公开了用于对植入式医疗装置进行编程的系统和方法，该植入式医疗装置包括：模拟环境，该模拟环境具有至少一根引线，该至少一根引线具有多个电极；至少一个处理器的计算硬件以及能够操作地联接到该至少一个处理器的存储器；和指令，该指令在该计算硬件上执行时，致使该计算硬件实现训练子系统，该训练子系统被配置成：使用该模拟环境进行脑部感测调查；基于该脑部感测调查开发至少一个机器学习模型；将该至少一个机器学习模型应用于体内患者数据以从该多个电极确定相对于振荡源的至少一个预测电极；可视化该至少一个预测电极；以及基于该至少一个预测电极对医疗装置进行编程。该至少一个预测电极对医疗装置进行编程。该至少一个预测电极对医疗装置进行编程。
【技术实现步骤摘要】
使用机器学习的治疗电极位置预测可视化
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求于2022年2月21日提交的美国临时申请序列号63/268,300的权益，其公开内容据此全文以引用方式并入本文。
[0003]本技术整体涉及植入式医疗装置，并且更具体地涉及提供电刺激治疗的植入式医疗装置。
技术介绍
[0004]已提出将诸如电刺激器或治疗剂递送装置的植入式医疗装置用于不同的治疗应用，诸如深部脑部刺激(DBS)、脊髓刺激(SCS)、骨盆刺激、胃刺激、周围神经刺激、功能性电刺激或将药剂、胰岛素、止痛剂或抗炎剂递送到患者体内的目标组织部位。在一些治疗系统中，植入式电刺激器借助于一个或多个电极将电治疗递送到患者体内的目标组织部位，这些电极可通过医疗引线部署和/或部署在电刺激器的外壳上，或两种情况兼有。在一些治疗系统中，可经由引线和/或电刺激器的外壳所携载的电极的特定组合来递送治疗。
[0005]在可发生在医疗装置的植入期间、在试验会话期间或在医疗装置植入患者体内之后的诊所内或远程随访会话期间的编程会话期间，临床医生可生成被发现向患者提供有效治疗的一个或多个治疗程序(也称为治疗参数集)，其中每个治疗程序可限定一个治疗参数集的值。医疗装置可根据一个或多个存储的治疗程序向患者递送治疗。就电刺激而言，治疗参数可限定待递送的电刺激波形的特性。例如，在以电脉冲形式递送电刺激的示例中，治疗参数可包括电极配置，该电极配置包括电极组合和电极极性、振幅(可为电流或电压振幅)、脉冲宽度和脉冲频率。
[0006]优化用于DBS的治疗可能具有挑战性，并且随着分段引线的引入已变得更加具有挑战性。附加的接触意味着单极审查需要更多的时间，单极审查是一种在临床中用来确定用于治疗的最佳电极的技术。定向刺激还意味着需要更多的探索和编程时间来评估治疗设定是有效且高效的。因此，选择用于DBS治疗的有效刺激参数对于医师(也称为临床医生)和患者而言可为耗时的(例如，更漫长且更频繁的医疗访问)。
[0007]因此，需要提高DBS编程的效率。
技术实现思路
[0008]在一个方面，本公开的技术解决了行业的前述需要。实施方案利用模拟环境中的感测数据，以通过应用机器学习算法和可视化结果以供临床医生直接解释来通知编程决策。
[0009]在另一方面，机器学习可用于检测离生理振荡源最近(或最远)的电极。在实施方案中，可在具有或不具有诸如成像扫描数据的解剖数据的情况下可视化电极排序。
[0010]在另一方面，机器学习可进一步通过视觉瞄准来通知对刺激参数的选择。例如，生
理信号可在解剖结构的物理环境内(或者，在不具有解剖结构的情况下)被容易地查看。
[0011]在另一方面，机器学习可进一步自动化对最靠近响应组织的刺激接触的选择。在实施方案中，可在具有或不具有解剖成像扫描数据的情况下可视化源的位置。可突出显示与疾病进展和治疗变化相关联的各种纵向变化。此外，可通知源的位置的变化，该变化可指示植入物位置的变化、生理变化或其他临床相关变量。
[0012]在一个方面，本公开提供了一种用于对医疗装置进行编程的方法，该方法包括：在模拟环境中使用包括多个电极的至少一根引线来进行脑部感测调查；基于脑部感测调查来开发至少一个机器学习模型；将至少一个机器学习模型应用于体内患者数据以从多个电极确定相对于振荡源的至少一个预测电极；可视化至少一个预测电极；以及基于至少一个预测电极对医疗装置进行编程。
[0013]在一个方面，本公开提供了一种系统，该系统包括：模拟环境，该模拟环境具有至少一根引线，该至少一根引线具有多个电极；至少一个处理器的计算硬件以及能够操作地联接到至少一个处理器的存储器；和指令，该指令在计算硬件上执行时，致使计算硬件实现训练子系统，该训练子系统被配置成进行以下操作：使用模拟环境进行脑部感测调查；基于脑部感测调查开发至少一个机器学习模型；将至少一个机器学习模型应用于体内患者数据以从多个电极确定相对于振荡源的至少一个预测电极；可视化至少一个预测电极；以及基于至少一个预测电极对医疗装置进行编程。
[0014]因此，可通过自动化编程过程并且进一步通过优化治疗设定来减少DBS编程负担。
