(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】2024-10-11
(45)【発行日】2024-10-22
(54)【発明の名称】心臓グラフィックディスプレイシステム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/339 20210101AFI20241015BHJP
A61B 5/346 20210101ALI20241015BHJP
【ＦＩ】
A61B5/339
A61B5/346
【請求項の数】
8
(21)【出願番号】P 2021573753
(86)(22)【出願日】2020-06-09
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2022-08-16
(86)【国際出願番号】 US2020036754
(87)【国際公開番号】W WO2020251918
(87)【国際公開日】2020-12-17
【審査請求日】2022-02-15
【審判番号】
【審判請求日】2024-05-09
(31)【優先権主張番号】16/436,460
(32)【優先日】2019-06-10
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】16/709,292
(32)【優先日】2019-12-10
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】16/710,286
(32)【優先日】2019-12-11
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】16/823,444
(32)【優先日】2020-03-19
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
【早期審理対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】520414837
【氏名又は名称】ベクトル メディカル インコーポレイテッド
(74)【代理人】
【識別番号】100103610
【弁理士】
【氏名又は名称】▲吉▼田 和彦
(74)【代理人】
【識別番号】100109070
【弁理士】
【氏名又は名称】須田 洋之
(74)【代理人】
【識別番号】100119013
【弁理士】
【氏名又は名称】山崎 一夫
(74)【代理人】
【識別番号】100067013
【弁理士】
【氏名又は名称】大塚 文昭
(74)【代理人】
【識別番号】100120525
【弁理士】
【氏名又は名称】近藤 直樹
(74)【代理人】
【識別番号】100139712
【弁理士】
【氏名又は名称】那須 威夫
(74)【代理人】
【識別番号】100141553
【弁理士】
【氏名又は名称】鈴木 信彦
(74)【代理人】
【識別番号】100151987
【弁理士】
【氏名又は名称】谷口 信行
(72)【発明者】
【氏名】ヴィロンコ クリストファー
【合議体】
【審判長】樋口 宗彦
【審判官】▲高▼見 重雄
【審判官】伊藤 幸仙
(56)【参考文献】
【文献】米国特許出願公開第２０１４／０１２８７５８（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特表２００８－５３４１６５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特表２００７－５２２５３６（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２００５／０２３４３６２（ＵＳ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２００７／０２７０７０３（ＵＳ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
A61B5/00-5/0538
A61B5/06-5/398
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
患者の電磁波（「ＥＭ」）源の評価を支援する情報を提示する１又は２以上のコンピュータシステムであって、コンピュータ実行可能命令を記憶する１又は２以上のコンピュータ可読記憶媒体と、
前記１又は２以上のコンピュータ可読記憶媒体に記憶された前記コンピュータ実行可能命令を実行する１又は２以上のプロセッサと、
を備え、前記コンピュータ実行可能命令は、前記１又は２以上のコンピュータシステムを、
前記患者の前記ＥＭ源のＥＭ場のＥＭ測定値内の患者サイクルを示すものにアクセスし、
前記ＥＭ源のＥＭ活性化のシミュレーションに基づいて生成された模擬ＥＭ測定値内の模擬サイクルを示すものにアクセスし、
各ペアが患者サイクル及び模擬サイクルを含むサイクルペアの前記患者サイクルと前記模擬サイクルとの間の類似性を示す類似性スコアを計算し、
複数のサイクルペアの前記類似性スコアを視覚的に示すものを提供するグラフィックを生成し、
前記グラフィックを出力装置に出力する、
ように制御し、
前記患者サイクルと前記模擬サイクルは時間的な順序を有し、前記グラフィックは、各患者サイクルを時間的な順序通りに表す第１の軸と各模擬サイクルを時間的な順序通りに表す第２の軸とを有するマップを含み、前記マップ上のサイクルペアの交点は、前記サイクルペアの前記類似性スコアを視覚的に示すものを提供する、
ことを特徴とする１又は２以上のコンピュータシステム。
【請求項2】
前記類似性スコアを視覚的に示すものは、グラフィック特性を変化させることに基づく、請求項１に記載の１又は２以上のコンピュータシステム。
【請求項3】
前記グラフィックは、類似性スコアを表す第３の軸をさらに含み、前記サイクルペアの類似性スコアの前記視覚的に示すものは、前記第３の軸に沿った高さに基づく、請求項１に記載の１又は２以上のコンピュータシステム。
【請求項4】
前記模擬ＥＭ測定値は、前記ＥＭ源のＥＭ活性化をモデル化する計算モデルに基づいて生成される、請求項１に記載の１又は２以上のコンピュータシステム。
【請求項5】
前記コンピュータ実行可能命令は、前記計算モデルをさらに適用して、前記ＥＭ源のＥＭ活性化をモデル化するシミュレーションを実行し、前記モデル化されたＥＭ活性化から前記模擬ＥＭ測定値を導出する、請求項４に記載の１又は２以上のコンピュータシステム。
【請求項6】
１又は２以上のコンピュータシステムによって実行される、患者の電磁波（「ＥＭ」）源の評価を支援する情報を提示する方法であって、前記患者の前記ＥＭ源のＥＭ場のＥＭ測定値内の患者サイクルを示すものにアクセスすることと、
前記ＥＭ源のＥＭ活性化のシミュレーションに基づいて生成された模擬ＥＭ測定値内の模擬サイクルを示すものにアクセスすることと、
各ペアが患者サイクル及び模擬サイクルを含むサイクルペアの前記患者サイクルと前記模擬サイクルとの間の類似性を示す類似性スコアを計算することと、
複数のサイクルペアの前記類似性スコアを視覚的に示すものを提供するグラフィックを生成することと、
前記グラフィックを出力装置に出力することと、
を含み、前記患者サイクルと前記模擬サイクルは時間的な順序を有し、前記グラフィックは、各患者サイクルを時間的な順序通りに表す第１の軸と各模擬サイクルを時間的な順序通りに表す第２の軸とを有するマップを含み、前記マップ上のサイクルペアの交点は、前記サイクルペアの前記類似性スコアを視覚的に示すものを提供する、
ことを特徴とする方法。
【請求項7】
請求項６に記載の方法を１又は２以上のコンピュータシステムに実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項8】
請求項７に記載のコンピュータプログラムを記憶した１又は２以上のコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
〔関連出願との相互参照〕
本国際出願は、２０１９年１２月１１日に出願された「心臓グラフィックディスプレイシステム（ＨＥＡＲＴ ＧＲＡＰＨＩＣ ＤＩＳＰＬＡＹ ＳＹＳＴＥＭ）」という名称の米国特許出願第１６／７１０，２８６号（代理人整理番号１２９２９２－８０１８．ＵＳ０２）の継続出願であり、後者は、２０１９年６月１０に出願された「心臓グラフィックディスプレイシステム（ＨＥＡＲＴ ＧＲＡＰＨＩＣ ＤＩＳＰＬＡＹ ＳＹＳＴＥＭ）」という名称の米国特許出願第１６／４３６，４６０号（代理人整理番号１２９２９２－８０１８．ＵＳ００）の一部継続出願であって以下の出願に関連する。２０１８年４月２６日に出願された「模擬心電図を用いた機械学習（ＭＡＣＨＩＮＥ ＬＥＡＲＮＩＮＧ ＵＳＩＮＧ ＳＩＭＵＬＡＴＥＤ ＣＡＲＤＩＯＧＲＡＭＳ）」という名称の米国仮特許出願第６２／６６３，０４９号（代理人整理番号１２９２９２－８００２．ＵＳ００）、２０１８年１１月１３日に出願された「分散型台帳におけるアブレーション手順結果の記録（ＲＥＣＯＲＤ ＡＢＬＡＴＩＯＮ ＰＲＯＣＥＤＵＲＥ ＲＥＳＵＬＴＳ ＩＮＡ ＤＩＳＴＲＩＢＵＴＥＤ ＬＥＤＧＥＲ）」という名称の米国仮特許出願第６２／７６０，５６１号（代理人整理番号１２９２９２－８０１４．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「電磁波源の模擬生体構造の生成（ＧＥＮＥＲＡＴＩＮＧ ＳＩＭＵＬＡＴＥＤ ＡＮＡＴＯＭＩＥＳ ＯＦ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＯＭＡＧＮＥＴＩＣ ＳＯＵＲＣＥ）」という名称の米国特許出願第１６／０４２，９８４号（代理人整理番号１２９２９２－８００３．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「電磁波源のモデルのモデルライブラリの生成（ＧＥＮＥＲＡＴＩＮＧ Ａ ＭＯＤＥＬ ＬＩＢＲＡＲＹ ＯＦ ＭＯＤＥＬＳ ＯＦ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＯＭＡＧＮＥＴＩＣ ＳＯＵＲＣＥ）」という名称の米国特許出願第１６／０４２，９５３号（代理人整理番号１２９２９２－８００４．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「電磁波源の模擬生体構造を提示するユーザインターフェイス（ＵＳＥＲ ＩＮＴＥＲＦＡＣＥ ＦＯＲ ＰＲＥＳＥＮＴＩＮＧ ＳＩＭＵＬＡＴＥＤ ＡＮＡＴＯＭＩＥＳ ＯＦ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＯＭＡＧＮＥＴＩＣ ＳＯＵＲＣＥ）」という名称の米国特許出願第１６／０４２，９７３号（代理人整理番号１２９２９２－８００５．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「電磁波源を表す多面体メッシュの変換（ＣＯＮＶＥＲＴＩＮＧ Ａ ＰＯＬＹＨＥＤＲＡＬ ＭＥＳＨ ＲＥＰＲＥＳＥＮＴＩＮＧ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＯＭＡＧＮＥＴＩＣ ＳＯＵＲＣＥ）」という名称の米国特許出願第１６／０４２，９９３号（代理人整理番号１２９２９２－８００６．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「異なるソース構成からの心電図の近似値の生成（ＧＥＮＥＲＡＴＩＮＧ ＡＰＰＲＯＸＩＭＡＴＩＯＮＳ ＯＦ ＣＡＲＤＩＯＧＲＡＭＳ ＦＲＯＭ ＤＩＦＦＥＲＥＮＴ ＳＯＵＲＣＥ ＣＯＮＦＩＧＵＲＡＴＩＯＮＳ）」という名称の米国特許出願第１６／０４３，０１１号（代理人整理番号１２９２９２－８００７．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「異なる生体構造のシミュレーションベースの電磁出力のブートストラップ（ＢＯＯＴＳＴＲＡＰＰＩＮＧ Ａ ＳＩＭＵＬＡＴＩＯＮ－ＢＡＳＥＤ ＥＬＥＣＴＲＯＭＡＧＮＥＴＩＣ ＯＵＴＰＵＴ ＯＦ Ａ ＤＩＦＦＥＲＥＮＴ ＡＮＡＴＯＭＹ）」という名称の米国特許出願第１６／０４３，０２２号（代理人整理番号１２９２９２－８００８．