CN113082410A - 一种呼吸干预的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例提供一种呼吸干预的方法和设备，属于电子医疗和保健领域。该方法主要应用于呼吸干预设备，该呼吸干预设备包括微型气泵，该方法包括：采集用户的第一呼吸信号；对第一呼吸信号进行降噪处理，获取第二呼吸信号；当第二呼吸信号符合预设模型时，通过微型气泵向用户的鼻腔和/或口腔泵入正压气流，预设模型用于识别所述用户发生呼吸异常事件。通过本申请实施例提供的呼吸干预的方法，能够基于用户的呼吸特征数据识别的呼吸异常事件，做出及时响应，向用户泵送正压气流，从而为用户提供便捷、舒适且成本低廉的改善OSAHS方案，提升用户的使用体验。

Description

一种呼吸干预的方法和设备
技术领域
本申请涉及电子医疗和保健领域，尤其涉及一种呼吸干预的方法和设备。
背景技术
阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(obstructive sleep apnea-hypopneasyndrome，OSAHS)是一种常见的睡眠呼吸紊乱性疾病，指睡眠时上气道反复发生塌陷及阻塞引起的呼吸暂停、低通气、打鼾以及日间嗜睡等症状。
现有的一些针对OSAHS的解决方案，如手术、借助持续正压通气呼吸机等设备的治疗方式，无法兼顾用户舒适度与治疗成本，使得用户体验较差。
发明内容
本申请提供了一种呼吸干预的方法，通过呼吸面罩(或口罩)式的呼吸干预设备实时监测呼吸状态，并在用户发生呼吸异常时及时提供正压通气，以解决在缓解OSAHS症状时成本高、用户体验差的问题。
第一方面，提供了一种呼吸干预的方法，应用于呼吸干预设备，所述呼吸干预设备包括微型气泵，所述方法包括：采集用户的第一呼吸信号；对所述第一呼吸信号进行降噪处理，获取第二呼吸信号；当所述第二呼吸信号符合预设模型时，通过所述微型气泵向所述用户的鼻腔和/或口腔泵入正压气流，所述预设模型用于识别所述用户发生呼吸异常事件。
示例性的，呼吸异常事件可以具体指OSAHS，即用户出现呼吸暂停、低通气或者打鼾症状等。
根据本申请实施例提供的呼吸干预的方法，通过呼吸干预设备在检测到用户发生呼吸异常事件后，向用户正压通气的智能间歇式正压通气治疗OSAHS的方案，相较一直持续正压通气呼吸机治疗，减少了给患者带来的不适感，同时，该设备小巧便携，价格低廉，增加了患者使用的依从性。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述第一呼吸信号包括所述呼吸气流的气压信号和/或所述呼吸气流的温度信号。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述对所述第一呼吸信号进行降噪处理，获取第二呼吸信号，具体包括：对所述第一呼吸信号进行一阶差分处理，获取第一中间数据；对所述第一中间数据进行两次移动平均平滑处理，获取所述第二呼吸信号。
根据本申请实施例提供的呼吸干预的方法，通过对采集到的呼吸信号进行降噪滤波处理，可以降低异常信号数据的影响，获取纯净的呼吸信号，从而更准确地检测出呼吸异常事件。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述预设模型包括基线幅度，所述方法还包括：对不同时刻对应的时间滑动窗口内的所述第二呼吸信号进行积分，获取所述不同时刻对应的所述第二呼吸信号幅度；计算M个时刻对应的所述第二呼吸信号幅度的均值，获取所述基线幅度，所述M个时刻为与当前时刻最接近的至少一个时刻，且所述M个时刻对应的时间滑动窗口内的所述第二呼吸信号均为正常呼吸信号，M为正整数。
根据本申请实施例提供的呼吸干预的方法，当用户处于正常呼吸状态时，通过用最新时刻的第二呼吸信号幅度来更新基线幅度，能够使得基线幅度的取值可以随着第二呼吸信号幅度的变化而不断自适应更新，实现以动态阈值来实时检测OSAHS事件的发生，能够提高检测呼吸异常事件的准确性。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述第二呼吸信号符合预设模型，具体包括：当所述当前时刻对应的所述第二呼吸信号的幅度相较于所述基线幅度下降大于或等于第一阈值，且持续时间大于或等于第二阈值时，确定所述用户发生呼吸暂停事件；当所述当前时刻对应的所述第二呼吸信号的幅度相较于所述基线幅度下降大于或等于第三阈值同时小于第一阈值，且持续时间大于或等于第四阈值时，确定所述用户发生低通气事件，所述第一阈值大于所述第三阈值。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：根据所述用户的呼吸暂停低通气指数AHI、体质指数BMI、颈围确定向所述用户的鼻腔和/或口腔泵入的气流。
根据本申请实施例提供的呼吸干预的方法，通过根据用户的体征确定正压通气的参数(如气压等)，能够根据用户的实际情况，向用户提供合适气流，在缓解OSAHS症状的基础上，提升用户的舒适度。
结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：基于AHI指数确定所述用户的呼吸异常程度，并向终端发送所述呼吸异常事件和所述呼吸异常程度的指示信息；和/或，向终端发送所述第二呼吸信号。
根据本申请实施例提供的呼吸干预的方法，通过向用户侧的终端发送呼吸特征的相关数据，能够使得用户通过终端便捷地查看呼吸特征变化等信息，方便用户掌握自身的OSAHS症状。
第二方面，提供了一种呼吸干预的设备，面罩壳体，当用户佩戴所述呼吸干预的设备时，用于覆盖所述用户的鼻腔和/或口腔；气阀，设置于所述面罩壳体上；信号采集模块，用于采集所述用户的第一呼吸信号；信号处理模块，用于对所述第一呼吸信号进行降噪处理，获取第二呼吸信号；当所述第二呼吸信号符合预设模型时，指示微型气泵通过微型气泵向气路向所述用户的鼻腔和/或口腔泵入正压气流，所述预设模型用于识别所述用户发生呼吸异常事件；所述微型气泵，用于响应于所述信号处理模块的所述指示，向所述用户的鼻腔和/或口腔泵入所述正压气流。
