CN112005311B - 用于基于睡眠架构模型向用户递送感官刺激的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及用于在睡眠过程间提供感官刺激(例如，音调和/或其他感官刺激)的系统和方法。感官刺激的递送基于来自经训练的时间依赖的睡眠阶段模型的输出和来自最小干扰的睡眠监测设备(例如体动描记设备、雷达设备、视频体动描记设备、床垫下传感器等)的输出的组合而被定时。本公开描述了基于这种信息来确定用户是否处于深度睡眠中，并且响应于用户处于深度睡眠中而递送感官刺激。在一些实施例中，所述系统包括一个或多个感官刺激器、一个或多个硬件处理器和/或其他部件。

Description

用于基于睡眠架构模型向用户递送感官刺激的系统和方法
技术领域
本公开涉及用于便于在睡眠过程中的深度睡眠过程间向用户递送感官刺激的系统和方法。
背景技术
用于监测睡眠并在睡眠期间向用户递送感官刺激的系统是已知的。基于脑电图(EEG)传感器和基于非EEG传感器的睡眠监测和感官刺激系统两者都是已知的。基于EEG传感器的系统包括经常被耦合到用户的头皮的EEG传感器。考虑到睡眠过程主要通过大脑的电活动来表征，基于EEG传感器的系统通常生成相比于基于非EEG传感器的系统更准确的关于睡眠对象的信息。然而，基于非EEG传感器的系统对于用户来说是干扰更少的且更舒适的，因为它们不包括这样的EEG传感器和对基于EEG传感器的系统常见的相关联的布线。存在对于能够相对于现有技术系统生成关于睡眠对象的准确信息同时仍然在系统的使用期间维持用户舒适性的系统的需要。
发明内容
因此，本公开的一个或多个方面涉及一种被配置为在睡眠过程中的深度睡眠过程间向用户递送感官刺激的系统。所述系统包括一个或多个感官刺激器、一个或多个硬件处理器和/或其他部件，所述一个或多个感官刺激器被配置为在所述睡眠过程期间向所述用户提供感官刺激。所述一个或多个硬件处理器被耦合到所述一个或多个感官刺激器。所述处理器通过机器可读指令被配置。所述处理器被配置为获得针对用户和/或用户群体的历史睡眠深度信息。所述历史睡眠深度信息与在所述用户和/或用户群体的睡眠过程期间随着时间指示睡眠深度的所述用户和/或用户群体的大脑活动有关。所述处理器被配置为通过提供所述历史睡眠深度信息作为到所述预测模型的输入来使预测模型基于所述历史睡眠深度信息被训练。所述处理器被配置为使经训练的预测模型输出针对所述用户在所述睡眠过程期间的时间依赖的预测的睡眠阶段。所述时间依赖的预测的睡眠阶段指示所述用户是否处于针对刺激的足够深度的睡眠中。所述处理器被配置为在所述睡眠过程期间随着时间基于所述时间依赖的预测的睡眠阶段来使所述一个或多个感官刺激器向所述用户提供所述感官刺激。响应于所述时间依赖的预测的睡眠阶段指示所述用户处于针对刺激的足够深度的睡眠中而使所述感官刺激器向所述用户提供所述感官刺激。在一些实施例中，所述处理器还被配置为从外部睡眠监测设备接收指示在所述睡眠过程期间针对用户的随着时间的估计的睡眠阶段的信息，并且在所述睡眠过程期间随着时间基于所述估计的睡眠阶段和所述预测的睡眠阶段来使所述一个或多个感官刺激器提供所述感官刺激。
本公开的另一方面涉及一种用于利用递送系统在睡眠过程中的深度睡眠过程间向用户递送感官刺激的方法。所述系统包括一个或多个感官刺激器、一个或多个硬件处理器和/或其他部件，所述一个或多个感官刺激器被配置为在所述睡眠过程期间向所述用户提供感官刺激，所述一个或多个硬件处理器通过机器可读指令被配置。所述方法包括利用所述一个或多个硬件处理器获得针对用户和/或用户群体的历史睡眠深度信息。所述历史睡眠深度信息与在所述用户和/或所述用户群体的睡眠过程期间随着时间指示睡眠深度的所述用户和/或所述用户群体的大脑活动有关。所述方法包括利用所述一个或多个硬件处理器通过提供所述历史睡眠深度信息作为到所述预测模型的输入来使预测模型基于所述历史睡眠深度信息被训练。所述方法包括利用所述一个或多个硬件处理器使经训练的预测模型输出针对所述用户在所述睡眠过程期间的时间依赖的预测的睡眠阶段。所述时间依赖的预测的睡眠阶段指示所述用户是否处于针对刺激的足够深度的睡眠中。所述方法包括利用所述一个或多个硬件处理器在所述睡眠过程期间随着时间基于所述时间依赖的预测的睡眠阶段来使所述一个或多个感官刺激器向所述用户提供所述感官刺激。响应于所述时间依赖的预测的睡眠阶段指示所述用户处于针对刺激的足够深度的睡眠中而使所述一个或多个感官刺激器向所述用户提供所述感官刺激。在一些实施例中，所述方法包括利用所述一个或多个硬件处理器从外部睡眠监测设备接收指示在所述睡眠过程期间针对用户的随着时间的估计的睡眠阶段的信息，并且在所述睡眠过程期间随着时间基于所述估计的睡眠阶段和所述预测的睡眠阶段来使所述一个或多个感官刺激器提供所述感官刺激。
本公开的又一方面涉及一种用于在睡眠过程中的深度睡眠过程间向用户递送感官刺激的系统。所述系统包括用于在所述睡眠过程期间向所述用户提供感官刺激的单元。所述系统包括用于获得针对用户和/或用户群体的历史睡眠深度信息的单元。所述历史睡眠深度信息与在所述用户和/或所述用户群体的睡眠过程期间随着时间指示睡眠深度的所述用户和/或所述用户群体的大脑活动有关。所述系统包括用于通过提供所述历史睡眠深度信息作为到所述预测模型的输入来使预测模型基于所述历史睡眠深度信息被训练的单元。所述系统包括用于使经训练的预测模型输出针对所述用户在所述睡眠过程期间的时间依赖的预测的睡眠阶段的单元。所述时间依赖的预测的睡眠阶段指示所述用户是否处于针对刺激的足够深度的睡眠中。所述系统包括用于在所述睡眠过程期间随着时间基于所述时间依赖的预测的睡眠阶段来使所述用于提供感官刺激的单元向所述用户提供所述感官刺激的单元。响应于所述时间依赖的预测的睡眠阶段指示所述用户处于针对刺激的足够深度的睡眠中而使所述用于提供感官刺激的单元向所述用户提供所述感官刺激。在一些实施例中，所述系统还包括用于从外部睡眠监测设备接收指示在所述睡眠过程期间针对用户的随着时间的估计的睡眠阶段的信息并且在所述睡眠过程期间随着时间基于所述估计的睡眠阶段和所述预测的睡眠阶段来使所述用于生成感官刺激的单元提供所述感官刺激的单元。
在参考附图考虑以下描述和权利要求书的情况下，本发明的这些和其他目的、特征和特性，以及操作方法和有关的结构元件和零件组合的功能和制造的经济性将变得更加显而易见，所有附图均形成本说明书的部分，其中，在各个附图中同样的附图标记指代对应的部分。然而，应当明确理解，附图仅是出于图示和描述的目的，并非旨在作为对本发明的限制的定义。
附图说明
图1是根据一个或多个实施例的被配置为促进在睡眠过程中的深度睡眠过程间向用户递送感官刺激的系统的示意性图示。
图2图示了根据一个或多个实施例的个体睡眠过程在其信息是获得的历史睡眠深度信息的一部分的用户群体的共同时间参考处的对准。
图3图示了根据一个或多个实施例的跨历史睡眠深度信息的针对睡眠过程的以堆叠方式的个体睡眠阶段的时间依赖的概率。
图4图示了根据一个或多个实施例的跨历史睡眠深度信息的针对睡眠过程的随着时间的归一化的睡眠阶段概率。
图5图示了根据一个或多个实施例的针对其信息被包括在历史睡眠深度信息中的五个单独睡眠夜晚的平均睡眠深度。
图6图示了根据一个或多个实施例的对用户是否处于针对刺激的足够深度的睡眠中的确定。
图7图示了根据一个或多个实施例的由系统执行的操作中的若干操作。
图8图示了根据一个或多个实施例的单独基于时间依赖的预测的睡眠阶段来使感官刺激器提供听觉音调。
图9图示了根据一个或多个实施例的确定针对个体用户的时间依赖的预测的睡眠阶段。
图10图示了根据一个或多个实施例的用于在睡眠过程中的深度睡眠过程间向用户递送感官刺激的方法。
具体实施方式
本文中使用的单数形式的“一”、“一个”以及“该”包括多个指代物，除非上下文中明确地另行规定。本文中所用的术语“或”意指“和/或”，除非上下文中明确地另行规定。本文中所用的两个或多个零件或部件被“耦合”的表述将意味着所述零件直接或间接地(即，通过一个或多个中间零件或部件，只要发生连接)被结合到一起或一起工作。本文中所用的“直接耦合”意指两个元件彼此直接接触。本文中所用的“固定耦合”或“固定”意指两个部件被耦合以作为一体移动，同时维持相对于彼此的固定取向。
