CN115697194A - 用于绘制气道阻塞的系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种方法包括将声信号发射到用户的气道中。该方法还包括检测由用户的气道内的一个或多个物理特征引起的声信号的声反射。该方法还包括分析与声反射相关联的声数据。该方法还进一步包括表征用户的气道中物理阻塞的发生。该表征至少部分地基于所分析的声数据。该表征指示用户的呼吸暂停事件或呼吸不足事件，其中呼吸暂停事件包括阻塞性呼吸暂停事件、中枢性呼吸暂停事件或混合呼吸暂停事件，并且进一步区分用户的阻塞性呼吸暂停事件、中枢性呼吸暂停事件、混合呼吸暂停事件或呼吸不足事件的发生。

Description

用于绘制气道阻塞的系统和方法

相关申请的交叉引用

本申请要求于2020年3月31日提交的题为“用于绘制气道阻塞的系统和方法(System and Method for Mapping an Airway Obstruction)”的美国临时专利申请序列第63/002,790号的权益和优先权，以及于2020年6月3日提交的题为“用于绘制气道阻塞的系统和方法(System and Method for Mapping an Airway Obstruction)”的美国临时专利申请序列第62/704,944号的权益和优先权，在此通过引用将其全文并入本文。

技术领域

本公开一般涉及用于确定呼吸暂停阻塞的系统和方法，更具体地，涉及用于使用声反射来估计呼吸暂停阻塞的物理和时间特性的系统和方法。

背景技术

许多个体患有睡眠相关和/或呼吸相关障碍，例如周期性肢体运动障碍(PLMD)、多动腿综合征(RLS)、睡眠障碍性呼吸(SDB)(例如阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)、中枢性睡眠呼吸暂停(CSA))和其它类型的呼吸暂停(例如呼吸不足、呼吸过度和高碳酸血症)、潮式呼吸(CSR)、呼吸功能不全、肥胖换气过度综合征(OHS)、慢性阻塞性肺病(COPD)、神经肌肉疾病(NMD)和胸壁病症。这些障碍通常使用呼吸治疗系统来治疗。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是睡眠障碍性呼吸(SDB)的一种形式，其特征在于包括由异常小的上气道和舌、软腭和后口咽壁区域中的正常肌肉张力丧失的组合导致的睡眠期间上气道的闭塞或阻塞的事件。更一般地，呼吸暂停一般是指由空气阻塞(阻塞性睡眠呼吸暂停)或呼吸功能停止(中枢性睡眠呼吸暂停)引起的呼吸停止。混合性呼吸暂停是呼吸暂停事件，其是阻塞性和中枢性睡眠呼吸暂停症状的组合，并且这种事件通常以中枢性呼吸暂停开始并以阻塞性呼吸暂停结束。呼吸不足的特征通常在于由狭窄气道引起的缓慢或浅呼吸，而不是阻塞气道。潮式呼吸(CSR)是另一种形式的睡眠呼吸障碍。CSR是患者呼吸控制器的障碍，其中存在称为CSR循环的盛衰通气的节律性交替周期。CSR的特征在于动脉血的重复脱氧和再氧化。

闭塞或阻塞的特征可在于睡眠期间上气道的部分或完全塌陷。气道阻塞的物理部位是理解患者疾病状态和其障碍的最佳解决方案的重要考虑因素。然而，气道塌陷的性质通常难以在没有专用或侵入性硬件的情况下测量，尤其是在家庭环境中的标准PAP治疗期间。

存在的一种这样的方法例如是DISE(药物诱导的镇静内窥镜检查)。这使患者安静以模拟自然睡眠并通过内窥镜光学检查气道。然后由专家使用VOTE系统(软腭、口咽、舌根和会厌)手动进行气道阻塞的分类。其它方法包括将压力传感器固定在上气道内或使用诸如荧光透视、CT、MRI和射线照相术的成像技术。已经报道了分析打鼾音频或气流信号的一些自动化方法；然而，这些方法不太直接，在PAP治疗期间可能不起作用，并且可能仅能够推断部分气道塌陷(呼吸不足)期间的阻塞部位。

本公开旨在解决这些和其他问题，包括与确定呼吸暂停阻塞的物理和时间特性相关联的问题。

发明内容

根据本公开的一些实现，一种方法包括将声信号发射到用户的气道中。该方法还包括检测由用户气道内的一个或多个物理特征引起的声信号的声反射。该方法还包括分析与声反射相关联的声数据。该方法还进一步包括表征和/或确定用户气道中物理阻塞的发生。表征和/或确定呼吸暂停阻塞至少部分地基于所分析的声数据。该表征指示用户的呼吸暂停事件或呼吸不足事件，其中呼吸暂停事件包括阻塞性呼吸暂停事件、中枢性呼吸暂停事件或混合呼吸暂停事件，并且进一步区分用户的阻塞性呼吸暂停事件、中枢性呼吸暂停事件、混合呼吸暂停事件或呼吸不足事件的发生。

根据本公开的其他实现，一种系统包括用于发射声信号的声学装置和存储机器可读指令的存储装置。该系统还包括控制系统，该控制系统包括通信地联接到声学装置的一个或多个处理器。控制系统被配置为执行机器可读指令以检测由声学装置发射的声信号到用户气道中的声反射。声反射由用户气道内的一个或多个物理特征引起。分析与所述声反射相关联的声数据，并且在所述用户的气道中表征所述物理阻塞的发生。至少部分地基于所分析的声数据来确定表征。该表征指示用户的呼吸暂停事件或呼吸不足事件，其中呼吸暂停事件包括阻塞性呼吸暂停事件、中枢性呼吸暂停事件或混合呼吸暂停事件，并且进一步区分用户的阻塞性呼吸暂停事件、中枢性呼吸暂停事件、混合呼吸暂停事件或呼吸不足事件的发生。

根据本公开的另外其他实现，一种系统包括呼吸治疗系统和与该呼吸治疗系统相关联的声学装置。声学装置被配置为将声信号发射到用户的气道中。该系统还包括存储机器可读指令的存储器装置和控制系统，该控制系统包括通信地联接到声学装置的一个或多个处理器。控制系统被配置为执行机器可读指令，以在睡眠期间经由呼吸系统向用户的气道供应加压空气。进一步执行指令以接收与加压空气相关的流量数据，并基于流量数据确定呼吸暂停事件或呼吸不足事件的发生。还执行所述指令以基于用户气道内的一个或多个物理特征来接收声反射。这些指令还被进一步执行以分析与声反射相关联的声数据，并且至少部分地基于所分析的声数据来表征物理阻塞的物理和/或时间特性。该表征指示用户的呼吸暂停事件或呼吸不足事件，其中呼吸暂停事件包括阻塞性呼吸暂停事件、中枢性呼吸暂停事件或混合呼吸暂停事件，并且进一步区分用户的阻塞性呼吸暂停事件、中枢性呼吸暂停事件、混合呼吸暂停事件或呼吸不足事件的发生。

以上概述并不旨在表示本公开的每个实施例或每个方面。相反，前述发明内容仅提供本文所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考虑时，通过以下对用于实现本发明的代表性实施例和模式的详细描述，本发明的上述特征和优点以及其他特征和优点将变得显而易见。鉴于参考附图进行的各种实施例的详细描述，本公开的其他方面对于本领域普通技术人员将是显而易见的，以下提供了附图的简要描述。

附图说明

通过以下结合附图对示例性实施例的描述，将更好地理解本公开及其优点和附图。这些附图仅描述了示例性实施例，因此不应被认为是对各种实施例或权利要求的范围的限制。

图1是根据本公开的一些实现的用于确定呼吸暂停阻塞的发生的系统的功能框图。

图2A是根据本公开的一些实现的图1的系统、佩戴全罩式面罩的用户，以及床伴的至少一部分的透视图。

图2B是根据本公开的一些实现的图1的系统、佩戴鼻面罩的用户，以及床伴的至少一部分的透视图。

图3A是示出用户的呼吸系统的概况的图。

图3B是示出图3A的用户的鼻和嘴气道的图。

图4是根据本公开的一些实现的表示用户气道内的物理阻塞的示例性倒谱图。

图5是根据本公开的一些实现的用于确定图4的物理阻塞的系统的侧视图图示。

图6是用户气道的部分塌陷状态的侧视图图示。

图7是用户气道的完全塌陷状态的侧视图图示。

图8是根据本公开的一些实现的基于物理阻塞显示选项的移动电话的前视图图示。

图9是根据本公开的一些实现的基于物理阻塞显示其他选项的移动电话的前视图图示。

图10示出了根据本公开的一些实现的包括移动电话、呼吸装置和用于表征用户气道中的物理阻塞的面罩的系统。

图11示出了根据本公开的一些实现的包括移动电话和用于表征用户气道中的物理阻塞的声学装置的系统。

图12是示出根据本公开的一些实现的表示完全喉部塌陷的图像的显示。

图13是示出根据本公开的一些实现的表示部分喉部塌陷的图像的显示。

图14是示出根据本公开的一些实现的表示用于监测呼吸暂停事件的时间段的图像的显示。

图15是示出根据本公开的一些实现的表示用于表征呼吸暂停事件期间的物理阻塞的第一组设置的图像的显示。

图16是示出根据本公开的一些实现的表示用于表征呼吸暂停事件期间的物理阻塞的第二组设置的图像的显示。

图17是示出根据本公开的一些实现的表示物理阻塞的图像的显示。

虽然本发明容许各种修改和替换形式，但是在附图中通过示例的方式示出了特定的实现，并且将在对其进行更详细的描述。然而，应当理解，本发明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、等同物和替换。

具体实施方式

参考附图描述了各种实施例，其中在所有附图中使用相同的附图标记来表示相似或等同的元件。附图不是按比例绘制的，并且仅用于说明本发明。下面参考用于说明的示例应用来描述本发明的几个方面。应当理解，阐述了许多具体细节、关系和方法以提供对本发明的全面理解。然而，相关领域的普通技术人员将容易地认识到，可以在没有一个或多个具体细节的情况下或者利用其他方法来实践本发明。在其它情况下，没有详细示出公知的结构或操作以避免模糊本发明。各种实施例不受所说明的动作或事件的次序限制，因为一些动作可以不同次序发生和/或与其它动作或事件同时发生。此外，并非需要所有示出的动作或事件来实现根据本发明的方法。

例如在摘要、发明内容和详细描述部分中公开但未在权利要求书中明确阐述的要素和限制不应单独地或共同地通过暗示、推断或其它方式并入权利要求书中。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。词语“包括”是指“包括但不限于”。此外，例如“约”、“几乎”、“基本上”、“近似”、“一般”等近似词在本文中可用于表示例如“在”、“接近”或“几乎在”或“在3-5％内”或“在可接受的制造公差内”或其任何逻辑组合。

通常，本公开描述了一种系统和方法，其中使用声反射来非侵入性地表征气道阻塞。气道阻塞可以是气道中的物理阻塞(例如，诸如用户的舌根)，其被认为是呼吸暂停阻塞，因为其在呼吸暂停事件期间引起和发生，或者是呼吸不足阻塞，因为其在呼吸不足事件期间引起和发生。

部分或完全塌陷的气道呈现声阻抗的变化，当提供有声刺激(即，发射到用户气道中的声信号)时，声阻抗产生反射。气道塌陷的部位和/或性质通过分析发生在用户气道内(即，超出用户的嘴或面罩)的反射来估计。阻塞部位的特征至少部分地基于进入气道的距离和/或反射信号的信号形态。

除了确定阻塞性呼吸暂停或呼吸不足事件之外，所公开的系统和方法可以表征中枢性呼吸暂停(非阻塞性)事件，并且将这种事件与阻塞性呼吸暂停或呼吸不足事件区分开。在中枢性呼吸暂停事件期间，用户的气道保持打开(即，未被阻塞)，但用户停止呼吸。因此，在用户的气道中没有物理阻塞。基于指示用户已经停止呼吸的呼吸(呼吸)数据来确定中枢性呼吸暂停。指示用户呼吸模式的呼吸数据例如从呼吸治疗系统(例如气道正压通气(PAP)系统)、从适于检测呼吸相关运动的运动传感器(例如声纳或雷达传感器)，或从无源声学传感器(例如麦克风)获得。可以采用各种方法从诸如通常在用户附近的麦克风的无源声学传感器产生的数据中提取呼吸信号。例如，可以使用适当尺寸的窗口来测量时域信号的包络。存在许多包络检测类型，例如均方根(RMS)、最大值、最小值、峰值、希尔伯特变换等。另外或可选地，可以分析时域信号的平均值、中值和/或标准偏差或时域信号的绝对值。此外，可以测量无源声信号的一个或多个频带随时间的幅度。

因此，由于用户气道的部分或完全阻塞，阻塞性呼吸暂停或呼吸不足事件导致呼吸暂停或通气减少。对用户部分进行呼吸努力，但气道中的气流受到阻碍。相反，中枢性呼吸暂停事件导致呼吸暂停而没有相关的呼吸努力。换句话说，大脑不发送信号到呼吸，但是气道保持打开和不阻塞。

