通道完整性检测和电生理信号的重构的制作方法

相关申请的交叉引用

本申请要求2018年3月6日提交的、标题为“channelintegritydetectionandreconstructionofelectrophysiologicalsignals”的u.s.专利申请no.15/913262的申请日的权益，其通过引用整体并入本文。

本公开涉及集成的通道完整性检测和电生理信号的重构。

背景技术：

可以通过电极的布置来感测身体表面电活动(例如，电生理信号)。感测到的信号可以针对多种应用进行处理，诸如针对身体表面映射或到表面上的重构(诸如针对用于心电图映射)。由于这些和其它处理方法可以取决于身体表面电位数据，因此质量信号的存在或不存在会影响基于信号处理而生成的输出。

技术实现要素：

在一个示例中，一种系统包括多个输入通道，被配置为从电极集合接收相应的电信号。放大器级包括多个差分放大器，每个差分放大器被配置为基于相应对的电信号之间的差来提供放大器输出信号。通道检测逻辑被配置为基于对放大器输出信号的共模抑制的分析来提供指示多个输入通道中的每一个的可接受性的通道数据。

在另一个示例中，一种方法包括经由多个输入通道接收由电极集合感测到的相应的输入电信号。该方法还包括经由多个差分放大器来放大相应对的输入电信号之间的差，并提供与该差对应的放大的输出信号。该方法还包括分析放大的输出信号以确定与该电极集合中的每个电极相关联的相对阻抗。该方法还包括基于分析来生成通道数据，以指定多个输入通道中的每个输入通道的可接受性或不可接受性。

作为另一个示例，一种系统包括多个电极，被配置为感测跨患者的身体表面的电信号。处理器执行存储在一个或多个非暂态介质中的机器可读指令。指令被配置为基于与所述多个电极相关联的至少一个边界条件和几何数据来计算变换矩阵。指令还被配置为基于指定从多个电极接收电信号的多个输入通道中一个或多个是不可接受的不良通道数据来修改变换矩阵，同时保留多个电极中的每一个的几何信息。基于经修改的变换矩阵和来自多个电极的电信号，估计心脏包络上的重构的电信号。

作为另一个示例，一种方法包括存储与布置为感测身体表面电信号的多个电极相关联的几何数据和电信号数据。该方法还包括基于与所述电极相关联的至少一个边界条件和几何数据来计算变换矩阵。该方法还包括基于指定从多个电极接收电信号的多个输入通道中的一个或多个是不可接受的不良通道数据来修改变换矩阵，同时保留多个电极中的每一个的位置信息，并提供经修改的变换矩阵。该方法还包括基于经修改的变换矩阵和来自多个电极的电信号估计心脏包络上的重构的电信号。

附图说明

图1描绘了确定输入通道的完整性的系统的示例。

图2描绘了用于处理表现出第一共模抑制性能的一对输入通道的图1系统的一部分的框图。

图3描绘了用于处理表现出第二共模抑制性能的一对输入通道的图1系统的一部分的框图。

图4描绘了用于确定多个电极的完整性的另一个系统的示例。

图5是描绘通道检测逻辑的示例的框图。

图6是图5的示例系统中的波形的示例。

图7是图5的示例系统中的其它波形的示例。

图8和9描绘了被划分为区的电极集合的示例。

图10是描绘用于确定多个输入通道的可接受性或不可接受性的方法的示例的流程图。

图11描绘了生成重构的电信号的示例系统。

图12是描绘用于生成重构的电信号的方法的示例的流程图。

图13描绘了经调整的变换矩阵的示例。

图14a和14b描绘了从针对正常窦性心律的电信号生成的图形图的示例，该正常窦性心律在包括和不包括不良通道的信号信息的情况下重构。

图15a和15b描绘了用于过早的心室收缩的电信号的图形图的示例，该过早的心室收缩在包括和不包括不良通道的信号信息的情况下重构。

图16描绘了基于从患者体内测得的电生理信号生成图形输出的系统的示例。

具体实施方式

本公开涉及确定多个输入通道的通道完整性的系统和方法。每个输入通道可以携带来自相应电极的感测到的电信号。被识别为不可接受(或未分类为可接受)的通道可以用于进一步的处理和分析。作为示例，进一步的处理和分析可以包括基于输入通道数据(例如，经由逆解)在身体表面上重构信号。可以对重构的数据执行附加计算，诸如为了生成一个或多个图形图并表征重构数据。

作为示例，可以实现通道完整性系统和方法以提供通道数据，该通道数据识别哪些通道可以包括预期的操作参数之外的信号，诸如由于电极未能接触目标或以其它方式未能建立与目标的可接受接触。例如，差分放大器被配置为基于相应对的电输入信号之间的差来提供放大器输出信号。可以对信号进行滤波以便包括系统的公共信号，诸如线路干扰(噪声)信号。放大的信号被进一步处理以分析放大器输出信号，以确定电极的共模抑制。诸如通过检测给定通道具有比一个或多个其它通道更高的电压，可以从输入通道的共模抑制性能中暗示输入通道的相对阻抗。相对阻抗可以被用于导出指定每个电极与目标之间的接触的可接受性的通道数据。与一些现有方法不同，本文公开的系统和方法可以指定哪些电极与目标接触，以及在那些接触的电极当中，哪些电极未建立可接受的接触。在一些系统中，对现有硬件几乎没有修改。通过从进一步处理中移除不良或丢失的通道，该方法不仅可以提高这种进一步处理和分析的准确性，而且可以诸如通过减少预处理时间来改善系统的工作流程。

