CN116528751A - 用于确定呼吸治疗系统的使用的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种方法包括在睡眠时段期间由传感器生成与用户相关联的生理数据。该方法还包括由包括一个或多个处理器的电子设备处理所生成的生理数据来区分治疗中数据和治疗外数据。治疗中数据是在呼吸治疗系统联接至用户并向用户的气道供应加压空气时所生成的生理数据。治疗外数据是在呼吸治疗系统不向用户的气道供应加压空气时所生成的生理数据。该方法还包括由电子设备至少部分地基于治疗外数据确定睡眠测量结果。

Description

用于确定呼吸治疗系统的使用的系统和方法
相关申请的交叉引用
本申请要求于2020年9月29日提交的第63/084,978号美国临时专利申请的权益和优先权，其在此通过引用整体并入本文。
技术领域
本公开总体上涉及用于确定用户是否正在使用呼吸治疗系统的系统和方法，并且更具体地涉及用于在用户使用呼吸治疗系统与不使用呼吸治疗系统之间进行区分并且量化使用和不使用呼吸治疗系统的生理效应的系统和方法。
背景技术
许多个体患有睡眠相关和/或呼吸障碍，诸如周期性肢体移动障碍(PLMD)、不宁腿综合征(RLS)、睡眠障碍呼吸(SDB)诸如阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)、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)、胸壁障碍和失眠。这些障碍中的许多可以使用呼吸治疗系统来治疗，而其他障碍可以使用不同的技术来治疗。然而，一些用户发现此类系统不舒服、难以使用、昂贵、不美观和/或不能感知到与使用该系统相关联的益处。结果是，一些用户可能选择不勤奋地使用呼吸治疗系统，缺少当不使用呼吸治疗时他们的症状的严重性和/或当使用呼吸治疗时对他们的症状的益处的证明。量化呼吸治疗系统的一些益处可以帮助提高勤奋度。本公开旨在解决这些和其他问题。
发明内容
根据本公开的一些实现方式，一种系统包括：呼吸治疗系统；传感器，其被配置成在睡眠时段期间生成与呼吸治疗系统的用户相关联的生理数据；存储器，其存储机器可读指令；以及电子设备。电子设备包括一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置成执行机器可读指令以处理所生成的生理数据来区分治疗中数据和治疗外数据。治疗中数据是在呼吸治疗系统联接至用户并向用户的气道供应加压空气时所生成的生理数据。治疗外数据是在呼吸治疗系统不向用户的气道供应加压空气时所生成的生理数据。电子设备还被配置成执行机器可读指令以至少部分地基于治疗外数据确定睡眠测量结果。
根据本公开的一些实现方式，一种方法包括在睡眠时段期间由传感器生成与用户相关联的生理数据。该方法还包括由包括一个或多个处理器的电子设备处理所生成的生理数据来区分治疗中数据和治疗外数据。治疗中数据是在呼吸治疗系统联接至用户并向用户的气道供应加压空气时所生成的生理数据。治疗外数据是在呼吸治疗系统不向用户的气道供应加压空气时所生成的生理数据。该方法还包括由电子设备至少部分地基于治疗外数据确定睡眠测量结果。
根据本公开的一些实现方式，一种电子设备包括：存储器，其存储机器可读指令；以及控制系统，其包括一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置成执行机器可读指令以：使传感器在睡眠时段期间生成与用户相关联的生理数据；处理所生成的生理数据以确定治疗中数据和治疗外数据，其中(i)治疗中数据是在联接至用户的呼吸治疗系统向用户的气道供应加压空气时所生成的生理数据，并且(ii)治疗外数据是在呼吸治疗系统不向用户的气道提供加压空气时所生成的生理数据；以及至少部分地基于治疗外数据确定睡眠测量结果。
以上发明内容并不旨在表示本公开的每个实现方式或每个方面。本公开的附加特征和益处从以下阐述的详细描述和附图中显而易见。
附图说明
图1是根据本公开的一些实现方式的系统的功能框图；
图2是根据本公开的一些实现方式的图1的系统、用户和床伴的至少一部分的透视图；
图3图示了根据本公开的一些实现方式的睡眠时段的示例性时间线；
图4图示了根据本公开的一些实现方式的与图3的睡眠时段相关联的示例性睡眠图；
图5是根据本公开的一些实现方式的用于确定睡眠测量结果的方法的过程流程图；
图6A图示了根据本公开的一些实现方式的用于区分治疗中和治疗外的音频伪影；
图6B图示了根据本公开的一些实现方式的用于区分治疗中和治疗外的音频伪影的另一实例；
图7图示了根据本公开的一些实现方式的事件的映射；以及
图8图示了根据本公开的一些实现方式的直方图和事件图。
虽然本公开容许各种修改和替代形式，但其特定实现方式和实施例已经通过附图中的实例示出并且将在本文中详细描述。然而，应当理解，并不旨在将本公开限制为所公开的特定形式，相反，本公开将覆盖落入由所附权利要求限定的本公开的精神和范围内的所有修改、等同物和替代方案。
