用于心房纤维颤动分析、表征和映射的方法和系统.pdf

本发明公开了用于心房纤维颤动分析、表征和映射的方法和系统。产生表示心脏的物理结构的有限元模型(FEM)。可以使用电生理导管在心脏中的各种位置处感测电描记图数据，并且将电描记图数据映射为FEM的元素。随后，基于被映射为FEM的元素的电描记图数据针对FEM的所有元素同时计算度量AF心律失常的一些特征的功能参数。可以使用人工神经网络(ANN)来计算功能参数。

权利要求书
1、  一种方法，包括：
产生表示心脏的物理结构的有限元模型(FEM)，所述FEM包括多个元素，每个元素对应于心脏中的一个位置；
在心脏中的多个位置处感测电描记图数据；以及
将所述多个位置中的每一个的所述电描记图数据映射为所述FEM的所述多个元素中的相应一个。

2、  根据权利要求1的方法，还包括：
基于被映射为元素的电描记图数据，针对所述FEM的所述多个元素中的每一个同时计算至少一个功能参数。

3、  根据权利要求2的方法，还包括：
产生至少一个示出所述多个元素中的每一个的所述至少一个功能参数的FEM功能映射图像。

4、  根据权利要求3的方法，还包括：
显示所述FEM功能映射图像；以及
基于被映射为所述FEM的所述多个元素中的每一个的电描记图数据的改变，实时地更新所述FEM功能映射图像。

5、  根据权利要求2的方法，其中所述针对所述FEM的所述多个元素中的每一个同时计算至少一个功能参数的步骤包括：
对被映射为所述FEM的所述多个元素中的每一个的电描记图数据施加至少一种信号处理分析。

6、  根据权利要求2的方法，其中所述至少一个功能参数包括AF能量、激励时间、主频、能级和心律失常优先级中的至少一个。

7、  根据权利要求2的方法，其中所述针对所述FEM的所述多个元素的每一个同时计算至少一个功能参数的步骤包括：
使用人工神经网络(ANN)来针对所述FEM的所述多个元素中的每一个计算所述至少一个功能参数，所述人工神经网络接收被映射为所述FEM的所述多个元素中的每一个的电描记图数据作为输入。

8、  根据权利要求7的方法，其中所述ANN接收患者数据和物理测量数据作为输入，并且所述使用ANN来针对所述FEM的所述多个元素中的每一个计算所述至少一个功能参数的步骤包括：
使用所述ANN基于所述电描记图数据、患者数据和物理测量数据来针对所述FEM的所述多个元素中的每一个计算所述至少一个功能参数。

9、  根据权利要求2的方法，其中所述至少一个功能参数包括消融位置功能参数，该消融位置功能参数针对所述FEM的所述多个元素中的每一个指示心脏中的相应位置是否需要消融。

10、  根据权利要求2的方法，其中所述至少一个功能参数包括消融优先级功能参数，该消融优先级功能参数针对所述FEM的所述多个元素中的每一个确定消融优先级。

11、  根据权利要求1的方法，还包括：
显示示出被映射为所述FEM的所述多个元素的电描记图数据的FEM功能映射图。

12、  一种设备，包括：
用于产生表示心脏的物理结构的有限元模型(FEM)的装置，所述FEM包括多个元素，每个元素对应于心脏中的一个位置；
用于在心脏中的多个位置处感测电描记图数据的装置；以及
用于将所述多个位置中的每一个的所述电描记图数据映射为所述FEM的所述多个元素中的相应一个的装置。

13、  根据权利要求12的设备，还包括：
用于基于被映射为元素的电描记图数据针对所述FEM的所述多个元素中的每一个同时计算至少一个功能参数的装置。

14、  根据权利要求13的设备，还包括：
用于显示示出所述多个元素中的每一个的所述至少一个功能参数的FEM功能映射图像的装置；以及
用于基于被映射为所述FEM的所述多个元素中的每一个的电描记图数据的改变实时地更新所述FEM功能映射图像的装置。

15、  根据权利要求13的设备，其中所述用于针对所述FEM的所述多个元素中的每一个同时计算至少一个功能参数的装置包括：
用于对被映射为所述FEM的所述多个元素中的每一个的电描记图数据施加至少一种信号处理分析的装置。

16、  根据权利要求13的设备，其中所述用于针对所述FEM的所述多个元素中的每一个同时计算至少一个功能参数的装置包括：
用于执行人工神经网络(ANN)的装置，该人工神经网络被配置用于基于被映射为元素的电描记图数据针对所述FEM的所述多个元素中的每一个计算所述至少一个功能参数。

