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特表2023-551012呼吸治療中にユーザの体位を識別するためのシステムおよび方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2023-12-06
(54)【発明の名称】呼吸治療中にユーザの体位を識別するためのシステムおよび方法
(51)【国際特許分類】
A61B 5/08 20060101AFI20231129BHJP
A61M 16/00 20060101ALN20231129BHJP
A61M 16/06 20060101ALN20231129BHJP
【ＦＩ】
A61B5/08
A61M16/00 305A
A61M16/06
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023532516
(86)(22)【出願日】2021-11-26
(85)【翻訳文提出日】2023-06-21
(86)【国際出願番号】 IB2021061026
(87)【国際公開番号】W WO2022113027
(87)【国際公開日】2022-06-02
(31)【優先権主張番号】63/118,848
(32)【優先日】2020-11-27
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
【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】521504913
【氏名又は名称】レズメド ピーティーワイ リミテッド
(74)【代理人】
【識別番号】110001519
【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】セリナ、ルカ
(72)【発明者】
【氏名】ヴィタネージュ フェルナンド、ヴァルーニ ラクシャナ
(72)【発明者】
【氏名】ホリー、リアム
【テーマコード（参考）】
4C038
【Ｆターム（参考）】
4C038SS04
4C038SS09
4C038SX20
(57)【要約】
呼吸治療システムのユーザの体位を識別するためのシステムは、センサと、メモリと、制御システムとを含む。センサは、ユーザに関連付けられた気流データを生成するように構成される。メモリは、機械可読命令を記憶する。制御システムは、機械可読命令を実行して睡眠セッション中にユーザに関連付けられた気流データを受信するように構成された１つまたは複数のプロセッサを含む。制御システムはさらに、前記気流データに関連付けられた１つまたは複数の特徴を決定し、決定された１つまたは複数の特徴に少なくとも部分的に基づいて、睡眠セッションの第１部分の間のユーザの体位を識別するように構成されている。制御システムはさらに、識別されたユーザの体位に少なくとも部分的に基づいて動作を実行するように構成されている。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
呼吸治療システムのユーザの体位を識別するためのシステムであって、前記ユーザに関連付けられた気流データを生成するように構成されたセンサと、
機械可読命令を記憶するメモリと、
機械可読命令を実行して、
睡眠セッション中にユーザに関連付けられた気流データを受信し、
前記気流データに関連付けられた１つまたは複数の特徴を決定し、
前記決定された１つまたは複数の特徴に少なくとも部分的に基づいて、睡眠セッションの第１部分の間に前記ユーザの体位を識別し、
前記識別されたユーザの体位に少なくとも部分的に基づいて動作を実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサを含む、制御システムと、を備えるシステム。
【請求項2】
電子デバイスをさらに含み、前記メモリおよび前記制御システムは、前記電子デバイスに結合されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項3】
前記気流データは、流量データ、圧力データ、またはその両方を含む、請求項１または２に記載のシステム。
【請求項4】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数、呼吸数の変化、流量信号の振幅、流量信号の振幅の変化、無呼吸イベントの数、低呼吸イベントの数、無呼吸イベントの継続時間、低呼吸イベントの継続時間、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項5】
前記気流データは、流量信号から決定される流量データである、請求項１～４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項6】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数、流量信号の振幅、またはその両方を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項7】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、無呼吸または低呼吸イベントの数をさらに含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項8】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、無呼吸または低呼吸イベントの持続時間をさらに含む、請求項６または７に記載のシステム。
【請求項9】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数、呼吸数の変化、またはその両方を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項10】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の振幅、流量信号の振幅の変化、またはその両方を含む、請求項１、２、３、または９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項11】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、無呼吸または低呼吸イベントの数、無呼吸または低呼吸イベントの継続時間、またはその両方を含む、請求項１、２、３、９、または１０のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項12】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数、無呼吸または低呼吸イベントの数、またはその両方を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項13】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数、無呼吸または低呼吸イベントの持続時間、またはその両方を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項14】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の振幅、無呼吸イベントまたは低呼吸イベントの数、またはその両方を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項15】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の振幅、無呼吸または低呼吸イベントの持続時間、またはその両方を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項16】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号のパルス性の変化、流量信号のスペクトル成分、流量信号のランダム性、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項１～１５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項17】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の周波数成分を含む、請求項１～１６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項18】
（ｉ）呼吸数の基本周波数またはその付近における流量信号の周波数成分の相対減少、（ｉｉ）呼吸数の基本周波数よりも高い周波数における流量信号の周波数成分の相対増加、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方が、動きイベントおよび／または体位の変化を示す、請求項１７に記載のシステム。
【請求項19】
（ｉ）呼吸数の基本周波数よりも高い周波数における流量信号の振幅の増加、（ｉｉ）呼吸数の基本周波数よりも高い周波数における流量信号のパルス性の増加、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方が、動きイベントおよび／または体位の変化を示す、請求項１８に記載のシステム。
【請求項20】
前記呼吸数の基本周波数が１分あたり６～３０回である、請求項１８または１９に記載のシステム。
【請求項21】
（ｉ）流量信号の振幅、（ｉｉ）流量信号のパルス性、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方の増加が、動きイベントおよび／または体位の変化を示す、請求項１６に記載のシステム。
【請求項22】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の振幅を含み、前記制御システムは、前記人体呼吸の基本周波数範囲内の前記流量信号の振幅と、前記人体呼吸の基本周波数よりも高い周波数範囲内の前記流量信号の振幅とを比較するようにさらに構成されており、前記ユーザの体位は前記比較に少なくとも部分的に基づいて識別される、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項23】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の尖度、流量信号のスペクトルエントロピー、流量信号の分散、流量信号の包絡線の分散、流量信号の二乗平均平方根、流量信号の二乗平均平方根の分散、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項24】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の尖度、流量信号のスペクトルエントロピー、またはその両方を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項25】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の尖度、流量信号の分散、またはその両方を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項26】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号のスペクトルエントロピー、流量信号の分散、またはその両方を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項27】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の包絡線の分散、流量信号の二乗平均根、またはその両方をさらに含む、請求項２５または２６に記載のシステム。
【請求項28】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の包絡線の分散、流量信号の二乗平均平方根の分散、またはその両方をさらに含む、請求項２５または２６に記載のシステム。
【請求項29】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の尖度、流量信号のスペクトルエントロピー、流量信号の分散、流量信号の包絡線の分散、流量信号の二乗平均平方根、および流量信号の二乗平均平方根の分散を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項30】
前記睡眠セッションの第１部分について前記受信された気流データを処理し、前記睡眠セッションの第１部分について前記呼吸治療システムのユーザに関連付けられた１つまたは複数の特徴を決定する、請求項１～２９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項31】
前記睡眠セッションの第１部分は、２秒、３秒、４秒、５秒、６秒、７秒、８秒、９秒、または１０秒である、請求項１～３０のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項32】
前記睡眠セッションの第１部分は呼吸の回数に対応している、請求項１～３１のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項33】
前記呼吸の回数は、１回、２回、３回、４回、または５回である、請求項３２に記載のシステム。
【請求項34】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の呼吸数の中央値、前記睡眠セッションの第１部分の呼吸数の標準偏差、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の中央値、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項１～３３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項35】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の呼吸数の中央値、前記睡眠セッションの第１部分の呼吸数の標準偏差、またはその両方を含む、請求項１～３３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項36】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の中央値をさらに含む、請求項３５に記載のシステム。
【請求項37】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差をさらに含む、請求項３５または３６に記載のシステム。
【請求項38】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の呼吸数の中央値、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の中央値、またはその両方を含む、請求項１～３３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項39】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差をさらに含む、請求項３８に記載のシステム。
【請求項40】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の呼吸数の中央値、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差、またはその両方を含む、請求項１～３３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項41】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の呼吸数の標準偏差、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の中央値、またはその両方を含む、請求項１～３３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項42】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の呼吸数の標準偏差、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差、またはその両方を含む、請求項１～３３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項43】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の中央値、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差、またはその両方を含む、請求項１～３３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項44】
前記呼吸治療システムのユーザの体位を識別することは、前記決定された１つまたは複数の特徴を、複数の対応する履歴体位に関連付けられた複数の履歴特徴と比較することを含む、請求項１～４０のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項45】
前記複数の履歴特徴および前記複数の対応する履歴体位は、（ｉ）呼吸治療システムのユーザ、（ｉｉ）１つまたは複数の他の呼吸治療システムの１つまたは複数の他のユーザ、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方に関連付けられた記憶データから取得される、請求項４４に記載のシステム。
【請求項46】
前記複数の履歴特徴は、複数の履歴睡眠セッションに関連付けられた履歴気流データを受信することと、
前記受信された履歴気流データを処理して、複数の履歴特徴を抽出することと、
前記複数の履歴体位のうちの１つの履歴体位を、前記複数の履歴特徴のうちの１つまたは複数の履歴特徴と対応付けることとによって、前記複数の対応する履歴体位に関連付けられている、請求項４４または４５に記載のシステム。
【請求項47】
前記履歴体位は、前記複数の履歴睡眠セッションに関連付けられた履歴体位データを受信することと、
前記受信された履歴体位データを分析して、前記複数の履歴睡眠セッションの１つまたは複数の履歴体位を識別することとによって決定される、請求項４６に記載のシステム。
【請求項48】
前記履歴体位データは、接触運動センサ、非接触運動センサ、またはその両方から受信される、請求項４７に記載のシステム。
【請求項49】
前記接触運動センサは、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項４８に記載のシステム。
【請求項50】
前記非接触運動センサは、カメラ、ソナーセンサ、レーダセンサ、傾斜センサ、方位センサ、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項４８または４９に記載のシステム。
【請求項51】
前記受信された履歴体位データは加速度計データを含み、前記受信された履歴体位データを分析することは、前記加速度計データを処理して基準位置に対するユーザの身体の角度を決定することを含む、請求項４７～５０のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項52】
前記角度は、仰臥位の体位に対する角度に関連付けられている、請求項５１に記載のシステム。
【請求項53】
正の値である角度は右側臥位の体位に関連付けられ、負の値である角度は左側臥位の体位に関連付けられている、請求項５２に記載のシステム。
【請求項54】
前記角度がゼロであることは、仰臥位の体位に関連付けられている、請求項５２または５３に記載のシステム。
【請求項55】
角度が＋１８０度または－１８０度であることは、伏臥位の体位に関連付けられている、請求項５３～５４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項56】
前記制御システムは、（ｉ）前記決定された１つまたは複数の特徴、（ｉｉ）前記睡眠セッションの第１部分のユーザの識別された体位、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方に少なくとも部分的に基づいて、前記呼吸治療システムのユーザの体位の変化を決定するようにさらに構成されている、請求項１～５５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項57】
前記制御システムは、前記決定された１つまたは複数の特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッションの第１部分の直後の睡眠セッションの第２部分の前記呼吸治療システムのユーザの体位を識別するようにさらに構成されており、前記ユーザの体位の変化は、前記睡眠セッションの第１部分のユーザの体位と、前記睡眠セッションの第２部分のユーザの体位との両方に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項５６に記載のシステム。
