特許 7046490 細分化信号の識別

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-03-25

(45)【発行日】2022-04-04

(54)【発明の名称】細分化信号の識別

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/367 20210101AFI20220328BHJP

   A61B 5/33 20210101ALI20220328BHJP

   A61B 5/346 20210101ALI20220328BHJP

   A61B 18/12 20060101ALN20220328BHJP

【ＦＩ】

A61B5/367

A61B5/33 100

A61B5/346

A61B18/12

【請求項の数】 11

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2017004930

(22)【出願日】2017-01-16

(65)【公開番号】P2017140380

(43)【公開日】2017-08-17

【審査請求日】2020-01-16

(31)【優先権主張番号】62/278,676

(32)【優先日】2016-01-14

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】15/404,244

(32)【優先日】2017-01-12

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(73)【特許権者】

【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】メイル・バル－タル

(72)【発明者】

【氏名】リチャード・ピー・エム・ホウベン

(72)【発明者】

【氏名】ヤニブ・ベン・ズリヘム

(72)【発明者】

【氏名】スタニスラフ・ゴールドバーグ

(72)【発明者】

【氏名】ロイ・ウルマン

【審査官】▲瀬▼戸井 綾菜

(56)【参考文献】

【文献】米国特許出願公開第２０１５／０２１６４３８（ＵＳ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０１２／０９７０５９（ＷＯ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１４／０２４３６４１（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許第６２３６８８３（ＵＳ，Ｂ１）

【文献】特開２０１５－１７１５４８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１２－５０９７０１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ５／０５－ ５／０５３８

Ａ６１Ｂ ５／２４－ ５／３９８

Ａ６１Ｂ １３／００－１８／１８

Ａ６１Ｆ １／００－１７／００

Ａ６１Ｎ １／００－ ７／０２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

細分化を使用する心臓アブレーションのための関心領域を決定するシステムの作動方法であって、
前記システムが以下のステップを実行し、
前記ステップは、
複数のセンサを介して、心電図（ＥＣＧ）信号を検出する工程であって、各ＥＣＧ信号は該複数のセンサのうちの１つを介して検出され、かつ心臓の電気活動を示す、工程と、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれについて、１つ又は２つ以上の局所興奮到達時間（ＬＡＴ）を決定する工程であって、該ＬＡＴはそれぞれ、対応するＥＣＧ信号の興奮到達時間を示す、工程と、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれの、該決定した１つ又は２つ以上のＬＡＴに基づいて、１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び１つ又は２つ以上の永続因子マップを生成する工程であって、該１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び該１つ又は２つ以上の永続因子マップはそれぞれ、該心臓の該電気活動を表す、工程と、
該永続因子マップから、細分化されたＥＣＧ信号の電位を含むパラメータを導出する工程であって、該電位は細分化窓内のＥＣＧ信号の電位を複数の電位信号のテンプレートと比較し、前記細分化窓内のＥＣＧ信号と類似する前記テンプレートのうち１つが、類似度に従い選択される、工程と、
該導出したパラメータを使用し、細分化領域の促進因子のエビデンス及び永続因子のエビデンスを示すマップを表示する工程と、を含み、
該心臓アブレーションのための関心領域は該細分化領域に従い決定され、
前記ステップは、
前記ＬＡＴをフィルタリングし、非細分化単一電位、短い二重電位及び長い二重電位を含む非細分化ＬＡＴを取り除くことにより前記細分化を行う工程と、
前記フィルタリングしたＬＡＴを使用して細分化窓を見つける工程と、
該細分化窓を使用して細分化ＥＣＧを作成する工程と、
傾斜分析を使用し、電圧及び時間に対する前記細分化を表示する工程と
前記細分化窓においてピークバレー検出を行い、山と谷を検出する工程と、
該検出した山と谷の細分化傾斜を計算する工程と、
該検出した山と谷を使用して発生率を計算する工程と、
該発生率を使用して、単一電位傾斜について発生率細分化ファーフィールドを計算する工程と、
エビデンス数データを計算する工程と、
判定ルールを実行し、該判定ルールに基づく前記細分化ＥＣＧを出力する工程と、を更に含む、方法。

【請求項2】

前記ステップは、
表示デバイスに前記関心領域を表示する工程を更に含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

細分化を使用する心臓アブレーションのための関心領域を決定するシステムであって、
複数のセンサであって、該複数のセンサはそれぞれ、経時的に複数の心電図（ＥＣＧ）信号のうちの１つを検出するように構成され、各ＥＣＧ信号は心臓の電気活動を示す、複数のセンサと、
１つ又は２つ以上のプロセッサを含む処理デバイスであって、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれについて、１つ又は２つ以上の局所興奮到達時間（ＬＡＴ）を決定することであって、該ＬＡＴはそれぞれ、対応するＥＣＧ信号の興奮到達時間を示す、ことと、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれの、該決定した１つ又は２つ以上のＬＡＴに基づいて、１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び１つ又は２つ以上の永続因子マップを生成することであって、該１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び該１つ又は２つ以上の永続因子マップはそれぞれ、該心臓の該電気活動を表す、ことと、
該永続因子マップから、細分化されたＥＣＧ信号の電位を含むパラメータを導出することであって、該電位は細分化窓内のＥＣＧ信号の電位を複数の電位信号のテンプレートと比較し、前記細分化窓内のＥＣＧ信号と類似する前記テンプレートのうち１つが、類似度に従い選択される、ことと、を行うように構成されている、処理デバイスと、
該導出したパラメータを使用し、細分化領域の促進因子のエビデンス及び永続因子のエビデンスを示すマップを表示するように構成されたディスプレイと、を含み、
該心臓アブレーションのための関心領域は該細分化領域に従い決定され、
前記処理デバイスが、
前記ＬＡＴをフィルタリングし、非細分化単一電位、短い二重電位及び長い二重電位を含む非細分化ＬＡＴを取り除くことにより前記細分化を行うことと、
前記フィルタリングしたＬＡＴを使用して細分化窓を見つけることと、
該細分化窓を使用して細分化ＥＣＧを作成することと、
傾斜分析を使用し、電圧及び時間に対する前記細分化を表示することと、
前記細分化窓においてピークバレー検出を行い、山と谷を検出することと、
該検出した山と谷の細分化傾斜を計算することと、
該検出した山と谷を使用して発生率を計算することと、
該発生率を使用して、単一電位傾斜について発生率細分化ファーフィールドを計算することと、
エビデンス数データを計算することと、
判定ルールを実行し、該判定ルールに基づく前記細分化ＥＣＧを出力することと、を行うように更に構成されている、システム。

【請求項4】

前記ディスプレイは、前記関心領域を表示する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】

コンピュータプログラム命令が格納された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含むコンピュータソフトウェア製品であって、該命令は、コンピュータにより実行されると、該コンピュータに、
複数のセンサを介して、心電図（ＥＣＧ）信号を検出する工程であって、各ＥＣＧ信号は該複数のセンサのうちの１つを介して検出され、かつ心臓の電気活動を示す、工程と、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれについて、１つ又は２つ以上の局所興奮到達時間（ＬＡＴ）を決定する工程であって、該ＬＡＴはそれぞれ、対応するＥＣＧ信号の興奮到達時間を示す、工程と、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれの、該決定した１つ又は２つ以上のＬＡＴに基づいて、１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び１つ又は２つ以上の永続因子マップを生成する工程であって、該１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び該１つ又は２つ以上の永続因子マップはそれぞれ、該心臓の該電気活動を表す、工程と、
該永続因子マップから、細分化されたＥＣＧ信号の電位を含むパラメータを導出する工程であって、該電位は細分化窓内のＥＣＧ信号の電位を複数の電位信号のテンプレートと比較し、前記細分化窓内のＥＣＧ信号と類似する前記テンプレートのうち１つが、類似度に従い選択される、工程と、
該導出したパラメータを使用し、細分化領域の促進因子のエビデンス及び永続因子のエビデンスを示すマップを表示する工程と、を行わせ、
心臓アブレーションのための関心領域が該細分化領域に従い決定され、
前記ＬＡＴをフィルタリングし、非細分化単一電位、短い二重電位及び長い二重電位を含む非細分化ＬＡＴを取り除くことにより前記細分化を行う工程と、
前記フィルタリングしたＬＡＴを使用して細分化窓を見つける工程と、
該細分化窓を使用して細分化ＥＣＧを作成する工程と、
傾斜分析を使用し、電圧及び時間に対する前記細分化を表示する工程と、
前記細分化窓においてピークバレー検出を行い、山と谷を検出する工程と、
該検出した山と谷の細分化傾斜を計算する工程と、
該検出した山と谷を使用して発生率を計算する工程と、
該発生率を使用して、単一電位傾斜について発生率細分化ファーフィールドを計算する工程と、
エビデンス数データを計算する工程と、
判定ルールを実行し、該判定ルールに基づく前記細分化ＥＣＧを出力する工程と、を更に含むコンピュータソフトウェア製品。

【請求項6】

細分化を使用する心臓アブレーションのための関心領域を決定するシステムの作動方法であって、
前記システムが以下のステップを実行し、
前記ステップは、
複数のセンサを介して、心電図（ＥＣＧ）信号を検出する工程であって、各ＥＣＧ信号は該複数のセンサのうちの１つを介して検出され、かつ心臓の電気活動を示す、工程と、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれについて、１つ又は２つ以上の局所興奮到達時間（ＬＡＴ）を決定する工程であって、該ＬＡＴはそれぞれ、対応するＥＣＧ信号の興奮到達時間を示す、工程と、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれの、該決定した１つ又は２つ以上のＬＡＴに基づいて、１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び１つ又は２つ以上の永続因子マップを生成する工程であって、該１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び該１つ又は２つ以上の永続因子マップはそれぞれ、該心臓の該電気活動を表す、工程と、
該永続因子マップから、細分化されたＥＣＧ信号の電位を含むパラメータを導出する工程であって、該電位は細分化窓内のＥＣＧ信号の電位を複数の電位信号のテンプレートと比較し、前記細分化窓内のＥＣＧ信号と類似する前記テンプレートのうち１つが、類似度に従い選択される、工程と、
該導出したパラメータを使用し、細分化領域の促進因子のエビデンス及び永続因子のエビデンスを示すマップを表示する工程と、を含み、
該心臓アブレーションのための関心領域は該細分化領域に従い決定され、
前記ステップは、
一次傾斜と二次傾斜の時間グルーピングを含む、時間ゲートを用いて傾斜を電位へ変換する工程と、
該電位を、所定の間隔内で連続する傾斜のグループにグルーピングする工程と、
該グルーピングに従って該電位を傾斜の種類として分析する工程と、を更に含む、方法。

