Итерационное когерентное картирование электрофизиологической активации сердца, включающее в себя влияние повторного входа

Группа изобретений относится к медицине, а именно к способу и системе итерационного когерентного картирования электрофизиологической активации сердца. При этом принимают входное сетчатое представление сердечной камеры, набор измеренных местоположений на ткани стенки сердечной камеры и соответствующий набор значений локального времени активации (LAT), измеренных в указанных местоположениях. Перестраивают входную сетку в правильную сетку, содержащую многоугольники правильной формы. Согласовывают данные набора измеренных местоположений и соответствующих LAT с многоугольниками правильной формы. Осуществляют итерационный расчет для многоугольников правильной формы соответствующих значений LAT так, чтобы получать циклическое решение ЭФ–волны активации по правильной сетке, которое учитывает повторный вход ЭФ–волны. Итерационный расчет соответствующих значений LAT содержит итерационное решение набора комплекснозначных уравнений, выполненных с возможностью описания повторного входа ЭФ–волны путем включения значения длины цикла повторного входа. Выполняют представление электроанатомической карты, содержащей циклическую ЭФ–волну активации, наложенную на правильную сетку. Достигается упрощенное и надежное картирование и интерпретация сложных аритмий с повышением результативности последующего инвазивного лечения сердца, такого как абляция катетером, за счет учета повторных входов волны, что позволяет устранить результирующие артефакты повторного входа на ЭФ–карте. 2 н. и 4 з.п. ф-лы, 6 ил.

 

Область техники

Настоящее изобретение относится по существу к электрофизиологическому картированию, а конкретно к способам и системам электрофизиологического картирования сердца.

Уровень техники

Электрофизиологическое картирование сердца часто используют для выявления потенциальных источников аритмии сердца в сердечной ткани. Например, в публикации заявки на патент США 2017/0281031 описано электроанатомическое картирование, которое выполняют путем вставки многоэлектродного зонда в сердце живого субъекта, регистрации электрограмм одновременно от электродов в соответствующих местах сердца, разграничения соответствующих временных интервалов активации в электрограммах, генерирования карты распространения электрических волн на основании временных интервалов активации, максимизации когерентности волн путем корректировки времени локальной активации электрограмм и сообщения скорректированного локального времени активации.

В качестве другого примера в публикации заявки на патент США 2016/0106376 описано вычисление локальной скорости проведения волнового фронта активации сердца путем сбора множества точек электрофизиологических (ЭФ) данных с применением многоэлектродного катетера, причем каждая точка ЭФ–данных включает в себя как данные о положении, так и данные о локальном времени активации (LAT). Для любой точки ЭФ–данных можно определять близлежащие точки ЭФ–данных, включая выбранную точку ЭФ–данных и по меньшей мере две дополнительные точки ЭФ–данных. Впоследствии можно определять плоскости положения и LAT с применением положений и LAT соответственно точек ЭФ–данных в пределах близлежащей области. Скорость проведения можно рассчитывать по пересечению плоскостей положений и LAT. Полученное множество скоростей проведения может быть выведено в виде графического представления (например, электрофизиологической карты), например, путем отображения векторных значков, расположенных в однородной сетке над трехмерной моделью сердца.

В патенте США № 6301496 описан способ диагностики ненормального состояния в биологической структуре, такой как сердце, включающий стадии измерения физиологического отклика в по меньшей мере трех измеренных точках на поверхности биологической структуры, расчет векторной функции, относящейся к отклику, отображение представления векторной функции и логический вывод об аномальном состоянии на основе представления. Настоящее изобретение, в частности, используют для диагностики аритмий сердца, и в этом случае физиологический отклик представляет собой напряжение, на основании которого делают вывод о локальном времени активации, а векторная функция представляет собой градиент локального времени активации, в частности скорость проводимости. Предполагается, что величина скорости проведения в рубцовой ткани будет ненормально низкой.

Сущность изобретения

В варианте осуществления настоящего изобретения предложен способ, включающий получение входного сетчатого представления сердечной камеры, набора измеренных местоположений на ткани стенки сердечной камеры и соответствующего набора значений локального времени активации (LAT), измеренных в этих местоположениях. Входную сетку модифицировали в правильную сетку, включающую в себя имеющие правильную форму многоугольники. Набор измеренных местоположений и соответствующих LAT представляет собой данные, согласованные с имеющими правильную форму многоугольниками. Соответствующие значения LAT и соответствующие вероятности включения рубцовой ткани в ткань стенки итерационно рассчитывают для имеющих правильную форму многоугольников так, чтобы получать электрофизиологическую (ЭФ) волну активации, распространяющуюся по правильной сетке, которая указывает на рубцовую ткань. Представлена электроанатомическая карта, наложенная на правильную сетку, причем карта включает в себя ЭФ–волну активации и рубцовую ткань.

В некоторых вариантах осуществления имеющие правильную форму многоугольники включают в себя имеющие правильную форму треугольники.

В некоторых вариантах осуществления итерационное вычисление значений LAT и вероятностей включает в себя итерационное решение набора уравнений для значений LAT, значений медленности и распространения ЭФ–волны.

В варианте осуществления итерационное вычисление вероятностей включает в себя переназначение каждому имеющему правильную форму многоугольнику вектора медленности, пересчитываемого с применением множителя рубца.

В другом варианте осуществления способ дополнительно включает двоичную маркировку по меньшей мере некоторых из измеренных местоположений для указания по меньшей мере одного из наличия рубца и наличия двойного ЭФ–потенциала.

В некоторых вариантах осуществления представление электроанатомической карты включает наложение на электроанатомическую карту стрелок проводимости, указывающих на рубцовую ткань.

В соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения дополнительно обеспечена система, включающая в себя интерфейс и процессор. Интерфейс выполнен с возможностью приема входного сетчатого представления сердечной камеры, набора измеренных местоположений на ткани стенки сердечной камеры и соответствующего набора значений локального времени активации (LAT), измеренных в этих местоположениях. Процессор выполнен с возможностью перестройки входной сетки в правильную сетку, включающую в себя имеющие правильную форму многоугольники, подгонки данных, представляющих собой набор измеренных местоположений и соответствующих LAT, к имеющим правильную форму многоугольникам, и итерационного расчета (i) соответствующих значений LAT и (ii) соответствующих вероятностей включения рубцовой ткани в ткань стенки так, чтобы получать электрофизиологическую (ЭФ) волну активации, распространяющуюся по правильной сетке, которая указывает на рубцовую ткань. Процессор дополнительно выполнен с возможностью представления электроанатомической карты, включающей в себя ЭФ–волну активации и рубцовую ткань, наложенную на правильную сетку.

В другом варианте осуществления настоящего изобретения предложен способ, включающий получение входного сетчатого представления сердечной камеры, набора измеренных местоположений на ткани стенки сердечной камеры и соответствующего набора значений локального времени активации (LAT), измеренных в местоположениях.

Входную сетку модифицировали в правильную сетку, включающую в себя имеющие правильную форму многоугольники. Набор измеренных местоположений и соответствующих LAT представляет собой данные, согласованные с имеющими правильную форму многоугольниками. Соответствующие значения LAT итерационно рассчитывают для имеющих правильную форму многоугольников так, чтобы получать циклическое решение для ЭФ–волны активации по правильной сетке, которое учитывает повторный вход ЭФ–волны. Представлена электроанатомическая карта, включающая в себя циклическую ЭФ–волну активации, наложенную на правильную сетку.