本文中所用的词语“一体的”意指部件被创建为单件或单个单元。亦即，包括单独创建并然后被耦合到一起成为单元的多件的部件不是“一体的”部件或体。本文中采用的两个或多个零件或部件相互“接合”的表述将意味着所述零件直接地或通过一个或多个中间零件或部件而相互施加力。本文中采用的术语“数目”将意味着一或大于一的整数(即，多个)。
本文中使用的方向短语，例如但不限于，顶部、底部、左、右、上、下、前、后以及它们的派生词涉及附图中所示的元件的取向，并且不对权利要求构成限制，除非在权利要求中明确记载。
图1是被配置为促进向用户12递送感官刺激以增强用户12中的睡眠的恢复效果和/或用于其他目的的系统10的示意性图示。在一些实施例中，系统10包括以下中的一个或多个：外部资源14、感官刺激器16、处理器20、电子存储设备22、用户接口24和/或其他部件。在一些实施例中，系统10包括一个或多个传感器18。系统10被配置为使得在睡眠期间递送的包括听觉和/或其他刺激的感官刺激增强用户12中的慢波而不引起觉醒，这例如带来了认知益处并增强了睡眠恢复。如本文中描述的，在一些实施例中，系统10被配置为确定在睡眠过程期间的深度睡眠的时段(例如，基于来自预测模型的输出、来自外部睡眠监测设备的信息、和/或其他信息)。在一些实施例中，系统10被配置为基于这样的确定来递送感官(例如，听觉)刺激以增强睡眠慢波而不引起觉醒。在一些实施例中，深度睡眠的时段可以在用户12的睡眠过程期间被实时和/或几乎实时确定。
针对一大群用户的基于脑电图(EEG)传感器的睡眠数据(历史睡眠深度信息)可从(例如，被包括在下面描述的外部资源14中的)各种来源获得。基于EEG的睡眠数据可以包括例如被包括在现有技术睡眠监测系统的针对用户的EEG传感器输出信号中的信息、和/或其他信息。在一些实施例中，系统10被配置为对该数据进行分析，并且基于这种数据和/或分析来提供用于针对睡眠过程的睡眠架构动态(例如，睡眠阶段序列)和睡眠深度(例如，如本文中描述的贝塔与德尔塔和德尔塔与阿尔法比)动态的预测模型。该预测模型被系统10用来预测用于递送感官刺激的用户12中的深度睡眠的时段。额外地或备选地，预测模型用来响应于如本文中描述的刺激而预期睡眠阶段转变。在一些实施例中，系统10被配置为将来自预测模型的输出与来自比典型的基于EEG传感器的系统干扰更少但是也比基于EEG的系统更不准确的现有的基于非EEG传感器的外部睡眠监测设备(例如，腕部体动描记设备、基于视频的体动描记设备、音频睡眠监测设备、床运动传感器设备、心电图(ECG)设备、光电体积描记(PPG)设备等)的信息进行组合，以确定用户12中的深度睡眠和/或用于感官刺激的定时。在此背景下，准确性通过与地面真值(即，由专业睡眠技师的手动评分)进行比较的睡眠阶段检测误差来量化。例如，众所周知的是，利用体动描记仪仅能够检测睡眠和清醒状态，而不能利用体动描记仪来检测诸如深度睡眠或REM睡眠的特定状态。在一些实施例中，系统10被配置为确定深度睡眠和/或感官刺激的定时而不从外部睡眠监测设备接收信息(例如，深度睡眠和/或感官刺激的定时是单独基于预测模型的输出的)或不使用这种外部睡眠监测设备信息用于这样的确定。
外部资源14包括信息的来源(例如，数据库、网站等)、参与系统10的外部实体(例如，一个或多个外部睡眠监测设备、健康护理提供者的医学记录系统)等、和/或其他资源。例如，外部资源14可以包括针对用户群体的历史睡眠深度信息和/或其他信息的来源。针对该用户群体的历史睡眠深度信息可以与在该用户群体的睡眠过程期间随着时间指示睡眠深度的该用户群体的大脑活动有关。在一些实施例中，与随着时间指示睡眠深度的大脑活动有关的信息是与该用户群体中的慢波活动有关的信息。
在一些实施例中，该用户群体的慢波活动可以用来针对对应的睡眠过程确定该用户群体的睡眠阶段。该用户群体的睡眠阶段可以与快速眼动(REM)睡眠、非快速眼动(NREM)睡眠、和/或其他睡眠相关联。该用户群体的睡眠阶段可以是NREM阶段N1、阶段N2、或阶段N3、REM睡眠、和/或其他睡眠阶段中的一个或多个。在一些实施例中，该用户群体的睡眠阶段可以是阶段S1、S2、S3或S4中的一个或多个。在一些实施例中，NREM阶段2和/或3(和/或S3和/或S4)可以是慢波(例如，深度)睡眠。在一些实施例中，与随着时间指示睡眠深度的大脑活动有关的信息是和/或与针对该用户群体的一个或多个额外大脑活动参数有关。
在一些实施例中，与随着时间指示睡眠深度的大脑活动有关的信息是和/或包括在该用户群体的睡眠过程期间生成的EEG信息。在一些实施例中，大脑活动参数可以基于EEG信息来确定。在一些实施例中，大脑活动参数可以由处理器20和/或系统10的其他部件来确定。在一些实施例中，大脑活动参数可以在先前被确定，并且是从外部资源14获得的历史睡眠深度信息的一部分。在一些实施例中，一个或多个大脑活动参数是和/或与特定睡眠模式(诸如纺锤波、K复合波、或睡眠慢波、阿尔法波和/或EEG信号的其他特性)的频率、幅度、相位、存在有关。在一些实施例中，一个或多个大脑活动参数基于EEG信号的频率、幅度和/或其他特性来确定。在一些实施例中，所确定的大脑活动参数和/或EEG的特性可以是和/或指示对应于如上面描述的REM和/或NREM睡眠阶段的睡眠阶段。例如，NREM睡眠过程间的典型的EEG特性包括：在睡眠阶段N1内从阿尔法波(例如，大约8-12Hz)到西塔波(例如，大约4-7Hz)的转变；在睡眠阶段N2内的睡眠纺锤波(例如，大约11至16Hz)和/或K复合波(例如，类似于睡眠慢波)的存在；在睡眠阶段N3内的具有大于大约75uV的峰到峰幅度的德尔塔波(例如，大约0.5至4Hz)(也被称为睡眠慢波)的存在；轻度睡眠和/或觉醒和/或其他特性的存在。在一些实施例中，轻度睡眠可以通过阿尔法活动(例如，在8-12Hz频带中的EEG功率)不再存在并且慢波不存在的事实来表征。在一些实施例中，慢波活动是正的连续值(例如，在0.4至4Hz频带中的EEG功率)。在一些实施例中，慢波的不存在指示轻度睡眠。此外，纺锤波活动(在11至16Hz频带中的EEG功率)可以是高的。深度睡眠可以通过德尔塔活动(例如，在0.5至4Hz频带中的EEG功率)是主要的事实来表征。在一些实施例中，当考虑睡眠EEG时，德尔塔频带中的EEG功率和SWA是相同的。在一些实施例中，与随着时间指示睡眠深度的大脑活动有关的信息指示EEG德尔塔功率随着时间的变化、该用户群体中的微觉醒的量、其他EEG功率水平、和/或其他参数。
在一些实施例中，针对该用户群体的历史睡眠深度信息可以与以下项有关：给定地理区域中的用户群体；与性别、种族、年龄、大体健康水平有关的人口统计学信息和/或其他人口统计学信息；关于该用户群体的生理信息(例如，体重、血压、脉搏等)和/或其他信息。在一些实施例中，这种信息可以指示该用户群体中的个体用户是否在人口统计学上、在生理上和/或以另外的方式类似于用户12。
在一些实施例中，外部资源14包括促进信息的通信的部件、系统10外部的一个或多个服务器、网络(例如，互联网)、电子存储设备、与Wi-Fi技术相关的仪器、与蓝牙技术相关的仪器、数据录入设备、传感器、扫描器、与个体用户相关联的计算设备、和/或其他资源。在一些实施方式中，本文归因于外部资源14的功能中的一些或全部可以由系统10中包括的资源来提供。外部资源14可以被配置为经由有线和/或无线连接、经由网络(例如，局域网和/或互联网)、经由蜂窝技术、经由Wi-Fi技术和/或其经由他资源与处理器20、用户接口24、传感器18、电子存储设备22、感官刺激器16和/或系统10的其他部件通信。
感官刺激器16被配置为向用户12提供感官刺激。感官刺激器16被配置为在睡眠过程之前、在睡眠过程期间和/或在其他时间向用户12提供听觉刺激、视觉刺激、体感刺激、电刺激、磁刺激和/或感官刺激。在一些实施例中，睡眠过程可以包括当用户12正在睡眠和/或试图睡眠时的任何时间段。睡眠过程可以包括睡眠的夜晚、小睡和/或其他睡眠过程。例如，感官刺激器16可以被配置为在睡眠过程期间向用户12提供刺激以促进转变到较深的睡眠阶段、较浅的睡眠阶段，将睡眠维持在特定阶段中，增强睡眠的恢复效果和/或用于其他目的。在一些实施例中，感官刺激器16可以被配置为使得促进较深的睡眠阶段与较浅的睡眠阶段之间的转变包括减少用户12中的睡眠慢波，并且促进较浅的睡眠阶段与较深的睡眠阶段之间的转变包括增加睡眠慢波。