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「模擬データと患者データとの照合による電磁波源構成の属性の識別（ＩＤＥＮＴＩＦＹＩＮＧ ＡＮ ＡＴＴＲＩＢＵＴＥ ＯＦ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＯＭＡＧＮＥＴＩＣ ＳＯＵＲＣＥ ＣＯＮＦＩＧＵＲＡＴＩＯＮ ＢＹ ＭＡＴＣＨＩＮＧ ＳＩＭＵＬＡＴＥＤ ＡＮＤ ＰＡＴＩＥＮＴ ＤＡＴＡ）」という名称の米国特許出願第１６／０４３，０３４号（代理人整理番号１２９２９２－８００９．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「臨床データ及び模擬データを用いた機械学習（ＭＡＣＨＩＮＥ ＬＥＡＲＮＩＮＧ ＵＳＩＮＧ ＣＬＩＮＩＣＡＬ ＡＮＤ ＳＩＭＵＬＡＴＥＤ ＤＡＴＡ）」という名称の米国特許出願第１６／０４３，０４１号（代理人整理番号１２９２９２－８０１０．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「患者固有モデルに基づく電磁波源の表示（ＤＩＳＰＬＡＹ ＯＦ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＯＭＡＧＮＥＴＩＣ ＳＯＵＲＣＥ ＢＡＳＥＤ ＯＮ Ａ ＰＡＴＩＥＮＴ－ＳＰＥＣＩＦＩＣ ＭＯＤＥＬ）」という名称の米国特許出願第１６／０４３，０５０号（代理人整理番号１２９２９２－８０１１．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「体内電源によって生成された電気力の表示（ＤＩＳＰＬＡＹ ＯＦ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＩＣＡＬ ＦＯＲＣＥ ＧＥＮＥＲＡＴＥＤ ＢＹ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＩＣＡＬ ＳＯＵＲＣＥ ＷＩＴＨＩＮ Ａ ＢＯＤＹ）」という名称の米国特許出願第１６／０４３，０５４号（代理人整理番号１２９２９２－８０１２．ＵＳ００）、２０１８年１０月１７日に出願された「模擬心電図を用いた機械学習（ＭＡＣＨＩＮＥ ＬＥＡＲＮＩＮＧ ＵＳＩＮＧ ＳＩＭＵＬＡＴＥＤ ＣＡＲＤＩＯＧＲＡＭＳ）」という名称の米国特許出願第１６／１６２，６９５号（代理人整理番号１２９２９２－８００２．ＵＳ０１）、２０１８年１１月３０日に出願された「模擬心電図の校正（ＣＡＬＩＢＲＡＴＩＯＮ ＯＦ ＳＩＭＵＬＡＴＥＤ ＣＡＲＤＩＯＧＲＡＭＳ）」という名称の米国特許出願第１６／２０６，００５号（代理人整理番号１２９２９２－８０１５．ＵＳ００）、２０１９年１月１４日に出願された「アブレーションにおいて使用されるアブレーションパターンの識別（ＩＤＥＮＴＩＦＹ ＡＢＬＡＴＩＯＮ ＰＡＴＴＥＲＮ ＦＯＲ ＵＳＥ ＩＮ ＡＮ ＡＢＬＡＴＩＯＮ）」という名称の米国特許出願第１６／２４７，４６３号（代理人整理番号１２９２９２－８０１６．ＵＳ）。これらの各文献はその全体が引用により本明細書に組み入れられる。
本国際出願は、２０１９年１２月１１日に出願された「心臓グラフィックディスプレイシステム（ＨＥＡＲＴ ＧＲＡＰＨＩＣ ＤＩＳＰＬＡＹ ＳＹＳＴＥＭ）」という名称の米国特許出願第１６／７１０，２８６号（代理人整理番号１２９２９２－８０１８．ＵＳ０２）の継続出願であり、後者は、２０１９年６月１０に出願された「心臓グラフィックディスプレイシステム（ＨＥＡＲＴ ＧＲＡＰＨＩＣ ＤＩＳＰＬＡＹ ＳＹＳＴＥＭ）」という名称の米国特許出願第１６／４３６，４６０号（代理人整理番号１２９２９２－８０１８．ＵＳ００）の一部継続出願であって以下の出願に関連する。２０１８年４月２６日に出願された「模擬心電図を用いた機械学習（ＭＡＣＨＩＮＥ ＬＥＡＲＮＩＮＧ ＵＳＩＮＧ ＳＩＭＵＬＡＴＥＤ ＣＡＲＤＩＯＧＲＡＭＳ）」という名称の米国仮特許出願第６２／６６３，０４９号（代理人整理番号１２９２９２－８００２．ＵＳ００）、２０１８年１１月１３日に出願された「分散型台帳におけるアブレーション手順結果の記録（ＲＥＣＯＲＤ ＡＢＬＡＴＩＯＮ ＰＲＯＣＥＤＵＲＥ ＲＥＳＵＬＴＳ ＩＮＡ ＤＩＳＴＲＩＢＵＴＥＤ ＬＥＤＧＥＲ）」という名称の米国仮特許出願第６２／７６０，５６１号（代理人整理番号１２９２９２－８０１４．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「電磁波源の模擬生体構造の生成（ＧＥＮＥＲＡＴＩＮＧ ＳＩＭＵＬＡＴＥＤ ＡＮＡＴＯＭＩＥＳ ＯＦ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＯＭＡＧＮＥＴＩＣ ＳＯＵＲＣＥ）」という名称の米国特許出願第１６／０４２，９８４号（代理人整理番号１２９２９２－８００３．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「電磁波源のモデルのモデルライブラリの生成（ＧＥＮＥＲＡＴＩＮＧ Ａ ＭＯＤＥＬ ＬＩＢＲＡＲＹ ＯＦ ＭＯＤＥＬＳ ＯＦ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＯＭＡＧＮＥＴＩＣ ＳＯＵＲＣＥ）」という名称の米国特許出願第１６／０４２，９５３号（代理人整理番号１２９２９２－８００４．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「電磁波源の模擬生体構造を提示するユーザインターフェイス（ＵＳＥＲ ＩＮＴＥＲＦＡＣＥ ＦＯＲ ＰＲＥＳＥＮＴＩＮＧ ＳＩＭＵＬＡＴＥＤ ＡＮＡＴＯＭＩＥＳ ＯＦ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＯＭＡＧＮＥＴＩＣ ＳＯＵＲＣＥ）」という名称の米国特許出願第１６／０４２，９７３号（代理人整理番号１２９２９２－８００５．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「電磁波源を表す多面体メッシュの変換（ＣＯＮＶＥＲＴＩＮＧ Ａ ＰＯＬＹＨＥＤＲＡＬ ＭＥＳＨ ＲＥＰＲＥＳＥＮＴＩＮＧ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＯＭＡＧＮＥＴＩＣ ＳＯＵＲＣＥ）」という名称の米国特許出願第１６／０４２，９９３号（代理人整理番号１２９２９２－８００６．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「異なるソース構成からの心電図の近似値の生成（ＧＥＮＥＲＡＴＩＮＧ ＡＰＰＲＯＸＩＭＡＴＩＯＮＳ ＯＦ ＣＡＲＤＩＯＧＲＡＭＳ ＦＲＯＭ ＤＩＦＦＥＲＥＮＴ ＳＯＵＲＣＥ ＣＯＮＦＩＧＵＲＡＴＩＯＮＳ）」という名称の米国特許出願第１６／０４３，０１１号（代理人整理番号１２９２９２－８００７．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「異なる生体構造のシミュレーションベースの電磁出力のブートストラップ（ＢＯＯＴＳＴＲＡＰＰＩＮＧ Ａ ＳＩＭＵＬＡＴＩＯＮ－ＢＡＳＥＤ ＥＬＥＣＴＲＯＭＡＧＮＥＴＩＣ ＯＵＴＰＵＴ ＯＦ Ａ ＤＩＦＦＥＲＥＮＴ ＡＮＡＴＯＭＹ）」という名称の米国特許出願第１６／０４３，０２２号（代理人整理番号１２９２９２－８００８．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「模擬データと患者データとの照合による電磁波源構成の属性の識別（ＩＤＥＮＴＩＦＹＩＮＧ ＡＮ ＡＴＴＲＩＢＵＴＥ ＯＦ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＯＭＡＧＮＥＴＩＣ ＳＯＵＲＣＥ ＣＯＮＦＩＧＵＲＡＴＩＯＮ ＢＹ ＭＡＴＣＨＩＮＧ ＳＩＭＵＬＡＴＥＤ ＡＮＤ ＰＡＴＩＥＮＴ ＤＡＴＡ）」という名称の米国特許出願第１６／０４３，０３４号（代理人整理番号１２９２９２－８００９．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「臨床データ及び模擬データを用いた機械学習（ＭＡＣＨＩＮＥ ＬＥＡＲＮＩＮＧ ＵＳＩＮＧ ＣＬＩＮＩＣＡＬ ＡＮＤ ＳＩＭＵＬＡＴＥＤ ＤＡＴＡ）」という名称の米国特許出願第１６／０４３，０４１号（代理人整理番号１２９２９２－８０１０．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「患者固有モデルに基づく電磁波源の表示（ＤＩＳＰＬＡＹ ＯＦ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＯＭＡＧＮＥＴＩＣ ＳＯＵＲＣＥ ＢＡＳＥＤ ＯＮ Ａ ＰＡＴＩＥＮＴ－ＳＰＥＣＩＦＩＣ ＭＯＤＥＬ）」という名称の米国特許出願第１６／０４３，０５０号（代理人整理番号１２９２９２－８０１１．ＵＳ００）、２０１８年７月２３日に出願された「体内電源によって生成された電気力の表示（ＤＩＳＰＬＡＹ ＯＦ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＩＣＡＬ ＦＯＲＣＥ ＧＥＮＥＲＡＴＥＤ ＢＹ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＩＣＡＬ ＳＯＵＲＣＥ ＷＩＴＨＩＮ Ａ ＢＯＤＹ）」という名称の米国特許出願第１６／０４３，０５４号（代理人整理番号１２９２９２－８０１２．ＵＳ００）、２０１８年１０月１７日に出願された「模擬心電図を用いた機械学習（ＭＡＣＨＩＮＥ ＬＥＡＲＮＩＮＧ ＵＳＩＮＧ ＳＩＭＵＬＡＴＥＤ ＣＡＲＤＩＯＧＲＡＭＳ）」という名称の米国特許出願第１６／１６２，６９５号（代理人整理番号１２９２９２－８００２．ＵＳ０１）、２０１８年１１月３０日に出願された「模擬心電図の校正（ＣＡＬＩＢＲＡＴＩＯＮ ＯＦ ＳＩＭＵＬＡＴＥＤ ＣＡＲＤＩＯＧＲＡＭＳ）」という名称の米国特許出願第１６／２０６，００５号（代理人整理番号１２９２９２－８０１５．ＵＳ００）、２０１９年１月１４日に出願された「アブレーションにおいて使用されるアブレーションパターンの識別（ＩＤＥＮＴＩＦＹ ＡＢＬＡＴＩＯＮ ＰＡＴＴＥＲＮ ＦＯＲ ＵＳＥ ＩＮ ＡＮ ＡＢＬＡＴＩＯＮ）」という名称の米国特許出願第１６／２４７，４６３号（代理人整理番号１２９２９２－８０１６．ＵＳ）。これらの各文献はその全体が引用により本明細書に組み入れられる。
【背景技術】
【0002】
多くの心臓疾患は、症状、病的状態（失神又は発作）及び死亡を引き起こす恐れがある。不整脈を原因とする一般的な心臓疾患としては、不適切洞頻脈（「ＩＳＴ」）、異所性心房調律、接合部調律、心室補充調律、心房細動（「ＡＦ」）、心室細動（「ＶＦ」）、限局性心房頻拍（「限局性ＡＴ」）、心房マイクロリエントリー、心室頻拍（「ＶＴ」）、心房粗動（「ＡＦＬ」）、心室期外収縮（「ＰＶＣ」）、心房期外収縮（「ＰＡＣ」）、房室結節リエントリー性頻拍（「ＡＶＮＲＴ」）、房室リエントリー性頻拍（「ＡＶＲＴ」）、永続性接合部回帰頻拍（ＰＪＲＴ））、及び接合部頻拍（「ＪＴ」）が挙げられる。不整脈の発生源としては、電気ロータ（例えば、心室細動）、反復的な電気的局所源（ｒｅｃｕｒｒｉｎｇ ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ｆｏｃａｌ ｓｏｕｒｃｅｓ）（例えば、心房頻拍）、解剖学ベースのリエントリー（例えば、心室頻拍）などを挙げることができる。これらの発生源は、持続的な又は臨床的に有意な病状発現の重要な要因である。不整脈は、心臓疾患の発生源を標的とすることによって、高周波エネルギーアブレーション、冷凍アブレーション、超音波アブレーション、レーザーアブレーション、外部線源及び標的遺伝子治療などを含む異なる技術を使用するアブレーションで治療することができる。心臓疾患の発生源及び発生源の位置は患者毎に異なるので、たとえ一般的な心臓疾患であっても、標的療法では不整脈の発生源を識別する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】米国特許出願第１６／２０６，００５号明細書
【文献】米国特許出願第１６／２４７，４６３号明細書
【非特許文献】
【0004】
【文献】Ｋｒｕｍｍｅｎ，Ｄ、他著、「ロータ安定性による持続性心室細動と人間の自己終端発現との区別（Ｒｏｔｏｒ Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ Ｓｅｐａｒａｔｅｓ Ｓｕｓｔａｉｎｅｄ Ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ Ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎ Ｆｒｏｍ Ｓｅｌｆ－Ｔｅｒｍｉｎａｔｉｎｇ Ｅｐｉｓｏｄｅｓ ｉｎ Ｈｕｍａｎｓ）」、米国心臓疾患学会誌、第６３巻、２３号、２０１４年