В некоторых вариантах осуществления итерационное вычисление значений LAT включает в себя итерационное решение набора комплекснозначных уравнений, выполненных с возможностью описания повторного входа ЭФ–волны путем включения значения длины цикла повторного входа.

В некоторых вариантах осуществления итерационное вычисление значений LAT включает в себя итерационное решение набора из трех линейных уравнений для значений LAT, значений медленности и распространения ЭФ–волны.

В варианте осуществления итерационное вычисление значений LAT включает в себя переназначение каждому имеющему правильную форму многоугольнику вектора медленности, пересчитываемого с применением множителя близости.

В соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения дополнительно обеспечена система, включающая в себя интерфейс и процессор. Интерфейс выполнен с возможностью приема входного сетчатого представления сердечной камеры, набора измеренных местоположений на ткани стенки сердечной камеры и соответствующего набора значений локального времени активации (LAT), измеренных в этих местоположениях. Процессор выполнен с возможностью перестройки входной сетки в правильную сетку, включающую в себя имеющие правильную форму многоугольники, подгонки данных, представляющих собой набор измеренных местоположений и соответствующих LAT, к имеющим правильную форму многоугольникам и

итерационного расчета для имеющих правильную форму многоугольников соответствующих значений LAT так, чтобы получать циклическое решение ЭФ–волны активации по правильной сетке, которое учитывает повторный вход ЭФ–волны. Процессор дополнительно выполнен с возможностью представления электроанатомической карты, включающей в себя циклическую ЭФ–волну активации, наложенную на правильную сетку.

Настоящее изобретение станет более понятным из следующего подробного описания вариантов осуществления, представленных со ссылкой на прилагаемые чертежи.

Краткое описание чертежей

На Фиг. 1 представлено графическое изображение системы трехмерной (3D) навигации по сердцу и анализа электрофизиологического (ЭФ) сигнала в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;

на Фиг. 2 представлена блок–схема, которая схематически иллюстрирует способ и алгоритм расчета когерентной ЭФ–волны активации в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;

на Фиг. 3 представлена блок–схема, которая схематически иллюстрирует способ и алгоритм расчета вероятностей присутствия рубца в рамках способа, описанного на Фиг. 2, в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;

на Фиг. 4 представлена блок–схема, которая схематически иллюстрирует способ и алгоритм создания карты ЭФ–волны активации по способу, описанному на Фиг. 2, в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;

на Фиг. 5 представлена схематическая наглядная объемная визуализация карты когерентной ЭФ–волны активации левого предсердия, которая учитывает принятие во внимание повторного входа ЭФ–волн и рубцовой ткани, в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения; и

на Фиг. 6 представлена схематическая наглядная объемная визуализация карты когерентной ЭФ–волны активации левого предсердия с наложенными стрелками проводимости, которая иллюстрирует распространение ЭФ–волны активации, в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения.

Подробное описание вариантов осуществления изобретения

Общее описание

Сердечная аритмия представляет собой класс клинических состояний, при которых сердцебиение нерегулярно. В этом классе состояний важной группой являются наджелудочковые тахикардии (SVT), которые включают в себя предсердную тахикардию, фибрилляцию предсердий, трепетание предсердий и пароксизмальную наджелудочковую тахикардию. При SVT, как предполагают приведенные выше названия, аритмия происходит из предсердия сердца.

Часть эпизодов SVT занимают электрофизиологические (ЭФ) нарушения, вызванные рубцовой тканью. Например, у пациентов с абляционными рубцами часто возникают эпизоды атипичной тахикардии предсердий. В областях рубцовой ткани ЭФ–активация может быть полностью блокирована или частично блокирована (участки с медленной проводимостью). Эти области именуются в настоящем документе «линией блокировки» или рубцовыми областями.

В вариантах осуществления настоящего изобретения, описанных в настоящем документе, предложены способы итерационного когерентного электроанатомического (ICEA) картирования и системы выявления причины аритмии, которая принадлежит группе SVT. В контексте настоящего описания термин «когерентный» означает получение наиболее согласованного описания распространения ЭФ–волны активации, в котором скорость проведения является циклической и постоянной.

Таким образом, математически не допускается никаких резких изменений направления волны активации или резких изменений скорости волны активации, за исключением непроводящих областей, таких как рубцы, в которых активация блокирована определенными анатомическими барьерами или рубцовой тканью. Таким образом, в дополнение к правильному захвату непрерывных и циклических (т.е. повторных входов волны активации, как описано ниже) признаков ЭФ–активации сердца, описанный способ когерентного картирования обеспечивает создание ЭФ–карты, которая отображает рубцовые области любой формы (например, линию).

Описанный способ когерентного картирования обнаруживает, как отмечалось выше, появление повторных входов волны активации, таких как реципрокная тахикардия (РТ), которая представляет собой физиологическое состояние, при котором ЭФ–волна активации проходит по окружности внутри сердца (т.е. возникает циклическая ЭФ–волна активации), а не переходит от одного конца сердца к другому, а впоследствии заканчивается у физиологического барьера (непроводящая анатомическая структура). По мере непрерывного распространения ЭФ–волны активации с некоторой длиной цикла (например, время между последовательными пиками на ЭКГ), распространение волны в камере сердца может охватывать весь цикл повторного входа, то есть «поздний» волновой фронт в цикле встречается с «ранним» волновым фронтом следующего цикла. В результате областям могут быть назначены неправильные значения локального времени активации (LAT), которые отличаются на одну длину цикла, в то время как эти волновые фронты должны иметь схожие значения времени.

Посредством учета повторных входов волны варианты осуществления описанного способа ICEA позволяют устранить результирующие артефакты повторного входа на ЭФ–карте, и поэтому ICEA подходит для работы с большинством типов аритмии, тогда как в некоторых вариантах осуществления описанный способ оптимизирован для случая трепетания предсердий (AFL) и других случаев макрореципрокных состояний. Полученная ЭФ–карта камеры сердца, которая, как правило, демонстрирует аберрантную ЭФ–активность, например, из–за наличия AFL, представляет такую аберрантную ЭФ–активность без связанных с повторным входом «радужных» артефактов (описанных ниже), которые в ином случае возникали бы, т.е. при применении модели, не учитывающей повторных входов ЭФ–волны. Таким образом, такие «радужные» артефакты устраняются при применении описанного способа ICEA–картирования.

В некоторых вариантах осуществления описанная модель принимает входное сетчатое представление сердечной камеры, набор измеренных местоположений на ткани стенки сердечной камеры и соответствующий набор значений LAT, измеренных в местоположениях. В совокупности местоположения и соответствующие значения LAT также именуются в настоящем документе «точками данных». Процессор преобразует входную сетку в правильную сетку, содержащую имеющие правильную форму многоугольники, такие как треугольники, которые также именуются в настоящем документе «гранями». В некоторых вариантах осуществления процессор выполняет подгонку набора измеренных точек данных к имеющим правильную форму многоугольникам.

После получения начального итерационного когерентного решения используют информацию, указывающую на прерывания в непрерывной в остальной части ICEA–карте. Например, процессор использует предоставленные пользователем метки точек данных в качестве указания на нормальные, рубцовые или двухпотенциальные области ткани. В контексте настоящего описания двойной ЭФ–потенциал определяют как специфический двойной пик, который можно определить на фракционированных и многокомпонентных электрограммах, регистрируемых на стенке ткани сердечной камеры, такой как предсердие.

