CN103167828B - 用于诊断清醒的患者的阻塞性睡眠呼吸暂停的方法和装置 - Google Patents

Abstract

一种用于诊断患者中阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的存在的装置包括感测模块，所述感测模块被构造为在所述患者清醒时测量指示所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉中的颤动的参数，所述参数不是通过所述患者气道的气流。所述感测模块基于所测量的参数生成一个或多个电信号。所述装置还包括操作性耦合到所述感测模块的处理器，所述处理器被构造为接收所述一个或多个电信号，对所述一个或多个电信号执行分析，并且基于所述分析确定所述颤动的频率是否在指示OSA的至少一个预先确定的频率范围内。

Description

用于诊断清醒的患者的阻塞性睡眠呼吸暂停的方法和装置

技术领域

本发明涉及阻塞性睡眠呼吸暂停的诊断，并且具体而言涉及用于从清醒的患者收集信息装置和方法，并且所述信息可以用于诊断患者的阻塞性睡眠呼吸暂停。

背景技术

阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是这样一种状况：对象在睡着时虽然持续地尝试呼吸但是仍然经受气流的降低或者完全停止。这些事件在睡眠期间肌肉松弛时发生，使得喉咙后部的软组织下垂并且堵塞上气道。这导致呼吸的部分减少（称为呼吸不足）和完全暂停（称为呼吸暂停）。呼吸暂停事件被定义为在睡眠期间气流停止至少10秒。呼吸不足被定义为持续至少10秒的异常呼吸事件，异常呼吸事件具有与基线相比至少减少30%的胸腹运动或者气流，并具有至少4%的氧气饱和度下降。大部分的呼吸暂停事件持续10到30秒之间，但是一些可能维持一分钟或者更长。这可以导致血氧饱和度的突然减少，并且在严重情况下氧气水平下落多至40%或者更多。

这些呼吸暂停事件使得对象暂时醒来从而恢复正常呼吸。由于这些呼吸暂停可以每晚发生几十或者几百次，因此引起的中断导致对象在白天过度疲倦。

睡眠呼吸暂停的一个常用度量是呼吸暂停-呼吸不足指数（AHI）。这一数字表示睡眠中每小时发生的呼吸暂停和呼吸不足的组合的数量。经常使用以下的分级：

通常，在睡眠实验室中诊断阻塞性睡眠呼吸暂停。然而，大部分患有阻塞性睡眠呼吸暂停的患者从未得到适当的诊断，因为初级护理医师常常通过开安眠药或者类似的药物来处理日间疲劳和睡眠差的症状。由于涉及高的花费以及长的等待时间，因而医师可能会犹豫是否立即把患者送到睡眠实验室。通常只有当所有的其他治疗尝试已经失败并且患者一直抱怨糟糕的睡眠以及白天的嗜睡时，患者才会被送去。然而，一旦被怀疑患有OSA的患者被送到睡眠实验室，在大约85%的情况下都会确诊OSA。

在睡眠实验室中借助于在一个或多个晚上在患者睡着时执行的“多导睡眠描记术”来诊断OSA。多导睡眠描记术可以涉及脑电图（EEG）、心电图（ECG）、眼电图（EOG）、肌电图（EMG）和/或呼吸胸带的使用，以及对鼻部气流、血氧水平和/或其他生理参数的测量。由于多导睡眠描记术需要大量的传感器和设备，因而这一程序对于患者而言并不是很舒服或者方便。

通常，通过医师人工地检阅短间隔（大致30秒）的数据并且独立地评价那些间隔的相关性而在多导睡眠描记术数据中识别出呼吸暂停和呼吸不足事件。呼吸暂停事件的特征在于通过患者鼻部通道的气流停止（或者接近停止）而同时胸部和腹部的呼吸运动持续。对所识别的事件的数量进行计数，并且将每小时的平均事件数量用作患者是否患有OSA的指示，并且如果是的话，其严重性。然而，需要大量的工作来浏览覆盖整夜的数据以便对所有的呼吸暂停和呼吸不足事件进行检测和计数，以及确定患者的AHI值。

已经提出了用于诊断OSA的可选技术，其涉及对患者鼾声的研究。在Ng等人的“InvestigationofObstructiveSleepApneaUsingNonlinearModeInteractionsinNonstationarySnoreSignals”,AnnalsofBiomedicalEngineering,Vol.37,No.9,September2009,pp.1796-1806中描述了一种这样的技术。然而，这一技术也需要患者到睡眠实验室并且在他们睡着时进行监视。

因而，需要可以在患者清醒时使用的、用于诊断OSA筛查的更有效的方法和装置。这样的方法和装置将允许诊断更多的被怀疑有或者可能有OSA的患者，并且将增加患有OSA并且接受针对他们病情的适当治疗的患者的数量。

发明内容

在一个实施例中，提供一种用于诊断患者中阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的存在的装置，其包括感测模块，所述感测模块被构造为在所述患者清醒时测量指示所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉中的颤动的参数，所述参数并不唯一地是通过所述患者气道的气流。所述感测模块基于所测量的参数生成一个或多个电信号。所述装置还包括操作性耦合到所述感测模块的处理器，所述处理器被构造为接收所述一个或多个电信号，对所述一个或多个电信号执行分析，并且基于所述分析确定所述颤动的频率是否在指示OSA的至少一个预先确定的频率范围内。

在另一实施例中，提供一种用于诊断患者中阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的存在的装置，其包括（i）被构造为测量第一参数的第一感测模块，所述第一参数指示在所述患者清醒时在所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉中的颤动，所述第一感测模块是基于所测量的第一参数生成一个或多个第一电信号的；以及（ii）被构造为测量第二参数的第二感测模块，所述第二参数指示在所述患者清醒时在所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉中的颤动，所述第二参数不同于所述第一参数，所述第二感测模块是基于所测量的第二参数生成一个或多个第二电信号的。所述装置还包括操作性耦合到所述第一感测模块和所述第二感测模块的处理器，所述处理器被构造为：（i）接收所述一个或多个第一电信号，对所述一个或多个第一电信号执行第一分析，并且基于所述第一分析做出第一确定，所述第一确定是关于所述颤动的频率是否在指示OSA的至少一个预先确定的频率范围内的，（ii）接收所述一个或多个第二电信号，对所述一个或多个第二电信号执行第二分析，并且基于所述第二分析做出第二确定，所述第二确定是关于所述颤动是否的频率在指示OSA的至少一个预先确定的频率范围内的，以及（iii）基于至少所述第一确定和所述第二确定来确定所述患者是否患有OSA。

在又一实施例中，提供一种诊断患者中阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的存在的方法，其包括：在所述患者清醒时测量指示所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉中的颤动的第一参数；基于所述第一参数确定所述颤动的频率是否在指示OSA的至少一个预先确定的频率范围内；使用第二评价方法来评价所述患者是否可能患有OSA，所述第二评价方法并不基于对指示所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉中的颤动的任何参数的测量；以及只有在至少所述确定步骤确定所述颤动的频率在所述至少一个预先确定的频率范围内并且所述评价步骤确定所述患者很可能患有OSA的情况下才确定所述患者患有OSA。

在另一实施例中，提供一种诊断患者中阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的存在的方法，其包括：在所述患者清醒时测量指示所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉中的颤动的参数，所述参数不是通过所述患者气道的气流；基于所述参数确定所述颤动的频率是否在指示OSA的至少一个预先确定的频率范围内；并且在所述确定步骤确定所述颤动的频率在所述至少一个预先确定的频率范围内的情况下确定所述患者患有OSA。

在又一实施例中，提供一种诊断患者中阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的存在的方法，其包括：给所述患者提供预先确定的量的在大气压力之上或之下的压力水平的气流阻力，以改变所述患者的呼吸的加载和/或偏压；在提供步骤之后，在所述患者清醒时测量指示所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉中的颤动的参数；基于所述参数确定所述颤动的频率是否在指示OSA的至少一个预先确定的频率范围内；以及在所述确定步骤确定所述颤动的频率在所述至少一个预先确定的频率范围内的情况下确定所述患者患有OSA。

在又一实施例中，提供一种诊断患者中阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的存在的方法，其包括：在所述患者清醒时测量指示所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉中的颤动的第一参数；在所述患者清醒时测量指示所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉中的颤动的第二参数，所述第二参数不同于所述第一参数；基于所述第一参数做出第一确定，所述第一确定是关于所述颤动的频率是否在指示OSA的至少一个预先确定的频率范围内的；基于所述第二参数做出第二确定，所述第二确定关于所述颤动的频率是否在指示OSA的所述至少一个预先确定的频率范围内的；以及基于至少所述第一确定和所述第二确定来确定所述患者是否患有OSA。

附图说明

参考附图（所有的附图构成本说明书的一部分，其中相似的附图标记表示各个图中相应的部分），考虑以下描述和所附权利要求书，本发明的这些和其它目标、特征和特性，以及操作的方法和相关结构元件的功能和各部分的组合，以及制造经济性将变得更加显而易见。然而，应该清楚地理解，附图仅仅是出于说明和描述的目的，而不是旨在作为限定本发明的限度。