【請求項58】
前記呼吸治療システムのユーザの体位の決定された変化は、前記決定された１つまたは複数の特徴の値の変化に関連付けられている、請求項５６または５７に記載のシステム。
【請求項59】
前記呼吸治療システムのユーザの体位の変化を決定することは、前記決定された１つまたは複数の特徴の値の変化を、前記決定された１つまたは複数の特徴の閾値と比較することを含む、請求項５８に記載のシステム。
【請求項60】
（ｉ）前記睡眠セッションの第１部分、（ｉｉ）前記睡眠セッションの後続部分、または（ｉｉ）後続の睡眠セッションの間に動作を実行させる、請求項１～５９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項61】
前記動作は、前記睡眠セッションの第１部分の間に、前記呼吸治療システムのユーザの識別された体位に少なくとも部分的に基づいて前記呼吸治療システムの１つまたは複数のパラメータを修正することを含む、請求項１～６０のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項62】
前記動作は、前記睡眠セッションの後続部分の間に、前記呼吸治療システムのユーザの識別された体位に少なくとも部分的に基づいて、前記呼吸治療システムの１つまたは複数のパラメータを修正することを含む、請求項６０または６１に記載のシステム。
【請求項63】
前記呼吸治療システムの１つまたは複数のパラメータは、モータ速度、圧力、流量、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項６１または６２記載のシステム。
【請求項64】
前記動作は、前記睡眠セッションの第１部分の間に、前記呼吸治療システムのユーザの識別された体位に少なくとも部分的に基づいて、アラーム、通知、または命令を生成することを含む、請求項１～６３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項65】
前記動作は、前記睡眠セッションの後続部分の間に、前記呼吸治療システムのユーザの識別された体位に少なくとも部分的に基づいて、アラーム、通知、または命令を生成することを含む、請求項６０～６４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項66】
前記動作は、（ｉ）ＡＨＩを低下させること、（ｉｉ）治療を改善すること、（ｉｉｉ）睡眠品質を改善すること、または（ｉｖ）それらの任意の組み合わせを助けるために、前記睡眠セッションの別の部分または別の睡眠セッションにおいて、前記呼吸治療システムのユーザに推奨体位を伝えることを含む、請求項６４または６５に記載のシステム。
【請求項67】
前記動作は、前記呼吸治療システムのユーザに、前記睡眠セッションの第１部分の間に識別されたユーザの体位に少なくとも部分的に基づいて体位を変化させることを含む、請求項１～６６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項68】
前記動作は、前記呼吸治療システムのユーザに、前記睡眠セッションの後続部分の間に、前記ユーザの識別された体位に少なくとも部分的に基づいて体位を変化させることを含む、請求項６０～６７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項69】
前記呼吸治療システムのユーザに体位を変化させることは、（ｉ）スマート枕がユーザにユーザの頭部の位置の変化を促すように前記スマート枕を調整すること、（ｉｉ）スマートベッドまたはスマートマットレスがユーザにユーザの体位の変化を促すように前記スマートベッドまたはスマートマットレスを調整すること、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方を含む、請求項６７または６８に記載のシステム。
【請求項70】
前記動作は、前記識別されたユーザの体位を、（ｉ）前記ユーザの睡眠品質、（ｉｉ）前記ユーザの治療効果、（ｉｉｉ）、または（ｉ）と（ｉｉ）の両方と対応付けるレポートを生成することを含む、請求項１～６９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項71】
前記ユーザの体位を識別することは、前記決定された１つまたは複数の特徴を前記ユーザに関連付けられた角度と対応付けることを含む、請求項１～７０のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項72】
前記角度は、前記ユーザの所定の体位に対する角度に関連付けられている、請求項７１に記載のシステム。
【請求項73】
前記呼吸治療システムのユーザの体位は、一般的に、仰臥位、左臥位、右臥位、または伏臥位である、請求項１～７２のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項74】
前記呼吸治療システムのユーザの体位は、一般的に、地面に対して水平であるか、または地面に対して水平から一定の角度である、請求項１～７３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項75】
呼吸治療システムのユーザの動きイベントを識別するためのシステムであって、ユーザに関連付けられた気流データを生成するように構成されたセンサと、
機械可読命令を記憶するメモリと、
機械可読命令を実行して、
睡眠セッション中にユーザに関連付けられた気流データを受信し、
前記気流データに関連付けられた１つまたは複数の特徴を決定し、
前記決定された１つまたは複数の特徴に少なくとも部分的に基づいて、睡眠セッションの第１部分の間にユーザの動きイベントを識別し、
前記識別されたユーザの動きイベントに少なくとも部分的に基づいて動作を実行させるように構成された１つまたは複数のプロセッサを含む、制御システムと、を備えるシステム。
【請求項76】
前記制御システムは、（ｉ）前記決定された１つまたは複数の特徴、（ｉｉ）前記識別されたユーザの動きイベント、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方に少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザの体位を決定するようにさらに構成されている、請求項７５に記載のシステム。
【請求項77】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号のパルス性の変化、流量信号のスペクトル成分、流量信号のランダム性、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項７５または７６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項78】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の周波数成分を含む、請求項７５～７７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項79】
（ｉ）呼吸数の基本周波数またはその付近における流量信号の周波数成分の相対減少、（ｉｉ）呼吸数の基本周波数よりも高い周波数における流量信号の周波数成分の相対増加、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方が、動きイベントおよび／または体位の変化を示す、請求項７８に記載のシステム。
【請求項80】
（ｉ）呼吸数の基本周波数よりも高い周波数における流量信号の振幅の増加、（ｉｉ）呼吸数の基本周波数よりも高い周波数における流量信号のパルス性の増加、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方が、動きイベントおよび／または体位の変化を示す、請求項７９に記載のシステム。
【請求項81】
前記呼吸数の基本周波数が１分あたり６～３０回である、請求項７９または請求項８０に記載のシステム。
【請求項82】
（ｉ）流量信号の振幅、（ｉｉ）流量信号のパルス性、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方の増加が、動きイベントおよび／または体位の変化を示す、請求項７５～８１のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項83】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の振幅を含み、前記制御システムは、前記人体呼吸の基本周波数範囲内の前記流量信号の振幅と、前記人体呼吸の基本周波数よりも高い周波数範囲内の前記流量信号の振幅とを比較するようにさらに構成されており、前記ユーザの動きイベントは前記比較に少なくとも部分的に基づいて識別される、請求項７５～８２のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項84】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の尖度、流量信号のスペクトルエントロピー、流量信号の分散、流量信号の包絡線の分散、流量信号の二乗平均平方根、流量信号の二乗平均平方根の分散、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項７５～８３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項85】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の尖度、流量信号のスペクトルエントロピー、またはその両方を含む、請求項７５～８３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項86】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の尖度、流量信号の分散、またはその両方を含む、請求項７５～８３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項87】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号のスペクトルエントロピー、流量信号の分散、またはその両方を含む、請求項７５～８３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項88】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の包絡線の分散、流量信号の二乗平均根、またはその両方をさらに含む、請求項８６または８７に記載のシステム。
【請求項89】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の包絡線の分散、流量信号の二乗平均平方根の分散、またはその両方をさらに含む、請求項８６または８７に記載のシステム。
【請求項90】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の尖度、流量信号のスペクトルエントロピー、流量信号の分散、流量信号の包絡線の分散、流量信号の二乗平均平方根、および流量信号の二乗平均平方根の分散を含む、請求項７５～８３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項91】
睡眠セッション中に呼吸治療システムのユーザの体位を識別するための方法であって、睡眠セッション中に呼吸治療システムのユーザに関連付けられた気流データを受信することと、
前記気流データに関連付けられた１つまたは複数の特徴を決定することと、
前記決定された１つまたは複数の特徴に少なくとも部分的に基づいて、睡眠セッションの第１部分の間に前記ユーザの体位を識別することと、
前記識別されたユーザの体位に少なくとも部分的に基づいて、動作を実行させることと、を含む方法。
【請求項92】
前記気流データは、流量データ、圧力データ、またはその両方を含む、請求項９１に記載の方法。
【請求項93】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数、呼吸数の変化、流量信号の振幅、流量信号の振幅の変化、無呼吸イベントの数、低呼吸イベントの数、無呼吸イベントの継続時間、低呼吸イベントの継続時間、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項９１または９２に記載の方法。
【請求項94】
前記気流データは、流量信号から決定される流量データである、請求項９１～９３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項95】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数、流量信号の振幅、またはその両方を含む、請求項９１または９２に記載の方法。
【請求項96】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、無呼吸または低呼吸イベントの数をさらに含む、請求項９５に記載の方法。
【請求項97】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、無呼吸または低呼吸イベントの持続時間をさらに含む、請求項９５または９６に記載の方法。
【請求項98】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数、呼吸数の変化、またはその両方を含む、請求項９１または９２に記載の方法。
【請求項99】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の振幅、流量信号の振幅の変化、またはその両方を含む、請求項９１、９２、または９８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項100】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、無呼吸または低呼吸イベントの数、無呼吸または低呼吸イベントの継続時間、またはその両方を含む、請求項９１、９２、９８、または９９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項101】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数、無呼吸または低呼吸イベントの数、またはその両方を含む、請求項９１または９２に記載の方法。
【請求項102】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数、無呼吸または低呼吸イベントの持続時間、またはその両方を含む、請求項９１または９２に記載の方法。
【請求項103】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の振幅、無呼吸または低呼吸イベントの数、またはその両方を含む、請求項９１または９２に記載の方法。
【請求項104】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の振幅、無呼吸または低呼吸イベントの持続時間、またはその両方を含む、請求項９１または９２に記載の方法。
【請求項105】
前記睡眠セッションの第１部分について前記受信された気流データを処理し、前記睡眠セッションの第１部分について呼吸治療システムのユーザに関連付けられた１つまたは複数の特徴を決定する、請求項９１～１０４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項106】
前記睡眠セッションの第１部分は、２秒、３秒、４秒、５秒、６秒、７秒、８秒、９秒、または１０秒である、請求項９１～１０５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項107】
前記睡眠セッションの第１部分は呼吸の回数に対応している、請求項９１～１０６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項108】
前記呼吸の回数は、１回、２回、３回、４回、または５回である、請求項１０７に記載の方法。
【請求項109】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の呼吸数の中央値、前記睡眠セッションの第１部分の呼吸数の標準偏差、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の中央値、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項９１～１０８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項110】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の呼吸数の中央値、前記睡眠セッションの第１部分の呼吸数の標準偏差、またはその両方を含む、請求項９１～１０８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項111】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の中央値をさらに含む、請求項１１０に記載の方法。
【請求項112】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差をさらに含む、請求項１１０または１１１に記載の方法。
【請求項113】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の呼吸数の中央値、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の中央値、またはその両方を含む、請求項９１～１０８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項114】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差をさらに含む、請求項１１３に記載の方法。
【請求項115】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の呼吸数の中央値、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差、またはその両方を含む、請求項９１～１０８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項116】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の呼吸数の標準偏差、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の中央値、またはその両方を含む、請求項９１～１０８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項117】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の呼吸数の標準偏差、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差、またはその両方を含む、請求項９１～１０８のいずれか１項に記載の方法法。
【請求項118】
前記決定された１つまたは複数の特徴は、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の中央値、前記睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差、またはその両方を含む、請求項９１～１０８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項119】
前記呼吸治療システムのユーザの体位を識別することは、前記決定された１つまたは複数の特徴を、複数の対応する履歴体位に関連付けられた複数の履歴特徴と比較することを含む、請求項９１～１１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項120】
前記複数の履歴特徴および前記複数の対応する履歴体位は、（ｉ）呼吸治療システムのユーザ、（ｉｉ）１つまたは複数の他の呼吸治療システムの１つまたは複数の他のユーザ、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方に関連付けられた記憶データから取得される、請求項１１９に記載の方法。
【請求項121】
前記複数の履歴特徴は、複数の履歴睡眠セッションに関連付けられた履歴気流データを受信することと、
前記受信された履歴気流データを処理して、複数の履歴特徴を抽出することと、
前記複数の履歴体位のうちの１つの履歴体位を、前記複数の履歴特徴のうちの１つまたは複数の履歴特徴と対応付けることとによって、前記複数の対応する履歴体位に関連付けられている、請求項１１９または１２０に記載の方法。