其中，面罩壳体在本申请实施例中还可以被称为面罩罩体、壳体等，能够在用户佩戴时，罩住用户的鼻腔和/或口腔。
根据本申请实施例提供的呼吸干预的设备，通过将该设备设计为呼吸面罩(或口罩)式，并将采集信号模块、信号处理模块以及微型气泵等集成在该设备上，使得该设备小巧便捷、价格低廉，增加了患者使用的依从性。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述气阀包括双向气阀，所述双向气阀包括门控薄膜，所述门控薄膜用于切换空气向气路和微型气泵向气路，其中，当所述用户未发生所述呼吸异常事件时，所述门控薄膜在重力作用下堵住所述微型气泵向气路，使得所述空气向气路打开，所述空气向气路用于所述用户呼吸所述面罩壳体外部的空气；当所述用户发生所述呼吸异常事件时，所述门控薄膜在所述正压气流的作用下托顶堵住所述空气向气路，使得所述微型气泵向气路打开，所述微型气泵向气路用于所述微型气泵向所述用户的鼻腔和/或口腔泵入所述正压气流。
应理解，该双向气阀分别控制空气向气路和气泵向气路的开闭，正常呼吸时，双向气阀的门控薄膜(或阀门薄膜)在自身重力作用下自然堵住气泵向气路，使空气向气路保持开放，用户可以通过空气向气路自由地呼吸面罩壳体外部的空气；当用户异常呼吸时，微型气泵开始工作，其泵送的气流推开双向气阀的门控薄膜并顶托堵住空气向气路，从而便于形成正压气流泵入人体鼻腔(或口腔)。
示例性的，本申请实施例中的门控薄膜可以是硅胶材质，其部分边缘可以连接在面罩壳体；或者，该门控薄膜也可以是硬性材料，其结构可以是滚轴叶片(或滚轴水车)结构，以便于在用户的不同呼吸状态下，通过绕滚轴转动实现气路切换。
根据本申请实施例提供的呼吸干预的设备，通过设置双向气阀，能够在用户发生呼吸异常事件时，由空气向气路切换为微型气泵向气路，从而将通入用户鼻腔和/或口腔的气流切换为微型气泵气路中的正压气流，缓解用户的OSAHS症状。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述气阀包括单向气阀，所述单向气阀用于连通空气向气路，使得所述用户单向吸入所述面罩壳体外部的空气。
应理解，用户单向吸入所述面罩壳体外部的空气是指：单向气阀用于使用户自由吸入壳体外部空气，但不能经由此单向气阀呼出气体，从而保证在用户发生呼吸异常，微型气泵泵入气流时，在面罩壳体内形成正压气流。之所以加设一个单向气阀，是为了正常呼吸时吸气阻力较小，气体只能从此阀门进而不能出。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述微型气泵为压电陶瓷薄膜气泵或者动圈式气泵。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述信号处理模块还用于，根据所述用户的AHI、体质指数BMI、颈围确定向所述用户的鼻腔和/或口腔泵入的正压气流。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述第一呼吸信号包括所述用户的呼吸气流的气压信号和/或所述呼吸气流的温度信号。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述信号处理模块，具体用于：对所述第一呼吸信号进行一阶差分处理，获取第一中间数据；对所述第一中间数据进行两次移动平均平滑处理，获取所述第二呼吸信号。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述信号处理模块，还用于：对不同时刻对应的时间滑动窗口内的第二呼吸信号进行积分，获取所述不同时刻对应的所述第二呼吸信号幅度，所述第二呼吸信号为对所述第一呼吸信号进行降噪处理后获取的信号；计算M个时刻对应的所述第二呼吸信号幅度的均值，获取所述基线幅度，所述M个时刻为与当前时刻最接近的至少一个时刻，且所述M个时刻对应的时间滑动窗口内的所述第二呼吸信号均为正常呼吸信号，M为正整数。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述信号模块用于根据所述第二呼吸信号检测呼吸异常事件，具体包括：比较当前时刻对应的所述第二呼吸信号的幅度与所述基线幅度，其中，当所述当前时刻对应的所述第二呼吸信号的幅度相较于所述基线幅度下降大于或等于第一阈值，且持续时间大于或等于第二阈值时，确定所述用户发生呼吸暂停事件；当所述当前时刻对应的所述第二呼吸信号的幅度相较于所述基线幅度下降大于或等于第三阈值同时小于第一阈值，且持续时间大于或等于第四阈值时，确定所述用户发生低通气事件，所述第一阈值大于所述第三阈值。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述呼吸干预的设备还包括无线通信模块，用于：向终端发送所述呼吸异常事件和所述呼吸异常程度；和/或，向终端发送所述第二呼吸信号。
结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述呼吸干预的设备还包括指示灯，所述指示灯用于在所述用户发生呼吸异常事件时亮起。
第三方面，提供了一种呼吸干预的系统，包括呼吸干预设备和终端，其中，所述呼吸干预设备用于执行如第一方面任一项实现方式所述的方法，所述终端用于接收所述呼吸干预设备发送的呼吸信号和监测结果，并向用户显示所述呼吸异常事件。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括计算机指令，当所述计算机指令在计算机中被执行时，使得上述第一方面任一实现方式中的呼吸干预的方法得以实现。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种呼吸干预的系统架构示意图。
