CN114762053A - 收集与选定面罩相关的拟合数据的系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种在使用诸如CPAP装置的呼吸压力治疗装置时从佩戴诸如面罩的接口的患者收集反馈数据的系统和方法。该系统包括存储装置，该存储装置包括患者的面部图像。与呼吸压力治疗装置通信的接口，该接口从该患者使用该接口时收集操作数据。患者接口收集关于患者接口的来自患者的主观患者输入数据。分析模块将接口的特征与面部图像数据、操作数据和主观患者输入数据相关联。

Description

收集与选定面罩相关的拟合数据的系统和方法

相关申请的交叉引用

本申请要求于2019年11月13日提交的第2019904285号澳大利亚临时专利申请和2020年8月31日提交的第63/072,914号美国临时专利申请的优先权和权益，其全部内容通过引用并入本文。

技术领域

本发明总体上涉及设计用于呼吸系统疾病治疗系统的进气机构，并且更具体地涉及为未来设计者收集与气压装置的面罩的有效性相关的患者数据的系统。

背景技术

存在一系列呼吸障碍。某些障碍可以以特定事件为特征，诸如呼吸暂停、呼吸不足和呼吸过度。阻塞性睡眠呼吸中止症(OSA)是一种睡眠呼吸障碍(SDB)形式，其特征在于包括上气道在睡眠期间的闭塞或阻塞的事件。其起因于睡眠期间异常小的上气道和肌肉张力在舌、软腭及后口咽壁的区域中的正常损失的组合。所述病症导致受影响患者停止呼吸，典型地持续30秒至120秒的时间段，有时每晚200次至300次。这常常导致过度日间嗜睡，并可导致心血管疾病和脑损伤。并发症状为常见障碍，尤其在中年超重男性中，但是受到影响的人可能并未意识到这个问题。

其他睡眠相关病症包括潮式呼吸(CSR)、肥胖过度换气综合征(OHS)和慢性阻塞性肺病(COPD)。COPD涵盖具有某些共同特征的一组下气道疾病中的任何一种。这些疾病包括空气流动阻力增加、呼吸的呼气阶段延长，以及肺的正常弹性丧失。COPD的实例为肺气肿和慢性支气管炎。COPD由慢性吸烟(主要风险因素)、职业暴露、空气污染和遗传因素所引起。

持续气道正压通气(CPAP)治疗已被用于治疗阻塞性睡眠呼吸中止症(OSA)。持续气道正压通气的应用充当气动夹板，并且可以诸如通过向前并远离后口咽壁推挤软腭和舌来防止上气道闭塞。

无创通气(NIV)通过上气道为患者提供通气支持，以帮助患者进行充分呼吸，和/或通过完成呼吸功中的一些或全部来维持身体内适当的氧水平。该通气支撑件是经由患者接口提供的。NIV已经用于治疗CSR、OHS、COPD和胸壁障碍。在一些形式中，可以改善这些治疗的舒适性和有效性。无创通气(IV)为不能够自己有效呼吸的患者提供通气支持，并且可以使用气切管提供。

治疗系统可以包括呼吸压力治疗(RPT)装置、空气回路、湿化器、患者接口和数据管理。患者接口可用于将呼吸设备接合到其佩戴者，例如通过向气道的入口提供空气流。空气流可以经由面罩提供到患者鼻和/或嘴里、经由管提供到嘴里，或经由气切管提供到患者的气管中。根据待施加的治疗，患者接口可与例如患者面部的区域形成密封，从而有利于气体以与环境压力有足够差异的压力(例如，相对于环境压力大约10cm H₂O的正压)进行的输送，以实现治疗。对于其他形式的治疗，诸如氧气递送，患者接口可以不包括足以有利于将约10cm H₂O的正压下的气体供应递送至气道的密封。通过这类疗法进行的呼吸系统疾病的治疗可以是自愿的，因此如果患者发现用于提供此类治疗的装置不舒适、难以使用、昂贵和/或不美观，则患者可选择不依从治疗。

患者接口的设计提出了若干挑战。面部具有复杂的三维形状。鼻的大小和形状在不同个体之间有很大不同。由于头部包括骨、软骨和软组织，面部的不同区域对机械力的响应不同。下颌或下颌骨可以相对于头骨的其他骨骼移动。整个头部可以在呼吸治疗时间段的过程中移动。

由于这些挑战，一些面罩面临以下问题中的一个或多个：突兀、不美观、昂贵、不相称、难以使用以及特别是当佩戴很长一段时间时或者当患者不熟悉系统时不舒适。例如，仅设计用于飞行员的面罩、设计成为个人防护设备的一部分的面罩(例如过滤面罩)、SCUBA面罩，或设计用于施加麻醉剂的面罩对于其原始应用是可以接受的，但是对于长时期(例如几个小时)佩戴，此类面罩却没有理想的那么舒适。这种不适可能导致患者对治疗的依从性降低。如果在睡眠期间佩戴面罩，则这更是如此。

假设患者依从治疗，则鼻CPAP治疗对治疗某些呼吸障碍非常有效。获得患者接口允许患者参与正压治疗。那些寻求患者的第一患者接口或新的患者接口来替换较老的接口的患者通常咨询耐用的医疗设备提供商，以基于患者面部解剖学的测量来确定推荐的患者接口尺寸，其通常由耐用的医疗设备提供商来执行。如果面罩不舒服或难以使用，患者可能不依从治疗。由于通常建议患者定期清洗他们的面罩，因此如果面罩难以清洁(例如难以组装或拆卸)，则患者可能无法清洁他们的面罩，这可能影响患者的依从性。为了使气压治疗有效，不仅必须在佩戴面罩时向患者提供舒适性，而且必须在面部和面罩之间形成坚固的密封以使空气泄漏最小化。

如上所述，患者接口可以以各种形式提供给患者，诸如举例而言，鼻罩或全面罩/口鼻罩(FFM)或鼻枕面罩。这样的患者接口被制造成具有各种尺寸以适应特定患者的解剖学特征，以便有助于提供例如正压治疗的功能的舒适接口。这样的患者接口尺寸可以被定制为对应于特定患者的具体面部解剖学构造，或者可以被设计为适应具有落在预定义空间边界或范围内的解剖学构造的个体群。然而，在一些情况下，面罩可以具有各种标准尺寸，从这些标准尺寸必须选择合适的面罩。

在这点上，确定患者的患者接口的尺寸通常由受过训练的人员执行，诸如耐用的医疗设备(DME)提供者或医师。典型地，需要患者接口以开始或继续正压治疗的患者在调节设施处访问受过训练的人员，在调节设施处进行一系列测量以尽力从标准尺寸确定适当的患者接口尺寸。合适的尺寸旨在表示患者接口的某些特征(例如密封形成结构)的尺寸的特定组合，其提供足够的舒适度和密封以实现正压治疗。以这种方式定尺寸不仅费力而且不方便。对于许多接受新的或替换的患者接口并且最终成为接受治疗的障碍的患者来说，从繁忙的日程中抽出时间或在某些情况下不得不长途跋涉的不便是许多患者接受新的或替代的患者接口的障碍，并最终成为接受治疗的障碍。这种不便阻止了患者接受所需的患者接口和进行正压治疗。然而，选择最合适的尺寸对于治疗质量和顺应性是重要的。

需要未来的面罩设计者从面罩用户获得反馈以更好地设计接口。需要一种系统，该系统针对广泛的用户群体收集与存储的面部尺寸数据相关的面具用户反馈数据。需要一种使用户反馈数据与涉及所选面罩的其他数据相关的系统。

发明内容

所公开的系统提供了一种自适应系统以收集与用于RPT装置的面罩相关的用户反馈数据。该系统将面部图像数据与所收集的RPT操作数据以及诸如来自患者群体的主观数据的其他数据相组合以辅助面罩的设计。

一个公开的示例是收集与用于呼吸压力治疗装置的患者接口相关的数据的方法。将来自患者的面部图像数据与患者相关联。收集由戴有所述患者接口的患者使用的呼吸治疗装置的操作数据；收集关于患者接口的来自患者的主观患者输入数据；将接口的特性与面部图像数据、操作数据和主观患者输入数据相关联。

在上述公开的方法的其他实现方式中，患者接口是面罩。在另一种实现方式中，呼吸压力治疗装置是持续气道正压通气(CPAP)装置、非侵入式通气(NIV)装置或侵入式通气装置中的一种。在另一实现方式中，面部图像数据是从具有用于捕捉患者的面部图像的应用程序的移动装置中取得的。在另一实现方式中，该方法还包括显示具有接口的插入图像的面部图像，并且基于接口的插入图像上的位置收集来自患者的主观数据。在另一实现方式中，通过在移动装置上的界面中显示问题来收集主观数据。在另一实现方式中，接口界面滑动刻度以输入患者的答案。在另一实现方式中，面部图像数据包括面部高度、鼻部宽度和鼻部深度。在另一实现方式中，该方法包括调节接口的特性以防止泄漏。该特征与面部表面与接口之间的接触相关联。在另一实现方式中，该方法包括调节接口的特性以增加舒适性。该特征与面部表面之间的接触相关联。在另一实现方式中，收集来自类似于患者的第二患者的面部图像数据、由第二患者使用的呼吸治疗装置的操作数据、以及第二患者输入的主观数据，并将其用于关联接口的特性。在另一实现方式中，收集来自包括该患者的多个患者的面部图像数据、操作数据和主观患者输入数据。应用机器学习来确定与特征相关的操作数据、主观数据和面部图像数据的类型，以调整接口的特征。

另一个公开的示例是具有控制系统的系统，该控制系统包括一个或多个处理器和存储机器可读指令的存储器。控制系统被联接到存储器上。当存储器中的机器可执行指令由控制系统的处理器之一执行时，实现上述方法。

另一个公开的示例是一种用于向用户传送一个或多个指示的系统。该系统包括被配置成实施上述方法之一的控制系统。

另一个公开的示例是一种计算机程序产品，其具有在由计算机执行时使计算机执行上述方法之一的指令。示例计算机程序产品的另一实现方式是其中计算机程序产品是非暂时性计算机可读介质。

另一个公开的示例是从使用与呼吸压力治疗装置相接的接口的患者收集反馈数据的系统。该系统包括存储患者的面部图像的存储装置。数据通信接口与呼吸压力治疗装置通信以从患者使用接口时收集操作数据；患者数据收集接口收集关于患者接口的来自患者的主观患者输入数据；分析模块可操作以将接口的特性与面部图像数据、操作数据和主观患者输入数据相关联。

在上述公开的系统的其他实现方式中，该系统包括基于设计数据来生产接口的制造系统。分析模块基于相关特性调整设计数据。在另一实现方式中，患者接口是面罩。在另一种实现方式中，呼吸压力治疗装置是持续气道正压通气(CPAP)装置、非侵入式通气(NIV)装置或侵入式通气装置中的一种。在系统的另一实现中，移动装置执行应用程序以捕捉患者的面部图像。在另一实现方式中，患者数据收集接口显示具有接口的插入图像的面部图像，并且基于接口的插入图像上的位置收集来自患者的主观数据。在另一实现方式中，通过在移动装置上的界面中显示问题来收集主观数据。在另一实现方式中，界面显示滑动刻度以输入患者的答案。在另一实现方式中，面部图像数据包括面部高度、鼻部宽度和鼻部深度。在另一实现方式中，调整接口的特性以防止泄漏。该特征与面部表面与接口之间的接触相关联。在另一实现方式中，调整接口的特性以增加舒适度。该特征与面部表面与接口之间的接触相关联。在另一实现方式中，该系统包括机器学习模块，该机器学习模块可操作来确定来自与该特征相关的多个患者的操作数据、主观数据和面部图像数据，以调整接口的特性。

以上概述并非旨在表示本发明的每个实施方案或每个方面。更确切地说，前述发明内容仅提供本文阐述的一些新颖方面和特征的示例。当结合附图和所附权利要求书时，本发明的上述特征和优点以及其他特征和优点将从用于实施本发明的代表性实施方案和模式的以下详细描述中变得显而易见。