В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения процессор дополнительно назначает каждую грань (то есть треугольник) вероятности того, что область является электрически непроводящей, т.е. рубцовой тканью. Вероятность назначают (автоматически или пользователь вручную) с учетом измеренных точек на карте, которые представляют собой нормальные, рубцовые или двухпотенциальные измерения. Назначение может также включать в себя учет узоров LAT и значения медленности, причем медленность представляет собой вектор, величина которого обратна величине вектора скорости ЭФ–сигнала вдоль геодезической линии, соединяющей две соседние грани, и направление которого совпадает с вектором скорости, как описано ниже.

После присвоения грани высокой вероятности ее непроводимости применяют релаксированное ограничение непрерывности медленности, а также релаксированное связывающее ограничение скорости для создания карты, которая учитывает возможное наличие рубцовой ткани. Области низкой проводимости (включая линии блокировки) дополнительно идентифицируют волнами активации с противоположными векторами распространения (т.е. противонаправленными стрелками проводимости на ICEA–карте, указывающими на линию блокировки между ними), где вектор распространения проходит вокруг рубца, указывая на непроводящую ткань. В варианте осуществления местоположения с низкой амплитудой ЭФ–сигнала обозначают как наиболее возможные части препятствующего проведению барьера.

Процессор оценивает волну ЭФ–активации на правильной сетке, включая указания на рубцовые области, посредством итерационного расчета значений LAT и вероятностей (т.е. весов) того, является ли каждая из граней проводящей или частью рубцовой области. Итерационно рассчитанные веса позволяют получать данные, которые увеличивают или уменьшают вероятность того, что определенная грань является рубцом, и предоставляют на выходе рассчитанные вероятности наличия рубца для каждой грани. Впоследствии веса рубцов (т.е. вероятности наличия рубцов) включают обратно в линейные уравнения в виде множителей, которые уменьшают мощность уравнений непрерывности в линии областей блокировки. Ограничения в отношении медленности также снижают посредством аналогичных множителей. Это позволяет более свободно изменять решение (например, резко) в линии областей блокировки. Процессор выполняет итерационное вычисление на основании предположения о непрерывности ЭФ–волны активации до столкновения с рубцовыми областями.

Впоследствии процессор генерирует когерентную карту активации, которая описывает ЭФ–волну активации, которая, как правило, по меньшей мере частично аберрантна, например, из–за наличия рубцов. В варианте осуществления процессор представляет конечную ICEA–карту с применением циклической цветовой шкалы так, чтобы устранять зависимость представления от эффекта «ранний встречается с поздним», что вызывает «радужный артефакт», как описано ниже. В другом варианте осуществления карта когерентной ЭФ–активации содержит стрелки проводимости, которые иллюстрируют нормальное или аберрантное распространение ЭФ–волны активации.

Как правило, процессор запрограммирован в программном обеспечении, содержащем конкретный алгоритм, который позволяет процессору выполнять каждую из описанных выше стадий и функций, связанных с процессором.

Описанный способ итерационного когерентного ЭФ–картирования создает систему картирования, в которой врачи смогут легко и надежно картировать и интерпретировать сложные аритмии. Таким образом, описанные системы и способы обеспечивают инструмент, который может повышать результативность последующего инвазивного лечения сердца, такого как абляция катетером.

Описание системы

На Фиг. 1 представлено схематичное изображение системы 20 трехмерной (3D) навигации и анализа электрофизиологического (ЭФ) сигнала в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. Система 20 может быть выполнена с возможностью анализа по существу любого физиологического параметра или комбинаций таких параметров. В представленном в настоящем документе описании в качестве примера предполагается, что проанализированные сигналы представляют собой зависимости внутрисердечных и/или внесердечных (с поверхности тела) электрокардиографических (ЭКГ) потенциалов от времени. Чтобы полностью охарактеризовать такие зависимости, сигналы в различных местоположениях необходимо соотнести друг по отношению к другу во времени, как это делают при генерировании LAT–карты. Соотнесение по времени выполняют путем измерения относительно эталонного времени (например, любой момент времени), такого как начало каждого комплекса QRS опорного сигнала ЭКГ (т.е. начало каждого сердцебиения). В варианте осуществления опорный сигнал поступает от катетера, размещенного в венечном синусе. Для SVT опорный сигнал отражает активность предсердия, которая может быть в два раза или в три раза больше частоты активности желудочка. Способ формирования LAT–карты описан в патенте США № 9050011, приведенном выше.

Для простоты и ясности следующее описание, за исключением случаев, когда указано иное, предполагает процедуру исследования, при которой система 20 измеряет фактическую электрическую активность сердца 34 с помощью зонда 24. Предполагается, что дистальный конец 32 зонда имеет электроды 22. Измеренные сигналы используют среди прочего для создания LAT–карты по меньшей мере части ткани стенки сердца 34 пациента 26.

Как правило, зонд 24 содержит катетер, который вводят в тело пациента 26 во время процедуры картирования, выполняемой врачом 28 с помощью системы 20. В ходе процедуры предполагается, что к пациенту 26 подсоединен заземляющий электрод 23. Кроме того, предполагается, что электроды 29 присоединены к коже пациента 26 в области сердца 34.

В варианте осуществления зонд 24 регистрирует локальные внутрисердечные электрокардиограммы (ЭКГ) при перемещении по части камеры сердца. Некоторые из признаков на измеренных кривых внутрисердечной ЭКГ аннотированы в момент, когда под электродом катетера проходит аберрантная ЭФ–волна активации. В этих случаях также регистрируют местоположение зонда 24.

Систему 20 может контролировать системный процессор 40, содержащий блок 42 обработки данных, осуществляющий обмен данными с памятью 44. В некоторых вариантах осуществления в памяти 44, включенной в системный процессор 40, хранится карта 62 LAT и/или напряжения по меньшей мере части ткани стенки сердца 34 пациента 26. Процессор 40, как правило, установлен в консоли 46, которая содержит элементы управления 38, как правило, включающие в себя указывающее устройство 39, такое как мышь или трекбол, которое врач 28 использует для взаимодействия с процессором.

Процессор 40 (в частности блок 42 обработки данных) использует программное обеспечение, содержащее модуль 30 слежения за датчиком, модуль 36 ЭКГ и модуль 35 анализа ЭФ–активации для управления системой 20 и/или для выполнения модулем 35 анализа ЭФ–активации по меньшей мере части описанного анализа (с применением, например, LAT или скорректированных LAT–карт 62, сохраненных в памяти 44) так, чтобы моделировать аритмию.

Модуль 36 ЭКГ связан с обеспечением возможности получения фактических электрических сигналов от электродов 22 и электродов 29. Модуль выполнен с возможностью анализа фактических сигналов и может представлять результаты анализа в правильном формате ЭКГ (обычно это графическое представление, перемещающееся во времени) на дисплее 48.

Модуль 30 слежения за датчиком, как правило, отслеживает местоположение дистального конца 32 зонда 24 внутри сердца пациента 26. Модуль слежения может использовать любой способ отслеживания местоположения зонда, известный в данной области. Например, модуль 30 может использовать подсистему отслеживания местоположения на основе магнитного поля. (Для упрощения компоненты такой подсистемы не показаны на Фиг. 1).