【請求項7】

前記グループのサイズは２であり、前記グループは、単一傾斜、短い二重傾斜、長い二重傾斜及び２つの傾斜を含み、前記所定の間隔は５０ｍｓである、請求項６に記載の方法。

【請求項8】

細分化を使用する心臓アブレーションのための関心領域を決定するシステムであって、
複数のセンサであって、該複数のセンサはそれぞれ、経時的に複数の心電図（ＥＣＧ）信号のうちの１つを検出するように構成され、各ＥＣＧ信号は心臓の電気活動を示す、複数のセンサと、
１つ又は２つ以上のプロセッサを含む処理デバイスであって、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれについて、１つ又は２つ以上の局所興奮到達時間（ＬＡＴ）を決定することであって、該ＬＡＴはそれぞれ、対応するＥＣＧ信号の興奮到達時間を示す、ことと、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれの、該決定した１つ又は２つ以上のＬＡＴに基づいて、１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び１つ又は２つ以上の永続因子マップを生成することであって、該１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び該１つ又は２つ以上の永続因子マップはそれぞれ、該心臓の該電気活動を表す、ことと、
該永続因子マップから、細分化されたＥＣＧ信号の電位を含むパラメータを導出することであって、該電位は細分化窓内のＥＣＧ信号の電位を複数の電位信号のテンプレートと比較し、前記細分化窓内のＥＣＧ信号と類似する前記テンプレートのうち１つが、類似度に従い選択される、ことと、を行うように構成されている、処理デバイスと、
該導出したパラメータを使用し、細分化領域の促進因子のエビデンス及び永続因子のエビデンスを示すマップを表示するように構成されたディスプレイと、を含み、
該心臓アブレーションのための関心領域は該細分化領域に従い決定され、
前記処理デバイスが、
一次傾斜と二次傾斜の時間グルーピングを含む、時間ゲートを用いて傾斜を電位へ変換することと、
前記電位を、所定の間隔内で連続する傾斜のグループにグルーピングすることと、
該グルーピングに従って該電位を傾斜の種類として分析することと、を行うように更に構成されている、システム。

【請求項9】

前記グループのサイズは２であり、前記グループは、単一傾斜、短い二重傾斜、長い二重傾斜及び２つの傾斜を含み、前記所定の間隔は５０ｍｓである、請求項８に記載のシステム。

【請求項10】

コンピュータプログラム命令が格納された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含むコンピュータソフトウェア製品であって、該命令は、コンピュータにより実行されると、該コンピュータに、
複数のセンサを介して、心電図（ＥＣＧ）信号を検出する工程であって、各ＥＣＧ信号は該複数のセンサのうちの１つを介して検出され、かつ心臓の電気活動を示す、工程と、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれについて、１つ又は２つ以上の局所興奮到達時間（ＬＡＴ）を決定する工程であって、該ＬＡＴはそれぞれ、対応するＥＣＧ信号の興奮到達時間を示す、工程と、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれの、該決定した１つ又は２つ以上のＬＡＴに基づいて、１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び１つ又は２つ以上の永続因子マップを生成する工程であって、該１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び該１つ又は２つ以上の永続因子マップはそれぞれ、該心臓の該電気活動を表す、工程と、
該永続因子マップから、細分化されたＥＣＧ信号の電位を含むパラメータを導出する工程であって、該電位は細分化窓内のＥＣＧ信号の電位を複数の電位信号のテンプレートと比較し、前記細分化窓内のＥＣＧ信号と類似する前記テンプレートのうち１つが、類似度に従い選択される、工程と、
該導出したパラメータを使用し、細分化領域の促進因子のエビデンス及び永続因子のエビデンスを示すマップを表示する工程と、を行わせ、
心臓アブレーションのための関心領域が該細分化領域に従い決定され、
一次傾斜と二次傾斜の時間グルーピングを含む、時間ゲートを用いて傾斜を電位へ変換する工程と、
該電位を、所定の間隔内で連続する傾斜のグループにグルーピングする工程と、
該グルーピングに従って該電位を傾斜の種類として分析する工程と、を更に含む、コンピュータソフトウェア製品。

【請求項11】

前記グループのサイズは２であり、前記グループは、単一傾斜、短い二重傾斜、長い二重傾斜及び２つの傾斜を含み、前記所定の間隔は５０ｍｓである、請求項１０に記載のコンピュータソフトウェア製品。

【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、米国特許仮出願第６２／２７８，６７６号（２０１６年１月１４日出願）の利益を主張するものであり、当該出願は、その全体が記載されているのと同様に、参照により援用される。本出願は、いずれも２０１７年１月１２日に出願された、米国特許出願第１５／４０４，２２８号（発明の名称「Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ Ｆｏｃａｌ Ｓｏｕｒｃｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓ ｏｆ Ｒ－Ｓ Ｗａｖｅ Ｍａｇｎｉｔｕｄｅｓ ａｎｄ ＬＡＴｓ ｏｆ ＲＳ Ｃｏｍｐｌｅｘｅｓ」）、米国特許出願第１５／４０４，２２５号（発明の名称「Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ Ｒｏｔａｔｉｏｎａｌ Ａｃｔｉｖｉｔｙ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」）、米国特許出願第１５／４０４，２２６号（発明の名称「Ｏｖｅｒａｌｌ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ Ｒｅｇｉｏｎｓ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」）、米国特許出願第１５／４０４，２３１号（発明の名称「Ｎｏｎ－Ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇ Ｌｏｏｐ－Ｔｙｐｅ ｏｒ Ｓｐｌｉｎｅ－Ｔｙｐｅ Ｃａｔｈｅｔｅｒ Ｔｏ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ Ｓｏｕｒｃｅ Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ Ｓｏｕｒｃｅ Ｔｙｐｅ」）、及び米国特許出願第１５／４０４，２６６号（発明の名称「Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ Ｆｏｃａｌ Ｓｏｕｒｃｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」）を、それら全体が記載されているのと同様に、参照により援用する。

【0002】

（発明の分野）
本発明は、心房細動などの心不整脈の治療のためにアブレーションを行う関心領域を決定するためのシステム及び方法に関する。より詳細には、本発明は、活性化マップ（activation map）を改善し関心領域をより良好に決定するための、心内心電図（ＥＣＧ）信号分析の改善に関する。

【背景技術】

【0003】

心不整脈としては、様々な種類の異常又は不規則な心拍リズム、例えば、急速かつ不規則な鼓動を特徴とする心房細動（ＡＦ）などが挙げられる。正常な状態の心臓では、心臓の上の室（即ち、心房）を起点とし、房室（ＡＶ）結節を通って心房を通過し、対をなす心臓の下の室（即ち心室）に進む電気パルス（即ち、信号）により、心拍が起こる。信号が心房を通過すると、心房が収縮し、ＡＶ結節を介して血液を心室に送る。これにより、心室の収縮が起こり、血液が心臓から体に供給される。しかしＡＦ状態の間は、心房の信号は乱れ、心臓の不規則な拍動を引き起こす。

【0004】

ＡＦはヒトの生活の、物理的、心理的及び感情的な質に悪影響を与え得る。ＡＦは、重症度及び頻度が次第に増加することがあり、治療をせずにいると、慢性疲労、うっ血性心不全、又は脳卒中につながり得る。ＡＦ治療の一種としては、洞調律維持薬、及び脳卒中の高いリスクを管理するために使用される薬物などの処方薬が挙げられる。これらの薬物は、無期限に毎日服用しなくてはならない。別の種類のＡＦ治療としては、胸部に配置した電極を介して心臓に電気ショックを与えることにより、正常な心調律の回復を試みる、カルジオバージョンが挙げられる。いくつかの持続性の種類のＡＦでは、カルジオバージョンは効果的でないか、又は試みることができない。

【0005】

ＡＦを治療するための最近のアプローチとしては、心臓組織をアブレーションして電気経路を断ち切り、心調律異常を引き起こし得る異常な電気インパルスをブロックする（block）、低侵襲性アブレーション処置（例えばカテーテルアブレーション）が挙げられる。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0006】

一方法を使用して、細分化を使用した心臓アブレーションのための１つ又は２つ以上の関心領域を決定することができる。例えば、本方法は、１つ又は２つ以上のセンサを使用して、心電図（ＥＣＧ）信号を検出し得る。検出される各ＥＣＧ信号は、心臓の電気活動を示し得る。本方法は次に、これら複数のＥＣＧ信号のそれぞれについて、１つ又は２つ以上の局所興奮到達時間（ＬＡＴ）を決定し得る。各ＬＡＴは、対応するＥＣＧ信号の興奮到達時間を示し得る。

【0007】

次に本方法は、決定した１つ又は２つ以上のＬＡＴに基づいて、１つ又は２つ以上の促進因子（driver）マップを生成することができる。更に、本方法はまた、それぞれが心臓の電気活動を表す１つ又は２つ以上の永続因子（perpetuator）マップを生成することもできる。促進因子マップ及び／又は永続因子マップは、少なくとも細分化を使用して、パラメータを導出するために用いることができる。次に、導出したパラメータを処理し、促進因子のエビデンス及び永続因子のエビデンスに組み合わせ得る。最終的に、本方法は、促進因子のエビデンス及び永続因子のエビデンスを導出するために使用した細分化に従い、心臓アブレーションのための関心領域を決定し得る。

【0008】

一システムを使用して、細分化を使用した心臓アブレーションのための１つ又は２つ以上の関心領域を決定することができる。本システムは、複数のセンサを含み、各センサは、経時的に複数の心電図（ＥＣＧ）信号を検出するように構成され得る。各ＥＣＧ信号は、心臓の電気活動を示し得る。

【0009】

本システムは、１つ又は２つ以上のプロセッサを含む処理デバイスを含んでよい。各プロセッサは、複数のＥＣＧ信号のそれぞれについて、１つ又は２つ以上の局所興奮到達時間（ＬＡＴ）を決定するように構成され得る。各ＬＡＴは、対応するＥＣＧ信号の興奮到達時間を示し得る。各プロセッサは、複数のＥＣＧ信号のそれぞれの、決定した１つ又は２つ以上のＬＡＴに基づいて、１つ又は２つ以上の促進因子マップを生成し得る。各プロセッサは更に、それぞれが心臓の電気活動を表す１つ又は２つ以上の永続因子マップを生成することもできる。

【0010】

各プロセッサは、少なくとも細分化を使用して促進因子マップ及び永続因子マップからパラメータを導出し得る。次に、各プロセッサは、導出したパラメータを処理し、促進因子のエビデンス及び永続因子のエビデンスに組み合わせ得る。次に、各プロセッサは、促進因子のエビデンス及び永続因子のエビデンスを導出するために使用した細分化に従い、心臓アブレーションのための関心領域を決定し、表示デバイスに前記関心領域情報を表示し得る。

【0011】

コンピュータソフトウェア製品は、コンピュータプログラム命令が格納された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含み得る。これらの命令は、コンピュータにより実行されると、該コンピュータに、１つ又は２つ以上の工程を行わせ得る。

【0012】

例えば、コンピュータは、複数のセンサを介して、心電図（ＥＣＧ）信号を検出する工程を行い得、ここで、各ＥＣＧ信号は該複数のセンサのうちの１つを介して検出され、かつ心臓の電気活動を示す。コンピュータはまた、複数のＥＣＧ信号のそれぞれについて、１つ又は２つ以上の局所興奮到達時間（ＬＡＴ）を決定する工程を実施することもでき、ここで、該ＬＡＴはそれぞれ、対応するＥＣＧ信号の興奮到達時間を示す。