本公开还涉及基于在患者身体的外表面上(例如，经由电极)测量的信号来重构患者体内的感兴趣表面上的电活动的系统和方法。例如，公开了用于通过基于测得的电信号和表示电极集合相对于解剖结构的几何形状(例如，在三维空间中)的几何数据在患者体内的表面(例如，心脏包络)上重构电信号来实现逆方法计算的系统和方法。逆重构可以包括基于至少一个边界条件和几何数据来计算变换矩阵。边界条件可以取决于被实现的逆重构方法而变化。识别电极未充分接触目标的任何通道并将其存储在通道数据中。可以根据本文公开的任何通道完整性方法、手动方法以及其它方法来生成通道数据。基于通道数据来调整在逆重构中使用的变换矩阵，以提供经修改的变换矩阵。作为一个示例，这可以包括从变换矩阵中移除针对每个不良通道的电信号数据，同时仍然保留针对包括不良通道的所有通道的几何信息。作为另一个示例，该调整可以包括用针对每个坏通道的未知变量来替换变换矩阵中针对每个坏通道的电信号信息。经修改的变换矩阵因此可以与输入电信号一起使用以计算心脏包络上的重构的电信号。因此，本文公开的用于在表面上重构电信号的系统和方法可以比其它方法(例如，将内插信号用于通道)获得改进的准确性。

图1描绘了通道完整性检测系统100的示例，该系统可以被用于提供多个输入通道的通道完整性的指示。例如，通道完整性可以指示在提供传感器信号的电极与目标之间的物理接触对于传感器信号的进一步处理是可接受的还是不可接受的(例如，连接丢失或不良)。通道完整性系统100可以被实现为硬件(例如，电路系统和/或设备)、软件(例如，具有机器可读指令的非暂态介质)或硬件和软件的组合。

系统100包括多个n个输入通道102，其被配置为从电极集合接收相应的电信号，其中n是大于二的正整数。在一些示例中，输入通道102提供由放置在患者身体表面上的感测电极感测的电信号，该表面可以是身体的内部表面(例如，侵入性的)或身体的外部表面(例如，非侵入性的)或其组合。在本文的许多示例中，身体表面被描述为患者的胸腔，诸如用于感测心脏电活动。在其它示例中，根据感测电活动的目的，可以使用其它身体表面，诸如头部或身体的其它部分。在一些示例中，输入通道可以与预先滤波的输入数据对应，诸如在实现行滤波和其它信号处理(例如，偏移量校正、模数转换等)以从相应输入通道移除所选择的噪声分量之前。每个输入通道102因此可能包括电力线干扰信号，该信号与每个通道和系统100的共模信号对应。

输入通道102将相应的电信号提供给放大器级106。在一些示例中，滤波器104耦合在每个输入通道与相应的输入放大器级之间。例如，每个滤波器104被配置为(例如，作为低通、抗混叠滤波器)衰减或阻挡高于预定截止频率的频率。每个滤波器104提供具有低于截止频率的频率的经滤波的信号，使得经滤波的信号包括共模信号。滤波器104被耦合以将其经滤波的信号提供给放大器级106的一个或多个输入端。如本文所公开的，通过将线路噪声信号用作系统100的共模信号，不需要将附加的输入信号注入系统以检测通道完整性。

放大器级106包括多个差分放大器108，每个差分放大器108被配置为基于来自相应的输入通道的相应的一对输入电信号之间的差来提供放大的输出信号。例如，每个相应对的输入通道对可以连接到一个或多个差分放大器的输入端。在示例中，经滤波的信号可以直接连接到差分放大器的输入端。在另一个示例中，经滤波的输出可以经由将经滤波的输入通道信号路由到放大器输入端的其它电路系统(例如，开关网络，未示出)连接到差分放大器的输入端。在一些示例中，可以使用开关网络来将滤波器104选择性地连接到通道路径中(在输入通道和放大器级之间)以执行通道完整性功能，以及将其连接到通道路径之外以实现其它信号处理功能。

该系统还包括通道检测逻辑110，该通道检测逻辑110被配置为提供指示多个输入通道中的每一个输入通道的可接受性或不可接受性的通道数据112。如本文所公开的，通道检测逻辑110可以基于放大器输出信号来分析共模抑制性能。举例来说，由于每个通道的电极几乎完全相同，因此假设每个电极到目标的连接质量合适(例如，电极与目标之间的良好电接触)，那么预期电极阻抗的共同范围。因此，每个通道的共模信号，对应的现有电源线噪声，将作为共模信号在系统中传播并出现在放大器输入端。

在高密度电极测量系统的一些示例中，电极集合包括参考电极和多个其它电极。在这个示例中，提供给给定的差分放大器108的每个相应对的电信号可以包括来自参考电极的信号和来自多个其它电极中的另一个电极的信号。即，多个差分放大器108中的每一个包括被耦合以从参考电极接收参考信号的第一输入端和被耦合以从多个其它电极之一接收电信号(例如，经滤波的信号)的第二输入端。因此，多个差分放大器中的每一个的放大器输出信号提供了来自参考电极和相应的另一个电极的信号之间的共模信号性能的指示。还可以评估由每个差分放大器提供的共模信号性能的指示，以确定每个电极的相对阻抗。例如，高电极阻抗是由于电极断开或电极连接不正确引起的。

作为示例，通道检测逻辑110可以被配置(例如，硬件和/或软件)为实现信号处理以确定每个通道的通道完整性状态。例如，通道检测逻辑110实现快速傅立叶变换，以将每个差分放大器的输出变换为具有表示在不同频率下的功率的振幅值的频域数据，该频率可以包括共模信号的频率(例如，电力线噪声)。频率分析器可以将阈值应用于共模频率下的频域数据，以便为多个输入通道提供通道数据112。

通道数据112因此可以识别具有低完整性的一个或多个节点的集合(例如，指定通道是否为不良的数据)。可以以根据输入通道加索引的节点列表的形式来提供输出通道数据112，其可被提供给后续处理块，从而以特定方式处理针对给定通道的对应数据，或者不将其用在后续信号处理和数据分析中。作为示例，可以以被认为是不良、良好的通道完整性的形式来提供输出通道数据112，或者输出通道数据112可以识别不良和良好通道两者。在一些示例中，逻辑值(例如，0或1)可以被用于指定通道是良好还是不良。给定通道的通道完整性值可以是固定的，或者在一些示例中可能随时间变化，诸如响应于改变给定电极与目标表面之间接触程度。因此，系统可以提供通道数据112而无需任何硬件修改，并且与现有方法相比以减少的处理时间来实现(例如，毫秒对秒)。