17、  根据权利要求16的设备，其中所述ANN接收电描记图数据、患者数据和物理测量数据作为输入，并且所述ANN被配置用于基于所述电描记图数据、患者数据和物理测量数据针对所述FEM的所述多个元素中的每一个计算所述至少一个功能参数。

18、  根据权利要求13的设备，其中所述至少一个功能参数包括消融位置功能参数，该消融位置功能参数针对所述FEM的所述多个元素中的每一个指示心脏中的相应位置是否需要消融。

19、  根据权利要求13的设备，其中所述至少一个功能参数包括消融优先级功能参数，该消融优先级功能参数针对所述FEM的所述多个元素中的每一个确定消融优先级。

20、  根据权利要求12的设备，还包括：
用于显示示出被映射为所述FEM的所述多个元素的电描记图数据的FEM功能映射图的装置。

21、  根据权利要求12的设备，其中所述用于感测电描记图数据的装置包括电生理导管。

22、  一种被编码为具有计算机可执行指令的计算机可读介质，该计算机可执行指令定义如下步骤：
产生表示心脏的物理结构的有限元模型(FEM)，所述FEM包括多个元素，每个元素对应于心脏中的一个位置；
接收在心脏中的多个位置处所感测的电描记图数据；以及
将所述多个位置中的每一个的所述电描记图数据映射为所述FEM的所述多个元素中的相应一个。

23、  根据权利要求22的计算机可读介质，还包括定义如下步骤的计算机可执行指令：
基于被映射为元素的电描记图数据，针对所述FEM的所述多个元素中的每一个同时计算至少一个功能参数。

24、  根据权利要求23的计算机可读介质，还包括定义如下步骤的计算机可执行指令：
显示示出所述多个元素中的每一个的所述至少一个功能参数的FEM功能映射图像；以及
基于被映射为所述FEM的所述多个元素中的每一个的电描记图数据的改变，实时地更新所述FEM功能映射图像。

25、  根据权利要求23的计算机可读介质，其中定义针对所述FEM的所述多个元素中的每一个同时计算至少一个功能参数的步骤的计算机可执行指令包括定义如下步骤的计算机可执行指令：
执行人工神经网络(ANN)，该人工神经网络被配置用于基于被映射为元素的电描记图数据针对所述FEM的所述多个元素中的每一个计算所述至少一个功能参数。

26、  根据权利要求25的计算机可读介质，其中所述ANN接收电描记图数据、患者数据和物理测量数据作为输入，并且所述ANN被配置用于基于所述电描记图数据、患者数据和物理测量数据针对所述FEM的所述多个元素中的每一个计算所述至少一个功能参数。

27、  根据权利要求23的计算机可读介质，其中所述至少一个功能参数包括消融位置功能参数，该消融位置功能参数针对所述FEM的所述多个元素中的每一个指示心脏中的相应位置是否需要消融。

28、  根据权利要求23的计算机可读介质，其中所述至少一个功能参数包括消融优先级功能参数，该消融优先级功能参数针对所述FEM的所述多个元素中的每一个确定消融优先级。