【0013】

本コンピュータソフトウェア製品は、コンピュータに、複数のＥＣＧ信号のそれぞれの、決定した１つ又は２つ以上のＬＡＴに基づいて、１つ又は２つ以上の促進因子マップを生成させる工程を行わせ得る。本コンピュータソフトウェア製品はまた、コンピュータに、それぞれが心臓の電気活動を表す１つ又は２つ以上の永続因子マップを生成する工程を行わせ得る。

【0014】

本コンピュータソフトウェア製品は、コンピュータに、少なくとも細分化を使用して、促進因子及び永続因子マップからパラメータを導出する工程を行わせ得る。本コンピュータソフトウェア製品は、コンピュータに、導出したパラメータを処理し、促進因子のエビデンス及び永続因子のエビデンスに組み合わせる工程を行わせ得る。最終的に、本コンピュータソフトウェア製品は、コンピュータに、促進因子のエビデンス及び永続因子のエビデンスを導出するために使用した細分化に従い、心臓アブレーションのための関心領域を決定する工程を行わせ得る。

【図面の簡単な説明】

【0015】

本発明をより良く理解するために、本発明の詳細な説明について例として参照を行う。これらの参照は以下の図面と共に読まれるべきであり、同様の構成要素には同様の参照番号が付与される。

【図1】本明細書にて開示される実施形態で使用する、ＡＦの例示的分類を示すブロック図である。

【図2】本明細書で開示される実施形態で使用する、アブレーションに対するＡＦ ＲＯＩを決定するために使用される例示的なシステムを示すブロック図である。

【図3A】一実施形態にかかるアブレーションのためのＡＦ ＲＯＩを決定する例示的方法を示すフローチャートの一部である。

【図3B】一実施形態にかかるアブレーションのためのＡＦ ＲＯＩを決定する例示的方法を示すフローチャートの一部である。

【図4】アブレーションのためのＲＯＩを指定するためのマッピングを示す。

【図5】ＡＦマッピング細分化の概要を示す。

【図6】アブレーションのためのＲＯＩを指定するためのＡＦマッピングにおける細分化分析の概要を示す。

【図7】アブレーションＲＯＩを指定するためのＡＦマッピングを示す。

【図8】アブレーションＲＯＩを指定するためのＡＦマッピングを示す。

【図9】アブレーションＲＯＩを指定するためのＡＦマッピングを示す。

【図10】アブレーションＲＯＩを指定するためのＡＦマッピングを示す。

【図11】アブレーションＲＯＩを指定するためのＡＦマッピングを示す。

【図12】細分化ＩＣ ＥＣＧを検出してアブレーションＲＯＩを指定するためのＡＦマッピングを示す。

【図13】アブレーションのためのＲＯＩを指定するためのＡＦマッピングを示す。

【図14】ＩＣ ＥＣＧにおける、細分化発生（Fractionated Episode）を検出するためのＡＦマッピングを示す。

【図15】ＩＣ ＥＣＧにおける、細分化発生を検出するためのＡＦマッピングを示す。

【図16】ＩＣ ＥＣＧにおける、細分化発生を検出するためのＡＦマッピングを示す。

【図17】ＩＣ ＥＣＧにおける、細分化発生を検出するためのＡＦマッピングを示す。

【図18】特異性が増加した細分化発生を検出するためのＡＦマッピングを示す。

【図19】ＡＦマッピングの全体のマッピングを示す。

【図20】ＡＦマッピングの全体のマッピング－傾斜図を示す。

【図21】ＡＦマッピングの全体のマッピング（傾斜の特徴付け）を示す。

【図22】傾斜の種類から、電位の種類への進展（progression）を示す。

【図23】一次及び二次傾斜の時間ゲート及び時間グルーピングを更に示す。

【図24】単一傾斜、２つの傾斜グループ、長い二重傾斜グループ、及び＞２つの傾斜を更に示す、グルーピングの２つの例を示す。

【図25】単一傾斜、２つの傾斜グループ、長い二重傾斜グループ、及び＞２つの傾斜を更に示す、グルーピングの２つの例を示す。

【図26】長方形として表す識別した傾斜の空間－時間的分析を示す。

【図27】例示的なＡＦマッピングの空間－時間的傾斜分析を示す。

【図28】例示的なＡＦマッピングの空間－時間的傾斜分析を示す。

【図29】例示的なＡＦマッピングの空間－時間的傾斜分析を示す。

【発明を実施するための形態】

【0016】

カテーテルアブレーションに使用する従来の方法及びシステムは通常、皮膚の切開部を通って心臓まで誘導されるカテーテルを挿入することを含む。アブレーションを実施する前に、心臓の心内心電図（ＩＣ ＥＣＧ）信号を、心臓の異なる領域に配置した電極から得る。この信号を監視して、心臓の１つ又は２つ以上の領域が異常な心拍を引き起こしているかどうかの判定のための情報提供に使用することができる。しかしながら、これらのアブレーション対象領域を決定するために使用される従来の方法及びシステムは、時間がかかり（例えば数時間）、また、（典型的には、長期間の訓練を必要とする）特定の専門技術及び経験を有する医療関係者に依存している。

【0017】

本明細書にて開示した実施形態は、アブレーションの標的となる、潜在的な関心領域（ＲＯＩ）を判定するシステム、装置及び方法を用いる。種々のマッピング手法を利用して、ＡＦ基質（AF substrate）の電気－物理的状態のマップ、及び潜在的なアブレーションのＲＯＩを効率的かつ正確に決定することができる、ＡＦプロセスの空間－時間的発現を表すマップが提供される。マッピング技術では、得られたＩＣ ＥＣＧ信号の種々のパラメータ（例えばサイクル、時間的早さ、Ｒ－Ｓ複合体、伝導速度（ＣＶ）、ブロック及び細分化）、及び検出した局所興奮到達時間（ＬＡＴ）を利用し、ＡＦ基質の促進因子及び永続因子の潜在的エビデンスを特定する。促進因子及び永続因子の潜在的エビデンスの特定を使用して、ＡＦ基質のマッピング（例えば促進因子マップと永続因子マップ）を提供する。マッピング技術はまた、得られたＩＣ ＥＣＧ信号の種々のパラメータ、及び検出した局所興奮到達時間を利用し、ＡＦプロセスの空間－時間的発現を潜在的に示すマッピング（例えば、活性化／波マップ、ＣＶマップ、細分化マップ、電圧マップ及びブロックマップ）を提供することも含む。ＡＦプロセスの空間－時間的発現のマッピングを、ＡＦ基質のマッピングに加えて、又はその代わりに使用して潜在的なアブレーションＲＯＩを特定することができる。マッピング技術を使用することで、潜在的にＡＦマップ分析の訓練時間が減少し、アブレーションによる成功率を高め、ＡＦマップの効率的な判読が容易になる。簡明にするため、本明細書で記載される実施形態では、ＡＦの治療に使用するためのシステム及び方法について言及する。しかしながら、実施形態は、様々な種類の異常又は不規則な心拍を含む、任意の種類の心不整脈の治療に対して使用することができることに留意されたい。

【0018】

図１は、本明細書にて開示される実施形態で使用する、ＡＦの例示的分類を示すブロック図である。図１の例示的な分類は、危険性ＡＦと非危険性ＡＦ、及びＡＦの促進因子と永続因子、及びこれらの相対的な空間－時間的パターンを区別する。

【0019】

例えば、図１に示すように、ＡＦ １０２としての特徴を有する不規則な心拍は、危険性１０４又は非危険性１０６として分類される。非危険性ＡＦ １０６の例としては、心拍が多くの場合、数秒以内又は数時間ほどで早期に正常化する発作性（即ち、間欠性）の不規則な心拍の発生、及び拍動の内科治療又は処置（例えば、カルジオバージョン）により、正常な心臓に回復させることができる持続性のある不規則な心拍発生が挙げられる。危険性ＡＦ １０４の例としては、心臓が絶えず続くＡＦの状態にあり、状態が永続的であると考えられる長めの期間（例えば、１年を超えて）継続する長期にわたる持続性のある不規則な心拍発生が挙げられる。

【0020】

危険性ＡＦは、ＩＣ ＥＣＧ信号から誘導可能な特徴（例えば活性化領域（area of activation））に従って分類することができる。活性化領域は、ＡＦに潜在的に寄与する因子として特定することができる。図１に示すように、危険性ＡＦは、ＡＦの潜在的な促進因子（以下、「促進因子」）又はＡＦの潜在的な発生源（以下、「発生源」）１０８及び、ＡＦの潜在的な永続因子１１０（以下、「永続因子」）を含む、様々な活性化の領域に従って分類される。促進因子１０８は、電気パルスが発生して、心臓を刺激して収縮させ、例えば、心房の他の区域への細動様伝導（fibrillatory conduction）を生み出すことにより、潜在的にＡＦの一因となり得る（例えば、心房内の）活性化領域である。永続因子１１０は、また潜在的にＡＦの一因となり得る持続した活性化領域（例えば、電気生理学的プロセス／基質）である。

【0021】

促進因子１０８及び永続因子１１０は、それらの空間－時間的発現に従って表す（例えば、マッピングする）ことができる。図１に示すように、促進因子１０８及び永続因子１１０は、病巣源（focal source）（焦点）１１２、及び局在化回転活性化（ＬＲＡ）発生源又は回転活性化パターン（ＲＡＰ）発生源１１４を含む例示的な空間－時間的発現型により分類される。病巣源は、一点から遠心的に拡大する、心房の小領域を起点にする促進因子の１種である。ＲＡＰ発生源１１４は、電気パルスが中央領域の周りを少なくとも３６０°回転する、心臓の不規則領域である。

【0022】

図１はまた、秩序性伝導遅延１１６を示すあるタイプ、及び無秩序性伝導遅延１１８を示す別のタイプを含む、様々なタイプの永続因子１１０を示している。図１に示す別のタイプの永続因子１１０としては、秩序性伝導遅延１１６を特徴とする心房粗動（ＡＦＬ）１２０、並びに無秩序性伝導遅延１１８を特徴とする、局在化した不規則な活性化（ＬＩＡ）１２２、線状ギャップ１２４、及びピボット１２６（即ち、中央領域を中心に３６０°未満回転する電気パルス）が挙げられる。また、ＲＡＰ発生源１１４は、促進因子１０８及び永続因子１１０の両方として示される。促進因子１０８及び永続因子１１０は、例えば、促進因子タイプ及び／又は永続因子タイプの識別を容易にし、潜在的なアブレーションＲＯＩの効率的かつ正確な決定を提供するために、別々にマッピングされる。

【0023】

促進因子１０８及び永続因子１１０のマッピング及び特定はまた、潜在的にＡＦに寄与し得る１つ又は２つ以上の更なる因子、又はＡＦ基質（即ちＡＦプロセスそのもの）及び／若しくはＡＦプロセスの発現を潜在的に特徴付け得るパラメータに基づくこともできる。例えば、潜在的な病巣源１０８を特定するために使用されるＡＦパラメータ又はＡＦ因子としては、一点からの活性化の全方向への活性化拡大、早さ（例えば興奮間隙の後に開始する病巣源）、局所の急速な興奮（例えば短サイクル長かつ非常に優勢な頻度）並びにブレイクスルー（例えば肺静脈（ＰＶ）、自由壁及び経壁、心内膜及び心外膜）などのトリガ、並びに、病巣源として発現するマイクロリエントリ回路、及び中央障害物の特定の異方性構造に応じて促進因子１０８として発現可能な短半径リエントリ回路が挙げられる。