【請求項122】
前記履歴体位は、前記複数の履歴睡眠セッションに関連付けられた履歴体位データを受信することと、
前記受信された履歴体位データを分析して、前記複数の履歴睡眠セッションの１つまたは複数の履歴体位を識別することとによって決定される、請求項１２１に記載の方法。
【請求項123】
前記履歴体位データは、接触運動センサ、非接触運動センサ、またはその両方から受信される、請求項１２２に記載の方法。
【請求項124】
前記接触運動センサは、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項１２３に記載の方法。
【請求項125】
前記非接触運動センサは、カメラ、ソナーセンサ、レーダセンサ、傾斜センサ、方位センサ、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項１２３または１２４に記載の方法。
【請求項126】
前記受信された履歴体位データは加速度計データを含み、前記受信された履歴体位データを分析することは、前記加速度計データを処理して基準位置に対するユーザの身体の角度を決定することを含む、請求項１２２～１２５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項127】
前記角度は、仰臥位の体位に対する角度に関連付けられている、請求項１２６に記載の方法。
【請求項128】
正の値である角度は右側臥位の体位に関連付けられ、負の値である角度は左側臥位の体位に関連付けられている、請求項１２７に記載の方法。
【請求項129】
角度がゼロであることは、仰臥位の体位に関連付けられている、請求項１２７または１２８に記載の方法。
【請求項130】
角度が＋１８０度または－１８０度であることは、伏臥位の体位に関連付けられている、請求項１２７～１２９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項131】
（ｉ）前記決定された１つまたは複数の特徴、（ｉｉ）前記睡眠セッションの第１部分のユーザの識別された体位、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方に少なくとも部分的に基づいて、前記呼吸治療システムのユーザの体位の変化を決定することをさらに含む、請求項９１～１３０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項132】
前記決定された１つまたは複数の特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッションの第１部分の直後の睡眠セッションの第２部分の呼吸治療システムのユーザの体位を識別することをさらに含み、前記ユーザの体位の変化は、前記睡眠セッションの第１部分のユーザの体位と、前記睡眠セッションの第２部分のユーザの体位との両方に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項１３１に記載の方法。
【請求項133】
前記呼吸治療システムのユーザの体位の決定された変化は、前記決定された１つまたは複数の特徴の値の変化に関連付けられている、請求項１３１または１３２に記載の方法。
【請求項134】
前記呼吸治療システムのユーザの体位の変化を決定することは、前記決定された１つまたは複数の特徴の値の変化を、前記決定された１つまたは複数の特徴の閾値と比較することを含む、請求項１３３に記載の方法。
【請求項135】
（ｉ）前記睡眠セッションの第１部分、（ｉｉ）前記睡眠セッションの後続部分、または（ｉｉ）後続の睡眠セッションの間に動作を実行させる、請求項９１～１３４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項136】
前記動作は、前記睡眠セッションの第１部分の間に前記呼吸治療システムのユーザの識別された体位に少なくとも部分的に基づいて、前記呼吸治療システムの１つまたは複数のパラメータを修正することを含む、請求項９１～１３５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項137】
前記動作は、前記睡眠セッションの後続部分の間に、前記呼吸治療システムのユーザの識別された体位に少なくとも部分的に基づいて、前記呼吸治療システムの１つまたは複数のパラメータを修正することを含む、請求項１３５または１３６に記載の方法。
【請求項138】
前記呼吸治療システムの１つまたは複数のパラメータは、モータ速度、圧力、流量、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項１３６または１３７に記載の方法。
【請求項139】
前記動作は、前記睡眠セッションの第１部分の間に、前記呼吸治療システムのユーザの識別された体位に少なくとも部分的に基づいて、アラート、通知、または命令を生成することを含む、請求項９１～１３８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項140】
前記動作は、前記睡眠セッションの後続部分の間に、前記呼吸治療システムのユーザの識別された体位に少なくとも部分的に基づいて、アラート、通知、または命令を生成することを含む、請求項１３５～１３９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項141】
前記動作は、（ｉ）ＡＨＩを低下させること、（ｉｉ）治療を改善すること、（ｉｉｉ）睡眠品質を改善すること、または（ｉｖ）それらの任意の組み合わせを助けるために、前記睡眠セッションの他の部分または別の睡眠セッションにおいて、前記呼吸治療システムのユーザに推奨体位を伝えることを含む、請求項１３９または１４０に記載の方法。
【請求項142】
前記動作は、前記呼吸治療システムのユーザに、前記睡眠セッションの第１部分の間に識別されたユーザの体位に少なくとも部分的に基づいて体位を変化させることを含む、請求項９１～１４１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項143】
前記動作は、前記呼吸治療システムのユーザに、前記睡眠セッションの後続部分の間に、前記ユーザの識別された体位に少なくとも部分的に基づいて体位を変化させることを含む、請求項１３５～１４２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項144】
前記呼吸治療システムのユーザに体位を変化させることは、（ｉ）スマート枕がユーザにユーザの頭部の位置の変化を促すように前記スマート枕を調整すること、（ｉｉ）スマートベッドまたはスマートマットレスがユーザにユーザの体位の変化を促すように前記スマートベッドまたはスマートマットレスを調整すること、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方を含む、請求項１４２または１４３に記載の方法。
【請求項145】
前記動作は、前記識別されたユーザの体位を、（ｉ）前記ユーザの睡眠品質、（ｉｉ）前記ユーザの治療効果、（ｉｉｉ）、または（ｉ）と（ｉｉ）の両方と対応付けるレポートを生成することを含む、請求項９１～１４４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項146】
前記ユーザの体位を識別することは、前記決定された１つまたは複数の特徴を前記ユーザに関連付けられた角度と対応付けることを含む、請求項９１～１４５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項147】
前記角度は、前記ユーザの所定の体位に対する角度に関連付けられている、請求項１４６に記載の方法。
【請求項148】
前記呼吸治療システムのユーザの体位は、一般的に、仰臥位、左臥位、右臥位、または伏臥位である、請求項９１～１４７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項149】
前記呼吸治療システムのユーザの体位は、一般的に、地面に対して水平であるか、または 地面に対して水平から一定の角度である、請求項９１～１４８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項150】
機械可読命令を記憶しているメモリと、を含むシステムであって、機械可読命令を記憶したメモリと、を含むシステムであって、
前記制御システムは前記メモリに結合され、前記メモリ内の機械実行可能命令が前記制御システムの１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、請求項９１～１４９のいずれか１項に記載の方法が実施される、システム。
【請求項151】
睡眠セッション中に呼吸治療システムのユーザの体位を識別するためのシステムであって、請求項９１～１４９のいずれかの方法を実施するように構成された制御システムを含む、システム。
【請求項152】
コンピュータによって実行されたときに、請求項９１～１４９のいずれかの方法をコンピュータに実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品。
【請求項153】
非一時的なコンピュータ可読媒体である、請求項１５２に記載のコンピュータプログラム製品。【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
（関連出願の相互参照）
本願は、２０２０年１１月２７日に提出された米国仮特許出願第６３／１１８,８４８号の利益と優先権を主張しており、本願の全内容は引用によりここに組み込まれている。
本願は、２０２０年１１月２７日に提出された米国仮特許出願第６３／１１８,８４８号の利益と優先権を主張しており、本願の全内容は引用によりここに組み込まれている。
【0002】
本開示は、一般的に、呼吸治療におけるユーザエクスペリエンスを改善することに関し、より具体的には、呼吸治療中にユーザの体位を識別するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【0003】
睡眠時無呼吸および関連付けられた呼吸障害を経験したユーザを支援するさまざまなシステムが存在する。ユーザに影響を及ぼす一連の呼吸器疾患が存在する。特定の障害は、特定のイベント（例えば、無呼吸、低呼吸、過呼吸、またはそれらの任意の組み合わせ）を特徴とする。呼吸器疾患の例としては、周期性四肢運動障害（ＰＬＭＤ）、閉塞性睡眠時無呼吸症候群（ＯＳＡ）、チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）、呼吸不全、肥満過呼吸症候群（ＯＨＳ）、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、神経筋疾患（ＮＭＤ）、胸壁疾患がある。
【0004】
ユーザの大規模コホートに関する研究では、ＯＳＡユーザの７５％と３６％がそれぞれ体位閉塞性睡眠時無呼吸症候群（ＰＯＳＡ）と排他性ＰＯＳＡ（ｅＰＯＳＡ、仰臥位のみ睡眠時無呼吸症候群）を有することが示されている。体位療法は、軽度のＯＳＡを患っているユーザだけでなく、より快適な選択肢を得ることができ、および／または呼吸治療を改善することができる呼吸治療を受けているユーザにも治療を提供することができる。ユーザの体位を使用して呼吸治療を調整することができる。したがって、呼吸治療を受けているユーザの体位を識別するためのシステムおよび方法が必要である。本開示は、これらおよび他の問題を解決することを目的とする。
【発明の概要】
【0005】
本開示のいくつかの実装形態によれば、呼吸治療システムのユーザの体位を識別するためのシステムが以下に開示される。このシステムは、センサと、メモリと、制御システムとを含む。センサは、ユーザに関連付けられた気流データを生成するように構成されている。メモリは、機械可読命令を記憶する。制御システムは、機械可読命令を実行して、睡眠セッション中にユーザに関連付けられた気流データを受信するように構成された１つまたは複数のプロセッサを含む。制御システムは、気流データに関連付けられた１つまたは複数の特徴を決定するようにさらに構成されている。制御システムは、決定された１つまたは複数の特徴に少なくとも部分的に基づいて、睡眠セッションの第１部分の間のユーザの体位を識別するようにさらに構成されている。制御システムは、識別されたユーザの体位に少なくとも部分的に基づいて動作を実行するようにさらに構成されている。
【0006】
本開示のいくつかの実装形態によれば、呼吸治療システムのユーザの動きイベントを識別するためのシステムが以下に開示される。このシステムは、センサと、メモリと、制御システムとを含む。センサは、ユーザに関連付けられた気流データを生成するように構成されている。メモリは、機械可読命令を記憶する。制御システムは、機械可読命令を実行して、睡眠セッション中にユーザに関連付けられた気流データを受信するように構成された１つまたは複数のプロセッサを含む。制御システムは、気流データに関連付けられた１つまたは複数の特徴を決定するようにさらに構成されている。制御システムは、決定された１つまたは複数の特徴に少なくとも部分的に基づいて、睡眠セッションの第１部分の間のユーザの動きイベントを識別するようにさらに構成されている。制御システムは、識別されたユーザの動きイベントに少なくとも部分的に基づいてアクションを実行するように構成されている。
【0007】
本開示のいくつかの実装形態によれば、睡眠セッション中に呼吸治療システムのユーザの体位を識別するための方法が以下に開示される。睡眠セッション中に呼吸治療システムのユーザに関連付けられた気流データを受信する。気流データに関連付けられた１つまたは複数の特徴を決定する。決定された１つまたは複数の特徴に少なくとも部分的に基づいて、睡眠セッションの第１部分の間のユーザの体位を識別する。識別されたユーザの体位に少なくとも部分的に基づいて動作を実行する。
【0008】
本開示のいくつかの実装形態によれば、システムは、制御システムおよびメモリを含む。制御システムは、１つまたは複数のプロセッサを含む。メモリには機械可読命令が記憶される。制御システムはメモリに結合される。メモリ内の機械実行可能命令が、制御システムの１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるときに、本明細書で開示される方法のいずれかが実施される。
【0009】
本開示のいくつかの実装形態によれば、睡眠セッション中に呼吸治療システムのユーザの体位を識別するためのシステムが以下に開示される。システムは、本明細書に開示された方法のいずれかを実施するように構成された制御システムを含む。
【0010】
本開示のいくつかの実装形態によれば、コンピュータによって実行されたときに、本明細書に開示された方法のいずれかをコンピュータに実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品が提供される。いくつかの実装形態では、コンピュータプログラムプロダクトは、非一時的なコンピュータ可読媒体である。
【0011】
図面を参照して様々な実装形態および／または実装形態の詳細な説明を考慮すると、本開示の前述および追加の態様および実装形態は当業者にとって自明であり、図面の簡単な説明を提供する。
【0012】
本開示の上記および他の利点は、図面を参照しながら以下の詳細な説明を読むことで明らかになる。
【0013】
本開示は様々な変形および代替形態の影響を受けやすいが、その具体的な実装形態および実施例は、図面に例として示されており、本明細書で詳細に説明される。しかしながら、それは、本開示を開示された特定の形態に限定することを意図するものではなく、本開示は、添付の特許請求の範囲によって限定される本開示の精神および範囲内にある全ての変更物、均等物および代替物を網羅するということを理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【発明を実施するための形態】
【0015】
本開示は、添付の図面を参照して説明され、各図において、同一または同等の構成要素には同一の参照番号を付す。各図は、縮尺通りに描かれておらず、単に本開示を説明するために提供するものである。本開示のいくつかの態様は、説明のための例示的なアプリケーションを参照して以下に説明される。
【0016】
多くの人は、睡眠関連障害および／または呼吸障害に患っている。睡眠関連および／または呼吸障害としては、例えば、周期性四肢運動障害（ＰＬＭＤ）、下肢静止不能症候群（ＲＬＳ）、閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）、中枢性睡眠時無呼吸（ＣＳＡ）、混合型無呼吸および呼吸低下など他のタイプの無呼吸などの睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）、呼吸努力関連覚醒（ＲＥＲＡ）、チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）、呼吸不全、肥満低換気症候群（ＯＨＳ）、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、神経筋疾患（ＮＭＤ）、急速眼球運動（レム）行動障害（ＲＢＤとも呼ばれる）、夢の行動化（ＤＥＢ）、高血圧、糖尿病、卒中、不眠症、および胸壁障害が挙げられる。
【0017】
閉塞性睡眠時無呼吸症候群（ＯＳＡ）は、睡眠中の上気道の閉塞または閉塞を含むイベントを特徴とする睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）の一種であり、通常、上気道の異常な狭さと舌、軟口蓋および後口咽頭壁領域の正常な筋張力の喪失との組み合わせによって引き起こされる。より一般的には、無呼吸とは、一般的に、空気の閉塞によって生じる呼吸の休止（閉塞性睡眠時無呼吸）または呼吸機能の停止（中枢性睡眠時無呼吸と称されることが多い）のことである。通常、閉塞性睡眠時無呼吸イベントの間、個人は約１５秒から約３０秒の間呼吸を停止する。
【0018】
他の種類のイベントには、低呼吸、過呼吸、高炭酸血症がある。低呼吸は一般に、気道が閉塞するのではなく、気道が狭くなることによって引き起こされるゆっくりとした、または浅い呼吸を特徴とする。無呼吸と低呼吸の特徴は、いずれもそれに伴う血流中酸素飽和度の低下である。過呼吸は、通常、呼吸の深さおよび／または周波数の増加を特徴とする。高炭酸ガス血症は、一般的に、血中の二酸化炭素量の急増または過剰によって特徴付けられ、通常、低呼吸によって生じられるものである。
【0019】
チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）は、別の形態の睡眠呼吸障害である。ＣＳＲは、患者の呼吸調節器の障害であり、そのうち、ＣＳＲサイクルとして知られる換気の漸増および漸減が交互に周期的に続く。ＣＳＲは、動脈血の脱酸素および再酸素化の繰り返しによって特徴付けられる。
【0020】
肥満過換気症候群（ＯＨＳ）は、不十分な呼吸の原因が他に無い状態における、重症肥満および覚醒時慢性高炭酸ガス血症の組み合わせとして定義される。症状には、努力性呼吸、離床時の頭痛と日中の過度な眠気が含まれる。
【0021】
慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）は、空気の動きに対するレジスタンスの増加、呼吸の呼気相の延長および肺の正常な弾力性の喪失等、ある特性を共通して有する下気道疾患群のいずれかを含む。
【0022】
神経筋疾患（ＮＭＤ）は、内在筋病理を直接的または神経病理を間接的に介して筋肉の機能を損なう多数の疾病および病気を含む。胸壁障害は、呼吸筋と胸郭の間に非効率連結をもたらす胸郭変形群である。
【0023】
呼吸努力関連覚醒（ＲＥＲＡ）イベントは、一般的に、睡眠からの覚醒に至る１０秒以上の呼吸努力の増加によって特徴付けられ、無呼吸または低呼吸イベントの基準を満たさない。ＲＥＲＡは、睡眠からの覚醒に至る呼吸努力の増加によって特徴付けられるが、無呼吸または低呼吸の基準を満たさない一連の呼吸と定義される。これらのイベントは、（１）食道の陰圧が漸増するパターンが、陰圧レベルの急低下および覚醒によって終了し、（２）イベントが１０秒以上続く、という両方の基準を満たす必要がある。いくつかの実装形態では、鼻カニューレ／圧力トランスデューサシステムが、ＲＥＲＡの検出に十分かつ信頼できる。ＲＥＲＡ検出器は、呼吸治療デバイスから導出された実際のフロー信号に基づき得る。例えば、フロー制限尺度が、フロー信号に基づいて判定され得る。その後、覚醒のメトリックは、流量制限メトリックおよび急激な換気増加メトリックの関数として導出されることができる。このような方法の１つは、ＲｅｓＭｅｄ Ｌｔｄ．に譲渡された国際公開第２００８／１３８０４０号および米国特許第９,３５８,３５３号に記載されており、それぞれの開示内容全体が参照により本明細書に組み込まれている。
【0024】
これらおよび他の状態は、発生する特定のイベント（例えば、いびき、無呼吸、低呼吸、むずむず脚、睡眠障害、窒息、心拍数の増加、呼吸困難、喘息発作、てんかん発作、発作、またはこれらの任意の組み合わせ）によって特徴付けられる。
【0025】