附图说明

从以下对示范性实施例的描述连同参考附图将更好地理解本发明，在附图中：

图1示出了包括佩戴患者接口的患者的系统，该患者接口采用全面罩的形式以从示例性呼吸压力治疗装置接收PAP治疗；

图2示出了根据本技术的一种形式的呈鼻罩形式的患者接口以及头带。

图3A是具有表面解剖学的若干特征的面部的正视图；

图3B是具有标识的表面解剖学的若干特征的头部的侧视图；

图3C是具有若干标识的特征的鼻部的底视图；

图4A示出了根据本技术的一种形式的呼吸压力疗法装置。

图4B是根据本技术的一种形式的呼吸压力疗法装置的气动路径的示意图。

图4C示出了根据本技术的一种形式的呼吸压力疗法装置的电气部件的示意图。

图5是用于收集与包括计算装置的患者接口有关的患者数据的示例系统的示图；

图6是用于捕捉面部数据的计算装置的部件的示图；

图7A是可以允许面部扫描以创建用于捕捉面部数据的面部图像的示例界面；

图7B是示出插入在图7A中的面部图像上用于面部测量的数据收集的面部网格的示例界面；

图7C是示例睡眠位置数据收集界面；

图7D是示例睡眠类型数据收集界面；

图8A是允许通过鼻或口/鼻类型标识当前面罩的示例界面；

图8B是允许标识面罩品牌的示例界面；

图8C是允许标识特定接口型号的示例界面；

图8D是允许标识接口尺寸的示例界面；

图9A是允许捕捉接口的图像的示例图像指令界面；

图9B是用于捕捉接口的图像的图像捕捉界面；

图9C是显示捕捉图像的后图像捕捉界面；

图9D是确定面罩的短期使用的示例界面；

图9E是确定面罩的长期使用的示例界面；

图10A是提供指令以确定面罩不适的位置的示例界面；

图10B是允许用户图形地选择面罩不适发生的位置的示例界面；

图10C是在用户选择不适区域之后图10B中的示例界面；

图10D是提供指令以确定面罩空气泄漏的位置的示例界面；

图10E是允许用户图形地选择面罩漏气发生的位置的示例界面；

图10F是在用户选择面罩泄漏已经发生的区域之后图10B中的示例界面；

图11A是收集关于空气泄漏影响的主观数据的示例滑块界面；

图11B是收集患者对面罩满意度的主观数据的示例滑块界面；

图11C是收集患者人口统计数据的示例界面；

图11D是取决于所选择的面罩类型可插入的用于收集不适和漏气的示例性图形；

图12是关于确定面罩设计而收集的反馈数据的树形图；

图13是收集来自患者的反馈数据以确定面罩特征的过程的流程图；以及

图14是基于收集的反馈数据来生产修改的接口的系统的图。

本发明容许各种修改和替代形式。已经在附图中以示例的方式示出了一些代表性实施例，并且将在本文中对其进行详细描述。然而，应当理解，本发明并不限于所公开的特定形式。相反，本发明将覆盖落入由所附权利要求限定的本发明的精神和范围内的所有修改、等同物和替代物。

具体实施方式

本发明可以以许多不同的形式实施。代表性实施例在附图中示出，并且将在本文中详细描述。本发明是本发明的原理的示例或说明，并且不旨在将本发明的广义方面限于所说明的实施方案。就此而言，例如在摘要、发明内容和详细描述部分中公开的但未在权利要求书中明确阐述的要素和限制不应通过隐含、推论或其他方式单独地或共同地并入权利要求书中。为了本详细描述的目的，除非特别声明，单数包括复数，反之亦然；并且词语“包括”意指“包括但不限于”。此外，例如，在本文中可使用近似词，诸如“大约”、“几乎”、“基本上”、“约”等，以表示“处于”、“接近”、或“接近处于”、或“在…3-5％内”或“在可接受的制造公差内”或其任何逻辑组合。

本发明涉及用于从为呼吸压力治疗装置的用户选择的面罩收集反馈数据的系统和方法。基于为用户收集的面部数据来确定面罩的尺寸。向用户呈现收集关于所确定尺寸的面罩的反馈数据的界面。分析数据以便基于诸如操作数据、患者人口统计、患者面部特征等因素来进一步细化对类似患者的面罩的设计。

图1示出了包括佩戴全脸面罩(FFM)形式的患者接口100的患者10的系统，该患者接口从呼吸道压力治疗(RPT)装置40接收正压空气供应。来自RPT装置40的空气在湿化器60中加湿，并沿着空气回路50传送至患者10。

图2描绘了根据本技术的一个方面的患者接口100，该患者接口包括以下功能方面：密封形成结构160、充气室120、定位和稳定结构130、通气口140、前额支架150、用于连接到图1的空气回路50的一种形式的连接端口170。在一些形式中，可通过一个或多个物理部件来提供功能方面。在一些形式中，一个实体部件可提供一个或多个功能方面。在使用中，密封形成结构160布置成围绕患者气道的入口，以便于向气道供应正压空气。

在本技术的一种形式中，密封形成结构160提供密封形成表面，并可另外提供缓冲功能。根据本技术的密封形成结构160可由诸如硅树脂的柔软、柔性和有回弹力的材料构造而成。在一种形式中，无创患者接口100的密封形成部分包括一对鼻喷或鼻枕，各鼻喷或鼻枕都被构造并布置为与患者鼻部的相应鼻孔形成密封。

根据本技术的鼻枕包括：截头圆锥体，其至少一部分在患者鼻部的底面上形成密封；柄；在截头圆锥体底面上并且将截头圆锥体连接到柄的柔性区域。此外，本技术的鼻枕相连接的结构包括邻近柄底部的柔性区域。柔性区域可共同作用以有利于通用接合结构，所述通用连接结构能够随着截头圆锥体和鼻枕相连接的结构之间的位移和角度两者的相对移动进行适应。例如，可朝向柄相连接的结构轴向移动截头圆锥体的位置。

在一种形式中，无创患者接口100包括密封形成部分，所述密封形成部分在使用时在患者面部的上唇区域(即上唇)上形成密封。在一种形式中，无创患者接口100包括密封形成部分，所述密封形成部分在使用时在患者面部的颏区域上形成密封。

优选地，在使用时形成密封的区域中，充气室120具有被成形为与普通人面部的表面轮廓互补的周边。在使用时，充气室120的边界边缘被定位成与面部的相邻表面靠的很近。通过密封形成结构160提供与面部的实际接触。密封形成结构160可在使用时沿充气室120的整个周边延伸。

优选地，本技术的患者接口100的密封形成结构160可在使用时通过定位和稳定结构130而保持为密封状态。

在一种形式中，患者接口100包括为允许冲洗呼出的二氧化碳而构造和布置的通气口140。根据本技术的一种形式的排气孔140包括多个孔，例如约20至约80个孔、或约40至约60个孔、或约45至约55个孔。

图3A示出了人面部的前视图，包括内眦、鼻翼、鼻唇沟、唇上和唇下、上唇和下唇、以及口角点。还示出了嘴宽、将头部分成左部分和右部分的矢状平面、以及方向指示符。方向指示符指示径向向内/向外和上/下方向。图3B显示了人面部的侧视图，包括眉间、鼻梁点、鼻脊、鼻突点、鼻下点、唇上和唇下、颏上点、脊点和上下耳基点。还示出了指示上/下和前/后方向的方向指示符。图3C示出了具有标识的若干个特征的鼻部的底部视图，包括鼻唇沟、下唇、上唇红、鼻孔、鼻中隔下点、鼻小柱、鼻突点、鼻孔长轴和中央矢状平面。

下面是图3A-3C所示的人脸特征的更详细的说明。

鼻翼(Ala)：各鼻孔的外部外壁或“翼”(复数：鼻翼(alar))

鼻翼端：鼻翼上的最外侧点。

鼻翼弯曲(或鼻翼顶)点：各鼻翼的弯曲基线中最后部的点，其在由鼻翼与面颊的结合所形成的褶皱中发现。

耳廓：耳朵的整个外部可见部分。

鼻小柱：分离鼻孔且从鼻突点延伸到上唇的皮肤条。

鼻小柱角：通过鼻孔中点绘制的线与垂直于法兰克福(Frankfort)平面绘制的线(同时两线相交于鼻中隔下点)之间的夹角。

眉间：位于软组织上，前额正中矢状平面中最突出的点。

鼻孔(鼻眼)：形成鼻腔室入口的近似椭圆形的孔。鼻孔(nare)的单数形是鼻孔(naris)(鼻眼)。鼻孔由鼻中隔分隔开。

鼻唇沟或鼻唇褶皱：鼻从鼻部的每一侧延伸到嘴角的皮肤褶皱或沟，其将脸颊与上唇分隔开。

鼻唇角：鼻小柱与上唇(同时相交于鼻中隔下点)之间的夹角。

耳下基点：耳廓附接到面部皮肤的最低点。

耳上基点：耳廓附接到面部皮肤的最高点。

鼻突点：鼻部的最突出的点或尖端，其可以在头部的其余部分的侧视图中被标识。

人中：从鼻中隔的下边界延伸到上唇区域中的唇顶部的中线沟。

颏前点：位于软组织上，下巴的最前部的中点。

脊(鼻)：鼻脊是鼻部的从鼻梁点延伸到鼻突点的中线突起。

矢状平面：从前(正面)到后(背面)将身体分成右半和左半的垂直平面。

鼻梁点：位于软组织上，覆盖额鼻缝区域的最凹点。

中隔软骨(鼻)：鼻中隔软骨形成中隔的一部分并分开鼻腔室的前部。

后上侧片：在鼻翼基部下缘处的点，在此处鼻翼基部与上部(上面)唇的皮肤接合。

鼻下点：位于软组织上，正中矢状平面中鼻小柱与上唇交汇处的点。

颏上点：下唇的中线中位于下唇中点与软组织颏前点之间的最大凹度的点

如将在下面解释的，存在来自面部的若干关键尺寸，其可用于选择患者接口(诸如图1中的面罩10)的尺寸。在该示例中，有三个维度，包括面部高度、鼻部宽度和鼻部深度。图3A-3B示出了表示面部高度的线3010。如在图3B中可以看到的，面部高度是自鼻梁点到颏上点之间的距离。图3A中的线3020表示鼻部宽度，其在鼻部的左、右鼻翼点之间。图3B中的线3030表示鼻部深度。

图4A显示了根据本技术的一个方面的示例RPT装置40的部件的分解图，该RPT装置包括机械、气动和/或电气部件并且配置成执行一个或多个算法，例如在此描述的全部或部分方法中的任一种。图4B显示了示例RPT装置40的框图。图4C显示了示例RPT装置40的电控制部件的框图。参考鼓风机和患者接口来指示上游和下游的方向。该鼓风机被定义为该患者接口的上游并且该患者接口被定义为该鼓风机的下游，而不管在任何特定时刻的实际流动方向。位于鼓风机和患者接口之间的气动路径内的物品在鼓风机的下游和患者接口的上游。RPT装置40可以配置成生成用于输送至患者气道的空气流，例如用于治疗一种或多种呼吸状况。

RPT装置可具有外部壳体4010，其以两部分构成：上部4012和下部4014。此外，外部壳体4010可包括一个或多个面板4015。RPT装置40包括底盘4016，底盘对RPT装置40的一个或多个内部部件进行支撑。RPT装置40可包括手柄4018。

RPT装置40的气动路径可包括一个或多个空气路径物件，例如入口空气过滤器4112、入口消音器4122、能够正压供给空气的压力发生器4140(例如，鼓风机4142)、出口消音器4124、以及一个或多个换能器4270，诸如压力传感器4272、流量传感器4274和马达转速传感器4276。

一个或多个空气路径物件可设置于可拆卸的单独结构内，可拆卸的单独结构将称为气动块4020。气动块4020可设置于外部壳体4010内。在一种形式中，气动块4020由底盘4016支撑，或构成其一部分。

RPT装置40可具有电源4210、一个或多个输入装置4220、中央控制器4230、压力发生器4140、数据通信接口4280以及一个或多个输出装置4290。可以为治疗装置提供单独的控制器。电气部件4200可安装在单个印刷电路板组件(PCBA)4202上。在一种替代形式中，RPT装置40可包括多于一个PCBA 4202。在PCBA 4202上还可以安装其他部件，诸如一个或多个保护电路4250、换能器4270、数据通信接口4280，以及存储装置。