29、  根据权利要求22的计算机可读介质，还包括定义如下步骤的计算机可执行指令：
显示示出被映射为所述FEM的所述多个元素的电描记图数据的FEM功能映射图。

说明书用于心房纤维颤动分析、表征和映射的方法和系统
本申请要求2007年3月2日提交的美国临时申请No.60/892,676的权益，该申请的公开内容在此被引入作为参考。
技术领域
本发明的实施例涉及分析心脏活动，并且更具体地涉及用于心房纤维颤动分析、表征和映射的方法和系统。
背景技术
心房纤维颤动(AF)是普遍发生的心律失常。在正常的心律时，由窦房结产生的脉冲传播通过心脏，并导致心肌收缩和泵送血液。在AF时，窦房结的有规律的电脉冲被紊乱的快速电脉冲取代，该紊乱的快速电脉冲导致不规律的心跳。AF可能导致心悸、昏厥、胸疼或心力衰竭的症状，并且是血栓栓塞和中风的主要原因。
虽然AF是普遍发生的心律失常，但是由于没有用于分析患者的AF的精确的定性和定量方法，对AF的治疗是困难的。典型地，使用导管消融来终止AF心律失常。在导管消融过程中，医生尝试识别心脏中异常电活动的位置。然后，使用导管的尖端在这些位置上施加能量(用于加热的射频或者用于冻结的液氮)。这破坏或消融在这些位置上的组织，并且中断对心脏心律失常的触发。然而，这种导管消融过程取决于医生的判断，并且可能不精确或不可预知，因为不存在用于确定消融的最佳位置、时间和能量的精确方法。
发明内容
本发明的实施例提供用于心房纤维颤动(AF)分析、表征和映射的方法和系统。本发明的实施例提供基于有限元模型(FEM)的功能模型，该功能模型能够大大提高识别AF紊乱、预测AF的发生、映射AF特征以及确定诸如药物输送和消融疗法的AF治疗的效率和精度。
在本发明的一个实施例中，产生表示心脏的物理结构的FEM。使用电生理导管可以在心脏中各种位置的上感测电描记图数据，并将该电描记图数据映射为FEM的元素。然后，基于被映射为FEM的元素的电描记图数据针对FEM的所有元素同时计算度量AF心律失常的一些特征的功能参数。可以使用人工神经网络(ANN)来基于包括电描记图数据、患者数据和物理测量数据计算该功能参数。
对于本领域的普通技术人员而言，通过参考下列详细的描述和随附的附图，这些和其它优点将变得显而易见。
附图说明
图1示出了根据本发明实施例的AF分析和监控方法；
图2示出了根据本发明实施例的基于FEM的电生理功能图；
图3示出了根据本发明实施例的用于AF分析的3层ANN计算和决策模块；以及
图4是能够实施本发明实施例的计算机的高级框图。
具体实施方式
本发明的实施例涉及用于心房纤维颤动(AF)监控和分析的方法和系统，其提供用于表征AF发生时间、位置、组织体积、能量数量以及其它AF特征的有效和可靠的方法。本发明的实施例可以实时地实施以便可视化患者的心脏中的AF活动的映射图。本发明的实施例还能够可视化关于AF活动的各种信号分析计算的映射图。本发明的实施例可以被用于指示基于各种参数的合适的AF治疗。
图1示出了根据本发明实施例的AF分析和监控方法。该方法可以由执行计算机程序指令的计算机系统的处理器执行。该计算机系统可以包括被配置用于显示在执行计算机程序指令期间产生的图像。如图1中所示，在步骤102中，产生表示心脏的物理结构的有限元模型(FEM)。正如众所周知的，FEM是结构的物理几何形状的数学模型。可以基于心脏的解剖图像产生心脏的FEM。例如，可以基于心脏的MRI、CT或血管造影图像产生FEM。可以使用已知的商业上可获得的软件将这种图像转化成FEM。根据本发明的一个实施例，心脏的FEM可以是使用患者特定的CT、MRI或血管造影图像产生的患者特定的模型。在Hashim等人在“交互式心脏血管和胸部手术”(Interactive Cardiovascular andThoracic Surgery)2006年第5期第5-8页发表的“心脏手术中的有限元方法”(“Finite Element Method in Cardiac Surgery”)中，更详细地描述了心脏FEM模型的产生。FEM将心脏的物理结构分成称为元素的小的有限段。因此，FEM的每个元素表示心脏的物理结构中的特定位置。FEM可以在数学上被表示为由元素组成的FEM矩阵，并且也可以以图形形式来显示。
为了产生心脏的FEM，心脏可以基于心脏解剖结构被分割成有限元，经由该有限元，可以实现有限元矩阵以定位和诊断每个元素的功能。特别地，心脏的每个腔室可以被映射成具有2D和3D的精确的维度和位置追踪信息的有限元模型。例如，基于对诸如CT图像或X射线图像的图像的预先了解，可以获得心脏的最大位移和几何形状。随后，可以利用边界条件和尺寸信息来构建2D结构，其被利用来通过用2D元素适当地啮合结构来创建有限元模型。通常，可以构建通用有限元模型，并且利用对所构建的心脏模型的一些微小调整、诸如尺寸和边界，可以创建精确的FEM以用于心脏功能分析和医疗应用。