在一些示例中，针对每个输入通道102，可能在共模频率下影响fft振幅的尖峰或其它信号被检测并从输入电信号中移除。例如，起搏尖峰可以施加到心脏上的一个或多个位置。尖峰跨输入通道以不同方式被接收，但仍对共模频率下的fft振幅有所贡献。因而，可以例如使用基于小波的方法针对每个输入通道检测这样的尖峰，并使用样条插值(例如，分段单调三次样条插值)从每个输入信号中将其移除。以这种方式，尖峰或其它信号可以从后续的信号处理中被排除，包括针对每个通道的电力线噪声估计。

图2和3描绘了示例前端硬件体系架构，其可以被用于捕获与和一对输入通道相关联的共模抑制相关的信息。图2和3的示例描绘了对在a和b处接收公共输入信号(表示为a1)的一对电极(示为电极1和2)202的前端处理。在这些示例中，a和b处的输入信号a1与共模信号(诸如电力线噪声信号)对应，该信号可以存在于任何身体表面测量系统中。因此，共模信号具有与线路频率对应的频率，该频率可以根据位置而变化。例如，在美国，电力线噪声的频率为大约60hz，而在欧洲，电力线噪声的频率为大约50hz。因此，在一些示例中，可以取决于系统的使用位置或用于通过两个频率的默认值来切换系统的滤波器操作。这可以通过自动检测电力线信号的频率或响应于用户输入根据输入电源选择适当的操作参数来完成。

在图2的示例中，电极202中的每一个被认为表现出共模行为，并且被正确地连接以在目标的输入端a和b处接收信号a1。因此，电极202与在节点c和d处展示的其余电路系统204和206之间的信号与共模信号对应。抗混叠滤波器204对节点c和d处的输入信号进行滤波，以使包括线路噪声信号的低频分量通过。因此，滤波器204中的每一个提供其中高频分量已被移除的经滤波的信号。在节点e和f处的经滤波的信号与差分放大器206的输入对应。节点e连接到放大器206的非反相输入端，节点f连接到其反相输入端。在图2的示例中，响应于输入端a和b处的公共节点信号作为共模信号传播通过系统而在e和f处的共模信号近似相等，基于此放大器206的输出近似为零，从而如预期的那样导致良好的共模抑制。

图3的示例与其中电极202之一未正确连接(例如，与目标不充分或没有接触)的场景对应。具体而言，在图3的示例中，电极2已正确连接到目标，但电极1未正确连接。因此，由于其相对于电极2的输入阻抗增加，在节点c处由电极1提供的信号具有比由电极2所提供的d处的信号更高的振幅。基于与电极2相比电极1接触不足的情况，差分输入端a和b上的共模信号将不会通过系统对称地传播到e和f处的放大器输入。因此，由放大器206放大的输出信号大于零，这与差的共模抑制性能对应。

图2和3的示例适用于图1的多输入通道示例，其中差分放大器108各自接收相应一对不同的经滤波的信号，因此提供差分放大的输出，从而反映每个相应输入通道对的共模抑制。通过比较每个相应输入通道对的输出端处的共模信号的功率并将该功率与相邻对的功率进行比较，通道检测逻辑110可以确定是否存在一个或多个不良电极。通过实现电极信号和/或来自通道集合的其它信息之间的附加比较，通道检测逻辑110还可以检测和识别哪些(如果有的话)电极表现出与不正确连接准则对应的电极阻抗值。

图4描绘了用于确定多个电极的完整性的另一个系统400的另一个示例。在这个示例中，电极402中的一个被示为参考电极，并且其余电极404被定位在整个身体表面上。每个电极可以在构造上完全相同并且被设计为接触(例如，直接或间接地通过导电凝胶或其它接触剂)身体表面以感测电活动。可以有任意数量的电极1到n，其中n为正整数。为了便于说明，电极404和402被示意性地描绘为布置在身体406上。取决于感测的功能和目的，在身体表面上可以存在任何数量和布置的电极402和404。例如，电极可以被用于感测其它电生理条件，诸如用于电极脑电图、肌电图等的。

在图4的示例中，处理电路系统的布置类似于关于图1-3所公开的布置。系统400包括耦合在电极402、404中的每一个与放大器410的输入端之间的滤波器408。在这个特定示例中，电极404中的每一个通过其相应的滤波器408耦合到差分放大器的非反相输入端。参考电极402经由其滤波器408耦合到差分放大器的反相输入端。如本文所公开的，滤波器408中的每一个用作抗混叠滤波器以移除不想要的信号分量，诸如高于已知共模信号(诸如电力线干扰)的高频。

例如，一个或多个电源412可以被耦合以向系统400供应电能，包括直接向有源电路部件(诸如可以包括放大器410、模数转换器418和处理设备420)供应电能。例如，电源可以连接到ac电源(例如，电源插座)，并且将dc或ac电力供应给系统400中的各种部件。因此，电源到ac电源的连接导致由电极402和404中的每一个检测到的电信号上的电力线噪声。附加地或可替代地，还可以从(直接或间接地)耦合到系统400的电气设备和装备或者以其它方式从操作周围环境的设备(诸如灯、显示设备、其它装备(例如，健康监视装备))提供线路噪声。虽然经由线路滤波器滤除了这种电力线噪声以从感测到的信号中移除噪声以进行进一步处理，但是本文所公开的示例中的关注信号包括线路噪声作为共模信号。

来自放大器410中的每一个的差分输出作为模拟输出被提供给adc418。adc进而将模拟信号转换成对应的数字版本并将数字信号提供给处理设备420的输入端。处理设备420被配置(例如，数字信号处理器、现场可编程门阵列、计算机或其它处理装置)以实现信号处理424和通道检测逻辑430。信号处理424可以执行信号转换、采样和其它功能。通道检测逻辑430分析经处理的信号以确定每个差分放大器的共模抑制，该共模抑制经由adc模块418提供。检测器432评估并利用针对每个差分放大器确定的共模抑制，以确定相应电极402和404中的每一个的通道完整性。