图1是示范性装置的示意图，该示范性装置可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的气流数据来检测患者的OSA；

图2的功能图图示了由图1的装置或在图1的装置中执行的操作；

图3是示范性装置的示意图，该示范性装置可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的数据来检测患者的OSA，所述数据是基于对患者颈部或者喉咙区域中调制的阻抗的检测；

图4是示范性装置的示意图，该示范性装置可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的数据来检测患者的OSA，所述数据是基于对喉咙肌肉电位变化的检测的；

图5是示范性装置的示意图，该示范性装置可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的数据来检测患者的OSA，所述数据的收集采用了活动测定法；

图6是示范性装置的示意图，该示范性装置可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的运动/位置数据来检测患者的OSA，所述数据是基于对喉咙肌肉电位变化的检测以及活动测定法两者；

图7是示范性装置的示意图，该示范性装置可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的数据来检测患者的OSA，所述数据的收集采用了超声测量；

图8是示范性装置的示意图，该示范性装置可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的数据来检测患者的OSA，所述数据的收集采用了声音的生成和检测；

图9是示范性装置的示意图，该示范性装置可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的数据来检测患者的OSA，所述数据的收集采用了气道声音检测；

图10是示范性装置的示意图，该示范性装置可以用于实现基于应变测量的OSA检测方法；

图11是示范性装置的示意图，该示范性装置可以用于实现使用流体填充囊的OSA检测方法；

图12是示范性装置的示意图，该示范性装置可以用于实现使用声学咽声反射测定法的OSA检测方法；

图13是示范性装置的示意图，该示范性装置可以用于实现使用诱发电位/神经传导检查的OSA检测方法；

图14是示范性装置的示意图，该示范性装置用于采用检测与OSA相关联的特征颤动的多种方法和/或装置来检测OSA；

图15和16是示范性装置的示意图，该示范性装置用于采用组合的方法来检测OSA，所述组合的方法包括一种基于对与OSA相关联的特征颤动的检测的方法以及一种不基于对与OSA相关联的特征颤动的检测的方法；以及

图17是示范性装置和流动加载/控制设备的示意图，所述示范性装置用于采用基于对OSA相关的特征颤动的检测的方法来检测OSA。

具体实施方式

如本文中所使用，除非上下文中清楚地另外指明，否则单数形式的“一”和“所述”包括复数指代。如本文中所使用，表述两个或者更多的部分或者构件被“耦合”将意味这些部分直接地或者间接地（即经由一个或多个中间部分或者部件，只要存在连接）连接在一起或者一起工作。如本文中所使用，“直接耦合”意味着两个元件直接彼此接触。如本文中所使用，“固定耦合”或者“固定”意味着两个部件被耦合从而作为整体移动，同时维持相对于彼此的固定取向。

如本文中所使用，词语“整体的”意味着部件被制造成单件或者单个单元。也就是，包括被单独地制造然后被耦合在一起成为单元的零件的部件不是“整体的”部件或者主体。如在本文中所采用，表述“两个或者更多的部分或者部件彼此“接合”将意味这些部分直接地或者经由一个或多个中间部分或者部件而彼此施加力。如在本文中采用的，术语“数量”将意味一或者大于一的整数（即，多个）。

在本文中使用的方向性短语，例如，举例但不限于，顶部、底部、左、右、上部、下部、前、后、以及它们的衍生，涉及在图中示出的元件的方向，并且除非其中明确地记载否则不限制权利要求。

受到OSA折磨的人在清醒期间上气道（颈部、舌头和/或喉咙的肌肉）具有增大的补偿性肌肉活动。这一肌肉活动似乎在颏舌（GG）肌中是尤其普遍的，颏舌肌是人体从下巴延伸到舌头的肌肉。该GG肌是负责吐出（或者伸出）舌头的主要肌肉。这一增大的补偿性肌肉活动似乎是增加的肌肉强直活动与吸气期间增大的负压生成的组合的结果。

此外，在清醒期间增大的补偿性肌肉活动导致上气道的特征颤动。由本发明的受让人执行的测试已经确定，该颤动呈现出与OSA相关联并且与非OSA患者不相关联的特有的特征频率。已经发现一个这种特征频率是在30-40Hz的范围，但是其他范围也是可能的。因而存在由睡眠障碍OSA引起的威胁的伴随的特定日间标志。

此外，本发明的受让人已经假设由增加的肌肉（例如，GG）活动所导致的颤动调制了患有OSA的患者在清醒期间的呼吸气流（在特征频率或者各特征频率处），并且已经发展了一种用于诊断OSA的系统和方法，所述系统和方法包括检测由特征颤动引起的呼吸气流调制。在题为“AppratusandMethodforCollectingInformation”的欧洲专利申请号EP10185347.1中详细描述了彼系统和方法，在本文中通过引用将所述公开的内容并入。以下也描述了该系统和方法。

图1示出了以上描述的EP申请的示范性装置2，该示范性装置2可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的数据来检测患者的OSA。在示范性实施例中，装置2包括气流测量设备4，例如呼吸速度描记器，其用于提供在患者的吸气和呼气期间对空气流量的测量。如已知地，呼吸速度描记器4包括：可以由患者佩戴的鼻罩、面罩或者嘴件6；连接到鼻罩、面罩或者嘴件6的呼吸速度测定器8，其测量被患者经由鼻罩、面罩或者嘴件6吸入和呼出的空气流量并且提供关于压差的输出；以及连接到呼吸速度测定器8的压力传感器10，其将压差输出转换为电信号，优选地是数字化采样。

将该电信号从呼吸速度描记器4的压力传感器10中提供给处理器12，在处理器12中处理该电信号以确定信息，该信息可以由医师使用以确定患者是否患有睡眠相关的呼吸障碍，例如OSA。处理器12连接到显示器14，该显示器14提供处理结果（例如由医师使用来诊断患者的信息，和/或在一些实现方式中，患者是否患有OSA或者其他呼吸障碍的指示）的视觉指示。处理器12也连接到存储器16，该存储器16可以存储处理器12处理电信号输出之前的来自呼吸速度描记器4的该电信号输出，以及存储由处理器12对该电信号执行的处理的任何一个或多个结果。

在图示的实施例中，处理器12、显示器14和存储器16被包含在处理单元18中，该处理单元18形成与呼吸速度描记器4分离的单元。在这种情况下，来自呼吸速度描记器4的电信号可以经由连接线，无线地使用WiFi、蓝牙等，或者通过任何其他合适的方式提供给处理单元18中的处理器12。然而，在可选的实现方式中，呼吸速度描记器4和处理单元18可以被设置在单个壳体中。在任一情况下，装置2优选被实现为轻质装置，其在测试过程期间可以容易地由患者手持或者佩戴，而不会引起患者的过度不适。

虽然在图1中未示出，但是将意识到，装置2（并且具体而言，处理单元18）可包括额外的部件，例如允许装置2的用户给处理器12输入命令和/或患者特异性数据的用户接口，和/或内部电源，例如电池，如果计划独立于外部电源操作装置2的话。

此外，在可选实施例中，呼吸速度描记器4可以由可以提供气流测量结果的可选装置替代，例如鼻插管。

图2的功能图图示了由装置2或者在装置2中执行的操作。在第一步32中，由呼吸速度描记器4采集表示在患者清醒时的呼吸期间进入患者肺部或者从患者肺部出来的气流的电信号。该电信号优选地包括表示在各个采样时刻时的气流的幅度（即，速度）的数字采样。如以上提出的，第一步骤32在患者清醒时执行。

气流速度采样被传送至处理器12，在所述处理器12中处理所述气流速度采样以提供与患者的呼吸状况相关的信息。在一些实施例中，这一信息被呈现给医师以帮助医师诊断阻塞性睡眠呼吸暂停。在其他实施例中，处理器可以进一步处理该信息以提供患者是否患有阻塞性睡眠呼吸暂停的指示，该指示可以由装置2（例如使用显示器14）输出给操作者（例如医师）。

已经发现原始采样数据可能含有伪迹，这可能影响在随后处理步骤中执行的分析的质量。因而，期望提供步骤来评估原始采样数据的质量并且选择将在随后处理步骤中使用的、针对一个或多个呼吸周期数据子组。因而，由处理器12执行的第一处理步骤是预处理步骤（图2中的步骤34），在该步骤中处理原始采样数据以识别将要在随后处理步骤中使用的N个呼吸周期（其中单个的呼吸周期包括连续的吸气和呼气）。优选地，选定的所述N个呼吸周期是那些与患者的平均呼吸周期最匹配的呼吸周期。在一个具体实施例中N为12，但是N可以取任何正整数的值。

在示范性实施例中，对N个呼吸周期的选择如下地执行。首先，将原始采样数据分成单独的呼吸周期，并且优选地分为单独的吸气段和呼气段。可以容易地从采样数据中的零点交叉来识别出每个吸气和呼气之间的转折点（即，患者在吸气后开始呼气以及吸气后呼气的位置）。