具体实施方式
许多个体患有睡眠相关和/或呼吸障碍。睡眠相关和/或呼吸障碍的实例包括周期性肢体移动障碍(PLMD)、不宁腿综合征(RLS)、睡眠障碍呼吸(SDB)诸如阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)、中枢性睡眠呼吸暂停(CSA)和其他类型的呼吸暂停诸如混合性呼吸暂停和低通气、呼吸努力相关唤醒(RERA)、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)、快速眼动(REM)行为障碍(也称为RBD)、梦境演绎行为(DEB)、高血压、糖尿病、中风、失眠和胸壁障碍。
阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是睡眠呼吸障碍(SDB)的一种形式，其特征是包括睡眠时段期间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引起的上气道的阻塞或阻塞的事件。更通常，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(通常称为中枢性睡眠呼吸暂停)引起的呼吸停止。通常，在阻塞性睡眠呼吸暂停事件期间，个体将停止呼吸约15秒至约30秒。
其他类型的呼吸暂停包括低通气、呼吸过度和高碳酸血症。低通气的特征通常是由狭窄气道引起的缓慢或浅呼吸，而不是阻塞气道。呼吸过度通常以呼吸的深度和/或速率增加为特征。高碳酸血症的特征通常是血流中二氧化碳过量，通常由低通气引起。
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循环的盛衰通气的律动交替周期。CSR的特征是动脉血的重复性缺氧和复氧。
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，不存在通气不足的其他已知原因。症状包括呼吸困难、晨起头痛和过度日间嗜睡。
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，诸如对空气移动的阻力增加、呼吸的呼气阶段延长和肺的正常弹性丧失。
神经肌肉疾病(NMD)包括直接经由内在肌肉病理或间接经由神经病理损害肌肉功能的许多疾病和病痛。胸壁障碍是导致呼吸肌与胸廓之间无效率联接的一组胸廓畸形。
呼吸努力相关唤醒(RERA)事件的特征通常是持续十秒或更长的增加的呼吸努力，导致从睡眠中唤醒，并且其不满足呼吸暂停或低通气事件的标准。RERA被定义为呼吸序列，其特征是增加呼吸努力导致睡眠唤醒，但不满足呼吸暂停或低通气的标准。这些事件必须满足以下两个标准：(1)逐渐更负的食管压力模式，由压力突然变化到更低的负水平和唤醒而终止，和(2)该事件持续10秒或更长。在一些实现方式中，鼻插管/压力换能器系统在RERA的检测中是足够且可靠的。RERA检测器可以基于从呼吸治疗设备导出的实际流量信号。例如，可以基于流量信号确定流量限制测量。然后可以根据流量限制测量和通气量突然增加的测量导出唤醒测量。一种此类方法描述于转让给ResMed Ltd.的WO 2008/138040和美国专利第9,358,353号中，它们的公开内容在此通过引用整体并入本文。
这些和其他障碍的特征是当个体睡眠时可以发生的特定事件(例如，打鼾、呼吸暂停、低通气、不宁腿、睡眠障碍、窒息、心率增加、呼吸困难、哮喘发作、癫痫发作、惊厥或其任意组合)。
呼吸暂停低通气指数(AHI)是用于指示睡眠时段期间睡眠呼吸暂停严重性的指数。AHI用户在睡眠时段期间经历的呼吸暂停和/或低通气事件的数量除以睡眠时段中睡眠的总小时数来计算AHI。该事件例如可以是持续至少10秒的呼吸暂停。小于5的AHI被认为是正常的。大于或等于5但小于15的AHI被认为是浅睡眠呼吸暂停的指示。大于或等于15但小于30的AHI被认为是中度睡眠呼吸暂停的指示。大于或等于30的AHI被认为是严重睡眠呼吸暂停的指示。在儿童中，AHI大于1被认为是异常的。当AHI正常时，或当AHI正常或轻度时，睡眠呼吸暂停可被认为是“受控的”。AHI还可以与氧去饱和水平结合使用以指示阻塞性睡眠呼吸暂停的严重程度。
参考图1，图示了根据本公开的一些实现方式的系统100。系统100包括控制系统110、存储器设备114、电子接口119、一个或多个传感器130以及一个或多个用户设备170。在一些实现方式中，系统100还可选地包括呼吸治疗系统120、活动跟踪器180或其任意组合。
