CN112788985A - 用于在睡眠分阶段中使用呼吸事件的系统和方法 - Google Patents

用于在睡眠分阶段中使用呼吸事件的系统和方法 Download PDF

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R·C·小瓦斯科
M·克莱
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Abstract

本公开描述了一种睡眠分阶段系统。所述睡眠分阶段系统包括：一个或多个传感器，其被配置为生成输出信号，所述输出信号传达与对象的一个或多个呼吸参数有关的信息；以及与所述一个或多个传感器可操作地连接的一个或多个物理计算机处理器，所述一个或多个物理计算机处理器由计算机可读指令配置为：基于所述输出信号，确定所述对象个体呼吸的一个或多个呼吸特征；确定一个或多个呼吸特征在一个或多个时间窗口上的分布；基于所述输出信号来检测呼吸事件的存在；基于所述呼吸特征的分布和所述一个或多个呼吸事件，利用睡眠阶段分类器模型确定所述对象的睡眠状态；并且提供指示所述睡眠状态的反馈。

Description

用于在睡眠分阶段中使用呼吸事件的系统和方法
技术领域
本公开涉及在确定睡眠分阶段确定中使用呼吸事件的系统和方法。
背景技术
本公开涉及用于确定睡眠阶段的系统和方法。在一个实施例中，本公开将系统和方法并入到也可以用于检测或治疗呼吸障碍的系统和方法中。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是睡眠呼吸障碍(SDB)的一种常见形式。持续气道正压通气(CPAP)通常是用于处置OSA的一线医学疗法。目前，CPAP机器向患者提供反馈，其主要集中在与治疗本身、(处置)的呼吸暂停低通气指数(AHI)、使用历史、泄漏等有关的参数上。但是，提供关于治疗对客观测量的睡眠质量的影响的有效反馈的CPAP系统一直是受到限制的或不存在。
发明内容
因此，本公开的一个或多个方面涉及一种睡眠分阶段系统。所述睡眠分阶段系统包括：一个或多个传感器，其被配置为生成输出信号，所述输出信号传达与对象的一个或多个呼吸参数有关的信息；以及与所述一个或多个传感器可操作地连接的一个或多个物理计算机处理器，所述一个或多个物理计算机处理器由计算机可读指令配置为：基于所述输出信号，确定所述对象个体呼吸的一个或多个呼吸特征；确定一个或多个呼吸特征在一个或多个时间窗口上的分布；基于所述输出信号来检测呼吸事件的存在；基于所述呼吸特征的分布和所述一个或多个呼吸事件，利用睡眠阶段分类器模型确定所述对象的睡眠状态；并且提供指示所述睡眠状态的反馈。
本公开的另一方面提供了一种方法，包括：利用一个或多个传感器生成输出信号，所述输出信号传达与对象的一个或多个呼吸参数有关的信息；利用一个或多个物理计算机处理器，基于所述输出信号，确定所述对象的个体呼吸的一个或多个呼吸特征；利用一个或多个物理计算机处理器来确定所述一个或多个呼吸特征在一个或多个时间窗口上的分布；利用一个或多个物理计算机处理器，基于所述输出信号来检测呼吸事件的存在；利用一个或多个物理计算机处理器，基于所述呼吸特征的所述分布和所述一个或多个呼吸事件，利用睡眠阶段分类器模型来确定所述对象的睡眠状态；并且利用一个或多个物理计算机处理器来提供指示所述睡眠状态的反馈。
本公开的另一方面涉及一种用于通过一个或多个传感器来生成输出信号的方法，所述输出信号传达与对象的一个或多个呼吸参数有关的信息。利用一个或多个物理计算机处理器，基于所述输出信号，确定所述对象的个体呼吸的一个或多个呼吸特征；利用一个或多个物理计算机处理器来确定所述一个或多个呼吸特征在一个或多个时间窗口上的分布；利用一个或多个物理计算机处理器，基于所述输出信号来检测呼吸事件的存在；利用一个或多个物理计算机处理器，基于所述呼吸特征的所述分布和所述一个或多个呼吸事件，利用睡眠阶段分类器模型来确定所述对象的睡眠状态；并且利用一个或多个物理计算机处理器来提供指示所述睡眠状态的反馈。
本公开的另一方面涉及一种睡眠分阶段系统，其包括：用于感测的单元，其被配置为生成输出信号，所述输出信号传达与对象的一个或多个呼吸参数有关的信息；用于确定的单元，其被配置为基于所述输出信号来确定对象的个体呼吸的一个或多个呼吸特征；用于确定的单元，其被配置为确定一个或多个呼吸特征在一个或多个时间窗口上的分布；用于检测的单元，其被配置为基于所述输出信号来检测呼吸事件的存在；用于确定的单元，其被配置为基于呼吸特征的分布和一个或多个呼吸事件利用睡眠阶段分类器模型来确定对象的睡眠状态；以及用于提供反馈的单元，其被配置为提供指示睡眠状态的反馈。
本发明的这些和其他目的、特征和特性，以及相关结构元件的操作方法和功能以及部件组合和制造经济性将在参考附图理解本发明和权利要求后变得更加明显，所有附图均形成说明书的一部分，其中，在各个附图中，相同的附图标记指代对应的部件。然而，要明确理解，附图仅出于图示和说明的目的并且不旨在作为对本公开的限度的限制。
附图说明
图1图示了根据一个或多个实施例的用于对对象的睡眠阶段进行分类的睡眠分阶段系统100；
图2图示了根据一个或多个实施例的用于对对象的睡眠阶段进行分类的睡眠分阶段系统200的示例200；
图3图示了根据一个或多个实施例的窗口化处理的示例300；
图4图示了根据一个或多个实施例的用于对对象的睡眠阶段进行分类的方法400。
图5图示了根据一个或多个实施例的用于确定给定呼吸事件特征随时间的分布的窗口化处理500；
图6A-6B图示了根据一个或多个实施例的、用于在使用CPAP设备的呼吸治疗段期间对对象的睡眠阶段进行分类的示例600；并且
图7图示了根据一个或多个实施例的用于在利用CPAP设备的呼吸治疗段期间对对象的睡眠阶段进行分类的方法。