【0024】

ＲＡＰ発生源１１４をマッピングし、特定するために使用されるＡＦパラメータ又はＡＦ因子としては、例えば、反復サイクル、促進因子源１０８として発現可能な回転子、（例えば、局在化又は分布した）構造的又は機能的異方性、及び中央障害物の特定の異方性構造に応じて、促進因子１０８又は永続因子１１０のいずれか一方として発現可能な短半径のリエントリ回路が挙げられる。

【0025】

永続因子１１０をマッピングし、特定するために使用されるＡＦパラメータ又はＡＦ因子としては、例えば、延長した（増大した）経路長、解剖学的（病理学的）ブロック線、繊維症、安定した機能的ブロック線（例えば、不能状態が持続した領域）、臨界部（例えば、ブロック線周辺の最短の経路＞経路長）及び細動伝導因子（例えば、分離した波、リエントリ回路因子）が挙げられる。

【0026】

図２は、本明細書で開示される実施形態で使用する、アブレーションに対するＡＦ ＲＯＩを決定するために使用される例示的なシステム２００を示すブロック図である。図２に示すように、システム２００は、カテーテル２０２、処理デバイス２０４、及び表示デバイス２０６を備える。カテーテル２０２は、それぞれが、経時的に心臓の一領域の電気活動（電気信号）を検出するように構成されている、カテーテルセンサ（例えば電極）のアレイを含む。ＩＣ ＥＣＧが行われているとき、各電極は、電極と接触した心臓の領域の電気活動を検出する。システム２００はまた、心臓の電気生理学的パターンが原因の皮膚上での電気的変化の検出による、心臓の電気活動を検出するように構成された心外センサ２１０（例えば、患者の皮膚上の電極）を含む。

【0027】

検出したＩＣ ＥＣＧ信号、及び検出した心外信号を、処理デバイス２０４により処理（例えば経時的に記録、フィルタリング、細分化、マッピング、結合、加工など）し、表示デバイス２０６上に表示する。

【0028】

実施形態は、ＩＣ ＥＣＧ信号及び心外ＥＣＧ信号を検出するために使用するセンサを含む、ＥＣＧ信号を検出するために使用する任意の数のセンサ２１０を含んでよい。簡明にするため、本明細書で記載されるシステム及び方法では、ＩＣ ＥＣＧ信号の検出及び使用について述べる。しかしながら、実施形態は、ＩＣ ＥＣＧ信号、又は心外ＥＣＧ信号、又はＩＣ ＥＣＧ信号と心外ＥＣＧ信号との両方の組み合わせを利用することができることに留意されたい。

【0029】

処理デバイス２０４は、それぞれがＥＣＧ信号を処理するように構成されている１つ又は２つ以上のプロセッサを含んでよい。処理デバイス２０４の各プロセッサは、経時的にＥＣＧ信号を記録し、ＥＣＧ信号をフィルタリングし、ＥＣＧ信号を信号構成成分（例えば傾斜、波、複合体）に細分化し、ＥＣＧ信号をマッピングし、ＥＣＧ信号情報を組み合わせ、マッピングし、マッピング情報を加工する、などの処理を行うように構成することができる。

【0030】

表示デバイス２０６は、それぞれが、ＥＣＧ信号、ＥＣＧ信号情報、ＡＦプロセスのマップ及びＡＦプロセスの空間－時間的発現を示すマップを表示するように構成されている１つ又は２つ以上のディスプレイを含んでよい。

【0031】

カテーテルセンサ２０８及び心外センサ２１０は、処理デバイス２０４と有線又は無線で通信することができる。表示デバイス２０６もまた、処理デバイス２０４と有線又は無線で通信することができる。

【0032】

図３Ａ及び図３Ｂは、潜在的なアブレーションＲＯＩを決定する例示的方法３００を示すフローチャートの一部である。方法３００は、中心から外側に向かってＩＣ ＥＣＧ層、前処理層、ＬＡＴ検出層、マップ分割層、マップ加工層、及びマップ判読層を含むマッピング分類法を用いる。

【0033】

図３Ａは、例示的な方法３００の一部を示す。図３Ａのブロック３０２に示すように、方法３００は、ＩＣ ＥＣＧ層の一部として、心臓の一領域の電気活動を示すＩＣ ＥＣＧ信号を得ることを含む。ブロック３０２で得られるＩＣ ＥＣＧ信号は、例えば、心臓の異なる領域と接触する多数の電極のうちの１つから得られる。ＩＣ ＥＣＧを得た（３０２）後、方法３００は、前処理層の一部として、図３Ａのブロック３０２に示すように、得られたＥＣＧ信号を前処理する工程を含む。この前処理は、例えば心室ファーフィールド信号の打ち消し、ベースライン補正、及びノイズ除去などの、１つ又は２つ以上のアルゴリズムの実行を含んでよい。心室ファーフィールド検出の例としては、空間平均法（ＳＡＭ）、時間平均法（ＴＡＭ）、システム特定法（ＳＩＭ）、及び主成分分析（ＰＣＡ）を挙げることができる。

【0034】

ブロック３０２で得られた各ＩＣ ＥＣＧ信号について、対応する前処理されたＩＣ ＥＣＧ信号の１つ又は２つ以上のＬＡＴがブロック３０４で検出される。それぞれの信号の（図３ＡでＬＡＴＱとして示される）ＬＡＴ品質（LAT quality）は、例示的なＬＡＴ検出層の一部としてブロック３０６で決定される。信号のＡＦ複雑性（AF complexity）（図３ＡでＣＰＬＸと示す）は、ブロック３０８で決定される。

【0035】

判定点３１０で示すように、方法３００は、信号のＬＡＴ品質とＡＦ複雑性に基づいて、カテーテルを再配置するかどうかを決定することを含む。高品質のＩＣ ＥＣＧの典型的な特徴は、ベースラインのうねりがほとんどないこと（例えば、低いベースライン対ＩＣ ＥＣＧ ＲＭＳの振幅、限定された心室遠視野電位対ＩＣ ＥＣＧ ＲＭＳの振幅）である。ＩＣ ＥＣＧ信号の特徴としては、ＡＦ中の識別可能な心房複合体（例えば、等電セグメント反復傾斜（isoelectric segments repeating slopes）（５０～２００ｍｓ間隔、約１５０ｍｓの中央値）により分離された、閉じ込められた（～５０ｍｓ）複合体）が挙げられる。品質の高い複合体の特徴は通常、複合体内に相当の増幅、及び下方向への急な傾斜（対上方向への傾斜）を有する。ＩＣ ＥＣＧ信号の特徴を組み合わせて、（例えば、測定可能な０％～１００％の値を有する）測定可能な単一の特徴又はパラメータにし、ＬＡＴ品質を規定することができる。ＬＡＴ品質をＡＦ複雑性と比較して、カテーテルを再配置するかどうかを決定することができる。

【0036】

いくつかの実施形態においては、ＡＦ複雑性の程度に関してＡＦをマッピングする能力により、品質が規定される。カテーテルを再配置するかどうかを決定することは、マップを生成し、生成したマップを使用して、マッピング電極の範囲の程度が、ＡＦ複雑性の程度を満たす（例えば一致する）かどうかに基づき、ＡＦをマッピングすることができる（例えば、マッピングするのに十分である）かどうかを判定することを含んでよい。ＡＦ複雑性の程度に関する、ＡＦをマッピングする能力は、マップの閾値（例えば、十分な程度、信頼できる程度）を満たすことを含んでもよい。単一のパラメータ（即ち、マッピング範囲）を使用して、マッピング電極の範囲の程度を規定する。マッピング範囲を規定するのに組み合わせる特徴の例としては、（１）マッピング電極の接触（例えば、カバーした領域に関係する活性組織（壁）との接触とＬＡＴの正確性）、（２）電極の分解能（例えば、平均、最少及び最大、並びに距離を含む、電極間の距離及び電極の感度半径）、（３）検出アルゴリズムにより提供されるＩＣ ＥＣＧの品質及び関係するアノテーションが挙げられる。

【0037】

ＡＦ複雑性としては、ＡＦが波の分解（ブロック線）、融合及び波の湾曲を生成する間の、活性化の複雑性を挙げることができる。したがって、（例えば、ｙ軸に沿って測定した）一定程度のＡＦ複雑性を考慮すると、（ｘ軸に沿って決定した信号及びアノテーションの品質を含む）マッピング範囲が、ＡＦ複雑性をマッピングするのに十分である場合に、ＡＦをマッピングするために使用することができる（例えば、信頼できる又は十分な）マップとして、マップを判定してもよい。そうでない場合、マップの信頼性は損なわれるか、又は不十分となり得る。

【0038】

次に、信頼できるか又は十分なマップを使用して信号を分析し、カテーテルを再配置すべきかどうかを判定してよい。決定点３１０にてカテーテルの再配置を決定した場合、カテーテル（例えば、カテーテル２０２）はブロック３１２で再配置され、ブロック３０２で新しいＩＣ ＥＣＧ信号が得られる。決定点３１０でカテーテルを再配置すべきであることを判定した場合、方法３００は、（図３Ａ及び図３Ｂに示される）「点Ａ」３１３へと続く。

【0039】

図３Ａは、簡明にするため、単一のＩＣ ＥＣＧ信号の取得を示す。しかしながら、実際には、心臓に接触する複数の電極のそれぞれについての複数の信号が得られる。ブロック２０２で得られるそれぞれのＩＣ ＥＣＧ信号、及び各信号についてブロック２０４で検出される１つ又は２つ以上のＬＡＴは、「点Ａ」３１３で受信される。

【0040】

図３Ｂは、潜在的なアブレーションのＲＯＩを決定するために使用することができる例示的な方法を示す。図３Ｂに示すように、得られたそれぞれのＩＣ ＥＣＧ信号、及び各信号について検出した１つ又は２つ以上のＬＡＴを使用して、ＡＦ基質（図３ＢでＡＦ基質３１４として示す）の電気－物理的状態を含むＡＦプロセスのマップ、及び、例示的なマップ分割層の一部としての、ＡＦプロセス（図３ＢでＡＦプロセス３１６として示す）の空間－時間的発現を表すマップを生成する。