RPT装置可在整体单元中包括一个或多个以下部件。在一种替代形式中，一个或多个以下部件可被设置为各自分离的单元。

根据本技术的一种形式的RPT装置可包括一个空气过滤器4110，或多个空气过滤器4110。在一种形式中，入口空气过滤器4112被定位在压力发生器4140上游的气动路径的起点处。在一种形式中，出口空气过滤器4114，例如抗菌过滤器被定位在气动块4020的出口与患者接口100之间。

根据本技术的一种形式的RPT装置可包括一个消音器4120，或多个消音器4120。在本技术的一种形式中，入口消音器4122被定位在压力发生器4140上游的气动路径中。在本技术的一种形式中，出口消音器4124被定位在压力发生器4140与图1的患者接口100之间的气动路径中。

在本技术的一种形式中，用于产生正压下的空气流或空气供给的压力发生器4140为可控鼓风机4142。例如，鼓风机4142可包括无刷DC电动机4144，其具有一个或多个叶轮。这些叶轮可以位于蜗壳中。鼓风机可以例如以高达约120升/分钟的速率，并以约4cm H₂O至约20cm H₂O范围内的正压或高达约30cm H₂O的其他形式递送空气供应。鼓风机可如以下专利或专利申请中任何一个所述，这些专利或专利申请以引用的方式整体并入本文：美国专利号7,866,944；美国专利号8,638,014；美国专利号8,636,479；和PCT专利申请号WO 2013/020167。

压力发生器4140在治疗装置控制器4240的控制下。换言之，压力发生器4140可为活塞驱动泵、与高压源连接的压力调节器(例如，压缩空气贮存器)或波纹管。

根据本技术一个方面的空气回路4170为导管或管子，其在使用时被构造和布置为允许加压空气流在两个部件(诸如加湿器60与患者接口100)之间行进。具体地，空气回路4170可以与加湿器60的出口和患者接口100的增压室120流体连通。

在本技术的一种形式中，防溢回阀4160被定位在加湿器60与气动块4020之间。防溢回阀被构造和布置为降低水从加湿器60向上游流动到例如电动机4144的风险。

电源4210可被定位在RPT装置40的外部壳体4010的内部或外部。在本技术的一种形式中，电源4210仅向RPT装置40提供电力。在本发明技术的另一种形式中，电源4210向RPT装置40和湿化器60两者提供电力。

RT系统可以包括一个或多个换能器(传感器)4270，其被配置成测量与RT系统、其患者和/或其环境相关的任何数量的参数中的一个或多个。换能器可以被配置为产生表示该换能器被配置为测量的一个或多个参数的输出信号。

输出信号可以是电信号、磁信号、机械信号、视觉信号、光信号、声音信号或本领域已知的任何数量的其他信号中的一个或多个。

换能器可以与RT系统的另一部件集成，其中一个示例性布置是换能器在RPT装置的内部。换能器可以基本上是RT系统的‘独立’部件，其示例性布置是换能器在RPT装置外部。

换能器可以被配置为将其输出信号传送到RT系统的一个或多个部件，诸如RPT装置、本地外部装置或远程外部装置。外部换能器可以例如位于患者接口上，或者位于诸如智能电话的外部计算装置中。外部换能器可被定位于例如空气回路例如患者接口上或构成其一部分。

一个或多个换能器4270可被构造和布置为生成表示空气特性的信号，诸如流速、压力或温度。空气可以是从RPT装置到患者的空气流、从患者到大气的空气流、环境空气或任何其他等。信号可以表示特定点处的空气流的特性，诸如RPT装置与患者之间的气动路径中的空气流。在本技术的一种形式中，一个或多个换能器4270位于RPT装置的气动路径中，诸如加湿器60的下游。

根据本技术的一个方面，一个或多个换能器4270包括与气动路径处于流体连通的压力传感器。合适的压力感测器的实例是来自HONEYWELL ASDX系列的换能器。替代性合适的压力感测器是来自GENERAL ELECTRIC的NPA系列的换能器。在一个实现方式中，压力传感器位于空气回路4170中邻近加湿器60的出口。

麦克风压力传感器4278被配置成产生表示空气回路4170内的压力变化的声音信号。来自麦克风4278的声音信号可以由中央控制器4230接收以用于如下面描述的一个或多个算法所配置的声音处理和分析。麦克风4278可以直接暴露于气路以对声音更敏感，或者可以封装在柔性膜材料薄层后面。该膜可以起到保护麦克风4278免受热和/或湿度的作用。

来自这些换能器4270(诸如压力传感器4272、流量传感器4274、马达转速传感器4276以及麦克风4278)的数据可以由中央控制器4230周期性地收集。这种数据通常涉及RPT装置40的操作状态。在该示例中，中央控制器4230以专有数据格式对来自传感器的这种数据进行编码。数据也可以以标准化数据格式编码。

在本技术的一种形式中，RPT装置40包括形式为按钮、开关或拨盘的一个或多个输入装置4220，以允许人员与装置进行交互。按钮、开关或拨盘可以为经由触摸屏幕访问的物理装置或者软件装置。在一种形式中，按钮、开关或拨盘可以物理连接到外部壳体4010，或者在另一种形式中，可以与接收器无线通信，该接收器与中央控制器4230电连接。在一种形式中，输入装置4220可以被构造或布置为允许人员选择值和/或菜单选项。

在本技术的一种形式中，中央控制器4230为一个或多个适于控制RPT装置40的处理器。合适的处理器可包括x86因特尔处理器、基于来自ARM Holdings的

处理器的处理器，诸如来自ST MICROELECTRONIC的STM32系列微控制器。在本技术的某些替代性形式中，32位RISC CPU诸如来自ST MICROELECTRONICS的STR9系列微控制器，或16位元RISC CPU诸如来自由TEXAS INSTRUMENTS制造的MSP430系列微控制器的处理器可同样适用。在本技术的一种形式中，中央控制器4230为专用电子回路。在一种形式中，中央控制器4230为专用集成电路。在另一种形式中，中央控制器4230包括分立电子部件。中央控制器4230可配置成接收来自一个或多个换能器4270、一个或多个输入装置4220以及加湿器60的输入信号。

中央控制器4230可配置成向一个或多个输出装置4290、治疗装置控制器4240、数据通信接口4280和加湿器60提供输出信号。

在本技术的一些形式中，中央控制器4230配置成实施本文所述的一种或多种方法，诸如一种或多种表示为计算机程序的算法，这些计算机程序存储在内存上的非暂时性计算机可读存储介质中。在本技术的一些形式中，中央控制器4230可与RPT装置40集成。然而，在本技术的一些形式中，一些方法可以由诸如移动计算装置之类的远程装置执行。例如，远程定位装置可通过对比诸如来自本文所述的任何感测器的存储数据进行分析来确定呼吸机的控制设置值或检测呼吸相关事件。如上所述，外部源或中央控制器4230的所有数据和操作通常是RPT装置40的制造商专有的。因此，来自传感器的数据和任何其他附加操作数据通常不能由任何其他装置访问。

在本技术的一种形式中，提供了数据通信接口，并且其连接到中央控制器4230。数据通信接口可连接到远程外部通信网络和/或本地外部通信网络。远程外部通信网络可以连接到远程外部装置，诸如服务器或数据库。本地外部通信网络可以连接到本地外部装置，诸如移动装置或健康监测装置。因此，本地外部通信网络可由RPT装置40或移动装置使用以从其他装置收集数据。

在一种形式中，数据通信接口为中央控制器4230的一部分。在另一种形式中，数据通信接口4280与中央控制器4230分离，并可包括集成电路或处理器。在一种形式中，远程外部通信网络为因特网。数据通信接口可使用有线通信(例如，经由以太网或光纤)或无线协议(例如，CDMA、GSM、2G、3G、4G/LTE、LTE Cat-M、NB-IoT、5G新无线电、卫星、超越5G)连接到因特网。在一种形式中，本地外部通信网络4284利用一种或多种通信标准，诸如蓝牙或消费者红外协议。

示例RPT装置40包括集成传感器和通信电子器件，如图4C所示。较旧的RPT装置可以用传感器模块更新，该传感器模块可以包括用于传输所收集的数据的通信电子器件。这样的传感器模块可以附接到RPT装置并且因此将操作数据传送到远程分析引擎130。

所公开的声学分析技术的一些实现方式可以基于来自诸如音频传感器4278的传感器的音频信号来实现倒频谱分析。音频信号可以反映诸如睡眠或呼吸的用户生理状态以及RPT的操作数据。倒频谱可以被认为是分贝谱的正向傅里叶变换的对数谱的逆傅里叶变换等。该操作实质上可以将脉冲响应函数(IRF)和声源的卷积转换为加法操作，从而可以更容易地考虑或去除声源，以隔离IRF的数据用于分析。倒频谱分析技术在题为“倒频谱：加工指南”(Childers等，IEEE学报，Vol.65，No.10，1977年10月)和Randall RB，频率分析，哥本哈根：Bruel&Kjaer，p.344(1977，修订版本。1987)的科学论文中详细描述。倒频谱分析在呼吸治疗系统部件标识中的应用在PCT公开号WO2010/091462中详细描述，标题为“呼吸治疗仪声波检测(Acoustic Detection for Respiratory Treatment Apparatus)”，其全部内容通过引用结合在此。

如前所述，呼吸治疗系统通常包括RPT装置，加湿器、空气输送导管和患者接口，诸如图1所示的那些部件。各种不同形式的患者接口可用于给定的RPT装置，例如鼻枕、鼻叉、鼻罩、鼻和嘴(口鼻)罩或全面罩。此外，可以使用不同形式的空气输送导管。为了提供对递送到患者接口的治疗的改进的控制，可以分析测量或估计治疗参数，诸如患者接口中的压力和排出流量。在较早的系统中，可以确定患者所使用的部件类型的知识，如下面将解释的，以确定用于患者的最佳接口。一些RPT装置包括菜单系统，允许患者选择系统部件的类型，包括正在使用的患者接口，例如品牌、形式、型号等。一旦患者输入了部件的类型，RPT装置可以选择与所选部件最佳配合的气流发生器的适当运行参数。由RPT装置收集的数据可用于评估特定选定部件(例如患者接口)向患者供应加压空气的有效性。

该技术包括能够将声学面罩反射与包括但不限于鼓风机声音的其他系统噪声和响应分离的分析方法。这使得可以标识来自不同面罩的声反射(通常由面罩形状、构造和材料规定)之间的差异，并且可以允许在没有用户或患者介入的情况下标识不同的面罩。

标识面罩的示例方法是以至少Nyquist速率(例如20kHz)采样由麦克风4278产生的输出声音信号y(t)，根据采样的输出信号计算倒谱，然后将倒谱的反射分量与倒谱的输入信号分量分离。倒谱的反射分量包括来自面罩的输入声音信号的声学反射，并且因此被称为面罩的“声学签名”或“面罩签名”。然后将该声学特征与从包含已知面罩的系统获得的预先测量的声学特征的预定义或预定数据库进行比较。可选地，可以设置一些标准以确定适当的相似性。在一个示例实施方案中，可以基于所测量和存储的声学特征之间的互相关中的单个最大数据峰值来完成比较。然而，该方法可以通过在几个数据峰值上进行比较来改进，或者可替换地，其中在提取的唯一倒谱特征集上完成比较。

根据本技术，然后可以将与反射分量相关联的数据与来自先前标识的面罩反射分量(诸如包含在面罩反射分量的存储器或数据库中的面罩反射分量)的类似数据进行比较。

如上所述，RPT装置40可以提供用于患者接口类型的数据以及操作数据。操作数据可以与面罩类型和与患者相关的数据相关联以确定特定面罩类型是否有效。例如，操作数据反映RPT装置40的使用时间以及使用是否提供有效治疗。患者接口的类型可以与从RPT装置40收集的操作数据确定的患者顺应性或治疗有效性的水平相关。相关数据可用于更好地确定需要从类似RPT装置进行呼吸治疗的新患者的有效接口。将该选择与从新患者的面部扫描获得的面部尺寸组合以帮助选择接口。