然后，使用一个或多个标准，例如最小长度、与平均长度的偏差（总地并且也分别地针对吸气和呼气段）以及与平均形状的偏差，来过滤呼吸周期或者各个吸气和呼气段。然后选定最满足所需标准的该N个周期或者段以由处理器12进一步分析。

在本发明的一个实施例中，为了减少患者必须连接上测试装置2的时间量，处理器12可以在收集数据的同时执行预处理步骤，并且可以给患者或者装置2的其他用户提供指示：一旦已经收集了N个呼吸周期的数据就可以停止测试。

在预处理步骤之后，处理器12执行频率分析步骤36，在该频率分析步骤36中将采样数据转换到频域并且计算平均频谱。具体而言，对每个独立的呼吸周期应用滑窗快速傅里叶变换（FFT）以给出频谱。

在一些实现方式中，可以对每个完整的吸气段或者呼气段应用滑窗FFT。可选地，在其他实施例中，仅对每个吸气或者呼气段的在峰值气流（即，气流速度处于局部最大值的位置）周围的部分应用滑窗FFT。换言之，在样本的每个吸气和呼气期间的峰值气流发生处或者其附近应用滑窗FFT。已经发现这一窄滑窗方法提供了用于在处理器12的随后分析中使用的更好的数据组。然后对N个经频率变换的呼吸周期求平均以针对吸气和呼气提供分别的平均频谱。

已经发现从患有诸如OSA的呼吸障碍的患者的气流采样数据中获得的频谱与从健康患者获得的频谱不同。例如，在低于100Hz的某些频率范围或者频带中，最显著地是在18-22Hz和30-40Hz的频带中，已经识别出变化。具体而言，患有OSA的患者与健康患者相比，在30-40Hz频带中存在上升并且在18-22Hz频带中存在下降。在平均吸气频谱中已经发现了类似的特征。

因而，处理器12从在频率分析处理步骤36中确定的一个或多个频谱中提取出针对一个或多个参数的值。具体而言，从覆盖低于100Hz频率的一个或多个频带的信号中确定针对至少一个参数的值。根据本发明，在特征提取步骤38中可以提取出各种不同的参数。

可以被提取出的一个参数是第一频带中平均呼气频率幅度与第二频带中平均呼气频率幅度之间的差，所述第一频带的范围例如是20-50Hz，或者更特定地是25-45Hz，或者更加特定地是30-40Hz（表示为f_呼气30-40），所述第二频带的范围例如是12-30Hz，或者更特定地是15-25Hz，或者更加特定地是18-22Hz（表示为f_呼气18-22）。该参数值可以由f_呼气30-40-f_呼气18-22给出，并且根据以上描述的观察结果，对于健康患者该参数的值将通常是负的，然而该值对于患有OSA患者该值通常将更高。因而，医师或者装置2可以使用这一参数的值来诊断患者是否患有OSA。本领域技术人员将意识到，可以从这些或者类似频率范围内的平均吸气频率幅度之间的差来获得类似参数的值。

可以提取的另一参数是在第三频带中平均呼气频率幅度与在相同或者类似频带中的平均吸气频率幅度之间的差，该第三频带的范围例如是0-20Hz，或者更特定地是0-15Hz，或者更加特定地是0-10Hz（表示为f_{呼气 0-10}），该相同或者类似频带例如是范围0-20Hz，或者更特定地是0-15Hz，或者更加特定地是0-10Hz（表示为f_吸气0-10）。该参数值可以由f_呼气0-10-f_吸气0-10给出。该参数的值对于健康患者而言通常将接近于零，然而该值对于患有OSA的患者而言通常将是更高的。因而，与以上的第一参数一样，医师或者装置2可以使用这一参数的值来诊断患者是否患有OSA。

可以提取的又一参数是0-100Hz范围内的针对吸气或者呼气的平均频率幅度（适当地表示为f_吸气0-100或者f_呼气0-100）与100Hz以上频率处的“噪声”水平之间的差。

本领域技术人员将意识到，特定频带中的平均呼气或者吸气频率幅度可以从频率分析步骤36的输出、通过在指定频带中对频域信号的幅度求平均而获得。

也将意识到，本发明不限于上述特定参数的提取，并且可以从本领域技术人员可以容易预期的各种其他参数中获得对于表现患者呼吸状况有用的信息。具体而言，可以从除了以上指定频带之外的频带中提取出参数。此外，所述一个或多个参数可以不必基于指定频带中的平均幅度，因为可以使用其他数学运算，例如频带中频谱的标绘之下的面积、或者从幅度的平方，来导出相当的结果。

除了从频域中的信号提取出针对一个或多个参数的值之外，处理器12可以在特征提取步骤38期间从由呼吸速度描记器4提供的时域采样中（原始数据或者预处理步骤34之后的数据）提取针对其他参数的值。例如，处理器12可以提取出时域特征，例如平均呼吸周期长度以及吸气长度和呼气长度之间的平均比率。

一旦已经从所述数据中提取出需要的参数值，处理器12就可以经由显示器14（或者其他视觉输出，例如打印机生成的文件）向医师或者其他医疗保健专家呈现该参数值，以用于帮助医师做出对患者的诊断，或者处理器12可以执行进一步的处理步骤以将该参数值组合成单独的有用分数值。在这一特征组合步骤40中，处理器12可以将多个参数的提取值组合成可以用于帮助诊断呼吸障碍的单个分数，因为已经发现，基于以上描述的多个参数值的分数与单独的参数值相比在呼吸障碍的可靠诊断中是更加有用的。

在进一步的实施例中，该分数也可以基于其他患者相关的参数，例如体质量指数（BMI）、年龄、性别、Mallampati分数等，它们可以由患者或者操作者手动地输入装置2。

本发明的发明人已经构想出多种可用于检测以上描述的特征颤动和/或由以上描述的特征颤动导致的气道结构的体积变化的可选测量装置和/或方法。可以单独地采用这些可选感测装置和/或方法中的一个或多个、结合以上描述的检测由特征颤动引起的呼吸气流调制的方法或者以任意结合地来采用这些可选感测装置和/或方法中的一个或多个，以改善OSA诊断和/或评估的精度。

根据一个这样的可选方法，已经假设在那些患有OSA的人中在清醒期间由增加的肌肉（例如，GG肌）活动而导致的颤动调制了跨越喉咙或者颚骨的阻抗（在一个或多个特征频率处）。图3示出了示范性装置50，其可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的数据来检测患者的OSA，所述数据是基于对以上描述的经调制的阻抗的检测的。在示范性实施例中，装置50包括源电极52和一个或多个收集电极54。源电极52和（一个或多个）收集电极54被构造为选择性地定位在患者颈部或者头部的两侧或者分开的表面上。装置50也包括主壳体56，该主壳体56容纳交流（AC）电源58、处理器60、存储器62和显示器64。

在工作时，AC电源58生成小的交变电流（例如，100KHz，小于0.5mA的电流）并且令其从源电极52流向（一个或多个）收集电极54。电流和/或电压信号的幅度将受到喉咙肌肉（例如，GG肌）运动（颤动）的调制。将（一个或多个）收集电极54收集到的电信号提供给处理器60，该处理器60（使用一个或多个软件程序例程）检查所接收信号的幅度以便识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），如果存在的话，确定患者是否患有OSA。该编程的处理器60与提供处理结果的视觉指示的显示器64连接。处理器60也与存储器62连接，从而存储器62可以存储由（一个或多个）收集电极54收集到的处理器60处理之前电信号，以及存储由该处理器60对电信号执行的处理的任何一个或多个结果。患者的血流脉搏和呼吸，以及其他参数也可以分别地从由（一个或多个）收集电极54收集到的信号中检测出，并且用于诊断目的。在示范性实施例中，装置50被实现为轻质装置，其在测试过程期间可以容易地由患者手持或者佩戴，而不会引起患者的过度不适。虽然在图3中未示出，但是将意识到，装置50（并且具体而言，壳体56）可包括额外的部件，例如允许装置50的用户给处理器60输入命令和/或患者特异性数据的用户接口，和/或内部电源，例如电池，如果计划独立于外部电源操作装置50的话。

根据另一可选的方法，假设可以在清醒期间直接测量由增加的肌肉（例如，GG肌）活动而导致的颤动以便识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），以确定患者是否患有OSA。在这一方法中，用肌电图（EMG）感测技术来检测气道肌肉运动神经电位的变化（即，由肌肉细胞生成的电位变化）以便检测与OSA相关联的特征调制。图4示出了示范性装置70，其可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的数据来检测患者的OSA，所述数据是基于对喉咙肌肉电位变化的检测的。在示范性实施例中，所述装置70包括EMG传感器72，该EMG传感器72包括两个或者更多的被构造为选择性地安置在颈部和/或头部的位置上的表面电极（例如，下颚骨正下方的颈部的的右-左侧，和/或颈部前-后，颚骨的右-左侧，颚骨之下居中并且在面部或者颈部上具有返回电极，等等）。EMG传感器72检测指示颏舌（GG）肌的舌下神经（CNXII）活动或者指示气道和头部的其他相关神经或者肌肉的活动的EMG信号。作为刚刚描述的表面电极的替代，虽然是更加有创的，但是EMG传感器72可包括适于插入肌肉组织以测量肌肉内EMG的针电极。如图4中可见，装置70也包括主壳体74，该主壳体74容纳处理器76、存储器78和显示器80。

