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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022048128
(43)【公開日】2022-03-25
(54)【発明の名称】局所興奮時間解析システム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/346 20210101AFI20220317BHJP
A61B 5/367 20210101ALI20220317BHJP
【ＦＩ】
A61B5/346
A61B5/367
【審査請求】未請求
【請求項の数】20
【出願形態】ＯＬ
【外国語出願】
(21)【出願番号】P 2021148397
(22)【出願日】2021-09-13
(31)【優先権主張番号】63/077,780
(32)【優先日】2020-09-14
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】17/352,771
(32)【優先日】2021-06-21
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(71)【出願人】
【識別番号】511099630
【氏名又は名称】バイオセンス・ウエブスター・（イスラエル）・リミテッド
【氏名又は名称原語表記】Ｂｉｏｓｅｎｓｅ Ｗｅｂｓｔｅｒ （Ｉｓｒａｅｌ）， Ｌｔｄ．
(74)【代理人】
【識別番号】100088605
【弁理士】
【氏名又は名称】加藤 公延
(74)【代理人】
【識別番号】100130384
【弁理士】
【氏名又は名称】大島 孝文
(72)【発明者】
【氏名】バディム・グリナー
【テーマコード（参考）】
4C127
【Ｆターム（参考）】
4C127AA02
4C127HH13
4C127HH18
4C127JJ00
4C127KK03
4C127LL08
(57)【要約】
【課題】心臓信号を処理すること。
【解決手段】一実施形態では、心内電位図（ＩＥＧＭ）信号の局所興奮時間を検出する方法は、電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、第１のＩＥＧＭ信号及び対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、受信された第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された人工ニューラルネットワークを受信された第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を含む。
【選択図】図１
【解決手段】一実施形態では、心内電位図（ＩＥＧＭ）信号の局所興奮時間を検出する方法は、電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、第１のＩＥＧＭ信号及び対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、受信された第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された人工ニューラルネットワークを受信された第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を含む。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
心内電位図（ＩＥＧＭ）信号の局所興奮時間を検出するシステムであって、
電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた前記第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号及び前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、
第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、
受信された前記第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された前記人工ニューラルネットワークを受信された前記第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を行うように構成された、処理回路を含む遠隔サーバを備える、システム。
電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた前記第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号及び前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、
第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、
受信された前記第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された前記人工ニューラルネットワークを受信された前記第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を行うように構成された、処理回路を含む遠隔サーバを備える、システム。
【請求項2】
前記電気生理学的検査室サブシステムを更に備え、それぞれの電気生理学的検査室サブシステムは、
少なくとも１つの生体の少なくとも１つの心腔に挿入され、前記少なくとも１つの心腔から前記第１のＩＥＧＭ信号のそれぞれの第１のＩＥＧＭ信号を捕捉するように構成されたカテーテルと、
ディスプレイと、
処理回路であって、前記処理回路は、
前記第１のＩＥＧＭ信号の前記それぞれの第１のＩＥＧＭ信号を前記ディスプレイにレンダリングすることと、
前記注釈者のそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた、表示された前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈のうちの対応する前記局所興奮時間の注釈を受信することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号の前記それぞれの第１のＩＥＧＭ信号及び前記局所興奮時間の注釈のうちの対応する前記局所興奮時間の注釈を前記遠隔サーバに提供することと、を行うように構成された、処理回路と、を含む、請求項１に記載のシステム。
少なくとも１つの生体の少なくとも１つの心腔に挿入され、前記少なくとも１つの心腔から前記第１のＩＥＧＭ信号のそれぞれの第１のＩＥＧＭ信号を捕捉するように構成されたカテーテルと、
ディスプレイと、
処理回路であって、前記処理回路は、
前記第１のＩＥＧＭ信号の前記それぞれの第１のＩＥＧＭ信号を前記ディスプレイにレンダリングすることと、
前記注釈者のそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた、表示された前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈のうちの対応する前記局所興奮時間の注釈を受信することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号の前記それぞれの第１のＩＥＧＭ信号及び前記局所興奮時間の注釈のうちの対応する前記局所興奮時間の注釈を前記遠隔サーバに提供することと、を行うように構成された、処理回路と、を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項3】
前記処理回路は、
前記注釈者のそれぞれの注釈者の局所興奮時間の注釈経験レベルに応じて、前記注釈者の前記それぞれの注釈者によって行われた注釈に対する重みを計算することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号、及び前記局所興奮時間の注釈のそれぞれの局所興奮時間の注釈を付けた前記注釈者の前記それぞれの注釈者の計算された前記重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、前記人工ニューラルネットワークを訓練することと、を行うように構成されている、請求項１に記載のシステム。
前記注釈者のそれぞれの注釈者の局所興奮時間の注釈経験レベルに応じて、前記注釈者の前記それぞれの注釈者によって行われた注釈に対する重みを計算することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号、及び前記局所興奮時間の注釈のそれぞれの局所興奮時間の注釈を付けた前記注釈者の前記それぞれの注釈者の計算された前記重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、前記人工ニューラルネットワークを訓練することと、を行うように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項4】
前記処理回路は、
前記注釈者のそれぞれの注釈者の前記局所興奮時間の注釈経験レベルを示す検索一致のそれぞれの数をもたらす、前記注釈者の前記それぞれの注釈者に応じて科学文献出版物のデータベースを検索することと、
前記注釈者のそれぞれの注釈者に対する前記検索一致のそれぞれの数に応じて、前記注釈者の前記それぞれの注釈者によって行われた前記注釈に対する前記重みを計算することと、を行うように構成されている、請求項３に記載のシステム。
前記注釈者のそれぞれの注釈者の前記局所興奮時間の注釈経験レベルを示す検索一致のそれぞれの数をもたらす、前記注釈者の前記それぞれの注釈者に応じて科学文献出版物のデータベースを検索することと、
前記注釈者のそれぞれの注釈者に対する前記検索一致のそれぞれの数に応じて、前記注釈者の前記それぞれの注釈者によって行われた前記注釈に対する前記重みを計算することと、を行うように構成されている、請求項３に記載のシステム。
【請求項5】
前記処理回路は、前記データベースの検索を、局所興奮時間の注釈を記載している科学文献出版物に限定するように構成されている、請求項４に記載のシステム。
【請求項6】
前記検索一致のそれぞれの数は、前記注釈者のそれぞれの注釈者に一致する前記科学文献出版物のそれぞれの数である、請求項４に記載のシステム。
【請求項7】
前記処理回路は、
前記第１のＩＥＧＭ信号を前記人工ニューラルネットワークに入力することと、
前記人工ニューラルネットワークの出力及び前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈に応じて、前記人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整することと、を行うように構成されている、請求項４に記載のシステム。