因此，本技术允许患者通过将从与患者群的不同面罩相关的RPT装置的使用所收集的数据与由扫描过程确定的个体患者的面部特征进行整合来更快速且方便地获得诸如面罩的患者接口。扫描过程允许患者使用诸如台式计算机、平板电脑、智能电话或其他移动装置的计算装置从他们自己的家里的舒适度快速测量他们的面部解剖学。计算装置然后可以在分析患者的面部尺寸和来自与不同接口相关的一般患者群体的数据之后接收针对适当患者接口尺寸和类型的推荐。面部数据也可以以其他方式收集，例如从预先存储的面部图像收集。这样的面部数据被存储并且与涉及患者的信息和来自RPT装置的操作数据相关联。

在该示例中，可以使用可从制造商或第三方服务器下载到具有集成相机的智能电话或平板的应用来收集面部数据。当启动时，应用程序可提供视觉和/或音频指令。根据指示，用户(即患者)可以站在镜子前方，并且按下用户接口上的相机按钮。激活的过程然后可以拍摄用户面部的一系列图片，并且然后例如在大约数秒内获得用于选择接口的面部尺寸(基于处理器分析这些图片)。如下面将解释的，一旦选择了面罩并与RPT 40一起使用，这种应用可用于收集来自用户的反馈。

用户/患者可以捕捉他们面部结构的图像或一系列图像。由存储在计算机可读介质上的应用提供的指令，诸如当由处理器执行时，检测图像内的各种面部界标，测量并缩放这些界标之间的距离，将这些距离与数据记录进行比较，并推荐适当的患者接口尺寸。因此，消费者的自动化装置可以允许诸如在家中进行准确的患者接口选择，以允许消费者在没有经过培训的员工的情况下确定尺寸。

图5描绘了可以被实现用于收集来自患者的患者接口反馈数据的示例系统200。系统200还可以包括自动面部特征测量和患者接口选择。系统200一般可包括服务器210、通信网络220和计算装置230中的一个或多个。服务器210和计算装置230可以经由通信网络220通信，通信网络可以是有线网络222、无线网络224或具有无线链路226的有线网络。在一些版本中，服务器210可通过向计算装置230提供信息来与计算装置230单向通信，反之亦然。在其他实施方案中，服务器210和计算装置230可以共享信息和/或处理任务。系统200可以被实现为例如允许自动购买患者接口，诸如图1中的面罩100，其中该过程可以包括在此更详细描述的自动尺寸确定过程。例如，顾客可以在运行面罩选择过程之后在线定购面罩，该面罩选择过程通过顾客面部特征的图像分析结合来自其他面罩的操作数据和来自使用不同类型和尺寸的面罩的患者群的RPT操作数据来自动标识合适的面罩尺寸。系统200将在面罩由患者使用之后继续收集反馈数据。

服务器210和/或计算装置230还可以与诸如类似于图1所示的RPT 40的RPT 250的呼吸治疗装置通信。本示例中的RPT装置250收集与患者使用相关的操作数据、面罩泄漏和其他相关数据，以提供与面罩使用相关的反馈。使用患者数据库260中的RPT装置250收集来自RPT装置250的数据并将其与患者的个体患者数据相关联。患者接口数据库270包括关于接口的不同类型和尺寸的数据，诸如可用于新患者的面罩。患者接口数据库270还可以包括每种面罩类型的声学特征数据，该声学特征数据可以使得能够根据从呼吸治疗装置收集的音频数据来确定面罩类型。由服务器210执行的面罩分析引擎用于根据各个面部尺寸数据关联和确定有效面罩尺寸和形状，以及根据由包括整个患者群的RPT装置250收集的操作数据确定相应的有效性。例如，有效配合可以通过最小检测到的泄漏与治疗计划(例如，面罩接通和关断时间和接通和关断事件的频率)、整夜呼吸暂停的次数、AHI水平、在其装置上使用的压力设置以及规定的压力设置的最大顺应性来证明。该数据可以与新患者的面部尺寸数据相关联。如将解释的，服务器210收集存储在数据库260中的来自多个患者的数据以及存储在数据库270中的相应面罩尺寸和类型数据，以基于最适合于从新患者收集的扫描面部尺寸数据的最佳面罩，和获得与新患者相似的面部尺寸、睡眠行为数据和人口统计数据的患者的最佳操作数据的面罩，来选择合适的面罩。通过由患者使用RPT装置250输入的主观数据形式的附加反馈以及来自与患者接口或面罩相关的RPT装置250的操作数据来补充这种数据。

计算装置230可以是台式或膝上型计算机232或移动装置，诸如智能电话234或平板电脑236。图6描绘计算装置230的一般架构300。计算装置230可以包括一个或多个处理器310。计算装置230还可以包括显示接口320，用户控制/输入接口331，传感器340和/或用于一个或多个传感器、惯性测量单元(IMU)342和非易失性存储器/数据存储装置350的传感器接口。

传感器340可以是集成到计算装置230中的一个或多个相机(例如，CCD电荷耦合装置或有源像素传感器)，诸如在智能电话或膝上型计算机中提供的相机。可替代地，在计算装置230是台式计算机的情况下，装置230可以包括用于与外部相机(诸如图5中描绘的网络摄像头233)耦合的传感器接口。可用于帮助本文所描述的方法的可与计算装置集成或在计算装置外部的其他示范性传感器包括用于捕捉三维图像的立体相机，或能够检测来自激光器或频闪/结构化光源的反射光的光检测器。

用户控制/输入接口331允许用户提供命令或响应提供给用户的提示或指令。这可以是例如触摸板、键盘、鼠标、麦克风和/或扬声器。

显示接口320可以包括监视器、LCD面板等，以显示提示、输出信息(例如面部测量或接口尺寸推荐)和其他信息，诸如捕捉显示，如下面进一步详细描述的。

存储器/数据存储装置350可以是计算装置的内部存储器，诸如RAM，闪存或ROM。在一些实施方案中，存储器/数据存储装置350也可以是链接到计算装置230的外部存储器，诸如SD卡、服务器、USB闪存驱动器或光盘。在其他实施方案中，存储器/数据存储装置350可以是外部存储器和内部存储器的组合。存储器/数据存储装置350包括存储的数据354和指令处理器310执行特定任务的处理器控制指令352。存储的数据354可包括由传感器340接收的数据(诸如，所捕捉的图像)和作为应用程序的组成部分而提供的其他数据。还可以提供处理器控制指令352作为应用程序的组成部分。

如上所述，面部图像可由诸如智能电话234等移动计算装置捕捉。在计算装置230或服务器210上执行的适当应用可以提供三维相关面部数据以帮助选择合适的面罩。该应用程序可以使用任何合适的面部扫描方法。此类应用程序可能包括来自StandardCyborg(https://www.standardcyborg.com/)的Capture、来自Scandy Pro的应用程序(https://www.scandy.co/products/scandy-pro)、Qianxun3d的Beauty3D应用程序(http://www.qianxun3d.com/scanpage)、Unre 3D FaceApp(http://www.unre.ai/index.php？route＝ios/detail)和来自Bellus3D的应用程序(https://www.bellus3d.com/)。面部扫描的详细过程包括在WO 2017000031中公开的技术，在此通过引用整体并入。

一种这样的应用程序是用于面部特征测量和/或患者数据收集360的应用程序，其可以是可下载到诸如智能电话234和/或平板236的移动装置的应用程序。应用程序360还可以收集已经使用面罩的患者的面部特征和数据，以更好地收集来自这样的面罩的反馈。可以存储在诸如存储器/数据存储装置350的计算机可读介质上的应用程序360包括用于使处理器310执行与面部特征测量和/或患者接口尺寸调整相关的某些任务的程序指令。该应用程序还包括可以由自动化方法的算法处理的数据。这样的数据可以包括数据记录、参考特征和校正因子，如下面另外详细解释的。

应用程序360由处理器310执行，以使用二维或三维图像来测量患者面部特征，并且基于所得到的测量来诸如从一组标准尺寸中选择合适的患者接口尺寸和类型。该方法总体上可以被表征为包括三个或四个不同的阶段：预捕捉阶段、捕捉阶段、捕捉后图像处理阶段、以及比较和输出阶段。

在一些情况下，用于面部特征测量的应用程序可控制处理器310在显示接口320上输出包括参考特征的视觉显示。用户可以将特征定位成与他们的面部特征相邻，诸如通过相机的移动。处理器然后可以在某些条件(诸如对准条件)被满足时捕捉并存储与参考特征相关联的面部特征的一个或多个图像。这可以在镜子的帮助下完成。反射镜将所显示的参考特征和用户面部反射到相机。应用程序然后控制处理器310，以标识图像内的某些面部特征并测量其间的距离。通过图像分析处理，缩放因子接着可用于将面部特征测量(其可以是像素计数)转换为基于参考特征的标准接口测量值。这样的值可以是例如标准的测量单位，诸如米或英寸，并且以这样的单位表示的值适合于面罩尺寸。

可以将附加的校正因子应用于测量。面部特征测量可以与数据记录进行比较，该数据记录包括对应于特定患者接口形式(诸如鼻罩和FFM)的不同患者接口尺寸的测量范围。然后可以选择推荐尺寸并基于比较结果将其作为推荐输出给用户/患者。这样的过程可以在任何优选用户位置的舒适度内方便地实现。该应用程序可以在数秒内执行该方法。在一个示例中，应用程序实时地执行该方法。

在预捕捉阶段，处理器310尤其帮助用户建立用于捕捉一个或多个图像以进行尺寸调整处理的适当条件。这些条件中的一些包括例如由握持计算装置230的不稳定的手引起的适当的照明和相机定向以及运动模糊。

用户可方便地将用于在计算装置230处执行自动测量和定径的应用程序从诸如第三方应用程序存储服务器等服务器下载到其计算装置230上。当下载时，此类应用程序可存储在计算装置的内部非易失性存储器(诸如，RAM或快闪存储器)上。计算装置230优选地是移动装置，诸如智能电话234或平板电脑236。

当用户启动应用程序时，处理器310可经由显示接口320提示用户提供患者特定信息，诸如年龄、性别、体重和身高。然而，处理器310可在任何时间向用户提示输入该信息，诸如在测量用户的面部特征之后以及在用户使用具有RPT的面罩之后。处理器310还可以呈现教程，该教程可以以可听和/或可视的方式呈现，如由应用程序所提供的，以帮助用户在该过程期间理解其作用。这些提示还可能需要患者接口类型的信息，例如鼻或全脸等，以及患者接口将用于的装置的类型的信息。此外，在预捕捉阶段，应用程序可以基于已经由用户收集的信息(诸如在接收到所捕捉的用户面部图像之后)以及基于机器学习技术或通过人工智能来推断患者特定信息。如下所述，还可以通过接口收集其他信息。

当用户准备继续进行时(这可以通过用户输入或响应于经由用户控制/输入接口331的提示来指示)，处理器310按照处理器控制指令352的指示来激活传感器340。传感器340优选地是移动装置的面向前的相机，其与显示接口320位于移动装置的同一侧。相机总体上被配置成用于捕捉二维图像。捕捉二维图像的移动装置相机普遍存在。本技术利用这种普遍性来避免使用户负担获得专用设备的需要。

大约在传感器/照相机340被激活的同时，处理器310根据应用程序的指令在显示接口320上呈现捕捉显示。该捕捉显示可以包括相机实时动作预览、参考特征、目标框、以及一个或多个状态指示符或其任何组合。在该示例中，参考特征以显示接口为中心显示并且具有与显示接口320的宽度相对应的宽度。参考特征的垂直位置可使得参考特征的顶部边缘邻接显示接口320的最上边缘或参考特征的底部边缘邻接显示接口320的最下边缘。显示接口320的一部分将显示相机实时动作预览324，如果用户处于正确的位置和方向，则通常实时地显示由传感器/相机340捕捉的用户面部特征。

