JP7790657B2 - 心臓信号からノイズを除去する - Google Patents

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０２０年９月１日に出願された米国仮特許出願第６３／０７３，４１６号の利益を主張するものであり、その開示は参照により本明細書に組み込まれる。

（発明の分野）
本発明は医療システムに関し、排他的にではないがとりわけ、心臓信号の処理に関する。

広範囲にわたる医療処置は、カテーテルなどのプローブを患者の身体内に配置することを伴う。このようなプローブを追跡するために、位置感知システムが開発されてきた。磁気的位置感知は、当該技術分野において既知の方法のうちの１つである。磁気的位置感知においては、磁界発生器は通常、患者の外の既知の位置に配置される。プローブの遠位端内の磁界センサは、これらの磁界に応答して電気信号を生成し、これらの信号は、プローブの遠位端の座標位置を判定するために処理される。これらの方法及びシステムは、米国特許第５，３９１，１９９号、同第６，６９０，９６３号、同第６，４８４，１１８号、同第６，２３９，７２４号、同第６，６１８，６１２号、及び同第６，３３２，０８９号、国際公開第１９９６／００５７６８号、並びに米国特許出願公開第２００２／００６５４５５号、同第２００３／０１２０１５０号、及び同第２００４／００６８１７８号に説明されている。位置はまた、インピーダンス又は電流ベースのシステムを使用して追跡されてもよい。

これらのタイプのプローブ又はカテーテルが極めて有用であると証明されている医療処置の１つは、心不整脈の治療におけるものである。心不整脈及び特に心房細動は、特に老年人口では、一般的かつ危険な病状として存続する。

心不整脈の診断及び治療には、心臓組織、特に心内膜の電気的特性をマッピングすること、及びエネルギーの印加によって心臓組織を選択的にアブレーションすることが含まれる。そのようなアブレーションにより、不要な電気信号が心臓のある部分から別の部分へと伝播するのを停止させるか又は修正することができる。アブレーションプロセスは、非導電性の損傷部を形成することによって不要な電気経路を破壊するものである。様々なエネルギー送達の様式が、損傷部を形成する目的でこれまでに開示されており、心臓組織壁に沿って伝導ブロックを作成するためのマイクロ波、レーザ、及びより一般的には無線周波エネルギーの使用が挙げられる。マッピングの後にアブレーションを行う２工程の処置において、通常、１つ以上の電気センサを含むカテーテルを心臓の中へと前進させ、複数のポイントでデータを得ることによって、心臓内の各ポイントにおける電気活動を感知及び測定する。次いで、これらのデータを利用して、このアブレーションを行うべき心内膜の標的領域を選択する。

電極カテーテルは、長年にわたり医療現場で一般的に使用されている。電極カテーテルは、心臓内の電気活動を刺激及びマッピングし、異常な電気活動が見られる部位をアブレーションするために使用される。使用時には、電極カテーテルは、主要な静脈又は動脈、例えば大腿静脈に挿入された後、関心の心臓の心腔内へとガイドされる。典型的なアブレーション処置は、その遠位端に１つ以上の電極を有するカテーテルを心腔に挿入することを伴う。参照電極は、一般的には患者の皮膚にテープで貼り付けられるか、あるいは心臓内又は心臓付近に配置されている第２のカテーテルによって提供され得る。ＲＦ（高周波）電流は、アブレーションカテーテルのカテーテル電極と、（カテーテル電極の１つであり得る）不関電極との間に印加され、電流は、電極の間、すなわち血液と組織との間の媒体を通って流れる。電流の分布は、組織より高い導電性を有する血液と比較した場合、組織と接触している電極表面の量に依存し得る。組織の加熱は、組織の電気抵抗に起因して生じる。組織が十分に加熱されると、心臓組織において細胞破壊が引き起こされ、結果として、非電導性である心臓組織内に損傷部が形成される。いくつかの用途では、不可逆的エレクトロポレーションを実行して組織をアブレーションすることができる。

本開示の別の実施形態によれば、信号を分析する方法は、第１の生体の組織と接触している少なくとも１つの第１の感知電極によって捕捉された第１の心臓信号を受信することと、受信した第１の心臓信号をある長さのケーブルに注入することであって、ケーブルが、ケーブル内で得られたノイズに応答して、それぞれのノイズ添加心臓信号を出力する、ことと、受信した第１の心臓信号及びそれぞれのノイズ添加心臓信号に応答して、心臓信号からノイズを除去するために、人工ニューラルネットワークを訓練することと、第２の生体の組織と接触している少なくとも１つの第２の感知電極によって捕捉された第２の心臓信号を受信することと、訓練された人工ニューラルネットワークを第２の心臓信号に適用して、ノイズ低減された心臓信号を得ることと、を含む、方法が提供される。

更に、本開示の実施形態によれば、訓練することは、ノイズ添加心臓信号を人工ニューラルネットワークに入力することと、人工ニューラルネットワークの出力と受信した第１の心臓信号との差を低減するために、人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整することを含む。

また更に、本開示の実施形態によれば、方法は、第１の心臓信号をデジタル形態からアナログ形態に変換することを含み、注入は、アナログ形態の第１の心臓信号をある長さのケーブルに注入することを含み、この方法は、ノイズ添加心臓信号をデジタル形態に変換することを更に含み、訓練することは、デジタル形態の受信した第１の心臓信号及びデジタル形態のそれぞれのノイズ添加心臓信号に応答して、心臓信号からノイズを除去するために、人工ニューラルネットワークを訓練することを含む。

加えて、本開示の実施形態によれば、訓練することは、エンコーダ及びデコーダを含むオートエンコーダを訓練することを含む。

更に、本開示の実施形態によれば、方法は、ノイズ低減された心臓信号のうちの少なくとも１つの表示をディスプレイにレンダリングすることを含む。

更に、本開示の実施形態によれば、本方法は、ノイズ低減された心臓信号のうちの１つに応じて電気解剖学的マップを生成及びディスプレイにレンダリングすることを含む。

また更に、本開示の実施形態によれば、本方法は、少なくとも１つの第１の感知電極を含む第１のカテーテルを、第１の生体の心腔に挿入することと、少なくとも１つの第２の感知電極を含む第２のカテーテルを、第２の生体の心腔に挿入することと、を含む。

加えて、本開示の実施形態によれば、第１のカテーテルは第２のカテーテルを含む。

本開示の更に別の実施形態によれば、プログラム命令が記憶されている非一過性コンピュータ可読媒体を含むソフトウェア製品が提供され、この命令は、中央処理装置（ＣＰＵ）によって読み取られると、ＣＰＵに、第１の生体の組織と接触している少なくとも１つの第１の感知電極によって捕捉された第１の心臓信号を受信することと、受信した第１の心臓信号をある長さのケーブルに注入することであって、ケーブルが、ケーブル内で得られたノイズに応答してそれぞれのノイズ添加心臓信号を出力する、ことと、受信した第１の心臓信号及びそれぞれのノイズ添加心臓信号に応答して、心臓信号からノイズを除去するために、人工ニューラルネットワークを訓練することと、第２の生体の組織と接触している少なくとも１つの第２の感知電極によって捕捉された第２の心臓信号を受信することと、訓練された人工ニューラルネットワークを第２の心臓信号に適用して、ノイズ低減された心臓信号を得ることと、を行わせる。

更に、本開示の実施形態によれば、命令はまた、ＣＰＵによって読み取られると、ＣＰＵに、人工ニューラルネットワークにノイズ添加心臓信号を入力させ、人工ニューラルネットワークの出力と受信した第１の心臓信号との差を低減するために、人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整させる。

また更に、本開示の実施形態によれば、命令は、ＣＰＵによって読み取られると、また、ＣＰＵに、ノイズ低減された心臓信号のうちの少なくとも１つの表示をディスプレイにレンダリングさせる。

加えて、本開示の実施形態によれば、命令は、ＣＰＵによって読み取られると、また、ＣＰＵに、ノイズ低減された心臓信号のうちの１つに応答して電気解剖学的マップを生成し、ディスプレイにレンダリングさせる。

本開示の更に別の実施形態によれば、第１の生体の組織と接触するように構成された少なくとも１つの第１の感知電極と、処理回路と、第１の端及び第２の端を有するある長さのケーブルとを含む医療システムも提供され、第１の端及び第２の端は、処理回路に電気的に接続されており、処理回路は、第１の生体の組織と接触している少なくとも１つの第１の感知電極によって捕捉された第１の心臓信号を受信することと、受信した第１の心臓信号をある長さのケーブルの第１の端内に注入し、第２の端において、ケーブルが、ケーブル内に得られたノイズに応答してそれぞれのノイズ添加心臓信号を出力する、ことと、受信した第１の心臓信号及びそれぞれのノイズ添加心臓信号に応答して、心臓信号からノイズを除去するために、人工ニューラルネットワークを訓練することと、を行うように構成されている。