前記第１のＩＥＧＭ信号を前記人工ニューラルネットワークに入力することと、
前記人工ニューラルネットワークの出力及び前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈に応じて、前記人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整することと、を行うように構成されている、請求項４に記載のシステム。
【請求項8】
前記処理回路は、
前記人工ニューラルネットワークの前記出力と、計算された前記重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈との関数である損失関数を最小化することと、
前記損失関数を最小化することに応じて、前記人工ニューラルネットワークの前記パラメータを反復的に調整することと、を行うように構成されている、請求項７に記載のシステム。
前記人工ニューラルネットワークの前記出力と、計算された前記重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈との関数である損失関数を最小化することと、
前記損失関数を最小化することに応じて、前記人工ニューラルネットワークの前記パラメータを反復的に調整することと、を行うように構成されている、請求項７に記載のシステム。
【請求項9】
前記損失関数は、バイナリクロスエントロピー損失関数を含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項10】
前記処理回路は、前記局所興奮時間が示されたことに応じて、電気解剖学的マップを生成するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項11】
プログラム命令が格納される非一時的なコンピュータ可読媒体を含むソフトウェア製品であって、前記命令は、中央処理装置（ＣＰＵ）によって読み取られると、前記ＣＰＵに、
電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた前記第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号及び前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、
第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、
受信された前記第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された前記人工ニューラルネットワークを受信された前記第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を行わせる、ソフトウェア製品。
電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた前記第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号及び前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、
第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、
受信された前記第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された前記人工ニューラルネットワークを受信された前記第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を行わせる、ソフトウェア製品。
【請求項12】
心内電位図（ＩＥＧＭ）信号の局所興奮時間を検出する方法であって、
電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた前記第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号及び前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、
第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、
受信された前記第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された前記人工ニューラルネットワークを受信された前記第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を含む、方法。
電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた前記第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号及び前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、
第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、
受信された前記第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された前記人工ニューラルネットワークを受信された前記第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を含む、方法。
【請求項13】
前記注釈者のそれぞれの注釈者の局所興奮時間の注釈経験レベルに応じて、前記注釈者の前記それぞれの注釈者によって行われる注釈に対する重みを計算することを更に含み、前記訓練することは、前記第１のＩＥＧＭ信号、及び対応する前記局所興奮時間の注釈のそれぞれの注釈を付けた前記注釈者の前記それぞれの注釈者の計算された前記重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、前記人工ニューラルネットワークを訓練することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項14】
前記注釈者のそれぞれの注釈者の前記局所興奮時間の注釈経験レベルを示す検索一致のそれぞれの数をもたらす、前記注釈者の前記それぞれの注釈者に応じて科学文献出版物のデータベースを検索することを更に含み、前記計算することは、前記注釈者のそれぞれの注釈者に対する前記検索一致のそれぞれの数に応じて、前記注釈者の前記それぞれの注釈者によって行われる前記注釈に対する前記重みを計算することを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項15】
前記検索することは、局所興奮時間の注釈を記載している科学文献出版物を検索することに限定される、請求項１４に記載の方法。
【請求項16】
前記検索一致のそれぞれの数は、前記注釈者のそれぞれの注釈者に一致する前記科学文献出版物のそれぞれの数である、請求項１４に記載の方法。
【請求項17】
前記訓練することは、
前記第１のＩＥＧＭ信号を前記人工ニューラルネットワークに入力することと、
前記人工ニューラルネットワークの出力及び前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈に応じて、前記人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整することと、を含む、請求項１４に記載の方法。
前記第１のＩＥＧＭ信号を前記人工ニューラルネットワークに入力することと、
前記人工ニューラルネットワークの出力及び前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈に応じて、前記人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整することと、を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項18】
前記人工ニューラルネットワークの前記出力と、計算された前記重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈との関数である損失関数を最小化することを更に含み、前記反復的に調整することは、前記損失関数を前記最小化することに応じて行われる、請求項１７に記載の方法。
【請求項19】
前記損失関数は、バイナリクロスエントロピー損失関数を含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項20】
前記局所興奮時間が示されたことに応じて、電気解剖学的マップを生成することを更に含む、請求項１２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、２０２０年９月１４日に出願された米国仮特許出願第６３／０７７，７８０号の利益を主張するものであり、その開示は参照により本明細書に組み込まれる。
本出願は、２０２０年９月１４日に出願された米国仮特許出願第６３／０７７，７８０号の利益を主張するものであり、その開示は参照により本明細書に組み込まれる。
【0002】
（発明の分野）
本発明は医療システムに関し、排他的にではないがとりわけ、心臓信号の処理に関する。
本発明は医療システムに関し、排他的にではないがとりわけ、心臓信号の処理に関する。
【背景技術】
【0003】
電極カテーテルは、長年にわたり医療現場で一般的に使用されている。電極カテーテルは、心臓内の電気活動を刺激及びマッピングし、異常な電気活動が見られる部位をアブレーションするために使用される。使用時には、電極カテーテルは、主要な静脈又は動脈、例えば大腿静脈に挿入された後、関心の心臓の心腔内へとガイドされる。典型的なアブレーション処置は、その遠位端に１つ以上の電極を有するカテーテルを心腔に挿入することを伴う。参照電極は、一般的には患者の皮膚にテープで貼り付けられるか、あるいは心臓内又は心臓付近に配置されている第２のカテーテルによって提供され得る。高周波（radio frequency、ＲＦ）電流は、アブレーションカテーテルのカテーテル電極と、（カテーテル電極の１つであり得る）不関電極との間に印加され、電流は、電極の間、すなわち血液と組織との間の媒体を通って流れる。電流の分布は、組織より高い導電性を有する血液と比較した場合、組織と接触している電極表面の量に依存し得る。組織の加熱は、組織の電気抵抗に起因して生じる。組織が十分に加熱されると、心臓組織において細胞破壊が引き起こされ、結果として、非電導性である心臓組織内に損傷部が形成される。いくつかの用途では、不可逆的エレクトロポレーションを実行して組織をアブレーションすることができる。
【0004】
電気生理学的（electrophysiological、ＥＰ）心臓マッピングは、心臓内の心機能不全の場所を識別する診断医療処置である。時変心電図（electro-cardiogram、ＥＣＧ）信号が、患者の心臓の表面に沿った点に接触する電極によって受信される。信号が処理され、心機能に関する種々の基準が、処理された（ＥＣＧ）信号から計算され、次いで、処理された信号が心臓の画像上に空間的にマッピングされる。次いで、医療専門家が解析するために、マップが出力される。