图2是本申请实施例提供的一种呼吸干预设备的结构示意图。
图3是本申请实施例提供的一种用户佩戴呼吸干预设备方式的示意图。
图4是本申请实施例提供另一种呼吸干预设备的结构示意图。
图5A和图5B是本申请实施例提供的一种呼吸干预设备的工作原理示意图。
图6A至图6D是本申请实施例提供的一些图形用户界面的示意图。
图7是本申请实施例提供的一种呼吸干预的示意性流程图。
图8是本申请实施例提供的另一种呼吸干预的示意性流程图。
具体实施方式
下面结合本申请实施例中的附图对本申请实施例进行描述。
需要说明的是，本申请实施例的实施方式部分使用的术语仅用于对本申请的具体实施例进行解释，而非旨在限定本申请。在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B；本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或多于两个，“至少一个”、“一个或多个”是指一个、两个或两个以上。
以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。
在本说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
由于现代社会压力增大、超重等因素的影响，使OSAHS成为困扰人们健康的常见病症之一，OSAHS在我国成年人中的发病率约为3.5％～4.6％，在欧美的发病率约为3％。如背景技术所说，OSAHS会导致呼吸暂定、低通气、打鼾等症状，而这些症状造成的人们在睡眠状态下的低血氧症，是心脑血管疾病、代谢异常、神经衰弱等多种疾病的独立危险因素。
现有的一些治疗OSAHS的方案包括临床治疗和非临床治疗。其中，在临床治疗中，通常以持续正压通气治疗和手术治疗为主。持续正压通气治疗需要购买持续正压通气呼吸机，目前的呼吸机价格不菲且患者依从性较低。手术治疗需要结合患者OSAHS阻塞平面选择手术方案，一般包括鼻腔手术、软腭和口咽平面手术和舌根下咽平面手术等，手术治疗患者比较痛苦且远期疗效仅为40％左右，还可能导致一些并发症。
现有的一些非临床解决方案中，根据仰卧位睡姿比侧卧位睡姿更易于产生OSAHS这一事实，有通过改变睡姿来缓解OSAHS的睡眠枕头；或者，根据以颏舌肌为主的上气道扩张肌受舌下神经支配这一事实，也有通过颌下经皮电刺激颏舌肌或舌下神经，使颏舌肌等上气道扩张肌产生收缩，舌咽气道扩张，从而达到改善治疗OSAHS的颌下贴片电刺激仪。这些非临床解决方案相较持续正压通气治疗，其疗效评价不一，有待进一步验证。
针对现有的OSAHS治疗方案无法兼顾患者体验与成本的问题，本申请实施例提供了一种呼吸干预的方法。该方法通过面罩式的呼吸干预设备，对用户呼吸特征信号进行监测，根据监测信号和预设模型识别呼吸异常事件(即OSAHS)，从而及时为用户提供正压气流以缓解OSAHS症状，该方法操作便捷、成本低廉，且对实现场地无特别要求，能够满足用户在多种场景(如家居场景)下的使用需求，实现该方法的呼吸干预设备佩戴方便且舒适，能有效提升用户体验。
示例性的，如图1所示，为本申请实施例提供的一种呼吸干预的方法适用的系统架构示意图。该系统架构包括呼吸干预的呼吸干预设备100(或称设备100)和用户侧的终端200。
在一些实施例中，设备100可以与终端200进行无线通信(wireless network)连接，例如短距无线通信连接，如蓝牙(bluetooth)连接；或者，通过局域网(local areanetwork)通信连接等。设备100和终端200之间的无线通信可以使用任何已知的网络通信协议来实现。
在一些实施例中，设备100可以用于监测用户的呼吸特征信号(或称呼吸信号)，例如在睡眠过程中呼吸的气流压力、气流温度等信号。该设备100可以对监测到的呼吸特征信号进行降噪滤波处理，获取更为纯净的睡眠呼吸信号，避免异常呼吸信号的影响；基于预设模型，该设备100还可以根据获取的呼吸特征信号对呼吸异常事件(如发生呼吸暂停、低通气)进行识别，其中，当识别到用户发生呼吸异常事件时，设备100可以对呼吸异常事件进行响应，向用户泵送气流(正压通气)，以缓解和改善OSAHS症状。其中，对于设备100的结构以及工作原理，将在下文进行介绍，此处暂不详述。
应理解，本申请实施例中的信号也在下文也可以描述为数据或信息，如呼吸气流的气压信号也可以描述为呼吸气流的气压数据，呼吸气流的温度信号也可以描述为呼吸气流的温度数据，第一呼吸信号和第二呼吸信号也可以分别描述为第一呼吸数据和第二呼吸数据。本申请对此不作限定。
在一些实施例中，终端200可以是多种电子设备，例如手机、平板电脑、大屏设备、智能穿戴设备(如智能手表、智能手环等)、智能车载设备等具有显示屏幕的电子设备。上述终端200的示例性实施例包括但不限于搭载
Figure BDA0002991926720000061
鸿蒙系统(Harmony OS)或者其他操作系统的电子设备。上述电子设备也可以是其他类型的电子设备，诸如具有触敏表面(例如触控面板)的膝上型计算机(laptop)等，本申请实施例对电子设备的具体类型不做任何限制。
在一些实施例中，终端200可以负责与用户和设备100进行交互，例如，终端200可以接收设备100发送的用户睡眠呼吸的相关特征数据(例如呼吸气流的气压/温度信号、呼吸暂停事件、低通气事件、打鼾事件、AHI指数、呼吸紊乱程度等等)，并存储该数据；终端200可以接收用户的呼吸数据查询请求，向用户反馈相应的信息，如通过特定的应用程序的显示界面显示相关信息。
示例性的，如图2所示，为本申请实施例提供的一种呼吸干预设备的结构示意图。该呼吸干预设备(即图1中的设备100)可以包括信号采集模块101、信号处理模块102、控制干预模块103、无线通信模块104以及电源模块105等。