参考特征是计算装置230已知的(预定的)特征，并且向处理器310提供允许处理器310缩放捕捉的图像的参考框架。参考特征可以优选地是除了用户的面部或解剖学特征之外的特征。因此，在图像处理阶段期间，参考特征帮助处理器310确定何时满足某些对准条件，诸如在预捕捉阶段期间。参考特征可以是快速响应(QR)码或已知的示例或标记，其可以向处理器310提供某些信息，诸如缩放信息、定向和/或可以可选地从QR码的结构确定的任何其他期望的信息。QR码可以具有方形或矩形形状。当在显示接口320上显示时，参考特征具有预定尺寸，诸如以毫米或厘米为单位，其值可被编码到应用程序中并在合适的时间传送到处理器310。参考特征326的实际尺寸可在各种计算装置之间变化。在一些版本中，应用程序可被配置为计算装置型号专用的，其中当在特定型号上显示时，参考特征326的尺寸是已知的。然而，在其他实施方案中，应用程序可以指示处理器310从装置230获得某些信息，诸如显示器尺寸和/或缩放特性，其允许处理器310经由缩放来计算显示在显示接口320上的参考特征的真实世界/实际尺寸。不管怎样，在这样的计算装置的显示接口320上显示的参考特征的实际尺寸在后捕捉图像处理之前通常是已知的。

与参考特征一起，目标框可以显示在显示接口320上。目标框允许用户在目标框中对准捕捉显示器322内的某些部件，这对于成功的图像捕捉是期望的。

状态指示符向用户提供关于过程状态的信息。这有助于确保用户在完成图像捕捉之前不会对传感器/相机的定位进行重大调整。

因此，当用户保持与待测量的面部特征平行的显示接口320并且将用户显示接口320呈现给镜子或其他反射表面时，参考特征被突出地显示并且覆盖由相机/传感器340看到的并且由镜子反射的实时图像。该参考特征可以固定在显示接口320的顶部附近。参考特征以这种方式至少部分地突出显示，使得传感器340可以清楚地看到参考特征，使得处理器310可以容易地标识特征。另外，参考特征可以覆盖用户面部的实时视图，这有助于避免用户混淆。

用户还可以由处理器310经由显示接口320指示，由经由计算装置230的扬声器的可听指令指示，或者由教程提前指示，以将显示接口320定位在要测量的面部特征的平面中。例如，可以指示用户定位显示接口320，使得其在与待测量的特定面部特征对准的平面中面向前方并且放置在用户的下巴下方，抵靠用户的下巴或邻近用户的下巴。例如，显示接口320可以被放置成与自发光和上发光平面对准。由于最终捕捉的图像是二维的，平面对准帮助确保参考特征326的比例同样适用于面部特征测量。在这点上，镜子与使用者的两个面部特征和显示器之间的距离将近似相同。

当用户被定位在镜子前方并且包括参考特征的显示接口320被粗略地放置成与待测量的面部特征平面对准时，处理器310检查特定条件以帮助确保充分的对准。如前所述，可由应用程序建立的一个示例性条件是必须在目标框328内检测全部参考特征以便继续进行。如果处理器310检测到参考特征没有完全位于目标框内，则处理器310可以禁止或延迟图像捕捉。然后，用户可以将他们的面部与显示接口320一起移动以保持平面性，直到在实时动作预览中显示的参考特征位于目标框中。这有助于面部特征和显示接口320相对于用于图像捕捉的镜子的优化对准。

当处理器310检测到目标框内的全部参考特征时，处理器310可以读取计算装置的IMU 342以检测装置倾角。例如，IMU 342可以包括加速计或陀螺仪。因此，处理器310可以例如通过与一个或多个阈值进行比较来评估装置倾斜，以确保其处于合适的范围内。例如，如果确定计算装置230以及因此显示接口320和用户的面部特征在约±5度之内的任何方向上倾斜，则该过程可以进行到捕捉阶段。在其他实施方案中，持续的倾斜角可以在大约±10度、±7度、±3度或±1度内。如果检测到过度倾斜，则可以显示或发出警告消息以校正不期望的倾斜。这对于帮助用户帮助阻止或减少特别是在前后方向上的过度倾斜是特别有用的，如果不校正，由于捕捉参考图像将不具有适当的高宽比，所以过度倾斜可能成为测量误差的来源。

当已经由处理器310确定对准为由应用程序控制时，处理器310进行到捕捉阶段。一旦满足对准参数和之前的任何其他条件，则捕捉阶段优选地自动发生。然而，在一些实施方案中，用户可以响应于这样做的提示来发起捕捉。

当启动图像捕捉时，处理器310经由传感器340捕捉n个图像，优选地多于一个图像。例如，处理器310经由传感器340可以捕捉大约5到20个图像、10到20个图像、或10到15个图像等。所捕捉的图像的量可以是基于时间的。换言之，所捕捉的图像的数量可以基于在预定时间间隔期间传感器340可以捕捉的预定分辨率的图像的数量。例如，如果图像传感器340可以在1秒内以预定分辨率捕捉的图像的数量是40个图像，并且用于捕捉的预定时间间隔是1秒，则传感器340将捕捉40个图像，以供处理器310处理。图像的数量可以是用户定义的，由服务器210基于检测到的环境条件的人工智能或机器学习，或基于预期的准确度目标来确定。例如，如果需要高精度，则可能需要更多的捕捉图像。尽管优选地捕捉用于处理的多个图像，但是考虑一个图像并且可以成功地用于获得精确测量。然而，多于一个图像允许获得平均测量值。这可以减少错误/不一致性并且增加准确度。图像可由处理器310放置在存储器/数据存储装置350的存储数据354中以用于后捕捉处理。

一旦图像被捕捉，处理器310就处理图像以检测或标识面部特征/界标并测量其间的距离。所得到的测量值可以用于推荐合适的患者接口尺寸。此处理可替代地由接收所传输的捕捉图像的服务器210和/或在用户的计算装置(例如，智能电话)上执行。处理还可以由处理器310和服务器210的组合来进行。在一个示例中，推荐的患者接口尺寸可以主要基于用户的鼻部宽度。在其他示例中，推荐的患者接口尺寸可以基于用户的嘴部和/或鼻部尺寸。

由应用控制的处理器310从存储的数据354中检索一个或多个捕捉的图像。然后由处理器310提取图像以标识包括二维捕捉图像的每个像素。然后，处理器310检测像素构成内的某些预先指定的面部特征。

可由处理器310使用边缘检测(诸如，Canny、Prewitt，Sobel或Robert边缘检测)来执行检测。这些边缘检测技术/算法帮助标识像素结构内的某些面部特征的位置，这些面部特征对应于呈现用于图像捕捉的患者的实际面部特征。例如，边缘检测技术可以首先标识图像内的用户面部，并且还标识图像内与特定面部特征相对应的像素位置，所述特定面部特征例如是每只眼睛及其边缘，其嘴巴及其嘴角、左鼻翼和右鼻翼、颏上点、眉间以及左鼻唇沟和右鼻唇沟等。然后，处理器310可以标记、标签或存储这些面部特征中的每一个的特定像素位置。可替代地，或如果处理器310/服务器210的这种检测不成功，则预先指定的面部特征可以由操作员通过处理器310/服务器210的用户接口查看对所捕捉的图像的访问来手动地检测和标记、加标签或存储。

一旦标识了这些面部特征的像素坐标，应用程序就控制处理器310来测量某些标识特征之间的像素距离。例如，该距离通常可以由每个特征的像素数量来确定，并且可以包括缩放。例如，左、右鼻翼之间的测量可以用来确定鼻部的像素宽度和/或用来确定面部的像素高度。其他实例包括每只眼睛之间、嘴角之间以及左右鼻唇沟之间的像素距离，以获得像嘴这样的特定结构的附加测量数据。可以测量面部特征之间的进一步距离。在该示例中，特定面部尺寸用于患者接口选择过程。

一旦获得了预先指定的面部特征的像素测量，可以将人体测量校正因子应用于该测量。应当理解，如下所述，可以在应用缩放因子之前或之后应用校正因子。人体测量校正因子可以校正在自动过程中可能发生的错误，错误可以被观察为从患者到患者一致地发生。换言之，在没有校正因子的情况下，单独的自动过程可能导致患者与患者之间一致的结果，但是结果可能导致一定量的尺寸错误的患者接口。可以根据经验从总体测试中提取的校正因子将结果移动到更接近真实测量值，有助于减少或消除尺寸错误。由于每个患者的测量和尺寸数据从相应的计算装置传送到服务器210，在服务器中可以进一步处理这些数据以改进校正因子，因此校正因子可以随时间在准确度上被改进或改进。人体测量校正因子也可以在患者接口的形式之间变化。例如，寻求FFM的特定患者的校正因子可以与寻求鼻罩时的校正因子不同。这种校正因子可以从面罩购买的跟踪导出，例如通过监测面罩返回和确定替换面罩和返回面罩之间的尺寸差。

为了将这些面部特征测量值应用于患者接口大小确定，无论是否被人体测量校正因子校正或未校正，这些测量值都可以从像素单元缩放至准确地反映呈现用于图像捕捉的患者面部特征之间的距离的其他值。参考特征可以用于获得一个或多个缩放值。因此，处理器310类似地确定参考特征的尺寸，其可以包括整个参考特征的像素宽度和/或像素高度(x和y)测量(例如，像素计数)。还可以确定包括QR码参考特征的许多方形/点的像素尺寸和/或由参考特征及其构成部分占据的像素面积的更详细的测量。因此，QR码参考特征的每个方块或点可以以像素为单位进行测量，以基于每个点的像素测量来确定缩放因子，然后在所测量的所有方块或点之间进行平均，与QR码参考特征的全尺寸的单次测量相比，这可以提高缩放因子的准确度。然而，应当理解，无论对参考特征进行什么测量，都可以利用这些测量来将参考特征的像素测量缩放到参考特征的相应已知尺寸。

一旦处理器310进行了参考特征的测量，则处理器310根据应用程序的控制来计算缩放因子。参考特征的像素测量与参考特征(例如，由用于图像捕捉的显示接口320显示的参考特征326)的已知对应尺寸相关，以获得转换或缩放因子。这种缩放因子可以是长度/像素或区域/像素A2的形式。换言之，可以将已知尺寸除以对应的像素测量(例如，计数)。

然后，处理器310将缩放因子应用于面部特征测量(像素计数)，以将来自像素单元的测量转换为其他单元，以反映适于确定面罩尺寸的患者实际面部特征之间的距离。这通常可涉及将缩放因子乘以与面罩尺寸有关的面部特征的距离的像素计数。

对于每个捕捉的图像重复面部特征和参考特征两者的这些测量步骤和计算步骤，直到该组中的每个图像具有被缩放和/或校正的面部特征测量。

然后，处理器310可以可选地对该组图像的经校正和缩放的测量值进行平均，以获得患者面部解剖结构的最终测量值。这样的测量可以反映患者面部特征之间的距离。

在比较和输出阶段，可以将来自捕捉后图像处理阶段的结果直接输出(显示)给感兴趣的人，或者与数据记录进行比较，以获得对患者接口尺寸的自动推荐。

一旦确定了所有的测量，则可以由处理器310经由显示接口320向用户显示结果(例如，平局值)。在一个实施方案中，这可以结束自动过程。用户/患者可以记录这些测量值以供用户进一步使用。

可替换地，最终测量值可以自动地或者在用户的命令下经由通信网络220从计算装置230转发到服务器210。服务器210或服务器侧上的个体可以进行进一步的处理和分析以确定合适的患者接口和患者接口尺寸。

在另一实施方案中，处理器310将反映患者的实际面部特征之间的距离的最终面部特征测量与诸如数据记录中的患者接口尺寸数据进行比较。数据记录可以是用于自动面部特征测量和患者接口大小确定的应用程序的一部分。数据记录可以包括例如可由处理器310访问的查找表，查找表可以包括与面部特征距离/值的范围相对应的患者接口尺寸。数据记录中可以包括多个表，其中许多可以对应于患者接口的特定形式和/或由制造商提供的患者接口的特定型号。

用于选择患者接口的示例性过程从通过上述方法捕捉的面部图像中标识关键界标。在该示例中，与潜在接口的初始关联涉及面部界标，该面部界标包括由图3A-3B中的线3010、3020和3030表示的面部高度、鼻部宽度和鼻部深度。这三个面部界标测量由应用程序收集以帮助例如通过上述查询表选择兼容面罩的尺寸。