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“若干”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、后以及它们的衍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图示了根据本公开的一个或多个实施例的用于对对象的睡眠阶段进行分类的系统100的示例。在一些实施例中，系统100被配置为确定对象的呼吸参数。确定呼吸参数包括检测对象的个体呼吸。系统100被配置为基于个体呼吸的呼吸特征来对对象的睡眠阶段进行分类。每次呼吸的呼吸特征可以包括呼吸的持续时间、吸气对呼吸的持续时间、呼吸的最小和/或最大流量、和/或呼吸的潮气量。在一个实施例中，下面将详细描述的传感器(40)可以被并入与对象接口连接并获得输出信号(例如与呼吸有关的那些信号(流速、压力、潮气量等)、对象的心血管(心率，血压等)和/或其他生理测量结果的设备中。例如，在一个实施例中，传感器(40)也可以并入在CPAP机器中，并结合一些实施例进行描述。
睡眠事件的存在可能对对象的睡眠结构和/或针对睡眠分类使用的特征的特性产生影响。例如，如果对象处于睡眠阶段N3，并且发生中枢性睡眠呼吸暂停事件。中枢性睡眠呼吸暂停事件可能引起在事件期间(呼吸暂停期间没有呼吸努力)和事件发生后的一段时间(通常恢复呼吸，在呼吸亢进期间频率和幅值更高)的呼吸特性发生变化。中枢性呼吸暂停事件通常跟随有觉醒事件，由于觉醒过程中交感神经活动的突然爆发，可能引起心率变异性的变化。觉醒后，对象进入“轻度”睡眠期，通常为N1或N2。如果没有有关此呼吸事件发生的信息，并且如果在事件发生的时间窗口内分析了心脏或呼吸特征，则分类器可能无法检测到觉醒之前的N3时段(通常N3的特征是具有规律的呼吸幅度和频率的低交感神经音调)。知道存在呼吸暂停和随后的觉醒时，分类器可以容易地将特征的特性与睡眠阶段的顺序相关联，并且可以容易地推断出接下来的睡眠阶段可能是什么。在确定睡眠状态中使用呼吸事件提供了改善的睡眠分类性能。
在一些实施例中，首先提取呼吸特征，然后使用不同的时间窗来分析呼吸特征以表征特征的值分布。使用一个或多个窗口(持续30，30，或更长时间)来描述性地分析呼吸特征，以表征呼吸特征的值分布。窗口的大小是基于时间的(例如30、30、90、150秒等)，与窗口中包含的呼吸次数无关。在一些实施例中，呼吸特征的统计量(元特征)描述了一个或多个时间窗口(例如，中位数，不同的百分位数，范围等)上的特征分布的形状。这比在分析窗口中测量呼吸特征的方差或标准差更有利。然后将统计数据(元特征)用作睡眠阶段分类器的输入，以在治疗段期间对对象的睡眠阶段进行分类。此步骤提供了睡眠阶段与测量的统计结果之间的良好的映射。如果直接根据呼吸特征映射睡眠阶段，则映射将不那么鲁棒(这导致具有较低分类性能的模型)。如本文所使用的术语“映射”本身应被广义地解释为意指使用提供给模型的输入来利用模型确定睡眠状态。
在一些实施例中，睡眠阶段分类器使用模型，所述模型基于对该状态的观察、在先前状态中发生的情况以及直到那时的状态历史来表达状态发生的可能性。在某些情况下，睡眠阶段分类器使用双向模型，其中夜间在给定点发生阶段的可能性取决于之前发生的事情，还取决于该点之后发生的事情，直到对象最终在早晨醒来为止。与使用时移输入(例如，马尔可夫)的模型相比，这些模型在使用记忆(例如，先前的状态和直到那时的状态的历史)来表达当前状态的可能性以向当前检测提供上下文时，可能更具优势。具有记忆的模型(例如递归神经网络，长期短期记忆或因果卷积神经网络)有利于探索睡眠的结构性，以及在晚上给定的(检测到)睡眠历史后直到那一点发生睡眠阶段的可能性的变化。例如，如果已检测到一个多小时的N3，则N3仍然发生的可能性变得越来越小。基于记忆的模型不仅可以使用此信息来推断每个时间点上最可能的睡眠阶段，还可以根据到该点之前发生的情况推断出整个晚上最可能的睡眠阶段顺序。任选地，如果不需要因果分阶段(例如，对于实时应用)，并且来自整夜的观察是可用的，则可以使用双向模型，其中，在给定点上关于睡眠阶段的推断可以使用有关未来的信息，即在那之后的观察结果是什么。例如，如果对随后状态的观察很可能表明存在REM阶段，则当前阶段不太可能是N3或清醒，而更可能是N1或N2。包含BE元特征可提高仅使用呼吸特征统计信息(元特征)而未考虑呼吸事件的影响的系统的性能。其背后的想法是呼吸事件(例如，呼吸暂停，呼吸不足)的发生影响睡眠结构。例如，在发生呼吸暂停事件之后，很可能会有觉醒，而最可能的睡眠阶段将是N1或N2。结果是，使用BE元特征的睡眠阶段分类器可以了解有关睡眠体系结构的更多信息，并显示出更好的分类性能。
在一些实施例中，系统100包括一个或多个传感器40、一个或多个物理计算机处理器30、用户接口120、电子存储器130、网络150和/或其他部件。
在一些实施例中，传感器40被配置为产生输出信号，所述输出信号传达与对象70的一个或多个呼吸参数有关的信息。在一些实施例中，一个或多个呼吸参数可以包括与由用于向对象提供呼吸治疗的设备(例如，PAP机)提供的与可呼吸气体的加压流有关的气体参数，所述与对象70的呼吸有关的呼吸参数，对象70的生理参数，和/或其他参数。可呼吸气体的加压流的一个或多个气体参数可包括例如可呼吸气体的流率，体积，压力，湿度，温度，加速度，速度和/或其他参数中的一个或多个。与对象70的呼吸有关的呼吸参数可以包括潮气量，时间(例如，吸气的开始和/或结束，呼气的开始和/或结束等)，呼吸速率，呼吸气流，持续时间(例如，吸入，呼气，呼吸周期等的持续时间)，呼吸频率，呼吸强度和/或其他呼吸参数。生理参数可以包括血氧饱和度参数，脉搏，温度，血压和/或其他生理参数。在一个实施例中，由一个或多个传感器检测到的呼吸特征还可以包括对象的个体呼吸的“呼吸特征”，如稍后将描述的。
在一些实施例中，可以使用各种类型的传感器40。在各种实施例中，这样的传感器将是或包括一个或多个一个或多个非EEG类型的传感器(被配置为生成非EEG信号)。例如，传感器40可以是生成光电体积描记图(PPG)信号的一个或多个PPG传感器。PPG是光学地获得的体积描记图，其可用于检测组织微血管床中的血液体积变化，胸部和/或腹部体积的变化。PPG可以通过使用脉搏血氧仪、患者胸部和腹部周围的缚带来获得。在一些实施例中，(一个或多个)传感器40可以是生成心电图信号的一个或多个ECG传感器。心电图(ECG)是心脏的电活动的记录。可以使用放置在患者皮肤上的电极来获得ECG。在一些实施例中，传感器40可以是生成心动描记器(BCG)信号的一个或多个BCG传感器。BCG信号是随着每次心跳将血液突然喷射到大血管中而引起的人体的重复运动的图形表示。BCG可以使用非侵入性方法获得(例如，从身体表面的传感器获得，或以照相机形式的传感器以非接触方式获得)。在一些实施例中，(一个或多个)传感器40可以被配置为通过使用红外相机来测量对象的呼吸作用来跟踪胸部/腹部标记物的运动。在一些实施例中，PPG，ECG和/或BCG可用于确定对象的呼吸努力。
