▶ インスパイア・メディカル・システムズ・インコーポレイテッドの特許一覧
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022062266
(43)【公開日】2022-04-19
(54)【発明の名称】監視装置
(51)【国際特許分類】
A61B 5/00 20060101AFI20220412BHJP
【ＦＩ】
A61B5/00 102A
A61B5/00 102C
【審査請求】有
【請求項の数】15
【出願形態】ＯＬ
【外国語出願】
(21)【出願番号】P 2022023212
(22)【出願日】2022-02-17
(62)【分割の表示】P 2018523748の分割
【原出願日】2016-11-11
(31)【優先権主張番号】62/253,803
(32)【優先日】2015-11-11
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ
(71)【出願人】
【識別番号】510302135
【氏名又は名称】インスパイア・メディカル・システムズ・インコーポレイテッド
【氏名又は名称原語表記】Ｉｎｓｐｉｒｅ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．
【住所又は居所原語表記】５５００ Ｗａｙｚａｔａ Ｂｏｕｌｅｖａｒｄ， Ｓｕｉｔｅ １６００ Ｇｏｌｄｅｎ Ｖａｌｌｅｙ ＭＮ ５５４１６ ＵＳＡ
(74)【代理人】
【識別番号】100132241
【弁理士】
【氏名又は名称】岡部 博史
(74)【代理人】
【識別番号】100113170
【弁理士】
【氏名又は名称】稲葉 和久
(72)【発明者】
【氏名】ケビン・バーザル
(72)【発明者】
【氏名】ケント・リー
(72)【発明者】
【氏名】ジョン・ロンドニ
(72)【発明者】
【氏名】デイブ・ディーケン
(57)【要約】 （修正有）
【解決手段】少なくとも１つの睡眠パラメータおよび／または少なくとも１つの心臓パラメータを監視する装置である。少なくとも一部の実施例では、心臓監視は睡眠時呼吸障害の治療に関連して実行されることができる。
【効果】場合によっては、このような心臓監視は、心臓の健康の改善、または、悪い心臓状態（例えば、心臓障害）の進行を遅らせることにおける睡眠時呼吸障害の治療の長期有効性を示すのに役立ち得る。場合によっては、そのような心臓監視は、有効な睡眠時呼吸障害の治療法にもかかわらず軽減されない悪い心臓状態を識別し、よって、そのような心臓状態の診断および治療を容易にさせる。
【選択図】図１
【効果】場合によっては、このような心臓監視は、心臓の健康の改善、または、悪い心臓状態（例えば、心臓障害）の進行を遅らせることにおける睡眠時呼吸障害の治療の長期有効性を示すのに役立ち得る。場合によっては、そのような心臓監視は、有効な睡眠時呼吸障害の治療法にもかかわらず軽減されない悪い心臓状態を識別し、よって、そのような心臓状態の診断および治療を容易にさせる。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
少なくとも１つの睡眠関連パラメータと少なくとも１つの心臓関連パラメータとを監視する監視リソース
を備える、装置。
を備える、装置。
【請求項2】
前記監視リソースは、検知された生理学的関連情報に少なくとも部分的に基づいて前記監視を行う、請求項１に記載の装置。
【請求項3】
前記検知された生理学的関連情報は、検知された心臓情報を含み、
前記監視リソースは、前記少なくとも１つの検知された心臓パラメータが患者の悪い心臓状態に対応するか否かを判定する、請求項２に記載の装置。
前記監視リソースは、前記少なくとも１つの検知された心臓パラメータが患者の悪い心臓状態に対応するか否かを判定する、請求項２に記載の装置。
【請求項4】
悪い心臓状態の存在が判定されるとき、前記監視リソースは通知を生成する、請求項３に記載の装置。
【請求項5】
前記悪い心臓状態は、
期外収縮と、
上室性不整脈と、
心室性不整脈と、
徐脈性不整脈と、
高血圧と、
心不全と、
変時性不全と、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項３に記載の装置。
期外収縮と、
上室性不整脈と、
心室性不整脈と、
徐脈性不整脈と、
高血圧と、
心不全と、
変時性不全と、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項３に記載の装置。
【請求項6】
前記監視リソースは、前記患者のための閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応しない任意の悪い心臓状態を判定する、請求項３に記載の装置。
【請求項7】
前記監視リソースは、前記患者のための閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応する任意の悪い心臓状態を判定する、請求項３に記載の装置。
【請求項8】
前記監視リソースは、それぞれの判定された、前記少なくとも１つの睡眠関連パラメータと前記少なくとも１つの心臓関連パラメータとの間の関係を判定する、請求項１に記載の装置。
【請求項9】
前記監視リソースは、監視期間にわたって前記少なくとも１つの心臓パラメータおよび前記少なくとも１つの睡眠パラメータの傾向を表示するユーザインターフェースを備える、請求項１に記載の装置。
【請求項10】
前記監視リソースは、埋め込み型センサから前記検知された生理学的情報を受信する、請求項２に記載の装置。
【請求項11】
前記監視リソースは、外部型センサから前記検知された生理学的情報を受信する、請求項１に記載の装置。
【請求項12】
前記外部型センサは非接触センサを含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項13】
前記装置は前記生理学的情報を検知する少なくとも１つのセンサを備え、前記少なくとも１つのセンサは、
圧力センサと、
加速度計と、
インピーダンスセンサと、
超音波センサと、
高周波センサと、
非接触センサと、
光学センサと、
音響センサと、
エアフローセンサと、
イメージセンサと、
ＥＭＧセンサと、
ＥＣＧセンサと、
のうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載の装置。
圧力センサと、
加速度計と、
インピーダンスセンサと、
超音波センサと、
高周波センサと、
非接触センサと、
光学センサと、
音響センサと、
エアフローセンサと、
イメージセンサと、
ＥＭＧセンサと、
ＥＣＧセンサと、
のうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載の装置。
【請求項14】
閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間に従って気道開存性関連の体組織を刺激する刺激要素を備え、前記監視リソースは、前記ＯＳＡ治療期間に対してそれぞれの少なくとも１つの睡眠パラメータおよび心臓パラメータに関する前記監視を行う、請求項１に記載の装置。
【請求項15】
前記刺激要素を介して前記ＯＳＡ治療期間を実行する非心臓パルス発生器を備える、請求項１４に記載の装置。
【請求項16】
前記監視リソースは、
前記少なくとも１つの睡眠関連パラメータおよび前記少なくとも１つの心臓関連パラメータの前記監視を行うように、非一時的媒体に記憶された機械可読命令を実行する処理リソース
を備える、請求項１に記載の装置。
前記少なくとも１つの睡眠関連パラメータおよび前記少なくとも１つの心臓関連パラメータの前記監視を行うように、非一時的媒体に記憶された機械可読命令を実行する処理リソース
を備える、請求項１に記載の装置。
【請求項17】
前記監視リソースは、
モバイルデバイスと、
専用ステーションと、
ポータルと、
モバイルデバイス、専用ステーション、ポータルのうちの少なくとも１つを介して表示可能なユーザインターフェースと、
のうちの少なくとも１つにより実行される、請求項１に記載の装置。
モバイルデバイスと、
専用ステーションと、
ポータルと、
モバイルデバイス、専用ステーション、ポータルのうちの少なくとも１つを介して表示可能なユーザインターフェースと、
のうちの少なくとも１つにより実行される、請求項１に記載の装置。
【請求項18】
前記監視リソースは、少なくとも部分的に前記患者の外部に配置される、請求項１に記載の装置。
【請求項19】
前記監視リソースは、監視期間に対して前記監視を行う、請求項１に記載の装置。
【請求項20】
前記監視期間はＯＳＡ治療期間と独立であり、前記監視期間の長さは、前記ＯＳＡ治療期間の長さよりも少なくとも１桁上回る、請求項１９に記載の装置。
【請求項21】
少なくとも１つの睡眠関連パラメータと少なくとも１つの心臓関連パラメータとを監視することを含む、方法。
【請求項22】
検知された生理学的関連情報に少なくとも部分的に基づいて前記監視を行うことを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項23】
前記検知された生理学的関連情報は、検知された心臓情報を含み、
前記方法は、前記少なくとも１つの検知された心臓パラメータが患者の悪い心臓状態に対応するか否かを判定することを含む、請求項２に記載の方法。
前記方法は、前記少なくとも１つの検知された心臓パラメータが患者の悪い心臓状態に対応するか否かを判定することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項24】
悪い心臓状態の存在が判定されるとき、通知を生成することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項25】
前記悪い心臓状態は、
期外収縮と、
上室性不整脈と、
心室性不整脈と、
徐脈性不整脈と、
高血圧と、
心不全と、
変時性不全と、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項２３に記載の方法。
期外収縮と、
上室性不整脈と、
心室性不整脈と、
徐脈性不整脈と、
高血圧と、
心不全と、
変時性不全と、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項26】
前記患者のための閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応しない任意の悪い心臓状態を判定することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項27】
前記患者のための閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応する任意の悪い心臓状態を判定することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項28】
それぞれの判定された、前記少なくとも１つの睡眠関連パラメータと前記少なくとも１つの心臓関連パラメータとの間の関係を判定することを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項29】
監視期間にわたって前記少なくとも１つの心臓パラメータおよび前記少なくとも１つの睡眠パラメータの傾向を表示することを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項30】
埋め込み型センサから前記検知された生理学的情報を受信することを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項31】
外部型センサから前記検知された生理学的情報を受信することを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項32】
前記外部型センサは非接触センサを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項33】
圧力センサと、
加速度計と、
インピーダンスセンサと、
超音波センサと、
高周波センサと、
非接触センサと、
光学センサと、
音響センサと、
エアフローセンサと、
イメージセンサと、
ＥＭＧセンサと、
ＥＣＧセンサと、
のうちの少なくとも１つにより前記生理学的情報を検知すること
を含む、請求項１に記載の方法。
加速度計と、
インピーダンスセンサと、
超音波センサと、
高周波センサと、
非接触センサと、
光学センサと、
音響センサと、
エアフローセンサと、
イメージセンサと、
ＥＭＧセンサと、
ＥＣＧセンサと、
のうちの少なくとも１つにより前記生理学的情報を検知すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項34】
閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間に従って気道開存性関連の体組織を電気的に刺激することと、
前記ＯＳＡ治療期間の間にまたは後に、前記それぞれの少なくとも１つの睡眠パラメータおよび心臓パラメータに関する前記判定を行うことと、を含む、請求項２１に記載の方法。
前記ＯＳＡ治療期間の間にまたは後に、前記それぞれの少なくとも１つの睡眠パラメータおよび心臓パラメータに関する前記判定を行うことと、を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項35】
刺激要素と協働して非心臓パルス発生器を介して前記ＯＳＡ治療期間を実行することを含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項36】
モバイルデバイスと、
専用ステーションと、
ポータルと、
モバイルデバイス、専用ステーション、およびポータルのうちの少なくとも１つを介して表示可能なユーザインターフェースと、
のうちの少なくとも１つにより監視リソースを少なくとも部分的に実行すること、
を含む、請求項２１に記載の方法。
専用ステーションと、
ポータルと、
モバイルデバイス、専用ステーション、およびポータルのうちの少なくとも１つを介して表示可能なユーザインターフェースと、
のうちの少なくとも１つにより監視リソースを少なくとも部分的に実行すること、
を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項37】
少なくとも部分的に前記患者の外部に前記監視リソースを実行することを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項38】
ＯＳＡ治療期間とは独立した監視期間に従って前記判定を行うことを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項39】
前記監視期間の長さは、前記ＯＳＡ治療期間の長さよりも少なくとも１桁上回る、請求項３８に記載の方法。
【請求項40】
前記監視期間の長さは、前記ＯＳＡ治療期間の長さと同じ桁である、請求項３８に記載の方法。
【請求項41】
ＯＳＡ治療期間に従って気道開存性関連の体組織を刺激する非心臓刺激装置と、
心臓パラメータを判定する監視リソースと、
を備える、システム。
心臓パラメータを判定する監視リソースと、
を備える、システム。
【請求項42】
前記監視リソースは、前記パルス発生器とは別個かつ独立でありつつ、前記非心臓刺激装置と通信している、請求項４１に記載のシステム。
【請求項43】
前記監視リソースは、検知された環境情報および検知された生理学的情報のうちの少なくとも１つを介して前記心臓障害パラメータを判定する、請求項４１に記載のシステム。
【請求項44】
前記心臓障害パラメータは、心臓不整脈パラメータを含む、請求項４１に記載のシステム。
【請求項45】
前記心臓不整脈パラメータは、
心臓形態（ｃａｒｄｉａｃ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）パラメータと、
心拍変動パラメータと、
心臓タイミングパラメータと、
のうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づく、請求項４４に記載のシステム。
心臓形態（ｃａｒｄｉａｃ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）パラメータと、
心拍変動パラメータと、
心臓タイミングパラメータと、
のうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づく、請求項４４に記載のシステム。
【請求項46】
前記監視リソースは、前記少なくとも１つの心臓パラメータを評価し、前記心臓障害パラメータに関連する悪い心臓状態を判定する、請求項４１に記載のシステム。
【請求項47】
前記悪い心臓状態は心房細動を含む、請求項４６に記載のシステム。
【請求項48】
前記悪い心臓状態は、
期外収縮と、
上室性不整脈と、
心室性不整脈と、
徐脈性不整脈と、
高血圧と、
心不全と、
変時性不全と、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項４６に記載のシステム。
期外収縮と、
上室性不整脈と、
心室性不整脈と、
徐脈性不整脈と、
高血圧と、
心不全と、
変時性不全と、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項４６に記載のシステム。
【請求項49】
前記監視リソースは、閉塞性睡眠時無呼吸治療と無関係な悪い心臓状態を判定する、請求項４６に記載のシステム。
【請求項50】
前記監視リソースは、閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応しない悪い心臓状態を判定する、請求項４６に記載のシステム。
【請求項51】
前記監視リソースは、閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応する悪い心臓状態を判定する、請求項４１に記載のシステム。
【請求項52】
前記監視リソースは、前記少なくとも１つの心臓パラメータに関連する悪い心臓状態を識別するとき、通知を実行する、請求項４１に記載のシステム。
【請求項53】
前記少なくとも１つの心臓パラメータに関する情報を取得する呼吸センサを備える、請求項４１に記載のシステム。
【請求項54】
前記呼吸センサが加速度計を含む、請求項５３に記載のシステム。
【請求項55】
少なくとも前記心臓パラメータを判定するための少なくとも生理学的情報を取得する少なくとも１つのセンサを備える、請求項４１に記載のシステム。
【請求項56】
前記少なくとも１つのセンサは、前記患者に関連する環境情報を取得する、請求項５５に記載のシステム。
【請求項57】
前記生理学的情報は、少なくとも呼吸情報を含む、請求項５５に記載のシステム。
【請求項58】
前記少なくとも１つのセンサは、埋め込み型要素を含む、請求項５５に記載のシステム。
【請求項59】
前記非心臓パルス発生器は、前記少なくとも１つのセンサを含む、請求項５５に記載のシステム。
【請求項60】
前記少なくとも１つのセンサは、外部型センサを含む、請求項５５に記載のシステム。
【請求項61】
前記少なくとも１つのセンサは、ウェアラブルセンサを含む、請求項６０に記載のシステム。
【請求項62】
前記外部型センサは非接触センサを含む、請求項６０に記載のシステム。
【請求項63】
前記少なくともセンサは、
圧力センサと、
加速度計と、
インピーダンスセンサと、
超音波センサと、
高周波センサと、
非接触センサと、
光学センサと、
音響センサと、
エアフローセンサと、
イメージセンサと、
ＥＭＧセンサと、
ＥＣＧセンサと、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項５５に記載のシステム。
圧力センサと、
加速度計と、
インピーダンスセンサと、
超音波センサと、
高周波センサと、
非接触センサと、
光学センサと、
音響センサと、
エアフローセンサと、
イメージセンサと、
ＥＭＧセンサと、
ＥＣＧセンサと、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項５５に記載のシステム。
【請求項64】
前記検知された生理学的情報は、心臓情報を含む、請求項５５に記載のシステム。
【請求項65】
前記検知された心臓情報は、心音図、心弾動図、および心振動図のうちの少なくとも１つからの情報を含む、請求項６４に記載のシステム。
【請求項66】
前記監視リソースは、前記検知された心臓情報を解析し、前記検知された心臓情報が前記心臓パラメータに関連する通知基準を満たすと判定したとき、通知を生成する、請求項６４に記載のシステム。
【請求項67】
前記検知された心臓情報は心拍変動を含み、前記監視リソースは、監視期間にわたる心拍変動の不規則さの度合いを判定する、請求項６４に記載のシステム。
【請求項68】
前記監視リソースは、前記検知された生理学的情報および環境情報のうちの少なくとも１つに関連して前記少なくとも１つの心臓パラメータを判定し、前記心臓パラメータの変動を監視する、請求項５５に記載のシステム。
【請求項69】
前記監視リソースは、ＯＳＡ治療期間と独立した監視期間に従って前記心臓パラメータを判定する、請求項４１に記載のシステム。
【請求項70】
前記監視期間の長さは、前記ＯＳＡ治療期間の長さよりも少なくとも１桁上回る、請求項６９に記載のシステム。
【請求項71】
前記ＯＳＡ治療期間の長さは、１日の睡眠期間の長さである、請求項７０に記載のシステム。
【請求項72】
前記監視期間の長さは、前記ＯＳＡ治療期間の長さと同じ桁であり、前記ＯＳＡ治療期間と同様な範囲を持つ、請求項６９に記載のシステム。
【請求項73】
前記治療期間は、トリガイベントに応じて選択的に刺激が印加される少なくとも１日の期間を含む、請求項４１に記載のシステム。
【請求項74】
前記治療期間は、睡眠期間の間に刺激が連続的に印加される少なくとも１日の期間を含む、請求項４１に記載のシステム。
【請求項75】
前記治療期間は、所定の間隔に従って刺激が印加される少なくとも１日の期間を含み、前記所定の間隔はトリガイベントに応ずるものではない、請求項４１に記載のシステム。
【請求項76】
前記治療期間は、１日ではない刺激期間を含む、請求項４１に記載のシステム。
【請求項77】
前記睡眠パラメータは、少なくとも１つのＯＳＡ関連パラメータを含む、請求項４１に記載のシステム。
【請求項78】
前記少なくとも１つのＯＳＡ関連パラメータは、
仰臥体位におけるＯＳＡ事象の数と、
非仰臥体位におけるＯＳＡ事象の数と、
総睡眠時間と、
レム睡眠段階における睡眠時間と、
ノンレム睡眠段階における睡眠時間と、
仰臥体位における睡眠時間と、
非仰臥体位における睡眠時間と、
ＯＳＡ事象の総数と、
のうちの少なくとも１つに対応する、請求項７７に記載のシステム。
仰臥体位におけるＯＳＡ事象の数と、
非仰臥体位におけるＯＳＡ事象の数と、
総睡眠時間と、
レム睡眠段階における睡眠時間と、
ノンレム睡眠段階における睡眠時間と、
仰臥体位における睡眠時間と、
非仰臥体位における睡眠時間と、
ＯＳＡ事象の総数と、
のうちの少なくとも１つに対応する、請求項７７に記載のシステム。
【請求項79】
前記監視リソースは、各患者について、監視期間に関連した、
ＯＳＡ治療による改善を特徴とする任意の良い睡眠パラメータと、ＯＳＡ治療による悪化を特徴とする任意の悪い睡眠パラメータと、
を一意に自動的に判定する、請求項４１に記載のシステム。
ＯＳＡ治療による改善を特徴とする任意の良い睡眠パラメータと、ＯＳＡ治療による悪化を特徴とする任意の悪い睡眠パラメータと、
を一意に自動的に判定する、請求項４１に記載のシステム。
【請求項80】
前記監視リソースは、各患者について、
ＯＳＡ治療による減少を特徴とする任意の心臓パラメータと、ＯＳＡ治療にもかかわらず持続することを特徴とする任意の心臓障害パラメータと、
を一意に自動的に判定する、請求項７９に記載のシステム。
ＯＳＡ治療による減少を特徴とする任意の心臓パラメータと、ＯＳＡ治療にもかかわらず持続することを特徴とする任意の心臓障害パラメータと、
を一意に自動的に判定する、請求項７９に記載のシステム。
【請求項81】
命令は、各患者について、
良い睡眠の質パラメータと、減少した心臓障害パラメータと、の第１の相関、および、悪い睡眠の質パラメータと、持続する心臓障害パラメータと、の第２の相関と、
を自動的に判定する、請求項８０に記載のシステム。
良い睡眠の質パラメータと、減少した心臓障害パラメータと、の第１の相関、および、悪い睡眠の質パラメータと、持続する心臓障害パラメータと、の第２の相関と、
を自動的に判定する、請求項８０に記載のシステム。
【請求項82】
前記命令は、各患者について、
ＯＳＡ治療による減少を特徴とする任意の心臓パラメータと、ＯＳＡ治療にもかかわらず持続することを特徴とする任意の心臓パラメータと、
を一意に自動的に判定する、請求項４１に記載のシステム。
ＯＳＡ治療による減少を特徴とする任意の心臓パラメータと、ＯＳＡ治療にもかかわらず持続することを特徴とする任意の心臓パラメータと、
を一意に自動的に判定する、請求項４１に記載のシステム。
【請求項83】
前記監視リソースは処理リソースを含み、前記処理リソースは少なくとも前記心臓パラメータの前記判定を行う機械可読命令を実行する、請求項４１に記載のシステム。
【請求項84】
前記非心臓刺激装置は、
刺激要素と、
前記刺激要素と協働可能な非心臓パルス発生器と、
を備える、請求項４１に記載のシステム。
刺激要素と、
前記刺激要素と協働可能な非心臓パルス発生器と、
を備える、請求項４１に記載のシステム。
【請求項85】
前記非心臓パルス発生器の少なくとも一部は、埋め込み型要素を含む、請求項８４に記載のシステム。
【請求項86】
前記監視リソースは、ＯＳＡ治療を行う際の患者コンプライアンスの度合いを監視し、前記命令は、前記少なくとも１つの心臓パラメータを含む複数の心臓パラメータに対して、前記患者コンプライアンスの度合いとの相関を自動的にとる、請求項４１に記載のシステム。
【請求項87】
前記それぞれの少なくとも１つの心臓パラメータを検知する加速度計
を備える、請求項８６に記載のシステム。
を備える、請求項８６に記載のシステム。
【請求項88】
前記加速度計は、音響検知機能および振動検知機能のうちの少なくとも１つを含む、請求項８７に記載のシステム。
【請求項89】
前記少なくとも１つの心臓パラメータは心不全を含む、請求項８７に記載のシステム。
【請求項90】
少なくとも１つの睡眠パラメータおよび少なくとも１つの心臓パラメータを表示するように、
非一時的媒体に記憶された機械可読命令を実行する処理リソース
を備える、ユーザインターフェース。
非一時的媒体に記憶された機械可読命令を実行する処理リソース
を備える、ユーザインターフェース。
【請求項91】
前記少なくとも１つの睡眠パラメータおよび前記少なくとも１つの心臓パラメータは、検知された生理学的情報に少なくとも部分的に基づくものである、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
【請求項92】
前記命令は、前記少なくとも１つの心臓パラメータの傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
【請求項93】
前記命令は、心臓パラメータの配列と睡眠パラメータの配列との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
【請求項94】
前記命令は、少なくとも心房細動と少なくとも無呼吸低呼吸指数との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
【請求項95】
前記命令は、少なくとも心拍変動と少なくとも無呼吸低呼吸指数との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
【請求項96】
前記命令は、少なくとも高血圧と少なくとも無呼吸低呼吸指数との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
【請求項97】
前記命令は、少なくとも心不全と少なくとも無呼吸低呼吸指数との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
【請求項98】
前記命令は、心臓障害パラメータの配列と閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
【請求項99】
前記命令は、少なくとも心房細動と閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
【請求項100】
前記命令は、少なくとも心拍変動と閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
【請求項101】
前記命令は、少なくとも高血圧と閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
【請求項102】
前記命令は、少なくとも心不全と閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
【請求項103】
前記少なくとも検知された生理学的情報は、少なくとも心臓情報を含む、請求項９１に記載のユーザインターフェース。
【請求項104】
前記少なくとも検知された生理学的情報は、呼吸情報を含む、請求項９１に記載のユーザインターフェース。
【請求項105】
前記ユーザインターフェースは、監視期間にわたって前記少なくとも１つの睡眠パラメータの傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
【請求項106】
前記少なくとも１つの心臓パラメータおよび前記少なくとも１つの睡眠パラメータの前記監視を実行する監視リソースと、
前記少なくとも１つの睡眠パラメータおよび前記少なくとも１つの心臓パラメータに関する検知された生理学的情報を含む、生理学的情報を取得する少なくとも１つのセンサと、
を備える、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
前記少なくとも１つの睡眠パラメータおよび前記少なくとも１つの心臓パラメータに関する検知された生理学的情報を含む、生理学的情報を取得する少なくとも１つのセンサと、
を備える、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
【請求項107】
前記監視リソースは外部モニタを備え、前記少なくとも１つのセンサは外部型センサを備える、請求項１０６に記載のユーザインターフェース。
【請求項108】
前記監視リソースは外部モニタを備え、前記少なくとも１つのセンサは埋め込み型センサを備える、請求項１０６に記載のユーザインターフェース。
【請求項109】
前記監視リソースは、少なくとも閉塞性睡眠時無呼吸治療期間に関して、前記少なくとも１つの睡眠パラメータおよび少なくとも１つの心臓パラメータを監視し、前記閉塞性睡眠時無呼吸治療期間は１日の期間に対応し、当該１日の期間において、非心臓刺激装置を介して気道開存性関連の体組織が電気的に刺激される、請求項１０６に記載のユーザインターフェース。
【請求項110】
前記監視リソースは非心臓刺激装置を介して少なくとも部分的に実行され、前記少なくとも１つのセンサは埋め込み型センサを含む、請求項１０６に記載のユーザインターフェース。
【請求項111】
前記監視リソースは、
モバイルデバイスと、
モバイルデバイス上のアプリケーションと、
専用ステーションと、
ポータルと、
のうちの少なくとも１つを介して少なくとも部分的に実行される、請求項１０６に記載のユーザインターフェース。
モバイルデバイスと、
モバイルデバイス上のアプリケーションと、
専用ステーションと、
ポータルと、
のうちの少なくとも１つを介して少なくとも部分的に実行される、請求項１０６に記載のユーザインターフェース。
【請求項112】
少なくとも１つの睡眠パラメータおよび少なくとも１つの心臓パラメータを表示することを含む、方法。
【請求項113】
検知された生理学的情報に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つの睡眠パラメータおよび前記少なくとも１つの心臓パラメータを判定することを含む、請求項１１２に記載の方法。
【請求項114】
前記少なくとも１つの心臓パラメータの傾向を表示することを含む、１１２に記載の方法。
【請求項115】
心臓パラメータの配列と睡眠パラメータの配列との間の相関の傾向を表示することを含む、
請求項１１２に記載の方法。
請求項１１２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【0001】
（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１５年１１月１１日に出願された「ＣＡＲＤＩＡＣ ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ ＩＮ ＡＳＳＯＣＩＡＴＩＯＮ ＷＩＴＨ ＳＬＥＥＰ ＤＩＳＯＲＤＥＲＥＤ ＢＲＥＡＴＨＩＮＧ－ＲＥＬＡＴＥＤ ＤＥＶＩＣＥ」と題する米国特許仮出願第６２／２５３８０３号の優先権を主張する特許出願であり、上記特許仮出願は、参照により本明細書に組み込まれる。
本出願は、２０１５年１１月１１日に出願された「ＣＡＲＤＩＡＣ ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ ＩＮ ＡＳＳＯＣＩＡＴＩＯＮ ＷＩＴＨ ＳＬＥＥＰ ＤＩＳＯＲＤＥＲＥＤ ＢＲＥＡＴＨＩＮＧ－ＲＥＬＡＴＥＤ ＤＥＶＩＣＥ」と題する米国特許仮出願第６２／２５３８０３号の優先権を主張する特許出願であり、上記特許仮出願は、参照により本明細書に組み込まれる。
【0002】
睡眠時呼吸障害を治療することによって、一部の患者の睡眠の質が改善されている。
【図面の簡単な説明】
【0003】
【図1】本開示の一実施例による、心臓関連情報の監視リソースを含む構成を概略的に表すブロック図
【図2A】本開示の一実施例による、心臓障害パラメータを概略的に表すブロック図
【図2B】本開示の一実施例による、心臓健康パラメータを概略的に表すブロック図
【図3A】本開示の一実施例による、監視リソースを含む構成を概略的に表すブロック図
【図3B】本開示の一実施例による、アクセスツールを概略的に表すブロック図
【図3C】本開示の一実施例による、ユーザインターフェースを概略的に表すブロック図
【図4A】本開示の一実施例による、臨床医のユーザインターフェースの一例を概略的に表す図
【図4B】本開示の一実施例による、臨床医のユーザインターフェースに関連付けられたインポート機能の実施態様を概略的に表す表
【図4C】本開示の一実施例による、臨床医のユーザインターフェースに関連付けられたフィルタ機能の実施態様を概略的に表す表
【図4D】本開示の一実施例による、複数の睡眠パラメータおよび複数の心臓パラメータに対する相関係数の配列を概略的に表す表
【図4E】本開示の一実施例による、１つの睡眠パラメータと１つの心臓パラメータとの相関係数の関係を概略的に表す表
【図5A】本開示の一実施例による、患者のユーザインターフェースの一例における心臓パラメータおよび睡眠パラメータに関する情報を概略的に表す表
【図5B】本開示の一実施例による、患者のユーザインターフェースの一例における心臓パラメータおよび睡眠パラメータに関する情報を概略的に表すグラフ
【図6A】本開示の一実施例による、刺激回路を概略的に表すブロック図
【図6B】本開示の一実施例による、上気道関連の体組織を概略的に表すブロック図
【図6C】本開示の一実施例による、非心臓パルス発生器（ｎｏｎ－ｃａｒｄｉａｃ ｐｕｌｓｅ ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）を概略的に表すブロック図
【図7】本開示の一実施例による、刺激治療の構成要素を概略的に表すブロック図
【図8】本開示の一実施例による、治療法を概略的に表すブロック図
【図9】本開示の一実施例による、治療装置に関連付けられた数種類の情報を概略的に表すブロック図
【図10A】本開示の一実施例による、センサを含む刺激治療装置を概略的に表すブロック図
【図10B】本開示の一実施例による、センサと分離した刺激治療装置を概略的に表すブロック図
【図11】本開示の一実施例による、センサを概略的に表すブロック図
【図12】本開示の一実施例による、センサタイプを概略的に表すブロック図
【図13A】本開示の一実施例による、睡眠の質の一部の実施態様に関連する加速度計の検知の一部の実施態様を概略的に表す図
【図13B】本開示の一実施例による、睡眠の質の一部の実施態様に関連する加速度計の検知の一部の実施態様を概略的に表す図
【図13C】本開示の一実施例による、心臓情報および呼吸情報の音響検知の一部の実施態様を概略的に表す図
【図13D】本開示の一実施例による、ウィガーズ図（Ｗｉｇｇｅｒｓ Ｄｉａｇｒａｍ）を概略的に表す図
【図13E】本開示の一実施例による、呼吸情報の非接触検知を概略的に表す図
【図13F】本開示の一実施例による、心電図波形からの呼吸情報の導出を概略的に表す図
【図13G】本開示の一実施例による、心臓タイミング（ｃａｒｄｉａｃ ｔｉｍｉｎｇ）情報および呼吸情報を並置して概略的に表す図
【図13H】本開示の一実施例による、呼吸情報、心臓情報、および睡眠情報を並置して概略的に表す図
【図13I】本開示の一実施例による、心臓情報、呼吸情報、および睡眠情報を含む患者の終夜レポートを概略的に表す図
【図14A】本開示の一実施例による、センサモダリティ（ｓｅｎｓｏｒ ｍｏｄａｌｉｔｙ）の配列を概略的に表すブロック図
【図14B】本開示の一実施例による、治療装置に関連付けられたセンサプロファイル管理部を概略的に表すブロック図
【図15A】本開示の一実施例による、心臓状態の配列を概略的に表すブロック図
【図15B】本開示の一実施例による、心臓状態判定エンジンを概略的に表すブロック図
【図15C】本開示の一実施例による、判定エンジンを概略的に表すブロック図
【図16A】本開示の一実施例による、心臓監視を含む治療システムを概略的に表すブロック図
【図16B】本開示の一実施例による、患者に配備したときの治療システムを概略的に表すブロック図
【図16C】本開示の一実施例による、パルス発生器の少なくともいくつかの構成要素を概略的に表すブロック図
【図17A】本開示の一実施例による、センサを含む監視リソースを概略的に表すブロック図
【図17B】本開示の一実施例による、監視リソースを概略的に表すブロック図
【図18A】本開示の一実施例による、管理部を概略的に表すブロック図
【図18B】本開示の一実施例による、少なくともいくつかの睡眠の質パラメータ、少なくともいくつかの心臓パラメータ、および他のパラメータを列挙する表
【図18C】本開示の一実施例による、相関グラフ作成ツールの図
【図19】本開示の一実施例による、治療装置を概略的に表すブロック図
【図20】本開示の一実施例による、無線通信リンクを概略的に表すブロック図
【図21】本開示の一実施例による、センサを概略的に表すブロック図
【図22】本開示の一実施例による、評価エンジンを概略的に表すブロック図
【図23】本開示の一実施例による、制御部を概略的に表すブロック図
【図24A】本開示の一実施例による、心臓監視のための命令を概略的に表すブロック図
【図24B】本開示の一実施例による、心臓監視のための命令を概略的に表すブロック図
【図25】本開示の一実施例による、心臓監視のための命令を概略的に表す流れ図
【図26】本開示の一部の実施例による、睡眠パラメータ監視および／または心臓パラメータ監視のための命令を概略的に表すブロック図
【図27】本開示の一部の実施例による、睡眠パラメータ監視および／または心臓パラメータ監視のための命令を概略的に表すブロック図
【図28】本開示の一部の実施例による、睡眠パラメータ監視および／または心臓パラメータ監視のための命令を概略的に表すブロック図
【図29】本開示の一実施例による、情報を表示するための命令を概略的に表す流れ図
【発明を実施するための形態】
【0004】
以下の「発明を実施するための形態」では、本明細書の一部を形成し、実施され得る本開示の具体的な実施例を例示として示す添付図面を参照する。これに関して、「上（ｔｏｐ）」、「下（ｂｏｔｔｏｍ）」、「前（ｆｒｏｎｔ）」、「後（ｂａｃｋ）」、「先頭（ｌｅａｄｉｎｇ）」、「後尾（ｔｒａｉｌｉｎｇ）」などの方向の用語は、説明している図の向きに関連して使用される。本開示の少なくとも一部の実施例の構成要素は、多数の異なる方向に配置することができるため、方向の用語は、説明のために使用されており、決して限定するものではない。本開示の範囲から逸脱することなく、他の実施例を利用することが可能であり、構造的または論理的変更を行うことが可能であることを理解されたい。従って、以下の詳細な説明は、限定的な意味で解釈されるべきではない。
【0005】
本開示の少なくとも一部の実施例は、心臓監視および／または睡眠監視に関する。本開示の少なくとも一部の実施例では、睡眠時呼吸障害の治療に関連して心臓監視が使用され得る。場合によっては、このような心臓監視は、心臓の健康の改善、または悪い心臓状態（例えば、心臓障害）の進行を遅らせることにおける睡眠時呼吸障害の治療の長期有効性を示すのに役立ち得る。場合によっては、そのような心臓監視は、有効な睡眠時呼吸障害の治療法にもかかわらず軽減されない悪い心臓状態を識別し、それによってそのような心臓状態の診断および治療を容易にするのに役立ち得る。
【0006】
一部の実施例では、このような心臓監視は、生理学的関連情報を取得することによって行われる。一部の実施例では、心臓監視は、睡眠時呼吸障害の治療と関連して行われ、次いで、生理学的関連情報から心臓情報を導出または抽出する。一部の実施例では、この生理学的関連情報は、少なくとも呼吸情報を含み得る。従って、一部の実施例では、睡眠時呼吸障害を治療するための治療装置に関連する構成要素のうちの少なくともいくつかを介して、心臓監視が行われる。
【0007】
しかしながら、一部の実施例では、このような心臓監視は、他の生理学的関連情報の取得と独立して心臓情報を取得することによって行われる。従って、一部の実施例では、心臓監視は、睡眠時呼吸障害を治療するための治療装置とは別個、かつ独立した装置または構成要素を介して行われる。
【0008】
例えば、一部の実施例では、このような心臓監視は、治療装置が関与するか否かにかかわらず、監視リソースを介して行われ得る。少なくとも一部の実施例では、監視リソースは、様々な形態をとることができる。一部の実施例では、監視リソースの少なくとも一部は、患者の埋め込み型要素内に配置される、および／または、患者の外部ではありつつも患者の近くにある構成要素内などの患者がいるところに配置される。一部の実施例では、例えば、サーバクラウド内に配置され得る他のコンピューティングデバイス（例えば、ウェブベースのコンピューティングリソース）、または、監視施設（例えば、診療所、装置製造業者施設、病院など）内に配置され得る他のコンピューティングデバイスを介した実行においては、監視リソースの少なくとも一部は患者から遠隔に配置される。
【0009】
患者の近くであろうとなかろうと、一部の実施例では、監視リソースの少なくとも一部は、専用モバイルデバイス（例えば、患者または臨床医のリモコン）または非専用モバイルデバイス（例えば、スマートフォン、タブレットなど）に配置され得る、および／または、専用モバイルデバイスまたは非専用モバイルデバイスを介してアクセス可能であり得る。そのような一部の実施例では、監視リソースは、アプリケーション（例えば、モバイルアプリケーション）、ウィジェット、および／または、そのようなモバイルデバイスを介して動作可能な他のコンピューティング／通信リソースを介して、実行されてもよい。一部の実施例では、場所にかかわらず、監視リソースの少なくとも一部は、固定装置、例えば、ワークステーションを介して、実行されてもよい。
【0010】
例えば、一部の実施例では、監視リソースは、監視される情報を表示せずに情報を監視する。しかしながら、一部の実施例では、監視される情報の少なくとも一部が表示可能である。従って、一部の実施例では、監視情報はそのような情報の表示を必要としない。
【0011】
一部の実施例では、場所にかかわらず、監視リソースは、監視リソースの少なくともいくつかの特徴、機能、および属性の表示、アクセス、関与などをさせ得るユーザインターフェースを介して、少なくとも部分的に実行されてもよい。そのような一部の実施例では、ユーザインターフェースは、ウェブインターフェース、モバイルアプリケーション、プログラム（例えば、デスクトップ、ノートブックコンピュータ）などを介して利用可能であるかにかかわらず、臨床医のユーザインターフェース、患者インターフェースなどとしてアクセス可能である。
【0012】
一部の実施例では、監視リソースを介する監視は、一定期間にわたるパラメータ（例えば、睡眠、心臓など）を観測することを含む。場合によっては、一定期間にわたる１つ以上の複数のパラメータの監視は、少なくともパラメータが経時的に観測されるという意味でパラメータの追跡と呼ばれる場合がある。
【0013】
一部の実施例では、監視は、測定を行わずにパラメータに関する情報を受信することを含む。一部のこのような例では、情報は、環境情報、患者履歴などの外部供給源から受信されてもよい。しかしながら、一部の実施例では、監視は、少なくとも１つのセンサを介して情報を検知することによってパラメータを監視することを含む。場合によっては、検知は測定を含んでもよいし、測定に関連するのであってもよい。
【0014】
一部の実施例では、監視は、例えば、特定のパラメータが状態に関連しているのか、状態を少なくとも部分的に定義しているのかなど、さらなる情報を判定することまたは結論を引き出すことを含む。例えば、特定の心臓パラメータを監視するとき、監視は、心臓状態（例えば、心房細動）が示されていると判定し得る。少なくとも一部の実施例では、心臓状態は、関連する心臓パラメータの一部であるとみなされ得る、および／または、関連する心臓パラメータに包含され得ることが理解されよう。同様に、特定の睡眠パラメータを監視するとき、監視は、睡眠状態（例えば、閉塞性睡眠時無呼吸）が示されていると判定し得る。一部の実施例では、そのような判定は、相関を判定すること、異なる監視されたパラメータの間の傾向、患者または臨床医に通知を提供すると判定することなどを含み得る。
【0015】
従って、少なくとも一部の実施例では、「監視」という用語および「監視リソース」という用語は、少なくとも睡眠パラメータおよび／または心臓パラメータに関連するパラメータを判定、観測、受信、検知、測定、追跡、表示などを広く包含し得ることが理解されよう。ただし、用語「監視」および／または「監視リソース」に関連する様々な異なる特徴、機能、属性などは、互いに区別されてもよいが、少なくとも一部の実施例において相補的な方法で存在してもよいことが理解されよう。
【0016】
一部の実施例では、「監視」および／または「監視リソース」は、監視期間に関連付けられる。しかしながら、一部の実施例では、「監視」および／または「監視リソース」は、特定の監視期間に関連付けられていない。
【0017】
さらに、監視リソースのこれらの特徴、機能、および属性のうちの少なくともいくつか、および／または、監視リソースの追加的な特徴、機能、および属性は、図１～図２９に関連して、本開示の少なくとも一部の実施例の文脈においてさらに定義される。
【0018】
【0019】
図１は、本開示の一実施例による、構成５０における監視リソース６０を概略的に表すブロック図５１である。図１に示すように、一部の実施例では、構成５０は、患者７２に関する情報を監視および／または評価する監視リソース６０を備える。一部の実施例では、情報は、生理学的関連情報および／または心臓関連情報を示す他の情報（例えば、環境情報）を含み得る。一部の実施例では、情報はまた、睡眠の質に関する情報を含み得て、当該睡眠の質に関する情報は、睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）挙動に関する情報を含み得る。一部の実施例において、ＳＤＢ挙動は、閉塞性睡眠時無呼吸挙動を含む。一部の実施例では、情報は、少なくとも図９に関連して後述するように、数種類の情報のうちの少なくとも１つを含み得る。
【0020】
一部の実施例では、監視リソース６０は、少なくとも１つのセンサ７４を介してそのような情報を取得する。センサ７４は、少なくとも図１１および図１２に関連してさらに後述するように、埋め込み型、外部型、接触型、非接触型などであってもよく、監視リソース６０と有線通信または無線通信をしてもよい。場合によっては、センサ７４は、監視リソース６０に組み込まれてもよい。
【0021】
一部の実施例では、構成５０は、治療装置７０を備えてもよい。そのような構成において、一部の実施例では、監視リソース６０は、患者７２に関する情報を、および／または、患者に適用される治療に関する情報を治療装置７０から受信することができる。一部の実施例では、監視リソース６０は、一部の実施例において治療パラメータを判定するのに使用され得る情報を、治療装置７０に伝達することができる。一部の実施例では、監視リソース６０は、治療装置７０と無線通信し得る。
【0022】
一部の実施例では、センサ７４からの情報は、治療装置７０によって受信されてもよく、当該情報は、一部の実施例では次いで監視リソース６０に伝達されてもよい。
【0023】
一部の実施例では、監視リソース６０は、センサ７４および／または治療装置４０以外の外部供給源から患者関連情報を受信する。
【0024】
一般的に言えば、治療装置７０は、患者７２の睡眠時呼吸障害（例えば、閉塞性睡眠時無呼吸）を緩和するように作用する場合、様々な形態をとることができる。一部の実施例では、治療装置７０は、睡眠時呼吸障害に対処するために、上気道関連の体組織に神経刺激を提供する。そのような神経刺激の少なくとも一部の実施例は、後で図３Ａ～図２９に関連して説明および図示する。一部の実施例では、治療装置７０は外部治療装置を含み、外部治療装置は、例えば、睡眠時呼吸障害に対処する気流治療（例えば、持続陽圧呼吸（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ Ａｉｒｗａｙ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）療法－ＣＰＡＰ）を提供する装置などである。