【文献】Ｐａｎ，ｊ．、Ｔｏｍｐｋｉｎｓ，Ｗ．Ｊ．著、「リアルタイムＱＲＳ検出アルゴリズム（Ａ Ｒｅａｌ－Ｔｉｍｅ ＱＲＳ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）」、医用生体工学に関するＩＥＥＥ報告書（３）：２３０（１９８５）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、心臓疾患の発生源及び発生源位置を確実に識別する現在の方法は、複雑、煩雑、かつ高価なものとなり得る。例えば、１つの方法は、経脈管的に心臓（例えば、左心室）内に挿入される多電極バスケットカテーテルを有する電気生理学カテーテルを使用して、誘発されたＶＦの発現中などに心臓の電気的活動の心臓測定値内から収集を行う。次に、この測定値を分析して、考えられる発生源位置を識別するのに役立てることができる。現在のところ、電気生理学カテーテルは高価であり（かつ一般的には１回の使用に限られ）、心穿孔及び心タンポナーデを含む重篤な合併症を招く恐れがある。別の方法は、電極を含む外部体表面ベストを使用して患者の体表面から測定値を収集し、これを分析して不整脈源位置を識別するのに役立てることができる。このような体表面ベストは高価であり、製造が複雑かつ困難であり、ＶＦを誘発して不整脈中に測定値を収集した後に必要となる除細動パッドの配置に干渉する場合がある。また、ベスト解析にはコンピュータ断層撮影（「ＣＴ」）スキャンが必要であり、不整脈源の約２０％が発生し得る心室中隔及び心房中隔を感知することができない。
【図面の簡単な説明】
【0006】
【図1】いくつかの実施形態におけるＩＣＳグラフィックを示す図である。
【図2】いくつかの実施形態におけるＳＬグラフィックを示す図である。
【図3】いくつかの実施形態におけるＨＴＧシステムのコンポーネントを示すブロック図である。
【図4】いくつかの実施形態におけるＩＣＳ類似性マップ生成処理を示すフロー図である。
【図5】いくつかの実施形態におけるＨＧＤシステムの類似性スコア計算コンポーネントの処理を示すフロー図である。
【図6】いくつかの実施形態におけるＨＧＤシステムのサイクル識別コンポーネントの処理を示すフロー図である。
【図7】いくつかの実施形態におけるＨＧＤシステムのサイクル正規化コンポーネントの処理を示すブロック図である。
【図8】いくつかの実施形態におけるＨＧＤシステムのセグメント抽出コンポーネントの処理を示すフロー図である。
【図9】いくつかの実施形態におけるＨＧＤシステムの発生源位置グラフィック生成処理を示すフロー図である。
【図10】いくつかの実施形態におけるＨＧＤのライブラリ類似性スコア計算コンポーネントの処理を示すフロー図である。
【図11】いくつかの実施形態におけるＨＧＤシステムの発生源位置インジケータ生成コンポーネントの処理を示すフロー図である。
【図12】いくつかの実施形態におけるＨＧＤシステムの画素色設定コンポーネントの処理を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【0007】
身体内の電磁波（「ＥＭ」）源の電気的活動のパターン（異常又は正常）の発生源及び発生源位置に関するＥＭ源グラフィック情報を表示する方法及びシステムを提供する。身体は、例えば人体とすることができ、ＥＭ源は、好ましくは体外から測定可能であって、心電図（「ＥＣＧ」）又はベクトル心電図（「ＶＣＧ」）によって表される心電図及び脳波図（「ＥＥＧ」）などのＥＭ測定値によって表すことができる、心臓、脳、肝臓、肺、腎臓、胃、又はＥＭ場を生成する別の身体部分とすることができる。以下では、主にＥＭ源が心臓である文脈におけるＥＭグラフィックディスプレイシステムについて説明する。以下で心臓について説明するＥＭグラフィックシステムの方法及びシステムは、身体の他のＥＭ源のグラフィックを提供するために採用して適合させることもできる。例えば、後述する心電図サイクルの識別は、胃のＥＭ場を表すＥＥＧのサイクル又はＥＭ測定値のサイクルを識別するように適合させることもできる。グラフィックは、テキスト又は非テキスト（例えば、図形、アニメーション及びコンピュータ生成レンダリング）とすることができる視覚的に示すものを提供する。
【0008】
いくつかの実施形態では、心臓疾患の評価に役立つように心臓疾患の発生源及び発生源位置に関する心臓グラフィック情報を表示する方法及びシステムを提供する。いくつかの実施形態では、心臓グラフィックディスプレイ（「ＨＧＤ」）システムが、心電図内類似性（「ＩＣＳ」）グラフィック及び発生源位置（「ＳＬ」）グラフィックを提供する。ＩＣＳグラフィックは、（例えば、患者の）心電図のサイクル間の類似性に関する情報を提供する。図１に、いくつかの実施形態におけるＩＣＳグラフィック例を示す。ＩＣＳグラフィック１００は、患者の患者心電図の患者サイクルペア間の類似性に関する可視情報を提供する類似性マップ１１０を含む。ｘ軸及びｙ軸は患者サイクル（例えば、拍動）を表しており、第１の患者サイクルと第２の患者サイクルとの交点は、第１の患者サイクルと第２の患者サイクルとの間の類似性を表す。ｘ軸の患者サイクルとｙ軸の患者サイクルとの交点における領域の色は、これらの患者サイクル間の類似性を示す（例えば、ピアソンの相関係数又はコサイン類似度に基づく）類似性スコアを表す。類似性スコアは０～１の範囲に及ぶことができ、１は同じ患者サイクルの類似性スコアである。ＩＣＳグラフィックの凡例１１４は、類似性スコアを表す色の範囲を示し、赤色が最も低い類似性スコアを表し、青色が最も高い類似性スコアを表す。（類似性スコアは、グレースケール、及び三角形から円形までの一定範囲の多面体などを使用した色以外のグラフィック特性に基づく類似性インジケータによって表すことができる。）一例として、サイクル３５とサイクル２２との交点１１１は、これらの患者サイクル間の比較的高い類似性を示す青色である。サイクル３５とサイクル２０との交点１１２は、これらの患者サイクル間の比較的低い類似性を示す赤色である。対角線に沿った交点は、各患者サイクルのそれ自体との類似性を表し、従って類似性スコア１を表す紺色である。類似性マップは、対称行列に対応すると考えることができる。ポップアップ１１３は、ポインタが交点上を移動した時に、交点のｘ軸及びｙ軸のサイクル、並びにこれらのサイクルの類似性スコアをｚ軸値として識別する。ポインタが拍動のウィンドウ又は範囲を選択すると、ポップアップも、類似性スコア平均及び標準偏差、著しく異なる同様のサイクルグループ数、安定性指数、又は不整脈タイプ分類などの類似性スコアの統計的概要をウィンドウ内に表示することができる。このＩＣＳグラフィックは、（後述する）心電図のライブラリのライブラリ心電図のライブラリサイクルに基づいて生成することもできる。
【0009】
発生源の安定性指数（又は安定性特徴）は、心臓内の特定の領域に局所化された支配的な不整脈源のサイクル間一貫性の測度である。安定性指数は、一連の連続サイクルの類似性スコアに基づくことができ、ユーザが定めた時間間隔内におけるＩＣＳグラフィックの同一性対角線の上側又は下側の全ての類似性スコアの標準偏差によって表すことができる。高い平均かつ低い標準偏差は安定した不整脈（例えば、限局性頻拍）を示し、低い平均かつ高い標準偏差は不安定な不整脈（例えば、ロータ細動）を示す。この測度は、一意の不整脈活性化パターン、従って発生源の数を推定するための高い類似性を有する非対角クラスタ数のカウントとすることができる。不整脈源の安定性を判定する技術は、Ｋｒｕｍｍｅｎ，Ｄ、他、「ロータ安定性による持続性心室細動と人間の自己終端発現との区別（Ｒｏｔｏｒ Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ Ｓｅｐａｒａｔｅｓ Ｓｕｓｔａｉｎｅｄ Ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ Ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎ Ｆｒｏｍ Ｓｅｌｆ－Ｔｅｒｍｉｎａｔｉｎｇ Ｅｐｉｓｏｄｅｓ ｉｎ Ｈｕｍａｎｓ）」、米国心臓疾患学会誌、第６３巻、２３号、２０１４年に記載されており、この文献は引用により本明細書に組み入れられる。
【0010】
ＩＣＳグラフィックは、臨床的不整脈の駆動機構を排除するのに役立つ特徴的電気活性化動特性（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ ｄｙｎａｍｉｃｓ）を識別するのに有用である。同様の患者サイクルの持続性によって、効果的な標的発生源安定性指数又は不整脈タイプ分類を示すことができる。このような同様の患者サイクルは、心臓内の一貫した周期的電気活性化動特性を示すことができる。電気活性化動特性（すなわち、活動電位が心臓組織を通じてどのように伝搬するか）は、心臓組織の電気的特性、発生源位置、発生源タイプ（例えば、ロータ又は限局性、細動、頻拍、粗動など）及び疾患性基質（ｄｉｓｅａｓｅ ｓｕｂｓｔｒａｔｅ）（例えば、瘢痕）を含む多くの要因に影響される。これらの要因を考慮すると、患者サイクル間の類似性は、必ずしもロータベースの不整脈源を示すわけではなく、心電図内のどの電気活性化パターンが多少なりとも支配的又は普及的であるかをより一般的に示すことができる。心電図内で頻繁に見られる支配的な電気活性化動特性は、不整脈の駆動持続機構を示す。
【0011】
ＩＣＳグラフィックの分析は、複数の駆動機構を同様の患者サイクルの複数のグループとして示すことができる。複数のグループが時間連続的シーケンスで（類似性マップの同一性の対角線近くに連続する高類似性スコアのグループが）発生する場合、この分析は、１つのグループから次のグループへの電気活性化動特性の遷移を示唆することができる。この遷移は、発生源位置の移動又は１つの不整脈タイプから別の不整脈タイプへの変化に起因することができる（例えば、ロータベースのＶＦが局所源ＶＴに移行することがある）。例えば、図１を参照すると、ｘ軸サイクル２２～２９とｙ軸サイクル２２～２９との交点は同様の患者サイクルのグループを表し、ｘ軸サイクル３３～４０とｙ軸サイクル３３～４０との交点は同様のサイクルの別のグループを表す。ｘ軸サイクル２２～２９とｙ軸サイクル３３～４０との交点は、これらのグループの類似性を示し、非対角クラスタとも呼ばれる。心臓内には、単一の駆動機構の移動を表さない複数の離れた不整脈源又は不整脈タイプを有することが可能である。同様の患者サイクルの複数のグループが時間連続的シーケンスで発生しておらず、局所化分析から推定される発生源位置が離れている場合には、複数の駆動機構を示すものが存在することができる。例えば、ｘ軸サイクル２２～２９及びｙ軸サイクル２２～２９によって表されるグループ、並びにｘ軸サイクル４９～５６及びｙ軸サイクル４９～５６によって表されるグループは、時間連続的シーケンス内に存在しない。他の事例では、時間連続的シーケンス内に存在しないグループが同じ不整脈パターンであると判明し、従って共通の駆動機構を示唆することもある。このような共通の駆動機構は、類似性マップの非対角部分上の高類似性のグループによって示すことができる。例えば、ｘ軸サイクル２２～２９及びｙ軸サイクル４９～５６によって表されるグループは、時間連続的シーケンス内に存在しない、ｘ軸サイクル２２～２９及びｙ軸サイクル２２～２９によって表されるグループと、ｘ軸サイクル４９～５６及びｙ軸サイクル４９～５６によって表されるグループとの類似性を示す。時間連続的シーケンス内に存在しない同様のサイクルのグループ間の類似性が低い場合、分析は複数の独立した駆動機構を示唆することができる。
【0012】