传感器40可以包括直接测量这些参数的一个或多个传感器(例如，通过与对象、对象接口、呼吸治疗设备等的流体连通)。在一些实施例中，传感器40可包括一个或多个传感器，这些传感器间接地生成与所述一个或多个参数有关的输出信号。例如，(一个或多个)传感器40可以包括被配置为基于呼吸治疗设备的操作参数(例如，从电动机电流、电压、旋转速度和/或其他操作参数电流的对象流量和/或压力估计值)来生成输出的一个或多个传感器，和/或其他传感器。在一些实施例中，传感器40可以包括流量、位置、体积、压力、湿度、温度、心脏、运动、加速度、血氧饱和度、音频、视频、光电传感器和/或其他传感器中的一个或多个。传感器40可包括设置在多个位置中的传感器，例如，在对象界面内(或与对象界面连通)、对象70上、呼吸治疗设备内(或与其连通)、导管50的各种位置，和/或其他位置。
(一个或多个)处理器30被配置为提供系统100中的信息处理能力。这样，一个或多个处理器30可以包括一个或多个数字处理器，一个或多个模拟处理器，被设计为处理信息的一个或多个数字电路，被设计为处理信息的一个或多个模拟电路，状态机和/或其他电子地处理信息的机制。在一些实施例中，(一个或多个)处理器可操作地连接到传感器(40)。虽然(一个或多个)处理器30在图1中被示为单个实体，但是这仅出于说明目的。在一些实施方式中，(一个或多个)处理器30包括多个处理单元。这些处理单元可以物理上位于同一设备内(例如，传感器(40)或包括传感器(40)的设备)，或者(一个或多个)处理器30可以表示协同操作并位于系统100的外部(例如，在云中)的多个设备的处理功能。在一些实施例中，处理器(30)可以表示位于系统100内和/或外部(例如，经由网络150通信地耦合)的多个设备的处理功能。
如图1中所示，(一个或多个)处理器30被配置为执行一个或多个计算机程序部件。一个或多个计算机程序部件可以包括参数部件32、控制部件33、呼吸特征确定部件34、特征分布部件33、睡眠分类部件38、反馈部件39和/或一个或多个其他部件。(一个或多个)处理器30可以被配置为通过软件；硬件；固件；软件、硬件和/或固件的某种组合；和/或用于在(一个或多个)处理器30上配置处理能力的其它机构来执行部件32、33、34、33、38和/或39。
应当理解，尽管部件32、33、34、33、38和/或39在图1中示出为共同定位于单个处理单元中，但是在处理器30包括多个处理单元的实现方式中，部件32、33、34、33、38和39中的一个或多个可以被定位为远离其他部件。以下描述的不由同部件32、33、34、33、38和39提供的功能仅用于说明的目的，并不旨在作为限制，因为部件32、33、34、33、38和39可以提供比所描述的更多或更少的功能。例如，可以去除部件32、33、34、33、38和39中的一个或多个，并且其功能的一些或全部可以由其他部件32、33、34、33、38和/或39提供。作为另一示例，(一个或多个)处理器30可以被配置为执行一个或多个额外的部件，其可以执行以下归属于部件32、34、33、38和/或39中的一个的功能的一些或全部。
参数部件32可以被配置为接收、确定和/或获得系统100内的一个或多个参数。例如，可以基于来自传感器40的输出信号来确定一个或多个参数。在一些实施例中，参数部件32被配置为确定与对象70的呼吸有关的一个或多个呼吸参数，系统100内的可呼吸气体的一个或多个参数(例如，与通过呼吸治疗设备递送的可呼吸气体的加压流有关的参数)，对象70的一个或多个生理参数和/或其他参数。与对象70的呼吸有关的呼吸参数可以包括个体呼吸的开始和/或结束。在一些实施例中，呼吸参数可以包括潮气量，定时(例如，吸气的开始和/或结束，呼气的开始和/或结束等)，呼吸速率，持续时间(例如，吸气、呼气、单次呼吸周期的持续时间等)，呼吸气流，呼吸努力，呼吸频率，AHI指数(呼吸暂停和呼吸不足指数)和/或其他呼吸参数。可呼吸气体的加压流的一个或多个气体参数可包括例如流率、心率、体积、压力、湿度、温度、加速度、速度和/或其他气体参数中的一个或多个。生理参数可以包括血氧饱和度参数、脉搏、温度、血压、移动和/或其他生理参数。
在一些实施例中，参数部件32可以被配置为检测对象经历的呼吸事件。这样的呼吸事件可以包括破坏对象70的呼吸的事件。在一些实施例中，参数部件可以被配置为检测指示呼吸事件的存在的对象的呼吸的中断。例如，这样的呼吸事件可以包括阻塞性呼吸暂停、中枢性呼吸暂停、声门闭合、潮式呼吸(Cheyne-Stokes respiration)、呼吸不足、打鼾、过度换气、觉醒和/或其他呼吸事件和/或其他呼吸事件中的一种或多种。参数部件32基于由传感器40生成的输出信号来检测这样的呼吸事件。例如，通过监测对象70的气道处或附近(例如，在对象接口内)的流速，压力，呼吸气流，呼吸努力，瞬时潮气量和/或其他气体参数中的一个或多个。
在一些实施例中，控制部件33被配置为控制(一个或多个)传感器(40)的操作。例如，在一些实施例中，控制部件可以被配置为基于用户输入，测量结果，基于来自系统100之内或之外的一个或多个部件的请求来激活/停用一个或多个传感器。
呼吸特征确定部件34被配置为确定对象的个体呼吸的一个或多个呼吸特征。在一些实施例中，每次呼吸可以用多于一个的呼吸特征来表征。例如，呼吸持续时间、吸气与呼气的持续时间、最小和最大流率值、潮气量等。在一些实施例中，一个或多个呼吸特征可以根据对象的睡眠阶段而变化。例如，在N3期间，无论在幅值还是在频率上，呼吸都变得更慢，更规律。在一些实施例中，系统200包括计算机处理器，所述计算机处理器被配置为基于输出信号来检测对象的个体呼吸203，所述输出信号为非EEG信号(例如ECG，PPG，BCG，呼吸努力等)。然后在一些实施例中，根据其信号属性中的几个来表征每次呼吸。例如，描述其持续时间、吸气与呼气的持续时间、最小和最大流量值、潮气量等。呼吸特征208被后处理210，并且利用存储器的预训练机器学习模型211采用，以基于那些特征在30秒的预定时期中自动将睡眠阶段212分类。在一些实施例中，所述信息然后以指示睡眠状态的反馈的形式反馈给用户。例如，系统200可以被配置为显示所确定的睡眠阶段212。例如，显示可以是用户接口(如上所述)，他/她的智能手机120上的应用等。