【0025】
一部の実施例では、監視リソース６０は、患者に関する心臓パラメータ６２を監視する。一部の実施例では、心臓パラメータ６２は、図２Ａの心臓障害パラメータ６４によって表されるような心臓障害を示す。一部の実施例では、心臓パラメータ６２は、図２Ｂの心臓健康パラメータ６６によって表されるような心臓の健康を示す。一部の実施例では、心臓パラメータ６２は、心臓障害の少なくともいくつかの側面および心臓の健康の少なくともいくつかの側面の両方を示す。
【0026】
一部の実施例では、構成５０は、患者の睡眠時呼吸障害を治療する一方、心臓パラメータについても患者を監視することを可能にする。より詳細に後述するように、そのような監視により、良い徴候（例えば、心臓の健康が増強されたこと）および／または悪い徴候（例えば、心臓障害の根拠）を判定できる。一部の実施例では、心臓パラメータに関連する徴候は短期間のものである場合もあるし、一部の実施例では、心臓パラメータに関連する徴候は長期にわたって発生する場合もある。
【0027】
一部の実施例では、監視リソース６０は、本開示の一実施例による、図３Ａに示すような治療管理部１１０に関連する監視リソース６０として実行される。
【0028】
一部の実施例では、図３Ａの構成１００によって表されるように、治療管理部１１０を介して、図３Ａの治療期間１１２に応じて（治療装置７０によって）睡眠時呼吸障害の治療が行われ得ると同時に、心臓パラメータ６２が、治療期間１１２とは別個かつ独立した監視期間１２４に従って監視リソース６０によって監視および／または評価され得る。
【0029】
一般的に言えば、治療期間１１２は、処置または治療が行われる期間を指す。例えば、睡眠時呼吸障害は一般に患者の睡眠時間に関連するため、一部の実施例では、治療期間１１２は、患者の１日の睡眠時間と一致する。場合によっては、１日の睡眠時間は、患者の動き、活動、姿勢、および体位を、ならびに、例えば、心拍数、呼吸パターンなどの他の徴候を検出する検知技術によって識別される。場合によっては、１日の睡眠時間は、午後１０時から午前６時まで、または他の適切な時間など、選択的に予め設定される。
【0030】
しかしながら、一部の実施例では、治療期間１１２は、断続的に、例えば２日ごとまたは３日ごとなどに、実施することができる。さらに、一部の実施例では、治療期間１１２は、患者の睡眠時間よりも短くても長くてもよい。
【0031】
一部の実施例では、治療期間１１２の開始は、治療期間１１２中に連続的な刺激が適用されることを必ずしも意味しない。むしろ、治療期間１１２中に様々な刺激プロトコルを実施することができる。一部の実行では、刺激プロトコルは、呼吸波形および／または患者で検知された他の情報から基準を識別するとき、関連する体組織（例えば、上気道関連の体組織）を刺激することを含み、基準は、睡眠時呼吸障害を示すものであり得る。
【0032】
場合によっては、刺激は一般に吸気と同期される。
【0033】
場合によっては、刺激が吸気と同期するか否かにかかわらず、刺激は、吸気の開始、吸気の終了、呼気の開始、および／または、呼気の終了のうちの少なくとも１つに関連してトリガされる。
【0034】
場合によっては、刺激の開始、終了、および／または、継続は、検知された呼吸波形に基づくが、各吸気相に対して同期されていない。
【0035】
一部の実施例では、刺激プロトコルは、呼吸情報を検知することなく、および／または、吸気に対して同期させることなく、関連する体組織を刺激することを含む。
【0036】
これらの実施例の一部では、監視期間１２４は、治療期間１１２と同じ桁の期間を有し得る。例えば、治療期間１１２が毎日（または２日ごと、３日ごとなど）に発生する場合、監視期間１２４は、毎日または何日か（例えば、２、３、４、５、６、７日）であってもよい。
【0037】
しかしながら、一部の実施例では、監視期間１２４は、治療期間１１２と異なる桁の期間を有してもよい。一部の実施例では、監視期間１２４の長さは、治療期間１１２の長さよりも少なくとも１桁上回る。従って、監視期間１２４は、１０日、２週間、数週間、１ヶ月、４半期、半年、１年などであってもよい。
【0038】
一部の実施例では、監視期間１２４の長さは、それぞれの特定の診断可能な心臓障害に基づく。特に、監視期間１２４の長さは、特定の心臓障害の有無、増加、または減少の徴候を観測することができる期間に対応するように選択される。
【0039】
一部の実施例では、監視期間１２４の長さは、それぞれの特定の心臓健康パラメータに基づく。特に、監視期間１２４の長さは、特定の心臓の健康の有無、増加、または減少の徴候を観測することができる期間に対応するように選択される。
【0040】
一部の実施例では、監視リソース６０は、治療装置７０の一部を含む、または治療装置７０内に組み込まれる。そのため、一部の例示的なモニタは、治療装置７０に「搭載（ｏｎ ｂｏａｒｄ）」されていると言われる場合もある。一部の実施例では、モニタは、治療装置７０の外部にあるが、治療装置７０に結合される、および／または、治療装置７０と通信している。一部の実施例では、監視リソース６０は、心臓パラメータ６２を監視および／または評価するために専用である。一部の実施例では、心臓パラメータ６２を監視および／または評価することは、監視リソース６０の複数の機能のほんの一部の機能である。一部の実施例では、監視リソース６０は、治療装置７０の少なくともいくつかの一般的な動作の管理をサポートすることが可能である。
【0041】
一部の実施例では、監視リソース６０は、制御部と協働し、および／または、制御部の一部を形成し、例えば、少なくとも図２３に関連して後述するような制御部８８０などの制御部と協働する、および／または、制御部の一部を形成するが、これに限らない。一部の実施例では、監視リソース６０は、図２３のエンジン８８５の役割を少なくとも部分的に果たす。一部の実施例では、監視リソース６０は、制御部８８０（図２３）におけるエンジン８８５の役割を完全に果たす。
【0042】
一部の実施例では、図３Ａの治療管理部１１０は、限定するものではないが、少なくとも図２３に関連して後述するような制御部８８０などの制御部と協働する、および／または、制御部の一部を形成する。一部の実施例では、治療管理部１１０（図３Ａ）は、図２３のエンジン８８５の役割を少なくとも部分的に果たす。一部の実施例では、治療管理部１１０は、制御部８８０（図２３）におけるエンジン８８５の役割を完全に果たす。
【0043】
一部の実施例では、監視リソース６０および治療管理部１１０の両方が、図２３の制御部８８０のエンジン８８５の役割を少なくとも部分的に果たすために相補的に一緒に働く。
【0044】
図１のシステム５０のこの一般的な構成を念頭に置いて、図３Ｂ～図２３に関連する少なくともいくつかの実行は、監視リソース６０および／または治療装置７０の少なくともいくつかの実施態様の動作および相互作用に関する様々な実行および細部のより具体的な実施例を提示していることが理解されよう。
【0045】
図３Ｂは、本開示の一実施例による配列１３０のアクセスツール１３１～１３５を概略的に表すブロック図である。図３Ｃは、本開示の一実施例によるユーザインターフェース１４０を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、アクセスツール１３１～１３５のうちの少なくともいくつかは、ユーザインターフェース１４０を含む。
【0046】
一部の実施例では、ユーザインターフェース１４０は、監視リソース６０および／または治療管理部１１０および／または制御部８８０（図２３）の、様々な構成要素、要素、エンジン、機能、パラメータ、特徴、および属性のうちの少なくともいくつかの、同時表示、起動および／または動作を提供するユーザインターフェースまたは他のディスプレイを備える。一部の実施例では、ユーザインターフェース１４０の少なくともいくつかの部分または実施態様は、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を介して提示される。一部の実施例では、図３Ｃに示すように、ユーザインターフェース１４０は、ディスプレイ１４２と入力１４４とを含む。
【0047】
さらに図３Ｂを参照すると、一部の実施例では、アクセスツールは、治療装置７０（図１）の少なくとも一部の実施態様の動作の促進および／または動作の監視について専用のモバイルデバイス１３１を備える。場合によっては、監視リソース６０および／または治療管理部１１０の少なくともいくつかの構成要素が、専用モバイルデバイス１３１に存在する。場合によっては、専用モバイルデバイス１３１は、患者リモコン、患者プログラマ、または患者コントローラとして実施されたり呼ばれたりされ得る。
【0048】
一部の実施例では、図３Ｂのアクセスツールはモバイルデバイス１３２を備え、モバイルデバイス１３２は、監視リソース６０および／または治療装置７０（図１）の少なくとも一部の実施態様の動作の促進および／または動作の監視に専用ではないが可能である。場合によっては、監視リソース６０および／または治療管理部１１０の少なくともいくつかの構成要素が、非専用モバイルデバイス１３２に格納され得る。場合によっては、非専用モバイルデバイス１３２は、スマートフォン、タブレット、ファブレット（ｐｈａｂｌｅｔ）、ノートブックコンピュータ、ウォッチフォンなどとして実施されたり呼ばれたりする。一部の実施例では、監視リソース６０および／または治療管理部１１０の少なくともいくつかの構成要素は、非専用モバイルデバイス１３２上の機能、ウィジェット、および／または、アプリケーション（すなわち、モバイルアプリケーション）などとして構成されてもよい。場合によっては、非専用モバイルデバイス１３２は、監視リソース６０および／または治療管理部１１０の動作とは別個かつ独立した機能（例えば、電話、コンピューティング、ウェブブラウジング、テキスティングなど）に使用され得る。
【0049】
一部の実施例では、モバイルデバイス１３１、１３２および専用ステーション１３３のうちのいずれか１つは、図１１および図１２に関連して後述するセンサのうちの少なくとも１つを含み得、および／または、情報３００（図９）のうちの少なくとも一部を受信し得る。
【0050】
例えば、一部の実施例では、多くの市販されている非専用モバイルデバイス１３２は、睡眠の前、睡眠中および睡眠後に患者の静止画および／または動画を撮影するために使用できる写真記録機能および／またはビデオ記録機能を備える。一部の実施例では、この撮像機能は、図１２のイメージセンサ４１９において実行される。同様に、一部の実施例では、市販されている非専用モバイルデバイス１３２は、いびきまたは他の呼吸音、患者活動、および患者の睡眠環境における音を記録することができる音声記録装置を含み得る。一部の実施例では、この音声機能性は、図１２の音響センサ４１８において実行される。
【0051】
一部の実施例では、専用ステーション１３３は、患者の睡眠環境内に配置可能であり、治療装置７０（図１）の少なくとも一部の実施態様の動作の促進におよび／または動作の監視に専用の任意の装置または機器を備える。場合によっては、監視リソース６０および／または治療管理部１１０の少なくともいくつかの構成要素が、専用ステーション１３３に存在する。場合によっては、専用ステーション１３３は、患者リモコン、患者プログラマ、または患者コントローラとして実施されたり呼ばれたりされ得る。一部の実施例では、専用ステーション１３３は、モバイルデバイス１３１、１３２と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0052】
一部の実施例では、臨床医ポータル１３５は、臨床医による治療装置７０（図１）の少なくともいくつかの実施態様の動作および／または動作の監視を促進する。場合によっては、監視リソース６０および／または治療管理部１１０の少なくともいくつかの構成要素は、臨床医ポータル１３３を介してアクセス可能である。場合によっては、臨床医ポータル１３３は、臨床医のリモコン、臨床医プログラマ、または臨床医コントローラとして実施されたり呼ばれたりされ得る。
【0053】
一部の実施例では、アクセスツールの形態にかかわらず、監視リソース６０および／または治療管理部１１０の少なくともいくつかの特徴および機能は、ウェブ中心モデル（ｗｅｂ－ｃｅｎｔｒｉｃ ｍｏｄｅｌ）を介してアクセス可能である。
【0054】
一部の実施例では、監視リソース６０および／または治療管理部１１０の動作を容易にするためのアクセスツール１３１～１３５のうちの少なくとも１つは、治療装置／システム（例えば、図６Ａの１７０、図１０Ａの３４０、図１０Ｂの３５０、図１６Ａの６５０、図１６Ｂおよび図１６Ｃの６７０、図１９の７６５）と協働可能である。一部の実施例では、監視リソース６０および／または治療管理部１１０に関連して使用されるアクセスツール１３１～１３５は、本開示全体を通して実施例で説明したように、判定エンジン（例えば、図１５Ｃの５７０、図１７Ａの７０４、および図１８Ａの７５２）を含んでも、これと協働可能であってもよい、および／または監視リソース（例えば、図１７Ａの７００、図１７Ｂの７１０、図１８Ａの７５０）と協働可能であってもよい、および／または評価エンジン（図２２の７７０）と協働可能であってもよい。
【0055】
図４Ａ～図５Ｂは、本開示の少なくとも一部の実施例による心臓関連監視に関連するユーザインターフェースの少なくとも一部の例を概略的に表す図を含む。一部の実施例では、１つの図で表されるユーザインターフェース部分は、別の図のユーザインターフェース部分またはいくつかの図のうちのユーザインターフェース部分と相補的に組み合わされ得ることが理解されよう。同様に、一部の実施例では、図４Ａ～図５Ｂに表されるいくつかのユーザインターフェース部分は、少なくとも図１３Ａ～図１３Ｉの様々な実施例を通して、いくつかのユーザインターフェース部分と相補的に組み合わせることができる。
【0056】
図４Ａは、本開示の一実施例による臨床医のユーザインターフェース１０００の一例を概略的に表す図である。一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１０００は、図４Ａに示されている構成要素のすべてを含み得、一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１０００は、図４Ａに示された構成要素の一部のみを含む。
【0057】
一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１０００は、図３Ｃのユーザインターフェース１４０と実質的に同じ特徴の少なくともいくつかを含む。一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１４０は、図３Ｂのアクセスツール１３１～１３５のうちの少なくとも１つを介してアクセスされてもよい。
【0058】
一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１０００は、特定の患者に関する情報を表示し、患者の生理学的状態に関するいくつかのパラメータ１０１２～１０１６を報告する患者の表１０１０を含む。一部の実施例では、パラメータ１０１２～１０１６は、心臓パラメータ１０１２、睡眠パラメータ１０１４、および／または自動作成ベクトル（ｓｅｌｆ－ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｖｅｃｔｏｒ）１０１６を含む。３つよりも多いまたは少ないパラメータ１０１２～１０１６が監視され、表１０１０に表示することもできることが理解されよう。
【0059】
表１０１０は、特定のパラメータ１０１２～１０１６の傾向が、対応する方向矢印によって表されるように、上向き、下向き、または一定であるかを示す傾向欄１０２０をさらに含む。スコア欄１０２２は、英数字スコアリングスケールによるスコアを示し、場合によっては、特定のパラメータ１０１２～１０１６の相対値を示す。場合によっては、絶対値が表示されてもよい。
【0060】
図４Ａにさらに示すように、一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１０００は、インポートデータ機能１０４０および／またはグラフ機能１０４２を含む。一般的に言えば、インポートデータ機能１０４０は、患者装置および／または他の患者関連情報データベースからのデータのインポートを開始および／または制御する。インポートデータ機能１０４０の１つの例示的な実行は、少なくとも図４Ｂに関連して後で説明および図示する。
【0061】
一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１０００は、治療関連情報１０５２を表示するための観測ログ要素１０５０を含む。一部の実施例では、表示される特定のタイプの情報は臨床医によって選択可能であり、一部の実施例では、特定のタイプの情報は装置の製造者によって決められている。
【0062】
図４Ａに示すように、一部の実施例では、情報１０５２は、１晩当たりの治療適用時間数などの平均治療使用時間を含む。一部の実施例では、情報１０５２は、閉塞性睡眠時無呼吸、心臓障害エピソード、および／または肺疾患エピソードなどに関するエピソードを含み得る、エピソード情報を含む。図４Ａに示される特定の実施例では、情報１０５２は、発症日とともに心房細動の場合などの心臓エピソードを含む。
【0063】
一部の実施例では、情報１０５２は、時間単位、日単位、週単位、月単位などであってもよい。
【0064】
図４Ａにさらに示すように、一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１０００は、生理学的情報を表示するグラフ１０６０を含み、生理学的情報は、例えば心電図波形であるが、これに限らない。一部の実施例では、心電図波形は、心臓障害を示すエピソードを明らかにし得る。例えば、グラフの心電図波形は、心房細動（ＡＦ）の潜在的なエピソードを明らかにし得、このことはログ１０５０に記載され得る。
【0065】
図４Ａにさらに示すように、一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１０００は、睡眠情報１０７２を表示するグラフ１０７０を含む。一部の実施例では、このような睡眠情報１０７２は、日付を表すｘ軸１０７２と、時刻を表す第１のｙ軸１０７４Ａと、持続時間（例えば、時間単位で）を表す第２のｙ軸１０７４Ｂとに従ってプロットされる。
【0066】
一部の実施例では、グラフ１０７０にプロットされた睡眠情報１０７２は、一連１０８０の１日の睡眠時間１０８２を含み、睡眠が概ね連続的であるか中断されているかと、特定の日付の１日の睡眠期間１０８２の開始時間（例えば、およそ午後１１時）および終了時間（例えば、およそ午前７時）と、を示す。一部の実施例では、グラフ１０７０にプロットされた睡眠情報１０７２は、一連１０９０の１日の睡眠時間の長さ１０９２（例えば、７．５時間）を含む。
【0067】
図４Ｂは、本開示の一実施例による臨床医のユーザインターフェースに関連付けられたインポート機能１１５０の実施態様を概略的に表す表である。一部の実施例では、インポート機能１１５０は、図４Ａのインポートデータ機能１０４０と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。一部の実施例では、インポートデータ機能１１５０は、患者装置から臨床医のユーザインターフェース１０００および／または他の臨床医管理ツールへのデータのインポートを監視するおよび制御する。図４Ｂにさらに示すように、インポート機能１１５０は、装置欄１１６０、ステータス欄１１７０、およびアクション欄１１８０を含む表１１５２を利用することができる。装置欄１１６０は、臨床医のユーザインターフェース１０００を介して、タイプおよび／または患者の身元によって、どの治療に関してどの装置を監視および／または評価すべきかをリストアップする。ステータス欄１１７０は、各リストアップされた装置に関するアップロードデータステータスをリストアップし、アクション欄１１８０は、リストアップされた特定の装置に関してとることができる潜在的なアクションをリストアップする。インポート機能１１５０は、表１１５２に装置を追加または削除する能力を含むことが理解されよう。
【0068】
図４Ｃは、本開示の一実施例による臨床医のユーザインターフェースに関連付けられたフィルタ機能１２００の実施態様を概略的に表す表１２０２である。一部の実施例では、フィルタ機能１２００はインポート機能１１５０と連携して働いて、欄１２２０に示すように、欄１２１０にリストアップされた特定の装置（ひいては、特定の患者）からのデータを後続のデータ解析に含まれるか否かという臨床医の決定を助ける。
【0069】
一部の実施例では、表１１５２または表１２０２は、表示可能なユーザインターフェースを備える、または、例えばインポートデータ機能１０４０と関与するとき、臨床医のユーザインターフェース１０００の一部を形成し得る。一部の実施例では、表１１５２、１２０２は、図３Ｃのユーザインターフェース１４０と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0070】
図４Ｄ～図４Ｆはさらなる表およびグラフを提供し、当該表およびグラフは、臨床医のユーザインターフェースの一部を形成し得、図３Ｃのユーザインターフェース１４０と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含み得て、当該臨床医のユーザインターフェースは、例えば臨床医のユーザインターフェース１０００であるが、これに限らない。
【0071】
図４Ｄは、本開示の一実施例による、複数の睡眠パラメータ１３０６および複数の心臓パラメータ１３０４に対する相関係数の配列１３０２を概略的に表す表１３００である。図４Ｄに示すように、様々な睡眠パラメータ（例えば、１、２、３、４）および様々な心臓パラメータ（例えば、１、２、３、４）は、互いに関連してマッピングされ、その表１３００から、睡眠パラメータ（例えば、１）と心臓パラメータ（例えば、１）との各ペアリングについて相関係数（例えば、０．９４）を判定できる。一部の実施例では、睡眠パラメータは睡眠の質の側面に関連し、パラメータのうちの１つは、様々な睡眠パラメータの組み合わせであって全体の睡眠の質パラメータを表し得る。一部の実施例では、心臓パラメータは、心臓障害（または心臓の健康）の側面に関連し、表１３３０のパラメータのうちの１つは、様々な心臓パラメータの組み合わせであって全体の心臓障害パラメータ（あるいは、心臓健康パラメータ）を表し得る。相関係数は、様々な睡眠パラメータと心臓パラメータとの間の関係の識別を容易にするため、臨床医は睡眠パラメータと関連して心臓障害（あるいは、心臓の健康）を識別し得て監視し得る。
【0072】
一部の実施例では、図４Ｄの表１３００は、少なくとも図１８Ａに関連して後述するように、判定エンジン７５２を介して判定される睡眠の質パラメータの配列７５４および心臓障害パラメータの配列７５６の１つの例示的な実行を提示する。
【0073】
図４Ｅは、本開示の一実施例による、１つの睡眠パラメータと１つの心臓パラメータとの相関係数表を概略的に表す表１３３０である。睡眠パラメータのスコア１３３８および心臓パラメータのスコア１３４０は、異なる監視期間１３３６によって判定される。一部の実施例では、睡眠パラメータ１と心臓パラメータ１との間の全体的な相関係数は０．９４である。各監視期間（例えば、１、２、３、４、５など）は、時間単位、日単位、週単位、月単位、四半期単位、年単位などであり得る。一部の実施例では、一部の監視期間の長さは、監視期間のグループ内の他の監視期間とは異なってもよい。
【0074】
図４Ｆは、図４Ｅの表の情報を概略的に表す一対のグラフ１３６２Ａ、１３６２Ｂを含む図１３６０であり、グラフ１３６２Ａは、睡眠パラメータスコア（図４Ｅの１３３８）の配列１３６５および心臓パラメータスコア（図４Ｅの１３４０）の配列１３６６を含む。グラフ１３６２Ｂは、睡眠パラメータ傾向１３７５および心臓パラメータ傾向１３７６に従って同じパラメータをマッピングする。１つの実施態様では、両方のパラメータの概ね一致する下向きの軌道は、一部の実施例では、睡眠パラメータが低下し、心臓パラメータも低下すると解釈され得る。睡眠パラメータが良い特性と判定されるか悪い特性と判定されるかに応じて、また心臓パラメータが良い特性と判定されるか悪い特性と判定されるかに応じて、一致する傾向線は、特定の睡眠パラメータと特定の心臓パラメータとの間の異なるタイプの関連（例えば、良い、悪い）を示し得る。
【0075】
一部の実施例では、異なるタイプの睡眠パラメータ（例えば、質または障害）のうちの少なくとも１つは、閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）関連パラメータに対応し得る。一部の実施例では、ＯＳＡ関連パラメータは、閉塞性睡眠時無呼吸事象（ＯＳＡ ｅｖｅｎｔ）の数または閉塞性睡眠時無呼吸挙動の重症度を含み得る。
【0076】
図５Ａおよび図５Ｂは患者指向の表およびグラフを提示し、当該表およびグラフは、図３Ｃのユーザインターフェース１４０と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含み得て、患者のユーザインターフェースの一部を形成し得る。一部の実施例では、図５Ａおよび図５Ｂによって表される患者のユーザインターフェースの実施態様は、図３Ｂに表されるアクセスツール１３１～１３５のうちの１つを介してアクセス可能である。
【0077】
図５Ａは、本開示の一実施例による、患者のユーザインターフェースの一例における心臓パラメータおよび睡眠パラメータに関する情報を概略的に表す表１４００である。一部の実施例では、表１４００は、自動作成ベクトル１０１６を省略して簡略化した形式を除いて、表１０１０（図４Ａ）と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。しかしながら、表１４００は、心臓パラメータ１４０２（例えば、健康または障害）および睡眠パラメータ１４０４（例えば、質または障害）が監視され得る傾向欄１４１０およびスコア欄１４１２を含む。
【0078】
図５Ｂは、本開示の一実施例による、患者のユーザインターフェースの一例における睡眠パラメータに関する情報を概略的に表すグラフ１４３０である。グラフ１４３０は、多くの形態をとることができ、多くの異なる種類の患者情報を表すことができ、一部の実施例では、グラフ１４３０は、日数（ｘ軸１４３２）に対する睡眠時間（例えば、ｙ軸１４３４）の実例をマッピングし、それによって傾向のマップを提示する。他の睡眠パラメータの有無にかかわらず、睡眠時間は睡眠の質の指標を提供し得る。
【0079】
図６Ａは、本開示の一実施例による、治療装置１７１を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、治療装置１７１は、治療装置７０（図１）と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含み、一部の実施例では、治療装置１７１は図１の治療装置７０として働くことが可能である。
【0080】
図６Ａに示すように、治療装置１７１は、非心臓パルス発生器１７２および刺激要素１７４を含む刺激回路１７０を備える。一部の実施例では、非心臓パルス発生器１７２および刺激要素１７４は、単一のユニットとして形成され、この単一のユニットは、一体化された複数の別個の構成要素とされることができ、非心臓パルス発生器１７２および刺激要素１７４の両方を含むモノリシック構成であってもよい。
【0081】
治療装置１７１は、図６Ｂに概略的に表されているように、上気道関連の体組織１８０を電気刺激可能にする。一般的に言えば、上気道関連の体組織は、上気道の機能および／または動作に影響を及ぼすことができる任意の体組織を含み、当該体組織は、例えば、上気道開存性の回復を介して、または、他の生理学的機構を介して、睡眠時呼吸障害に有効に対処するようになんらかの形で刺激されることができる。一部の実施例では、体組織は、神経１８２、筋肉１８４、または神経と筋肉との組み合わせ１８６を含む。一部の実施例では、特定の神経１８２および／または筋肉１８４は、刺激の際に、上気道の開存性を回復し、それによって閉塞性睡眠時無呼吸を緩和する。
【0082】
図６Ｃは、本開示の一実施例による非心臓パルス発生器２００を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、非心臓パルス発生器２００は、非心臓パルス発生器（例えば、図６Ａの１７２、図７の２００、図１６Ａの６５２）として機能し得る、および／または、治療装置（例えば、図１の７０、図１０Ａの３４０；図１０Ｂの３５０、図１９の７６５）に組み込まれてもよい。
【0083】
一部の実施例では、非心臓パルス発生器２００は、完全に埋め込み可能な構成要素２０２を含む。一部の実施例では、非心臓パルス発生器２００は、いくつかの埋め込み可能な構成要素２０２およびいくつかの外部構成要素２０４を含んで、組み合わせ２０６を形成する。一部の実施例では、非心臓パルス発生器２００は、完全に患者の体の外部にある。
【0084】
一般的に言えば、非心臓パルス発生器２００は、気道開存性を回復させるために体組織１８０を刺激するのに適した刺激要素（例えば、図６Ａの１７４、図７の２１６）を介して送達可能な電気信号を発生することができる。一部の実施例では、信号は、上気道関連の筋肉１８４を直接刺激するように、および／または、そのような筋肉１８４を支配する神経１８２を刺激するように適用される。閉塞性睡眠時無呼吸症例などの一部の実施例では、神経１８２は、舌および関連する筋組織の動きを引き起こして気道開存性を回復させることに関連する神経１８２および筋肉１８４を含み得る（ただし、これに限定されない）。一部の実施例では、神経１８２は、舌下神経を含み得（ただし、これに限定されない）、筋肉１８４は、頤舌筋を含み得る（ただし、これに限定されない）。
【0085】
一部の実施例では、非心臓パルス発生器２００は、米国ミネソタ州メープルグローブのＩｎｓｐｉｒｅ Ｍｅｄｉｃａｌ，Ｉｎｃ．から入手可能なＩＮＳＰＩＲＥ（登録商標）上気道刺激システムの一部を形成する。一部の実施例では、パルス発生器２００は、他の供給業者から入手可能なパルス発生器を含む。
【0086】
【0087】
図７は、本開示の一実施例による、治療装置２１０の構成要素を概略的に表すブロック図である。図７に示すように、治療装置２１０は、非心臓パルス発生器２００および刺激要素２１６を含む。一部の実施例では、パルス発生器２００は、少なくとも図６Ｃに関連して前述したように、パルス発生器２００と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。一部の実施例では、刺激要素２１６は、少なくとも図６Ａに関連して前述したように、刺激要素１７４と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0088】
一般的に言えば、治療装置２１０は、上気道関連の体組織１８０（図６Ｂ）の刺激を可能にする。一部の実施例では、パルス発生器２００および刺激要素２１６は、必ずしも物理的に同じ場所に配置されている必要はない。しかしながら、一部の実施例では、パルス発生器２００および刺激要素２１５は、互いに物理的に近接して同じ場所に配置されてもよい。例えば、一部の実施例では、パルス発生器２００および刺激要素の両方を、標的刺激部位に近接して配置することが可能である。しかしながら、一部の実施例では、刺激要素２１６は、標的刺激部位またはその近くに配置され、パルス発生器２００は、標的刺激部位から離れて配置される。一部の実施例では、パルス発生器２００および／または刺激要素２１６は、それらの間の無線通信を可能にする無線通信要素を含む。
【0089】
一部の実施例では、パルス発生器２００は、胸部領域内に埋め込まれ、刺激要素２１６は、神経、例えば舌下神経に対して結合されたカフ電極を含む。そのような実施例に関するさらなる詳細は、少なくとも図１６Ａおよび図１６Ｂに関連して後に提供される。
【0090】
１つの実施態様では、パルス発生器２００は、刺激要素２１６に対して少なくとも電気的に結合され、刺激要素２１６に対して物理的にも、例えば、パルス発生器２００と刺激要素２００との間に延びるリード線などを介して、結合される。しかしながら、一部の実施例では、パルス発生器２００は、電気リード線以外の構造を介して刺激要素２１６に対して物理的に結合される。
【0091】
図８は、本開示の一実施例による、気道開存性を回復する様々な治療法を概略的に表すブロック図２２０である。図８に示すように、そのような治療法は、刺激２２２、構造２２４、および化学２２６を含む。刺激治療法２２２は、少なくとも図６Ａ、図６Ｃ、図７、図１０Ａ、図１０Ｂ、図１６Ａ、図１６Ｂ、および図１９に関連して、本開示全体を通して説明される。構造治療法２２４は、上気道の開存性を少なくとも部分的に修正または影響を与えるために、上部気道または付近の身体構造内に構造的構成要素を設置することを含む。一部の実施例では、様々な治療法２２２、２２４、および２２６は、異なる組み合わせで実行されてもよく、例えば、限定するものではないが、刺激治療法２２２および構造治療法２２４の両方を使用する組み合わせで実行されてもよい。
【0092】
図９は、本開示の一実施例による、患者情報３００を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、患者情報３００は、呼吸情報３０２、心臓情報３０４、睡眠の質情報３０６、睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）情報３０８、および／または、他の情報３１０を含む。一部の実施例では、組み合わせ情報３１２を介して表されるように、情報３０２、３０４、３０６、３０８、および３１０の様々な組み合わせを使用することが可能である。
【0093】
情報３００は、患者に結合された、または患者に近接したセンサを介して取得されてもよいし、他の情報源を介して取得されてもよい。センサの様々な実施例は、少なくとも図１１および図１２、図１３Ａ～図１３Ｉ、図１４Ａおよび図１４Ｂ、図１６Ａ～図１６Ｃ、図１７Ａおよび図１７Ｂ、ならびに図２１に関連して後述する。
【0094】
一部の実施例では、あるタイプの情報は、別のタイプの情報から導出されてもよい。例えば、フィルタリングまたは他の処理機構を介して、呼吸情報３０２から少なくともいくつかの形態の心臓情報３０４（例えば、心拍数）が判定されるまたは誘導されることが可能であり、呼吸情報３０２はセンサを介して判定される。この導出／判定された心拍数情報のみの挙動および／または他の要因を伴う挙動（例えば、増加、減少、安定、高変動性、低変動性、高度に不規則、低度に不規則など）を観察することにより、心臓状態を判定可能である。
【0095】
一部の実施例では、呼吸情報３０２は、日中（例えば、非睡眠）活動の間に収集されて、限定するものではないが肺疾患（睡眠時呼吸障害に直接関連する特定の肺の問題を伴う）などの心臓以外の病の潜在的な存在または悪化を検出する。一部の実施例では、他の情報３１０は、そのような非心臓の生理学的状態および／または疾患に関する情報を収集および／または判定することが可能である。一実施例では、このような他の情報３１０は、肺情報を含む。一部の実施例では、そのような肺情報は、限定するものではないが、例えば慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、慢性閉塞性肺疾患の増悪（ｅｘａｃｅｒｂａｔｉｏｎ ｏｆ ＣＯＰＤ、ＥＣＯＰＤ）などの肺疾患情報を含む。
【0096】
一部の実施例では、呼吸情報３０２の変化は、心臓情報３０４、睡眠の質情報３０６、および睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）情報３０８における将来の変化を示すことが可能である。一部の実施例では、呼吸情報３０２の変化は、例えば肺疾患情報などの他の情報３１０における将来の変化を示すことが可能である。例えば、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）を有することが既に知られている患者の場合、患者の呼吸数（例えば、あるタイプの呼吸情報３０２）の増加、および／または、１回換気量の減少は、今後、慢性閉塞性肺疾患が増悪（ＥＣＯＰＤ）することを示唆し得る。従って、一部の実施例では、治療装置および／または監視リソース（図１の７０、６０）は、例えば呼吸情報３０２などの別のタイプの情報との関連付けと共に、既知の非心臓疾患情報を他の情報３１０に格納するようにプログラムされ、よって、治療装置および／または監視リソースが呼吸情報３０２の変化（例えば、呼吸数３０２の増加）を検出したときに、治療装置および／または監視リソースが臨床医／患者に対して、例えばＥＣＯＰＤの予防または緩和など、肺疾患の予防または緩和のために、患者の肺疾患状態に関して患者の評価および／または介入が必要かもしれないという通知を自動的に提供し得る。
【0097】
従って、そのような実施例では、治療装置および／または管理部は、患者の様々な疾患状態に関してプログラムされて、治療装置および／または監視リソースを介して監視（例えば、収集、判定など）された呼吸情報３０２または他のタイプの情報３００の変化が検出されたとき、治療装置および／または監視リソースが、非心臓状態および／または非ＯＳＡ状態の早期警告システムとして機能することを可能にする。
【0098】
一部の実施例では、他の情報３１０を含む情報３００は、外部情報源から治療装置および／または管理部にアップロードされてもよい。図９をさらに参照すると、一部の実施例では、睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）情報３０８が心臓情報３０４から導出または判定される。例えば、一実施例は、心電図信号および／または他の心臓活動を検知する信号から無呼吸検出を行うことを含み得る。
【0099】
一部の実施例では、情報３００（図９）を取得するためのセンサ３４４は、本開示の一実施例による図１０Ａに示すように、治療装置３４０の一部を形成し得る。治療装置３４０はまた、少なくとも図６Ａ、図７、図１０Ａ、図１０Ｂ、および図１９に関連して説明した形態をとり得る刺激回路３４２を含む。
【0100】
しかしながら、一部の実施例では、情報３００（図９）を取得するためのセンサ３５４は、本開示の一実施例による、図１０Ｂに示すような治療装置３５０と別個かつ独立であってもよい。図１０Ａの治療装置３４０と同様に、図１０Ｂの治療装置３５０も刺激装置回路３４２を含む。一部の実施例では、センサ３５４は、治療装置３５０と別個かつ独立しているが、検知された情報を治療装置３５０に提供するのに専用である。一部の実施例では、センサ３５４は、検知された情報を治療装置３５０に提供することに専用ではない。そのため、センサ３５４は、治療装置３５０とは独立したシステムの一部であってもよいし、センサ３５４は、任意の他のシステムまたは装置に関連しないスタンドアロンセンサ（ｓｔａｎｄａｌｏｎｅ ｓｅｎｓｏｒ）であってもよい。
【0101】
図１１は、本開示の一実施例によるセンサ３７０を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、センサ３７０は、本開示の実施例において前述または後述のセンサ（例えば、図１０Ａの３４４、図１０Ｂの３５４、図１２の４００、図１６Ａの６５４、図１７Ａの７０２、図１７Ｂの７１２、および図２１の７６９）に対応し得る。
【0102】
一部の実施例では、センサ３７０は、患者の体内に埋め込まれることを介して患者の身体に対して結合可能な埋め込み型センサ３７２である。このような埋め込みを介して、センサ３７２は、患者の体に対して少なくとも機械的に結合される。さらに、このような埋め込みにより、センサ３７２は、埋め込み型センサ３７２の特定のセンサモダリティ（例えば、図１２）に基づいて、患者の身体に対してさらに結合され、埋め込み型センサ３７２は、電気的（例えば、インピーダンスなど）、機械的（例えば、圧力、動きなど）、化学的であってもよい。
【0103】
一部の実施例では、埋め込み型センサ３７２は、例えばパルス発生器（例えば、図６Ｃのパルス発生器２００）など、患者の体内に埋め込まれた別の構成要素の一部を形成する。そのような例では、センサ３７２は、パルス発生器のハウジングの一部を形成し、従って、患者の内部環境に曝され得る。他方、そのような例では、センサ３７０は、パルス発生器内に収容され、患者の内部環境から隔離され得る。後の図１２の説明まで、センサタイプ４００のより詳細な説明は留保されているが、加速度計（例えば、図１２の４０６）はパルス発生器内に収容された埋め込み型センサの一実施例であることに留意されたい。
【0104】
一部の実施例では、埋め込み型センサ３７２は、患者の身体全体に配置されたスタンドアロン埋め込み型センサを含み得て、スタンドアロン埋め込み型センサは、ＳＤＢ治療装置とまたは検知されたデータを統合する外部装置と無線通信する。例えば、１つのスタンドアロンの埋め込み型センサは、酸素センサを含み得る。
【0105】
一部の実施例では、センサ３７０は、患者の体外に留まる外部型センサ３７４を含む。外部型センサ３７４は、ウェアラブルセンサ３８０であってもよく、従って、患者の身体に対して少なくとも着脱可能に結合可能であってもよい。一部の実施例では、外部型センサ３７４は、患者の環境３８２の中および／または一部に存在し、患者からの情報および／または患者が存在する環境に関する情報を検知する環境センサ３８２を含む。しかしながら、場合によっては、環境センサ３８２は患者の身体に対して結合可能ではなく、他の場合では、環境センサ３８２は患者の身体に対して結合可能である。
【0106】
一部の実施例では、ウェアラブルセンサ３８０は生理学的情報（心拍変動など）を検知するために使用されてもよく、よって、ウェアラブルセンサ３８０が埋め込み型治療装置または外部治療装置の一部である必要がないように。むしろ、睡眠時呼吸障害を緩和するために行われる治療に関連して、心臓パラメータを監視するために、ウェアラブルセンサ３８０を後で単に追加することも可能である。
【0107】
一部の実施例では、ウェアラブルセンサ３８０は、心拍数（例えば、ＬＥＤ、光学センサ）、睡眠の質／動き（例えば３Ｄ加速度計）、周囲光を測定するためのセンサのアレイを含む市販のウェアラブルセンサを含み得る。場合によっては、ウェアラブルセンサ３８０は、検知された状態の監視を容易にするタッチスクリーンディスプレイを含む。場合によっては、ウェアラブルセンサ３８０は、無線通信プロトコル（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＮＦＣなど）を介してドングル、モバイルデバイスなどと通信するための無線通信ツールを含む。１つの例では、そのようなウェアラブルセンサ３８０は、米国カリフォルニア州サンフランシスコのＦｉｔＢｉｔ，Ｉｎｃ．から入手可能である。一部の実施例では、このようなシステムは、呼吸情報３０２、心臓情報３０４、睡眠の質情報３０６、睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）情報３０８、および／または、他の情報３１０（図９）を提供する単一のセンサまたはセンサのアレイを含み得る。一部の実施例では、この情報は、睡眠時呼吸障害治療装置を介して検知または判定された情報と連携されることができる。例えば、一部の実施例では、このようなウェアラブルセンサ構成は、少なくとも図１４Ｂに関連して後でさらに説明するように、センサプロファイル管理部４５０と協働する。
【0108】
一部の実施例では、外部型センサ３７４は例えば血圧や体重などのパラメータを測定するために使用され得て、これらのパラメータは、薬物耐性高血圧と、睡眠時呼吸障害（例えば、閉塞性睡眠時無呼吸）と薬物耐性高血圧症との間の任意の潜在的な相関またはリンクと、を識別するために使用され得る。
【0109】
一部の実施例では、外部型センサ３７４からの情報は、埋め込み型センサ３７２からの情報と連携することができる。例えば、外部型センサ３７４または気象／環境報告などの他の外部情報源からの情報は、埋め込み型センサ３７２からの情報と連携して、以前の呼吸／気象との相関および状況に基づいて外出することが安全であるか否かを喘息患者に助言することができる。
【0110】
一部の実施例では、外部型センサ３７４は、睡眠の質、心拍数、呼吸リズム、動き、睡眠段階、いびき、および睡眠環境（例えば、騒音レベルおよび光）を監視するための一体型外部検知システムを備える。１つの例示的なシステムは、ｗｗｗ．ｂｅｄｄｉｔ．ｃｏｍから入手可能なＢｅｄｄｉｔ（登録商標）システムを含む。一部の実施例では、そのようなシステムは、呼吸情報３０２、心臓情報３０４、睡眠の質情報３０６、睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）情報３０８、および／または、他の情報３１０（図９）を提供してもよい。一部の実施例では、この情報は、睡眠時呼吸障害治療装置を介して検知または判定された情報と連携することができる。例えば、一部の実施例では、このような外部型センサ構成は、少なくとも図１４Ｂに関連して後でさらに説明するように、センサプロファイル管理部４５０と協働する。
【0111】
一部の実施例では、外部型センサ３７４は、例えば、ＥＣＧセンサ、血圧測定用カフ、酸素センサなどの臨床的に利用可能な診断機器を含み得る。
【0112】
一部の実施例では、外部型センサ３７４は、患者リモコンに組み込まれてもよく、例えば、アクセスツール１３１～１３３のうちの１つに組み込まれてもよい。一部の実施例では、外部型センサ３７４は、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）に関連するパラメータを測定することができる。そのような実施例では、外部型センサ３７４は、呼吸中に変化する脈波伝播時間を検知することができる。
【0113】
場合によっては、図１１に示す環境センサ３８２は、患者と接触しない非接触センサ３８４を備える。従って、そのような場合、非接触センサ３８４は、患者の体に対して少なくとも機械的に結合しない。しかしながら、一部の実施例では、非接触センサ３８４は、患者に関する生理学的情報を得るために、特定のセンサモダリティが少なくともなんらかの形で患者の身体に関連することができるという意味において、患者の身体に対して結合可能であり得る。
【0114】
例えば、少なくともいくつかのタイプの非接触センサ３８４は、少なくとも図１２に関連してセンサタイプ４００に関してより詳細に後述される。一例では、非接触センサ３８４は、Ｈｅｎｅｇｈａｎらの米国特許第５５６２５２６号明細書に記載されている、呼吸情報３０２、心臓情報３０４、睡眠の質情報３０６、睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）情報３０６、および／または、他の情報を提供することが可能である非接触センサパラダイムと実質的に同じ特徴および属性の少なくとも一部を含む。一例では、１つのそのようなシステムは、米国カリフォルニア州サンディエゴのＲｅｓｍｅｄ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎから入手可能である。
【0115】
場合によっては、非接触センサ３８４は、少なくとも図１２に関連して説明した、限定するものではないが例えば高周波センサ４０８などのセンサモダリティの１つを組み込む、またはそれと協働する。高周波センサ４０８（同様に非接触センサ３８４）を介して検知することによって生成された信号は、患者の動き／活動、呼吸（例えば、呼吸数）、心拍数、および／または、患者の睡眠段階を検出するために処理され得る。場合によっては、高周波センサ４０８（非接触センサ３８４）を介して検出された心臓情報などの生理学的情報は、心弾動図（ｂａｌｌｉｓｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）または心振動図（ｓｅｉｓｍｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）の形をとることが可能であり、これらは両方とも少なくとも図１４Ａに関連して後で詳述される。他の属性の中でも、少なくとも一部の実施例では、心弾動図および／または心振動図は、患者に接触することなく、少なくとも心臓情報を取得することが可能であり、従って、さりげない（ｕｎｏｂｔｒｕｓｉｖｅ）心臓検知と呼ばれることがある。
【0116】
一部の実施例では、センサ３７０は組み合わせセンサ３７６を提供するセンサを備えてもよく、組み合わせセンサ３７６は、様々な埋め込み型センサ３７２および外部型センサ３７４の少なくともいくつかの実施態様を組み合わせる。
【0117】
図１２は、本開示の一実施例によるセンサタイプ４００を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、センサタイプ４００は、本開示の実施例において前述または後述のセンサ（例えば、図１０Ａの３４４、図１０Ｂの３５４、図１１の３７０、図１６Ａの６５４、図１７Ａの７０２、図１７Ｂの７１２、図２１の７６９）に対応し得る。
【0118】
図１２に示すように、センサタイプ４００は、様々なタイプのセンサモダリティ４０２～４２２を含み、そのいずれか１つは、少なくとも図９に関連して上述したように、呼吸情報３０２、心臓情報３０４（例えば、良い心臓状態および／または悪い心臓状態）、睡眠の質情報３０６、睡眠時呼吸障害関連情報３０８、および／または、他の情報３１０を判定、取得、および／または、監視するために使用され得る。
【0119】
図１２に示すように、一部の実施例では、センサタイプ４００は、圧力４０２、インピーダンス４０４、加速度計４０６、エアフロー４０７、高周波（ＲＦ）４０８、光学４１０、筋電図（ＥＭＧ）４１２、心電図（ＥＣＧ）４１４、超音波４１６、音響４１８、画像４１９、および／または、その他４２０の機器を含む。一部の実施例では、センサタイプ４００は、様々なセンサモダリティ４０２～４２０のうちの少なくともいくつかの組み合わせ４２２を含む。