更に、本開示の実施形態によれば、人工ニューラルネットワークは、エンコーダ及びデコーダを含むオートエンコーダを含み、処理回路は、受信した第１の心臓信号及びそれぞれのノイズ添加心臓信号に応答して、心臓信号からノイズを除去するようにオートエンコーダを訓練するように構成されている。

更に、本開示の実施形態によれば、処理回路は、第１の心臓信号をデジタル形態からアナログ形態に変換するように構成されたデジタルアナログ変換器であって、処理回路は、アナログ形態の第１の心臓信号をある長さのケーブルに注入するように構成される、デジタルアナログ変換器と、ノイズ添加心臓信号をデジタル形態に変換するように構成されたアナログデジタル変換器であって、処理回路は、デジタル形態の受信した第１の心臓信号及びデジタル形態のそれぞれのノイズ添加心臓信号に応答して、人工ニューラルネットワークを訓練し、心臓信号からノイズを除去するように構成されている、アナログデジタル変換器と、を更に備える。

また更に、本開示の実施形態によれば、処理回路は、ノイズ添加心臓信号を人工ニューラルネットワークに入力し、人工ニューラルネットワークの出力と受信した第１の心臓信号との差を低減するために、人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整するように構成されている。

加えて、本開示の実施形態によれば、システムは、第２の生体の組織に接触するように構成された少なくとも１つの第２の感知電極を含み、処理回路が、第２の生体の組織と接触している少なくとも１つの第２の感知電極によって捕捉された第２の心臓信号を受信し、訓練された人工ニューラルネットワークを第２の心臓信号に適用して、ノイズ低減された心臓信号を得るように構成されている。

更に、本開示の実施形態によれば、訓練された人工ニューラルネットワークは、エンコーダ及びデコーダを含むオートエンコーダを含み、処理回路は、第２の心臓信号にオートエンコーダを適用して、ノイズ低減された心臓信号を得るように構成されている。

更に、本開示の実施形態によれば、システムはディスプレイを含み、処理回路は、ノイズ低減された心臓信号のうちの少なくとも１つの表示をディスプレイにレンダリングするように構成されている。

また更に、本開示の実施形態によれば、システムはディスプレイを含み、処理回路は、ノイズ低減された心臓信号のうちの１つに応答して、電気解剖学的マップ生成し、ディスプレイにレンダリングするように構成されている。

加えて、本開示の実施形態によれば、システムは、少なくとも１つの第１の感知電極を含み、第１の生体の心腔に挿入されるように構成された第１のカテーテルと、少なくとも１つの第２の感知電極を含み、第２の生体の心腔に挿入されるように構成されている第２のカテーテルと、を含む。

更に、本開示の実施形態によれば、第１のカテーテルは第２のカテーテルを含む。

本発明は、添付の図面と併せて、以下の詳細な説明から理解されよう。
心臓にカテーテル手順を実施するためのシステムの絵画図であり、このシステムは、本発明の実施形態に従って構成されており、また動作するものである。 図１のシステムに使用するためのカテーテルの斜視図である。 図１のシステムと共に使用するための電極アセンブリの詳細な概略図である。 図１のシステムの処理回路の詳細図である。 図１のシステムの操作方法における工程を含むフローチャートである。 図１のシステムで使用するための人工ニューラルネットワークの概略図である。 図６の人工ニューラルネットワークの訓練を示す概略図である。 図５の方法の工程のうちの１つのサブステップを含むフローチャートである。 カテーテル及び図１のシステムで使用するためのカテーテルによって捕捉された信号の概略図である。 訓練された人工ニューラルネットワークによって処理されている、図９の捕捉信号の処理を示す概略図である。 訓練された人工ニューラルネットワークを使用して図９の捕捉信号を処理する方法の工程を含むフローチャートである。 表示された心臓信号の概略図である。 表示された電気解剖学的マップの概略図である。

概論
ノイズは、電気生理学的（ＥＰ）検査室にて、ＥＰ検査室の機器から心内電位図（ＩＥＧＭ）信号及び心電図（ＥＣＧ）信号に加えられる。例えば、心臓信号がカテーテル及び／又は身体表面電極からワイヤ及びケーブル内に運ばれると、心臓信号はＥＰ検査室で発生するノイズを拾う。各ＥＰ検査室は、ＥＰ検査室で動作する機器に基づいて、それ自体のノイズプロファイルを有し得る。ノイズは、ＩＥＧＭ及び／又はＥＣＧ信号を歪ませ、信号の有用な分析を防止する場合がある。ＩＥＧＭ又はＥＣＧ信号からのノイズの除去は、些細な問題ではない。ノイズは、心臓信号と共通周波数を共有することができ、したがって単純にローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、又は帯域通過フィルタを使用することは、満足のいく解決策を提供しない。

本明細書及び特許請求の範囲で使用される用語「心臓信号」は、心腔の組織と接触するカテーテル電極によって提供されるＩＥＧＭ信号、又は皮膚表面（例えば、胸部、腕、及び／又は脚の）と接触する１つ以上の身体表面電極に応答して提供されるＥＣＧ信号を含むように定義される。

本発明の実施形態は、心臓信号及びそれぞれのノイズ添加心臓信号を含む訓練信号のセットに基づいて、心臓信号からノイズを除去するために、オートエンコーダなどの人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）を訓練することによって、上記の問題を解決する。

心臓信号は、任意の好適なカテーテルの１つ以上のカテーテル電極、及び／又は皮膚表面（例えば、胸部、腕、及び／又は脚の）と接触する１つ以上の身体表面電極から捕捉されてもよい。捕捉された心臓信号は、ある長さのケーブルに注入され、ＥＰ検査室のノイズに晒され、ＥＰ検査室のノイズからケーブル内で得られたノイズに応答してそれぞれのノイズ添加心臓信号を出力する。

ＡＮＮは、ノイズ添加心臓信号をＡＮＮに入力することによって訓練され得る。反復処理を使用して、ＡＮＮの実際の出力と所望の出力（例えば、捕捉された心臓信号（ワイヤにノイズが付加される前）との間の差を低減するために、ＡＮＮのパラメータは反復的に更新される。

訓練されると、ＡＮＮは、捕捉信号からノイズを除去するために、任意の好適な電極によって捕捉された任意の好適なＩＥＧＭ又はＥＣＧ信号に適用されてもよい。訓練されたＡＮＮは、訓練信号を提供するために使用されるのと同じカテーテル（若しくはは身体表面電極）から、又は異なるカテーテル（若しくは身体表面電極）から捕捉された心臓信号からノイズを除去するために適用されてもよい。訓練されたＡＮＮは、訓練データを提供する同じ生体から、又は異なる生体から捕捉された心臓信号からノイズを除去するために適用されてもよい。

ＡＮＮは、十分な心臓信号が捕捉されたときに、ＡＮＮが捕捉されたデータに応答して訓練されるように、ＥＰ手順の前に、及び／又はその間に訓練されてもよい。訓練されたＡＮＮは、ＥＰ手順が追加の捕捉された心臓信号に基づいて進行し、ＡＮＮのノイズ除去特性を改善する可能性があるため、訓練され続けることができる。

いくつかの実施形態では、ＡＮＮの重みは、ＡＮＮサーバに送信された心臓信号からノイズを除去するために実行され得るクラウドサーバに送信されてもよい。

システムの説明
ここで、本発明の実施形態に従って構成されて動作する心臓１２にカテーテル挿入手順を実行するための医療システム１０の絵画図である、図１を参照する。医療システム１０は、電気活動を評価し、生体の心臓１２に対してアブレーション処置を実行するように構成されてもよい。このシステムは、被験者の血管系を通じて、心臓１２の室又は血管構造内に操作者１６によって経皮的に挿入されるカテーテル１４を備えている。通常は医師である操作者１６が、カテーテルの遠位端１８を、例えば、アブレーション標的部位において、心臓壁と接触させる。電気的活性マップは、米国特許第６，２２６，５４２号、同第６，３０１，４９６号、同第６，８９２，０９１号に開示されている方法に従って、準備されてもよい。システム１０の要素を具現化する１つの市販品はＣＡＲＴＯ（登録商標）３システム（Ｂｉｏｓｅｎｓｅ Ｗｅｂｓｔｅｒ，Ｉｎｃ．Ｉｒｖｉｎｅ，ＣＡから入手可能）として入手可能である。このシステムは、本明細書で説明する発明の原理を具体化するために当業者によって修正される場合がある。