【0041】

例えば、図３Ｂに示すＡＦ基質３１４に関して、検出した１つ又は２つ以上のＬＡＴを使用して、ＡＦに寄与し得る１つ又は２つ以上の因子又はパラメータを独立して決定する。図３Ｂの左側は、所定の時間窓にわたり情報を収集しながら、後続のＬＡＴ ３１８、最初の興奮（早さ）３２４、並びにＲＳ比３２０及び細分化３２２（例えば、細分化した電位図）を含むＩＣ ＥＣＧの形態的側面の違いに基づく、平均間隔（例えば、サイクル）を評価することによりＡＦ基質を特徴付ける方法を示す。例えば、検出したＬＡＴを使用して、ブロック３１８にてサイクル情報（例えば、サイクル長）、及びブロック３２４にて早さ情報（例えば最も早い興奮到達時間、興奮間隙の後に開始する初期の促進因子）を独立して決定する。また、各ＩＣ ＥＣＧ信号を使用し、Ｒ－Ｓ複合体情報３２０（例えば、Ｒ波の、Ｓ波の振幅に対する比率）、及びＩＣ ＥＣＧ信号の細分化情報３２２（例えば傾斜情報、例えば、関係する電極が隣接する電極よりも早く活性化された割合を示すなどの、複数の電極のうちの１つから、最も早い興奮として示される、発生源の挙動の発生率（incidence）を示す情報）、及びＣＶブロック情報３２６（例えば、電気パルスが心臓内のある距離を移動する伝導時間（ＣＴ）、経路長（即ち距離）及び電気パルスのＣＶなどの、心臓を通る電気インパルスの伝導（即ち進行）の遅延又はブロックを示す情報）を個別に決定する。

【0042】

図示されるように、促進因子マップ３２８は、サイクル情報３１８、早さ情報３２４、及びＲ－Ｓ複合体情報３２０から生成される。永続因子マップ３３０は、ＣＶブロック情報３２６、及び細分化情報３２２から生成される。図示されるように、促進因子マップ３２８を生成するために使用した情報と、永続因子マップ３３０を生成するために使用した情報を組み合わせ（例えば１つのマップ、又は１つのディスプレイ領域内にて重ねたマップ若しくは隣接させたマップ）、組み合わせた促進因子／永続因子マップ３３４を生成する。次に、組み合わせた促進因子／永続因子マップ３３４を使用して（例えば、例示的なマップ加工層の一部として加工して）、１つ又は２つ以上のアブレーションＲＯＩ ３５０を決定することができる。

【0043】

図３Ｂに示すＡＦプロセス３１６に関して、検出した１つ又は２つ以上のＬＡＴを使用して、活性化／波マップ３３６、ＣＶマップ３３８（例えば、電気パルスのＣＴ、経路長及び／又はＣＶから生成したマップ）、並びにブロックマップ３４４（例えば、信号の伝導におけるブロックを示す情報から生成したマップ）を独立して生成する。

【0044】

活性化／波マップ３３６は、例えば、同一の波により活性化された隣接電極により制限されるものの、隣接電極よりも早く活性化された対応する電極により検出される、活性化波の割合を示すといった、同一の波により制限された複数の電極のうちの１つの最早期興奮を提示する発生源の挙動の発生率を表すマップを含んでもよい。活性化／波マップ３３６はまた、例えば、細動波の開始と関係する電極位置の発生率を表すマップを含んでもよい。

【0045】

各ＩＣ ＥＣＧ信号を使用して、電圧マップ３４２及び細分化マップ３４０を独立して生成する。マップ３３６～３４４の生成に使用した情報を組み合わせて、組み合わせたマップ又はビデオ３４６を提供する。いくつかの実施形態において、活性化／波マップ３３６及び電圧マップ３４２の生成に使用した情報を組み合わせて、組み合わせた活性化／波／電圧マップ又はビデオを生成し、ＣＶマップ３３８、ブロックマップ３４４、及び細分化マップ３４０の生成に使用した情報を組み合わせて、組み合わせたＣＶ／ブロック／細分化マップ又はビデオを生成する。ブロック３４８にて、組み合わせたマップ／ビデオ３４６を分析（例えば、例示的なマップ判読層の一部として、医療関係者により判読）して、ブロック３５０でアブレーションするＲＯＩを決定する。組み合わせたマップ／ビデオ３４６は、容易に可視化及び判読可能なＡＦプロセスの空間－時間的発現を表し、アブレーションのためのＲＯＩを決定するための、効率的かつ正確なプロセスを容易にする。決定したＲＯＩを、例えば色、４Ｄマップ上の３Ｄ断面、アイコン（例えば動的に変化するアイコン）などにより表して（例えば表示して）よい。

【0046】

いくつかの実施形態において、組み合わせた促進因子／永続因子マップ３３４と、組み合わせたマップ／ビデオ３４６の両方を使用して、アブレーション３５０のためのＲＯＩを決定する。例えば、組み合わせたマップ／ビデオ３４６を使用する（例えば、見る、分析する）ことなく、組み合わせた促進因子／永続因子マップ３３４を使用して、アブレーション３５０のためのＲＯＩを決定することができる。

【0047】

いくつかの実施形態において、品質マップ３３２もまた、組み合わせた促進因子／永続因子マップ３３４及び／又は組み合わせたマップ／ビデオ３４６と組み合わせて使用して、アブレーション３５０のためのＲＯＩを決定する。品質マップ３３２を使用して、ＡＦ基質３１４に関係する生成されたマップ（例えば、促進因子マップ３２８、永続因子マップ３３０、及び促進因子／永続因子マップ３３４）、並びにＡＦプロセス３１６パラメータに関係する生成されたマップ（例えば、活性化／波マップ３３６、ＣＶマップ３３８、細分化マップ３４０、電圧マップ３４２、及びブロックマップ３４４）の信頼性を決定する。品質マップの品質が低いと、生成したマップは信頼性が低く、品質マップが、生成したマップの基準として高い品質の信号（ＩＣ ＥＣＧ）を示す場合と比較して、アブレーションのＲＯＩ ３５０を指定することは、（例えば、医師による）注意レベルが高いとみなさなければならない。

【0048】

いくつかの実施形態において、アブレーション３５０のためのＲＯＩを決定することは、アブレーションのための１つ又は２つ以上のＲＯＩの決定に使用する１つ又は２つ以上のアブレーション部位の指定又は選択を含む。例えば、促進因子のエビデンス及び永続因子のエビデンスからアブレーション部位を指定又は選択（例えば、促進因子マップ３２８、永続因子マップ３３０、又は組み合わせた促進因子／永続因子マップ３２４から判定）してもよく、指定した部位に基づいてアブレーションＲＯＩ ３５０を決定してもよい。

【0049】

本明細書にて開示したマップ及びマッピング手法は、潜在的に、（ｉ）ＡＦマップの分析訓練時間を減少させ、（ｉｉ）アブレーションのためのＲＯＩを決定する時間を減少させ、（ｉｉｉ）ＡＦマップの効率的な判読を容易にし、（ｉｖ）促進因子の隔離及び消滅、経路の延長、リエントリ回路、細動伝導、及び細分化した電位の低速化を目的とするアブレーションに対するアブレーションの成功率を増加させる。

【0050】

本明細書で提示した本発明の技術は、アブレーションのために標的化される正確なＲＯＩを効率的に決定するための細分化を組み込む。

【0051】

図４は、促進因子マップ３２８（サイクル、早さ、ＲＳ）及び永続因子マップ３３０（ブロック及び細分化）に基づいた、アブレーションのＲＯＩ（図３Ｂに示す）を生成するためのプロセスのハイレベルブロック図を示す。これらの促進因子マップ３２８及び永続因子マップ３３０から、促進因子に関係するパラメータ４０１及び永続因子に関係するパラメータ４０２が導出される。促進因子に関係するパラメータ４０１には、サイクル長４０３（短いサイクル、速い繰り返し）、早さ４０４（ＡＦプロセスを促進する早い興奮）、及びＲＳ比４０５（Ｓ波の優位性）が含まれる。永続因子に関係するパラメータ４０２には、ブロック４０６（ブロック線）、及び不均一な伝導を示す細分化した電位４０７が含まれる。促進因子に関係するパラメータ４０１及び永続因子に関係するパラメータ４０２の両方を更に処理し、促進因子のエビデンス４０８（Ｄｅ）及び永続因子のエビデンス４０９（Ｐｅ）に組み合わせる。最終的に、促進因子のエビデンス４０８及び永続因子のエビデンス４０９を（不整脈原性のＣｏｕｍｅｌの三角形（Coumel’s triangle）の２つのカテゴリーとして）使用し、促進因子プロセス若しくは永続因子プロセスのいずれか、又は両方として作用する、アブレーション３５０のための潜在的なＲＯＩを導出する。

【0052】

図５は、促進因子／永続因子マップ３３４、及び時間的活性化／細分化マップ（５２、５３）の例を示す。図５の右上パネルは促進因子／永続因子マップ３３４であり、ここで、ドット５１０は、所定の閾値を超えている、増加した促進因子のエビデンス（図４に示すＤｅ ４０８）を有する例示的領域を表し、ドット５２０は、増加した永続因子のエビデンス（Ｐｅ＞Ｔ）（図４に示すＰｅ ４０９）の例示的領域を表す。

【0053】

図６は、細分化分析を使用した、アブレーションのためのＲＯＩを指定するためのＡＦマッピングを示すフローチャートとしての、本発明の技術の概要を示す。図６に示すように、工程Ｓ６１において、取得したＩＣ ＥＣＧ信号３０２と一致する合成単一電位及び短い二重電位を含む、テンプレートライブラリ７０１からのテンプレートを使用して、ＩＣ ＥＣＧ上でテンプレートマッチングを実施する。テンプレートライブラリ６０１の作成は、図７～１０を参照して以下に更に詳細に記載される。

【0054】

工程Ｓ６２において、細分化窓が、テンプレートに一致する工程Ｓ６１からのＬＡＴを使用して発見される。これは以下で詳細に論じられる。図１１及び１２を参照のこと。非細分化窓は分析されず、接触３３２又は品質分析のために検討されることに留意されたい。

【0055】

工程Ｓ６３において、細分化窓を使用し、また非細分化窓を接触として（as contact）使用して細分化を分析し、細分化ＩＣ ＥＣＧを作成する。この分析の一実施形態を、図１３を参照して以下で更に詳細に説明する。

【0056】

細分化の検出は、単一電位、短い二重電位及び長い二重電位を含む、非細分化ＩＣ ＥＣＧ電位を検出して取り除くフィルタリング工程に基づく。図７～１１は、細分化ＩＣ ＥＣＧの検出を示すアブレーションＲＯＩを指定するためのＡＦマッピングを示す。

【0057】

図７は、心臓の異なる領域と接触する多数の電極のうちの１つから取得した様々な種類の電位図の分布及び見本７０１を示す（図３Ａ、ブロック３０２を参照のこと）。これらは、単一電位７０２、短い二重電位７０３、長い二重電位７０４及び細分化した電位図７０５を含んでよい。見本７０１を全て、合成した単一電位８０１及び短い二重電位８０２のテンプレートライブラリ６０１を作成するための基準として使用する。

【0058】

図８において、合成した単一電位８０１は、区分的三次スプライン補間８２により接続された６個の特徴点８１（例えば、図８の左下に示す塗りつぶした円）、及び帯域幅削減（＜２５０Ｈｚ）により規定される。一実施形態では、Ｒ波とＳ波の振幅の９つの比率（Ｒ～ＲＳ～Ｓ波）を、合成した単一電位８３として作成する。一実施形態では、合成した異なる単一電位８３は、振幅（Ａ）と持続時間（ミリ秒）を変化させ、更に２５０Ｈｚのローパスフィルタ（ＬＰＦ）によるカットオフなどの、帯域幅削減を実施することにより作成される。これについては、以降で更に詳細に説明される。図８の右の円８５に示すように、合成電位８３は、取得した一致する単一電位７０２に重ねることができる。示すように、各合成電位について、必ずしも一致するわけではない。