常规地，并且概括地说，呼吸暂停将经由流量信号通过确定是否已经发生呼吸暂停来检测，例如，在没有指示呼吸的流量信号的情况下经过诸如8秒的时间段。类似地，呼吸不足的特征在于在时间段内气流的预定减少，例如持续>6秒的流动幅度减少30％。

目前，为了区分阻塞性呼吸暂停事件和中枢性呼吸暂停事件，呼吸设备采用称为强迫振荡(FOT)的技术，该技术通过施加1cmH₂O的振荡4赫兹(Hz)压力波形并确定在气流中是否观察到响应来调查气道通畅性。如果在流量中观察到4Hz振荡，则气道被认为是开放的，并且该事件将被分类为中枢性的，如果在流量信号中不存在4Hz分量，则该事件将被认为是阻塞性的。FOT的一个不利之处在于，这些压力振荡可能对患者造成不适或者甚至使他们觉醒。

根据本公开，声数据可以实现(a)呼吸暂停/呼吸不足事件的检测，以及(b)中枢性与阻塞性事件的区分。如下面进一步公开的，气道中的阻塞可以使用声数据来表征。该表征可以指示没有气道阻塞，该气道阻塞指示在已经检测到呼吸暂停(经由来自呼吸治疗系统的流量和/或压力信号，由无源声学传感器产生的无源声数据，诸如雷达或声纳传感器的运动传感器等)的时段期间正发生中枢事件。该方法的一个益处是其避免了与FOT方法相关的潜在不适。

此外，同样根据本公开，用户的呼吸清楚地存在于与声反射相关联的声数据中，并且可以使用各种时间或频率方法来提取呼吸信号。因此，通过对流量和/或压力信号应用如上所述的规则来检测呼吸暂停，例如>X秒的呼吸缺失。类似地，呼吸幅度可以从声数据中提取并用于确定呼吸幅度的减小，并因此检测呼吸不足或确认呼吸不足的检测。

参考图1，示出了根据本公开的一些实现的系统100。根据一些实现，系统100至少包括控制系统110、存储器装置114和声学装置。根据一些示例性实现，声学装置是麦克风140和/或扬声器142的形式。在一些实现中，声学装置包括无源声学传感器，例如麦克风140。无源声学传感器适于产生与用户呼吸相关的无源声数据。根据一些其他实现，系统100还包括电子接口119、一个或多个传感器130(可选地包括麦克风140和/或扬声器142)，以及一个或多个用户装置170。在一些另外的实现中，系统100包括呼吸治疗系统120。

控制系统110包括一个或多个处理器112(以下称为处理器112)。控制系统110通常用于控制系统100的各种部件和/或分析由系统100的部件获得和/或产生的数据。处理器112可以是通用或专用处理器或微处理器。虽然在图1中示出了一个处理器112，但是控制系统110可以包括任何合适数量的处理器(例如，一个处理器、两个处理器、五个处理器、十个处理器等)，这些处理器可以在单个壳体中，或者彼此远离地定位。控制系统110可以联接到和/或定位在例如用户装置170的壳体内，和/或一个或多个传感器130的壳体内。控制系统110可以是集中式的(在一个这样的壳体内)或分散式的(在物理上不同的两个或多个这样的壳体内)。在包括包含控制系统110的两个或更多壳体的这种实现中，这种壳体可以彼此靠近地和/或远离地定位。

存储器装置114存储可由控制系统110的处理器112执行的机器可读指令。存储器装置114可为任何合适的计算机可读存储装置或媒体，例如，随机存取存储器装置或串行存取存储器装置、硬盘驱动器、固态驱动器、快闪存储器装置等。虽然图1中展示一个存储器装置114，但系统100可包含任何合适数目的存储器装置114(例如，一个存储器装置、两个存储器装置、五个存储器装置、十个存储器装置等)。存储器装置114可以联接到和/或定位在呼吸装置122的壳体内，用户装置170的壳体内，一个或多个传感器130的壳体内，或其组合。类似于控制系统110、存储器装置114可以是集中式的(在一个这样的壳体内)或分散式的(在物理上不同的两个或多个这样的壳体内)。

电子接口119被配置为从一个或多个传感器130接收数据(例如，生理数据)，使得数据可以被存储在存储器装置114中和/或由控制系统110的处理器112分析。电子接口119可以使用有线连接或无线连接(例如，使用RF通信协议、Wi-Fi通信协议、蓝牙通信协议、通过蜂窝网络等)与一个或多个传感器130通信。电子接口119可包括天线、接收器(例如，RF接收器)、发射器(例如，RF发射器)、收发器或其组合。电子接口119还可以包括与本文所述的处理器112和存储器装置114相同或类似的一个或多个处理器和/或一个或多个存储器装置。在一些实现中，电子接口119被联接到或集成在用户装置116中。在其他实现中，电子接口119联接到控制系统110和/或存储器装置114或与控制系统110和/或存储器装置114集成(例如，在壳体中)。

如上所述，在一些实现中，系统100可以包括呼吸治疗系统120。呼吸治疗系统120可以包括呼吸压力治疗(RPT)装置122(在此称为呼吸装置22)、用户接口124(也称为面罩)、导管126(也称为管或空气回路)、显示装置128、加湿罐129、容器180或其组合。在一些实现中，控制系统110、存储器装置114、显示装置128、一个或多个传感器130，以及加湿罐129是呼吸装置122的一部分。呼吸压力治疗是以受控目标压力将空气供应到气道入口的应用，所述受控目标压力在患者的整个呼吸循环中相对于大气名义上是正的(与诸如罐式呼吸机或胸甲的负压治疗相反)。呼吸治疗系统120通常用于治疗患有一种或多种睡眠相关呼吸障碍(例如，阻塞性睡眠呼吸暂停、中枢性睡眠呼吸暂停或混合性睡眠呼吸暂停)的个体。

呼吸装置122通常用于产生输送到用户的加压空气(例如，使用驱动一个或多个压缩机的一个或多个马达)。在一些实现中，呼吸装置122产生连续恒定的空气压力，该空气压力被输送至用户。在其他实现中，呼吸装置122产生两个或更多个预定压力(例如，第一预定空气压力和第二预定空气压力)。在其他实现中，呼吸装置122被配置为在预定范围内产生多种不同的空气压力。例如，呼吸装置122可以输送至少大约6cmH₂O、至少大约10cmH₂O、至少大约20cmH₂O、大约6cmH₂O和大约10cmH₂O之间、大约7cmH₂O和大约12cmH₂O之间等。呼吸装置122还可以以预定的流量，例如在约-20L/min和约150L/min之间，输送加压空气，同时保持正压(相对于环境压力)。

用户接口124接合用户面部的一部分，并将加压空气从呼吸装置122输送到用户的气道，以帮助防止气道在睡眠期间变窄和/或塌陷。通常，用户接口124接合用户的面部，使得加压空气经由用户的嘴、用户的鼻子或用户的嘴和鼻子两者被输送送到用户的气道。呼吸装置122、用户接口124和导管126一起形成与用户气道流体连接的空气通路。加压空气还增加了睡眠期间用户的氧气摄入。

109根据要施加的治疗，用户接口124可以例如与用户面部的区域或部分形成密封，以便于在与环境压力有足够变化的压力下，例如在相对于环境压力约10cmH₂O的正压力下输送气体以实现治疗。对于其他形式的治疗，诸如氧气输送，用户接口可以不包括足以有利于将约10cmH₂O的正压下的气体供应输送至气道的密封。

如图2A所示，在一些实现中，用户接口124是覆盖用户的鼻部和嘴的面罩(例如，全面罩)。或者，如图2B所示，用户接口124是向用户鼻子提供空气的鼻罩或直接向用户鼻孔输送空气的鼻枕罩。用户接口124可以包括用于将用户接口定位和/或稳定在用户的一部分(例如，面部)上的多个条带(例如，包括钩环紧固件)，以及有助于在用户接口124与用户之间提供气密密封的适形衬垫(例如，硅酮、塑料、泡沫等)。用户接口124还可以包括一个或多个通气口，用于允许用户210呼出的二氧化碳和其他气体逸出。在其他实现中，用户接口124包括吸嘴(例如，模制为符合用户牙齿的夜用防护吸嘴、下颌复位装置等)。

导管126(也称为空气回路或管)允许空气在呼吸治疗系统120的两个部件之间流动，例如呼吸装置122和用户接口124。在一些实现中，可具有用于吸气和呼气的导管的独立分支。在其他实现中，单个分支导管用于吸气和呼气。

呼吸装置122、用户接口124、导管126、显示装置128，以及加湿罐129中的一个或多个可以包含一个或多个传感器(例如，压力传感器、流量传感器，或更一般地在此描述的任何其他传感器130)。这些一个或多个传感器可用于例如测量由呼吸装置122供应的加压空气的空气压力和/或流量。

显示装置128通常用于显示包括静止图像、视频图像或两者的图像和/或关于呼吸装置122的信息。例如，显示装置128可以提供关于呼吸装置122的状态的信息(例如，呼吸装置122是否开/关、由呼吸装置122输送的空气的压力、由呼吸装置122输送的空气的温度等)和/或其他信息。例如，其他信息包括睡眠得分和/或治疗得分(也称为myAir^TM得分，诸如WO2016/061629中所描述的，其通过引用整体并入本文)、当前日期/时间、用户210的个人信息等。在一些实现中，显示装置128充当人机接口(HMI)，其包括被配置为将图像显示为输入接口的图形用户接口(GUI)。显示装置128可以是LED显示器、OLED显示器、LCD显示器等。输入接口可以是例如触摸屏或触敏基板、鼠标、键盘或被配置为感测由与呼吸装置122交互的人类用户做出的输入的任何传感器系统。

加湿罐129联接到或集成在呼吸装置122中。加湿罐129包括可用于加湿从呼吸装置122输送的加压空气的储水器。呼吸装置122可以包括加热器以加热加湿罐129中的水以加湿提供给用户的加压空气。另外，在一些实现中，导管126还可以包括加热元件(例如，联接至和/或嵌入在导管126中)，该加热元件加热输送至用户的加压空气。加湿罐129可以流体联接到空气通路的水蒸气入口并且经由水蒸气入口将水蒸气递送到空气通路中，或者可以与空气通路成一直线地形成作为空气通路本身的一部分。

在一些实现中，系统100可以用于至少部分地基于生理数据、睡眠相关参数、其他数据或信息，或其组合将物质的至少一部分从容器180输送到用户的空气通路。通常，修改物质的所述部分到空气通路中的输送可包括(i)、起始物质到空气通路中的输送，(ii)、结束物质的所述部分到空气通路中的输送，(iii)、修改输送到空气通路中的物质的量，(iv)、修改物质的所述部分到空气通路中的输送的时间特性，(v)、修改将所述物质的所述部分输送到所述空气通路中的定量特征，(vi)、修改与将所述物质输送到所述空气通路中相关联的任何参数，或(vii)、(i)-(vi)的组合。

修改进入空气通路的物质部分的输送的时间特性可以包括改变物质输送的速率，在不同时间开始和/或结束，持续不同的时间段，改变输送的时间分布或特性，独立于时间分布改变量分布等。独立的时间和量变化确保除了改变物质释放的频率之外，可以改变每次释放的物质的量。以此方式，可以实现释放频率和释放量的多种不同组合(例如，较高频率但较低释放量、较高频率和较高释放量、较低频率和较高释放量、较低频率和较低释放量等)。也可以利用将部分物质输送到空气通路中的其它修改。

呼吸治疗系统120可用作例如呼吸机或PAP系统，例如(i)持续气道正压通气(CPAP)系统，(ii)自动气道正压通气系统(APAP)，(iii)双水平或可变气道正压通气系统(BPAP或VPAP)，或(iv)或其组合。CPAP系统将预定气压(例如，由睡眠医师确定的)输送给用户。APAP系统基于例如与用户相关联的呼吸数据自动地改变输送给用户的气压。BPAP或VPAP系统被配置为递送第一预定压力(例如，吸气气道正压或IPAP)和低于第一预定压力的第二预定压力(例如，呼气气道正压或EPAP)。

仍然参考图1，系统100的一个或多个传感器130包括压力传感器132、流量传感器134、温度传感器136、运动传感器138、麦克风140、扬声器142、射频(RF)接收器146、RF发射器148、相机150、红外传感器152、光电容积图(PPG)传感器154、心电图(ECG)传感器156、脑电图(EEG)传感器158、电容传感器160、力传感器162、应变计传感器164、肌电图(EMG)传感器166、氧传感器168、分析物传感器174、湿度传感器176或其组合。通常，一个或多个传感器130中的每一个被配置为输出被接收并存储在存储器装置114或一个或多个其他存储器装置中的传感器数据。

尽管一个或多个传感器130被示出和描述为包括压力传感器132、流量传感器134、温度传感器136、运动传感器138、麦克风140、扬声器142、RF接收器146、RF发射器148、相机150、红外传感器152、光电容积图(PPG)传感器154、心电图(ECG)传感器156，脑电图(EEG)传感器158、电容传感器160、力传感器162、应变计传感器164、肌电图(EMG)传感器166、氧传感器168、分析物传感器174和湿度传感器176中的每一个，更一般地，一个或多个传感器130可以包括在此描述和/或示出的传感器中的每一个的组合和任何数量。