電気的活性マップの評価によって異常と判定された領域は、例えば、心筋に高周波エネルギーを印加する遠位端１８の１つ以上の電極に、カテーテル内のワイヤを通じて高周波電流を流すことなどにより熱エネルギーを印加することによってアブレーションすることができる。このエネルギーは、組織内に吸収され、その組織が永久にその電気興奮性を失う時点まで、その組織を加熱する。成功裏に行われた場合、この処置によって心臓組織に非伝導性の損傷部が形成され、この損傷部が、不整脈を引き起こす異常な電気経路を遮断する。本発明の原理は、異なる心腔に適用されて、多数の異なる心不整脈を診断及び治療することができる。

カテーテル１４は、通常、操作者１６がカテーテル１４の遠位端１８を所望どおりに操作、位置決め、及び配向してアブレーションすることを可能にするための、ハンドルに好適な制御部を有するハンドル２０を含む。操作者１６を補助するために、カテーテル１４の遠位部分には、コンソール２４内に配置された処理回路２２に信号を供給する位置センサ（図示せず）が収容されている。処理回路２２は、後述のようないくつかの処理機能を果たすことができる。

ワイヤ接続部３５は、コンソール２４を、身体表面電極３０、及びカテーテル１４の位置及び向きの座標を測定するための位置決めサブシステムの他の構成要素と連結してもよい。処理回路２２又は別のプロセッサ（図示せず）が、位置決めサブシステムの要素であってもよい。米国特許第７，５３６，２１８号に教示されているように、カテーテル電極（図示せず）及び身体表面電極３０を使用して、アブレーション部位における組織インピーダンスを測定してもよい。温度センサ（図示せず）、通常、熱電対又はサーミスタは、後述のようにカテーテル１４の遠位部分のアブレーション表面上に載置され得る。

コンソール２４は、通常、１つ以上のアブレーション電力発生装置２５を収容している。カテーテル１４は、任意の既知のアブレーション技法、例えば、高周波エネルギー、超音波エネルギー、不可逆エレクトロポレーション、及びレーザにより生成された光エネルギーを使用して、心臓にアブレーションエネルギーを伝導するように適合され得る。このような方法は、米国特許第６，８１４，７３３号、同第６，９９７，９２４号、及び同第７，１５６，８１６号に開示されている。

一実施形態では、位置決めサブシステムは、磁場生成コイル２８を使用して、所定の作業体積内に磁場を生成し、カテーテルにおけるこれらの磁場を感知することによって、カテーテル１４の位置及び向きを判定する磁気位置追跡配置を備える。位置決めサブシステムは、米国特許第７，７５６，５７６号及び同第７，５３６，２１８号に記載されている。

上述したように、カテーテル１４はコンソール２４に結合され、これにより操作者１６は、カテーテル１４の機能を観察及び調節することができる。コンソール２４は、処理回路２２、一般的には適切な信号処理回路を有するコンピュータを含む。処理回路２２は、ディスプレイ２９（例えば、モニタ）を駆動するように結合されている。信号処理回路は、典型的には、例えば、電気センサ、温度センサ、及び接触力センサ等のセンサ、並びにカテーテル１４内の遠位に配置された複数の位置感知電極（図示せず）によって生成された信号を含む、カテーテル１４からの信号を受信、増幅、フィルタリング、及びデジタル化する。デジタル化された信号は、コンソール２４及び位置決めシステムによって受信され、かつ使用されることにより、カテーテル１４の位置及び向きを計算し、そして電極からの電気信号を分析する。

電気解剖学的マップを生成するために、処理回路２２は、典型的には、電気解剖学的マップ発生器、画像登録プログラム、画像又はデータ分析プログラム、及びディスプレイ２９上にグラフィカル情報を提示するように構成されたグラフィカルユーザインターフェースを含む、マッピングモジュールを含む。

簡略化のため図には示されていないが、通常、システム１０には、他の要素も含まれる。例えば、システム１０は、心電図（ＥＣＧ）モニタを含んでもよく、このＥＣＧモニタは、ＥＣＧ同期信号をコンソール２４に供給するために、１つ以上の体表面電極から信号を受信するように連結される。上記に述べたように、システム１０は、典型的にはまた、患者の身体の外側に付着された外部貼付式参照パッチ、又は心臓１２に対する固定位置に維持された状態で心臓１２に挿入されている内部置きカテーテル（internally-placed catheter）のいずれかに参照位置センサをも有する。アブレーション部位を冷却するためにカテーテル１４を通して液体を循環させるための従来のポンプ及びラインが提供されてもよい。システム１０は、ＭＲＩユニット又は同様のものなどの外部の画像化モダリティから画像データを受信してもよく、画像を生成及び表示するための処理回路２２に組み込まれ、又はそれによって起動することができる画像プロセッサを含む。

実際には、処理回路２２の機能の一部又は全てを、単一の物理的構成要素中に組み合わされ、又は代替的に複数の物理的構成要素を使用して実装することができる。これらの物理的構成要素は、ハードワイヤードデバイス若しくはプログラマブルデバイス、又はこれら２つの組み合わせを備えてもよい。いくつかの実施形態では、処理回路２２の機能のうちの少なくとも一部は、好適なソフトウェアの制御下でプログラム可能なプロセッサによって実行されてもよい。このソフトウェアは、例えばネットワークを介して電子的形態でデバイスにダウンロードされてもよい。あるいは又は更に、このソフトウェアは、光学的メモリ、磁気的メモリ又は電子的メモリなどの有形の非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶されていてもよい。

ここで、図１のシステム１０で使用するためのカテーテル１４の斜視図である、図２を参照する。

カテーテル１４は、近位端及び遠位端を有する細長いシャフト３９、カテーテル本体の近位端における制御ハンドル２０、並びにシャフト３９の遠位端に装着された拡張可能な遠位端バスケットアセンブリ４３を備える。

シャフト３９は、単一の軸方向又は中央ルーメン（図示せず）を有する細長い管状構造を備えるが、所望により、任意選択で複数のルーメンを有することもできる。シャフト３９は可撓性であり、即ち曲げ可能であるが、その長さに沿って実質的に非圧縮性である。シャフト３９は、任意の好適な構造のものでよく、任意の好適な材料で作製することができる。いくつかの実施形態では、細長いシャフト３９は、ポリウレタン又はポリエーテルブロックアミドで作製された外壁を含む。外壁は、シャフト３９の捩り剛性を高めるために、ステンレス鋼などの、埋め込まれた編組みメッシュを備えており、そのため、制御ハンドル２０が回転されると、シャフト３９の遠位端がそれに対応する方式で回転するようになっている。

シャフト３９の外径は重要ではないが、約２ｍｍ～５ｍｍの範囲であってもよい。同様に、外壁の厚さは重要ではないが、中央ルーメンが、プーラーワイヤ、リードワイヤ、センサーケーブル、及び任意の他のワイヤ、ケーブル、又はチューブのうちの任意の１つ以上を収容するのに十分なほど、一般的には薄い。所望により、外壁の内部表面は補剛チューブ（図示せず）で裏張りされて、捩り安定性が改善される。本発明と関連して用いるために好適なカテーテル本体構成の例が、米国特許第６，０６４，９０５号に記載及び図示されている。

アセンブリ４３は、シャフト３９の遠位端６２に装着されている。図２に示すように、バスケットアセンブリ４３は、収縮ワイヤ４７の周囲に一般に概ね均等に間隔を空けて装着された５つのスプライン４５又はアームを備え、このワイヤはアセンブリ４３の遠位先端に結合され、あり得る場合に応じて、引張力又は押圧力を収縮ワイヤ４７に長手方向に加えると、アセンブリ４３を収縮、引き込み、及び膨張させる。収縮ワイヤ４７は、アセンブリ４３の長手方向の対称軸を形成する。スプライン４５は全て、それらの遠位端で収縮ワイヤ４７に、及びそれらの近位端でシャフト３９に直接的又は間接的に装着される。収縮ワイヤ４７を長手方向に移動してアセンブリ４３を膨張及び収縮させるとき、膨張位置でスプライン４５は、外側に弓状に撓み、収縮位置でスプライン４５は、概ね真っ直ぐである。当業者によって理解されるように、スプライン４５の数は、必要に応じて、特定の用途に応じて変えることができ、これにより、アセンブリ４３は、少なくとも２個のスプライン、一般に少なくとも３個のスプライン、及び１０個以上ものスプラインを有する。拡張可能な遠位端バスケットアセンブリ４３は、図示の構成に限定されず、近位端及び遠位端で直接又は間接的に接続された複数の拡張可能なアームを含む、球形又は卵形の設計などの他の設計を含むことができる。他の実施形態では、バスケットアセンブリは、任意の好適な遠位端アセンブリ、例えば、バルーンアセンブリ、焦点カテーテルアセンブリ、平坦グリッドアセンブリ、又は複数のスプラインアセンブリによって置き換えられてもよい。