在一些实施例中，信号采集模块101可以用于采集用户的呼吸特征信号，如呼吸气流的温度信号、呼吸气流的压力信号、呼吸气流速率信号等。示例性的，该信号采集模块101可以包括多种传感器，以将采集的呼吸气流特征转换为对应的电信号。例如，该信号采集模块101例如可以包括图2所示的气压传感器1011，该气压传感器1011可以采集用户在佩戴设备100过程中的呼吸气流压力，并将呼吸气流压力转换为相应的气压电信号；该信号采集模块101例如还可以包括图2所示的热敏传感器1012，该热敏传感器1012可以采集用户在佩戴设备100过程中的呼吸气流的温度，并将温度转换为相应的温度电信号。
应理解，信号采集模块101中的气压传感器1101和热敏传感器1102是基于人体口鼻处的睡眠呼吸气流获取相应的呼吸特征数据的，因而，在实际应用时，信号采集模块101在设备100上的位置可以处于用户口鼻附近，例如参照图3和图4所示，信号采集模块101可以处在鼻气流和口气流的气流汇集位置处。
可选地，信号采集模块101还可以包括姿势传感器，能够对用户睡眠期间的睡姿进行监测，其中，用户睡姿可以包括仰卧、侧卧或其他姿势。
在一些实施例中，信号处理模块102可以利用计算能力对用户的呼吸特征数据进行处理，并识别用户的呼吸异常事件。例如，该信号处理模块102可以由信号采集模块101接收呼吸特征信号(如气压信号、温度信号)，并基于预设模型对呼吸特征信号进行降噪处理，使得呼吸特征数据随时间变化的波动更为平缓，获得更为纯净的(也即降低异常数据影响的)呼吸特征信号。信号处理模块102根据处理后的呼吸特征信号，实时监测OSAHS事件，还可以利用相关数据(如AHI值、呼吸频率等)评估睡眠呼吸紊乱程度。其中，信号处理模块102对呼吸特征数据的处理过程以及识别OSAHS、响应OSAHS的过程将在下文进行详细的介绍，此处暂不详述。
在一些实施例中，控制干预模块103可以包括微型气泵(如压电陶瓷气泵或者动圈式气泵)以及用于控制该微型气泵执行泵送气流功能的处理器(或控制器)，其主要负责在信号处理模块102发送的干预指令的指示下，执行呼吸干预操作。其中，呼吸干预操作具体可以指向用户鼻腔和/或口腔泵入气流，即正压通气，以缓解用户的OSAHS症状。更为具体地，控制干预模块103可以按照一定气压，在预设时间段内向用户鼻腔和/或口腔泵入气流。
在一些实施例中，无线通信模块104可以负责与终端200进行通信连接，例如将用户的呼吸特征数据和监测结果发送给用户侧的终端200，或者将识别到的呼吸异常事件(如OSAHS)发送给终端200等。该无线通信模块104可以具体实现为蓝牙模块，本申请对此不作限定。
在一些实施例中，电源模块105用于对设备100进行充电管理，如为信号采集模块101、信号处理模块102、控制干预模块103、无线通信模块104等进行供电。
可选地，该呼吸干预的设备还可以包括指示灯，用于在所述用户发生呼吸异常事件时亮起，提示用户发生呼吸异常事件。
可选地，该呼吸干预的设备还可以包括按键，用于启动该设备。
通过上述呼吸干预设备，能够实时监测用户睡眠过程中的呼吸特征，在基于呼吸特征识别的呼吸异常事件后，可以做出及时响应，向用户泵送正压气流，从而为用户提供便捷、舒适且成本低廉的改善OSAHS方案，提升用户的使用体验。
示例性的，图3示出了本申请实施例提供的一种用户佩戴呼吸干预设备方式的示意图。
如图3所示，本申请实施例提供的呼吸干预设备可以以类似呼吸面罩(或口罩)的形式覆盖在用户的口鼻处，例如可以如同普通的呼吸面罩一样覆盖在鼻腔和口腔处。或者，可以与普通呼吸面罩覆盖范围不同的是，本申请实施例提供的呼吸干预设备的佩戴部分也可以仅覆盖在用户的鼻腔处(如图3所示)，也可以仅覆盖在用户的口腔处(图3未示出)。为便于理解，本申请实施例仅以图3所示的情形(即呼吸干预设备覆盖在用户的鼻腔处)进行介绍，然而本申请实施例不仅限于此。
参照图3，呼吸干预设备可以包括面罩壳体1(可对应于上述所说的佩戴部分，或称面罩罩体、壳体)、工作主机2、单向气阀3、双向气阀4。
其中，面罩壳体1用于在用户佩戴该呼吸干预设备时覆盖用户的鼻腔和/或口腔；工作主机2具有图2实施例所介绍的多个模块，如信号采集模块101、信号处理模块102、控制干预模块103等，可以用于执行呼吸特征数据处理、呼吸异常事件识别等需要计算资源完成的事项；单向气阀3可以布置于面罩壳体1上，用于使外部空气进入呼吸干预设备内部，供用户呼吸时吸入空气；双向气阀4可以布置于面罩壳体1上，该双向气阀4可以包括门控薄膜(或称阀门薄膜)，该门控薄膜可以布置于微型气泵气路路径上，用于根据需要切换不同气路的气流。
在一些实施例中，单向气阀3可以用于使用户单向吸入所述面罩壳体1外部的空气。具体而言，单向气阀3可以使用户自由吸入面罩壳体1外部的空气，但却不能使用户经由该单向气阀3呼出气体，该方式能够保证在用户发生呼吸异常，微型气泵泵入气流时，在面罩壳体1内形成正压气流。此外，之所以设置该单向气阀3，使气体只能从此阀门进而不能出，主要是为了使用户在正常呼吸时受到较小的吸气阻力，增加用户正常呼吸时的舒适度。
在一些实施例中，双向气阀4的工作原理可以参照图5A和图5B。如图5A所示，在用户正常呼吸时，微型气泵不工作，双向气阀4的门控薄膜由于自身重力会自动堵住微型气泵向气路，口鼻向气路和空气向气路正常开放，用户可以自由吸入气流和呼出气流；如图5B所示，当OSAHS事件发生时，微型气泵启动工作，微型气泵泵出的气流会把阀门薄膜向上顶托堵住空气向气路，而口鼻向气路和微型气泵向气路则正常开放，从而可以形成正压气流向用户口鼻通气；当微型气泵工作结束时，则阀门薄膜自动下垂，再次堵住微型气泵向气路，而口鼻向气路和空气向气路再次正常开放，用户再次实现自由呼吸。