【0059】

図９は、２つの合成電位（一次電位８３及び二次電位８４）を選択して使用すると、合成した短い二重電位が作成されるような、合成した二重電位を作成することに関するテンプレートマッチングについての更なる詳細を示す。一次電位８３は無変化のままであるが、二次電位８４は、一次電位８３と合成して短い二重電位を作成する前に、振幅（Ａ）を調整し、時間（ｔ）を移動させることの両方が可能である。図９に示すように、まずは、短い二重電位のテンプレートの合成セットを作成するために、２つの単一電位の全ての組み合わせを選択する（Ｓ９１）。一次電位８３の構成成分を、更に操作することなく使用することができる。二次電位８４の構成成分に関して、以下の処置を実施してよい。二次構成成分の振幅調整（Ｓ９２）をまず実施する。次に、記録している電極を通過する二次構成成分の相対的な遅延時間に関して時間の移動（Ｓ９３）を行う。最後に、重み付けをして遅延させた単一、一次及び二次構成成分を合計し（Ｓ９４）、８，７４８個のテンプレートセットの入力を行う。一実施形態では、テンプレートライブラリの規格は、９つの比率、例えばＲ、Ｒｓ、ＲＳ、ｆＳ、Ｓなどが作成されるように、単一電位セットからの２つのテンプレートの順列を含んでよい。一実施形態では、振幅調整（例えば０又は５０％の振幅減少）を使用してよい。一実施形態では、二次構成成分の時間移動は、一例として４、８、１２、１６ｍｓのいずれかであってよい。

【0060】

図１０は、振幅（Ａ_Ｒ、Ａ_Ｓ）が０、２５、５０、７５及び１００％、持続時間（Ｒ_Ｄｕｒ、Ｓ_Ｄｕｒ）が４、９、１５ｍｓ、並びにＲＳ_Ｄｕｒが２ｍｓのパラメータを使用して作成した、合成した単一電位８３及び短い二重電位１０１のライブラリを示す。図示されているように、振幅を変化させ、続いて持続時間を変化させることにより、２７個の単一電位８３が作成される。例えば、ある単一電位はＡ_Ｒ＝０、Ａ_Ｓ＝０、Ｒ_Ｄｕｒ＝４ｍｓであり、２つ目の単一電位はＡ_Ｒ＝２５％、Ａ_Ｓ＝０、Ｒ_Ｄｕｒ＝９ｍｓであり、別の単一電位はＡ_Ｒ＝５０％、Ａ_Ｓ＝０、Ｒ_Ｄｕｒ＝１４ｍｓであり、更に別の単一電位はＡ_Ｒ＝７５％、Ａ_Ｒ＝０、Ｒ_Ｄｕｒ＝４ｍｓ、などである。これらの合成した単一電位８３、及び二重電位１０１はテンプレートライブラリに保存され、細分化分析のテンプレートマッチング部分に使用される。

【0061】

図１１は、合成した単一電位８３及び短い二重電位８４のライブラリに関するテンプレートライブラリ規格を含むテンプレートマッチング方法を示す。最初に、細動電位図（ＩＣ ＥＣＧ）を得る（Ｓ１１０１）。次に、ベースライン補正を行い（Ｓ１１０２）、ここで心室ファーフィールドのアーチファクト１１１を取得する。次に、ＱＲＳサブトラクションを行い（Ｓ１１０３）、心室ファーフィールドのアーチファクトを取り除き、簡略化したＥＣＧを作成する。次に、以下のように、簡略化したＥＣＧにおいてテンプレートマッチングを行う。分析窓を作成し、簡略化したＥＣＧ上で移動させる。図１１では、簡略化したＥＣＧの中央に窓１１２が示され、また、適用されているテンプレートライブラリからのテンプレートを示す６つの「テンプレートマッチング」テンプレートも示されている。図示されているように、最初のテンプレート１１２ａは０．５４（約５４％）の類似度を有する。２番目のテンプレート１１２ｂは、０．６５（約６５％）の類似度を有する。３番目のテンプレート１１２ｃは、０．６３（約６３％）の類似度を有する。４番目のテンプレート１１２ｄは０．４８（約４８％）であり、５番目のテンプレート１１２ｅは０．９１（約９１％）であり、６番目のテンプレート１１２ｆは約０．７８（約７８％）である。したがって、窓１１２は、類似度０．９１の「最も高い一致」を示す。

【0062】

テンプレートマッチングを行った後、「最も高い一致」、例えば類似度０．９１のテンプレートを使用して細動コレログラム１１３を作成することができる（Ｓ１１０５）。この細動コレログラム１１３は、最も適合するテンプレートの関連（例えば、最大の関連）を計算することにより作成することができる。最後に、細動コレログラム１１３の、所定の最大閾値（Ｓ１１０６）、例えば０．４又は０．５未満の閾値未満の関連をブランキング処理する。更に、図１１に示すブランキング処理した細動コレログラム１１３は、テンプレート番号、及び各ピーク１１４の検出点を含む。

【0063】

図１２は、細分化ＩＣ ＥＣＧの検出を示すグラフを示す。細分化発生の検出は、テンプレートマッチングを使用して単一及び短い二重電位を除外することにより実施することができる。例えば検出プロセスは、一致が検出されない１２０１（２列目、楕円で示す）などの領域を見つける。これらの不一致領域１２０１は特別であり、アブレーションＲＯＩ ３５０を決定する場合に対象となる。細分化分析は、ＡＦの間の永続領域の識別を目的としてよい。したがって、細分化とブロックを組み合わせることで、図１２の短い線１２０２（上の列）に示す永続因子を決定することができる。

【0064】

図１３は、アブレーションのためのＲＯＩを指定するためのＡＦマッピングの異なる例を表すグラフを示す。細動マップ（上の列）、細動電位（中央の列）、及び細動電位のウェーブレット分解から得られるスケーログラム（下の列）を図１３に示す。例Ｄは、複数の分解した波、エピエンド分解、並びに、細分化領域を位置決めするためのツール又はエビデンスとして使用される、遅延した、及び／又は時間差のある伝導を表示する。

【0065】

図１４は、ＩＣ ＥＣＧにおける細分化発生を検出するためのＡＦマッピングを示す。図１４に示すように、複数の窓１１２（－２００ｍｓ←＋ＴＭ検出→＋１０ｍｓ）を、テンプレートマッチング（即ちＴＭ検出）から得られる各検出点１１４の周辺で作成する。後に続く窓が重複する限り、細分化は検出されない。重複していない窓が検出される場合、細分化信号はゼロに設定される。

【0066】

図１５及び１６は、ＩＣ ＥＣＧにおける細分化発生を検出するためのＡＦマッピングの例を示す。上のグラフ（ＩＣ ＥＣＧ）１５１は、取得されたＥＣＧを示す。次のグラフ１５２は、図１１に関する上記手順に従って導出したコレログラム１１３を示す。次のグラフ１５３は、二乗平均平方根（ＲＭＳ）の振幅処理を示す。下のグラフ１５４は、非細分化発生と細分化発生（即ち、細分化窓１１２）が互い違いに発生していることを示す。即ち、下のグラフ１５４は、ＥＣＧ信号の細分化要素を示す。

【0067】

図１６を参照すると、このグラフは、非細分化ＩＣ ＥＣＧ、続いて細分化ＩＣ ＥＣＧを示す。縦の点線は、非細分化ＩＣ ＥＣＧから細分化ＩＣ ＥＣＧへの移行を示す。このようにして、移行の変化を、ＩＣ ＥＣＧにおいて明確に観察することができる。

【0068】

図１７は、傾斜分析を使用した、一実施形態における細分化発生を検出するためのＡＦマッピングのための方法の、より詳細なフローチャートである。ＩＣ ＥＣＧ細分化窓が入力され、ピークバレー検出が実施される（Ｓ１７１）。山と谷が出力され、続いて正／負の傾斜持続時間及び振幅が計算される（Ｓ１７２）。細分化傾斜が工程Ｓ１７２から出力され、傾斜間隔、持続時間及び振幅を使用して、持続時間、振幅及び発生率を計算する（Ｓ１７３）。

【0069】

次に、持続時間、振幅及び発生率を使用して、細分化の数（ＮＦＲＡＣ）、ファーフィールドの数（ＮＦＦＬＤ）及び単一電位傾斜の数（ＮＳＩＮＧＬＥ）を計算する（Ｓ１７４）。ＮＦＲＡＣ、ＮＦＦＬＤ及びＮＳＩＮＧＬＥは工程Ｓ１７４から出力され、Ｓ１７５に入力される。工程Ｓ１７５において、細分化のエビデンス数（ＥＦＲＡＣ）、ファーフィールドのエビデンス数（ＥＦＦＬＤ）及び単一電位のエビデンス数（ＥＳＩＮＧＬＥ）を計算する。ＥＦＲＡＣ、ＥＦＦＬＤ及びＥＳＩＮＧＬＥは工程Ｓ１７５から出力され、工程Ｓ１７６に入力される。工程Ｓ１７６において、判定ルールが実行され、細分化ＩＣ ＥＣＧが出力される。一実施形態では、ＥＦＲＡＣが所定の高い閾値（例えば９０％）を超える場合に、細分化ＩＣ ＥＣＧが識別されてよい。別の実施形態において、ＥＦＲＡＣが、別のより低い所定の閾値（例えば７０％）を超え、かつＥＦＦＬＤ及びＥＳＩＮＧＬＥが共に、第３の低い所定の閾値未満である場合に、細分化ＩＣ ＥＣＧが識別されてよい。

【0070】

更に他の実施形態において、所定の閾値（ＱＵＡＬＩＴＹＴＨＲＥＳＨＯＬＤ）、パラメータを有する低い傾斜振幅、例えばＳＬＯＰＥＡＭＰＬＯＷ｛ｆｒａｃ、ｆｆｌｄ、単一｝、パラメータを有する高い傾斜振幅（ＳＬＯＰＥＡＭＰＨＩＧＨ｛ｆｒａｃ｝）、及び／又はパラメータを有する傾斜持続時間（ＳＬＯＰＥＤＵＲ｛ｆｒａｃ、ｆｆｌｄ、単一｝）などのデータを工程Ｓ１７４に入力することができる。この実施形態において、このデータを使用して、ＮＦＲＡＣ、ＮＦＦＬＤ、ＮＳＩＮＧＬＥの数又は発生率を計算することができる。

【0071】

細分化マップは２つのカテゴリー、即ち振幅及び間隔を含むことができる。細分化振幅マップは、細分化した電位と関係する電極位置の発生率を示す。細分化間隔マップは、細分化した電位と関係する電極位置の発生率を示す。