在一些实施例中，(BE)特征值207(数值)用于指示检测到的事件205的类别。该过程在图3中图示。图3图示了根据一个或多个实施例的用于确定给定BE特征302随时间的分布的加窗处理的示例300。
图3描述了呼吸事件(BE)特征304随时间的分布302。分布的Y轴表示呼吸事件(BE)特征值304。分布的X轴表示以30秒时期308为中心的时间，其被用于表征时间窗口308上的(BE)特征。图3示出创建了15个新的元特征306，其针对每个时期指示是否在由该时期的边界限定的窗口内检测到相应事件(如由BE特征304所指示的)。
例如，如果对于给定的时期308，检测到至少一种类型2(呼吸不足)的事件304，则对应的特征306(_PE_HYPOPNEA)对于那个时期将具有为1的值。如果在给定时期未检测到类型2的事件，则该特征将具有为0的值。请注意，即使在同一时期中检测到多个相同类型的事件，也是如此，即，每个时期将具有0或1的标志值，意味着检测到一个或多个该类型的事件。如果在同一时期中检测到多个不同类型的事件，则所有相应特征的标志都将为1。例如，在图3所示示例的第一时期中就是这种情况，其中，在同一时期中检测到类型2和15的事件304。在这种情况下，特征306_PE_HYPOPNEA(2)和_PE_BIG_LEAK_SNORE(15)都针对第一个时期获得标志1，而所有其他特征都获得标志0。
特征分布部件36被配置为确定/描述一个或多个呼吸特征在一个或多个时间窗口上的分布。在一些实施例中，特征分布部件36描述了呼吸特征随时间的分布形状。例如，分布的形状的中值，不同的百分位数、范围和/或其他描述(例如，特性)足以在时间窗口上表征呼吸特征的特性。在一些实施例中，时间窗各自具有至少30秒的长度。例如，时间窗口可以具有30、90、120、150秒或其他长度。在一些实施例中，可以首先基于已知的睡眠行为来估计时间窗的长度。较长的窗口(例如，通常在多导睡眠图注释的睡眠阶段中使用的30秒以上)在以与不同睡眠阶段发生相关的方式表征呼吸特征方面更具优势。例如，在N3期间，较长的窗口可能会更好地表征呼吸特征，因为呼吸变得更慢且更规律。在一些实施例中，特征分布部件36被配置为确定一个或多个呼吸特征在具有不同尺寸(不同长度)的一个或多个时间窗口上的分布。例如，在夜间发生的短暂觉醒通常持续不到一或两分钟，与呼吸方式和呼吸频率的突然变化相关联。组合以不同的窗口大小捕获的呼吸特征统计信息(元特征)，将可以以不同的时间和频率模式适当地隔离睡眠阶段。例如，睡眠状态N3的特征在于更长的呼吸稳定性，其中例如“觉醒”的特征在于短暂的瞬态活动。在30秒内对睡眠进行评分，因此对窗口大小使用30的倍数是有道理的。通过针对所有窗口长度考虑元特征的训练过程(针对分类器)，可以确定一组最佳的元特征，从而确定一组最佳的窗口大小。
睡眠阶段部件38被配置为确定对象的当前睡眠状态。例如，清醒，N1，N2，N3，REM或这些状态的组合(例如，清醒，N1+N2，N3，REM)。在一些实施例中，通过使用睡眠阶段分类器将呼吸特征的分布映射到一个或多个睡眠状态来确定当前睡眠状态。在一些实施例中，睡眠阶段分类器包括被配置为确定当前睡眠状态的一个或多个模型。在一些实施例中，使用选定数目的呼吸特征统计结果(元特征)，机器学习模型可以用于将特征空间的部分映射到给定的睡眠阶段(清醒，N1，N2，N3，REM)或这些的组合(最常见的是觉醒，N1+N2，N3，REM)。该分类过程是在30秒的每个时期中分别执行的，从而获得每个时期的分类，这是根据该时期更可能发生在哪个睡眠阶段而进行的。在一些实施例中，可以用输入(例如，元特征)和答案(例如，睡眠阶段)来训练睡眠状态模型。一旦被训练(具有输入和相应的答案)，模型就就绪以被使用。在一些实施例中，在操作中，睡眠状态模型接收输入(例如，元特征)，并基于其训练方式使用所存储的关系来给出其对睡眠阶段的预测。在一些实施例中，可以使用利用来自过去和将来的信息的双向模型。在一些实施例中，可以使用仅具有来自过去的信息的单向或因果模型。
在一些实施例中，一个或多个模型被配置为基于直接在当前状态之前的多个睡眠状态来确定当前睡眠状态。在一些实施例中，睡眠阶段分类器使用模型，所述模型基于对该状态的观察、在先前状态中发生的情况以及直到那时的状态历史来表达状态发生的可能性。在某些情况下，睡眠阶段分类器使用双向模型，其中夜间在给定点发生阶段的可能性取决于之前发生的事情，还取决于该点之后发生的事情，直到对象最终在早晨醒来为止。与使用时移输入(例如，马尔可夫)的模型相比，这些模型在使用记忆(例如，先前的状态和直到那时的状态的历史)来表达当前状态的可能性以向当前检测提供上下文时，可能更具优势。
具有记忆的模型(例如递归神经网络，长期短期记忆或因果卷积神经网络)有利于探索睡眠的结构性，以及在晚上给定的(检测到)睡眠历史后直到那一点发生睡眠阶段的可能性的变化。例如，如果已检测到一个多小时的N3，则N3仍然发生的可能性变得越来越小。基于记忆的模型不仅可以使用此信息来推断每个时间点上最可能的睡眠阶段，还可以根据到该点之前发生的情况推断出整个晚上最可能的睡眠阶段顺序。
在一些实施例中，其中，不需要因果分期(例如，对于非实时应用)，并且来自整夜的观察是可用的，则可以使用双向模型，其中，在给定点上关于睡眠阶段的推断可以使用有关未来的信息，即，在那之后的观察结果是什么。例如，如果对随后状态的观察很可能表明存在REM阶段，则当前阶段不太可能是N3或清醒，而更可能是N1或N2。
反馈部件39被配置为提供指示当前睡眠状态信息的反馈。在一些实施例中，对于针对整夜或夜晚部分记录而检测到的睡眠阶段，可以向用户提供关于在他/她的整个睡眠中睡眠阶段的进展，关于导入的睡眠阶段(例如N3或REM)的一些统计结果(例如分钟数(或百分比))的反馈，夜间的觉醒次数，睡眠效率(睡眠时间与卧床时间的百分比)等。在一些实施例中，一些测量的睡眠统计量(元特征)可以被组合在量化用户睡眠的“质量”的单个睡眠评分中，例如使用通过人的年龄归一化的这些睡眠统计量的加权平均值。在一些实施例中，反馈在CPAP机器、智能电话等上的用户接口上。