如上所述，在为患者选择或专门制造面罩之后，可以为大量患者收集每个RPT的操作数据。这可以包括基于每个患者何时操作RPT的使用数据。因此，可以根据所收集的操作数据来确定例如患者在预定时间段内使用RPT的时间和频率等顺应性数据。泄漏数据可以从操作数据(诸如流量数据或压力数据)的分析来确定。可以导出使用声学信号分析的面罩切换数据，以确定患者是否切换面罩。RPT可用于基于内部或外部音频传感器(诸如图4B中的麦克风4278)利用如上所述的倒谱分析来确定面罩类型。或者，对于较早的面罩，可使用操作数据通过将所收集的声学数据与已知接口的声学特征相关联来确定面罩的类型。

在该示例中，可以经由在计算装置230或智能电话234上执行的用户应用程序来收集反馈数据的患者输入。用户应用程序可以是指示用户获得面部界标特征的用户应用程序360的一部分或单独的应用。这还可以包括经由带有问题的问卷获得的主观数据，所述问题用于收集关于舒适偏好的数据，患者是嘴还是鼻呼吸者(例如，诸如“你醒来口干吗？”的问题)，并且面罩材料优选例如举例而言硅酮、泡沫、织物、凝胶。例如，可以通过患者经由与患者接口的舒适度有关的用户应用程序对主观问题作出响应来收集患者输入。其他问题可以涉及相关的用户行为，诸如睡眠特性。例如，主观问题可以包括一些问题，诸如“你醒来口干吗？你是最呼吸者吗？或者您的舒适偏好是什么？这样的睡眠信息可以包括睡眠时间、用户如何睡眠、以及诸如温度、压力因素等外部影响。主观数据可以与关于舒适或更详细的响应的数字分级一样简单。这种主观数据也可以从图形接口收集。例如，可以从选择所选接口的部分图形的用户收集来自接口的泄漏。可以将收集的患者输入数据分配给图6中的患者数据库260。患者的主观输入数据可用作面罩设计和特征的反馈，以供将来参考。可以收集与患者的心理安全相关的其他主观数据。例如，可以询问诸如患者是否对那个特定的面罩感到幽闭恐惧症，或患者在其床伴旁边佩戴面罩感觉心理上的舒适度如何等问题，并且可以收集输入。

其他数据源可以在RPT的使用之外收集可能与特定面罩相关的数据。这可以包括患者人口统计数据，诸如年龄、性别或位置；AHI严重性表示患者经历的睡眠呼吸暂停的水平。其他数据可以是RPT装置的新患者的规定压力设置。

在选择了接口之后，系统200继续从RPT 250收集操作数据。将所收集的数据添加到数据库260和270。新患者的反馈可用于细化推荐以获得更好的面罩选项。例如，如果操作数据确定推荐面罩具有高水平泄漏，则可以向患者推荐另一种面罩类型。通过反馈回路，可以改进选择算法以学习可能最适合于特定面罩的面部几何形状的特定方面。该相关性可用于改进对具有该面部几何形状的新患者的面罩的推荐。因此，所收集的数据和相关的面罩类型数据可以为面罩的选择和设计标准提供额外的更新。因此，系统可提供额外的见解以改进对患者面罩的选择或设计。

除了面罩选择之外，该系统可以允许分析与呼吸治疗有效性和顺应性相关的面罩选择。附加数据允许基于通过反馈回路的数据来优化呼吸治疗。

可以应用机器学习来提供面罩类型和特征之间的相关性，并且增加对呼吸治疗的顺应性。这些相关性可用来为新的面罩设计选择或设计特性。这种机器学习可以由服务器210执行。可以基于有利的操作结果的输出和包括患者人口统计学、面罩尺寸和类型以及从患者收集的主观数据的输入，用训练数据集来学习面罩分析算法。机器学习可用于发现所需面罩特征和预测输入(诸如面部尺寸、患者人口统计学、来自RPT装置的操作数据和环境条件)之间的相关性。机器学习可以采用诸如神经网络、聚类或传统回归技术的技术。测试数据可用于测试不同类型的机器学习算法，并确定哪一个在预测相关性方面具有最佳准确度。

用于选择最佳接口的型号可以由来自图5中的系统的新输入数据连续更新。因此，随着分析平台的更多使用，型号可变得更准确。

如上所述，图5中的系统的一部分涉及使用RPT为患者推荐接口。系统的第二功能是收集用于未来面罩设计或调整的数据的反馈数据收集过程。一旦患者已经被提供了推荐面罩并且已经使用了一段时间，诸如两天、两周或另外的时间段，则系统可以监测RPT使用并且收集其他数据。基于该收集的数据，如果根据指示泄漏、丢弃顺应性或不令人满意的反馈的不良数据而确定面罩没有执行到高标准，则系统可以重新评估面罩选择，并且用患者的结果更新数据库260和机器学习算法。然后，系统可以推荐新的掩码以适合新收集的数据。例如，如果根据基于声学特征或其他传感器的数据确定相对高的泄漏率，则在REM睡眠期间患者可能被颌下垂，这可以用信号通知对不同类型的接口的需要，诸如全脸面罩而不是初始选择的仅鼻或较小的全脸面罩。

该系统还可以响应于满意的跟踪数据来调整推荐。例如，如果操作数据指示没有来自所选择的全面面罩的泄漏，则例程可以建议尝试更小的面罩以获得更好的体验。可以使用式样、材料、变化、与患者偏好的相关性之间的折衷来提供后续建议，以最大化依从性。可以通过由应用向患者显示的输入树来确定针对个体患者的折衷。例如，如果患者指示皮肤刺激是潜在问题菜单中的问题，则可显示面部图像上具有潜在刺激位置的图形以收集数据作为来自患者的刺激的特定位置。特定数据可以为特定患者提供与最佳面罩的更好相关性。

本过程允许收集反馈数据以及与面部特征数据的相关性，以便为面罩设计者提供用于设计其他面罩的数据。作为收集面部数据的应用程序360或由诸如图5中的计算装置230或移动装置234等计算装置执行的另一应用程序的一部分，可以收集与面罩相关的反馈信息。

应用程序360可以收集初始患者信息并提供安全措施以保护诸如设置密码等数据。一旦患者建立了应用程序并且将应用程序360与特定患者身份相关联，该应用程序就可以收集反馈数据。

如果已经为患者收集了面部数据，则应用程序360将继续收集其他数据。如果没有为患者收集先前的面部数据，则应用程序360将向患者提供用于收集面部数据的选项。图7A示出了示出面部图像710的应用程序的界面700。患者可以捕捉面部图像710，这类似于以上关于面罩选择所描述的面部扫描过程。在显示面部图像710之后，可以创建面部网格。图7B示出了显示根据面部图像710创建的面部网格712的第二界面720。然后，可以从面部网格710导出面部数据并将其存储，并将其发送到服务器210以存储图5中的数据库260。

应用程序360通过所显示的其他界面从患者收集用于评估面罩设计的特性的所有相关数据。图7C示出允许收集与睡眠质量有关的主观患者数据的睡眠数据收集界面730。该数据可被收集并与由上述RPT收集的目标睡眠数据或相关操作数据相关。界面730包括与睡眠位置有关的问题732。界面730包括供用户选择的选择，包括仰卧选择734、俯卧选择736和侧卧选择738。如果用户不确定，则他们可以选择不确定选项740。因此，界面730收集与特定用户相关的睡眠位置数据。

图7D所示的另一睡眠界面750被显示用于收集睡眠类型。界面750包括关于睡眠类型的问题752。界面750包括供用户选择的选择，包括浅睡眠者选择754、中度睡眠者选择756和沉睡眠者选择758。如果用户不确定，则他们可以选择不确定选项760。因此，界面750收集与特定用户相关的睡眠类型数据。

应用程序360还收集关于患者使用的当前面罩的信息。图8A是界面800，其包括对仅仅是鼻子或鼻子和嘴的面罩的选择。因此，用户或者选择仅用于鼻部面罩的选择802，或者选择用于鼻部和嘴部面罩的选择804。在该示例中，选择802和804包括用于描述接口类型的有帮助的图形。该选择将指示特定于制造商和接口型号的另外的接口。在由患者进行选择之后，显示允许患者选择面罩品牌的图8B所示的面罩品牌选择界面810。界面810包括对制造商A的选择812、对制造商B的选择814、对制造商C的选择816以及对制造商D的选择818。该应用程序允许访问每个制造商A-D的所有接口型号，并且将为后续接口提供该信息，以允许选择所选制造商A-D的特定接口。

图8C示出了用于选择面罩型号的界面820。界面820中的选择由在图8B中的界面810中选择的制造商确定。界面820列出对于由制造商提供的每个可应用型号的选择，诸如选择822、824、826和828。

在选择了面罩型号之后，应用程序360显示界面830以确定面罩的衬垫的尺寸，如图8D所示。界面830包括从图8C中的界面820选择的面罩的型号的图形图像832。图形图像832显示出用户在哪里确定接口的尺寸。界面830包括小尺寸选择834、中等尺寸选择836和大尺寸选择838。

或者，应用程序360也可以被编程为通过分析所获得的面罩的图形图像并将该图像与关于已知面罩型号的标识数据进行比较来标识面罩。图9A示出了提供获得面罩的自动视觉标识的选项的指令界面900。图9B示出了允许捕捉面罩的图像912的照片界面910。图9C示出了显示面罩的捕捉图像912的照片界面920。

应用程序360还包括收集数据以确定使用了什么面罩的界面。图9D中的短期使用界面930通过显示与过去30天内面罩使用相关的问题932来确定面罩是否是唯一使用的一个。界面930可以显示用户先前选择的接口型号的图形。用户可选择“是”选择934或“否”选择936，以指示已使用其他面罩。应用程序360还可以提供输入以收集关于先前面罩的数据。

图9E示出了通过显示与面罩使用相关的问题942来确定面罩是否是唯一使用的长期使用界面940。界面940可以显示用户先前选择的接口型号的图形。用户可选择“是”选择944或“否”选择946，以指示已使用其他面罩。

应用程序360还可以确定来自患者的舒适反馈数据。图10A示出了确定是否存在任何面罩不适的界面1000。显示问题1002，询问患者他们是否正经历面罩的任何不适。患者可以选择否选项1004或是选项1006。

如果患者选择“是”选项1006，则如图10B所示显示可视化的不适标识界面1010。界面1010显示面部特征的图像1020。可以根据患者的性别或其他特征从一般面部图像中选择图像1020。可替换地，图像1020可以是个性化面部图像，如果由应用程序320拍摄，则可以将该个性化面部图像存储在便携式计算装置上，或者可以从先前拍摄的患者面部图像的数据库中访问该个性化面部图像。面罩形状的位置栅格1022覆盖患者的面部图像1020。显示选择列表1024，其描述五个潜在不适区域，包括：a)鼻梁；b)鼻上侧；c)鼻下侧/鼻拐角；d)嘴侧面/拐角；和e)下颚/下唇。位置网格1022包括限定与在列表1024中描述的区域相对应的五个区域1030、1032、1034、1036和1038的线，以帮助患者找到不适区域。区域1030、1032、1034、1036和1038中的每一个表示面部和面罩之间的接触区域。用户可以在列表1024中选择一个或多个不适区域。然后突出显示不适的列表以及网格1022中的对应区域。在该示例中，位置面罩是特定于整个面罩的，但是诸如支架型面罩的其他类型的面罩可以具有不同的位置栅格1022，该位置栅格具有特定于面罩类型的不适区域。

图10C示出了当患者已经选择了不适区域时的界面1010的示例。在该示例中，患者已经在列表1024中选择了鼻上侧。该选择因此被突出显示。表示鼻上侧的网格1022的区域1032也突出显示，由此示出相对于面部图像1020的不舒适区域。

应用程序360还可以确定来自患者的泄漏反馈数据。图10D示出了确定面罩和面部之间的密封件中是否存在任何空气泄漏的界面1050。显示问题1052，询问患者他们是否正经历面罩的任何泄漏。患者可以选择否选项1054或是选项1056。

