【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开总体上涉及用于在睡眠时段期间确定个体的睡眠阶段的系统和方法，并且更具体地，涉及用于基于流量数据、呼吸数据和呼吸事件在睡眠时段期间确定个体的睡眠阶段的系统和方法。
技术介绍
1、许多个体患有睡眠相关和/或呼吸相关障碍，例如睡眠障碍性呼吸(sdb)，其可包括阻塞性睡眠呼吸暂停(osa)、中枢性睡眠呼吸暂停(csa)，其它类型的呼吸暂停(例如混合性呼吸暂停和呼吸不足)、呼吸努力相关唤醒(rera)和打鼾。在一些情况下，当个体处于特定的躺/睡姿时，这些病症显现或更明显地显现。这些个体还可能患有其它健康病症(其可称为并存病)，诸如失眠(例如，开始睡眠困难、在最初入睡后频繁或长时间清醒，和/或不能恢复睡眠的早期清醒)、周期性肢体运动障碍(plmd)、多动腿综合征(rls)、潮式呼吸(csr)、呼吸功能不全、肥胖症过度换气综合征(ohs)、慢性阻塞性肺病(copd)、神经肌肉疾病(nmd)、快速眼动(rem)行为障碍(也称为rbd)、梦境演绎行为(deb)、高血压、糖尿病、中风、胸壁疾病。
2、这些障碍通常使用呼吸治疗系统(例如，持续气道正压通气(cpap)系统)来治疗，其递送加压空气以帮助防止个体的气道在睡眠期间变窄或塌陷。虽然呼吸治疗系统可以被配置为实时检测睡眠障碍性呼吸(sdb)事件，诸如呼吸暂停和呼吸不足，但是它们通常可能基于用户未睡着或用户处于非预期的睡眠阶段而不正确地报告sdb事件(例如，所计算的ahi)。因此，需要新的系统和方法来确定个体的睡眠阶段，特别是在个体正在使用呼吸治疗系统的睡眠时段。本专利技术旨在解决
技术实现思路
1、根据本公开的一些实现，一种确定个体的睡眠阶段的方法包括接收与该个体的睡眠时段相关联的数据。睡眠时段被分成多个时段。该方法还包括分析所接收的数据以识别与睡眠时段的当前时段相关联的一个或多个特征。所述一个或多个特征包括(i)与来自呼吸治疗系统的加压空气流相关联的至少一个特征，所述加压空气流在睡眠时段由个体使用，(ii)与个体的呼吸速率相关联的至少一个特征，(iii)与睡眠时段内当前时段的时间位置相关联的至少一个特征，或(iv)(i)-(iii)的任何组合。所述方法还包括至少基于所述一个或多个特征来确定多个睡眠阶段概率。每个睡眠阶段概率对应于睡眠时段的当前时段期间的多个潜在睡眠阶段中的相应一个。该方法还包括分析数据以识别在睡眠时段的当前时段期间个体经历的事件。所述方法还包括基于(i)所述个体在所述睡眠时段的当前时段期间经历的事件，(ii)所述个体在所述睡眠时段的先前时段期间经历的事件，(iii)所述个体在所述睡眠时段的后续时段期间经历的事件，(iv)针对所述睡眠时段的所述先前时段确定的睡眠阶段，(v)针对所述睡眠时段的所述后续时段确定的睡眠阶段，或(vi)(i)-(v)的任何组合来调整所述多个睡眠阶段概率中的每一者。
2、根据本公开的一些实现，一种用于确定个体的睡眠阶段的系统包括电子接口、控制系统和存储器。所述电子接口被配置为接收与所述个体的睡眠时段相关联的数据。存储器存储机器可读指令。所述控制系统包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为执行所述机器可读指令以执行方法。该方法包括接收与个体的睡眠时段相关联的数据。睡眠时段被分成多个时段。该方法还包括分析所接收的数据以识别与睡眠时段的当前时段相关联的一个或多个特征。所述一个或多个特征包括(i)与来自呼吸治疗系统的加压空气流相关联的至少一个特征，所述加压空气流在睡眠时段由个体使用，(ii)与所述个体的呼吸速率相关联的至少一个特征，(iii)与所述睡眠时段的时间相关联的至少一个特征，或(iv)(i)-(iii)的任何组合。所述方法还包括至少基于所述一个或多个特征来确定多个睡眠阶段概率。每个睡眠阶段概率对应于睡眠时段的当前时段期间的多个潜在睡眠阶段中的相应一个。该方法还包括分析数据以识别在睡眠时段的当前时段期间个体经历的事件。所述方法还包括基于(i)所述个体在所述睡眠时段的当前时段期间经历的事件，(ii)所述个体在所述睡眠时段的先前时段期间经历的事件，或(iii)先前针对所述睡眠时段的先前时段确定的睡眠阶段来调整所述多个睡眠阶段概率中的每一者。
3、根据本公开的一些实现，一种确定个体的睡眠阶段的方法包括接收与该个体的睡眠时段相关联的数据。睡眠时段被分成多个时段。该方法还包括分析所接收的数据以识别与睡眠时段的当前时段相关联的一个或多个特征。所述一个或多个特征包括(i)与来自呼吸治疗系统的加压空气流相关联的至少一个特征，所述加压空气流在睡眠时段由个体使用，(ii)与个体的呼吸速率相关联的至少一个特征，(iii)与睡眠时段内当前时段的时间位置相关联的至少一个特征，或(iv)(i)-(iii)的任何组合。所述方法还包括至少基于所述一个或多个特征来确定多个睡眠阶段概率。每个睡眠阶段概率对应于睡眠时段的当前时段期间的多个潜在睡眠阶段中的相应一个。
