使用致心律失常激活之间的相似性对电生理(EP)信号进行集群的制作方法

本发明整体涉及电生理(ep)信号分析，并且具体地涉及心律失常的分析。

背景技术：

1、集群是指识别数据集中的组或集群的任务。在基于密度的集群中，集群是分布在数据空间中高密度对象连续区域内的一组数据对象。基于密度的集群通过低密度物体的连续区域彼此分离。位于低密度区域中的数据对象通常被认为是噪声或异常值。

2、先前在专利文献中提出了表征激活信号在心脏组织中的传播的方法。例如，美国专利9,737,227描述了一种用于映射心脏解剖结构的系统和方法，该方法包括利用设置在解剖结构中或附近的多个映射电极来感测生理活动的激活信号。感测的激活信号中的模式基于在每对独特识别模式之间生成的相似性量度来识别，该对独特识别模式基于对应对的相似性量度之间的相关性被分类成组。特征表示针对每组相似性量度来确定，并且被显示为特征表示的汇总图。

3、作为另一个示例，美国专利申请公布2010/0280400描述了一种心律管理系统，该心律管理系统可以用于检测与受试者体内的心脏事件相关联的发作心跳。可监测这些事件，并且可针对心律失常发作中的备选心律失常心跳来导出去极化形态信息。可基于一个或多个备选发作的特定形态并基于用户的标记通过选择备选心律失常心跳中的至少一次心律失常心跳来形成心律失常心跳形态模板。还提供了使用方法。

4、美国专利申请公布2004/0176697描述了在心房纤颤期间心电图(ecg)的分析。具体地，本发明涉及此类方法用于产生和验证心脏模型的用途和在心脏病的精细化诊断中的用途。使用具有经受数学集群分析的系数的自动回归(ar)模型来执行给定患者或患者群组的心房纤颤的分类，包括分级方法(例如，单链接、平均链接(加权的和未加权的)、质心、中值和完整链接)和非分级方法，例如k均值集群算法、自适应k均值、k-中心点和模糊集群。

技术实现思路

1、下文描述的本发明的实施方案提供了一种用于使用致心律失常激活之间的相似性来对电生理信号进行集群的方法，包括限定多种不同类型的心律失常。定义所述类型的心律失常的相似性量度。接收一组ep信号，所述组在患者的心脏中采集。使用相似性量度，将所述一组ep信号划分成至少两个集群，每个集群含有符合相应类型的心律失常的相应相似性量度的ep信号。将所述集群指示给用户。

2、在一些实施方案中，指示集群包括呈现每个集群的代表性ep信号。

3、在一些实施方案中，划分所述一组ep信号包括基于感兴趣的给定窗口内的每个ep信号中的激活的数目n来将所述ep信号分配给所述集群。

4、在一个实施方案中，划分所述一组ep信号包括基于每个ep信号中的激活内的交叉等峰的数目来将ep信号分配给集群。

5、在另一个实施方案中，划分所述一组ep信号包括基于每个ep信号中的激活的宽度来将ep信号分配给集群。

6、在一些实施方案中，划分所述一组ep信号包括基于每个ep信号中的激活的峰-峰双极电压来将所述ep信号分配给所述集群。

7、在一些实施方案中，划分所述一组ep信号包括基于每个ep信号中的激活的最大斜率来将ep信号分配给集群。

8、在一个实施方案中，相似性量度是线性总和函数和二次总和函数之一。

9、在一些实施方案中，ep信号是电描记图。

10、根据本发明的另一个实施方案，本文另外提供了包括存储器和处理器的用于使用致心律失常激活之间的相似性来对电生理信号进行集群的系统。存储器被配置成存储(i)多种不同类型的心律失常的定义，以及(ii)所述类型的心律失常的相似性量度的定义。所述处理器被配置成(a)接收在患者的心脏中采集的一组ep信号，(b)使用所述相似性量度，将所述一组ep信号划分成至少两个集群，每个集群含有符合相应类型的心律失常的相应相似性量度的ep信号，以及(c)将所述集群指示给用户。

技术特征：

1.一种用于使用致心律失常激活之间的相似性来对电生理信号进行集群的系统，所述系统包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器被配置成通过呈现每个集群的代表性ep信号来指示所述集群。

3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器被配置成通过基于感兴趣的给定窗口内的每个ep信号中的激活的数目n将所述ep信号分配给所述集群来划分所述一组ep信号。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器被配置成通过基于每个ep信号中的激活内的交叉等峰的数目将所述ep信号分配给所述集群来划分所述一组ep信号。

5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器被配置成通过基于每个ep信号中的激活的宽度将所述ep信号分配给所述集群来划分所述一组ep信号。

6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器被配置成通过基于每个ep信号中的激活的峰-峰双极电压将所述ep信号分配给所述集群来划分所述一组ep信号。

7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器被配置成通过基于每个ep信号中的激活的最大斜率将所述ep信号分配给所述集群来划分所述一组ep信号。

8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述相似性量度是线性总和函数和二次总和函数之一。

9.根据权利要求1所述的系统，其中，所述ep信号是电描记图。

技术总结
一种方法，包括定义多种不同类型的心律失常。定义所述类型的心律失常的相似性量度。接收一组EP信号，所述组在患者的心脏中采集。使用相似性量度，将所述一组EP信号划分成至少两个集群，每个集群含有符合相应类型的心律失常的相应相似性量度的EP信号。将所述集群指示给用户。

技术研发人员：B·科恩,N·S·卡茨,A·图格曼,V·德沃尔金
受保护的技术使用者：伯恩森斯韦伯斯特（以色列）有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/11