感官刺激器16被配置为促进通过无创脑刺激和/或其他方法在睡眠阶段之间转变，将睡眠维持在特定阶段中和/或增强睡眠的恢复效果。感官刺激器16可以被配置为通过使用听觉刺激、电刺激、磁刺激、视觉刺激、体感刺激和/或其他感官刺激的无创脑刺激来促进睡眠阶段之间的转变，将睡眠维持在特定阶段中和/或增强睡眠的恢复效果。听觉刺激、电刺激、磁刺激、视觉刺激、体感刺激和/或其他感官刺激可以包括听觉刺激、视觉刺激、体感刺激、电刺激、磁刺激、不同类型的刺激的组合和/或其他刺激。听觉刺激、电刺激、磁刺激、视觉刺激、体感刺激和/或其他感官刺激包括气味、声音、视觉刺激、触摸刺激、味觉刺激、体感刺激、触觉刺激、电刺激、磁刺激和/或其他刺激。例如，可以向用户12提供声音音调以增强用户12中的睡眠的恢复效果。声音音调可以包括彼此分开固定的1秒长音调间间隔的50毫秒长音调的一个或多个系列。个体音调的音量可以通过睡眠深度来调制，使得响亮(柔和)音调在更深(更浅)期间被播放。该范例不旨在为限制性的。感官刺激器16的范例可以包括以下中的一个或多个：声音生成器、扬声器、音乐播放器、音调生成器、用于递送振动刺激的振动器(例如，压电构件)、生成磁场以直接刺激大脑皮层的线圈、一个或多个光生成器或灯、香水分配器和/或其他设备。在一些实施例中，感官刺激器16被配置为调节被提供给用户12的刺激的强度、定时和/或其他参数。
处理器20被配置为提供系统10中的信息处理能力。因此，处理器20可以包括以下中的一个或多个：数字处理器、模拟处理器、被设计用来处理信息的数字电路、被设计用来处理信息的模拟电路、状态机和/或用于以电子方式处理信息的其他机构。虽然处理器20在图1中被示为单个实体，但这仅出于图示性目的。在一些实施例中，处理器20可以包括多个处理单元。这些处理单元可以在物理上被定位在同一设备(例如，感官刺激器16、用户接口24等)内，或者处理器20可以表示协调操作的多个设备的处理功能。在一些实施例中，处理器20可以是和/或被包括在计算设备中，诸如台式计算机、膝上型计算机、智能手机、平板计算机、服务器和/或其他计算设备。这样的计算设备可以运行具有被配置为便于用户与系统10交互的图形用户接口的一个或多个电子应用。
如图1中示出的，处理器20被配置为运行一个或多个计算机程序部件。例如，计算机程序部件可以包括被编码和/或要不然被嵌入在处理器20中的软件程序和/或算法。一个或多个计算机程序部件可以包括以下中的一个或多个：信息部件30、模型部件32、控制部件34、定制部件36、和/或其他部件。处理器20可以被配置为通过软件；硬件；固件；软件、硬件和/或固件的特定组合；和/或用于配置处理器20上的处理能力的其他机构来运行部件30、32、34和/或36。
应当意识到，虽然部件30、32、34和36在图1中被图示为共同被定位在单个处理单元内，但是在处理器20包括多个处理单元的实施例中，部件30、32、34和/或36中的一个或多个可以远离其他部件被定位。以下描述的对由不同的部件30、32、34和/或36提供的功能的描述是出于图示性目的，并且不意图是限制性的，这是因为部件30、32、34和/或36中的任何部件可以提供比所描述的更多或更少的功能。例如，部件30、32、34和/或36中的一个或多个可以被消除，并且其功能中的一些或全部可以由其他部件30、32、34和/或36来提供。作为另一范例，处理器20可以被配置为运行一个或多个额外的部件，所述一个或多个额外的部件可以执行以下归属于部件30、32、34和/或36中的一个的功能中的一些或全部。
信息部件30被配置为获得历史睡眠深度信息。所述历史睡眠深度信息是针对用户群体的。所述历史睡眠深度信息与在所述用户群体的睡眠过程期间随着时间指示睡眠深度的所述用户群体的大脑活动有关。
如上面描述的，历史睡眠深度信息与该用户群体在对应睡眠过程期间的睡眠阶段和/或其他大脑活动参数、和/或与该用户群体有关的其他信息有关。在一些实施例中，信息部件30被配置为从外部资源14、电子存储设备22和/或其他信息来源电子地获得历史睡眠深度信息。在一些实施例中，从外部资源14、电子存储设备22和/或其他信息来源电子地获得历史睡眠深度信息包括：查询一个或多个数据库和/或服务器；上传信息和/或下载信息，促进用户输入(例如，用来定义经由用户接口24输入的目标患者群体的准则)，发送和/或接收电子邮件，发送和/或接收文本消息，和/或发送和/或接收其他通信，和/或其他获得操作。在一些实施例中，信息部件30被配置为聚集来自各种来源(例如，上面描述的外部资源14、电子存储设备22等中的一个或多个)的信息，将信息布置在一个或多个电子数据库(例如，电子存储设备22和/或其他电子数据库)中，基于历史睡眠深度信息的一个或多个特征(例如，睡眠过程的长度、睡眠过程的数量等)来规范化信息、和/或执行其他操作。
在一些实施例中，信息部件30被配置为获得、接收和/或确定来自(例如，被包括在外部资源14中的)外部睡眠监测设备的指示用户的估计的睡眠阶段的信息。可以在睡眠过程期间随着时间和/或在其他时间处接收来自外部睡眠监测设备的信息。在一些实施例中，来自外部睡眠监测设备的信息可以被包括在由这样的设备生成的输出信号中，被存储在这样的设备中的电子存储设备中，由这样的设备传输(例如，经由网络和/或其他传输部件)，和/或包括其他信息。在一些实施例中，信息部件30被配置为获得、接收和/或确定直接和/或间接来自外部睡眠监测设备的信息。例如，信息部件30可以被配置为经由直接来自这种设备的传输信号接收来自外部睡眠监测设备的信息。作为另一范例，信息部件30可以无线地和/或经由有线查询作为设备的一部分的电子存储设备、与这样的设备相关联的网络连接的数据库、和/或与外部睡眠监测设备相关联的其他信息来源。在一些实施例中，来自外部睡眠监测设备的信息指示用户12的当前睡眠阶段和/或与用户12中的大脑活动有关的其他信息(例如，给定外部睡眠监测设备做出确定)。在一些实施例中，信息部件30被配置为基于来自外部睡眠监测设备的信息(例如，基于由给定外部睡眠监测设备生成的输出信号中的信息)来确定用户12的睡眠阶段。来自外部睡眠监测设备的可以信息包括腕部(和/或其他肢体)体动描记睡眠阶段和/或其他信息、基于视频的体动描记睡眠阶段和/或其他信息、音频睡眠监测睡眠阶段和/或其他信息、床运动传感器睡眠阶段和/或其他信息、ECG睡眠阶段和/或其他信息、PPG睡眠阶段和/或其他信息、和/或其他信息。
模型部件32被配置为使预测模型使用历史睡眠深度信息来训练。在一些实施例中，预测模型可以是和/或包括数学方程、曲线图、图表、网络(例如，递归神经网络、多分辨率递归神经网络等)、回归模型、机器学习算法、线性模型、基于规则的和/或概率模型、和/或其他预测模型。在一些实施例中，通过提供历史睡眠深度信息作为到预测模型的输入来基于历史睡眠深度信息训练预测模型。在一些实施例中，使预测模型被训练包括通过模型部件32基于针对用户群体的睡眠过程的历史睡眠深度信息来在给定睡眠过程内随着时间确定平均睡眠深度和特定睡眠阶段的概率，并且随着时间提供平均睡眠深度和特定睡眠阶段的概率作为到预测模型的输入。例如，模型部件32被配置为使得针对该用户群体的个体睡眠过程(例如，其信息是历史睡眠深度信息的一部分)的时间参考(t＝0分钟)被设置为睡眠始发(例如，当用户通常入睡时)，以便考虑睡眠过程开始时间(例如，实际就寝时间)的变化性。模型部件32被配置为通过对时间“t”处的睡眠阶段为“S”的该用户群体的睡眠过程的数量进行计数并且将该数量除以被包括在分析中的睡眠过程的总数量来估计针对该用户群体的时间“t”处的给定睡眠阶段“S”的概率。
在一些实施例中，模型部件32被配置为基于历史睡眠深度信息中的EEG信息来确定睡眠始发(或睡眠潜伏期)时间。在一些实施例中，模型部件32被配置为基于来自被包括在外部资源14中的一个或多个外部睡眠监测设备的体动描记信息和/或其他信息来确定睡眠始发时间。在一些实施例中，在用户12的睡眠过程期间的睡眠始发由一个或多个外部睡眠监测设备来确定，并且指示睡眠始发时间的信息被传达给模型部件32、(下面描述的)控制部件34、和/或系统10的其他部件。