В альтернативном или дополнительном варианте осуществления модуль 30 слежения может отслеживать зонд 24 путем измерения импедансов между электродом 23, электродами 29 и электродами 22, а также импедансов с другими электродам, которые могут быть расположены на зонде. (В данном случае электроды 22 и/или электроды 29 могут генерировать как сигналы ЭКГ, так и сигналы отслеживания местоположения). В системе Carto3^®, производимой компанией Biosense Webster (г. Ирвин, штат Калифорния, США), используют как отслеживание местоположения на основе магнитного поля, так и измерения импеданса для отслеживания местоположения.

С помощью модуля 30 слежения процессор 40 может измерять местоположения дистального конца 32. Кроме того, с помощью как модуля 30 слежения, так и модуля 36 ЭКГ, процессор способен измерять местоположения дистального конца, а также LAT фактических электрических сигналов, обнаруженных в этих конкретных местоположениях. Как указано выше, электрические сигналы отслеживания от отдельного электрода 22 могут быть объединены с магнитными сигналами отслеживания, чтобы регистрировать местоположение каждого электрода. Такая гибридная (т.е. магнитная/электрическая) система отслеживания и способ отслеживания под названием Advanced Current Location (ACL) реализованы в различных медицинских устройствах, например, в системе CARTO^™, производимой компанией Biosense Webster Inc., и подробно описаны в патенте США № 8,456,182, описание которого включено в настоящий документ путем ссылки.

Результаты операций, выполняемых процессором 40, представлены врачу 28 на дисплее 48, на котором, как правило, врачу представлены графический пользовательский интерфейс, визуальное представление сигналов ЭКГ, регистрируемых электродами 22, и/или изображение или карта сердца 34 во время исследования.

Программное обеспечение, используемое процессором 40, может быть загружено в процессор 40 в электронном виде, например, передано по сети, или в альтернативном или дополнительном варианте осуществления оно может быть обеспечено и/или может храниться на энергонезависимом материальном носителе, таком как магнитная, оптическая или электронная память. В частности, процессор 40 использует специальный алгоритм, который позволяет процессору 40 выполнять описанные ниже стадии.

Итерационное когерентное картирование эф–активации, включающее в себя влияние повторного входа и рубца

На Фиг. 2 представлена блок–схема, которая схематически иллюстрирует способ и алгоритм расчета когерентной ЭФ–волны активации в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. Алгоритм в соответствии с настоящим вариантом осуществления выполняет процессор 40.

Ниже приведено общее описание стадий 80–84 ICEA–способа, а затем подробное описание этих стадий с применением блок–схемы, показанной на Фиг. 2. В некоторых вариантах осуществления описанный способ включает прием входной трехмерной (3D) сетки (т.е. формы), которая может моделировать, например, предсердие сердца. Входная 3D сетка содержит многоугольники, такие как треугольники (т.е. треугольная сетка). В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения процессор перестраивает входную сетку в правильную сетку, содержащую правильные треугольники (также именуемые «гранями»). Правильная сетка позволяет определять и итерационно решать ряд линейных уравнений, которые сохраняют целостность ЭФ–волны, а также сокращают вычислительную нагрузку, как описано ниже.

Описанные способы дополнительно включают прием набора точек данных, содержащих измеренные местоположения на ткани стенки предсердия, и соответствующего набора значений локального времени активации (LAT), измеренных в указанных местоположениях. В некоторых вариантах осуществления набор точек данных измеряют с помощью катетерной системы электроанатомического картирования, такой как CARTO^™, в которой используют катетер для картирования, такой как PENTARAY® или LASSO^® (система и катетеры изготовлены компанией Biosense Webster, г. Ирвин, штат Калифорния, США).

В некоторых вариантах осуществления в описанных способах в качестве входных данных используют анатомическую карту, полученную с помощью методики быстрого анатомического картирования (FAM). В описанном способе в качестве входной анатомической карты можно использовать более информативные электроанатомические карты, так как процессор 40 отбрасывает любую информацию на карте, кроме самой анатомической структуры (например, со входной электроанатомической карты сердечной камеры используют только исходную сетку для определения геометрии камеры).

В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения процессор отбрасывает некоторые из принятых точек данных (т.е. измеренные местоположения и соответствующие LAT) и/или выполняет подбор данных в отношении некоторых точек данных таким образом, чтобы точки данных совпадали с описанной правильной сеткой.

В варианте осуществления процессор 40 отбрасывает точки данных, в отношении которых было установлено, что они были получены, когда электрод для картирования не находился в физическом контакте с тканью, с применением методики, называемой Индексом близости ткани (TPI).

В другом варианте осуществления процессор регулирует измеренные положения, которые в ином случае не соответствуют реалистичному описанию анатомических структур, обеспечиваемому правильной сеткой. Таким образом, описанный способ когерентного картирования устраняет ошибки в измеренных катетером местоположениях, такие как ошибки, возникающие из–за оказания катетером давления на стенку камеры и искажения формы (надавливание осуществляют для обеспечения хорошего электрического контакта принимающего ЭФ–сигнал электрода и ткани), или из–за дыхательного движения, которое не относится к изменению положения катетера на стенке камеры.

Затем процессор использует входные данные, т.е. измеренные положения и соответствующие LAT, а входная сетка перестраивается в треугольные грани. В варианте осуществления описанная модель предполагает, что распространение ЭФ–волны активации между двумя смежными гранями осуществляется в направлении ее векторов медленности вдоль геодезической линии по форме, которая соединяет центры граней. Таким образом, разница во времени между центрами граней представляет собой геодезическое расстояние между ними, умноженное на вектор медленности.

Первоначально модель дополнительно предполагает, что ЭФ–волна активации является непрерывной, и это означает, что соседние грани должны иметь схожие векторы медленности. Более того, модель также первоначально предполагает, что скорость проведения ЭФ–волн активации находится в диапазоне между минимальной и максимальной возможной скоростью (т.е. в пределах диапазона скорости, характерного для нормальной сердечной мышцы).

Описанная модель формулирует вышеуказанные предположения в набор линейных уравнений в граничных условиях. Процессор сначала решает уравнения неитерационно для получения первоначального предположения о когерентной ЭФ–волне активации, наложенной на форму. Модель ICEA может быть пересчитана на основании накапливающихся вспомогательных данных, таких как локальные векторы скорости, для обеспечения продолжения изменения карты ЭФ–активации по мере сбора данных. В варианте осуществления описанное ICEA вычисление инициирует пользователь обычно после получения всех ЭФ–данных. При необходимости добавления новых ЭФ–данных пользователь повторно запускает вычисление с самого начала, включая начальное неитерационное решение.

Используя первоначальное решение, процессор затем итерационно решает набор линейных уравнений способом наименьших квадратов, чтобы найти «наиболее согласованную» ЭФ–активацию на основании дополнительного предположения: измеренные значения LAT для каждой грани влияют на значения LAT их соседних граней в зависимости от расстояния от точки измерения до центра соседней грани. Итерационные расчеты дают возможность получить наиболее согласованное решение, состоящее из полученной ЭФ–волны активации, наложенной на форму. Число итераций, которое обычно составляет несколько, представляет собой предварительно заданный параметр, который основан на визуальной проверке многочисленных ЭА–карт во время фазы разработки так, чтобы подтверждать отсутствие очевидных изменений в решении при увеличении числа итераций свыше предварительно заданного значения. Пользователь инициирует расчет и, как правило, получает полную ICEA–карту в течение нескольких секунд.