【0120】
検知される属性に依存して、場合によっては、図１２内で識別される所与のセンサモダリティが複数の検知構成要素を含み得、場合によっては、所与のセンサモダリティが単一の検知構成要素を含み得ることが理解されよう。さらに、場合によっては、図１２内で識別された所与のセンサモダリティは、監視回路および／または通信回路を含み得る。しかしながら、場合によっては、図１２の所与のセンサモダリティは、そのような監視および／または通信回路を省略することが可能であり、他の場所に配置された監視または通信回路と協働することが可能である。
【0121】
一部の実施例では、圧力センサ４０２は、呼吸に関連する圧力を検知することが可能であり、外部型センサ３７４（図１１）および／または埋め込み型センサ３７２（図１１）として実施することができる。場合によっては、そのような圧力は、胸膜外圧、胸膜内圧などを含み得る。例えば、１つの圧力センサ４０２は、Ｎｉらの２０１１年６月２３日に公開された「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＦＯＲ ＳＥＮＳＩＮＧ ＲＥＳＰＩＲＡＴＯＲＹ ＰＲＥＳＳＵＲＥ ＩＮ ＡＮ ＩＭＰＬＡＮＴＡＢＬＥ ＳＴＩＭＵＬＡＴＩＯＮ ＳＹＳＴＥＭ」と題する米国特許出願公開第２０１１／０１５２７０６号明細書に開示されているような埋め込み型呼吸センサを含み得る。
【0122】
場合によっては、圧力センサ４０２は、患者の身体の周りに装着された呼吸圧ベルトを含み得る。
【0123】
一部の実施例では、圧力センサ４０２は、呼吸（例えば、吸気、呼気など）に対して生じる周波数とは異なる周波数で音および／または圧力波を検知することができる。場合によっては、このデータを使用して、呼吸数および／または心拍数を介して患者の心臓パラメータを監視することができる。場合によっては、このようなデータを使用して心電図情報、例えばＱＲＳ群を近似することができる。場合によっては、検出された心拍数は、規則的な心拍変動の相対的な度合いを識別するために使用され、この際、規則的な心拍変動によって無呼吸または他の睡眠時呼吸障害事象が検出可能であり、これにより、睡眠時呼吸障害の有効性を評価することが可能である。場合によっては、検出された心拍数は、不規則な心拍変動を識別するために使用され、心拍変動により、例えば不整脈（例えば、心房細動、心室頻拍など）などの心臓障害の検出が可能とされ、当該心臓障害に対して、心臓への介入（例えば、アブレーション、薬物療法など）が適切かもしれない。
【0124】
一部の実施例では、圧力センサ４０２は、治療装置とは別個であり、心臓パラメータを監視するために使用され得る埋め込み型血圧センサを備える。
【0125】
一部の実施例では、圧力センサ４０２は、心臓情報３０４の検出を最適化するように患者の心臓に近接して配置可能である。
【0126】
一部の実施例では、圧力センサ４０２は、心内絶対圧センサを含む。場合によっては、この圧力センサは、呼吸および／または動脈圧を検出するために使用される。この圧力センサはまた、外部型センサ（ウェアラブル大気圧血圧）の使用を介して現場較正（ｆｉｅｌｄ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）が適用されるトレーニングモードを含み得、これにより、心内絶対圧センサの精度を保証できる。少なくとも一部の例では、構成要素の感度、製造のばらつき、埋め込みのばらつき、および／またはシステムの相互作用に起因して、センサを製造環境において構成要素レベルで絶対スケールに対して較正しようとするのではなく、センサを最終的な機能状態にして現場較正（限定されないが例えば上述の現場較正など）を行うことが、より正確かつ簡単であり得る。このようにして、本開示の少なくとも一部の実施例による埋め込み型圧力センサは、事前較正されたセンサが埋め込まれた場合よりも簡単な製造プロセスで利用され得る。
【0127】
一部の実施例では、圧力センサ４０２の使用はファーフィールドＥＣＧの取得と組み合わされ、この取得は、ＥＣＧ信号が圧力センサ信号からの心臓アーチファクトをフィルタにより除去するまたは消すために使用される。
【0128】
一部の実施例では、圧力センサ４０２は、毎分換気量を判定するために使用される。他の利点の中において、判定された毎分換気量は、肺疾患に関する長期的な評価を行うために使用され得る。
【0129】
図１２に示すように、一部の実施例では、１つのセンサモダリティは、呼吸情報３０２、睡眠時呼吸障害関連情報３０８、睡眠の質情報３０６などを検知するために使用できるエアフローセンサ４０７を含む。場合によっては、エアフローセンサ４０７は、上気道気流の流量または量を検出する。
【0130】
図１２に示すように、一部の実施例では、１つのセンサモダリティが、インピーダンスセンサ４０４を含み、インピーダンスセンサ４０４は、一部の実施例では、センサが内部および／または外部であるかにかかわらず、生体インピーダンス信号を測定するために上半身の周りに配置される様々なセンサを介して、実行されてもよい。場合によっては、センサは、経胸壁の生体インピーダンスを測定するように胸部領域の周りに配置される。場合によっては、生体インピーダンスの測定に関与する少なくとも１つのセンサは、埋め込み型であれ外部であれ、パルス発生器の一部を形成することができる。場合によっては、生体インピーダンスの測定に関与する少なくとも１つのセンサは、刺激要素および／または刺激回路の一部を形成することができる。場合によっては、少なくとも１つのセンサが、パルス発生器と刺激要素との間に延びるリード線の一部を形成する。
【0131】
一部の実施例では、インピーダンスセンサ４０４は、ＳＤＢ治療装置では使用されない電気部品の形をとり得る。例えば、一部の患者は、心臓治療装置（例えば、ペースメーカ、除細動器など）が既に体内に埋め込まれている場合があり、従って、いくつかの心臓リード線が体内に埋め込まれている。従って、心臓リード線は、インピーダンス検知を提供するように、他の抵抗／電気素子と一緒に、または協働して機能し得る。
【0132】
一部の実施例では、内部および／または外部によらず、インピーダンスセンサ４０４を使用して心電図（ＥＣＧ）信号を検知することができる。
【0133】
図１２に示すように、一部の実施例では、１つのセンサモダリティが加速度計４０６を含む。場合によっては、加速度計４０６は、一般に、装置１７１、２１０内に組み込まれており、関連し、パルス発生器（例えば、図６Ｃの２００）内に組み込まれており、または、パルス発生器の一部を形成し得る。例えば、パルス発生器の一部の実施例では、ハウジング（例えば、缶）は、制御回路、刺激などの多数の構成要素を含み、ハウジング内に加速度計４０６を含むことも可能である。しかしながら、一部の実施例では、加速度計４０６は、パルス発生器（例えば、図６Ｃの２００）とは別個かつ独立であってもよい。一部の実施例では、加速度計４０６は、患者に関する身体体位、身体姿勢、および／または、身体活動を検知することができ、これらの情報は、睡眠の質情報３０６または睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）情報３０８が判定され得る挙動を示し得る。例えば、睡眠体位に応じたＳＤＢ治療の有効性を判定するように睡眠体位（例えば、左側、右側、仰臥位など）を使用してもよく、場合によっては、ＳＤＢ治療は、患者の向き（すなわち、睡眠体位）に基づいて自動的に調整され得る。場合によっては、睡眠体位に関するこの情報は、有効なＳＤＢ治療により役立つ体位に睡眠体位を変えるよう患者を誘導するように、睡眠期間中に患者に伝えられてもよい。一部の実施例では、伝達は可聴または振動アラームによって行われ得て、この可聴または振動アラームは、患者リモコンへの無線通信を介して、またはウェアラブル筋刺激装置への無線通信を介した直接的な筋刺激を介して実行される。
【0134】
図１３Ａは、本開示の一実施例による、睡眠の質の一部の実施態様に関連する加速度計の検知の一部の実施態様を概略的に表す図２０００である。図１３Ａに示すように、図２０００は、いびき強度波形２０１０、呼吸波形２０２０、刺激プロファイル２０２５、睡眠体位プロファイル２０３０、および睡眠時無呼吸指数波形（例えば、ＡＨＩ）２０４０などの、異なるタイプの情報／波形を並置している。一部の実施例では、睡眠時無呼吸指数波形は、睡眠の質のいくつかの潜在的な測定値における睡眠の質の少なくとも１つの尺度を提供する。
【0135】
１つの実施態様では、図２０００に示す情報は、少なくとも分単位の睡眠データ、治療データ、体位データなどの自動記憶を介して取得される情報に対応する。
【0136】
一部の実施例では、いびき強度波形２０１０、呼吸波形２０２０、および／または、睡眠体位プロファイル２０３０を取得するように、少なくとも１つの加速度計４０６を使用することができる。一部の実施例では、本開示全体を通して少なくとも一部の実施例の中で説明されるような情報を取得するように、他の検知要素が使用される。
【0137】
一部の実施例では、いびき強度波形２０１０は、第１の概ね定数を有する第１の部分２０１１と、第１の値よりも概ね高い第２の値を有する第２の部分２０１２とを含む。一部の実施例では、呼吸波形２０２０は、概して通常の呼吸の第１の部分（例えば、一連の呼吸周期）と、それに続く不規則な呼吸周期２０２３、２０２４、２０２９などの第２の部分２０２２とを含む。従って、増加したいびき強度は、一般に、不規則な呼吸を表す第２の部分２０２２と一致する。
【0138】
一部の実施例では、刺激プロファイル２０２５は、特定の強度（例えば、２．１Ｖ）の一連の刺激パルスを含み、いくつかの刺激パルス２０２６は、持続時間が比較的長く周波数が比較的低く、いくつかの刺激パルス２０２７は、比較的短い持続時間および比較的高い周波数を有する。１つの実施態様では、不規則な呼吸周期２０２３、２０２４、２０２９の間に、比較的短い、比較的に頻繁な刺激パルスが印加される。
【0139】
一部の実施例では、睡眠体位プロファイル２０３０は、第１の睡眠体位２０３２（例えば、左側）および第２の睡眠体位２０３４（例えば、仰臥位）を含む。第２の睡眠体位２０３４は、いびきの強さ２０１２の上昇および不規則な呼吸周期２０２３、２０２４、２０２９と概ね一致することが分かる。
【0140】
一部の実施例では、睡眠時無呼吸指数波形２０４０は、概ね定数を有する第１の部分２０４２と、指数（例えば、ＡＨＩ）が時間と共に増加する第２の部分２０４４と、を含む。仰臥睡眠体位２０３４は、いびきの強さ２０１２の上昇、不規則な呼吸周期２０２３、２０２４、２０２９、および仰臥睡眠体位２０３４と概ね一致することが分かる。
【0141】
とりわけ、図２０００の情報は、刺激療法を調整するように臨床医によって使用されてもよく、および／または、刺激療法を自動的に調整して、波形２０４０によって表される睡眠時無呼吸指数（例えば、ＡＨＩ）の移動平均を低下させるように、治療装置（および／または管理部）によって使用されてもよい。さらに、前述したように、この情報は、通常の呼吸（例えば、部分２０２１）になりやすい体位（例えば左側）に患者の睡眠体位を変えるように、オーディオまたは非オーディオ技法を介して患者に伝達するために使用されてもよい。
【0142】
一部の実施例では、図１３Ａ～図１３Ｉに概略的に表されるいくつかの部分は、ユーザインターフェースが臨床医のユーザインターフェースであるかまたは患者のユーザインターフェースであるかにかかわらず、本開示の少なくとも一部の実施例による心臓関連監視のためのユーザインターフェースの少なくともいくつかの例として機能（または例に対応）し得る。一部の実施例では、図１３Ａ～図１３Ｉのうちの１つの図で表されるユーザインターフェース部分は、図１３Ａ～図１３Ｉのうちの別の図のユーザインターフェース部分、または、図１３Ａ～図１３Ｉおよび／または図４Ａ～図５Ｂのうちのいくつかの図のうちのユーザインターフェース部分と相補的に組み合わされ得ることが理解されよう。
【0143】
図１３Ｂは、本開示の一実施例による、睡眠の質の一部の実施態様に関連する加速度計の検知の一部の実施態様を概略的に表す図２０５０である。一般的には、図２０５０は、一晩の睡眠中にいくつかの波形をマッピングする。他には、一般的なタイムライン２０５５に対して、図１３Ｂは、睡眠時無呼吸指数波形２０６０、刺激プロファイル２０７０、および睡眠体位プロファイル２０８０を並置している。図１３Ｂから分かるように、一部の実施例では、仰臥睡眠体位（２０８２）は、無呼吸指数（例えば、ＡＨＩ）の振幅の増加（２０６２）をもたらし、これに対して、一般に、治療装置によって刺激（２０７２）の強度（例えば、振幅）の増加を一致させる。しかしながら、患者が側部睡眠体位（例えば、左側）２０８４に切り替わると、無呼吸指数は減少し（２０６４）、それによって治療装置は刺激強度を減少させる（２０７４）。一部の実施例では、刺激強度は、振幅調整と組み合わせてまたは振幅調整とは別に、例えばパルス幅、周波数などの他のパラメータを介して調整することが可能であることが理解されよう。
【0144】
一部の実施例では、加速度計４０６は、心拍数および／またはＱＲＳ群を含む心電図（ＥＣＧ）波形などの心臓情報３０４の音響検出を可能にする。一部の実施例では、心拍数を測定することは心拍変動を検知することを含む。一部の実施例では、加速度計４０６は、限定するものではないが、例えば呼吸数などの呼吸情報を検知することができる。一部の実施例では、加速度計４０６のみで検知するかまたは他のセンサと共に検知するかによらず、ＥＣＧ波形が呼吸に伴って変化し得るＥＣＧ信号の挙動を利用することによって、心臓情報３０４および呼吸情報３０２を同時に監視することができる。
【0145】
図１３Ｃは、本開示の一実施例による、心臓情報および呼吸情報の音響検知の一部の実施態様を概略的に表す図２２００である。一部の実施例では、図１３Ｃに示す音響検知は、加速度計４０６を介して行われる。他には、加速度計４０６は、限定するものではないが、例えば心拍数検出、ＱＴタイミング検出などのような様々な形態の心臓タイミング測定を可能にできる。この心臓タイミングにより、心拍変動測定が可能になる。
【0146】
図２２００に示すように、加速度計４０６は、生の出力波形２２１０を生成し、生の出力波形２２１０は、ハイパスフィルタ２２２０でフィルタリングして心音波形２２２２を生成することにより、またローパスフィルタ２２３０でフィルタリングして呼吸波形２２３２を生成することにより、分離される（２２１２）。他の特徴には、心音波形２２２２はＳ１成分とＳ２成分とを含み、Ｓ１成分はＥＣＧ波形におけるＱＲＳ群と相関し、Ｓ２成分はＥＣＧ波形２２２４におけるＴ波成分と相関する。従って、この構成を介して、加速度計４０６は、それぞれの異なる周波数フィルタ２２２０および２２３０の適用によって区別および識別され得る心臓の動きおよび呼吸の動きの両方を検知することが可能である。１つの実施態様では、図１３Ｄに示すように、ウィガーズ図２２５０は、心電図（ＥＣＧ）の部分と一致するかまたはそれに対応する心音図の部分を（とりわけ）示す。１つの実施態様では、このウィガーズ図はｈｔｔｐｓ：／／ｃｏｍｍｏｎｓ．ｗｉｋｉｍｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋ／Ｆｉｌｅ：Ｗｉｇｇｅｒｓ＿Ｄｉａｇｒａｍ．ｓｖｇ＃ｆｉｌｅｌｉｎｋｓで入手可能である。
【0147】
一部の実施例では、加速度計４０６は、加速度計４０６を介して判定可能な他のパラメータとともに、患者の動き、体位、姿勢および／または活動の検知を介して睡眠／覚醒の検出を可能にする。場合によっては、この情報は、治療の有効性を高めるためにＳＤＢ治療の自動制御を実行するために使用されてもよい。
【0148】
一部の実施例では、加速度計４０６は外部型センサ３７４を含む。場合によっては、外部型センサとして実施される場合、加速度計４０６は、例えば身体の一部（例えば、手首、胸、腕、脚、胴など）の周りに装着されたバンドまたはベルトに組み込まれた加速度計などのウェアラブルセンサを含み得る。
【0149】
一部の実施例では、加速度計４０６は、睡眠期間中の睡眠時呼吸障害事象を検出するように使用されてもよく、不整脈を検出するように連続的に使用されてもよい。
【0150】
一部の実施例では、図１２に示す高周波センサ４０８は、少なくとも図１１に関連して非接触センサ３８４に関して説明したように、限定するものではないが、例えば、心臓情報３０４、呼吸情報３０２、動作／活動、および／または、睡眠の質などの様々な生理学的パラメータおよび情報の非接触検知を可能にする。一部の実施例では、高周波センサ４０８は、他の生理学的情報の非接触検知を可能にする。
【0151】
従って、図１３Ｅは、本開示の一実施例による、呼吸情報のＲＦベースの非接触検知を概略的に表す図２４００である。図１３Ｅの図２４００に示すように、検知構成２４１０は高周波（ＲＦ）センサ２４１２を含み、高周波（ＲＦ）センサ２４１２は、患者２４１４の胸部に対してセンサ２４１２によって送受信される信号を介して、ドップラー原理２４２０に基づいて胸部の動きを判定する。センサ２４１２は、例えば患者が眠っている部屋（例えば、寝室）内の様々な場所など、患者２４１４の近傍のどこにでも配置することができる。一部の実施例では、センサ２４１２は、非専用モバイルデバイス１３２（例えば、一例では携帯電話）または配列１３０（図３Ｂ）内の他のアクセスツールに結合されて、治療装置の他の構成要素に対するデータ送信およびそのような他の構成要素における記憶を可能にする。一部の実施例では、検知構成２４１０は、図１１に関連して前述したように、非接触センサ３８４と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0152】
一部の実施例では、１つのセンサモダリティは、図１２に示すような光学センサ４１０を含み得る。場合によっては、光学センサ４１０は、埋め込み型センサ３７２および／または外部型センサ３７４（図１１）であってもよい。例えば、光学センサ４１０の１つの実行は、パルスオキシメトリを介して心拍数および／または酸素飽和度を検知するための外部光学センサを備える。場合によっては、光学センサ４１０は酸素飽和度低下指数（ＯＤＩ）の測定を可能にする。一部の実施例では、光学センサ４１０は、患者の指に取り外し可能に結合可能な外部型センサを含む。
【0153】
一部の実施例では、光学センサ４１０は、患者の睡眠環境における周囲光を測定するように使用され、それによって患者の睡眠衛生および／または睡眠パターンの有効性の評価を可能にし得る。
【0154】
図１２に示すように、一部の実施例では、１つのセンサモダリティは、筋肉が電気的または神経学的に活性化されるか否かにかかわらず、筋肉が生じる電気的活動を記録および評価するＥＭＧセンサ４１２を含む。場合によっては、ＥＭＧセンサ４１２は、限定するものではないが、例えば、呼吸数、無呼吸事象、呼吸低下事象、無呼吸が閉塞性であるか中枢由来であるかなどの呼吸情報３０２を検知するように使用される。例えば、中枢性無呼吸は、呼吸努力のＥＭＧを示さない場合がある。
【0155】
場合によっては、ＥＭＧセンサ４１２は、表面ＥＭＧセンサを含み得、場合によっては、ＥＭＧセンサ４１２は、筋内センサ（ｉｎｔｒａｍｕｓｃｕｌａｒ ｓｅｎｓｏｒ）を備えることが可能である。場合によっては、ＥＭＧセンサ４１２の少なくとも一部は、患者の体内に埋め込み可能であり、従って、長期間にわたって筋電図検査を実行するために利用可能なままとなる。
【0156】
一部の実施例では、１つのセンサモダリティは、心電図（ＥＣＧ）信号を生成するＥＣＧセンサ４１４を含み得る。場合によっては、ＥＣＧセンサ４１４は、患者の胸部付近に配置可能であり、それからＥＣＧ信号を取得可能である複数の電極を備える。場合によっては、専用のＥＣＧセンサ４１４は使用されないが、ＥＣＧ信号を取得するために生体インピーダンスセンサ４０４のアレイ（配列）などの他のセンサが使用される。場合によっては、専用のＥＣＧセンサは使用されないが、ＥＣＧ情報は、図１２のセンサタイプ４００のいずれか１つまたは複数のセンサモダリティを介して取得され得る呼吸波形から導出される。一部の実施例では、ＥＣＧセンサ４１４は、図１２および／または少なくとも図１３Ａ～図１３Ｄに関連して前述したように、加速度計４０６として実施される。
【0157】
一部の実施例では、ＥＣＧセンサ４１４を介して取得されたＥＣＧ信号は、（圧力センサ４０２またはインピーダンスセンサ４０４を介した）呼吸検知と組み合わせて、呼吸数および呼吸相だけでなく、毎分換気量を判定し得る。
【0158】
一部の実施例では、ＥＣＧセンサ４１４を介して取得されたＥＣＧ信号は、（圧力センサ４０２またはインピーダンスセンサ４０４を介して）心拍出量検知と組み合わされてもよい。１つの実施態様では、心拍出量は心拍数と一回拍出量との積である。１つの実施態様では、左心室（ＬＶ）収縮性（ｄＰ／ｄｔによって表される）の圧力が高いと、心拍出量がより多いと推定可能であり、従って、左心室（ＬＶ）収縮性は、心臓の一回拍出量の相対的な測定値を提供し得る。一部の実施例では、この構成は、ＥＣＧセンサ４１４を大動脈または左心室に配置することによって実行されてもよい。一部の実施例では、一回拍出量が動脈圧に比例し得るため、心拍出量検知により、動脈圧（収縮期血圧値と拡張期血圧値との差）を判定できる。
【0159】
一部の実施例では、ＥＣＧセンサ４１４は、呼吸情報（例えば、図９の少なくとも３０２）を得るために利用されてもよい。図１３Ｆは、本開示の一実施例による、心電図の波形からの呼吸情報の導出を概略的に表す図である。１つの実施態様では、図１３Ｆの図２３００は、心臓タイミング情報と呼吸情報とを並置している。図１３Ｆに示すように、図２３００は、生の心電図波形２３１０を含み、生の心電図波形２３１０は、条件付き心電図波形２３２４を取得するようにハイパスフィルタ２２２０を介してフィルタリングされ、呼吸波形２３３２を取得するようにローパスフィルタ２２３０を介してフィルタリングされる。従って、ＥＣＧセンサ４１４を介して、呼吸情報３０２および心臓情報３０４（図９）の両方を取得することができる。一部の実施例では、他のところで述べたように、ＥＣＧセンサ４１４は、少なくとも部分的に、加速度計４０６（図１２）として実施されてもよい。
【0160】
図１３Ｇは、図１３Ｆに関連して説明したような、ＥＣＧ波形（例えば、ＥＣＧセンサ４１４）から得られる呼吸波形の態様をさらに示す、本開示の一実施例による図２３５０である。従って、図２３５０は、ＲＲ間隔プロファイル２３６０を他の波形２３２４、２３３２と共にさらに並置していることを除いて、図１３Ｆと同様に通常のＥＣＧ２３２４と呼吸波形２３３２とを並置している。１つの実施態様では、図２３５０は、Ｒ－Ｒ間隔および／またはＰ－Ｒ間隔などの心臓タイミングの態様がどのように呼吸に伴って変化するかを示す。例えば、Ｒ－Ｒ間隔波形２３６０が、概して吸気および呼気にそれぞれ対応するパターンでどのように増加および減少するかを観測することができる。他の用途の中でも、この情報は、心臓障害パラメータ、心臓健康パラメータ、睡眠パラメータ、および／または、呼吸パラメータ間の相関、関係、および／または、関連を識別することを可能にし得る。
【0161】
図１２に示すように、一部の実施例では、１つのセンサモダリティが超音波センサ４１６を含む。場合によっては、超音波センサ４１６は、患者の上気道の開口部（例えば、鼻、口）に近接して配置され、超音波信号の検出および処理を介して、少なくとも呼吸情報３０２、睡眠の質情報３０６、睡眠時呼吸障害情報３０８、および／または他の情報３１０を判定できるように呼気を検知する。場合によっては、超音波センサ４１６は、少なくともＡｒｌｏｔｔｏらの２０１５年２月５日に公開された国際公開第２０１５／０１４９１５号パンフレットに関連して記載されたものと実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含み得る。
【0162】
一部の実施例では、図１２に示す音響センサ４１８は、図９に示すような、呼吸情報３０２（例えば、呼吸数、呼吸波形など）、心臓情報３０４（例えば心拍数、心電図波形など）、睡眠の質情報３０６、睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）情報３０８、および／または、他の情報３１０を検知するために使用可能である。一部の実施例では、音響センサ４１８は、少なくとも呼吸情報３０２を取得するように、モバイルデバイス１３１、１３２（図３Ｂ）を介してソナー検出スキームを実行することができる。例えば、音響センサ４１８は、伊国フィレンツェにおける国際会議、第１３回Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ， Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ， ａｎｄ Ｓｅｒｖｉｃｅｓにおいて２０１５年５月にワシントン大学が報告した“Ｃｏｎｔａｃｔｌｅｓｓ Ｓｌｅｅｐ Ａｐｎｅａ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅｓ” ｒｅｐｏｒｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ ｉｎ Ｍａｙ ２０１５ ａｔ Ｔｈｅ １３ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ， Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ， ａｎｄ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ ｉｎ Ｆｌｏｒｅｎｃｅ， Ｉｔａｌｙ」に記載されているように、ソナーによる無呼吸事象を監視するように設計されたアプリケーション（すなわち、モバイルアプリケーション）を実行するスマートフォンの一部である、および／または、スマートフォンと協働する。
【0163】
一部の実施例では、他のセンサ４２０は、呼吸情報３０２、心臓情報３０４、睡眠の質情報３０６、睡眠時呼吸障害情報３０８、および／または、他の情報３１０（図９）を検知および監視するのに有用な任意の他のタイプのセンサまたはセンサモダリティを含む。例えば、一部の実施例では、「他の」センサ４２０は、そのような温度は、睡眠の質に影響し得ること、または、呼吸状態、心臓状態もしくは睡眠時呼吸障害に関する情報を反映し得ることから、患者の睡眠環境における周囲温度、および／または、睡眠前、睡眠中および睡眠後の患者の温度を検知するための温度センサを含み得る。
【0164】
図１３Ｈは、本開示の一実施例による、呼吸情報、心臓情報、および睡眠情報を並置して概略的に表す図２４５０である。一般的に言えば、図２４５０は、例えば、心拍数の上昇、心房レートが心室レートよりも大きい（両方とも無呼吸期と概ね一致する）などの観測などの要因に基づいた、潜在的に無呼吸による心房性不整脈の期間の識別を容易にすることができる。
【0165】
一部の実施例では、図２４５０は、インターフェース１０００（図４Ａ）などの臨床医のユーザインターフェースの一部として表示可能である。一部の実施例では、図２４５０は、図１３Ａと同様の呼吸波形２０２０と、図１３Ａと同様の刺激プロファイル２０２５と、心拍プロファイル２４６０と、Ｖ－Ａ関連波形２４７０と、図１３Ａのものと同様の睡眠体位プロファイル２０３０とを含む。図１３Ａおよび図１３Ｈに示すように、心拍プロファイル２４６０は、第１の部分２４６２と第２の部分２４６３とを含む。第１の部分２４６２はベースライン心拍数を表し、第２の部分２４６３は心拍変動を表す。図１３Ａに示す例では、第２の部分２４６３は、ピーク２４６４、２４６６（例えば、心拍数の上昇）および谷２４６７を含む。
【0166】
図１３Ｈにさらに示すように、Ｖ－Ａ関連波形２４７０は、第１のベースライン部分２４７２と、呼吸不規則性（すなわち、不規則な呼吸）２０２２と同期して生じる変動性を呈する第２の部分２４７３と、を含む。一方、睡眠体位プロファイル２０３０は、呼吸異常２０２３、２０２４、２０２９、心拍数の上昇２４６４、２４６６、およびＶ－Ａ関連２４７４、２４７６の値の増加が、仰臥睡眠体位２０３４に対応することを示している。
【0167】
１つの実施態様では、Ｖ－Ａ関連波形は、心室レートと心房レートとの間の比率を表す。この比は通常１：１であり、１：ｎ（ｎ＞１）の偏差は心房性不整脈を示し、ｎ：１（ｎ＞１）は心室性不整脈を示す。
【0168】
図１３Ｈに示すように、Ｖ－Ａ関連２４７４、２４７６のピーク、心拍数の上昇２４６４、２４６６、および不規則な呼吸周期（例えば、２０２３、２０２９）の間に強い相関が存在する。
【0169】
図１３Ｉは、本開示の一実施例による、少なくとも心臓情報、呼吸情報、および睡眠情報を含む、患者の終夜レポート２５１０を概略的に表す図２５００である。図１３Ｉの図２５００に示すように、一部の実施例では、患者の終夜レポート２５１０は、心臓パラメータ部分２５２０、呼吸パラメータ部分２５３０、および上気道刺激治療パラメータ部分２５６０を含む。
【0170】
一部の実施例では、心臓パラメータ部分２５２０は平均心拍数および任意の不整脈に関する情報を表示し、例えば、特定の時間における無呼吸エピソード中の心房細動（ＡＦ）２５２２の潜在的な例を表示する。一部の実施例では、呼吸パラメータ部分２５３０は、限定するものではないが、例えば、呼吸数、仰臥位および非仰臥位の無呼吸指数（例えば、ＡＨＩ）、睡眠体位持続時間、および酸素飽和度などの様々な測定された呼吸パラメータの値を監視する。
【0171】
一部の実施例では、治療パラメータ部分２５６０は、その夜の治療の全時間と刺激の平均振幅とを含む。
【0172】
一部の実施例では、図２５００は、表示可能であり、ユーザインターフェース（例えば、図３Ｃの１４０）として双方向的に関与できる。例えば、一部の実施例では、（呼吸パラメータ部分２５３０内の）睡眠体位などの特定のパラメータはホットリンクに実行されて、よって、リンクの関与が記憶された信号のグラフ（例えば、図１３Ｈの睡眠体位プロファイル２０３０）を、図２５００を表示するディスプレイ上に表示させる。一部の実施例では、刺激プロファイル２０２５（図１３Ｈ）は、平均振幅パラメータを「クリック」すると、図２５００に表示可能である。
【0173】
一部の実施例では、図２５００は、臨床医のユーザインターフェース１０００（図４Ａ）の一部として表示および関与ができ、一部の実施例では、図２５００は、患者のユーザインターフェース（図５Ａおよび図５Ｂ）の一部として表示および関与ができる。さらに、他のところで記載したように、ユーザインターフェースとしての図２５００の部分は、少なくとも図４Ａ～図５Ｂおよび／または図１３Ａ～図１３Ｈに表すユーザインターフェース部分と様々な組み合わせで組み合わせることができる。
【0174】
図１４Ａは、本開示の一実施例による、一連４４０のセンサモダリティを概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、一連４４０のセンサモダリティは、少なくとも図１１～図１３Ｉに関連して説明したものに加えて、追加の検知モードを提供する。場合によっては、モダリティ４４２、４４４、４４６は、少なくとも図１１～図１３Ｉに関連して説明されたタイプのセンサのうちの少なくとも１つを補完するおよび／または実行する。
【0175】
異なるセンサモダリティ４４２、４４４、４４６を介して、少なくとも心臓情報および／または呼吸情報が判定されてもよい。
【0176】
一部の実施例では、１つのセンサモダリティ４４０は、少なくとも心臓関連情報を判定するための心弾動センサ４４２を含む。場合によっては、心弾動センサ４４２は、図１２の少なくとも加速度計センサ４０６、音響センサ４１８、および／または、高周波センサ４０８を介して実行されてもよい。少なくとも一部の場合では、心弾動図は、心臓が脈管系へ血液を駆出したことに対する身体の反動力の測定として理解され得る。
【0177】
一部の実施例では、１つのセンサモダリティ４４０は、少なくとも心臓関連情報を判定するための心振動センサ（ｓｅｉｓｍｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ ｓｅｎｓｏｒ）４４４を含む。場合によっては、心振動センサ４４４は、少なくとも振動／動き検出モードで動作する少なくとも加速度計センサ４０６を介して実行されてもよい。場合によっては、心振動センサ４４４は、高周波センサ４０８を介して実行されてもよい。少なくとも一部の場合では、心振動は、心拍に応答して胸壁の局所的な振動を表すとして理解され得る。
【0178】
【0179】
図１４Ｂは、本開示の一実施例による、センサプロファイル管理部４５０を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、センサプロファイル管理部４５０は、治療装置および／または監視リソース（図１の１１０、６０）の一部を形成し、および／または、その一部と協働する。図１４Ｂに示すように、センサプロファイル管理部４５０は、第１のセンサプロファイル機能４５２と第２のセンサプロファイル機能４５４とを含む。一部の実施例では、第１のセンサプロファイル機能４５２は、治療装置および／または監視リソースに既に関連付けられているセンサを含むおよび／または監視する。一方、一部の実施例では、第２のセンサプロファイル機能４５４は、少なくとも１つの市販のセンサデバイスまたはセンサアレイからセンサ情報を受信するように機能する。第２のセンサプロファイル機能４５４は、市販のセンサデバイス／センサアレイのセンサのうちの少なくともいくつかが、第１のセンサプロファイル機能４５２に関連付けられたセンサを補充および／または交換することを可能にする。
【0180】
一部の実施例では、第２のセンサプロファイル機能４５４は、予めプログラムされたセンサプロファイルのアレイを含む。一部の実施例では、予めプログラムされたセンサプロファイルの各アレイは、市販の異なるセンサデバイス／センサアレイに対応する。例えば、１つのアレイは、商標ＦｉｔＢｉｔ（登録商標）で入手可能なウェアラブルセンサアレイと実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを有する１つのウェアラブルセンサアレイ（例えば、図１１の３８０）に対応することができる。例えば、１つのアレイは、商標Ｂｅｄｄｉｔ（登録商標）で入手可能なセンサアレイと実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを有する１つの外部型センサアレイ（例えば、図１１の３７４、３８２）に対応することができる。一部の実施例では、そのような市販のセンサデバイス／センサアレイは、非専用モバイルデバイス１３２などのアクセスツール１３１～１３５（図３Ｂ）の１つに対応するいくつかの特徴に対応し、および／または、それらを含み得る。
【0181】
一部の実施例では、このような市販のセンサデバイス／センサアレイは、治療装置および／または監視リソースの信頼性の高くて安全な動作を確保するために、治療装置（例えば、図１の７０）および／または監視リソース（例えば、図１、図３Ａの６０）と安全に通信できる。一部の実施例では、そのような安全な通信は、安全な通信チャネルを確立するアクセスツール１３１～１３５のうちの１つを介して可能かつ容易にされる。例えば、市販のセンサデバイス／センサアレイは、そのような「安全な通信」装置と直接通信して、市販のセンサデバイス／センサアレイと、治療（例えば、図１の７０）および／または監視リソース（例えば、図１、図３Ａの６０）と、の間に通信経路を確立し得る。一部の実施例では、センサプロファイル管理部４５０によって、治療装置および／またはモニタが、それらの間に安全な通信チャネルが確立されると、市販のセンサデバイス／センサアレイを自動的に認識し実行できる。
【0182】
一部の実施例では、第２のセンサプロファイル機能４５４によって、治療装置および／または監視リソースが、市販のセンサデバイス／センサアレイを、第１のセンサプロファイル機能４５２に関連付けられたセンサと、シームレスに統合および／または活用できる。第１のセンサプロファイル機能４５２に関連付けられたセンサは、少なくとも図９～図１２に関連して説明した方法で、搭載センサ（例えば、パルス発生器（ＩＰＧ）上の加速度計４０６）、埋め込み型センサ、または外部型センサとすることが可能である。
【0183】
一部の実施例では、第２のセンサプロファイル機能４５４は、市販のセンサデバイス／センサアレイとは別に、または市販のセンサデバイス／センサアレイと相補的に関連して、アクセスツール１３１～１３５（図３Ｂ）におけるセンサの使用を統合するように構成される。一部の実施例では、配列１３０（図３Ｂ）内の１つのそのようなアクセスツールは、例えばスマートフォン、タブレット、ファブレットなどの非専用モバイルデバイス１３２を含む。
【0184】
一部の実施例では、第２のセンサプロファイル機能４５４はカスタムパラメータ４５０を含み、カスタムパラメータ４５０によって、カスタムセンサプロファイル機能は、カスタマイズされたセンサデバイス／センサアレイからセンサ情報を受信するように構築されることができる。
【0185】
一部の実施例では、センサプロファイル管理部４５０は、第１のセンサプロファイル機能４５２および／または第２のセンサプロファイル機能４５４におけるセンサへの変更を含むように、更新することができる。例えば、新しい市販のセンサデバイス／センサアレイに関連するセンサプロファイルをアップロードして、第２のセンサプロファイル機能４５４の一部とすることができる。
【0186】
図１５Ａは、本開示の一実施例による、心臓状態の配列５００を概略的に表すブロック図である。図１５Ａに示すように、一部の実施例では、心臓状態の配列５００は、期外収縮状態５０２、上室性状態５０４、心室性状態５０６、徐脈性不整脈状態５０８、変時性不全（chronotropic incompetence）５０９、高血圧５１０、心不全５１１、および／または、他の状態５１２を含む。一方、組み合わせ状態５１４は、配列５００の状態５０２～５１２の少なくとも２つの組み合わせを含む。
【0187】
一部の実施例では、配列５００の状態のいずれか１つは、センサ３７０（図１１）を介して、センサタイプの配列４００（図１２）で表されるセンサモダリティの１つを介して、および／または、臨床医に利用可能な他の機構を介して、心臓情報３０４（図９）として検知および／または監視され得る。
【0188】
一部の実施例では、上室性状態５０４は、限定するものではないが、例えば、心房細動、心房粗動、および／または、発作性上室性頻脈を含む。ある意味では、心房細動は、患者の心臓の心房の筋繊維の急速の収縮、不規則の収縮、および／または、非同期の収縮に関連する。ある意味では、心房細動は、洞房結節から来る正常な電気パルスに打ち勝つ不規則な電気インパルス（肺静脈の付け根に起因し得る）によって識別可能である。この現象は、心房から心室へのインパルスの不規則な伝導をもたらし、よって、心房の収縮および弛緩が心臓の心室と同期しなくなり得る。
【0189】
一部の実施例では、心房細動は、心房－心房タイミングの標準偏差を観測することによって認識可能である。正常に機能する心臓では、心房－心房のタイミングは非常に密接に結合されている。しかしながら、心房から心房のタイミングにおいて大きな広がりが観測される場合、このパターンは心房細動を示す可能性がある。心電図波形（例えば、ＥＣＧ）を見るなどの１つの状況では、心房細動は、単一のＱＲＳ群に対する多数の小さなＰ波に関連し、よって、心電図波形が心電図波形中に呈する明確なＰ波がほとんど存在しない。
【0190】
一部の実施例では、正常に機能する心臓において１：１である、心室－心房拍動比を観測するために心臓情報３０４を使用することができる。しかしながら、Ｖ－Ａ拍動比が１：ｎであり、一定期間ｎ＞１である場合、これらの値は心房細動を示す可能性が高い。
【0191】
一部の実施例では、心室状態５０６は、限定するものではないが、例えば心室細動および／または心室頻拍などの心室性不整脈を含む。一部の実施例では、上記のＶ－Ａ拍動比が１：ｎ（ｎ＜１）である場合、この拍動比は、心室性不整脈を示し得る。一部の実施例では、心室性不整脈は、高い心室レートによって識別され得る。
【0192】
少なくとも一部の実施例では、徐脈性不整脈状態５０８は、限定するものではないが、心拍数が異常に遅いことを含む。一部の実施例では、徐脈性不整脈の閾値は、毎分６０ビート以下の心拍数として定義される。徐脈性不整脈状態５０８は、例えば洞性徐脈、洞房ブロック（ｓｉｎｏａｔｒｉａｌ ｂｌｏｃｋ）および／または房室ブロック（ａｔｒｉｏｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ ｂｌｏｃｋ）などの状態によって引き起こされ得る。
【0193】
少なくとも一部の実施例では、変時性不全状態５０９は、例えば上昇した呼吸数または増加する呼吸速度と同期して一定するまたは下降する心拍数などの、心臓が活動または需要の増加に見合った心拍数に上げることができないことに対応する。
【0194】
一部の実施例では、他の状態１５２は他の心臓状態を含み、当該心臓状態は悪い心臓状態または心臓障害として正式に認識される場合または認識されない場合もあるが、当該心臓状態に対しては処置が望ましいと考えられる。
【0195】
一部の実施例では、組み合わせ状態５１４は、複数の心臓状態の存在および／または組み合わせ効果を表す。
【0196】
図１５Ｂは、本開示の一実施例による、状態判定部５３０を概略的に表すブロック図である。状態判定部５３０は、心拍数パラメータ５３２、心臓タイミングパラメータ５３４、他のパラメータ５３６、および組み合わせパラメータ５３８を含む。場合によっては、少なくとも図１５Ａに関連して述べたように、心拍数の挙動のみがいくつかの心臓状態を示すことがあり、場合によっては、他の呼吸、心臓、睡眠情報と対になる心拍情報がいくつかの心臓状態を示すことがある。同様に、少なくとも図１５Ａに関連して述べたように、心臓タイミングのみがいくつかの心臓状態を示すことがあり、場合によっては、他の呼吸、心臓、睡眠情報と対になる心臓タイミング情報がいくつかの心臓状態を示すことがある。
【0197】
一部の実施例では、心臓タイミングは、心臓が心周期を繰り返そうとするとき、心臓の異なる部分の動作の挙動のパターンまたは心臓の挙動の態様のパターンを観測することを指すことが理解されよう。例えば、心房－心房タイミングを観測することは、心房細動を示し得る心臓タイミングの１つの形態である。同様に、一例では、心室－心房拍動比を観測することは、比の値に依存して、心房細動または心室性不整脈を示し得る心臓タイミングの１つの形態である。一部の実施例では、そのような関係は、図４Ａ～図５Ｂおよび図１３Ａ～図１３Ｉの少なくとも一部に示すように、様々な表、グラフ、および／または、ユーザインターフェースを介して識別可能かつ表示可能である。
【0198】
図１５Ｃは、本開示の一実施例による、判定エンジン５７０を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、判定エンジン５７０は、少なくとも図３Ａに関連して前述した監視リソース６０と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。一部の実施例では、判定エンジン５７０の少なくともいくつかの実施態様は、監視リソース６０（図３Ａ）の一部を形成し得る。一部の実施例では、判定エンジン５７０は、心臓状態パラメータ５７２、通知機能５７４、通知基準５７６、変動パラメータ５７８、閾値パラメータ５８０、反応パラメータ５８２、および非反応パラメータ５８４を含む。
【0199】
一部の実施例では、判定エンジン５７０は、患者に関する幅広い種類の生理学的情報を判定する。一部の実施例では、この判定された情報は心臓情報を含み得て、例えば、図１５Ｃの心臓状態パラメータ５７２によって表される良い心臓状態（例えば、心臓の健康）、および／または、心臓状態パラメータ５７２によって表される悪い心臓状態（例えば、心臓障害）を含み得る。一部の実施例では、この判定された情報は、睡眠の質情報および／または睡眠時呼吸障害関連情報をも含み得る。
【0200】
一部の実施例では、判定エンジン５７０は、良いおよび／または心臓状態などの心臓情報の判定に専用である。一方、一部の実施例では、判定エンジンは、悪い心臓状態のみを追跡することに専用である。一部の実施例では、心臓障害パラメータは、複数の心臓障害を表し、（監視リソース６０の）判定エンジン５７０は、それぞれの心臓障害の第１のクラスと、それぞれの心臓障害の第２のクラスとを区別することが可能である。それぞれの心臓障害の第１のクラスは、監視期間を通してシステムを介する閉塞性睡眠時無呼吸治療の前後に存在する悪い心臓状態に対応し得る。それぞれの心臓障害の第２のクラスは、監視期間を通してシステムを介する閉塞性睡眠時無呼吸治療の前に存在する悪い心臓状態の存在と、監視期間を通してシステムを介する閉塞性睡眠時無呼吸治療の後の悪い心臓状態における実質的な減少（例えば、消失、鎮静）と、に対応する。
【0201】
少なくともいくつかの心臓状態が心拍数（例えば、図１５Ｂの５３２）または心臓タイミング（例えば、図１５Ｂの５３４）などの比較的に基本的な生理学的情報に基づいて判定されるため、判定エンジン５７０を介して判定される情報は、図１５Ｂに示すように、心拍数パラメータ５３２、心臓タイミングパラメータ５３４および／または他の生理学的情報パラメータ５３６を含む。
【0202】
通知機能５７４は、ユーザまたは臨床医への通知の形態をとる通知を配信することができ、通知は、患者および／または臨床医によってアクセス可能ななんらかの形態のユーザインターフェース（例えば、図３Ｃのユーザインターフェース１４０）で、テキスト（例えば、ＳＭＳ）、電子メール、可聴通知、ポップアップウィンドウなどを介して伝達される。場合によっては、そのようなユーザインターフェースは、少なくとも図３Ｂに関連して前述したアクセスツール１３１～１３５の１つを介してアクセスしてもよく、患者プログラマ、臨床医プログラマ、コンピュータ、タブレット、スマートフォン、ファブレットなどを含み得る。そのような装置は、患者に関連する判定エンジン５７０、監視システムおよび／または治療システムと共に使用するために専用にされてもされなくてもよい。
【0203】
一部の実施例では、通知基準５７６は、判定エンジン５７０が通知機能５７４を介して通知を実行する前に満たすべき基準を提供する。一部の実施例では、通知基準５７６は、通知基準５７６を形成するのに、どの状態または情報が使用されるかに関して、および／または、特定のパラメータのどの値（例えば、量、振幅、頻度、持続時間など）が使用されるかに関して臨床医によって選択的に調整可能である。一部の実施例では、通知基準５７６は、特定の心臓状態を診断するために使用される診断基準の実施態様の少なくとも一部に対応する。一部の実施例では、通知基準５７６は、そのような診断基準とは別個かつ独立である。
【0204】
一部の実施例では、通知機能５７４は、心臓状態の識別に関する患者または臨床医への通知を実行するように機能する。一部の実施例では、通知機能５７４は、通知基準５７６が満たされるときに通知を提供するように制限される。
【0205】
一部の実施例では、変動機能５７８は、期待される挙動またはパターンから特定のパラメータが変動する程度を判定する。例えば、心拍数パラメータ５３２（図１５Ｂ）を判定する場合、心拍数の変動または変動性を判定することで、悪い心臓状態を示すことが可能であり、安定した心拍数の変動または変動性を判定することで、良い心臓の状態、または、悪い心臓状態の治療の成功、または、睡眠時呼吸障害状態の治療の成功を示すことが可能である。
【0206】
一部の実施例では、閾値機能５８０は、検知された生理学的情報が特定の心臓状態に対応するとみなされる閾値を設定するように使用される。しかしながら、一部の実施例では、１つのみの検知された生理学的情報が閾値を満たすことによって心臓状態が判定されないように、いくつかのタイプの生理学的情報が心臓状態を判定することに関与する。
【0207】
一部の実施例では、通知閾値はベースラインデータから自動的に判定されてもよく、当該ベースラインデータは、医師が通知に対して一般的に行動を起こすまたは応答する閾値を判定する際に作成される。一部の実施例では、通知閾値は臨床医によって事前に選択される。
【0208】
一部の実施例では、判定エンジン５７０は、監視期間中または後（例えば、図３Ａの１２４）に、睡眠時呼吸障害の治療に（良い方向または悪い方向に）反応し得る任意の心臓状態の判定を容易にする反応パラメータ５８２を含む。場合によっては、反応パラメータ５８２は、睡眠時呼吸障害の治療の有益な結果として、どの心臓状態が（もしあれば）緩和されたかを臨床医が判定し、よって、心臓状態の直接治療を避けることが可能となるようにするのを容易にし得る。
【0209】
一部の実施例では、判定エンジン５７０は、監視期間中または後（例えば、図３Ａの１２４）に、睡眠時呼吸障害の治療に反応し得ない任意の心臓状態の判定を容易にする非反応パラメータ５８４を含む。場合によっては、非反応パラメータ５８４は、特定の心臓状態が睡眠時呼吸障害の治療の結果として緩和されなかったため、心臓状態に関する直接的な処置によってどの心臓状態が（もしあれば）緩和され得るかを臨床医が判定するのを容易にし得る。このようにして、心臓状態の同時監視を伴う睡眠時呼吸障害の治療は、どの心臓障害に対するどの治療が反応し得るかを判定する際、変数を排除するのに役立ち得る。
【0210】
図１６Ａは、本開示の一実施例による、治療装置６５０を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、治療装置６５０は、図１のシステム５０および図１～図１５Ｃに関連して先に説明した様々な実施例と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0211】
図１６Ａに示すように、治療装置６５０は、非心臓パルス発生器６５２と、センサ６５４と、刺激要素６６０と、監視期間６６８に従って心臓関連情報６６７を判定する監視リソース６６４と、を備える。一部の実施例では、心臓関連情報６６７は、少なくとも図１５Ａの心臓状態情報５００を含み得る。
【0212】
