用于检测呼吸障碍的方法和设备技术

方法和设备提供对人的睡眠呼吸障碍状态的监测，例如用于筛查。一个或多个传感器可以配置为用于非接触式有源和/或无源感测。一个或多个处理器(7304，7006)可以从由使用一个或多个传感器进行有源非接触式感测产生的一个或多个运动信号中提取一个或多个呼吸努力信号。一个或多个处理器可以从使用一个或多个传感器进行无源非接触式感测产生的声学音频信号中提取一个或多个能带信号。一个或多个处理器可以评估能带信号和/或呼吸努力信号以生成表示睡眠障碍呼吸调制的强度信号。一个或多个处理器可以对从一个或多个强度信号导出的一个或多个特征进行分类以产生一个或多个睡眠呼吸障碍量度。处理器可以基于一个或多个睡眠呼吸障碍量度来生成睡眠呼吸障碍指示。一些版本可以评估一个或多个感测信号以生成一个或多个咳嗽事件和/或咳嗽类型的一个或多个指示。示。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于检测呼吸障碍的方法和设备
1相关申请的交叉引用本申请要求于2018年11月19日提交的美国临时专利申请号第62/769,272号和于2019年12月23日提交的美国临时专利申请第62/769,272的权益，其全部内容以引用方式并入本文。2关于联邦资助研究或开发的声明不适用3联合研究发展各方的名称不适用4序列表不适用
5
技术介绍
5.1

本技术涉及呼吸障碍例如睡眠呼吸障碍和/或咳嗽的检测、诊断、治疗、预防和改善中的一者或多者。本技术还涉及医疗装置或设备及其用途。特别地，本技术涉及筛查装置或设备及其用途，例如非接触式筛查装置。5.2相关技术描述5.2.1人类呼吸系统及其障碍人体的呼吸系统促进气体交换。鼻和嘴形成患者的气道入口。气道包括一系列分支管，当分支管穿透更深入肺部时，其变得更窄、更短且更多。肺部的主要功能是气体交换，从而允许氧气从空气进入静脉血并排出二氧化碳。气管分成左主支气管和右主支气管，它们最终再分成端部细支气管。支气管构成传导气道，但是并不参与气体交换。气道的进一步分支通向呼吸细支气管，并最终通向肺泡。肺部的肺泡区域为发生气体交换的区域，且称为呼吸区。参见《呼吸系统生理学(Respiratory Physiology)》第9版，作者John B.West，由Lippincott Williams&Wilkins于2011年出版。存在一系列呼吸障碍。某些障碍可以通过特定事件来表征，例如呼吸暂停、呼吸不足和呼吸过度。呼吸障碍的实例包括阻塞性睡眠呼吸中止症(OSA)、潮式呼吸(CSR)、呼吸功能不全、肥胖换气过度综合征(OHS)、慢性阻塞性肺病(COPD)、神经肌肉疾病(NMD)和胸壁障碍。阻塞性睡眠呼吸中止症(OSA)是一种形式的睡眠呼吸障碍(SDB)，其特征在于包括上气道在睡眠期间的闭塞或阻塞的事件。它是由睡眠期间上气道异常狭窄与肌肉张力在舌、软腭及后口咽壁的区域中正常降低相结合所导致的。该病症导致受影响患者停止呼吸，典型地持续30秒至120秒的时间段，有时每晚200次至300次。这常常导致过度日间嗜睡，并可导致心血管疾病和脑损伤。该并发症状是一种常见障碍，特别是在中年超重男性中，尽管受影响的人可能没有意识到这个问题。参见美国专利第4,944,310号(Sullivan)。
潮式呼吸(CSR)是另一种形式的睡眠呼吸障碍。CSR是患者呼吸控制器的失调，其中存在称为CSR循环的盛衰通气的律动交替周期。CSR的特征在于动脉血的重复性缺氧和复氧。由于重复性氧不足，所以CSR有可能是有害的。在一些患者中，CSR与从睡眠中重复性觉醒相关，这导致严重的睡眠中断、交感神经活动增加以及后负荷增加。参见美国专利第6,532,959号(Berthon
‑