例如，图2图示了其信息是历史睡眠深度信息的一部分的用户群体的个体睡眠过程在共同时间参考(例如，t＝0分钟)200或睡眠始发时间处的对准。如图2(a)中示出的，对于每个时间点“ti”201(其从t0处的睡眠过程的开始延伸至时间tn)，给定睡眠阶段跨针对该用户群体的睡眠过程的集合存在于该时间处的睡眠过程(例如，夜晚)的数量被确定(例如，求和)。在图2(a)中示出的范例中，在时间点“ti”201处，第一个用户在第一个睡眠过程203内处于睡眠阶段N3中，第二个用户在第二个睡眠过程205内处于睡眠阶段N2中，并且第M个用户在睡眠过程207内处于睡眠阶段N2中(但是应当注意，所有三个睡眠过程203-207例如都可以已经是针对单个用户的)。因此在ti处，跨该有限的群体/睡眠过程范例，存在两个N2夜晚和一个N3夜晚。将这些数量除以历史睡眠深度信息中表示的睡眠过程的总数量(在该范例中仅仅三个)给出了在睡眠过程期间的给定时间处的跨该用户群体的给定睡眠阶段的概率(例如，在该范例中，对于N2，2/3，并且对于N3，1/3)。图2(b)是给定睡眠阶段(例如，N1210、N2 212、N3 214、REM 216和WASO 218)的睡眠过程的数量存在于该用户群体的个体睡眠过程期间的给定时间处的图形表示。在图2(b)中示出的范例中，在时间5分钟(被标记为220)处，不存在记录的N1睡眠的实例，存在10个记录的N2睡眠的实例，并且不存在记录的N3、REM或WASO的实例。这些值随着时间ti201增加而改变。这些范例不旨在进行限制。
为了便于可视化，图3图示了跨睡眠过程(例如历史睡眠深度信息)的以堆叠方式的随着时间312的个体睡眠阶段(REM 302、N3 304、N2 306、N1 308、WASO 310)的概率300。线314图示了随着时间的平均睡眠深度。应当注意，由于历史睡眠深度信息中的所有(EEG)记录不一定具有相同的持续时间(例如，因为用户在不同的睡眠量之后醒来)，因此直到对应于数据集中的最短记录的持续时间的时间316，概率合计达100％。在一些实施例中，模型部件32(图1)被配置为通过针对每个时间点的可获得的记录的数量随着时间对睡眠阶段概率进行归一化。这在图4中进行图示。然而，随着睡眠过程的数量在大于400分钟的时间内减少，概率估计的可靠性降低。这在图4中以N2概率306在大约400分钟处的突然变化400的方式进行图示。通常，深度睡眠发生在睡眠始发之后的4小时(240分钟)内，如图3和图4中示出的。由于系统10(图1)被配置为(例如，如本文中描述的)在深度睡眠过程间刺激用户12(图1)，这种概率归一化可以不是必要的。
返回到图1，模型部件32被配置为使得睡眠过程期间的给定时间处的睡眠深度基于该时间处的(1)“慢”频带(例如德尔塔(0.5至4Hz)或西塔(4至8Hz))中的EEG功率与(2)“快”频带(例如，阿尔法(8-12Hz)或贝塔(15至30Hz))中的EEG功率之间的比来确定。在下面示出了范例公式1。在一些实施例中，一个或多个额外的数学运算可以用来修改上面描的比(在该范例中，log2)。平均睡眠深度(SD)通过对公式1针对多个睡眠过程在与历史睡眠深度信息相关的该用户群体的睡眠过程期间的相继时间处的输出进行平均来确定。公式1为：
其中α、β和δ分别是针对给定睡眠过程的阿尔法、贝塔和德尔塔频带中的EEG功率。
在一些实施例中，模型部件32被配置为使得，通过以下方式来获得跨历史睡眠深度信息的睡眠过程的睡眠深度的连续估计：(1)对三个频带(阿尔法、贝塔和德尔塔)中的EEG进行带通滤波，将结果进行求平方，并且在一秒长时间窗内对平方结果进行平均，因此产生α(t)、β(t)和δ(t)；以及(2)将睡眠深度计算为时间的函数：SD(t)＝log2(δ(t)/β(t))+log2(δ(t)/α(t))。类似于作为(上面描述的)确定每个睡眠阶段的时间依赖的概率的一部分执行的关于睡眠始发的对准，模型部件32被配置为关于针对历史睡眠深度信息的个体睡眠过程(例如，夜晚)的时间对睡眠深度确定进行对准。在一些实施例中，模型部件32被配置为随着时间对睡眠深度确定进行平均(和/或对睡眠深度确定执行其他数学运算)，以基于历史睡眠深度信息随着时间确定总体平均睡眠深度。这在图5中进行图示。
图5图示了针对五个单独的睡眠的夜晚(睡眠过程)502、504、506、508和510的平均睡眠深度500。如上面描述的，睡眠深度502-510基于被包括在针对该用户群体的历史睡眠深度信息中的EEG数据来确定。夜晚502-510表示可以用来确定平均睡眠深度500的任何数量的夜晚。在一些实施例中，夜晚502-510可以是其信息被包括在历史睡眠深度信息中的单个用户的五个单独的夜晚和/或其他睡眠过程。在一些实施例中，夜晚502-510可以是其信息被包括在历史睡眠深度信息中的五个不同用户的五个睡眠夜晚。如上面描述的，平均睡眠深度500在夜晚期间的睡眠始发512之后随着表示五个(在该范例中)夜晚502-510的平均睡眠深度。例如，时间零分钟514对应于每个夜晚502-510的睡眠始发。给定时间点516处(例如100分钟处)的平均睡眠深度500是在每个夜晚502-510的睡眠始发之后的睡眠深度100分钟(在该范例中)的平均值。在该范例中，在每个夜晚的睡眠始发之后的100分钟通过点518、520、522、524和526来图示。如图5中示出的，夜晚(睡眠过程)502-510不一定具有相同的持续时间。在该具体范例中，第一个502比其他更短。
返回到图1，模型部件32被配置为使经训练的预测模型输出其信息被包括在历史睡眠深度信息中的用户12和/或该用户群体的时间依赖的预测的睡眠阶段。时间依赖的预测的睡眠阶段指示用户12和/或该用户群体中的个体用户在睡眠始发之后的给定时间处是否处于或可能处于深度睡眠中和/或针对刺激的足够深度的睡眠(例如，用户12未被听觉音调和/或其他感官刺激叫醒或唤醒的深度睡眠和/或足够深度的睡眠)中。传统上，睡眠根据睡眠阶段NREM(N1、N2、N3)和REM来表征。对于临床实践来说，这些阶段提供方便性并且简化睡眠过程。然而，睡眠不是离散的而是模拟的过程。睡眠深度表征该连续统。图6中的曲线(下面描述的元素612)示出了睡眠深度的连续变化。具体地，N3睡眠中的睡眠深度不是恒定的。因此，有必要表征睡眠深度来确定何时更有利于应用刺激。在一些实施例中，使预测模型输出针对用户12在睡眠过程期间的时间依赖的预测的睡眠阶段包括：基于对应的平均睡眠深度和用户群体在给定时间处的特定睡眠阶段的概率来确定针对用户的睡眠过程期间的给定时间的时间依赖的预测的睡眠阶段是否是足够深度的。
图6图示了对用户12(图1)是否可能处于深度睡眠和/或针对刺激的足够深度的睡眠中的确定。在睡眠始发之后的用户12更可能处于深度睡眠(N3)中的时间与平均睡眠深度的最高值相符合。模型部件32(图1)被配置为使得，一旦已经(例如，如上面描述的)基于针对该用户群体的历史睡眠深度信息随着时间确定了时间依赖的平均睡眠深度和针对每个睡眠阶段的概率，睡眠深度的局部最大值(t1 (c)和t2 (c))和它们附近的时间间隔就基于公式2来确定：
[t1 (b)；t1 (e)](t1 (b)＜t1 (c)＜t1 (e))，并且在图6中图示了平均睡眠深度602的局部最大值600t1 (c)和t2 (c)以及对应的时间间隔t1 (b)至t1 (e)和t2 (b)至t2 (e)。模型部件32被配置为响应于以下项而向控制部件34(图1)输出使刺激器16(图1)向用户12递送感官刺激的指示：(1)在用户12的睡眠过程内自睡眠始发逝去的当前时间604在所确定的间隔内，和(2)违反该当前时间处的概率阈值的N3睡眠的概率。这在下面被进一步描述。
在图6中，在睡眠始发之后的对应于平均睡眠深度602的局部最大值600的时间t1 (c)606和t2 (c)608分别是35.1分钟(606)和121.3分钟(608)。时间606和608处的N3睡眠610的概率分别是67.1％(通过附图标记612指示)和37.14％(通过附图标记614指示)。模型部件32(图1)被配置为向控制部件34(图1)指示刺激应当在如下时间处和/或在如下时间间隔期间被提供，其中平均睡眠深度602至少是平均睡眠深度602的局部最大值600的某一预定百分比(90％，在该范例中通过t1 (b)至t1 (e)之间的间隔示出)，并且同时和/或在该相同的间隔期间N3睡眠610的概率违反某一预定概率阈值(66.6％或三分之二，在该范例中通过附图标记650图示)。在图6中，例如，模型部件32和控制部件34在平均睡眠深度602的在时间608(例如，121.4分钟)处的第二局部最大值t2 (c)附近不会使感官刺激器16(图1)提供刺激，因为在该时间点处发现的N3睡眠的概率低于在该范例中使用的概率阈值。然而，当平均睡眠深度602至少是在时间606处的局部睡眠深度最大值t1 (c)的90％(例如)并且N3睡眠的概率超过66.6％(在该范例中)时，模型部件32和控制部件34将在睡眠始发604之后的一个或多个时间处在时间606(例如，35.1分钟)处的第一局部最大值t1 (c)附近使感官刺激器16提供刺激。这些时间点在图6中通过方框655来图示。在该范例中使用的预定的平均睡眠深度百分比和概率阈值不旨在进行限制。这些参数中的一个或两者可以具有允许系统10如本文中描述的工作的任何值。在一些实施例中，这些值中的一个或两者可以在系统10的制造时被确定，由用户12和/或其他操作者经由用户接口24(图1)和/或其他接口录入或选择，和/或以其他方式被确定。