いくつかの実施形態では、ＩＣＳシステムを使用して、異なる心臓又は異なる時点における同じ心臓を表す、心電図から導出されたサイクル間の（心臓内類似性ではなく）心臓間類似性を示す情報を表示することができる。例えば、ＩＣＳシステムは、患者サイクル及び模擬サイクルのペアの類似性スコアを生成することができる。模擬サイクルは、心臓の模擬ＥＭ活性化について生成される模擬ＥＭ測定値から導出された模擬心電図から識別することができる。模擬ＥＭ活性化は、心臓の計算モデルを使用して生成することができる。模擬心電図は、心電図のライブラリに記憶することができる。ＩＣＳシステムは、このようなサイクルペア間の類似性スコアを示すグラフィックを生成する。このグラフィックは、心臓内類似性について生成されるグラフィックに類似することができる。別の例として、ＩＣＳシステムは、異なる模擬心電図及び異なる患者心電図に基づいて、心臓間類似性を示す類似性スコアを生成することができる。異なる患者心電図は、異なる時点に収集された同じ患者の患者心電図、又は異なる患者の患者心電図を含むことができる。ＩＣＳシステムは、心臓間の類似性に基づいて心電図ペアの類似性スコアを生成することができる。例えば、患者心電図と模擬心電図との間の類似性スコアを生成すべきである場合、模擬心電図は、患者心臓と模擬心電図の生成において使用された模擬心臓との間の心臓類似性に基づいて選択することができる。心臓類似性は、患者心臓及び模擬心臓の物理的特徴（例えば、向き、サイズ及び形状）及び／又はＥＭ特徴に基づくことができる。また、同様に、異なる患者の患者心電図も、患者心臓と他の患者の患者心臓との間の心臓類似性に基づいて選択することができ、模擬心電図は、２つの模擬心臓間の心臓類似性に基づいて選択することができる。患者心臓と模擬心臓との間の心臓類似性を識別する技術は、２０１８年１１月３０日に出願された「模擬心電図の校正（ＣＡＬＩＢＲＡＴＩＯＮ ＯＦ ＳＩＭＵＬＡＴＥＤ ＣＡＲＤＩＯＧＲＡＭＳ）という名称の米国出願第１６／２０６，００５号に記載されている。
【0013】
ＳＬグラフィックは、患者心電図の患者サイクルを心電図ライブラリのライブラリサイクルと比較することによって識別される発生源位置に関する情報を提供する。各ライブラリサイクルは、発生源位置及び発生源タイプに関連する。図２に、いくつかの実施形態におけるＳＬグラフィック例を示す。ＳＬグラフィック２００は、心臓（例えば、心室）の表現２１０と、１又は２以上の患者サイクルから導出された発生源位置インジケータ２２１～２２４とを含む。ＨＧＤシステムは、ＳＬグラフィックに含めるべき発生源位置又は発生源タイプを識別するために、ライブラリサイクルと患者の患者心電図の患者サイクルとの間の類似性を示す類似性スコアを計算する。次に、ＨＧＤシステムは、類似性スコアに基づいて、（標的ライブラリサイクルと呼ばれる）ライブラリサイクルに関連するいくつか（すなわち、１又は２以上）の発生源位置を識別する。例えば、ＨＧＤシステムは、各発生源位置に関連するライブラリサイクルの最も高い類似性スコア、及び各発生源位置に関連するライブラリサイクルの最も高い４つの類似性スコアの平均などに基づいて発生源位置を識別することができる。最も高い類似性スコアを有するライブラリサイクルに関連する発生源位置は、心臓疾患の評価を支援する上でより多くの情報をもたらす可能性が高い。次に、ＨＧＤシステムは、心臓の一部の表現、並びに標的ライブラリサイクルの各発生源位置及び発生源タイプについての発生源位置インジケータ及び発生源タイプインジケータを含むＳＬグラフィックを生成する。
【0014】
いくつかの実施形態では、発生源位置インジケータ及び発生源タイプインジケータが、発生源位置インジケータ及び発生源タイプインジケータに関連する類似性スコアに基づいて変化する特性を有することができる。発生源位置インジケータ及び発生源タイプインジケータは、発生源位置に集中することができる。発生源位置インジケータは、円のサイズ及び円の色などの特性を有する円とすることができる。円のサイズは、標的ライブラリサイクルに関連する類似性スコアに基づくことができる。発生源位置を中心とする小さなサイズ（すなわち、半径）の円は、その発生源位置及び発生源タイプに関連する標的ライブラリサイクルが高類似性スコアを有していることを示すことができる。（標的ライブラリサイクルに関連する発生源位置及び発生源タイプは、その標的ライブラリサイクルの類似性スコアに関連するものとみなされる。）小さなサイズは、発生源位置の関連性における信頼度が高いことを示すことができる。ＨＧＤシステムは、各発生源位置インジケータ及び発生源タイプインジケータに、発生源位置の類似性スコアの相対的順序を示す色を割り当てることができる。例えば、４つの発生源位置インジケータが表示されると仮定すると、最も高い類似性スコアに関連する発生源位置インジケータには赤色を割り当て、残りの３つの発生源位置インジケータには、関連する類似性スコアの降順で黄色、緑色及び青色を割り当てることができる。ＨＧＤシステムは、円の中心を発生源位置インジケータに割り当てられた色に設定し、円の残り部分に割り当てる色を、中心に割り当てられた色から円の円周における最も低い類似性スコアを示す色まで線形的に変化させることができる。例えば、円の着色は、赤色から青色、黄色から青色、緑色から青色、及び青色一色に変化することができる。発生源位置インジケータは円以外の形状とすることもでき、様々な色ではなくグレースケールに基づくこともできる。発生源位置インジケータは、発生源位置インジケータのリスト２３０から選択することができる。発生源位置インジケータのリスト内の各項目には、サイクル／拍動番号、サイクル開始及び終了時刻、類似性統計、又は発生源タイプの記述をラベル付けすることができる。
【0015】
いくつかの実施形態では、ＨＧＤシステムが、複数の患者サイクルから導出された発生源位置をＳＬグラフィックに含めることができる。例えば、ＨＤＧシステムは、複数の患者サイクルの発生源位置を識別し、複数の患者サイクルの発生源位置インジケータを同時にＳＬグラフィック上に含めることができる。或いは、ＨＤＧシステムは、各患者サイクルの発生源位置インジケータを生成し、これらが患者サイクルを移行するにつれて発生源位置インジケータを順に出力して発生源位置のアニメーションを提示することもできる。ＳＬグラフィックが同時に複数の患者サイクルの発生源位置を含む場合には、発生源位置インジケータの一部が重複することがある。このような場合、ＨＤＧシステムは、重複部分の画素を、重複している発生源位置インジケータからのその画素の色の平均に設定することができる。例えば、画素の色が１つの発生源位置インジケータにおいて黄色であり、他の発生源位置インジケータにおいて青色である場合、ＬＳグラフィックの画素の色は緑色とすることができる。図２のサイクル選択ボックス２３０は、ＳＬグラフィックの発生源位置を識別するために使用される１又は２以上の患者サイクルをユーザが選択できるようにする。
【0016】
いくつかの実施形態では、ＨＧＤシステムが、各患者サイクルに関連する類似性スコアの平均を発生源位置毎に生成することによって、複数の患者サイクルの発生源位置を識別することができる。次に、ＨＧＤシステムは、平均類似性スコアに基づいて発生源位置を識別する。発生源位置インジケータに割り当てられる色及びサイズは、発生源位置の平均類似性スコアに基づく。
【0017】
図３は、いくつかの実施形態におけるＨＧＤシステムのコンポーネントを示すブロック図である。ＨＧＤシステム３００は、ＩＣＳグラフィック生成コンポーネント３１０と、類似性スコア計算コンポーネント３１１と、サイクル識別コンポーネント３１２と、サイクル正規化コンポーネント３１３と、サイクル抽出コンポーネント３１４とを含む、ＩＣＳグラフィックを生成するためのコンポーネントを含む。ＩＣＳグラフィック生成コンポーネントは、類似性スコア計算コンポーネントを呼び出して患者心電図の患者サイクルペアの類似性スコアを計算し、類似性スコアに基づいてＩＣＳグラフィックを生成し、ＩＣＳグラフィックを出力することによって、患者心電図のＩＣＳグラフィックを生成する。類似性スコア計算コンポーネントは、患者サイクル識別コンポーネントを呼び出して患者心電図内の患者サイクルを識別し、セグメント抽出コンポーネントを呼び出して患者サイクルから関連するセグメントを抽出して有用でない患者サイクルを破棄し、その後に各患者サイクルペアの類似性スコアを計算する。サイクル識別コンポーネントは、患者サイクルを識別し、サイクル正規化コンポーネントを呼び出して患者サイクルを正規化する。
【0018】
ＨＧＤシステムは、ＳＬグラフィック生成コンポーネント３２０と、ライブラリ類似性スコア計算コンポーネント３２１と、発生源位置インジケータ生成コンポーネント３２２と、画素色設定コンポーネント３２３とを含む、ＳＬグラフィックを生成するためのコンポーネントも含む。ＳＬグラフィック生成コンポーネントは、ライブラリ類似性スコア計算を呼び出して患者サイクル及びライブラリサイクルの各ペアの類似性スコアを計算し、発生源ライブラリインジケータ生成コンポーネントを呼び出して各患者サイクルの発生源ライブラリインジケータを生成し、患者サイクルの選択を受け取り、画素色設定コンポーネントを呼び出して、受け取られた患者サイクルに関連するＳＬインジケータに基づいてＳＬグラフィックを埋め、その後にＳＬグラフィックを出力する。ライブラリ類似性スコア計算コンポーネントは、患者サイクル及びライブラリサイクルの各ペアの類似性スコアを計算し、発生源位置に関連するライブラリサイクルに関連する類似性スコアに基づいて患者サイクル毎に発生源位置をソートする。発生源位置インジケータ生成コンポーネントは、各発生源位置又は発生源位置のサブセットのための、最も高い類似性スコアに関連する発生源位置などの発生源位置インジケータを患者サイクル毎に生成する。画素色設定コンポーネントは、発生源位置インジケータの重複領域の画素値を計算する。
【0019】
患者心電図データストア３４０は、心電図（「ＥＣＧ」）又はベクトル心電図（「ＶＣＧ」）などの患者心電図を含む。心電図ライブラリ３５０は、ライブラリ心電図のライブラリサイクルを含む。ライブラリ心電図は、心臓の計算モデルに基づいて生成された模擬心電図及び／又は一群の患者心電図とすることができる。ライブラリサイクルは、患者サイクルを識別するのと同様に識別されている。各ライブラリサイクルは、対応する発生源位置又は発生源タイプに関連する。心電図ライブラリは、２０１８年１１月３０日に出願された「模擬心電図の校正（Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ Ｃａｒｄｉｏｇｒａｍｓ）」という名称の米国特許出願第１６，２０６，００５号に記載されている技術を使用して生成することができ、この文献は引用により本明細書に組み入れられる。
【0020】
ＨＧＤシステム及びその他の説明するシステムを実装できるコンピュータシステム（例えば、ネットワークノード又は一群のネットワークノード）は、中央処理装置、入力装置、出力装置（例えば、ディスプレイ装置及びスピーカ）、記憶装置（例えば、メモリ及びディスクドライブ）、ネットワークインターフェイス、グラフィックプロセッシングユニット、セルラー無線リンクインターフェイス、及び全地球測位システム装置などを含むことができる。入力装置は、キーボード、ポインティングデバイス、タッチ画面、（例えば、エアジェスチャのための）ジェスチャ認識装置、頭部及び視線追跡装置、音声認識のためのマイクなどを含むことができる。コンピュータシステムは、高性能コンピュータシステム、クラウドベースサーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップ、タブレット、電子リーダ、携帯情報端末、スマートフォン、ゲーム装置及びサーバなどを含むことができる。例えば、シミュレーション及び訓練は高性能コンピュータシステムを使用して実行することができ、分類はタブレットによって実行することができる。コンピュータシステムは、コンピュータ可読記憶媒体及びデータ伝送媒体を含むコンピュータ可読媒体にアクセスすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、一時的伝搬信号を含まない有形の記憶手段である。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、一次メモリ、キャッシュメモリ、二次メモリ（例えば、ＤＶＤ）及びその他のストレージなどのメモリが挙げられる。コンピュータ可読記憶媒体は、ＨＧＤシステム及びその他の説明するシステムを実行するコンピュータ実行可能命令又はロジックを記録しており、或いはこのようなコンピュータ実行可能命令又はロジックで符号化することができる。データ伝送媒体は、有線又は無線接続を通じて一時的伝搬信号又は搬送波（例えば、電磁気力）を介してデータを伝送するために使用される。コンピュータシステムは、鍵を生成して安全に記憶し、これらの鍵を使用してデータを暗号化及び復号する、中央処理装置の一部としてのセキュア暗号プロセッサを含むことができる。
【0021】