【0005】
心臓信号の解析は、ＥＣＧ信号のタイミングへの同期化を伴う場合がある。例えば、米国特許出願公開第２０１３／０１２３６５２号は、時変心内電位信号を検知することと、既定の振動波形に対する時変心内電位信号の適合を見出すことと、を含む信号を解析する方法を記載している。方法は、適合に応答する信号の注釈時間を推定することを更に含む。
【0006】
電気生理学的（ＥＰ）心臓マッピング、すなわち心臓電気解剖学的マッピングは、機能不全である心臓組織内の領域を識別するために使用される。体内プローブ、典型的に複数のマッピング電極がカテーテル遠位端の近くでカテーテルの本体に沿って配置されたカテーテル、が心臓の腔に挿入される。時変心電図（ＥＣＧ）信号が、マッピング電極と心臓組織との間の複数の接触点で記録される。次いで、複数のＥＣＧ電極が心臓組織との異なる接触位置へ移動し、処理が繰り返される。次いで、心機能に関する基準が局所ＥＣＧ信号から計算され、信号が、心臓腔の表面にわたって空間的にマッピングされる。マッピングは、医療専門家が心臓の機能不全の領域を特定するのを支援する。
【0007】
洞房（sinoatrial、ＳＡ）及び房室（atrioventricular、ＡＶ）結節などの、心臓内の電気供給源は、固有の洞調律で収縮するように心房及び心室の筋組織をトリガする、心臓にわたって伝播する電気的活動波を開始する。活動波面が各心臓周期中に複数のマッピング電極に到達するとき、固有のＥＣＧ波形が複数のマッピング電極で検知される。これらの波形は、心臓腔の表面に沿った異なる空間的場所で組織に接触した、異なる複数の電極における同じ波面の異なる到着時間により、時間ずれする。
【0008】
複数のマッピング電極で検知されるＥＣＧ波形の到着時間は、心臓を横切る活動波の伝播時間及び／又は速度をマッピングするために使用され得る。活動波のマッピングは、基準注釈時間として本明細書で知られる心臓周期を示す単一の時間基準に対して実行される。
【0009】
基準注釈時間は、体表面（body surface、ＢＳ）電極から、又は心腔の表面と接触して配置された追加的なカテーテルの心内（intra-cardiac、ＩＣ）基準電極から獲得されたＥＣＧ信号を処理することによって、計算され得る。典型的に、医師は、疑わしい病変に応じて、基準注釈時間をＢＳ又はＩＣチャネルのいずれから計算するかを指定する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0010】
本開示の一実施形態によれば、心内電位図（intracardiac electrogram、ＩＥＧＭ）信号の局所興奮時間を検出する方法であって、電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、第１のＩＥＧＭ信号及び対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、受信された第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された人工ニューラルネットワークを受信された第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を含む、方法が提供される。
【0011】
更に、本開示の一実施形態によれば、方法は、注釈者のそれぞれの注釈者の局所興奮時間の注釈経験レベルに応じて、注釈者のそれぞれの注釈者によって行われる注釈に対する重みを計算することを含み、訓練することは、第１のＩＥＧＭ信号、及び対応する局所興奮時間の注釈のそれぞれの注釈を付けた注釈者のそれぞれの注釈者の計算された重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することを含む。
【0012】
また更に、本開示の一実施形態によれば、方法は、注釈者のそれぞれの注釈者の局所興奮時間の注釈経験レベルを示す検索一致のそれぞれの数をもたらす、注釈者のそれぞれの注釈者に応じて科学文献出版物のデータベースを検索することを含み、計算することは、注釈者のそれぞれの注釈者に対する検索一致のそれぞれの数に応じて、注釈者のそれぞれの注釈者によって行われる注釈に対する重みを計算することを含む。
【0013】
加えて、本開示の一実施形態によれば、検索することは、局所興奮時間の注釈を記載している科学文献出版物を検索することに限定される。
【0014】
更に、本開示の一実施形態によれば、検索一致のそれぞれの数は、注釈者のそれぞれの注釈者に一致する科学文献出版物のそれぞれの数である。
【0015】
更に、本開示の一実施形態によれば、訓練することは、第１のＩＥＧＭ信号を人工ニューラルネットワークに入力することと、人工ニューラルネットワークの出力及び第１のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間の注釈に応じて、人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整することと、を含む。
【0016】
また更に、本開示の一実施形態によれば、方法は、人工ニューラルネットワークの出力と、計算された重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた第１のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間の注釈との関数である損失関数を最小化することを含み、反復的に調整することは、損失関数を最小化することに応じて行われる。
【0017】
更に、本開示の一実施形態によれば、損失関数は、バイナリクロスエントロピー損失関数を含む。
【0018】
更に、本開示の一実施形態によれば、方法は、局所興奮時間が示されたことに応じて、電気解剖学的マップを生成することを含む。
【0019】
本開示の別の実施形態によれば、心内電位図（ＩＥＧＭ）信号の局所興奮時間を検出するシステムであって、電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、第１のＩＥＧＭ信号及び対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、受信された第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された人工ニューラルネットワークを受信された第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を行うように構成された、処理回路を含む遠隔サーバを備える、システムもまた提供される。
【0020】
更に、本開示の実施形態によれば、システムは、電気生理学的検査室サブシステムを備え、それぞれの電気生理学的検査室サブシステムは、少なくとも１つの生体の少なくとも１つの心腔に挿入され、少なくとも１つの心腔から第１のＩＥＧＭ信号のそれぞれの第１のＩＥＧＭ信号を捕捉するように構成されたカテーテルと、ディスプレイと、処理回路であって、処理回路は、第１のＩＥＧＭ信号のそれぞれの第１のＩＥＧＭ信号をディスプレイにレンダリングすることと、注釈者のそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた、表示された第１のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間の注釈のうちの対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、第１のＩＥＧＭ信号のそれぞれの第１のＩＥＧＭ信号及び局所興奮時間の注釈のうちの対応する局所興奮時間の注釈を遠隔サーバに提供することと、を行うように構成された、処理回路と、を含む。
【0021】
また更に、本開示の一実施形態によれば、処理回路は、注釈者のそれぞれの注釈者の局所興奮時間の注釈経験レベルに応じて、注釈者のそれぞれの注釈者によって行われた注釈に対する重みを計算することと、第１のＩＥＧＭ信号、及び局所興奮時間の注釈のそれぞれの局所興奮時間の注釈を付けた注釈者のそれぞれの注釈者の計算された重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、を行うように構成されている。
【0022】
加えて、本開示の一実施形態によれば、処理回路は、注釈者のそれぞれの注釈者の局所興奮時間の注釈経験レベルを示す検索一致のそれぞれの数をもたらす、注釈者のそれぞれの注釈者に応じて科学文献出版物のデータベースを検索することと、注釈者のそれぞれの注釈者に対する検索一致のそれぞれの数に応じて、注釈者のそれぞれの注釈者によって行われた注釈に対する重みを計算することと、を行うように構成されている。
【0023】
更に、本開示の一実施形態によれば、処理回路は、データベースの検索を、局所興奮時間の注釈を記載している科学文献出版物に限定するように構成されている。
【0024】
更に、本開示の一実施形態によれば、検索一致のそれぞれの数は、注釈者のそれぞれの注釈者に一致する科学文献出版物のそれぞれの数である。
【0025】
また更に、本開示の一実施形態によれば、処理回路は、第１のＩＥＧＭ信号を人工ニューラルネットワークに入力することと、人工ニューラルネットワークの出力及び第１のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間の注釈に応じて、人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整することと、を行うように構成されている。
【0026】
加えて、本開示の一実施形態によれば、処理回路は、人工ニューラルネットワークの出力と、計算された重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた第１のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間の注釈との関数である損失関数を最小化することと、損失関数を最小化することに応じて、人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整することと、を行うように構成されている。
【0027】
更に、本開示の一実施形態によれば、損失関数は、バイナリクロスエントロピー損失関数を含む。
【0028】
更に、本開示の一実施形態によれば、処理回路は、局所興奮時間が示されたことに応じて、電気解剖学的マップを生成するように構成されている。
【0029】