如果患者选择“是”选项1056，则如图10E所示显示可视化的不适标识界面1060。界面1060显示患者的图像1070，如果由应用程序320拍摄，或者从来自先前拍摄的患者面部图像的数据库访问，则该图像可以存储在便携式计算装置上。面罩形状的位置栅格1072覆盖患者的面部图像1070。显示选择列表1074，其描述潜在空气泄漏的五个区域，包括：a)鼻梁；b)鼻上侧；c)鼻下侧/鼻拐角；d)嘴侧面/拐角；和e)下颚/下唇。位置网格1072包括限定与列表1074中描述的区域相对应的五个区域1080、1082、1084、1086和1088的线，以帮助患者在表示面部和面罩之间的接触区域的区域1080、1082、1084、1086和1088中发现面罩和他们的面部之间的泄漏。用户可以在列表1074中选择一个或多个不适区域。然后突出显示不适的列表以及网格1072中的对应区域。

图10F示出了当患者已经选择了不适区域时的界面1060的示例。在该示例中，患者已经在列表1074中选择鼻上侧。该选择因此被突出显示。网格1072的区域1082也突出显示，从而示出相对于面部图像1070的不适区域。

图11A示出了从患者收集关于空气泄漏的影响的主观反馈数据的界面1100。如果用户从图10E中的界面1050选择是选项1056，则显示界面1100。界面1100包括问题1102，其要求患者提供他们受空气泄漏困扰程度的数字刻度。界面1100包括范围从0(不受困扰)到10(非常困扰)的刻度1104。患者可以选择滑块1106，该滑块显示来自如界面1100的图像中所示的刻度的数字输入。可以为其他问题提供其他类似的界面，诸如与面部上的特定区域或区域中的不适相关的问题。

图11B示出了从患者收集关于他们对他们的当前面罩的满意度的主观反馈数据的界面1150。界面1150包括询问患者是否推荐面罩的具体面罩型号的数字刻度的问题1152。界面1150包括范围从0(不太可能)到10(很可能)的刻度1154。患者可以选择滑块1156，该滑块显示来自如界面1150的图像中所示的刻度的数字输入。

图11C是可以被显示以收集患者人口统计数据的示例界面1160。界面1160包括年龄选择字段1162、性别选择字段1164和种族字段1166。因此，患者可以使用字段1162、1164和1166来输入他们的年龄、性别和种族的数据。可以收集该数据以帮助分析与患者人口统计学相关的面罩设计。

图11D是可插入的用于收集不适和漏气的示例轮廓图，其取决于为确定诸如图10B中所示的不适或确定如图10C中所示的泄露而生成的界面中的选定面罩类型。图11D示出了表示不同面罩的形状的一系列五个不同的覆盖图形1170、1172、1174、1776和1178。例如，覆盖图形1170、1176和1178表示不同类型的仅鼻面罩。覆盖图形1172和1174表示不同类型的面罩和鼻部面罩。基于用户对面罩的选择，将插入适当的图形1170、1172、1174、1776和1178。

图12示出了通过在此描述的示例应用程序360收集的数据的树形图1200。输入1210请求什么选项最好地描述用户。输入1210可以包括销售商制造面罩用户1212、第三方制造面罩用户1214以及没有当前面罩1216的用户。在用户将自己标识为销售商制造的面罩用户或第三方制造的面罩用户的情况下，输入1220确定面罩是否越过鼻子或鼻子和嘴。数据收集然后收集与睡眠位置有关的数据1222。在用户指示他们当前没有使用面罩的情况下，例程直接收集与睡眠位置有关的数据1222。输入1224收集关于用户是否难以将他们的手臂放在他们的头上的数据。输入1226确定用户是否难以通过其鼻子呼吸。输入1228确定用户是否患有鼻干燥。输入1230确定用户是否经历幽闭恐惧症。输入1232确定用户是否在晚上使用面霜。

输入1234确定用户的性别，因为不同的性别通常具有不同的面部特征。用户可以选择男性或女性。如果用户拒绝回答，则输入1236确定用户在出生时的性别。用户可以回答男性、女性或者拒绝回答。如果用户回答男性以输入1234或1236，则输入1238确定用户是否具有面部毛发。该例程然后呈现一组性别共同问题，包括与面部或皮肤是否容易受到刺激有关的输入1240，用户是否佩戴眼镜的输入1242，用户是否具有床伴的输入1244，用户是否担心佩戴面罩1248的外观的输入1246，以及用户是否难以睡着的输入1250。如上所述，所收集的数据可用于为用户推荐或选择适当的面罩。所收集的数据还可以被分类并与其他用户特定数据相关，以提供用于与特定患者亚群或一般患者群相关的新面罩设计的指导。

例如，患者输入数据可以指示在诸如鼻上侧的特定区域处的面罩泄漏。可通过来自RPT装置的操作数据确认泄漏。该数据然后可以与涉及鼻上侧的面部数据相关联。可以进行分析以通过延长与鼻上侧交界的面罩的边缘来改变面罩的尺寸以使泄漏最小化。另一个示例可以是患者输入数据指示鼻上侧上的面罩的不适的情况。该数据然后可以与涉及鼻上侧的面部数据相关联。可以进行分析以通过缩短与鼻上侧交界的面罩的边缘来改变面罩的尺寸，从而使不适最小化。当然，也可以将数据提供给医疗保健提供者以推荐不同大小或类型的面罩，来减少不适或泄漏。可替换地，该数据可以用于修改最初由患者选择的面罩以单独地适合于患者。

可以在数据处理步骤中变换或处理从上述应用收集的患者数据和附加数据，例如来自图5中的RPT装置250的操作数据，以帮助为该用户设计改进的接口。扫描面部的镜像(表面形貌)可用于生产诸如面罩的接口。然而，这样的患者接口不一定是理想的，因为面部上的密封区域的某些区域可能需要不同水平的密封力，或对紧的头带压力更敏感，或更可能由于复杂的面部几何形状而在该位置处具有泄漏。这些与性能和舒适性相关的更精细的细节与导致更优化的面罩设计的附加处理一起考虑。

在一个示例中，来自松弛状态数据收集的松弛状态几何结构数据可用于在变形状态几何结构不能被直接测量或不可用的情况下尝试提供变形状态几何结构的指示。模拟软件可用于松弛数据后处理以模拟变形状态。合适的模拟软件的示例可以包括但不限于在松弛数据中执行从‘松弛’到‘变形’状态几何数据的转换的ANSYS。

可以拍摄额外的面部图像以确定面部几何形状的松弛和变形状态。利用几何数据的‘松弛’和‘变形’状态，有限元软件(例如ANSYS)可用于计算在模拟所经历的压力时患者接口接触区域与患者面部之间所经历的近似压力值。可替代地，压力数据可以经由压力映射单独地收集。因此，根据松弛状态数据收集，可以估计变形的几何形状以及经历的压力。

利用所测量的数据、几何数据或压力数据，可以在特定的特征处理中确定并解决患者面部上需要特别考虑的区域或特征。可选地，来自测量源的任何组合的数据可以提供包括几何形状和压力数据集两者的综合型号，以进一步提供设计的舒适性、功效和顺应性的目标。

面部不是静止面。更合适地，它适应和改变与外部条件的相互作用，诸如来自患者接口的力、面部上的空气压力和重力。通过考虑这些相互作用，在为患者提供最佳密封和舒适性方面获得了额外的益处。三个示例说明了该处理。

首先，由于佩戴这些患者接口的用户将经历CPAP压力，该知识可用于增强患者接口的舒适性和密封。模拟软件连同已知特性(例如软组织特性或弹性模量)可以帮助预测在患者接口内的特定气压下面部表面将经历的变形。

对于涉及以下面部位置中的任一个的群体，组织特性可以是已知的并且可以是聚集的：眉间上、眉间、鼻根、鼻端、中-人中、上唇缘、下唇缘、下唇沟、唇皱襞、颏隆起(mentaleminence)、下巴下、额隆起、眶上、侧眉间、侧鼻、眶下、颧骨下、侧鼻孔、鼻-唇嵴、上犬齿(supra canina)、下犬齿(sub canina)、颏结节(mental tubercle ant.)、中外侧眶、关节上、颧骨、外侧、上-M2、中咬肌、咬合线、亚-M2、下颌角点和下颌骨中角。

例如，从人体测量学数据库中已知软组织厚度用于以下面部特征中的至少一个，这些面部特征诸如是鼻(nasian)、鼻端、中-唇(mid-philetrum)、下唇(chin-lipfold)、颏隆起、眶下、颧骨下、侧鼻孔、鼻-唇嵴、上犬齿和下犬齿。某些位置，诸如眶下、颧骨下、侧鼻孔、鼻-唇嵴、上犬齿和下犬齿布置在面部的两侧。

在这些位置中的任何一个或多个位置处的已知组织特性可以包括软组织厚度、基于力的模量数据、偏转、模量和厚度、软组织厚度比率信息以及身体质量指数(BMI)中的任何一个或多个。

第二，当CPAP患者接口捆扎到面部上时，患者面部上的皮肤表面显著变形。使用松弛状态下的头和面部的几何表面的初始3D测量，可以使用上文讨论的皮肤/软组织特性的知识和模拟软件来预测表面的变化。这种技术可以是与设计过程耦合的迭代优化过程。

第三，给定睡棉位置，皮肤表面可能由于重力而移位。通过使用皮肤和软组织特性的知识以及模拟软件来预测这些变化，可以帮助在各种睡眠位置中设计更加鲁棒的舒适和高性能的患者接口。可以从一个或多个所关注的面部区域收集并使用与直立至仰卧的几何形状变化相关的数据，这些面部区域例如是鼻根、鼻端、中-人中、唇皱襞、眶下、侧鼻孔、鼻-唇嵴、上犬齿和下犬齿。

可使用有限元分析(FEA)软件(例如ANSYS)来计算接口接触区域与用户面部之间所经历的近似压力值。在一种形式中，输入可以包括处于‘松弛’和‘变形’状态的面部的几何形状，面部在其不同位置处的特征(例如，所测量的弹性模量，或具有诸如刚度的已知特征的子结构)。使用这样的输入，可以构建面部的有限元(FE)型号，其然后可以用于预测面部对输入的一个或多个响应(诸如变形或负荷响应)。例如，面部的FE型号可以用于针对患者接口中的给定压力水平(例如，15cm H₂O的压力水平)预测面部的变形形状。在一些形式中，FE型号还可以包括患者接口或其一部分的型号，诸如衬垫，包括衬垫的几何形状及其特性(例如，诸如弹性模量的机械特性)。这样的型号可以预测当内部负载被施加到衬垫上时衬垫的变形，诸如来自CPAP压力的施加，以及衬垫与面部的所导致的相互作用，包括其间的负载/压力，以及面部的变形。具体地，松弛状态和变形状态之间的每个点处的距离的变化连同对应的组织特性可以用于预测在给定点(例如，在脸颊处)处经历的压力。

面部上的某些区域或特征可能需要特别考虑。标识和调整这些特征可以提高接口的整体舒适性。根据上面讨论的数据收集和估计技术，可以将合适的特征应用于定制患者接口。

除了上述压力敏感性、压力顺应性、剪切敏感性和剪切顺应性指示物之外，可以对面部毛发、发型和极端面部界标(例如，凸起的鼻梁、凹陷的面颊等)给予特殊考虑。如本文所用，“剪切敏感性”是指患者的剪切感觉，而“剪切顺应性”是指患者皮肤如何愿意沿着剪切移动或顺应剪切。

图13是反馈数据收集例程，其可以在患者最初选择接口之后的一个或多个特定时间段运行。例如，跟踪例程可以在使用与RPT的接口的前两天运行。图13中的流程图表示用于收集和分析反馈数据以选择针对不同患者类型而优化的用于呼吸压力治疗的接口的特征的示例性机器可读指令。在该示例中，机器可读指令包括用于通过以下步骤执行的算法：(a)处理器；(b)控制器；和/或(c)一个或多个其他合适的处理装置。该算法可以具体化为存储在有形介质上的软件，所述有形介质诸如闪存、CD-ROM、软盘、硬盘驱动器、数字视频(通用)盘(DVD)或其他存储装置。然而，本领域的普通技术人员将容易理解，整个算法和/或其部分可以替换地由除了处理器之外的装置执行和/或以固件或专用硬件以公知的方式实现(例如，通过专用集成电路[ASIC]、可编程逻辑器件[PLD]、现场可编程逻辑器件[FPLD]、现场可编程逻辑器件[FPLD])、可编程门阵列[FPGA]、离散逻辑等实现)。例如，接口的任何或所有部件可以通过软件、硬件和/或固件来实现。而且，可以手动实现由流程图表示的一些或全部机器可读指令。此外，尽管参考图13所示的流程图描述了示例算法，但是本领域的普通技术人员将容易理解，可以替换地使用实现示例机器可读指令的许多其他方法。例如，可以改变块的执行顺序，和/或可以改变、消除或组合所描述的一些块。