Способ начинается со стадии 80 загрузки, на которой процессор 40 загружает входные данные для указанного способа, включающие в себя (i) трехмерную сетку (треугольную), представляющую стенку камеры сердца, (ii) набор измеренных точек данных (например, положение и LAT), (iii) длины цикла, аннотированные на кривых ЭКГ, такие как длина цикла, , при трепетании предсердий, показанная во вставке 280, и (iv) местоположения с метками, такие как рубец и двойной потенциал. В некоторых вариантах осуществления стадии (iii) или (iv) не требуются, например, в случае, если следующий расчет не учитывает повторный вход или не включает в себя связанные с рубцом расчеты.

Затем на стадии 81 построения уравнения процессор 40 назначает две переменные (значение LAT и вектор медленности) для каждой грани (т.е. треугольника) в сетке. Для создания набора уравнений для двух переменных в способе делают три предположения, влияющих на две переменные:

1. ЭФ–волна активации непрерывна, и это означает, что соседние грани должны иметь схожие векторы медленности.

2. Измеренное значение LAT в данной грани влияет на рассчитанные соседние грани LAT в зависимости от расстояния от места измерения до центроида соседней грани.

3. Волна активации соответствует описанным уравнениям распространения, то есть волна распространяется между гранями в направлении ее векторов медленности, а разница во времени между центрами граней представляет собой геодезическое расстояние между ними, умноженное на вектор медленности.

Из вышеприведенных предположений получаем набор линейных уравнений:

Ур. 1

причем в ур. 1 (I) вес , также называемый в настоящем документе «вес близости», отражает относительное влияние, которое измеренное значение LAT i оказывает на значение LAT, рассчитанное для грани j, а представляет собой периодическую сложную функцию, отражающую циклическую ЭФ–волну активации (для учета повторных входов), имеющую найденное значение LAT в качестве переменной.

В ур. 1 ур. (I) связывает измерение LAT на грани i со значением LAT грани j с применением dist, которое экспоненциально ослабляется расстоянием между любыми из используемых местоположений измерения и местоположением грани, в результате чего влияние уменьшается с увеличением расстояния от правильной формы. Так как dist присваивают нулевое значение за пределами данного расстояния, которое, как правило, составляет порядка нескольких миллиметров, некоторые из этих уравнений представляют собой нулевые выражения. Таким образом, каждое ЭФ–измерение имеет относительный эффект, пропорциональный расстоянию от правильной формы, и каждое измерение влияет на соседние грани. Измеренные точки, наиболее близкие к правильной форме, с большей вероятностью будут точными.

Ур. (II) соединяет векторы медленности и , которые приведены в комплексных числах для учета повторного входа, как описано ниже, с помощью матрицы вращения .

Ур. (III) представляет собой уравнение распространения, которое указывает на то, что волна, проходящая между двумя смежными гранями, должна иметь медленность и LAT, которые связаны расстояниями между связанными гранями. Поскольку уравнение будет составлено для любых двух смежных граней, оно отражает зависимость между всеми LAT и векторами медленности, связанными со всеми гранями в форме.

Ур. 1 (I)–(III) применяет зависимости:

Ур. 2

Зависимости ур. 2 предполагают, что все временные шкалы короткие и что предположения и верны. в ур. 2 представляет собой длину цикла повторного входа.

Вышеприведенная форма описания циклической волны в виде комплексных чисел в зависимости от времени учитывает описанное выше появление случаев повторного входа, при котором волна активации непрерывно распространяется с некоторой длиной цикла.

Ур. 1 (II) представляет собой уравнение непрерывного распространения (сходства), в котором две смежные грани должны иметь схожие векторы медленности Векторы медленности находятся в . представляет собой матрицу вращения между двумя соседними гранями I и J.

Ур. 1 (III) представляет собой уравнение распространения циклической ЭФ–волны активации между гранями. Расстояние, которое прошел волновой фронт, представляет собой проекцию геодезического расстояния, которое представляет собой расстояние между двумя центроидами граней, .

В первоначальном уравнении, решаемом на стадии 82, процессор 40 решает ур. 1 неитерационно для получения начального предположения об ЭФ–волне активации. В варианте осуществления ур. 1 решают по принципу наименьших квадратов. Решение выполняют с применением математических численных способов линейной алгебры, содержащих разложение Холецкого с последующей прямой и обратной подстановкой, как описано в книге «Numerical Linear Algebra» авторов Trefethen, L. N. и Bau, D. (1997), страницы 172–178, опубликованной издательским домом SIAM.

В варианте осуществления члены (i) (ii) (iii) ур. 1 включены в одно уравнение разреженной матрицы. Каждому подуравнению (т.е. члену) может быть присвоен другой вес оптимизации для уравнивания различных влияющих факторов. Эти веса оптимизации могут варьироваться в зависимости от итераций. Эти веса оптимизации также представляют собой предварительно заданные параметры, такие как число итераций.

Первоначально предполагалось, что физическое значение вектора медленности описывает изменение комплексной фазы времени с расстоянием, в отличие от правильного вектора медленности, который описывает изменение времени с расстоянием. Поскольку медленность комплексна, физическое определение отличается и носит несколько искусственный характер.

Решение ур. 1 в комплексном домене описывает циклическую активацию естественным образом и устраняет сложности, связанные с эффектом «ранний встречается с поздним». Для получения физически значимого выражения для медленности необходимы дополнительные стадии, на которых строят и решают итерационный набор уравнений.

Следует отметить, что решение сложных функций обеспечивает простое вычисление циклической активации, но требует преобразования комплексной медленности обратно в реальные значения, чтобы сохранять физическое значение вектора медленности. Таким образом, в итоге преобразуют обратно в . Для этого используют ур. 1 на основе реальных переменных , , .

На стадии 83 построения итерационных уравнений для итерационного решения ур. 1 с применением первоначального предположения, полученного на стадии 82, причем описанный способ линеаризует ур. 1 с применением для , :

Ур. 3

Для приема линеаризованного ур. 1:

Ур. 4.(I)

Ур. 4.(II)

Ур. 4.(III)

В варианте осуществления реальное линеаризованное ур. 1, т.е. ур. 4, решают для линейных переменных , Константы , представляют собой решения, полученные при предыдущей итерации. При первой итерации для , задают начальные значения путем решений для комплексного LAT и реальной медленности начального предположения, полученного на стадии 82.

Скорости проведения для каждой грани рассчитывают на основании измеренного времени активации, расчетного вектора распространения и известного расстояния между центрами каждой грани. При нескольких условиях линейное решение может сформировать области с близкими к нулю векторами медленности (также называемыми «источниками» или «стоками»). Такие области не реалистичны, поскольку они предполагают наличие местоположений с бесконечной скоростью. Для поддержки скоростей ЭФ–проведения вблизи некоторой положительной физиологической константы a, добавляют ограничение:

Ур. 5

Ур. 5 «наказывает» отклонения больших скоростей (малая медленность) от a. После разложения Тейлора получают следующий набор ограничений для :

Ур. 6

Ограничения посредством ур. 6 добавляют только после нахождения линейного первоначального решения, так как невозможно записать ограничения в линейной форме в в связи с наличием в переменной выражений с квадратными корнями, таких как , . При записи уравнений в дельта–форме можно выполнять разложение Тейлора для и записывать ограничения в линейной форме.