【0072】

図１８は、図１７のＳ１７１、即ちピークバレー検出の実施形態を示す。図１８に示すように、傾斜分析は、取得したＥＣＧ ３０２の山１８１及び谷１８２を表示することを含むことができる。点線の長方形ボックス１８３はそれぞれ、谷１８２、山１８１、及び谷１８２の「三組の」傾斜値を含む。更に、長方形ボックス１８３のそれぞれは、高さ２６２として傾斜の振幅を、また幅２６３として傾斜の持続時間を有する。これは更に、図２６で説明される。

【0073】

図１９は、正／負の傾斜振幅持続時間及び振幅の計算に関するＳ１７２及びＳ１７３の実施形態を示す。図２６は、ソリッドボックス１９１としての、図１８の点線の長方形ボックス１８３を示す。図１８のように、図１９の長方形ボックスは、各ボックスの高さ２６２が傾斜振幅であり、各ボックスの幅２６３が傾斜持続時間となるような傾斜を示す。細分化分析に関しては、本明細書で論じるように、下方向への傾斜が対象であり、上方向への傾斜は通常無視されることに留意されたい。

【0074】

図２０は、２つの判定長方形が提示される、傾斜特性の分類に関するＳ１７４の実施形態の図である。これらは傾斜情報を示す判定長方形である。図示されているように、２つの長方形２００１、２００２はそれぞれ、ファーフィールド（ＦＦＬＤ）、ノイズ、一次（ＰＲＩＭ）及び二次（ＳＥＣＵ）構成成分などの傾斜の種類を示す、より小さい長方形を含む。傾斜パラメータ閾値は、傾斜の種類の１つを明確に選択するために、長方形、つまり、関係する負の傾斜持続時間×振幅２００１、及び負の傾斜×負の傾斜振幅２００２を位置決めするように規定される。例えば、傾斜持続時間は、長方形２００１に示すように、０ｍｓ～１００ｍｓの範囲とすることができる一方で、傾斜は長方形２００２に示すように、０～１ｍＶ／ｍｓの範囲とすることができる。傾斜特性は以下でより詳細に論じている。

【0075】

図２１は、４つのグラフを示す。上から下に向かって、これらのグラフは電位図２１０１、振幅２１０２、持続時間２１０３及び傾斜２１０４である。上のグラフ２１０１は、傾斜特性（傾斜振幅、持続時間及び傾斜）に基づいた傾斜の分類（ＰＲＩＭ、ＳＥＣＩ又はＦＦＬＤ）と共に、検出したＩＣ ＥＣＧ及び傾斜のタイミングを示し、これらの傾斜特性は、閾値と共に下の３つのグラフ２１０２、２１０３、２１０４で別々に示している。下のグラフ２１０４は、傾斜のタイムスタンプ（例えば傾斜発生率）を示す。各グラフは、一次傾斜１、二次傾斜２及びファーフィールド傾斜３を含む。このデータを使用し、以下でより詳細に論じるように、ＥＣＧに関する決定、及びＥＣＧが細分化を含むか否かについての決定を行う。

【0076】

図２２は、傾斜の種類から、可能性のある種類への進展を示す。一実施形態では、一次傾斜２２０１、二次傾斜２２０２及びファーフィールド傾斜２２０３は、単一電位２２２０、短い二重電位２２２１、長い二重電位２２２２、細分化複合体２２２３、ファーフィールド２２２４及び近いファーフィールド２２２５からなる電位の種類に進展することができる。一次傾斜２２０１及び二次傾斜２２０２からの進展はまず、時間ゲート２２０４を使用して実施される。時間ゲート２２０４は、時間制限内で傾斜を処理し、この時間制限は、図２２に示すように、例えば１５ｍｓ及び５０ｍｓとすることができる。しかし、これらの持続時間は単なる例であり、他のタイミングを使用してもよい。一次傾斜２２０１及び二次傾斜２２０２の両方が時間ゲート２２０４に入力され、これらの時間制限に基づいて、傾斜を電位に変換するための初期的な決定が行われる。例えば、５０ｍｓの時間制限を有する一次及び二次傾斜は、傾斜が１つであるか、又はまとまって（grouped）いるかに基づいて、２つの傾斜グループ、即ち、単一傾斜２２０５、又は＞２つの傾斜グループ（> two slope group）２２０８のうちの１つとなることができる。また、１５ｍｓの時間間隔を有する一次傾斜２２０１及び二次傾斜２２０２は、長い（１５ｍｓを超える間隔）グループ２２０７、又は短いグループ２２０６（１５ｍｓ以下の間隔）（例えば、２つの傾斜グループＳ（短）２２０６、若しくは２つの傾斜グループＬ（長）２２０７）にグルーピングすることができる。２つを超える傾斜、及び５０ｍｓ未満の間隔を有するグループは、＞２つの傾斜グループ２２０８にグルーピングされる。時間ゲート２２０４での処理の後、傾斜は電位に進展する。示すように、単一傾斜は特別な関係を有すると考えられる。これらは単一電位２２２０に進展する。２つの傾斜グループＳ ２２０６は通常３×３倍され、短い二重電位２２２１に進展する。２つの傾斜グループＬ ２２２７は長い二重電位２２２２に進展し、＞２つの傾斜グループ２２０８は細分化複合電位２２２３に進展し、これらは本明細書で論じられるように特別であり、特別な確認を受ける。電位は、間隔が５０ｍｓ未満の連続した傾斜にグルーピングされ、傾斜グループ毎に傾斜の種類として分析される。グループ内にないこれらの電位は非接触２２０９として出力され、更なる分析は受けない。通常、グループサイズは（２、＞２）である。

【0077】

図２３は、一次及び二次傾斜の時間ゲート及び時間グルーピングを更に示す。図２３に示すように、時間ゲート２２０９により作り出された非接触電位を、以下のように分析することができる。非接触電位については、３×３の空間－時間的時間窓を分析し、ＦＦＬＤ傾斜のアノテーションを実施する。非接触のエビデンスは、ファーフィールド及び追加の非接触電位についての３×３の近傍を調査することにより収集される。更に、窓（ｔ±Ｗ）内の傾斜アノテーションを、一次傾斜について分析する。この分析により、一次傾斜が中央電極のＩＣ ＥＣＧでは見られないか、又は一次傾斜が中央電極のＩＣ ＥＣＧで見られるか、のいずれかを明らかにすることができる。一次傾斜が見つからないことは、非接触のエビデンス、及び、非接触のエビデンスの隣接電極でファーフィールド傾斜のみが見出されること、更に、非接触のエビデンスの隣接電極で一次傾斜が見出されることに基づく。中央電極のＩＣ ＥＣＧにおける一次傾斜を見つけることは、ファーフィールド電位のエビデンス、及び非接触のエビデンスの隣接電極で見出される同時的な一次傾斜に基づく。

【0078】

図２４及び２５は、単一傾斜２２０５、２つの傾斜グループ２２０６、長い二重傾斜グループ２２０７、及び＞２つの傾斜２２０８（上で規定したように）を更に示す、グルーピングの２つの例を示す。これらの図は、上から下に向かってそれぞれ、電位図２４０１、２５０１、振幅２４０２、２５０２、持続時間２４０３、２５０３、及び傾斜２４０４、２５０４のグラフを示す。それぞれは、一次傾斜１、二次傾斜２及びファーフィールド傾斜３を含む。図２４及び２５は、以下で更に論じる近隣グループを更に示す。

【0079】

図２６は、長方形として表す識別した傾斜の空間－時間的分析を示す。左側のマトリクス、即ち円の集合は、１～８と標識した８個の隣接電極、及びＣ（即ち中央の電極）のトポロジカルな位置を示す。図２６の右側には、一連の傾斜記録が示される。一番上の記録２６１は、長方形が傾斜の振幅及び持続時間を表す、中央の電極Ｃの傾斜を示す。上述のように、傾斜の振幅２６２（Ａ）は高さとして示され、傾斜の持続時間２６３（Ｄ）は幅として示される。下の記録１～８は、中央の電極Ｃを取り巻く、他の８個の隣接電極１～８に関する同じ情報を示す。例えば、電極１及び８の出力を図２６に示す。

【0080】

図２７～２９は、取得したＥＣＧ ３０２と、その各部分が細分化されているか否かに関する更なるエビデンスを提供するのに使用可能な、ＡＦマッピングの空間－時間的傾斜分析を示す。中央の電極Ｃの傾斜と、隣接電極１～８の傾斜との間の空間－時間的関係を評価する。中央電極の傾斜２６１と、隣接電極のＩＣ ＥＣＧのそれぞれにおける傾斜２６４との間の空間－時間的関係を識別する。

【0081】

図２７は、伝導し電気的に緊張した、取得したＥＣＧ信号３０２のグラフとしての、中央電極の傾斜２６１を示す。点線のボックスは、伝導２７１（広い窓）又は電気緊張２７２（狭い窓）の関係のいずれかの検索窓を示す。伝導関係２７１は、間隔制限内、伝導範囲内の要素、及び相当する傾斜プロファイルを含む。電気緊張関係２７２は、ファーフィールド傾斜プロファイルを含み、瞬間的なものである。伝導窓の幅２６３は通常、伝導速度、及び中央から隣接電極までの距離に依存する。中央電極Ｃと８個の隣接電極１～８との間で形成可能な関係が大きくなるほど、中央電極Ｃの傾斜の正しいアノテーションのエビデンスは強くなる。

【0082】

図２８及び２９は、中央電極の傾斜プロファイル２６１と、隣接電極のうちの１つの傾斜プロファイルとの伝導関係、電気緊張関係、及び電気緊張と伝導を組み合わせた関係の特定の例を示す。

【0083】

図２８は、中央電極Ｃと隣接電極１～８の傾斜関係を決定するためのグラフを示す。伝導又は電気緊張関係の両方により、試験した一次傾斜は単一電位に関係しているというエビデンスの増大が判明した。グラフに示すように、単一電位のエビデンスは、１）隣接電極との伝導傾斜の関係（上２つのグラフ）；２）隣接電極との電子傾斜の関係（真ん中の２つのグラフ）；及び３）ブロックに対する伝導及び電子的性質の組み合わせ（下２つのグラフ）の場合に増大する。線２８１は、窓の中の中央近傍の傾斜の時間移動を示し、それらの伝導関係を示している。

【0084】

図２９は、電気緊張（上）又は一次傾斜（下）に関係するファーフィールド傾斜を示す。ファーフィールド電位のエビデンスは、示した３つの因子の場合に増大し得る。第１の因子は、隣接電極と、最大の単一電位を１つ示す傾斜との電気緊張傾斜の関係とすることができる。この因子は、傾斜の初期特性（Ｔ^＊、Ｅ^＊）又は、傾斜の種類のより早い割り当て（Ｔ、Ｅ）の結果のいずれかに基づくことができることに留意されたい。第２の因子は、上の２つのグラフ２９０１、２９０２に示すように、ＦＦで示すか、下の２つのグラフ２９０３、２９０４で示すように、単一電位のみのいずれかとすることができる。最終的に、電子傾斜の関係のみが見つかる場合、性質は（一時的に）非接触電極であるか、又はファーフィールド（例えば心室）である。図２９の右側は、２つの異なる電極グループ２９０５の測定間の空間的差異を図によって示す。