在工作时，将由EMG传感器72收集到的EMG信号提供给处理器76，该处理器76（使用一个或多个软件程序例程）检查该信号以便在EMG信号中识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），如果存在的话，确定患者是否患有OSA（该EMG信号将是来自所有的附近肌肉活动的肌肉电位信号的集合，所以该特征频率信号将是信号能量的至少一部分的竞争性调制）。处理器76连接到提供处理结果的视觉指示的显示器80。处理器76也连接到存储器78，从而存储器78可以存储处理器76处理之前的EMG信号，以及存储由该处理器76对EMG信号执行的处理的任何一个或多个结果。在示范性实施例中，装置70被实现为轻质装置，其在测试过程期间可以容易地由患者手持或者佩戴，而不会引起患者的过度不适。虽然在图4中未示出，但是将意识到，装置70（并且具体而言，壳体74）可包括额外的部件，例如允许装置70的用户给处理器76输入命令和/或患者特异性数据的用户接口，和/或内部电源，例如电池，如果计划独立于外部电源操作装置70的话。

根据另一可选方法，使用活动测定法（也被称为活动记录法）在清醒期间直接测量由增加的肌肉（例如，GG肌）活动而导致的颤动以便识别出与OSA相关联的特征颤动（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），以确定患者是否患有OSA。更具体而言，在该方法中，使用活动测定法来监视颈部的运动以识别特征调制。图5示出了示范性装置90，其可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的数据来检测患者的OSA，所述收集采用了活动测定法。在示范性实施例中，装置90包括一个或多个活动测定传感器92，该活动测定传感器92被构造为选择性地安置在颈部和/或头部的位置上以检测呼吸肌肉的颤动运动。在示范性实施例中，每个活动测定传感器92包括压电的或者其他基于电或光的加速度计，该加速度计耦合至滤波器，所述滤波器滤除不期望信号，所述信号例如那些归因于外部振动的信号。（一个或多个）活动测定传感器92生成指示颈部、舌头和/或喉咙的肌肉（例如，颏舌（GG）肌）运动的电信号。如图5中可见，装置90也包括主壳体94，该主壳体94容纳处理器96、存储器98和显示器100。

在工作时，将由（一个或多个）活动测定传感器92生成的电信号提供给处理器96，该处理器96（使用一个或多个软件程序例程）检查该信号以便在该信号中识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），如果存在的话，以确定患者是否患有OSA。处理器96连接到提供处理结果的视觉指示的显示器100。处理器96也连接到存储器98，从而存储器98可以在处理器96处理之前存储由（一个或多个）活动测定传感器92生成的电信号，以及存储由该处理器96对由（一个或多个）活动测定传感器92生成的电信号执行的处理的任何一个或多个结果。在示范性实施例中，装置90被实现为轻质装置，其在测试过程期间可以容易地由患者手持或者佩戴，而不会引起患者的过度不适。虽然在图5中未示出，但是将意识到，装置90（并且具体而言，壳体94）可包括额外的部件，例如允许装置90的用户给处理器96输入命令和/或患者特异性数据的用户接口，和/或内部电源，例如电池，如果计划独立于外部电源操作装置90的话。

图6示出的示范性装置70’可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的数据来检测患者的OSA，该数据是基于对喉咙肌肉电位变化的检测以及活动测定法两者的。装置70’类似于图4所示的装置70，并且因而同样的部件用同样的附图标记标识。在该实施例中，如在本文中其他地方所描述地来检查由EMG传感器72收集到的EMG信号，以便识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），如果存在的话，并且分析并采用由（一个或多个）活动测定传感器92生成的电信号来从EMG信号中消除不必要的运动相关的伪迹。

根据又一可选方法，使用超声尺寸测量在清醒期间直接测量由增加的肌肉（例如，GG肌）活动而导致的颤动以便识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），以确定患者是否患有OSA。肌肉的组织厚度测量可以指示呼吸暂停，以与心脏病学中使用心壁厚度类似的方式，和/或可以动态地测量肌肉尺寸以检测颏舌肌或者其他气道开放性肌肉的目标特征运动（例如，30-40Hz的运动）。可以用相同的方式来测量舌头或者喉咙或者其他气道结构的运动尺寸以检测由上气道的增大的补偿性肌肉活动所引起的调制。

图7示出了示范性装置110，其可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的数据来检测患者的OSA，所述收集采用了超声测量。在示范性实施例中，装置110包括超声换能器探头112，该超声换能器探头112如本领域中公知地被构造为发射将穿过身体的超声波并且检测当该超声波撞击身体之内的对象时引起的返回回波。这些返回回波用于识别那些对象的尺寸、形状以及与探头的距离。通常，采用凝胶以润滑位于必须被扫描的内部结构之上的皮肤区域，以使得超声换能器探头112能够容易地四处滑动以及增大声音进入身体的传导性。

在示范性实施例中，超声换能器探头112将生成指示颈部、舌头和/或喉咙的肌肉（例如，颏舌（GG）肌）的尺寸和运动的电信号。如图7中可见，装置110也包括主壳体114，该主壳体114容纳处理器116、存储器118和显示器120。

在工作时，将由超声换能器探头112基于返回声波（回波）生成的电信号提供给处理器116，该处理器116（使用一个或多个软件程序例程）检查该信号以便在该信号中识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），如果存在的话，以确定患者是否患有OSA。处理器116连接到提供处理结果的视觉指示的显示器120。处理器116也连接到存储器118，使得存储器118可以存储处理器116处理之前由超声换能器探头112生成的电信号，以及存储由该处理器116对由超声换能器探头112生成的电信号执行的处理的任何一个或多个结果。在示范性实施例中，装置110被实现为轻质装置，其在测试过程期间可以容易地由患者手持或者佩戴，而不会引起患者的过度不适。虽然在图7中未示出，但是将意识到，装置110（并且具体而言，壳体114）可包括额外的部件，例如允许装置110的用户给处理器116输入命令和/或患者特异性数据的用户接口，和/或内部电源，例如电池，如果计划独立于外部电源操作装置110的话。

装置110也可用于做出超声速度测量以便检测与OSA相关联的气道的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围）。舌头表面或者内部特征的速度将具有在本文中描述的目标颤动运动的振荡特征。可使用超声来测量舌头或者喉咙或者其他气道结构的运动以检测由上气道的增大的补偿性肌肉活动所引起的调制。具体而言，超声换能器探头112可用于发射超声脉冲并且收集因而发生的反射，并且基于多普勒的运动测量用于检测颏舌肌和/或其他气道开放性肌肉的特征性运动（例如，30-40Hz运动）以便诊断OSA。

根据又一可选方法，在清醒期间使用声音的生成和检测来测量由增加的肌肉（例如，GG肌）活动而导致的颤动以便识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），以确定患者是否患有OSA。更具体而言，在该方法中，使用具有特殊音调或者更复杂波形的声音生成器来向患者的喉咙发出声音。检测响应于原始声音而由患者发出的声音，并且分析在发出声音和所检测的声音之间的变化以便确定是否存在与OSA相关联的特征调制。

图8示出了示范性装置130，其可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的数据来检测患者的OSA，所述收集采用了刚刚描述的声音的生成和检测。在示范性实施例中，装置130包括声音模块132，该声音模块132包括声音发射器134和声音检测器136。声音发射器134是被构造为发出声波的（可听到的）、次声波的、或者超声波的声音的装置（具有特殊的音调或者更复杂的波形），并且可包括，例如但不限于，小的音频扬声器和经校准麦克风，或者与专业的室内音频分析器（其发出一种或多种音调，静态的或者随时间变化的，以检测腔室或者房间的声音吸收或共振特性）类似的配置。声音检测器136是被构造为检测响应于由声音发射器134生成的声音而由患者生成的声音的装置，并且可包括，例如但不限于，麦克风。此外，声音模块132被构造为选择性地定位在口部外面附近或者在口中或喉咙中，或者选择性地插入喉咙并且进入患者的咽部区域。当如所描述的被定位时，声音检测器136被配置为检测一个或多个气道腔的共振。各种选定音频发射的存在也被用于“探查”呼吸系统的各个部分。作为范例，口腔的共振频率不同于更长更窄的气管，或者更加窄的支气管通道。通过选择发射声音接近于气管的至少一个共振频率，该系统对于气管的运动或者尺寸变化将是更加敏感的，并且对于支气管通道或者口腔的运动或尺寸变化将是较不敏感的。如图8中可见，装置130也包括主壳体138，该主壳体138容纳处理器140、存储器142和显示器144。