处理设备420输出通道完整性数据434。例如，通道完整性数据434可以指示电极404中的每一个是否连接到目标，目标被展示为身体406的表面。在一些示例中，通道完整性数据434还可以诸如基于实现附加的比较和/或逻辑来指示(一个或多个)参考电极402是否被连接到目标。在另一个示例中，可以使用手动确认(例如，经由用户输入)来指定参考电极的连接的有效性。附加地或可替代地，通道完整性数据434可以类似地指定电极402、404与身体表面之间的连接对于处理目的是否不可接受。这个信息可以作为通道完整性数据的一部分存储在用于相应电极402和404中的每一个的数据记录中。通道完整性数据434因此可以被存储在存储器中以用于后续处理和显示。

图5描绘了通道检测逻辑500的示例，诸如可以与通道检测逻辑110或430对应。通道检测逻辑500接收放大的输出数据502，诸如由adc(adc418)提供的数字数据，其与由本文公开的差分放大器提供的放大输出的数字版本对应。例如，放大的输出数据502表示一对输入通道之间的相对共模信号性能或共模抑制性能。放大的输出数据502可以随时间变化，诸如可以包括一个或多个时间间隔。

快速傅立叶变换(fft)504将放大的输出数据502从时域转换成对应的频域表示。因此，频域数据表示在放大的输出数据502中表示的信号中存在的频率内容的功率。fft振幅检测功能506检测预定的感兴趣频率处的功率的振幅。如所提到的，该频率可以包括共模信号的频率，诸如与电力线干扰信号对应(例如，50hz或60hz)。

比较器508将在预定频率处检测到的功率振幅与对应的阈值510进行比较。阈值510可以是固定的，或者可以基于系统中其它共模信号的分析来计算。例如，可以将用于多个通道的通道数据存储为通道空间数据512。例如，通道空间数据512可以从针对一组空间相关电极的fft振幅检测信号(例如，从506)导出。例如，布置在身体表面上的电极集合可以被分组为用于多个相应空间区域中的每一个的两个或更多个适当的电极子集。每个空间区域可以包括电极的子集，并且可以评估每组电极的信号(例如，在一个或多个时间间隔内)，以便为每个相应区中的电极提供共模信号特点。作为示例，可以处理给定区中每个通道的fft振幅检测到的信号，以确定每个区通道的平均共模功率(或其它统计信息)。阈值计算器514因此可以根据给定区的平均共模功率(例如，作为这种功率的百分比或其它部分)来计算给定区的对应阈值。因此，每个区可以具有对应的区阈值。在一些示例中，还可以为电极的整个集合(或所选择的超集)计算全局阈值。在使用全局阈值和区阈值的情况下，对于每个区域，可以将区阈值与全局阈值中的较低者用作阈值510。因此，比较器可以将阈值510与由fft振幅检测块506提供的fft振幅进行比较，以便为每个通道提供对应的通道完整性数据516。

图6和7图示了用于展示本文的系统和方法的波形的示例。图6描绘了包括多个波形602、604和606的曲线图600的示例。在图6的示例中，波形602、604和606中的每一个与线路滤波之后的信号对应，其中电力线干扰(例如，来自图4中的电源412)已被移除。因而，根据一些现有的通道完整性方法，波形602、604和606中的每一个将趋于表现为可接受的输入通道，并因此源自适当的电极连接。

在图7的示例中，在诸如与本文所公开的差分放大器的输入端对应的线路滤波器之前，检查相同的信号。在这个示例中，波形702和704展示了由于高电极阻抗和较差的共模抑制性能而引起的线路干扰噪声。波形706展示了相对于其目标表面的正确连接的电极，这与低阻抗和良好的连接对应。

图8和9描绘了不同的电极装置800和900，其包括用于感测身体表面电活动的电极。在图8的示例中，电极装置800包括两个部分802和804，每个部分包括分布在接触表面上的多个电极。例如，部分802和804可以是被配置用于放置在胸部的前部上的衣服或贴片的一部分。作为一个示例，电极装置800和900可以组合用作如在2011年12月22日提交的美国专利no.9,655,561或2009年11月10日提交的国际专利申请no.pct/us2009/063803中示出和描述的类型传感器阵列，每个申请都通过引用并入本文。这种非侵入性传感器阵列与用于患者胸腔的全套传感器的一个示例对应。作为另一个示例，电极装置800、900可以包括与单个感测区或多个离散感测区对应的电极的专用布置，诸如在2012年10月12日提交并且通过引用并入本文的美国专利no.9,549,683中所公开的。附加地或可替代地，电极装置800和900可以包括用于感测其它身体表面上的电活动的电极布置或可以插入患者体内的侵入性传感器。

如图8中所示，每个电极被分组为相应的区，分别展示为区1、区2、区3和区4。类似地，在图9的示例中，电极装置900包括部分902和904，每个部分包括分布在其接触表面上的多个电极，诸如被配置用于放置在胸部后部的。此外，每个电极被分组为相应的区，展示为区5、区6、区7和区8。

因此，本文公开的通道完整性系统和方法可以分别分析每个相应区中的电极，以便确定通道完整性，诸如电极连接的可接受性。此外，在一些示例中，可以将单独的参考电极用于相应区中的每一个。以这种方式，通道完整性系统和方法可以被应用在空间局部区中以适应可以与每个相应区相关联的共模信号中的潜在变化。