如本文所述，系统100通常可用于在睡眠时段期间生成与用户(例如，图2A-2B所示的呼吸治疗系统120的用户)相关联的生理数据。可以分析生理数据以生成一个或多个睡眠相关参数，其可以包括在睡眠时段期间与用户相关的任何参数、测量等。可以在睡眠时段期间为用户210确定的一个或多个睡眠相关参数包括，例如，呼吸暂停低通气指数(AHI)分数、睡眠分数、流量信号、呼吸信号、呼吸速率、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气比、每小时的事件数量、事件模式、阶段、呼吸装置122的压力设置、心率、心率变异性、用户210的移动、温度、EEG活动、EMG活动、唤醒、打鼾、窒息、咳嗽、吹哨、喘息，或其组合。

在一些实现中，控制系统110可以使用由一个或多个传感器130生成的生理数据来确定在睡眠时段期间与用户210相关联的睡眠-觉醒信号和一个或多个睡眠相关参数。睡眠-觉醒信号可以指示一个或多个睡眠状态，包括觉醒、放松的觉醒、微觉醒和/或睡眠阶段，包括快速眼动(REM)阶段、第一非REM阶段(通常称为“N1”)、第二非REM阶段(通常称为“N2”)、第三非REM阶段(通常称为“N3”)，或其组合。在例如WO 2014/047310、US 2014/0088373、WO 2017/132726、WO 2019/122413和WO 2019/122414中描述了用于根据由一个或多个传感器(例如传感器130)生成的生理数据来确定睡眠状态和/或睡眠阶段的方法，这些专利中的每一个通过引用以其全文结合在此。

还可以对睡眠-觉醒信号加时间戳以确定用户进入床的时间、用户离开床的时间、用户试图入睡的时间等。睡眠-觉醒信号可以由一个或多个传感器130在睡眠时段期间以预定采样速率测量，例如每秒一个样本、每30秒一个样本、每分钟一个样本等。在一些实现中，睡眠-觉醒信号还可以指示睡眠时段期间的呼吸信号、呼吸速率、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气比、每小时事件的数目、事件的模式、呼吸装置122的压力设置，或其组合。事件可以包括打鼾、呼吸暂停、中枢性呼吸暂停、阻塞性呼吸暂停、混合呼吸暂停、呼吸不足、面罩泄漏(例如，来自用户接口124)、不宁腿、睡眠障碍、窒息、心率增加、呼吸困难、哮喘发作、癫痫事件、癫性发作或其组合。可以在睡眠时段期间基于睡眠-觉醒信号为用户确定的一个或多个睡眠相关参数包括，例如，床上总时间、总睡眠时间、睡眠开始等待时间、睡眠开始后觉醒参数、睡眠效率、分段指数或其组合。

通常，睡眠时段包括用户210已经躺在或坐下在床230(或他们打算睡眠的另一区域或物体)中，并且已经打开呼吸装置122并佩戴用户接口124之后的任何时间点。睡眠时段因此可以包括时间段(i)当用户210正在使用CPAP系统时，但是在用户210试图入睡之前(例如当用户210躺在床230中阅读书籍时)；(ii)当用户210开始尝试入睡但仍清醒时；(iii)当用户210处于轻度睡眠时(也称为非快速眼动(NREM)睡眠的阶段1和阶段2)；(iv)当用户210处于深度睡眠(也称为慢波睡眠、SWS或NREM睡眠的阶段3)时；(v)当所述用户210处于快速眼动(REM)睡眠时；(vi)当用户210在轻度睡眠、深度睡眠或REM睡眠之间周期性地醒来时；或(vii)当用户210醒来而不回睡时。

睡眠时段通常被定义为一旦用户210移除用户接口124，关闭呼吸装置122并离开床230就结束。在一些实现中，睡眠时段可以包括附加的时间段，或者可以被限制为仅上述时间段中的一些。例如，可以将睡眠时段定义为包括从呼吸装置122开始向气道或用户210供应加压空气时开始，从呼吸装置122停止向用户210的气道供应加压空气时结束，以及包括用户210睡眠或清醒时之间的一些或全部时间点的时间段。

压力传感器132输出可以存储在存储器装置114中和/或由控制系统110的处理器112分析的压力数据。在一些实现中，压力传感器132是产生指示呼吸治疗系统120的用户的呼吸(例如，吸气和/或呼气)和/或环境压力的传感器数据的空气压力传感器(例如，大气压力传感器)。在这样的实现中，压力传感器132可以联接到或集成在呼吸装置122中。压力传感器132可以是，例如，电容传感器、电磁传感器、压电传感器、应变片传感器、光学传感器、电位传感器或其组合。

流量传感器134输出可以存储在存储器装置114中和/或由控制系统110的处理器112分析的流量数据。在一些实现中，流量传感器134用于确定来自呼吸装置122的空气流量、通过导管126的空气流量、通过用户接口124的空气流量，或其组合。在这种实现中，流量传感器134可以联接到或集成在呼吸装置122、用户接口124或导管126中。流量传感器134可以是质量流量传感器，例如旋转流量计(例如霍尔效应流量计)、涡轮流量计、孔口流量计、超声流量计、热线传感器、涡流传感器、膜传感器或其组合。

温度传感器136输出可以存储在存储器装置114中和/或由控制系统110的处理器112分析的温度数据。在一些实现中，温度传感器136生成指示用户210(图2A-2B)的核心体温、用户210的皮肤温度、从呼吸装置122和/或通过导管126流动的空气的温度、用户接口124中的温度、环境温度或其组合的温度数据。温度传感器136可以是例如热电偶传感器、热敏电阻传感器、硅带隙温度传感器或基于半导体的传感器、电阻温度检测器或其组合。

运动传感器138输出可以存储在存储器装置114中和/或由控制系统110的处理器112分析的运动数据。运动传感器138可用于检测睡眠期间用户210的运动，和/或检测呼吸治疗系统120的任何部件的运动，例如呼吸装置122、用户接口124或导管126。运动传感器138可以包括一个或多个惯性传感器，例如加速计、陀螺仪和磁力计。在一些实现中，运动传感器138替代地或附加地生成表示用户的身体移动的一个或多个信号，从该一个或多个信号可以获得表示用户的睡眠状态的信号；例如，通过用户的呼吸移动。在一些实现中，来自运动传感器138的运动数据可以与来自另一传感器130的附加数据结合使用以确定用户的睡眠状态。

麦克风140输出可以存储在存储器装置114中和/或由控制系统110的处理器112分析的声音数据。麦克风140可用于记录睡眠时段期间的声音(例如，来自用户210的声音)以确定(例如，使用控制系统110)一个或多个睡眠相关参数，如本文中进一步详细描述。麦克风140可以联接到或集成在呼吸装置122、用户接口124、导管126或用户装置170中。在一些实现中，系统100包括多个麦克风(例如，两个或更多个麦克风和/或具有波束成形的麦克风阵列)，使得由多个麦克风中的每一个产生的声音数据可用于区分由多个麦克风中的另一个产生的声音数据。

扬声器142输出系统100的用户(例如，图2A-2B的用户210)可听见的声波。扬声器142可用作例如闹钟或向用户210播放警报或消息(例如，响应于事件)。扬声器142可以联接到或集成在呼吸装置122、用户接口124、导管126或外部装置170中。

麦克风140和扬声器142可以用作单独装置。在一些实现中，麦克风140和扬声器142可以被组合成声学传感器141(例如声纳传感器)，如在例如第WO 2018/050913号和第WO2020/104465号中所描述的，其在此通过引用以其整体并入。在这种实现中，扬声器142以预定间隔产生或发射声波，并且麦克风140检测来自扬声器142的发射声波的反射。由扬声器142产生或发射的声波具有人耳听不到的频率(例如，低于20Hz或高于约18kHz)，以便不干扰用户210或床伴220(图2A-2B)的睡眠。至少部分地基于来自麦克风140和/或扬声器142的数据，控制系统110可以确定用户210(图2A-2B)的位置和/或在此描述的睡眠相关参数(例如，嘴泄漏状态)中的一个或多个，例如呼吸信号、呼吸速率、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气比、每小时的事件数量、事件模式、睡眠状态、睡眠阶段、呼吸装置122的压力设置，或其任何组合。在本文中，声纳传感器可被理解为包括主动声感测，例如通过产生/发射超声或低频超声感测信号(例如，在例如约17-23kHz、18-22kHz或17-18kHz的频率范围内)通过空气。这种系统可以相对于上述WO2018/050913和WO 2020/104465来考虑。

RF发射器148产生和/或发射具有预定频率和/或预定幅度(例如，在高频带内、在低频带内、长波信号、短波信号等)的无线电波。RF接收器146检测从RF发射器148发射的无线电波的反射，并且该数据可以由控制系统110分析以确定用户210(图2A-2B)的位置和/或这里描述的呼吸和/或睡眠相关参数中的一个或多个。RF接收器(RF接收器146和RF发射器148或另一RF对)也可用于控制系统110、呼吸装置122、一个或多个传感器130、用户装置170或其组合之间的无线通信。虽然RF接收器146和RF发射器148在图1中被示为分离且不同的元件，但是在一些实现中，RF接收器146和RF发射器148被组合为RF传感器147(例如雷达传感器)的一部分。在一些这样的实现中，RF传感器147包括控制电路。RF通信的特定格式可以是Wi-Fi、蓝牙等。

在一些实现中，RF传感器147是网状系统的一部分。网状系统的一个示例是Wi-Fi网状系统，其可以包括网状节点，网状路由器和网状网关，其中的每一个可以是移动的/可移动的或固定的。在这样的实现中，Wi-Fi网状系统包括Wi-Fi路由器和/或Wi-Fi控制器以及一个或多个卫星(例如，接入点)，每个卫星包括与RF传感器147相同或相似的RF传感器。Wi-Fi路由器和卫星使用Wi-Fi信号连续地彼此通信。Wi-Fi网状系统可以用于基于路由器和卫星之间的Wi-Fi信号中的改变(例如，接收信号强度中的差异)来生成运动数据，所述改变是由于移动的物体或人部分地阻挡了信号而引起的。运动数据可以指示运动、呼吸、心率、步态、跌倒、行为等，或其组合。

相机150输出可再现为可存储在存储器装置114中的一个或多个图像(例如，静止图像、视频图像、热图像或其组合)的图像数据。来自相机150的图像数据可以被控制系统110用来确定在此描述的睡眠相关参数中的一个或多个，例如一个或多个事件(例如，周期性肢体运动或不宁腿综合征)、呼吸信号、呼吸速率、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气比、每小时的事件数量、事件模式、睡眠状态、睡眠阶段，或其组合。此外，来自相机150的图像数据可用于例如识别用户的位置，确定用户210的胸部移动，确定用户210的嘴和/或鼻的气流，确定用户210进入床230的时间，以及确定用户210离开床230的时间。

红外(IR)传感器152输出可再现为可存储在存储器装置114中的一个或多个红外图像(例如，静止图像、视频图像或两者)的红外图像数据。来自IR传感器152的红外数据可用于确定睡眠时段期间的一个或多个睡眠相关参数，包括用户210的温度和/或用户210的移动。当测量用户210的存在、位置和/或移动时，IR传感器152也可以与相机150结合使用。例如，IR传感器152可以检测波长在约700nm和约1mm之间的红外光，而相机150可以检测波长在约380nm和约740nm之间的可见光。在另一示例中，通过在足以捕获到物理阻塞的两个或更多个部位的飞行时间的时间段内监测声反射来估计测量，物理阻塞具有延伸通过用户气道的多个部位。根据特定示例，监测包括接收和分析时间段的反射。

PPG传感器154输出与用户210(图2A-2B)相关联的生理数据，该生理数据可用于确定一个或多个睡眠相关参数，例如心率、心率变异性、心动周期、呼吸率、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气比、估计血压参数或其组合。PPG传感器154可以由用户210佩戴，嵌入在由用户210佩戴的衣服和/或织物中，嵌入在和/或联接到用户接口124和/或其相关联的头套(例如，带等)等。

ECG传感器156输出与用户210的心脏的电活动相关联的生理数据(图2A-2B)。在一些实现中，ECG传感器156包括在睡眠时段期间位于用户210的一部分之上或周围的一个或多个电极。来自ECG传感器156的生理数据可用于例如确定本文所述的睡眠相关参数中的一个或多个。

EEG传感器158输出与用户210的大脑的电活动相关联的生理数据。在一些实现中，EEG传感器158包括一个或多个电极，其在睡眠期间定位在用户210的头皮上或周围。来自EEG传感器158的生理数据可用于例如在睡眠期间的任何给定时间确定用户210的睡眠状态。在一些实现中，EEG传感器158可以集成在用户接口124和/或相关联的头套(例如，带等)中。

电容性传感器160、力传感器162和应变计传感器164输出可存储在存储器装置114中且由控制系统110使用以确定本文所述的睡眠相关参数中的一个或多个的数据。EMG传感器166输出与一个或多个肌肉产生的电活动相关的生理数据。氧气传感器168输出指示气体的氧气浓度的氧气数据(例如，在导管126中或在用户接口124处)。氧气传感器168可以是例如超声波氧气传感器、电氧气传感器、化学氧气传感器、光学氧气传感器或其组合。