無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）は、睡眠中の睡眠時無呼吸の重症度を示す指標である。ＡＨＩは、睡眠セッション中にユーザが経験した無呼吸および低呼吸イベントの総数を、睡眠セッション中の総睡眠時間で除算することによって計算される。このイベントは、例えば、少なくとも１０秒以上続く呼吸の一時停止であり得る。５未満のＡＨＩは、正常とみなされる。５以上１５未満のＡＨＩは、軽度の睡眠時無呼吸を示すものとみなされる。１５以上３０未満のＡＨＩは、中程度の睡眠時無呼吸を示すものとみなされる。３０以上のＡＨＩは、重度の睡眠時無呼吸を示すものとみなされる。小児では、１よりも大きいＡＨＩは、異常とみなされる。睡眠時無呼吸は、ＡＨＩが正常であるとき、またはＡＨＩが正常もしくは軽度であるときに、「制御されている」とみなすことができる。ＡＨＩはまた、閉塞性睡眠時無呼吸症候群の重症度を示すために、酸素不飽和化レベルと組み合わせて使用することができる。特に、軽度の睡眠時無呼吸を示す可能性のある低いＡＨＩレベルの場合には、病気の重症度をより完全に把握するために、日中の過度の眠気などの日中の症状の重症度も評価することが望まれる。
【0026】
寝ることには人それぞれ好みがある。完全に平坦になったり（例えば、水平位置）、斜めに横になったり、直立して座ったりしているか、あるいは、うつ伏せ（例えば、俯臥位）、仰向け（仰臥位）、あるいは左側か右側のどちらかに横たわっている。多くの健常者の場合、睡眠中に体位が何度も変わる。例えば、人は通常、睡眠から短時間目覚め、位置を切り替えて、新たな位置で再び睡眠に入る。若者の場合、睡眠中のこのような位置変更は１時間に４回から５回起こる可能性がある。人間は加齢に伴い、睡眠セッションあたりの睡眠位置の変更回数が減少する傾向があるため、高齢者は通常、１時間に平均２回しか睡眠位置の変更を行っていない。また、若者と子供では様々な体幹体位での持続時間が似ているのに対し、高齢者の方が俯臥位での時間が少なく、仰臥位での時間が多くなる傾向が見られた。
【0027】
横になっているときと立っているときとでは、人体の呼吸状態が異なる。個人が座っているときまたは立っているとき、気道は下方を向いているので、呼吸および気流が比較的制限されない。しかし、個人が眠りに落ち着くと、人体はほぼ水平な位置で呼吸を強いられることになり、重力が気道に対して作用することになる。睡眠時無呼吸やいびきは、上気道の筋肉組織が緩んで、肺で鼻や喉を介して呼吸できる空気が制限されると発生することがある。呼吸の過程は夜間でも同じであるが、個人の周囲の組織が振動し、いびきをかく原因となる。気道が完全な閉塞により十分な呼吸が妨げられ、個人が睡眠中に覚醒を余儀なくされるため、弛緩した筋肉でも睡眠時無呼吸を引き起こすことがある。そのため、個人の呼吸パターンを最適にサポートする位置で寝ることは個人にメリットがもたらされる。例えば、地面に対して完全に水平ではなく、斜めに横になって寝ることで効果がある人もいるかもしれない。
【0028】
いびきの問題、呼吸の問題、睡眠時無呼吸の問題を抱えている人にとっては、仰臥位で寝ることに問題があることが多い。これは重力によって、下あごや舌、軟口蓋がのどに向かって後退する能力が増強されるからである。これは気道を狭め、呼吸時の気流抵抗を増加させる原因となる。
【0029】
下向きの力は舌と上顎を前に引っ張るので、俯臥位で寝ることは重力の問題の代わりになるようである。これはある程度は正しいが、この位置で寝ていると、個人の鼻や口が枕で詰まってしまうことがある。個人の呼吸に影響を及ぼす可能性がある。他にも、首の痛みや首のトラブル、消化不良の原因となり、個人の睡眠品質に影響を及ぼす可能性がある。
【0030】
いびきをかく人や睡眠時無呼吸症候群の人にとって、横向きに寝るのが最も理想的な位置である可能性があることを示唆する研究もある。休息時に体を横向きにすると、気道がより安定し、潰れたり空気が詰まったりする可能性が低くなるためである。この位置では、個人の胴体、頭部、胴体は片側（左側または右側）に位置し、腕は胴体の下に位置するか、やや前方または伸長し、両足は一方を他方の下に置くか、やや交錯する。両側（左側と右側）ともに良好な寝方とされているが、一部の人にとっては左側の寝方が理想的な寝方ではないかもしれない。これは、左側で寝ている間、胸部の内臓が何らかの動きに直面する可能性があるためである。また、肺は心臓にさらなる重さや圧力を与える可能性がある。これは心臓の機能に影響を与える可能性があり、腎臓を活性化させることで報復し、夜間の排尿欲求の増加につながる可能性がある。しかし、右側では、肺や心臓などの重要な臓器への圧力が低くなる。個人の反対側の関節（通常は肩や臀部）が痛みを起こしている場合は、特定の側で寝ることも理想的である。
【0031】
睡眠時無呼吸やその他の呼吸障害がある場合、安らかな睡眠を得ることが難しくなる。しかし、正しい睡眠位置を選択することは、ユーザが快適さを感じるのを助けると同時に、個人が睡眠中に直面する一般的な呼吸の問題を克服するのを助けることができる。したがって、本開示のいくつかの実装形態によれば、呼吸治療中にユーザの体位を識別するための個人化モデルを作成するためのシステムおよび方法が提供される。体位療法は、軽度のＯＳＡに罹患しているユーザだけでなく、より快適な選択肢（例えば、ＣＰＡＰでの低い圧力、下顎骨位置調整デバイスの変位の低減など）を得ることができる他の治療を既に受けているユーザにも治療を提供することができる。
【0032】
図１を参照すると、本開示のいくつかの実装形態に係るシステム１００が示されている。他の用途に加えて、システム１００は、ユーザによる呼吸治療システムの使用に関連付けられた様々な異なるセンサを提供するために使用することができる。システム１００は、制御システム１１０と、メモリデバイス１１４と、電子インターフェース１１９と、１つまたは複数のセンサ１３０と、１つまたは複数のユーザデバイス１７０とを含む。いくつかの実装形態では、システム１００は、呼吸治療デバイス１２２を含む呼吸治療システム１２０をさらに含む。システム１００は、本明細書でさらに詳細に開示されるように、呼吸治療システム１２０の使用中にユーザの体位を識別するために使用されてもよい。
【0033】
制御システム１１０は、１つまたは複数のプロセッサ１１２（以下、プロセッサ１１２と称する）を含む。制御システム１１０は、一般的に、システム１００の様々な構成要素を制御（例えば、作動）し、および／またはシステム１００の構成要素によって取得および／または生成されたデータを分析するために使用される。プロセッサ１１２は、汎用または特殊用途プロセッサまたはマイクロプロセッサであってもよい。図１には１つのプロセッサ１１２が示されているが、制御システム１１０は、単一の筐体内に存在し得るか、互いに離れて位置し得る任意の適切な数のプロセッサ（例えば、１つのプロセッサ、２つのプロセッサ、５つのプロセッサ、１０つのプロセッサ等）を含んでもよい。制御システム１１０は、例えば、ユーザデバイス１７０の筐体、呼吸治療システム１２０の一部（例えば、筐体）および／またはセンサ１３０うちの１つまたは複数の筐体に連結すること、および／またはそれらの内部に位置付けることができる。制御システム１１０は、（１つのそのような筐体内に）集中させるか、（物理的に区別される２つ以上のそのような筐体内に）分散させることができる。制御システム１１０を収容する２つ以上の筐体を含むこのような実装形態では、このような筐体は、互いに近接し、および／または離れて位置付けられてもよい。
【0034】
メモリデバイス１１４は、制御システム１１０のプロセッサ１１２が実行可能な機械可読命令を記憶する。メモリデバイス１１４は、例えば、ランダムアクセスメモリデバイスまたはシリアルアクセスメモリデバイス、ハードドライブ、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリデバイス等の任意の適切なコンピュータ可読メモリデバイスまたは媒体であり得る。図１に１つのメモリデバイス１１４が示されているが、システム１００は、任意の適切な数のメモリデバイス１１４（例えば、１つのメモリデバイス、２つのメモリデバイス、５つのメモリデバイス、１０個のメモリデバイス等）を含み得る。メモリデバイス１１４は、呼吸治療デバイス１２２の筐体、ユーザデバイス１７０の筐体、１つまたは複数のセンサ１３０の筐体またはそれらの任意の組み合わせに連結され、および／またはそれらの内部に配置されてもよい。制御システム１１０と同様に、メモリデバイス１１４は、（１つのそのような筐体内に）集中させるか、（物理的に区別される２つ以上のそのような筐体内に）分散させることができる。
【0035】
いくつかの実装形態では、メモリデバイス１１４は、ユーザに関連するユーザプロファイルを記憶する。ユーザプロファイルは、例えば、ユーザに関連付けられた人口統計情報、ユーザに関連付けられた生生体情報、ユーザに関連付けられた医療情報、自己報告されたユーザフィードバック、ユーザに関連付けられた睡眠パラメータ（例えば、１つまたは複数の早期睡眠セッションから記録された睡眠関連パラメータ）、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。人口統計情報は、例えば、ユーザの年齢、ユーザの性別、ユーザの人種、ユーザの地理的位置、交際状態、不眠症の家族歴、ユーザの雇用状態、ユーザの教育状態、ユーザの社会経済状態、またはそれらの任意の組み合わせを示す情報を含むことができる。医療情報は、例えば、ユーザに関連付けられた１つまたは複数の医療状態、ユーザの薬剤使用、またはその両方を示す情報を含むことができる。医療情報データはまた、多重睡眠潜時検査（ＭＳＬＴ）の検査結果またはスコア、および／またはピッツバーグ睡眠品質指数（ＰＳＱＩ）のスコアまたは値を含むことができる。医療情報データとしては、睡眠ポリグラフ（ＰＳＧ）検査、ＣＰＡＰ滴定、または家庭用睡眠検査（ＨＳＴ）のうちの１つまたは複数からの結果、１つまたは複数の睡眠セッションからの呼吸治療システム設定、１つまたは複数の睡眠セッションからの睡眠関連呼吸イベント、またはそれらの任意の組み合わせが挙げられる。自己報告されたユーザフィードバックは、自己報告された主観的治療スコア（例えば、悪、平均、優）、自己報告されたユーザの主観的ストレスレベル、自己報告されたユーザの主観的疲労レベル、自己報告されたユーザの主観的健康状態、ユーザが最近経験したライフイベント、またはそれらの任意の組み合わせを示す情報を含むことができる。いくつかの実装形態では、メモリデバイス１１４は、ディスプレイデバイス１２８および／またはディスプレイデバイス１７２上に表示すことができるメディアコンテンツを記憶する。
【0036】
電子インターフェース１１９は、１つまたは複数のセンサ１３０からデータ（例えば、生理学的データおよび／または流量データ）を受信するように構成され、データがメモリデバイス１１４に記憶され、および／または、制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析されるように構成されている。電子インタフェース１１９は、有線接続または無線接続（例えば、ＲＦ通信プロトコル、Ｗｉ－Ｆｉ通信プロトコル、ブルートゥース（登録商標）通信プロトコル、ＩＲ通信プロトコル、セルラーネットワーク、その他の光通信プロトコルなどを用いて）を用いて、１つまたは複数のセンサ１３０と通信することができる。電子インタフェース１１９は、アンテナ、受信機（例えば、ＲＦ受信機）、送信機（例えば、ＲＦ送信機）、トランシーバまたはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。電子インタフェース１１９は、本明細書に記載のプロセッサ１１２およびメモリデバイス１１４と同一または同様の１つまたは複数のプロセッサおよび／または１つまたは複数のメモリデバイスをさらに含み得る。いくつかの実装形態では、電子インタフェース１１９は、ユーザデバイス１７０に連結または統合される。他の実装形態では、電子インターフェース１１９は、制御システム１１０および／またはメモリデバイス１１４に結合されているか、または制御システム１１０および／またはメモリデバイス１１４と統合されている（例えば、筐体内で）。
【0037】
呼吸治療システム１２０は、呼吸圧治療（ＲＰＴ）デバイス１２２（ここでは呼吸治療デバイス１２２と称する）、ユーザインターフェース１２４、導管１２６（チューブまたは空気回路とも称する）、ディスプレイデバイス１２８、加湿タンク１２９、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。いくつかの実装形態では、制御システム１１０、メモリデバイス１１４、ディスプレイデバイス１２８、１つまたは複数のセンサ１３０、および加湿タンク１２９は、呼吸治療デバイス１２２の一部である。呼吸圧力治療とは、ユーザの呼吸サイクル全体を通じて大気に対して名目上陽である（例えば、タンクベンチレータや陽陰圧体外式人工呼吸器等の陰圧治療に対して）制御された目標圧力で、ユーザの気道の入口に空気供給を印加することを指す。呼吸治療システム１２０は、一般的に、１つまたは複数の睡眠関連呼吸障害（例えば、閉塞性睡眠時無呼吸、中枢型睡眠時無呼吸または混合型睡眠時無呼吸）に罹患している個人を治療するために使用される。
【0038】
呼吸治療デバイス１２２は概して、（例えば、１つまたは複数の圧縮機を駆動する１つまたは複数のモータを使用して）ユーザに輸送される加圧空気を生成するために使用される。いくつかの実装形態では、呼吸治療デバイス１２２は、ユーザに輸送される連続的な一定の空気圧を生成する。他の実装形態では、呼吸治療デバイス１２２は、２つ以上の所定の圧力（例えば、第１の所定の空気圧および第２の所定の空気圧）を生成する。さらに別の実装形態では、呼吸治療デバイス１２２は、所定の範囲内の様々な異なる空気圧を生成するように構成される。例えば、呼吸治療デバイス１２２は、例えば、少なくとも約６ｃｍＨ２Ｏ、少なくとも約１０ｃｍＨ２Ｏ、少なくとも約２０ｃｍＨ２Ｏ、約６ｃｍＨ２Ｏ～約１０ｃｍＨ２Ｏ、約７ｃｍＨ２Ｏ～約１２ｃｍＨ２Ｏなどで輸送を行うことができる。呼吸治療デバイス１２２は、（周囲圧力に対して）陽圧を維持しながら、例えば、約－２０Ｌ／分～約１５０Ｌ／分の所定の流量で加圧空気を輸送することもできる。
【0039】
ユーザインタフェース１２４は、ユーザの顔の一部と係合し、呼吸治療デバイス１２２からユーザの気道に加圧空気を輸送し、睡眠セッション中に気道が狭窄および／または閉塞することを防止することを支援する。これにより、睡眠中のユーザの酸素摂取量も増加し得る。一般的に、ユーザインタフェース１２４は、ユーザの顔と係合させることにより、ユーザの口、鼻、または、ユーザの口および鼻の両方を介して、ユーザの気道に加圧空気を輸送する。呼吸治療デバイス１２２、ユーザインタフェース１２４および導管１２６は共に、ユーザの気道に流体的に結合された空気経路を形成する。加圧空気はまた、睡眠中のユーザの酸素摂取量を増加させる。
【0040】
適用される療法に応じて、ユーザインタフェース１２４は、例えば、ユーザの顔の領域または一部とシールを形成して、治療を発効させるために周囲圧力と十分に異なる圧力、例えば、周囲圧力に対する約１０ｃｍＨ２Ｏの陽圧でのガスの輸送を容易にすることができる。酸素の送達のような他の形態の治療の場合、ユーザインターフェースは、約１０ｃｍＨ２Ｏの陽圧で気道へのガス供給の送達を容易にするのに十分なシールを含んでいないことがある。
【0041】
図２に示すように、いくつかの実装形態では、ユーザインタフェース１２４は、ユーザの鼻および口を覆うフェイスマスク（例えば、フルフェイスマスク）であるかまたはこのようなフェイスマスクを含む。代替的に、いくつかの実装形態では、ユーザインタフェース１２４は、ユーザの鼻に空気を提供する鼻マスク、またはユーザの鼻孔に空気を直接的に輸送する鼻枕マスクである。ユーザインターフェース１２４は、ユーザの一部（例えば、顔）上にインターフェースを位置決めおよび／または安定させるための複数のストラップ（例えば、面ファスナーを含む）と、ユーザインターフェース１２４とユーザとの間に気密シールを提供するのに役立つ共形クッション（例えば、シリコーン、プラスチック、フォームなど）とを含んでもよい。ユーザインタフェース１２４は、ユーザ２１０によって吐き出された二酸化炭素および他のガスを逃がせるようにするための１つまたは複数の通気孔も含み得る。他の実装形態では、ユーザインターフェース１２４は、マウスピース（例えば、ユーザの歯に合うように成形されたナイトガードマウスピース、下顎位置調整デバイス等）を含む。
【0042】
導管１２６（空気回路またはチューブとも呼ばれる）は、呼吸治療システム１２０の２つのコンポーネント（例えば、呼吸治療デバイス１２２およびユーザインターフェース１２４）間の空気の流れを可能にする。いくつかの実装形態では、導管に吸気および呼気用の別々の枝管が存在し得る。他の実装形態では、単枝型導管は、吸気および呼気の両方に使用される。
【0043】
呼吸治療デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、ディスプレイデバイス１２８、および加湿タンク１２９のうちの１つまたは複数は、１つまたは複数のセンサ（例えば、圧力センサ、流量センサ、またはより一般的には、本明細書で説明する他の任意のセンサ１３０）を含むことができる。これらの１つまたは複数のセンサを使用して、例えば、呼吸治療デバイス１２２によって供給された加圧空気の空気圧および／または流量を測定することができる。
【0044】
ディスプレイデバイス１２８は、通常、静止画像、ビデオ画像、またはその両方を含む画像および／または呼吸治療デバイス１２２に関する情報を表示すために使用される。例えば、ディスプレイデバイス１２８は、呼吸治療デバイス１２２の状態に関する情報（例えば、呼吸治療デバイス１２２のオン／オフの有無、呼吸治療デバイス１２２によって送達される空気の圧力、呼吸治療デバイス１２２によって送達される空気の温度等）、および／またはその他の情報（例えば、睡眠スコアまたは治療スコア（ＷＯ ２０１６／０６１６２９および米国特許第２０１７／０３１１８７９号（それぞれ参照によって本明細書に組み込まれている）においてｍｙＡｉｒ（登録商標）スコアとも呼ばれる）現在の日付／時刻、ユーザ２１０の個人情報など）を提供することができる。いくつかの実装形態では、ディスプレイデバイス１２８は、入力インターフェースとして画像を表示すように構成されたグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を含むヒューマンマシンインターフェース（ＨＭＩ）として機能する。表示デバイス１２８は、ＬＥＤディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ、ＬＣＤディスプレイ等であり得る。入力インタフェースは、例えば、タッチスクリーンまたは接触感知基板、マウス、キーボード、または呼吸治療デバイス１２２とやりとりする人間ユーザによって行われる入力を感知するように構成された任意のセンサシステムとすることができる。
【0045】
加湿タンク１２９は、呼吸治療デバイス１２２に結合されるか、または統合される。加湿タンク１２９は、呼吸治療デバイス１２２から輸送される加圧空気を加湿するために使用することができる水のリザーバを含む。呼吸治療デバイス１２２は、ユーザに供給される加圧空気を加湿するために、加湿タンク１２９内の水を加熱するヒータを含むことができる。さらに、いくつかの実装形態では、導管１２６は、ユーザに送達される加圧空気を加熱する加熱要素（例えば、導管１２６に結合され、および／または導管１２６に埋め込まれた）をさらに含むことができる。加湿タンク１２９は、空気経路の水蒸気入口に流体的に連結され、水蒸気を水蒸気入口を介して空気経路に輸送することができるかまたは空気経路自体の一部として空気経路と一列に形成することができる。他の実装形態では、呼吸治療デバイス１２２または導管１２６は、無水加湿器を含むことができる。無水加湿器は、システム１００内の他の場所に配置された他のセンサとインターフェースするセンサを組み込むことができる。
【0046】
呼吸治療システム１２０は、例えば、人工呼吸器、または持続気道陽圧（ＣＰＡＰ）システム、自動気道陽圧（ＡＰＡＰ）システム、バイレベルまたは可変気道陽圧（ＢＰＡＰまたはＶＰＡＰ）システム等の気道陽圧（ＰＡＰ）システム、またはそれらの任意の組み合わせとして用いることができる。ＣＰＡＰシステムは、（例えば、睡眠医師によって決定された）所定の空気圧をユーザに輸送する。ＡＰＡＰシステムは、例えば、ユーザに関連する呼吸データに基づいて、ユーザに輸送される空気圧を自動的に変化させる。ＢＰＡＰまたはＶＰＡＰシステムは、第１所定の圧力（例えば、吸気気道陽圧またはＩＰＡＰ）と、第１所定の圧力よりも低い第２所定の圧力（例えば、呼気気道陽圧またはＥＰＡＰ）とを送出するように構成される。
【0047】
全体的に図２を参照すると、いくつかの実装形態に係るシステム１００（図１）の一部が示されている。呼吸治療システム１２０のユーザ２１０とベッドパートナー２２０は、ベッド２３０に位置し、マットレス２３２の上に横たわっている。ユーザインターフェース１２４（本明細書では、フルフェイスマスク、鼻マスク、鼻枕マスクなどのマスクとも呼ばれる。）睡眠セッション中にユーザ２１０が着用され得る。ユーザインターフェース１２４は、導管１２６を介して呼吸治療デバイス１２２に流体的に結合および／または接続される。次に、呼吸治療デバイス１２２は、導管１２６およびユーザインタフェース１２４を介して加圧空気をユーザ２１０に輸送して、ユーザ２１０の喉内の空気圧を上昇させ、それによって睡眠セッション中に気道が閉鎖し、および／または狭窄になることを防止することを支援する。呼吸治療デバイス１２２は、図２に示すように、ベッド２３０に直接隣接するナイトスタンド２４０、より一般的には、ベッド２３０および／またはユーザ２１０に一般的に隣接する任意の表面または構造上に配置することができる。