预期患者的口部或者气管腔如在本文中其他地方所描述地被气道肌肉的特征颤动调制。因此，响应于原始声音而由患者发出的声音的共振频率幅度将受到颤动引起的气道尺寸微小变化的调制。因而，在工作时，如在本文中其他地方所描述地令声音发射器134发出声音，并且声音检测器136检测响应于该声音而由患者生成的声音。将由声音检测器136检测到的声音信号提供给处理器140，该处理器140检查该信号以便从该信号（并且基于原始发出的声音）中识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），如果存在的话。处理器140连接到提供处理结果的视觉指示的显示器144。处理器140也连接到存储器142，从而存储器142可以存储在处理器140处理之前由声音检测器136检测到的声音信号，以及存储由处理器140执行的处理的任何一个或多个结果。在示范性实施例中，装置130被实现为轻质装置，其在测试过程期间可以容易地由患者手持或者佩戴，而不会引起患者的过度不适。虽然在图8中未示出，但是将意识到，装置130（并且具体而言，壳体138）可包括额外的部件，例如允许装置130的用户给处理器140输入命令和/或患者特异性数据的用户接口，和/或内部电源，例如电池，如果计划独立于外部电源操作装置130的话。

根据另一可选方法，通过检测气道声音而在清醒期间测量由增加的肌肉（例如，GG肌）活动而造成的颤动以便识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），以确定患者是否患有OSA。更具体而言，如在本文中其他地方所描述地，经由气道空气传播的声音将由与OSA相关联的特征性肌肉运动来调制（在患者呼吸期间），因为随着空气经过气道，在呼吸的同时，目标运动引起的喉咙尺寸微小变化将改变湍流。这一方法采用通用的信号处理方法来检测呼吸声音的与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围）。

图9示出了示范性装置150，其可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的数据来检测患者的OSA并且所述收集采用了刚刚描述的气道声音检测。在示范性实施例中，装置150包括声音检测器152，其被构造为检测患者在呼吸时生成的气道声音，并且可包括，例如但不限于，麦克风。此外，声音检测器152被构造为选择性地定位在口部外面附近或者在口部或喉咙中，或者选择性地插入喉咙并且进入患者的咽部区域。如图9中可见，装置150也包括主壳体154，该主壳体154容纳处理器156、存储器158和显示器160。

在工作时，声音检测器152检测由患者在呼吸时生成的气道声音。将由声音检测器152检测到的声音信号提供给处理器140，该处理器140（使用一个或多个软件程序例程）检查该信号以便从该信号识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），如果存在的话。处理器156连接到提供处理结果的视觉指示的显示器160。处理器156也连接到存储器158，从而存储器158可以存储在处理器156处理之前由声音检测器152检测到的声音信号，以及存储由处理器156执行的处理的任何一个或多个结果。在示范性实施例中，装置150被实现为轻质装置，其在测试过程期间可以容易地由患者手持或者佩戴，而不会引起患者的过度不适。虽然在图9中未示出，但是将意识到，装置150（并且具体而言，壳体154）可包括额外的部件，例如允许装置150的用户给处理器156输入命令和/或患者特异性数据的用户接口，和/或内部电源，例如电池，如果计划独立于外部电源操作装置150的话。

根据又一可选方法，通过在清醒期间检测由此引起的应变而测量由增加的肌肉（例如，GG肌）活动而导致的颤动以便识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），以确定患者是否患有OSA。图10示出了示范性装置170，其可以用于执行这样的OSA检测方法。装置170包括应变检测器172，其被构造为通过检测由颈部、舌头和/或喉咙的肌肉（例如，颏舌（GG）肌）引起的运动而造成的应变来检测这种运动。在示范性实施例中，应变检测器172包括柔性基底174，其例如但不限于，由聚合物材料、钢或者其他金属、弹性材料、或者纤维复合材料制成，在所述基底174上附接着一个或多个应变仪176。柔性基底174被构造为遍及其长度或者在其末端处被粘合剂或者机械来保持装置抵靠皮肤或者头部和/或颈部的其他结构或者在口内固定。每个应变仪176可以例如是箔式应变仪，但是也可使用其他类型的应变仪。根据现有技术，典型的箔式应变仪包括支撑金属箔图样的绝缘柔性背衬。随着该应变仪所附接的对象变形，该箔也变形，使得其电阻变化。这一电阻变化通常使用惠斯通电桥来测量，其通过所谓的应变仪系数定量地与应变相关。如图10可见，装置170也包括主壳体178，该主壳体178容纳处理器180、存储器182和显示器184。

在工作时，将响应于由颈部、舌头和/或喉咙的肌肉所引起的运动、由每个应变仪176所生成的应变电信号提供给处理器180，该处理器180（使用一个或多个软件程序例程）检查该应变信号以便从该信号识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），如果存在的话。处理器180连接到提供处理结果的视觉指示的显示器184。处理器180也连接到存储器182，从而存储器182可以存储处理器180处理之前的应变信号，以及存储由处理器180执行的处理的任何一个或多个结果。在示范性实施例中，装置170被实现为轻质装置，其在测试过程期间可以容易地由患者手持或者佩戴，而不会引起患者的过度不适。虽然在图10中未示出，但是将意识到，装置170（并且具体而言，壳体178）可包括额外的部件，例如允许装置170的用户给处理器180输入命令和/或患者特异性数据的用户接口，和/或内部电源，例如电池，如果计划独立于外部电源操作装置170的话。

此外，结合装置170或者在本文中描述的其他实施例，各种抑制装置，例如但不限于，腮托，可用于抑制头部和患者身体的运动以消除不必要的伪迹。同样，各种不同的患者位置，例如仰卧或者直立位置，可能有益于本文中所描述的各种实施例中进行的测量的信噪比，或者有益于增强被测量的效果或减小被测量的效果。

根据又一可选方法，通过检测囊（bladder）的体积变化或者从所述囊转移的流体而测量在清醒期间由增加的肌肉（例如，GG）活动而造成的颤动，以便识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），以确定患者是否患有OSA。图11示出了示范性装置190，其可以用于执行这种OSA检测方法。在图示的实施例中，装置190包括流体（即，空气或者液体）填充囊192，其流体地耦合到容器（reservoir）194。传感器196操作性耦合到囊192并且被配置为测量由对作用于囊上的力造成的从囊192转移至容器194的流体量。在该实施例中，可使用在囊和容器之间的流量传感器，或者容器中的压力传感器来监测囊体积的变化，该囊的体积受到颈部和内部肌肉的运动的调制。在可选的实施例中，没有容器194，并且传感器196被配置为测量囊192中由作用于囊上的力造成的体积变化。在该实施例中，传感器196可以是压力传感器。如果囊192相对薄且与例如颚的正下方的颈部的轮廓密切一致，并且远离身体的外部表面更加刚性或者更厚，那么喉咙表面的运动将转换为囊之内压力的小波动，传感器196可感测该波动。

如图11中可见，装置190也包括主壳体198，该主壳体198容纳处理器200、存储器202和显示器204。

在工作时，将囊192（以及容器194，如果存在的话）沿着/围绕颈部安置在下颚之下，或者患者的口中（可采用适当的附接装置，例如一个或多个缚带）。当将囊192被如此定位时，由颈部、舌头和/或喉咙的肌肉运动所引起的力将作用于囊192，并且使得一些流体被转移至容器194，如果存在容器194的话，或者使得囊的内部体积变化。这将由传感器196来感测，并且将由传感器196生成的电信号提供给处理器200，该处理器200（使用一个或多个软件程序例程）检查该信号以便从该信号识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），如果存在的话。处理器200连接到提供处理结果的视觉指示的显示器204。处理器200也连接到存储器202，从而存储器202可以在处理器200处理之前存储传感器信号，以及存储由处理器200执行的处理的任何一个或多个结果。在示范性实施例中，装置190被实现为轻质装置，其在测试过程期间可以容易地由患者手持或者佩戴，而不会引起患者的过度不适。虽然在图11中未示出，但是将意识到，装置190（并且具体而言，壳体198）可包括额外的部件，例如允许装置190的用户给处理器200输入命令和/或患者特异性数据的用户接口，和/或内部电源，例如电池，如果计划独立于外部电源操作装置190的话。

根据另一可选方法，使用咽声反射测定法测量在清醒期间由增加的肌肉（例如，GG肌）活动而造成的颤动，以便识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），以确定患者是否患有OSA。根据现有技术，咽声反射测定法是在患者呼吸时确定经过声门的口部气道的尺寸的动态测试。具体而言，咽声反射测定法使用声反射技术来测量吸气期间患者上气道的至少一部分的横截面积。

图12示出了示范性装置210，其可以用于执行这种OSA检测的咽声反射测定方法。装置210包括咽声反射仪212，该咽声反射仪212包括用于生成声脉冲的声音源，两个用于检测声音的麦克风，波形管部分以及耦合到该波形管部分的嘴件。装置210也包括主壳体214，该主壳体214容纳处理器216、存储器218和显示器220。在工作时，咽声反射仪212连续地使得声脉冲从声音源沿着波形管部分传播并且经由嘴件进入患者气道。由于入射的声波沿着患者气道传播，因而归因于气道之内声阻抗的轴向梯度而生成反射波。咽声反射仪212中的麦克风记录入射和反射的声音信号两者。这些信号被输出到处理器216，该处理器216使用这些信号并使用已知的技术来确定沿着患者气道的至少一部分长度的患者气道横截面积。处理器216对来自气道的入射和反射声波的处理提供了面积距离曲线，该面积距离曲线表示从其可以得到患者上气道的最小横截面积和体积的内腔。对于声学咽声反射仪及其操作的更加详细的论述，请参考由E.BensonHoodLaboratories公司出版的“EccovisionAcousticPharyngometrySystemOperatorManual”，在此通过引用将其内容并入。适于用作咽声反射仪212的咽声反射仪的一个范例是由HoodIndustries制造的商品名称为“EccovisionAcousticPharyngometrySystem”的设备。然而，应该理解，在本发明中可以使用其他的咽声反射仪装置，包括一个麦克风的咽声反射仪。