ＨＧＤシステム及びその他の説明するシステムは、１又は２以上のコンピュータ、プロセッサ又は他の装置によって実行されるプログラムモジュール及びコンポーネントなどのコンピュータ実行可能命令の一般的文脈で説明することができる。一般に、プログラムモジュール又はコンポーネントは、ＨＧＤシステム及びその他の説明するシステムのタスクを実行し又はデータ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト及びデータ構造などを含む。通常、プログラムモジュールの機能は、様々な例において望む通りに組み合わせ又は分散させることができる。ＨＧＤシステム及びその他の説明するシステムの態様は、例えば特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）を使用してハードウェアで実装することができる。
【0022】
ＨＧＤシステムのコンポーネントは、クライアント－サーバモデルを使用して実装することができる。例えば、クライアントシステムは、心臓に関する情報を求める要求をユーザから受け取る支援を行い、サーバに要求を送信し、サーバから類似性スコアを示すものを受け取ることができる。その後、クライアントは、受け取られた類似性スコアを示すものに基づいてユーザが生成できる、又はサーバが生成してサーバから受け取ることができるグラフィックを表示することができる。サーバは、データセンタ（例えば、クラウドベースのデータセンタ）内にホストすることができる。
【0023】
図４は、いくつかの実施形態におけるＩＣＳ類似性マップ生成処理を示すフロー図である。ＩＣＳ類似性マップ生成コンポーネントは、患者心電図（「ＣＧ」）の患者サイクルの心房セグメント間又は心室セグメント間の類似性に基づいて、ＩＣＳグラフィックのための類似性マップを生成する。コンポーネントは、ブロック４０１において、類似性スコア計算コンポーネントを呼び出して患者サイクル間の類似性スコアを計算する。コンポーネントは、ブロック４０２において、患者サイクルのラベル又は識別子をｘ軸及びｙ軸に追加する。図１の類似性マップ１１０では、空間制限に起因して、「拍動１」及び「拍動３」などのラベルが全てのサイクルではなく１つおきの患者サイクルを識別する。コンポーネントは、ブロック４０３において、次の患者サイクル（「ＰＣ」）ペアを選択する。コンポーネントは、判定ブロック４０４において、全ての患者サイクルが既に選択されていた場合にはブロック４０７に進み、そうでなければブロック４０５に進む。コンポーネントは、ブロック４０５において、患者サイクルペアの類似性スコアに基づいて色を選択する。コンポーネントは、ブロック４０６において患者サイクルペアの交点を満たす。例えば、患者サイクル２２及び患者サイクル３５のペアについては、コンポーネントが、（３５，２２）及び（２２，３５）の交点を、これらの患者サイクルの比較的高い類似性スコアを示す青色に設定する。その後、コンポーネントは、ブロック４０３にループして次の患者サイクルペアを選択する。コンポーネントは、ブロック４０７において、ＩＣＳグラフィックに色範囲の凡例を追加した後でＩＣＳグラフィックを出力することができる。その後、コンポーネントは終了する。
【0024】
類似性マップは、類似性スコアをｚ軸に表す３次元グラフとして表示することもできる。このような場合、ＨＧＤシステムは、３次元グラフを回転させて、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の周囲の異なる角度でグラフを観察できるようにする。
【0025】
図５は、いくつかの実施形態におけるＨＧＤシステムの類似性スコア計算コンポーネントの処理を示すフロー図である。類似性スコア計算コンポーネント５００は、患者心電図の患者サイクル間の類似性スコアを計算するために呼び出される。コンポーネントは、ブロック５０１において、サイクル識別コンポーネントを呼び出して患者心電図内の患者サイクルを識別する。コンポーネントは、ブロック５０２～５０６においてループして患者サイクルのセグメントを識別し、有用性基準を満たさない患者サイクルを破棄する。患者サイクルは、短すぎる及び／又は長すぎるなどの様々な基準に基づいて有用でないものとすることができる。例えば、基準は、患者サイクルが５００ｍｓよりも長く１０００ｍｓよりも短いこととすることができる。コンポーネントは、ブロック５０２において次の患者サイクルを選択する。コンポーネントは、判定ブロック５０３において、全ての患者サイクルが既に選択されていた場合にはブロック５０７に進み、そうでなければブロック５０４に進む。コンポーネントは、ブロック５０４において、セグメント抽出コンポーネントを呼び出して関連する患者サイクルのセグメントを抽出する。コンポーネントは、判定ブロック５０５において、セグメント抽出コンポーネントによって患者サイクルが有用でないことが示された場合にはブロック５０６に進み、そうでなければブロック５０２にループして次の患者サイクルを選択する。コンポーネントは、ブロック５０６において患者サイクルを破棄し、ブロック５０２にループして次の患者サイクルを選択する。コンポーネントは、ブロック５０７～５０９においてループして患者サイクルペア間の類似性スコアを計算する。コンポーネントは、ブロック５０７において次の患者サイクルペアを選択する。コンポーネントは、判定ブロック５０８において、全ての患者サイクルが既に選択されていた場合には終了し、そうでなければブロック５０９に進む。コンポーネントは、ブロック５０９において、患者サイクルペアの類似性スコアを計算し、その後にブロック５０７にループして次の患者サイクルペアを選択する。
【0026】
いくつかの実施形態では、ＨＧＤシステムが、ＥＣＧ又はＶＣＧ内のサイクル（不整脈活動の周期的間隔）を識別することができる。サイクルは、基準フレーム又は基準フレームセットを含む空間方向又は方向セットに関して、負電圧から正電圧への連続交差（「正交差」）又は正電圧から負電圧への連続交差（「負交差」）によって区切ることができる。基準フレームは、解剖軸（ａｎａｔｏｍｉｃａｌ ａｘｅｓ）（例えば、ｘでは左から右、ｙでは上から下、ｚでは前から後ろ）、撮像軸（例えば、ＣＴ、ＭＲ、又はｘ線座標フレーム）、体表面誘導ベクトル（ｂｏｄｙ－ｓｕｒｆａｃｅ ｌｅａｄ ｖｅｃｔｏｒｓ）、測定された又は模擬ＥＭ源構成及び出力の主成分分析によって計算された主軸、又はユーザが定めた関心方向に一致することができる。例えば、３秒ＶＣＧ（ｔｈｒｅｅ－ｓｅｃｏｎｄ ＶＣＧ）は３つのサイクルを有することができ、各サイクルはｘ軸に沿った正交差の時点によって区切ることができる。或いは、これらのサイクルは、ｙ軸又はｚ軸に沿った交差によって区切ることもできる。また、サイクルは、負交差によって定めることができる。サイクルは、Ｒピークを識別してサイクルの最後をＴセグメントの最後の推定値に設定することによる処理によって識別することもできる。
【0027】
図６は、いくつかの実施形態におけるＨＧＤシステムのサイクル識別コンポーネントの処理を示すフロー図である。サイクル識別コンポーネント６００は、ＶＣＧ内のサイクルを識別するために呼び出され、サイクルの正規化ＶＣＧ（ｎＶＣＧ［］）を提供する。図６のコンポーネントは、ｘ軸の負交差に基づいてサイクルを識別する。コンポーネントは、ブロック６０１において、ＶＣＧを通じたインデックス付けのためにインデックスｊを２に初期化し、識別されたサイクルを通じたインデックス付けのためにインデックスｋを０に設定する。判定ブロック６０２においてインデックスｊがＶＣＧのサイズよりも大きい場合、コンポーネントは全てのサイクルを識別し終えているため正規化ｎＶＣＧを提供して終了し、そうでなければブロック６０３に進む。ブロック６０３において、ＶＣＧのｘ軸の前の電圧（ｐｒｉｏｒ ｖｏｌｔａｇｅ）（ＶＣＧ．Ｖ［ｊ－１］．ｘ）がゼロ以上であり、ＶＣＧのｘ軸のインデックス付き電圧（ｉｎｄｅｘｅｄ ｖｏｌｔａｇｅ）（ＶＣＧ．Ｖ［ｊ］．ｘ）がゼロ未満（すなわち、ｘ軸の負交差）である場合には、考えられるサイクルの開始が識別されており、コンポーネントはブロック６０４に進んでサイクルを識別し、そうでなければブロック６０９に進む。コンポーネントは、ブロック６０４において、インデックス付きサイクルの開始（Ｃ［ｋ］．ｓｔａｒｔ）をインデックスｊに等しく設定する。判定ブロック６０５において、少なくとも１つのサイクルが既に識別されていた場合には前のサイクルの最後が既知であり、コンポーネントはインデックスｋを増分してブロック６０６に進み、そうでなければインデックスｋを増分してブロック６０９に進む。コンポーネントは、ブロック６０６において、前のサイクルの最後をインデックスｊ－１に設定する。コンポーネントは、ブロック６０７において、前のサイクルの開始及び最後によって区切られた前のインデックス付きサイクルのＶＣＧ（ｅＶＣＧ）を抽出する。コンポーネントは、ブロック６０８において、サイクル正規化コンポーネントを呼び出し、抽出されたＶＣＧ（ｅＶＣＧ）を示すものを受け渡し、正規化サイクル（ｎＶＣＧ）を受け取る。コンポーネントは、ブロック６０９において、ＶＣＧを通じたインデックス付けのためにインデックスｊを増分してブロック６０２にループする。
【0028】
図７は、いくつかの実施形態におけるＨＧＤシステムのサイクル正規化コンポーネントの処理を示すブロック図である。サイクル正規化コンポーネント７００が呼び出され、サイクルのＶＣＧを示すものを受け渡し、サイクルを正規化する。サイクルがＥＣＧのものである場合、サイクルの時間及び電圧を０～１の値に正規化することができる。コンポーネントは、ブロック７０１において、サイクル内のベクトルの最大ベクトル振幅Ｖ’を識別する。例えば、ベクトルのベクトル振幅は、ベクトルのｘ値、ｙ値及びｚ値の二乗和の平方根を取ることによって計算することができる。コンポーネントは、ブロック７０２において、ＶＣＧの次の軸にインデックス付けするようにインデックスｉを設定する。判定ブロック７０３において全ての軸が既に選択されていた場合、コンポーネントは終了して正規化ＶＣＧを提供し、そうでなければブロック７０４に進む。コンポーネントは、ブロック７０４において、正規化サイクルのベクトルを通じたインデックス付けのためにインデックスｊを１に初期化する。判定ブロック７０５において、インデックスｊが正規化サイクルのベクトル数を上回る場合、コンポーネントはブロック７０２にループして次の軸を選択し、そうでなければブロック７０６に進む。コンポーネントは、ブロック７０６において、インデックス付き軸のインデックス付きベクトルの正規化ＶＣＧを、受け渡されたＶＣＧ、インデックス付きベクトル、及び最大ベクトル振幅Ｖ’の補間に設定する。この補間は、ＶＣＧを正規化ＶＣＧ内のベクトル数に効果的に圧縮又は展開し、ベクトルのｘ値、ｙ値及びｚ値を最大ベクトル振幅Ｖ’によって除算する。コンポーネントは、ブロック７０７において、インデックスｊを増分してブロック７０５にループする。
【0029】
図８は、いくつかの実施形態におけるＨＧＤシステムのセグメント抽出コンポーネントの処理を示すフロー図である。セグメント抽出コンポーネント８００は、心房分析又は心室分析のどちらが実行されているかに応じてサイクルの関連部分を抽出する。コンポーネントは、ブロック８０１においてサイクルのＲピークを識別する。例えば、コンポーネントは、Ｐａｎ－Ｔｏｍｐｋｉｎｓタイプアルゴリズムを適用することができる（Ｐａｎ，ｊ．、Ｔｏｍｐｋｉｎｓ，Ｗ．Ｊ．著、「リアルタイムＱＲＳ検出アルゴリズム（Ａ Ｒｅａｌ－Ｔｉｍｅ ＱＲＳ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）」、医用生体工学に関するＩＥＥＥ報告書（３）：２３０（１９８５）を参照）。コンポーネントは、ブロック８０２においてＱＲＳＴセグメントを識別する。Ｒピークが識別されると、様々な技術を使用してＱＲＳＴセグメント（すなわち、ＱＴ間隔）を識別することができる。１つの技術は、Ｒピークの３０ｍｓ前及び２５０ｍｓ後などのＲピークの一定時間前及びＲピークの一定時間後の固定ウィンドウを使用するものである。別の技術は、ＱＲＳＴセグメントの手動識別に基づくこともでき、この事例ではＲピークを別々に識別しなくてもよい。別の技術は、心拍を考慮するＱＲＳＴセグメントをアルゴリズム的に識別することができる。別の技術は、電圧変化率を考慮するＲオンセット又はＴオフセットをアルゴリズム的に識別することができる。判定ブロック８０３において、心房セグメントを識別すべきである場合、コンポーネントはブロック８０４に進み、そうでなければブロック８０６に進む。コンポーネントは、ブロック８０４においてサイクルからＱＲＳＴセグメントを除去し、これによって心房セグメントが残る。判定ブロック８０５において、心房セグメントが心房の有用な基準を満たす場合、コンポーネントは、ＱＲＳＴセグメントが除去されたサイクルを示し続け、そうでなければ心房セグメントが有用でないことを示して終了する。心房の有用な基準は、サイクルの心房セグメントが５００ｍｓ及び１０００ｍｓなどの最小時間及び最大時間内の長さを有することとすることができる。コンポーネントは、ブロック８０６においてサイクルから非ＱＲＳＴセグメントを除去する。判定ブロック８０７において、ＱＲＳＴセグメントが心室の有用な基準を満たす場合、コンポーネントは、非ＱＲＳＴセグメントが除去されたサイクルを示して終了し、そうでなければＱＲＳＴセグメントが有用でないことを示して終了する。コンポーネントは、ＥＣＧによって表されるサイクルのセグメントに対応する値をゼロに設定することによって、そのセグメントを除去することができる。