いくつかの実施形態では、アセンブリ４３は、その上に配置された少なくとも１つの感知電極４９を含む。スプライン４５のそれぞれは、１つ以上の感知電極４９（例えば、リングスプライン電極）が装着される非導電性被覆付き可撓性ワイヤを備え得る。電極４９は、便宜上「感知電極」と呼ばれるが、アブレーションを行うために使用されてもよい。いくつかの実施形態では、可撓性ワイヤはそれぞれ、平らなニチノールワイヤを含み、非導電性被覆はそれぞれ、ポリウレタン又はポリイミドのチューブなどの生体適合性のプラスチックチューブを含む。あるいは、十分な剛性の非導電性材料を非導電性被覆に使用して、アセンブリ４３の拡張が可能になる場合は、スプラインがその表面の少なくとも一部の上に感知電極４９の装着のための非導電性の外側表面を有する限り、スプライン４５を内部可撓性ワイヤなしで設計することができる。いくつかの実施形態では、スプラインは、可撓性ポリマーストリップ回路から形成されてもよく、電極４９は、可撓性ポリマーストリップ回路のそれぞれの外側表面上に配置されている。

スプライン４５上の感知電極４９のそれぞれは、適切なマッピング若しくは監視システム及び／又はアブレーションエネルギー源と電極リードワイヤ（図示せず）で電気的に接続される。電極リードワイヤは、制御ハンドル２０を通り、シャフト３９内のルーメンを通って、対応するスプライン４５の非導電性被覆の中に延出し、それらの対応する感知電極４９に任意の好適な方法によって取り付ける。カテーテル１４は、任意選択的に、収縮ワイヤ４７上に配置された遠距離場電極５１、例えば円筒形電極を含む。遠距離場電極５１は、拡張可能な遠位端バスケットアセンブリ４３内に配置されて、遠距離場電極５１が心臓１２の心腔の組織と接触するのを防ぐ。遠距離場電極５１の機能については、図３を参照して以下に説明する。カテーテル１４の更なる詳細は、上で参照した米国特許第６，７４８，２５５号に記載されている。カテーテル１４は、通常、バスケットアセンブリ４３の複数の可撓性スプライン上に配置された複数の感知電極４９を有する。カテーテル１４は、潰れた形状で生体の心臓１２（図１）の心腔中に導入されるように構成されており、スプライン４５は、比較的互いに近接している。感知電極４９のうちの１つ以上は、生体の組織と接触するように構成されている。心臓１２に入ると、スプライン４５は、スプライン４５の遠位端を保持し、スプライン４５の遠位端は近位方向に引っ張られる収縮ワイヤ４７によってその膨張したバスケット形状に形成することができる。

ここで、図３を参照すると、この図は、図２の拡張可能な遠位端バスケットアセンブリ４３の詳細な概略図である。アセンブリ４３の膨張した形状において、スプライン４５の感知電極４９の少なくとも一部は、心臓１２の心内膜表面５３に接触し、表面との接点で生成された電極電位に対応する信号を得る。しかしながら、感知電極４９は導電媒体（血液）内にあるので、接点からの電極電位に加え、得られた信号はまた、心臓１２の他の領域からの遠距離場の成分を含む。

遠距離場の成分は、心内膜表面電極電位で干渉信号を構成する。干渉を打ち消すために、いくつかの実施形態は、遠距離場電極５１を収縮ワイヤ４７上に配置する。アセンブリ４３の膨張した構成では、遠距離場電極５１は、全ての対応する感知電極４９、即ちアセンブリ４３の近位端における参照点５５などのカテーテルの長軸上の固定参照点から等距離である感知電極４９からほぼ等距離となるように収縮ワイヤ４７に位置し、スプライン４５によって心臓の表面との接触を遮断される。例えば、電極５７、５９は、参照点５５から等距離であり、破線６１、６３によってそれぞれ示すように、また遠距離場電極５１からも等距離である。遠距離場電極５１がアセンブリ４３の拡張した構成において感知電極４９から少なくとも０．５ｃｍ離れると、遠距離場信号を得るが、心内膜表面５３からの近距離場信号は得ない。しかしながら、感知電極４９によって得られた信号ｅ（ｔ）は、遠距離場及び表面（近距離場）成分の両方を有し得る。遠距離場電極５１によって得られた遠距離場の成分信号ｘ（ｔ）は、これらの電極が被る干渉を打ち消すため感知電極４９によって得られた信号ｅ（ｔ）から、即ち信号の減法：ｅ（ｔ）－ｘ（ｔ）によって、除去されてもよい。加えて、又は代替的に、遠距離場の成分の除去は、米国特許公開第２０１６／０１７５０２３号又は米国特許第９，５５４，７１８号に記載されているアルゴリズムなどの任意の好適な方法を使用して達成されてもよい。いくつかの実施形態では、感知電極４９によって捕捉された信号の遠距離場の成分は除去されない。

いくつかの実施形態では、カテーテル１４は、スパインの遠位端が接続される位置又はその付近に装着された遠位位置センサ６５、及びアセンブリ４３の近位端又はその付近に装着された近位位置センサ６７を備え、それによって、使用中に位置センサ６７の座標に対する位置センサ６５の座標を決定し、これを、スプライン４５の曲率に関する既知の情報と共に用いて感知電極４９のそれぞれの位置を見出すことができる。

次に、図４及び図５を参照する。図４は、図１のシステム１０における処理回路２２のより詳細な図である。図５は、図１のシステム１０の動作方法における工程を含むフローチャート１００である。

処理回路２２は、プロセッサ６８、メモリ６９、データバス７０、アナログデジタル変換器７１、デジタルアナログ変換器７２、アナログデジタル変換器７３を含む。いくつかの実施形態では、アナログデジタル変換器７１及びアナログデジタル変換器７３は、単一のマルチチャネルアナログデジタル変換器に実装されてもよい。

プロセッサ６８は、ソフトウェアを起動し、訓練モジュール７４、人工ニューラルネットワーク７５、及びマッピングモジュール７６号を含む、様々な信号処理及び計算タスクを実行するように構成されている。訓練モジュール７４は、図６～図８を参照して以下でより詳細に説明されるように、人工ニューラルネットワーク７５を訓練するように構成されている。人工ニューラルネットワーク７５は、図６を参照してより詳細に説明されるオートエンコーダ７７を含んでもよい。マッピングモジュール７６は、図１３を参照してより詳細に説明されるように、心臓信号及び生体から捕捉された他のデータに応答してＥＰマップを生成及びレンダリングするように構成されている。いくつかの実施形態では、プロセッサ６８によって実行される１つ以上の機能は、結線処理回路によって実行されてもよい。

メモリ６９は、プロセッサ６８によって使用されるデータを格納するように構成されている。データバス７０は、処理回路２２の様々な要素間で、例えば、プロセッサ６８とアナログデジタル変換器７１、デジタルアナログ変換器７２、及び／又はアナログデジタル変換器７３との間、及びディスプレイ２９に対するインターフェース（図示せず）などのインターフェースに、データを転送するように構成されている。

医療システム１０は、ある長さのケーブル７８を含む。ある長さのケーブル７８の端は、以下により詳細に記載されるように、デジタルアナログ変換器７２及びアナログデジタル変換器７３を介して処理回路２２に電気的に接続される。ある長さのケーブル７８はＥＰ検査室のノイズ６６に晒され、したがって、ある長さのケーブル７８に注入された信号は、入射ノイズ６６に起因してノイズが多くなる。

人工ニューラルネットワーク７５は、生体の心腔内へと注入（ブロック１０２）される、図１～図３のカテーテル１４などのカテーテル、及び／又は生体の皮膚に適用される身体表面電極３０（図１）、及び以下により詳細に記載されるように、ＥＰ検査室のノイズ６６からの、ある長さのケーブル７８で拾われるノイズから捕捉されたデータに基づいて訓練される。例えば、カテーテル１４の電極４９（図３）は、心臓１２（図１）の心腔の組織（例えば、心内膜表面５３（図３））と接触し、カテーテル１４の細長いシャフト３９（図２）内で得られたいくつかのノイズを含む心臓信号を提供する。高品質の訓練データを提供するために、操作者１６は、一般に、生体の組織と、心臓信号を提供する電極４９（及び／又は身体表面電極３０）との間に良好な接触があることを確認する。