根据本实施例的又一方面，在处理器216如刚刚描述地做出对患者上气道动态状态的测量之后，处理器216进一步分析那些测量结果以便从它们确定患者气道在一点处、在一组点处、或者在沿着气道的整个长度处的尺寸是否根据与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围）而变化。处理器216连接到提供处理结果的视觉指示的显示器220。处理器216也连接到存储器218，从而存储器218可以存储处理器216处理之前的尺寸测量结果，以及存储由处理器216执行的处理的任何一个或多个结果。在示范性实施例中，装置210被实现为轻质装置，其在测试过程期间可以容易地由患者手持或者佩戴，而不会引起患者的过度不适。虽然在图12中未示出，但是将意识到，装置210（并且具体而言，壳体214）可包括额外的部件，例如允许装置210的用户给处理器216输入命令和/或患者特异性数据的用户接口，和/或内部电源，例如电池，如果计划独立于外部电源操作装置210的话。

此外，可根据若干现有技术中的方法中的任一种来分别地检查由咽声反射仪212与处理器216协作做出的患者上气道测量结果，以检测已经被发现是OSA的指示的气道尺寸特征（不基于在本文中描述的特征颤动）。在Gaumond等人的被转让给本发明的受让人的题为“BreathingDisorderPrescreeningDeviceandMethod”的美国专利号6,379,311中描述了一种这样的方法，在些通过引用将其公开内容并入。

根据另一可选的方法，使用诱发电位/神经传导检查来检测/测量在清醒期间在患有OSA的患者中由增加的肌肉（例如，GG肌）活动而造成的颤动，该颤动调制跨越喉咙或者颚骨的阻抗（在特征频率或者各特征频率处）。诱发电位/神经传导检查包括通过针状电极被安置在目标神经附近或者目标神经中的神经电位感测电极，并且应用第二电极或者机械刺激电极来刺激目标神经或者上游神经（即，支配被感测目标神经的另一神经部位）。在诱发电位测量中测量响应于该刺激的目标神经的反应时间、电频率或幅度，并且在神经传导测量中测量传播时间和/或目标神经对该刺激的反应强度。在该实施例中，可使用诱发电位检查通过在单个神经或者神经组的电频率中寻找30-40Hz（或者其他特征频率）来测量GG肌或者患者颈部、舌头和/或喉咙的其他肌肉的特征颤动/运动。GG肌或者患者颈部、舌头和/或喉咙的其他肌肉的疲劳相关运动将诱发对所测量的频率的调制。可使用神经传导检查来展示归因于OSA发作的可能的疲劳改变了沿着或者向着GG肌或者患者颈部、舌头和/或喉咙的其他肌肉和/或连接神经传送的神经脉冲的反应时间或者强度。

图13示出了示范性装置222，其可以用于基于在患者清醒时从他或她收集到的数据来检测患者的OSA，所述数据是基于诱发电位/神经传导检查的。在示范性实施例中，装置222包括一个或多个刺激电极223以及一个或多个感测电极224。装置222也包括主壳体225，该主壳体225容纳驱动所述一个或多个刺激电极223的电源226、处理器227、存储器228和显示器229。

在工作时，令一个或多个刺激电极223刺激目标神经或者上游神经，并且由一个或多个感测电极224来测量目标神经的反应。将由所述一个或多个感测电极224收集的电信号提供给处理器227。处理器227在采用诱发电位的情况下确定响应于该刺激的目标神经的反应时间、电频率或幅度，并且在采用神经传导的情况下确定传播时间和/或目标神经对该刺激的反应强度。处理器227然后（使用一个或多个软件程序例程）分析那些参数以便识别出与OSA相关联的特征调制（例如，30-40Hz或者一些其他的一个或多个频率范围），如果存在的话，以确定患者是否患有OSA。编程的处理器227连接到提供处理结果的视觉指示的显示器229。处理器227也连接到存储器228，从而存储器228可以在处理器227处理之前存储由一个或多个感测电极224收集的电信号，以及存储由处理器227对该电信号执行的处理的任何一个或多个结果。

因而在本文中已经描述了用于通过检测由与OSA相关联的增加的肌肉（例如，GG肌）活动所导致的特征颤动来检测OSA的若干不同的装置和方法。在更进一步的实施例中，将两个或者更多的那些方法和/或装置组合使用以便以更高的精度来检测OSA。图14示出了示范性装置230，其用于采用在本文中描述的检测特征颤动的多种方法和/或装置来检测OSA。装置230包括基于第一特征颤动的感测模块232A，以及基于第二特征颤动的感测模块232B。基于第一特征颤动的感测模块232A可以是在本文中结合图1和3-12描述的任何感测模块，并且因而可以是流量测量装置4（图2）、电极52和54（图3）、EMG传感器72（图4）、活动测定传感器92（图5）、EMG传感器72和活动测定传感器92（图6）、超声换能器探头112（图7）、声音模块132（图8）、声音检测器152（图9）、应变检测器172（图10）、包括囊192和传感器196的囊系统（图11）、咽声反射仪212（图12）、（一个或多个）刺激电极223和（一个或多个）感测电极224（图13）。基于第二特征颤动的感测模块232B可以是刚刚描述的并且不同于基于第一特征颤动的感测模块232A中的任何感测模块。装置230也包括主壳体234，该主壳体234容纳处理器236、存储器238和显示器240。

在工作时，基于第一和第二特征颤动的感测模块232A、232B将如本文中所描述地做出测量，并且将结合处理器236基于那些测量结果确定是否可以识别出特征颤动（也如本文中所描述的）。处理器236然后将基于那一处理确定是否存在OSA。在一个非限制性实施例中，处理器236将只有在可以基于由基于第一和第二特征颤动的感测模块232A、232B两者做出的测量结果而识别出特征颤动的情况下才确定存在OSA。此外，虽然在图14中仅示出了两个基于特征颤动的感测模块232，但是将要理解，那仅出于示例的目的，并且可采用多于两个的这种模块。在这种情况下，处理器236可只有在基于由所有的基于特征颤动的感测模块做出的测量结果都可以识别出特征颤动的情况下才确定存在OSA。可选的，处理器236可以只有在基于由某个预先确定的百分比或者比例的基于特征颤动的感测模块（例如，至少1/2或者2/3的模块）做出的测量结果可以识别出特征颤动的情况下才确定存在OSA。

此外，除了在本文中描述的简单地使用频率分析来检测由与OSA相关联的增加的肌肉（例如，GG）活动所导致的特征颤动之外，也可使用其他类型的波形/信号分析来检测呼吸暂停的鲜明特征，例如但不限于，对幅度、面积、和/或时间或序列模式的分析。

在再进一步实施例中，用于通过检测由与OSA相关联的增加的肌肉（例如，GG肌）活动所造成的特征颤动而检测OSA的一个或多个方法和/或装置与不基于对特征颤动的检测的OSA检测方法组合使用，以便以更高的精度检测OSA。在下文中描述了多个示范性组合。

图15示出了示范性装置250，其用于采用刚刚描述的组合来检测OSA。装置250包括如本文中其他地方所描述的基于特征颤动的感测模块232。装置250也采用在Moussavi等人的题为“BreathingSoundAnalysisForDetectionofSleepApnea/PopneaEvents”的美国专利号7,559,903中描述的声学OSA检测方法，通过引用将其公开内容并入本文中。如在美国专利号7,559,903中更加详细描述的，所描述的方法在对象仰卧或者直立坐下时在呼吸时使用经由下颈部（即，胸骨上切迹）的壁传送的声音，并且特别地处理在150-800Hz频率范围内的呼吸相关声音。与之结合地，装置250还包括收集器模块252。如图15中可见，收集器模块252包括用于记录气道声音的气道麦克风254、用于收集常规SaO₂数据或者其他血氧测定数据的血氧测定传感器256（例如，已知的基于光学的传感器，构造为被放置在患者的手指上）、以及用于记录环境声音的外部麦克风258。如在’903专利中所描述地，气道麦克风254可包括被安置于上胸骨切迹上的围颈带，其具有设置在腔室中的麦克风，或者可选地，在耳朵内部的无线麦克风。该三个传感器允许对声音信号和SaO₂数据的同时数据收集。装置250也包括主壳体260，该主壳体260容纳处理器262、存储器264和显示器266。