一部の実施例では、非心臓パルス発生器６５２は、少なくとも図６Ａ、図６Ｃ、図７に関連して前述したように、パルス発生器と実質的に同じ特徴の少なくともいくつかを含む。一部の実施例では、センサ６５４は、少なくとも図１１および図１２に関連して前述したように、センサ３７０、４００と実質的に同じ特徴の少なくともいくつかを含む。
【0213】
一部の実施例では、装置６５０の刺激要素６６０は、刺激要素が治療期間６６２に従って動作されるように、少なくとも図６Ａおよび図７に関連して前述したような刺激要素と実質的に同じ特徴の少なくともいくつかを含む。一部の実施例では、刺激要素６６０は、上気道開存性を回復させるために、上気道関連の体組織（例えば、図６Ｂの１８０）を刺激するように動作される。
【0214】
【0215】
一部の実施例では、装置６５０は、治療管理部（例えば、図３Ａの１１０）および／または管理部８８５（図２３）を有する制御部８８０をさらに備えてもよい。このような例では、管理部および／または制御部は、治療期間６６２（図３Ａの１１２）に従って刺激要素６６０を介して刺激を調整可能であり、および／または、監視期間６６８（同様に図３Ａの１２４）に従って心臓状態６７０を監視可能である。
【0216】
図１６Ｂは、本開示の一実施例による、刺激システム６７０を概略的に表す図である。図１６Ｂに示すように、一部の実施例では、システム６７０は、患者６７１の胸部領域内に外科的に配置することができる埋め込み型パルス発生器（ＩＰＧ）６７５と、ＩＰＧ６７５と電気的に結合された刺激リード線６７４と、を備える。一部の実施例では、パルス発生器６７５は、少なくとも図６Ａ、図６Ｃ、図７および本開示全体を通して説明された様々な実施例に関連して先に説明したように、パルス発生器２００と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0217】
リード線６７２は、刺激要素６７６（例えば、カフ電極などの電極部分）を含み、ＩＰＧ６７５から延び、よって、刺激要素６９０が所望の神経６７３と接触して配置されて、上部気道開存性を回復するために神経６７３を刺激する。一部の実施例では、所望の神経は舌下神経を含む。一部の実施例では、刺激要素６７６は、少なくとも図６Ａおよび図７および本開示を通じて説明された様々な実施例に関連して先に説明したように、刺激要素１７４、２１６と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。場合によっては、刺激リード線６７４の本体は、ＩＰＧ６７５と刺激要素６７６との間に介在し、ＩＰＧ６７５と刺激要素６７６との間に延びると言われることがある。
【0218】
リード線６７２が利用され得る１つの埋め込み型刺激システムは、例えば、Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒｓｏｎらの米国特許第６５７２５４３号明細書に記載され、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。一実施例では、装置６７０は、例えば呼吸圧などの呼吸努力を検知するために患者６７１に配置された（ＩＰＧ６７５に電気的に結合され、ＩＰＧ６７５からリード線６７７を介して延びる）少なくとも１つのセンサ部６８０を備える。
【0219】
一部の実施例では、センサ部６８０は、呼吸パターン（例えば、吸気、呼気、呼吸休止など）を含む呼吸努力を検出する。一部の実施例では、この呼吸情報は、標的神経６７３を刺激するために刺激要素６７６の起動をトリガするために使用される。従って、一部の実施例では、ＩＰＧ６７５は、呼吸センサ部６８０からセンサ波形（例えば、呼吸情報の１つの形態）を受信し、それにより、ＩＰＧ６７５が本開示の実施例による治療処置レジメンに従って電気刺激を送達することを可能にする。一部の実施例では、呼吸情報は、呼吸と同期して刺激を印加するために、または呼吸周期の別の態様に関して同期させるために使用される。一部の実施例では、この構成は、閉ループ刺激と呼ばれることもある。一部の実施例では、呼吸センサ部６８０は、ＩＰＧ６７５によって電力が供給される。
【0220】
一部の実施例では、刺激は、呼吸周期の一部に対して同期させずに印加されてもよく、従って、開ループ刺激または治療と呼ばれることがある。
【0221】
一部の実施例では、センサ部６８０は、少なくとも図１１および図１２および本開示全体を通して説明された様々な実施例に関連して先に説明したように、センサ３７０および４００と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0222】
従って、一部の実施例では、センサ部６８０は、例えば圧力センサ４０２（図１２）などの圧力センサを含む。一実施例では、この実施例の圧力センサは、患者の胸郭内の圧力を検出する。他の実施例では、検知された圧力は、胸部圧力と心臓圧力（例えば、血流）との組み合わせとすることができる。この構成では、ＩＰＧ６７５に関連するコントローラは、この圧力検知情報を解析して、患者の呼吸パターンを検出するように構成される。
【0223】
いくつかの他の実施例では、呼吸センサ部は、生体インピーダンスセンサまたは生体インピーダンスセンサのアレイを備え、胸部領域以外の領域に配置することができる。１つの実施態様では、そのようなインピーダンスセンサは、生体インピーダンス信号またはパターンを検知するように構成され、それにより、制御ユニットは、生体インピーダンス信号内の呼吸パターンを評価する。生体インピーダンス検知のために、１つの実施例では、体内の電極部分とＩＰＧ６７５のハウジング（すなわち、ケース、缶など）の導電性部分との間に電流を流し、その際、２つの離隔した刺激電極部分（刺激要素６７６など）の間で電圧を検知し、または刺激電極部分のうちの１つとＩＰＧ６７５のケースの導電性部分との間で電圧を検知して、インピーダンスを計算する。
【0224】
一部の実施例では、システム６７０は、呼吸機能に関連する生理学的データを取得するために、（センサ部６８０の代わりに）他のセンサまたは（センサ部６８０に加えて）追加のセンサを備える。例えば、図１６Ｂに示すように、一部の実施例では、システム６７０は、経胸壁の生体インピーダンス信号、心電図（ＥＣＧ）信号、または他の呼吸関連信号、他の心臓信号などを測定するために胸部領域の周りに分布させた様々な電極部分６８２、６８３、６８４を含み得る。
【0225】
一部の実施例では、様々な電極部分６８２、６８３、６８４を使用して、または単一のリード線も使用して、生体インピーダンス信号からの心臓アーチファクトをフィルタリングする／消すためのファーフィールドＥＣＧを取得することと組み合わせて、経胸壁の電気的生体インピーダンスを測定する。一部の実施例では、心拍出量および呼吸排出量（例えば、毎分換気量）を判定するために経胸壁の生体インピーダンス信号を使用してもよい。例えば、胸部の生体インピーダンスは、呼吸排出量および一回拍出量の相対的な尺度を提供することができ、それによって、カスタムの換気パラメータを提供することができ、これは次いで、（少なくとも図２２に関連して後述するような）自動作成相関ベクトルで使用して、（図３Ａの監視期間１２４の間などに）経時的な変化を監視することができる。
【0226】
一部の実施例では、睡眠時呼吸障害（限定するものではないが、閉塞性睡眠時無呼吸など）を治療するための検知および刺激システムは、閉塞性睡眠時無呼吸と診断された患者に治療策を提供する完全埋め込み型システムである。他の実施例では、図６Ｃに関連して非心臓パルス発生器２００の外部構成要素２０４の実施例について前に述べたように、システムの１つ以上の構成要素は患者の体内に埋め込まれない。そのような埋め込まれていない構成要素のいくつかの非限定的な例には、外部型センサ（呼吸、インピーダンスなど）、外部処理ユニット、または外部電源が含まれる。当然のことながら、一部の実施例では、システムの埋め込まれた部分は、システムの埋め込まれた部分とシステムの外部部分との間におけるデータおよび／または制御信号の伝送を可能にする通信経路を提供することをさらに理解されたい。通信経路は、無線周波数（ＲＦ）テレメトリリンクまたは他の無線通信プロトコルを含む。
【0227】
部分的に埋め込み可能であるか完全に埋め込み可能であるかにかかわらず、システムは、繰り返される呼吸周期のある期間中に上気道開存性関連の神経を刺激し、よって、睡眠中の上気道における閉塞（ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ ｏｒ ｏｃｃｌｕｓｉｏｎｓ）を防止するように設計される。
【0228】
一部の実施例では、他の可能性のある機能の中でも、パルス発生器６７５は、図１６Ｃに示すように、検知エンジン６９０と、刺激エンジン６９２と、治療管理部６９４と、制御部６９６とを含む。一部の実施例では、制御部６９６は、図２３に関連して説明した制御部８８０と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0229】
一部の実施例では、パルス発生器６７５は、少なくとも図１、図３Ａおよび本開示の実施例をとして他の監視リソースに関連して先に説明した監視リソース６０と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを有する監視リソースを含む。
【0230】
一連のパラメータを介して、検知エンジン６９０は、患者の呼吸状態、患者が睡眠中であるか覚醒中であるか、他の呼吸関連指標などを判定するために、様々な生理学的センサ（少なくとも図１１および図１２に関連して説明した圧力センサ、血液酸素化センサ、音響センサ、心電図（ＥＣＧ）センサ、またはインピーダンスセンサなど）からの信号を受信および判定する。そのような呼吸検出は、単一のセンサまたは任意の複数のセンサ、またはより信頼性が高く正確な信号を提供し得る様々な生理学的センサの組み合わせから受信することが可能である。一実施例では、検知エンジン６９０は、図１６Ｂのセンサ部６８０および／またはセンサ６８２、６８３、６８４、または少なくとも図１１および図１２に関連して前述したセンサのいずれかから信号を受信する。
【0231】
一部の実施例では、検知エンジン６９０は、監視リソース（例えば、図３Ａの少なくとも６０、図１５の５７０）と協働し、通信し、および／または、その一部を形成して、少なくとも図１～図１５Ｃに関連して前述したように少なくともパラメータ、情報、および状態の受信、判定、および／または、監視をする。
【0232】
一部の実施例において、他の機能の中でも、パルス発生器６７５の治療管理部６９４は、呼吸情報を合成し、その呼吸情報に基づいて（刺激エンジン６９２を介して）適切な刺激パラメータを判定し、電気刺激を標的神経に向けるように働く。一部の実施例では、治療管理部６９４は、制御部８８０の実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含み得る、および／または、図２３の制御部８８０と協働し得る。
【0233】
【0234】
一部の実施例では、センサ７０２は、少なくとも図１１および図１２および図１３Ａ～図１５Ｃに関連して前述したように、センサと実質的に同じ特徴の少なくともいくつかを含む。従って、センサ７０２は、患者の体内（例えば、患者内に埋め込まれている）または患者の体外、または体内および体外の両方の組み合わせであってもよい。体外の場合、センサは、患者によって装着可能であってもよいし、患者に取り外し可能に固定可能であってもよいし、患者の環境の一部であってもよい。
【0235】
一部の実施例では、監視エンジン７０４は、患者に関する睡眠パラメータ７０６および心臓パラメータ７０８を監視する。一部の実施例では、心臓パラメータ７０８は、本開示全体を通して開示されるような、心臓パラメータ（図１、図３Ａの６２、図２Ａの６４、図２Ｂの６６、図９の３０４）および心臓情報（図１３～図１５）と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0236】
一部の実施例では、監視リソース７００は、治療装置とは別個かつ独立であるが、本開示の少なくとも一部の実施例で説明されている治療装置の１つ（ただしこれに限定されない）などの治療装置と通信することが可能である。一部の実施例では、監視リソース７００は、例えば本開示の少なくとも一部の実施例で説明される治療装置の１つなどの治療装置の一部を形成するか、またはそれと協働する。
【0237】
一部の実施例では、監視リソース７００は、治療管理部（図１６Ｃの６９４）の一部を形成するおよび／または協働する一方、一部の実施例では、監視リソース７００は、このような管理部とは別個かつ独立であるが、このような管理部と通信し得る。
【0238】
一部の実施例では、監視リソース７００は、スタンドアロン装置内に実行されるおよび／またはスタンドアロン装置を形成する。一部の実施例では、監視リソース７００は、モバイルデバイス（例えば、図３Ｂの１３１、１３２）内に組み込まれ、アプリケーションを形成する。場合によっては、モバイルデバイス（例えば、図３Ｂの１３１）は、心臓パラメータおよび／または睡眠時呼吸障害パラメータを監視することに専用であり、場合によっては、モバイルデバイス（例えば、図３Ｂの１３２）は、限定するものではないが、例えば、スマートフォン、タブレット、ファブレット、ノートブックコンピュータなどの、非専用モバイルデバイスである。
【0239】
図１７Ｂは、本開示の一実施例による、監視リソース７１０を概略的に表すブロック図である。図１７Ｂに示すように、監視リソース７１０は、センサ７１２および／または情報７１４が監視リソース７１０と別個かつ／または独立であることと、監視リソース７１０が、センサ７１２および／または情報７１４と協働する、および／または、センサ７１２および／または情報７１４と通信することと、を除いて、図１７Ａの監視リソース７００と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0240】
図１８Ａは、本開示の一実施例による、管理部７５０を概略的に表すブロック図である。図１８Ａに示すように、監視リソース７５０は、監視エンジン７５２と評価エンジン７５８とを備える。判定エンジン７５２は、少なくとも、睡眠パラメータの配列７５４および心臓パラメータの配列７５６を監視する。評価エンジン７５８は、監視されたパラメータ７５４、７５６を評価して、少なくとも図２２に関連して後で詳述するように、互いに対するパラメータの正および負の相関を探す。一部の実施例では、睡眠パラメータ７５４は、他の睡眠関連パラメータの中でも、睡眠の質パラメータ、睡眠時呼吸障害パラメータを含む。一部の実施例では、睡眠時呼吸障害パラメータは、少なくとも閉塞性睡眠時無呼吸関連パラメータを含む。一部の実施例では、閉塞性睡眠時無呼吸関連パラメータは、閉塞性睡眠時無呼吸の有無に関連する様々な生理学的パラメータを含む。
【0241】
一部の実施例では、心臓パラメータのいくつかは、心臓障害パラメータを含み得る。一部の実施例では、心臓障害パラメータ７５６は、悪い心臓状態と関連付けられる。しかしながら、一部の実施例では、心臓障害パラメータ７５６は、良い心臓状態と関連付けられてもよい。一部の実施例では、心臓状態は、心臓状態の有無に関連する様々な生理学的パラメータを含む。
【0242】
図１８Ｂは、本開示の一実施例による、少なくともいくつかの睡眠／睡眠の質パラメータ、少なくともいくつかの心臓状態／パラメータ、および他のパラメータを識別する表である。睡眠／睡眠の質パラメータ、心臓状態／パラメータ、他のパラメータ、および／または、肺パラメータのうちのいずれか１つは、患者の実際の生理学的挙動に応じて、互いに相関をとることができる。
【0243】
一部の実施例では、解析ツールを介して、様々な睡眠の質パラメータおよび心臓パラメータを手動または自動（自動作成を介して）で他のフォーマット、マトリクス、グリッド、および／または、多次元形態に編成することが可能であり、これは、それぞれの睡眠および心臓パラメータ間の機能的または相関関係を反映することが理解されよう。限定するものではないが、少なくとも図４Ａ～図５Ｂおよび図１３Ａ～図１３Ｉを含む、図面にわたって少なくとも一部の実施例が提供される。
【0244】
一部の実施例では、各睡眠／睡眠の質パラメータは、それぞれの睡眠／睡眠の質パラメータの第１の基準と比較され、一部の実施例では、各心臓状態／パラメータは、その特定の心臓病／パラメータの第２の基準と比較される。
【0245】
一部の実施例では、監視リソース７５０（図１８Ａ）は、評価エンジン７５８を介して、監視期間に関連するＳＤＢ治療の改善を特徴とする任意の良い睡眠の質パラメータと、監視期間に関連するＳＤＢ治療による悪化を特徴とする任意の悪い睡眠の質パラメータとを、各患者に対して一意に自動的に判定する。
【0246】
一部の実施例では、（監視リソース７５０の）評価エンジン７５８を介して、監視期間に関連するＳＤＢ治療の減少を特徴とする任意の心臓障害パラメータと、監視期間に関連するＳＤＢ治療にもかかわらず持続することを特徴とする任意の心臓障害パラメータとを、各患者に対して一意に自動的に判定する。
【0247】
一部の実施例では、（監視リソース７５０の）評価エンジン７５８は、良い睡眠の質パラメータと減少した心臓障害パラメータとの相関を判定する。一部の実施例では、評価エンジン７５８は、悪い睡眠の質パラメータと持続する心臓障害パラメータとの相関を判定する。
【0248】
一部の実施例では、（監視リソース７５０の）評価エンジン７５８は、良い睡眠の質パラメータと持続する心臓障害パラメータとの相関を判定する。一部の実施例では、評価エンジンは、悪い睡眠の質パラメータと改善された心臓障害パラメータとの相関を判定する。
【0249】
一部の実施例では、第１の基準セットは、それぞれの異なる睡眠の質パラメータについての別個の基準／閾値を含み、第２の基準／セットは、それぞれの異なる心臓障害パラメータについての別個の基準／閾値を含む。
【0250】
一部の実施例では、１つの睡眠の質パラメータは、ノンレム睡眠段階およびレム睡眠段階の持続時間と、ノンレム睡眠段階およびレム睡眠段階の量と、総睡眠時間とを判定することを含む。一部の実施例では、身体の動き、身体活動、身体体位、および／または、身体姿勢を検知することによって、睡眠の持続および／または睡眠の安定性を判定するように加速度計（例えば、図１２の加速度計４０６）が使用される。
【0251】
一部の実施例では、監視期間中または後に判定された少なくともいくつかの患者データは、例えば本開示の一実施例による図１８Ｃに示すようなグラフ７６０を介して表示することができる。図１８Ｃに示すように、一部の実施例では、グラフ７６０は、少なくとも１つの睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）パラメータ７６１Ａ、少なくとも１つの心臓パラメータ７６１Ｂ、および少なくとも１つの他のパラメータ７６１Ｃ（例えば、肺）に関する情報を表示する。一例では、少なくとも１つのＳＤＢパラメータ７６１Ａは無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）を含み、少なくとも１つの心臓パラメータ７６１Ｂは平均心拍変動（ＨＲＶ）を含む。少なくとも一部の実施例では、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）は、一定期間にわたる無呼吸の量に対応し得ることが理解されよう。一例では、他のパラメータ７６１Ｃは、呼吸数を含む。図１８Ｃの実施例に示されたものの代わりに、またはそれに加えて、グラフ７６０上における表示および比較のために、睡眠時呼吸障害、心臓、および他の／肺の各カテゴリーから、多くの他のパラメータを選択することができることが理解されよう。
【0252】
一部の実施例では、グラフ７６０は、図１８Ｃに示すような箱ひげプロットとしてそれぞれのパラメータ７６１Ａ、７６１Ｂ、７６１Ｃを表示し、ここでは、箱（例えば、７６２Ａ、７６２Ｂ、７６２Ｃ）がそれぞれの各パラメータ７６１Ａから７６１Ｃについて主要値の範囲を図示し、それぞれの箱の各端部から延びるひげ（例えば、７６３Ａ、７６３Ｂ、７６３Ｃ）は、主要範囲外のデータポイントの数を識別する。パラメータに対する箱ひげプロットを互いに整列させることによって、ＳＤＢパラメータ７６１Ａと心臓パラメータ７６１Ｂとの両方が同時に主要範囲（例えば、箱）から外れた場合に相関をとることができる。別の言い方をすれば、それぞれのひげが重なる場所を観測することができる。さらに、このような相関が識別されたならば、他のパラメータ（例えば、図１８Ｂの表に列挙されたパラメータのうちの少なくともいくつかのパラメータなど）にさらなるフィルタリングを適用して、それらの時間中の他のパラメータの挙動を観察し、これらの「他の」パラメータとＳＤＢパラメータ７６１Ａおよび心臓パラメータ７６１Ｂとの間のさらなる相関を潜在的に識別することができる。一部の実施例では、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）の睡眠の質パラメータ９０２（例えば、単位時間当たりの無呼吸事象の数）は、閉塞性睡眠時無呼吸事象の総量、無呼吸事象の重症度などによって置き換え可能であることが理解されよう。一部の実施例では、図１８Ｃのグラフ７６０に示される患者データは、監視期間中または後に取得される（例えば、図３Ａの１２４）。場合によっては、監視期間は、限定するものではないが、例えば臨床医による１年ごとの検査を受けている患者に起こる１年など、比較的長期間であり得る。そのような場合、箱ひげプロット内に表される値はデータの１年間に対応し、よって、プロットから導出可能な任意の相関は、患者のＳＤＢ治療に関する期間と同じ期間にわたって患者の心臓状態（良いまたは悪い）に関する長期的傾向を示すことが可能である。
【0253】
さらに図１８Ａを参照すると、一部の実施例では、監視リソース７５０は、図１９に示すように、治療装置７６５の一部を含み、治療装置７６５は、少なくとも図６Ａ、図６Ｃ、図７、図１０Ａ、図１０Ｂ、図１６Ａ、および図１６Ｂに関連して先に説明した形態をとることができる非心臓刺激回路７６７を備える。非心臓刺激回路７６７は、神経、筋肉などの上気道開存性関連の体組織を刺激するように構成可能である。
【0254】
一部の実施例では、非心臓刺激回路７６７は、外部パルス発生器に対して動作可能に結合可能な経静脈的に埋め込み可能な刺激要素を含み得る。一部の実施例では、このような非心臓刺激回路は、外部パルス発生器に対して無線で動作可能に結合可能な経皮的に埋め込み可能な刺激要素を含み得る。いずれの場合も、このようにして結合されると、電力、データ、および／または、制御は、埋め込み可能な刺激要素と外部パルス発生器との間において無線で転送され得る。経静脈的または経皮的な方法において、そのような一部の実施例では、パルス発生および／または制御に関連するいくつかの構成要素は、埋め込み可能な刺激要素に近接してまたは埋め込み可能な刺激要素と同じ場所に埋め込むことが可能である。
【0255】
一部の実施例では、監視リソース７５０は、治療装置（例えば、図１９の７６５）とは別個かつ独立であるが、そのような治療装置と通信または協働し得る。
【0256】
一部の実施例では、治療装置７６５は、判定エンジン７５２（図１８Ａ）によって判定するための情報（例えば、図９および図１３Ａ～図１４Ｂの３００）を受信するためおよび／または取得するための無線通信リンク７６８（図２０）を備える。
【0257】
一部の実施例では、治療装置７６５は、判定エンジン７５２（図１８Ａ）によって判定するための情報（例えば、図９および図１３Ａ～図１４Ｂの３００）を受信するためおよび／または取得するためのセンサ７６９（図２１）を備える、またはこれと通信する。一部の実施例では、センサ７６９は、少なくとも図１１および図１２に関連して前述したように、センサと実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0258】
図２２は、本開示の一実施例による評価エンジン７７０を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、評価エンジン７７０は、図１８Ａ～図１９の実施例における評価エンジン７５８として働く。図２０に示すように、一部の実施例では、評価エンジン７５８は、相関機能７７２、相関基準７９０、通知基準７９２、および患者コンプライアンスパラメータ７９４を含む。
【0259】
相関機能７７２は異なる判定パラメータ間の相関を識別するおよび判定するように動作し、当該異なる判定パラメータは、例えば、図１８Ａの判定エンジン７５２に提供されるような睡眠の質パラメータ７５４および心臓障害パラメータ７５６などであるが、これらに限らない。一部の実施例では、肺パラメータおよび／または他のパラメータが判定され、睡眠の質パラメータおよび心臓パラメータ７５４、７５６との相関をとる。一部の実施例では、相関機能７７２は自動モード７７４を介して動作し、自動モード７７４において、そのような相関は、統計的解析を介して、および／または、例えば相関基準７９０などの所定の相関指標を介して自動的に判定される。一部の実施例では、相関機能７７２は、このような相関が手動で識別される手動モード７７６によって動作する。
【0260】
通知基準７９２は、識別された相関に関して臨床医に通知（例えば、図１５Ｃの５７４）が行われる前に満たされるべき基準を設定可能にする。一部の実施例では、通知基準７９２は、少なくとも図１５Ｃに関連して前述した通知基準５７６と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0261】
患者コンプライアンスパラメータ７９４により、患者が睡眠時呼吸障害を治療するための治療に迎合している程度を判定でき、それにより、この患者コンプライアンスは、相関機能７７２によって識別された相関に関する任意の通知を評価する際の因子として、臨床医または評価者に検討させる。場合によっては、患者コンプライアンスパラメータ７９４は、使用時間パラメータとして表現でき、これは、良いパラメータ（すなわち、有効な治療に寄与するパラメータ）の組み合わせに関する自動作成相関ベクトル、または、悪いパラメータ（すなわち、有効な治療の欠如に寄与するパラメータ）の組み合わせに関する自動作成相関ベクトルの一部を形成し得る。
【0262】
一部の実施例では、評価エンジン７７０は評価演算子の配列７７９を含み、評価演算子は、限定するものではないが、例えば、良いパラメータ７８０、悪いパラメータ７８１、増加パラメータ７８２、減少パラメータ７８３、持続パラメータ７８４、鎮静パラメータ７８５、および、閾値パラメータ７８６などであってもよく、閾値パラメータ７８６は、判定されたパラメータ（図１８Ａの７５４、７５６）の関連値を識別する、および／または、判定されたパラメータ間の関連する相関を識別するためのものである。場合によっては、良いパラメータの増加が改善と呼ばれることがあり、他の場合では、悪いパラメータの減少（または鎮静）が改善と呼ばれることもある。
【0263】
一部の実施例では、監視期間中または後に、評価エンジン７７０は、睡眠の質パラメータ７５４と心臓障害パラメータ７５６（図１８Ａ）との関連および／または相関を自動的に識別し得る。このようにして、評価エンジン７７０により、監視期間中またはその後に、特定の患者に関する相関ベクトルを自動作成でき、相関ベクトルは、睡眠の質パラメータ７５４と心臓障害パラメータ７５６との間のなんらかの関係を反映し、例えば、睡眠呼吸障害の治療が、既存の心臓障害の中の減少（例えば、図２２の７８３）または鎮静（例えば、図２２の７８５）をもたらし得る、または睡眠時呼吸障害の治療にもかかわらず心臓障害の持続（例えば、図２２の７８４）となり得るという関係を反映する。場合によっては、良いパラメータの減少または鎮静は、悪化を指すことがある。場合によっては、悪いパラメータの増加において、悪化と呼ぶことがある。
【0264】
例えば、一部の実施例では、監視期間中または後に、評価エンジン７７０は、睡眠時呼吸障害の治療にもかかわらず、例えば心房細動などの心臓状態が持続することを識別することが可能である。睡眠時呼吸障害治療が有効であったと確認すると、心房細動には、以前に患者が呈した睡眠時呼吸障害と無関係の原因があり得ると判定することが可能である。次いで、臨床医は、例えば、薬物療法、外科手術、アブレーション、心臓の一部の電気刺激（例えば、ペーシング、除細動など）、および／または、迷走神経刺激などの非舌下神経刺激といった心臓障害（例えば心房細動）を緩和する他の治療ステップを推奨できる。
【0265】
あるいは、監視期間中または後に、評価エンジン７７０は、睡眠時呼吸障害の治療中または後に、例えば心房細動などの心臓状態が鎮静または減少したことを識別することが可能である。睡眠時呼吸障害治療が有効であったことが確認されると、以前に患者が呈した睡眠時呼吸障害は、以前に呈した心房細動の少なくとも部分的な原因であったと判定することが可能である。
【0266】
一部の実施例では、ＳＤＢ治療装置の患者コンプライアンス／使用時間パラメータ７９４と心臓パラメータとの間の相関により、単一の変数によってＳＤＢ治療の有効性を示すことが可能である。数字が低い場合、ＳＤＢ治療の有効性を改善するためにＳＤＢ治療装置の再プログラミングが推奨されていること、または、心臓専門医への紹介が適切であることを示すことができる。このように、（ＳＤＢ治療の特定の状況において）心臓の健康を治療するための主要な指標は、患者の長期的な健康を助けることが可能である。
【0267】
一部の実施例では、１つの相関ベクトルは、心房細動負荷パラメータ、バーサス、ＳＤＢ治療に対する患者コンプライアンス、バーサス、ＳＤＢ有効性を含む。この相関ベクトルは、ＳＤＢ治療および／または心房細動挙動に関する早期措置をとることを臨床医に通知するのに有用であり得る。例えば、ＳＤＢ有効性の値が高く、ＳＤＢ治療の患者コンプライアンスの値が高くても心房細動負荷が持続する場合（例えば、図２２の持続性パラメータ７８４）、この相関は構造的な心臓の問題の徴候であり、患者は、心房細動挙動を治療するために、限定するものではないが、例えばアブレーションなどの介入的な心臓処置から利益を得ることが可能である。このように、相関ベクトルは、ＳＤＢ治療に対して良好な反応のない心臓パラメータを識別するのに役立つ。
【0268】
一部の実施例では、心房細動負荷は、少なくとも２つの方法で定量化することができる。例えば、心房細動負荷は、ＲＲ間隔変動（Ｒは心電図波形のＱＲＳ群におけるＲを指す）または心房－心房（ＡＡ）タイミング対心室－心室（ＶＶ）タイミングにより定量化することができる。
【0269】
睡眠の質パラメータ７５４および心臓障害パラメータ７５６の自動作成相関ベクトルは、それぞれのパラメータ７５４、７５６との間の関連および／または相関を作成可能であり、パラメータ７５４、７５６は、特定の患者に対して一意であり、比較的大きい患者集団では全体として必ずしも現れないことが理解されよう。この構成は、特定の患者のための固有の治療選択肢をもたらし得る。さらに、場合によっては、各患者について自動作成された任意の相関データを、他の患者からの自動作成相関データと集約して、少なくともいくつかの睡眠の質パラメータ７５４（限定するものではないが、例えば睡眠時呼吸障害パラメータを含む）と、一群の患者の間で共通する少なくともいくつかの心臓障害パラメータ７５６と、の間の相関（または相関の欠如）を判定できる。
【0270】
図２３は、本開示の一実施例による制御部８８０を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、制御部８８０は、コントローラ８８２とメモリ８８４とを備える。一部の実施例では、制御部８８０は、図１～図２２に関連して本開示全体を通して表されるように、管理部、監視リソース、判定エンジン、および／または、治療装置／システムのうちのいずれか１つの一部を形成するか、これを実行する制御部の１つの例示的な実行を提供する。
【0271】
一般的に言えば、制御部８８０のコントローラ８８２は、少なくとも１つのプロセッサ８８３と関連するメモリとを備える。コントローラ８８２は、メモリ８８４に電気的に接続可能であり、メモリ８８４と通信して、本開示全体を通して説明したシステム、装置、構成要素、監視リソース、管理部、機能、パラメータ、および／または、エンジンの少なくともいくつかのコンポーネントの動作を指示する制御信号を生成する。一部の実施例では、これらの生成された制御信号は、本開示の少なくとも一部の実施例で説明したように、患者の治療を管理する、睡眠監視を提供する、および／または、心臓監視を提供するために、限定するものではないが、例えばメモリ８８４に記憶されたエンジン８８５を使用することを含む。制御部８８０（または別の制御部）はまた、本開示全体を通して説明した様々な治療装置／システム、アクセスツール１３１～１３５（図３Ｂ）の一般的な機能を動作させるために使用され得ることがさらに理解されよう。
【0272】
コントローラ８８２は、ユーザインターフェース（例えば、図３Ｃのユーザインターフェース１４０）を介しておよび／または機械可読命令を介して受信されたコマンドに応答して、またはそれに基づいて、本開示の前述の実施例の少なくともいくつかに従って治療の実施、監視、管理、睡眠監視および／または心臓監視を実施するように、制御信号を生成する。一部の実施例では、コントローラ８８２は、汎用コンピューティングデバイスに組み込まれているが、他の実施例では、コントローラ８８２は、一般に監視リソースに組み込まれ、または、本開示を通して説明した関連構成要素の少なくとも一部に組み込まれる若しくは関連付けられる。
【0273】
本出願の目的のために、コントローラ８８２に関して、「プロセッサ」という用語は、メモリに含まれる機械可読命令のシーケンスを実行する、現在開発されているまたは将来開発されるプロセッサ（または処理リソース）を意味するものとする。一部の実施例では、例えば制御部８８０のメモリ８８４を介して提供されるような機械可読命令のシーケンスの実行は、プロセッサに、コントローラ８８２を動作させて、例えば本開示の少なくとも一部の実施例において概して説明した（または一致する）ような、治療、睡眠監視および／または心臓監視を実行するなどの動作を実行させる。機械可読命令は、プロセッサによる処理のために、メモリ８８４で表されるように、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、大容量記憶装置、または他のなんらかの永続的記憶装置（例えば、非一時的有形媒体または不揮発性有形媒体）内の記憶場所から、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）にロードされ得る。一部の実施例では、メモリ８８４は、コントローラ８８２の処理によって実行可能な機械可読命令の不揮発性記憶を提供するコンピュータ可読有形媒体を含む。他の実施例では、説明した機能を実行するために、機械可読命令の代わりに、またはそれと組み合わせてハードウェアにより実現される回路を使用してもよい。例えば、コントローラ８８２は、少なくとも１つの特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）の一部として実行してもよい。少なくとも一部の実施例では、コントローラ８８２は、ハードウェア回路と機械可読命令とのいかなる特定の組み合わせにも限定されず、コントローラ４８２によって実行される機械可読命令のいかなる特定のソースにも限定されない。
【0274】
図２４Ａは、本開示の一実施例による命令３５０２を概略的に表すブロック図である。
【0275】
命令３５０２（図２４Ａ）、３５０４（図２４Ｂ）および命令３６００（図２５）、３６５０（図２６）、３６６０（図２７）、３６７０（図２８）、３７００（図２９）に関して、一部の実施例では、命令３５００、３６００、３６５０、３６６０、３６７０、３７００のいずれかまたはすべてが、少なくとも図１～図２３に関連して前述したように、実質的に同じシステム、装置、機能、パラメータ、エンジン、監視リソース、モジュール、管理部、要素、構成要素、命令などのうちの少なくともいくつかにより実行されてもよい。一部の実施例では、それぞれの命令のいずれかまたはすべてが、少なくとも図１～図２３に関連して前述したもの以外の、少なくともいくつかのシステム、装置、機能、パラメータ、エンジン、監視リソース、モジュール、管理部、要素、構成要素、命令などにより実行されてもよい。さらに、少なくとも図２４～図２９に関連して表されるそれぞれの命令は、少なくとも図１～図２３に関連して前述したような、様々なシステム、装置、機能、パラメータ、エンジン、監視リソース、モジュール、管理部、要素、構成要素などに関連する他の命令と組み合わせることが可能である。
【0276】
また、命令３５０２（図２４Ａ）、３５０４（図２４Ｂ）および命令３６００（図２５）、３６５０（図２６）、３６６０（図２７）、３６７０（図２８）、３７００（図２９）に関して、一部の実施例では、命令３５０２、３５０４、３６００、３６５０、３６６０、３６７０、３７００のいずれかまたはすべてが、少なくとも図１～図２３に関連して前述したように、実質的に同じシステム、装置、機能、パラメータ、エンジン、監視リソース、モジュール、管理部、要素、構成要素、命令、特徴、属性などのうちの少なくともいくつかにより方法として実行されてもよい。
【0277】
図２４Ａに示すように、３５０２において、命令３５００は、少なくとも１つの睡眠パラメータおよび少なくとも１つの心臓パラメータを監視することを含む。
【0278】
図２４Ｂは、本開示の一実施例による命令３５０４を概略的に表すブロック図である。図２４Ｂに示すように、３５０４において、命令は、少なくとも検知された生理学的関連情報に基づいて監視を実行することを含む。一部の実施例では、命令３５０４は、命令３５０２を補完するように実行される。
【0279】
図２５は、本開示の一実施例による命令３６００を概略的に表す流れ図である。図２５に示すように、３６０２において、指示３６００は、刺激回路を介して気道開存性関連の体組織を刺激することによって閉塞性睡眠時無呼吸の治療を指示することを含む。３６０４において、命令３６００は、少なくとも１つのセンサを介する、少なくとも１つの睡眠パラメータと少なくとも１つの心臓パラメータとの監視を含む。
【0280】
図２６は、本開示の一実施例による命令３６５０を概略的に表すブロック図である。命令３６５０は、ＯＳＡ治療による改善を特徴とする任意の良い睡眠パラメータと、ＯＳＡ治療による悪化を特徴とする任意の悪い睡眠パラメータと、の判定を含む。
【0281】
図２７は、本開示の一実施例による命令３６６０を概略的に表すブロック図である。命令３６６０は、ＯＳＡ治療による減少を特徴とする心臓パラメータと、ＯＳＡ治療にもかかわらず持続および／または増加することを特徴とする任意の心臓パラメータと、を判定することを含む。
【0282】
図２８は、本開示の一実施例による命令３６７０を概略的に表すブロック図である。命令３６７０は、良い睡眠パラメータと減少した心臓パラメータとの第１の相関と、持続および／または増加した心臓障害パラメータに対する悪い睡眠パラメータの第２の相関と、を判定することを含む。
【0283】
【0284】
図２９は、本開示の一実施例による命令３７００を概略的に表すブロック図である。命令３７００は、少なくとも１つの睡眠パラメータおよび／または少なくとも１つの心臓パラメータを表示することを含む。一部の実施例において、命令３７００（図２９）は、方法の形態、さもなければ上述のように、命令３５０２（図２４Ａ）、命令３５０４（図２４Ｂ）、命令３６００（図２５）、命令３６５０（図２６）、命令３６６０（図２７）、および／または命令３６７０（図２８）と相補的な方法で実行できる。
【0285】
本明細書において特定の実施例を図示および説明してきたが、本開示の範囲から逸脱することなく、図示および説明された特定の実施例の代わりに、様々な代替および／均等な実行をなし得ることが当業者であれば理解されよう。本出願は、本明細書で論じた特定の実施例の任意の適合または変形を包含することを意図している。
【図1】
【図2A】
【図2B】
【図3A】
【図3B】
【図3C】
【図4A】
【図4B】
【図4C】
【図4D】
【図4E】
【図4F】
【図5A】
【図5B】
【図6A】
【図6B】
【図6C】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10A】
【図10B】
【図11】
【図12】
【図13A】
【図13B】
【図13C】
【図13D】
【図13E】
【図13F】
【図13G】
【図13H】
【図13I】
【図14A】
【図14B】
【図15A】
【図15B】
【図15C】
【図16A】
【図16B】
【図16C】
【図17A】
【図17B】
【図18A】
【図18B】
【図18C】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24A】
【図24B】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【手続補正書】
【提出日】2022-03-18
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
埋め込み型治療装置のための監視装置であって、
グラフィカルユーザインターフェースと、
制御部であって、
閉塞性睡眠時無呼吸を治療するための埋め込み型治療装置の埋め込み刺激要素を介する、気道開存性関連の体組織への刺激に関連する刺激情報であって、期間ベースの刺激振幅情報を含む前記刺激情報、
前記埋め込み型治療装置を介して印加される刺激に関連する、少なくとも期間ベースの使用情報を含む使用情報、および
少なくとも期間ベースの平均無呼吸イベント指数情報を含む無呼吸関連情報
の少なくとも１つを受信する前記制御部と、
を備え、
前記制御部は、受信した前記刺激情報、受信した前記使用情報、および受信した前記無呼吸関連情報の少なくとも１つを、前記グラフィカルユーザインターフェースに表示させる、監視装置。
グラフィカルユーザインターフェースと、
制御部であって、
閉塞性睡眠時無呼吸を治療するための埋め込み型治療装置の埋め込み刺激要素を介する、気道開存性関連の体組織への刺激に関連する刺激情報であって、期間ベースの刺激振幅情報を含む前記刺激情報、
前記埋め込み型治療装置を介して印加される刺激に関連する、少なくとも期間ベースの使用情報を含む使用情報、および
少なくとも期間ベースの平均無呼吸イベント指数情報を含む無呼吸関連情報
の少なくとも１つを受信する前記制御部と、
を備え、
前記制御部は、受信した前記刺激情報、受信した前記使用情報、および受信した前記無呼吸関連情報の少なくとも１つを、前記グラフィカルユーザインターフェースに表示させる、監視装置。
【請求項2】
前記制御部は、前記受信した刺激情報、前記受信した使用情報、および前記受信した無呼吸関連情報の少なくとも２つを、選択的に同時に表示させる、請求項１に記載の監視装置。
【請求項3】
前記使用情報は、使用の時刻、毎日の使用の長さ、週に使用した日数、治療の開始時および終了時、および／または、休止時間の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の監視装置。
【請求項4】
前記制御部は、時間ベースの睡眠身体体位情報を受信し、前記受信した刺激情報、前記受信した使用情報、前記受信した無呼吸関連情報、および受信した前記睡眠身体体位情報の少なくとも２つを、選択的に同時に表示させる、請求項１に記載の監視装置。
【請求項5】
期間ベースの刺激情報、期間ベースの利用情報、および期間ベースの無呼吸情報のそれぞれの期間は、夜間期間を含む、請求項１に記載の監視装置。
【請求項6】
前記受信した使用情報および前記受信した刺激情報の少なくとも１つは、患者が制御するモバイルデバイスから受信した情報を含む、請求項１に記載の監視装置。
【請求項7】
前記受信した無呼吸情報は、前記埋め込み型治療装置と通信するセンサから受信した情報を含む、請求項１に記載の監視装置。
【請求項8】
前記センサは、前記埋め込み型治療装置内にまたは前記埋め込み型治療装置上に収容された埋め込み型加速度計を含む、請求項７に記載の監視装置。
【請求項9】
前記制御部は、前記埋め込み型加速度計を介する検知に基づいて、睡眠身体体位情報、呼吸情報、無呼吸情報、心臓情報、および音響ベースの呼吸情報の少なくとも１つを受信する、請求項８に記載の監視装置。
【請求項10】
前記心臓情報は、心拍変動情報を含む、請求項９に記載の監視装置。
【請求項11】
前記グラフィカルユーザインターフェースと前記制御部の少なくとも一部とは、
モバイルデバイス、
モバイルデバイス上のアプリケーション、
専用ステーション、および
臨床医ポータル
の少なくとも１つを介して実行され、
前記モバイルデバイスは、患者が制御するデバイスおよび／または医師が制御するデバイスを含む、請求項１に記載の監視装置。
モバイルデバイス、
モバイルデバイス上のアプリケーション、
専用ステーション、および
臨床医ポータル
の少なくとも１つを介して実行され、
前記モバイルデバイスは、患者が制御するデバイスおよび／または医師が制御するデバイスを含む、請求項１に記載の監視装置。
【請求項12】
前記埋め込み刺激要素は、刺激を実行するように、埋め込み型非心臓パルス発生器と、前記埋め込み型非心臓パルス発生器に通信する刺激電極とを含む、請求項１に記載の監視装置。
【請求項13】
前記制御部は、前記制御部による前記受信および前記表示を行うように、非一時的媒体に記憶された機械可読命令を事項する処理リソースを含む、請求項１に記載の監視装置。
【請求項14】
前記制御部は、埋め込み型センサおよび外部型センサの少なくとも１つから検知された生理学的情報を受信し、前記外部型センサは非接触センサを任意に含む、請求項１に記載の監視装置。
【請求項15】
前記装置は、生理学的関連情報を検知する少なくとも１つのセンサを含み、前記制御部は検知された前記生理学的情報を受信し、
前記少なくとも１つのセンサは、
圧力センサと、
加速度計と、
インピーダンスセンサと、
超音波センサと、
高周波センサと、
非接触センサと、
光学センサと、
音響センサと、
エアフローセンサと、
イメージセンサと、
ＥＭＧセンサと、
ＥＣＧセンサと、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の監視装置。
前記少なくとも１つのセンサは、
圧力センサと、
加速度計と、
インピーダンスセンサと、
超音波センサと、
高周波センサと、
非接触センサと、
光学センサと、
音響センサと、
エアフローセンサと、
イメージセンサと、
ＥＭＧセンサと、
ＥＣＧセンサと、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の監視装置。
【手続補正2】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【0001】
（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１５年１１月１１日に出願された「ＣＡＲＤＩＡＣ ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ ＩＮ ＡＳＳＯＣＩＡＴＩＯＮ ＷＩＴＨ ＳＬＥＥＰ ＤＩＳＯＲＤＥＲＥＤ ＢＲＥＡＴＨＩＮＧ－ＲＥＬＡＴＥＤ ＤＥＶＩＣＥ」と題する米国特許仮出願第６２／２５３８０３号の優先権を主張する特許出願であり、上記特許仮出願は、参照により本明細書に組み込まれる。
本出願は、２０１５年１１月１１日に出願された「ＣＡＲＤＩＡＣ ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ ＩＮ ＡＳＳＯＣＩＡＴＩＯＮ ＷＩＴＨ ＳＬＥＥＰ ＤＩＳＯＲＤＥＲＥＤ ＢＲＥＡＴＨＩＮＧ－ＲＥＬＡＴＥＤ ＤＥＶＩＣＥ」と題する米国特許仮出願第６２／２５３８０３号の優先権を主張する特許出願であり、上記特許仮出願は、参照により本明細書に組み込まれる。
【0002】
睡眠時呼吸障害を治療することによって、一部の患者の睡眠の質が改善されている。
【図面の簡単な説明】
【0003】
【図1】本開示の一実施例による、心臓関連情報の監視リソースを含む構成を概略的に表すブロック図
【図2A】本開示の一実施例による、心臓障害パラメータを概略的に表すブロック図
【図2B】本開示の一実施例による、心臓健康パラメータを概略的に表すブロック図
【図3A】本開示の一実施例による、監視リソースを含む構成を概略的に表すブロック図
【図3B】本開示の一実施例による、アクセスツールを概略的に表すブロック図
【図3C】本開示の一実施例による、ユーザインターフェースを概略的に表すブロック図
【図4A】本開示の一実施例による、臨床医のユーザインターフェースの一例を概略的に表す図
【図4B】本開示の一実施例による、臨床医のユーザインターフェースに関連付けられたインポート機能の実施態様を概略的に表す表
【図4C】本開示の一実施例による、臨床医のユーザインターフェースに関連付けられたフィルタ機能の実施態様を概略的に表す表
【図4D】本開示の一実施例による、複数の睡眠パラメータおよび複数の心臓パラメータに対する相関係数の配列を概略的に表す表
【図4E】本開示の一実施例による、１つの睡眠パラメータと１つの心臓パラメータとの相関係数の関係を概略的に表す表
【図5A】本開示の一実施例による、患者のユーザインターフェースの一例における心臓パラメータおよび睡眠パラメータに関する情報を概略的に表す表
【図5B】本開示の一実施例による、患者のユーザインターフェースの一例における心臓パラメータおよび睡眠パラメータに関する情報を概略的に表すグラフ
【図6A】本開示の一実施例による、刺激回路を概略的に表すブロック図
【図6B】本開示の一実施例による、上気道関連の体組織を概略的に表すブロック図
【図6C】本開示の一実施例による、非心臓パルス発生器（ｎｏｎ－ｃａｒｄｉａｃ ｐｕｌｓｅ ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）を概略的に表すブロック図
【図7】本開示の一実施例による、刺激治療の構成要素を概略的に表すブロック図
【図8】本開示の一実施例による、治療法を概略的に表すブロック図
【図9】本開示の一実施例による、治療装置に関連付けられた数種類の情報を概略的に表すブロック図
【図10A】本開示の一実施例による、センサを含む刺激治療装置を概略的に表すブロック図