返回到图1，控制部件34被配置为控制刺激器16在睡眠期间和/或在其他时间处向用户12提供刺激。控制部件34被配置为基于估计的睡眠阶段(例如，来自被包括在外部资源14中的一个或多个外部睡眠监测设备)、时间依赖的预测的睡眠阶段(例如，来自模型部件32的输出)和/或其他信息来使感官刺激器16向用户12提供感官刺激。控制部件34被配置为在睡眠过程期间随着时间基于估计的睡眠阶段、时间依赖的预测的睡眠阶段和/或其他信息来使感官刺激器16向用户12提供感官刺激。控制部件34被配置为响应于用户12处于或可能处于针对刺激的足够深度的睡眠(例如，如通过上面描述的模型部件32确定的深度(N3)睡眠和/或睡眠)中而使感官刺激器16向用户12提供感官刺激。
在一些实施例中，控制部件34被配置为(例如，经由信息部件30从外部睡眠监测设备)接收估计的睡眠阶段，接收从预测模型(例如，从模型部件32)输出的时间依赖的预测的睡眠阶段，并且基于该信息来控制通过刺激器16的刺激(例如，听觉和/或其他刺激)的递送以控制用户12中的慢波活动。在一些实施例中，控制部件34被配置为使得基于该信息来控制感官刺激器16包括相对于来自预测模型的输出和/或由控制部件34确定和/或接收的其他信息对估计的睡眠阶段进行加权，并且基于权重来使一个或多个感官刺激器16提供感官刺激。
在一些实施例中，为了平衡来自外部设备的且由睡眠阶段概率提供的信息，控制部件34被配置为使得外部设备的准确性被考虑在内。例如，外部睡眠监测设备可以通过准确性来排名，EEG/EOG高度准确的(0.8)、ECG/PPG中等准确的(0.6)、睡眠期间的声音监测(0.5)、体动描记(体动描记手表)(0.3)、体动描记(基于手机的)(0.2)，其中在该范例中圆括号中的数值表示检测睡眠阶段中的平均准确性(四舍五入到单个数字)。在该范例中，如果准确性超过0.6，那么控制部件34被配置为使得，如果外部设备指示N2或N3，则按照图6引起刺激。否者，控制部件34被配置为当图6指示深度时引起刺激(例如，使得外部设备基本上只会通知睡眠始发)。
在一些实施例中，由控制部件34控制刺激器16以在如以上根据预定的治疗方案确定的时间处提供和/或调整(例如，优化)刺激。睡眠慢波能够通过(如本文中描述的)在NREM睡眠中递送的(例如外周听觉、磁、电和/或其他)刺激来增强。在一些实施例中，控制部件34(和/或本文中描述的其他处理器部件中的一个或多个)执行与在美国专利申请No.14/784,782(标题为“System and Method for Sleep Session Management Based on Slow WaveSleep Activity in a Subject”)、14/783,114(标题为“System and Method forEnhancing Sleep Slow Wave Activity Based on Cardiac Activity)、14/784,746(标题为“Adjustment of Sensory Stimulation Intensity to Enhance Sleep Slow WaveActivity”)、15/101,008(标题为“System and Method for Determining Sleep StageBased on Sleep Cycle”)和/或15/100,435(标题为“System and Method forFacilitating Sleep Stage Transitions”)中描述的操作类似和/或相同的一个或多个操作，上述美国专利申请都以引用方式被个体地完全并入本文。
通过非限制性范例，图7图示了由上面描述的系统10(图1)执行的操作中的若干操作。在图7中，(被包括在图1中示出的外部资源14中的)监测用户12的一个或多个外部睡眠监测设备输出指示估计的睡眠阶段700的信息。历史睡眠深度信息也被获得702。历史睡眠深度信息是针对用户群体的。历史睡眠深度信息与在用户群体的睡眠过程期间随着时间指示睡眠深度的用户群体的大脑活动有关。例如，历史睡眠深度信息可以从被包括在外部资源14中的一个或多个数据库获得。如图7中示出的，预测模型705使用历史睡眠深度信息来训练。通过提供历史睡眠深度信息作为到预测模型的输入来基于历史睡眠深度信息训练704预测模型。在一些实施例中，使预测模型被训练包括基于针对该用户群体的睡眠过程的历史睡眠深度信息随着时间来确定平均睡眠深度706和特定睡眠阶段的概率708。经训练的预测模型输出710针对用户12的时间依赖的预测的睡眠阶段。时间依赖的预测的睡眠阶段指示用户是否处于深度睡眠中和/或针对刺激的足够深度的睡眠。中在一些实施例中，使预测模型输出针对用户在睡眠过程期间的时间依赖的预测的睡眠阶段包括：基于针对用户群体在给定时间处的对应的平均睡眠深度和特定睡眠阶段的概率来确定712针对用户的睡眠过程期间的给定时间的预测的睡眠阶段。如图7中示出的，基于估计的睡眠阶段和预测的睡眠阶段和/或其他信息来使一个或多个感官刺激器向用户12提供和/或调整714感官刺激。在一些实施例中，估计的睡眠阶段和预测的睡眠阶段指示716用户12是否处于针对刺激的足够深度的睡眠中。
返回到图1，在一些实施例中，控制部件34被配置为在睡眠过程期间随着时间仅基于时间依赖的预测的睡眠阶段(例如，来自模型的输出)来使一个或多个感官刺激器16向用户12提供感官刺激。例如，在这样的实施例中，单独响应于时间依赖的预测的睡眠阶段指示用户处于深度睡眠和/或针对刺激的足够深度中而使一个或多个感官刺激器16向用户12提供感官刺激。来自外部睡眠监测设备的信息不被使用。在这些实施例中，模型部件32被配置为识别当睡眠深度可能足够深以递送感官刺激时的时间(自睡眠始发测量)和/或时间间隔(例如，N3睡眠的概率违反在上面关于图6描述的概率阈值的局部最大值附近的时间间隔)。刺激然后在那些间隔期间被递送(感官刺激器16由控制部件34来控制)。如上面描述的，例如，睡眠始发可以基于体动描记来确定，并且/或者也可以由用户12和/或系统10的其他操作者明确指定。
例如，图8图示了单独基于时间依赖的预测的睡眠阶段来使感官刺激器16(图1)提供听觉音调。如图8中示出的，获得802历史睡眠深度信息。历史睡眠深度信息可以从被包括在外部资源14(图1)中的一个或多个数据库804获得。如图8中示出的，预测模型805使用历史睡眠深度信息来训练。通过提供历史睡眠深度信息作为到预测模型的输入来基于历史睡眠深度信息训练803预测模型。在一些实施例中，使预测模型被训练包括基于针对该用户群体的睡眠过程的历史睡眠深度信息随着时间来确定平均睡眠深度806和特定睡眠阶段的概率808。经训练的预测模型输出针对用户12(图1)的时间依赖的预测的睡眠阶段。时间依赖的预测的睡眠阶段指示用户是否处于深度睡眠和/或针对刺激的足够深度的睡眠中。在一些实施例中，使预测模型输出针对用户在睡眠过程期间的时间依赖的预测的睡眠阶段包括基于针对用户群体在给定时间处的对应的平均睡眠深度和特定睡眠阶段的概率来确定812针对当用户12处于深度睡眠和/或针对刺激的足够深度的睡眠中时的用户的睡眠过程期间的给定时间的预测的睡眠阶段。在一些实施例中，当用户12处于深度睡眠和/或足够深度的睡眠中时的预测的睡眠阶段对应于当用户12处于深度睡眠和/或针对刺激的足够深度的睡眠中时的时间和/或时间间隔814。例如，如果N3睡眠的概率在对应于平均睡眠深度中的局部最大值的时间处违反概率阈值，则可以向用户12递送816音调。如果不是的话，不向用户12递送818感官刺激。这类似于在上面关于图6所描述的。