用户接口120被配置为提供系统100与对象70和/或其他用户之间的接口，通过用户接口对象70和/或其他用户可以向系统100提供信息并从系统10接收信息。其他用户可以包括例如护理人员、医师和/或其他用户。这使得统称为“信息”的数据、线索、结果和/或指令以及任何其他可通信项能够在用户(例如对象70)与压力生成器20、(一个或多个)处理器30和/或系统100的其他部件中的一个或多个之间传送。作为另一示例，可以经由用户接口120向用户(例如，对象70)显示睡眠阶段、睡眠持续时间、呼吸特征分布、治疗信息反馈、对象70的呼吸速率和/或其他信息。适合包括在用户接口120中的接口设备的范例包括小键盘、按钮、开关、键盘、旋钮、控制杆、显示屏、触摸屏、扬声器、麦克风、指示灯、可听警告、打印机、触觉反馈设备和/或其他接口设备。在一个实施例中，用户接口120可以包括多个单独的接口。
应该理解，本公开也预期其他通信技术、不管是硬接线的还是无线的，作为用户接口120。例如，本公开预期，用户接口120可以与由电子存储设备130提供的可移除存储接口集成。在该范例中，信息可以从可移除存储设备(例如，智能卡、闪速存储器、可移除磁盘等)加载到系统100中，其使得(一个或多个)用户能够定制系统100的操作。适于与系统100一起使用作为用户接口120的一个范例输入设备和技术包括但不限于，RS-232端口、RF链路、IR链路、调制解调器(电话、线缆或其他)。简言之，本公开预期用于与系统100交流信息的任何技术作为用户接口120。
在一些实施例中，电子存储设备130包括电子地存储信息的电子存储介质。电子存储设备130的电子存储介质可以包括与系统100一体地(即，基本上不可移除)提供的系统存储器和/或可经由例如端口(例如，USB端口，火线端口等)或驱动器(例如，磁盘驱动器等)可移除地可连接到系统100的可移除存储器中的一个或两者。电子存储设备130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、磁硬盘驱动器、软盘驱动器等)、基于电荷的存储介质(例如EEPROM、RAM等)、固态存储介质(例如闪存驱动器等)、和/或其他电子地可读的存储介质。电子存储设备130可以存储软件算法、由(一个或多个)处理器30确定的信息、经由用户接口120接收到的信息、和/或使得系统100能够正确工作的其他信息。电子存储设备130可以(整体地或部分地)是系统100内的分开的部件，或者电子存储设备130可以(整体地或部分地)与系统100的一个或多个其他部件(例如，用户接口120，(一个或多个)处理器30等)被集成地提供。
网络150可以包括互联网和/或其他网络，内联网，PAN(个人局域网)，LAN(局域网)，WAN(广域网)，SAN(存储局域网)，MAN(都市区域网络)，近场通信，频率(RF)链接，蓝牙，Wi-Fi，Li-FI，蜂窝通信网络，公共交换电话网络和/或任何(一个或多个)类型的(一个或多个)有线或无线网络)。应当理解，这不是旨在进行限制，并且本公开的范围包括系统100的部件经由某些其他通信介质可操作地链接的实施例。在一些情况下，网络是安全的局域网，例如防火墙后面的有线以太网。
由一个或多个处理器30确定和/或由电子存储器130存储的信息可以包括与传感器测量结果，对象70的呼吸，睡眠状态，反馈和/或其他信息有关的信息。电子存储器130存储的信息可以通过用户接口120，通过连接(有线和/或无线)到单独的计算机，和/或其他通过其他方法来查看。由电子存储器130存储的信息可以用于例如调整治疗设置，由医生用于做出医疗决定和/或用于其他用途。在一些实施例中，系统100可以包括无线发射器(未示出)，并且由处理器30确定的信息、由电子存储器130存储的信息和/或其他信息可以例如通过无线网络可以传送给护理提供者。作为非限制性示例，护理提供者可以接收使用信息、对象状态和/或其他信息，从而允许护理提供者远程跟踪系统100所进行的治疗。
在一些实施例中，本文所述的系统100的处理功能在包括上述系统100的部件的治疗设备(例如，传感器、呼吸器治疗设备等)中局部地完成。
在一些实施例中，本文所述的系统100的处理功能是在系统100之外完成的(例如，通过经由网络100连接到系统100的一个或多个设备远程地)。在一些实施例中，本文描述的处理功能可以是本地执行的处理功能和远程执行的处理功能的组合。
图4图示了在使用CPAP设备的呼吸治疗段期间用于将呼吸事件用于对对象的睡眠阶段进行分类的方法400。以下提出的方法700的操作旨在是说明性的。在一些实施例中，方法400可以利用一个或多个未描述的额外的操作来完成、或者在没有所讨论的操作中的一个或多个的情况下完成。另外，在图4中图示并且在以下描述的方法400的操作的顺序不旨在限制。
在一些实施例中，方法400可以在一个或多个处理设备(例如，数字处理器、逻辑处理器、被设计为处理信息的数字电路、被设计为处理信息的逻辑电路、状态机、和/或用于电子地处理信息的其他机构)中实施。所述一个或多个处理设备可以包括响应于电子地存储在电子存储设备介质中的指令来执行方法400的操作中的一些或全部的一个或多个设备。所述一个或多个处理设备可以包括通过硬件、固件、和/或软件被专门设计为执行方法400的操作中的一个或多个而被配置的一个或多个设备。
在操作404，生成传达与对象的一个或多个呼吸参数有关的信息的输出信号。在一些实施例中，操作404由与(在图1中所示并且在本文中描述的)(一个或多个)传感器40相同或相似的一个或多个传感器来执行。
在操作406，基于输出信号来确定对象的个体呼吸的一个或多个呼吸特征。在一些实施例中，操作406由与(在图1中所示并且在本文中描述的)(一个或多个)处理器60相同或相似的一个或多个物理计算机处理器来执行。
在操作408，确定一个或多个呼吸特征在一个或多个时间窗口上的分布。在一些实施例中，操作406由与(在图1中所示并且在本文中描述的)(一个或多个)处理器60相同或相似的一个或多个物理计算机处理器来执行。
在操作410，基于输出信号来检测一个或多个呼吸事件。在一些实施例中，操作410由与(在图1中所示并且在本文中描述的)(一个或多个)处理器60相同或相似的一个或多个物理计算机处理器来执行。
在操作412，基于呼吸特征的分布和一个或多个呼吸事件来确定对象的睡眠状态。在一些实施例中，操作412由与(在图1中所示并且在本文中描述的)(一个或多个)处理器60相同或相似的一个或多个物理计算机处理器来执行。