图10是描绘用于确定多个输入通道的可接受性或不可接受性的方法1000的示例的流程图。方法1000的部分可以通过硬件、软件或硬件和软件的组合来实现，诸如本文公开的。方法1000开始于1002，其中经由多个输入通道(例如，通道102)来接收由电极集合(例如，电极202、402、404)感测的相应的输入电信号。在1004处，对输入信号进行滤波(例如，通过滤波器104、204或408)。例如，滤波(例如，低通、抗混叠)提供将电力线干扰信号保持为共模信号的对应经滤波的信号。可以将经滤波的信号作为输入提供给相应的差分放大器。

在1006处，经由多个差分放大器放大相应对的输入信号(例如，经滤波的信号)。因此，提供了与相应对的输入电信号之间的差之差对应的放大的输出信号。在1008处，分析放大的输出信号(例如，通过逻辑110、430和500)，以确定与该电极集合中的每个电极相关联的相对阻抗。例如，当针对各自具有良好接触的电极对生成放大的信号时，放大的输出信号将接近零(例如，展示出良好的共模抑制性能)。在示例中，当为各自不具有良好接触的电极对生成放大的信号时，放大的输出信号将具有非零振幅(例如，展示出差的共模抑制性能)。共模抑制性能因此可以被用作确定输入通道相对阻抗的度量。

在一些示例中，在1008处的分析可以包括信号处理方法。信号处理可以包括将多个差分放大器中的每一个的放大的输出信号转换成具有表示在不同频率下的信号功率的振幅的频域数据。这可以包括在1004处滤波之后保留的频率范围。该分析还可以包括以与共模信号对应的预定频率将阈值应用于频域数据。通过这种信号处理，可以基于将阈值应用于频域数据来生成通道数据。

附加地或可替代地，在一些示例中，电极和相关联的输入通道被布置在多个空间区中，每个空间区包括输入电信号的适当子集。可以为多个空间区中的每一个计算区阈值，并且将每个区阈值应用于与相应区对应的频域数据。以这种方式，可以针对源自每个空间区的信号的子集在空间上实现通道完整性检测和相关联的分析。

在1010处，基于分析，生成通道数据(例如，数据112、434和516)以指定多个输入通道中的每个输入通道的可接受性或不可接受性。通道数据可以存储在存储器中以用于后续处理。例如，在1012处，可以提供输出。该输出可以是表示通道的可接受性的可视化(例如，图形输出)，诸如模拟位于身体表面上的电极的布置的通道图。在其它示例中，输出可以包括所获取信号的图，例如身体表面图或通过逆向重构到患者体内的表面上而得出的图。

附加地或可替代地，在1002处接收的相应输入电信号可以包括参考信号和多个其它电信号。在存在参考信号的示例中(例如，在许多高密度电极系统中)，多个差分放大器中的每一个可以在其一个输入端处接收参考信号，并且在其另一个输入端处接收多个其它电信号之一。因此，多个差分放大器中的每一个都提供差异信号以指示参考信号与其它每个电信号之间的共模抑制。

图11描绘了系统1100的示例，该系统1100基于在与感兴趣表面间隔开的不同表面(例如，身体表面)上测得的电信号来重构感兴趣表面(例如，表面包络)上的电信号。系统1100包括重构引擎1102，其被编程为基于几何数据1106、电数据1108和通道数据1114在感兴趣的表面上重构电信号。例如，重构引擎1102可以被编程为实现各种方法作为逆问题的解决方案的一部分，诸如包括边界元素方法(bem)或基本解方法(mfs)。在美国专利no.7,983,743和6,772,004中公开了重构引擎可以被编程以实现以解决逆问题的方法的示例，包括正和逆计算，这两个专利通过引用并入本文。

重构引擎1102可以被编程为实现逆方法，其包括变换矩阵计算器1110和正则化方法1112。重构引擎1102还被配置为将边界条件施加到由变换矩阵计算器实现的计算，这可以包括几何数据1106和电数据1108或从几何数据1106和电数据1108中导出。施加的边界条件的每个单位的值可以包括固定或可变的边界条件参数，诸如可以基于通道数据1114进一步变化。

例如，通道数据1114可以指定一个或多个不良输入通道，诸如与电极未连接到目标或以其它方式作为不可接受的连接的条件对应。在一些示例中，可以根据本文关于图1-10公开的系统和方法来生成通道数据。在其它示例中，可以利用替代方法来生成通道数据1114以提供通道完整性的测量，包括识别不良通道。在美国专利no.9,470,728中公开了一种这样的替代方法的示例，该专利通过引用并入本文。

作为另一个示例，几何数据1106可以识别相应坐标系中的感测电极(也称为感测节点)的三维空间位置地点。例如，几何数据1106可以包括节点的列表，并且每个节点的位置诸如可以通过分割已经由适当的成像模态获取的成像数据来产生。成像模态的示例包括超声、计算机断层扫描(ct)、3d旋转血管造影(3dra)、磁共振成像(mri)、x射线、正电子发射断层扫描(pet)、荧光检查等。这种成像可以被单独执行(例如，在被用于生成电数据1108的测量之前或之后)。可替代地，可以与记录用于生成患者电数据1108的电活动同时执行成像。几何数据1106还可以包括每个节点的坐标(例如，在三维空间中)。在其它示例中，可以通过在电极或其它手段(例如，数字化仪)之间的手动测量来获取几何数据1106。

作为另一个示例，几何数据1106可以与已经基于患者器官的图像数据构造的躯干的数学模型对应。通用(非患者)模型也可以用于提供几何数据1106。通用模型还可以诸如基于患者特点包括尺寸图像数据、健康状况等为给定患者定制(例如，变形)。适当的解剖或其它界标，包括电极的位置，也可以在几何数据1106中表示，诸如通过执行成像数据的分割。这种界标的识别可以手动进行(例如，由人经由图像编辑软件)或自动进行(例如，经由图像处理技术)。