Jones)。肥胖换气过度综合征(OHS)被定义为严重肥胖与清醒时慢性高碳酸血症相结合，不存在通气不足的其他已知原因。症状包括呼吸困难、晨起头痛和过度日间嗜睡。慢性阻塞性肺病(COPD，Chronic Obstructive Pulmonary Disease)包括具有某些共同特征的一组下气道疾病中的任一种。这些疾病包括空气流动阻力增加、呼吸的呼气阶段延长以及肺的正常弹性丧失。COPD的实例为肺气肿和慢性支气管炎。COPD是由慢性吸烟(主要风险因素)、职业暴露、空气污染和遗传因素所引起的。症状包括：劳力性呼吸困难、慢性咳嗽和产生痰液。COPD是全世界第四大主要死亡原因，超过六十五百万人被归类为中度或重度，影响多达四分之一的四十岁以上成年人(世界卫生组织http://www.who.int/respiratory/copd/burden/en/)。神经肌肉疾病(NMD)是一个广泛的术语，其涵盖直接通过内在肌肉病理学或间接通过神经病理学损害肌肉功能的许多疾病和病痛。一些NMD患者的特征在于进行性肌肉损伤，其导致行走能力丧失、乘坐轮椅、吞咽困难、呼吸肌无力，并最终死于呼吸衰竭。神经肌肉障碍可分为快速进行性和慢进行性：(i)快速进行性障碍：特征在于肌肉损伤历经数月恶化，且在几年内导致死亡(例如，青少年中的肌萎缩性侧索硬化(ALS)和杜氏肌肉营养不良症(DMD)；(ii)可变或慢进行性障碍：特征在于肌肉损伤历经数年恶化，且仅轻微缩短预期寿命(例如，肢带型、面肩肱型和强直性肌肉营养不良症)。NMD的呼吸衰竭的症状包括：渐增的全身虚弱、吞咽困难、运动中和休息时呼吸困难、疲惫、嗜睡、晨起头痛，以及注意力难以集中和情绪变化。胸壁障碍是一组导致呼吸肌与胸廓之间无效率联接的胸廓畸形。这些障碍通常特征在于限制性缺陷，并且具有长期高碳酸血症性呼吸衰竭的可能。脊柱侧凸和/或脊柱后侧凸可引起严重的呼吸衰竭。呼吸衰竭的症状包括：劳力性呼吸困难、外周水肿、端坐呼吸、反复胸部感染、晨起头痛、疲惫、睡眠质量差以及食欲不振。心力衰竭(HF)是相对常见且严重的临床病症，其特征在于心脏无法跟上身体的氧需求。由于其高患病率和严重程度，心力衰竭的管理是现代保健系统面临的重大挑战。HF是一种慢性病症，其本质上是进行性的。HF的进展的特征通常是在长时间内相对稳定(尽管心血管功能降低)，偶尔会出现急性发作。在这些急性发作中，患者经历症状恶化，例如呼吸困难(呼吸困难、胆囊节律、颈静脉压增加和端坐呼吸。这通常伴随着明显的充血(其是流体在肺腔内累积)。这种多余的流体通常导致体重显著增加数千克。然而，在许多情况下，当发生明显充血时，医生帮助患者恢复稳定的选择有限，并且在许多情况下，患者需要住院治疗。在极端情况下，如果没有及时治疗，患者可能会发生急性失代偿性心力衰竭(ADHF)事件，有时称为失代偿。5.2.2治疗各种治疗，例如持续气道正压通气(CPAP)治疗、无创通气(NIV)、有创通气(IV)和高流量治疗(HFT)已经用于治疗上述呼吸障碍中的一种或多种。
持续气道正压通气(CPAP)治疗已被用于治疗阻塞性睡眠呼吸中止症(OSA)。作用机制是连续气道正压通气充当气动夹板，并且可以诸如通过向前并远离后口咽壁推挤软腭和舌来防止上气道闭塞。通过CPAP治疗来治疗OSA可以是自愿的，因此如果患者发现用于提供此类治疗的装置为：不舒适、难以使用、昂贵和不美观中的任一者或多者，则患者可选择不依从治疗。无创通气(NIV)通过上气道向患者提供通气支持以帮助患者呼吸和/或通过完成呼吸功中的一些或全部来维持身体内适当的氧水平。通气支持经由无创患者接口提供。NIV已被用于治疗CSR以及诸如OHS、COPD、NMD和胸壁障碍等形式的呼吸衰竭。在一些形式中，可以改善这些治疗的舒适性和有效性。有创通气(IV)为不能够自己有效呼吸的患者提供通气支持，并且可以使用气切管提供。在一些形式中，可以改善这些治疗的舒适性和有效性。5.2.3治疗系统上述治疗可由治疗系统或装置提供。系统和装置还可以用于诊断病症而不对而不治疗它。治疗系统，例如呼吸治疗装置，可以包括呼吸压力治疗装置(RPT装置)、空气回路、湿化器、患者接口和数据管理。5.2.3.1患者接口患者接口可用于将呼吸设备接合到其使用者，例如通过提供空气流。