在操作414，提供指示当前睡眠状态信息的反馈。在一些实施例中，操作414由与(在图1中所示并且在本文中描述的)(一个或多个)处理器60相同或相似的一个或多个物理计算机处理器来执行。
本公开的系统和方法可以向CPAP疗法的用户提供关于他们的睡眠的客观反馈。例如，可以在教练应用程序中使用此反馈来改善他们的总体睡眠知识，以及在特定情况下使用CPAP机器进行睡眠的好处，从而有可能帮助提高顺应性。
图6A图示了根据一个或多个实施例的、用于在使用CPAP设备的呼吸治疗段期间对对象的睡眠阶段进行分类的系统600。在一些实施例中，系统600被配置为确定在CPAP设备10提供的呼吸治疗段期间对象的呼吸参数。确定呼吸参数包括检测对象的个体呼吸。系统600被配置为基于个体呼吸的呼吸特征在治疗段期间对对象的睡眠阶段进行分类。在一些实施例中，CPAP设备包括以下中的一个或多个：压力生成器20，一个或多个传感器40(以上关于图1描述)，对象接口90，一个或多个物理计算机处理器60(以上关于图1描述)，用户接口120(以上关于图1描述)，电子存储设备130(以上关于图1描述)，网络150(以上关于图1描述)和/或其他部件。
本文中的“呼吸治疗”是对象正在使用CPAP设备处置OSA的过程或时段。该治疗通常涉及根据由一个或多个处理器(例如，以下描述的处理器60)控制的软件程序或算法向对象提供气道正压。在一些实施例中，如本文所意指的“呼吸治疗”是可呼吸气体治疗(例如，氧气或其他可呼吸气体治疗)。在一个或多个实施例中，可以根据美国专利US 7168429B2的教导来构造CPAP设备、传感器、压力生成器和一个或多个处理器，在此通过引用将其整体并入。
在一些实施例中，压力生成器20被配置成生成气体的加压流以递送到对象70的气道。压力生成器20可以控制气体流动的一个或多个参数(例如，流速，压力，体积，温度，气体成分等)以用于治疗目的和/或用于其他目的。作为非限制性示例，压力生成器20可以被配置为控制气流的流速和/或压力，以向对象70的气道提供压力支持。
在一些实施例中，压力生成器20从气源接收可呼吸气体的供应，并升高该气体的压力以递送到对象的气道。压力生成器20可以包括能够提高从气体源接收的可呼吸气体的压力以递送给对象的任何装置，例如泵，鼓风机，活塞或波纹管。例如，在一些实施例中，压力生成器20可以是鼓风机，所述鼓风机在压力支持处置的过程中以恒定的速度被驱动以产生恒定的压力或流率。在一些实施例中，压力生成器20可包括一个或多个阀，用于控制压力、流速、流动方向和/或气体流动的其他参数。本公开内容设想例如单独或与包含在压力生成器20中和/或在压力生成器20外部的一个或多个阀和/或其他装置组合地控制鼓风机的运行速度，以控制提供给对象70的气体的压力和/或流量。
气体源可以是由压力生成器20吸入系统中的大气。在一些实施例中，气体源可包括与压力生成器20流体连通的加压气体罐(例如，氧气、空气或其他可呼吸气体的混合物)。在一些情况下，不需要使用单独的气体源，而是压力生成器20本身可以由加压气体的瓶或罐定义，递送给患者的压力由压力调节器控制。
对象接口90被配置为将可呼吸气体的加压流传递至对象70的气道。这样，在一些实施例中，对象接口90包括导管50、接口器具80和/或其他部件。在一些实施例中，导管50被配置为将气体的加压流递送到接口器具80。接口器具80被配置为将气流递送到对象70的气道。在一些实施例中，接口设备80被配置为被对象70非侵入地接合。非侵入性接合包括可移除地接合对象70的气道的一个或多个外部孔口(例如，鼻孔和/或嘴)以在对象70的气道和接口器具80之间传送气体。在一些实施例中，接口设备80可移除地耦合到导管50。可以移除接口设备80以进行清洁和/或用于其他目的。在一些实施例中，导管50被配置为嘴件，以被对象70的嘴接合。
在一些实施例中，其他接口设备可以被配置为接口设备80。接口器具80的一些示例可以包括例如鼻插管，鼻罩，鼻/口罩，全脸面罩，全面罩或使气流与对象的气道连通的其他接口器具。本公开不限于这些示例，并且预期使用任何接口器具将气流递送到对象。例如，气管内导管，气管切开导管，喉罩气道和/或其他侵入性接口器具。
在一些实施例中，控制部件33(相对于以上图1描述)被配置为控制CPAP设备10的操作。例如，在一些实施例中，控制部件33被配置为根据一种或多种治疗方案(正压力支持治疗方案或其他呼吸治疗)来控制压力生成器20以生成气流。在一些情况下，控制部件33可以被配置为基于来自(一个或多个)传感器40的输出信号，基于由参数部件32确定的信息和/或基于来自系统100外部的一个或多个部件的信息来控制压力生成器20的操作。例如，在气道正压支持疗法中，控制由压力生成器20产生的气体的加压流以代替和/或补充患者的常规呼吸。气道正压支持疗法可用于维持患者的气道畅通，以便更容易地交换氧气和二氧化碳，几乎不需要和/或无需患者付出任何努力。
在一些实施例中，控制部件33可以控制压力生成器20，使得经由气流向对象提供的压力支持包括连续气道正压支持(CPAP)，双水平气道正压支持(BPAP)，比例气道正压支持(PPAP)，强制振荡技术和/或其他类型的压力支持疗法。CPAP提供固定的正压以维持患者气道正压的连续水平。BPAP可提供第一吸气压力(IPAP)和第二(通常较低的)呼气压力(EPAP)，以便在通气期间更容易呼气。在一些治疗模式(例如，PPAP)中，控制部件33可以控制压力生成器20以施加可变压力支持，其中，确定吸气和/或呼气期间递送给患者的压力的量并且在逐呼吸的基础上递送。在一些实施例中，控制部件33可以被配置为控制压力生成器20以在呼气期间(C-Flex)暂时降低所供应的压力，以减少患者所需的呼气努力。
在一些实施例中，控制部件33被配置为控制压力生成器20以递送阶梯的压力支持。在阶梯压力支持疗法中，由压力生成器20递送的压力随着时间逐渐增加。在一些实施例中，控制部件33可以控制压力生成器20以基于与对象70的呼吸有关的信息和/或其他信息来切换治疗模式。例如，控制部件33可以控制压力生成器20在对象70进行一定呼吸次数之后从BPAP改变为CPAP。