本開示の更に別の実施形態によれば、プログラム命令が格納される非一時的なコンピュータ可読媒体を含むソフトウェア製品であって、命令は、中央処理装置（central processing unit、ＣＰＵ）によって読み取られると、ＣＰＵに、電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、第１のＩＥＧＭ信号及び対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、受信された第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された人工ニューラルネットワークを受信された第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を行わせる、ソフトウェア製品もまた提供される。
【図面の簡単な説明】
【0030】
本発明は、添付の図面と併せて、以下の詳細な説明から理解されよう。
【図1】心臓にカテーテル手順を実施するためのシステムの絵画図であり、このシステムは、本発明の実施形態に従って構成されており、また動作するものである。
【発明を実施するための形態】
【0031】
概論
電気生理学（ＥＰ）における主要な課題の１つは、正確な心内電位図（ＩＥＧＭ）信号の注釈アルゴリズムを検出して、ＩＥＧＭ信号から正しい局所興奮時間（local activation time、ＬＡＴ）を選択して、例えば、ＬＡＴマップを生成することである。ＬＡＴを自動的に検出するための１つの方法は、それぞれの関心のあるウィンドウ（window of interest、ＷＯＩ）内で信号の最大負勾配を検出することと、ＬＡＴをその点に割り当てることと、を含む。ＷＯＩは、典型的には、１つ以上の体表面電極によって捕捉された信号のＱＲＳ群を検知することに基づいて、システムによって設定される。最大負勾配を検知することは、場合によっては、ＷＯＩ内に多くのそのような勾配があり、誤った勾配がアルゴリズムによって選択されることがあるため、上記の問題に対する幅広い解決策を提供するものではない。したがって、医師は、計算されたＬＡＴをＷＯＩ内の異なる点に手動で変更する選択肢を有する。
電気生理学（ＥＰ）における主要な課題の１つは、正確な心内電位図（ＩＥＧＭ）信号の注釈アルゴリズムを検出して、ＩＥＧＭ信号から正しい局所興奮時間（local activation time、ＬＡＴ）を選択して、例えば、ＬＡＴマップを生成することである。ＬＡＴを自動的に検出するための１つの方法は、それぞれの関心のあるウィンドウ（window of interest、ＷＯＩ）内で信号の最大負勾配を検出することと、ＬＡＴをその点に割り当てることと、を含む。ＷＯＩは、典型的には、１つ以上の体表面電極によって捕捉された信号のＱＲＳ群を検知することに基づいて、システムによって設定される。最大負勾配を検知することは、場合によっては、ＷＯＩ内に多くのそのような勾配があり、誤った勾配がアルゴリズムによって選択されることがあるため、上記の問題に対する幅広い解決策を提供するものではない。したがって、医師は、計算されたＬＡＴをＷＯＩ内の異なる点に手動で変更する選択肢を有する。
【0032】
本発明の実施形態は、深層学習技術を用いて人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ＡＮＮ）を訓練して、対応するＩＥＧＭ信号のＬＡＴを検出することにより、上記の問題を解決する。ＡＮＮは、様々なＥＰ検査室（検査室）から提供される、注釈者（例えば、医師又は他の医療専門家）によって手動で注釈が付けられたＩＥＧＭ信号及び対応するＬＡＴの注釈を用いて訓練される。手動注釈は、自動的に計算された注釈を補正することであってもよく、又はＩＥＧＭ信号に最初の注釈を提供することであってもよい。
【0033】
いくつかの実施形態では、ＡＮＮの訓練中、異なるＬＡＴの注釈には、等しい重みが提供されない。例えば、ＡＮＮを訓練するために使用される損失関数は、訓練中にそれぞれのＩＥＧＭ信号及びＬＡＴの注釈ペアの寄与を重み付けするために、それぞれのＩＥＧＭ信号及びＬＡＴの注釈ペアに関連付けられ得る重みを含んでもよい。いくつかの実施形態では、バイナリクロスエントロピー（binary cross-entropy、ＢＣＥ）損失関数が使用されてもよい。
【0034】
いくつかの実施形態では、（例えば、損失関数において使用するための）ＩＥＧＭ信号及びＬＡＴの注釈ペアに割り当てられる重みは、当該ＬＡＴの注釈を手動で決定した注釈者のＬＡＴの注釈経験レベルに応じて計算され得る。このようにして、ＡＮＮは、より経験豊かな注釈者により大きい重みを与えることによって訓練され得る。
【0035】
様々な注釈者のＬＡＴの注釈経験レベルは、科学文献出版物を含むデータベースを検索して、ＬＡＴの注釈範囲における様々な注釈者に関する検索一致の数（例えば、科学文献出版物の数）を検出することによって推定され得る。例えば、「Ｊｏｈｎ Ｓｍｉｔｈ ａｎｄ ＬＡＴ ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ」を検索することによって５０個の一致が提供され得る一方で、「Ｔｉｍ Ｊｏｎｅｓ ａｎｄ ＬＡＴ ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ」を検索することによって４００個の一致が提供され得る。そのような場合、Ｔｉｍ Ｊｏｎｅｓによって提供されたＬＡＴの注釈は、Ｊｏｈｎ Ｓｍｉｔｈによって提供されたＬＡＴの注釈よりも、訓練においてはるかに大きい重みが提供される。任意の好適なデータベース、例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ｓｃｈｏｌａｒ、Ｓｃｏｐｕｓ又はＷｅｂ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅが検索され得る。
【0036】
システムの説明
ここで、本発明の実施形態に従って構成され、動作する心臓１２にカテーテル挿入手順を実行するための医療システム１０の絵画図である、図１を参照する。医療システム１０は、電気活動を評価し、生体の心臓１２に対してアブレーション処置を実行するように構成されてもよい。システム１０は、ＥＰデータを捕捉するＥＰ検査室サブシステム１１（簡略化のために１つのみ図示されている）を備える。医療システム１０はまた、ネットワーク２７を介して格納及び／又はＥＰ検査室サブシステム１１による処理のためにＥＰデータが送信される、遠隔サーバ２６、例えば、クラウドコンピューティング装置を備える。ＥＰデータは、ＥＰ検査室サブシステム１１で圧縮され、ネットワーク２７を介して遠隔サーバ２６に圧縮された形式で送信されてもよい。
ここで、本発明の実施形態に従って構成され、動作する心臓１２にカテーテル挿入手順を実行するための医療システム１０の絵画図である、図１を参照する。医療システム１０は、電気活動を評価し、生体の心臓１２に対してアブレーション処置を実行するように構成されてもよい。システム１０は、ＥＰデータを捕捉するＥＰ検査室サブシステム１１（簡略化のために１つのみ図示されている）を備える。医療システム１０はまた、ネットワーク２７を介して格納及び／又はＥＰ検査室サブシステム１１による処理のためにＥＰデータが送信される、遠隔サーバ２６、例えば、クラウドコンピューティング装置を備える。ＥＰデータは、ＥＰ検査室サブシステム１１で圧縮され、ネットワーク２７を介して遠隔サーバ２６に圧縮された形式で送信されてもよい。
【0037】
次に、ＥＰ検査室サブシステム１１のうちの１つが、単なる例として、以下により詳細に説明される。様々なＥＰ検査室サブシステム１１は、処理のために、遠隔サーバ２６にＥＰデータを提供する、同じ又は異なるＥＰ検査室機器を備えてもよい。図１のＥＰ検査室サブシステム１１は、被験者の血管系を通って、心臓１２の心室又は血管構造内に操作者１６によって経皮的に挿入されるカテーテル１４を備えている。通常は医師である操作者１６が、例えば、アブレーション標的部位において、心臓壁とカテーテルの遠位端１８を接触させる。電気的活性マップは、米国特許第６，２２６，５４２号、同第６，３０１，４９６号、同第６，８９２，０９１号に開示されている方法に従って、準備されてもよい。システム１０の要素を具現化する１つの市販品はＣＡＲＴＯ（登録商標）３システム（Ｂｉｏｓｅｎｓｅ Ｗｅｂｓｔｅｒ，Ｉｎｃ．Ｉｒｖｉｎｅ，ＣＡから入手可能）として入手可能である。このシステムは、本明細書で説明する発明の原理を具体化するために当業者によって修正される場合がある。
【0038】
電気的活性マップの評価によって異常と判定された領域は、例えば、心筋に高周波エネルギーを印加する遠位端１８の１つ以上の電極に、カテーテル内のワイヤを通じて高周波電流を流すことなどにより熱エネルギーを印加することによってアブレーションすることができる。このエネルギーは、組織内に吸収され、その組織が永久にその電気興奮性を失う時点まで、その組織を加熱する。成功裏に行われた場合、この処置によって心臓組織に非伝導性の損傷部が形成され、この損傷部が、不整脈を引き起こす異常な電気経路を遮断する。本発明の原理は、異なる心腔に適用されて、多数の異なる心不整脈を診断及び治療することができる。
【0039】
カテーテル１４は、通常、操作者１６がカテーテル１４の遠位端１８を所望どおりに操作、位置決め、及び配向してアブレーションすることを可能にするための、ハンドルに好適な制御部を有するハンドル２０を含む。操作者１６を補助するために、カテーテル１４の遠位部分には、コンソール２４内に配置された処理回路２２に信号を供給する位置センサ（図示せず）が収容されている。処理回路２２は、後述のようないくつかの処理機能を果たすことができる。
【0040】
ワイヤ接続部３５は、コンソール２４を、体表面電極３０、及びカテーテル１４の位置及び向きの座標を測定するための位置決めサブシステムの他の構成要素と連結してもよい。処理回路２２又は別のプロセッサ（図示せず）が、位置決めサブシステムの要素であってもよい。米国特許第７，５３６，２１８号に教示されているように、カテーテル電極３１及び体表面電極３０を使用して、アブレーション部位における組織インピーダンスを測定することができる。温度センサ（図示せず）、通常、熱電対又はサーミスタは、後述のようにカテーテル１４の遠位部分のアブレーション表面上に載置され得る。
【0041】
コンソール２４は、通常、１つ以上のアブレーション電力発生装置２５を収容している。カテーテル１４は、任意の既知のアブレーション技法、例えば、高周波エネルギー、超音波エネルギー、不可逆エレクトロポレーション、及びレーザにより生成された光エネルギーを使用して、心臓にアブレーションエネルギーを伝導するように適合され得る。このような方法は、米国特許第６，８１４，７３３号、同第６，９９７，９２４号、及び同第７，１５６，８１６号に開示されている。
【0042】
一実施形態では、位置決めサブシステムは、磁場生成コイル２８を使用して、所定の作業体積内に磁場を生成し、カテーテルにおけるこれらの磁場を感知することによって、カテーテル１４の位置及び向きを判定する磁気位置追跡配置を備える。位置決めサブシステムは、米国特許第７，７５６，５７６号及び同第７，５３６，２１８号に記載されている。
【0043】