返回到图1，定制部件36被配置为定制针对用户12的预测模型。当特定用户12在具有睡眠监测系统(例如，具有本文中描述的EEG传感器，诸如传感器18)的情况下睡觉时，该系统收集促进学习针对该用户的典型睡眠架构的数据。在一些实施例中，定制针对用户12的预测模型包括针对用户12的多个睡眠过程从该范例系统(例如，其可以是或可以不是具有传感器18的系统10)和/或其他系统和/或针对用户12的数据库获得训练睡眠深度信息。训练睡眠深度信息与在用户12的多个睡眠过程期间随着时间指示睡眠深度的用户12的大脑活动有关。在一些实施例中，定制预测模型包括通过提供训练睡眠深度信息作为到预测模型的额外输入来基于训练睡眠深度信息重新训练预测模型。在一些实施例中，定制预测模型包括通过提供训练睡眠深度信息作为到预测模型的输入来仅基于训练睡眠深度信息重新训练预测模型(例如，来自该用户群体的历史睡眠深度信息不被提供给预测模型)。在一些实施例中，定制预测模型包括最初通过提供训练睡眠深度信息作为到预测模型的输入来仅基于训练睡眠深度信息训练预测模型(例如，来自该用户群体的历史睡眠深度信息可能根本不需要被获得)。在一些实施例中，定制预测模型包括使重新训练的(或最初仅基于与用户12的大脑活动有关的信息训练的)预测模型输出针对用户12在未来睡眠过程期间的时间依赖的预测的睡眠阶段。在一些实施例中，定制预测模型包括在未来睡眠过程期间随着时间基于时间依赖的预测的睡眠阶段来使一个或多个感官刺激器16向用户12提供感官刺激。在一些实施例中，定制预测模型包括响应于获得针对用户12的额外训练睡眠深度信息而重复上面描述的操作。
通过非限制性范例，图9图示了基于在11个睡眠过程期间记录的睡眠深度大脑活动信息来确定针对个体用户12(图1)的时间依赖的预测的睡眠阶段。图9图示了与上面描述的图3和图6中图示的那些操作类似但是仅针对单个用户的操作。例如，图9a图示了跨同一用户12的睡眠过程(例如历史睡眠深度信息(例如，针对若干睡眠夜晚))的以堆叠方式的随着时间912的个体睡眠阶段(REM 902、N3 904、N2 906、N1 908、WASO 910)的概率900。线914图示了随着时间的平均睡眠深度。在图9b中，图示了平均睡眠深度952的局部最大值950和对应的时间间隔954、956和958。在图9b中，在960、962和964处图示了在睡眠始发之后的对应于平均睡眠深度952的局部最大值950的时间。基于图9b中的信息，例如，模型部件32(图1)和控制部件34(图1)在时间962和964处的局部最大值附近不会使感官刺激器16(图1)提供刺激，因为在该时间点处发现的N3睡眠的概率低于在该范例中使用的概率阈值(例如，66.6％)。然而，模型部件32和控制部件34将会在时间960处的第一局部最大值附近使感官刺激器16提供刺激，因为平均睡眠深度952至少是在时间960处的局部睡眠深度最大值950的90％(例如)并且N3睡眠的概率超过66.6％(在该范例中)。这些时间点在图9b中通过方框980来图示。
返回到图1，在一些实施例中，定制部件36被配置为使得，定制预测模型包括确定与用户12类似的用户，查询历史睡眠深度信息以仅获得针对那些类似用户的信息，并且基于针对类似用户的信息来训练模型。如上面描述的，在一些实施例中，针对该用户群体的历史睡眠深度信息可以是：与给定地理区域中的用户群体有关；与性别、种族、年龄、大体健康水平有关的人口统计学信息和/或其他人口统计学信息；关于该用户群体的生理信息(例如，体重、血压、脉搏等)和/或其他信息。该信息可以被定制部件36用来确定该用户群体中的个体用户是否在人口统计学上、在生理上和/或以另外的方式类似于用户12。
在一些实施例中，定制部件36被配置为通过以下方式从外部资源14、电子存储设备22和/或其他信息来源电子地获得针对类似用户的历史睡眠深度信息：查询一个或多个数据库和/或服务器；上传信息和/或下载信息，促进用户输入(例如，用来定义经由用户接口24输入的目标患者群体的准则)，发送和/或接收电子邮件，发送和/或接收文本消息，和/或发送和/或接收其他通信，和/或其他获得操作。在一些实施例中，定制部件36被配置为聚集来自各种来源(例如，上面描述的外部资源14、电子存储设备22等中的一个或多个)的类似用户的信息，将信息布置在一个或多个电子数据库(例如，电子存储设备22和/或其他电子数据库)中，基于针对类似用户的历史睡眠深度信息的一个或多个特征(例如，年龄、性别、地理位置等)来规范化信息、和/或执行其他操作。
有利地，确定与用户12类似的用户、查询历史睡眠深度信息以仅获得针对那些类似用户的信息并且基于针对类似用户的信息来训练模型可以导致相对于基于针对与历史睡眠深度信息相关联的整个用户群体的历史睡眠深度信息生成的预测模型对于用户12更个性化的预测模型。这意味着个性化预测模型可以比基于整个历史睡眠深度信息数据集生成的模型更准确地预测用户12中的睡眠阶段和/或睡眠阶段转变。另外，查询历史睡眠深度信息以仅获得针对那些类似用户的信息并且基于针对类似用户的信息来训练模型促进生成并训练模型，而不必等待积累和/或以另外的方式获得如此大的用户数据的数据库。由于类似用户与用户12之间的相似性，相比于来自与历史睡眠深度信息相关联的整个用户群体的信息，来自更少量的类似用户的信息可以更准确地预测用户12的睡眠行为。
在包括传感器18的系统10的实施例中，传感器18被配置为生成输出信号，该输出信号传达与用户12中的大脑活动和/或其他活动有关的信息。在一些实施例中，传感器18被配置为生成输出信号，该输出信号传达与用户12中的诸如慢波活动的大脑活动有关的信息。在一些实施例中，与用户12中的大脑活动和/或其他活动有关的信息是与慢波活动有关的信息。在一些实施例中，传感器18被配置为生成输出信号，该输出信号传达与在睡眠时期期间被提供给用户12的刺激有关的信息。在一些实施例中，来自传感器18的输出信号中的信息用来控制感官刺激器16以向用户12提供感官刺激。
在一些实施例中，用户12的慢波活动可以用于检测用户12的睡眠阶段。如上面描述的，用户12的睡眠阶段可以与REM睡眠、NREM睡眠和/或其他睡眠相关联。传感器18可以包括直接测量这样的睡眠阶段和/或其他参数的一个或多个传感器。例如，传感器18可以包括脑电图(EEG)电极，该EEG电极被配置为检测由用户12的大脑内的电流引起的沿着用户12的头皮的电活动。传感器18可以包括一个或多个传感器，所述一个或多个传感器生成间接传达与用户12的慢波活动有关的信息的输出信号。例如，一个或多个传感器18可以包括心率传感器，该心率传感器基于用户12的心率(例如，传感器18可以是能够被定位在用户12的胸部上的传感器和/或被配置为用户12的手腕上的镯子和/或被定位在用户12的另一肢体上的传感器)、用户12的移动(例如，传感器18可以包括能够被携带在可穿戴设备上的加速度计，例如，围绕用户12的手腕和/或脚踝的镯子，使得可以使用体动描记信号来分析睡眠)、用户12的呼吸和/或用户12的其他特性来生成输出。
在一些实施例中，传感器18可以包括以下中的一个或多个：EEG电极、眼电图(EOG)电极、体动描记传感器、心电图(EKG)电极、呼吸传感器、压力传感器、生命体征相机、光体积描记(PPG)传感器、功能性近红外传感器(fNIR)、温度传感器、麦克风和/或被配置为生成与被提供给用户12的刺激(的例如量、频率、强度和/或其他特性)有关的输出信号的其他传感器、和/或其他传感器。虽然传感器18被图示为处于用户12附近的单个位置处，但这并不旨在进行限制。传感器18可以包括被设置在多个位置中的传感器，例如，在感官刺激器16内(或与之连通)，(以可移除的方式)与用户12的衣服耦合，由用户12穿戴(例如作为头带、腕带等)，被定位为在用户12睡觉时指向用户12(例如，传送与用户12的移动有关的输出信号的相机)，与用户12睡觉的床和/或其他家具耦合和/或在其他位置中。
在图1中，感官刺激器16、传感器18、处理器20、电子存储设备22和用户接口24被示为单独的实体。这并不旨在进行限制。系统10的一些和/或所有部件和/或其他部件可以被分组到一个或多个单个设备中。例如，这些和/或其他部件可以被包括在由用户12穿戴的头戴式设备和/或其他衣服中。这样的头戴式设备可以包括例如感测电极、参考电极、与EEG相关联的一个或多个设备、用于递送听觉刺激的单元(例如，有线和/或无线音频设备和/或其他设备)以及一个或多个音频扬声器。在该范例中，音频扬声器可以被定位在用户12的耳朵中和/或附近和/或其他位置中。参考电极可以被定位在用户12的耳朵后面和/或其他位置中。在该范例中，感测电极可以被配置为生成输出信号，该输出信号传达与用户12的大脑活动有关的信息和/或其他信息。可以无线和/或经由有线将输出信号发送到处理器(例如，图1中所示的处理器20)、可以包括或不包括处理器的计算设备(例如，床边便携式计算机)和/或其他设备。在该范例中，可以经由无线音频设备和/或扬声器将声学刺激递送给用户12。在该范例中，感测电极、参考电极和EEG设备可以例如由图1中的传感器18来表示。无线音频设备和扬声器可以例如由图1中所示的感官刺激器16来表示。在该范例中，计算设备可以包括处理器20、电子存储设备22、用户接口24和/或图1所示的系统10的其他部件。