分析物传感器174可用于检测用户210呼气中分析物的存在。分析物传感器174输出的数据可以存储在存储器装置114中，并由控制系统110使用，以确定用户210呼吸中任何分析物的身份和浓度。在一些实现中，分析物传感器174位于用户210的嘴附近，以检测从用户210的嘴呼出的呼吸中的分析物。例如，当用户接口124是覆盖用户210的鼻和嘴的面膜时，分析物传感器174可以位于面膜内以监测用户210的嘴呼吸。在其他实现中，例如当用户接口124是鼻罩或鼻枕罩时，分析物传感器174可以定位在用户210的鼻附近以检测通过用户210的鼻子呼出的呼吸中的分析物。在其他实现中，当用户接口124是鼻罩或鼻枕罩时，分析物传感器174可以位于用户210的嘴附近。在该实现中，分析物传感器174可用于检测是否有任何空气无意地从用户210的嘴泄漏。在一些实现中，分析物传感器174是挥发性有机化合物(VOC)传感器，其可用于检测碳基化学品或化合物。在一些实现中，分析物传感器174还可用于检测用户210是通过他们的鼻还是嘴呼吸。例如，如果由位于用户210的嘴附近或面罩内(在用户接口124是面罩的实现中)的分析物传感器174输出的数据检测到分析物的存在，则处理器112可以使用该数据作为用户210正通过他们的嘴呼吸的指示。

湿度传感器176输出可以存储在存储器装置114中并由控制系统110使用的数据。湿度传感器176可用于检测围绕用户的各个区域中的湿度(例如，在导管126或用户接口124内部，靠近用户210的面部，靠近导管126和用户接口124之间的连接，靠近导管126和呼吸装置122之间的连接等)。因此，在一些实现中，湿度传感器176可以被定位在用户接口124中或导管126中以监测来自呼吸装置122的加压空气的湿度。在其他实现中，湿度传感器176被放置在需要监测湿度水平的任何区域附近。湿度传感器176还可以用于监测用户210周围的周围环境的湿度，例如用户210的卧室内部的空气。

在一些实现中，该一个或多个传感器130还包括皮肤电反应(GSR)传感器、血流传感器、呼吸传感器、脉搏传感器、血压计传感器、血氧计传感器、声纳传感器、RADAR传感器、血糖传感器、颜色传感器、pH传感器、空气质量传感器、倾斜传感器、LIDAR传感器、雨传感器、土壤湿度传感器、水流传感器、酒精传感器，或其组合。

虽然在图1中单独地示出，但是该一个或多个传感器130的组合可以被集成和/或联接到系统100的任何一个或多个部件上，包括呼吸装置122、用户接口124、导管126、加湿罐129、控制系统110、用户装置170，或其组合。例如，声学传感器141和/或RF传感器147可以集成在用户装置170中和/或联接到用户装置116。在这样的实现中，根据本公开的一些方面，用户装置170可以被认为是生成供系统100(例如，控制系统110)使用的附加或辅助数据的辅助装置。在一些实现中，一个或多个传感器130中的至少一个不联接到呼吸装置122、控制系统110或用户装置170，并且在睡眠时段期间通常邻近用户210定位(例如，定位在用户210的一部分上或与其接触，由用户210佩戴，联接到或定位在床头柜上，联接到床垫，联接到天花板等)。

可以分析来自一个或多个传感器130的数据以确定一个或多个睡眠相关参数，其可以包括呼吸信号、呼吸速率、呼吸模式、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气比、一个或多个事件的发生、每小时的事件数量、事件模式、睡眠状态、呼吸暂停-呼吸不足指数(AHI)或其任何组合。所述一个或多个事件可以包括打鼾、呼吸暂停、中枢性呼吸暂停、阻塞性呼吸暂停、混合性呼吸暂停、呼吸不足、面罩渗漏、咳嗽、不宁腿、睡眠障碍、窒息、心率增加、呼吸困难、哮喘发作、癫痫事件、癫性发作、血压增加或其任何组合。许多这些睡眠相关参数是生理参数，尽管一些睡眠相关参数可以被认为是非生理参数。也可以根据来自一个或多个传感器130的数据或根据其他类型的数据来确定其他类型的生理和非生理参数。

用户装置170(图1)包括显示装置128。用户设备170例如可以是诸如智能电话、平板电脑、游戏控制台、智能手表、膝上型电脑等的移动装置。可替换地，用户装置170可以是外部感测系统、电视(例如，智能电视)或另一智能家庭装置(例如，智能扬声器，诸如GoogleHome、Amazon Echo、Alexa等)。在一些实现中，用户装置是可穿戴装置(例如，智能手表)。显示装置172通常用于显示包括静止图像、视频图像或两者的图像。在一些实现中，显示装置172充当包括被配置为显示图像的图形用户接口(GUI)和输入接口的人机接口(HMI)。显示装置172可以是LED显示器、OLED显示器、LCD显示器等。输入接口可以是例如触摸屏或触敏基板、鼠标、键盘或被配置为感测由与用户装置170交互的人类用户做出的输入的任何传感器系统。在一些实现中，一个或多个用户装置可以由系统100使用和/或包括在系统100中。

虽然控制系统110和存储器装置114在图1中被描述和示出为系统100的单独且不同的部件，但是在一些实现中，控制系统110和/或存储器装置114被集成在用户装置170和/或呼吸装置122中。可替代地，在一些实现中，控制系统110或其一部分(例如，处理器112)可以位于云中(例如，集成在服务器中，集成在物联网(IoT)装置中，连接到云，经受边缘云处理等)，位于一个或多个服务器中(例如，远程服务器、本地服务器等，或其组合)。

虽然系统100被示为包括上述所有部件，但是在用于实现本公开的系统中可以包括更多或更少的部件。例如，第一替代系统包括控制系统110、存储器装置114以及一个或多个传感器130中的至少一个。作为另一个示例，第二替代系统包括控制系统110、存储器装置114、一个或多个传感器130中的至少一个以及用户装置170。作为又一个示例，第三替代系统包括控制系统110、存储器装置114、呼吸治疗系统120、一个或多个传感器130中的至少一个以及用户装置170。因此，可使用本文所示和所述的部件的任何部分和/或与一个或多个其它部件组合来形成用于实施本公开的各种系统。

通常，与不使用呼吸治疗系统120相比(特别是当用户遭受睡眠呼吸暂停或其他睡眠相关障碍时)，被规定使用呼吸系统的用户在睡眠期间使用呼吸治疗系统120之后的那天期间将倾向于经历更高质量的睡眠和更少的疲劳。然而，由于用户接口124不舒服或麻烦，或者由于其它副作用(例如，口干、嘴唇干、咽喉干、不适等)，许多用户不符合其规定的使用。如果用户未能察觉到他们正经历任何益处(例如，在白天较少疲劳)，则他们更可能未能按规定使用呼吸治疗系统120(或完全停止使用)。

然而，副作用和/或睡眠质量缺乏改善可能是由于嘴泄露而不是缺乏治疗功效。因此，有利的是表征或确定用户气道中的物理阻塞，并将关于阻塞的信息传达给用户或第三方以帮助用户获得更高质量的睡眠和/或改善的涉及呼吸暂停和/或呼吸不足事件的睡眠呼吸障碍(SDB)的治疗，使得用户不会由于感觉到缺乏益处而中断或减少其对呼吸治疗系统120的使用。

总体上参考图2A-2B，示出了根据一些实现的系统100(图1)的一部分。呼吸治疗系统120的用户210和床伴220位于床230中并躺在床垫232上。用户接口124(例如，图2A中的完整面罩或图2B中的鼻罩)可以由用户210在睡眠期间佩戴。用户接口124经由导管126流体地联接和/或连接到呼吸装置122。呼吸装置122又通过导管126和用户接口124将加压空气输送到用户210，以增加用户210的喉咙中的空气压力，从而有助于防止气道在睡眠期间闭合和/或变窄。呼吸装置122可定位在如图2A所示直接邻近床230的床头柜240上，或更一般地，定位在通常邻近床230和/或用户210的任何表面或结构上。

在一些实现中，控制系统110、存储器114、一个或多个传感器130中的任一个或其组合可以位于通常邻近床230和/或用户210的任何表面和/或结构上和/或中。例如，在一些实现中，该一个或多个传感器130中的至少一个可以位于呼吸治疗系统120的与床230和/或用户210相邻的一个或多个部件上和/或之中的第一位置255A处。一个或多个传感器130可以联接到呼吸治疗系统120、用户接口124、导管126、显示装置128、加湿罐129或其组合。

替代地或附加地，一个或多个传感器130中的至少一个可以位于床230上和/或床230中的第二位置255B处(例如，一个或多个传感器130联接到床230和/或集成到床230中)。此外，可替代地或另外地，该一个或多个传感器130中的至少一个可以位于床垫232上和/或床垫232中的第三位置255C处，其与床230和/或用户210相邻(例如，该一个或多个传感器130联接到床垫232上和/或集成到床垫232中)。可替代地或另外地，该一个或多个传感器130中的至少一个可以位于枕头上和/或枕头中的第四位置255D处，其总体上邻近床230和/或用户210。

可替代地或另外地，一个或多个传感器130中的至少一个可以定位在床头柜240上和/或床头柜240中的第五位置255E处，其总体上邻近床230和/或用户210。可替代地或另外地，该一个或多个传感器130中的至少一个可以被定位在第六位置255F处，使得该一个或多个传感器130中的至少一个被联接到和/或定位在用户215上(例如，该一个或多个传感器130被嵌入或联接到织物、衣服212，和/或由用户210佩戴的智能装置270)。更一般地，一个或多个传感器130中的至少一个可以位于相对于用户210的任何合适的位置，使得一个或多个传感器130可以生成与用户210相关联的传感器数据。

在一些实现中，诸如麦克风140的主传感器被配置为在睡眠时段期间生成与用户210相关联的声数据。例如，一个或多个麦克风(与图1的麦克风140相同或相似)可以集成在和/或联接到(i)呼吸装置122的电路板，(ii)导管126，(iii)呼吸治疗系统120的部件之间的连接器，(iv)用户接口124，(v)与用户接口相关联的头套(例如，条带)，或(vi)其组合。

附加地或替代地，一个或多个麦克风(与图1的麦克风140相同或相似)可以被集成到和/或联接到协同定位的智能装置，诸如用户装置170、TV、手表(例如，机械手表或智能装置270)、挂件、床垫232、床230、位于床230上的床上用品、枕头、扬声器(例如，图1的扬声器142)、收音机、平板、无水加湿器，或其组合。

另外地或可选地，在一些实现中，一个或多个麦克风(与图1的麦克风140相同或相似)可以远离系统100(图1)和/或用户210(图2A-2B)，只要存在允许声信号传播到一个或多个麦克风的空气通路。例如，一个或多个麦克风可以在与包含系统100的房间不同的房间中。至少部分地基于对声数据的分析，可以表征和/或确定用户气道中的物理阻塞。

参考图3A和图3B，概览示出了用户310(例如，患者)的呼吸系统312的气道309。气道309更具体地包括鼻气道311和口气道313。用户310通常包括鼻腔、口腔、喉、声带、食道、气管、支气管、肺、肺泡囊、心脏和隔膜。更一般地，用户310具有喉部320，其包括用户310的呼吸系统312的通常在用户310的颈部区域中的区域。用户310的隔膜是肌肉片，其延伸跨过用户310的肋骨架的底部。隔膜通常将含有心脏、肺和肋骨的用户310的胸腔330与用户310的腹腔340分开。当膈膜收缩时，胸腔330的体积增加并且空气被吸入肺。舌下神经318通常参与控制舌316的移动，并且包括分布到舌316的外在和内在肌肉的多个神经分支。

更具体地参考图3B，用户310的气道309包括鼻腔、鼻骨、鼻外软骨、鼻翼大软骨、鼻孔(示出一个)、唇上、唇下、喉、硬腭、软腭、口咽、舌、会厌、声带、食管和气管。用户310的呼吸系统312便于气体交换。用户310的鼻350和嘴360分别形成到用户310的气道309的入口。如图3A中最佳示出的，气道309包括一系列分支管，当它们更深地穿入用户310的肺中时，这些分支管变得更窄、更短并且更多。肺的主要功能是气体交换，允许氧气从吸入的空气移动到静脉血中并且允许二氧化碳在相反的方向上移动。气管分为左和右主支气管，其最终再分成末端细支气管。支气管构成传导气道，但是并不参与气体交换。气道309的进一步分支通向呼吸细支气管，并最终通向肺泡。肺的肺泡区域为发生气体交换的区域，且称为呼吸区。

存在可影响用户310的一系列呼吸障碍。某些障碍的特征在于特定事件(例如呼吸暂停、呼吸不足、呼吸过度或其任何组合)。睡眠相关和/或呼吸障碍的示例包括周期性肢体运动障碍(PLMD)、多动腿综合征(RLS)、睡眠障碍性呼吸(SDB)、阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)、潮式呼吸(CSR)、呼吸功能不全、肥胖症换气过度综合征(OHS)、慢性阻塞性肺病(COPD)、神经肌肉疾病(NMD)和胸壁障碍。

阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是睡眠障碍性呼吸(SDB)的一种形式，其特征在于包括由异常小的上气道309和舌、软腭和后口咽壁区域中的正常肌肉张力丧失的组合导致的睡眠期间上气道的闭塞或阻塞的事件。该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。OSA常常导致过度日间嗜睡，并可导致心血管疾病和脑损伤。综合征为常见疾病，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。

潮式呼吸(CSR)是另一种睡眠障碍性呼吸形式。CSR是患者呼吸控制器的障碍，其中存在称为CSR循环的盛衰通气的节律性交替周期。CSR的特征在于动脉血的重复脱氧和再氧化。CSR可能由于重复性低氧而有害。在一些用户中，CSR与从睡眠中重复觉醒相关，这导致严重的睡眠中断、增加的交感神经活动，以及增加的后负荷。

呼吸衰竭是呼吸疾病的涵盖性术语，其中肺不能吸入足够的氧气或呼出足够的CO₂以满足用户的需要。呼吸衰竭可涵盖以下疾病中的一些或全部。患有呼吸功能不全(一种形式的呼吸衰竭)的用户在锻炼时可能经历异常的呼吸短促。

肥胖换气过度综合征(OHS)被定义为严重肥胖和清醒时慢性高碳酸血症的组合，不存在其他已知的换气不足的原因。症状包括呼吸困难、晨起头痛和白天过度嗜睡。

慢性阻塞性肺病(COPD)包括具有某些共同特征的下气道疾病组中的任一种，例如对空气运动的阻力增加、呼吸的呼气阶段延长和肺的正常弹性丧失。COPD的示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引起。症状包括：劳力性呼吸困难、慢性咳嗽和产生痰液。

神经肌肉疾病(NMD)涵盖直接通过内在肌肉病理学或间接通过神经病理学损害肌肉功能的许多疾病和病痛。一些患有NMD的用户的特征在于进行性肌肉损伤，其导致行走能力丧失、乘坐轮椅、吞咽困难、呼吸肌无力，并最终死于呼吸衰竭。神经肌肉疾病可分为快速进行性和缓慢进行性：(i)快速进行性疾病：特征在于肌肉损伤历经数月恶化，且在几年内导致死亡(青少年中的肌萎缩性侧索硬化(ALS)和杜氏肌肉营养不良症(DMD))；(ii)可变或缓慢进行性疾病：其特征在于肌肉损伤历经数年恶化，且仅轻微缩短预期寿命(例如肢带型、面肩肱型和强直性肌肉营养不良症)。NMD的呼吸衰竭的症状包括：渐增的全身虚弱、吞咽困难、运动中和休息时呼吸困难、疲惫、嗜睡、晨起头痛，以及注意力难以集中和情绪变化。

胸壁疾病是一组导致呼吸肌与胸廓之间低效联接的胸廓畸形。这些疾病通常特征在于限制性缺陷，并且具有长期高碳酸血症性呼吸衰竭的可能。脊柱侧凸和/或脊柱后侧凸可引起严重的呼吸衰竭。呼吸衰竭的症状包括：运动中呼吸困难、外周水肿、端坐呼吸、反复胸部感染、晨起头痛、疲惫、睡眠质量差以及食欲不振。

这些其它障碍的特征在于当个体睡眠时发生的特定事件(例如打鼾、呼吸暂停、呼吸不足、不宁腿、睡眠障碍、窒息、心率增加、呼吸困难、哮喘发作、癫痫事件、癫性发作或其任何组合)。虽然这些其它睡眠相关障碍可具有与失眠类似的症状，但区分这些其它睡眠相关障碍与失眠可用于定制可要求不同治疗的有效治疗计划区分特征。例如，疲劳通常是失眠的特征，而过度的日间嗜睡是其它障碍(例如，PLMD)的特征性特征，并且反映无意中入睡的生理倾向。

如果原因与气道309内的物理阻塞有关，则可以更好地治疗上述一种或多种障碍和相关症状。确定物理阻塞的特性，例如位置和尺寸，对于建议和/或改善受影响的人的治疗是极其有益的。

参考图4，倒谱图示出了当声信号沿X轴传播时具有沿Y轴变化的声幅度的声信号400。声信号400具有通常基于任何遇到的物理阻塞而变化的声幅度。通过一种或多种信号处理方法获得倒谱。

沿X轴的行进路径包括气道前部分X1，该气道前部分X1指的是声信号400到并包括用户511(在图5中示出)的面罩位置M1的距离。在面罩位置M1处，声信号400具有第一幅度Y1，其至少部分地指示由面罩位置M1处的面罩引起的第一声反射402。声音发射的原点O和面罩位置M1之间的距离表示为第一距离X1。面罩位置M1终止于嘴部位置M2。

然后，在遇到嘴部位置M2之后，声信号400进一步行进到用户的气道309中第二距离X2并且遇到物理阻塞P。在物理阻塞P处，声信号具有至少部分地指示由物理阻塞P引起的第二声反射404(也称为“声反射404”)的第二幅度Y2。物理阻塞P在第二距离X2之后延伸到气道309中第三距离X3。因此，倒谱识别与第一和第二声反射402、404相关联的距离(例如，第一距离X1、第二距离X2和/或第三距离X3)，该距离示出了用户511的气道309内的物理阻塞P的位置(在图5中示出)。

根据一些示例，该面罩是以上描述并在图2A中示出的用户接口124的形式。例如，面罩是定位成覆盖用户的鼻和嘴的面罩。当面罩放置在嘴部位置M2时，倒谱识别第二距离X2，该第二距离X2是面罩和物理阻塞P之间的距离。

第一声反射402具有与第二声反射404的信号形态不同的特定信号形态。例如，第一幅度Y1大于第二幅度Y2。在另一示例中，第一声反射402的形状不同于第二声反射404的形状。根据一些示例，信号形态包括声波的声学形状。

根据本公开的一些实现，基于第一声反射402和第二声反射404中的一个或多个的信号形态来估计物理阻塞P的一个或多个物理特性。

参照图5，系统500包括用于产生声信号400的声学装置502。声学装置502包括声音发生器504和声音检测器506。在一些实现中，声音检测器506可以充当适合于生成与用户的呼吸相关联的被动声数据的被动声学传感器。

根据本公开的一些实现，声音发生器504是扬声器或马达的形式。例如，扬声器是上述图1所示的扬声器142。在另一示例中，马达包括在上述呼吸装置122中并在图1和2A中示出。因此，例如声音信号由扬声器或马达502中的一个或两个发射。

根据本公开的一些实现，声音发生器504和声音检测器506中的至少一个不必包括在声学装置502中，而是通常包括在系统500中的任何地方。根据一些实现，系统500总体上类似于或等同于以上描述的并且在图1中示出的系统100，并且包括系统100的一个或多个部件。

根据本公开的一些实现，扬声器502以声音的形式生成声信号400，该声音是标准声音(例如，来自现成声音应用的原始的、未修改的声音)、定制声音、听不见的频率、白噪声声音、宽带脉冲、连续正弦波形、方波形、锯齿波形和调频正弦波形(例如，啁啾)中的一种或多种。根据一些其他实现，声信号400是可听声音、超声声音、白噪声信号、高斯白噪声信号、棕色噪声信号、粉红色噪声信号、宽带信号、窄带信号或其组合中的一种或多种的形式。

根据本公开的一些实现，声音检测器506是麦克风的形式。例如，麦克风是上述图1所示的麦克风140。

系统500还可以包括用于存储机器可读指令的存储装置514。根据一些实现，存储器装置514呈上文所述且图1中所说明的存储器装置114的形式。

系统500还可以包括具有一个或多个处理器512的控制系统510。处理器512通信地联接到声学装置502。根据本公开的一些实现，控制系统510是以上描述的并且在图1中示出的控制系统110的形式。根据本公开的一些实现，处理器512是以上描述的并且在图1中示出的处理器112的形式。

控制系统510被配置为执行存储在存储器装置514中的机器可读指令，以检测由声学装置502发射到用户511的气道309中的声信号400的声反射404。声反射404由用户511的气道309内的物理阻塞P引起。

根据一些实现，系统500可选地包括用于检测用户511的位置的运动传感器516。根据本公开的一些实现，运动传感器516是以上描述的并且在图1中示出的运动传感器138的形式。运动传感器516可选地包括相机、床传感器、加速计、声纳传感器、诸如脉冲无线电超宽带(IR-UWB)传感器的射频(RF)传感器，和/或以上参考运动传感器138、声学传感器141或RF传感器147描述的任何其他传感器中的一个或多个。

运动传感器516检测用户位置，包括用户定位和/或用户取向。例如，用户定位识别相对于系统500和/或相对于床(诸如上面描述并在图2A中示出的床230)的用户位置。在另一示例中，用户定位识别相对于系统500和/或相对于床的用户取向。

分析与声反射404相关联的声数据，并且表征用户511的气道309中的物理阻塞P的发生。物理阻塞P的发生的表征至少部分地基于所分析的声数据。根据本公开的一些实现，该表征仅基于所分析的声数据。即，在一些实现中，本文所公开的方法和系统能够仅基于所分析的声数据来表征呼吸暂停事件。物理阻塞P表示用户511中的呼吸暂停事件或呼吸不足事件。在WO 2010/091462中公开了对声反射进行分析以检测呼吸系统的管道中的阻塞，其通过引用整体并入本文。在当前情况下可以采用类似的分析来表征个体用户的气道中的物理阻塞，其中物理阻塞是阻塞性呼吸暂停、中枢性呼吸暂停或呼吸不足。

根据本公开的一些实现，声数据包括对用户511的嘴部区域、鼻部区域和喉部区域中的至少一个的物理测量(其在图3A和3B中更清楚地示出)。

物理阻塞P的发生的表征包括例如确定用户511的气道309内的物理阻塞P的部位位置。根据图5的图示，物理阻塞P在距声信号进入用户气道309(例如用户511的嘴360)的点第二距离X2之后。根据其它示例，该表征还包括确定物理阻塞P的位置尺寸、位置形状和/或任何其它物理特性。

根据本公开的一些实现，基于由所分析的声数据指示的声阻抗的变化来估计物理阻塞P的一个或多个物理特性。根据本公开的一些实现，基于分析从用户511的气道309内的物理阻塞P发生的声反射404来估计物理阻塞P的一个或多个物理特性。

根据本公开的一些实现，基于(a)在嘴部位置M2处(在进入用户511的气道309之前)反射的一个或多个声波和(b)在物理阻塞P处(在进入用户511的气道309之后)反射的一个或多个声波的分析来估计物理阻塞P的一个或多个物理特性。根据本公开的一些其他实现，基于声波经过嘴部位置M2行进到用户511的气道309中的第二距离X2来估计物理阻塞P的一个或多个物理特性。根据一些示例，进入气道309的入口点是用户511的嘴部区域(即，在嘴部位置M2处)或鼻部区域。

根据本公开的一些实现，基于用户511的一个或多个特性，诸如年龄、性别、体重、嘴部尺寸、颈部尺寸或用户511当前使用的面罩类型，来估计物理阻塞P的一个或多个物理特性。

根据本公开的一些实现，在检测到正在发生呼吸暂停事件或呼吸不足事件之后，例如，在使用呼吸装置检测到正在发生呼吸暂停事件或呼吸不足事件之后，在特定监测时间发射声信号400。例如，特定的监测时间被选择为在至少4秒的持续时间内以0.1秒的间隔。

根据本公开的一些实现，声信号400被间歇地发射。例如，声信号400在预定时间段的每0.01秒到每10秒被发射。根据一个示例，在用户511的典型睡眠时段期间，预定时段在下午10：00和上午6：00之间。

根据本公开的一些实现，声信号400被连续地发射。例如，声信号400在预定时间段内连续发射。根据一个示例，在用户511的典型睡眠时段期间，预定时段在下午10：00和上午6：00之间。

根据本公开的一些实现，声反射404被监测足以捕获到物理阻塞P的两个或更多个位置的飞行时间的时间段。例如，物理阻塞P具有多个部位，包括延伸通过用户511的气道309的第一部位S1和第二部位S2。换言之，物理阻塞P不一定限于气道309中的单个点，而是可选地沿气道309延伸。

根据本公开的一些实现，用于监测声反射404的最小时间段为从发射声信号400的时间起至少约0.015秒。根据本公开的其他实现，最小时间段是从声信号400被发射的时间起至少约4秒。

根据本公开的一些实现，在整个呼吸暂停事件或呼吸不足事件期间对声数据进行采样。例如，典型的呼吸暂停事件被定义为呼吸停止最少10秒。然而，呼吸暂停事件可以持续约10秒到约30秒。在一些情况下，呼吸暂停事件可能超过一分钟。因此，假设物理阻塞P的监测在呼吸暂停事件的开始时开始，对声数据采样最少10秒，直到呼吸暂停事件结束。根据本公开的示例性实现，通过监测和确定物理阻塞P的开始和结束来确定物理阻塞P的持续时间。