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(例如，致动)系统100的各种部件和/或分析由系统100的部件获得和/或生成的数据。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可以包括任意合适数量的处理器(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可以联接至和/或定位在例如用户设备170的壳体、呼吸治疗系统120的一部分(例如，壳体)和/或传感器130中的一个或多个的壳体内。控制系统110可以是集中式的(在一个此类壳体内)或分散式的(在物理上不同的两个或更多个此类壳体内)。在包括包含控制系统110的两个或更多个壳体的此类实现方式中，此类壳体可以彼此靠近地和/或远离地定位。
存储器设备114存储可由控制系统110的处理器112执行的机器可读指令。存储器设备114可以是任意合适的计算机可读存储设备或媒体，诸如随机或串行存取存储器设备、硬盘驱动器、固态驱动器、闪存设备等。虽然图1中示出了一个存储器设备114，但是系统100可以包括任意合适数量的存储器设备114(例如，一个存储器设备、两个存储器设备、五个存储器设备、十个存储器设备等)。存储器设备114可以联接至和/或定位在呼吸治疗设备122的壳体内、用户设备170的壳体内、传感器130中的一个或多个的壳体内，或其任意组合。类似于控制系统110，存储器设备114可以是集中式的(在一个此类壳体内)或分散式的(在物理上不同的两个或更多个此类壳体内)。
在一些实现方式中，存储器设备114(图1)存储与用户相关联的用户简档。用户简档可以包括例如，与用户相关联的人口统计信息、与用户相关联的生物统计信息、与用户相关联的医疗信息、自报告用户反馈、与用户相关联的睡眠参数(例如，从一个或多个较早睡眠时段记录的睡眠相关参数)或其任意组合。人口统计信息可以包括例如，指示用户的年龄、用户的性别、用户的种族、用户的地理位置、关系状态、失眠的家族史、用户的就业状态、用户的教育状态、用户的社会经济状态或其任意组合的信息。医疗信息可以包括例如，指示与用户相关联的一种或多种医疗状况、用户的药物使用或两者的信息。医疗信息数据还可以包括多睡眠等待时间测试(MSLT)测试结果或评分和/或匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)评分或值。自我报告的用户反馈可以包括指示自我报告的主观睡眠评分(例如，差、平均、优秀)、用户的自我报告的主观压力水平、用户的自我报告的主观疲劳水平、用户的自我报告的主观健康状态、用户最近经历的生活事件或其任意组合的信息。
电子接口119被配置成从一个或多个传感器130接收数据(例如，生理数据和/或音频数据)，使得数据可以被存储在存储器设备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、WiFi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可以包括天线、接收器(例如，RF接收器)、发射器(例如，RF发射器)、收发器或其任意组合。电子接口119还可以包括与本文描述的处理器112和存储器设备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设备。在一些实现方式中，电子接口119联接至用户设备170或集成在其中。在其他实现方式中，电子接口119联接至控制系统110和/或存储器设备114或与控制系统110和/或存储器设备114集成(例如，在壳体中)。
如上所述，在一些实现方式中，系统100可选地包括呼吸治疗系统120(也称为呼吸系统)。呼吸治疗系统120可以包括呼吸压力治疗设备122(在此称为呼吸治疗设备122或流量生成器)、用户接口124、导管126(也称为管或空气回路)、显示设备128、湿化罐129或其任意组合。在一些实现方式中，控制系统110、存储器设备114、显示设备128、传感器130中的一个或多个和湿化罐129是呼吸治疗设备122的一部分。呼吸压力治疗是指在受控目标压力下将空气供应施加到用户的气道的入口，该受控目标压力在用户的整个呼吸周期内相对于大气名义上是正的(例如，与诸如罐通气机或胸甲的负压治疗形成对比)。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。
呼吸治疗设备122通常用于生成递送至用户的加压空气(例如，使用驱动一个或多个压缩机的一个或多个马达)。在一些实现方式中，呼吸治疗设备122生成连续恒定的空气压力，该空气压力被递送至用户。在其他实现方式中，呼吸治疗设备122生成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)。在其他实现方式中，呼吸治疗设备122被配置成在预定范围内生成多种不同的空气压力。例如，呼吸治疗设备122可以递送至少约6cm H2O、至少约10cm H2O、至少约20cm H2、约6cm H2O至约10cm H2O、约7cm H2O至约12cm H2O等。呼吸治疗设备122还可以以例如，约-20L/min至约150L/min的预定流量递送加压空气，同时保持正压(相对于环境压力)。