【図10B】本開示の一実施例による、センサと分離した刺激治療装置を概略的に表すブロック図
【図11】本開示の一実施例による、センサを概略的に表すブロック図
【図12】本開示の一実施例による、センサタイプを概略的に表すブロック図
【図13A】本開示の一実施例による、睡眠の質の一部の実施態様に関連する加速度計の検知の一部の実施態様を概略的に表す図
【図13B】本開示の一実施例による、睡眠の質の一部の実施態様に関連する加速度計の検知の一部の実施態様を概略的に表す図
【図13C】本開示の一実施例による、心臓情報および呼吸情報の音響検知の一部の実施態様を概略的に表す図
【図13D】本開示の一実施例による、ウィガーズ図（Ｗｉｇｇｅｒｓ Ｄｉａｇｒａｍ）を概略的に表す図
【図13E】本開示の一実施例による、呼吸情報の非接触検知を概略的に表す図
【図13F】本開示の一実施例による、心電図波形からの呼吸情報の導出を概略的に表す図
【図13G】本開示の一実施例による、心臓タイミング（ｃａｒｄｉａｃ ｔｉｍｉｎｇ）情報および呼吸情報を並置して概略的に表す図
【図13H】本開示の一実施例による、呼吸情報、心臓情報、および睡眠情報を並置して概略的に表す図
【図13I】本開示の一実施例による、心臓情報、呼吸情報、および睡眠情報を含む患者の終夜レポートを概略的に表す図
【図14A】本開示の一実施例による、センサモダリティ（ｓｅｎｓｏｒ ｍｏｄａｌｉｔｙ）の配列を概略的に表すブロック図
【図14B】本開示の一実施例による、治療装置に関連付けられたセンサプロファイル管理部を概略的に表すブロック図
【図15A】本開示の一実施例による、心臓状態の配列を概略的に表すブロック図
【図15B】本開示の一実施例による、心臓状態判定エンジンを概略的に表すブロック図
【図15C】本開示の一実施例による、判定エンジンを概略的に表すブロック図
【図16A】本開示の一実施例による、心臓監視を含む治療システムを概略的に表すブロック図
【図16B】本開示の一実施例による、患者に配備したときの治療システムを概略的に表すブロック図
【図16C】本開示の一実施例による、パルス発生器の少なくともいくつかの構成要素を概略的に表すブロック図
【図17A】本開示の一実施例による、センサを含む監視リソースを概略的に表すブロック図
【図17B】本開示の一実施例による、監視リソースを概略的に表すブロック図
【図18A】本開示の一実施例による、管理部を概略的に表すブロック図
【図18B】本開示の一実施例による、少なくともいくつかの睡眠の質パラメータ、少なくともいくつかの心臓パラメータ、および他のパラメータを列挙する表
【図18C】本開示の一実施例による、相関グラフ作成ツールの図
【図19】本開示の一実施例による、治療装置を概略的に表すブロック図
【図20】本開示の一実施例による、無線通信リンクを概略的に表すブロック図
【図21】本開示の一実施例による、センサを概略的に表すブロック図
【図22】本開示の一実施例による、評価エンジンを概略的に表すブロック図
【図23】本開示の一実施例による、制御部を概略的に表すブロック図
【図24A】本開示の一実施例による、心臓監視のための命令を概略的に表すブロック図
【図24B】本開示の一実施例による、心臓監視のための命令を概略的に表すブロック図
【図25】本開示の一実施例による、心臓監視のための命令を概略的に表す流れ図
【図26】本開示の一部の実施例による、睡眠パラメータ監視および／または心臓パラメータ監視のための命令を概略的に表すブロック図
【図27】本開示の一部の実施例による、睡眠パラメータ監視および／または心臓パラメータ監視のための命令を概略的に表すブロック図
【図28】本開示の一部の実施例による、睡眠パラメータ監視および／または心臓パラメータ監視のための命令を概略的に表すブロック図
【図29】本開示の一実施例による、情報を表示するための命令を概略的に表す流れ図
【発明を実施するための形態】
【0004】
以下の「発明を実施するための形態」では、本明細書の一部を形成し、実施され得る本開示の具体的な実施例を例示として示す添付図面を参照する。これに関して、「上（ｔｏｐ）」、「下（ｂｏｔｔｏｍ）」、「前（ｆｒｏｎｔ）」、「後（ｂａｃｋ）」、「先頭（ｌｅａｄｉｎｇ）」、「後尾（ｔｒａｉｌｉｎｇ）」などの方向の用語は、説明している図の向きに関連して使用される。本開示の少なくとも一部の実施例の構成要素は、多数の異なる方向に配置することができるため、方向の用語は、説明のために使用されており、決して限定するものではない。本開示の範囲から逸脱することなく、他の実施例を利用することが可能であり、構造的または論理的変更を行うことが可能であることを理解されたい。従って、以下の詳細な説明は、限定的な意味で解釈されるべきではない。
【0005】
本開示の少なくとも一部の実施例は、心臓監視および／または睡眠監視に関する。本開示の少なくとも一部の実施例では、睡眠時呼吸障害の治療に関連して心臓監視が使用され得る。場合によっては、このような心臓監視は、心臓の健康の改善、または悪い心臓状態（例えば、心臓障害）の進行を遅らせることにおける睡眠時呼吸障害の治療の長期有効性を示すのに役立ち得る。場合によっては、そのような心臓監視は、有効な睡眠時呼吸障害の治療法にもかかわらず軽減されない悪い心臓状態を識別し、それによってそのような心臓状態の診断および治療を容易にするのに役立ち得る。
【0006】
一部の実施例では、このような心臓監視は、生理学的関連情報を取得することによって行われる。一部の実施例では、心臓監視は、睡眠時呼吸障害の治療と関連して行われ、次いで、生理学的関連情報から心臓情報を導出または抽出する。一部の実施例では、この生理学的関連情報は、少なくとも呼吸情報を含み得る。従って、一部の実施例では、睡眠時呼吸障害を治療するための治療装置に関連する構成要素のうちの少なくともいくつかを介して、心臓監視が行われる。
【0007】
しかしながら、一部の実施例では、このような心臓監視は、他の生理学的関連情報の取得と独立して心臓情報を取得することによって行われる。従って、一部の実施例では、心臓監視は、睡眠時呼吸障害を治療するための治療装置とは別個、かつ独立した装置または構成要素を介して行われる。
【0008】
例えば、一部の実施例では、このような心臓監視は、治療装置が関与するか否かにかかわらず、監視リソースを介して行われ得る。少なくとも一部の実施例では、監視リソースは、様々な形態をとることができる。一部の実施例では、監視リソースの少なくとも一部は、患者の埋め込み型要素内に配置される、および／または、患者の外部ではありつつも患者の近くにある構成要素内などの患者がいるところに配置される。一部の実施例では、例えば、サーバクラウド内に配置され得る他のコンピューティングデバイス（例えば、ウェブベースのコンピューティングリソース）、または、監視施設（例えば、診療所、装置製造業者施設、病院など）内に配置され得る他のコンピューティングデバイスを介した実行においては、監視リソースの少なくとも一部は患者から遠隔に配置される。
【0009】
患者の近くであろうとなかろうと、一部の実施例では、監視リソースの少なくとも一部は、専用モバイルデバイス（例えば、患者または臨床医のリモコン）または非専用モバイルデバイス（例えば、スマートフォン、タブレットなど）に配置され得る、および／または、専用モバイルデバイスまたは非専用モバイルデバイスを介してアクセス可能であり得る。そのような一部の実施例では、監視リソースは、アプリケーション（例えば、モバイルアプリケーション）、ウィジェット、および／または、そのようなモバイルデバイスを介して動作可能な他のコンピューティング／通信リソースを介して、実行されてもよい。一部の実施例では、場所にかかわらず、監視リソースの少なくとも一部は、固定装置、例えば、ワークステーションを介して、実行されてもよい。
【0010】
例えば、一部の実施例では、監視リソースは、監視される情報を表示せずに情報を監視する。しかしながら、一部の実施例では、監視される情報の少なくとも一部が表示可能である。従って、一部の実施例では、監視情報はそのような情報の表示を必要としない。
【0011】
一部の実施例では、場所にかかわらず、監視リソースは、監視リソースの少なくともいくつかの特徴、機能、および属性の表示、アクセス、関与などをさせ得るユーザインターフェースを介して、少なくとも部分的に実行されてもよい。そのような一部の実施例では、ユーザインターフェースは、ウェブインターフェース、モバイルアプリケーション、プログラム（例えば、デスクトップ、ノートブックコンピュータ）などを介して利用可能であるかにかかわらず、臨床医のユーザインターフェース、患者インターフェースなどとしてアクセス可能である。
【0012】
一部の実施例では、監視リソースを介する監視は、一定期間にわたるパラメータ（例えば、睡眠、心臓など）を観測することを含む。場合によっては、一定期間にわたる１つ以上の複数のパラメータの監視は、少なくともパラメータが経時的に観測されるという意味でパラメータの追跡と呼ばれる場合がある。
【0013】
一部の実施例では、監視は、測定を行わずにパラメータに関する情報を受信することを含む。一部のこのような例では、情報は、環境情報、患者履歴などの外部供給源から受信されてもよい。しかしながら、一部の実施例では、監視は、少なくとも１つのセンサを介して情報を検知することによってパラメータを監視することを含む。場合によっては、検知は測定を含んでもよいし、測定に関連するのであってもよい。
【0014】
一部の実施例では、監視は、例えば、特定のパラメータが状態に関連しているのか、状態を少なくとも部分的に定義しているのかなど、さらなる情報を判定することまたは結論を引き出すことを含む。例えば、特定の心臓パラメータを監視するとき、監視は、心臓状態（例えば、心房細動）が示されていると判定し得る。少なくとも一部の実施例では、心臓状態は、関連する心臓パラメータの一部であるとみなされ得る、および／または、関連する心臓パラメータに包含され得ることが理解されよう。同様に、特定の睡眠パラメータを監視するとき、監視は、睡眠状態（例えば、閉塞性睡眠時無呼吸）が示されていると判定し得る。一部の実施例では、そのような判定は、相関を判定すること、異なる監視されたパラメータの間の傾向、患者または臨床医に通知を提供すると判定することなどを含み得る。
【0015】
従って、少なくとも一部の実施例では、「監視」という用語および「監視リソース」という用語は、少なくとも睡眠パラメータおよび／または心臓パラメータに関連するパラメータを判定、観測、受信、検知、測定、追跡、表示などを広く包含し得ることが理解されよう。ただし、用語「監視」および／または「監視リソース」に関連する様々な異なる特徴、機能、属性などは、互いに区別されてもよいが、少なくとも一部の実施例において相補的な方法で存在してもよいことが理解されよう。
【0016】
一部の実施例では、「監視」および／または「監視リソース」は、監視期間に関連付けられる。しかしながら、一部の実施例では、「監視」および／または「監視リソース」は、特定の監視期間に関連付けられていない。
【0017】
さらに、監視リソースのこれらの特徴、機能、および属性のうちの少なくともいくつか、および／または、監視リソースの追加的な特徴、機能、および属性は、図１～図２９に関連して、本開示の少なくとも一部の実施例の文脈においてさらに定義される。
【0018】
【0019】
図１は、本開示の一実施例による、構成５０における監視リソース６０を概略的に表すブロック図５１である。図１に示すように、一部の実施例では、構成５０は、患者７２に関する情報を監視および／または評価する監視リソース６０を備える。一部の実施例では、情報は、生理学的関連情報および／または心臓関連情報を示す他の情報（例えば、環境情報）を含み得る。一部の実施例では、情報はまた、睡眠の質に関する情報を含み得て、当該睡眠の質に関する情報は、睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）挙動に関する情報を含み得る。一部の実施例において、ＳＤＢ挙動は、閉塞性睡眠時無呼吸挙動を含む。一部の実施例では、情報は、少なくとも図９に関連して後述するように、数種類の情報のうちの少なくとも１つを含み得る。
【0020】
一部の実施例では、監視リソース６０は、少なくとも１つのセンサ７４を介してそのような情報を取得する。センサ７４は、少なくとも図１１および図１２に関連してさらに後述するように、埋め込み型、外部型、接触型、非接触型などであってもよく、監視リソース６０と有線通信または無線通信をしてもよい。場合によっては、センサ７４は、監視リソース６０に組み込まれてもよい。
【0021】
一部の実施例では、構成５０は、治療装置７０を備えてもよい。そのような構成において、一部の実施例では、監視リソース６０は、患者７２に関する情報を、および／または、患者に適用される治療に関する情報を治療装置７０から受信することができる。一部の実施例では、監視リソース６０は、一部の実施例において治療パラメータを判定するのに使用され得る情報を、治療装置７０に伝達することができる。一部の実施例では、監視リソース６０は、治療装置７０と無線通信し得る。
【0022】
一部の実施例では、センサ７４からの情報は、治療装置７０によって受信されてもよく、当該情報は、一部の実施例では次いで監視リソース６０に伝達されてもよい。
【0023】
一部の実施例では、監視リソース６０は、センサ７４および／または治療装置４０以外の外部供給源から患者関連情報を受信する。
【0024】
一般的に言えば、治療装置７０は、患者７２の睡眠時呼吸障害（例えば、閉塞性睡眠時無呼吸）を緩和するように作用する場合、様々な形態をとることができる。一部の実施例では、治療装置７０は、睡眠時呼吸障害に対処するために、上気道関連の体組織に神経刺激を提供する。そのような神経刺激の少なくとも一部の実施例は、後で図３Ａ～図２９に関連して説明および図示する。一部の実施例では、治療装置７０は外部治療装置を含み、外部治療装置は、例えば、睡眠時呼吸障害に対処する気流治療（例えば、持続陽圧呼吸（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ Ａｉｒｗａｙ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）療法－ＣＰＡＰ）を提供する装置などである。
【0025】
一部の実施例では、監視リソース６０は、患者に関する心臓パラメータ６２を監視する。一部の実施例では、心臓パラメータ６２は、図２Ａの心臓障害パラメータ６４によって表されるような心臓障害を示す。一部の実施例では、心臓パラメータ６２は、図２Ｂの心臓健康パラメータ６６によって表されるような心臓の健康を示す。一部の実施例では、心臓パラメータ６２は、心臓障害の少なくともいくつかの側面および心臓の健康の少なくともいくつかの側面の両方を示す。
【0026】
一部の実施例では、構成５０は、患者の睡眠時呼吸障害を治療する一方、心臓パラメータについても患者を監視することを可能にする。より詳細に後述するように、そのような監視により、良い徴候（例えば、心臓の健康が増強されたこと）および／または悪い徴候（例えば、心臓障害の根拠）を判定できる。一部の実施例では、心臓パラメータに関連する徴候は短期間のものである場合もあるし、一部の実施例では、心臓パラメータに関連する徴候は長期にわたって発生する場合もある。
【0027】
一部の実施例では、監視リソース６０は、本開示の一実施例による、図３Ａに示すような治療管理部１１０に関連する監視リソース６０として実行される。
【0028】
一部の実施例では、図３Ａの構成１００によって表されるように、治療管理部１１０を介して、図３Ａの治療期間１１２に応じて（治療装置７０によって）睡眠時呼吸障害の治療が行われ得ると同時に、心臓パラメータ６２が、治療期間１１２とは別個かつ独立した監視期間１２４に従って監視リソース６０によって監視および／または評価され得る。
【0029】
一般的に言えば、治療期間１１２は、処置または治療が行われる期間を指す。例えば、睡眠時呼吸障害は一般に患者の睡眠時間に関連するため、一部の実施例では、治療期間１１２は、患者の１日の睡眠時間と一致する。場合によっては、１日の睡眠時間は、患者の動き、活動、姿勢、および体位を、ならびに、例えば、心拍数、呼吸パターンなどの他の徴候を検出する検知技術によって識別される。場合によっては、１日の睡眠時間は、午後１０時から午前６時まで、または他の適切な時間など、選択的に予め設定される。
【0030】
しかしながら、一部の実施例では、治療期間１１２は、断続的に、例えば２日ごとまたは３日ごとなどに、実施することができる。さらに、一部の実施例では、治療期間１１２は、患者の睡眠時間よりも短くても長くてもよい。
【0031】
一部の実施例では、治療期間１１２の開始は、治療期間１１２中に連続的な刺激が適用されることを必ずしも意味しない。むしろ、治療期間１１２中に様々な刺激プロトコルを実施することができる。一部の実行では、刺激プロトコルは、呼吸波形および／または患者で検知された他の情報から基準を識別するとき、関連する体組織（例えば、上気道関連の体組織）を刺激することを含み、基準は、睡眠時呼吸障害を示すものであり得る。
【0032】
場合によっては、刺激は一般に吸気と同期される。
【0033】
場合によっては、刺激が吸気と同期するか否かにかかわらず、刺激は、吸気の開始、吸気の終了、呼気の開始、および／または、呼気の終了のうちの少なくとも１つに関連してトリガされる。
【0034】
場合によっては、刺激の開始、終了、および／または、継続は、検知された呼吸波形に基づくが、各吸気相に対して同期されていない。
【0035】
一部の実施例では、刺激プロトコルは、呼吸情報を検知することなく、および／または、吸気に対して同期させることなく、関連する体組織を刺激することを含む。
【0036】
これらの実施例の一部では、監視期間１２４は、治療期間１１２と同じ桁の期間を有し得る。例えば、治療期間１１２が毎日（または２日ごと、３日ごとなど）に発生する場合、監視期間１２４は、毎日または何日か（例えば、２、３、４、５、６、７日）であってもよい。
【0037】
しかしながら、一部の実施例では、監視期間１２４は、治療期間１１２と異なる桁の期間を有してもよい。一部の実施例では、監視期間１２４の長さは、治療期間１１２の長さよりも少なくとも１桁上回る。従って、監視期間１２４は、１０日、２週間、数週間、１ヶ月、４半期、半年、１年などであってもよい。
【0038】
一部の実施例では、監視期間１２４の長さは、それぞれの特定の診断可能な心臓障害に基づく。特に、監視期間１２４の長さは、特定の心臓障害の有無、増加、または減少の徴候を観測することができる期間に対応するように選択される。
【0039】
一部の実施例では、監視期間１２４の長さは、それぞれの特定の心臓健康パラメータに基づく。特に、監視期間１２４の長さは、特定の心臓の健康の有無、増加、または減少の徴候を観測することができる期間に対応するように選択される。
【0040】
一部の実施例では、監視リソース６０は、治療装置７０の一部を含む、または治療装置７０内に組み込まれる。そのため、一部の例示的なモニタは、治療装置７０に「搭載（ｏｎ ｂｏａｒｄ）」されていると言われる場合もある。一部の実施例では、モニタは、治療装置７０の外部にあるが、治療装置７０に結合される、および／または、治療装置７０と通信している。一部の実施例では、監視リソース６０は、心臓パラメータ６２を監視および／または評価するために専用である。一部の実施例では、心臓パラメータ６２を監視および／または評価することは、監視リソース６０の複数の機能のほんの一部の機能である。一部の実施例では、監視リソース６０は、治療装置７０の少なくともいくつかの一般的な動作の管理をサポートすることが可能である。
【0041】
一部の実施例では、監視リソース６０は、制御部と協働し、および／または、制御部の一部を形成し、例えば、少なくとも図２３に関連して後述するような制御部８８０などの制御部と協働する、および／または、制御部の一部を形成するが、これに限らない。一部の実施例では、監視リソース６０は、図２３のエンジン８８５の役割を少なくとも部分的に果たす。一部の実施例では、監視リソース６０は、制御部８８０（図２３）におけるエンジン８８５の役割を完全に果たす。
【0042】
一部の実施例では、図３Ａの治療管理部１１０は、限定するものではないが、少なくとも図２３に関連して後述するような制御部８８０などの制御部と協働する、および／または、制御部の一部を形成する。一部の実施例では、治療管理部１１０（図３Ａ）は、図２３のエンジン８８５の役割を少なくとも部分的に果たす。一部の実施例では、治療管理部１１０は、制御部８８０（図２３）におけるエンジン８８５の役割を完全に果たす。
【0043】
一部の実施例では、監視リソース６０および治療管理部１１０の両方が、図２３の制御部８８０のエンジン８８５の役割を少なくとも部分的に果たすために相補的に一緒に働く。
【0044】
図１のシステム５０のこの一般的な構成を念頭に置いて、図３Ｂ～図２３に関連する少なくともいくつかの実行は、監視リソース６０および／または治療装置７０の少なくともいくつかの実施態様の動作および相互作用に関する様々な実行および細部のより具体的な実施例を提示していることが理解されよう。
【0045】
図３Ｂは、本開示の一実施例による配列１３０のアクセスツール１３１～１３５を概略的に表すブロック図である。図３Ｃは、本開示の一実施例によるユーザインターフェース１４０を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、アクセスツール１３１～１３５のうちの少なくともいくつかは、ユーザインターフェース１４０を含む。
【0046】
一部の実施例では、ユーザインターフェース１４０は、監視リソース６０および／または治療管理部１１０および／または制御部８８０（図２３）の、様々な構成要素、要素、エンジン、機能、パラメータ、特徴、および属性のうちの少なくともいくつかの、同時表示、起動および／または動作を提供するユーザインターフェースまたは他のディスプレイを備える。一部の実施例では、ユーザインターフェース１４０の少なくともいくつかの部分または実施態様は、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を介して提示される。一部の実施例では、図３Ｃに示すように、ユーザインターフェース１４０は、ディスプレイ１４２と入力１４４とを含む。
【0047】
さらに図３Ｂを参照すると、一部の実施例では、アクセスツールは、治療装置７０（図１）の少なくとも一部の実施態様の動作の促進および／または動作の監視について専用のモバイルデバイス１３１を備える。場合によっては、監視リソース６０および／または治療管理部１１０の少なくともいくつかの構成要素が、専用モバイルデバイス１３１に存在する。場合によっては、専用モバイルデバイス１３１は、患者リモコン、患者プログラマ、または患者コントローラとして実施されたり呼ばれたりされ得る。
【0048】
一部の実施例では、図３Ｂのアクセスツールはモバイルデバイス１３２を備え、モバイルデバイス１３２は、監視リソース６０および／または治療装置７０（図１）の少なくとも一部の実施態様の動作の促進および／または動作の監視に専用ではないが可能である。場合によっては、監視リソース６０および／または治療管理部１１０の少なくともいくつかの構成要素が、非専用モバイルデバイス１３２に格納され得る。場合によっては、非専用モバイルデバイス１３２は、スマートフォン、タブレット、ファブレット（ｐｈａｂｌｅｔ）、ノートブックコンピュータ、ウォッチフォンなどとして実施されたり呼ばれたりする。一部の実施例では、監視リソース６０および／または治療管理部１１０の少なくともいくつかの構成要素は、非専用モバイルデバイス１３２上の機能、ウィジェット、および／または、アプリケーション（すなわち、モバイルアプリケーション）などとして構成されてもよい。場合によっては、非専用モバイルデバイス１３２は、監視リソース６０および／または治療管理部１１０の動作とは別個かつ独立した機能（例えば、電話、コンピューティング、ウェブブラウジング、テキスティングなど）に使用され得る。
【0049】
一部の実施例では、モバイルデバイス１３１、１３２および専用ステーション１３３のうちのいずれか１つは、図１１および図１２に関連して後述するセンサのうちの少なくとも１つを含み得、および／または、情報３００（図９）のうちの少なくとも一部を受信し得る。
【0050】
例えば、一部の実施例では、多くの市販されている非専用モバイルデバイス１３２は、睡眠の前、睡眠中および睡眠後に患者の静止画および／または動画を撮影するために使用できる写真記録機能および／またはビデオ記録機能を備える。一部の実施例では、この撮像機能は、図１２のイメージセンサ４１９において実行される。同様に、一部の実施例では、市販されている非専用モバイルデバイス１３２は、いびきまたは他の呼吸音、患者活動、および患者の睡眠環境における音を記録することができる音声記録装置を含み得る。一部の実施例では、この音声機能性は、図１２の音響センサ４１８において実行される。
【0051】
一部の実施例では、専用ステーション１３３は、患者の睡眠環境内に配置可能であり、治療装置７０（図１）の少なくとも一部の実施態様の動作の促進におよび／または動作の監視に専用の任意の装置または機器を備える。場合によっては、監視リソース６０および／または治療管理部１１０の少なくともいくつかの構成要素が、専用ステーション１３３に存在する。場合によっては、専用ステーション１３３は、患者リモコン、患者プログラマ、または患者コントローラとして実施されたり呼ばれたりされ得る。一部の実施例では、専用ステーション１３３は、モバイルデバイス１３１、１３２と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0052】
一部の実施例では、臨床医ポータル１３５は、臨床医による治療装置７０（図１）の少なくともいくつかの実施態様の動作および／または動作の監視を促進する。場合によっては、監視リソース６０および／または治療管理部１１０の少なくともいくつかの構成要素は、臨床医ポータル１３３を介してアクセス可能である。場合によっては、臨床医ポータル１３３は、臨床医のリモコン、臨床医プログラマ、または臨床医コントローラとして実施されたり呼ばれたりされ得る。
【0053】
一部の実施例では、アクセスツールの形態にかかわらず、監視リソース６０および／または治療管理部１１０の少なくともいくつかの特徴および機能は、ウェブ中心モデル（ｗｅｂ－ｃｅｎｔｒｉｃ ｍｏｄｅｌ）を介してアクセス可能である。
【0054】
一部の実施例では、監視リソース６０および／または治療管理部１１０の動作を容易にするためのアクセスツール１３１～１３５のうちの少なくとも１つは、治療装置／システム（例えば、図６Ａの１７０、図１０Ａの３４０、図１０Ｂの３５０、図１６Ａの６５０、図１６Ｂおよび図１６Ｃの６７０、図１９の７６５）と協働可能である。一部の実施例では、監視リソース６０および／または治療管理部１１０に関連して使用されるアクセスツール１３１～１３５は、本開示全体を通して実施例で説明したように、判定エンジン（例えば、図１５Ｃの５７０、図１７Ａの７０４、および図１８Ａの７５２）を含んでも、これと協働可能であってもよい、および／または監視リソース（例えば、図１７Ａの７００、図１７Ｂの７１０、図１８Ａの７５０）と協働可能であってもよい、および／または評価エンジン（図２２の７７０）と協働可能であってもよい。
【0055】
図４Ａ～図５Ｂは、本開示の少なくとも一部の実施例による心臓関連監視に関連するユーザインターフェースの少なくとも一部の例を概略的に表す図を含む。一部の実施例では、１つの図で表されるユーザインターフェース部分は、別の図のユーザインターフェース部分またはいくつかの図のうちのユーザインターフェース部分と相補的に組み合わされ得ることが理解されよう。同様に、一部の実施例では、図４Ａ～図５Ｂに表されるいくつかのユーザインターフェース部分は、少なくとも図１３Ａ～図１３Ｉの様々な実施例を通して、いくつかのユーザインターフェース部分と相補的に組み合わせることができる。
【0056】
図４Ａは、本開示の一実施例による臨床医のユーザインターフェース１０００の一例を概略的に表す図である。一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１０００は、図４Ａに示されている構成要素のすべてを含み得、一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１０００は、図４Ａに示された構成要素の一部のみを含む。
【0057】
一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１０００は、図３Ｃのユーザインターフェース１４０と実質的に同じ特徴の少なくともいくつかを含む。一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１４０は、図３Ｂのアクセスツール１３１～１３５のうちの少なくとも１つを介してアクセスされてもよい。
【0058】
一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１０００は、特定の患者に関する情報を表示し、患者の生理学的状態に関するいくつかのパラメータ１０１２～１０１６を報告する患者の表１０１０を含む。一部の実施例では、パラメータ１０１２～１０１６は、心臓パラメータ１０１２、睡眠パラメータ１０１４、および／または自動作成ベクトル（ｓｅｌｆ－ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｖｅｃｔｏｒ）１０１６を含む。３つよりも多いまたは少ないパラメータ１０１２～１０１６が監視され、表１０１０に表示することもできることが理解されよう。
【0059】
表１０１０は、特定のパラメータ１０１２～１０１６の傾向が、対応する方向矢印によって表されるように、上向き、下向き、または一定であるかを示す傾向欄１０２０をさらに含む。スコア欄１０２２は、英数字スコアリングスケールによるスコアを示し、場合によっては、特定のパラメータ１０１２～１０１６の相対値を示す。場合によっては、絶対値が表示されてもよい。
【0060】
図４Ａにさらに示すように、一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１０００は、インポートデータ機能１０４０および／またはグラフ機能１０４２を含む。一般的に言えば、インポートデータ機能１０４０は、患者装置および／または他の患者関連情報データベースからのデータのインポートを開始および／または制御する。インポートデータ機能１０４０の１つの例示的な実行は、少なくとも図４Ｂに関連して後で説明および図示する。
【0061】
一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１０００は、治療関連情報１０５２を表示するための観測ログ要素１０５０を含む。一部の実施例では、表示される特定のタイプの情報は臨床医によって選択可能であり、一部の実施例では、特定のタイプの情報は装置の製造者によって決められている。
【0062】
図４Ａに示すように、一部の実施例では、情報１０５２は、１晩当たりの治療適用時間数などの平均治療使用時間を含む。一部の実施例では、情報１０５２は、閉塞性睡眠時無呼吸、心臓障害エピソード、および／または肺疾患エピソードなどに関するエピソードを含み得る、エピソード情報を含む。図４Ａに示される特定の実施例では、情報１０５２は、発症日とともに心房細動の場合などの心臓エピソードを含む。
【0063】
一部の実施例では、情報１０５２は、時間単位、日単位、週単位、月単位などであってもよい。
【0064】
図４Ａにさらに示すように、一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１０００は、生理学的情報を表示するグラフ１０６０を含み、生理学的情報は、例えば心電図波形であるが、これに限らない。一部の実施例では、心電図波形は、心臓障害を示すエピソードを明らかにし得る。例えば、グラフの心電図波形は、心房細動（ＡＦ）の潜在的なエピソードを明らかにし得、このことはログ１０５０に記載され得る。
【0065】
図４Ａにさらに示すように、一部の実施例では、臨床医のユーザインターフェース１０００は、睡眠情報１０７２を表示するグラフ１０７０を含む。一部の実施例では、このような睡眠情報１０７２は、日付を表すｘ軸１０７２と、時刻を表す第１のｙ軸１０７４Ａと、持続時間（例えば、時間単位で）を表す第２のｙ軸１０７４Ｂとに従ってプロットされる。
【0066】
一部の実施例では、グラフ１０７０にプロットされた睡眠情報１０７２は、一連１０８０の１日の睡眠時間１０８２を含み、睡眠が概ね連続的であるか中断されているかと、特定の日付の１日の睡眠期間１０８２の開始時間（例えば、およそ午後１１時）および終了時間（例えば、およそ午前７時）と、を示す。一部の実施例では、グラフ１０７０にプロットされた睡眠情報１０７２は、一連１０９０の１日の睡眠時間の長さ１０９２（例えば、７．５時間）を含む。
【0067】
図４Ｂは、本開示の一実施例による臨床医のユーザインターフェースに関連付けられたインポート機能１１５０の実施態様を概略的に表す表である。一部の実施例では、インポート機能１１５０は、図４Ａのインポートデータ機能１０４０と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。一部の実施例では、インポートデータ機能１１５０は、患者装置から臨床医のユーザインターフェース１０００および／または他の臨床医管理ツールへのデータのインポートを監視するおよび制御する。図４Ｂにさらに示すように、インポート機能１１５０は、装置欄１１６０、ステータス欄１１７０、およびアクション欄１１８０を含む表１１５２を利用することができる。装置欄１１６０は、臨床医のユーザインターフェース１０００を介して、タイプおよび／または患者の身元によって、どの治療に関してどの装置を監視および／または評価すべきかをリストアップする。ステータス欄１１７０は、各リストアップされた装置に関するアップロードデータステータスをリストアップし、アクション欄１１８０は、リストアップされた特定の装置に関してとることができる潜在的なアクションをリストアップする。インポート機能１１５０は、表１１５２に装置を追加または削除する能力を含むことが理解されよう。
【0068】
図４Ｃは、本開示の一実施例による臨床医のユーザインターフェースに関連付けられたフィルタ機能１２００の実施態様を概略的に表す表１２０２である。一部の実施例では、フィルタ機能１２００はインポート機能１１５０と連携して働いて、欄１２２０に示すように、欄１２１０にリストアップされた特定の装置（ひいては、特定の患者）からのデータを後続のデータ解析に含まれるか否かという臨床医の決定を助ける。
【0069】
一部の実施例では、表１１５２または表１２０２は、表示可能なユーザインターフェースを備える、または、例えばインポートデータ機能１０４０と関与するとき、臨床医のユーザインターフェース１０００の一部を形成し得る。一部の実施例では、表１１５２、１２０２は、図３Ｃのユーザインターフェース１４０と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0070】
図４Ｄ～図４Ｆはさらなる表およびグラフを提供し、当該表およびグラフは、臨床医のユーザインターフェースの一部を形成し得、図３Ｃのユーザインターフェース１４０と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含み得て、当該臨床医のユーザインターフェースは、例えば臨床医のユーザインターフェース１０００であるが、これに限らない。
【0071】
図４Ｄは、本開示の一実施例による、複数の睡眠パラメータ１３０６および複数の心臓パラメータ１３０４に対する相関係数の配列１３０２を概略的に表す表１３００である。図４Ｄに示すように、様々な睡眠パラメータ（例えば、１、２、３、４）および様々な心臓パラメータ（例えば、１、２、３、４）は、互いに関連してマッピングされ、その表１３００から、睡眠パラメータ（例えば、１）と心臓パラメータ（例えば、１）との各ペアリングについて相関係数（例えば、０．９４）を判定できる。一部の実施例では、睡眠パラメータは睡眠の質の側面に関連し、パラメータのうちの１つは、様々な睡眠パラメータの組み合わせであって全体の睡眠の質パラメータを表し得る。一部の実施例では、心臓パラメータは、心臓障害（または心臓の健康）の側面に関連し、表１３３０のパラメータのうちの１つは、様々な心臓パラメータの組み合わせであって全体の心臓障害パラメータ（あるいは、心臓健康パラメータ）を表し得る。相関係数は、様々な睡眠パラメータと心臓パラメータとの間の関係の識別を容易にするため、臨床医は睡眠パラメータと関連して心臓障害（あるいは、心臓の健康）を識別し得て監視し得る。
【0072】
一部の実施例では、図４Ｄの表１３００は、少なくとも図１８Ａに関連して後述するように、判定エンジン７５２を介して判定される睡眠の質パラメータの配列７５４および心臓障害パラメータの配列７５６の１つの例示的な実行を提示する。
【0073】
図４Ｅは、本開示の一実施例による、１つの睡眠パラメータと１つの心臓パラメータとの相関係数表を概略的に表す表１３３０である。睡眠パラメータのスコア１３３８および心臓パラメータのスコア１３４０は、異なる監視期間１３３６によって判定される。一部の実施例では、睡眠パラメータ１と心臓パラメータ１との間の全体的な相関係数は０．９４である。各監視期間（例えば、１、２、３、４、５など）は、時間単位、日単位、週単位、月単位、四半期単位、年単位などであり得る。一部の実施例では、一部の監視期間の長さは、監視期間のグループ内の他の監視期間とは異なってもよい。
【0074】
図４Ｆは、図４Ｅの表の情報を概略的に表す一対のグラフ１３６２Ａ、１３６２Ｂを含む図１３６０であり、グラフ１３６２Ａは、睡眠パラメータスコア（図４Ｅの１３３８）の配列１３６５および心臓パラメータスコア（図４Ｅの１３４０）の配列１３６６を含む。グラフ１３６２Ｂは、睡眠パラメータ傾向１３７５および心臓パラメータ傾向１３７６に従って同じパラメータをマッピングする。１つの実施態様では、両方のパラメータの概ね一致する下向きの軌道は、一部の実施例では、睡眠パラメータが低下し、心臓パラメータも低下すると解釈され得る。睡眠パラメータが良い特性と判定されるか悪い特性と判定されるかに応じて、また心臓パラメータが良い特性と判定されるか悪い特性と判定されるかに応じて、一致する傾向線は、特定の睡眠パラメータと特定の心臓パラメータとの間の異なるタイプの関連（例えば、良い、悪い）を示し得る。
【0075】
一部の実施例では、異なるタイプの睡眠パラメータ（例えば、質または障害）のうちの少なくとも１つは、閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）関連パラメータに対応し得る。一部の実施例では、ＯＳＡ関連パラメータは、閉塞性睡眠時無呼吸事象（ＯＳＡ ｅｖｅｎｔ）の数または閉塞性睡眠時無呼吸挙動の重症度を含み得る。
【0076】
図５Ａおよび図５Ｂは患者指向の表およびグラフを提示し、当該表およびグラフは、図３Ｃのユーザインターフェース１４０と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含み得て、患者のユーザインターフェースの一部を形成し得る。一部の実施例では、図５Ａおよび図５Ｂによって表される患者のユーザインターフェースの実施態様は、図３Ｂに表されるアクセスツール１３１～１３５のうちの１つを介してアクセス可能である。
【0077】
図５Ａは、本開示の一実施例による、患者のユーザインターフェースの一例における心臓パラメータおよび睡眠パラメータに関する情報を概略的に表す表１４００である。一部の実施例では、表１４００は、自動作成ベクトル１０１６を省略して簡略化した形式を除いて、表１０１０（図４Ａ）と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。しかしながら、表１４００は、心臓パラメータ１４０２（例えば、健康または障害）および睡眠パラメータ１４０４（例えば、質または障害）が監視され得る傾向欄１４１０およびスコア欄１４１２を含む。
【0078】
図５Ｂは、本開示の一実施例による、患者のユーザインターフェースの一例における睡眠パラメータに関する情報を概略的に表すグラフ１４３０である。グラフ１４３０は、多くの形態をとることができ、多くの異なる種類の患者情報を表すことができ、一部の実施例では、グラフ１４３０は、日数（ｘ軸１４３２）に対する睡眠時間（例えば、ｙ軸１４３４）の実例をマッピングし、それによって傾向のマップを提示する。他の睡眠パラメータの有無にかかわらず、睡眠時間は睡眠の質の指標を提供し得る。
【0079】
図６Ａは、本開示の一実施例による、治療装置１７１を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、治療装置１７１は、治療装置７０（図１）と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含み、一部の実施例では、治療装置１７１は図１の治療装置７０として働くことが可能である。
【0080】
図６Ａに示すように、治療装置１７１は、非心臓パルス発生器１７２および刺激要素１７４を含む刺激回路１７０を備える。一部の実施例では、非心臓パルス発生器１７２および刺激要素１７４は、単一のユニットとして形成され、この単一のユニットは、一体化された複数の別個の構成要素とされることができ、非心臓パルス発生器１７２および刺激要素１７４の両方を含むモノリシック構成であってもよい。
【0081】
治療装置１７１は、図６Ｂに概略的に表されているように、上気道関連の体組織１８０を電気刺激可能にする。一般的に言えば、上気道関連の体組織は、上気道の機能および／または動作に影響を及ぼすことができる任意の体組織を含み、当該体組織は、例えば、上気道開存性の回復を介して、または、他の生理学的機構を介して、睡眠時呼吸障害に有効に対処するようになんらかの形で刺激されることができる。一部の実施例では、体組織は、神経１８２、筋肉１８４、または神経と筋肉との組み合わせ１８６を含む。一部の実施例では、特定の神経１８２および／または筋肉１８４は、刺激の際に、上気道の開存性を回復し、それによって閉塞性睡眠時無呼吸を緩和する。
【0082】
図６Ｃは、本開示の一実施例による非心臓パルス発生器２００を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、非心臓パルス発生器２００は、非心臓パルス発生器（例えば、図６Ａの１７２、図７の２００、図１６Ａの６５２）として機能し得る、および／または、治療装置（例えば、図１の７０、図１０Ａの３４０；図１０Ｂの３５０、図１９の７６５）に組み込まれてもよい。
【0083】
一部の実施例では、非心臓パルス発生器２００は、完全に埋め込み可能な構成要素２０２を含む。一部の実施例では、非心臓パルス発生器２００は、いくつかの埋め込み可能な構成要素２０２およびいくつかの外部構成要素２０４を含んで、組み合わせ２０６を形成する。一部の実施例では、非心臓パルス発生器２００は、完全に患者の体の外部にある。
【0084】
一般的に言えば、非心臓パルス発生器２００は、気道開存性を回復させるために体組織１８０を刺激するのに適した刺激要素（例えば、図６Ａの１７４、図７の２１６）を介して送達可能な電気信号を発生することができる。一部の実施例では、信号は、上気道関連の筋肉１８４を直接刺激するように、および／または、そのような筋肉１８４を支配する神経１８２を刺激するように適用される。閉塞性睡眠時無呼吸症例などの一部の実施例では、神経１８２は、舌および関連する筋組織の動きを引き起こして気道開存性を回復させることに関連する神経１８２および筋肉１８４を含み得る（ただし、これに限定されない）。一部の実施例では、神経１８２は、舌下神経を含み得（ただし、これに限定されない）、筋肉１８４は、頤舌筋を含み得る（ただし、これに限定されない）。
【0085】
一部の実施例では、非心臓パルス発生器２００は、米国ミネソタ州メープルグローブのＩｎｓｐｉｒｅ Ｍｅｄｉｃａｌ，Ｉｎｃ．から入手可能なＩＮＳＰＩＲＥ（登録商標）上気道刺激システムの一部を形成する。一部の実施例では、パルス発生器２００は、他の供給業者から入手可能なパルス発生器を含む。
【0086】
【0087】
図７は、本開示の一実施例による、治療装置２１０の構成要素を概略的に表すブロック図である。図７に示すように、治療装置２１０は、非心臓パルス発生器２００および刺激要素２１６を含む。一部の実施例では、パルス発生器２００は、少なくとも図６Ｃに関連して前述したように、パルス発生器２００と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。一部の実施例では、刺激要素２１６は、少なくとも図６Ａに関連して前述したように、刺激要素１７４と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0088】
一般的に言えば、治療装置２１０は、上気道関連の体組織１８０（図６Ｂ）の刺激を可能にする。一部の実施例では、パルス発生器２００および刺激要素２１６は、必ずしも物理的に同じ場所に配置されている必要はない。しかしながら、一部の実施例では、パルス発生器２００および刺激要素２１５は、互いに物理的に近接して同じ場所に配置されてもよい。例えば、一部の実施例では、パルス発生器２００および刺激要素の両方を、標的刺激部位に近接して配置することが可能である。しかしながら、一部の実施例では、刺激要素２１６は、標的刺激部位またはその近くに配置され、パルス発生器２００は、標的刺激部位から離れて配置される。一部の実施例では、パルス発生器２００および／または刺激要素２１６は、それらの間の無線通信を可能にする無線通信要素を含む。
【0089】
一部の実施例では、パルス発生器２００は、胸部領域内に埋め込まれ、刺激要素２１６は、神経、例えば舌下神経に対して結合されたカフ電極を含む。そのような実施例に関するさらなる詳細は、少なくとも図１６Ａおよび図１６Ｂに関連して後に提供される。
【0090】
１つの実施態様では、パルス発生器２００は、刺激要素２１６に対して少なくとも電気的に結合され、刺激要素２１６に対して物理的にも、例えば、パルス発生器２００と刺激要素２００との間に延びるリード線などを介して、結合される。しかしながら、一部の実施例では、パルス発生器２００は、電気リード線以外の構造を介して刺激要素２１６に対して物理的に結合される。
【0091】
図８は、本開示の一実施例による、気道開存性を回復する様々な治療法を概略的に表すブロック図２２０である。図８に示すように、そのような治療法は、刺激２２２、構造２２４、および化学２２６を含む。刺激治療法２２２は、少なくとも図６Ａ、図６Ｃ、図７、図１０Ａ、図１０Ｂ、図１６Ａ、図１６Ｂ、および図１９に関連して、本開示全体を通して説明される。構造治療法２２４は、上気道の開存性を少なくとも部分的に修正または影響を与えるために、上部気道または付近の身体構造内に構造的構成要素を設置することを含む。一部の実施例では、様々な治療法２２２、２２４、および２２６は、異なる組み合わせで実行されてもよく、例えば、限定するものではないが、刺激治療法２２２および構造治療法２２４の両方を使用する組み合わせで実行されてもよい。
【0092】
図９は、本開示の一実施例による、患者情報３００を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、患者情報３００は、呼吸情報３０２、心臓情報３０４、睡眠の質情報３０６、睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）情報３０８、および／または、他の情報３１０を含む。一部の実施例では、組み合わせ情報３１２を介して表されるように、情報３０２、３０４、３０６、３０８、および３１０の様々な組み合わせを使用することが可能である。
【0093】
情報３００は、患者に結合された、または患者に近接したセンサを介して取得されてもよいし、他の情報源を介して取得されてもよい。センサの様々な実施例は、少なくとも図１１および図１２、図１３Ａ～図１３Ｉ、図１４Ａおよび図１４Ｂ、図１６Ａ～図１６Ｃ、図１７Ａおよび図１７Ｂ、ならびに図２１に関連して後述する。
【0094】
一部の実施例では、あるタイプの情報は、別のタイプの情報から導出されてもよい。例えば、フィルタリングまたは他の処理機構を介して、呼吸情報３０２から少なくともいくつかの形態の心臓情報３０４（例えば、心拍数）が判定されるまたは誘導されることが可能であり、呼吸情報３０２はセンサを介して判定される。この導出／判定された心拍数情報のみの挙動および／または他の要因を伴う挙動（例えば、増加、減少、安定、高変動性、低変動性、高度に不規則、低度に不規則など）を観察することにより、心臓状態を判定可能である。
【0095】
一部の実施例では、呼吸情報３０２は、日中（例えば、非睡眠）活動の間に収集されて、限定するものではないが肺疾患（睡眠時呼吸障害に直接関連する特定の肺の問題を伴う）などの心臓以外の病の潜在的な存在または悪化を検出する。一部の実施例では、他の情報３１０は、そのような非心臓の生理学的状態および／または疾患に関する情報を収集および／または判定することが可能である。一実施例では、このような他の情報３１０は、肺情報を含む。一部の実施例では、そのような肺情報は、限定するものではないが、例えば慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、慢性閉塞性肺疾患の増悪（ｅｘａｃｅｒｂａｔｉｏｎ ｏｆ ＣＯＰＤ、ＥＣＯＰＤ）などの肺疾患情報を含む。
【0096】