在一些实施例中，双向气阀的门控薄膜的材质可以是硅胶，该硅胶材质的门控薄膜的部分侧边可以连接在面罩壳体1上，使得门控薄膜可以绕该侧边进行开合。然而，考虑到以用户每晚睡眠8小时计算，用户每晚呼吸次数最多可以接近10000次，如果采用磨损能力较差的硅胶薄膜作为门控薄膜，其寿命可能较短，因而，本申请实施例中的门控薄膜还可以选用硬性材质制成，并设计为滚轴叶片(或滚轴水车)形式。示例性的，当门控薄膜设计为滚轴式水车(或滚轴式叶片)形式时，其工作原理可以是：当用户正常呼吸时，门控薄膜在自身重力的作用下通过滚轴滚下(或垂下)，堵住微型气泵向气路，并敞开空气向气路，使得面罩内部与外部气路连通，用户可以自由呼吸面罩外部空气；当用户发生呼吸异常事件时，微型气泵开始泵送气流，正压气流会推动滚轴叶片绕着滚轴转动堵住空气向气路，使得微型气泵向气路敞开，使微型气泵的正压气流通过该微型气泵向气路通入用户鼻腔和/或口腔。
上述呼吸干预设备为呼吸面罩式的设备，该呼吸面罩式的独特气路结构设计，确保了OSAHS患者在正常呼吸时的自由呼吸气路畅通，而在OSAHS事件发生时，微型气泵泵出的气流又能相较肺内压形成正压气流，进行正压通气治疗OSAHS。用户可以如同佩戴呼吸面罩一样佩戴该呼吸干预设备。此外，该呼吸干预设备只有在检测到用户发生呼吸异常事件后，才会向用户正压通气，这种智能间歇式正压通气治疗OSAHS的方案，相较一直持续正压通气呼吸机治疗，减少了给患者带来的不适感，同时，该设备小巧便携，价格低廉，增加了患者使用的依从性。
在一些实施例中，本申请实施例的气路结构设计还可以设计为带有双向气阀的气流导管，以提供与图5A和图5B实施例相近的气路切换效果。示例性的，带有双向气阀的气流导管设备设计可以是在图3和图4所示的呼吸干预设备其他部件不变的情形下，设计双向气流导管，该双向气流导管一端连接在微型气泵的气流输出口处，另一端连接在呼吸面罩的近用户口鼻处，双向气阀可以设置于该气流导管上(如中间位置)。其工作原理为：用户正常呼吸时，阀门薄膜在自身重力的作用下会自动堵住微型气泵向气路，而口鼻向气路和空气向气路正常开放，用户可自由呼吸面罩外的空气；当OSAHS事件发生时，微型气泵泵出的气流会把阀门薄膜向上顶托堵住空气向气路，而口鼻向气路和微型气泵向气路则正常开放，从而可使微型气泵泵送的正压气流通向用户口鼻；当微型气泵工作结束时，则阀门薄膜自动下垂再次堵住微型气泵向气路，而口鼻向气路和空气向气路再次正常开放，用户可以再次自由呼吸面罩外的空气。
应理解，在实际应用时，用户可以在睡眠时佩戴本申请实施例提供的呼吸干预设备，以便于该设备对用户睡眠过程中的呼吸信号进行监测。更进一步地，该设备也可以在检测到用户发生OSAHS事件时，启动微型气泵，向用户的鼻腔和/或口腔泵入气流，以缓解用户呼吸不畅的症状。
示例性的，如图6所示，为本申请实施例提供的一些图形用户界面(graphicaluser interface，GUI)的示意图。为便于描述，以终端200是手机为例进行介绍。
在一些实施例中，设备100可以与手机建立无线通信，例如，设备100与手机建立蓝牙通信。手机上可以安装有相关的应用程序(application，App)，设备100可以通过App与手机绑定。例如，用户可以在图6A所示的App绑定界面点击“去绑定设备”选项；响应于用户的点击操作，手机可以通过蓝牙模式扫描周围设备，并与设备100蓝牙连接；当手机与设备100连接后，手机可以显示设备100的标识、设备100的佩戴说明、App使用说明、设备100介绍等信息。
在一些实施例中，当设备100监测到用户睡眠过程中的呼吸特征信号后，可以基于该呼吸特征信号获取用户的呼吸监测结果，该呼吸监测结果可以包括呼吸暂停、低通气、打鼾等呼吸异常事件。此外，设备100还可以监测用户的睡姿，如仰卧、侧卧及其他姿势，并将用户的睡姿也发送给手机。当用户查看用户呼吸特征变化时，手机可以显示如图6B所示的睡眠监测结果报告界面，其中，在图6B所示的界面上用户可以查看在睡眠期间的呼吸特征数据波动情况，例如，在图6B所示的虚线框内，呼吸监测结果低于一定阈值，此时可显示为疑似呼吸暂停；或者，手机还可以显示如图6C所示的睡眠监测结果报告界面，在图6C所示的界面中，用户可以查看睡姿和打鼾次数。
应理解，手机还可以采用与图6B和图6C类似的界面显示疑似低通气监测结果，或者其他多种睡眠特征的监测结果，本申请对此不作限定。
在一些实施例中，手机可以根据设备100发送的呼吸特征监测结果生成每天对应的日报告，该日报告用于表示在某一天的睡眠过程中，用户的呼吸特征以及相应的呼吸异常事件级别，如打鼾级别、疑似呼吸暂定事件的级别等，级别可以用于表示呼吸紊乱的程度。例如，如图6D所示，为手机显示的日报告界面，该界面包括日期信息和时间信息(如2021-10-21，22:41-06:08)，该日期和时间可以表示2021-10-21这一天的用户睡眠时间为22:41-06:08；该界面还可以包括呼吸异常事件级别，如打鼾级别为严重，疑似呼吸事件级别为疑似中风险；此外，该界面还可以包括呼吸异常事件在不同时间段的程度或比重。日报告界面还可以包括日历图标，用户可以通过点击日历图标，在日历中选择某一天的睡眠日报告进行查看。
应理解，图6A至图6D所示的显示界面仅为示例，在实际应用中，用户侧终端的显示界面可以为其它形式，如显示比图6A至图6D更多或更少的信息，本申请对此不作限定。
通过本申请实施例提供的呼吸干预的方法，能够基于用户的呼吸特征数据识别的呼吸异常事件，做出及时响应，向用户泵送气流，从而为用户提供便捷、舒适且成本低廉的改善OSAHS方案，提升用户的使用体验。
以上对本申请实施例提供的呼吸干预的方法的设备结构以及应用层面进行了介绍，为了更好地理解本申请实施例提供的呼吸干预的方法的内部实现过程，以下结合附图进行进一步介绍。
示例性的，如图7所示，为本申请实施例提供的一种呼吸干预的方法的示意性流程图。该流程可以由呼吸干预设备(也即设备100)作为主体执行，具体包括以下步骤：
S701，采集用户的第一呼吸信号。
在一些实施例中，第一呼吸信号可以理解为呼吸特征的信号，包括用户的呼吸气流的气压信号、用户的呼吸气流的温度信号等。