上述したように、カテーテル１４はコンソール２４に結合され、これにより操作者１６は、カテーテル１４の機能を観察及び調節することができる。コンソール２４は、処理回路２２、一般的には適切な信号処理回路を有するコンピュータを含む。処理回路２２は、ディスプレイ２９（例えば、モニタ）を駆動するように結合されている。信号処理回路は、典型的にはカテーテル１４からの信号を受信、増幅、フィルタリング、及びデジタル化し、その信号には、電気、温度、及び接触力センサなどのセンサ、並びにカテーテル１４内の遠位に位置する場所感知電極３１により生成された信号が含まれる。デジタル化された信号は、コンソール２４及び位置決めシステムによって受信され、かつ使用されることにより、カテーテル１４の位置及び向きを計算し、そして電極からの電気信号を分析する。いくつかの実施形態では、デジタル化された信号は、位置及び配向データを計算し、かつ／又は電極３０、３１からの電気信号を分析し、かつ／又は電気信号及び関連データを使用して、人工ニューラルネットワークを訓練するために、（任意選択的に、送信前に圧縮され、）遠隔サーバ２６に送信される。これらは以下でより詳細に説明される。
【0044】
電気解剖学的マップを生成するために、処理回路２２は、典型的には、電気解剖学的マップ発生器、画像登録プログラム、画像又はデータ分析プログラム、及びディスプレイ２９上にグラフィカル情報を提示するように構成されたグラフィカルユーザインターフェースを含む、マッピングモジュールを含む。いくつかの実施形態では、マッピングモジュールの機能の一部又は全ては、遠隔サーバ２６によって実行される。
【0045】
簡略化のため図には示されていないが、通常、システム１０には、他の要素も含まれる。例えば、システム１０は、心電図（ＥＣＧ）モニタを含んでもよく、このＥＣＧモニタは、ＥＣＧ同期信号をコンソール２４又は遠隔サーバ２６に供給するために、体表面電極３０のうちの１つ以上から信号を受信するように連結されている。いくつかの実施形態では、ＥＣＧモニタの機能の一部又は全ては、遠隔サーバ２６によって実行される。上記に述べたように、システム１０は、典型的にはまた、患者の身体の外側に付着された外部貼付式参照パッチ、又は心臓１２に対する固定位置に維持された状態で心臓１２に挿入されている内部置きカテーテル（internally-placed catheter）のいずれかに参照位置センサをも有する。アブレーション部位を冷却するためにカテーテル１４を通して液体を循環させるための従来のポンプ及びラインが提供されてもよい。システム１０及び／又は遠隔サーバ２６は、ＭＲＩユニット又は同様のものなどの外部の画像化モダリティから画像データを受信してもよく、画像を生成及び表示するために（例えば、処理回路２２及び／又は遠隔サーバ２６によって）組み込まれ、又はそれによって起動することができる画像プロセッサを含む。
【0046】
実際には、処理回路２２の機能の一部又は全てを、単一の物理的構成要素中に組み合わされ、又は代替的に複数の物理的構成要素を使用して実装することができる。これらの物理的構成要素は、ハードワイヤードデバイス若しくはプログラマブルデバイス、又はこれら２つの組み合わせを備えてもよい。いくつかの実施形態では、処理回路２２の機能のうちの少なくとも一部は、好適なソフトウェアの制御下でプログラム可能なプロセッサによって実行されてもよい。このソフトウェアは、例えばネットワークを介して電子的形態でデバイスにダウンロードされてもよい。あるいは又は更に、このソフトウェアは、光学的メモリ、磁気的メモリ又は電子的メモリなどの有形の非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶されていてもよい。
【0047】
次に、図２及び図３を参照する。図２は、図１のシステム１０の電気生理学的検査室サブシステム１１のうちの１つの動作方法における工程を含むフロー図４０である。図３は、図１のシステム１０を使用してレンダリングされた、表示された、注釈が付けられたＩＥＧＭ信号４８の図である。
【0048】
各ＥＰ検査室サブシステム１１は、少なくとも１つの生体の少なくとも１つの心腔に挿入され、少なくとも１つの心腔からそれぞれのＩＥＧＭ信号４８を捕捉するように構成されたカテーテル１４を含む。任意の好適なタイプの１つ又は複数のカテーテル１４が、各ＥＰ検査室サブシステム１１において使用されてもよい。処理回路２２は、ＩＥＧＭ信号４８を受信し、ＩＥＧＭ信号４８の表示をディスプレイ２９にレンダリングし（ブロック４２）、ＥＰ検査室サブシステム１１の注釈者によって手動で注釈が付けられた、対応するＩＥＧＭ信号４８の局所興奮時間（ＬＡＴ）の注釈５０を受信する（ブロック４４）ように構成されている。まず、ＩＥＧＭ信号４８は、処理回路２２上で動作するアルゴリズムによって自動的に注釈が付けられてもよい。次いで、注釈者は、表示されたＩＥＧＭ信号４８上に局所興奮時間の注釈５０をマーキングすることによって、自動注釈を手動注釈で補正することができる。いくつかの実施形態では、注釈者は、（自動化されたＬＡＴの注釈を計算する処理回路２２を伴わず）表示されたＩＥＧＭ信号４８をディスプレイ２９上で視認し、次いで、表示されたＩＥＧＭ信号４８上に局所興奮時間の注釈５０をマーキングしてもよい。
【0049】
ＥＰ検査室サブシステム１１の処理回路２２は、ＩＥＧＭ信号４８及び対応する局所興奮時間の注釈５０を遠隔サーバ２６に提供する（ブロック４６）ように構成されている。いくつかの実施形態では、ＥＰ検査室サブシステム１１は、好適なネットワークインターフェースを介してネットワーク２７（図１）上でＩＥＧＭ信号４８及び対応する局所興奮時間の注釈５０を遠隔サーバ２６に提供するように構成されている。
【0050】
【0051】
遠隔サーバ２６は、処理回路６０、メモリ６２、データバス６４、及びネットワークインターフェース６６を含む。処理回路６０は、ソフトウェアを起動して、様々な信号処理及び計算タスクを実行するように構成され、人工ニューラルネットワーク６８、訓練モジュール７０、及びマッピングモジュール７２を含む。訓練モジュール７０は、図５～図７を参照して以下でより詳細に説明されるように、人工ニューラルネットワーク６８を訓練するように構成されている。マッピングモジュール７２は、図８及び図９を参照してより詳細に説明されるように、心臓信号及び生体から捕捉された他のデータに応じてＥＰマップを生成するように構成されている。
【0052】
実際には、処理回路６０の機能の一部又は全てを、単一の物理的構成要素において組み合わされ、又は代替的に複数の物理的構成要素を使用して実装することができる。これらの物理的構成要素は、ハードワイヤードデバイス若しくはプログラマブルデバイス、又はこれら２つの組み合わせを備えてもよい。いくつかの実施形態では、処理回路６０の機能のうちの少なくとも一部は、好適なソフトウェアの制御下でプログラム可能なプロセッサによって実行されてもよい。このソフトウェアは、例えばネットワークを介して電子的形態でデバイスにダウンロードされてもよい。あるいは又は更に、このソフトウェアは、光学的メモリ、磁気的メモリ又は電子的メモリなどの有形の非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶されていてもよい。
【0053】
メモリ６２は、処理回路６０によって使用されるデータを格納するように構成されている。データバス６４は、遠隔サーバ２６の様々な要素間で、例えば、処理回路６０とネットワークインターフェース６６との間で、データを転送するように構成されている。
【0054】
処理回路６０上で動作する訓練モジュール７０は、ＥＰ検査室サブシステム１１から、（それぞれのＥＰ検査室サブシステム１１内で捕捉された）ＩＥＧＭ信号４８、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられたＩＥＧＭ信号４８の対応する局所興奮時間の注釈５０を受信する（ブロック１０２）ように構成されている。換言すれば、訓練モジュール７０は、ＥＰ検査室サブシステム１１のうちの１つの、ある注釈者によって手動で注釈が付けられた対応する局所興奮時間の注釈５０及びＩＥＧＭ信号４８、並びにＥＰ検査室サブシステム１１のうちの別の１つの、別の注釈者によって手動で注釈が付けられた対応する局所興奮時間の注釈５０及び他のＩＥＧＭ信号４８を受信するように構成されている。
【0055】
処理回路６０上で動作する訓練モジュール７０は、ＩＥＧＭ信号４８及び対応する局所興奮時間の注釈５０を含む訓練データに応じて、人工ニューラルネットワーク６８を訓練して（ブロック１０４）、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように構成されている。ブロック１０４の工程は、以下でより詳細に説明するブロック１０６～ブロック１１０のサブ工程を含む。
【0056】
処理回路６０上で動作する訓練モジュール７０は、科学文献出版物のデータベース（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ｓｃｈｏｌａｒ、Ｓｃｏｐｕｓ、又はＷｅｂ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ）を、（局所興奮時間の注釈５０を提供した）それぞれの注釈者に応じて、検索文字列として検索する（ブロック１０６）ように構成され、検索することにより、それぞれの注釈者の局所興奮時間の注釈経験レベルを示す検索一致のそれぞれの数がもたらされる。換言すれば、注釈者のそれぞれに対して異なる検索文字列（例えば、「Ｊ．Ｓｍｉｔｈ」、「Ｔ．Ｊｏｎｅｓ」など）を用いてデータベースが検索されて、注釈者のそれぞれに対して検索一致の数（例えば、Ｊ．Ｓｍｉｔｈに対して５個の一致、及びＴ．Ｊｏｎｅｓに対して４０個の一致など）がもたらされる。場合によっては、所与の注釈者の検索は、検索一致をもたらさない場合がある。検索は、任意の好適なソフトウェアスクリプトを使用して、例えば、Ｓｃｏｐｕｓにアクセスするためのｐｙｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃｓ２．５．０などのウェブクローラーを使用して実行されてもよい。検索一致のそれぞれの数は、それぞれの注釈者に一致する科学文献出版物のそれぞれの数（例えば、Ｊ．Ｓｍｉｔｈに対する５個の出版物、及びＴ．Ｊｏｎｅｓに対する４０個の出版物など）であってもよい。
【0057】
いくつかの実施形態では、処理回路６０上で動作する訓練モジュール７０は、データベースの検索を、局所興奮時間の注釈及び／又はＩＥＧＭ及び／又は心電図の注釈及び／又はＥＰの注釈などを記載している科学文献出版物に限定するように構成されている。検索を上記のうちの１つ以上に限定することは、偽の結果を防止するのに有用である。例えば、「Ｎｕｃｌｅａｒ Ｐｈｙｓｉｃｓ」誌で論文を公表したＪ．Ｓｍｉｔｈが存在することがあり得、したがって、彼の経験は、局所興奮時間の注釈５０を提供したＪ．Ｓｍｉｔｈとは無関係である。
【0058】