一部の実施例では、呼吸情報３０２の変化は、心臓情報３０４、睡眠の質情報３０６、および睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）情報３０８における将来の変化を示すことが可能である。一部の実施例では、呼吸情報３０２の変化は、例えば肺疾患情報などの他の情報３１０における将来の変化を示すことが可能である。例えば、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）を有することが既に知られている患者の場合、患者の呼吸数（例えば、あるタイプの呼吸情報３０２）の増加、および／または、１回換気量の減少は、今後、慢性閉塞性肺疾患が増悪（ＥＣＯＰＤ）することを示唆し得る。従って、一部の実施例では、治療装置および／または監視リソース（図１の７０、６０）は、例えば呼吸情報３０２などの別のタイプの情報との関連付けと共に、既知の非心臓疾患情報を他の情報３１０に格納するようにプログラムされ、よって、治療装置および／または監視リソースが呼吸情報３０２の変化（例えば、呼吸数３０２の増加）を検出したときに、治療装置および／または監視リソースが臨床医／患者に対して、例えばＥＣＯＰＤの予防または緩和など、肺疾患の予防または緩和のために、患者の肺疾患状態に関して患者の評価および／または介入が必要かもしれないという通知を自動的に提供し得る。
【0097】
従って、そのような実施例では、治療装置および／または管理部は、患者の様々な疾患状態に関してプログラムされて、治療装置および／または監視リソースを介して監視（例えば、収集、判定など）された呼吸情報３０２または他のタイプの情報３００の変化が検出されたとき、治療装置および／または監視リソースが、非心臓状態および／または非ＯＳＡ状態の早期警告システムとして機能することを可能にする。
【0098】
一部の実施例では、他の情報３１０を含む情報３００は、外部情報源から治療装置および／または管理部にアップロードされてもよい。図９をさらに参照すると、一部の実施例では、睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）情報３０８が心臓情報３０４から導出または判定される。例えば、一実施例は、心電図信号および／または他の心臓活動を検知する信号から無呼吸検出を行うことを含み得る。
【0099】
一部の実施例では、情報３００（図９）を取得するためのセンサ３４４は、本開示の一実施例による図１０Ａに示すように、治療装置３４０の一部を形成し得る。治療装置３４０はまた、少なくとも図６Ａ、図７、図１０Ａ、図１０Ｂ、および図１９に関連して説明した形態をとり得る刺激回路３４２を含む。
【0100】
しかしながら、一部の実施例では、情報３００（図９）を取得するためのセンサ３５４は、本開示の一実施例による、図１０Ｂに示すような治療装置３５０と別個かつ独立であってもよい。図１０Ａの治療装置３４０と同様に、図１０Ｂの治療装置３５０も刺激装置回路３４２を含む。一部の実施例では、センサ３５４は、治療装置３５０と別個かつ独立しているが、検知された情報を治療装置３５０に提供するのに専用である。一部の実施例では、センサ３５４は、検知された情報を治療装置３５０に提供することに専用ではない。そのため、センサ３５４は、治療装置３５０とは独立したシステムの一部であってもよいし、センサ３５４は、任意の他のシステムまたは装置に関連しないスタンドアロンセンサ（ｓｔａｎｄａｌｏｎｅ ｓｅｎｓｏｒ）であってもよい。
【0101】
図１１は、本開示の一実施例によるセンサ３７０を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、センサ３７０は、本開示の実施例において前述または後述のセンサ（例えば、図１０Ａの３４４、図１０Ｂの３５４、図１２の４００、図１６Ａの６５４、図１７Ａの７０２、図１７Ｂの７１２、および図２１の７６９）に対応し得る。
【0102】
一部の実施例では、センサ３７０は、患者の体内に埋め込まれることを介して患者の身体に対して結合可能な埋め込み型センサ３７２である。このような埋め込みを介して、センサ３７２は、患者の体に対して少なくとも機械的に結合される。さらに、このような埋め込みにより、センサ３７２は、埋め込み型センサ３７２の特定のセンサモダリティ（例えば、図１２）に基づいて、患者の身体に対してさらに結合され、埋め込み型センサ３７２は、電気的（例えば、インピーダンスなど）、機械的（例えば、圧力、動きなど）、化学的であってもよい。
【0103】
一部の実施例では、埋め込み型センサ３７２は、例えばパルス発生器（例えば、図６Ｃのパルス発生器２００）など、患者の体内に埋め込まれた別の構成要素の一部を形成する。そのような例では、センサ３７２は、パルス発生器のハウジングの一部を形成し、従って、患者の内部環境に曝され得る。他方、そのような例では、センサ３７０は、パルス発生器内に収容され、患者の内部環境から隔離され得る。後の図１２の説明まで、センサタイプ４００のより詳細な説明は留保されているが、加速度計（例えば、図１２の４０６）はパルス発生器内に収容された埋め込み型センサの一実施例であることに留意されたい。
【0104】
一部の実施例では、埋め込み型センサ３７２は、患者の身体全体に配置されたスタンドアロン埋め込み型センサを含み得て、スタンドアロン埋め込み型センサは、ＳＤＢ治療装置とまたは検知されたデータを統合する外部装置と無線通信する。例えば、１つのスタンドアロンの埋め込み型センサは、酸素センサを含み得る。
【0105】
一部の実施例では、センサ３７０は、患者の体外に留まる外部型センサ３７４を含む。外部型センサ３７４は、ウェアラブルセンサ３８０であってもよく、従って、患者の身体に対して少なくとも着脱可能に結合可能であってもよい。一部の実施例では、外部型センサ３７４は、患者の環境３８２の中および／または一部に存在し、患者からの情報および／または患者が存在する環境に関する情報を検知する環境センサ３８２を含む。しかしながら、場合によっては、環境センサ３８２は患者の身体に対して結合可能ではなく、他の場合では、環境センサ３８２は患者の身体に対して結合可能である。
【0106】
一部の実施例では、ウェアラブルセンサ３８０は生理学的情報（心拍変動など）を検知するために使用されてもよく、よって、ウェアラブルセンサ３８０が埋め込み型治療装置または外部治療装置の一部である必要がないように。むしろ、睡眠時呼吸障害を緩和するために行われる治療に関連して、心臓パラメータを監視するために、ウェアラブルセンサ３８０を後で単に追加することも可能である。
【0107】
一部の実施例では、ウェアラブルセンサ３８０は、心拍数（例えば、ＬＥＤ、光学センサ）、睡眠の質／動き（例えば３Ｄ加速度計）、周囲光を測定するためのセンサのアレイを含む市販のウェアラブルセンサを含み得る。場合によっては、ウェアラブルセンサ３８０は、検知された状態の監視を容易にするタッチスクリーンディスプレイを含む。場合によっては、ウェアラブルセンサ３８０は、無線通信プロトコル（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣなど）を介してドングル、モバイルデバイスなどと通信するための無線通信ツールを含む。１つの例では、そのようなウェアラブルセンサ３８０は、米国カリフォルニア州サンフランシスコのＦｉｔＢｉｔ，Ｉｎｃ．から入手可能である。一部の実施例では、このようなシステムは、呼吸情報３０２、心臓情報３０４、睡眠の質情報３０６、睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）情報３０８、および／または、他の情報３１０（図９）を提供する単一のセンサまたはセンサのアレイを含み得る。一部の実施例では、この情報は、睡眠時呼吸障害治療装置を介して検知または判定された情報と連携されることができる。例えば、一部の実施例では、このようなウェアラブルセンサ構成は、少なくとも図１４Ｂに関連して後でさらに説明するように、センサプロファイル管理部４５０と協働する。
【0108】
一部の実施例では、外部型センサ３７４は例えば血圧や体重などのパラメータを測定するために使用され得て、これらのパラメータは、薬物耐性高血圧と、睡眠時呼吸障害（例えば、閉塞性睡眠時無呼吸）と薬物耐性高血圧症との間の任意の潜在的な相関またはリンクと、を識別するために使用され得る。
【0109】
一部の実施例では、外部型センサ３７４からの情報は、埋め込み型センサ３７２からの情報と連携することができる。例えば、外部型センサ３７４または気象／環境報告などの他の外部情報源からの情報は、埋め込み型センサ３７２からの情報と連携して、以前の呼吸／気象との相関および状況に基づいて外出することが安全であるか否かを喘息患者に助言することができる。
【0110】
一部の実施例では、外部型センサ３７４は、睡眠の質、心拍数、呼吸リズム、動き、睡眠段階、いびき、および睡眠環境（例えば、騒音レベルおよび光）を監視するための一体型外部検知システムを備える。１つの例示的なシステムは、ｗｗｗ．ｂｅｄｄｉｔ．ｃｏｍから入手可能なＢｅｄｄｉｔ（登録商標）システムを含む。一部の実施例では、そのようなシステムは、呼吸情報３０２、心臓情報３０４、睡眠の質情報３０６、睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）情報３０８、および／または、他の情報３１０（図９）を提供してもよい。一部の実施例では、この情報は、睡眠時呼吸障害治療装置を介して検知または判定された情報と連携することができる。例えば、一部の実施例では、このような外部型センサ構成は、少なくとも図１４Ｂに関連して後でさらに説明するように、センサプロファイル管理部４５０と協働する。
【0111】
一部の実施例では、外部型センサ３７４は、例えば、ＥＣＧセンサ、血圧測定用カフ、酸素センサなどの臨床的に利用可能な診断機器を含み得る。
【0112】
一部の実施例では、外部型センサ３７４は、患者リモコンに組み込まれてもよく、例えば、アクセスツール１３１～１３３のうちの１つに組み込まれてもよい。一部の実施例では、外部型センサ３７４は、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）に関連するパラメータを測定することができる。そのような実施例では、外部型センサ３７４は、呼吸中に変化する脈波伝播時間を検知することができる。
【0113】
場合によっては、図１１に示す環境センサ３８２は、患者と接触しない非接触センサ３８４を備える。従って、そのような場合、非接触センサ３８４は、患者の体に対して少なくとも機械的に結合しない。しかしながら、一部の実施例では、非接触センサ３８４は、患者に関する生理学的情報を得るために、特定のセンサモダリティが少なくともなんらかの形で患者の身体に関連することができるという意味において、患者の身体に対して結合可能であり得る。
【0114】
例えば、少なくともいくつかのタイプの非接触センサ３８４は、少なくとも図１２に関連してセンサタイプ４００に関してより詳細に後述される。一例では、非接触センサ３８４は、Ｈｅｎｅｇｈａｎらの米国特許第５５６２５２６号明細書に記載されている、呼吸情報３０２、心臓情報３０４、睡眠の質情報３０６、睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）情報３０６、および／または、他の情報を提供することが可能である非接触センサパラダイムと実質的に同じ特徴および属性の少なくとも一部を含む。一例では、１つのそのようなシステムは、米国カリフォルニア州サンディエゴのＲｅｓｍｅｄ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎから入手可能である。
【0115】
場合によっては、非接触センサ３８４は、少なくとも図１２に関連して説明した、限定するものではないが例えば高周波センサ４０８などのセンサモダリティの１つを組み込む、またはそれと協働する。高周波センサ４０８（同様に非接触センサ３８４）を介して検知することによって生成された信号は、患者の動き／活動、呼吸（例えば、呼吸数）、心拍数、および／または、患者の睡眠段階を検出するために処理され得る。場合によっては、高周波センサ４０８（非接触センサ３８４）を介して検出された心臓情報などの生理学的情報は、心弾動図（ｂａｌｌｉｓｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）または心振動図（ｓｅｉｓｍｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）の形をとることが可能であり、これらは両方とも少なくとも図１４Ａに関連して後で詳述される。他の属性の中でも、少なくとも一部の実施例では、心弾動図および／または心振動図は、患者に接触することなく、少なくとも心臓情報を取得することが可能であり、従って、さりげない（ｕｎｏｂｔｒｕｓｉｖｅ）心臓検知と呼ばれることがある。
【0116】
一部の実施例では、センサ３７０は組み合わせセンサ３７６を提供するセンサを備えてもよく、組み合わせセンサ３７６は、様々な埋め込み型センサ３７２および外部型センサ３７４の少なくともいくつかの実施態様を組み合わせる。
【0117】
図１２は、本開示の一実施例によるセンサタイプ４００を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、センサタイプ４００は、本開示の実施例において前述または後述のセンサ（例えば、図１０Ａの３４４、図１０Ｂの３５４、図１１の３７０、図１６Ａの６５４、図１７Ａの７０２、図１７Ｂの７１２、図２１の７６９）に対応し得る。
【0118】
図１２に示すように、センサタイプ４００は、様々なタイプのセンサモダリティ４０２～４２２を含み、そのいずれか１つは、少なくとも図９に関連して上述したように、呼吸情報３０２、心臓情報３０４（例えば、良い心臓状態および／または悪い心臓状態）、睡眠の質情報３０６、睡眠時呼吸障害関連情報３０８、および／または、他の情報３１０を判定、取得、および／または、監視するために使用され得る。
【0119】
図１２に示すように、一部の実施例では、センサタイプ４００は、圧力４０２、インピーダンス４０４、加速度計４０６、エアフロー４０７、高周波（ＲＦ）４０８、光学４１０、筋電図（ＥＭＧ）４１２、心電図（ＥＣＧ）４１４、超音波４１６、音響４１８、画像４１９、および／または、その他４２０の機器を含む。一部の実施例では、センサタイプ４００は、様々なセンサモダリティ４０２～４２０のうちの少なくともいくつかの組み合わせ４２２を含む。
【0120】
検知される属性に依存して、場合によっては、図１２内で識別される所与のセンサモダリティが複数の検知構成要素を含み得、場合によっては、所与のセンサモダリティが単一の検知構成要素を含み得ることが理解されよう。さらに、場合によっては、図１２内で識別された所与のセンサモダリティは、監視回路および／または通信回路を含み得る。しかしながら、場合によっては、図１２の所与のセンサモダリティは、そのような監視および／または通信回路を省略することが可能であり、他の場所に配置された監視または通信回路と協働することが可能である。
【0121】
一部の実施例では、圧力センサ４０２は、呼吸に関連する圧力を検知することが可能であり、外部型センサ３７４（図１１）および／または埋め込み型センサ３７２（図１１）として実施することができる。場合によっては、そのような圧力は、胸膜外圧、胸膜内圧などを含み得る。例えば、１つの圧力センサ４０２は、Ｎｉらの２０１１年６月２３日に公開された「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＦＯＲ ＳＥＮＳＩＮＧ ＲＥＳＰＩＲＡＴＯＲＹ ＰＲＥＳＳＵＲＥ ＩＮ ＡＮ ＩＭＰＬＡＮＴＡＢＬＥ ＳＴＩＭＵＬＡＴＩＯＮ ＳＹＳＴＥＭ」と題する米国特許出願公開第２０１１／０１５２７０６号明細書に開示されているような埋め込み型呼吸センサを含み得る。
【0122】
場合によっては、圧力センサ４０２は、患者の身体の周りに装着された呼吸圧ベルトを含み得る。
【0123】
一部の実施例では、圧力センサ４０２は、呼吸（例えば、吸気、呼気など）に対して生じる周波数とは異なる周波数で音および／または圧力波を検知することができる。場合によっては、このデータを使用して、呼吸数および／または心拍数を介して患者の心臓パラメータを監視することができる。場合によっては、このようなデータを使用して心電図情報、例えばＱＲＳ群を近似することができる。場合によっては、検出された心拍数は、規則的な心拍変動の相対的な度合いを識別するために使用され、この際、規則的な心拍変動によって無呼吸または他の睡眠時呼吸障害事象が検出可能であり、これにより、睡眠時呼吸障害の有効性を評価することが可能である。場合によっては、検出された心拍数は、不規則な心拍変動を識別するために使用され、心拍変動により、例えば不整脈（例えば、心房細動、心室頻拍など）などの心臓障害の検出が可能とされ、当該心臓障害に対して、心臓への介入（例えば、アブレーション、薬物療法など）が適切かもしれない。
【0124】
一部の実施例では、圧力センサ４０２は、治療装置とは別個であり、心臓パラメータを監視するために使用され得る埋め込み型血圧センサを備える。
【0125】
一部の実施例では、圧力センサ４０２は、心臓情報３０４の検出を最適化するように患者の心臓に近接して配置可能である。
【0126】
一部の実施例では、圧力センサ４０２は、心内絶対圧センサを含む。場合によっては、この圧力センサは、呼吸および／または動脈圧を検出するために使用される。この圧力センサはまた、外部型センサ（ウェアラブル大気圧血圧）の使用を介して現場較正（ｆｉｅｌｄ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）が適用されるトレーニングモードを含み得、これにより、心内絶対圧センサの精度を保証できる。少なくとも一部の例では、構成要素の感度、製造のばらつき、埋め込みのばらつき、および／またはシステムの相互作用に起因して、センサを製造環境において構成要素レベルで絶対スケールに対して較正しようとするのではなく、センサを最終的な機能状態にして現場較正（限定されないが例えば上述の現場較正など）を行うことが、より正確かつ簡単であり得る。このようにして、本開示の少なくとも一部の実施例による埋め込み型圧力センサは、事前較正されたセンサが埋め込まれた場合よりも簡単な製造プロセスで利用され得る。
【0127】
一部の実施例では、圧力センサ４０２の使用はファーフィールドＥＣＧの取得と組み合わされ、この取得は、ＥＣＧ信号が圧力センサ信号からの心臓アーチファクトをフィルタにより除去するまたは消すために使用される。
【0128】
一部の実施例では、圧力センサ４０２は、毎分換気量を判定するために使用される。他の利点の中において、判定された毎分換気量は、肺疾患に関する長期的な評価を行うために使用され得る。
【0129】
図１２に示すように、一部の実施例では、１つのセンサモダリティは、呼吸情報３０２、睡眠時呼吸障害関連情報３０８、睡眠の質情報３０６などを検知するために使用できるエアフローセンサ４０７を含む。場合によっては、エアフローセンサ４０７は、上気道気流の流量または量を検出する。
【0130】
図１２に示すように、一部の実施例では、１つのセンサモダリティが、インピーダンスセンサ４０４を含み、インピーダンスセンサ４０４は、一部の実施例では、センサが内部および／または外部であるかにかかわらず、生体インピーダンス信号を測定するために上半身の周りに配置される様々なセンサを介して、実行されてもよい。場合によっては、センサは、経胸壁の生体インピーダンスを測定するように胸部領域の周りに配置される。場合によっては、生体インピーダンスの測定に関与する少なくとも１つのセンサは、埋め込み型であれ外部であれ、パルス発生器の一部を形成することができる。場合によっては、生体インピーダンスの測定に関与する少なくとも１つのセンサは、刺激要素および／または刺激回路の一部を形成することができる。場合によっては、少なくとも１つのセンサが、パルス発生器と刺激要素との間に延びるリード線の一部を形成する。
【0131】
一部の実施例では、インピーダンスセンサ４０４は、ＳＤＢ治療装置では使用されない電気部品の形をとり得る。例えば、一部の患者は、心臓治療装置（例えば、ペースメーカ、除細動器など）が既に体内に埋め込まれている場合があり、従って、いくつかの心臓リード線が体内に埋め込まれている。従って、心臓リード線は、インピーダンス検知を提供するように、他の抵抗／電気素子と一緒に、または協働して機能し得る。
【0132】
一部の実施例では、内部および／または外部によらず、インピーダンスセンサ４０４を使用して心電図（ＥＣＧ）信号を検知することができる。
【0133】
図１２に示すように、一部の実施例では、１つのセンサモダリティが加速度計４０６を含む。場合によっては、加速度計４０６は、一般に、装置１７１、２１０内に組み込まれており、関連し、パルス発生器（例えば、図６Ｃの２００）内に組み込まれており、または、パルス発生器の一部を形成し得る。例えば、パルス発生器の一部の実施例では、ハウジング（例えば、缶）は、制御回路、刺激などの多数の構成要素を含み、ハウジング内に加速度計４０６を含むことも可能である。しかしながら、一部の実施例では、加速度計４０６は、パルス発生器（例えば、図６Ｃの２００）とは別個かつ独立であってもよい。一部の実施例では、加速度計４０６は、患者に関する身体体位、身体姿勢、および／または、身体活動を検知することができ、これらの情報は、睡眠の質情報３０６または睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）情報３０８が判定され得る挙動を示し得る。例えば、睡眠体位に応じたＳＤＢ治療の有効性を判定するように睡眠体位（例えば、左側、右側、仰臥位など）を使用してもよく、場合によっては、ＳＤＢ治療は、患者の向き（すなわち、睡眠体位）に基づいて自動的に調整され得る。場合によっては、睡眠体位に関するこの情報は、有効なＳＤＢ治療により役立つ体位に睡眠体位を変えるよう患者を誘導するように、睡眠期間中に患者に伝えられてもよい。一部の実施例では、伝達は可聴または振動アラームによって行われ得て、この可聴または振動アラームは、患者リモコンへの無線通信を介して、またはウェアラブル筋刺激装置への無線通信を介した直接的な筋刺激を介して実行される。
【0134】
図１３Ａは、本開示の一実施例による、睡眠の質の一部の実施態様に関連する加速度計の検知の一部の実施態様を概略的に表す図２０００である。図１３Ａに示すように、図２０００は、いびき強度波形２０１０、呼吸波形２０２０、刺激プロファイル２０２５、睡眠体位プロファイル２０３０、および睡眠時無呼吸指数波形（例えば、ＡＨＩ）２０４０などの、異なるタイプの情報／波形を並置している。一部の実施例では、睡眠時無呼吸指数波形は、睡眠の質のいくつかの潜在的な測定値における睡眠の質の少なくとも１つの尺度を提供する。
【0135】
１つの実施態様では、図２０００に示す情報は、少なくとも分単位の睡眠データ、治療データ、体位データなどの自動記憶を介して取得される情報に対応する。
【0136】
一部の実施例では、いびき強度波形２０１０、呼吸波形２０２０、および／または、睡眠体位プロファイル２０３０を取得するように、少なくとも１つの加速度計４０６を使用することができる。一部の実施例では、本開示全体を通して少なくとも一部の実施例の中で説明されるような情報を取得するように、他の検知要素が使用される。
【0137】
一部の実施例では、いびき強度波形２０１０は、第１の概ね定数を有する第１の部分２０１１と、第１の値よりも概ね高い第２の値を有する第２の部分２０１２とを含む。一部の実施例では、呼吸波形２０２０は、概して通常の呼吸の第１の部分（例えば、一連の呼吸周期）と、それに続く不規則な呼吸周期２０２３、２０２４、２０２９などの第２の部分２０２２とを含む。従って、増加したいびき強度は、一般に、不規則な呼吸を表す第２の部分２０２２と一致する。
【0138】
一部の実施例では、刺激プロファイル２０２５は、特定の強度（例えば、２．１Ｖ）の一連の刺激パルスを含み、いくつかの刺激パルス２０２６は、持続時間が比較的長く周波数が比較的低く、いくつかの刺激パルス２０２７は、比較的短い持続時間および比較的高い周波数を有する。１つの実施態様では、不規則な呼吸周期２０２３、２０２４、２０２９の間に、比較的短い、比較的に頻繁な刺激パルスが印加される。
【0139】
一部の実施例では、睡眠体位プロファイル２０３０は、第１の睡眠体位２０３２（例えば、左側）および第２の睡眠体位２０３４（例えば、仰臥位）を含む。第２の睡眠体位２０３４は、いびきの強さ２０１２の上昇および不規則な呼吸周期２０２３、２０２４、２０２９と概ね一致することが分かる。
【0140】
一部の実施例では、睡眠時無呼吸指数波形２０４０は、概ね定数を有する第１の部分２０４２と、指数（例えば、ＡＨＩ）が時間と共に増加する第２の部分２０４４と、を含む。仰臥睡眠体位２０３４は、いびきの強さ２０１２の上昇、不規則な呼吸周期２０２３、２０２４、２０２９、および仰臥睡眠体位２０３４と概ね一致することが分かる。
【0141】
とりわけ、図２０００の情報は、刺激療法を調整するように臨床医によって使用されてもよく、および／または、刺激療法を自動的に調整して、波形２０４０によって表される睡眠時無呼吸指数（例えば、ＡＨＩ）の移動平均を低下させるように、治療装置（および／または管理部）によって使用されてもよい。さらに、前述したように、この情報は、通常の呼吸（例えば、部分２０２１）になりやすい体位（例えば左側）に患者の睡眠体位を変えるように、オーディオまたは非オーディオ技法を介して患者に伝達するために使用されてもよい。
【0142】
一部の実施例では、図１３Ａ～図１３Ｉに概略的に表されるいくつかの部分は、ユーザインターフェースが臨床医のユーザインターフェースであるかまたは患者のユーザインターフェースであるかにかかわらず、本開示の少なくとも一部の実施例による心臓関連監視のためのユーザインターフェースの少なくともいくつかの例として機能（または例に対応）し得る。一部の実施例では、図１３Ａ～図１３Ｉのうちの１つの図で表されるユーザインターフェース部分は、図１３Ａ～図１３Ｉのうちの別の図のユーザインターフェース部分、または、図１３Ａ～図１３Ｉおよび／または図４Ａ～図５Ｂのうちのいくつかの図のうちのユーザインターフェース部分と相補的に組み合わされ得ることが理解されよう。
【0143】
図１３Ｂは、本開示の一実施例による、睡眠の質の一部の実施態様に関連する加速度計の検知の一部の実施態様を概略的に表す図２０５０である。一般的には、図２０５０は、一晩の睡眠中にいくつかの波形をマッピングする。他には、一般的なタイムライン２０５５に対して、図１３Ｂは、睡眠時無呼吸指数波形２０６０、刺激プロファイル２０７０、および睡眠体位プロファイル２０８０を並置している。図１３Ｂから分かるように、一部の実施例では、仰臥睡眠体位（２０８２）は、無呼吸指数（例えば、ＡＨＩ）の振幅の増加（２０６２）をもたらし、これに対して、一般に、治療装置によって刺激（２０７２）の強度（例えば、振幅）の増加を一致させる。しかしながら、患者が側部睡眠体位（例えば、左側）２０８４に切り替わると、無呼吸指数は減少し（２０６４）、それによって治療装置は刺激強度を減少させる（２０７４）。一部の実施例では、刺激強度は、振幅調整と組み合わせてまたは振幅調整とは別に、例えばパルス幅、周波数などの他のパラメータを介して調整することが可能であることが理解されよう。
【0144】
一部の実施例では、加速度計４０６は、心拍数および／またはＱＲＳ群を含む心電図（ＥＣＧ）波形などの心臓情報３０４の音響検出を可能にする。一部の実施例では、心拍数を測定することは心拍変動を検知することを含む。一部の実施例では、加速度計４０６は、限定するものではないが、例えば呼吸数などの呼吸情報を検知することができる。一部の実施例では、加速度計４０６のみで検知するかまたは他のセンサと共に検知するかによらず、ＥＣＧ波形が呼吸に伴って変化し得るＥＣＧ信号の挙動を利用することによって、心臓情報３０４および呼吸情報３０２を同時に監視することができる。
【0145】
図１３Ｃは、本開示の一実施例による、心臓情報および呼吸情報の音響検知の一部の実施態様を概略的に表す図２２００である。一部の実施例では、図１３Ｃに示す音響検知は、加速度計４０６を介して行われる。他には、加速度計４０６は、限定するものではないが、例えば心拍数検出、ＱＴタイミング検出などのような様々な形態の心臓タイミング測定を可能にできる。この心臓タイミングにより、心拍変動測定が可能になる。
【0146】
図２２００に示すように、加速度計４０６は、生の出力波形２２１０を生成し、生の出力波形２２１０は、ハイパスフィルタ２２２０でフィルタリングして心音波形２２２２を生成することにより、またローパスフィルタ２２３０でフィルタリングして呼吸波形２２３２を生成することにより、分離される（２２１２）。他の特徴には、心音波形２２２２はＳ１成分とＳ２成分とを含み、Ｓ１成分はＥＣＧ波形におけるＱＲＳ群と相関し、Ｓ２成分はＥＣＧ波形２２２４におけるＴ波成分と相関する。従って、この構成を介して、加速度計４０６は、それぞれの異なる周波数フィルタ２２２０および２２３０の適用によって区別および識別され得る心臓の動きおよび呼吸の動きの両方を検知することが可能である。１つの実施態様では、図１３Ｄに示すように、ウィガーズ図２２５０は、心電図（ＥＣＧ）の部分と一致するかまたはそれに対応する心音図の部分を（とりわけ）示す。１つの実施態様では、このウィガーズ図はｈｔｔｐｓ：／／ｃｏｍｍｏｎｓ．ｗｉｋｉｍｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋ／Ｆｉｌｅ：Ｗｉｇｇｅｒｓ＿Ｄｉａｇｒａｍ．ｓｖｇ＃ｆｉｌｅｌｉｎｋｓで入手可能である。
【0147】
一部の実施例では、加速度計４０６は、加速度計４０６を介して判定可能な他のパラメータとともに、患者の動き、体位、姿勢および／または活動の検知を介して睡眠／覚醒の検出を可能にする。場合によっては、この情報は、治療の有効性を高めるためにＳＤＢ治療の自動制御を実行するために使用されてもよい。
【0148】
一部の実施例では、加速度計４０６は外部型センサ３７４を含む。場合によっては、外部型センサとして実施される場合、加速度計４０６は、例えば身体の一部（例えば、手首、胸、腕、脚、胴など）の周りに装着されたバンドまたはベルトに組み込まれた加速度計などのウェアラブルセンサを含み得る。
【0149】
一部の実施例では、加速度計４０６は、睡眠期間中の睡眠時呼吸障害事象を検出するように使用されてもよく、不整脈を検出するように連続的に使用されてもよい。
【0150】
一部の実施例では、図１２に示す高周波センサ４０８は、少なくとも図１１に関連して非接触センサ３８４に関して説明したように、限定するものではないが、例えば、心臓情報３０４、呼吸情報３０２、動作／活動、および／または、睡眠の質などの様々な生理学的パラメータおよび情報の非接触検知を可能にする。一部の実施例では、高周波センサ４０８は、他の生理学的情報の非接触検知を可能にする。
【0151】
従って、図１３Ｅは、本開示の一実施例による、呼吸情報のＲＦベースの非接触検知を概略的に表す図２４００である。図１３Ｅの図２４００に示すように、検知構成２４１０は高周波（ＲＦ）センサ２４１２を含み、高周波（ＲＦ）センサ２４１２は、患者２４１４の胸部に対してセンサ２４１２によって送受信される信号を介して、ドップラー原理２４２０に基づいて胸部の動きを判定する。センサ２４１２は、例えば患者が眠っている部屋（例えば、寝室）内の様々な場所など、患者２４１４の近傍のどこにでも配置することができる。一部の実施例では、センサ２４１２は、非専用モバイルデバイス１３２（例えば、一例では携帯電話）または配列１３０（図３Ｂ）内の他のアクセスツールに結合されて、治療装置の他の構成要素に対するデータ送信およびそのような他の構成要素における記憶を可能にする。一部の実施例では、検知構成２４１０は、図１１に関連して前述したように、非接触センサ３８４と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0152】
一部の実施例では、１つのセンサモダリティは、図１２に示すような光学センサ４１０を含み得る。場合によっては、光学センサ４１０は、埋め込み型センサ３７２および／または外部型センサ３７４（図１１）であってもよい。例えば、光学センサ４１０の１つの実行は、パルスオキシメトリを介して心拍数および／または酸素飽和度を検知するための外部光学センサを備える。場合によっては、光学センサ４１０は酸素飽和度低下指数（ＯＤＩ）の測定を可能にする。一部の実施例では、光学センサ４１０は、患者の指に取り外し可能に結合可能な外部型センサを含む。
【0153】
一部の実施例では、光学センサ４１０は、患者の睡眠環境における周囲光を測定するように使用され、それによって患者の睡眠衛生および／または睡眠パターンの有効性の評価を可能にし得る。
【0154】
図１２に示すように、一部の実施例では、１つのセンサモダリティは、筋肉が電気的または神経学的に活性化されるか否かにかかわらず、筋肉が生じる電気的活動を記録および評価するＥＭＧセンサ４１２を含む。場合によっては、ＥＭＧセンサ４１２は、限定するものではないが、例えば、呼吸数、無呼吸事象、呼吸低下事象、無呼吸が閉塞性であるか中枢由来であるかなどの呼吸情報３０２を検知するように使用される。例えば、中枢性無呼吸は、呼吸努力のＥＭＧを示さない場合がある。
【0155】
場合によっては、ＥＭＧセンサ４１２は、表面ＥＭＧセンサを含み得、場合によっては、ＥＭＧセンサ４１２は、筋内センサ（ｉｎｔｒａｍｕｓｃｕｌａｒ ｓｅｎｓｏｒ）を備えることが可能である。場合によっては、ＥＭＧセンサ４１２の少なくとも一部は、患者の体内に埋め込み可能であり、従って、長期間にわたって筋電図検査を実行するために利用可能なままとなる。
【0156】
一部の実施例では、１つのセンサモダリティは、心電図（ＥＣＧ）信号を生成するＥＣＧセンサ４１４を含み得る。場合によっては、ＥＣＧセンサ４１４は、患者の胸部付近に配置可能であり、それからＥＣＧ信号を取得可能である複数の電極を備える。場合によっては、専用のＥＣＧセンサ４１４は使用されないが、ＥＣＧ信号を取得するために生体インピーダンスセンサ４０４のアレイ（配列）などの他のセンサが使用される。場合によっては、専用のＥＣＧセンサは使用されないが、ＥＣＧ情報は、図１２のセンサタイプ４００のいずれか１つまたは複数のセンサモダリティを介して取得され得る呼吸波形から導出される。一部の実施例では、ＥＣＧセンサ４１４は、図１２および／または少なくとも図１３Ａ～図１３Ｄに関連して前述したように、加速度計４０６として実施される。
【0157】
一部の実施例では、ＥＣＧセンサ４１４を介して取得されたＥＣＧ信号は、（圧力センサ４０２またはインピーダンスセンサ４０４を介した）呼吸検知と組み合わせて、呼吸数および呼吸相だけでなく、毎分換気量を判定し得る。
【0158】
一部の実施例では、ＥＣＧセンサ４１４を介して取得されたＥＣＧ信号は、（圧力センサ４０２またはインピーダンスセンサ４０４を介して）心拍出量検知と組み合わされてもよい。１つの実施態様では、心拍出量は心拍数と一回拍出量との積である。１つの実施態様では、左心室（ＬＶ）収縮性（ｄＰ／ｄｔによって表される）の圧力が高いと、心拍出量がより多いと推定可能であり、従って、左心室（ＬＶ）収縮性は、心臓の一回拍出量の相対的な測定値を提供し得る。一部の実施例では、この構成は、ＥＣＧセンサ４１４を大動脈または左心室に配置することによって実行されてもよい。一部の実施例では、一回拍出量が動脈圧に比例し得るため、心拍出量検知により、動脈圧（収縮期血圧値と拡張期血圧値との差）を判定できる。
【0159】
一部の実施例では、ＥＣＧセンサ４１４は、呼吸情報（例えば、図９の少なくとも３０２）を得るために利用されてもよい。図１３Ｆは、本開示の一実施例による、心電図の波形からの呼吸情報の導出を概略的に表す図である。１つの実施態様では、図１３Ｆの図２３００は、心臓タイミング情報と呼吸情報とを並置している。図１３Ｆに示すように、図２３００は、生の心電図波形２３１０を含み、生の心電図波形２３１０は、条件付き心電図波形２３２４を取得するようにハイパスフィルタ２２２０を介してフィルタリングされ、呼吸波形２３３２を取得するようにローパスフィルタ２２３０を介してフィルタリングされる。従って、ＥＣＧセンサ４１４を介して、呼吸情報３０２および心臓情報３０４（図９）の両方を取得することができる。一部の実施例では、他のところで述べたように、ＥＣＧセンサ４１４は、少なくとも部分的に、加速度計４０６（図１２）として実施されてもよい。
【0160】
図１３Ｇは、図１３Ｆに関連して説明したような、ＥＣＧ波形（例えば、ＥＣＧセンサ４１４）から得られる呼吸波形の態様をさらに示す、本開示の一実施例による図２３５０である。従って、図２３５０は、ＲＲ間隔プロファイル２３６０を他の波形２３２４、２３３２と共にさらに並置していることを除いて、図１３Ｆと同様に通常のＥＣＧ２３２４と呼吸波形２３３２とを並置している。１つの実施態様では、図２３５０は、Ｒ－Ｒ間隔および／またはＰ－Ｒ間隔などの心臓タイミングの態様がどのように呼吸に伴って変化するかを示す。例えば、Ｒ－Ｒ間隔波形２３６０が、概して吸気および呼気にそれぞれ対応するパターンでどのように増加および減少するかを観測することができる。他の用途の中でも、この情報は、心臓障害パラメータ、心臓健康パラメータ、睡眠パラメータ、および／または、呼吸パラメータ間の相関、関係、および／または、関連を識別することを可能にし得る。
【0161】
図１２に示すように、一部の実施例では、１つのセンサモダリティが超音波センサ４１６を含む。場合によっては、超音波センサ４１６は、患者の上気道の開口部（例えば、鼻、口）に近接して配置され、超音波信号の検出および処理を介して、少なくとも呼吸情報３０２、睡眠の質情報３０６、睡眠時呼吸障害情報３０８、および／または他の情報３１０を判定できるように呼気を検知する。場合によっては、超音波センサ４１６は、少なくともＡｒｌｏｔｔｏらの２０１５年２月５日に公開された国際公開第２０１５／０１４９１５号パンフレットに関連して記載されたものと実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含み得る。
【0162】
一部の実施例では、図１２に示す音響センサ４１８は、図９に示すような、呼吸情報３０２（例えば、呼吸数、呼吸波形など）、心臓情報３０４（例えば心拍数、心電図波形など）、睡眠の質情報３０６、睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）情報３０８、および／または、他の情報３１０を検知するために使用可能である。一部の実施例では、音響センサ４１８は、少なくとも呼吸情報３０２を取得するように、モバイルデバイス１３１、１３２（図３Ｂ）を介してソナー検出スキームを実行することができる。例えば、音響センサ４１８は、伊国フィレンツェにおける国際会議、第１３回Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ， Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ， ａｎｄ Ｓｅｒｖｉｃｅｓにおいて２０１５年５月にワシントン大学が報告した“Ｃｏｎｔａｃｔｌｅｓｓ Ｓｌｅｅｐ Ａｐｎｅａ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅｓ” ｒｅｐｏｒｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ ｉｎ Ｍａｙ ２０１５ ａｔ Ｔｈｅ １３ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ， Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ， ａｎｄ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ ｉｎ Ｆｌｏｒｅｎｃｅ， Ｉｔａｌｙ」に記載されているように、ソナーによる無呼吸事象を監視するように設計されたアプリケーション（すなわち、モバイルアプリケーション）を実行するスマートフォンの一部である、および／または、スマートフォンと協働する。
【0163】
一部の実施例では、他のセンサ４２０は、呼吸情報３０２、心臓情報３０４、睡眠の質情報３０６、睡眠時呼吸障害情報３０８、および／または、他の情報３１０（図９）を検知および監視するのに有用な任意の他のタイプのセンサまたはセンサモダリティを含む。例えば、一部の実施例では、「他の」センサ４２０は、そのような温度は、睡眠の質に影響し得ること、または、呼吸状態、心臓状態もしくは睡眠時呼吸障害に関する情報を反映し得ることから、患者の睡眠環境における周囲温度、および／または、睡眠前、睡眠中および睡眠後の患者の温度を検知するための温度センサを含み得る。
【0164】
図１３Ｈは、本開示の一実施例による、呼吸情報、心臓情報、および睡眠情報を並置して概略的に表す図２４５０である。一般的に言えば、図２４５０は、例えば、心拍数の上昇、心房レートが心室レートよりも大きい（両方とも無呼吸期と概ね一致する）などの観測などの要因に基づいた、潜在的に無呼吸による心房性不整脈の期間の識別を容易にすることができる。
【0165】
一部の実施例では、図２４５０は、インターフェース１０００（図４Ａ）などの臨床医のユーザインターフェースの一部として表示可能である。一部の実施例では、図２４５０は、図１３Ａと同様の呼吸波形２０２０と、図１３Ａと同様の刺激プロファイル２０２５と、心拍プロファイル２４６０と、Ｖ－Ａ関連波形２４７０と、図１３Ａのものと同様の睡眠体位プロファイル２０３０とを含む。図１３Ａおよび図１３Ｈに示すように、心拍プロファイル２４６０は、第１の部分２４６２と第２の部分２４６３とを含む。第１の部分２４６２はベースライン心拍数を表し、第２の部分２４６３は心拍変動を表す。図１３Ａに示す例では、第２の部分２４６３は、ピーク２４６４、２４６６（例えば、心拍数の上昇）および谷２４６７を含む。
【0166】
図１３Ｈにさらに示すように、Ｖ－Ａ関連波形２４７０は、第１のベースライン部分２４７２と、呼吸不規則性（すなわち、不規則な呼吸）２０２２と同期して生じる変動性を呈する第２の部分２４７３と、を含む。一方、睡眠体位プロファイル２０３０は、呼吸異常２０２３、２０２４、２０２９、心拍数の上昇２４６４、２４６６、およびＶ－Ａ関連２４７４、２４７６の値の増加が、仰臥睡眠体位２０３４に対応することを示している。
【0167】
１つの実施態様では、Ｖ－Ａ関連波形は、心室レートと心房レートとの間の比率を表す。この比は通常１：１であり、１：ｎ（ｎ＞１）の偏差は心房性不整脈を示し、ｎ：１（ｎ＞１）は心室性不整脈を示す。
【0168】
図１３Ｈに示すように、Ｖ－Ａ関連２４７４、２４７６のピーク、心拍数の上昇２４６４、２４６６、および不規則な呼吸周期（例えば、２０２３、２０２９）の間に強い相関が存在する。
【0169】
図１３Ｉは、本開示の一実施例による、少なくとも心臓情報、呼吸情報、および睡眠情報を含む、患者の終夜レポート２５１０を概略的に表す図２５００である。図１３Ｉの図２５００に示すように、一部の実施例では、患者の終夜レポート２５１０は、心臓パラメータ部分２５２０、呼吸パラメータ部分２５３０、および上気道刺激治療パラメータ部分２５６０を含む。
【0170】
一部の実施例では、心臓パラメータ部分２５２０は平均心拍数および任意の不整脈に関する情報を表示し、例えば、特定の時間における無呼吸エピソード中の心房細動（ＡＦ）２５２２の潜在的な例を表示する。一部の実施例では、呼吸パラメータ部分２５３０は、限定するものではないが、例えば、呼吸数、仰臥位および非仰臥位の無呼吸指数（例えば、ＡＨＩ）、睡眠体位持続時間、および酸素飽和度などの様々な測定された呼吸パラメータの値を監視する。
【0171】
一部の実施例では、治療パラメータ部分２５６０は、その夜の治療の全時間と刺激の平均振幅とを含む。
【0172】
一部の実施例では、図２５００は、表示可能であり、ユーザインターフェース（例えば、図３Ｃの１４０）として双方向的に関与できる。例えば、一部の実施例では、（呼吸パラメータ部分２５３０内の）睡眠体位などの特定のパラメータはホットリンクに実行されて、よって、リンクの関与が記憶された信号のグラフ（例えば、図１３Ｈの睡眠体位プロファイル２０３０）を、図２５００を表示するディスプレイ上に表示させる。一部の実施例では、刺激プロファイル２０２５（図１３Ｈ）は、平均振幅パラメータを「クリック」すると、図２５００に表示可能である。
【0173】
一部の実施例では、図２５００は、臨床医のユーザインターフェース１０００（図４Ａ）の一部として表示および関与ができ、一部の実施例では、図２５００は、患者のユーザインターフェース（図５Ａおよび図５Ｂ）の一部として表示および関与ができる。さらに、他のところで記載したように、ユーザインターフェースとしての図２５００の部分は、少なくとも図４Ａ～図５Ｂおよび／または図１３Ａ～図１３Ｈに表すユーザインターフェース部分と様々な組み合わせで組み合わせることができる。
【0174】
図１４Ａは、本開示の一実施例による、一連４４０のセンサモダリティを概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、一連４４０のセンサモダリティは、少なくとも図１１～図１３Ｉに関連して説明したものに加えて、追加の検知モードを提供する。場合によっては、モダリティ４４２、４４４、４４６は、少なくとも図１１～図１３Ｉに関連して説明されたタイプのセンサのうちの少なくとも１つを補完するおよび／または実行する。
【0175】
異なるセンサモダリティ４４２、４４４、４４６を介して、少なくとも心臓情報および／または呼吸情報が判定されてもよい。
【0176】
一部の実施例では、１つのセンサモダリティ４４０は、少なくとも心臓関連情報を判定するための心弾動センサ４４２を含む。場合によっては、心弾動センサ４４２は、図１２の少なくとも加速度計センサ４０６、音響センサ４１８、および／または、高周波センサ４０８を介して実行されてもよい。少なくとも一部の場合では、心弾動図は、心臓が脈管系へ血液を駆出したことに対する身体の反動力の測定として理解され得る。
【0177】
一部の実施例では、１つのセンサモダリティ４４０は、少なくとも心臓関連情報を判定するための心振動センサ（ｓｅｉｓｍｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ ｓｅｎｓｏｒ）４４４を含む。場合によっては、心振動センサ４４４は、少なくとも振動／動き検出モードで動作する少なくとも加速度計センサ４０６を介して実行されてもよい。場合によっては、心振動センサ４４４は、高周波センサ４０８を介して実行されてもよい。少なくとも一部の場合では、心振動は、心拍に応答して胸壁の局所的な振動を表すとして理解され得る。
【0178】
【0179】
図１４Ｂは、本開示の一実施例による、センサプロファイル管理部４５０を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、センサプロファイル管理部４５０は、治療装置および／または監視リソース（図１の１１０、６０）の一部を形成し、および／または、その一部と協働する。図１４Ｂに示すように、センサプロファイル管理部４５０は、第１のセンサプロファイル機能４５２と第２のセンサプロファイル機能４５４とを含む。一部の実施例では、第１のセンサプロファイル機能４５２は、治療装置および／または監視リソースに既に関連付けられているセンサを含むおよび／または監視する。一方、一部の実施例では、第２のセンサプロファイル機能４５４は、少なくとも１つの市販のセンサデバイスまたはセンサアレイからセンサ情報を受信するように機能する。第２のセンサプロファイル機能４５４は、市販のセンサデバイス／センサアレイのセンサのうちの少なくともいくつかが、第１のセンサプロファイル機能４５２に関連付けられたセンサを補充および／または交換することを可能にする。
【0180】
一部の実施例では、第２のセンサプロファイル機能４５４は、予めプログラムされたセンサプロファイルのアレイを含む。一部の実施例では、予めプログラムされたセンサプロファイルの各アレイは、市販の異なるセンサデバイス／センサアレイに対応する。例えば、１つのアレイは、商標ＦｉｔＢｉｔ（登録商標）で入手可能なウェアラブルセンサアレイと実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを有する１つのウェアラブルセンサアレイ（例えば、図１１の３８０）に対応することができる。例えば、１つのアレイは、商標Ｂｅｄｄｉｔ（登録商標）で入手可能なセンサアレイと実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを有する１つの外部型センサアレイ（例えば、図１１の３７４、３８２）に対応することができる。一部の実施例では、そのような市販のセンサデバイス／センサアレイは、非専用モバイルデバイス１３２などのアクセスツール１３１～１３５（図３Ｂ）の１つに対応するいくつかの特徴に対応し、および／または、それらを含み得る。
【0181】
一部の実施例では、このような市販のセンサデバイス／センサアレイは、治療装置および／または監視リソースの信頼性の高くて安全な動作を確保するために、治療装置（例えば、図１の７０）および／または監視リソース（例えば、図１、図３Ａの６０）と安全に通信できる。一部の実施例では、そのような安全な通信は、安全な通信チャネルを確立するアクセスツール１３１～１３５のうちの１つを介して可能かつ容易にされる。例えば、市販のセンサデバイス／センサアレイは、そのような「安全な通信」装置と直接通信して、市販のセンサデバイス／センサアレイと、治療（例えば、図１の７０）および／または監視リソース（例えば、図１、図３Ａの６０）と、の間に通信経路を確立し得る。一部の実施例では、センサプロファイル管理部４５０によって、治療装置および／またはモニタが、それらの間に安全な通信チャネルが確立されると、市販のセンサデバイス／センサアレイを自動的に認識し実行できる。
【0182】
一部の実施例では、第２のセンサプロファイル機能４５４によって、治療装置および／または監視リソースが、市販のセンサデバイス／センサアレイを、第１のセンサプロファイル機能４５２に関連付けられたセンサと、シームレスに統合および／または活用できる。第１のセンサプロファイル機能４５２に関連付けられたセンサは、少なくとも図９～図１２に関連して説明した方法で、搭載センサ（例えば、パルス発生器（ＩＰＧ）上の加速度計４０６）、埋め込み型センサ、または外部型センサとすることが可能である。
【0183】