4、根据本公开的一些实现，一种用于确定个体的睡眠阶段的系统包括电子接口、控制系统和存储器。所述电子接口被配置为接收与所述个体的睡眠时段相关联的数据。存储器存储机器可读指令。所述控制系统包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为执行所述机器可读指令以执行方法。该方法包括接收与个体的睡眠时段相关联的数据。睡眠时段被分成多个时段。该方法还包括分析所接收的数据以识别与睡眠时段的当前时段相关联的一个或多个特征。所述一个或多个特征包括(i)与来自呼吸治疗系统的加压空气流相关联的至少一个特征，所述加压空气流在睡眠时段由个体使用，(ii)与所述个体的呼吸速率相关联的至少一个特征，(iii)与所述睡眠时段的时间相关联的至少一个特征，或(iv)(i)-(iii)的任何组合。所述方法还包括至少基于所述一个或多个特征来确定多个睡眠阶段概率。每个睡眠阶段概率对应于睡眠时段的当前时段期间的多个潜在睡眠阶段中的相应一个。
5、以上概述并不旨在表示本公开的每个实现或每个方面。本公开的详细描述和附图中，本专利技术的附加特征和优点是显而易见的。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种用于确定个体的睡眠阶段的系统，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其中调整所述多个睡眠阶段概率包括：响应于所述个体在所述睡眠时段的所述当前时段期间经历的事件的数目大于零，将所述多个睡眠阶段概率中的每一者乘以第一多个系数中的相应系数。
3.根据权利要求2所述的系统，其中调整所述多个睡眠阶段概率包括：
4.根据权利要求2或3所述的系统，其中所述第一多个系数中的每一系数的值是基于在所述睡眠时段的当前时段期间经历的事件类型或在所述睡眠时段的先前时段期间经历的事件类型。
5.根据权利要求3或4所述的系统，其中调整所述多个睡眠阶段概率进一步包括：响应于在所述睡眠时段的所述先前时段期间经历的事件的所述数目等于零，将所述多个睡眠阶段概率中的每一者乘以第二多个系数中的相应系数。
6.根据权利要求5所述的系统，其中所述第二多个系数中的每一系数的值是基于所述睡眠时段的所述先前时段的所述先前确定的睡眠阶段。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的系统，其中所述呼吸治疗系统被配置为用于通过所述个体可佩戴的用户接口来提供
8.根据权利要求7所述的系统，还包括将所述当前时段指定为面罩开面罩关时段。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的系统，其中所述睡眠时段的后续时段紧接在所述睡眠时段的当前时段之后发生。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的系统，其中每个识别的特征具有值，并且其中确定所述多个睡眠阶段概率包括：
11.根据权利要求1至10中任一项所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
12.根据权利要求11所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
13.根据权利要求11或12所述的系统，其中所述一个或多个处理器被配置来执行所述机器可读指令以：
14.根据权利要求13所述的系统，其中所述第一数目的不同时段是五个时段，而所述第二数目的不同时段是七个时段或八个时段。
15.根据权利要求13或14所述的系统，其中所述睡眠时段的所述第一部分发生在所述个体在所述睡眠时段期间最初入睡之前，且所述睡眠时段的所述第二部分发生在所述个体在所述睡眠时段期间最初入睡之后。
16.根据权利要求13或14所述的系统，其中所述睡眠时段的第一部分和所述睡眠时段的第二部分都发生在所述个体在所述睡眠时段期间最初入睡之后。
17.根据权利要求11至16中任一项所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
18.根据权利要求11至17中任一项所述的系统，其中所述呼吸治疗系统被配置为用于通过所述个体可佩戴的用户接口来提供所述加压空气，并且其中所述一个或多个处理器进一步被配置为用于执行这些机器可读指令以：
19.根据权利要求11至18中任一项所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
20.根据权利要求19所述的系统，其中所述第一时段的睡眠阶段是唤醒阶段，而所述第二时段的睡眠阶段是深度睡眠阶段。