在步骤104中，在心脏中的多个位置处感测电描记图数据。如在此所使用的，电描记图数据可以是心内电描记图，其是示出在心脏中的这些位置处的电生理活动的心脏内信号。可以由电生理(EP)导管感测心内电描记图，所述电生理导管诸如是Boston科学篮形导程系统(scientific basket lead system)或者任何其它类型的心内导程系统。心内电描记图示出EP导管的两个电极之间的电活动。这些信号来自于最接近电极的心脏组织，显示局部区域，而不是整个心脏的电活动，如在表面EKG的情况下那样。多个位置可以对应于在步骤102中产生的FEM的元素。
在步骤106中，将电描记图数据映射为FEM的元素。在心脏中的多个位置中的每一个位置处所感测的电描记图数据被映射为FEM的相应元素。因而，FEM的每个元素具有在心脏中对应于该元素的位置处所感测的相关的电描记图数据。
在步骤108中，针对FEM的所有元素同时计算功能参数。功能参数在此被定义为至少部分地基于所获得的被映射为FEM的元素的电描记图数据的、心脏的AF心律失常或当前情况的特征的量度。使用各种信号处理分析来处理被映射为FEM的每个元素的电描记图数据，以便产生各种功能参数。通过同时计算FEM中的每个元素的功能参数，可以获得全面的示出所计算的功能参数中的任一个功能参数的电生理功能图。例如，可以产生示出FEM中的每个元素的功能参数、诸如激励时间映射、主频映射、随着时间的AF能级映射、元素至元素心脏内阻抗、心律失常特性(其可能有助于在多处心律失常病例期间针对每个元素和消融顺序判定心律失常的概率)等的FEM功能映射图。使用各种功能参数的FEM功能映射图，可以实施实时电生理功能映射。此外，可以存在更多的所计算的参数从心内电描记图对应于FEM建模的功能单元的映射、诸如激励可变性映射、频率比映射(与基线相比)等。
在步骤110中，显示示出FEM的所有元素的功能参数的图形功能映射图。例如，功能映射图可以被显示在计算机系统的显示器上，所述计算机系统通过执行计算机程序指令来执行该方法。
图2示出了根据本发明的一个实施例的基于FEM的电生理功能映射图。如图2中所示，图像210是具有多辊AF心律失常的心脏的解剖结构。AF心律失常212是心脏中异常电生理活动的位置。图像220是示出AF能级的功能参数的FEM功能映射图，所述AF能级基于被映射为表示心脏的解剖结构的FEM的电描记图数据来计算。如图像220中所示，各种元素222是画有阴影的，示出在电描记图中针对心脏中的相应位置所感测的高AF能级。这些画有阴影的元素222对应于图像210中所示的AF心律失常212。FEM功能映射图220的元素表示最小的心脏电生理功能单元，其尺寸可以通过组合解剖结构、感测电描记图数据的导程的硬件精度以及心脏组织的功能单元来获得。例如，在FEM功能映射图220中，元素Mij是处于AF心律失常滚动纤维颤动的功能区域之一。如图2中所示，可以显示FEM功能映射图的图形表示以同时示出在FEM的每个元素处的AF能量的功能参数。
如图2中所示，显示了示出每个元素的AF能量的FEM功能映射图220。基于每个元素的电描记图数据所计算的各种其它功能参数可以类似地被显示为图形FEM功能映射图。例如，诸如激励时间、主频、能级、心律失常优先级等的功能参数可以被显示为类似于图2的FEM功能映射图220的FEM功能映射图。根据本发明的一个实施例，所显示的功能映射图可以响应于被映射为FEM的元素的电描记图数据的实时变化而实时地被更新。
各种功能参数和FEM功能映射图可以被用于确定功能参数、诸如消融优先级和消融位置，该功能参数确定对AF心律失常的治疗。消融优先级功能参数是被分配给FEM中的每个元素的优先级，其确定相应位置中的哪一个需要消融以及消融应当以什么顺序被施加到这些位置。消融位置功能参数针对每个元素确定是否相应位置需要消融。例如，针对每个元素，根据图2中所示的每个元素的AF能量，可以确定消融优先级或消融位置。也可以通过另一功能参数或者功能参数的一些组合来确定消融优先级和消融位置。
虽然图1的方法被描述为使用篮形导程系统来感测心脏中的电描记图数据，但是根据本发明的各种实施例，上述的FEM建模也可以被用于除了篮形导程系统之外的导管。例如，如果不存在足够的导程来感测每个元素的电描记图数据，FEM中的元素的电生理数据可以根据相邻元素的内插来获得。另外，沿着单个或单独导管映射电生理功能并且使图案生长在一些心脏EP和冠状动脉介入应用中可能是有利的。根据本发明的各种实施例，FEM映射提供用于EP研究的模型，该模型具有通过诸如角度和尺寸改变的配准而对解剖结构的自适应图像匹配，这可以使重新映射EP功能参数变得可行，而无需复杂且耗时的重新安装以及解剖匹配和配准过程。