电数据1108可以表示通过感测电极的布置在一个或多个时间间隔上所获取的身体表面电测量。身体表面电数据1108例如可以包括从分布在患者的身体表面上的多个感测电极获得的测得的电信号(例如，表面电位)。类似于本文公开的其它示例，电极的分布可以基本上覆盖患者的整个胸部或者感测电极可以分布在身体表面的预定区段上，诸如被配置用于检测预定的电信号，其足以检测与患者身体的预定感兴趣区域对应的电信息。在其它示例中，可以将电极集合预先配置为覆盖患者躯干的选定区域，以监视患者心脏一个或两个心房的心房电活动，诸如用于研究房颤。在其它示例中，可以根据应用要求使用其它预先配置的电极集合，其可以包括侵入性和非侵入性测量。因此，身体表面电数据1108可以存储在驻留在实现重构引擎1102的计算机中或可由其访问的存储器中。

因此，变换矩阵计算器1110被编程为基于至少一个边界条件和几何数据1106来计算变换矩阵，诸如在a处展示的。可以在提供电数据1108的信号获取期间先验地或实时地计算变换矩阵a。变换矩阵可以包括一个或多个子矩阵，其可以取决于由重构引擎1102实现的逆重构的类型。

重构引擎1102包括矩阵调整方法1116，其被编程为基于通道数据来修改变换矩阵以提供经修改的变换矩阵。例如，矩阵调整方法1116修改变换矩阵以忽略由不良电极捕获的通道信息(例如，电信号的值)，同时仍保留与这些不良电极相关联的空间信息(例如，几何数据)。

对正则化方法1112进行编程，以基于经修改的变换矩阵a’和来自电极集合的电信号(例如，在电数据1108中)来估计包络上的重构的电信号。作为示例，可以对正则化方法1112进行编程以实现tikhonov正则化，诸如在以上结合的美国专利no.6,772,004中描述的。可以使用其它正则化技术，包括广义最小残差(gmres)正则化，诸如在于2002年10月4日提交并且通过引用并入本文的美国专利no.7,016,719中公开的。重构引擎1102可以进而基于正则化的矩阵来提供重构的电信号1104。因此，重构的电信号1104基于使用身体表面电极非侵入性地获取的电数据来表示体内的心脏包络上的电信号。

作为进一步的示例，其中重构引擎1102的变换矩阵计算器1110使用bem(边界元素方法)，边界条件数据可以被用来产生由所应用的每个一个或多个边界条件约束的线性系统。矩阵调整方法将在通道数据1114中识别出的每个不良通道的变换矩阵中的通道信号信息转换成经修改的变换矩阵中的未知变量。正则化方法1112可以应用正则化技术来根据由计算器1110计算出的变换矩阵来求解感兴趣的包络上的电信号的未知值。正则化方法1112还被编程为求解未知变量，该未知变量已经被插入到变换矩阵中(通过矩阵调整方法)，作为对心脏包络上的重构的电信号的估计的一部分。即，矩阵调整1116通过用未知值(参数)替换每个识别出的不良通道的传感器信号信息来修改变换矩阵，未知值由正则化方法1112解决。

在一些示例中，重构引擎1102还可以实现逆方法，该逆方法被编程为通过施加边界条件以约束某些计算(即，确定变换矩阵a的系数)来使用mfs无网地计算重构的电活动的估计。作为示例，诸如根据通过引用并入本文的美国专利no.7,983,743公开的技术，通过施加根据电数据和几何形状确定的边界条件，可以无网地实现重构引擎。

对于重构引擎1102使用mfs解决逆问题并计算心脏包络上的重构的电信号1104的示例，逆重构构成了laplace方程的cauchy问题：

u(x)＝a0+∑iaif(x-yi)

因此，mfs利用躯干表面的边界条件：

dirichlet边界条件：u(x)＝ut(x)，x∈γt

neumann边界条件：

其中ω是心脏心外膜表面和躯干表面γt之间的3d体积域。

即，其边界条件包括参数化电极集合的信号通道信息的第一边界条件(例如，dirichlet边界条件)以及参数化电极集合的空间几何形状的第二边界条件(例如，neumann边界条件)。在这个示例中，矩阵调整方法1116被编程为从在通道数据1114中识别出的每个不良通道的第一边界条件(dirichlet边界条件)中移除信号通道信息，同时保留整个电极集合的空间几何形状，而不管多个输入通道中每个通道的可接受性的指示。

作为示例，图13描绘了当根据mfs实现逆重构时可以计算的变换矩阵1300。变换矩阵包括1302处展示的dirichlet边界条件，该条件描述了在跨身体表面感测到的电信号的通道信息。变换矩阵1300还包括与在躯干表面上的电极相关联的空间几何形状信息对应的在躯干表面上的neumann边界条件，如在1304处所展示的。为了这个示例的目的，表示与给定通道相关联的dirichlet边界条件的用于矩阵1300的给定行的通道信息被示为被划掉以展示已经从dirichlet边界条件1302(通过矩阵调整方法1116)移除了该通道信息，因此在经调整的变换矩阵1300中被忽略(未利用)。正则化方法1112因此使用诸如tikhonov零阶正则化或gmres方法之类的正则化技术来估计变换矩阵的逆的值(例如，γ＝a^-1*vt)。重构引擎1102进而计算感兴趣的心脏包络(例如，心外膜心脏表面电位)节点位置上的电活动值(例如，如以上结合的美国专利no.7,983,743中所公开的)。

图12是描绘用于生成重构的电信号的方法1200的示例的流程图。方法1200包括在1202处存储几何数据以及在1204处存储电信号数据。电数据包括由布置为感测身体表面电活动的多个电极测量的电信号。在1206处，基于至少一个边界条件和与电极相关联的几何数据来计算变换矩阵(例如，通过矩阵计算器1110)。在1208处，基于不良通道数据将变换矩阵修改(例如，通过矩阵调整方法)为经修改的变换矩阵。不良通道数据指定其中一个或多个电极与身体表面的连接是不可接受的。可以修改矩阵以忽略或从矩阵中移除识别出的每个不良通道的信号信息的贡献，同时保留多个通道(包括不良通道)中的每个通道的位置信息。在1210处，基于经修改的变换矩阵和来自多个电极的电信号来估计心脏包络上的重构的电信号。可以生成表示在心脏包络上的重构的电信号的图形图的可视化。

