[发明专利]大面积环状消融点的自动连续性估计

说明书

本发明题为“大面积环状消融点的自动连续性估计”。本发明提供了一种方法，该方法由处理器执行的消融连续性引擎提供。该方法包括：接收对应于体内器官的组织的至少大面积环状消融点，估计大面积环状消融点相对于位置的连续性以生成连续性估计，以及提供对每个大面积环状消融点的连续性估计以支持该组织的治疗。

交叉引用

本申请要求2020年7月6日提交的美国临时专利申请63/048,412的权益，该申请如同完整阐述般以引用方式并入。

技术领域

本发明涉及人工智能和机器学习的方法和系统。更具体地，本发明涉及执行大面积环状消融(WACA)点的自动连续性估计的人工智能和机器学习算法。

背景技术

心脏病症的治疗通常需要心脏成像(即，对心脏组织、腔室、静脉、动脉和/或通路成像，其也称为心脏扫描或心脏成像)和后续消融(即，移除或破坏所成像的心脏组织、腔室、静脉、动脉和/或通路)。在示例中，心房纤颤的心脏病症可被成像并且使用心房纤颤消融来治疗。心房纤颤消融的具体类型是大面积环状消融(WACA)。

常规地，在心脏标测阶段期间，WACA实现右肺静脉和左肺静脉的逐点(例如，WACA点)隔离，以形成围绕左肺静脉和右肺静脉的圆环(例如，在一些情况下，WACA可延伸到心房的顶部并且延伸进入右心房)。然而，WACA点之间存在潜在间隙、所得的消融线中存在潜在间隙以及WACA依赖于解剖结构使得WACA受到限制。例如，如果在消融阶段期间未经治疗，则这些间隙可导致肺静脉重新连接和复发性心律失常。为了克服这些限制，常规方法依赖由医疗专业人员手动进行的消融位点解剖分割和WACA点连续性估计。由于这些限制并且根据常规手动查看方法，需要提供用于预测潜在间隙、提供解剖分割以及提供对WACA点进行连续性估计的改进的方法。

发明内容

根据一个实施方案，提供了一种方法，该方法由至少一个处理器执行的消融连续性引擎提供。该方法包括：接收对应于体内器官的组织的至少多个大面积环状消融点，估计所述多个大面积环状消融点相对于一个或多个位置的连续性以生成连续性估计，以及提供对所述多个大面积环状消融点中的每个大面积环状消融点的连续性估计以支持该组织的治疗。

根据一个或多个实施方案，上述方法实施方案可被实现为设备、系统和/或计算机程序产品。

附图说明

通过以举例的方式结合附图提供的以下具体实施方式可得到更详细的理解，其中附图中类似的附图标号指示类似的元件，并且其中：

图1为可以实施本公开主题的一个或多个特征的示例性系统的图示。

图2示出了根据一个或多个实施方案的用于监测和传送患者生物计量的示例性系统的框图；

图3示出了根据一个或多个实施方案的方法的框图；

图4示出了根据一个或多个实施方案的人工智能系统的图形描绘；

图5示出了根据一个或多个实施方案的神经网络和在神经网络中执行的方法的框图的示例；

图6示出了根据一个或多个实施方案的神经网络和在神经网络中执行的方法的框图的示例；

图7示出了根据一个或多个实施方案的用户界面的图像；

图8示出了根据一个或多个实施方案的用户界面；

图9示出了根据一个或多个实施方案的对应于将左WACA和右WACA分类为解剖结构的表和用户界面；

图10示出了根据一个或多个实施方案的左解剖结构和右解剖结构的示意图；

图11示出了根据一个或多个实施方案的分类方法的框图；以及