【0030】
図９は、いくつかの実施形態におけるＨＧＤシステムの発生源位置グラフィック生成処理を示すフロー図である。ＳＬグラフィック生成コンポーネント９００は、患者サイクルを入力し、選択された患者サイクルセットのＳＬグラフィックを出力する。コンポーネントは、ブロック９０１において、ライブラリ類似性スコア計算コンポーネントを呼び出して、患者サイクル及びライブラリサイクルのペアの類似性スコアを生成する。コンポーネントは、ブロック９０２において、発生源位置インジケータ生成を呼び出して、各患者サイクルの発生源位置のインジケータを生成する。コンポーネントは、ブロック９０３において、１又は２以上の患者サイクルセットの選択を受け取る。この選択は、ユーザがＳＬグラフィック２００のサイクル選択ボックス２３０を使用して行うことができる。選択は、ＨＧＤシステムと連動するソフトウェアシステム及びデータストアなどから受け取ることもできる。コンポーネントは、判定ブロック９０４において患者サイクルセットをそれ以上選択すべきでない場合には終了し、そうでなければブロック９０５に進む。コンポーネントは、ブロック９０５において、画素色設定コンポーネントを呼び出して、選択された患者サイクルのＳＬグラフィックの各画素の色を設定する。コンポーネントは、ブロック９０６においてＳＬグラフィックを出力する。コンポーネントは、ブロック９０７において、カーソルがＳＬグラフィック上の異なる位置に移動した際にポップアップを表示する。例えば、発生源位置インジケータ上でカーソルを動かすと、これらのサイクルのうちの最も高い類似性スコアの平均類似性スコアなどの、対応する発生源位置に関連する患者サイクルに関する統計値を含むポップアップを表示することができる。その後、コンポーネントは、ブロック９０３にループして患者サイクルの選択を受け取る。いくつかの実施形態では、ＳＬグラフィックを３次元とすることができ、ＨＧＤシステムが、人が心臓の内部、前部及び後部を見ることができるようにＳＬグラフィックの３次元回転をサポートすることができる。
【0031】
図１０は、いくつかの実施形態におけるＨＧＤシステムのライブラリ類似性スコア計算コンポーネントの処理を示すフロー図である。ライブラリ類似性スコア計算コンポーネント１０００は、患者サイクル及びライブラリサイクルのペアの類似性スコアを計算し、各発生源位置に関連する患者サイクルの類似性スコアを各患者サイクルについてソートする。コンポーネントは、ブロック１００１において次の患者サイクルを選択する。コンポーネントは、判定ブロック１００２において全ての患者サイクルが既に選択されていた場合には終了し、そうでなければブロック１００３に進む。コンポーネントは、ブロック１００３において次のライブラリサイクル（「ＬＣ」）を選択する。判定ブロック１００４において、選択された患者サイクルについて全てのライブラリサイクルが既に選択されていた場合、コンポーネントはブロック１００６に進み、そうでなければブロック１００５に進む。コンポーネントは、ブロック１００５において、患者サイクル及びライブラリサイクルの類似性スコアを計算してブロック１００３に進む。コンポーネントは、ブロック１００６～１００８においてループしてライブラリサイクルを各発生源位置についてソートする。コンポーネントは、ブロック１００６において次の発生源位置を選択する。判定ブロック１００７において、患者サイクルについて全ての発生源位置が既に選択されていた場合、コンポーネントはブロック１００１にループして次の患者サイクルを選択し、そうでなければブロック１００８に進む。コンポーネントは、ブロック１００８において、選択された患者サイクルの選択された発生源位置に関連するライブラリサイクル及び選択された患者サイクルの類似性スコアに基づいてこれらのライブラリサイクルをソートする。その後、コンポーネントは、ブロック１００６にループして次の発生源位置を選択する。
【0032】
図１１は、いくつかの実施形態におけるＨＧＤシステムの発生源位置インジケータ生成コンポーネントの処理を示すフロー図である。発生源位置インジケータ生成コンポーネントは、各患者サイクルの発生源位置インジケータを生成する。コンポーネントは、ブロック１１０１において次の患者サイクルを選択する。コンポーネントは、判定ブロック１１０２において全ての患者サイクルが既に選択されていた場合には終了し、そうでなければブロック１１０３に進む。コンポーネントは、ブロック１１０３において次の発生源位置を選択する。コンポーネントは、判定ブロック１１０４において全ての発生源位置が既に選択されていた場合にはブロック１１０６に進み、そうでなければブロック１１０５に進む。コンポーネントは、ブロック１１０５において、選択された患者サイクルの発生源位置スコアを生成する。例えば、発生源位置スコアは、その発生源位置に関連するライブラリサイクル（及び選択された患者サイクル）の最も高い類似性スコアとすることができる。別の例として、発生源位置スコアは、５つの最も高い類似性スコアの平均とすることもできる。コンポーネントは、ブロック１１０６において、発生源位置スコア順に次の発生源位置を選択する。判定ブロック１１０７において、ＳＬグラフィックに含めるべき発生源位置インジケータを有する発生源位置の数が既に選択されていた場合、コンポーネントはブロック１１０１に進み、そうでなければブロック１１０８に進む。コンポーネントは、ブロック１１０８において、発生源位置順に基づいて発生源位置の色を設定する。コンポーネントは、ブロック１１０９において、発生源位置スコアに基づいて発生源位置の半径を設定する。コンポーネントは、ブロック１１１０において、色及び半径に基づいて、発生源位置の円を表すデータ構造を満たす。その後、コンポーネントは、ブロック１１０６にループして次の発生源位置を選択する。
【0033】
図１２は、いくつかの実施形態におけるＨＧＤシステムの画素色設定コンポーネントの処理を示すフロー図である。画素色設定コンポーネント１２００は、患者サイクルを提供され、患者サイクルの発生源位置インジケータに基づいてＳＬグラフィックの各画素の色を計算する。コンポーネントは、ブロック１２０１においてＳＬグラフィックの次の画素を選択する。コンポーネントは、判定ブロック１２０２において全ての画素が既に選択されていた場合には終了し、そうでなければブロック１２０３に進む。コンポーネントは、ブロック１２０３において、選択された画素を含む患者サイクルの発生源位置インジケータを識別する。コンポーネントは、ブロック１２０４において、発生源位置の円を表すデータ構造に基づいて、識別された発生源位置インジケータの平均値を計算する。コンポーネントは、ブロック１２０５において、平均値に基づいて画素の色を設定し、その後にブロック１２０１にループして次の画素を選択する。
【0034】
以下の段落では、ＨＧＤシステムの態様の様々な実施形態について説明する。ＨＧＤシステムの実装は、これらの実施形態のいずれかの組み合わせを採用することができる。後述する処理は、ＨＧＤシステムを実装するコンピュータ可読記憶媒体上に記憶されたコンピュータ実行可能命令を実行するプロセッサを含むコンピュータシステムによって実行することができる。
【0035】
心電図内類似性
いくつかの実施形態では、１又は２以上のコンピュータシステムによって実行される、身体の電磁波（「ＥＭ」）源の評価を支援する情報を提示する方法を提供する。方法は、ＥＭ源のＥＭ場のＥＭ測定値内のサイクルを示すものにアクセスし、各サイクルペアは、ペアのサイクル間の類似性を示す類似性スコアを有する。方法は、各サイクルペアの類似性スコアを示すグラフィックを生成する。方法は、グラフィックを出力装置に出力する。いくつかの実施形態では、サイクルが順序を有し、グラフィックが、各サイクルを順序通りに表す第１の軸と各サイクルを順序通りに表す第２の軸とを有するマップを含み、サイクルペアの交点が、サイクルペアの類似性スコアを示すものを提供する。いくつかの実施形態では、類似性スコアを示すものが、グラフィック特性を変化させることに基づく。いくつかの実施形態では、グラフィック特性が色に基づく。いくつかの実施形態では、グラフィック特性が強度レベルに基づく。いくつかの実施形態では、グラフィックが、類似性スコアを表す第３の軸をさらに含み、サイクルペアの類似性スコアを示すものが、第３の軸に沿った高さに基づく。いくつかの実施形態では、方法がグラフィックを回転させる。いくつかの実施形態では、出力装置がディスプレイ装置であり、方法が、サイクルペアの選択を受け取って、選択されたサイクルペアに関する情報を表示する。いくつかの実施形態では、表示される情報が、選択されたサイクルペアの類似性スコアを含む。いくつかの実施形態では、出力装置がディスプレイ装置であり、複数のサイクルペアの選択を受け取って、選択された複数のサイクルペアに関する情報を表示することをさらに含む。いくつかの実施形態では、表示される情報が、平均類似性スコア、類似性スコアの標準偏差、安定性指数、又は同様のサイクルのペアのグループ数を含む。いくつかの実施形態では、ＥＭ源が心臓であり、ＥＭ測定値が心電図によって表される。いくつかの実施形態では、類似性スコアを示すものが、グラフィック特性を変化させることに基づく。いくつかの実施形態では、ＥＭ源のＥＭ活性化をモデル化する計算モデルに基づいてＥＭ測定値が生成される。
いくつかの実施形態では、１又は２以上のコンピュータシステムによって実行される、身体の電磁波（「ＥＭ」）源の評価を支援する情報を提示する方法を提供する。方法は、ＥＭ源のＥＭ場のＥＭ測定値内のサイクルを示すものにアクセスし、各サイクルペアは、ペアのサイクル間の類似性を示す類似性スコアを有する。方法は、各サイクルペアの類似性スコアを示すグラフィックを生成する。方法は、グラフィックを出力装置に出力する。いくつかの実施形態では、サイクルが順序を有し、グラフィックが、各サイクルを順序通りに表す第１の軸と各サイクルを順序通りに表す第２の軸とを有するマップを含み、サイクルペアの交点が、サイクルペアの類似性スコアを示すものを提供する。いくつかの実施形態では、類似性スコアを示すものが、グラフィック特性を変化させることに基づく。いくつかの実施形態では、グラフィック特性が色に基づく。いくつかの実施形態では、グラフィック特性が強度レベルに基づく。いくつかの実施形態では、グラフィックが、類似性スコアを表す第３の軸をさらに含み、サイクルペアの類似性スコアを示すものが、第３の軸に沿った高さに基づく。いくつかの実施形態では、方法がグラフィックを回転させる。いくつかの実施形態では、出力装置がディスプレイ装置であり、方法が、サイクルペアの選択を受け取って、選択されたサイクルペアに関する情報を表示する。いくつかの実施形態では、表示される情報が、選択されたサイクルペアの類似性スコアを含む。いくつかの実施形態では、出力装置がディスプレイ装置であり、複数のサイクルペアの選択を受け取って、選択された複数のサイクルペアに関する情報を表示することをさらに含む。いくつかの実施形態では、表示される情報が、平均類似性スコア、類似性スコアの標準偏差、安定性指数、又は同様のサイクルのペアのグループ数を含む。いくつかの実施形態では、ＥＭ源が心臓であり、ＥＭ測定値が心電図によって表される。いくつかの実施形態では、類似性スコアを示すものが、グラフィック特性を変化させることに基づく。いくつかの実施形態では、ＥＭ源のＥＭ活性化をモデル化する計算モデルに基づいてＥＭ測定値が生成される。
【0036】