【0085】

本明細書における開示に基づき多くの変更が可能であると理解されるべきである。特定の組み合わせにおける特徴及び構成要素を上述したが、それぞれの特徴又は構成要素は、他の特徴及び構成要素なしで単独で、又は他の特徴及び構成要素と種々に組み合わせて、若しくは組み合わせることなく使用することができる。

【0086】

提供される方法は、汎用コンピュータ、プロセッサ、又はプロセッサコアへの実装を含む。好適なプロセッサとしては、例として、汎用プロセッサ、特殊用途のプロセッサ、従来のプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、複数個のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する１つ又は２つ以上のマイクロプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）回路、任意の他の種類の集積回路（ＩＣ）、及び／又はステートマシンが挙げられる。かかるプロセッサは、処理したハードウェア記述言語（ＨＤＬ）の命令の結果、及びネットリストを含む他の仲介データ（コンピュータの可読媒体に保管可能なかかる命令）を使用する製造プロセスを構成することにより製造することができる。かかる処理の結果は、続いて、本明細書に記載の方法を実装するプロセッサを製造するための、半導体製造プロセスで使用されるマスクワークとすることができる。

【0087】

本明細書において提供する方法又はフローチャートは、汎用コンピュータ若しくはプロセッサにより実行するための、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に組み込まれるコンピュータプログラム、ソフトウェア、又はファームウェアに実装することができる。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体の例としては、ＲＯＭ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、レジスタ、キャッシュメモリ、半導体記憶装置、内部ハードディスク及び取り外し可能なディスクなどの磁気媒体、磁気光学媒体、並びにＣＤ－ＲＯＭディスク、及びデジタル汎用ディスク（ＤＶＤ）などの光学媒体が挙げられる。

【0088】

〔実施の態様〕
（１） 細分化を使用する心臓アブレーションのための関心領域を決定する方法であって、
複数のセンサを介して、心電図（ＥＣＧ）信号を検出する工程であって、各ＥＣＧ信号は該複数のセンサのうちの１つを介して検出され、かつ心臓の電気活動を示す、工程と、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれについて、１つ又は２つ以上の局所興奮到達時間（ＬＡＴ）を決定する工程であって、該ＬＡＴはそれぞれ、対応するＥＣＧ信号の興奮到達時間（time of activation）を示す、工程と、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれの、該決定した１つ又は２つ以上のＬＡＴに基づいて、１つ又は２つ以上の促進因子マップ（driver maps）及び１つ又は２つ以上の永続因子マップ（perpetuator maps）を生成する工程であって、該１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び該１つ又は２つ以上の永続因子マップはそれぞれ、該心臓の該電気活動を表す、工程と、
少なくとも細分化を使用して該促進因子マップ及び永続因子マップからパラメータを導出する工程と、
該導出したパラメータを処理し、促進因子のエビデンス及び永続因子のエビデンスに組み合わせる工程と、
該促進因子のエビデンス及び該永続因子のエビデンスを導出するために使用した該細分化に従い、心臓アブレーションのための該関心領域を決定する工程と、を含む、方法。
（２） 前記ＬＡＴをフィルタリングし、非細分化単一電位、短い二重電位及び長い二重電位を含む非細分化ＬＡＴを取り除くことにより前記細分化を行う工程と、
前記フィルタリングしたＬＡＴを使用して細分化窓を見つける工程と、
該細分化窓を使用して細分化ＥＣＧを作成する工程と、を更に含む、実施態様１に記載の方法。
（３） 傾斜分析を使用し、電圧及び時間に対する前記細分化を表示する工程を更に含む、実施態様１に記載の方法。
（４） 前記細分化窓においてピークバレー検出を行い、山と谷（peak valleys）を検出する工程と、
該検出した山と谷の細分化傾斜を計算する工程と、
該検出した山と谷を使用して発生率を計算する工程と、
該発生率を使用して、単一電位傾斜について発生率細分化ファーフィールド（incidence fractionation far field）を計算する工程と、
エビデンス数データを計算する工程と、
判定ルールを実行し、該判定ルールに基づく前記細分化ＥＣＧを出力する工程と、を更に含む、実施態様３に記載の方法。
（５） 一次傾斜と二次傾斜の時間グルーピングを含む、時間ゲートを用いて傾斜を電位へ変換する工程と、
該電位を、所定の間隔内で連続する傾斜のグループにグルーピングする工程と、
該グルーピングに従って該電位を傾斜の種類として分析する工程と、を更に含む、実施態様１に記載の方法。

【0089】

（６） 前記グループのサイズは２であり、前記グループは、単一傾斜、短い二重傾斜、長い二重傾斜及び２つの傾斜を含み、前記所定の間隔は５０ｍｓである、実施態様５に記載の方法。
（７） 表示デバイスに前記関心領域を表示する工程を更に含む、実施態様１に記載の方法。
（８） 細分化を使用する心臓アブレーションのための関心領域を決定するシステムであって、
複数のセンサであって、該複数のセンサはそれぞれ、経時的に複数の心電図（ＥＣＧ）信号のうちの１つを検出するように構成され、各ＥＣＧ信号は心臓の電気活動を示す、複数のセンサと、
１つ又は２つ以上のプロセッサを含む処理デバイスであって、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれについて、１つ又は２つ以上の局所興奮到達時間（ＬＡＴ）を決定することであって、該ＬＡＴはそれぞれ、対応するＥＣＧ信号の興奮到達時間を示す、ことと、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれの、該決定した１つ又は２つ以上のＬＡＴに基づいて、１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び１つ又は２つ以上の永続因子マップを生成することであって、該１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び該１つ又は２つ以上の永続因子マップはそれぞれ、該心臓の該電気活動を表す、ことと、
少なくとも細分化を使用して該促進因子マップ及び永続因子マップからパラメータを導出することと、
該導出したパラメータを処理し、促進因子のエビデンス及び永続因子のエビデンスに組み合わせることと、
該促進因子のエビデンス及び該永続因子のエビデンスを導出するために使用した該細分化に従い、心臓アブレーションのための該関心領域を決定することと、を行うように構成されている、処理デバイスと、
表示デバイスと、を含む、システム。
（９） 前記処理デバイスが、
前記ＬＡＴをフィルタリングし、非細分化単一電位、短い二重電位及び長い二重電位を含む非細分化ＬＡＴを取り除くことにより前記細分化を行うことと、
前記フィルタリングしたＬＡＴを使用して細分化窓を見つけることと、
該細分化窓を使用して細分化ＥＣＧを作成することと、を行うように更に構成されている、実施態様８に記載のシステム。
（１０） 前記処理デバイスが、
傾斜分析を使用し、電圧及び時間に対する前記細分化を表示するように更に構成されている、実施態様８に記載のシステム。

【0090】

（１１） 前記処理デバイスが、
前記細分化窓においてピークバレー検出を行い、山と谷を検出することと、
該検出した山と谷の細分化傾斜を計算することと、
該検出した山と谷を使用して発生率を計算することと、
該発生率を使用して、単一電位傾斜について発生率細分化ファーフィールドを計算することと、
エビデンス数データを計算することと、
判定ルールを実行し、該判定ルールに基づく前記細分化ＥＣＧを出力することと、を行うように更に構成されている、実施態様１０に記載のシステム。
（１２） 前記処理デバイスが、
一次傾斜と二次傾斜の時間グルーピングを含む、時間ゲートを用いて傾斜を電位へ変換することと、
前記電位を、所定の間隔内で連続する傾斜のグループにグルーピングすることと、
該グルーピングに従って該電位を傾斜の種類として分析することと、を行うように更に構成されている、実施態様８に記載のシステム。
（１３） 前記グループのサイズは２であり、前記グループは、単一傾斜、短い二重傾斜、長い二重傾斜及び２つの傾斜を含み、前記所定の間隔は５０ｍｓである、実施態様１２に記載のシステム。
（１４） 前記表示デバイスに前記関心領域を表示する工程を更に含む、実施態様７に記載のシステム。
（１５） コンピュータプログラム命令が格納された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含むコンピュータソフトウェア製品であって、該命令は、コンピュータにより実行されると、該コンピュータに、
複数のセンサを介して、心電図（ＥＣＧ）信号を検出する工程であって、各ＥＣＧ信号は該複数のセンサのうちの１つを介して検出され、かつ心臓の電気活動を示す、工程と、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれについて、１つ又は２つ以上の局所興奮到達時間（ＬＡＴ）を決定する工程であって、該ＬＡＴはそれぞれ、対応するＥＣＧ信号の興奮到達時間を示す、工程と、
該複数のＥＣＧ信号のそれぞれの、該決定した１つ又は２つ以上のＬＡＴに基づいて、１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び１つ又は２つ以上の永続因子マップを生成する工程であって、該１つ又は２つ以上の促進因子マップ及び該１つ又は２つ以上の永続因子マップはそれぞれ、該心臓の該電気活動を表す、工程と、
少なくとも細分化を使用して該促進因子マップ及び永続因子マップからパラメータを導出する工程と、
該導出したパラメータを処理し、促進因子のエビデンス及び永続因子のエビデンスに組み合わせる工程と、
該促進因子のエビデンス及び該永続因子のエビデンスを導出するために使用した該細分化に従い、心臓アブレーションのための該関心領域を決定する工程と、を行わせる、コンピュータソフトウェア製品。

【0091】

（１６） 前記ＬＡＴをフィルタリングし、非細分化単一電位、短い二重電位及び長い二重電位を含む非細分化ＬＡＴを取り除くことにより前記細分化を行う工程と、
前記フィルタリングしたＬＡＴを使用して細分化窓を見つける工程と、
該細分化窓を使用して細分化ＥＣＧを作成する工程と、を更に含む、実施態様１５に記載のコンピュータソフトウェア製品。
（１７） 傾斜分析を使用し、電圧及び時間に対する前記細分化を表示する工程を更に含む、実施態様１５に記載のコンピュータソフトウェア製品。
（１８） 前記細分化窓においてピークバレー検出を行い、山と谷を検出する工程と、
該検出した山と谷の細分化傾斜を計算する工程と、
該検出した山と谷を使用して発生率を計算する工程と、
該発生率を使用して、単一電位傾斜について発生率細分化ファーフィールドを計算する工程と、
エビデンス数データを計算する工程と、
判定ルールを実行し、該判定ルールに基づく前記細分化ＥＣＧを出力する工程と、を更に含む、実施態様１７に記載のコンピュータソフトウェア製品。
（１９） 一次傾斜と二次傾斜の時間グルーピングを含む、時間ゲートを用いて傾斜を電位へ変換する工程と、
該電位を、所定の間隔内で連続する傾斜のグループにグルーピングする工程と、
該グルーピングに従って該電位を傾斜の種類として分析する工程と、を更に含む、実施態様１５に記載のコンピュータソフトウェア製品。
（２０） 前記グループのサイズは２であり、前記グループは、単一傾斜、短い二重傾斜、長い二重傾斜及び２つの傾斜を含み、前記所定の間隔は５０ｍｓである、実施態様１９に記載のコンピュータソフトウェア製品。

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】

【図28】

【図29】