虽然图1的方法被描述为映射电生理数据，但是上述的基于FEM的功能映射并不限于电生理学应用，而是可以被用于映射任何事物。根据本发明的各种实施例，FEM建模也可以被用于心脏内生命特征信号、诸如组织温度映射、压力映射等。
根据本发明的一个有利实施例，可以利用人工神经网络(ANN)来实施图1的步骤108，并且计算FEM的元素的各种功能参数。除了被映射为FEM中的每个元素的电描记图数据之外，ANN可以考虑各种类型的信息、诸如患者数据、血细胞数据(hem data)、导程信息等。可以利用3层ANN以便计算指数和值，对严重性和健康优先级进行分类，并且获取每个元素的功能参数。图3示出了根据本发明的一个实施例的用于AF分析的3层ANN计算和决策模块。如图3中所示，ANN计算和决策模块包括输入层310、隐藏层320和输出层330。这些层310、320和330中的每一个都包括处理在模块处接收的数据的多个模块。Aij和Bpq是模块之间的权重，该权重可以利用训练数据被自适应地调整和调谐。ANN计算和决策模块具有关于新输入数据的自学能力，该自学能力可以提高FEM元素的计算结果的精度。在美国专利No.5,479,572中更详细地描述了ANN的建立和训练，所述专利在此被引入作为参考。
ANN计算和决策模块可以将各种类型的信息和数据组合在一起。例如，图3的ANN计算和决策模块接收诸如导程位置、局部温度等的物理测量数据302、可以从上述FEM映射获得的诸如时间/频率数据、复杂性计算等的导出信息和计算304以及诸如年龄、性别、生命特征等的患者数据306作为输入。这些输入由输入层310、隐藏层320和输出层330处理，以便计算功能参数，所述功能参数表示诸如AF辊(roller)位置、EP激励时间、AF滚动能量、频率指数、AF心律失常优先级等的AF心律失常的许多特征。由ANN计算和决策模块针对FEM中的每个元素同时计算这种功能参数。诸如消融位置和消融优先级的功能参数可以从ANN中输出，以建议心脏中的哪些位置需要消融以及为这些位置提供消融的优先级。如上所述，消融位置和消融优先级的功能参数可以基于诸如AF能量的另一功能参数或者其它功能参数的组合。
利用基于ANN分析的FEM元素的全面计算和信息融合，可以获得3D心脏电生理功能映射图像。可以利用该映射方法来进行实时电生理功能映射，该实时电生理功能映射在定位心脏心律失常位置、病理学传导序列、异常组织区域、失调和不规律性的能量焦点等时可能是有利的。还可以利用实时电生理功能映射来建议对AF心律失常的治疗、诸如消融位置的优先级。
如上所述，在本发明的一个实施例中，可以使用3层ANN模块来用于电生理图分析。然而，本发明的实施例并不局限于ANN，并且可以采用其它分析方法来同时计算功能参数、诸如模糊模型、专家系统模型等。
用于AF分析、表征和映射的上述方法可以在计算机上被实施，其中该计算机使用众所周知的计算机处理器、内存单元、存储设备、计算机软件和其它部件。在图4中示出了这种计算机的高级框图。计算机402包括处理器404，该处理器通过执行计算机程序指令来控制计算机402的全部操作，所述计算机程序指令定义这种操作。计算机程序指令可以被存储在存储设备412(例如磁盘)中，并且当期望执行计算机程序指令时被装载到内存410中。因而，用于产生FEM并且将电描记图数据映射为FEM的元素的应用可以由被存储在内存410和/或存储设备412中的计算机程序指令来定义，并且由执行该计算机程序指令的处理器404来控制。此外，ANN计算和决策模块可以被定义为被存储在内存410和/或存储设备412中以及由执行计算机程序指令的处理器404来控制的计算机程序指令。诸如EP导管的感测设备420可以被连接至计算机402以将在心脏中所感测的电描记图数据输入计算机402中。计算机402还包括一个或多个网络接口406，用于经由网络与其它设备通信。计算机402还包括显示器414，用于显示示出FEM的每个元素的功能参数的图形FEM功能映射图。计算机403还可以包括允许用户与计算机402交互的其它输入/输出设备408(例如键盘、鼠标、扬声器、按钮等)。本领域技术人员将意识到，实际计算机的实施还可以包含其它部件，并且图4是出于说明性目的对这种计算机的一些部件的高级表示。
前述详细描述应被理解为在每一个方面都是说明性和示例性的，而非限制性的，并且在此所公开的本发明的范围并不应根据详细描述来确定，而是应根据如按照专利法所允许的完整宽度所解释的权利要求来确定。应当理解，在此所示和描述的实施例仅是对本发明的原理的说明，并且本领域技术人员可以实施各种修改方案，而不脱离本发明的范围和精神。本领域技术人员可以实施各种其它特征组合，而不脱离本发明的范围和精神。