いくつかの実施形態では、患者の心臓の評価を支援する情報を提示する１又は２以上のコンピュータシステムを提供する。１又は２以上のコンピュータシステムは、コンピュータ実行可能命令を記憶する１又は２以上のコンピュータ可読記憶媒体と、１又は２以上のコンピュータ可読記憶媒体に記憶されたコンピュータ実行可能命令を実行する１又は２以上のプロセッサとを含む。命令は、実行されると、患者の心電図内のサイクルを示すものにアクセスする。各サイクルペアは、ペアのサイクル間の類似性を示す類似性スコアを有する。命令は、各サイクルペアの類似性スコアを示すグラフィックを生成する。命令は、ディスプレイ装置を介してグラフィックを表示する。いくつかの実施形態では、サイクルが心電図内の順序を有し、グラフィックが、各サイクルを順序通りに表す第１の軸と各サイクルを順序通りに表す第２の軸とを有するマップを含み、サイクルペアの交点が、サイクルペアの類似性スコアを示すものを提供する。いくつかの実施形態では、類似性スコアを示すものが、グラフィック特性を変化させることに基づく。いくつかの実施形態では、グラフィック特性が色に基づく。いくつかの実施形態では、グラフィック特性が強度レベルに基づく。いくつかの実施形態では、グラフィックが、類似性スコアを表す第３の軸をさらに含み、サイクルペアの類似性スコアを示すものが、第３の軸に沿った高さに基づく。いくつかの実施形態では、命令が、サイクルペアの選択をさらに受け取って、選択されたサイクルペアに関する情報を表示する。いくつかの実施形態では、表示される情報が、選択されたサイクルペアの類似性スコアを含む。いくつかの実施形態では、命令が、複数のサイクルペアの選択をさらに受け取って、選択された複数のサイクルペアに関する情報を表示する。いくつかの実施形態では、表示される情報が、平均類似性スコア、類似性スコアの標準偏差、安定性指数、又は同様のサイクルのペアのグループ数を含む。いくつかの実施形態では、命令が心電図のサイクルをさらに識別する。いくつかの実施形態では、命令が各サイクルペアの類似性スコアをさらに計算する。
【0037】
いくつかの実施形態では、心臓に関する情報を提示する１又は２以上のコンピュータシステムを提供する。１又は２以上のコンピュータシステムは、コンピュータ実行可能命令を記憶する１又は２以上のコンピュータ可読記憶媒体と、１又は２以上のコンピュータ可読記憶媒体に記憶されたコンピュータ実行可能命令を実行する１又は２以上のプロセッサとを含む。命令は、実行されると、心臓に関する情報を求める要求をユーザから受け取る。命令は、情報を求める要求をサーバに送信する。命令は、心臓の電気的活性化の各サイクルペアの類似性スコアを示す情報をサーバから受け取る。サイクルペアの類似性スコアは、ペアのサイクル間の類似性を示す。命令は、受け取られた情報の類似性スコアを視覚的に示すものをディスプレイ装置上に表示する。いくつかの実施形態では、サイクルが順序を有し、グラフィックが、各サイクルを順序通りに表す第１の軸と各サイクルを順序通りに表す第２の軸とを有するマップを含み、サイクルペアの交点が、サイクルペアの類似性スコアを視覚的に示すものを提供する。いくつかの実施形態では、命令がグラフィックをさらに生成する。いくつかの実施形態では、要求が送信され、サーバから受信情報が受け取られる。いくつかの実施形態では、要求が送信され、クラウドベースシステムから受信情報が受け取られる。いくつかの実施形態では、受け取られた情報がグラフィックを含む。いくつかの実施形態では、視覚的に示すものが非テキストである。
【0038】
発生源位置
いくつかの実施形態では、１又は２以上のコンピュータシステムによって実行される、患者の電磁波（「ＥＭ」）源の評価を支援する情報を提示する方法を提供する。方法は、ＥＭ源のＥＭ場のライブラリＥＭ測定値のライブラリサイクルを有するライブラリにアクセスする。各ライブラリサイクルは、ＥＭ源の発生源位置に関連する。方法は、複数のライブラリサイクルの各々について、ライブラリサイクルと患者の患者ＥＭ測定値の患者サイクルとの間の類似性を示すライブラリサイクルの類似性スコアを計算する。方法は、標的ライブラリサイクルの類似性スコアに基づいて標的ライブラリサイクルに関連する発生源位置を識別する。方法は、ＥＭ源位置の一部の表現と、識別された発生源位置に基づいて配置される発生源位置インジケータとを含むグラフィックを生成する。発生源位置インジケータは、標的ライブラリサイクルに関連する類似性スコアに基づく特性を有する。方法は、グラフィックを出力装置に出力する。いくつかの実施形態では、特性が、類似性スコアに基づく発生源位置インジケータのサイズである。いくつかの実施形態では、発生源位置インジケータが円であり、サイズが円の半径を示す。いくつかの実施形態では、小さなサイズの方が高い類似性スコアを示す。いくつかの実施形態では、特性が色である。いくつかの実施形態では、発生源位置インジケータが円であり、特性が円のサイズであり、特性が色である。いくつかの実施形態では、色が円の中心から円の周辺部にかけて変化する。いくつかの実施形態では、患者サイクルが複数の患者サイクルのうちの１つであり、各患者サイクルについてグラフィックを生成し、グラフィックを順に出力して発生源位置の位置をアニメ化する。いくつかの実施形態では、標的ライブラリサイクルの類似性スコアに基づいて、標的ライブラリサイクルに関連する複数の発生源位置が識別され、グラフィックが、識別された発生源位置に基づいて配置された発生源位置インジケータを含み、各発生源位置インジケータが、標的ライブラリサイクルに関連する類似性スコアに基づく特性を有する。いくつかの実施形態では、特性が発生源位置インジケータのサイズであり、サイズが、識別されたライブラリサイクルの類似性スコアに基づく。いくつかの実施形態では、小さなサイズの方が高い類似性スコアを示す。いくつかの実施形態では、特性が色であり、各発生源位置インジケータが異なる色を有する。いくつかの実施形態では、グラフィック上で発生源位置インジケータが重複する場合、重複の色が、重複する発生源位置インジケータの色の組み合わせに基づく。いくつかの実施形態では、発生源位置インジケータが円であり、特性が円のサイズであり、特性が、標的ライブラリサイクルの類似性スコアに基づく発生源位置スコアの順序を示す色である。いくつかの実施形態では、円の色が中心に存在し、円の色付けが中心から周辺部にかけて変化する。いくつかの実施形態では、方法が、人によって指定された患者サイクルの選択を受け取る。いくつかの実施形態では、方法が患者サイクルを識別する。いくつかの実施形態では、方法が、識別された標的サイクルに関する統計値を出力する。いくつかの実施形態では、識別が、標的ライブラリサイクルの類似性スコアに基づいて、標的ライブラリサイクルに関連する発生源位置を識別し、グラフィックが、識別された発生源位置の発生源位置インジケータを含む。いくつかの実施形態では、ＥＭ源のＥＭ活性化をモデル化する計算モデルに基づいてＥＭ測定値が生成される。いくつかの実施形態では、ＥＭ源が心臓であり、ＥＭ測定値が心電図によって表される。いくつかの実施形態では、発生源位置が心臓の異常な電気的活性化に関連し、異常な電気的活性化の発生源タイプを示す発生源タイプインジケータを表示することをさらに含む。いくつかの実施形態では、発生源タイプが、ロータ、限局性、細動、頻拍及び粗動から成る群から選択される。
いくつかの実施形態では、１又は２以上のコンピュータシステムによって実行される、患者の電磁波（「ＥＭ」）源の評価を支援する情報を提示する方法を提供する。方法は、ＥＭ源のＥＭ場のライブラリＥＭ測定値のライブラリサイクルを有するライブラリにアクセスする。各ライブラリサイクルは、ＥＭ源の発生源位置に関連する。方法は、複数のライブラリサイクルの各々について、ライブラリサイクルと患者の患者ＥＭ測定値の患者サイクルとの間の類似性を示すライブラリサイクルの類似性スコアを計算する。方法は、標的ライブラリサイクルの類似性スコアに基づいて標的ライブラリサイクルに関連する発生源位置を識別する。方法は、ＥＭ源位置の一部の表現と、識別された発生源位置に基づいて配置される発生源位置インジケータとを含むグラフィックを生成する。発生源位置インジケータは、標的ライブラリサイクルに関連する類似性スコアに基づく特性を有する。方法は、グラフィックを出力装置に出力する。いくつかの実施形態では、特性が、類似性スコアに基づく発生源位置インジケータのサイズである。いくつかの実施形態では、発生源位置インジケータが円であり、サイズが円の半径を示す。いくつかの実施形態では、小さなサイズの方が高い類似性スコアを示す。いくつかの実施形態では、特性が色である。いくつかの実施形態では、発生源位置インジケータが円であり、特性が円のサイズであり、特性が色である。いくつかの実施形態では、色が円の中心から円の周辺部にかけて変化する。いくつかの実施形態では、患者サイクルが複数の患者サイクルのうちの１つであり、各患者サイクルについてグラフィックを生成し、グラフィックを順に出力して発生源位置の位置をアニメ化する。いくつかの実施形態では、標的ライブラリサイクルの類似性スコアに基づいて、標的ライブラリサイクルに関連する複数の発生源位置が識別され、グラフィックが、識別された発生源位置に基づいて配置された発生源位置インジケータを含み、各発生源位置インジケータが、標的ライブラリサイクルに関連する類似性スコアに基づく特性を有する。いくつかの実施形態では、特性が発生源位置インジケータのサイズであり、サイズが、識別されたライブラリサイクルの類似性スコアに基づく。いくつかの実施形態では、小さなサイズの方が高い類似性スコアを示す。いくつかの実施形態では、特性が色であり、各発生源位置インジケータが異なる色を有する。いくつかの実施形態では、グラフィック上で発生源位置インジケータが重複する場合、重複の色が、重複する発生源位置インジケータの色の組み合わせに基づく。いくつかの実施形態では、発生源位置インジケータが円であり、特性が円のサイズであり、特性が、標的ライブラリサイクルの類似性スコアに基づく発生源位置スコアの順序を示す色である。いくつかの実施形態では、円の色が中心に存在し、円の色付けが中心から周辺部にかけて変化する。いくつかの実施形態では、方法が、人によって指定された患者サイクルの選択を受け取る。いくつかの実施形態では、方法が患者サイクルを識別する。いくつかの実施形態では、方法が、識別された標的サイクルに関する統計値を出力する。いくつかの実施形態では、識別が、標的ライブラリサイクルの類似性スコアに基づいて、標的ライブラリサイクルに関連する発生源位置を識別し、グラフィックが、識別された発生源位置の発生源位置インジケータを含む。いくつかの実施形態では、ＥＭ源のＥＭ活性化をモデル化する計算モデルに基づいてＥＭ測定値が生成される。いくつかの実施形態では、ＥＭ源が心臓であり、ＥＭ測定値が心電図によって表される。いくつかの実施形態では、発生源位置が心臓の異常な電気的活性化に関連し、異常な電気的活性化の発生源タイプを示す発生源タイプインジケータを表示することをさらに含む。いくつかの実施形態では、発生源タイプが、ロータ、限局性、細動、頻拍及び粗動から成る群から選択される。
【0039】