処理回路６０上で動作する訓練モジュール７０は、それぞれの注釈者によって行われた注釈に対する重みを、それぞれの注釈者の局所興奮時間の注釈経験レベルに応じて計算する（ブロック１０８）ように構成されている。例えば、Ｊ．Ｓｍｉｔｈによって行われた注釈に対して重みが計算され、Ｔ．Ｊｏｎｅｓによって行われた注釈に対して別の重みが計算される、などである。
【0059】
いくつかの実施形態では、処理回路６０上で動作する訓練モジュール７０は、それぞれの注釈者に対する検索一致のそれぞれの数（例えば、科学文献出版物の数）に応じて、それぞれの注釈者によって行われた注釈に対する重みを計算するように構成されている。例えば、Ｊ．Ｓｍｉｔｈによって行われた注釈については、Ｊ．Ｓｍｉｔｈに関するデータベース内で検出された５個の検索一致（例えば、５個の出版物）に応じて重みが計算され、Ｔ．Ｊｏｎｅｓによって行われた注釈については、Ｔ．Ｊｏｎｅｓに関するデータベース内で検出された４０個の検索一致（例えば、４０個の出版物）に応じて別の重みが計算される。重みは、比例計算され得る。例えば、Ｎ人の注釈者が存在し、ｊ番目の注釈者が、検索時にＰｊ個の出版物が検出された場合、ｉ番目の注釈者の重みＷｉは、以下と等しくなる。
【0060】
【数1】
【0061】
処理回路６０上で動作する訓練モジュール７０は、（ＥＰ検査室サブシステム１１から受信した）ＩＥＧＭ信号４８を含む訓練データと、それぞれの局所興奮時間の注釈５０に注釈を付けたそれぞれの注釈者のそれぞれの計算された重みに従って重み付けされた、対応する局所興奮時間の注釈５０と、に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワーク６８を訓練する（ブロック１１０）ように構成されている。例えば、Ｊ．Ｓｍｉｔｈによって提供された注釈は、Ｊ．Ｓｍｉｔｈに関して計算された重みに従って重み付けされ、Ｔ．Ｊｏｎｅｓによって提供された注釈は、Ｔ．Ｊｏｎｅｓに関して計算された重みに従って重み付けされる、などが行われる。
【0062】
【0063】
ニューラルネットワークは、ニューロンのネットワーク又は回路、あるいは現代的な意味では、人工ニューロン又はノードで構成されている人工ニューラルネットワークである。生物学的ニューロンの接続が、重みとしてモデリングされる。正の重みは興奮性の接続を反映し、負の値は抑制性の接続を意味する。入力は重みで修正され、線形結合を使用して合計される。活性化関数が、出力の振幅を制御することができる。例えば、出力の許容範囲は通常０～１であるが、－１～１の場合もある。
【0064】
これらの人工ネットワークは、予測モデリング、適応制御及びアプリケーションに使用でき、データセットを介して訓練することができる。経験から生じる自己学習がネットワーク内で発生する可能性があり、複雑で一見無関係なセットの情報から結論を導き出すことができる。
【0065】
完全を期すために、生物学的ニューラルネットワークは、化学的に接続されたニューロン又は機能的に関連付けられたニューロンのグループから構成されている。１つのニューロンが他の多くのニューロンに接続されていてもよく、ネットワーク内のニューロン及び接続の総数が広範囲にわたってもよい。シナプスと呼ばれる接続は、通常、軸索から樹状突起へと形成されるが、樹状突起間シナプス及び他の接続も可能である。電気的な信号伝達とは別に、神経伝達物質の拡散から生じる他の信号伝達形態がある。
【0066】
人工知能、認知モデリング及びニューラルネットワークは、生物学的神経システムのデータ処理方法に着想を得た情報処理パラダイムである。人工知能及び認知モデリングは、生物学的ニューラルネットワークのいくつかの特性をシミュレートしようとする。人工知能分野では、人工ニューラルネットワークが音声認識、画像分析及び適応制御にうまく適用され、（コンピュータゲーム及びビデオゲームにおける）ソフトウェアエージェント又は自律ロボットが構築されている。
【0067】
ニューラルネットワーク（neural network：ＮＮ）は、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network：ＡＮＮ）又はシミュレートニューラルネットワーク（simulated neural network：ＳＮＮ）と呼ばれる人工ニューロンの場合、情報処理に計算への接続論的アプローチに基づいて数学的モデル又は計算モデルを使用する、天然のニューロン又は人工ニューロンの相互接続されたグループである。ほとんどの場合、ＡＮＮは、ネットワークを通って流れる外部情報又は内部情報に基づいてその構造を変更する適応型システムである。より実際的には、ニューラルネットワークは、非線形の統計データモデリングツール又は意思決定ツールである。これらを、入力と出力の間の複雑な関係をモデリングするため及びデータのパターンを見つけるために使用することができる。
【0068】
いくつかの実施形態では、人工ニューラルネットワーク６８は、完全結合ニューラルネットワーク、例えば、畳み込みニューラルネットワークを含む。他の実施形態では、人工ニューラルネットワーク６８は、任意の好適なＡＮＮを含んでもよい。人工ニューラルネットワーク６８は、処理回路６０（図４）によって実行されるソフトウェア、及び／又は人工ニューラルネットワーク６８の機能を実行するように構成されたハードウェアモジュールを含んでもよい。
【0069】
人工ニューラルネットワーク６８は、入力が受信される入力層８０と、人工ニューラルネットワーク６８の出力が提供される出力層８４への入力を漸進的に処理する１つ以上の隠れ層８２と、を含む。人工ニューラルネットワーク６８は、人工ニューラルネットワーク６８の層８０、８２、８４の間の層の重みを含み得る。人工ニューラルネットワーク６８は、人工ニューラルネットワーク６８の層８０、８２、８４の間の様々な層の重みの値に従って入力層８０で受信したデータを操作する。
【0070】
人工ニューラルネットワーク６８の層の重みは、人工ニューラルネットワーク６８が実行するように訓練されるデータ操作タスクを、人工ニューラルネットワーク６８が実行するように、人工ニューラルネットワーク６８の訓練中に更新される。
【0071】
人工ニューラルネットワーク６８内の層の数及び層の幅は設定可能であってもよい。層の数及び層の幅が増加するにつれて、人工ニューラルネットワーク６８が差し当たってのタスクに従ってデータを操作することができる精度が高まる。しかしながら、より多くの数の層及びより幅広い層は、一般に、より多くの訓練データ、すなわち、より多くの訓練時間を必要とし、訓練が収束しない場合がある。例として、入力層８０は、（例えば、４００個のサンプルのバッチを圧縮するための）４００個のニューロンを含んでもよく、出力層もまた、４００個のニューロンを含んでもよい。
【0072】
人工ニューラルネットワーク６８を訓練することは、概ね反復的なプロセスである。人工ニューラルネットワーク６８を訓練する１つの方法を以下に説明する。処理回路６０（図４）上で動作する訓練モジュール７０は、人工ニューラルネットワーク６８の出力とＩＥＧＭ信号４８の局所興奮時間の注釈５０との間の差を減少させるように、人工ニューラルネットワーク６８のパラメータ（例えば、層の重み）を反復的に調整する（ブロック１１２）ように構成されている。
【0073】
いくつかの実施形態では、処理回路６０（図４）上で動作する訓練モジュール７０は、人工ニューラルネットワーク６８の出力と、計算された（図５のブロック１０８の工程で計算された）重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされたＩＥＧＭ信号４８の局所興奮時間の注釈５０との関数である損失関数を最小化し、損失関数を最小化することに応じて、人工ニューラルネットワーク６８のパラメータ（例えば、層の重み）を反復的に調整するように構成されている。いくつかの実施形態では、損失関数は、バイナリクロスエントロピー（ＢＣＥ）損失関数を含む。Ｐｙｔｏｒｃｈ．ｏｒｇは、好適なＢＣＥ損失関数の一例を提供している。
【0074】
ここでブロック１１２の工程のサブ工程を以下で説明する。
【0075】
処理回路２２（図４）の処理回路６０上で動作する訓練モジュール７０は、ＩＥＧＭ信号４８を人工ニューラルネットワーク６８の入力層８０に入力する（ブロック１１４）ように構成されている。処理回路６０（図４）上で動作する訓練モジュール７０は、人工ニューラルネットワーク６８の出力（例えば、出力層８４の出力）を、例えば、それぞれの局所興奮時間の注釈５０について（それぞれの注釈者について計算された）重みを考慮する好適な損失関数を使用して、所望の出力、すなわち、ＩＥＧＭ信号４８の対応する局所興奮時間の注釈５０と比較する（ブロック１１６）ように構成されている。
【0076】
人工ニューラルネットワーク６８の出力は、人工ニューラルネットワーク６８に入力されたＩＥＧＭ信号４８に対応する様々なベクトルを含む。出力ベクトルのそれぞれは、各成分が浮動小数点値（例えば、０～１）を有する成分を含む。所望の出力のそれぞれは、ベクトルの全ての成分が、それぞれの局所興奮時間の注釈５０の時間値に対応する１の値を有する成分のうちの１つを除いて、ゼロ値を有するｏｎｅ－ｈｏｔベクトルとして表される。
【0077】
例えば、人工ニューラルネットワーク６８によって出力されたベクトルＡ、Ｂ、Ｃのセットと、対応する局所興奮時間の注釈Ａ’、Ｂ’、及びＣ’を表す対応するベクトルのセットとが存在する場合、処理回路６０（図４）の訓練モジュール７０は、損失関数を使用して、Ａ’、Ｂ’、及びＣ’を注釈した注釈者の重みに基づいて、ＡとＡ’、ＢとＢ’、ＣとＣ’などをそれぞれ比較する。
【0078】
判定ブロック１１８において、処理回路６０（図４）上で動作する訓練モジュール７０は、人工ニューラルネットワーク６８の出力と所望の出力との間の差が十分に小さいかどうかを判定するように構成されている。人工ニューラルネットワーク６８の出力と所望の出力との間の差が十分に小さい（分岐１２０）場合、処理回路６０（図４）上で動作する訓練モジュール７０は、人工ニューラルネットワーク６８のパラメータ（例えば、層の重み）を将来の使用のために保存する（ブロック１２２）ように構成されている。
【0079】
差が十分に小さくない（分岐１２４）場合、処理回路６０（図４）上で動作する訓練モジュール７０は、損失関数に従って人工ニューラルネットワーク６８の出力と人工ニューラルネットワーク６８の所望の出力との間の差を減少させるように、人工ニューラルネットワーク６８のパラメータ（例えば、層の重み）を修正（ブロック１２６）するように構成されている。上記実施例で最小化される差は、損失関数に従って人工ニューラルネットワーク６８の全ての出力と、全ての所望の出力（例えば、局所興奮時間の注釈５０）との間の全体的な差である。処理回路６０（図４）上で動作する訓練モジュール７０は、任意の好適な最適化アルゴリズム、例えば、アダム最適化などの勾配降下アルゴリズムを使用してパラメータを修正するように構成されている。次いで、ブロック１１４～ブロック１１８の工程が繰り返される。
【0080】
【0081】