【0048】
また、図１に示すように、システム１００の１つまたは複数のセンサ１３０は、圧力センサ１３２、流量センサ１３４、温度センサ１３６、運動センサ１３８、マイクロフォン１４０、スピーカ１４２、無線周波数（ＲＦ）受信機１４６、ＲＦ送信機１４８、カメラ１５０、赤外センサ１５２、光電脈波（ＰＰＧ）センサ１５４、心電図（ＥＣＧ）センサ１５６、脳波（ＥＥＧ）センサ１５８、静電容量センサ１６０、力センサ１６２、ひずみゲージセンサ１６４、筋電図（ＥＭＧ）センサ１６６、酸素センサ１６８、分析物センサ１７４、湿気センサ１７６、レーザレーダセンサ１７８、またはそれらの任意の組み合わせを含む。一般に、１つまたは複数のセンサ１３０の各々は、メモリデバイス１１４または１つまたは複数の他のメモリデバイスに受信および記憶されたセンサデータを出力するように構成される。
【0049】
１つまたは複数のセンサ１３０は、圧力センサ１３２、流量センサ１３４、温度センサ１３６、運動センサ１３８、マイクロフォン１４０、スピーカ１４２、ＲＦ受信機１４６、ＲＦ送信機１４８、カメラ１５０、赤外センサ１５２、光電脈波（ＰＰＧ）センサ１５４、心電図（ＥＣＧ）センサ１５６、脳波（ＥＥＧ）センサ１５８、静電容量センサ１６０、力センサ１６２、歪みゲージセンサ１６４、筋電図（ＥＭＧ）センサ１６６、酸素センサ１６８、分析物センサ１７４、湿気センサ１７６、およびレーザレーダセンサ１７８の各々を含むように示され、説明されているが、より一般的には、１つまたは複数のセンサ１３０は、各センサの任意の組み合わせおよび任意の数を含んでいてもよい。
【0050】
本明細書で説明するように、システム１００は、通常、睡眠セッション中にユーザ（例えば、図２に示す呼吸治療システム１２０のユーザ）に関連付けられた生理学的データを生成するために使用されてもよい。生理学的データを分析して、睡眠セッション中のユーザに関連する任意のパラメータ、測定値などを含むことができる、１つまたは複数の睡眠関連パラメータを生成することができる。睡眠セッション中にユーザ２１０に関して判断できる１つまたは複数の睡眠関連パラメータは、例えば、無呼吸－低呼吸指数（ＡＨＩ）スコア、睡眠スコア、流れ信号、呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、１時間当たりのイベント数、イベントパターン、段階、呼吸療法デバイス１２２の圧力設定、心拍数、心拍数変動、ユーザ２１０の移動、温度、ＥＥＧ活動、ＥＭＧ活動、覚醒、いびき、窒息、咳、口笛、喘鳴、またはそれらの任意の組み合わせを含む。
【0051】
１つまたは複数のセンサ１３０を使用して、例えば生理学的データ、流量データ、またはその両方を生成することができる。いくつかの実装形態では、制御システム１１０は、１つまたは複数のセンサ１３０によって生成された生理学的データを使用して、睡眠セッション中にユーザ２１０に関連付けられた睡眠覚醒信号および１つまたは複数の睡眠関連パラメータを決定することができる。睡眠覚醒信号は、睡眠、覚醒、リラックス覚醒、微小覚醒、または異なる睡眠段階、例えば、急速眼球運動（ＲＥＭ）段階、第１ノンレム段階（一般に「Ｎ１」と呼ばれる）、第２ノンレム段階（一般に「Ｎ２」と呼ばれる）、第３ノンレム段階（一般に「Ｎ３」と呼ばれる）、またはそれらの任意の組み合わせを含む１つまたは複数の睡眠状態を示すことができる。１つまたは複数のセンサ１３０などの１つまたは複数のセンサによって生成された生理学的データに基づいて睡眠状態および／または睡眠段階を決定する方法は、例えば、それぞれが参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、国際公開第２０１４／０４７３１０号、米国特許出願公開第２０１４／００８８３７３号、国際公開第２０１７／１３２７２６号、国際公開第２０１９／１２２４１３号、国際公開第２０１９／１２２４１４号、および米国特許出願公開第２０２０／０３８３５８０号に記載されている。
【0052】
また、睡眠－覚醒信号には、ユーザが就床する時刻、ユーザが離床した時刻、ユーザが入眠しようとした時刻などを決定するために、タイムスタンプを付与することができる。睡眠－覚醒信号は、睡眠セッション中に、例えば、１秒につき１サンプル、３０秒につき１サンプル、１分につき１サンプルなど所定のサンプリングレートで１つまたは複数のセンサ１３０によって測定することができる。いくつかの実装形態では、睡眠覚醒信号はまた、睡眠セッション中の呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気呼気比、吸気持続時間および呼気持続時間、１時間当たりのイベント数、イベントパターン、呼吸治療デバイス１２２の圧力設定、またはそれらの任意の組み合わせを示すことができる。これらのイベントには、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞性無呼吸、混合性無呼吸、低呼吸、口漏れ、マスク漏れ（例えば、ユーザインターフェース１２４から）、むずむず脚、睡眠障害、窒息、心拍数の増加、心拍数の変化、呼吸困難、喘息発作、てんかん発作、発作、発熱、咳、くしゃみ、いびき、喘息、風邪またはインフルエンザのような疾患の存在、またはそれらの任意の組み合わせが含まれ得る。睡眠－覚醒信号に基づいて睡眠セッション中にユーザのために判定できる１つまたは複数の睡眠関連パラメータとしては、例えば、総就寝時間、総睡眠時間、入眠潜時、中途覚醒パラメータ、睡眠効率、断片化指数、またはそれらの任意の組み合わせなどの睡眠の質の測定基準が挙げられる。
【0053】
１つまたは複数のセンサ１３０によって生成された生理学的データおよび／またはオーディオデータは、睡眠セッション中にユーザに関連付けられた呼吸信号を決定するためにも使用され得る。呼吸信号は、通常、睡眠セッション中のユーザの呼気または呼吸を示す。呼吸信号は、例えば、呼吸数、呼吸数変動性、吸気振幅、呼気振幅、吸気呼気比、吸気持続時間および呼気持続時間、１時間当たりのイベント数、イベントパターン、呼吸治療デバイス１２２の圧力設定、またはそれらの任意の組み合わせを示すことができる。イベントには、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞性無呼吸、混合性無呼吸、低呼吸、口漏れ、マスク漏れ（例えば、ユーザインターフェース１２４から）、むずむず脚、睡眠障害、窒息、心拍数の増加、呼吸困難、喘息発作、てんかん発作、発作、またはそれらの任意の組み合わせが含まれ得る。
【0054】
一般的に、睡眠セッションは、ユーザ２１０がベッド２３０（または寝ようとする別の領域または物体）に横になった後、または座った後、呼吸治療デバイス１２２をオンにし、ユーザインターフェース１２４を着用した後の任意の時点に含まれる。したがって、睡眠セッションは、（ｉ）ユーザ２１０がＣＰＡＰシステムを使用しているが、就眠試行前である時間周期（例えば、ユーザ２１０がベッド２３０に横になって本を読んでいる時間周期）、（ｉｉ）ユーザ２１０が就眠することを試行し始めるがまだ覚醒している時間周期、（ｉｉｉ）ユーザ２１０が浅睡眠（非急速眼球運動（ノンレム）睡眠の段階１および段階２とも呼ばれる）に入っている時間周期、（ｉｖ）ユーザ２１０が深睡眠（徐波睡眠（ＳＷＳ）、またはノンレム睡眠の段階３とも呼ばれる）に入っている時間周期、（ｖ）ユーザ２１０が急速眼球運動（レム）睡眠に入っている時間周期、（ｖｉ）ユーザ２１０が、浅睡眠、深睡眠、またはレム睡眠の間で周期的に覚醒している時間周期、または（ｖｉｉ）ユーザ２１０が覚醒して眠りに戻らない時間周期を含み得る。
【0055】
一般的に、睡眠セッションは、ユーザ２１０がユーザインタフェース１２４を取り外し、呼吸治療デバイス１２２をオフにし、かつベッド２３０から離れると終了するものと定義することができる。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、追加の時間期間を含むこと、または上に開示された時間周期の一部のみに限定することができる。例えば、睡眠セッションは、呼吸治療デバイス１２２が加圧空気の気道への供給を開始してから、呼吸治療デバイス１２２がユーザ２１０の気道への加圧空気の供給を停止して終了するまでの期間を含み、ユーザ２１０が睡眠中または覚醒中の間の一部またはすべての時点を含むように定義することができる。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、ユーザが呼吸治療デバイスの使用を開始または終了する前および／または後に、ユーザが睡眠位置にある期間を含むことができる。
【0056】
圧力センサ１３２は、メモリデバイス１１４に記憶され、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る圧力データを出力する。いくつかの実装形態では、圧力センサ１３２は、呼吸治療システム１２０のユーザの呼吸（例えば、吸気および／または呼気）および／または周囲圧力を示すセンサデータを生成する空気圧センサ（例えば、気圧センサ）である。このような実装形態では、圧力センサ１３２は、呼吸治療デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４または導管１２６に結合されてもよいし、統合されてもよい。圧力センサ１３２は、呼吸治療デバイス１２２内の空気圧、導管１２６内の空気圧、ユーザインタフェース１２４内の空気圧、またはそれらの任意の組み合わせを判定するために使用される。圧力センサ１３２は、例えば、容量センサ、電磁センサ、誘導センサ、抵抗センサ、圧電センサ、歪みゲージセンサ、光学センサ、電位差センサまたはそれらの任意の組み合わせとすることができる。一例では、圧力センサ１３２を使用して、ユーザの血圧を判定することができる。
【0057】
流量センサ１３４は、メモリデバイス１１４に記憶され、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る流量データを出力する。いくつかの例では、「流量データ」を「フローデータ」とも呼ぶことができるが、「フロー」は、流量センサ１３４によって測定される気流の速度である。流量センサの例（例えば、流量センサ２１４）は、国際公開第ＷＯ２０１２／０１２８３５号および米国特許第１０,３２８,２１９号に記載されており、これらはそれぞれ参照により全体として本明細書に組み込まれている。いくつかの実装形態では、流量センサ１３４は、呼吸治療デバイス１２２からの気流量、導管１２６を通る気流量、ユーザインターフェース１２４を通る気流量、またはそれらの任意の組み合わせを決定するために使用される。このような実装形態では、流量センサ１３４は、呼吸治療デバイス１２２、ユーザインタフェース１２４または導管１２６に連結または統合することができる。流量センサ１３４は、例えば、回転式流量計（例えば、ホール効果流量計）、タービン流量計、オリフィス流量計、超音波流量計、熱線センサ、渦流センサ、膜センサ、またはそれらの任意の組み合わせなどの、質量流量センサとすることができる。
【0058】
流量センサ１３４を使用して、睡眠セッション中の呼吸治療デバイス１２２のユーザ２１０（図２）に関連する流量データを生成することができる。流量センサ（例えば、流量センサ１３４）の例は、国際公開第ＷＯ２０１２／０１２８３５に記載されており、この国際公開第ＷＯ２０１２／０１２８３５の全内容が参照によってここに組み込まれている。いくつかの実装形態では、流量センサ１３４は、排気ガスの流量（例えば、意図的な「漏れ」）、意図しない漏れ（例えば、口漏れおよび／またはマスク漏れ）、患者の流量（例えば、肺への空気の流入および／または肺からの空気の流出）、またはそれらの任意の組み合わせを測定するように構成されている。いくつかの実装形態では、流量データを分析して、ユーザの心原性振動を判定することができる。
【0059】
温度センサ１３６は、メモリデバイス１１４に格納され、かつ／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る温度データを出力する。いくつかの実装形態では、温度センサ１３６は、ユーザ２１０（図２）の中核体温、ユーザ２１０の皮膚温度、呼吸治療デバイス１２２からおよび／または導管１２６を通って流れる空気の温度、ユーザインタフェース１２４内の空気の温度、周囲温度またはそれらの任意の組み合わせを示す温度データを生成する。温度センサ１３６は、例えば、熱電対センサ、サーミスタセンサ、シリコンバンドギャップ温度センサ若しくは半導体ベースのセンサ、抵抗温度検出器、またはそれらの任意の組み合わせとすることができる。
【0060】
運動センサ１３８は、メモリデバイス１１４に格納され、かつ／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る、運動データを出力する。運動センサ１３８は、睡眠セッション中のユーザ２１０の動き、および／または呼吸治療デバイス１２２、ユーザインタフェース１２４または導管１２６などの呼吸治療システム１２０の構成要素のいずれかの動きを検出するために使用することができる。運動センサ１３８は、加速度計、ジャイロスコープおよび磁力計などの１つまたは複数の慣性センサを含み得る。いくつかの実装形態では、運動センサ１３８が、代替または追加として、ユーザの体動を表す１つまたは複数の信号を生成し、この信号から、例えばユーザの呼吸動きを介して、ユーザの睡眠状態を表す信号が取得され得る。いくつかの実装形態において、運動センサ１３８からの運動データを、別のセンサ１３０からの追加データと併用して、ユーザの睡眠状態を判断することができる。
【0061】
マイクロフォン１４０は、メモリデバイス１１４に記憶され、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る音声データを出力する。マイクロフォン１４０は、本明細書でさらに詳細に説明されるように、１つまたは複数のイベント（例えば、呼吸イベント）を含むことができる１つまたは複数の睡眠関連パラメータを（例えば、制御システム１１０を使用して）決定するために、睡眠セッション中に音声（例えば、ユーザ２１０からの音声）を記録するために使用されてもよい。マイクロフォン１４０は、呼吸治療デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、またはユーザデバイス１７０に結合または統合されてもよい。いくつかの実装形態では、システム１００は、複数のマイクロフォン（例えば、２つ以上のマイクロフォンおよび／またはビームフォーミングを有するマイクロフォンアレイ）を含み、複数のマイクロフォンの各々によって生成された音声データが、複数のマイクロフォンのうちの他のマイクロフォンによって生成された音声データを区別するために使用される。
【0062】
スピーカ１４２は、音波を出力する。１つまたは複数の実装形態では、音波は、システム１００のユーザ（例えば、図２のユーザ２１０）に聞こえてもよいし、システムのユーザに聞こえなくてもよい（例えば、超音波）。スピーカ１４２は、例えば、目覚まし時計として使用するか、または（例えば、識別された体位および／または体位の変化に応答して）ユーザ２１０にアラームまたはメッセージを再生するために使用することができる。いくつかの実装形態では、スピーカ１４２は、マイクロフォン１４０によって生成されたオーディオデータをユーザに送信するために使用されてもよい。スピーカ１４２は、呼吸治療デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、または外部デバイス１７０に結合されていてもよいし、呼吸治療デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、または外部デバイス１７０に統合されていてもよい。
【0063】
マイクロフォン１４０およびスピーカー１４２は、独立したデバイスとして使用することができる。いくつかの実装形態では、マイクロフォン１４０およびスピーカ１４２は、例えば、ＷＯ ２０１８／０５０９１３およびＷＯ ２０２０／１０４４６５に記載されているように、音響センサ１４１（例えば、ソナーセンサ）に組み合わされてもよく、ここでは、ＷＯ ２０１８／０５０９１３およびＷＯ ２０２０／１０４４６５は、それぞれ、参照によって全体としてここに組み込まれている。このような実装形態では、スピーカー１４２は、所定の間隔で音波を生成または放出し、マイクロフォン１４０は、スピーカー１４２から放出された音波の反射を検出する。１つまたは複数の実装形態では、スピーカー１４２によって生成または放出された音波は、ユーザ２１０または同床者２２０（図２）の睡眠を妨げないように、人間の耳に聞こえない周波数（例えば、２０Ｈｚ未満または約１８ｋＨｚ超）を有することができる。制御システム１１０は、マイクロフォン１４０および／またはスピーカ１４２からのデータに少なくとも部分的に基づいて、ユーザ２１０（図２）の位置、および／または、呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気呼気比、時間当たりのイベント数、イベントパターン、睡眠状態、呼吸治療デバイス１２２の圧力設定、またはそれらの任意の組み合わせなど、本明細書に記載された１つまたは複数の睡眠関連パラメータ（例えば、識別された体位および／または体位の変化）を決定することができるこの場合、ソナーセンサは、例えば空気を介して超音波または低周波の超音波検知信号（例えば、約１７～２３ｋＨｚ、１８～２２ｋＨｚまたは１７～１８ｋＨｚの周波数範囲内）を生成／送信するようなアクティブ音響センシングを含むものと理解することができる。このようなシステムは、本明細書で言及されているＷＯ２０１８／０５０９１３およびＷＯ２０２０／１０４４６５と関連して考慮することができる。
【0064】
いくつかの実装形態では、センサ１３０は、（ｉ）マイクロフォン１４０と同一または類似であって音響センサ１４１に統合された第１マイクロフォンと、（ｉｉ）マイクロフォン１４０と同一または類似であって音響センサ１４１に統合された第１マイクロフォンとは分離された別の第２マイクロフォンとを含む。
【0065】
ＲＦ送信機１４８は、所定の周波数および／または所定の振幅（例えば、高周波帯域内、低周波帯域内、長波信号、短波信号など）を有する電波を生成および／または放射する。ＲＦ受信機１４６は、ＲＦ送信機１４８から放射された電波の反射を検出し、このデータを制御システム１１０によって分析することにより、ユーザ２１０（図２）の位置および／または体位、および／または本明細書に記載の睡眠関連パラメータのうちの１つまたは複数を決定することができる。ＲＦ受信機（ＲＦ受信機１４６およびＲＦ送信機１４８または別のＲＦペア）は、制御システム１１０、呼吸治療デバイス１２２、１つまたは複数のセンサ１３０、ユーザデバイス１７０、またはそれらの任意の組み合わせの間の無線通信のためにも使用され得る。ＲＦ受信機１４６およびＲＦ送信機１４８は、独立した別体の要素として図１に示されるが、いくつかの実装形態では、ＲＦ受信機１４６およびＲＦ送信機１４８は、ＲＦセンサ１４７の一部として組み合わされる。このような実装形態では、ＲＦセンサ１４７は制御回路を含む。ＲＦ通信の具体的なフォーマットは、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどであってもよい。
【0066】
いくつかの実装形態では、ＲＦセンサ１４７はメッシュシステムの一部である。メッシュシステムの一例としては、それぞれが移動式／可動式または固定式であり得るメッシュノード、メッシュルータおよびメッシュゲートウェイを含み得るＷｉ－Ｆｉメッシュシステムが挙げられる。このような実装形態では、Ｗｉ－Ｆｉメッシュシステムは、それぞれがＲＦセンサ１４７と同じまたは類似するＲＦセンサを含む、Ｗｉ－Ｆｉルータおよび／またはＷｉ－Ｆｉコントローラ、並びに１つまたは複数の衛星（例えば、アクセスポイント）を含む。Ｗｉ－Ｆｉルータおよび衛星は、Ｗｉ－Ｆｉ信号を使用して互いに持続的に通信する。Ｗｉ－Ｆｉメッシュシステムは、物体または人の移動が信号を部分的に妨害することによってルータと衛星との間のＷｉ－Ｆｉ信号の変化（例えば、受信された信号強度の差）に基づいて運動データを生成するために使用することができる。この運動データは、運動、呼吸、心拍数、歩行、転倒、挙動など、またはそれらの任意の組み合わせを示し得る。
【0067】