Затем при итерационном решении стадии 84 процессор 40 решает ур. 4 с переменными , , сначала посредством проецирования медленности на поверхность реконструкции, а затем записи уравнений в форме матрицы с применением способов, описанных на стадии 82 (т.е. изменяя линейный порядок на таковой, при котором ур. 4 легче решить).

На стадиях 81–84 ур. 4 решают с допущением непрерывного распространения волны активации. Для включения информации о рубце в решение требуется каркас, обнаруживающий рубцы и допускающий развитие прерываний ЭФ–волны активации (т.е. решения) в линиях блокировки и непроводящих областях.

Описанный способ когерентного картирования назначает меньшие веса для ограничений, которые делают решение некогерентным (т.е. несогласованным или прерывистым). Таким образом, процессор удаляет измеренные значения LAT, которые процессор определяет как недопустимые (т.е. выпадающие значения LAT), во время итераций. Способ присваивает новые веса после получения вектора решения итерации. В отношении ограничений LAT этот процесс фильтрует несогласованные точки. В отношении ограничений соседних точек это приводит к удалению несогласованных краев.

Ниже приведено общее описание стадий 85–90 ICEA–способа, а затем подробное описание этих стадий с применением блок–схемы, показанной на Фиг. 2. Указанный каркас также включают в итерационный способ, а также в этот момент вводят веса рубца (грани) на стадии 85 введения веса рубца, и итерационно рассчитывают на стадиях 87–100. Веса находятся в диапазоне , где 0,05 указывает на рубец.

Итерационно рассчитанные веса позволяют получать данные, которые увеличивают или уменьшают вероятность того, что определенная грань является рубцом, и предоставляют на выходе рассчитанные вероятности наличия рубца для каждой грани. Впоследствии веса рубцов (т.е. вероятности наличия рубцов) включают обратно в стадию 87 в виде множителей, которые уменьшают мощность уравнений непрерывности в линии областей блокировки. Ограничения в отношении норм медленности, например установленные ур. 6, снижают также посредством множителей. Это позволяет более свободно изменять решение в линии областей блокировки.

Во–первых, уравнение распространения ур. 4 (II) умножают по меньшей мере на два соответствующих весовых коэффициента . для двух граней, смежных с краем :

Ур. 7

Это отражает предположение, что медленное проведение между гранями уже обозначено в виде рубца (то есть имеет небольшое значение ).

Таким образом, в областях, в которых обнаружен рубец, веса уравнений 40 (ii) непрерывного распространения уменьшаются. Это снижает требование к схожести в медленности между соседними гранями, что допускает прерывание в распространении волн в областях с рубцами.

Во–вторых, нормированные уравнения медленности и скорости (ур. 6) умножают на расчетные веса. Таким образом, снижение требования к определенной целевой величине скорости для граней рубца:

Ур. 8

После возврата вероятностей наличия рубцов обратно в уравнения на стадии 87 введения веса рубца процессор 40 повторно решает модифицированное ур. 4 и предлагает новое решение на стадии 89 вывода значений LAT и медленности. Затем на стадии 100 вычисляют новые уточненные вероятности наличия рубцов вплоть до предварительно заданного числа итераций, которые достоверно приводят к получению достаточно точной карты, такой как карта когерентной ЭФ–активации, описанная на Фиг. 6.

На Фиг. 3 представлена блок–схема, которая схематически иллюстрирует способ и алгоритм расчета вероятностей присутствия рубца в рамках способа, описанного на Фиг. 2, в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. На Фиг. 3 описаны различные модули (т.е. подстадии вычисления), включенные в стадию 100, которые допускают развитие прерываний ЭФ–волны активации решения в линиях блокировки и непроводящих областях. Алгоритм в соответствии с настоящим вариантом осуществления выполняет процессор 40.

Стадия 100 включает в себя модуль расчета (т.е. стадии) 91–98, который который выводит данные по каждой грани, которые увеличивают или уменьшают вероятность того, что определенная треугольная грань сетки представляет собой рубец. Выходные данные каждой из стадий 91–98 представляют собой вес в диапазоне от нуля до единицы. Веса находятся в диапазоне , где один указывает на нормальную грань, а ноль указывает на рубец или «слабо проводящую» грань (в текущей версии нет различия между ними).

Веса, рассчитанные на стадиях 92–96, расположены в форме матрицы функции стоимости, как описано ниже, и на стадии 99 рассчитывают веса рубца путем сведения к минимуму функции стоимости. На стадии 99 процессор 40 рассчитывает веса рубца посредством введения информации, собранной на стадиях 91–98, в комбинированную вероятность для каждой грани.

На стадии 92 взвешивания граничной области процессор 40 вычисляет вес грани граничной области , который указывает на наклон дисперсии LAT по отношению к близлежащим измерениям. Крутая дисперсия может указывать на области, граничащие с рубцом.

На стадии 93 взвешивания большой медленности процессор 40 рассчитывает вес медленности , который указывает, имеет ли грань большой вектор медленности. Это повышает вероятность того, что грань является рубцом.

На стадии 94 взвешивания связи LAT процессор 40 взвешивает разность между измеренным LAT и рассчитанным LAT грани. Это называется весом измерения грани и обозначается . Весь отражает «прочность связи» между точкой измерения i и гранью j.

На стадии 95 взвешивания связи с рубцом процессор 40 рассчитывает вес , который отражает «прочность связи» между точкой измерения рубца и гранью . Вес уменьшается при увеличении пространственного расстояния между гранью и гранью .

На стадии 96 взвешивания плотности отдельного рубца процессор 40 вычисляет вес плотности отдельного рубца , которая указывает на область, в которой единичное измерение рубца окружено обычными (нерубцовыми) измерениями. Вес определяют с обеспечением уменьшения возможного наличия рубца для любой грани, в которой указание на рубец является слишком редким для рассмотрения в качестве действительно допустимого измерения. Это осуществляют путем анализа соотношения между близлежащими рубцовыми измерениями и близлежащими нерубцовыми измерениями. При наличии большого количества нерубцовых измерений и отдельного рубцового измерения вес, генерируемый этим модулем, уменьшает вероятность того, что эта грань представляет собой рубец.

Различные веса, рассчитанные на стадиях 92–96, обрабатывают с помощью модуля 99 прогнозирования и интегрирования информации о рубце, который вычисляет возможное наличие рубцов для каждой грани. Как показано на Фиг. 2, вероятности наличия рубцов впоследствии включают в стадию 87 итерационного расчета для уменьшения мощности уравнений непрерывности в линии областей блокировки. Кроме того, как отмечалось выше, также уменьшается относительная мощность уравнений нормы медленности и нормы скорости. Это позволяет более свободно изменять решение в линии областей блокировки.

На стадии 99 рассчитывают вес вероятности наличия рубца для каждой грани путем включения в функцию стоимости следующих правил:

1. Рубцовые/медленно проводящие области являются непрерывными.

2. Измерение с рубцовой меткой означает, что рядом находится рубец.

3. Области со множеством близлежащих точек измерения являются проводящими.

4. Большой вес граничной области или измерения с меткой двойного потенциала обозначают границу рубца.

5. Области с малым количеством информации об окружающем пространстве, не имеющие близлежащих точек измерения, с большой вероятностью представляют собой рубец.

6. Области, расположенные в непосредственной близости к измерению с рубцовой меткой и имеющие большую медленность, с большой вероятностью представляют собой рубец.