処理回路２２（図１）は、生体の組織と接触している電極４９の１つ以上（及び／又は身体表面電極３０の１つ以上）によって捕捉された心臓信号を受信する（ブロック１０４）ように構成されている。カテーテル１４は、心腔内の所与の位置にある間は異なる電極４９から、及び／又はカテーテル１４が心腔内の異なる位置に移動している間には１つ以上の電極４９から信号を提供することができる。心臓信号は、異なる心腔から、更には異なる生体から提供され得る。

処理回路２２のプロセッサ６８は、アナログ形態からデジタル形態に心臓信号を変換する（ブロック１０６）ように構成されたアナログデジタル変換器７１を介して、カテーテル１４の感知電極４９から及び／又は身体表面電極３０から心臓信号を受信するように構成されている。

いくつかの実施形態では、処理回路２２のプロセッサ６８上で動作する訓練モジュール７４は、任意選択的に、訓練データとして使用するために、受信した心臓信号のセグメントを選択する（ブロック１０８）ように構成されている。いくつかの実施形態では、訓練モジュール７４は、受信された心臓信号の１つ以上のセクションが破棄されて、受信した心臓信号をセグメント化することができる。他の実施形態では、訓練モジュール７４は、訓練データとして使用されるセグメントを識別するために、心臓信号にマーカーを追加することによって、受信した心臓信号をセグメント化してもよい。

プロセッサ６８上で動作する訓練モジュール７４は、デジタル形態からアナログ形態に受信した心臓信号（のセグメント）を変換する（ブロック１１０）ように構成されているデジタルアナログ変換器７２を介して、受信した心臓信号（のセグメント）をワイヤ７８の長さに注入するように構成される。したがって、処理回路２２のプロセッサ６８は、アナログ形態で受信した心臓信号（のセグメント）を、ある長さのケーブル７８の一方の端へと注入（ブロック１１２）するように構成され、このプロセッサ６８は、ある長さのケーブル７８のもう一方の端にて、ケーブル７８にて得られたノイズに応答してそれぞれのノイズ添加心臓信号を出力する。例えば、心臓信号Ａにノイズが加えられ、心臓信号Ａ’を得て、ノイズが心臓信号Ｂに加えられて心臓信号Ｂ’を得る。

アナログデジタル変換器７３は、ワイヤ７８の長さから出力されたノイズ添加心臓信号を受信し（ブロック１１４）、ノイズ添加心臓信号をアナログからデジタル形態に変換する（ブロック１１６）ように構成されている。

ノイズ添加心臓信号は、プロセッサ６８上で動作する訓練モジュール７４によって受信される。処理回路２２のプロセッサ６８上で動作する訓練モジュール７４は、心臓信号からノイズを除去するために、人工ニューラルネットワーク７５（例えば、オートエンコーダ７７）を訓練（ブロック１１８）するように構成されている。ブロック１１８の工程について、図６～図８を参照してより詳細に説明する。

ここで図６を参照すると、この図は、図１のシステム１０で使用するための人工ニューラルネットワーク７５の概略図である。

ニューラルネットワークは、ニューロンのネットワーク又は回路、あるいは現代的な意味では、人工ニューロン又はノードで構成されている人工ニューラルネットワークである。生物学的ニューロンの接続が、重みとしてモデリングされる。正の重みは興奮性の接続を反映し、負の値は抑制性の接続を意味する。入力は重みで修正され、線形結合を使用して合計される。活性化関数が、出力の振幅を制御することができる。例えば、出力の許容範囲は通常０～１であるが、－１～１の場合もある。

これらの人工ネットワークは、予測モデリング、適応制御及びアプリケーションに使用でき、データセットを介して訓練することができる。経験から生じる自己学習がネットワーク内で発生する可能性があり、複雑で一見無関係なセットの情報から結論を導き出すことができる。

完全を期すために、生物学的ニューラルネットワークは、化学的に接続されたニューロン又は機能的に関連付けられたニューロンのグループから構成されている。１つのニューロンが他の多くのニューロンに接続されていてもよく、ネットワーク内のニューロン及び接続の総数が広範囲にわたってもよい。シナプスと呼ばれる接続は、通常、軸索から樹状突起へと形成されるが、樹状突起間シナプス及び他の接続も可能である。電気的な信号伝達とは別に、神経伝達物質の拡散から生じる他の信号伝達形態がある。

人工知能、認知モデリング及びニューラルネットワークは、生物学的神経システムのデータ処理方法に着想を得た情報処理パラダイムである。人工知能及び認知モデリングは、生物学的ニューラルネットワークのいくつかの特性をシミュレートしようとする。人工知能分野では、人工ニューラルネットワークが音声認識、画像分析及び適応制御にうまく適用され、（コンピュータゲーム及びビデオゲームにおける）ソフトウェアエージェント又は自律ロボットが構築されている。

ニューラルネットワーク（neural network：ＮＮ）は、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network：ＡＮＮ）又はシミュレートニューラルネットワーク（simulated neural network：ＳＮＮ）と呼ばれる人工ニューロンの場合、情報処理に計算への接続論的アプローチに基づいて数学的モデル又は計算モデルを使用する、天然のニューロン又は人工ニューロンの相互接続されたグループである。ほとんどの場合、ＡＮＮは、ネットワークを通って流れる外部情報又は内部情報に基づいてその構造を変更する適応型システムである。より実際的には、ニューラルネットワークは、非線形の統計データモデリングツール又は意思決定ツールである。これらを、入力と出力の間の複雑な関係をモデリングするため及びデータのパターンを見つけるために使用することができる。

いくつかの実施形態では、図６に示すように、人工ニューラルネットワーク７５は、エンコーダ７９及びデコーダ８１を含むオートエンコーダ７７を含んでもよい。他の実施形態では、人工ニューラルネットワーク７５は、任意の好適なＡＮＮを含んでもよい。人工ニューラルネットワーク７５は、処理回路２２（図４）のプロセッサ６８によって実行されるソフトウェア、及び／又は人工ニューラルネットワーク７５の機能を実行するように構成されたハードウェアモジュールを含んでもよい。

エンコーダ７９は、入力が受信される入力層８３を含む。エンコーダは、次いで、入力をコード８７に漸進的に圧縮する１つ以上の隠れ層８５を含む。デコーダ８１は、コード８７を、オートエンコーダ７７の出力が提供される出力層９１まで漸進的に解凍する１つ以上の隠れ層８９を含む。オートエンコーダ７７は、オートエンコーダ７７の層間の重みを含む。オートエンコーダ７７は、オートエンコーダ７７の層間の様々な重みの値に従って入力層８３で受信したデータを操作する。

オートエンコーダ７７の重みは、オートエンコーダ７７はオートエンコーダ７７が実行するように訓練されるデータ操作タスクを実行するようにオートエンコーダ７７の訓練中に更新される。図６の例では、オートエンコーダ７７は、図７及び図８を参照してより詳細に説明されるように、心臓信号からノイズを除去するために訓練される。

オートエンコーダ７７内の層の数及び層の幅は構成可能であってもよい。層の数及び層の幅が増加するにつれて、オートエンコーダ７７が手でタスクに従ってデータを操作することができる精度が高まる。しかしながら、より多くの数の層、及びより幅広い層は、一般に、より多くの訓練データを必要とし、より多くの訓練時間及び訓練は収束しない場合がある。例として、入力層８３は、４００個のニューロンを含んでもよい（例えば、４００サンプルのバッチを圧縮する）。エンコーダ７９は、２の係数（例えば、４００、２００、１００、５０、２５）によって圧縮される５つの層を含んでもよい。デコーダは、２の係数（例えば、２５、５０、１００、２００、４００）によって解凍される５つの層を含んでもよい。

次に、図７及び図８を参照する。図７は、図６の人工ニューラルネットワーク７５の訓練を示す概略図である。図８は、図５のブロック１１８の工程のうちのサブステップを含むフローチャートである。

処理回路２２（図４）は、心臓信号からノイズを除去するために、（デジタル形態で）受信した心臓信号（のセグメント）（グラフ９５）及びそれぞれのノイズ添加心臓信号（グラフ９３）に応答して、人工ニューラルネットワーク７５（例えば、オートエンコーダ７７）を訓練するように構成されている。

人工ニューラルネットワーク７５を訓練することは、一般的に、反復処理である。人工ニューラルネットワーク７５を訓練する１つの方法を以下に説明する。処理回路２２（図４）のプロセッサ６８の訓練モジュール７４は、人工ニューラルネットワーク７５の出力と受信した心臓信号（のセグメント）との間の差を低減するために、人工ニューラルネットワーク７５のパラメータを反復的に調整する（ブロック１２０）ように構成されている。