21.根据权利要求19所述的系统，其中所述第一时段的睡眠阶段是唤醒阶段，而所述第二时段的睡眠阶段是快速眼动(REM)睡眠阶段。
22.根据权利要求19所述的系统，其中所述第一时段的睡眠阶段是深度睡眠阶段，而所述第二时段的睡眠阶段是快速眼动(REM)睡眠阶段。
23.根据权利要求19所述的系统，其中所述第一时段的睡眠阶段是快速眼动(REM)睡眠阶段，而所述第二时段的睡眠阶段是深度睡眠阶段。
24.根据权利要求11至23中任一项所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
25.根据权利要求1至24中任一项所述的系统，其中所述多个潜在睡眠阶段包括唤醒阶段、轻度睡眠阶段、深度睡眠阶段和快速眼动(REM)阶段。
26.根据权利要求1至25中任一项所述的系统，其中所述多个潜在睡眠阶段包括唤醒阶段和睡眠阶段。
27.根据权利要求1至26中任一项所述的系统，其中所述多个时段中的每个时段持续约30秒。
28.根据权利要求1至27中任一项所述的系统，其中所述先前时段紧接在所述当前时段之前发生。
29.根据权利要求1至28中任一项所述的系统，其中与所述加压空气的流量相关联的所述至少一个特征包括(i)跨越所述当前时段和/或一个或多个先前时段的最大流量值，(...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于确定个体的睡眠阶段的系统，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其中调整所述多个睡眠阶段概率包括：响应于所述个体在所述睡眠时段的所述当前时段期间经历的事件的数目大于零，将所述多个睡眠阶段概率中的每一者乘以第一多个系数中的相应系数。
3.根据权利要求2所述的系统，其中调整所述多个睡眠阶段概率包括：
4.根据权利要求2或3所述的系统，其中所述第一多个系数中的每一系数的值是基于在所述睡眠时段的当前时段期间经历的事件类型或在所述睡眠时段的先前时段期间经历的事件类型。
5.根据权利要求3或4所述的系统，其中调整所述多个睡眠阶段概率进一步包括：响应于在所述睡眠时段的所述先前时段期间经历的事件的所述数目等于零，将所述多个睡眠阶段概率中的每一者乘以第二多个系数中的相应系数。
6.根据权利要求5所述的系统，其中所述第二多个系数中的每一系数的值是基于所述睡眠时段的所述先前时段的所述先前确定的睡眠阶段。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的系统，其中所述呼吸治疗系统被配置为用于通过所述个体可佩戴的用户接口来提供所述加压空气，并且其中所述一个或多个处理器进一步被配置为用于执行所述机器可读指令以：
8.根据权利要求7所述的系统，还包括将所述当前时段指定为面罩开面罩关时段。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的系统，其中所述睡眠时段的后续时段紧接在所述睡眠时段的当前时段之后发生。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的系统，其中每个识别的特征具有值，并且其中确定所述多个睡眠阶段概率包括：
11.根据权利要求1至10中任一项所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
12.根据权利要求11所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
13.根据权利要求11或12所述的系统，其中所述一个或多个处理器被配置来执行所述机器可读指令以：
14.根据权利要求13所述的系统，其中所述第一数目的不同时段是五个时段，而所述第二数目的不同时段是七个时段或八个时段。
15.根据权利要求13或14所述的系统，其中所述睡眠时段的所述第一部分发生在所述个体在所述睡眠时段期间最初入睡之前，且所述睡眠时段的所述第二部分发生在所述个体在所述睡眠时段期间最初入睡之后。
16.根据权利要求13或14所述的系统，其中所述睡眠时段的第一部分和所述睡眠时段的第二部分都发生在所述个体在所述睡眠时段期间最初入睡之后。
17.根据权利要求11至16中任一项所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
18.根据权利要求11至17中任一项所述的系统，其中所述呼吸治疗系统被配置为用于通过所述个体可佩戴的用户接口来提供所述加压空气，并且其中所述一个或多个处理器进一步被配置为用于执行这些机器可读指令以：
19.根据权利要求11至18中任一项所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
20.根据权利要求19所述的系统，其中所述第一时段的睡眠阶段是唤醒阶段，而所述第二时段的睡眠阶段是深度睡眠阶段。