具体来说，当用户佩戴呼吸干预设备(如图3所示)时，该呼吸干预设备中的气压传感器1011可以采集用户口鼻处的呼吸气流气压，并将呼吸气流气压转换为呼吸气流的气压电信号。或者，该呼吸监测设备中的热敏传感器1012可以采集用户口鼻处的呼吸气流温度，并将呼吸气流温度转换为呼吸气流的温度电信号。
在一些实施例中，呼吸干预设备可以按照预设采样率采集用户的呼吸信号，采样率例如可以是50Hz。
S702，对第一呼吸信号进行降噪处理，获取第二呼吸信号。
在一些实施例中，呼吸干预设备的信号采集模块可以将获取的呼吸气流的气压信号、呼吸气流的温度信号等传输至信号处理模块。
在一些实施例中，信号处理模块在接收到第一呼吸信号后，可以对该第一呼吸信号进行降噪滤波处理，获取更纯净的呼吸信号。其中，降噪滤波处理的具体过程将在图8实施例中进行介绍，此处暂不详述。
应理解，在对呼吸信号采集过程中，可能会由于外界因素的干扰而产生异常信号数据，因此为了能够根据呼吸信号获取更准确的呼吸异常事件检测结果，需要对采集的第一呼吸信号进行降噪处理，获取纯净的呼吸信号。
S703，当第二呼吸信号符合预设模型时，通过微型气泵向用户的鼻腔和/或口腔泵入正压气流，该预设模型用于识别用户发生呼吸异常事件。
本申请实施例中的呼吸异常事件是指OSAHS，也即该呼吸异常事件可以包括呼吸暂停、低通气等症状。
预设模型则是根据阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征诊治指南对OSAHS事件定义确定的，用于识别用户发生呼吸异常事件。其中，阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征诊治指南对OSAHS事件定义为：(1)睡眠呼吸暂停：睡眠过程中口鼻呼吸气流消失或明显减弱，如较基线幅度下降≥90％，且持续时间≥10s；(2)低通气：睡眠过程中口鼻气流较基线幅度下降范围为50％～90％(包括50％，不包括90％)，且持续时间≥10s。
在一些实施例中，预设模型中用户呼吸信号较基线下降的幅度及其持续时间可以根据上述阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征诊治指南的定义而灵活设定，并不限制与上述定义中的数值完全一致。示例性的，该预设模型可以至少包括以下两种具体情形：
(1)当呼吸信号幅度相较于基线幅度下降大于或等于第一阈值，且持续时间大于或等于第二阈值时，确定用户发生呼吸暂停事件。示例性的，这里的第一阈值可以为90％，并且以5s窗口的延时为例，这里的第二阈值可以为4s；
(2)当呼吸信号幅度相较于基线幅度下降大于或等于第三阈值同时小于第一阈值，且持续时间大于或等于第四阈值时，确定用户发生低通气事件，第一阈值大于第三阈值。示例性的，这里的第三阈值可以是50％，并且以5s窗口的延时为例，这里的第四阈值可以是4s。
因此，当第二呼吸信号幅度满足上述情形(1)时，即当第二呼吸信号幅度相较于基线幅度下降大于或等于第一阈值，且持续时间大于或等于第二阈值时，则可以确定用户发生呼吸暂停事件；当第二呼吸信号满足上述情形(2)时，即相较于基线幅度下降大于或等于第三阈值同时小于第一阈值，且持续时间大于或等于第四阈值时，则可以确定用户发生低通气事件。这两种情况均表示用户发生呼吸异常事件。
可选地，该预设模型还可以包括关于打鼾的情形，以识别用户发生打鼾症状。本申请对此不作限定。
在一些实施例中，不同时刻对应的第二呼吸信号幅度可以是对不同时刻对应的时间滑动窗口内的第二呼吸信号积分后获得的。例如，当前时刻t的第二呼吸信号幅度，可以是对当前时刻t对应的时间滑动窗口内的第二呼吸信号进行积分计算获得。其中，不同时刻对应的滑动窗口具有相同的窗口长度(即对应相同的时间长度)，如时刻t对应的时间滑动窗口的长度可以是(t-5s，t)，也即窗口长度为5s。
在一些实施例中，基线幅度可以是指在用户正常呼吸状态下的呼吸数据，用于作为判断用户的呼吸气流是否发生异常的比较基准。具体地，基线幅度是指利用M个时刻对应的第二呼吸信号幅度计算的均值，M为正整数。其中，M个时刻对应的时间滑动窗口内的第二呼吸信号均为正常呼吸状态下的信号；可选地，该M个时刻可以为与当前时刻最接近的至少一个时刻。换言之，当用户处于正常呼吸状态时，基线幅度的取值可以随着第二呼吸信号幅度的变化而不断自适应，以实现基于动态阈值来实时检测OSAHS事件的发生，例如可以用与当前时刻最接近的至少一个时刻对应的第二呼吸信号幅度计算基线幅度，以更新之前的基线幅度，基线幅度可以随着用户正常呼吸状态下的呼吸信号动态变化；而当用户呼吸异常时，例如呼吸特征数据变化幅度大于某一阈值，则选择与发生呼吸异常时刻最接近的呼吸正常状态下的时刻对应的基线幅度(即前一个正常呼吸下的基线幅度不作更新，基线幅度维持不变)，以免呼吸异常下的呼吸信号对基线幅度造成影响，从而无法准确判断呼吸异常事件。
在一些实施例中，呼吸干预设备中的信号处理模块可以用来根据第二呼吸信号(如第二呼吸信号幅度)判断用户是否发生呼吸异常事件。当确定用户发生呼吸异常事件时，可以向控制干预模块发送呼吸干预指令，指示控制干预模块向用户的鼻腔和/或口腔泵入气流，其中，控制干预模块可以包括微型气泵。可选地，干预指令可以包括泵入气流的气压、泵入气流的时长等参数。
在一些实施例中，呼吸干预设备获取到第二呼吸信号后，可以向用户侧的终端发送该第二呼吸信号；或者，呼吸干预设备获取到呼吸异常事件的监测结果后，可以向用户侧的终端发送该呼吸异常事件、呼吸紊乱程度等，以便用户对呼吸特征数据和呼吸异常事件进行查看(如图6B至图6D所示)。
在一些实施例中，终端可以根据获取的呼吸特征信号确定用户的呼吸异常事件对应的级别，如疑似呼吸暂停对应的级别、疑似低通气对应的级别等，其中，这里的级别用于指示呼吸异常事件的严重程度，例如可以包括严重、中风险、低风险等。