一部の実施例では、第２のセンサプロファイル機能４５４は、市販のセンサデバイス／センサアレイとは別に、または市販のセンサデバイス／センサアレイと相補的に関連して、アクセスツール１３１～１３５（図３Ｂ）におけるセンサの使用を統合するように構成される。一部の実施例では、配列１３０（図３Ｂ）内の１つのそのようなアクセスツールは、例えばスマートフォン、タブレット、ファブレットなどの非専用モバイルデバイス１３２を含む。
【0184】
一部の実施例では、第２のセンサプロファイル機能４５４はカスタムパラメータ４５０を含み、カスタムパラメータ４５０によって、カスタムセンサプロファイル機能は、カスタマイズされたセンサデバイス／センサアレイからセンサ情報を受信するように構築されることができる。
【0185】
一部の実施例では、センサプロファイル管理部４５０は、第１のセンサプロファイル機能４５２および／または第２のセンサプロファイル機能４５４におけるセンサへの変更を含むように、更新することができる。例えば、新しい市販のセンサデバイス／センサアレイに関連するセンサプロファイルをアップロードして、第２のセンサプロファイル機能４５４の一部とすることができる。
【0186】
図１５Ａは、本開示の一実施例による、心臓状態の配列５００を概略的に表すブロック図である。図１５Ａに示すように、一部の実施例では、心臓状態の配列５００は、期外収縮状態５０２、上室性状態５０４、心室性状態５０６、徐脈性不整脈状態５０８、変時性不全（chronotropic incompetence）５０９、高血圧５１０、心不全５１１、および／または、他の状態５１２を含む。一方、組み合わせ状態５１４は、配列５００の状態５０２～５１２の少なくとも２つの組み合わせを含む。
【0187】
一部の実施例では、配列５００の状態のいずれか１つは、センサ３７０（図１１）を介して、センサタイプの配列４００（図１２）で表されるセンサモダリティの１つを介して、および／または、臨床医に利用可能な他の機構を介して、心臓情報３０４（図９）として検知および／または監視され得る。
【0188】
一部の実施例では、上室性状態５０４は、限定するものではないが、例えば、心房細動、心房粗動、および／または、発作性上室性頻脈を含む。ある意味では、心房細動は、患者の心臓の心房の筋繊維の急速の収縮、不規則の収縮、および／または、非同期の収縮に関連する。ある意味では、心房細動は、洞房結節から来る正常な電気パルスに打ち勝つ不規則な電気インパルス（肺静脈の付け根に起因し得る）によって識別可能である。この現象は、心房から心室へのインパルスの不規則な伝導をもたらし、よって、心房の収縮および弛緩が心臓の心室と同期しなくなり得る。
【0189】
一部の実施例では、心房細動は、心房－心房タイミングの標準偏差を観測することによって認識可能である。正常に機能する心臓では、心房－心房のタイミングは非常に密接に結合されている。しかしながら、心房から心房のタイミングにおいて大きな広がりが観測される場合、このパターンは心房細動を示す可能性がある。心電図波形（例えば、ＥＣＧ）を見るなどの１つの状況では、心房細動は、単一のＱＲＳ群に対する多数の小さなＰ波に関連し、よって、心電図波形が心電図波形中に呈する明確なＰ波がほとんど存在しない。
【0190】
一部の実施例では、正常に機能する心臓において１：１である、心室－心房拍動比を観測するために心臓情報３０４を使用することができる。しかしながら、Ｖ－Ａ拍動比が１：ｎであり、一定期間ｎ＞１である場合、これらの値は心房細動を示す可能性が高い。
【0191】
一部の実施例では、心室状態５０６は、限定するものではないが、例えば心室細動および／または心室頻拍などの心室性不整脈を含む。一部の実施例では、上記のＶ－Ａ拍動比が１：ｎ（ｎ＜１）である場合、この拍動比は、心室性不整脈を示し得る。一部の実施例では、心室性不整脈は、高い心室レートによって識別され得る。
【0192】
少なくとも一部の実施例では、徐脈性不整脈状態５０８は、限定するものではないが、心拍数が異常に遅いことを含む。一部の実施例では、徐脈性不整脈の閾値は、毎分６０ビート以下の心拍数として定義される。徐脈性不整脈状態５０８は、例えば洞性徐脈、洞房ブロック（ｓｉｎｏａｔｒｉａｌ ｂｌｏｃｋ）および／または房室ブロック（ａｔｒｉｏｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ ｂｌｏｃｋ）などの状態によって引き起こされ得る。
【0193】
少なくとも一部の実施例では、変時性不全状態５０９は、例えば上昇した呼吸数または増加する呼吸速度と同期して一定するまたは下降する心拍数などの、心臓が活動または需要の増加に見合った心拍数に上げることができないことに対応する。
【0194】
一部の実施例では、他の状態１５２は他の心臓状態を含み、当該心臓状態は悪い心臓状態または心臓障害として正式に認識される場合または認識されない場合もあるが、当該心臓状態に対しては処置が望ましいと考えられる。
【0195】
一部の実施例では、組み合わせ状態５１４は、複数の心臓状態の存在および／または組み合わせ効果を表す。
【0196】
図１５Ｂは、本開示の一実施例による、状態判定部５３０を概略的に表すブロック図である。状態判定部５３０は、心拍数パラメータ５３２、心臓タイミングパラメータ５３４、他のパラメータ５３６、および組み合わせパラメータ５３８を含む。場合によっては、少なくとも図１５Ａに関連して述べたように、心拍数の挙動のみがいくつかの心臓状態を示すことがあり、場合によっては、他の呼吸、心臓、睡眠情報と対になる心拍情報がいくつかの心臓状態を示すことがある。同様に、少なくとも図１５Ａに関連して述べたように、心臓タイミングのみがいくつかの心臓状態を示すことがあり、場合によっては、他の呼吸、心臓、睡眠情報と対になる心臓タイミング情報がいくつかの心臓状態を示すことがある。
【0197】
一部の実施例では、心臓タイミングは、心臓が心周期を繰り返そうとするとき、心臓の異なる部分の動作の挙動のパターンまたは心臓の挙動の態様のパターンを観測することを指すことが理解されよう。例えば、心房－心房タイミングを観測することは、心房細動を示し得る心臓タイミングの１つの形態である。同様に、一例では、心室－心房拍動比を観測することは、比の値に依存して、心房細動または心室性不整脈を示し得る心臓タイミングの１つの形態である。一部の実施例では、そのような関係は、図４Ａ～図５Ｂおよび図１３Ａ～図１３Ｉの少なくとも一部に示すように、様々な表、グラフ、および／または、ユーザインターフェースを介して識別可能かつ表示可能である。
【0198】
図１５Ｃは、本開示の一実施例による、判定エンジン５７０を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、判定エンジン５７０は、少なくとも図３Ａに関連して前述した監視リソース６０と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。一部の実施例では、判定エンジン５７０の少なくともいくつかの実施態様は、監視リソース６０（図３Ａ）の一部を形成し得る。一部の実施例では、判定エンジン５７０は、心臓状態パラメータ５７２、通知機能５７４、通知基準５７６、変動パラメータ５７８、閾値パラメータ５８０、反応パラメータ５８２、および非反応パラメータ５８４を含む。
【0199】
一部の実施例では、判定エンジン５７０は、患者に関する幅広い種類の生理学的情報を判定する。一部の実施例では、この判定された情報は心臓情報を含み得て、例えば、図１５Ｃの心臓状態パラメータ５７２によって表される良い心臓状態（例えば、心臓の健康）、および／または、心臓状態パラメータ５７２によって表される悪い心臓状態（例えば、心臓障害）を含み得る。一部の実施例では、この判定された情報は、睡眠の質情報および／または睡眠時呼吸障害関連情報をも含み得る。
【0200】
一部の実施例では、判定エンジン５７０は、良いおよび／または心臓状態などの心臓情報の判定に専用である。一方、一部の実施例では、判定エンジンは、悪い心臓状態のみを追跡することに専用である。一部の実施例では、心臓障害パラメータは、複数の心臓障害を表し、（監視リソース６０の）判定エンジン５７０は、それぞれの心臓障害の第１のクラスと、それぞれの心臓障害の第２のクラスとを区別することが可能である。それぞれの心臓障害の第１のクラスは、監視期間を通してシステムを介する閉塞性睡眠時無呼吸治療の前後に存在する悪い心臓状態に対応し得る。それぞれの心臓障害の第２のクラスは、監視期間を通してシステムを介する閉塞性睡眠時無呼吸治療の前に存在する悪い心臓状態の存在と、監視期間を通してシステムを介する閉塞性睡眠時無呼吸治療の後の悪い心臓状態における実質的な減少（例えば、消失、鎮静）と、に対応する。
【0201】
少なくともいくつかの心臓状態が心拍数（例えば、図１５Ｂの５３２）または心臓タイミング（例えば、図１５Ｂの５３４）などの比較的に基本的な生理学的情報に基づいて判定されるため、判定エンジン５７０を介して判定される情報は、図１５Ｂに示すように、心拍数パラメータ５３２、心臓タイミングパラメータ５３４および／または他の生理学的情報パラメータ５３６を含む。
【0202】
通知機能５７４は、ユーザまたは臨床医への通知の形態をとる通知を配信することができ、通知は、患者および／または臨床医によってアクセス可能ななんらかの形態のユーザインターフェース（例えば、図３Ｃのユーザインターフェース１４０）で、テキスト（例えば、ＳＭＳ）、電子メール、可聴通知、ポップアップウィンドウなどを介して伝達される。場合によっては、そのようなユーザインターフェースは、少なくとも図３Ｂに関連して前述したアクセスツール１３１～１３５の１つを介してアクセスしてもよく、患者プログラマ、臨床医プログラマ、コンピュータ、タブレット、スマートフォン、ファブレットなどを含み得る。そのような装置は、患者に関連する判定エンジン５７０、監視システムおよび／または治療システムと共に使用するために専用にされてもされなくてもよい。
【0203】
一部の実施例では、通知基準５７６は、判定エンジン５７０が通知機能５７４を介して通知を実行する前に満たすべき基準を提供する。一部の実施例では、通知基準５７６は、通知基準５７６を形成するのに、どの状態または情報が使用されるかに関して、および／または、特定のパラメータのどの値（例えば、量、振幅、頻度、持続時間など）が使用されるかに関して臨床医によって選択的に調整可能である。一部の実施例では、通知基準５７６は、特定の心臓状態を診断するために使用される診断基準の実施態様の少なくとも一部に対応する。一部の実施例では、通知基準５７６は、そのような診断基準とは別個かつ独立である。
【0204】
一部の実施例では、通知機能５７４は、心臓状態の識別に関する患者または臨床医への通知を実行するように機能する。一部の実施例では、通知機能５７４は、通知基準５７６が満たされるときに通知を提供するように制限される。
【0205】
一部の実施例では、変動機能５７８は、期待される挙動またはパターンから特定のパラメータが変動する程度を判定する。例えば、心拍数パラメータ５３２（図１５Ｂ）を判定する場合、心拍数の変動または変動性を判定することで、悪い心臓状態を示すことが可能であり、安定した心拍数の変動または変動性を判定することで、良い心臓の状態、または、悪い心臓状態の治療の成功、または、睡眠時呼吸障害状態の治療の成功を示すことが可能である。
【0206】
一部の実施例では、閾値機能５８０は、検知された生理学的情報が特定の心臓状態に対応するとみなされる閾値を設定するように使用される。しかしながら、一部の実施例では、１つのみの検知された生理学的情報が閾値を満たすことによって心臓状態が判定されないように、いくつかのタイプの生理学的情報が心臓状態を判定することに関与する。
【0207】
一部の実施例では、通知閾値はベースラインデータから自動的に判定されてもよく、当該ベースラインデータは、医師が通知に対して一般的に行動を起こすまたは応答する閾値を判定する際に作成される。一部の実施例では、通知閾値は臨床医によって事前に選択される。
【0208】
一部の実施例では、判定エンジン５７０は、監視期間中または後（例えば、図３Ａの１２４）に、睡眠時呼吸障害の治療に（良い方向または悪い方向に）反応し得る任意の心臓状態の判定を容易にする反応パラメータ５８２を含む。場合によっては、反応パラメータ５８２は、睡眠時呼吸障害の治療の有益な結果として、どの心臓状態が（もしあれば）緩和されたかを臨床医が判定し、よって、心臓状態の直接治療を避けることが可能となるようにするのを容易にし得る。
【0209】
一部の実施例では、判定エンジン５７０は、監視期間中または後（例えば、図３Ａの１２４）に、睡眠時呼吸障害の治療に反応し得ない任意の心臓状態の判定を容易にする非反応パラメータ５８４を含む。場合によっては、非反応パラメータ５８４は、特定の心臓状態が睡眠時呼吸障害の治療の結果として緩和されなかったため、心臓状態に関する直接的な処置によってどの心臓状態が（もしあれば）緩和され得るかを臨床医が判定するのを容易にし得る。このようにして、心臓状態の同時監視を伴う睡眠時呼吸障害の治療は、どの心臓障害に対するどの治療が反応し得るかを判定する際、変数を排除するのに役立ち得る。
【0210】
図１６Ａは、本開示の一実施例による、治療装置６５０を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、治療装置６５０は、図１のシステム５０および図１～図１５Ｃに関連して先に説明した様々な実施例と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0211】
図１６Ａに示すように、治療装置６５０は、非心臓パルス発生器６５２と、センサ６５４と、刺激要素６６０と、監視期間６６８に従って心臓関連情報６６７を判定する監視リソース６６４と、を備える。一部の実施例では、心臓関連情報６６７は、少なくとも図１５Ａの心臓状態情報５００を含み得る。
【0212】
一部の実施例では、非心臓パルス発生器６５２は、少なくとも図６Ａ、図６Ｃ、図７に関連して前述したように、パルス発生器と実質的に同じ特徴の少なくともいくつかを含む。一部の実施例では、センサ６５４は、少なくとも図１１および図１２に関連して前述したように、センサ３７０、４００と実質的に同じ特徴の少なくともいくつかを含む。
【0213】
一部の実施例では、装置６５０の刺激要素６６０は、刺激要素が治療期間６６２に従って動作されるように、少なくとも図６Ａおよび図７に関連して前述したような刺激要素と実質的に同じ特徴の少なくともいくつかを含む。一部の実施例では、刺激要素６６０は、上気道開存性を回復させるために、上気道関連の体組織（例えば、図６Ｂの１８０）を刺激するように動作される。
【0214】
【0215】
一部の実施例では、装置６５０は、治療管理部（例えば、図３Ａの１１０）および／または管理部８８５（図２３）を有する制御部８８０をさらに備えてもよい。このような例では、管理部および／または制御部は、治療期間６６２（図３Ａの１１２）に従って刺激要素６６０を介して刺激を調整可能であり、および／または、監視期間６６８（同様に図３Ａの１２４）に従って心臓状態６７０を監視可能である。
【0216】
図１６Ｂは、本開示の一実施例による、刺激システム６７０を概略的に表す図である。図１６Ｂに示すように、一部の実施例では、システム６７０は、患者６７１の胸部領域内に外科的に配置することができる埋め込み型パルス発生器（ＩＰＧ）６７５と、ＩＰＧ６７５と電気的に結合された刺激リード線６７４と、を備える。一部の実施例では、パルス発生器６７５は、少なくとも図６Ａ、図６Ｃ、図７および本開示全体を通して説明された様々な実施例に関連して先に説明したように、パルス発生器２００と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0217】
リード線６７２は、刺激要素６７６（例えば、カフ電極などの電極部分）を含み、ＩＰＧ６７５から延び、よって、刺激要素６９０が所望の神経６７３と接触して配置されて、上部気道開存性を回復するために神経６７３を刺激する。一部の実施例では、所望の神経は舌下神経を含む。一部の実施例では、刺激要素６７６は、少なくとも図６Ａおよび図７および本開示を通じて説明された様々な実施例に関連して先に説明したように、刺激要素１７４、２１６と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。場合によっては、刺激リード線６７４の本体は、ＩＰＧ６７５と刺激要素６７６との間に介在し、ＩＰＧ６７５と刺激要素６７６との間に延びると言われることがある。
【0218】
リード線６７２が利用され得る１つの埋め込み型刺激システムは、例えば、Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒｓｏｎらの米国特許第６５７２５４３号明細書に記載され、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。一実施例では、装置６７０は、例えば呼吸圧などの呼吸努力を検知するために患者６７１に配置された（ＩＰＧ６７５に電気的に結合され、ＩＰＧ６７５からリード線６７７を介して延びる）少なくとも１つのセンサ部６８０を備える。
【0219】
一部の実施例では、センサ部６８０は、呼吸パターン（例えば、吸気、呼気、呼吸休止など）を含む呼吸努力を検出する。一部の実施例では、この呼吸情報は、標的神経６７３を刺激するために刺激要素６７６の起動をトリガするために使用される。従って、一部の実施例では、ＩＰＧ６７５は、呼吸センサ部６８０からセンサ波形（例えば、呼吸情報の１つの形態）を受信し、それにより、ＩＰＧ６７５が本開示の実施例による治療処置レジメンに従って電気刺激を送達することを可能にする。一部の実施例では、呼吸情報は、呼吸と同期して刺激を印加するために、または呼吸周期の別の態様に関して同期させるために使用される。一部の実施例では、この構成は、閉ループ刺激と呼ばれることもある。一部の実施例では、呼吸センサ部６８０は、ＩＰＧ６７５によって電力が供給される。
【0220】
一部の実施例では、刺激は、呼吸周期の一部に対して同期させずに印加されてもよく、従って、開ループ刺激または治療と呼ばれることがある。
【0221】
一部の実施例では、センサ部６８０は、少なくとも図１１および図１２および本開示全体を通して説明された様々な実施例に関連して先に説明したように、センサ３７０および４００と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0222】
従って、一部の実施例では、センサ部６８０は、例えば圧力センサ４０２（図１２）などの圧力センサを含む。一実施例では、この実施例の圧力センサは、患者の胸郭内の圧力を検出する。他の実施例では、検知された圧力は、胸部圧力と心臓圧力（例えば、血流）との組み合わせとすることができる。この構成では、ＩＰＧ６７５に関連するコントローラは、この圧力検知情報を解析して、患者の呼吸パターンを検出するように構成される。
【0223】
いくつかの他の実施例では、呼吸センサ部は、生体インピーダンスセンサまたは生体インピーダンスセンサのアレイを備え、胸部領域以外の領域に配置することができる。１つの実施態様では、そのようなインピーダンスセンサは、生体インピーダンス信号またはパターンを検知するように構成され、それにより、制御ユニットは、生体インピーダンス信号内の呼吸パターンを評価する。生体インピーダンス検知のために、１つの実施例では、体内の電極部分とＩＰＧ６７５のハウジング（すなわち、ケース、缶など）の導電性部分との間に電流を流し、その際、２つの離隔した刺激電極部分（刺激要素６７６など）の間で電圧を検知し、または刺激電極部分のうちの１つとＩＰＧ６７５のケースの導電性部分との間で電圧を検知して、インピーダンスを計算する。
【0224】
一部の実施例では、システム６７０は、呼吸機能に関連する生理学的データを取得するために、（センサ部６８０の代わりに）他のセンサまたは（センサ部６８０に加えて）追加のセンサを備える。例えば、図１６Ｂに示すように、一部の実施例では、システム６７０は、経胸壁の生体インピーダンス信号、心電図（ＥＣＧ）信号、または他の呼吸関連信号、他の心臓信号などを測定するために胸部領域の周りに分布させた様々な電極部分６８２、６８３、６８４を含み得る。
【0225】
一部の実施例では、様々な電極部分６８２、６８３、６８４を使用して、または単一のリード線も使用して、生体インピーダンス信号からの心臓アーチファクトをフィルタリングする／消すためのファーフィールドＥＣＧを取得することと組み合わせて、経胸壁の電気的生体インピーダンスを測定する。一部の実施例では、心拍出量および呼吸排出量（例えば、毎分換気量）を判定するために経胸壁の生体インピーダンス信号を使用してもよい。例えば、胸部の生体インピーダンスは、呼吸排出量および一回拍出量の相対的な尺度を提供することができ、それによって、カスタムの換気パラメータを提供することができ、これは次いで、（少なくとも図２２に関連して後述するような）自動作成相関ベクトルで使用して、（図３Ａの監視期間１２４の間などに）経時的な変化を監視することができる。
【0226】
一部の実施例では、睡眠時呼吸障害（限定するものではないが、閉塞性睡眠時無呼吸など）を治療するための検知および刺激システムは、閉塞性睡眠時無呼吸と診断された患者に治療策を提供する完全埋め込み型システムである。他の実施例では、図６Ｃに関連して非心臓パルス発生器２００の外部構成要素２０４の実施例について前に述べたように、システムの１つ以上の構成要素は患者の体内に埋め込まれない。そのような埋め込まれていない構成要素のいくつかの非限定的な例には、外部型センサ（呼吸、インピーダンスなど）、外部処理ユニット、または外部電源が含まれる。当然のことながら、一部の実施例では、システムの埋め込まれた部分は、システムの埋め込まれた部分とシステムの外部部分との間におけるデータおよび／または制御信号の伝送を可能にする通信経路を提供することをさらに理解されたい。通信経路は、無線周波数（ＲＦ）テレメトリリンクまたは他の無線通信プロトコルを含む。
【0227】
部分的に埋め込み可能であるか完全に埋め込み可能であるかにかかわらず、システムは、繰り返される呼吸周期のある期間中に上気道開存性関連の神経を刺激し、よって、睡眠中の上気道における閉塞（ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ ｏｒ ｏｃｃｌｕｓｉｏｎｓ）を防止するように設計される。
【0228】
一部の実施例では、他の可能性のある機能の中でも、パルス発生器６７５は、図１６Ｃに示すように、検知エンジン６９０と、刺激エンジン６９２と、治療管理部６９４と、制御部６９６とを含む。一部の実施例では、制御部６９６は、図２３に関連して説明した制御部８８０と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0229】
一部の実施例では、パルス発生器６７５は、少なくとも図１、図３Ａおよび本開示の実施例をとして他の監視リソースに関連して先に説明した監視リソース６０と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを有する監視リソースを含む。
【0230】
一連のパラメータを介して、検知エンジン６９０は、患者の呼吸状態、患者が睡眠中であるか覚醒中であるか、他の呼吸関連指標などを判定するために、様々な生理学的センサ（少なくとも図１１および図１２に関連して説明した圧力センサ、血液酸素化センサ、音響センサ、心電図（ＥＣＧ）センサ、またはインピーダンスセンサなど）からの信号を受信および判定する。そのような呼吸検出は、単一のセンサまたは任意の複数のセンサ、またはより信頼性が高く正確な信号を提供し得る様々な生理学的センサの組み合わせから受信することが可能である。一実施例では、検知エンジン６９０は、図１６Ｂのセンサ部６８０および／またはセンサ６８２、６８３、６８４、または少なくとも図１１および図１２に関連して前述したセンサのいずれかから信号を受信する。
【0231】
一部の実施例では、検知エンジン６９０は、監視リソース（例えば、図３Ａの少なくとも６０、図１５の５７０）と協働し、通信し、および／または、その一部を形成して、少なくとも図１～図１５Ｃに関連して前述したように少なくともパラメータ、情報、および状態の受信、判定、および／または、監視をする。
【0232】
一部の実施例において、他の機能の中でも、パルス発生器６７５の治療管理部６９４は、呼吸情報を合成し、その呼吸情報に基づいて（刺激エンジン６９２を介して）適切な刺激パラメータを判定し、電気刺激を標的神経に向けるように働く。一部の実施例では、治療管理部６９４は、制御部８８０の実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含み得る、および／または、図２３の制御部８８０と協働し得る。
【0233】
【0234】
一部の実施例では、センサ７０２は、少なくとも図１１および図１２および図１３Ａ～図１５Ｃに関連して前述したように、センサと実質的に同じ特徴の少なくともいくつかを含む。従って、センサ７０２は、患者の体内（例えば、患者内に埋め込まれている）または患者の体外、または体内および体外の両方の組み合わせであってもよい。体外の場合、センサは、患者によって装着可能であってもよいし、患者に取り外し可能に固定可能であってもよいし、患者の環境の一部であってもよい。
【0235】
一部の実施例では、監視エンジン７０４は、患者に関する睡眠パラメータ７０６および心臓パラメータ７０８を監視する。一部の実施例では、心臓パラメータ７０８は、本開示全体を通して開示されるような、心臓パラメータ（図１、図３Ａの６２、図２Ａの６４、図２Ｂの６６、図９の３０４）および心臓情報（図１３～図１５）と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0236】
一部の実施例では、監視リソース７００は、治療装置とは別個かつ独立であるが、本開示の少なくとも一部の実施例で説明されている治療装置の１つ（ただしこれに限定されない）などの治療装置と通信することが可能である。一部の実施例では、監視リソース７００は、例えば本開示の少なくとも一部の実施例で説明される治療装置の１つなどの治療装置の一部を形成するか、またはそれと協働する。
【0237】
一部の実施例では、監視リソース７００は、治療管理部（図１６Ｃの６９４）の一部を形成するおよび／または協働する一方、一部の実施例では、監視リソース７００は、このような管理部とは別個かつ独立であるが、このような管理部と通信し得る。
【0238】
一部の実施例では、監視リソース７００は、スタンドアロン装置内に実行されるおよび／またはスタンドアロン装置を形成する。一部の実施例では、監視リソース７００は、モバイルデバイス（例えば、図３Ｂの１３１、１３２）内に組み込まれ、アプリケーションを形成する。場合によっては、モバイルデバイス（例えば、図３Ｂの１３１）は、心臓パラメータおよび／または睡眠時呼吸障害パラメータを監視することに専用であり、場合によっては、モバイルデバイス（例えば、図３Ｂの１３２）は、限定するものではないが、例えば、スマートフォン、タブレット、ファブレット、ノートブックコンピュータなどの、非専用モバイルデバイスである。
【0239】
図１７Ｂは、本開示の一実施例による、監視リソース７１０を概略的に表すブロック図である。図１７Ｂに示すように、監視リソース７１０は、センサ７１２および／または情報７１４が監視リソース７１０と別個かつ／または独立であることと、監視リソース７１０が、センサ７１２および／または情報７１４と協働する、および／または、センサ７１２および／または情報７１４と通信することと、を除いて、図１７Ａの監視リソース７００と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0240】
図１８Ａは、本開示の一実施例による、管理部７５０を概略的に表すブロック図である。図１８Ａに示すように、監視リソース７５０は、監視エンジン７５２と評価エンジン７５８とを備える。判定エンジン７５２は、少なくとも、睡眠パラメータの配列７５４および心臓パラメータの配列７５６を監視する。評価エンジン７５８は、監視されたパラメータ７５４、７５６を評価して、少なくとも図２２に関連して後で詳述するように、互いに対するパラメータの正および負の相関を探す。一部の実施例では、睡眠パラメータ７５４は、他の睡眠関連パラメータの中でも、睡眠の質パラメータ、睡眠時呼吸障害パラメータを含む。一部の実施例では、睡眠時呼吸障害パラメータは、少なくとも閉塞性睡眠時無呼吸関連パラメータを含む。一部の実施例では、閉塞性睡眠時無呼吸関連パラメータは、閉塞性睡眠時無呼吸の有無に関連する様々な生理学的パラメータを含む。
【0241】
一部の実施例では、心臓パラメータのいくつかは、心臓障害パラメータを含み得る。一部の実施例では、心臓障害パラメータ７５６は、悪い心臓状態と関連付けられる。しかしながら、一部の実施例では、心臓障害パラメータ７５６は、良い心臓状態と関連付けられてもよい。一部の実施例では、心臓状態は、心臓状態の有無に関連する様々な生理学的パラメータを含む。
【0242】
図１８Ｂは、本開示の一実施例による、少なくともいくつかの睡眠／睡眠の質パラメータ、少なくともいくつかの心臓状態／パラメータ、および他のパラメータを識別する表である。睡眠／睡眠の質パラメータ、心臓状態／パラメータ、他のパラメータ、および／または、肺パラメータのうちのいずれか１つは、患者の実際の生理学的挙動に応じて、互いに相関をとることができる。
【0243】
一部の実施例では、解析ツールを介して、様々な睡眠の質パラメータおよび心臓パラメータを手動または自動（自動作成を介して）で他のフォーマット、マトリクス、グリッド、および／または、多次元形態に編成することが可能であり、これは、それぞれの睡眠および心臓パラメータ間の機能的または相関関係を反映することが理解されよう。限定するものではないが、少なくとも図４Ａ～図５Ｂおよび図１３Ａ～図１３Ｉを含む、図面にわたって少なくとも一部の実施例が提供される。
【0244】
一部の実施例では、各睡眠／睡眠の質パラメータは、それぞれの睡眠／睡眠の質パラメータの第１の基準と比較され、一部の実施例では、各心臓状態／パラメータは、その特定の心臓病／パラメータの第２の基準と比較される。
【0245】
一部の実施例では、監視リソース７５０（図１８Ａ）は、評価エンジン７５８を介して、監視期間に関連するＳＤＢ治療の改善を特徴とする任意の良い睡眠の質パラメータと、監視期間に関連するＳＤＢ治療による悪化を特徴とする任意の悪い睡眠の質パラメータとを、各患者に対して一意に自動的に判定する。
【0246】
一部の実施例では、（監視リソース７５０の）評価エンジン７５８を介して、監視期間に関連するＳＤＢ治療の減少を特徴とする任意の心臓障害パラメータと、監視期間に関連するＳＤＢ治療にもかかわらず持続することを特徴とする任意の心臓障害パラメータとを、各患者に対して一意に自動的に判定する。
【0247】
一部の実施例では、（監視リソース７５０の）評価エンジン７５８は、良い睡眠の質パラメータと減少した心臓障害パラメータとの相関を判定する。一部の実施例では、評価エンジン７５８は、悪い睡眠の質パラメータと持続する心臓障害パラメータとの相関を判定する。
【0248】
一部の実施例では、（監視リソース７５０の）評価エンジン７５８は、良い睡眠の質パラメータと持続する心臓障害パラメータとの相関を判定する。一部の実施例では、評価エンジンは、悪い睡眠の質パラメータと改善された心臓障害パラメータとの相関を判定する。
【0249】
一部の実施例では、第１の基準セットは、それぞれの異なる睡眠の質パラメータについての別個の基準／閾値を含み、第２の基準／セットは、それぞれの異なる心臓障害パラメータについての別個の基準／閾値を含む。
【0250】
一部の実施例では、１つの睡眠の質パラメータは、ノンレム睡眠段階およびレム睡眠段階の持続時間と、ノンレム睡眠段階およびレム睡眠段階の量と、総睡眠時間とを判定することを含む。一部の実施例では、身体の動き、身体活動、身体体位、および／または、身体姿勢を検知することによって、睡眠の持続および／または睡眠の安定性を判定するように加速度計（例えば、図１２の加速度計４０６）が使用される。
【0251】
一部の実施例では、監視期間中または後に判定された少なくともいくつかの患者データは、例えば本開示の一実施例による図１８Ｃに示すようなグラフ７６０を介して表示することができる。図１８Ｃに示すように、一部の実施例では、グラフ７６０は、少なくとも１つの睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）パラメータ７６１Ａ、少なくとも１つの心臓パラメータ７６１Ｂ、および少なくとも１つの他のパラメータ７６１Ｃ（例えば、肺）に関する情報を表示する。一例では、少なくとも１つのＳＤＢパラメータ７６１Ａは無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）を含み、少なくとも１つの心臓パラメータ７６１Ｂは平均心拍変動（ＨＲＶ）を含む。少なくとも一部の実施例では、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）は、一定期間にわたる無呼吸の量に対応し得ることが理解されよう。一例では、他のパラメータ７６１Ｃは、呼吸数を含む。図１８Ｃの実施例に示されたものの代わりに、またはそれに加えて、グラフ７６０上における表示および比較のために、睡眠時呼吸障害、心臓、および他の／肺の各カテゴリーから、多くの他のパラメータを選択することができることが理解されよう。
【0252】
一部の実施例では、グラフ７６０は、図１８Ｃに示すような箱ひげプロットとしてそれぞれのパラメータ７６１Ａ、７６１Ｂ、７６１Ｃを表示し、ここでは、箱（例えば、７６２Ａ、７６２Ｂ、７６２Ｃ）がそれぞれの各パラメータ７６１Ａから７６１Ｃについて主要値の範囲を図示し、それぞれの箱の各端部から延びるひげ（例えば、７６３Ａ、７６３Ｂ、７６３Ｃ）は、主要範囲外のデータポイントの数を識別する。パラメータに対する箱ひげプロットを互いに整列させることによって、ＳＤＢパラメータ７６１Ａと心臓パラメータ７６１Ｂとの両方が同時に主要範囲（例えば、箱）から外れた場合に相関をとることができる。別の言い方をすれば、それぞれのひげが重なる場所を観測することができる。さらに、このような相関が識別されたならば、他のパラメータ（例えば、図１８Ｂの表に列挙されたパラメータのうちの少なくともいくつかのパラメータなど）にさらなるフィルタリングを適用して、それらの時間中の他のパラメータの挙動を観察し、これらの「他の」パラメータとＳＤＢパラメータ７６１Ａおよび心臓パラメータ７６１Ｂとの間のさらなる相関を潜在的に識別することができる。一部の実施例では、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）の睡眠の質パラメータ９０２（例えば、単位時間当たりの無呼吸事象の数）は、閉塞性睡眠時無呼吸事象の総量、無呼吸事象の重症度などによって置き換え可能であることが理解されよう。一部の実施例では、図１８Ｃのグラフ７６０に示される患者データは、監視期間中または後に取得される（例えば、図３Ａの１２４）。場合によっては、監視期間は、限定するものではないが、例えば臨床医による１年ごとの検査を受けている患者に起こる１年など、比較的長期間であり得る。そのような場合、箱ひげプロット内に表される値はデータの１年間に対応し、よって、プロットから導出可能な任意の相関は、患者のＳＤＢ治療に関する期間と同じ期間にわたって患者の心臓状態（良いまたは悪い）に関する長期的傾向を示すことが可能である。
【0253】
さらに図１８Ａを参照すると、一部の実施例では、監視リソース７５０は、図１９に示すように、治療装置７６５の一部を含み、治療装置７６５は、少なくとも図６Ａ、図６Ｃ、図７、図１０Ａ、図１０Ｂ、図１６Ａ、および図１６Ｂに関連して先に説明した形態をとることができる非心臓刺激回路７６７を備える。非心臓刺激回路７６７は、神経、筋肉などの上気道開存性関連の体組織を刺激するように構成可能である。
【0254】
一部の実施例では、非心臓刺激回路７６７は、外部パルス発生器に対して動作可能に結合可能な経静脈的に埋め込み可能な刺激要素を含み得る。一部の実施例では、このような非心臓刺激回路は、外部パルス発生器に対して無線で動作可能に結合可能な経皮的に埋め込み可能な刺激要素を含み得る。いずれの場合も、このようにして結合されると、電力、データ、および／または、制御は、埋め込み可能な刺激要素と外部パルス発生器との間において無線で転送され得る。経静脈的または経皮的な方法において、そのような一部の実施例では、パルス発生および／または制御に関連するいくつかの構成要素は、埋め込み可能な刺激要素に近接してまたは埋め込み可能な刺激要素と同じ場所に埋め込むことが可能である。
【0255】
一部の実施例では、監視リソース７５０は、治療装置（例えば、図１９の７６５）とは別個かつ独立であるが、そのような治療装置と通信または協働し得る。
【0256】
一部の実施例では、治療装置７６５は、判定エンジン７５２（図１８Ａ）によって判定するための情報（例えば、図９および図１３Ａ～図１４Ｂの３００）を受信するためおよび／または取得するための無線通信リンク７６８（図２０）を備える。
【0257】
一部の実施例では、治療装置７６５は、判定エンジン７５２（図１８Ａ）によって判定するための情報（例えば、図９および図１３Ａ～図１４Ｂの３００）を受信するためおよび／または取得するためのセンサ７６９（図２１）を備える、またはこれと通信する。一部の実施例では、センサ７６９は、少なくとも図１１および図１２に関連して前述したように、センサと実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0258】
図２２は、本開示の一実施例による評価エンジン７７０を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、評価エンジン７７０は、図１８Ａ～図１９の実施例における評価エンジン７５８として働く。図２０に示すように、一部の実施例では、評価エンジン７５８は、相関機能７７２、相関基準７９０、通知基準７９２、および患者コンプライアンスパラメータ７９４を含む。
【0259】
相関機能７７２は異なる判定パラメータ間の相関を識別するおよび判定するように動作し、当該異なる判定パラメータは、例えば、図１８Ａの判定エンジン７５２に提供されるような睡眠の質パラメータ７５４および心臓障害パラメータ７５６などであるが、これらに限らない。一部の実施例では、肺パラメータおよび／または他のパラメータが判定され、睡眠の質パラメータおよび心臓パラメータ７５４、７５６との相関をとる。一部の実施例では、相関機能７７２は自動モード７７４を介して動作し、自動モード７７４において、そのような相関は、統計的解析を介して、および／または、例えば相関基準７９０などの所定の相関指標を介して自動的に判定される。一部の実施例では、相関機能７７２は、このような相関が手動で識別される手動モード７７６によって動作する。
【0260】
通知基準７９２は、識別された相関に関して臨床医に通知（例えば、図１５Ｃの５７４）が行われる前に満たされるべき基準を設定可能にする。一部の実施例では、通知基準７９２は、少なくとも図１５Ｃに関連して前述した通知基準５７６と実質的に同じ特徴および属性の少なくともいくつかを含む。
【0261】
患者コンプライアンスパラメータ７９４により、患者が睡眠時呼吸障害を治療するための治療に迎合している程度を判定でき、それにより、この患者コンプライアンスは、相関機能７７２によって識別された相関に関する任意の通知を評価する際の因子として、臨床医または評価者に検討させる。場合によっては、患者コンプライアンスパラメータ７９４は、使用時間パラメータとして表現でき、これは、良いパラメータ（すなわち、有効な治療に寄与するパラメータ）の組み合わせに関する自動作成相関ベクトル、または、悪いパラメータ（すなわち、有効な治療の欠如に寄与するパラメータ）の組み合わせに関する自動作成相関ベクトルの一部を形成し得る。
【0262】
一部の実施例では、評価エンジン７７０は評価演算子の配列７７９を含み、評価演算子は、限定するものではないが、例えば、良いパラメータ７８０、悪いパラメータ７８１、増加パラメータ７８２、減少パラメータ７８３、持続パラメータ７８４、鎮静パラメータ７８５、および、閾値パラメータ７８６などであってもよく、閾値パラメータ７８６は、判定されたパラメータ（図１８Ａの７５４、７５６）の関連値を識別する、および／または、判定されたパラメータ間の関連する相関を識別するためのものである。場合によっては、良いパラメータの増加が改善と呼ばれることがあり、他の場合では、悪いパラメータの減少（または鎮静）が改善と呼ばれることもある。
【0263】
一部の実施例では、監視期間中または後に、評価エンジン７７０は、睡眠の質パラメータ７５４と心臓障害パラメータ７５６（図１８Ａ）との関連および／または相関を自動的に識別し得る。このようにして、評価エンジン７７０により、監視期間中またはその後に、特定の患者に関する相関ベクトルを自動作成でき、相関ベクトルは、睡眠の質パラメータ７５４と心臓障害パラメータ７５６との間のなんらかの関係を反映し、例えば、睡眠呼吸障害の治療が、既存の心臓障害の中の減少（例えば、図２２の７８３）または鎮静（例えば、図２２の７８５）をもたらし得る、または睡眠時呼吸障害の治療にもかかわらず心臓障害の持続（例えば、図２２の７８４）となり得るという関係を反映する。場合によっては、良いパラメータの減少または鎮静は、悪化を指すことがある。場合によっては、悪いパラメータの増加において、悪化と呼ぶことがある。
【0264】
例えば、一部の実施例では、監視期間中または後に、評価エンジン７７０は、睡眠時呼吸障害の治療にもかかわらず、例えば心房細動などの心臓状態が持続することを識別することが可能である。睡眠時呼吸障害治療が有効であったと確認すると、心房細動には、以前に患者が呈した睡眠時呼吸障害と無関係の原因があり得ると判定することが可能である。次いで、臨床医は、例えば、薬物療法、外科手術、アブレーション、心臓の一部の電気刺激（例えば、ペーシング、除細動など）、および／または、迷走神経刺激などの非舌下神経刺激といった心臓障害（例えば心房細動）を緩和する他の治療ステップを推奨できる。
【0265】
あるいは、監視期間中または後に、評価エンジン７７０は、睡眠時呼吸障害の治療中または後に、例えば心房細動などの心臓状態が鎮静または減少したことを識別することが可能である。睡眠時呼吸障害治療が有効であったことが確認されると、以前に患者が呈した睡眠時呼吸障害は、以前に呈した心房細動の少なくとも部分的な原因であったと判定することが可能である。
【0266】
一部の実施例では、ＳＤＢ治療装置の患者コンプライアンス／使用時間パラメータ７９４と心臓パラメータとの間の相関により、単一の変数によってＳＤＢ治療の有効性を示すことが可能である。数字が低い場合、ＳＤＢ治療の有効性を改善するためにＳＤＢ治療装置の再プログラミングが推奨されていること、または、心臓専門医への紹介が適切であることを示すことができる。このように、（ＳＤＢ治療の特定の状況において）心臓の健康を治療するための主要な指標は、患者の長期的な健康を助けることが可能である。
【0267】
一部の実施例では、１つの相関ベクトルは、心房細動負荷パラメータ、バーサス、ＳＤＢ治療に対する患者コンプライアンス、バーサス、ＳＤＢ有効性を含む。この相関ベクトルは、ＳＤＢ治療および／または心房細動挙動に関する早期措置をとることを臨床医に通知するのに有用であり得る。例えば、ＳＤＢ有効性の値が高く、ＳＤＢ治療の患者コンプライアンスの値が高くても心房細動負荷が持続する場合（例えば、図２２の持続性パラメータ７８４）、この相関は構造的な心臓の問題の徴候であり、患者は、心房細動挙動を治療するために、限定するものではないが、例えばアブレーションなどの介入的な心臓処置から利益を得ることが可能である。このように、相関ベクトルは、ＳＤＢ治療に対して良好な反応のない心臓パラメータを識別するのに役立つ。
【0268】
一部の実施例では、心房細動負荷は、少なくとも２つの方法で定量化することができる。例えば、心房細動負荷は、ＲＲ間隔変動（Ｒは心電図波形のＱＲＳ群におけるＲを指す）または心房－心房（ＡＡ）タイミング対心室－心室（ＶＶ）タイミングにより定量化することができる。
【0269】
睡眠の質パラメータ７５４および心臓障害パラメータ７５６の自動作成相関ベクトルは、それぞれのパラメータ７５４、７５６との間の関連および／または相関を作成可能であり、パラメータ７５４、７５６は、特定の患者に対して一意であり、比較的大きい患者集団では全体として必ずしも現れないことが理解されよう。この構成は、特定の患者のための固有の治療選択肢をもたらし得る。さらに、場合によっては、各患者について自動作成された任意の相関データを、他の患者からの自動作成相関データと集約して、少なくともいくつかの睡眠の質パラメータ７５４（限定するものではないが、例えば睡眠時呼吸障害パラメータを含む）と、一群の患者の間で共通する少なくともいくつかの心臓障害パラメータ７５６と、の間の相関（または相関の欠如）を判定できる。
【0270】
図２３は、本開示の一実施例による制御部８８０を概略的に表すブロック図である。一部の実施例では、制御部８８０は、コントローラ８８２とメモリ８８４とを備える。一部の実施例では、制御部８８０は、図１～図２２に関連して本開示全体を通して表されるように、管理部、監視リソース、判定エンジン、および／または、治療装置／システムのうちのいずれか１つの一部を形成するか、これを実行する制御部の１つの例示的な実行を提供する。
【0271】
一般的に言えば、制御部８８０のコントローラ８８２は、少なくとも１つのプロセッサ８８３と関連するメモリとを備える。コントローラ８８２は、メモリ８８４に電気的に接続可能であり、メモリ８８４と通信して、本開示全体を通して説明したシステム、装置、構成要素、監視リソース、管理部、機能、パラメータ、および／または、エンジンの少なくともいくつかのコンポーネントの動作を指示する制御信号を生成する。一部の実施例では、これらの生成された制御信号は、本開示の少なくとも一部の実施例で説明したように、患者の治療を管理する、睡眠監視を提供する、および／または、心臓監視を提供するために、限定するものではないが、例えばメモリ８８４に記憶されたエンジン８８５を使用することを含む。制御部８８０（または別の制御部）はまた、本開示全体を通して説明した様々な治療装置／システム、アクセスツール１３１～１３５（図３Ｂ）の一般的な機能を動作させるために使用され得ることがさらに理解されよう。
【0272】
コントローラ８８２は、ユーザインターフェース（例えば、図３Ｃのユーザインターフェース１４０）を介しておよび／または機械可読命令を介して受信されたコマンドに応答して、またはそれに基づいて、本開示の前述の実施例の少なくともいくつかに従って治療の実施、監視、管理、睡眠監視および／または心臓監視を実施するように、制御信号を生成する。一部の実施例では、コントローラ８８２は、汎用コンピューティングデバイスに組み込まれているが、他の実施例では、コントローラ８８２は、一般に監視リソースに組み込まれ、または、本開示を通して説明した関連構成要素の少なくとも一部に組み込まれる若しくは関連付けられる。
【0273】
本出願の目的のために、コントローラ８８２に関して、「プロセッサ」という用語は、メモリに含まれる機械可読命令のシーケンスを実行する、現在開発されているまたは将来開発されるプロセッサ（または処理リソース）を意味するものとする。一部の実施例では、例えば制御部８８０のメモリ８８４を介して提供されるような機械可読命令のシーケンスの実行は、プロセッサに、コントローラ８８２を動作させて、例えば本開示の少なくとも一部の実施例において概して説明した（または一致する）ような、治療、睡眠監視および／または心臓監視を実行するなどの動作を実行させる。機械可読命令は、プロセッサによる処理のために、メモリ８８４で表されるように、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、大容量記憶装置、または他のなんらかの永続的記憶装置（例えば、非一時的有形媒体または不揮発性有形媒体）内の記憶場所から、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）にロードされ得る。一部の実施例では、メモリ８８４は、コントローラ８８２の処理によって実行可能な機械可読命令の不揮発性記憶を提供するコンピュータ可読有形媒体を含む。他の実施例では、説明した機能を実行するために、機械可読命令の代わりに、またはそれと組み合わせてハードウェアにより実現される回路を使用してもよい。例えば、コントローラ８８２は、少なくとも１つの特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）の一部として実行してもよい。少なくとも一部の実施例では、コントローラ８８２は、ハードウェア回路と機械可読命令とのいかなる特定の組み合わせにも限定されず、コントローラ４８２によって実行される機械可読命令のいかなる特定のソースにも限定されない。
【0274】
図２４Ａは、本開示の一実施例による命令３５０２を概略的に表すブロック図である。
【0275】
命令３５０２（図２４Ａ）、３５０４（図２４Ｂ）および命令３６００（図２５）、３６５０（図２６）、３６６０（図２７）、３６７０（図２８）、３７００（図２９）に関して、一部の実施例では、命令３５００、３６００、３６５０、３６６０、３６７０、３７００のいずれかまたはすべてが、少なくとも図１～図２３に関連して前述したように、実質的に同じシステム、装置、機能、パラメータ、エンジン、監視リソース、モジュール、管理部、要素、構成要素、命令などのうちの少なくともいくつかにより実行されてもよい。一部の実施例では、それぞれの命令のいずれかまたはすべてが、少なくとも図１～図２３に関連して前述したもの以外の、少なくともいくつかのシステム、装置、機能、パラメータ、エンジン、監視リソース、モジュール、管理部、要素、構成要素、命令などにより実行されてもよい。さらに、少なくとも図２４～図２９に関連して表されるそれぞれの命令は、少なくとも図１～図２３に関連して前述したような、様々なシステム、装置、機能、パラメータ、エンジン、監視リソース、モジュール、管理部、要素、構成要素などに関連する他の命令と組み合わせることが可能である。