在一些示例中，方法1200实现mfs以执行提供重构的电信号的逆重构。作为mfs的一部分，变换矩阵包括为电极集合参数化信号通道信息的第一边界条件(例如，dirichlet条件)和参数化多个电极的空间几何结构的第二边界条件(例如，neumann条件)。因此，在1208处的矩阵修改可以包括：在不改变第二边界条件的情况下，从识别出的每个不良通道的第一边界条件中移除信号通道信息，而不管多个输入通道中的每个输入通道的可接受性的指示。

在另一个示例中，方法1200实现边界元素方法以计算心脏包络上的重构的电信号。在这个示例中，在1208处的矩阵修改还包括将在变换矩阵中针对识别出的每个不良通道的通道信号信息转换成对应的身体表面信号的未知参数。重构的电信号的估计包括求解每个未知参数，这些参数与不良通道的信号信息对应。

作为另一个示例，可以根据本文公开的系统和方法来确定不良通道数据(例如，参见图10)。简而言之，相应的输入电信号可以由多个电极感测并且经由相应的输入通道被接收。可以对相应对的输入电信号之间的差异进行放大(例如，通过差分放大器)，以提供与该差异对应的放大的输出信号。诸如基于每个放大器的共模抑制性能，进一步分析经放大的输出信号以确定与该电极集合中的每个电极相关的相对阻抗。例如，可以基于对放大器输出的分析来生成不良通道数据。

图14a和14b描绘了可以从针对正常窦性心律的重构的电信号生成的图形图1402和1404的示例。使用现有方法以检测其中从其相邻电极插入每个不良通道的电信息的通道，来生成图14a中的示例图1402。如图14a中所展示的，图形图的区域在结果图1402上产生伪像1408。相反，使用本文公开的重构方法来生成图形图1404，其中来自不良通道的信号信息已被忽略，并且导致不表现出伪像的图形图。

图15a和15b描绘了用于心室过早收缩的重构的电信号的图形图1502和1504的示例。在这个示例中，根据现有方法生成图形图1502，其中根据不良电极的相邻电极的电信息为不良电极插入信号信息。因此，在图形图1502中出现了在1506处展示的伪像。但是，另一个图形图1504没有表现出这样的伪像，因为其基于本公开被重构，其中忽略了针对不良通道的信号信息，而保留了针对此类不良通道的几何信息作为逆重构方法的一部分。

图16描绘了用于基于从患者身体测得的电生理信号生成图形输出的系统1600的示例。在一些示例中，感测到的电活动可以被用于基于感测到的电活动来生成一个或多个图形表示(例如，电解剖活动的图形图)，诸如针对患者解剖区域。系统1600包括计算设备1602。作为示例，计算设备1602可以被实现为膝上型计算机、台式计算机、服务器、平板计算机、工作站等。计算设备1602可以包括用于存储数据和机器可读指令的存储器1606。存储器1606可以被实现为例如非暂态计算机存储介质，诸如易失性存储器(例如，随机存取存储器)、非易失性存储器(例如，硬盘驱动器、固态驱动器、闪存等)或其组合。

计算设备1602还可以包括处理单元1608，以访问存储器1606并执行存储在存储器中的机器可读指令。处理单元1608可以被实现为例如一个或多个处理器核。在本示例中，虽然将计算设备1602的部件示出为在同一系统上实现，但是在其它示例中，不同部件可以跨不同系统分布并且例如通过网络进行通信。

可以由处理单元1608执行的指令包括通道检测逻辑1604和/或重构引擎1605。通道检测逻辑1604可以与逻辑110、430以及被编程为执行方法1000的部分的指令对应，如本文所公开的。重构引擎1605可以与重构引擎1102以及被编程为执行本文公开的方法1200的部分的指令对应。因而，可以参考本文档的较早部分以获得关于这些通道检测逻辑1604和重构引擎1605的附加信息。

系统1600可以包括测量系统1610，以获取患者1612的电生理信息。在图16的示例中，传感器阵列1614包括可以用于记录患者电活动的一个或多个电极。作为一个示例，传感器阵列1614可以与身体表面电极的布置对应，这些电极布置在患者的胸部上方和周围，用于测量与患者的心脏相关的电活动(例如，作为电生理过程的一部分)。在一些示例中，在阵列1614中可以存在大约200个或更多个传感器(例如，大约252个传感器)，每个电极与定义相应输入通道的节点对应。本文公开了非侵入性传感器阵列的各种示例。附加地或可替代地，可以将一个或多个侵入性电极(例如，用于感测或治疗递送)插入患者的身体1612中。

测量系统1610从对应的传感器阵列1614中的电极接收感测到的电信号。测量系统1610可以包括适当的控件1616和前端电路系统1617，用于提供对应的电数据1618。前端电路系统1617可以包括用于每个相应通道的滤波器、放大器和adc的布置，诸如关于图1-4公开的。因此，电数据1618可以包括来自差分放大器(例如，108、208或408)的数字化的放大的输出，诸如与共模信号抑制信号对应，如本文所公开的。此外，电数据1618包括信号信息，该信号信息描述对于由传感器阵列1614中的传感器检测到的多个输入通道中的每一个所感测到的电活动，该信号信息可以将电力线噪声滤除。

电数据1618可以作为模拟或数字信息存储在存储器1606中。可以使用适当的时间戳和通道标识符来索引相应的电数据1618，以促进对其进行评估和分析。作为示例，传感器阵列1614中的每个传感器电极可以同时感测身体表面电活动并且针对一个或多个用户选择的时间间隔提供对应的电数据1618。

设备1602在存储器中包括指令，该指令被配置为处理电数据1618并生成一个或多个输出。可以将输出存储在存储器1606中并提供给显示器1620或其它类型的输出设备。如本文所公开的，所呈现的输出和信息的类型可以取决于例如用户的应用需求而变化。