ここでブロック１２０の工程のうちのサブ工程を以下で説明する。

処理回路２２（図４）のプロセッサ６８上で動作する訓練モジュール７４は、ノイズ添加心臓信号（グラフ９３）を人工ニューラルネットワーク７５に入力するように構成されている（ブロック１２２、矢印９７）。例えば、ノイズ添加心臓信号は、エンコーダ７９の入力層８３に入力される。処理回路２２のプロセッサ６８上で動作する訓練モジュール７４（図４）は、人工ニューラルネットワーク７５の出力（例えば、オートエンコーダ７７のデコーダ８１の出力）を、所望の出力、すなわち、対応する受信した心臓信号（のセグメント）（グラフ９５）と比較するように構成されている（ブロック１２４、矢印９９）。例えば、人工ニューラルネットワーク７５による心内信号Ａ、Ｂ、Ｃ出力のセット、並びに受信した心内信号（のセグメント）Ａ’、Ｂ’、及びＣ’の対応するセットが存在する場合、処理回路２２のプロセッサ６８の訓練モジュール７４（図４）は、ＡとＡ’、ＢとＢ’、ＣとＣ’とを比較する。比較は、一般に、人工ニューラルネットワーク７５の全ての出力と、全ての所望の出力（例えば、受信した心内信号（のセグメント）（グラフ９５）の全ての対応する）間の全体的な差を計算する、好適な損失関数を使用して実施される。

判定ブロック１２６において、処理回路２２（図４）のプロセッサ６８上で動作する訓練モジュール７４は、人工ニューラルネットワーク７５の出力と所望の出力との間の差が十分に小さいかどうかを判定するように構成されている。人工ニューラルネットワーク７５の出力と所望の出力との間の差が十分に小さい（分岐１３２）場合、処理回路２２のプロセッサ６８上で動作する訓練モジュール７４（図４）は、人工ニューラルネットワーク７５（例えば、オートエンコーダ７７）のパラメータ（例えば、重み）を保存し（ブロック１３４）、及び／又はパラメータ（例えば、重み）をクラウド処理サーバ（図示せず）に送信するように構成されている。

差が十分に小さくない（分岐１２８）場合、処理回路２２のプロセッサ６８上で動作する訓練モジュール７４（図４）は、人工ニューラルネットワーク７５の出力と人工ニューラルネットワーク７５の所望の出力との間の差を低減するために、人工ニューラルネットワーク７５の（例えば、オートエンコーダ７７の）（重み）パラメータを修正（ブロック１３０）するように構成されている。上記実施例で最小化される差は、人工ニューラルネットワーク７５の全ての出力と、全ての所望の出力（例えば、受信した心内信号（セグメントの）全て）（グラフ９５）の間の全体的な差である。処理回路２２（図４）のプロセッサ６８上で動作する訓練モジュール７４は、任意の好適な最適化アルゴリズム、例えば、アダム最適化などの勾配降下アルゴリズムを使用してパラメータを修正するように構成されている。次いで、ブロック１２２～１２６の工程が繰り返される。

ここで、図９を参照すると、この図は、カテーテル２００及び図１のシステム１０で使用するためのカテーテル２００によって捕捉された心臓信号２０２の概略図である。カテーテル２００は、各スプライン２０４上に電極２０６を有する複数のスプライン２０４（簡略化のためにいくつかのみを標識）を含む平坦なグリッドカテーテルである。カテーテル２００は、生体の心腔に挿入されるように構成され、１つ以上の電極２０６は、生体の組織に接触するように構成されている。生体は、カテーテル１４が挿入され、それに従って人工ニューラルネットワーク７５が訓練されたのと同じ生体又は異なる生体であり得る。

医療システム１０は、以下の図１０及び図１１を参照してより詳細に説明されるように、訓練された人工ニューラルネットワーク７５（図７）を使用して、心臓信号２０２からノイズを除去するように構成されている。

カテーテル２００は、除去されるノイズを含む心臓信号を提供するカテーテルの一例である。任意の好適なカテーテル（例えば、バルーン、バスケット、又はフォーカルカテーテル）は、心臓信号を提供してもよく、この信号は、その後、提供された心臓信号からノイズを除去するために、訓練された人工ニューラルネットワーク７５を使用して処理される。いくつかの実施形態では、カテーテル１４は、除去されるノイズを含む心臓信号を提供するために使用され得る。換言すれば、人工ニューラルネットワーク７５を訓練する同じカテーテルは、人工ニューラルネットワーク７５によって除去されるノイズを含む心臓信号を提供し得る。

同様に、１つ以上の身体表面電極３０（図１）によって提供される１つ以上の心臓信号は、提供された心臓信号からノイズを除去するために、人工ニューラルネットワーク７５によって処理されてよい。

次に、図１０及び図１１を参照する。図１０は、訓練された人工ニューラルネットワーク７５によって処理されている、図９の捕捉信号２０２の処理を示す概略図である。図１１は、訓練された人工ニューラルネットワーク７５号を使用して図９の捕捉信号２０２を処理する方法における工程を含むフローチャート２５０である。図９もまた参照する。

カテーテル２００は、生体の心腔に挿入され（ブロック２５２）、及び／又は身体表面電極３０は、生体の皮膚表面に適用される。

処理回路２２（図４）のプロセッサ６８上で動作するマッピングモジュール７６は、生体の組織（例えば、カテーテル２００が生体の心腔内に挿入されている間）に接触している感知電極２０６（及び／又は身体表面電極３０）によって捕捉された心臓信号（複数可）２０２を受信する（ブロック２５４）ように構成されている。心臓信号（単数又は複数）２０２は、アナログからデジタル形態に心臓信号２０２を変換するように構成されたアナログデジタル変換器７１（図４）を介して受信される。処理回路２２のプロセッサ６８上で動作するマッピングモジュール７６は、心臓信号２０２からノイズを除去して、それぞれのノイズ低減された心臓信号（単数又は複数）２１０を得る（矢印２１２）ように、訓練された人工ニューラルネットワーク７５を心臓信号（複数可）２０２に適用するように（ブロック２５６、矢印２０８）構成されている。

いくつかの実施形態では、訓練された人工ニューラルネットワークは訓練されたオートエンコーダ７７を含む。これらの実施形態では、処理回路２２図１）のプロセッサ６８上で動作するマッピングモジュール７６は、ノイズを心臓信号２０２から除去し、ノイズ低減された心臓信号（複数可）２１０号を得るために、心臓信号２０２にオートエンコーダ７７を適用（するように構成されている。

ここでディスプレイされた心臓信号表示２１４の概略図である図１２を参照する。図１１もまた参照する。処理回路２２（図４）のプロセッサ６８上で動作するマッピングモジュール７６は、任意選択的に、ノイズ低減された心臓信号（単数又は複数）２１０（図１０）の表示２１４をディスプレイ２９にレンダリングする（ブロック２５８）ように構成されている。

ここで、表示された電気解剖学的マップ２１６の概略図である図１３を参照する。図１１もまた参照する。処理回路２２（図４）のプロセッサ６８上で動作するマッピングモジュール７６は、任意選択的に、ノイズ低減された心臓信号（複数可）２１０に応答して電気解剖学的マップ２１６を生成し、ディスプレイ２９にレンダリングする（ブロック２６０）ように構成されている。

本明細書で任意の数値又は数値の範囲について用いる「約」又は「およそ」という用語は、構成要素の部分又は構成要素の集合が、本明細書において説明されるその意図された目的に沿って機能することを可能にする、好適な寸法の許容誤差を示すものである。より具体的には、「約（ａｂｏｕｔ又はａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ）」は、列挙された値の±２０％の値の範囲を指し得る。例えば「約９０％」は、７２％～１０８％の値の範囲を指し得る。

本発明の様々な特徴が、明確性のために別個の実施形態の文脈において記載されているが、これらも単一の実施形態に組み合わされて提供されてもよい。逆に、簡潔にするために単一の実施形態の文脈において記載されている本発明の様々な特徴が、別々に又は任意の好適な部分的組み合わせで提供されてもよい。

上に記載される実施形態は、例として引用されており、本発明は、上記の明細書に具体的に図示及び記載されたものによって限定されない。むしろ本発明の範囲は、上記の明細書で説明される様々な特徴の組み合わせ及びその部分的組み合わせの両方、並びに上述の説明を読むことで当業者に想到されるであろう、従来技術において開示されていないそれらの変形例及び修正例を含むものである。