图5图示了根据一个或多个实施例的用于确定给定呼吸特征随时间的分布的窗口化处理示例500。图5描述了呼吸特征值504随时间的分布502。分布的Y轴表示呼吸特征值504。例如，在一些实施例中，呼吸特征可以是对象的潮气量。在这种情况下，Y轴将表示潮气量值。分布的X轴表示时间。在图5的示例中，以30秒时期508为中心的滑动窗口503被用于表征510滑动时间窗口503上的呼吸特征。滑动窗口503表示在其上呼吸特征值被分析(或表征)的时间的量。可以看出，滑动时间窗口503的长度为至少30s。在一些示例中，窗口503的长度可以具有不同的大小(例如60、90、120等)。在一些情况下，可以在具有不同大小(长度)的多个窗口503上执行表征510。时间窗口503与窗口中包含的呼吸次数无关。这比现有有方法更好，在现有方法中，呼吸特征的表征要么局限于单次呼吸，要么以呼吸的短的序列(例如五次呼吸)执行，并且其中，测量变异性(方差或标准偏差)。在每个窗口503期间发生的一组呼吸特征值中(在时间上与检测到的呼吸相关联)上计算若干特征值512。还应注意，窗口相对于当前时期的位置可以处于不同的位置。图5显示了以当前时期为中心的窗口，因此正在使用围绕当前时期的过去时期和未来时期的数据。在期望实现纯休闲睡眠状态分类器的其他场景中，窗口可以继续当前时期，也可以包括当前时期。
在一些实施例中，本文所述的系统600的处理功能在包括上述系统100的部件的治疗设备(例如，CPAP设备)中局部地完成。在一些实施例中，本文所述的系统100的处理功能是在系统100之外完成的(例如，通过经由网络100连接到系统100的一个或多个设备远程地)。在一些实施例中，本文描述的处理功能可以是本地执行的处理功能和远程执行的处理功能的组合。
图6B图示了根据一个或多个实施例的、用于在使用CPAP设备的呼吸治疗段期间对对象的睡眠阶段进行分类的系统600的示例。该系统包括用于向对象提供呼吸治疗的CPAP设备10。CPAP设备10包括压力生成器20(这里未示出)，所述压力生成器20用于生成可呼吸气体的加压流以递送给对象。系统600包括一个或多个传感器(这里未示出)，用于产生输出信号，该输出信号传达与对象的呼吸参数有关的信息。例如，一个或多个传感器可以被配置为测量气流602和/或压力604。系统600包括计算机处理器，该计算机处理器被配置为基于输出信号来检测对象的个体呼吸603。计算机处理器可以被配置为确定呼吸特征在一个或多个时间窗口上的分布608。在一些实施例中，时间窗口具有不同的长度610。计算机处理器被配置为通过使用睡眠阶段分类器将呼吸特征的分布映射到一个或多个睡眠状态来确定对象612的当前睡眠状态。系统600可以提供614反馈，该反馈指示当前的睡眠状态信息。例如，系统600可以被配置为显示613所确定的睡眠阶段。例如，显示器可以是上述的用户接口。
图7图示了在使用CPAP设备的呼吸治疗段期间用于对对象的睡眠阶段进行分类的方法700。以下提出的方法700的操作旨在是说明性的。在一些实施例中，方法700可以利用一个或多个未描述的额外的操作来完成、或者在没有所讨论的操作中的一个或多个的情况下完成。另外，在图7中图示并且在以下描述的方法700的操作的顺序不旨在限制。
在一些实施例中，方法700可以在一个或多个处理设备(例如，数字处理器、逻辑处理器、被设计为处理信息的数字电路、被设计为处理信息的逻辑电路、状态机、和/或用于电子地处理信息的其他机构)中实施。所述一个或多个处理设备可以包括响应于电子地存储在电子存储设备介质中的指令来执行方法700的操作中的一些或全部的一个或多个设备。所述一个或多个处理设备可以包括通过硬件、固件、和/或软件被专门设计为执行方法700的操作中的一个或多个而被配置的一个或多个设备。
在操作704，生成传达与对象的一个或多个呼吸参数有关的信息的输出信号。在一些实施例中，操作704由与(在图1中所示并且在本文中描述的)(一个或多个)传感器40相同或相似的一个或多个传感器来执行。
在操作706，基于输出信号来确定对象的个体呼吸的一个或多个呼吸特征。在一些实施例中，操作706由与(在图1中所示并且在本文中描述的)(一个或多个)处理器60相同或相似的一个或多个物理计算机处理器来执行。
在操作708，确定一个或多个呼吸特征在每个具有至少60s的长度的一个或多个时间窗口上的分布。在一些实施例中，操作708由与(在图1中所示并且在本文中描述的)(一个或多个)处理器60相同或相似的一个或多个物理计算机处理器来执行。
在操作710，可以通过使用睡眠阶段分类器将所述呼吸特征的所述分布映射到一个或多个睡眠状态来确定对象的睡眠状态，所述睡眠阶段分类器包括被配置为确定当前睡眠状态的一个或多个模型。在一些实施例中，操作710由与(在图1中所示并且在本文中描述的)(一个或多个)处理器60相同或相似的一个或多个物理计算机处理器来执行。
在操作712，提供指示呼吸睡眠段期间睡眠状态信息的反馈。在一些实施例中，操作712由与(在图1中所示并且在本文中描述的)(一个或多个)处理器60相同或相似的一个或多个物理计算机处理器来执行。
在权利要求中，置于括号中的任何附图标记不应构成对权利要求的限制。词语“包括”或“包含”不排除存在多于权利要求中列出的那些之外的元件或步骤的存在。在枚举了若干器件的装置型权利要求中，这些器件中的若干个可以由相同的硬件项来实现。元件前的词语“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。在枚举了若干器件的任何装置型权利要求中，这些器件中的若干个可以由同一硬件项来实现。尽管在互不相同的从属权利要求中记载了特定元件，但是这并不指示不能有利地使用这些元件的组合。
尽管以上提供的说明出于基于当前认为最优选和现实的实施例的提供了说明的目的细节，但是应理解，这样的细节仅用于该目的并且本公开不限于明确公开的实施例，而是相反，旨在涵盖在随附权利要求书的精神和范围之内的修改和等价布置。例如，应该理解，本公开预期，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 (22)

1.一种睡眠分阶段系统，包括：
一个或多个传感器(40)，其被配置为生成输出信号，所述输出信号传达与对象的一个或多个呼吸参数有关的信息；以及
与所述一个或多个传感器可操作地连接的一个或多个物理计算机处理器(60)，所述一个或多个物理计算机处理器由计算机可读指令配置为：
基于所述输出信号，确定所述对象的个体呼吸的一个或多个呼吸特征；
确定所述一个或多个呼吸特征在一个或多个时间窗口上的分布；
基于所述输出信号来检测呼吸事件的存在；