【0276】
また、命令３５０２（図２４Ａ）、３５０４（図２４Ｂ）および命令３６００（図２５）、３６５０（図２６）、３６６０（図２７）、３６７０（図２８）、３７００（図２９）に関して、一部の実施例では、命令３５０２、３５０４、３６００、３６５０、３６６０、３６７０、３７００のいずれかまたはすべてが、少なくとも図１～図２３に関連して前述したように、実質的に同じシステム、装置、機能、パラメータ、エンジン、監視リソース、モジュール、管理部、要素、構成要素、命令、特徴、属性などのうちの少なくともいくつかにより方法として実行されてもよい。
【0277】
図２４Ａに示すように、３５０２において、命令３５００は、少なくとも１つの睡眠パラメータおよび少なくとも１つの心臓パラメータを監視することを含む。
【0278】
図２４Ｂは、本開示の一実施例による命令３５０４を概略的に表すブロック図である。図２４Ｂに示すように、３５０４において、命令は、少なくとも検知された生理学的関連情報に基づいて監視を実行することを含む。一部の実施例では、命令３５０４は、命令３５０２を補完するように実行される。
【0279】
図２５は、本開示の一実施例による命令３６００を概略的に表す流れ図である。図２５に示すように、３６０２において、指示３６００は、刺激回路を介して気道開存性関連の体組織を刺激することによって閉塞性睡眠時無呼吸の治療を指示することを含む。３６０４において、命令３６００は、少なくとも１つのセンサを介する、少なくとも１つの睡眠パラメータと少なくとも１つの心臓パラメータとの監視を含む。
【0280】
図２６は、本開示の一実施例による命令３６５０を概略的に表すブロック図である。命令３６５０は、ＯＳＡ治療による改善を特徴とする任意の良い睡眠パラメータと、ＯＳＡ治療による悪化を特徴とする任意の悪い睡眠パラメータと、の判定を含む。
【0281】
図２７は、本開示の一実施例による命令３６６０を概略的に表すブロック図である。命令３６６０は、ＯＳＡ治療による減少を特徴とする心臓パラメータと、ＯＳＡ治療にもかかわらず持続および／または増加することを特徴とする任意の心臓パラメータと、を判定することを含む。
【0282】
図２８は、本開示の一実施例による命令３６７０を概略的に表すブロック図である。命令３６７０は、良い睡眠パラメータと減少した心臓パラメータとの第１の相関と、持続および／または増加した心臓障害パラメータに対する悪い睡眠パラメータの第２の相関と、を判定することを含む。
【0283】
【0284】
図２９は、本開示の一実施例による命令３７００を概略的に表すブロック図である。命令３７００は、少なくとも１つの睡眠パラメータおよび／または少なくとも１つの心臓パラメータを表示することを含む。一部の実施例において、命令３７００（図２９）は、方法の形態、さもなければ上述のように、命令３５０２（図２４Ａ）、命令３５０４（図２４Ｂ）、命令３６００（図２５）、命令３６５０（図２６）、命令３６６０（図２７）、および／または命令３６７０（図２８）と相補的な方法で実行できる。
【0285】
本明細書において特定の実施例を図示および説明してきたが、本開示の範囲から逸脱することなく、図示および説明された特定の実施例の代わりに、様々な代替および／均等な実行をなし得ることが当業者であれば理解されよう。本出願は、本明細書で論じた特定の実施例の任意の適合または変形を包含することを意図している。
【0286】
（請求項１）
少なくとも１つの睡眠関連パラメータと少なくとも１つの心臓関連パラメータとを監視する監視リソース
を備える、装置。
（請求項２）
前記監視リソースは、検知された生理学的関連情報に少なくとも部分的に基づいて前記監視を行う、請求項１に記載の装置。
（請求項３）
前記検知された生理学的関連情報は、検知された心臓情報を含み、
前記監視リソースは、前記少なくとも１つの検知された心臓パラメータが患者の悪い心臓状態に対応するか否かを判定する、請求項２に記載の装置。
（請求項４）
悪い心臓状態の存在が判定されるとき、前記監視リソースは通知を生成する、請求項３に記載の装置。
（請求項５）
前記悪い心臓状態は、
期外収縮と、
上室性不整脈と、
心室性不整脈と、
徐脈性不整脈と、
高血圧と、
心不全と、
変時性不全と、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項３に記載の装置。
（請求項６）
前記監視リソースは、前記患者のための閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応しない任意の悪い心臓状態を判定する、請求項３に記載の装置。
（請求項７）
前記監視リソースは、前記患者のための閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応する任意の悪い心臓状態を判定する、請求項３に記載の装置。
（請求項８）
前記監視リソースは、それぞれの判定された、前記少なくとも１つの睡眠関連パラメータと前記少なくとも１つの心臓関連パラメータとの間の関係を判定する、請求項１に記載の装置。
（請求項９）
前記監視リソースは、監視期間にわたって前記少なくとも１つの心臓パラメータおよび前記少なくとも１つの睡眠パラメータの傾向を表示するユーザインターフェースを備える、請求項１に記載の装置。
（請求項１０）
前記監視リソースは、埋め込み型センサから前記検知された生理学的情報を受信する、請求項２に記載の装置。
（請求項１１）
前記監視リソースは、外部型センサから前記検知された生理学的情報を受信する、請求項１に記載の装置。
（請求項１２）
前記外部型センサは非接触センサを含む、請求項１２に記載の装置。
（請求項１３）
前記装置は前記生理学的情報を検知する少なくとも１つのセンサを備え、前記少なくとも１つのセンサは、
圧力センサと、
加速度計と、
インピーダンスセンサと、
超音波センサと、
高周波センサと、
非接触センサと、
光学センサと、
音響センサと、
エアフローセンサと、
イメージセンサと、
ＥＭＧセンサと、
ＥＣＧセンサと、
のうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載の装置。
（請求項１４）
閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間に従って気道開存性関連の体組織を刺激する刺激要素を備え、前記監視リソースは、前記ＯＳＡ治療期間に対してそれぞれの少なくとも１つの睡眠パラメータおよび心臓パラメータに関する前記監視を行う、請求項１に記載の装置。
（請求項１５）
前記刺激要素を介して前記ＯＳＡ治療期間を実行する非心臓パルス発生器を備える、請求項１４に記載の装置。
（請求項１６）
前記監視リソースは、
前記少なくとも１つの睡眠関連パラメータおよび前記少なくとも１つの心臓関連パラメータの前記監視を行うように、非一時的媒体に記憶された機械可読命令を実行する処理リソース
を備える、請求項１に記載の装置。
（請求項１７）
前記監視リソースは、
モバイルデバイスと、
専用ステーションと、
ポータルと、
モバイルデバイス、専用ステーション、ポータルのうちの少なくとも１つを介して表示可能なユーザインターフェースと、
のうちの少なくとも１つにより実行される、請求項１に記載の装置。
（請求項１８）
前記監視リソースは、少なくとも部分的に前記患者の外部に配置される、請求項１に記載の装置。
（請求項１９）
前記監視リソースは、監視期間に対して前記監視を行う、請求項１に記載の装置。
（請求項２０）
前記監視期間はＯＳＡ治療期間と独立であり、前記監視期間の長さは、前記ＯＳＡ治療期間の長さよりも少なくとも１桁上回る、請求項１９に記載の装置。
（請求項２１）
少なくとも１つの睡眠関連パラメータと少なくとも１つの心臓関連パラメータとを監視することを含む、方法。
（請求項２２）
検知された生理学的関連情報に少なくとも部分的に基づいて前記監視を行うことを含む、請求項１に記載の方法。
（請求項２３）
前記検知された生理学的関連情報は、検知された心臓情報を含み、
前記方法は、前記少なくとも１つの検知された心臓パラメータが患者の悪い心臓状態に対応するか否かを判定することを含む、請求項２に記載の方法。
（請求項２４）
悪い心臓状態の存在が判定されるとき、通知を生成することを含む、請求項２３に記載の方法。
（請求項２５）
前記悪い心臓状態は、
期外収縮と、
上室性不整脈と、
心室性不整脈と、
徐脈性不整脈と、
高血圧と、
心不全と、
変時性不全と、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項２３に記載の方法。
（請求項２６）
前記患者のための閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応しない任意の悪い心臓状態を判定することを含む、請求項２３に記載の方法。
（請求項２７）
前記患者のための閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応する任意の悪い心臓状態を判定することを含む、請求項２３に記載の方法。
（請求項２８）
それぞれの判定された、前記少なくとも１つの睡眠関連パラメータと前記少なくとも１つの心臓関連パラメータとの間の関係を判定することを含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項２９）
監視期間にわたって前記少なくとも１つの心臓パラメータおよび前記少なくとも１つの睡眠パラメータの傾向を表示することを含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項３０）
埋め込み型センサから前記検知された生理学的情報を受信することを含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項３１）
外部型センサから前記検知された生理学的情報を受信することを含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項３２）
前記外部型センサは非接触センサを含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項３３）
圧力センサと、
加速度計と、
インピーダンスセンサと、
超音波センサと、
高周波センサと、
非接触センサと、
光学センサと、
音響センサと、
エアフローセンサと、
イメージセンサと、
ＥＭＧセンサと、
ＥＣＧセンサと、
のうちの少なくとも１つにより前記生理学的情報を検知すること
を含む、請求項１に記載の方法。
（請求項３４）
閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間に従って気道開存性関連の体組織を電気的に刺激することと、
前記ＯＳＡ治療期間の間にまたは後に、前記それぞれの少なくとも１つの睡眠パラメータおよび心臓パラメータに関する前記判定を行うことと、を含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項３５）
刺激要素と協働して非心臓パルス発生器を介して前記ＯＳＡ治療期間を実行することを含む、請求項３４に記載の方法。
（請求項３６）
モバイルデバイスと、
専用ステーションと、
ポータルと、
モバイルデバイス、専用ステーション、およびポータルのうちの少なくとも１つを介して表示可能なユーザインターフェースと、
のうちの少なくとも１つにより監視リソースを少なくとも部分的に実行すること、
を含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項３７）
少なくとも部分的に前記患者の外部に前記監視リソースを実行することを含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項３８）
ＯＳＡ治療期間とは独立した監視期間に従って前記判定を行うことを含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項３９）
前記監視期間の長さは、前記ＯＳＡ治療期間の長さよりも少なくとも１桁上回る、請求項３８に記載の方法。
（請求項４０）
前記監視期間の長さは、前記ＯＳＡ治療期間の長さと同じ桁である、請求項３８に記載の方法。
（請求項４１）
ＯＳＡ治療期間に従って気道開存性関連の体組織を刺激する非心臓刺激装置と、
心臓パラメータを判定する監視リソースと、
を備える、システム。
（請求項４２）
前記監視リソースは、前記パルス発生器とは別個かつ独立でありつつ、前記非心臓刺激装置と通信している、請求項４１に記載のシステム。
（請求項４３）
前記監視リソースは、検知された環境情報および検知された生理学的情報のうちの少なくとも１つを介して前記心臓障害パラメータを判定する、請求項４１に記載のシステム。
（請求項４４）
前記心臓障害パラメータは、心臓不整脈パラメータを含む、請求項４１に記載のシステム。
（請求項４５）
前記心臓不整脈パラメータは、
心臓形態（ｃａｒｄｉａｃ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）パラメータと、
心拍変動パラメータと、
心臓タイミングパラメータと、
のうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づく、請求項４４に記載のシステム。
（請求項４６）
前記監視リソースは、前記少なくとも１つの心臓パラメータを評価し、前記心臓障害パラメータに関連する悪い心臓状態を判定する、請求項４１に記載のシステム。
（請求項４７）
前記悪い心臓状態は心房細動を含む、請求項４６に記載のシステム。
（請求項４８）
前記悪い心臓状態は、
期外収縮と、
上室性不整脈と、
心室性不整脈と、
徐脈性不整脈と、
高血圧と、
心不全と、
変時性不全と、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項４６に記載のシステム。
（請求項４９）
前記監視リソースは、閉塞性睡眠時無呼吸治療と無関係な悪い心臓状態を判定する、請求項４６に記載のシステム。
（請求項５０）
前記監視リソースは、閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応しない悪い心臓状態を判定する、請求項４６に記載のシステム。
（請求項５１）
前記監視リソースは、閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応する悪い心臓状態を判定する、請求項４１に記載のシステム。
（請求項５２）
前記監視リソースは、前記少なくとも１つの心臓パラメータに関連する悪い心臓状態を識別するとき、通知を実行する、請求項４１に記載のシステム。
（請求項５３）
前記少なくとも１つの心臓パラメータに関する情報を取得する呼吸センサを備える、請求項４１に記載のシステム。
（請求項５４）
前記呼吸センサが加速度計を含む、請求項５３に記載のシステム。
（請求項５５）
少なくとも前記心臓パラメータを判定するための少なくとも生理学的情報を取得する少なくとも１つのセンサを備える、請求項４１に記載のシステム。
（請求項５６）
前記少なくとも１つのセンサは、前記患者に関連する環境情報を取得する、請求項５５に記載のシステム。
（請求項５７）
前記生理学的情報は、少なくとも呼吸情報を含む、請求項５５に記載のシステム。
（請求項５８）
前記少なくとも１つのセンサは、埋め込み型要素を含む、請求項５５に記載のシステム。
（請求項５９）
前記非心臓パルス発生器は、前記少なくとも１つのセンサを含む、請求項５５に記載のシステム。
（請求項６０）
前記少なくとも１つのセンサは、外部型センサを含む、請求項５５に記載のシステム。
（請求項６１）
前記少なくとも１つのセンサは、ウェアラブルセンサを含む、請求項６０に記載のシステム。
（請求項６２）
前記外部型センサは非接触センサを含む、請求項６０に記載のシステム。
（請求項６３）
前記少なくともセンサは、
圧力センサと、
加速度計と、
インピーダンスセンサと、
超音波センサと、
高周波センサと、
非接触センサと、
光学センサと、
音響センサと、
エアフローセンサと、
イメージセンサと、
ＥＭＧセンサと、
ＥＣＧセンサと、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項５５に記載のシステム。
（請求項６４）
前記検知された生理学的情報は、心臓情報を含む、請求項５５に記載のシステム。
（請求項６５）
前記検知された心臓情報は、心音図、心弾動図、および心振動図のうちの少なくとも１つからの情報を含む、請求項６４に記載のシステム。
（請求項６６）
前記監視リソースは、前記検知された心臓情報を解析し、前記検知された心臓情報が前記心臓パラメータに関連する通知基準を満たすと判定したとき、通知を生成する、請求項６４に記載のシステム。
（請求項６７）
前記検知された心臓情報は心拍変動を含み、前記監視リソースは、監視期間にわたる心拍変動の不規則さの度合いを判定する、請求項６４に記載のシステム。
（請求項６８）
前記監視リソースは、前記検知された生理学的情報および環境情報のうちの少なくとも１つに関連して前記少なくとも１つの心臓パラメータを判定し、前記心臓パラメータの変動を監視する、請求項５５に記載のシステム。
（請求項６９）
前記監視リソースは、ＯＳＡ治療期間と独立した監視期間に従って前記心臓パラメータを判定する、請求項４１に記載のシステム。
（請求項７０）
前記監視期間の長さは、前記ＯＳＡ治療期間の長さよりも少なくとも１桁上回る、請求項６９に記載のシステム。
（請求項７１）
前記ＯＳＡ治療期間の長さは、１日の睡眠期間の長さである、請求項７０に記載のシステム。
（請求項７２）
前記監視期間の長さは、前記ＯＳＡ治療期間の長さと同じ桁であり、前記ＯＳＡ治療期間と同様な範囲を持つ、請求項６９に記載のシステム。
（請求項７３）
前記治療期間は、トリガイベントに応じて選択的に刺激が印加される少なくとも１日の期間を含む、請求項４１に記載のシステム。
（請求項７４）
前記治療期間は、睡眠期間の間に刺激が連続的に印加される少なくとも１日の期間を含む、請求項４１に記載のシステム。
（請求項７５）
前記治療期間は、所定の間隔に従って刺激が印加される少なくとも１日の期間を含み、前記所定の間隔はトリガイベントに応ずるものではない、請求項４１に記載のシステム。
（請求項７６）
前記治療期間は、１日ではない刺激期間を含む、請求項４１に記載のシステム。
（請求項７７）
前記睡眠パラメータは、少なくとも１つのＯＳＡ関連パラメータを含む、請求項４１に記載のシステム。
（請求項７８）
前記少なくとも１つのＯＳＡ関連パラメータは、
仰臥体位におけるＯＳＡ事象の数と、
非仰臥体位におけるＯＳＡ事象の数と、
総睡眠時間と、
レム睡眠段階における睡眠時間と、
ノンレム睡眠段階における睡眠時間と、
仰臥体位における睡眠時間と、
非仰臥体位における睡眠時間と、
ＯＳＡ事象の総数と、
のうちの少なくとも１つに対応する、請求項７７に記載のシステム。
（請求項７９）
前記監視リソースは、各患者について、監視期間に関連した、
ＯＳＡ治療による改善を特徴とする任意の良い睡眠パラメータと、ＯＳＡ治療による悪化を特徴とする任意の悪い睡眠パラメータと、
を一意に自動的に判定する、請求項４１に記載のシステム。
（請求項８０）
前記監視リソースは、各患者について、
ＯＳＡ治療による減少を特徴とする任意の心臓パラメータと、ＯＳＡ治療にもかかわらず持続することを特徴とする任意の心臓障害パラメータと、
を一意に自動的に判定する、請求項７９に記載のシステム。
（請求項８１）
命令は、各患者について、
良い睡眠の質パラメータと、減少した心臓障害パラメータと、の第１の相関、および、悪い睡眠の質パラメータと、持続する心臓障害パラメータと、の第２の相関と、
を自動的に判定する、請求項８０に記載のシステム。
（請求項８２）
前記命令は、各患者について、
ＯＳＡ治療による減少を特徴とする任意の心臓パラメータと、ＯＳＡ治療にもかかわらず持続することを特徴とする任意の心臓パラメータと、
を一意に自動的に判定する、請求項４１に記載のシステム。
（請求項８３）
前記監視リソースは処理リソースを含み、前記処理リソースは少なくとも前記心臓パラメータの前記判定を行う機械可読命令を実行する、請求項４１に記載のシステム。
（請求項８４）
前記非心臓刺激装置は、
刺激要素と、
前記刺激要素と協働可能な非心臓パルス発生器と、
を備える、請求項４１に記載のシステム。
（請求項８５）
前記非心臓パルス発生器の少なくとも一部は、埋め込み型要素を含む、請求項８４に記載のシステム。
（請求項８６）
前記監視リソースは、ＯＳＡ治療を行う際の患者コンプライアンスの度合いを監視し、前記命令は、前記少なくとも１つの心臓パラメータを含む複数の心臓パラメータに対して、前記患者コンプライアンスの度合いとの相関を自動的にとる、請求項４１に記載のシステム。
（請求項８７）
前記それぞれの少なくとも１つの心臓パラメータを検知する加速度計
を備える、請求項８６に記載のシステム。
（請求項８８）
前記加速度計は、音響検知機能および振動検知機能のうちの少なくとも１つを含む、請求項８７に記載のシステム。
（請求項８９）
前記少なくとも１つの心臓パラメータは心不全を含む、請求項８７に記載のシステム。
（請求項９０）
少なくとも１つの睡眠パラメータおよび少なくとも１つの心臓パラメータを表示するように、
非一時的媒体に記憶された機械可読命令を実行する処理リソース
を備える、ユーザインターフェース。
（請求項９１）
前記少なくとも１つの睡眠パラメータおよび前記少なくとも１つの心臓パラメータは、検知された生理学的情報に少なくとも部分的に基づくものである、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項９２）
前記命令は、前記少なくとも１つの心臓パラメータの傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項９３）
前記命令は、心臓パラメータの配列と睡眠パラメータの配列との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項９４）
前記命令は、少なくとも心房細動と少なくとも無呼吸低呼吸指数との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項９５）
前記命令は、少なくとも心拍変動と少なくとも無呼吸低呼吸指数との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項９６）
前記命令は、少なくとも高血圧と少なくとも無呼吸低呼吸指数との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項９７）
前記命令は、少なくとも心不全と少なくとも無呼吸低呼吸指数との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項９８）
前記命令は、心臓障害パラメータの配列と閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項９９）
前記命令は、少なくとも心房細動と閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項１００）
前記命令は、少なくとも心拍変動と閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０１）
前記命令は、少なくとも高血圧と閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０２）
前記命令は、少なくとも心不全と閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０３）
前記少なくとも検知された生理学的情報は、少なくとも心臓情報を含む、請求項９１に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０４）
前記少なくとも検知された生理学的情報は、呼吸情報を含む、請求項９１に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０５）
前記ユーザインターフェースは、監視期間にわたって前記少なくとも１つの睡眠パラメータの傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０６）
前記少なくとも１つの心臓パラメータおよび前記少なくとも１つの睡眠パラメータの前記監視を実行する監視リソースと、
前記少なくとも１つの睡眠パラメータおよび前記少なくとも１つの心臓パラメータに関する検知された生理学的情報を含む、生理学的情報を取得する少なくとも１つのセンサと、
を備える、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０７）
前記監視リソースは外部モニタを備え、前記少なくとも１つのセンサは外部型センサを備える、請求項１０６に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０８）
前記監視リソースは外部モニタを備え、前記少なくとも１つのセンサは埋め込み型センサを備える、請求項１０６に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０９）
前記監視リソースは、少なくとも閉塞性睡眠時無呼吸治療期間に関して、前記少なくとも１つの睡眠パラメータおよび少なくとも１つの心臓パラメータを監視し、前記閉塞性睡眠時無呼吸治療期間は１日の期間に対応し、当該１日の期間において、非心臓刺激装置を介して気道開存性関連の体組織が電気的に刺激される、請求項１０６に記載のユーザインターフェース。
（請求項１１０）
前記監視リソースは非心臓刺激装置を介して少なくとも部分的に実行され、前記少なくとも１つのセンサは埋め込み型センサを含む、請求項１０６に記載のユーザインターフェース。
（請求項１１１）
前記監視リソースは、
モバイルデバイスと、
モバイルデバイス上のアプリケーションと、
専用ステーションと、
ポータルと、
のうちの少なくとも１つを介して少なくとも部分的に実行される、請求項１０６に記載のユーザインターフェース。
（請求項１１２）
少なくとも１つの睡眠パラメータおよび少なくとも１つの心臓パラメータを表示することを含む、方法。
（請求項１１３）
検知された生理学的情報に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つの睡眠パラメータおよび前記少なくとも１つの心臓パラメータを判定することを含む、請求項１１２に記載の方法。
（請求項１１４）
前記少なくとも１つの心臓パラメータの傾向を表示することを含む、１１２に記載の方法。
（請求項１１５）
心臓パラメータの配列と睡眠パラメータの配列との間の相関の傾向を表示することを含む、
請求項１１２に記載の方法。
少なくとも１つの睡眠関連パラメータと少なくとも１つの心臓関連パラメータとを監視する監視リソース
を備える、装置。
（請求項２）
前記監視リソースは、検知された生理学的関連情報に少なくとも部分的に基づいて前記監視を行う、請求項１に記載の装置。
（請求項３）
前記検知された生理学的関連情報は、検知された心臓情報を含み、
前記監視リソースは、前記少なくとも１つの検知された心臓パラメータが患者の悪い心臓状態に対応するか否かを判定する、請求項２に記載の装置。
（請求項４）
悪い心臓状態の存在が判定されるとき、前記監視リソースは通知を生成する、請求項３に記載の装置。
（請求項５）
前記悪い心臓状態は、
期外収縮と、
上室性不整脈と、
心室性不整脈と、
徐脈性不整脈と、
高血圧と、
心不全と、
変時性不全と、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項３に記載の装置。
（請求項６）
前記監視リソースは、前記患者のための閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応しない任意の悪い心臓状態を判定する、請求項３に記載の装置。
（請求項７）
前記監視リソースは、前記患者のための閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応する任意の悪い心臓状態を判定する、請求項３に記載の装置。
（請求項８）
前記監視リソースは、それぞれの判定された、前記少なくとも１つの睡眠関連パラメータと前記少なくとも１つの心臓関連パラメータとの間の関係を判定する、請求項１に記載の装置。
（請求項９）
前記監視リソースは、監視期間にわたって前記少なくとも１つの心臓パラメータおよび前記少なくとも１つの睡眠パラメータの傾向を表示するユーザインターフェースを備える、請求項１に記載の装置。
（請求項１０）
前記監視リソースは、埋め込み型センサから前記検知された生理学的情報を受信する、請求項２に記載の装置。
（請求項１１）
前記監視リソースは、外部型センサから前記検知された生理学的情報を受信する、請求項１に記載の装置。
（請求項１２）
前記外部型センサは非接触センサを含む、請求項１２に記載の装置。
（請求項１３）
前記装置は前記生理学的情報を検知する少なくとも１つのセンサを備え、前記少なくとも１つのセンサは、
圧力センサと、
加速度計と、
インピーダンスセンサと、
超音波センサと、
高周波センサと、
非接触センサと、
光学センサと、
音響センサと、
エアフローセンサと、
イメージセンサと、
ＥＭＧセンサと、
ＥＣＧセンサと、
のうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載の装置。
（請求項１４）
閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間に従って気道開存性関連の体組織を刺激する刺激要素を備え、前記監視リソースは、前記ＯＳＡ治療期間に対してそれぞれの少なくとも１つの睡眠パラメータおよび心臓パラメータに関する前記監視を行う、請求項１に記載の装置。
（請求項１５）
前記刺激要素を介して前記ＯＳＡ治療期間を実行する非心臓パルス発生器を備える、請求項１４に記載の装置。
（請求項１６）
前記監視リソースは、
前記少なくとも１つの睡眠関連パラメータおよび前記少なくとも１つの心臓関連パラメータの前記監視を行うように、非一時的媒体に記憶された機械可読命令を実行する処理リソース
を備える、請求項１に記載の装置。
（請求項１７）
前記監視リソースは、
モバイルデバイスと、
専用ステーションと、
ポータルと、
モバイルデバイス、専用ステーション、ポータルのうちの少なくとも１つを介して表示可能なユーザインターフェースと、
のうちの少なくとも１つにより実行される、請求項１に記載の装置。
（請求項１８）
前記監視リソースは、少なくとも部分的に前記患者の外部に配置される、請求項１に記載の装置。
（請求項１９）
前記監視リソースは、監視期間に対して前記監視を行う、請求項１に記載の装置。
（請求項２０）
前記監視期間はＯＳＡ治療期間と独立であり、前記監視期間の長さは、前記ＯＳＡ治療期間の長さよりも少なくとも１桁上回る、請求項１９に記載の装置。
（請求項２１）
少なくとも１つの睡眠関連パラメータと少なくとも１つの心臓関連パラメータとを監視することを含む、方法。
（請求項２２）
検知された生理学的関連情報に少なくとも部分的に基づいて前記監視を行うことを含む、請求項１に記載の方法。
（請求項２３）
前記検知された生理学的関連情報は、検知された心臓情報を含み、
前記方法は、前記少なくとも１つの検知された心臓パラメータが患者の悪い心臓状態に対応するか否かを判定することを含む、請求項２に記載の方法。
（請求項２４）
悪い心臓状態の存在が判定されるとき、通知を生成することを含む、請求項２３に記載の方法。
（請求項２５）
前記悪い心臓状態は、
期外収縮と、
上室性不整脈と、
心室性不整脈と、
徐脈性不整脈と、
高血圧と、
心不全と、
変時性不全と、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項２３に記載の方法。
（請求項２６）
前記患者のための閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応しない任意の悪い心臓状態を判定することを含む、請求項２３に記載の方法。
（請求項２７）
前記患者のための閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応する任意の悪い心臓状態を判定することを含む、請求項２３に記載の方法。
（請求項２８）
それぞれの判定された、前記少なくとも１つの睡眠関連パラメータと前記少なくとも１つの心臓関連パラメータとの間の関係を判定することを含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項２９）
監視期間にわたって前記少なくとも１つの心臓パラメータおよび前記少なくとも１つの睡眠パラメータの傾向を表示することを含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項３０）
埋め込み型センサから前記検知された生理学的情報を受信することを含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項３１）
外部型センサから前記検知された生理学的情報を受信することを含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項３２）
前記外部型センサは非接触センサを含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項３３）
圧力センサと、
加速度計と、
インピーダンスセンサと、
超音波センサと、
高周波センサと、
非接触センサと、
光学センサと、
音響センサと、
エアフローセンサと、
イメージセンサと、
ＥＭＧセンサと、
ＥＣＧセンサと、
のうちの少なくとも１つにより前記生理学的情報を検知すること
を含む、請求項１に記載の方法。
（請求項３４）
閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間に従って気道開存性関連の体組織を電気的に刺激することと、
前記ＯＳＡ治療期間の間にまたは後に、前記それぞれの少なくとも１つの睡眠パラメータおよび心臓パラメータに関する前記判定を行うことと、を含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項３５）
刺激要素と協働して非心臓パルス発生器を介して前記ＯＳＡ治療期間を実行することを含む、請求項３４に記載の方法。
（請求項３６）
モバイルデバイスと、
専用ステーションと、
ポータルと、
モバイルデバイス、専用ステーション、およびポータルのうちの少なくとも１つを介して表示可能なユーザインターフェースと、
のうちの少なくとも１つにより監視リソースを少なくとも部分的に実行すること、
を含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項３７）
少なくとも部分的に前記患者の外部に前記監視リソースを実行することを含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項３８）
ＯＳＡ治療期間とは独立した監視期間に従って前記判定を行うことを含む、請求項２１に記載の方法。
（請求項３９）
前記監視期間の長さは、前記ＯＳＡ治療期間の長さよりも少なくとも１桁上回る、請求項３８に記載の方法。
（請求項４０）
前記監視期間の長さは、前記ＯＳＡ治療期間の長さと同じ桁である、請求項３８に記載の方法。
（請求項４１）
ＯＳＡ治療期間に従って気道開存性関連の体組織を刺激する非心臓刺激装置と、
心臓パラメータを判定する監視リソースと、
を備える、システム。
（請求項４２）
前記監視リソースは、前記パルス発生器とは別個かつ独立でありつつ、前記非心臓刺激装置と通信している、請求項４１に記載のシステム。
（請求項４３）
前記監視リソースは、検知された環境情報および検知された生理学的情報のうちの少なくとも１つを介して前記心臓障害パラメータを判定する、請求項４１に記載のシステム。
（請求項４４）
前記心臓障害パラメータは、心臓不整脈パラメータを含む、請求項４１に記載のシステム。
（請求項４５）
前記心臓不整脈パラメータは、
心臓形態（ｃａｒｄｉａｃ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）パラメータと、
心拍変動パラメータと、
心臓タイミングパラメータと、
のうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づく、請求項４４に記載のシステム。
（請求項４６）
前記監視リソースは、前記少なくとも１つの心臓パラメータを評価し、前記心臓障害パラメータに関連する悪い心臓状態を判定する、請求項４１に記載のシステム。
（請求項４７）
前記悪い心臓状態は心房細動を含む、請求項４６に記載のシステム。
（請求項４８）
前記悪い心臓状態は、
期外収縮と、
上室性不整脈と、
心室性不整脈と、
徐脈性不整脈と、
高血圧と、
心不全と、
変時性不全と、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項４６に記載のシステム。
（請求項４９）
前記監視リソースは、閉塞性睡眠時無呼吸治療と無関係な悪い心臓状態を判定する、請求項４６に記載のシステム。
（請求項５０）
前記監視リソースは、閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応しない悪い心臓状態を判定する、請求項４６に記載のシステム。
（請求項５１）
前記監視リソースは、閉塞性睡眠時無呼吸治療に反応する悪い心臓状態を判定する、請求項４１に記載のシステム。
（請求項５２）
前記監視リソースは、前記少なくとも１つの心臓パラメータに関連する悪い心臓状態を識別するとき、通知を実行する、請求項４１に記載のシステム。
（請求項５３）
前記少なくとも１つの心臓パラメータに関する情報を取得する呼吸センサを備える、請求項４１に記載のシステム。
（請求項５４）
前記呼吸センサが加速度計を含む、請求項５３に記載のシステム。
（請求項５５）
少なくとも前記心臓パラメータを判定するための少なくとも生理学的情報を取得する少なくとも１つのセンサを備える、請求項４１に記載のシステム。
（請求項５６）
前記少なくとも１つのセンサは、前記患者に関連する環境情報を取得する、請求項５５に記載のシステム。
（請求項５７）
前記生理学的情報は、少なくとも呼吸情報を含む、請求項５５に記載のシステム。
（請求項５８）
前記少なくとも１つのセンサは、埋め込み型要素を含む、請求項５５に記載のシステム。
（請求項５９）
前記非心臓パルス発生器は、前記少なくとも１つのセンサを含む、請求項５５に記載のシステム。
（請求項６０）
前記少なくとも１つのセンサは、外部型センサを含む、請求項５５に記載のシステム。
（請求項６１）
前記少なくとも１つのセンサは、ウェアラブルセンサを含む、請求項６０に記載のシステム。
（請求項６２）
前記外部型センサは非接触センサを含む、請求項６０に記載のシステム。
（請求項６３）
前記少なくともセンサは、
圧力センサと、
加速度計と、
インピーダンスセンサと、
超音波センサと、
高周波センサと、
非接触センサと、
光学センサと、
音響センサと、
エアフローセンサと、
イメージセンサと、
ＥＭＧセンサと、
ＥＣＧセンサと、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項５５に記載のシステム。
（請求項６４）
前記検知された生理学的情報は、心臓情報を含む、請求項５５に記載のシステム。
（請求項６５）
前記検知された心臓情報は、心音図、心弾動図、および心振動図のうちの少なくとも１つからの情報を含む、請求項６４に記載のシステム。
（請求項６６）
前記監視リソースは、前記検知された心臓情報を解析し、前記検知された心臓情報が前記心臓パラメータに関連する通知基準を満たすと判定したとき、通知を生成する、請求項６４に記載のシステム。
（請求項６７）
前記検知された心臓情報は心拍変動を含み、前記監視リソースは、監視期間にわたる心拍変動の不規則さの度合いを判定する、請求項６４に記載のシステム。
（請求項６８）
前記監視リソースは、前記検知された生理学的情報および環境情報のうちの少なくとも１つに関連して前記少なくとも１つの心臓パラメータを判定し、前記心臓パラメータの変動を監視する、請求項５５に記載のシステム。
（請求項６９）
前記監視リソースは、ＯＳＡ治療期間と独立した監視期間に従って前記心臓パラメータを判定する、請求項４１に記載のシステム。
（請求項７０）
前記監視期間の長さは、前記ＯＳＡ治療期間の長さよりも少なくとも１桁上回る、請求項６９に記載のシステム。
（請求項７１）
前記ＯＳＡ治療期間の長さは、１日の睡眠期間の長さである、請求項７０に記載のシステム。
（請求項７２）
前記監視期間の長さは、前記ＯＳＡ治療期間の長さと同じ桁であり、前記ＯＳＡ治療期間と同様な範囲を持つ、請求項６９に記載のシステム。
（請求項７３）
前記治療期間は、トリガイベントに応じて選択的に刺激が印加される少なくとも１日の期間を含む、請求項４１に記載のシステム。
（請求項７４）
前記治療期間は、睡眠期間の間に刺激が連続的に印加される少なくとも１日の期間を含む、請求項４１に記載のシステム。
（請求項７５）
前記治療期間は、所定の間隔に従って刺激が印加される少なくとも１日の期間を含み、前記所定の間隔はトリガイベントに応ずるものではない、請求項４１に記載のシステム。
（請求項７６）
前記治療期間は、１日ではない刺激期間を含む、請求項４１に記載のシステム。
（請求項７７）
前記睡眠パラメータは、少なくとも１つのＯＳＡ関連パラメータを含む、請求項４１に記載のシステム。
（請求項７８）
前記少なくとも１つのＯＳＡ関連パラメータは、
仰臥体位におけるＯＳＡ事象の数と、
非仰臥体位におけるＯＳＡ事象の数と、
総睡眠時間と、
レム睡眠段階における睡眠時間と、
ノンレム睡眠段階における睡眠時間と、
仰臥体位における睡眠時間と、
非仰臥体位における睡眠時間と、
ＯＳＡ事象の総数と、
のうちの少なくとも１つに対応する、請求項７７に記載のシステム。
（請求項７９）
前記監視リソースは、各患者について、監視期間に関連した、
ＯＳＡ治療による改善を特徴とする任意の良い睡眠パラメータと、ＯＳＡ治療による悪化を特徴とする任意の悪い睡眠パラメータと、
を一意に自動的に判定する、請求項４１に記載のシステム。
（請求項８０）
前記監視リソースは、各患者について、
ＯＳＡ治療による減少を特徴とする任意の心臓パラメータと、ＯＳＡ治療にもかかわらず持続することを特徴とする任意の心臓障害パラメータと、
を一意に自動的に判定する、請求項７９に記載のシステム。
（請求項８１）
命令は、各患者について、
良い睡眠の質パラメータと、減少した心臓障害パラメータと、の第１の相関、および、悪い睡眠の質パラメータと、持続する心臓障害パラメータと、の第２の相関と、
を自動的に判定する、請求項８０に記載のシステム。
（請求項８２）
前記命令は、各患者について、
ＯＳＡ治療による減少を特徴とする任意の心臓パラメータと、ＯＳＡ治療にもかかわらず持続することを特徴とする任意の心臓パラメータと、
を一意に自動的に判定する、請求項４１に記載のシステム。
（請求項８３）
前記監視リソースは処理リソースを含み、前記処理リソースは少なくとも前記心臓パラメータの前記判定を行う機械可読命令を実行する、請求項４１に記載のシステム。
（請求項８４）
前記非心臓刺激装置は、
刺激要素と、
前記刺激要素と協働可能な非心臓パルス発生器と、
を備える、請求項４１に記載のシステム。
（請求項８５）
前記非心臓パルス発生器の少なくとも一部は、埋め込み型要素を含む、請求項８４に記載のシステム。
（請求項８６）
前記監視リソースは、ＯＳＡ治療を行う際の患者コンプライアンスの度合いを監視し、前記命令は、前記少なくとも１つの心臓パラメータを含む複数の心臓パラメータに対して、前記患者コンプライアンスの度合いとの相関を自動的にとる、請求項４１に記載のシステム。
（請求項８７）
前記それぞれの少なくとも１つの心臓パラメータを検知する加速度計
を備える、請求項８６に記載のシステム。
（請求項８８）
前記加速度計は、音響検知機能および振動検知機能のうちの少なくとも１つを含む、請求項８７に記載のシステム。
（請求項８９）
前記少なくとも１つの心臓パラメータは心不全を含む、請求項８７に記載のシステム。
（請求項９０）
少なくとも１つの睡眠パラメータおよび少なくとも１つの心臓パラメータを表示するように、
非一時的媒体に記憶された機械可読命令を実行する処理リソース
を備える、ユーザインターフェース。
（請求項９１）
前記少なくとも１つの睡眠パラメータおよび前記少なくとも１つの心臓パラメータは、検知された生理学的情報に少なくとも部分的に基づくものである、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項９２）
前記命令は、前記少なくとも１つの心臓パラメータの傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項９３）
前記命令は、心臓パラメータの配列と睡眠パラメータの配列との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項９４）
前記命令は、少なくとも心房細動と少なくとも無呼吸低呼吸指数との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項９５）
前記命令は、少なくとも心拍変動と少なくとも無呼吸低呼吸指数との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項９６）
前記命令は、少なくとも高血圧と少なくとも無呼吸低呼吸指数との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項９７）
前記命令は、少なくとも心不全と少なくとも無呼吸低呼吸指数との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項９８）
前記命令は、心臓障害パラメータの配列と閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項９９）
前記命令は、少なくとも心房細動と閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項１００）
前記命令は、少なくとも心拍変動と閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０１）
前記命令は、少なくとも高血圧と閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０２）
前記命令は、少なくとも心不全と閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）治療期間との間の相関の傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０３）
前記少なくとも検知された生理学的情報は、少なくとも心臓情報を含む、請求項９１に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０４）
前記少なくとも検知された生理学的情報は、呼吸情報を含む、請求項９１に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０５）
前記ユーザインターフェースは、監視期間にわたって前記少なくとも１つの睡眠パラメータの傾向を表示する、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０６）
前記少なくとも１つの心臓パラメータおよび前記少なくとも１つの睡眠パラメータの前記監視を実行する監視リソースと、
前記少なくとも１つの睡眠パラメータおよび前記少なくとも１つの心臓パラメータに関する検知された生理学的情報を含む、生理学的情報を取得する少なくとも１つのセンサと、
を備える、請求項９０に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０７）
前記監視リソースは外部モニタを備え、前記少なくとも１つのセンサは外部型センサを備える、請求項１０６に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０８）
前記監視リソースは外部モニタを備え、前記少なくとも１つのセンサは埋め込み型センサを備える、請求項１０６に記載のユーザインターフェース。
（請求項１０９）
前記監視リソースは、少なくとも閉塞性睡眠時無呼吸治療期間に関して、前記少なくとも１つの睡眠パラメータおよび少なくとも１つの心臓パラメータを監視し、前記閉塞性睡眠時無呼吸治療期間は１日の期間に対応し、当該１日の期間において、非心臓刺激装置を介して気道開存性関連の体組織が電気的に刺激される、請求項１０６に記載のユーザインターフェース。
（請求項１１０）
前記監視リソースは非心臓刺激装置を介して少なくとも部分的に実行され、前記少なくとも１つのセンサは埋め込み型センサを含む、請求項１０６に記載のユーザインターフェース。
（請求項１１１）
前記監視リソースは、
モバイルデバイスと、
モバイルデバイス上のアプリケーションと、
専用ステーションと、
ポータルと、
のうちの少なくとも１つを介して少なくとも部分的に実行される、請求項１０６に記載のユーザインターフェース。
（請求項１１２）
少なくとも１つの睡眠パラメータおよび少なくとも１つの心臓パラメータを表示することを含む、方法。
（請求項１１３）
検知された生理学的情報に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つの睡眠パラメータおよび前記少なくとも１つの心臓パラメータを判定することを含む、請求項１１２に記載の方法。
（請求項１１４）
前記少なくとも１つの心臓パラメータの傾向を表示することを含む、１１２に記載の方法。
（請求項１１５）
心臓パラメータの配列と睡眠パラメータの配列との間の相関の傾向を表示することを含む、
請求項１１２に記載の方法。
【外国語明細書】