如也在’903专利中详细描述的，处理器262将对记录的声音进行去噪，分离出打鼾声，声学地估计流量、检测呼吸暂停和/或呼吸不足的段，以及对呼吸暂停和/或呼吸不足的段的持续时间和频率进行计数。更具体而言，声音信号的信号处理具有三个阶段。首先，自动算法找出伪迹（其通常表现为信号中的脉冲）并且在进一步的分析中消除它们。其次，从呼吸声音中识别并且分离出鼾声，如果它们存在的话。最后，从清洗过的呼吸声音中计算出信号的熵，消除心脏声音的影响，并且使用在’903专利中详细描述的Otsu阈值方法来检测和识别出呼吸暂停的段。

在工作时，基于特征颤动的感测模块232将如本文中所描述地做出测量并且将结合处理器262基于那些测量结果确定是否可以识别出特征颤动（也如本文中所描述地）。处理器262然后将基于那一处理来确定是否存在OSA，并且处理器262如刚刚描述地对通过收集模块252获得的信号完成该处理。在一个非限制性实施例中，处理器262将只有在可以基于由基于特征颤动的感测模块232做出的测量结果而识别出特征颤动并且在处理器262也基于通过收集模块252获得的信号而检测出OSA的情况下才确定存在OSA。此外，虽然在图15中仅示出了一个基于特征颤动的感测模块232，但是将要理解，那仅出于示范的目的，并且可采用两个或者更多的这种模块。在这种情况下，处理器262可以只有在基于由所有的基于特征颤动的感测模块做出的测量结果都可以识别出特征颤动并且在处理器262也基于通过收集模块252获得的信号而检测出OSA的情况下才确定存在OSA。可选的，处理器262可只有在基于由某个预先确定的百分比或者比例的基于特征颤动的感测模块（例如，至少1/2或者2/3的模块）做出的测量结果能够识别出特征颤动并且在处理器262也基于通过收集模块252获得的信号而检测出OSA的情况下才确定存在OSA。

‘903专利的方法的测量结果和基于（一个或多个）基于特征颤动的感测模块232的测量结果被认为在很大程度上是独立的，因为该身体信号各自具有它们的来源并且以两种不同的机制（即，肌肉运动检测vs.很可能由气道形状或者阻力引起的气道呼吸声音）测量，再加上所检测的两种信号的频率范围是显著不同的。

图16示出了示范性装置270，其用于采用基于如本文中所描述的对特征颤动的检测的OSA检测方法与不基于如本文中所描述的对特征颤动的检测的OSA检测方法的组合来检测OSA。装置270包括如本文中其他地方所描述的基于特征颤动的感测模块232。装置270也采用分别在Kushida的题为“MorphometricMeasuringTool”和“MorphometricModelingSystemandMethod”的美国专利号6,048,322和6,213,959中描述的基于口腔测量的OSA检测方法，在此通过引用将其公开内容并入。与之相结合，装置270还包括如在’322和’959专利中所描述的口腔测量工具272。装置270也包括主壳体274，该主壳体274容纳处理器276、存储器278和显示器280。

口腔测量工具272被构造为测量指示患者上颚最高点与患者舌头之间的距离的第一值，指示中间右边的上和下门牙之间的重叠的第二值，指示上颚右侧的臼齿与上颚左侧的臼齿之间的距离的第三值，以及指示下颚右侧的臼齿与下颚左侧的臼齿之间的距离的第四值。处理器276被构造为接收那些解剖学值（例如，通过手动输入或者从口腔测量工具272电子传输（有线或者无线地），如果它如此配置的话）并且基于该解剖学值确定患者的形态模型值，该形态模型值指示患者患有OSA的可能性。在一个实施例中，形态模型值也基于患者环甲膜水平处的颈围以及患者的BMI。在’322和’959专利中详细描述了形态模型的细节。

在工作时，基于特征颤动的感测模块232将如在本文中所描述地做出测量并且将结合处理器276基于那些测量结果确定是否可以识别出特征颤动（也如本文中所描述地）。处理器276然后将基于那一处理以及刚刚描述的所确定的形态模型值来确定是否存在OSA。在一个非限制性实施例中，处理器262将只有在可以基于由基于特征颤动的感测模块232做出的测量结果而识别出特征颤动并且在形态模型值指示OSA可能性的情况下才确定存在OSA。此外，虽然在图16中仅示出了一个基于特征颤动的感测模块232，但是将要理解，那仅出于示范的目的，并且可采用两个或者更多的这种模块。在这种情况下，处理器276可以只有在基于由所有的基于特征颤动的感测模块做出的测量结果都可以识别出特征颤动并且在形态模型值指示OSA可能性的情况下才确定存在OSA。可选的，处理器276可只有在基于由某个预先确定的百分比或者比例的基于特征颤动的感测模块（例如，至少1/2或者2/3的模块）做出的测量结果可以识别出特征颤动并且在形态模型值指示可能的OSA的情况下才确定存在OSA。

此外，最近的研究工作的发现表明了初步迹象：特定人群中，在血液、唾液和/或尿液中的物质的特定浓度指示在可能的OSA。例如，氨基酸半胱氨酸可能是肥胖和非肥胖患者的OSA彰显的生物标记物。结果表明，患有OSA的患者与控制对象相比，血浆半胱氨酸水平更高。患有OSA的瘦患者子组（BMI<25）也比控制对象具有更高的半胱氨酸水平。研究人员推断，半胱氨酸是OSA的可能的生物标记物，并且肥胖不影响其作为生物标记物的功能。见，例如，Chest2011;139(2):246-252。

最后，应该理解，也可采用除了在本文中明确描述的那些之外的不基于对特征颤动的检测的OSA检测方法。

在再进一步的实施例中，呼吸流量加载/控制以促进或者增强/强化颤动（或者抑制颤动）的使用可用于测量。图17示出了示范性装置290，其用于采用这种呼吸流量加载/控制来检测OSA。装置290包括如本文中其他地方所描述的基于特征颤动的感测模块232。装置290也包括流量加载/控制设备292，其被构造为安置在患者的鼻部开口和/或口部上，并且其提供预先确定的量的气流阻力或者在大气压力之上/之下的压力水平以改变患者呼吸的加载和/或偏压。阻力和压力的参数在呼吸的吸气和呼气阶段或者沿着呼吸周期的任意时刻可不同地变化。周围流量和/或压力的这一变化挑战或者帮助患者呼吸，增强或者减小由如本文中其他地方所描述的基于特征颤动的感测模块232所测量的OSA的伴随效应。在转让给本发明的受让人并且题为“SystemandMethodforPerformingRespiratoryDiagnostics”的美国临时专利申请号61/361,037中描述了适当的示范性流量加载/控制设备292的多个实施例，在引通过引用其公开内容并入。装置290也包括主壳体294，该主壳体294容纳处理器296、存储器298和显示器300。在图示的实施例中，流量加载/控制设备292被设置为装置290的一体的部分，其耦合到主壳体294并且由处理器296控制。然而，应该理解，该流量加载/控制设备292也可以是与主壳体294分离的独立设备，并且仅仅是与基于特征颤动的感测模块232组合使用。

在工作时，首先将流量加载/控制设备292放置在患者的鼻部开口和/或口部上，并且使其提供预先确定的量的气流阻力或者在大气压力之上/之下的压力水平以改变患者呼吸的加载和/或偏压，以便增强/强化颤动。然后，使用基于特征颤动的感测模块232如本文中所描述地来做出测量。然后处理器296基于那些测量结果确定是否可以识别出与OSA相关联的特征颤动（也如本文中所描述的）。流量加载/控制设备292可与在本文中描述的任何具体实施例一起使用。

除了超兴奋的肌肉活动之外，在肌肉十分疲劳而不能经受挑战的情况下，也可能寻找响应于呼吸挑战或者其他生理功能性挑战（例如，说话、音调形成、吞咽、吹口哨、舌头运动、等等）的抑制。在本文中描述的感测和检测方法的范围可用于监视由这一被抑制的身体响应所引起的变化。

标准调查问卷或者生理评估工具（例如，用于OSA的柏林调查问卷、用于白日嗜睡的Epworth嗜睡等级调查问卷、Mallampati喉咙开口分类、BANG、BANG-STOP、等等）可结合本文中描述的实施例的功能或者并入该功能来实施，以增大OSA评估的灵敏性和/或特异性。可经由如本文中所描述的用户接口来录入来自这些标准评估工具的参数，并且可将数据与本文中描述实施例的所测量的感测数据数学地组合以生成预测OSA的改进评估。

在本文中描述的信号和检测方法也可作为PSG诊断程序的一部分在睡眠期间应用，该PSG诊断程序可能提供将在患者的诊断性/表型评估中使用的额外信息。此外，传感器/感测模块和诊断方法可以并入其他装置中，例如主要用于治疗的插管或者面罩。

在权利要求中，括号之间的任何附图标记不应被解读为限制权利要求。措辞“包含”或者“包括”不排除除了在权利要求中列出的元件或步骤之外的元件或步骤的存在。在列举了几个装置的装置型权利要求中，这些装置中的几个可以通过一个以及相同的硬件项来具体实现。在元件之前的措辞“一”不排除多个这种元件的存在。在列举几个装置的任意装置型权利要求中，这些装置中的几个可以通过一个以及相同的硬件项来实现。在互不相同的从属权利要求中陈述了某些元件的仅有事实，并不表示不能将这些元件组合使用。