Полученную стоимость определяют как сумму квадратичного члена и линейного члена:

Ур. 9

где представляет собой вектор весов для всех граней, а H представляет собой симметричную матрицу членов стоимости, включающую пары весов граней:

Ур. 10

Квадратичный член стоимости ур. 9 определяется как:

Ур. 11

H отражает непрерывность вероятностей наличия рубца, и это означает, что соседние грани должны иметь схожие вероятности наличия рубца. Целью этого является соединение фрагментов рубцовых областей.

L представляет собой вектор линейного члена стоимости, связанный с каждой гранью. Он состоит из двух противоречащих членов, один из которых включает в себя всю информацию, подтверждающую наличие рубца, а другой включает в себя всю информацию, указывающую на нормальную грань:

Впоследствии линейный вектор стоимости определяют как

Ур. 12

Линейные члены , для каждой грани подтверждают наличие либо рубцовой грани, либо нормальной грани и являются функциями весов, рассчитанных на стадиях 92–96. f представляет собой нормирующий фактор со значениями в диапазоне [0–1]. Если функция стоимости положительна для грани i, это означает, что оценка указывает на наличие рубца, а процессор 40 действует с обеспечением сведения к минимуму оценки посредством присвоения этой грани низкого веса. Если функция стоимости отрицательна, это указывает на нормальную грань, а процессор 40 действует с обеспечением максимального увеличения веса посредством присвоения этой грани большого веса. Это осуществляют путем записи линейного члена стоимости следующим образом:

Ур. 13

Этот член будет добавлен к квадратичному члену (ур. 11) для получения конечной функции стоимости. Для каждой грани определяют оптимизирующий алгоритм решения для весов . Вес , равный единице, указывает на проводящую грань, а вес, равный нулю, указывает на блокировку.

Например, допуская, что f равно 0,5, если равен 1, а равен 0,2, которые представляют собой рубцовую и нормальную оценки грани, будет равен 0,4, что больше нуля. Это побуждает оптимизирующий алгоритм присвоить вес для этой грани, близкий к нулю для сведения к минимуму общей функции стоимости. Вес , близкий к нулю, указывает на наличие рубца. В противном случае, если равен 0, а равен 1, = –1, что дает отрицательную функцию стоимости, которая обеспечивает принудительное присвоение значения , близкого к 1, оптимизирующему алгоритму, что указывает на нормальную грань. Применение отрицательных и положительных значений позволяет оптимизирующему алгоритму назначать значения, близкие к 1, для граней, которые являются нормальными, и при этом назначать значения, близкие к 0, для рубцовых граней.

Процессор 40 получает веса вектора путем сведения к минимуму общей функции стоимости , что осуществляют с применением квадратичного программирования. Мы формулируем проблему следующим образом:

Ур. 14

Эту проблему решают с помощью выпуклой оптимизации методом внутренней точки, как описано в публикации Florian A. Potra and Stephen J. Wright in, «Interior–point methods», Journal of Computational and Applied Mathematics, Volume 124, issues (1–2), pages 281–302, (2000). На выходе этого модуля получают веса рубцовой грани , которые представляют собой вероятность нормального включения грани i в стадию 87.

Пример блок–схемы, показанный на Фиг. 3, приведен исключительно для обеспечения концептуальной ясности. Например, дополнительные детали реализации опущены для простоты изложения.

На Фиг. 4 представлена блок–схема, которая схематически иллюстрирует способ и алгоритм создания карты ЭФ–волны активации по способу, описанному на Фиг. 2, в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. Алгоритм в соответствии с настоящим вариантом осуществления выполняет процесс, который начинается с процессора 40, получающего трехмерное сетчатое представление 299a сердечной камеры, на стадии 299 получения входной сетки. Как показано, сетка 299aa содержит неправильные треугольные грани. Сетка, такая как сетка 299a, с треугольниками, имеющими большие и малые стороны, которую, как правило, создают с помощью вышеупомянутой методики FAM, вызывает ошибки в геометрических аппроксимациях, выполняемых описанным способом. Затем на стадии 300 стандартизации входной сетки процессор 40 перестраивает входную сетку 299 с получением более правильной сетки 300a. Перестраивание сетки выполняют также для оптимизации стадий вычислений, реализованных в описанном способе для оценивания ЭФ–волны. В варианте осуществления разрешение сетки (число треугольников) определяет число создаваемых уравнений (например, реализованных в данном размере матриц). На стадии 300 происходит сокращение расчетных усилий, описанных на Фиг. 2 и 3, путем уменьшения этого числа уравнений.

Затем на стадии 302 подгонки данных сетки процессор 40 виртуально преобразовывает фракцию центров треугольников для лучшего соответствия близлежащим измеренным местоположениям, при этом сохраняя состояние реконструкции. Стадия 302 обязательна, поскольку во время накопления данных при создании сетки катетер для картирования имеет тенденцию надавливать на стенки предсердия, формируя «надутую» геометрию реконструкции. Многие из измерений находятся на удалении от реконструкции, что добавляет неясности при связывании местоположения измерения с геометрией камеры.

Затем процессор 40 выполняет вычисления, описанные на Фиг. 2 и Фиг. 3, с применением специального алгоритма, для получения для каждой грани оптимизированных значений LAT, медленности и вероятности наличия рубца треугольной сетки, на стадии 90 интерактивного вычисления. Как правило, вес рубца не обновляется при каждом обновлении значений LAT и медленности.

Впоследствии на стадии 304 проецирования процессор 40 проецирует полученные на стадии 302 значения на исходную сетку 299a. Как описано выше, ЭФ–волну активации вычисляют на упрощенной сетке. Тем не менее описанный способ обеспечивает получение конечной когерентной карты для исходной сетки. Карту определяют в каждом центре грани для сетки низкого разрешения. Процессор 40 наносит грани карты высокого разрешения (т.е. входной карты 299a) на точки на сетке низкого разрешения путем «выстреливания» лучом от сетки высокого разрешения в направлении нормали к грани внутрь и наружу.

При попадании только одного луча в сетку низкого разрешения процессор 40 выбирает эту точку в качестве связанной точки на сетке низкого разрешения. При попадании лучей в обоих направлениях в сетку процессор 40 выбирает ближайшую точку.

Впоследствии процессор 40 интерполирует значение LAT внутри грани сетки низкого разрешения в точке, в которую попал луч, и присваивает это значение грани сетки высокого разрешения. В варианте осуществления процессор 40 пропускает информацию о LAT в областях ткани, в которых число полученных точек данных меньше заданного требуемого значения. Таким образом, такая область ткани, в которой ЭФ–картирование слишком разрежено, является «серой» в любом конечном наглядном представлении.

На стадии 304 процессор 40 генерирует когерентную карту 400 ЭФ–волны активации, которая описана на Фиг. 6.

Ключевой стадией в понимании аритмического трепетания является возможность просмотра волнового цикла по всей сетке. Наглядное представление трехмерных сеток на двухмерных экранах связано с некоторыми трудностями, включая просмотр задней стороны сетки, определение передней и дистальной частей сетки и др. На стадии 410 формирования изохронного вида процессор 40 преобразует карту 400 в изохронный вид 500.