根据本公开的一些实现，物理阻塞P的发生的特征在于从物理阻塞开始约0.25秒内。因此，根据该示例，非常快速地实现物理阻塞P的表征(例如，位置和尺寸)。

根据本公开的一些实现，物理阻塞P的发生的特征在于从呼吸暂停事件或呼吸不足事件的开始的大约4-6秒之后。相应的事件任选地用不同的系统独立地确定，例如上面参考图1、2A和2B描述的呼吸治疗系统120。例如，呼吸治疗系统120是PAP系统、CPAP系统、BPAP系统、VPAP系统或其组合。

根据本公开的一些实现，系统500包括PAP系统120形式的呼吸治疗系统120(在图1、2A和2B中示出)，用于治疗阻塞性睡眠呼吸暂停。可选地，PAP系统120能够独立地确定呼吸暂停事件或呼吸不足事件的发生，如上面参考图1、2A和2B所讨论的。

根据一些实现，如上所述并在图1、2A和2B中示出，PAP系统120包括向用户输送加压空气的呼吸装置122。与加压空气相关联的流量数据和/或压力数据用于独立地确定呼吸暂停事件或呼吸不足事件的发生。PAP系统120包括用于输出流量数据和/或压力数据的外部压力传感器和/或内部压力传感器中的至少一个。外部压力传感器和/或内部压力可选地为压力传感器132和/或流量传感器134的形式(如上所述并在图1中示出)。

PAP系统120，如并入系统500中的，可选地包括与以上描述的并且在图1、2A和2B中图示的用户接口124类似或相同的用户接口，用于在用户511上定位。用户接口包括鼻罩、鼻枕罩和/或全面罩。

根据系统500包括呼吸治疗系统120(在图1、2A和2B中示出)的一些实现，控制系统500被配置为在睡眠时段期间经由呼吸治疗系统120向用户511的气道309供应加压空气。控制系统500接收与加压空气相关的流量数据(例如，经由图1所示的流量传感器134)，并基于流量数据确定呼吸暂停事件或呼吸不足事件的发生。在呼吸暂停事件或呼吸不足事件期间，控制系统500经由声学装置502将声信号400发射到用户511的气道309中。基于用户511的气道309内的物理阻塞P来接收声反射404。分析与声反射404相关联的声数据，并且至少部分地基于所分析的声数据来表征物理阻塞P的物理特性。

根据本公开的一些实现，可以通过估计倒谱信号来处理声反射以在空间和/或时间上解耦反射。这可以通过在一系列阶段中处理声反射来实现：通过快速傅里叶变换计算声反射的频谱；取该频谱的绝对量的自然对数；执行逆傅立叶变换并计算信号的实部以产生倒谱。该过程可以在多个时间间隔上重复，并且可以估计平均倒谱。所得到的倒谱信号将声学响应变换到类似于在时间和/或距离上分离反射的准频域。然后可以使用一个或多个统计分析、模式识别算法和/或机器学习或深度学习技术进一步处理倒谱信号以表征物理阻塞。

根据本公开的一些实现，声数据包括多个音频样本。根据本公开的一些进一步的实现，对多个音频样本进行平均以提供声反射404的平均结果。音频样本对应于在诸如预定时间段的时间段上接收的多个声反射。

根据本公开的一些实现，控制系统510还被配置为识别用户511的身体器官(例如肺)的位置。因此，代替或除了识别物理阻塞P之外，控制系统510提供识别其它身体器官的附加医疗益处。通过基于反射声信号识别肺及其位置，可以更好地估计气道中物理阻塞的位置。

参照图6，根据本公开的一些实现，确定气道309处于部分塌陷状态PC。部分塌陷状态PC指示正在发生呼吸不足事件。声数据示出了声反射404被表示为具有第一形状600和第一幅度602。

参照图7，根据本公开的一些实现，确定气道309处于完全塌陷状态FC。完全塌陷状态FC表示正在发生呼吸不足事件。声数据示出声反射404被表示为具有第二形状700和第二幅度702，第二形状700和第二幅度702不同于与上述和图6所示的呼吸不足事件相关联的声数据的第一形状600和第一幅度602。

第一幅度602或第二幅度702通常是指倒谱信号中的特征，例如峰或谷。为了分析的目的，偏离大于或小于零的信号的任何段及其幅度是相关的。例如，相关的段特征包括段、高度、任何给定峰的段宽度、曲线下的面积(以及它是+ve还是-ve)。关于物理阻塞，倒谱信号中的+ve凸起可能呈现指示物理阻塞的不同形状。

例如，导管的闭塞和声数据中的标记包括基线声学标记，该基线声学标记从治疗会话期间正常非闭塞操作下的头带导管的声数据以及头带导管的闭塞的变化程度和易于闭塞的区域内的闭塞的变化位置来确定。然后，可以将基线声学标记与实际声学标记(例如，倒谱)进行比较，以识别头带导管中的异常并确定该异常是由于闭塞引起的。在一些实现中，可以估计头带导管中的闭塞程度的估计，诸如分配堵塞，或部分堵塞，或完全堵塞的百分比。用于与操作声学标记进行比较的基线数据可以存储在基线声学标记的数字库中，和/或通过用于特定呼吸治疗系统的声数据的训练算法或从呼吸治疗系统的集合中开发。

在一些实现中，预期可以通过机器学习算法来分析所确定的标记，所述机器学习算法具有在治疗会话的操作期间与闭塞和/或非闭塞的头带导管相关联的学习模式，以及具有不同程度的闭塞的学习模式，以及头带导管中易于闭塞的区域内的闭塞的不同位置。

在一些实现中，一种检测闭塞的方法是基于通过将分析的声数据输入到机器学习模型中来确定所确定的声学标记中的识别出的异常是否是闭塞。在一个或多个实现中，机器学习模型可以是监督的或无监督的。在一个或多个实现中，机器学习模型可以是神经网络。在一个或多个实现中，神经网络可以是深度神经网络或浅度神经网络。在一个或多个实现中，深度神经网络可以是卷积神经网络。根据所述方法的一些方面，所述深度神经网络包括一个或多个卷积层和一个或多个最大池化层。

在一些实现中，可以将一个或多个声学标记馈送到例如机器学习模型(例如，线性回归、逻辑回归、最近邻居、决策树、PCA、朴素贝叶斯分类器，以及k均值聚类、随机森林等)中，并且返回头带导管中的异常的识别(例如，闭塞、非闭塞、闭塞程度)。在一个或多个实现中，确定所确定的声学标记中的所识别的异常是否与头带导管的闭塞相关可以至少部分地基于一个或多个所确定的声学标记，该一个或多个所确定的声学标记将头带接口的头带导管的一个或多个已知标记与已知的闭塞程度(例如，完全闭塞、部分闭塞、非闭塞)相匹配。可以基于所确定的标记与已知标记的匹配来确定所识别的异常与闭塞相关的确定。

在一些实现中，预期可以确定从所生成的声信号的声数据导出的各种特征或标记，诸如信号随时间的峰值高度或峰值高度。可以分析非闭塞头带导管的峰值高度和闭塞头带导管的峰值高度之间的变化(或不同程度的闭塞)。然后，该分析可以识别头带导管中的异常，并确定该异常是由于闭塞。例如，如果峰值高度高于某一阈值，则分析将确定异常是头带导管中的闭塞。如果峰值高度低于某个值，则分析将确定异常不是头带导管中的闭塞。

本技术考虑响应于从与闭塞相关的确定的声学标记确定识别的异常，存储与头带导管中检测到的闭塞相关的信息，用于由与呼吸治疗系统相关联的身体位置算法模块和/或身体移动算法模块进行分析。在一些实现中，可以将与在一个或多个头带导管中检测到的闭塞相关的信息输入到与呼吸治疗系统相关联的身体位置算法模块和/或身体移动算法模块中。期望头带导管的闭塞指示用户的头部/身体处于侧位置/方位。

在一些实现中，在倒谱的上下文中的声学标记预期包括出现在倒谱中的特定模式。在确定头带导管中存在异常(例如，闭塞)时，分析可包括查看一个倒谱或多个倒谱(例如，组合)。倒谱可以包括多个特征，这些特征一起可以指示被堵塞的头带导管。感兴趣的倒谱特征可以包括倒谱图中的各种凸起、波峰和波谷的位置、幅度和形状。对于导管闭塞，头带导管的感兴趣区域(例如，图4的区域450a，450b)中的倒谱变化通常由对应于头带导管的闭塞点(即，变窄)的倒谱图中的正峰值来表征。然而，导管闭塞可以附加地或可选地由倒谱图中的一个或多个负峰值来表征，所述负峰值对应于头带导管的闭塞点附近的声音通路的加宽点。感兴趣的其他特征可以包括峰高(幅度)、峰突出、偏度、峰度、相交线之上/之下的区域、基准点的位置或幅度、频率内容、峰的数量、标准偏差，以及峰之间的距离或上述的任何组合。

在一些实现中，还可以对音频数据完成处理或预处理，诸如滤波或一阶或二阶导数或积分。例如，对生成的声数据的分析可以包括计算倒谱的导数以确定倒谱信号的变化率。倒谱的导数可以提供用于检测导管闭塞的附加信息。倒谱的导数还允许从相同输入中识别替代特征。

尽管本公开描述了在用于检测导管闭塞的倒谱的上下文中确定声学标记，但是可以设想，可以通过在一个或多个频谱、时域、自相关、离散余弦变换、互相关、梅尔频率倒谱系数、线性预测编码、小波分解、倒谱、幂倒谱和/或复倒谱中的类似操作来检测声学标记。

在一些实现中，声信号可以经由诸如扬声器的音频换能器发射到连接到用户接口的管中。可替代地或附加地，声信号可以经由连接到管的呼吸治疗装置的马达发射到管中。例如，当呼吸治疗装置的马达产生气流并迫使空气通过管时，其风扇叶片的旋转可以发出声音。所发出的声音可以是声信号，或者是声信号的至少一部分。

在一些实现中，声信号可以是人类可听见的声音(例如，具有平均人类听觉的平均人类)。当声音具有足以被人检测到的大声的幅度时，以及当它具有在人听觉的频率范围内的频率时，声音对于人是可听见的，所述频率范围通常为约20Hz至约20,000Hz。在一些实现中，声信号可以是人类听不到的声音(例如，具有平均人类听力的平均人类)。当声音具有小于人的最低可感知幅度的幅度时，声音是听不见的。例如，在一个或多个实现中，声信号可以是具有比人类听力的最高可感知频率更高的频率的超声。

在一个或多个实现中，可以从多个声信号的多个声反射生成所生成的声数据。声信号可以是重复发射的相同声信号，或者可以是一起发射形成单个声信号的不同声信号，或者可以分开发射。当存在用于多个声反射的多个声信号时，所生成的声数据可以是多个声信号的多个声反射的平均值。

在一些实现中，所生成的声数据可以包括声信号的声反射内的第一反射。另外，或可替换地，所生成的声数据可以包括声信号的声反射内的第二反射。另外，或者可替换地，所生成的声数据可以包括声信号的声反射内的第三反射。可以从第一、第二或第三反射分析所产生的声数据。例如，用于检测或识别导管闭塞的声学标记可以与所产生的声数据内的第一反射有关。可替代地，用于检测或识别导管闭塞的声学标记可以涉及除了所生成的声数据内的第一反射之外的反射，诸如第二反射、第三反射等。可替代地，用于检测或识别导管闭塞的声学标记可以包括反射的组合，诸如第一和第二反射；第一和第三反射；第一、第二和第三反射；第二和第三反射等。

在一些实现中，对应于第一反射的倒谱的幅度可以大于对应于第二反射的倒谱的幅度。然而，第一和第二反射的曲线形状可以是相似的。在一个或多个实现中，第二反射中的声学标记可用于相对于检测用户接口的导管闭塞来确认第一反射中的声学标记。在一个或多个实现中，附加反射(例如，第二反射和/或第三反射)的存在/不存在可以被用作用于检测用户接口的导管闭塞的声学标记。在一个或多个实现中，第二反射(和/或第三反射)相对于第一反射的比可以被用作用于检测用户接口的闭塞的声学标记。

呼吸治疗系统分析所产生的声数据，以将头带导管的闭塞或非闭塞特征与所产生的声数据内的一个或多个标记相关联。一个或多个特征可以包括，例如，变换的最大幅度、变换的最小幅度、变换的标准偏差、变换的偏度、变换的峰度、变换的绝对值的中值、变换的绝对值的和、变换的正面积的和、变换的负面积的和、基频、对应于基频的能量、平均能量、所述导管和所述用户接口的组合的至少一个谐振频率、所述至少一个谐振频率的变化、范围内的多个峰值、峰值突出、峰值之间的距离或其组合。在一个或多个实现中，一个或多个标记可以是上述方面中的一个或多个随时间的变化。所述改变可以在将所确定的声学标记与基线声学标记进行比较的一系列迭代期间，诸如在预定时间段(例如，十秒、二十秒、三十秒、一分钟、几分钟)的过程中的连续迭代。