基于所述呼吸特征的所述分布和所述一个或多个呼吸事件，利用睡眠阶段分类器模型来确定所述对象的睡眠状态；以及
提供指示所述睡眠状态的反馈。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一个或多个物理计算机处理器还被配置为：
确定与检测到的呼吸事件有关的至少一个测量参数，所述测量参数指示在所述时间窗口中的一个或多个内检测到与检测到的呼吸事件相似的一个或多个呼吸事件的次数；并且
基于所述至少一个测量参数和所述呼吸特征的所述分布，确定所述对象的睡眠状态。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一个或多个物理计算机处理器还被配置为确定所述一个或多个呼吸特征在多个时间窗口上的分布，所述时间窗口中的至少一个具有至少60秒的长度。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述输出信号为非脑电图(非EEG)信号。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一个或多个呼吸参数包括所述对象的呼吸努力。
6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一个或多个呼吸参数包括所述对象的呼吸气流。
7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述睡眠分阶段系统包括CPAP设备(100)，所述CPAP设备还包括压力生成器(20)，所述压力生成器被配置为生成可呼吸气体的加压流以递送到对象(70)的气道，所述一个或多个物理计算机处理器(60)与所述压力生成器可操作地连接以基于来自所述一个或多个传感器的所述输出信号来控制所述可呼吸气体的加压流向所述对象的所述气道的递送。
8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述个体呼吸的所述一个或多个呼吸特征包括呼吸持续时间、吸气对呼气的持续时间、最小和最大流量值和/或每次个体呼吸的潮气量。
9.一种方法，包括：
利用一个或多个传感器(40)生成输出信号，所述输出信号传达与对象的一个或多个呼吸参数有关的信息；
利用一个或多个物理计算机处理器(60)，基于所述输出信号，确定所述对象的个体呼吸的一个或多个呼吸特征；
利用一个或多个物理计算机处理器(60)来确定所述一个或多个呼吸特征在一个或多个时间窗口上的分布；
利用一个或多个物理计算机处理器(60)，基于所述输出信号来检测呼吸事件的存在；
利用一个或多个物理计算机处理器(60)，基于所述呼吸特征的所述分布和所述一个或多个呼吸事件，利用睡眠阶段分类器模型来确定所述对象的睡眠状态；并且
利用一个或多个物理计算机处理器(60)来提供指示所述睡眠状态的反馈。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述方法还包括：
利用一个或多个物理计算机处理器(60)确定与检测到的呼吸事件有关的至少一个测量参数，所述测量参数指示在所述时间窗口中的一个或多个内检测到与检测到的呼吸事件相似的一个或多个呼吸事件的次数；并且
基于所述至少一个测量参数和所述呼吸特征的所述分布，利用一个或多个物理计算机处理器(60)来确定所述对象的睡眠状态。
11.根据权利要求9所述的方法，还包括确定所述一个或多个呼吸特征在多个时间窗口上的分布，所述时间窗口中的至少一个具有至少60秒的长度。
12.根据权利要求9所述的方法，其中，所述输出信号为非脑电图(非EEG)信号。
13.根据权利要求9所述的方法，其中，所述一个或多个呼吸参数包括所述对象的呼吸努力。
14.根据权利要求9所述的方法，其中，所述一个或多个呼吸参数包括所述对象的呼吸气流。
15.根据权利要求9所述的方法，还包括生成可呼吸气体的加压流以递送到对象(70)的气道，所述一个或多个物理计算机处理器(60)与所述压力生成器可操作地连接以基于所述输出信号来控制所述可呼吸气体的加压流向所述对象的所述气道的递送。
16.一种睡眠分阶段系统，包括：
用于感测的单元(40)，其被配置为生成输出信号，所述输出信号传达与对象的一个或多个呼吸参数有关的信息；
用于确定的单元(60)，其被配置为基于所述输出信号来确定所述对象的个体呼吸的一个或多个呼吸特征；
用于确定的单元(60)，其被配置为确定所述一个或多个呼吸特征在一个或多个时间窗口上的分布；
用于检测的单元(60)，其被配置为基于所述输出信号来检测呼吸事件的存在；
用于确定的单元(60)，其被配置为基于所述呼吸特征的所述分布和所述一个或多个呼吸事件利用睡眠阶段分类器模型来确定所述对象的睡眠状态；以及
用于提供反馈的单元(60)，其被配置为提供指示所述睡眠状态的反馈。
17.根据权利要求16所述的系统，还包括：
用于确定的单元(60)，其被配置为确定与检测到的呼吸事件有关的至少一个测量参数，所述测量参数指示在所述时间窗口中的一个或多个内检测到与检测到的呼吸事件相似的一个或多个呼吸事件的次数；以及
用于确定的单元(60)，其被配置为基于所述至少一个测量参数和所述呼吸特征的所述分布来确定所述对象的睡眠状态。
18.根据权利要求16所述的系统，包括：
用于确定的单元(60)，其被配置为确定所述一个或多个呼吸特征在多个时间窗口上的分布，所述时间窗口中的至少一个具有至少60秒的长度。
19.根据权利要求16所述的系统，其中，所述输出信号为非脑电图(非EEG)信号。
20.根据权利要求16所述的系统，其中，所述一个或多个呼吸参数包括所述对象的呼吸努力。
21.根据权利要求16所述的系统，其中，所述一个或多个呼吸参数包括所述对象的呼吸气流。
22.根据权利要求16所述的系统，还包括：
所述睡眠分阶段系统包括CPAP设备(100)，所述CPAP设备还包括压力生成单元(20)，所述压力生成单元被配置为生成可呼吸气体的加压流以递送至对象(70)的气道，所述CPAP设备包括一个或多个物理计算机处理器(60)，所述一个或多个物理计算机处理器与所述压力生成单元可操作地连接以基于来自所述感测单元的所述输出信号来控制所述可呼吸气体的加压流向所述对象的所述气道的递送。
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