〔実施の態様〕
（１） 信号を分析する方法であって、
第１の生体の組織と接触している少なくとも１つの第１の感知電極によって捕捉された第１の心臓信号を受信することと、
受信した前記第１の心臓信号をある長さのケーブルに注入することであって、前記ケーブルが、前記ケーブル内で得られたノイズに応答して、それぞれのノイズ添加心臓信号を出力する、ことと、
前記受信した第１の心臓信号及び前記それぞれのノイズ添加心臓信号に応答して、心臓信号からノイズを除去するために、人工ニューラルネットワークを訓練することと、
第２の生体の組織と接触している少なくとも１つの第２の感知電極によって捕捉された第２の心臓信号を受信することと、
訓練された前記人工ニューラルネットワークを前記第２の心臓信号に適用して、ノイズ低減された心臓信号を得ることと、を含む、方法。
（２） 前記訓練することが、
前記ノイズ添加心臓信号を前記人工ニューラルネットワークに入力することと、
前記人工ニューラルネットワークの出力と前記受信した第１の心臓信号との間の差を低減するために、前記人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整することと、を含む、実施態様１に記載の方法。
（３） 前記第１の心臓信号をデジタル形態からアナログ形態に変換することを更に含み、前記注入することが、前記アナログ形態の前記第１の心臓信号を前記ある長さのケーブルに注入することを含み、前記方法が、前記ノイズ添加心臓信号をデジタル形態に変換することを更に含み、前記訓練することが、デジタル形態の前記受信した第１の心臓信号及びデジタル形態の前記それぞれのノイズ添加心臓信号に応答して、心臓信号からノイズを除去するために、前記人工ニューラルネットワークを訓練することを含む、実施態様１に記載の方法。
（４） 前記訓練することが、エンコーダ及びデコーダを含むオートエンコーダを訓練することを含む、実施態様１に記載の方法。
（５） 前記ノイズ低減された心臓信号のうちの少なくとも１つの表示をディスプレイにレンダリングすることを更に含む、実施態様１に記載の方法。

（６） 前記ノイズ低減された心臓信号のうちの１つに応答して電気解剖学的マップを生成して、ディスプレイにレンダリングすることを更に含む、実施態様１に記載の方法。
（７） 前記少なくとも１つの第１の感知電極を含む第１のカテーテルを、前記第１の生体の心腔に挿入することと、
前記少なくとも１つの第２の感知電極を含む第２のカテーテルを、前記第２の生体の心腔に挿入することと、を更に含む、実施態様１に記載の方法。
（８） 前記第１のカテーテルが前記第２のカテーテルを含む、実施態様７に記載の方法。
（９） プログラム命令が格納される非一時的なコンピュータ可読媒体を含むソフトウェア製品であって、前記命令が、中央処理装置（ＣＰＵ）によって読み取られると、前記ＣＰＵに、
第１の生体の組織と接触している少なくとも１つの第１の感知電極によって捕捉された第１の心臓信号を受信することと、
受信した前記第１の心臓信号をある長さのケーブルに注入することであって、前記ケーブルが、前記ケーブル内で得られたノイズに応答してそれぞれのノイズ添加心臓信号を出力する、ことと、
前記受信した第１の心臓信号及び前記それぞれのノイズ添加心臓信号に応答して、心臓信号からノイズを除去するために、人工ニューラルネットワークを訓練することと、
第２の生体の組織と接触している少なくとも１つの第２の感知電極によって捕捉された第２の心臓信号を受信することと、
訓練された前記人工ニューラルネットワークを前記第２の心臓信号に適用して、ノイズ低減された心臓信号を得ることと、を行わせる、ソフトウェア製品。
（１０） 前記命令がまた、前記ＣＰＵによって読み取られると、前記ＣＰＵに、
前記ノイズ添加心臓信号を前記人工ニューラルネットワークに入力させ、
前記人工ニューラルネットワークの出力と前記受信した第１の心臓信号との間の差を低減するために、前記人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整させる、実施態様９に記載のソフトウェア製品。

（１１） 前記命令がまた、前記ＣＰＵによって読み取られると、前記ＣＰＵに、前記ノイズ低減された心臓信号のうちの少なくとも１つの表示をディスプレイにレンダリングさせる、実施態様９に記載のソフトウェア製品。
（１２） 前記命令がまた、前記ＣＰＵによって読み取られると、前記ＣＰＵに、前記ノイズ低減された心臓信号のうちの１つに応答して、電気解剖学的マップを生成し、かつ及びディスプレイにレンダリングさせる、実施態様９に記載のソフトウェア製品。
（１３） 医療システムであって、
第１の生体の組織に接触するように構成された少なくとも１つの第１の感知電極と、
処理回路と、
第１の端及び第２の端を有する、ある長さのケーブルと、を備え、前記第１の端及び前記第２の端が前記処理回路に電気的に接続され、前記処理回路が、
前記第１の生体の前記組織と接触している前記少なくとも１つの第１の感知電極によって捕捉された第１の心臓信号を受信することと、
受信した前記第１の心臓信号を前記ある長さのケーブルの前記第１の端へと注入することであって、前記ケーブルが、前記第２の端において、前記ケーブル内で得られたノイズに応答してそれぞれのノイズ添加心臓信号を出力する、ことと、
前記受信した第１の心臓信号及び前記それぞれのノイズ添加心臓信号に応答して、心臓信号からノイズを除去するために、人工ニューラルネットワークを訓練することと、を行うように構成されている、医療システム。
（１４） 前記人工ニューラルネットワークが、エンコーダ及びデコーダを含むオートエンコーダを備え、前記処理回路が、前記受信した第１の心臓信号及び前記それぞれのノイズ添加心臓信号に応答して、心臓信号からノイズを除去するように前記オートエンコーダを訓練するように構成されている、実施態様１３に記載のシステム。
（１５） 前記処理回路が、
前記第１の心臓信号をデジタル形態からアナログ形態に変換するように構成されたデジタルアナログ変換器であって、前記処理回路は、前記アナログ形態の前記第１の心臓信号を前記ある長さのケーブルに注入するように構成されている、デジタルアナログ変換器と、
前記ノイズ添加心臓信号をデジタル形態に変換するように構成されたアナログデジタル変換器であって、前記処理回路は、デジタル形態の前記受信した第１の心臓信号及びデジタル形態の前記それぞれのノイズ添加心臓信号に応答して、心臓信号からノイズを除去するために前記人工ニューラルネットワークを訓練するように構成されている、アナログデジタル変換器と、を更に備える、実施態様１３に記載のシステム。

（１６） 前記処理回路が、
前記ノイズ添加心臓信号を前記人工ニューラルネットワークに入力し、
前記人工ニューラルネットワークの出力と前記受信した第１の心臓信号との間の差を低減するために、前記人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整するように構成されている、実施態様１３に記載のシステム。
（１７） 第２の生体の組織に接触するように構成された少なくとも１つの第２の感知電極を更に備え、前記処理回路が、
前記第２の生体の前記組織と接触している前記少なくとも１つの第２の感知電極によって捕捉された第２の心臓信号を受信し、
訓練された前記人工ニューラルネットワークを前記第２の心臓信号に適用して、ノイズ低減された心臓信号を得るように構成されている、実施態様１３に記載のシステム。
（１８） 前記訓練された人工ニューラルネットワークが、エンコーダ及びデコーダを含むオートエンコーダを備え、前記処理回路が、前記第２の心臓信号に前記オートエンコーダを適用して、前記ノイズ低減された心臓信号を得るように構成されている、実施態様１７に記載のシステム。
（１９） ディスプレイを更に備え、前記処理回路が、前記ノイズ低減された心臓信号のうちの少なくとも１つの表示を前記ディスプレイにレンダリングするように構成されている、実施態様１７に記載のシステム。
（２０） ディスプレイを更に備え、前記処理回路が、前記ノイズ低減された心臓信号のうちの１つに応答して電気解剖学的マップを生成し、かつ前記ディスプレイにレンダリングするように構成されている、実施態様１７に記載のシステム。

（２１） 前記少なくとも１つの第１の感知電極を備え、前記第１の生体の心腔に挿入されるように構成された第１のカテーテルと、
前記少なくとも１つの第２の感知電極を備え、前記第２の生体の心腔に挿入されるように構成された第２のカテーテルと、を更に備える、実施態様１７に記載のシステム。
（２２） 前記第１のカテーテルが前記第２のカテーテルを含む、実施態様２１に記載のシステム。

Claims (16)

