利用机器学习算法来优化消融指数计算的用于治疗心律失常的装置制造方法及图纸

本发明专利技术题为“利用机器学习算法来优化消融指数计算的用于治疗心律失常的装置”。本发明专利技术提供了一种方法。该方法包括由优化引擎接收来自先前消融规程的输入。该方法还包括由优化引擎训练优化引擎的机器学习算法以学习先前消融规程的场景。该方法还包括由优化引擎生成场景的消融指数。景的消融指数。景的消融指数。

【技术实现步骤摘要】
利用机器学习算法来优化消融指数计算的用于治疗心律失常的装置
[0001]交叉引用
[0002]本申请要求2020年8月6日提交的美国临时专利申请号63/062,225的权益，该申请如同完整阐述般以引用方式并入。


[0003]本专利技术涉及机器学习和/或人工智能(ML/AI)方法和系统。ML/AI方法和系统整体涉及心脏组织的消融，并且更具体地讲，涉及估计在心脏消融期间将在患者心脏中形成的消融灶的物理尺寸。在一个示例中，本专利技术涉及利用ML/AI算法来优化消融指数计算的用于治疗心律失常的装置。

技术介绍

[0004]消融导管可用于在心脏组织中造成组织坏死来校正心律失常(例如，包括但不限于心房纤颤、心房扑动、房性心动过速和室性心动过速)。心律失常会造成各种危险状况，包括不规则心率、脑中风、房室同步收缩丧失和血流停滞，这可能导致各种疾病甚至死亡。据信，许多心律失常的主要原因是一个或多个心脏腔室内的杂散电信号或心脏腔室之间的不规则电连接。
[0005]在心脏消融期间，在患者的心脏组织中产生消融灶。为了产生消融灶，将导管插入心脏中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种方法，包括：由优化引擎接收来自一个或多个先前消融规程的多个输入；由所述优化引擎训练所述优化引擎的机器学习算法以学习所述一个或多个先前消融规程的一个或多个场景；以及由所述优化引擎生成所述一个或多个场景的消融指数。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个输入包括消融指数，所述消融指数基于由导管施加到组织的接触力的量、在消融规程期间施加的电磁特性以及所述消融规程的时间。3.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个输入包括消融连续归一化输入参数和消融分类归一化输入参数。4.根据权利要求3所述的方法，其中所述消融连续归一化输入参数包括消融持续时间、初始阻抗、径向位置、当前消融与先前消融之间的持续时间、导管稳定性、消融功率、消融最大温度、与先前消融的距离、或阻抗减小参数。5.根据权利要求3所述的方法，其中所述消融分类归一化输入参数包括左心房右侧、左心房左侧、肺静脉口、组织特征、年龄组或基础疾病。6.根据权利要求1所述的方法，其中所述机器学习算法是未受监督或受监督的。7.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个场景包括不同患者分组或不同规程分组。8.根据权利要求1所述的方法，其中所述训练集提供每个患者分组或规程分组的目标值。9.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法还包括：执行所述优化引擎以生成实时规程的新消融目标。10.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个输入由与所述优化引擎通信的数据库存储。11.一种系统，包括：存储器，所述存储器存储用于优化引擎的处理器可执行代码；和一个或多个处理器，所述一个或多个处理器...

【专利技术属性】
技术研发人员：A，
申请(专利权)人：伯恩森斯韦伯斯特以色列有限责任公司，
类型：发明
国别省市：