処理回路６０上で動作するマッピングモジュール７２（又は任意の他の好適なモジュール）は、ＥＰ検査室サブシステム１１のうちの１つからＩＥＧＭ信号を受信する（ブロック１５２）ように構成されている。処理回路６０上で動作するマッピングモジュール７２（又は任意の他の好適なモジュール）は、受信したＩＥＧＭ信号に訓練された人工ニューラルネットワーク６８を適用して（ブロック１５４）、受信したＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように構成されている。人工ニューラルネットワーク６８の出力は、各成分が例えば０～１の浮動値（例えば、小数点値）を有する成分（例えば、４００個の成分）を有するベクトルを含んでもよい。浮動値は、それぞれのベクトル成分が、入力されたＩＥＧＭ信号に対するＬＡＴ値であるそれぞれの確率を表す。したがって、最も高い浮動値は、最も高い確率に関連付けられており、したがって、入力されたＩＥＧＭ信号に使用されるべきＬＡＴ値を示す。処理回路６０上で動作するマッピングモジュール７２は、人工ニューラルネットワーク６８の出力を受信し、人工ニューラルネットワーク６８によって出力されたベクトルの成分の最も高い浮動値を検出し、最も高い浮動値を有するベクトル成分の位置に応じて、受信したＩＥＧＭ信号のＬＡＴ値を計算するように構成されてもよい。
【0082】
ここで、図１のシステム１０によってレンダリングされた、表示された電気解剖学的マップ１６０の概略図である図９を参照する。図８もまた参照する。処理回路６０上で動作するマッピングモジュール７２（又は任意の他の好適なモジュール）は、ブロック１５４の工程においいて提供された局所興奮時間及び他の同様のＥＰデータの表示に応じて電気解剖学的マップ１６０を生成する（ブロック１５６）ように任意選択的に構成されている。いくつかの実施形態では、処理回路６０は、電気解剖学的マップ１６０を生成するために使用されたＩＥＧＭ信号を提供したＥＰ検査室サブシステム１１に電気解剖学的マップ１６０を提供するように構成されている。マッピングモジュール７２は、ブロック１５４の工程において検出されたＬＡＴを、ＬＡＴが検出されたＩＥＧＭ信号を提供したＥＰ検査室サブシステム１１に提供する（ブロック１５８）ように任意選択的に構成されている。
【0083】
本明細書で使用するとき、任意の数値又は数値の範囲について「約」又は「およそ」という用語は、構成要素の部分又は構成要素の集合が、本明細書において説明されるその意図された目的に沿って機能することを可能にする、好適な寸法の許容誤差を示すものである。より具体的には、「約）」又は「およそ」は、列挙された値の±２０％の値の範囲を指し得、例えば「約９０％」は、７２％～１０８％の値の範囲を指し得る。
【0084】
本発明の様々な特徴が、明確性のために別個の実施形態の文脈において記載されているが、これらも単一の実施形態に組み合わされて提供されてもよい。逆に、簡潔にするために単一の実施形態の文脈において記載されている本発明の様々な特徴が、別々に又は任意の好適な部分的組み合わせで提供されてもよい。
【0085】
上に記載される実施形態は、例として引用されており、本発明は、上記の明細書に具体的に図示及び記載されたものによって限定されない。むしろ本発明の範囲は、上記の明細書で説明される様々な特徴の組み合わせ及びその部分的組み合わせの両方、並びに上述の説明を読むことで当業者に想到されるであろう、従来技術において開示されていないそれらの変形例及び修正例を含むものである。
【0086】
〔実施の態様〕
（１） 心内電位図（ＩＥＧＭ）信号の局所興奮時間を検出する方法であって、
電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた前記第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号及び前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、
第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、
受信された前記第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された前記人工ニューラルネットワークを受信された前記第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を含む、方法。
（２） 前記注釈者のそれぞれの注釈者の局所興奮時間の注釈経験レベルに応じて、前記注釈者の前記それぞれの注釈者によって行われる注釈に対する重みを計算することを更に含み、前記訓練することは、前記第１のＩＥＧＭ信号、及び対応する前記局所興奮時間の注釈のそれぞれの注釈を付けた前記注釈者の前記それぞれの注釈者の計算された前記重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、前記人工ニューラルネットワークを訓練することを含む、実施態様１に記載の方法。
（３） 前記注釈者のそれぞれの注釈者の前記局所興奮時間の注釈経験レベルを示す検索一致のそれぞれの数をもたらす、前記注釈者の前記それぞれの注釈者に応じて科学文献出版物のデータベースを検索することを更に含み、前記計算することは、前記注釈者のそれぞれの注釈者に対する前記検索一致のそれぞれの数に応じて、前記注釈者の前記それぞれの注釈者によって行われる前記注釈に対する前記重みを計算することを含む、実施態様２に記載の方法。
（４） 前記検索することは、局所興奮時間の注釈を記載している科学文献出版物を検索することに限定される、実施態様３に記載の方法。
（５） 前記検索一致のそれぞれの数は、前記注釈者のそれぞれの注釈者に一致する前記科学文献出版物のそれぞれの数である、実施態様３に記載の方法。
（１） 心内電位図（ＩＥＧＭ）信号の局所興奮時間を検出する方法であって、
電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた前記第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号及び前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、
第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、
受信された前記第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された前記人工ニューラルネットワークを受信された前記第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を含む、方法。
（２） 前記注釈者のそれぞれの注釈者の局所興奮時間の注釈経験レベルに応じて、前記注釈者の前記それぞれの注釈者によって行われる注釈に対する重みを計算することを更に含み、前記訓練することは、前記第１のＩＥＧＭ信号、及び対応する前記局所興奮時間の注釈のそれぞれの注釈を付けた前記注釈者の前記それぞれの注釈者の計算された前記重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、前記人工ニューラルネットワークを訓練することを含む、実施態様１に記載の方法。
（３） 前記注釈者のそれぞれの注釈者の前記局所興奮時間の注釈経験レベルを示す検索一致のそれぞれの数をもたらす、前記注釈者の前記それぞれの注釈者に応じて科学文献出版物のデータベースを検索することを更に含み、前記計算することは、前記注釈者のそれぞれの注釈者に対する前記検索一致のそれぞれの数に応じて、前記注釈者の前記それぞれの注釈者によって行われる前記注釈に対する前記重みを計算することを含む、実施態様２に記載の方法。
（４） 前記検索することは、局所興奮時間の注釈を記載している科学文献出版物を検索することに限定される、実施態様３に記載の方法。
（５） 前記検索一致のそれぞれの数は、前記注釈者のそれぞれの注釈者に一致する前記科学文献出版物のそれぞれの数である、実施態様３に記載の方法。
【0087】
（６） 前記訓練することは、
前記第１のＩＥＧＭ信号を前記人工ニューラルネットワークに入力することと、
前記人工ニューラルネットワークの出力及び前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈に応じて、前記人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整することと、を含む、実施態様３に記載の方法。
（７） 前記人工ニューラルネットワークの前記出力と、計算された前記重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈との関数である損失関数を最小化することを更に含み、前記反復的に調整することは、前記損失関数を前記最小化することに応じて行われる、実施態様６に記載の方法。
（８） 前記損失関数は、バイナリクロスエントロピー損失関数を含む、実施態様７に記載の方法。
（９） 前記局所興奮時間が示されたことに応じて、電気解剖学的マップを生成することを更に含む、実施態様１に記載の方法。
（１０） 心内電位図（ＩＥＧＭ）信号の局所興奮時間を検出するシステムであって、
電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた前記第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号及び前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、
第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、
受信された前記第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された前記人工ニューラルネットワークを受信された前記第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を行うように構成された、処理回路を含む遠隔サーバを備える、システム。
前記第１のＩＥＧＭ信号を前記人工ニューラルネットワークに入力することと、
前記人工ニューラルネットワークの出力及び前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈に応じて、前記人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整することと、を含む、実施態様３に記載の方法。
（７） 前記人工ニューラルネットワークの前記出力と、計算された前記重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈との関数である損失関数を最小化することを更に含み、前記反復的に調整することは、前記損失関数を前記最小化することに応じて行われる、実施態様６に記載の方法。
（８） 前記損失関数は、バイナリクロスエントロピー損失関数を含む、実施態様７に記載の方法。