1. プログラム命令が格納される非一時的なコンピュータ可読媒体を含むソフトウェア製品であって、前記プログラム命令が、中央処理装置（ＣＰＵ）によって読み取られると、前記ＣＰＵに、
   第１の生体被験者の心腔の組織と接触している少なくとも１つの第１の感知電極によって捕捉された第１の心臓信号を受信することと、
   前記ＣＰＵに電気的に接続された第１の端及び第２の端を有する、ある長さのケーブルであって、
   前記ケーブルが電気生理学的（ＥＰ）検査室内のノイズに晒され、
   前記ケーブルが、前記ケーブル内で得られた前記ノイズに応答してそれぞれのノイズ添加心臓信号を出力する、
   ケーブルに、受信した前記第１の心臓信号を注入することと、
   前記ノイズ添加心臓信号を人工ニューラルネットワークに入力することと、
   前記人工ニューラルネットワークの出力と受信した前記第１の心臓信号との間の差を低減するために、前記人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整させることにより、前記ノイズ添加心臓信号から前記ノイズを除去するための前記人工ニューラルネットワークを訓練することと、
   第２の生体被験者の心腔の組織と接触している少なくとも１つの第２の感知電極によって捕捉された第２の心臓信号を受信することと、
   訓練された前記人工ニューラルネットワークに前記第２の心臓信号を入力して、前記ノイズが除去された心臓信号を得ることと、を行わせる、ソフトウェア製品。
2. 前記プログラム命令がまた、前記ＣＰＵによって読み取られると、前記ＣＰＵに、前記ノイズが除去された心臓信号のうちの少なくとも１つの表示をディスプレイにレンダリングさせる、請求項１に記載のソフトウェア製品。
3. 前記プログラム命令がまた、前記ＣＰＵによって読み取られると、前記ＣＰＵに、前記ノイズが除去された心臓信号のうちの１つに応答して、電気解剖学的マップを生成し、かつ及びディスプレイにレンダリングさせる、請求項１に記載のソフトウェア製品。
4. 医療システムであって、
   第１の生体被験者の心腔の組織に接触するように構成された少なくとも１つの第１の感知電極と、
   第２の生体被験者の心腔の組織に接触するように構成された少なくとも１つの第２の感知電極と、
   処理回路と、
   第１の端及び第２の端を有する、ある長さのケーブルと、を備え、前記ケーブルが前記第１の端及び前記第２の端が前記処理回路に電気的に接続され、前記ケーブルが電気生理学的（ＥＰ）検査室内のノイズに晒され、前記処理回路が、
   前記第１の生体被験者の前記心腔の前記組織と接触している前記少なくとも１つの第１の感知電極によって捕捉された第１の心臓信号を受信することと、
   受信した前記第１の心臓信号を前記ある長さのケーブルの前記第１の端へと注入することであって、前記ケーブルが、前記第２の端において、前記ケーブル内で得られた前記ノイズに応答してそれぞれのノイズ添加心臓信号を出力する、ことと、
   前記ノイズ添加心臓信号を人工ニューラルネットワークに入力することと、
   前記人工ニューラルネットワークの出力と受信した前記第１の心臓信号との間の差を低減するために、前記人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整することにより、前記ノイズ添加心臓信号から前記ノイズを除去するための前記人工ニューラルネットワークを訓練することと、
   前記第２の生体被験者の前記心腔の前記組織と接触している前記少なくとも１つの第２の感知電極によって捕捉された第２の心臓信号を受信することと、
   訓練された前記人工ニューラルネットワークに前記第２の心臓信号を入力して、前記ノイズが除去された心臓信号を得ることと、を行うように構成されている、医療システム。
5. 前記人工ニューラルネットワークが、エンコーダ及びデコーダを含むオートエンコーダを備え、前記処理回路が、受信した前記第１の心臓信号及び前記それぞれのノイズ添加心臓信号に応答して、心臓信号からノイズを除去するように前記オートエンコーダを訓練するように構成されている、請求項４に記載の医療システム。
6. 前記処理回路が、
   前記第１の心臓信号をデジタル形態からアナログ形態に変換するように構成されたデジタルアナログ変換器であって、前記処理回路は、前記アナログ形態の前記第１の心臓信号を前記ある長さのケーブルに注入するように構成されている、デジタルアナログ変換器と、
   前記ノイズ添加心臓信号をデジタル形態に変換するように構成されたアナログデジタル変換器であって、前記処理回路は、デジタル形態の受信した前記第１の心臓信号及びデジタル形態の前記それぞれのノイズ添加心臓信号に応答して、心臓信号からノイズを除去するために前記人工ニューラルネットワークを訓練するように構成されている、アナログデジタル変換器と、を更に備える、請求項４に記載の医療システム。
7. 訓練された前記人工ニューラルネットワークが、エンコーダ及びデコーダを含むオートエンコーダを備え、前記処理回路が、前記第２の心臓信号に前記オートエンコーダを適用して、前記ノイズが除去された心臓信号を得るように構成されている、請求項４に記載の医療システム。
8. ディスプレイを更に備え、前記処理回路が、前記ノイズが除去された心臓信号のうちの少なくとも１つの表示を前記ディスプレイにレンダリングするように構成されている、請求項４に記載の医療システム。
9. ディスプレイを更に備え、前記処理回路が、前記ノイズが除去された心臓信号のうちの１つに応答して電気解剖学的マップを生成し、かつ前記ディスプレイにレンダリングするように構成されている、請求項４に記載の医療システム。
10. 前記少なくとも１つの第１の感知電極を備え、前記第１の生体被験者の前記心腔に挿入されるように構成された第１のカテーテルと、
    前記少なくとも１つの第２の感知電極を備え、前記第２の生体被験者の前記心腔に挿入されるように構成された第２のカテーテルと、を更に備える、請求項４に記載の医療システム。
11. 信号を分析するプログラムであって、
    コンピュータに、
    第１の生体被験者の心腔の組織と接触している少なくとも１つの第１の感知電極によって捕捉された第１の心臓信号を受信することと、
    前記コンピュータの中央処理装置（ＣＰＵ）に電気的に接続された第１の端及び第２の端を有するある長さのケーブルであって、
    前記ケーブルが電気生理学的（ＥＰ）検査室内のノイズに晒され、
    前記ケーブルが、前記ケーブル内で得られた前記ノイズに応答して、それぞれのノイズ添加心臓信号を出力する、
    ケーブルに、受信した前記第１の心臓信号を注入することと、
    前記ノイズ添加心臓信号を人工ニューラルネットワークに入力して、前記人工ニューラルネットワークの出力と受信した前記第１の心臓信号との間の差を低減するために、前記人工ニューラルネットワークのパラメータを反復的に調整させることにより、前記ノイズ添加心臓信号から前記ノイズを除去するための前記人工ニューラルネットワークを訓練することと、
    第２の生体被験者の心腔の組織と接触している少なくとも１つの第２の感知電極によって捕捉された第２の心臓信号を受信することと、
    訓練された前記人工ニューラルネットワークに前記第２の心臓信号を入力して、前記ノイズが除去された心臓信号を得ることと、を行わせる、プログラム。
12. 前記プログラムが、前記コンピュータに、前記第１の心臓信号をデジタル形態からアナログ形態に変換することを更に行わせ、前記注入することが、前記アナログ形態の前記第１の心臓信号を前記ある長さのケーブルに注入することを含み、前記プログラムが、前記コンピュータに、前記ノイズ添加心臓信号をデジタル形態に変換することを更に行わせ、前記訓練することが、デジタル形態の受信した前記第１の心臓信号及びデジタル形態の前記それぞれのノイズ添加心臓信号に応答して、心臓信号からノイズを除去するために、前記人工ニューラルネットワークを訓練することを含む、請求項１１に記載のプログラム。
13. 前記訓練することが、エンコーダ及びデコーダを含むオートエンコーダを訓練することを含む、請求項１１に記載のプログラム。
14. 前記プログラムが、前記コンピュータに、前記ノイズが除去された心臓信号のうちの少なくとも１つの表示をディスプレイにレンダリングすることを更に行わせる、請求項１１に記載のプログラム。
15. 前記プログラムが、前記コンピュータに、前記ノイズが除去された心臓信号のうちの１つに応答して電気解剖学的マップを生成して、ディスプレイにレンダリングすることを更に行わせる、請求項１１に記載のプログラム。
16. 前記少なくとも１つの第１の感知電極を含む第１のカテーテルを、前記第１の生体被験者の前記心腔に挿入することと、
    前記少なくとも１つの第２の感知電極を含む第２のカテーテルを、前記第２の生体被験者の前記心腔に挿入することと、を更に含む、請求項１１に記載のプログラム。