虽然已经出于说明目的、基于当前被认为是最现实和优选的实施例详细描述了本发明，但是应该理解，这种细节仅出于那一目的并且本发明并不限于所公开的实施例，而是相反，旨在覆盖所附权利要求的精神和范围之内的修改和等效布置。例如，应该理解，本发明预期，在可能的范围内，任何实施例的一个或多个特征可以与任何其他实施例的一个或多个特征相组合。

Claims (24)

1.一种用于诊断患者中阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的存在的装置，包括：

感测模块，其被构造为在所述患者清醒时测量指示所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉中的颤动的参数，所述参数不是通过所述患者气道的气流，所述感测模块基于在所述患者清醒时所测量的参数生成一个或多个电信号；以及

操作性耦合到所述感测模块的处理器，所述处理器被构造为接收所述一个或多个电信号，对所述一个或多个电信号执行分析，以及基于所述分析确定所述颤动的频率是否在指示OSA的至少一个预先确定的频率范围内，所述至少一个预先确定的频率范围与在所述患者清醒期间所述患者的上气道增加的补偿性肌肉活动相关联并且表示在所述患者清醒期间所述患者的上气道增加的补偿性肌肉活动。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述至少一个预先确定的频率范围是低于100Hz。

3.根据权利要求2所述的装置，其中，所述至少一个预先确定的频率范围是30-40Hz。

4.根据权利要求1所述的装置，还包括AC电源(58)，其中，所述感测模块包括被构造为选择性地定位在所述患者的颈部或者头部的分开的表面上的源电极(52)和一个或多个收集电极(54)，其中，由所述AC电源生成的交变电流将从所述源电极流出，其中，所述参数包括由所述一个或多个收集电极收集的经调制的电信号，所述经调制的电信号被所述颤动调制。

5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述感测模块包括EMG传感器(72)，其中，所述参数包括在所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉中的肌肉电位变化。

6.根据权利要求5所述的装置，还包括被构造为选择性地定位在所述患者的颈部或者头部上的活动测定传感器(92)，其中，所述处理器接收来自所述活动测定传感器的活动测定信号，并且当执行对所述一个或多个电信号的分析时使用所述活动测定信号来从所述一个或多个电信号中消除运动伪迹。

7.根据权利要求1所述的装置，其中，所述感测模块包括被构造为选择性地定位在所述患者的颈部或者头部上的活动测定传感器(92)，其中，所述参数包括由所述颤动引起的运动。

8.根据权利要求1所述的装置，其中，所述感测模块包括超声换能器探头(112)，所述超声换能器探头(112)被构造为发射将穿过所述患者的身体的超声波并且检测响应于所发射的超声波而生成的返回回波，其中，所述参数包括所述返回回波。

9.根据权利要求1所述的装置，其中，所述感测模块包括声音模块(132)，所述声音模块(132)包括声音发射器(134)和声音检测器(136)，其中，所述声音模块被构造为选择性地定位在所述患者的口部外面附近或者在所述患者的口部或喉咙中，或者选择性地插入所述患者的喉咙并且进入所述患者的咽部区域，其中，所述声音发射器被构造为发射第一声音并且所述声音检测器被构造为检测响应于所述第一声音而生成的第二声音，并且其中，所述参数包括所述第二声音。

10.根据权利要求1所述的装置，其中，所述感测模块包括声音检测器(152)，所述声音检测器(152)被构造为检测由所述患者在呼吸时生成的气道声音，并且其中，所述参数包括所述气道声音。

11.根据权利要求1所述的装置，其中，所述感测模块包括应变检测器(172)，所述应变检测器(172)被构造为选择性地定位在所述患者的颈部，并且检测由所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉引起的运动造成的应变，并且其中，所述参数包括所述应变。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述应变检测器包括柔性基底(174)，所述柔性基底(174)具有附接到其上的一个或多个应变仪(176)。

13.根据权利要求1所述的装置，其中，所述感测模块包括被构造为定位在所述患者的头部、颈部或者口部之上或者之中的流体填充囊(192)，以及操作性耦合到囊的传感器(196)，其中，所述传感器被配置为测量由作用于所述囊上的力造成的从所述囊转移的流体的量或者所述囊的体积变化，并且其中，所述参数包括从所述囊转移的所述流体的量、所述囊的所述体积变化、或者在所述囊内的压力的变化。

14.根据权利要求1所述的装置，其中，所述感测模块包括咽声反射仪(212)，所述咽声反射仪(212)被构造为向所述患者的气道传播声音脉冲并且检测响应于所述声音脉冲而生成的反射波，其中，所述参数包括所述反射波，其中，所述一个或多个信号是基于所述声音脉冲和所述反射波的，并且其中，由所述处理器执行的所述分析包括基于所述一个或多个信号生成多个患者气道尺寸测量结果。

15.根据权利要求1所述的装置，其中，所述感测模块包括一个或多个刺激电极(223)和一个或多个感测电极(224)，所述一个或多个刺激电极被构造为刺激目标神经或者刺激支配所述目标神经的神经，所述目标神经与所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉相关联，其中，所述参数包括由所述一个或多个感测电极收集的一个或多个目标神经信号，所述一个或多个目标神经信号由所述颤动调制。

16.根据权利要求1所述的装置，还包括流量加载/控制设备(292)，所述流量加载/控制设备(292)被构造为安置在所述患者的鼻部开口和/或口部之上，并且提供预先确定的量的气流阻力或者在大气压力之上或之下的压力水平，以在所述感测模块测量所述参数之前改变所述患者的呼吸的加载或者偏压。

17.一种用于诊断患者中阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的存在的装置，包括：

被构造为测量第一参数的第一感测模块，所述第一参数指示在所述患者清醒时在所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉中的颤动，所述第一感测模块基于在所述患者清醒时所测量的第一参数生成一个或多个第一电信号；

被构造为测量第二参数的第二感测模块，所述第二参数指示在所述患者清醒时在所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉中的颤动，所述第二参数不同于所述第一参数，所述第二感测模块基于在所述患者清醒时所测量的第二参数生成一个或多个第二电信号；以及

操作性耦合到所述第一感测模块和所述第二感测模块的处理器，所述处理器被构造为：(i)接收所述一个或多个第一电信号，对所述一个或多个第一电信号执行第一分析，以及基于所述第一分析做出关于所述颤动的频率是否在指示OSA的至少一个预先确定的频率范围内的第一确定，所述至少一个预先确定的频率范围与在所述患者清醒期间所述患者的上气道增加的补偿性肌肉活动相关联并且表示在所述患者清醒期间所述患者的上气道增加的补偿性肌肉活动，(ii)接收所述一个或多个第二电信号，对所述一个或多个第二电信号执行第二分析，以及基于所述第二分析做出关于所述颤动的频率是否在指示OSA的所述至少一个预先确定的频率范围内的第二确定，以及(iii)基于至少所述第一确定和所述第二确定来确定所述患者是否患有OSA。

18.根据权利要求17所述的装置，其中，所述处理器被构造为只有在所述第一确定和所述第二确定两者都确定所述颤动的频率在所述至少一个预先确定的频率范围内的情况下才确定所述患者患有OSA。

19.根据权利要求18所述的装置，其中，所述至少一个预先确定的频率范围是低于100Hz。

20.根据权利要求19所述的装置，其中，所述至少一个预先确定的频率范围是30-40Hz。

21.根据权利要求17所述的装置，还包括第三感测模块，所述第三感测模块被构造为在所述患者清醒时测量指示在所述患者的颈部、舌头和/或喉咙的肌肉中的颤动的第三参数，所述第三参数不同于所述第一参数和所述第二参数，所述第三感测模块基于所测量的第三参数生成一个或多个第三电信号，其中，所述处理器被构造为接收所述一个或多个第三电信号，对所述一个或多个第三电信号执行第三分析，以及基于所述第三分析做出关于所述颤动的频率是否在指示OSA的至少一个预先确定的频率范围内的第三确定；并且其中，所述处理器被构造为基于至少所述第一确定、所述第二确定和所述第三确定来确定所述患者是否患有OSA。

22.根据权利要求21所述的装置，其中，所述处理器被构造为在所述第一确定、所述第二确定和所述第三确定中的至少两个都确定所述颤动的频率在所述至少一个预先确定的频率范围内的情况下确定所述患者患有OSA。

23.根据权利要求21所述的装置，其中，所述处理器被构造为只有在所述第一确定、所述第二确定和所述第三确定中的每一个都确定所述颤动的频率在所述至少一个预先确定的频率范围内的情况下才确定所述患者患有OSA。

24.根据权利要求17所述的装置，还包括流量加载/控制设备(292)，所述流量加载/控制设备(292)被构造为安置在所述患者的鼻部开口和/或口部之上，并且提供预先确定的量的气流阻力或者在大气压力之上或之下的压力水平以在所述第一感测模块测量所述第一参数和所述第二感测模块测量所述第二参数之前改变所述患者的呼吸的加载或者偏压。