（９） 前記局所興奮時間が示されたことに応じて、電気解剖学的マップを生成することを更に含む、実施態様１に記載の方法。
（１０） 心内電位図（ＩＥＧＭ）信号の局所興奮時間を検出するシステムであって、
電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた前記第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号及び前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、
第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、
受信された前記第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された前記人工ニューラルネットワークを受信された前記第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を行うように構成された、処理回路を含む遠隔サーバを備える、システム。
【0088】
（１１） 前記電気生理学的検査室サブシステムを更に備え、それぞれの電気生理学的検査室サブシステムは、
少なくとも１つの生体の少なくとも１つの心腔に挿入され、前記少なくとも１つの心腔から前記第１のＩＥＧＭ信号のそれぞれの第１のＩＥＧＭ信号を捕捉するように構成されたカテーテルと、
ディスプレイと、
処理回路であって、前記処理回路は、
前記第１のＩＥＧＭ信号の前記それぞれの第１のＩＥＧＭ信号を前記ディスプレイにレンダリングすることと、
前記注釈者のそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた、表示された前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈のうちの対応する前記局所興奮時間の注釈を受信することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号の前記それぞれの第１のＩＥＧＭ信号及び前記局所興奮時間の注釈のうちの対応する前記局所興奮時間の注釈を前記遠隔サーバに提供することと、を行うように構成された、処理回路と、を含む、実施態様１０に記載のシステム。
（１２） 前記処理回路は、
前記注釈者のそれぞれの注釈者の局所興奮時間の注釈経験レベルに応じて、前記注釈者の前記それぞれの注釈者によって行われた注釈に対する重みを計算することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号、及び前記局所興奮時間の注釈のそれぞれの局所興奮時間の注釈を付けた前記注釈者の前記それぞれの注釈者の計算された前記重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、前記人工ニューラルネットワークを訓練することと、を行うように構成されている、実施態様１０に記載のシステム。
（１３） 前記処理回路は、
前記注釈者のそれぞれの注釈者の前記局所興奮時間の注釈経験レベルを示す検索一致のそれぞれの数をもたらす、前記注釈者の前記それぞれの注釈者に応じて科学文献出版物のデータベースを検索することと、
前記注釈者のそれぞれの注釈者に対する前記検索一致のそれぞれの数に応じて、前記注釈者の前記それぞれの注釈者によって行われた前記注釈に対する前記重みを計算することと、を行うように構成されている、実施態様１２に記載のシステム。
（１４） 前記処理回路は、前記データベースの検索を、局所興奮時間の注釈を記載している科学文献出版物に限定するように構成されている、実施態様１３に記載のシステム。
（１５） 前記検索一致のそれぞれの数は、前記注釈者のそれぞれの注釈者に一致する前記科学文献出版物のそれぞれの数である、実施態様１３に記載のシステム。
少なくとも１つの生体の少なくとも１つの心腔に挿入され、前記少なくとも１つの心腔から前記第１のＩＥＧＭ信号のそれぞれの第１のＩＥＧＭ信号を捕捉するように構成されたカテーテルと、
ディスプレイと、
処理回路であって、前記処理回路は、
前記第１のＩＥＧＭ信号の前記それぞれの第１のＩＥＧＭ信号を前記ディスプレイにレンダリングすることと、
前記注釈者のそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた、表示された前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈のうちの対応する前記局所興奮時間の注釈を受信することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号の前記それぞれの第１のＩＥＧＭ信号及び前記局所興奮時間の注釈のうちの対応する前記局所興奮時間の注釈を前記遠隔サーバに提供することと、を行うように構成された、処理回路と、を含む、実施態様１０に記載のシステム。
（１２） 前記処理回路は、
前記注釈者のそれぞれの注釈者の局所興奮時間の注釈経験レベルに応じて、前記注釈者の前記それぞれの注釈者によって行われた注釈に対する重みを計算することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号、及び前記局所興奮時間の注釈のそれぞれの局所興奮時間の注釈を付けた前記注釈者の前記それぞれの注釈者の計算された前記重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、前記人工ニューラルネットワークを訓練することと、を行うように構成されている、実施態様１０に記載のシステム。
（１３） 前記処理回路は、
前記注釈者のそれぞれの注釈者の前記局所興奮時間の注釈経験レベルを示す検索一致のそれぞれの数をもたらす、前記注釈者の前記それぞれの注釈者に応じて科学文献出版物のデータベースを検索することと、
前記注釈者のそれぞれの注釈者に対する前記検索一致のそれぞれの数に応じて、前記注釈者の前記それぞれの注釈者によって行われた前記注釈に対する前記重みを計算することと、を行うように構成されている、実施態様１２に記載のシステム。
（１４） 前記処理回路は、前記データベースの検索を、局所興奮時間の注釈を記載している科学文献出版物に限定するように構成されている、実施態様１３に記載のシステム。
（１５） 前記検索一致のそれぞれの数は、前記注釈者のそれぞれの注釈者に一致する前記科学文献出版物のそれぞれの数である、実施態様１３に記載のシステム。
【0089】
（１６） 前記処理回路は、
前記第１のＩＥＧＭ信号を前記人工ニューラルネットワークに入力することと、
前記人工ニューラルネットワークの出力及び前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈に応じて、前記人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整することと、を行うように構成されている、実施態様１３に記載のシステム。
（１７） 前記処理回路は、
前記人工ニューラルネットワークの前記出力と、計算された前記重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈との関数である損失関数を最小化することと、
前記損失関数を最小化することに応じて、前記人工ニューラルネットワークの前記パラメータを反復的に調整することと、を行うように構成されている、実施態様１６に記載のシステム。
（１８） 前記損失関数は、バイナリクロスエントロピー損失関数を含む、実施態様１７に記載のシステム。
（１９） 前記処理回路は、前記局所興奮時間が示されたことに応じて、電気解剖学的マップを生成するように構成されている、実施態様１０に記載のシステム。
（２０） プログラム命令が格納される非一時的なコンピュータ可読媒体を含むソフトウェア製品であって、前記命令は、中央処理装置（ＣＰＵ）によって読み取られると、前記ＣＰＵに、
電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた前記第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号及び前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、
第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、
受信された前記第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された前記人工ニューラルネットワークを受信された前記第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を行わせる、ソフトウェア製品。
前記第１のＩＥＧＭ信号を前記人工ニューラルネットワークに入力することと、
前記人工ニューラルネットワークの出力及び前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈に応じて、前記人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整することと、を行うように構成されている、実施態様１３に記載のシステム。
（１７） 前記処理回路は、
前記人工ニューラルネットワークの前記出力と、計算された前記重みのそれぞれの重みに応じて重み付けされた前記第１のＩＥＧＭ信号の前記局所興奮時間の注釈との関数である損失関数を最小化することと、
前記損失関数を最小化することに応じて、前記人工ニューラルネットワークの前記パラメータを反復的に調整することと、を行うように構成されている、実施態様１６に記載のシステム。
（１８） 前記損失関数は、バイナリクロスエントロピー損失関数を含む、実施態様１７に記載のシステム。
（１９） 前記処理回路は、前記局所興奮時間が示されたことに応じて、電気解剖学的マップを生成するように構成されている、実施態様１０に記載のシステム。
（２０） プログラム命令が格納される非一時的なコンピュータ可読媒体を含むソフトウェア製品であって、前記命令は、中央処理装置（ＣＰＵ）によって読み取られると、前記ＣＰＵに、
電気生理学的検査室サブシステムから、第１のＩＥＧＭ信号、及びそれぞれの注釈者によって手動で注釈が付けられた前記第１のＩＥＧＭ信号の対応する局所興奮時間の注釈を受信することと、
前記第１のＩＥＧＭ信号及び前記対応する局所興奮時間の注釈に応じて、ＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を検出するように、人工ニューラルネットワークを訓練することと、
第２のＩＥＧＭ信号を受信することと、
受信された前記第２のＩＥＧＭ信号の局所興奮時間を示すように、訓練された前記人工ニューラルネットワークを受信された前記第２のＩＥＧＭ信号に適用することと、を行わせる、ソフトウェア製品。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【外国語明細書】