在一些实现中，分析所生成的声数据包括生成所生成的声数据的频谱，诸如计算所生成的声数据的变换(例如，离散傅立叶变换DFT或离散余弦变换DCT)。此后，分析所产生的声数据还可以包括计算频谱的对数。此后，分析所生成的声数据可以包括计算对数谱的倒谱，诸如计算对数谱的逆变换(例如，iDFT或iDCT)。然后可以分析所计算的倒谱的一个或多个声学标记，所述声学标记可以用于识别头带导管中的异常并确定所识别的异常是否与闭塞有关。

在一些实现中，对所生成的声数据的分析不需要分析所有所生成的声数据。例如，分析所产生的声数据可以包括选择上述频谱的段。在选择段之后，分析还可以包括计算频谱段的直接变换(例如，DFT或DCT)。根据直接变换，用户接口的一个或多个特征可以与段的傅立叶变换内的一个或多个标记相关，以识别用户接口的类别。或者，分析生成的声数据可以包括选择上述生成的声数据的对数谱段。根据对数谱，分析可以包括计算对数谱的变换，例如对数谱的傅立叶变换。或者，分析可包括计算对数谱的逆变换，或对数谱变换的逆变换。

在一些实现中，可以通过基于所生成的声数据内指示头带用户接口中的闭塞通常位于何处的一个或多个标记来修整所生成的声数据，从而选择所生成的声信号的段用于分析。这通常基于麦克风的已知位置和管的已知长度，头带用户接口和头带导管位于该管的端部。

在一些实现中，用于识别头带用户接口中的闭塞的声学标记可以与所生成的声数据内的第一反射相关。可替换地，用于对用户接口进行分类的标记可以涉及除了所生成的声数据内的第一反射之外的反射，诸如第二反射、第三反射等。可替换地，用于对用户接口进行分类的标记可以包括反射的组合，诸如第一和第二反射；第一和第三反射；第一、第二和第三反射；第二和第三反射等。

根据一些实现，头带用户接口中的闭塞的确定可以包括具有大于阈值的最大量值的倒谱的一个或多个标记，例如倒谱中的一个或多个峰或谷。

在一些实现中，计算倒谱可以通过在一系列阶段中处理声反射来实现：通过快速傅里叶变换计算声反射的频谱；取该频谱的绝对量的自然对数；执行逆傅立叶变换并计算信号的实部以产生倒谱。该过程可以在多个时间间隔上重复，并且可以估计平均倒谱。得到的倒谱信号将声反射变换到类似于在时间和/或距离上分离反射的准频域。在一个或多个实现中，可以使用4096个声反射样本的快速傅立叶变换来计算倒谱，可选地，样本重叠50％。这些4096个样本代表大约0.2秒的所产生的声数据。

在一些实现中，对所生成的声数据的分析可以包括计算倒谱的导数以确定倒谱信号的变化率。倒谱的导数可以提供确定所识别的异常是否与闭塞有关的附加信息。

在一些实现中，分析所生成的声数据的呼吸治疗系统可以包括归一化所生成的声数据。归一化所生成的声数据可以解决混淆条件。混杂条件可以是例如麦克风增益、呼吸幅度、治疗压力、变化的管长度、卷曲或拉伸的管、不同的治疗压力、环境温度或其组合。

参照图8，移动电话800实现以上参照图5所示的系统500讨论的一个或多个部件和功能。移动电话800包括显示器802，响应于确定物理阻塞P的发生和/或表征物理阻塞P，在显示器802上提供建议804(在图5中示出)。例如，建议804包括将用户识别为矫正外科手术的候选者。在另一示例中，建议804包括将用户识别为替代治疗的候选者。根据又一示例，建议804识别治疗设置和对治疗设置的建议改变。根据又一示例，建议基于由运动传感器516(以上描述并在图5中示出)确定的用户位置。根据又一示例，建议804包括建议用户的睡眠位置。

根据本公开的一些实现，除了物理阻塞P的物理特性之外，建议804还基于用户的病史。例如，建议804还基于用户气道内的先前物理阻塞。

根据本公开的一些实现，建议804包括识别适合在呼吸系统(诸如以上参考图1、2A和2b描述的PAP呼吸治疗系统120)中使用的一个或多个面罩。面罩包括例如鼻罩、鼻枕罩和全面罩。

参照图9，移动电话900实现以上参照图5所示的系统500讨论的一个或多个部件和功能。移动电话900包括显示器902，响应于确定物理阻塞P(图5所示)的发生，在该显示器上显示各种选项。例如，显示器902示出了用于实时用于治疗呼吸暂停或呼吸不足的治疗的设置904的指令。设置804由用户或其他人自动改变或手动改变。在另一示例中，显示器902示出用于个性化辅导906的指令。可选地，除了显示器902之外或代替显示器902，经由扬声器942(其类似于或等同于上面描述并在图1中示出的扬声器142)以音频形式提供指令。个性化教练指令906包括例如针对肥胖、睡姿或睡眠卫生的改变，诸如生活方式改变。“睡眠卫生”是指入床和/或入睡的建议时间、出床和/或醒来的建议时间、睡眠环境的最佳照明和/或温度条件等中的一个或多个。

根据本公开的一些实现，显示器902还显示用于估计物理阻塞P(在图5中示出)的一个或多个物理特性的指令。例如，物理特性包括物理阻塞P的尺寸、形状或位置中的至少一个。

参考图10，系统1000被配置为确定(a)呼吸暂停事件或呼吸不足事件的发生和(b)物理阻塞P的特性。根据一些实现，系统1000包括以上描述并在图1中示出的系统100的一个或多个部件。系统1000包括控制系统1010，其可以是移动电话1010或其它电子装置的形式，并且包括显示器1028。移动电话1010通信地耦合到呼吸设备1022、扬声器1004和麦克风1040。呼吸装置1022类似于或等同于上面描述并在图1、2A和2B中示出的呼吸装置122。扬声器1004和麦克风1040固定到面罩1024，面罩1024连接到用户511的嘴和鼻区域。根据一个具体示例，扬声器1004和麦克风1040连接到CPAP系统(以上描述并在图1中示出)。

呼吸装置1022在睡眠期间向用户511的气道309供应加压空气1011。接收与加压空气1011相关联的流量数据，并且基于该流量数据，系统1000确定呼吸暂停事件或呼吸不足事件正在发生。

扬声器1004通过面罩1024发射声信号400，经过用户511的嘴M，并进入用户511的气道309。声信号400撞击物理阻塞P并以声反射404的形式反射回来。声反射404由麦克风1040检测。与声反射404相关联的声数据1009由移动电话1010分析。响应于该分析，系统1000的显示器1028显示警告已经确定呼吸暂停发生的呼吸暂停记号1003(例如，“警告！呼吸暂停发生”)。显示器1028还示出了指示物理阻塞P已经被表征(例如，“物理阻塞被确定”)的阻塞记号1005。可选地，假设用户511在呼吸暂停发生期间睡着，则系统1000在稍后的时间(例如，午)向用户511和/或第三方显示呼吸暂停记号1003和/或阻塞记号1005。

参考图11，系统1100被配置为当发生呼吸暂停事件或呼吸不足事件时确定物理阻塞P的特性。根据一些实现，系统1100包括以上描述并在图1中示出的一个或多个部件。系统1100包括控制系统1110，其可以是移动电话1110的形式。移动电话1110与声学装置1102通信地联接。声学装置1102与移动电话1110分离或集成在一起。声学装置包括扬声器1104和麦克风1140。可选地，扬声器1104和麦克风1140是移动电话1110的标准部件，或者作为一个或多个售后部件添加。可选地，如果声学装置1102与移动电话1110集成，则安装支架被配置用于在用户睡眠时将移动电话1110保持在用户的嘴附近。

移动电话1110被配置为使扬声器1104将声信号400发射到用户511的气道309中。声信号400从物理阻塞O弹回并以声反射404的形式反射回来。麦克风1140检测声反射404，并且与声反射404相关联的声数据1109被发送到移动电话1110并由其分析。移动电话1110的显示器1128显示正在估计物理阻塞的记号1103。

参考图12-17，各种表示被显示在移动电话1210的显示器1228上，其被配置为根据上述一个或多个实施例工作。根据替换实施例，根据上述一个或多个实施例，移动电话1210是平板电脑、计算机屏幕或CPAP显示器。根据一个示例性实施例，通过将详细结果显示给医生来将一般建议显示给用户。

根据一个示例，移动电话1201包括以上参考系统100(在图1中示出)和系统500(在图5中示出)描述的一个或多个部件。在图12中，显示器1228示出在呼吸暂停事件期间发生的完全咽喉塌陷。在图13中，显示器1228示出了在呼吸不足事件期间发生的部分喉部塌陷。在图14中，显示器1228示出了自呼吸暂停发生开始以来经过的时间。在图15中，显示器1228示出了第一组设置，例如提供加压空气、接收压力数据或流量数据，和/或分析呼吸暂停事件的发生和/或原因。在图16中，显示器1128示出了第二组设置，例如发射声信号、接收声音反射数据和/或分析物理阻塞的尺寸。在图17中，显示器1128示出了基于所分析的声音反射数据的物理阻塞P的图像或呈现。

来自以下权利要求1-95中任一项的一个或多个的一个或多个元件或方面或步骤或其任何部分可以与来自其他权利要求1-95中任一项的一个或多个的一个或多个元件或方面或步骤或其任何部分或其组合组合，以形成本公开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例和实现描述了本公开，但是本领域技术人员将认识到，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以对其进行许多改变。这些实现中的每一个及其明显的改变都被认为落入本公开的精神和范围内。还预期根据本公开的各方面的附加实现可以组合来自本文描述的任何实现的任何数量的特征。

Claims (95)

1.一种方法，包括：

将声信号发射到用户的气道中；

检测由所述用户的所述气道内的一个或多个物理特征引起的所述声信号的声反射；

分析与所述声反射相关联的声数据；以及

至少部分地基于所分析的声数据来表征所述用户的所述气道中的物理阻塞的发生，所述表征指示所述用户中的呼吸暂停事件或呼吸不足事件，其中所述呼吸暂停事件包括阻塞性呼吸暂停事件、中枢性呼吸暂停事件或混合呼吸暂停事件，所述表征还区分所述用户中的所述阻塞性呼吸暂停事件、所述中枢性呼吸暂停事件、所述混合呼吸暂停事件或所述呼吸不足事件的发生。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述呼吸暂停事件是所述中枢性呼吸暂停事件，并且其中所述表征还至少部分地基于指示所述用户的呼吸模式的呼吸数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述呼吸数据至少部分地从以下项导出：(i)、来自呼吸治疗系统的流量数据和/或压力数据，(ii)、来自无源声学传感器的无源声数据，(iii)、来自运动传感器的运动数据，或(iv)、(i)到(iii)的任何组合。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中所述用户的所述气道中所述物理阻塞的发生的表征指示不存在所述物理阻塞。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，还包括估计所述物理阻塞的一个或多个物理特性。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述一个或多个物理特性包括选自由以下组成的组中的至少一个物理特性：所述物理阻塞的尺寸、形状、和/或位置。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，还包括确定所述用户的所述气道内的所述物理阻塞的持续时间。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括通过分析与在时间段内发射的声信号的声反射相关联的声数据来确定所述物理阻塞的持续时间，所述时间段包括所述物理阻塞的开始和结束。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述时间段是连续的或间歇的。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，还包括在所述呼吸暂停事件或所述呼吸不足事件发生期间连续发射所述声信号。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，还包括基于所述物理阻塞提供建议。

12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，还包括基于所述物理阻塞自动改变用于治疗所述用户的呼吸暂停或呼吸不足的治疗的设置。

13.根据权利要求1至12中任一项所述的方法，还包括识别所述用户的身体器官的位置。

14.根据权利要求1至13中任一项所述的方法，还包括以声音的形式产生所述声信号，所述声音选自由以下组成的组：可听声音、超声声音、白噪声信号、高斯白噪声信号、棕色噪声信号、粉红色噪声信号、宽带信号、窄带信号、或它们的组合。

15.根据权利要求1至14中任一项所述的方法，还包括测量进入所述气道的进入点与所述气道内的所述物理阻塞的部位位置之间的距离。

16.根据权利要求15所述的方法，其中还包括在足以捕获到所述物理阻塞的两个或更多个部位的飞行时间的时间段内监测所述声反射，所述物理阻塞具有延伸通过所述用户的所述气道的多个部位。

17.根据权利要求1至16中任一项所述的方法，还包括检测用户位置，所述用户位置包括用户定位和用户取向中的至少一个。

18.一种系统，包括：

控制系统，其包括一个或多个处理器；以及

存储装置，其具有存储在其上的机器可读指令；

其中所述控制系统联接到所述存储装置，并且当所述存储装置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处理器执行时，实施根据权利要求1至17中任一项所述的方法。