空气流可以经由面罩提供到使用者的鼻和/或嘴里、经由管提供到嘴里或经本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于监测人的睡眠呼吸障碍状态的一个或多个处理器的方法，所述一个或多个处理器中的所述方法包括：从一个或多个运动信号中提取一个或多个呼吸信号，所述一个或多个运动信号由有源非接触式感测生成；从无源信号中提取一个或多个能带信号，所述无源信号由无源非接触式感测生成，所述无源信号表示由声音传感器检测到的声学信息；评估所述一个或多个能带信号和/或所述一个或多个呼吸信号以生成表示睡眠呼吸障碍调制强度的一个或多个强度信号；以及对从所述一个或多个强度信号导出的一个或多个特征进行分类或传输以进行分类，以产生一个或多个睡眠呼吸障碍量度。2.根据权利要求1所述的方法，还包括以下中的一项或多项：(a)基于所述一个或多个睡眠呼吸障碍量度生成睡眠呼吸障碍指示；(b)在显示器上显示和/或转发所述睡眠呼吸障碍指示；以及(c)在显示器上显示和/或转发所述一个或多个睡眠呼吸障碍量度。3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中，所述分类包括识别出睡眠时段存在睡眠呼吸障碍事件的数量超过阈值的肯定和否定之一，并且其中，所述一个或多个睡眠呼吸障碍量度包括表示所述识别的结果的二进制标志。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述一个或多个睡眠呼吸障碍量度包括睡眠呼吸障碍的概率，并且其中，当所述概率超过阈值时，所述二进制标志表示所述肯定。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，所述一个或多个睡眠呼吸障碍量度包括表示呼吸暂停事件和呼吸不足事件的总数的估计的呼吸暂停
‑
呼吸不足指数。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述一个或多个睡眠呼吸障碍量度包括睡眠呼吸障碍的概率，并且所述方法还包括：(a)基于所述概率生成睡眠阶段调整因子，以及(b)根据所述睡眠阶段调整因子来调整睡眠阶段时间。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，还包括：基于一个或多个强度信号生成集群标志信号，所述集群标志信号表示识别是否存在SDB调制的时间序列。8.根据权利要求7所述的方法，其中，基于所述一个或多个强度信号的值与阈值之间的比较来生成所述集群标志信号。9.根据权利要求8所述的方法，其中，当所述一个或多个强度信号的值大于第一强度阈值时，将所述集群标志信号的标志设置为真，并且其中，根据对经滤波信号的值与第二强度阈值相比较的评估来进一步设置所述集群标志信号，所述经滤波信号是通过对所述一个或多个强度信号进行滤波导出的。10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中，所述一个或多个特征包括：(a)具有SDB集群的一个或多个总睡眠时间比例；(b)峰值强度或峰值平均强度；和/或(c)从来自所述一个或多个能带信号的多个强度信号导出的多个特征。11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，还包括：基于表征检测到的SDB集群存在的生成的集群标志信号来生成睡眠
‑
唤醒校正掩码信号，以及将所述睡眠
‑
唤醒校正掩码信号应用于睡眠分段过程，在所述睡眠分段过程中，根据所述睡眠
‑
唤醒校正掩码信号将唤醒
分类实例校正为睡眠实例。12.根据权利要求2至11中任一项所述的方法，其中，所述生成的睡眠呼吸障碍指示包括在显示装置上显示的图形风险
‑
o
‑
计量器，所述图形风险
‑
o
‑