カメラ１５０は、メモリデバイス１１４に格納し得る１つまたは複数の画像（例えば、静止画、動画、熱画像、またはそれらの任意の組み合わせ）として再現可能な画像データを出力する。カメラ１５０からの画像データは、本明細書に記載の睡眠関連パラメータのうちの１つまたは複数を判定するために、制御システム１１０によって使用することができる。制御システム１１０は、カメラ１５０からの画像データを使用して、例えば、１つまたは複数のイベント（例えば、周期性四肢運動または下肢静止不能症候群）、呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、１時間当たりのイベントの数、イベントのパターン、睡眠状態、睡眠段階、またはそれらの任意の組み合わせなど、本明細書に記載されている睡眠関連パラメータのうちの１つまたは複数を判定することができる。更に、カメラ１５０からの画像データを使用して、ユーザの位置および／または体位を識別し、ユーザ２１０の胸の動きを判定し、ユーザ２１０の口および／または鼻の空気流を判定し、ユーザ２１０がベッド２３０に就床する時刻を判定し、ユーザ２１０がベッド２３０から離床する時刻を判定することができる。カメラ１５０はまた、眼球運動、瞳孔拡張（ユーザ２１０の片眼または両眼が開いている場合）、瞬目率またはＲＥＭ睡眠中の任意の変化を追跡するために用いることができる。
【0068】
赤外（ＩＲ）センサ１５２は、メモリデバイス１１４に格納し得る１つまたは複数の赤外画像（例えば、静止画像、動画像、またはその両方）として再生可能な赤外画像データを出力する。ＩＲセンサ１５２からの赤外データは、ユーザ２１０の温度および／またはユーザ２１０の動きを含む、睡眠セッション中の１つまたは複数の睡眠関連パラメータを決定するために用いることができる。ＩＲセンサ１５２はまた、ユーザ２１０の存在、位置、および／または動きを測定する際に、カメラ１５０と組み合わせて使用することもできる。ＩＲセンサ１５２は、例えば、約７００ｎｍと約１ｍｍとの間の波長を有する赤外光を検出することができるのに対し、カメラ１５０は、約３８０ｎｍと約７４０ｎｍとの間の波長を有する可視光を検出することができる。
【0069】
ＰＰＧセンサ１５４は、例えば、心拍数、心拍数パターン、心拍数変動、心周期、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、推定血圧パラメータ、またはそれらの任意の組み合わせなどの１つまたは複数の睡眠関連パラメータを決定するために使用できる、ユーザ２１０（図２）に関連する生理学的データを出力する。ＰＰＧセンサ１５４は、ユーザ２１０によって着用され、ユーザ２１０が着用する衣服および／または布地に埋め込まれ、ユーザインターフェース１２４および／またはそれに関連するヘルメット（例えば、ストラップなど）に埋め込まれ、および／または結合されることができる。
【0070】
ＥＣＧセンサ１５６は、ユーザ２１０の心臓の電気的活動に関連付けられた生理学的データを出力する。いくつかの実施形態では、ＥＣＧセンサ１５６は、睡眠セッション中にユーザ２１０の一部の上またはその周囲に配置された１つまたは複数の電極を含む。ＥＣＧセンサ１５６からの生理学的データを使用して、例えば、本明細書に記載の１つまたは複数の睡眠関連パラメータを決定することができる。
【0071】
ＥＥＧセンサ１５８は、ユーザ２１０の脳の電気的活動に関連付けられた生理学的データを出力する。いくつかの実施形態では、ＥＥＧセンサ１５８は、睡眠セッション中のユーザ２１０の頭皮の上またはその周囲に配置された１つまたは複数の電極を含む。ＥＥＧセンサ１５８からの生理学的データを使用して、例えば、睡眠セッション中の任意の所与の時間におけるユーザ２１０の睡眠状態を決定することができる。いくつかの実施形態では、ＥＥＧセンサ１５８は、ユーザインタフェース１２４および／またはその関連するヘッドギア（例えば、ストラップなど）に統合することができる。
【0072】
容量センサ１６０、力センサ１６２および歪みゲージセンサ１６４は、メモリデバイス１１４に記憶され、本明細書に記載の１つまたは複数の睡眠関連パラメータを決定するために制御システム１１０によって使用され得るデータを出力する。ＥＭＧセンサ１６６は、１つまたは複数の筋肉により生み出された電気的活動に関連付けられた生理学的データを出力する。酸素センサ１６８は、（例えば、導管１２６内またはユーザインタフェース１２４における）ガスの酸素濃度を示す酸素データを出力する。酸素センサ１６８は、例えば、超音波酸素センサ、電気酸素センサ、化学酸素センサ、光学酸素センサ、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のセンサ１３０はまた、ガルバニック皮膚反応（ＧＳＲ）センサ、血流センサ、呼吸センサ、脈拍センサ、血圧計センサ、酸素測定センサまたはそれらの任意の組み合わせを含む。
【0073】
検体センサ１７４は、ユーザ２１０の呼気中の検体の存在を検出するために使用することができる。検体センサ１７４によって出力されたデータは、メモリデバイス１１４に記憶し、ユーザ２１０の息における任意の検体の同一性および濃度を決定するために制御システム１１０により用いることができる。いくつかの実装形態では、分析物センサ１７４は、ユーザ２１０の口の近くに配置され、ユーザ２１０の口から吐き出された呼気中の分析物を検出する。例えば、ユーザインターフェース１２４がユーザ２１０の鼻および口を覆うフェイスマスクである場合、分析物センサ１７４は、マスク内に配置されてユーザ２１０の口呼吸を監視することができる。他の実装形態では、例えば、ユーザインターフェース１２４が鼻マスクまたは鼻枕マスクである場合、分析物センサ１７４は、ユーザ２１０の鼻の近くに配置されて、ユーザの鼻を通って吐き出される呼気中の分析物を検出することができる。他の実装形態では、ユーザインターフェース１２４が鼻マスクまたは鼻枕マスクである場合、分析物センサ１７４は、ユーザ２１０の口の近くに配置することができる。いくつかの実装形態では、検体センサ１７４は、ユーザ２１０の口から不用意に空気が漏れているか否かを検出するために使用することができる。いくつかの実装形態では、検体センサ１７４は、炭素系化学物質または炭素系化合物を検出するために使用することができる揮発性有機化合物（ＶＯＣ）センサである。いくつかの実装形態では、分析物センサ１７４を使用して、ユーザ２１０が鼻または口を介して呼吸しているかを検出することもできる。例えば、（ユーザインターフェース１２４がフェイスマスクである実装形態では）ユーザ２１０の口の近くまたはフェイスマスク内に配置された分析物センサ１７４によって出力されたデータによって分析物の存在が検出された場合、制御システム１１０は、ユーザ２１０が自分の口を介して呼吸していることを示す指標としてこのデータを使用することができる。
【0074】
湿気センサ１７６は、メモリデバイス１１４に記憶可能なデータを出力し、制御システム１１０によって使用される。湿気センサ１７６は、ユーザを取り囲む様々な領域（例えば、導管１２６またはユーザインタフェース１２４の内部、ユーザ２１０の顔付近、導管１２６とユーザインタフェース１２４との接続部付近、導管１２６と呼吸治療デバイス１２２との接続部付近など）における水分を検出するために使用することができる。したがって、いくつかの実装形態では、湿気センサ１７６をユーザインタフェース１２４または導管１２６内に配置して、呼吸治療デバイス１２２からの加圧空気の湿度を監視することができる。他の実装形態では、湿気センサ１７６は、湿気レベルを監視する必要がある任意の領域の付近に配置される。湿気センサ１７６は、ユーザ２１０の周囲の周囲環境、例えば、ユーザ２１０の寝室内の空気の湿度を監視するためにも使用されることができる。湿気センサ１７６はまた、環境変化に対するユーザ２１０の生体反応を追跡するために用いることができる。
【0075】
１つまたは複数の光検出および測距（ＬｉＤＡＲ）センサ１７８は、深度感知に使用することができる。このような光学センサ（例えば、レーザセンサ）は、物体を検出し、生活空間などの周囲環境の３次元（３Ｄ）マップを作成するために使用することができる。ＬｉＤＡＲは、一般的に、パルスレーザを利用して飛行時間を計測する。ＬｉＤＡＲは、３Ｄレーザスキャンとも呼ばれる。このようなセンサの一使用例では、ＬｉＤＡＲセンサ１７８を有する固定機器または（スマートフォンなどの）モバイル機器は、センサから５メートル以上離れた領域を測定しマッピングすることができる。ＬｉＤＡＲデータは、例えば電磁式ＲＡＤＡＲセンサによって推定された点群データと融合することができる。ＬｉＤＡＲセンサ１７８はまた、人工知能（ＡＩ）を使用して、（ＲＡＤＡＲに対して高反射性であり得る）ガラス窓など、ＲＡＤＡＲシステムに問題を引き起こす可能性のある空間内の地物を検出し分類することにより、ＲＡＤＡＲシステムのジオフェンスを自動的に作成し得る。ＬｉＤＡＲはまた、人の身長に加え、人が座ったとき、倒れたとき等に生じる身長の変化を推定するために使用することができる。ＬｉＤＡＲを使用して、環境の３Ｄメッシュ表現を形成し得る。さらなる用途では、ＬｉＤＡＲは、電波が通過する固体表面（例えば、無線透光性材料）から反射することができ、それにより、さまざまなタイプの障害物の分類を可能にする。
【0076】
いくつかの実装形態では、１つまたは複数のセンサ１３０は、ガルバニック皮膚反応（ＧＳＲ）センサ、血流センサ、呼吸センサ、心拍センサ（例えば、脈拍センサ）、血圧センサ（例えば、血圧計センサ）、酸素濃度センサ、ソナーセンサ、レーダセンサ、ＬｉＤＡＲセンサ、血糖センサ、カメラ（例えば、カラーセンサ）、ｐＨセンサ、傾斜センサ（測定基準平面の複数軸上の傾き）、方位センサ（測定デバイスの直交座標系に対する方位）、またはそれらの任意の組み合わせをさらに含む。
【0077】
図１に個別に示されているが、１つまたは複数のセンサ１３０の任意の組み合わせは、呼吸治療デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、加湿タンク１２９、制御システム１１０、ユーザデバイス１７０、またはそれらの任意の組み合わせを含むシステム１００の任意の１つまたは複数のコンポーネントに統合および／または結合されてもよい。例えば、音響センサ１４１および／またはＲＦセンサ１４７をユーザデバイス１７０に統合および／または連結することができる。このような実装形態では、本開示のいくつかの態様によれば、ユーザデバイス１７０は、システム１００（例えば、制御システム１１０）による使用のための追加データまたは補助データを生成する補助デバイスであると考えることができる。いくつかの実装形態では、１つまたは複数のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、呼吸治療デバイス１２２、制御システム１１０、またはユーザデバイス１７０に物理的および／または通信的に結合されておらず、通常、睡眠セッション中にユーザ２１０に隣接して配置される（例えば、ユーザ２１０の一部またはそれに接触して配置される、ユーザ２１０によって着用される、ナイトスタンドに結合または配置される、マットレスに結合される、天井に結合されるなど）。
【0078】
１つまたは複数のセンサ１３０からのデータは、呼吸信号、呼吸数、呼吸パターン、吸気振幅、呼気振幅、吸気呼気比、１つまたは複数のイベントの発生、１時間当たりのイベント数、イベントパターン、睡眠状態、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる１つまたは複数の睡眠関連パラメータを決定するために分析され得る。１つまたは複数のイベントは、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞型無呼吸、混合型無呼吸、呼吸低下、意図的なマスク漏れ、意図しないマスク漏れ、口漏れ、咳、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数増加、努力性呼吸、喘息発作、てんかん挿間症、発作、血圧上昇、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。これらの睡眠関連パラメータの多くは、生理学的パラメータであるが、睡眠関連パラメータの一部は、非生理学的パラメータと考えられる。非生理学的パラメータは、流量、圧力、加圧空気の湿度、モータの速度などを含む、呼吸治療システムの動作パラメータも含み得る。１つまたは複数のセンサ１３０からのデータまたは他のタイプのデータのいずれかに基づいて、他のタイプの生理学的パラメータおよび非生理学的パラメータを判定することもできる。
【0079】
ユーザデバイス１７０（図１）は、表示デバイス１７２を含む。ユーザデバイス１７０は、例えば、スマートフォン、タブレット、ゲームコンソール、スマートウォッチ、ラップトップ等のモバイルデバイスであってもよい。代替的に、ユーザデバイス１７０は、外部感知システム、テレビ（例えば、スマートテレビ）、または別のスマートホームデバイス（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ｎｅｓｔ Ｈｕｂ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｈｏｍｅ、Ａｍａｚｏｎ Ｅｃｈｏ、Ａｍａｚｏｎ Ｓｈｏｗ、Ａｌｅｘａ（登録商標）対応デバイスなどのスマートスピーカ）とすることができる。いくつかの実装形態では、ユーザデバイスは、ウェアラブルデバイス（例えば、スマートウォッチ）である。表示デバイス１７２は、一般的に、静止画像、動画像またはその両方を含む画像を表示するために使用される。いくつかの実施形態では、表示デバイス１７２は、画像を表示するように構成されたグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）および入力インタフェースを含むヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）として機能する。表示デバイス１７２は、ＬＥＤディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ、ＬＣＤディスプレイ等であり得る。入力インタフェースは、例えば、タッチスクリーンまたはタッチセンサ式基板、マウス、キーボード、またはユーザデバイス１７０と対話する人間のユーザによって行われた入力をセンシングするように構成される任意のセンサシステムであり得る。いくつかの実装形態では、１つまたは複数のユーザデバイスは、システム１００によって使用され、および／またはシステム１００に含まれてもよい。
【0080】
制御システム１１０およびメモリデバイス１１４は、システム１００の独立した別体の構成要素として記載され図１に示されるが、いくつかの実装形態では、制御システム１１０および／またはメモリデバイス１１４は、ユーザデバイス１７０および／または呼吸治療デバイス１２２に統合される。代替的に、いくつかの実装形態では、制御システム１１０またはその一部（例えば、プロセッサ１１２）は、クラウド内（例えば、サーバ内に組み込まれ、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス内に組み込まれ、クラウドに接続され、エッジクラウドによって処理されるなど）に配置されてもよいし、１つまたは複数のサーバ（例えば、リモートサーバ、ローカルサーバなど）に配置されてもよいし、またはそれらの任意の組み合わせに配置されてもよい。
【0081】
システム１００は、上記のコンポーネントのすべてを含むように示されているが、本開示の実装形態によれば、ユーザによる呼吸治療システム１２０の使用に関連するデータを分析するためのシステムには、より多くまたはより少ないコンポーネントが含まれてもよい。例えば、第１代替システムは、制御システム１１０、メモリデバイス１１４、および１つまたは複数のセンサ１３０のうちの少なくとも１つを含む。別の例として、第２の代替システムは、制御システム１１０、メモリデバイス１１４、１つまたは複数のセンサ１３０のうちの少なくとも１つ、およびユーザデバイス１７０を含む。さらに別の例として、第３の代替システムは、制御システム１１０、メモリデバイス１１４、呼吸治療システム１２０、１つまたは複数のセンサ１３０のうちの少なくとも１つ、およびユーザデバイス１７０を含む。したがって、本明細書に示され記載された構成要素の任意の一部を使用し、および／または１つまたは複数の他の構成要素と組み合わせて、本開示を実装するための様々なシステムを形成することができる。
【0082】
図３Ａは、本開示のいくつかの実装形態による、睡眠中の人の呼吸波形を示す。横軸は時間とし、縦軸は呼吸流量とする。パラメータ値は変更可能であるが、例示的な呼吸周期は、１回換気量Ｖｔ０．５Ｌ、吸息時間Ｔｉ１．６ｓ、ピーク吸息流量Ｑピーク０．４Ｌ／ｓ、呼息時間Ｔｅ２．４ｓ、ピーク呼息流量Ｑピーク－０．５Ｌ／ｓの近似値を有することができる。呼吸周期の総持続時間Ｔｔｏｔは、約４秒である。個人は通常、毎分約１５回の呼吸数（ＢＰＭ）で呼吸し、換気量は約７．５リットル／分である。呼吸周期の例では、Ｔｔｏｔに対するＴｉの割合は約４０％である。
【0083】
図３Ｂは、約９０秒の間に正常に呼吸し、約３４回の呼吸を有し、自動ＰＡＰ療法で治療中であり、インターフェース圧力が約１１ｃｍＨ２ＯＯである、ノンレム睡眠中の個人の選択された睡眠ポリグラフィーチャネル（パルスオキシメトリー、流量、胸部運動および腹部運動）を示す。トップチャンネルは、パルスオキシメトリー（酸素飽和度またはＳｐＯ２）を表示し、スケールは垂直方向に９０～９９％の飽和度範囲を有する。示された全期間において、個人は約９５％の飽和度を維持する。第２チャネルは、定量的な呼吸気流を示し、スケールは垂直方向に－１から＋１ＬＰＳの範囲であり、吸気は正である。胸部および腹部の運動は、第３および第４チャネルに表示される。
【0084】
図３Ｃは、本開示のいくつかの実装形態による、治療前の個人の睡眠ポリグラフを示す。上から下まで６分間の水平スパンを持つ１１個の信号チャネルがある。上の２つのチャネルは異なる頭皮位置からの脳波（ＥＥＧ）である。２番目のＥＥＧの周期的スパイクは皮質の覚醒と関連活動を表している。下の３番目のチャネルは顎下筋電図（ＥＭＧ）である。覚醒前後の活動の増加はオトガイ舌筋の補充を表す。４番目および５番目のチャネルは眼電図（ＥＯＧ）である。６番目のチャネルは心電図（ＥＣＧ）である。７番目のチャンネルは、約９０％から７０％以下まで繰り返し脱飽和を繰り返すパルスオキシメトリー（ＳｐＯ２）を示す。８番目のチャンネルは、差圧センサに接続された鼻カニューレを用いた呼吸気流である。２５秒から３５秒の繰り返し無呼吸と、１０秒から１５秒の回復呼吸のバーストとが交互に出現し、これは、ＥＥＧ覚醒とＥＭＧ活動の増加と一致した。９番目のチャネルは、胸部の運動を示し、１０番目のチャネルは腹部の運動を示す。覚醒の原因となる無呼吸の間、腹部は徐々に増強した運動を示す。どちらも、覚醒中は回復過呼吸中の体が大きく動くため、乱雑になる。そのため、無呼吸は閉塞性で重症である。最も下のチャネルは姿勢であり、この例では変化を示していない。
【0085】
図３Ｄは、本開示のいくつかの実装形態による、個人が一連の完全閉塞性無呼吸を経験している流量データを示す。記録の持続時間は約１６０秒である。流量は、約＋１リットル／秒～約－１．５リットル／秒の範囲である。１回の無呼吸は約１０～１５秒続く。
【0086】
いくつかの実装形態では、本開示のシステムは、流量センサ（例えば、図１の流量センサ１３４）および圧力センサ（例えば、図１の圧力センサ１３２）を含む。流量センサは、治療時間にわたって流量データを生成するように構成されている。例えば、図４Ａは、本開示のいくつかの実装形態に係る、呼吸治療システム（例えば、図１の呼吸治療システム１２０）のユーザ（例えば、図２のユーザ２１０）に関連する流量データの一部を示す。図４Ａに示すように、約７回の全呼吸周期（４０１～４０７）にわたって測定された複数の流量値が、連続曲線４１０としてプロットされる。
【0087】
いくつかの実装形態では、圧力センサは、治療期間にわたって圧力データを生成するように構成される。例えば、図４Ｂは、本開示のいくつかの実装形態による、ＣＰＡＰシステムのユーザに関連付けられた圧力データを示す。図４Ｂに示される圧力データは、図４Ａと同じ治療期間にわたって生成された。図４Ｂに示すように、約７回の全呼吸周期（４０１～４０７）にわたって測定された複数の圧力値が、連続曲線４２０としてプロットされる。ＣＰＡＰシステムを使用したので、図１の連続圧力曲線は、ＣＰＡＰシステムが７つの完全な呼吸周期の間にシステムの所定の気圧を維持しようとするので、比較的小さな振幅を有する実質的に正弦波のパターンを示す。
【0088】
図４Ｃを参照すると、本開示のいくつかの実装形態に係る、呼気圧力軽減（ＥＰＲ）モジュールを有する呼吸治療システムのユーザに関連する圧力データを示す。図４Ｃに示される圧力データは、図４Ａと同じ治療期間にわたって生成されたものである。図４Ｃに示すように、約７回の全呼吸周期（４０１～４０７）にわたって測定された複数の圧力値が、連続曲線４３０としてプロットされる。図４Ｃの連続曲線は、（図４Ｃの圧力データ用の）ＥＰＲモジュールが、吸気中の圧力レベルと呼気中の低減圧力レベルとの差に関連付けられたＥＰＲレベルを異なる設定にすることができるので、図４Ｂの連続曲線とは異なる。
【0089】
本開示のいくつかの実装形態によれば、本明細書でより詳細に説明されるように（例えば、図１９の方法１９００）、システム１００（図１）呼吸数、振幅変化、検出された無呼吸イベントの数、位置変化を示すことができるノイズ部分（例えば、干渉信号）、信号の符号分析（例えば、数学的手法）などの流量データから得られたおよび／または導出された特徴を使用して、睡眠中のユーザの頭部および／または身体の回転を低コストで効果的に決定するための解決策を提供する。このような決定された回転（例えば、体位）を使用して、治療設定を調整し、および／または単に治療情報としてデータをユーザおよび／または介護提供者に提示すことができる。