21.根据权利要求19所述的系统，其中所述第一时段的睡眠阶段是唤醒阶段，而所述第二时段的睡眠阶段是快速眼动(rem)睡眠阶段。
22.根据权利要求19所述的系统，其中所述第一时段的睡眠阶段是深度睡眠阶段，而所述第二时段的睡眠阶段是快速眼动(rem)睡眠阶段。
23.根据权利要求19所述的系统，其中所述第一时段的睡眠阶段是快速眼动(rem)睡眠阶段，而所述第二时段的睡眠阶段是深度睡眠阶段。
24.根据权利要求11至23中任一项所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
25.根据权利要求1至24中任一项所述的系统，其中所述多个潜在睡眠阶段包括唤醒阶段、轻度睡眠阶段、深度睡眠阶段和快速眼动(rem)阶段。
26.根据权利要求1至25中任一项所述的系统，其中所述多个潜在睡眠阶段包括唤醒阶段和睡眠阶段。
27.根据权利要求1至26中任一项所述的系统，其中所述多个时段中的每个时段持续约30秒。
28.根据权利要求1至27中任一项所述的系统，其中所述先前时段紧接在所述当前时段之前发生。
29.根据权利要求1至28中任一项所述的系统，其中与所述加压空气的流量相关联的所述至少一个特征包括(i)跨越所述当前时段和/或一个或多个先前时段的最大流量值，(ii)所述当前时段的流量偏斜，(iii)跨越所述当前时段和/或一个或多个先前时段的中值流量偏斜，(iv)所述当前时段的流量值的标准偏差，(v)当前时段和/或一个或多个先前时段的流量值的标准偏差的标准偏差，(vi)当前时段和/或一个或多个先前时段的流量稳定性，(vii)当前时段的吸气与呼气的时间比，(viii)当前时段的吸气体积与呼气体积的比，(ix)当前时段和/或一个或多个先前时段期间的最大压力，(x)当前时段和/或一个或多个先前时段期间的平均压力，或(xi)(i)-(x)的任何组合。
30.根据权利要求1至29中任一项所述的系统，其中与所述个体的呼吸速率相关联的所述至少一个特征包括：(i)在当前时段和所有先前时段上的平均呼吸速率，(ii)在当前时段和一个或多个先前时段上的呼吸速率值的标准偏差，或(iii)(i)和(ii)两者。
31.根据权利要求1至30中任一项所述的系统，其中与所述睡眠时段的时间相关联的所述至少一个特征包括(i)所述睡眠时段内的当前时段的数目，(ii)所述睡眠时段内的当前时段的数目的nth根，或(iii)(i)和(ii)两者。
32.根据权利要求31所述的系统，其中n＝20。
33.根据权利要求1至32中任一项所述的系统，其中所述呼吸治疗系统包括一个或多个传感器，并且其中所述接收的数据由所述一个或多个传感器生成。
34.根据权利要求1至33中任一项所述的系统，其中所述一个或多个特征包括(i)与来自所述个体在所述睡眠时段期间使用的所述呼吸治疗系统的加压空气流相关联的至少一个特征，以及(ii)与所述个体的呼吸速率相关联的至少一个特征。
35.根据权利要求1至33中任一项所述的系统，其中所述一个或多个特征包括(i)与来自所述个体在所述睡眠时段期间使用的所述呼吸治疗系统的加压空气流相关联的至少一个特征，以及(ii)与所述睡眠时段内的当前时段的时间位置相关联的至少一个特征。
36.根据权利要求1至33中任一项所述的系统，其中所述一个或多个特征包括(i)与所述个体的呼吸速率相关联的至少一个特征，以及(ii)与所述睡眠时段内的当前时段的时间位置相关联的至少一个特征。
37.根据权利要求1至33中任一项所述的系统，其中所述一个或多个特征包括(i)与来自所述个体在所述睡眠时段期间使用的所述呼吸治疗系统的加压空气流相关联的至少一个特征，(ii)与所述个体的呼吸速率相关联的至少一个特征，以及(iii)与所述睡眠时段内的当前时段的时间位置相关联的至少一个特征。
38.一种用于确定个体的睡眠阶段的系统，所述系统包括：
39.根据权利要求38所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
40.根据权利要求38或39所述的系统，其中所述一个或多个特征包括(i)与来自所述个体在所述睡眠时段期间使用的所述呼吸治疗系统的加压空气流相关联的至少一个特征，(ii)与所述个体的呼吸速率相关联的至少一个特征，以及(iii)与所述睡眠时段内的当前时段的时间位置相关联的至少一个特征。
41.一种确定个体的睡眠阶段的方法，所述方法包括：
42.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：安娜·赖斯，格雷姆·亚历山大·里昂，尼尔·安德鲁·福克斯，
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：
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