Изохронный вид 500 представляет собой контурную карту 500a, на которой каждая контурная линия представляет собой кривую, вдоль которой LAT постоянно. Изохронный вид 500a приведен в качестве примера левого предсердия в переднезаднем (ПЗ) виде. На практике карта имеет цветовую кодировку.

Карта 500a является прозрачной, что позволяет пользователю просматривать весь диапазон цикла волны в одном виде, в то время как фронтальные и дистальные компоненты легко различимы. Более того, указанный вид позволяет легко отслеживать цикл по всей структуре, что позволяет лучше понять аритмию. Скорость распространения волны легко определяют по плотности кривых, поскольку контурный интервал имеет одинаковую периодичность во времени. Область с высокой плотностью контуров представляет собой медленное распространение, а низкая плотность отражает быстрое распространение. Рубцовые области видны в виде однородных областей, не имеющих контуров.

Пример блок–схемы, показанный на Фиг. 4, приведен исключительно в целях обеспечения концептуальной ясности. Например, иллюстративные графические изображения некоторых стадий, таких как стадия 302, для простоты представления опущены.

На Фиг. 5 представлена схематическая наглядная объемная визуализация карты 400 когерентной ЭФ–волны активации левого предсердия, которая учитывает повторный вход ЭФ–волн и рубцовую ткань, в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. Как видно, на карте 400 показан реалистичный непрерывный узор ЭФ–активации в областях 210, поскольку описанный выше радужный артефакт устраняют описанным способом. Как и ожидалось, между ЭФ проводящими областями 210 и непроводящими рубцовыми областями 220 наблюдаются прерывания.

Вставка 150 на Фиг. 5 представляет собой объемное изображение интерполяции цветного представления ЭФ–активации по левому предсердию, рассчитанное без описанной методики, для справочных целей. Пример, показанный во вставке 150, не учитывает повторный вход волны. В результате, и как показано на вставке, появляется «радужный» артефакт 155. В примере, показанном на вставке, распространение ЭФ–волны по камере охватывает весь цикл повторного входа, причем «поздний» волновой фронт в цикле встречается с «ранним» волновым фронтом следующего цикла. В этом примере областям ткани присвоены LAT, которые находятся друг от друга на расстоянии одной длины цикла. Узкая разнотонная траектория, похожая на радугу, которая при применении цветной кодировки указывает на переход одной длины полного цикла между соседними областями, таким образом вызывая прерывания на карте, которые позволяют устранить варианты осуществления настоящего изобретения, как объяснено выше. Таким образом, описанный выше радужный артефакт полностью устранен с применением описанного ICEA–способа.

В некоторых вариантах осуществления циклическую цветовую шкалу используют для устранения зависимости от эффекта «ранний встречается с поздним» в интересующем окне (WOI). Цвета отражают относительные временные различия по отношению к эталонной электрограмме, устраняя эффект «ранний встречается с поздним». Цветной круг отражает узор активации. Таким образом, например, красный цвет не указывает на ранний волновой фронт, а фиолетовый цвет не указывает на ранний волновой фронт, как это происходит на правильной карте; цветной круг описывает пропорциональную взаимосвязь во времени активации естественным, циклическим образом, не создавая похожих на радугу переходов.

На Фиг. 6 представлена схематическая наглядная объемная визуализация карты 440 когерентной ЭФ–волны активации левого предсердия с наложенными стрелками 330 проводимости, которая иллюстрирует распространение ЭФ–волны активации, в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. Стрелки 330 проводимости представляют собой векторы, каждый из которых имеет фиксированную длину, и каждая имеет направление соответствующего вектора медленности в местоположении на форме, что обеспечивает дополнительную визуализацию ЭФ–активности. Например, стрелки 330 проводимости, как правило, окружают рубцовую область. В другом варианте осуществления (не показан на Фиг. 6) стрелки проводимости имеют разные длины, что отражает величину медленности в дополнение к ее направлению.

Следует понимать, что описанные выше варианты осуществления приведены лишь в качестве примера и что настоящее изобретение не ограничено вариантами, показанными и подробно описанными выше в настоящем документе. Напротив, объем настоящего изобретения включает в себя как комбинации, так и подкомбинации различных вышеописанных признаков, а также их варианты и модификации, которые будут очевидны специалистам в данной области после ознакомления с приведенным выше описанием и которые не были описаны на предшествующем уровне техники. Документы, включенные в настоящую заявку на патент путем ссылки, следует считать неотъемлемой частью заявки, за исключением того, что, если определение терминов в этих включенных документах противоречит определениям, сделанным явным или неявным образом в настоящем описании, следует учитывать только определения настоящего описания.

1. Способ итерационного когерентного картирования электрофизиологической активации сердца, включающий:

прием входного сетчатого представления сердечной камеры, набора измеренных местоположений на ткани стенки сердечной камеры и соответствующего набора значений локального времени активации (LAT), измеренных в указанных местоположениях;

перестраивание входной сетки в правильную сетку, содержащую имеющие правильную форму многоугольники;

согласование данных набора измеренных местоположений и соответствующих LAT с имеющими правильную форму многоугольниками;

итерационный расчет для имеющих правильную форму многоугольников соответствующих значений LAT так, чтобы получать циклическое решение ЭФ–волны активации по правильной сетке, которое учитывает повторный вход ЭФ–волны, при этом итерационный расчет соответствующих значений LAT содержит итерационное решение набора комплекснозначных уравнений, выполненных с возможностью описания повторного входа ЭФ–волны путем включения значения длины цикла повторного входа; и

представление электроанатомической карты, содержащей циклическую ЭФ–волну активации, наложенную на правильную сетку.

2. Способ по п. 1, в котором итерационное вычисление значений LAT содержит итерационное решение набора из трех линейных уравнений для значений LAT, значений медленности и распространения ЭФ–волны.

3. Способ по п. 1, в котором итерационное вычисление значений LAT представляет собой переназначение каждому имеющему правильную форму многоугольнику вектора медленности, пересчитанного с применением множителя рубца.

4. Система итерационного когерентного картирования электрофизиологической активации сердца, содержащая:

интерфейс, который выполнен с возможностью приема входного сетчатого представления сердечной камеры, набора измеренных местоположений на ткани стенки сердечной камеры и соответствующего набора значений локального времени активации (LAT), измеренных в местоположениях; и

процессор, который выполнен с возможностью:

- перестраивания входной сетки в правильную сетку, содержащую имеющие правильную форму многоугольники;

- согласования данных набора измеренных местоположений и соответствующих LAT с имеющими правильную форму многоугольниками;

- итерационного расчета для имеющих правильную форму многоугольников соответствующих значений LAT так, чтобы получать циклическое решение ЭФ–волны активации по правильной сетке, которое учитывает повторный вход ЭФ–волны, при этом процессор выполнен с возможностью итерационного расчета значений LAT путем итерационного решения набора комплекснозначных уравнений, выполненных с возможностью описания повторного входа ЭФ–волны путем включения значения длины цикла повторного входа; и

- представления электроанатомической карты, содержащей циклическую ЭФ–волну активации, наложенную на правильную сетку.

5. Система по п. 4, в которой процессор выполнен с возможностью итерационного вычисления значений LAT путем итерационного решения набора из трех линейных уравнений для значений LAT, значений медленности и распространения ЭФ–волны.

6. Система по п. 5, в которой процессор выполнен с возможностью итерационного вычисления значений LAT путем переназначения каждому имеющему правильную форму многоугольнику вектора медленности, пересчитанного с применением множителя близости.