电子存储设备22包括以电子方式存储信息的电子存储介质。电子存储设备22的电子存储介质可以包括以下中的一个或两者：与系统10集成地提供(即基本不可移除)的系统存储设备和/或能经由例如端口(例如USB端口、火线端口等)或驱动器(例如磁盘驱动器等)可移除地连接到系统10的可移除存储设备。电子存储设备22可以包括以下中的一个或多个：光学可读存储介质(例如光盘等)、磁性可读存储介质(例如磁带、磁性硬盘驱动器、软盘驱动器等)、基于电荷的电存储介质(例如EPROM、RAM等)、固态存储介质(例如闪存驱动器等)、云存储设备、和/或其他电子可读存储介质。电子存储设备22可以存储软件算法、由处理器20确定的信息、经由用户接口24和/或外部计算系统(例如，外部资源14)接收的信息、和/或使得系统10能够如本文中描述的那样工作的其他信息。电子存储设备22可以(全部或部分地)是系统10内的单独部件，或者电子存储设备22可以(全部或部分地)与系统10的一个或多个其他部件(例如处理器20)集成地提供。
用户接口24被配置为提供系统10与对象12和/或其他用户之间的接口，用户12和/或其他用户可以通过所述接口来向系统10提供信息或从系统接收信息。这使得数据、提示、结果、和/或指令、以及统称为“信息”的任何其他可通信项能够在用户(例如用户12)与感官刺激器16、传感器18、处理器20和/或系统10的其他部件中的一个或多个之间进行通信。例如，可以经由用户接口24显示针对该用户群体的睡眠图、EEG数据、平均睡眠深度、睡眠阶段概率和/或其他信息。作为另一范例，用户接口24可以是和/或被包括在计算设备中，诸如台式计算机、膝上型计算机、智能手机、平板计算机和/或其他计算设备。这样的计算设备可以运行具有被配置为向用户提供信息和/或从用户接收信息的图形用户接口的一个或多个电子应用。
适合于包括在用户接口24中的接口设备的范例包括小键盘、按钮、开关、键盘、旋钮、操纵杆、显示屏、触摸屏、扬声器、麦克风、指示灯、可听报警、打印机、触觉反馈设备和/或其他接口设备。在一些实施例中，用户接口24包括多个单独的接口。在一些实施例中，用户接口24包括与处理器20和/或系统10的其他部件集成地提供的至少一个接口。在一些实施例中，用户接口24被配置为与处理器20和/或系统10的其他部件无线地通信。
应当理解，本公开还预期到硬连线或者无线的其他通信技术作为用户接口24。例如，本公开预期到可以将用户接口24可以与由电子存储设备22提供的可移除存储设备接口集成。在该范例中，信息可以从可移除存储设备(例如智能卡、闪存驱动器、可移除磁盘等)加载到系统10中，这使得(一个或多个)用户能够定制系统10的实现方式。适于作为用户接口24与系统10一起使用的其他示例性输入设备和技术包括但不限于RS-232端口、RF链路、IR链路和调制解调器(电话、电缆或其他)。总之，本公开预期到用于与系统10通信信息的任何技术作为用户接口24。
图10图示了用于利用递送系统在睡眠过程中的深度睡眠过程间向用户递送感官刺激的方法1000。该系统包括一个或多个感官刺激器、通过机器可读指令配置的一个或多个硬件处理器、和/或其他部件。一个或多个硬件处理器被配置为运行计算机程序部件。计算机程序部件包括信息部件、模型部件、控制部件、定制部件和/或其他部件。下面呈现的方法1000的操作意图是图示性的。在一些实施例中，可以利用一个或多个未描述的额外操作和/或不使用所讨论的操作中的一个或多个来完成方法1000。此外，在图10中图示并在以下描述的方法1000的操作的顺序并非意图是限制性的。
在一些实施例中，可以在一个或多个处理设备(诸如本文中描述的一个或多个处理器20(例如数字处理器、模拟处理器、被设计用来处理信息的数字电路、被设计用来处理信息的模拟电路、状态机和/或用于以电子方式处理信息的其他机制))中实现方法1000。一个或多个处理设备可以包括响应于以电子方式存储在电子存储介质上的指令来运行方法1000的操作中的一些或全部的一个或多个设备。一个或多个处理设备可以包括通过为运行方法1000的操作中的一个或多个操作而特别设计的硬件、固件和/或软件来配置的一个或多个设备。
在操作1002处，获得历史睡眠深度信息。历史睡眠深度信息是针对用户群体的。历史睡眠深度信息与在用户群体的睡眠过程期间随着时间指示睡眠深度的用户群体的大脑活动有关。在一些实施例中，操作1002由与(在图1中示出并在本文中描述的)信息部件30相同或类似的处理器部件执行。
在操作1004处，预测模型使用历史睡眠深度信息来训练。通过提供历史睡眠深度信息作为到预测模型的输入来基于历史睡眠深度信息训练预测模型。在一些实施例中，训练预测模型包括使预测模型被训练。在一些实施例中，使预测模型被训练包括：基于针对用户群体的睡眠过程的历史睡眠深度信息随着时间来确定平均睡眠深度和特定睡眠阶段的概率，并且随着时间提供平均睡眠深度和特定睡眠阶段的概率作为到预测模型的输入。在一些实施例中，操作1004由与(在图1中示出并在本文中描述的)模型部件32相同或类似的处理器部件执行。
在操作1006处，经训练的预测模型输出针对用户的时间依赖的预测的睡眠阶段。时间依赖的预测的睡眠阶段指示用户是否处于深度睡眠和/或针对刺激的足够深度的睡眠中。在一些实施例中，使预测模型输出针对用户在睡眠过程期间的时间依赖的预测的睡眠阶段包括：基于针对用户群体在给定时间处的对应的平均睡眠深度和特定睡眠阶段的概率来确定针对用户的睡眠过程期间的给定时间的时间依赖的预测的睡眠阶段。在一些实施例中，操作1006由与(在图1中示出并在本文中描述的)模型部件32相同或类似的处理器部件执行。
在操作1008处，接收来自外部睡眠监测设备的指示用户的估计的睡眠阶段的信息。在睡眠过程期间随着时间接收来自外部睡眠监测设备的信息。在一些实施例中，操作1008由与(在图1中示出并在本文中描述的)信息部件30相同或类似的处理器部件执行。
在操作1010处，基于估计的睡眠阶段和预测的睡眠阶段和/或其他信息来使一个或多个感官刺激器向用户提供感官刺激。在一些实施例中，操作1010包括在睡眠过程期间随着时间基于估计的睡眠阶段和时间依赖的预测的睡眠阶段来使一个或多个感官刺激器向用户提供感官刺激。在一些实施例中，操作1010包括在睡眠过程期间随着时间仅基于时间依赖的预测的睡眠阶段来使一个或多个感官刺激器向用户提供感官刺激。例如，在这样的实施例中，响应于时间依赖的预测的睡眠阶段指示用户处于针对刺激的足够深度的睡眠中而使一个或多个感官刺激器向用户提供感官刺激。在一些实施例中，操作1008包括相对于由预测模型输出的预测的睡眠阶段对估计的睡眠阶段进行加权，并且在睡眠过程期间随着时间基于经加权的估计的睡眠阶段和预测的睡眠阶段来使一个或多个感官刺激器提供感官刺激。在一些实施例中，操作1010由与(在图1中示出并在本文中描述的)控制部件34相同或类似的处理器部件执行。
在一些实施例中，方法1000还包括：(a)利用一个或多个硬件处理器针对用户的多个睡眠过程获得针对用户的训练睡眠深度信息，训练睡眠深度信息与在用户的多个睡眠过程期间随着时间指示睡眠深度的用户的大脑活动有关；(b)利用一个或多个硬件处理器通过提供训练睡眠深度信息作为到预测模型的额外输入来基于训练睡眠深度信息重新训练预测模型；(c)利用一个或多个硬件处理器使重新训练的预测模型输出针对用户在未来睡眠过程期间的时间依赖的预测的睡眠阶段；(d)利用一个或多个硬件处理器在未来睡眠过程期间随着时间基于时间依赖的预测的睡眠阶段来使一个或多个感官刺激器向用户提供感官刺激；以及(e)利用一个或多个硬件处理器响应于获得针对用户的额外训练睡眠深度信息而重复步骤(a)–(d)。在一些实施例中，这些操作由与(在图1中示出并在本文中描述的)部件30-36相同或类似的处理器部件执行。