根据本申请实施例提供的呼吸干预的方法，通过用户佩戴的呼吸面罩式呼吸干预设备基于用户的呼吸特征数据识别的呼吸异常事件，做出及时响应，向用户泵送气流，从而为用户提供便捷、舒适且成本低廉的改善OSAHS方案，提升用户的使用体验。
以下结合附图对呼吸特征数据处理的具体过程进行介绍。示例性的，如图8所示，为本申请实施例提供的另一种呼吸干预的方法的具体实现流程示意图。为便于理解，本申请实施例以呼吸特征是气压为例进行介绍，但应理解，该方法对呼吸气流温度等其他呼吸特征同样适用。该流程具体包括以下步骤：
S801，采集口鼻呼吸气流的第一呼吸信号。
其中，此处的第一呼吸气流的信号可以是呼吸气流的气压信号F。
S802，对第一呼吸信号进行一阶差分处理，获取第一中间数据。
具体地，可以采用以下公式(1-1)对第一呼吸信号F进行一阶差分处理：
D(t)＝ΔFt＝Ft+1-Ft (1-1)
其中，D(t)为一阶差分后得到的时间序列数据(第一中间数据)；ΔFt为一阶差分后的t时刻呼吸特征数据；Ft+1为t+1时刻的呼吸气流气压；Ft为t时刻的呼吸气流气压。
S803，对第一中间数据进行一次移动平均平滑处理，获取第二中间数据。
示例性的，可以对一阶差分处理后的时间序列数据D(t)连续进行两次n个(如20个)数据点的移动平均平滑处理，n为正整数。
具体地，可以采用以下公式(1-2)对第一中间数据D(t)进行一次移动平均平滑处理：
R1(t)＝D′t＝(Dt-1+Dt-2+Dt-3+…+Dt-n)/n (1-2)
其中D′t为一次移动平均平滑后得到的t时刻的呼吸特征数据；n为正整数值，例如n＝20。
S804，对第二中间数据进行二次移动平均平滑处理，获取第二呼吸信号。
具体地，可以采用以下公式(1-3)对第一中间数据D(t)进行二次移动平均平滑处理：
R(t)＝(D′t-1+D′t-2+D′t-3+…+D′t-n)/n (1-3)
其中，R(t)为对第一呼吸信号降噪处理后得到的纯净睡眠呼吸信号，其波形可以呈现为围绕零轴上下波动的呼吸曲线；D′t为一次移动平均平滑后得到的t时刻的呼吸特征数据；n为正整数值，例如n＝20。
S805，根据第二呼吸信号和预设模型，实时检测睡眠呼吸状态。
在一些实施例中，可以根据第二呼吸信号幅度与基线幅度进行比较，以检测是否发生OSAHS事件。其中，第二呼吸信号R(t)幅度记为A(x)，可以用固定时间长度(如5s)的时间滑动窗口内能量(或面积)来计算，计算公式(1-4)为：
Figure BDA0002991926720000121
其中，A(x)为x时刻(如每秒时刻)第二呼吸信号R(t)幅度；N为第二呼吸信号R(t)的数据长度，例如以50Hz采样率采集20s第二呼吸信号数据，则N等于1000；x为时刻(如每秒时刻)；Δt为时间滑动窗口之间的间隔，可以恒等于1，也即5s窗口每间隔1s就向后滑动。
在一些实施例中，基线幅度的取值可以随着第二呼吸信号R(t)的幅度A(x)的变化而不断自适应，以实现动态阈值来实时检测OSAHS事件的发生。具体地，当设备开始工作后，首先取前M个(如3个)时刻对应的第二呼吸信号幅度A(x)的均值M(x)为初始化基线幅度，待后续自适应更新；然后每一个时刻对应的第二呼吸信号幅度A(x)值都与其前M个A(x)的均值M(x)进行比较，以M＝3为例，时刻x的基线幅度的计算公式如公式(1-5)所示：
Figure BDA0002991926720000122
其中，M(x)为时刻x的基线幅度；A(x-1)、A(x-2)、A(x-3)分别为时刻x之前的3个时刻对应的第二呼吸信号幅度，即与时刻x最接近的3个时刻对应的第二呼吸信号幅度。
若(A(x)－M(x))/M(x)≥－0.4，且A(x)和M(x)都大于一个经验值，则基线幅度用M(x)进行替代更新，否则基线幅度维持前一基线幅度取值不变，以此实现基线幅度的实时自适应更新；最后，将每一时刻的A(x)与基线幅度进行比较，基于发生OSAHS事件的定义，实时检测OSAHS事件。应理解，上述经验值可以是阻塞性睡眠呼吸暂停发生时的第二呼吸信号幅度，其取值可以基于呼吸暂停发生时呼吸信号幅度数值的群体分布特性，以具有统计学差异的mean+2SD来计算。
S806，基于预设模型定义识别OSAHS。
其中，OSAHS包括呼吸暂停、低通气、打鼾等症状。识别OSAHS的过程可以参见上述内容介绍，此处不再赘述。
在一些实施例中，信号处理模块102可以基于第二呼吸信号计算呼吸频率，基于检测的OSAHS事件计算AHI指数等，以评估睡眠呼吸紊乱程度，该AHI指数或评估的睡眠呼吸紊乱程度可以发送至用户侧终端，用于用户查阅睡眠呼吸报告时终端界面对相关信息进行显示。
在一些实施例中，信号处理模块102在判定阻塞性睡眠呼吸暂停或低通气事件发生后，实时向控制干预模块发送干预指令。控制干预模块在接收干预指令后，快速响应启动微型气泵(譬如压电陶瓷气泵)，向鼻腔(和/或口腔)泵送正压气流。其中，泵送正压气流的压力P可以根据用户的呼吸暂停低通气指数(AHI)、体质指数(BMI)和颈围(NC)这三个参数来设定。示例性的，泵送正压气流的压力P可以根据用户的呼吸暂停低通气指数(AHI)、体质指数(BMI)和颈围(NC)3个参数来计算，计算公式如(1-6)所示：
P＝0.05*AHI+0.15*BMI+0.066*NC-1.71 (1-6)
其中，AHI、BMI和NC的单位依次是“次/h”、“kg/m2”和“cm”。微型气泵的压力P可供设定范围为0.4～2.0kPa，泵气时间持续2～4秒，泵送正压气流流量为60～125ml/s。其中，每一次干预的总泵气量约为250ml，当压力P值设定较高时，则泵送正压气流流量会变小，泵气持续时间相应延长；相反，当压力P值设定较低时，则泵送正压气流流量会变大，泵气持续时间相应缩短。