如下面将解释的，图13中的例程可以提供对诸如与面部区域接触的区域的接口的不同特性的设计修改的建议。该数据还可以连续地更新示例机器学习驱动相关引擎。

该例程首先确定是否已经为患者收集了面部数据(1310)。如果尚未收集面部数据，则例程激活应用程序360以请求使用诸如图5中的移动装置234等运行上述应用程序的移动装置来扫描用户的面部(1312)。

在收集面部图像数据(1312)之后，或者如果已经从先前扫描存储了面部数据，则例程在诸如使用2天的设定时段内访问从RPT收集的操作数据(1314)。当然，可以使用大于或小于两天的其他适当时间段作为从RPT收集操作数据和其他相关数据的时间段。例如，图2中的系统可以从使用的两天收集编译的客观数据，诸如使用时间或来自RPT 250的泄漏数据。

此外，可以从由计算装置230执行的用户应用程序360的界面收集诸如密封、舒适、一般喜欢/不喜欢等主观反馈数据(1316)。如上所述，可以经由向患者提供问题的界面来收集主观数据。因此，主观数据可以包括与不适或泄漏有关的回答以及心理安全问题，诸如患者是否对面罩在心理上舒适。可以基于面罩相对于面部图像的视觉显示来收集其他数据。

然后该例程将客观数据和主观数据连同所选择的面罩类型和患者的面部扫描数据相关联(1318)。在良好结果的情况下，例程将确定操作数据显示来自患者的高顺应性、低泄漏和良好主观结果数据(1320)。然后，例程将数据库和学习算法更新为具有相关数据的成功面罩特性或特征(1322)。如果情况不是好的结果，则例程还分析相关数据并确定结果是否可通过调整接口的特性来改进(1324)。该例程然后根据分析建议对特征的改变(1326)。例如，该程序可建议将面罩连接鼻子的部分增厚以防止检测或报告的泄漏。然后，例程通过更新数据库和学习算法来存储结果(1322)。

图14是基于从图5中的数据收集系统200收集的数据来生产修改的接口的示例生产系统1400。服务器210将从RPT装置群1410收集的操作数据和由应用程序230从患者群1412收集的主观数据提供给分析模块1420。

分析模块1420包括对接口数据库270的访问，接口数据库包括与用于一个或多个不同制造商的面罩的不同型号相关的数据。分析模块1420可以包括机器学习例程以提供对特定患者的接口或由患者群的一个子组使用的接口的特性或特征的建议改变。例如，所收集的操作和患者输入数据连同面部图像数据可以被输入到分析模块1420以提供面罩设计的新特性。将诸如用于现有接口设计的CAD/CAM文件的制造数据存储在数据库1430中。修改的设计由分析模块产生并且被传送到制造系统1440以生产在维度、尺寸，材料等方面具有修改的面罩。在该示例中，制造系统1440可以包括生产面罩的加工机器、模制机器、打印系统等。

为了比附加制造更有效地制造定制部件的方法，制造系统1440中的模制工具可以基于所提出的修改被快速地原型化(例如，3D打印的)。在一些示例中，快速三维打印工具可以提供制造低体积的成本有效的方法。铝和/或热塑性塑料的软工具也是可能的。与钢工具相比，软工具提供较少数量的模制部件并且是成本有效的。

在制造定制部件的过程中也可以使用硬工具。在基于所收集的反馈数据来生产有利体积的接口的情况下，可能需要硬工具。硬工具可以由各种等级的钢或在模制/机加工过程中使用的其他材料制成。制造过程还可以包括使用快速原型、软工具和硬工具的任何组合来制造患者接口的任何部件。工具的构造也可以在工具本身内不同，使用任何或所有类型的工具，例如：可以限定部件的更多通用特征的工具的一半可以由硬工具制成，而限定定制部件的工具的一半可以由快速原型或软工具制成。硬或软工具的组合也是可能的。

其他制造技术还可以包括用于在同一部件内具有不同材料的接口的多点注射成型。例如，患者接口衬垫可以在患者接口的不同区域处包括不同的材料或柔软等级的材料。也可以使用热成型(例如，真空成型法)，其包括加热塑料片材并将片材抽真空到工具模具上，然后冷却片材直到其具有模具的形状。这对于模制定制鼻孔罩的部件是可行的选项。在又一种形式中，可以使用最初可延展的材料来生产定制的患者接口框架(或任何其他合适的部件，例如头套或其部分，诸如硬化剂)。可使用本文所述的一种或多种技术制造患者的“阳模”，其上可放置有延展性的“模板”部件，以使部件成形以适合患者。然后，定制部件可被‘固化’以将组件定型成不再处于可延展状态。这种材料的一个示例可以是热固性聚合物，其最初是可延展的直到其达到特定温度(此后，其不可逆地固化)；或者是热软化塑料(也称为热塑性塑料)，其在特定温度以上变得可延展。也可以使用定制的织物编织/针织/成形。除了用纱线代替塑料之外，该技术类似于三维打印工艺。该织物部件的结构可以被针织成任何三维形状，这对于制造定制头盔是理想的。

如在本申请中使用的，术语“部件”、“模块”、“系统”等一般指计算机相关实体，或者硬件(例如，电路)、硬件和软件的组合、软件，或与具有一个或多个特定功能的操作机器相关的实体。例如，部件可以是，但不限于，在处理器(例如，数字信号处理器)、微处理器、对象、可执行文件、执行线程、程序和/或计算机上运行的进程。作为说明，在控制器上运行的应用以及控制器都可以是部件。一个或多个部件可以驻留在进程和/或执行线程内，并且部件可以位于一台计算机上和/或分布在两台或多台计算机之间。此外，“装置”可以以特别设计的硬件的形式出现；通过在其上执行使硬件能够执行特定功能的软件而专门制造的通用硬件；存储在计算机可读介质上的软件；或其组合。

这里使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，并不旨在限制本发明。如本文所用，单数形式“一”、“一个”和“该”也旨在包括复数形式，除非上下文另外清楚地指示。此外，在具体实施方式和/或权利要求书中使用了术语“包括(including/includes)”、“具有(having/has)”、“具有(with)”或其变体，这些术语旨在以类似于术语“包含(comprising)”的方式为包括性的。

来自以下权利要求1-28中任一项的一项或多项的一个或多个要素或方面或步骤或其任何部分可以与来自其他权利要求1-28中任一项的一项或多项或其组合的一个或多个要素或方面或步骤或其任何部分组合，以形成本发明的一个或多个附加实现和/或权利要求。

虽然已经参考一个或多个特定实施方案或实现方式描述了本发明，但是本领域技术人员将认识到，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对其做出许多改变。这些实现方式及其明显变化中的每一个都被认为落入本发明的精神和范围内。还可以设想，根据本发明的多个方面的另外的实现方式或替代实现方式可以组合来自在此描述的任何实现方式的任何数目的特征，例如，在以下描述的替代实现方式中。

Claims (28)

1.一种收集与用于呼吸压力治疗装置的患者接口相关的数据的方法，所述方法包括：

将来自所述患者的面部图像数据与所述患者相关联；

收集由戴有所述患者接口的所述患者使用的呼吸治疗装置的操作数据；

收集关于所述患者接口的来自所述患者的主观患者输入数据；以及

将所述接口的特性与所述面部图像数据、操作数据和主观患者输入数据相关联。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述患者接口是面罩。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述呼吸压力治疗装置是持续气道正压通气(CPAP)装置、非侵入式通气(NIV)装置或侵入式通气装置中的一种。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中所述面部图像数据是从具有用于捕捉所述患者的面部图像的应用程序的移动装置中取得的。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，进一步包括显示具有所述接口的插入图像的面部图像，并且基于所述接口的插入图像上的位置收集来自所述患者的主观数据。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，通过在移动装置上的界面中显示问题来收集所述主观数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述界面显示滑动刻度以输入所述患者的答案。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中所述面部图像数据包括面部高度、鼻部宽度、以及鼻部深度。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，进一步包括调节所述接口的特性以防止泄漏，其中所述特性与面部表面与所述接口之间的接触相关联。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，进一步包括调节所述接口的特性以增加舒适度，其中所述特性与面部表面之间的接触相关联。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，进一步包括收集与所述患者相似的第二患者的面部图像数据、由所述第二患者使用的呼吸治疗装置的操作数据、以及所述第二患者输入的关于所述接口的特性主观数据。

12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，进一步包含：

从包括所述患者的多个患者收集面部图像数据、操作数据和主观患者输入数据；以及

应用机器学习来确定与特征相关的操作数据、主观数据和面部图像数据的类型，以调整所述接口的特征。

13.一种系统，其包括：

控制系统，其包括一个或多个处理器；以及

存储器，其上存储有机器可读指令；

其中，所述控制系统耦合到所述存储器，并且当所述存储器中的所述机器可执行指令由所述控制系统的所述一个或多个处理器中的至少一个执行时，实现根据权利要求1至12中任一项所述的方法。

14.一种用于向用户传送一个或多个指示的系统，所述系统包括被配置为实现如权利要求1至12中任一项所述的方法的控制系统。

15.一种包括指令的计算机程序产品，所述指令在由计算机执行时致使所述计算机执行如权利要求1至12中任一项所述的方法。

16.根据权利要求15所述的计算机程序产品，其中所述计算机程序产品是非瞬态计算机可读介质。

17.一种从使用与呼吸压力治疗装置相接的接口的患者收集反馈数据的系统，所述系统包括：

存储装置，其存储所述患者的面部图像；

数据通信接口，其与所述呼吸压力治疗装置通信以从所述患者使用所述接口时收集操作数据；

患者数据收集接口，其收集与所述患者接口相关的来自所述患者的主观患者输入数据；以及

分析模块，其可操作以将所述接口的特性与所述面部图像数据、操作数据和主观患者输入数据相关联。

18.根据权利要求17所述的系统，进一步包括基于设计数据来生产所述接口的制造系统，所述分析模块基于所述相关特性调整所述设计数据。

19.根据权利要求17或权利要求18所述的系统，其中所述患者接口是面罩。

20.根据权利要求17至19中任一项所述的系统，其中所述呼吸压力治疗装置是持续气道正压通气(CPAP)装置、非侵入式通气(NIV)装置或侵入式通气装置中的一种。

21.根据权利要求17至20中任一项所述的系统，进一步包括执行应用程序以捕捉所述患者的面部图像的移动装置。

22.根据权利要求17至21中任一项所述的系统，其中所述患者数据收集接口显示具有所述接口的插入图像的面部图像，并且基于所述接口的插入图像上的位置收集来自所述患者的主观数据。

23.根据权利要求17至22中任一项所述的系统，其中通过在移动装置上的界面中显示问题来收集所述主观数据。

24.根据权利要求23所述的系统，其中所述界面显示滑动刻度以输入所述患者的答案。

25.根据权利要求17至24中任一项所述的系统，其中所述面部图像数据包括面部高度、鼻部宽度、以及鼻部深度。

26.根据权利要求17至25中任一项所述的系统，其中调节所述接口的特性以防止泄漏，其中所述特性与面部表面与所述接口之间的接触相关联。

27.根据权利要求17至26中任一项所述的系统，其中调节所述接口的特性以增加舒适度，其中所述特性与面部表面与所述接口之间的接触相关联。

28.根据权利要求17至27中任一项所述的系统，进一步包括机器学习模块，所述机器学习模块可操作来确定来自与所述特性相关的多个患者的操作数据、主观数据、以及面部图像数据，以便调整所述接口的特性。

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