19.一种用于表征物理阻塞的系统，所述系统包括被配置来实施根据权利要求1至17中任一项所述的方法的控制系统。

20.一种包括指令的计算机程序产品，当由计算机执行所述指令时，所述指令使所述计算机执行根据权利要求1至17中任一项所述的方法。

21.根据权利要求20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。

22.一种系统，包括：

用于发射声信号的声学装置；

存储机器可读指令的存储装置；以及

控制系统，其包括通信地联接到所述声学装置的一个或多个处理器，所述控制系统被配置来执行所述机器可读指令以：

检测由所述声学装置发射到所述用户的气道中的所述声信号的声反射，所述声反射由所述用户的所述气道内的一个或多个物理特征引起，

分析与所述声反射相关联的声数据，以及

至少部分地基于所分析的声数据来表征所述用户的所述气道中的物理阻塞的发生，所述表征指示所述用户中的呼吸暂停事件或呼吸不足事件，其中所述呼吸暂停事件包括阻塞性呼吸暂停事件、中枢性呼吸暂停事件或混合呼吸暂停事件，所述表征还区分所述用户中的所述阻塞性呼吸暂停事件、所述中枢性呼吸暂停事件、所述混合呼吸暂停事件或所述呼吸不足事件的发生。

23.根据权利要求22所述的系统，其中所述呼吸暂停事件是所述中枢性呼吸暂停事件，并且其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令，以至少部分地基于指示所述用户的呼吸模式的呼吸数据来表征所述发生。

24.根据权利要求23所述的方法，其中所述呼吸数据至少部分地从以下项导出：(i)、来自呼吸治疗系统的流量数据和/或压力数据，(ii)、来自无源声学传感器的无源声数据，(iii)、来自运动传感器的运动数据，或(iv)、(i)到(iii)的任何组合。

25.根据权利要求22至24中任一项所述的方法，其中所述用户的所述气道中所述物理阻塞的发生的表征指示不存在所述物理阻塞。

26.根据权利要求22至24中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令，以通过确定所述用户的所述气道内的所述物理阻塞的部位位置、部位尺寸和/或部位形状来表征所述发生。

27.根据权利要求22至26中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令，以确定所述用户的所述气道内的所述物理阻塞的持续时间。

28.根据权利要求22至27中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令，以在检测到所述呼吸暂停事件或所述呼吸不足事件之后的特定监测时间发射所述声信号。

29.根据权利要求22至28中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令以间歇地发射所述声信号。

30.根据权利要求22至28中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令以连续地发射所述声信号。

31.根据权利要求22至30中任一项所述的系统，其中所述控制系统被配置来执行所述机器可读指令，以仅基于所分析的声数据来表征所述物理阻塞的发生。

32.根据权利要求22至31中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令，以在足以捕获到所述物理阻塞的两个或更多个位置的飞行时间的时间段内监测所述声反射，所述物理阻塞具有延伸通过所述用户的所述气道的多个部位。

33.根据权利要求32所述的系统，其中用于监测所述声反射的最小时期是从发射所述声信号时起至少约0.15秒。

34.根据权利要求32所述的系统，其中用于监测所述声反射的最小时期是从发射所述声信号时起至少约4秒。

35.根据权利要求22至34中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令，以在所述呼吸暂停事件或所述呼吸不足事件的一部分或全部期间对所述声数据进行采样。

36.根据权利要求22至35中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令，以表征在从所述呼吸暂停事件或所述呼吸不足事件的开始的约0.25秒内所述物理阻塞的发生。

37.根据权利要求22至36中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令，以表征在所述呼吸暂停事件或所述呼吸不足事件的开始的大约4-6秒之后所述物理阻塞的发生，所述呼吸暂停事件或所述呼吸不足事件的开始被独立地确定。

38.根据权利要求22至37中任一项所述的系统，还包括通过(i)呼吸治疗系统，(ii)声学传感器和(iii)运动传感器中的一个或多个来确定所述中枢性呼吸暂停。

39.根据权利要求38所述的系统，其中所述表征指示不存在所述物理阻塞。

40.根据权利要求38所述的系统，其中所述独立地确定基于(i)、流量数据，(ii)、压力数据，或(iii)、(i)和(ii)两者。

41.根据权利要求22至40中任一项所述的系统，其中所述声数据包括多个音频样本，其中所述音频样本对应于在时间段内接收到的多个声反射。

42.根据权利要求41所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令以对来自所述多个音频样本的结果进行平均。

43.根据权利要求22至42中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令以确定所述气道是否处于部分塌陷状态，所述部分塌陷状态指示所述呼吸不足事件。

44.根据权利要求22至43中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令以确定所述气道是否处于完全塌陷状态，所述完全塌陷状态指示所述呼吸暂停事件。

45.根据权利要求22至44中任一项所述的系统，其中如果所述呼吸不足事件发生，则所述声数据指示所述物理阻塞的第一形状，如果所述呼吸暂停事件发生，则所述声数据指示第二形状。

46.根据权利要求45所述的系统，其中所述第一形状是第一幅度的形式，而所述第二形状是第二幅度的形式，所述第一幅度不同于所述第二幅度。

47.根据权利要求22至46中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令，以基于所述物理阻塞提供建议。

48.根据权利要求47所述的系统，其中所述建议将所述用户识别为矫正外科手术的候选者。

49.根据权利要求47所述的系统，其中所述建议将所述用户识别为替代治疗的候选者。

50.根据权利要求49所述的系统，其中所述替代治疗通过下颌复位装置(MRD)实现。

51.根据权利要求47所述的系统，其中所述建议识别治疗设置或当前治疗设置的修改。

52.根据权利要求47所述的系统，其中所述建议还基于用户的病史。

53.根据权利要求47所述的系统，其中所述建议还基于所述用户的所述气道内的先前物理阻塞。

54.根据权利要求47所述的系统，其中所述建议包括识别适用于呼吸治疗系统的一个或多个用户接口，所述呼吸治疗系统用于治疗呼吸暂停或呼吸不足。

55.根据权利要求54所述的系统，其中所述一个或多个用户接口选自包括以下或由以下组成的组：鼻罩、鼻枕罩和全面罩。

56.根据权利要求22至55中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令以实时调节用于治疗呼吸暂停或呼吸不足的治疗的设置。

57.根据权利要求22至56中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令，以实现用于个性化辅导的指令，可选地经由显示器或扬声器进行所述个性化辅导。

58.根据权利要求57所述的系统，其中所述指令包括针对肥胖、睡姿或睡眠卫生的建议改变。

59.根据权利要求22至58中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令以估计所述物理阻塞的一个或多个物理特性。

60.根据权利要求59所述的系统，其中所述一个或多个物理特性包括选自由以下组成的组中的至少一个物理特性：所述物理阻塞的尺寸、形状或位置。

61.根据权利要求59或60所述的系统，其中基于声阻抗的变化来估计所述一个或多个物理特性。

62.根据权利要求59至61中的任一项所述的系统，其中基于对从所述用户的所述气道内的所述物理阻塞发生的声反射的分析来估计所述一个或更多个物理特性。

63.根据权利要求59至62中任一项所述的系统，其中基于(a)在进入所述用户的所述气道之前的点M处反射的一个或多个声信号与(b)在进入所述用户的所述气道之后的点P处反射的一个或多个声信号之间的比较来估计所述一个或多个物理特性。

64.根据权利要求59至63中任一项所述的系统，其中基于发射到所述用户的所述气道中的一个或多个声信号经过进入点行进的距离来估计所述一个或多个物理特性。

65.根据权利要求64所述的系统，其中所述进入点是所述用户的嘴部区域或鼻部区域，所述气道在所述用户的喉部区域中。

66.根据权利要求22至65中任一项所述的系统，其中所述表征还基于对所述嘴部区域、所述鼻部区域、和所述喉部区域中的至少一个的物理测量。

67.根据权利要求22至66中任一项所述的系统，其中基于所述声反射的信号形态来估计所述一个或多个物理特性。

68.根据权利要求67所述的系统，其中所述信号形态包括所述声反射的声波的声学形状。

69.根据权利要求22至68中任一项所述的系统，其中所述一个或多个物理特性部分地基于所述用户的一个或多个物理特性或人口统计特性来估计。

70.根据权利要求69所述的系统，其中所述一个或多个用户特性选自包括以下或由以下组成的组：年龄、性别、体重、嘴尺寸、颈尺寸，或用户当前使用的用户接口类型，或它们的任何组合。

71.根据权利要求22至70中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令以识别所述用户的身体器官的位置。

72.根据权利要求71所述的系统，其中所述身体器官是肺。

73.根据权利要求22至72中任一项所述的系统，其中所述声学装置包括马达，其中所述马达被配置来发射所述声信号。

74.根据权利要求22至73中任一项所述的系统，其中所述声学装置包括扬声器，所述扬声器发射所述声信号。

75.根据权利要求74所述的系统，其中所述扬声器以声音的形式产生所述声信号，所述声音是从包括以下中的一个或多个或由以下中的一个或多个组成的组中选择的：标准声音、定制声音、听不见的频率、白噪声声音、宽带脉冲、连续正弦波形、或它们的任何组合。

76.根据权利要求22至75中任一项所述的系统，其中所述声信号的形式是选自由以下组成的组中的声音：可听声音和超声声音。

77.根据权利要求22至76中任一项所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令以获得所述声反射的倒谱。

78.根据权利要求77所述的系统，其中所述倒谱识别与所述声反射相关联的距离，所述距离示出所述物理阻塞在所述用户的所述气道内的位置。

79.根据权利要求78所述的系统，其中所述倒谱识别位于所述用户面部上的用户接口与所述物理阻塞之间的距离。

80.根据权利要求22至79中任一项所述的系统，还包括用于检测用户位置的运动传感器。

81.根据权利要求80所述的系统，其中所述用户位置包括用户定位和用户取向中的一个或多个。

82.根据权利要求80或81所述的系统，其中所述控制系统还被配置来执行所述机器可读指令以基于所述用户位置提供建议。

83.根据权利要求80至82中任一项所述的系统，其中所述运动传感器选自由以下组成的组：相机、床传感器、加速计、声纳传感器、和诸如脉冲无线电超宽带(IR-UWB)传感器的射频传感器。

84.根据权利要求22至83中任一项所述的系统，还包括用于治疗阻塞性睡眠呼吸暂停的呼吸治疗系统，可选地，其中所述呼吸治疗系统能够独立地确定所述呼吸暂停事件或所述呼吸不足事件的发生。

85.根据权利要求84所述的系统，其中所述独立地确定是基于由所述呼吸治疗系统检测到的(i)、流量数据，(ii)、压力数据，或(iii)、(i)和(ii)两者。

86.根据权利要求85所述的系统，其中所述独立地确定基于由所述呼吸治疗系统检测到的流量数据和压力数据。

87.根据权利要求22至86中任一项所述的系统，其中所述声学装置包括用于检测所述声信号的声反射的麦克风。

88.一种系统，包括：

呼吸治疗系统；

与所述呼吸治疗系统相关联的声学装置，所述声学装置被配置来将声信号发射到用户的气道中；

存储机器可读指令的存储器装置；以及

控制系统，其包括通信地联接到所述声学装置的一个或多个处理器，所述控制系统被配置来执行所述机器可读指令以：

在睡眠时段期间经由所述呼吸治疗系统向所述用户的所述气道供应加压空气；

接收与所述加压空气相关联的流量数据和/或压力数据；

基于所述流量数据和/或压力数据确定呼吸暂停事件或呼吸不足事件的发生；

接收基于所述用户的所述气道内的一个或多个物理特征的声反射；

分析与所述声反射相关联的声数据，以及

至少部分地基于所分析的声数据来表征物理阻塞的物理特性，所述表征指示所述用户中的所述呼吸暂停事件或所述呼吸不足事件，其中所述呼吸暂停事件包括阻塞性呼吸暂停事件、中枢性呼吸暂停事件或混合呼吸暂停事件，所述表征还区分所述用户中的所述阻塞性呼吸暂停事件、所述中枢性呼吸暂停事件、所述混合呼吸暂停事件或所述呼吸不足事件的发生。

89.根据权利要求88所述的系统，其中所述呼吸治疗系统是气道正压通气(PAP)系统。

90.根据权利要求88或89所述的系统，其中所述呼吸治疗系统包括用户接口，所述用户接口用于接合所述用户的面部并将加压空气从所述呼吸治疗系统的呼吸装置引导至所述用户的所述气道。

91.根据权利要求90所述的系统，其中所述用户接口选自由以下组成的组：鼻用户接口、鼻枕用户接口、和全脸用户接口。

92.根据权利要求88至91中任一项所述的系统，其中所述呼吸治疗系统包括(i)、用于输出所述流量数据的外部流量传感器，(ii)、用于输出所述压力数据的外部压力传感器，或(iii)、(i)和(ii)两者。

93.根据权利要求88至92中任一项所述的系统，其中所述呼吸治疗系统包括(i)、用于输出所述流量数据的内部流量传感器，(ii)、用于输出所述压力数据的内部压力传感器，或(iii)、(i)和(ii)两者。

94.根据权利要求88至93中任一项所述的系统，其中所述声学装置包括(i)马达和扬声器中的至少一种，以及(ii)麦克风。

95.根据权利要求88至94中任一项所述的系统，还包括用于检测用户位置的运动传感器，所述用户位置至少包括用户定位或用户取向。

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