いくつかの実施形態では、患者の心臓の評価を支援する情報を提示する１又は２以上のコンピュータシステムを提供する。１又は２以上のコンピュータシステムは、コンピュータ実行可能命令を記憶する１又は２以上のコンピュータ可読記憶媒体と、１又は２以上のコンピュータ可読記憶媒体に記憶されたコンピュータ実行可能命令を実行する１又は２以上のプロセッサとを含む。命令は、実行されると、ライブラリの複数のライブラリサイクルの各々について、ライブラリサイクルと患者の患者心電図の患者サイクルとの間の類似性を示すライブラリサイクルの類似性スコアを計算する。各ライブラリサイクルは、心臓の発生源位置に関連する。命令は、標的ライブラリサイクルの類似性スコアに基づいて、標的ライブラリサイクルに関連する発生源位置を識別する。命令は、心臓の一部の表現と、識別された発生源位置に基づいて心臓上に配置される発生源位置インジケータとを含むグラフィックを生成する。発生源位置インジケータは、標的ライブラリサイクルに関連する類似性スコアに基づく特性を有する。命令は、ディスプレイ装置を介してグラフィックを表示する。いくつかの実施形態では、特性が、類似性スコアに基づく発生源位置インジケータのサイズである。いくつかの実施形態では、発生源位置インジケータが円であり、サイズが円の半径を示す。いくつかの実施形態では、小さなサイズの方が高い類似性スコアを示す。いくつかの実施形態では、特性が色である。いくつかの実施形態では、発生源位置インジケータが円であり、特性が円のサイズであり、特性が色である。いくつかの実施形態では、色が円の中心から円の周辺部にかけて変化する。いくつかの実施形態では、患者サイクルが複数の患者サイクルのうちの１つであり、命令が、各患者サイクルのグラフィックを生成し、グラフィックを順に表示して患者サイクルの発生源位置の変化をアニメ化する。いくつかの実施形態では、命令が、標的ライブラリサイクルの類似性スコアに基づいて、標的ライブラリサイクルに関連する発生源位置を識別し、識別された発生源位置に基づいて配置された、各発生源位置インジケータが標的ライブラリサイクルに関連する類似性スコアに基づく特性を有する発生源位置インジケータを含むグラフィックを生成する。いくつかの実施形態では、特性が発生源位置インジケータのサイズであり、サイズが、識別されたライブラリサイクルの類似性スコアに基づく。いくつかの実施形態では、小さなサイズの方が高い類似性スコアを示す。いくつかの実施形態では、特性が色であり、各発生源位置インジケータが異なる色を有する。いくつかの実施形態では、グラフィック上で発生源位置インジケータが重複する場合、重複の色が、重複する発生源位置インジケータの色の組み合わせに基づく。いくつかの実施形態では、発生源位置インジケータが円であり、特性が円のサイズであり、特性が、標的ライブラリサイクルの類似性スコアに基づく発生源位置スコアの順序を示す色である。いくつかの実施形態では、円の色が中心に存在し、円の色付けが中心から周辺部にかけて変化する。いくつかの実施形態では、命令が、識別された標的サイクルに関する統計値を表示する。いくつかの実施形態では、識別が、標的ライブラリサイクルの類似性スコアに基づいて、標的ライブラリサイクルに関連する発生源位置を識別し、グラフィックが、識別された発生源位置の発生源位置インジケータを含む。いくつかの実施形態では、ライブラリサイクルの少なくとも一部が、心臓の電気的活性化をモデル化する計算モデルに基づいて生成される。いくつかの実施形態では、心電図のライブラリサイクルの少なくとも一部が人々から収集される。いくつかの実施形態では、発生源位置が心臓の異常な電気的活性化に関連し、命令が、異常な電気的活性化の発生源タイプを示す発生源タイプインジケータを表示する。いくつかの実施形態では、発生源タイプが、ロータ、限局性、細動、頻拍及び粗動から成る群から選択される。
【0040】
いくつかの実施形態では、患者の電磁波（「ＥＭ」）源の評価を支援する情報を提示する１又は２以上のコンピュータシステムを提供する。１又は２以上のコンピュータシステムは、コンピュータ実行可能命令を記憶する１又は２以上のコンピュータ可読記憶媒体と、１又は２以上のコンピュータ可読記憶媒体に記憶されたコンピュータ実行可能命令を実行する１又は２以上のプロセッサとを含む。命令は、１又は２以上のコンピュータシステムを、患者のＥＭ源のＥＭ場のＥＭ測定値内の患者サイクルを示すものにアクセスし、ＥＭ源のＥＭ活性化のシミュレーションに基づいて生成された模擬ＥＭ測定値内の模擬サイクルを示すものにアクセスするように制御する。命令は、１又は２以上のコンピュータシステムを、サイクルペアの類似性スコアを計算するように制御する。各ペアは、患者サイクル及び模擬サイクルを含む。類似性スコアは、ペアの患者サイクルと模擬サイクルとの間の類似性を示す。命令は、１又は２以上のコンピュータシステムを、複数のサイクルペアの類似性スコアを視覚的に示すものを提供するグラフィックを生成してグラフィックを出力装置に出力するように制御する。いくつかの実施形態では、グラフィックが、患者サイクルを表す第１の軸と模擬サイクルを表す第２の軸とを有するマップを含み、マップ上のサイクルペアの交点が、サイクルペアの類似性スコアを視覚的に示すものを提供する。いくつかの実施形態では、類似性スコアを視覚的に示すものが、グラフィック特性を変化させることに基づく。いくつかの実施形態では、グラフィックが、類似性スコアを表す第３の軸をさらに含み、サイクルペアの類似性スコアを視覚的に示すものが、第３の軸に沿った高さに基づく。いくつかの実施形態では、ＥＭ測定値が、ＥＭ源のＥＭ活性化をモデル化する計算モデルに基づいて生成される。いくつかの実施形態では、命令が、１又は２以上のコンピュータシステムを、計算モデルを適用して、ＥＭ源のＥＭ活性化をモデル化するシミュレーションを実行し、モデル化されたＥＭ活性化からＥＭ測定値を導出するように制御する。
【0041】
いくつかの実施形態では、１又は２以上のコンピュータシステムによって実行される、電磁波（「ＥＭ」）源の評価を支援する情報のための方法を提供する。方法は、第１のＥＭ場の第１のＥＭ測定値内の第１のサイクルを示すもの、及び第２のＥＭ場の第２のＥＭ測定値内の第２のサイクルを示すものにアクセスする。方法は、サイクルペアの類似性スコアを計算する。各ペアは、第１のサイクル及び第２のサイクルを含む。類似性スコアは、ペアの第１のサイクルと第２のサイクルとの間の類似性を示す。方法は、複数のサイクルペアの類似性スコアを視覚的に示すものを提供するグラフィックを生成する。いくつかの実施形態では、グラフィックが、第１のサイクルを表す第１の軸と第２のサイクルを表す第２の軸とを有するマップを含み、マップ上のサイクルペアの交点が、サイクルペアの類似性スコアを視覚的に示すものを提供する。いくつかの実施形態では、第１のＥＭ測定値及び第２のＥＭ測定値が、同じ患者から異なる時点で収集されたものである。いくつかの実施形態では、第１のＥＭ測定値が第１の患者から収集されたものであり、第２のＥＭ測定値が第２の患者から収集されたものである。いくつかの実施形態では、第１のＥＭ測定値が患者から収集されたものであり、第２のＥＭ測定値が模擬ＥＭ測定値である。いくつかの実施形態では、第１のＥＭ測定値及び第２のＥＭ測定値が同じ模擬ＥＭ測定値である。いくつかの実施形態では、第１のＥＭ測定値及び第２のＥＭ測定値が異なるシミュレーションから導出される。
【0042】
いくつかの実施形態では、１又は２以上のコンピュータシステムによって実行される、身体のＥＭ源の評価を支援する情報を提示する方法を提供する。方法は、ＥＭ源のＥＭ場のＥＭ測定値内のサイクルを示すものにアクセスする。方法は、サイクルの複数の第１のサイクルの各々及びサイクルの複数の第２のサイクルの各々について、この第１のサイクル及びこの第２のサイクルを含むサイクルペアの類似性スコアを計算する。類似性スコアは、この第１のサイクルとこの第２のサイクルとの間の類似性を示す。方法は、サイクルペアの類似性スコアを非テキストで示すものを提供するグラフィックを生成する。方法は、グラフィックを出力装置に出力する。いくつかの実施形態では、ＥＭ測定値が人から収集される。いくつかの実施形態では、ＥＭ測定値が、ＥＭ源のＥＭ活性化をモデル化する計算モデルに基づいて生成される。いくつかの実施形態では、方法が計算モデルをさらに適用して、ＥＭ源のＥＭ活性化をモデル化するシミュレーションを実行し、モデル化されたＥＭ活性化からＥＭ測定値を導出する。いくつかの実施形態では、類似性スコアを非テキストで示すものが、グラフィック特性を変化させることに基づく。いくつかの実施形態では、グラフィック特性が色に基づく。いくつかの実施形態では、グラフィック特性が強度レベルに基づく。いくつかの実施形態では、グラフィックが、各サイクルを表す第１の軸と各サイクルを表す第２の軸とを有するマップを含み、マップ上のサイクルペアの交点が、サイクルペアの類似性スコアを非テキストで示すものを提供する。いくつかの実施形態では、グラフィックが、類似性スコアを表す第３の軸をさらに含み、サイクルペアの類似性スコアを非テキストで示すものが、第３の軸に沿った高さに基づく。いくつかの実施形態では、出力装置がディスプレイ装置であり、サイクルペアの選択を受け取って、選択されたサイクルペアに関する情報を表示することをさらに含む。
【0043】
いくつかの実施形態では、患者のＥＭ源の評価を支援する情報を提示する１又は２以上のコンピュータシステムを提供する。１又は２以上のコンピュータシステムは、コンピュータ実行可能命令を記憶する１又は２以上のコンピュータ可読記憶媒体と、１又は２以上のコンピュータ可読記憶媒体に記憶されたコンピュータ実行可能命令を実行する１又は２以上のプロセッサとを含む。命令は、患者のＥＭ源のＥＭ場のＥＭ測定値内の患者サイクルを示すものにアクセスする。命令は、ＥＭ源のＥＭ活性化のシミュレーションに基づいて生成された模擬ＥＭ測定値内の模擬サイクルを示すものにアクセスする。命令は、サイクルペアの類似性スコアを計算する。各ペアは、患者サイクル及び模擬サイクルを含む。類似性スコアは、ペアの患者サイクルと模擬サイクルとの間の類似性を示す。命令は、複数のサイクルペアの類似性スコアを視覚的に示すものを提供するグラフィックを生成する。命令は、グラフィックを出力装置に出力する。いくつかの実施形態では、グラフィックが、患者サイクルを表す第１の軸と模擬サイクルを表す第２の軸とを有するマップを含み、マップ上のサイクルペアの交点が、サイクルペアの類似性スコアを視覚的に示すものを提供する。いくつかの実施形態では、類似性スコアを視覚的に示すものが、グラフィック特性を変化させることに基づく。いくつかの実施形態では、グラフィックが、類似性スコアを表す第３の軸をさらに含み、サイクルペアの類似性スコアを視覚的に示すものが、第３の軸に沿った高さに基づく。いくつかの実施形態では、ＥＭ測定値が、ＥＭ源のＥＭ活性化をモデル化する計算モデルに基づいて生成される。いくつかの実施形態では、命令が計算モデルをさらに適用して、ＥＭ源のＥＭ活性化をモデル化するシミュレーションを実行し、モデル化されたＥＭ活性化からＥＭ測定値を導出する。
【0044】
いくつかの実施形態では、患者の心臓に関する情報を提示する１又は２以上のコンピュータシステムを提供する。１又は２以上のコンピュータシステムは、コンピュータ実行可能命令を記憶する１又は２以上のコンピュータ可読記憶媒体と、１又は２以上のコンピュータ可読記憶媒体に記憶されたコンピュータ実行可能命令を実行する１又は２以上のプロセッサとを含む。命令は、患者の心電図内のサイクルを示すものにアクセスし、各サイクルペアは、ペアのサイクル間の類似性を示す類似性スコアを有する。命令は、各サイクルペアの類似性スコアを示す図形表現を生成する。いくつかの実施形態では、図形表現が、各サイクルを表す第１の軸と各サイクルを表す第２の軸とを有するマップを含み、マップ上のサイクルペアの交点が、サイクルペアの類似性スコアを視覚的に示すものを提供する。いくつかの実施形態では、類似性スコアを視覚的に示すものが、グラフィック特性を変化させることに基づく。いくつかの実施形態では、図形表現が、類似性スコアを表す第３の軸をさらに含み、サイクルペアの類似性スコアを視覚的に示すものが、第３の軸に沿った高さに基づく。いくつかの実施形態では、命令が、サイクルペアの選択をさらに受け取り、選択されたサイクルペアに関する情報を表示する。
【0045】
いくつかの実施形態では、１又は２以上のコンピュータシステムによって実行される、ＥＭ源の評価を支援する情報を提供する方法を提供する。方法は、第１のＥＭ場の第１のＥＭ測定値内の第１のサイクルを示すもの、及び第２のＥＭ場の第２のＥＭ測定値内の第２のサイクルを示すものにアクセスする。方法は、サイクルペアの類似性スコアを計算する。各ペアは、第１のサイクル及び第２のサイクルを含み、類似性スコアは、ペアの第１のサイクルと第２のサイクルとの間の類似性を示す。方法は、複数のサイクルペアの類似性スコアを視覚的に示すものを提供するグラフィックを生成する。いくつかの実施形態では、グラフィックが、第１のサイクルを表す第１の軸と第２のサイクルを表す第２の軸とを有するマップを含み、マップ上のサイクルペアの交点が、サイクルペアの類似性スコアを視覚的に示すものを提供する。いくつかの実施形態では、第１のＥＭ測定値及び第２のＥＭ測定値が、同じ患者から異なる時点で収集されたものである。いくつかの実施形態では、第１のＥＭ測定値が第１の患者から収集されたものであり、第２のＥＭ測定値が第２の患者から収集されたものである。いくつかの実施形態では、第１のＥＭ測定値が患者から収集されたものであり、第２のＥＭ測定値が模擬ＥＭ測定値である。いくつかの実施形態では、第１のＥＭ測定値及び第２のＥＭ測定値が同じ模擬ＥＭ測定値である。いくつかの実施形態では、第１のＥＭ測定値及び第２のＥＭ測定値が異なるシミュレーションから導出される。
【0046】
構造的特徴及び／又は行為に特有の言語で主題を説明したが、添付の特許請求の範囲に定める主題は、必ずしも上述した特定の特徴又は行為に限定されるものではないと理解されたい。むしろ、上述した特定の特徴及び行為は、請求項を実施する形態例として開示したものである。従って、本発明は、添付の特許請求の範囲以外によって限定されるものではない。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】