计量器包括指针和刻度。13.根据权利要求1至12中任一项所述的方法，其中，所述评估所述一个或多个呼吸信号以生成表示睡眠呼吸障碍调制强度的一个或多个强度信号，包括：生成包络信号；对所述包络信号进行归一化；以及从所述归一化的包络信号生成频谱特性。14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述频谱特性包括以下中的任一者或多者：(1)在睡眠呼吸障碍频率范围内的功率谱密度操作的峰值频率；(2)包括以下的比率的带内度量：(a)功率谱密度操作的峰值频率，和(b)来自所述功率谱密度操作的所述睡眠呼吸障碍频率范围中的功率；以及(3)包括以下的比率的带内度量：(a)功率谱密度操作的峰值频率附近的窄带中的功率，和(b)功率谱密度操作的谱的总功率与所述峰值频率附近的所述窄带中的功率之间的差。15.根据权利要求1至14中任一项所述的方法，其中，所述评估所述一个或多个能带信号以生成表示睡眠呼吸障碍调制强度的一个或多个强度信号，包括：组合所述一个或多个能带信号中的能带信号；从所述组合的能带信号生成包络信号；对来自所述组合的能带信号的所述包络信号进行滤波和归一化；以及从所述经滤波并归一化的包络信号生成频谱特性。16.根据权利要求15所述的方法，其中，来自所述经滤波并归一化的包络信号的频谱特性包括以下中的任一者或两者：(1)包括以下的比率的带内度量：(a)功率谱密度操作的峰值频率，和(b)来自所述功率谱密度操作的睡眠呼吸障碍频率范围中的功率；以及(2)包括以下的比率的带内量度：(a)功率谱密度操作的峰值频率附近的窄带中的功率，和(b)功率谱密度操作的谱的总功率与所述峰值频率附近的所述窄带中的功率之间的差。17.根据权利要求1至16中任一项所述的方法，其中，所述从一个或多个运动信号中提取一个或多个呼吸信号包括组合多个运动信号，所述多个运动信号中的每一个是表示来自检测范围的运动的运动信号，所述检测范围与所述多个运动信号中的其他运动信号的检测范围不同。18.根据权利要求1至17中任一项所述的方法，其中，所述从所述无源信号中提取一个或多个能带信号包括：通过计算所述无源信号的变换将所述无源信号的声音频率分离成带信号；计算所述带信号的能量值；以及计算每个带信号的计算出的能量值的平均值。19.根据权利要求1至18中任一项所述的方法，其中，(1)所述有源非接触式感测包括以下中的任一者：(a)使用麦克风和扬声器的声纳感测；(b)使用射频发射器和接收器的雷达
感测；以及(c)调频连续波(FMCW)感测；以及(2)无源非接触式感测包括使用麦克风对呼吸相关声音的声学感测。20.根据权利要求1至19中任一项所述的方法，其中，所述一个或多个处理器在处理装置中，所述处理装置包括智能电话、平板计算机、通用计算设备、智能扬声器、智能TV、智能手表和呼吸治疗装置中的任一者。21.根据权利要求1至20中任一项所述的方法，还包括：使用一个或多个处理器基于所述一个或多个睡眠呼吸障碍量度来控制对呼吸治疗装置的治疗设置的改变。22.根据权利要求1至21中任一项所述的方法，还包括：在所述一个或多个处理器中，接收所述生成的一个或多个睡眠呼吸障碍量度；以及(a)在显示器上显示所述接收的一个或多个睡眠呼吸障碍量度；或(b)经由数据通信传输将所述接收的一个或多个睡眠呼吸障碍量度传输到本地处理装置。23.一种处理器可读介质，其上存储有处理器可执行指令，所述处理器可执行指令在由一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器监测人的睡眠呼吸障碍状态，所述处理器可执行指令配置为执行如权利要求1至22中任一项所述的方法。24.一种能够访问如权利要求23所述的处理器可读介质的服务器，其中，所述服务器配置为接收通过网络将所述处理器可读介质的所述处理器可执行指令下载到处理装置的请求。25.一种处理装置，包括：一个或多个处理器；扬声器，所述扬声器耦接至所述一个或多个处理器；麦克风，所述麦克风耦接至所述一个或多个处理器；以及如权利要求23所述的处理器可读介质。26.根据权利要求25所述的处理装置，其中，所述处理装置包括智能电话、平板计算机、通用计算设备、智能扬声器、智能TV、智能手表和呼吸治疗装置中的任一者。