
изменения усилия, действующего на подвергнутую абляции ткань;
типа абляционного катетера;
трехмерного местоположения точки абляции;
прогнозируемого анатомического местоположения точки абляции;
продолжительности абляции для каждой точки;
скорости орошения; и
мощности, подаваемой во время абляции.
20. Способ по п. 19, при котором данные, характеризующие первоначальную операцию абляции, содержат:
изменение ультразвукового отражения подвергнутой абляции ткани и/или
изменение магнитно-резонансного изображения (МРТ) подвергнутой абляции ткани.
21. Способ по п. 12, при котором автоматическое задание дополнительной операции абляции включает применение обученной модели машинного обучения (ML).
22. Способ по п. 21, при котором ML-модель содержит по меньшей мере одно из автокодировщика, вариационного автокодировщика, общей состязательной сети (GAN), случайного леса (RF), контролируемого ML и ML с подкреплением.