【0090】
いくつかの例では、これらの流量特徴が、診断段階において、睡眠ポリグラフ（ＰＳＧ）システム、ＣＰＡＰ滴定、家庭睡眠テスト（ＨＳＴ）を用いて夜間に収集された場合、ユーザの呼吸および睡眠の好み（例えば、ユーザにパーソナライズされた）を示すユーザの「指紋」を抽出することができ、その後、通常の治療中のためのモデルを開発することができる。いくつかの例では、このようなモデルは、流量特徴および／またはユーザに関する他の情報に基づく一例のルール（例えば、決定木、ルールベースのエキスパートシステム）、または呼吸治療デバイスのデータパイプラインで処理されるモデル（例えば、再帰ニューラルネットワーク、エコー状態ネットワーク、マルコフモデル）であり得る。さらに、このモデルは、ある程度の予測を提供することができるので、ユーザの睡眠中のパターンの悪化または位置の変化を検出し、（ｉ）無呼吸が起こる前に治療設定を能動的に変更し、または（ｉｉ）呼吸が規則的に維持されていれば治療の強度を低下させる。
【0091】
いくつかの実装形態では、流量信号の変化および／または歪みは、ユーザが動いているおよび／または体位を変化していることを示すことができる。したがって、流量信号から得られたおよび／または導出された特徴（例えば、呼吸数、振幅、呼吸間の変動）を追跡して、ユーザが特定の体位にいるかどうか、および／または位置が変化された可能性があるかどうかを学習するアルゴリズムを訓練することができる。いくつかの実装形態では、信号のパルス性、信号のスペクトル成分、または信号のランダム性の変化に関連付けられた流量信号の特徴を使用して、ユーザの運動を示すことができる。例えば、人間の呼吸数の基本周波数またはその付近（例えば、毎分６～３０回の呼吸、または子供の場合により高い周波数）における信号の周波数成分の相対減少、および／またはより高い周波数における周波数成分または信号振幅および／またはパルス性の増加は、ユーザの運動の指標的特徴であり得る。流量信号の分析は、例えば、信号をフーリエ変換し、異なる周波数範囲で信号振幅を比較することによるスペクトル分析を含むことができる。例えば、人間の呼吸の基本周波数範囲内の信号振幅と、呼吸の基本周波数よりも高い周波数範囲内の振幅とを比較する。いくつかの実装形態では、分析は、呼吸の基本周波数範囲内の信号のより高い周波数成分の振幅変調の推定を含むことができる。このようにして、患者の運動に起因する信号ノイズと、いびきなどの呼吸に関連付けられた信号ノイズとを区別することができる。いくつかの実装形態では、ユーザの運動を推定するために使用される流量信号の特徴は、信号の尖度、信号のスペクトルエントロピー、信号の分散、信号包絡線の分散、信号の二乗平均平方根、および信号の二乗平均平方根の分散のうちのいずれか１つまたは複数、またはすべてを含むことができる。流量信号は、（ｉ）指定された時間期間（例えば、３秒、５秒、１０秒、３０秒、１分、３分、５分、１０分、１５分等）、（ｉｉ）指定された呼吸数（例えば、１回、２回、３回、５回、１０回、３０回等）、および／または（ｉｉｉ）流量信号に検出された変化および／または歪みの量に基づいて分割することができる。いくつかの実装形態では、流量信号から得られたおよび／または導出された特徴を処理および／または分析して、体位無呼吸および／または体位変化を決定することができる。
【0092】
図５を参照すると、ユーザの位置変更中に、呼吸治療システムのユーザに関連付けられた例示的な体位データおよび流量データが示されている。運動センサ（例えば、システム１００の運動センサ１３８）から得られる重力ｘ信号および重力ｙ信号は、流量信号（例えば、呼吸治療システム１２０の呼吸治療デバイス１２２から得られる）に重畳される。一部のユーザにとって、睡眠セッション中の位置変化は頻繁ではないので、体位および／または位置変化を識別するために開示されたシステムは、厳密なリアルタイム遅延で動作する必要はない。例えば、位置の変化が検出された場合、システムは最初の２～３分間を利用して新たな位置を推定し、その後、時間の経過とともに治療圧力を増減させることができる。図５に示すように、重力ｘ信号および重力ｙ信号の変化は、流量信号の歪みに対応する。この例では、体位データと流量データを一定時間に基づいて分割している（等間隔の縦線で表示されている）。
【0093】
いくつかの実装形態では、データセグメントが変化すると、流量データから、呼吸数、流量振幅平均値、および標準偏差などの異なる統計的特徴を抽出することができ、これは、ユーザの位置の変化を暗示すことができる。この情報は、ユーザが治療中のユーザの体位に基づく治療パラメータに影響を与える可能性のある体位性睡眠時無呼吸を経験しているかどうかを確認するために使用され、または体位性閉塞性睡眠時無呼吸症候群治療のような代替療法を推奨するために使用され得る。
【0094】
いくつかの実装形態では、ユーザは、睡眠セッション中の運動パターンに基づいてランク付けまたは分類されることが望ましく、例えば、各位置変更の間に比較的頻繁に位置が変化し、比較的強固な睡眠があることは、良好な睡眠または良好な健康を示す可能性がある。このような場合には、ユーザまたは第三者に、この基準に照らしてユーザの睡眠または健康が良好または正常であるように見えることを通知することが望ましい場合がある。代替的に、非常に頻繁に位置を変化するのは睡眠や健康状態が良くない兆候かもしれない。同様に、位置の変化が少ないのも、睡眠品質が悪いことや健康状態が良くないことの兆候かもしれない。いくつかの場合、位置変更の周波数が問題を示している可能性があることをユーザまたは第三者に通知することを望む場合がある。いくつかの実装形態では、位置変更の数または速度を使用して、心不全、脳卒中リスク、肥満、肺疾患などの他の状態を予測またはスクリーニングすることができ、または単にユーザの年齢または健康状態の予測因子として使用することができる。いくつかの実装形態では、ベースライン予想位置変更率は、人口統計情報（例えば、年齢）および／または他の状態（例えば、心不全などの特定の疾患状態）に基づいて推定され、個々のユーザは、追加的な状態（例えば、不整脈）のリスクを決定するためにベースラインを参照して評価されることが望ましい。いくつかの実装形態では、睡眠中の位置変更の数を使用して、ユーザの年齢範囲または一般的な健康状態を推定することが望ましい場合がある。いくつかの実装形態では、ユーザは、心不全、不整脈、不眠症、および／または呼吸器疾患などのさらなる診断または治療を求めるように誘導されることが望ましい。
【0095】
図６は、呼吸治療システムのユーザの位置が変化した後の呼吸パターン（例えば、流量信号から導き出される特徴として示される）の対応する変化の例を示す。「ピッチ」プロットでは、ｘ軸として時間を分単位で表し、ｙ軸として体の角度を度単位で表す。角度は、重力ｘ信号および重力ｙ信号が角度に変換された、運動センサ（例えば、システム１００の運動センサ１３８）から得られる加速度計データから推定することができる。いくつかの例では、ゼロ（または約ゼロ）は仰臥位の体位に対応し、したがって、他の任意の体位はゼロ以外の角度（例えば、－９０°または約－９０°は完全に左側であり、＋９０°または約＋９０°は完全に右側である）を生成する。いくつかの例では、角度は－１８０°から＋１８０°の間の値である。正の値である角度は右側臥位の体位に、負の値である角度は左側臥位の体位、ゼロである角度は仰臥位の体位、＋１８０（または約＋１８０）度または－１８０（または約－１８０）度の角度は俯臥位の体位にそれぞれ関連付けられる。図６に示すように、角度軸上のゼロは仰臥位に相当し、左側が－５０°（または約－５０°）、右側が＋５０°（または約＋５０°）である。
【0096】
「ｒｅｓｐＲａｔｅ」プロットは、ｘ軸で分単位の時間を、ｙ軸で１分間の呼吸数を表している。「ピッチ」プロットで決定された各位置について、呼吸数の中央値と標準偏差が「ｒｅｓｐＲａｔｅ」プロットに示されている。標準偏差は、特定の体位の間にユーザの呼吸数が不安定であるかどうかを示すことができる。この例では、ユーザが新しい体位に移動するたびに、呼吸数の中央値が増加する。しかし、ユーザが左側にいるときは、右側にいるときよりも呼吸数が不安定になる。
【0097】
「呼吸振幅」プロットは、ｘ軸として時間を分単位で表し、ｙ軸として相対流量振幅を示す。「ピッチ」プロットで決定された各位置について、「呼吸振幅」プロットには、相対流量振幅の中央値と標準偏差が示されている。この例では、ユーザが新しい体位に移動するたびに、相対流量振幅の中央値も増加し、各レベルは異なる体位に対応する。いくつかの実装形態では、呼吸振幅の規則的なパターン（例えば、相対流量振幅として表される）は、回復性睡眠段階を示すことができ、不安定な呼吸振幅は、ユーザの睡眠中に制限された気流、無呼吸、および／または最適な体位の存在を示すことができる。
【0098】
図７は、体位変化後の呼吸治療システムのユーザの呼吸パターン（例えば、流量信号から導き出される特徴として示される）の対応する変化の一例と、呼吸治療システムのユーザの関連付けられた無呼吸／低呼吸データを示す。図６と同様に、「ピッチ」プロットは、ｘ軸として時間を分単位で表し、ｙ軸として角度を度単位で表す。「ｒｅｓｐＲａｔｅ」プロットは、ｘ軸として時間を分単位で表し、ｙ軸として１分間の呼吸数を表す。「ピッチ」プロットで決定された各位置について、呼吸数の中央値と標準偏差が「呼吸数」プロットに示されている。この例では、ユーザが新しい体位に移動するたびに、呼吸数の中央値が増加する。しかし、左側臥位の体位から右側臥位の体位（約－４５から約＋６５）に移動した後のユーザの呼吸数は、あまり運動をせずに左側または右側を維持するよりも不安定である。
【0099】
「呼吸振幅」プロットは、ｘ軸として時間を分単位で表し、ｙ軸として相対流量振幅を表す。「ピッチ」プロットで決定された各位置について、「呼吸振幅」プロットには、相対流量振幅の中央値と標準偏差が示されている。この例では、相対流量振幅の中央値は、必ずしも体位の変化に応答して増加するわけではない。しかしながら、相対流量振幅は、あまり運動がないまま左側または右側に留まるよりも、ユーザにとっては不安定である。
【0100】
追加的にまたは代替的に、いくつかの実装形態では、ＡＨＩの検出は、ユーザに対する特定の体位を示すことができる。「無呼吸／低呼吸イベントカウント」プロットは、ｘ軸として時間を分単位で表し、ｙ軸としてイベント数を表す。「無呼吸／低呼吸イベントの平均持続時間」プロットは、ｘ軸として時間を分単位で示し、ｙ軸としての平均持続時間を秒単位で表す。このユーザに対しては、中央セグメントではイベント数が増加し、これが呼吸数の標準偏差に反映さている。したがって、このユーザは体位無呼吸を患っている可能性が高く、ユーザが左側体位から右側体位に切り替えると、体位無呼吸はさらに重篤になる。
【0101】
図８～１０は、対応する呼吸治療システムの３人の異なるユーザに関連付けられた例示的な体位データおよび流量データを示す。「位置」ラインは、３軸加速度計（「Ａｃｃ ｘ軸」、「Ａｃｃ ｙ軸」、「Ａｃｃ ｚ軸」と表示）から得られるデータに基づいて計算された角度を表す。正の値はユーザが右側、負の値はユーザが左側、ゼロはユーザが仰臥位であることを示す。「鼻呼吸」ラインは、対応する呼吸治療システムによって各ユーザに対して生成された流量信号を表す。
【0102】
図８に示すように、右側から左側へのより激しい運動（仰臥位で短時間停止する）は、結果として生じる流量信号の不規則性に対応している。図９に示すように、右側から仰臥位への運動は、結果として生じる流量信号の不規則性にも対応する。図１０を参照すると、ユーザは動いていないが、低呼吸を経験しており、これが流量信号に反映されている（例えば「鼻呼吸」信号の「フラット」セクションを参照）。したがって、本開示のいくつかの実装形態によれば、流量信号を分析して、睡眠障害に関連付けられたイベントと体位に関連付けられたイベントとの影響を区別することができる。
【0103】
本明細書に記載されているように、流量データを分割して、特徴を体位に対応付けるための特徴を抽出および／または決定するためのさまざまな方法が存在する。いくつかの実装形態では、流量データは、図１１、図１３、図１５、図１７に示すように、それぞれの決定された体位について分析することができる。追加的にまたは代替的に、いくつかの実装形態では、流量データは、図１２、図１４、図１６、図１８に示すように、指定された期間ごとに分析されてもよい。
【0104】
図１１～図１８のそれぞれの５つの曲線は、図７に示されたパラメータと同一または類似のパラメータを示している。図１１は、分析された体位データ、流量データから導き出された特徴、および呼吸治療システムのユーザに関連付けられた無呼吸／低呼吸データを、決定された角度ごとに分割して示す。図１２は、図１１の、分析された体位データ、流量データから導出された特徴、および１５分に分割されたユーザに関連付けられた無呼吸／低呼吸データを示す。図１１～図１２の生データは、分割方法が異なることを除いて、同一である。
【0105】
図１１～図１２を概略的に参照すると、ユーザの大部分は右側（例えば、分０から分１０８程度）にとどまった後、左側（例えば、分１０８程度から分１５６程度）に切り替わる。ユーザが左側にいる場合には若干の運動（例えば、約３８分、約５０分）があり、ユーザが右側にいる場合には若干の運動（例えば、約１２０分）がある。
【0106】
図１１に示すように、ユーザのピッチが、時間（分単位）をＸ軸、角度（度単位）をＹ軸としてプロットされる。ユーザの対応する呼吸数の中央値と標準偏差が、Ｘ軸を時間（分単位）、Ｙ軸を１分あたりの呼吸数（ｂｐｍ）としてプロットされる。対応する呼吸振幅の中央値と標準偏差が、時間（分単位）をＸ軸、相対値をＹ軸としてプロットされる。無呼吸／低呼吸イベントの数が、Ｘ軸を時間（分）、Ｙ軸を無呼吸または低呼吸イベントの数としてプロットされる。無呼吸／低呼吸イベントの平均持続時間が、Ｘ軸を時間（分）、無呼吸または低呼吸イベントの持続時間（秒）をＹ軸とてプロットされる。このユーザにとって、体位の各変化は、呼吸数の中央値の変化（例えば、増加または減少）および相対流量振幅の中央値の変化（例えば、増加または減少）に対応する。呼吸数がより不安定になり、無呼吸／低呼吸のイベントが起こる。ユーザは左側にいるときに無呼吸／低呼吸を経験しているが、右側にあるときに無呼吸を経験しており、これも相対流量振幅の中央値に反映されている。
【0107】
図１２に示すように、生データは図１１の生データと同じであるが、分割方法が異なるため、図１２では、無呼吸／低呼吸イベントは検出されていない。１５分ごとに分割されている場合、図１２は、呼吸数と相対流量振幅の両方が、ユーザが右向き寝から左向き寝に変化するまで（例えば、約４５分前）、最中、およびその後にさらに不安定であることを示している。また、ユーザが左側にいるときに相対流量振幅が増加し、ユーザが左側臥位の体位にいるときにより重い呼吸をしていることを示している。
【0108】
図１３は、分析された体位データ、流量データから導き出された特徴、および呼吸治療システムのユーザに関連付けられた無呼吸／低呼吸データを、決定された角度ごとに分割して示す。図１４は、分析された体位データ、流量データから導出された特徴、および図１３のユーザに関連付けられた無呼吸／低呼吸データを１５分ごとに分割して示す。図１３～図１４の生データは、分割方法が異なることを除いて、同一である。
【0109】
図１３～図１４を全体的に参照すると、ユーザは、示された全期間にわたって左側で寝ているが、約９０度から約４５度の間で前後に動いている。図１３に示すように、各体位の変化は、そのユーザに対して、呼吸数の中央値の変化（例えば、増加または減少）、および相対流量振幅の中央値の変化（例えば、増加または減少）に対応する。ユーザが無呼吸／低呼吸イベントを経験していえる間、呼吸数はより不安定になる。図１４に示すように、生データは図１３のデータと同じであるが、分割方法が異なるため、ユーザが無呼吸／低呼吸のイベントを経験した場合、呼吸数はより不安定であるが、相対流量の大きさは不安定であることが示されている。
【0110】
図１５は、分析された体位データ、流量データから導き出された特徴、および呼吸治療システムのユーザに関連付けられた無呼吸／低呼吸データを、決定された角度ごとに分割して示す。図１６は、分析された体位データ、流量データから導出された特徴、および図１５のユーザに関連付けられた無呼吸／低呼吸データを１５分ごとに分割して示す。図１５～１６では、生データは、分割方法が異なることを除いて、同一である。
【0111】
いくつかの実装形態では、無呼吸／低呼吸イベントの計数および無呼吸／低呼吸イベントの持続時間は、（ｉ）呼吸数、（ｉｉ）呼吸振幅、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方から導出および／または決定することができる。したがって、いくつかのこのような実装形態では、ユーザの体位を識別するために、呼吸数および／または呼吸振幅のみはユーザの角度と対応付ける必要がある。いくつかの例では、呼吸数および呼吸振幅の両方が、流量データ、圧力データ、またはその両方などの気流データから導出および／または決定される。
【0112】
いくつかの実装形態では、無呼吸／低呼吸イベントの計数および無呼吸／低呼吸イベントの継続時間は、ユーザの体位を決定するために不要である（例えば、健康なユーザ、特定の期間内に無呼吸／低呼吸イベントを経験していない治療ユーザ、または無呼吸／低呼吸イベントを経験しているユーザ）。このような実装形態では、システム（例えば、訓練された機械学習モデル）は、呼吸数（中央値、標準偏差、またはその両方）および／または呼吸振幅（中央値、標準偏差、またはその両方）のみを用いてユーザの体位を識別することができる。
【0113】
いくつかの実装形態では、呼吸圧治療レベルは、無呼吸、低呼吸、吸気流量制限、またはいびきなどの上気道流抵抗に関連付けられたイベントを治療するために自動的に調整されてもよく、その閾値レベルの変動、閾値レベルを下回る特定のイベントが体位性ＯＳＡを予測することができる。いくつかの実装形態では、呼吸治療デバイスは、ユーザの位置の疑わしい変化を検出し、所定の時間の長さ（例えば、５分）または動的に決定された期間（例えば、呼吸パターンが確立されるまで）を待って応答し、その後、治療圧力を徐々に低下させて、呼吸関連イベントが発生する閾値圧力を決定することができる。閾値が決定されると、治療モードは通常の動作に戻ることができる。
【0114】
図１５～図１６を全体的に参照すると、ユーザは左側（例えば、０分から６０分程度）にとどまった後、伏臥位の体位（例えば、６０分から９０分程度）に切り替わり、それ以外はほとんど動かない。図１５に示すように、ユーザの体位の変化は、呼吸数の中央値の変化（例えば、減少）、および相対流量振幅の中央値の変化（例えば、減少）に対応する。いずれの体位においても、無呼吸／低呼吸を経験したが、伏臥位の体位では平均的に長時間持続した。
【0115】
図１６に示すように、生データは図１５のデータと同じであるが、分割方法が異なるため、ユーザがより頻繁に無呼吸／低呼吸イベントを経験するにつれて、呼吸数がより不安定になる一方、ユーザがより頻繁な無呼吸／低呼吸イベントを経験するまで、およびより頻繁な無呼吸／低呼吸イベントを経験している間、相対流量振幅がより不安定である。
【0116】
図１７は、分析された体位データ、流量データから導き出された特徴、および呼吸治療システムのユーザに関連付けられた無呼吸／低呼吸データを、決定された角度ごとに分割して示す。図１８は、分析された体位データ、流量データから導き出された特徴、および図１８のユーザに関連付けられた無呼吸／低呼吸データを１５分ごとに分割して示す。図１７～図１８の生データは、分割方法が異なることを除いて、同一である。
【0117】
図１７～図１８のユーザは運動センサ（例えば、３軸加速度計）を着用していないので、図１７はいずれのプロットにおいても変がないことを示している。ただし、図１８は１５分ごとに分割されているため、呼吸数と流量振幅については、セグメントごとに中央値と標準偏差が異なる。図１８はまた、無呼吸／低呼吸イベントのカウントおよび平均持続時間の経時的変化を示している。この例および他の例では、無呼吸／低呼吸イベントによる影響を考慮しながら、流量信号から抽出および／または決定された特徴を分析して、ユーザの体位および／または体位の変化を識別することができる。
【0118】
図１９を参照すると、睡眠セッション中に呼吸治療システムのユーザの体位を識別するための方法１９００のフローチャートが開示される。方法１９００の１つまたは複数のステップは、本明細書に記載されたシステム１００（図１～２）の任意の要素または態様を使用して実装することができる。治療中に体位を識別する方法１９００は、ユーザから収集されたデータに基づいて、治療中にアクティブな動作を提供し、効果的で快適な治療設定を保証することができるので有利である。さらに、体位治療を提供するために、扱いにくい外部デバイス（シャツのバンパーや胸部ストラップなど）を必要としない。
【0119】