27.一种处理装置，包括：一个或多个处理器；麦克风，所述麦克风耦接至所述一个或多个处理器；射频传感器，所述射频传感器耦接至所述一个或多个处理器；以及如权利要求23所述的处理器可读介质。28.一种用于能够访问如权利要求23所述的处理器可读介质的服务器的方法，所述方法包括在所述服务器处接收通过网络将所述处理器可读介质的所述处理器可执行指令下载到处理装置的请求；以及响应于所述请求将所述处理器可执行指令传输到所述处理装置。29.一种用于监测人的睡眠呼吸障碍状态的设备，所述设备包括：一个或多个处理器，所述一个或多个处理器配置为：从一个或多个运动信号中提取一个或多个呼吸信号，所述一个或多个运动信号由使用一个或多个传感器进行有源非接触式感测生成；从无源信号中提取一个或多个能带信号，所述无源信号由使用所述一个或多个传感器进行无源非接触式感测生成，所述无源信号表示由所述一个或多个传感器中的声音传感器检测到的声学信息；评估所述一个或多个能带信号和/或所述一个或多个呼吸信号以生成表示睡眠呼吸障碍调制强度的一个或多个强度信号；以及对从所述一个或多个强度信号导出的一个或多个特征进行分类或传输以进行分类，以
产生一个或多个睡眠呼吸障碍量度。30.根据权利要求1所述的设备，还包括所述一个或多个传感器，所述一个或多个传感器配置为用于有源非接触式感测和无源非接触式感测。31.根据权利要求29至30中任一项所述的设备，其中，所述一个或多个处理器还配置为：(a)基于所述一个或多个睡眠呼吸障碍量度生成睡眠呼吸障碍指示；(b)在显示器上显示和/或转发所述睡眠呼吸障碍指示；和/或(c)在显示器上显示和/或转发所述一个或多个睡眠呼吸障碍量度。32.根据权利要求29至31中任一项所述的设备，其中，为了进行分类，所述一个或多个处理器配置为识别出睡眠时段存在睡眠呼吸障碍事件的数量超过阈值的肯定和否定之一，并且其中，所述一个或多个睡眠呼吸障碍量度包括表示所述识别的结果的二进制标志。33.根据权利要求32所述的设备，其中，所述一个或多个睡眠呼吸障碍量度包括睡眠呼吸障碍的概率，其中，当所述概率超过阈值时，所述二进制标志表示所述肯定。34.根据权利要求29至33中任一项所述的设备，其中，所述一个或多个睡眠呼吸障碍量度包括表示呼吸暂停事件和呼吸不足事件的总数的估计的呼吸暂停
‑
呼吸不足指数。35.根据权利要求29至34中任一项所述的设备，其中，所述一个或多个睡眠呼吸障碍的度量包括睡眠呼吸障碍的概率，并且其中，所述一个或多个处理器还配置为：(a)基于所述概率生成睡眠阶段调整因子；以及(b)根据所述调整因子调整睡眠阶段时间。36.根据权利要求31至35中任一项所述的设备，其中，所述一个或多个处理器还配置为基于一个或多个强度信号生成集群标志信号，所述集群标志信号表示识别是否存在SDB调制的时间序列。37.根据权利要求36所述的设备，其中，基于所述一个或多个强度信号的值与阈值之间的比较来生成所述集群标志信号。38.根据权利要求37所述的设备，其中，当所述一个或多个强度信号的值大于第一强度阈值时，将所述集群标志信号的标志设置为真，并且其中，根据对经滤波信号的值与第二强度信号相比较的评估来进一步设置所述集群标志信号，所述经滤波信号是通过对所述一个或多个强度信号进行滤波导出的。39.根据权利要求29至38中任一项所述的设备，其中，所述一个或多个特征包括：(a)具有SDB集群的一个或多个总睡眠时间比例；(b)峰值强度或峰值平均强度；和/或(c)从来自所述一个或多个能带信号的多个强度信号导出的多个特征。40.根据权利要求29至39中任一项所述的设备，其中，所述一个或多个处理器还配置为基于表征检测到的SDB集群存在的生成的集群标志信号来生成睡眠
‑
唤醒校正掩码信号；并且其中，所述一个或多个处理器还配置为将所述睡眠
‑<...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗克萨娜，
申请(专利权)人：瑞思迈传感器技术有限公司，
类型：发明
国别省市：