[0015]本公开的一个或多个方面的细节在以下附图和描述中阐述。根据说明书和附图以及权利要求书，本公开中描述的技术的其他特征、目标和优点将是显而易见的。
附图说明
[0016]图1A是示出根据实施方案的被配置成将电刺激治疗递送到患者的脑部内的组织部位的示例性深部脑部刺激(DBS)系统的示意图。
[0017]图1B是示出根据实施方案的图1A的系统的部件的框图。
[0018]图2是根据实施方案的被配置成将电刺激治疗递送到患者的脑部内的组织部位的系统的框图。
[0019]图3是根据实施方案的用于递送电刺激治疗的系统的训练系统的框图。
[0020]图4A是根据实施方案的电极和电极的基本方向的注释图。
[0021]图4B是根据实施方案的在图3的训练系统中利用的示例性引线的图。
[0022]图4C是根据实施方案的图4B的引线的横截面的注释图示。
[0023]图5是根据实施方案的用于对医疗装置进行编程的方法的流程图。
[0024]图6是根据实施方案的用于对医疗装置进行编程的另一方法的流程图。
[0025]图7A至图7C是根据实施方案的用于引线的示例性位置预测可视化。
[0026]图8A至图8B是根据实施方案的用于引线的示例性电极预测可视化。
[0027]虽然各种实施方案可采用各种修改和替代形式，但其细节已在附图中以举例的方式示出并且将予以详细描述。然而，应理解，意图不在于将所要求保护的专利技术限于所描述的特定实施方案。相反，意图在于涵盖落入如由权利要求书限定的主题的精神和范围内的所有修改、等效物和替代方案。
具体实施方式
[0028]参考图1A，描绘了根据实施方案的被配置成将电刺激治疗递送到患者102的脑部内的组织部位的示例性深部脑部刺激(DBS)系统100。患者102通常将是人类患者。然而，在一些情况下，治疗系统100可应用于其他哺乳动物或非哺乳动物非人类患者。在图1A中所示的示例中，治疗系统100包括医疗装置编程器104、植入式医疗装置(IMD)106、引线延伸部108以及一根或多根引线110，该一根或多根引线具有电极112的相应集合。IMD106包括被配置成生成电刺激治疗并且分别经由一根或多根引线110的一个或多个电极112将电刺激治疗递送到患者102的脑部的一个或多个区域的刺激发生器。
[0029]DBS可用于疗治或管理各种患者病症，诸如，但不限于癫病发作(例如，癫痫症)、疼痛、偏头痛、精神障碍(例如，重度抑郁症(MDD)、躁郁症、焦虑症、创伤后压力症、轻郁症和强迫症(OCD))、行为障碍、情绪障碍、记忆障碍、精神活动障碍、运动障碍(例如，特发性震颤或帕金森氏病)、亨廷顿氏病、阿尔茨海默氏病，或者患者102的其他神经本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于对医疗装置进行编程的方法，所述方法包括：在模拟环境中用包括多个电极的至少一根引线来进行脑部感测调查；基于所述脑部感测调查来开发至少一个机器学习模型；将所述至少一个机器学习模型应用于体内患者数据以从所述多个电极确定相对于振荡源的至少一个预测电极；可视化所述至少一个预测电极；以及基于所述至少一个预测电极对所述医疗装置进行编程。2.根据权利要求1所述的方法，其中进行所述脑部感测调查包括从用于所述多个电极的所有可能通道收集数据。3.根据权利要求1所述的方法，其中可视化所述至少一个预测电极包括显示邻近解剖扫描数据的所述至少一根引线和所述至少一个预测电极。4.根据权利要求1所述的方法，其中可视化所述至少一个预测电极包括在不具有解剖扫描数据的情况下显示所述至少一根引线和所述至少一个预测电极。5.根据权利要求1所述的方法，其中可视化所述至少一个预测电极包括显示相对于热图的所述至少一根引线和所述至少一个预测电极。6.根据权利要求1所述的方法，其中将所述至少一个机器学习模型应用于体内患者数据以确定所述至少一个预测电极包括检测离所述振荡源最远的电极。7.根据权利要求1所述的方法，其中将所述至少一个机器学习模型应用于体内患者数据以确定所述至少一个预测电极包括检测离所述振荡源最近的电极。8.根据权利要求1所述的方法，其中可视化所述至少一个预测电极包括显示与疾病进展或治疗变化相关联的至少一个纵向变化。9.根据权利要求1所述的方法，其中可视化所述至少一个预测电极包括显示所述振荡源的位置的变化。10.根据权利要求1所述的方法，其中所述模拟环境包括使用信号发生器在盐水槽中生成的信号。11.一种系统，所述系统包括：模拟环境，所述模拟环境具有至少一根引线，所述至少一根引线具有多个电极；至少一个处理器的计算硬件以及能够操作地联接到所述至少一个处理器的存储器；和指令，所述指令在所述计算硬件上执行时，致使所述计算硬件实现：训练子系统，所述训练子系统被配...
【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：美敦力公司，
类型：发明
国别省市：
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