用户接口124接合用户的面部的一部分，并将加压空气从呼吸治疗设备122递送至用户的气道，以帮助防止气道在睡眠时段期间变窄和/或塌陷。这也可以增加用户在睡眠时段期间的氧摄入。根据要施加的治疗，用户接口124可以例如与用户的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10cm H2O的正压下递送气体以实现治疗。对于其他形式的治疗，诸如氧递送，用户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。
如图2所示，在一些实现方式中，用户接口124是覆盖用户的鼻子和嘴的面罩。替代地，用户接口124可以是向用户的鼻子提供空气的鼻罩或直接向用户的鼻孔递送空气的鼻枕罩。用户接口124可以包括用于将界面定位和/或稳定在用户的一部分(例如，面部)上的多个带(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缓冲垫(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。在其他实现方式中，用户接口124可以包括咬嘴(例如，模制为符合用户的牙齿的夜用防护咬嘴、下颌复位设备等)。
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，诸如呼吸治疗设备122与用户接口124之间。在一些实现方式中，可以有用于吸气和呼气的导管的分开的分支。在其他实现方式中，单个分支导管用于吸气和呼气。
呼吸治疗设备122、用户接口124、导管126、显示设备128和湿化罐129中的一者或多者可以包含一个或多个传感器(例如，压力传感器、流量传感器，或更通常在本文描述的其他传感器130中的任一个)。这些一个或多个传感器可以用于例如，测量由呼吸治疗设备122供应的加压空气的空气压力和/或流量。
显示设备128通常用于显示包括静止图像、视频图像或两者的图像和/或关于呼吸治疗设备122的信息。例如，显示设备128可以提供关于呼吸治疗设备122的状态的信息(例如，呼吸治疗设备122是否开/关、由呼吸治疗设备122递送的空气的压力、由呼吸治疗设备122递送的空气的温度等)和/或其他信息(例如，睡眠评分或治疗评分(也称为myAirTM评分)、当前日期/时间、用户210的个人信息等)。在一些实现方式中，显示设备128充当包括图形用户界面(GUI)的人机界面(HMI)，该图形用户界面被配置成将图像显示为输入界面。显示设备128可以是LED显示器、OLED显示器、LCD显示器等。输入界面可以是例如，触摸屏或触敏基板、鼠标、键盘或被配置成感测由与呼吸治疗设备122交互的人类用户做出的输入的任意传感器系统。
湿化罐129联接至呼吸治疗设备122或集成在其中，并且包括可以用于湿化从呼吸治疗设备122递送的加压空气的储水器。呼吸治疗设备122可以包括加热器以加热湿化罐129中的水，以便湿化提供给用户的加压空气。附加地，在一些实现方式中，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)，该加热元件加热递送至用户的加压空气。
呼吸治疗系统120可以用作例如，通气机或气道正压通气(PAP)系统，诸如持续气道正压通气(CPAP)系统、自动气道正压通气系统(APAP)、双水平或可变气道正压通气系统(BPAP或VPAP)或其任意组合。CPAP系统向用户递送预定空气压力(例如，由睡眠医师确定)。APAP系统基于例如，与用户相关联的呼吸数据自动地改变递送至用户的空气压力。BPAP或VPAP系统被配置成递送第一预定压力(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)。
参考图2，图示了根据一些实现方式的系统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，全脸面罩)可以由用户210在睡眠时段期间佩戴。用户接口124经由导管126流体联接和/或连接至呼吸治疗设备122。呼吸治疗设备122又经由导管126和用户接口124向用户210递送加压空气，以增加用户210的喉部中的空气压力，从而帮助防止气道在睡眠时段期间闭合和/或变窄。呼吸治疗设备122可以定位在如图2所示直接邻近床230的床头柜240上，或更通常，定位在通常邻近床230和/或用户210的任意表面或结构上。