ステップ１９１０において、睡眠セッション中に呼吸治療システムのユーザに関連付けられた気流データ（例えば、流量データ、圧力データ、またはその両方）を受信する。ステップ１９２０において、気流データに関連付けられた１つまたは複数の特徴を決定する。いくつかの実装形態では、１つまたは複数の特徴は、生の流量信号（または流量信号）から導出および／または計算される。いくつかの実装形態では、ステップ１９２０で決定された １つまたは複数の特徴は、呼吸数、呼吸数の変化、流量信号の振幅（「呼吸振幅」）、流量信号の振幅の変化（「呼吸振幅の変化」）、無呼吸イベントの数、低呼吸イベントの数、無呼吸イベントの継続時間、低呼吸イベントの継続時間、またはそれらの任意の組み合わせを含む。いくつかのこのような実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は気流データから導き出される。いくつかのこのような実装形態では、気流データは、流量信号から決定される流量データである。
【0120】
例えば、いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数、流量信号の振幅、またはその両方を含む。いくつかのこのような実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、無呼吸または低呼吸イベントの数、無呼吸または低呼吸イベントの持続時間、またはその両方をさらに含む。
【0121】
別の例として、いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数、呼吸数の変化、またはその両方を含む。いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の振幅、流量信号の振幅の変化、またはその両方を含む。したがって、いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数および流量信号の振幅を含む。いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数および流量信号振幅の変化を含む。いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数の変化および流量信号の振幅を含む。いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数の変化および流量信号振幅の変化を含む。いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、無呼吸または低呼吸イベントの数、無呼吸または低呼吸イベントの持続時間、またはその両方を含むか、さらに含む。したがって、いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数、無呼吸または低呼吸イベントの数、またはその両方を含む。いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数、無呼吸または低呼吸イベントの持続時間、またはその両方を含む。いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の振幅、無呼吸または低呼吸イベントの数、またはその両方を含む。いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号の振幅、無呼吸または低呼吸イベントの持続時間、またはその両方を含む。いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数の変化、無呼吸または低呼吸イベントの数、またはその両方を含む。いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、呼吸数の変化、無呼吸または低呼吸イベントの持続時間、またはその両方を含む。いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号振幅の変化、無呼吸または低呼吸イベントの数、またはその両方を含む。いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、流量信号振幅の変化、無呼吸または低呼吸イベントの持続時間、またはその両方を含む。
【0122】
いくつかの実装形態では、ステップ１９１２において、睡眠セッションの第１部分についてステップ１９１０で受信された気流データを処理し、睡眠セッションの第１部分についての呼吸治療システムのユーザに関連付けられた１つまたは複数の特徴を決定する。いくつかの例では、睡眠セッションの第１部分は、２秒、３秒、４秒、５秒、６秒、７秒、８秒、９秒、１０秒またはそれ以上である。いくつかの例では、睡眠セッションの第１部分は、１回の呼吸、２回の呼吸、３回の呼吸、４回の呼吸、または５回の呼吸のような複数の呼吸に対応する。
【0123】
いくつかの実装形態では、ステップ１９２０で決定された１つまたは複数の特徴は、睡眠セッションの第１部分の呼吸数の中央値、睡眠セッションの第１部分の呼吸数の標準偏差、睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の中央値、睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差、睡眠セッションの第１部分の平均治療圧力、またはそれらの任意の組み合わせを含む。
【0124】
例えば、いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、睡眠セッションの第１部分の呼吸数の中央値、睡眠セッションの第１部分の呼吸数の標準偏差、またはその両方を含むか、さらに含む。そのような実装のいくつかでは、決定された１つまたは複数の特徴は、さらに、（ｉ）睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の中央値、（ｉｉ）睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方を含むことができる。
【0125】
別の例として、いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、睡眠セッションの第１部分の呼吸数の中央値、睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の中央値、またはその両方を含むか、さらに含む。いくつかのこのような実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差をさらに含むことができる。
【0126】
別の例として、いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、睡眠セッションの第１部分の呼吸数の中央値、睡眠セッションの第１部分の流量信号振幅の標準偏差、またはその両方を含むか、さらに含む。いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、睡眠セッションの第１部分の呼吸数の標準偏差、睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の中央値、またはその両方を含むか、さらに含む。いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、睡眠セッションの第１部分の呼吸数の標準偏差、睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差、またはその両方を含むか、さらに含む。いくつかの実装形態では、決定された１つまたは複数の特徴は、睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の中央値、睡眠セッションの第１部分の流量信号の振幅の標準偏差、またはその両方を含むか、さらに含む。
【0127】
いくつかの実装形態では、ステップ１９３０において、ステップ１９２０で決定された１つまたは複数の特徴と、 複数の履歴体位に関連付けられた複数の履歴特徴とを比較する。複数の履歴特徴および複数の履歴体位は、（ｉ）呼吸治療システムのユーザ、（ｉｉ）１つまたは複数の他の呼吸治療システムの１つまたは複数の他のユーザ、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方に関連付けられた、記憶されたデータ（例えば、訓練データ、客観的および／または主観的に収集されたデータなど）から取得することができる。
【0128】
いくつかの実装形態では、ステップ１９３０での複数の履歴特徴は、ステップ１９２０で比較のために決定された１つまたは複数の特徴と同じであるが、それらは同じまたは異なるセンサによって測定されてもよい。例えば、ステップ１９３０での複数の履歴特徴は、家庭用睡眠テストによって測定されたデータから導き出され、一方、ステップ１９２０で決定された１つまたは複数の特徴は、ＰＡＰシステムによって測定されたデータから導き出されてもよい。
【0129】
複数の履歴特徴を、 １９３２、１９３４、１９３６、および１９３８の１つまたは複数のステップによって複数の履歴体位に対応付ける。ステップ１９３２において、複数の履歴睡眠セッション（例えば、少なくとも５、少なくとも１０、少なくとも５０、少なくとも１００、少なくとも５００、少なくとも１０００等）に関連付けられた履歴気流データ（例えば、履歴流量データ、履歴圧力データ、またはその両方）を受信する。ステップ１９３４において、ステップ１９３２で受信された履歴気流データを処理して、複数の履歴特徴を抽出する。ステップ１９３６において、複数の履歴体位のうちの１つの履歴体位を、ステップ１９３４で抽出された複数の履歴特徴のうちの１つまたは複数の履歴特徴に対応付ける。
【0130】
追加的にまたは代替的に、いくつかの実装形態では、ステップ１９３８において、複数の履歴睡眠セッションに関連付けられた履歴体位データを分析して、複数の履歴睡眠セッションの１つまたは複数の履歴体位を識別する。Ｔは、接触式運動センサ、非接触式運動センサ、またはその両方から履歴体位データを受信する。接触運動センサは、加速度計（例えば、２軸加速度計、３軸加速度計）、ジャイロスコープ、磁力計、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。非接触運動センサは、カメラ、モバイルデバイス、ソナーセンサ、レーダセンサ、レーザレーダセンサ、傾斜センサ、方位センサ、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。
【0131】
いくつかの実装形態では、履歴体位データは加速度計データを含む。したがって、ステップ１９３８で分析される履歴体位データは、（例えば、図６～１８に示されるように）角度を決定するために加速度計データを処理することを含むことができる。決定された角度は、ユーザの所定の体位に対する角度に関連付けられてもよい。いくつかのこのような実装形態では、所定の体位は仰臥位の体位である。いくつかの例では、正の値である角度は右側臥位の体位に関連付けられ、負の値である角度は左側臥位の体位に関連付けられ、ゼロである角度は仰臥位の体位に関連付けられ、＋１８０（または約＋１８０）度または－１８０（または約－１８０）度の角度は俯臥位の体位に関連付けられる。
【0132】
ステップ１９４０において、ステップ１９２０で決定された１つまたは複数の特徴に少なくとも部分的に基づいて、睡眠セッションの第１部分の間のユーザの体位を識別する。いくつかの実装形態では、体位と睡眠呼吸障害の重症度との間の関係の有無および／または大きさが確立される。いくつかの実装形態では、ユーザの体位を識別することは、決定された１つまたは複数の特徴をユーザに関連付けられた角度に対応付けることを含む。例えば、いくつかのこのような実装形態では、角度は、ユーザの仰臥位の体位に対する角度に関連付けられる。すなわち、この例では、決定された１つまたは複数の特徴を角度に対応付けるために、履歴データ（例えば、ステップ１９３２～１９３８に示されるような履歴データ）を参照する必要はない。いくつかのこのような実装形態では、特徴が訓練された機械学習モデルに供給される。履歴データは、機械学習モデルを訓練するためにすでに使用されているかもしれないが、角度による気流データの特徴の分類や対応付けに必ずしも関与する必要はない。
【0133】
いくつかの実装形態では、体位は、２つのクラスのうちの１つに属することによって分類された任意の数の位置として推定されてもよく、第１クラスは、他の任意の位置グループと比較して睡眠呼吸障害の可能性を高める任意の位置を含み、したがって、他の任意の位置は、ユーザが睡眠呼吸障害を経験する可能性が第１クラの任意の位置よりも小さいと定義される第２クラに属する。２つ以上の異なる尤度が推定される場合、分類モデルを拡張して、より多くのクラスを組み込むことができる。いくつかの実装形態では、分類モデルは、ユーザが睡眠呼吸障害を経験する可能性を推定するために使用される閾値によって分離された２つのクラスに限定されてもよい。いくつかの実装形態では、分類システムに該当する位置は、様々な身体部位（例えば、頭部および胴体）の方位のすべての配列を含む任意の体位を含むことができる。したがって、いくつかの実装形態では、ユーザの実際の位置が必ずしも決定されるのではなく、変化した位置が睡眠呼吸障害の可能性に影響を及ぼすかどうか、および／またはどの程度影響するかを決定することによって、有用な情報が抽出される。
【0134】
いくつかの実装形態では、ステップ１９４０における体位は、ステップ１９３０の比較に少なくとも部分的に基づいて識別される。本明細書に記載のように、呼吸治療システムのユーザの体位は、通常、仰臥位、左側臥位、右側臥位、または俯臥位を含むことができる。追加的にまたは代替的に、呼吸治療システムのユーザの体位は、仰臥位に対して所定の角度であってもよい。さらに、追加的にまたは代替的に、呼吸治療システムのユーザの体位は、通常、地面に対してほぼ水平であるか、または地面に対して水平からある程度の角度であってもよい。
【0135】
いくつかの実装形態では、ステップ１９５０において、呼吸治療システムのユーザの体位の変化は、（ｉ）ステップ１９２０で決定された１つまたは複数の特徴、（ｉｉ）ステップ１９４０で識別された睡眠セッションの第１部分のユーザの体位、または（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の両方に少なくとも部分的に基づいて決定される。例えば、いくつかの実装形態では、ステップ１９２０で決定された１つまたは複数の特徴に少なくとも部分的に基づいて、睡眠セッションの第１部分の直後の睡眠セッションの第２部分について、呼吸治療システムのユーザの体位を識別する。この例では、ステップ１９５０において、は、睡眠セッションの第１部分についてのユーザの体位と睡眠セッションの第２部分についてのユーザの体位との比較に少なくとも部分的に基づいて、ユーザの体位の変化を決定する。
【0136】
追加的にまたは代替的に、いくつかの実装形態では、ステップ１９２０で決定された１つまたは複数の特徴に少なくとも部分的に基づいて、呼吸治療システムのユーザの体位は、睡眠セッションの第１部分の直後ではない睡眠セッションの第３部分について識別される。いくつかのこのような実装形態では、本明細書に記載された睡眠セッションの第２部分など、睡眠セッションの第１部分と第３部分との間に１つまたは複数の中間部分が存在してもよい。いくつかのこのような実装形態では、睡眠セッションの第１部分と第３部分との間に１つまたは複数の中間的な体位または体位の変化が存在することがある。
【0137】
追加的にまたは代替的に、いくつかの実装形態では、ステップ１９５０において、ステップ１９２０で決定された１つまたは複数の特徴の値の変化に少なくとも部分的に基づいて、呼吸治療システムのユーザの体位の変化を決定する。例えば、ステップ１９２０で決定された１つまたは複数の特徴の値の変化は、それらの１つまたは複数の特徴の閾値と比較されてもよい。
【0138】
ステップ１９４０で識別されたユーザの体位に少なくとも部分的に基づいて、動作を実行する。いくつかの実装形態では、動作は、（ｉ）睡眠セッションの第１部分、（ｉｉ）睡眠セッションの後続部分（例えば、睡眠セッションの第２および／または第３部分）、または（ｉｉ）後続（例えば、次の）睡眠セッションの間に実行される。例えば、いくつかの実装形態では、ステップ１９５２において、ステップ１９４０で識別されたユーザの体位に少なくとも部分的に基づいて＜／２４８＞呼吸治療システムの１つまたは複数のパラメータを修正し、例えば、睡眠セッションの第１部分および／または追加の部分の間に呼吸治療システムの１つまたは複数のパラメータは、モータ速度、圧力、またはその両方を含むことができる。
【0139】
いくつかの実装形態では、ステップ１９５４において、ステップ１９４０で識別されたユーザの体位に少なくとも部分的に基づいて、アラーム、通知、または命令を生成し、例えば外部デバイス１７０を介してユーザに送信することができる。追加的にまたは代替的に、いくつかの実装形態では、ステップ１９５６において、睡眠セッションの他の部分（例えば、後続部分または将来の部分）または別の睡眠セッション（例えば、後続の睡眠セッションまたは将来の睡眠セッション）において、呼吸治療システムのユーザは、（ｉ）ＡＨＩを低下させること、（ｉｉ）治療を改善すること、（ｉｉｉ）睡眠品質を改善すること、または（ｉｖ）それらの任意の組み合わせを助けるために、推奨体位を通知する。
【0140】
いくつかの実装形態では、ステップ１９５８において、呼吸治療システムのユーザに、ステップ１９４０で識別されたユーザの体位および／または呼吸イベント（例えば、無呼吸または低呼吸）の検出に少なくとも部分的に基づいて、体位を変化させる。いくつかの例では、スマート枕がユーザにユーザの頭部の位置の変化を促すように、スマート枕を調節してもよい。いくつかの例では、スマートベッドまたはスマートマットレスがユーザにユーザの体位の変化を促すように、スマートベッドまたはスマートマットレスを調整してもよい。
【0141】
追加的にまたは代替的に、いくつかの実装形態では、この動作は、識別されたユーザの体位を、（ｉ）ユーザの睡眠品質、（ｉｉ）ユーザの治療効果、（ｉｉｉ）、または（ｉ）と（ｉｉ）の両方と対応付けるレポートを生成することを含む。例えば、ユーザの体位は、ユーザがその体位にいる睡眠セッション（および／または治療セッション）の部分の睡眠品質および／または治療効果と対応付けてもよい。本明細書に記載されているように、睡眠品質は睡眠スコアとして表され、治療効果は治療スコアとして表され、睡眠および／または治療セッション中のユーザの位置またはその一部に対応付けてもよい。
【0142】
一般に、方法１９００は、１つまたは複数のプロセッサを有する制御システムと、機械可読命令を格納するメモリとを含むシステムを使用して実施することができる。制御システムは、メモリに結合されてもよく、方法１９００は、機械可読命令が制御システムの少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに実施されてもよい。方法１９００は、コンピュータによって実行されるときに、方法１９００のステップをコンピュータに実行させる命令を含むコンピュータプログラムプロダクト（非一時的なコンピュータ可読媒体など）を使用して実施することもできる。
【0143】
システム１００および方法１９００は、本明細書では単一のユーザを参照して説明されてきたが、より一般的には、システム１００および方法１９００は、複数のユーザ（例えば、２ユーザ、５ユーザ、１０ユーザ、２０ユーザなど）と同時に使用されてもよい。例えば、システム１００および方法１９００は、クラウド監視設定において使用することができる。
【0144】
追加的にまたは代替的に、いくつかの実装形態では、システム１００および／または方法１９００は、１つまたは複数の呼吸治療システム（例えば、本明細書で説明する呼吸治療システム）を使用しながら、１つまたは複数の患者を監視するために使用されてもよい。例えば、いくつかのこのような実装形態では、１人以上の患者に関連する動きイベントおよび／または体位に関連付けられた通知を監視デバイスまたは担当者に送信することができる。方法１９００の１つまたは複数のステップを使用して、動きイベントおよび／または体位を決定することができる。追加的にまたは代替的に、いくつかの実装形態では、動きイベントおよび／または体位を単に記録する。
【0145】
以下の請求項１～１５３のうちのいずれか１つまたは複数からの１つまたは複数の要素、態様またはステップ、またはその任意の部分を、他の請求項１～１５３のうちのいずれか１つまたは複数からの１つまたは複数の要素、態様またはステップ、またはその任意の部分と組み合わせて、本開示の１つまたは複数の追加の実装および／または請求項を形成することができる。
【0146】
本開示は、１つまたは複数の特定の実施形態または実装形態を参照して説明されてきたが、当業者は、本開示の精神および範囲を逸脱することなく、多くの変更が可能であることを識別する。これらの実装形態およびその明確な変更はそれぞれ、本開示の精神および範囲内にあると考えられる。本開示の各態様による追加の実装形態は、本明細書に記載の実装形態のいずれかからの任意の数の特徴を組み合わせてもよいことも企図される。
【図1】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図3C】
【図3D】
【図4A】
【図4B】
【図4C】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【国際調査報告】