在权利要求中，被放置在括号内的任何附图标记不应被解释为限制权利要求。词语“包括”或“包含”不排除权利要求中列出的那些元件或步骤之外的元件或步骤存在。在枚举了若干单元的设备权利要求中，这些单元中的若干可以由同一项硬件来体现。元件前的词语“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。在枚举了若干单元的任何设备权利要求中，这些单元中的若干可以由同一项硬件来体现。在互不相同的从属权利要求中记载的特定元件的仅有事实并不指示这些元件不能被组合使用。
尽管以上提供的描述基于当前被认为是最实用和优选的实施例出于图示的目的提供了细节，但是应当理解，这样的细节仅用于该目的，并且本发明不限于明确公开的实施例，而是相反，意图涵盖在权利要求的精神和范围内的修改和等效布置。例如，应当理解，本公开预期到任何实施例的一个或多个特征能够在可能的范围内与任何其他实施例的一个或多个特征组合。

Claims (10)

1.一种被配置为在睡眠过程中的深度睡眠期间向用户(12)递送感官刺激的系统(10)，所述系统包括：
一个或多个感官刺激器(16)，其被配置为在所述睡眠过程期间向所述用户提供感官刺激；以及
一个或多个硬件处理器(20)，其被耦合到所述一个或多个感官刺激器，所述一个或多个硬件处理器通过机器可读指令被配置为：
获得针对用户群体的历史睡眠深度信息，所述历史睡眠深度信息与在所述用户群体的睡眠过程期间随着时间指示睡眠深度的所述用户群体的大脑活动有关；
通过基于所述历史睡眠深度信息从被设置为睡眠始发的时间参考开始随着时间确定平均睡眠深度和特定睡眠阶段的概率并且随着时间提供所述平均睡眠深度和特定睡眠阶段的所述概率作为到预测模型的输入来使所述预测模型基于所述历史睡眠深度信息被训练；
使经训练的预测模型输出针对所述用户在所述睡眠过程期间的时间依赖的预测的睡眠阶段，所述时间依赖的预测的睡眠阶段指示所述用户是否处于针对刺激的足够深度的睡眠中；并且
在所述睡眠过程期间随着时间基于所述时间依赖的预测的睡眠阶段来使所述一个或多个感官刺激器向所述用户提供所述感官刺激，响应于所述时间依赖的预测的睡眠阶段指示所述用户处于针对刺激的足够深度的睡眠中而使所述一个或多个感官刺激器向所述用户提供所述感官刺激。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一个或多个硬件处理器还被配置为从外部睡眠监测设备接收指示在所述睡眠过程期间针对所述用户的随着时间的估计的睡眠阶段的信息，并且在所述睡眠过程期间随着时间基于所述估计的睡眠阶段和所述预测的睡眠阶段来使所述一个或多个感官刺激器提供所述感官刺激。
3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述一个或多个硬件处理器还被配置为相对于由所述预测模型输出的所述预测的睡眠阶段对所述估计的睡眠阶段进行加权，并且在所述睡眠过程期间随着时间基于经加权的估计的睡眠阶段和所述预测的睡眠阶段来使所述一个或多个感官刺激器提供所述感官刺激。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一个或多个硬件处理器被配置为使得：
使所述预测模型被训练包括：利用所述一个或多个处理器基于针对所述用户群体的所述睡眠过程的所述历史睡眠深度信息随着时间来确定平均睡眠深度和特定睡眠阶段的概率，并且随着时间提供所述平均睡眠深度和特定睡眠阶段的所述概率作为到所述预测模型的输入；并且
使所述预测模型输出针对所述用户在所述睡眠过程期间的时间依赖的预测的睡眠阶段包括：基于针对用户群体在给定时间处的对应的平均睡眠深度和特定睡眠阶段的概率来确定针对所述用户的所述睡眠过程期间的给定时间的所述时间依赖的预测的睡眠阶段。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一个或多个硬件处理器还被配置为：
(a)通过使用包括EEG传感器的传感器(18)针对所述用户的多个睡眠过程获得针对所述用户的训练睡眠深度信息，所述训练睡眠深度信息与在用户的所述多个睡眠过程期间随着时间指示睡眠深度的所述用户的大脑活动有关；
(b)通过提供所述训练睡眠深度信息作为到所述预测模型的额外输入来基于所述训练睡眠深度信息重新训练所述预测模型；
(c)使重新训练的预测模型输出针对所述用户在未来睡眠过程期间的所述时间依赖的预测的睡眠阶段；
(d)在所述未来睡眠过程期间随着时间基于所述时间依赖的预测的睡眠阶段来使所述一个或多个感官刺激器向所述用户提供所述感官刺激；并且
(e)响应于获得针对所述用户的额外训练睡眠深度信息而重复步骤(a)–(d)。
6.一种用于利用递送系统(10)在睡眠过程中的深度睡眠过程间向用户(12)递送感官刺激的方法，所述系统包括一个或多个感官刺激器(16)和一个或多个硬件处理器(20)，所述一个或多个感官刺激器被配置为在所述睡眠过程期间向所述用户提供感官刺激，所述一个或多个硬件处理器通过机器可读指令被配置，所述方法包括：
利用所述一个或多个硬件处理器获得针对用户群体的历史睡眠深度信息，所述历史睡眠深度信息与在所述用户群体的睡眠过程期间随着时间指示睡眠深度的所述用户群体的大脑活动有关；
利用所述一个或多个硬件处理器通过基于所述历史睡眠深度信息从被设置为睡眠始发的时间参考开始随着时间确定平均睡眠深度和特定睡眠阶段的概率并且随着时间提供所述平均睡眠深度和特定睡眠阶段的所述概率作为到预测模型的输入而使所述预测模型基于所述历史睡眠深度信息被训练；
利用所述一个或多个硬件处理器使经训练的预测模型输出针对所述用户在所述睡眠过程期间的时间依赖的预测的睡眠阶段，所述时间依赖的预测的睡眠阶段指示所述用户是否处于针对刺激的足够深度的睡眠中；以及
利用所述一个或多个硬件处理器在所述睡眠过程期间随着时间基于所述时间依赖的预测的睡眠阶段来使所述一个或多个感官刺激器向所述用户提供所述感官刺激，响应于所述时间依赖的预测的睡眠阶段指示所述用户处于针对刺激的足够深度的睡眠中而使所述一个或多个感官刺激器向所述用户提供所述感官刺激。
7.根据权利要求6所述的方法，还包括利用所述一个或多个硬件处理器从外部睡眠监测设备接收指示在所述睡眠过程期间针对所述用户的随着时间的估计的睡眠阶段的信息，并且在所述睡眠过程期间随着时间基于所述估计的睡眠阶段和所述预测的睡眠阶段来使所述一个或多个感官刺激器提供所述感官刺激。
8.根据权利要求7所述的方法，还包括利用所述一个或多个硬件处理器相对于由所述预测模型输出的所述预测的睡眠阶段对所述估计的睡眠阶段进行加权，并且在所述睡眠过程期间随着时间基于经加权的估计的睡眠阶段和所述预测的睡眠阶段来使所述一个或多个感官刺激器提供所述感官刺激。
9.根据权利要求6所述的方法，其中：
使所述预测模型被训练包括：基于针对所述用户群体的所述睡眠过程的所述历史睡眠深度信息随着时间来确定平均睡眠深度和特定睡眠阶段的概率，并且随着时间提供所述平均睡眠深度和特定睡眠阶段的所述概率作为到所述预测模型的输入；并且
使所述预测模型输出针对所述用户在所述睡眠过程期间的时间依赖的预测的睡眠阶段包括：基于针对用户群体在给定时间处的对应的平均睡眠深度和特定睡眠阶段的概率来确定针对所述用户的所述睡眠过程期间的给定时间的所述时间依赖的预测的睡眠阶段。
10.根据权利要求6所述的方法，还包括：
(a)利用所述一个或多个硬件处理器针对所述用户的多个睡眠过程获得通过使用包括EEG传感器的传感器(18)获得的针对所述用户的训练睡眠深度信息，所述训练睡眠深度信息与在用户的所述多个睡眠过程期间随着时间指示睡眠深度的所述用户的大脑活动有关；
(b)利用所述一个或多个硬件处理器通过提供所述训练睡眠深度信息作为到所述预测模型的额外输入来基于所述训练睡眠深度信息重新训练所述预测模型；
(c)利用所述一个或多个硬件处理器使重新训练的预测模型输出针对所述用户在未来睡眠过程期间的所述时间依赖的预测的睡眠阶段；
(d)利用所述一个或多个硬件处理器在所述未来睡眠过程期间随着时间基于所述时间依赖的预测的睡眠阶段来使所述一个或多个感官刺激器向所述用户提供所述感官刺激；以及
(e)利用所述一个或多个硬件处理器响应于获得针对所述用户的额外训练睡眠深度信息而重复步骤(a)–(d)。
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