如所提到的，计算设备1602被编程为采用通道检测方法1604以提高由重构引擎1605执行的相关联处理和分析的准确性。通道检测逻辑1604可以例如被实现为执行本文公开的通道分析和检测功能以及方法的任意组合(例如，参见图1、4、5和10以及对应的描述)。通道检测1604因此可以基于对电数据1618的信号处理来提供通道数据1622，该通道数据1622指定哪些输入通道是不良的(或良好的)。由检测逻辑1604提供的结果所得的通道完整性数据1622可以单独地或与电数据1618一起存储在存储器1606中。以这种方式，可以标记不良通道以进行进一步的处理和分析。

在一些示例中，通道检测1604可以与作为可执行指令存储在存储器1606中的图形用户界面(gui)1624对接。gui1624因此可以提供交互式用户界面，使得可以响应于用户输入1625而设置通道检测1604所利用的阈值和相关参数。gui1624可以提供可以在显示器1620上渲染为交互式图形的数据。例如，gui1624可以生成在良好通道与不良通道之间进行区分的交互式图形表示(例如，传感器阵列1614的图形表示在良好通道与不良通道之间进行区分)。

在图16的示例中，gui1624包括参数选择器1626，该参数选择器1626可以被用于对由通道检测1604和利用的参数(例如，阈值、约束、数据源等)进行编程。在一些示例中，除非响应于用户输入而被修改，否则可以利用默认值，诸如本文公开的。

gui1624还可以包括通道选择器1628，该通道选择器1628被编程为响应于用户输入而选择和取消选择通道。可以采用通道选择器1628来手动地包括或排除所选择的通道，其可以覆盖由通道检测逻辑1604确定的不良通道信息。例如，gui1624可以在显示器1620上指示(例如，通过图形和/或文本指示符)哪些通道是不良通道和/或被认为是高完整性(例如，良好)通道的通道集合。用户因此可以采用gui1624的通道选择器1628来包括具有或排除良好通道的识别出的不良通道。

作为另一个示例，计算设备1602可以包括映射系统1630，该映射系统1630被编程为基于电数据1618(即，基于用于通道的电数据)生成电解剖图。

在一些示例中，映射系统1630包括重构引擎1605，该重构引擎1605被编程为经由逆计算通过将电数据1618与几何数据1636组合而重构心脏电活动。可以如本文公开的那样生成几何形状数据，诸如包括特定于患者的几何形状、通用几何形状信息或其任意组合。重构引擎被编程为实现逆方法，诸如本文关于图11公开的。例如，重构引擎采用变换矩阵(例如，由矩阵计算器110计算)和正则化方法(例如，方法1112)以将由传感器阵列1614在患者的身体上感测到的电活动重构到解剖包络上，诸如心外膜表面、心内膜表面或其它包络。如本文所公开的，重构引擎1605还可以基于通道数据来修改变换矩阵。

映射系统1630还可以包括图生成器1632，该图生成器1632被编程为基于电数据1618生成表示图形(例如，电或电解剖图)的地图数据。图生成器1632可以生成图数据以经由显示器1620可视化图形图，该图在空间上叠加在解剖结构(例如，身体表面或心脏)的图形表示上。在一些示例中，诸如响应于用户输入1625，图生成器1632可以采用经由逆方法计算的重构的电数据来产生电活动的对应图。该图可以在显示器1620上表示患者心脏的电活动，诸如与重构的电描记图(例如，电位图)对应。可替代地或附加地，计算设备1602可以从重构的电描记图计算其它电特点，诸如激活图、复极化图、传播图或可以从测量数据计算出的其它电特点。可以响应于经由gui1624的用户输入1625来设置图的类型。

鉴于前述内容，已经公开了一种自动不良通道检测方法，以提高准确性和用户体验。因此，本文公开的方法可以增强用户交互并增加逐项分析的便利性。不良通道检测方法和系统可以被实现为识别和调整后续的信号处理方法(例如，逆算法)。

如本领域技术人员将认识到的，本发明的各部分可以实施为方法、数据处理系统或计算机程序产品。因而，本发明的这些部分可以采取完全硬件实施例、完全软件实施例或组合软件和硬件的实施例的形式。此外，本发明的各部分可以是计算机可用存储介质上的计算机程序产品，该计算机可用存储介质在介质上具有计算机可读程序代码。可以利用任何合适的计算机可读介质，包括但不限于静态和动态存储设备、硬盘、光学存储设备和磁存储设备。

本文中还参考方法、系统和计算机程序产品的流程图描述了本发明的某些实施例。将理解的是，图示的方框以及图示中方框的组合可以由计算机可执行指令来实现。这些计算机可执行指令可以被提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置(或设备和电路的组合)的一个或多个处理器，以产生机器，使得经由处理器执行的指令实现在一个或多个方框中指定的功能。

这些计算机可执行指令还可以存储在计算机可读存储器中，可以指示计算机或其它可编程数据处理装置以特定方式工作，使得存储在计算机可读存储器中的指令产生制品，该制品包括实现在流程图的一个或多个方框中指定的功能的指令。计算机程序指令还可以被加载到计算机或其它可编程数据处理装置上，以使得一系列操作步骤在计算机或其它可编程装置上执行，以产生计算机实现的过程，使得在计算机或其它可编程数据处理装置上执行的指令提供用于实现在流程图的一个或多个方框中指定的功能的步骤。

以上描述的是示例。当然，不可能描述组件或方法的每种可想到的组合，但是本领域普通技术人员将认识到的是，许多进一步的组合和排列是可能的。因而，本公开旨在包括落入本申请(包括所附权利要求)的范围内的所有此类更改、修改和变化。

如本文所使用的，术语“包括”是指包括但不限于，术语“包含”是指包含但不限于。术语“基于”是指至少部分地基于。此外，在本公开内容或权利要求叙述“一”、“第一”或“另一”元件或其等同物的情况下，应当被解释为包括一个或多于一个此类元件，既不要求也不排除两个或更多个此类元件。