根据本申请实施例提供的呼吸干预的方法，通过用户佩戴的呼吸面罩式呼吸干预设备基于用户的呼吸特征数据识别的呼吸异常事件，做出及时响应，向用户泵送气流，从而为用户提供便捷、舒适且成本低廉的改善OSAHS方案，提升用户的使用体验。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括计算机指令，当所述计算机指令在计算机中被执行时，使得上述呼吸干预的方法得以实现。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机命令。在计算机上加载和执行所述计算机程序命令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机命令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过所述计算机可读存储介质进行传输。所述计算机命令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储装置。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如，固态硬盘(solid state disk，SSD))等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，该流程可以由计算机程序来命令相关的硬件完成，该程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法实施例的流程。而前述的存储介质包括：ROM或随机存储记忆体RAM、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请实施例的具体实施方式，但本申请实施例的保护范围并不局限于此，任何在本申请实施例揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请实施例的保护范围之内。因此，本申请实施例的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种呼吸干预的方法，其特征在于，应用于呼吸干预设备，所述呼吸干预设备包括微型气泵，所述方法包括：
采集用户的第一呼吸信号；
对所述第一呼吸信号进行降噪处理，获取第二呼吸信号；
当所述第二呼吸信号符合预设模型时，通过所述微型气泵向所述用户的鼻腔和/或口腔泵入正压气流，所述预设模型用于识别所述用户发生呼吸异常事件。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一呼吸信号包括所述用户的呼吸气流的气压信号和/或所述呼吸气流的温度信号。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一呼吸信号进行降噪处理，获取第二呼吸信号，具体包括：
对所述第一呼吸信号进行一阶差分处理，获取第一中间数据；
对所述第一中间数据进行两次移动平均平滑处理，获取所述第二呼吸信号。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述预设模型包括基线幅度，所述方法还包括：
对不同时刻对应的时间滑动窗口内的所述第二呼吸信号进行积分，获取所述不同时刻对应的所述第二呼吸信号幅度；
计算M个时刻对应的所述第二呼吸信号幅度的均值，获取所述基线幅度，所述M个时刻对应的时间滑动窗口内的所述第二呼吸信号均为正常呼吸信号，且所述M个时刻为与当前时刻最接近的至少一个时刻，M为正整数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二呼吸信号符合预设模型，具体包括：
当所述第二呼吸信号幅度相较于所述基线幅度下降大于或等于第一阈值，且持续时间大于或等于第二阈值时，确定所述用户发生呼吸暂停事件；
当所述第二呼吸信号幅度相较于所述基线幅度下降大于或等于第三阈值同时小于所述第一阈值，且持续时间大于或等于第四阈值时，确定所述用户发生低通气事件，所述第一阈值大于所述第三阈值。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据呼吸紊乱指数AHI确定所述用户的呼吸异常程度，并向终端发送所述呼吸异常事件和所述呼吸异常程度的指示信息；和/或，
向终端发送所述第二呼吸信号。
7.一种呼吸干预的设备，其特征在于，包括：
面罩壳体，当用户佩戴所述呼吸干预的设备时，用于覆盖所述用户的鼻腔和/或口腔；
气阀，设置于所述面罩壳体上；
信号采集模块，用于采集所述用户的第一呼吸信号；
信号处理模块，用于对所述第一呼吸信号进行降噪处理，获取第二呼吸信号；当所述第二呼吸信号符合预设模型时，指示微型气泵通过微型气泵向气路向所述用户的鼻腔和/或口腔泵入正压气流，所述预设模型用于识别所述用户发生呼吸异常事件；
所述微型气泵，用于响应于所述信号处理模块的所述指示，向所述用户的鼻腔和/或口腔泵入所述正压气流。
8.根据权利要求7所述的设备，其特征在于，所述气阀包括双向气阀，所述双向气阀包括门控薄膜，所述门控薄膜用于切换空气向气路和所述微型气泵向气路，其中，
当所述用户未发生所述呼吸异常事件时，所述门控薄膜在重力作用下堵住所述微型气泵向气路，使得所述空气向气路打开，所述空气向气路用于所述用户呼吸所述面罩壳体外部的空气；
当所述用户发生所述呼吸异常事件时，所述门控薄膜在所述正压气流的作用下托顶堵住所述空气向气路，使得所述微型气泵向气路打开，所述微型气泵向气路用于所述微型气泵向所述用户的鼻腔和/或口腔泵入所述正压气流。
9.根据权利要求7或8所述的设备，其特征在于，所述气阀包括单向气阀，所述单向气阀用于连通空气向气路，使得所述用户吸入所述面罩壳体外部的空气。
10.根据权利要求7-9中任一项所述的设备，其特征在于，所述微型气泵为压电陶瓷薄膜气泵或者动圈式气泵。
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