返回参考图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、光电容积描记(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、应变仪传感器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、LiDAR传感器178或其任意组合。通常，一个或多个传感器130中的每一个被配置成输出被接收并存储在存储器设备114或一个或多个其他存储器设备中的传感器数据。
虽然一个或多个传感器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、光电容积描记(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、应变仪传感器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和LiDAR传感器178中的每一者，但是更通常，一个或多个传感器130可以包括本文描述和/或示出的传感器中的每一者的任意组合和任意数量。
一个或多个传感器130可以用于生成例如，生理数据、音频数据或两者。控制系统110可以使用由传感器130中的一个或多个生成的生理数据确定在睡眠时段期间与用户相关联的睡眠-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、微唤醒、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”)或其任意组合。还可以对睡眠-觉醒信号加时间戳以指示用户上床的时间、用户下床的时间、用户尝试入睡的时间等。睡眠-觉醒信号可以由传感器130在睡眠时段期间以预定采样率来测量，诸如每秒一个样本、每30秒一个样本、每分钟一个样本等。可以基于睡眠-觉醒信号在睡眠时段期间为用户确定的一个或多个睡眠相关参数的实例包括总卧床时间、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、分段指数或其任意组合。在整个典型的睡眠时段中，个体以创建不同睡眠周期的模式在四个睡眠阶段之间移动。完整的睡眠周期通常持续90-100分钟。在完整的睡眠时段过程中，个体通常将完成4-5个睡眠周期。睡眠阶段和睡眠周期可以描绘在睡眠图中，如本文进一步描述。
由一个或多个传感器130生成的生理数据和/或音频数据还可以用于确定与睡眠时段期间的用户相关联的呼吸信号。呼吸信号通常指示用户在睡眠时段期间的呼吸或呼吸。呼吸信号可以指示例如呼吸速率、呼吸速率变异性、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气比、每小时事件的数量、事件的模式、呼吸治疗设备122的压力设置或其任意组合。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、混合性呼吸暂停、低通气、面罩泄漏(例如，从用户接口124)、不宁腿、睡眠障碍、窒息、心率增加、呼吸困难、哮喘发作、癫痫发作、惊厥或其任意组合。
压力传感器132输出可以存储在存储器设备114中和/或由控制系统110的处理器112分析的压力数据。在一些实现方式中，压力传感器132是生成指示呼吸治疗系统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)。在此类实现方式中，压力传感器132可以联接至呼吸治疗设备122或集成在其中。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、应变仪传感器、光学传感器、电位传感器或其任意组合。在一个实例中，压力传感器132可以用于确定用户的血压。
流量传感器134输出可以存储在存储器设备114中和/或由控制系统110的处理器112分析的流量数据。在一些实现方式中，流量传感器134用于确定来自呼吸治疗设备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，或其任意组合。在此类实现方式中，流量传感器134可以联接至呼吸治疗设备122、用户接口124或导管126或集成在其中。流量传感器134可以是质量流量传感器，诸如旋转流量计(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、或其任意组合。
温度传感器136输出可以存储在存储器设备114中和/或由控制系统110的处理器112分析的温度数据。在一些实现方式中，温度传感器136生成指示用户210(图2)的核心体温、用户210的皮肤温度、从呼吸治疗设备122流出和/或通过导管126流动的空气的温度、用户接口124中的温度、环境温度或其任意组合的温度数据。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任意组合。
麦克风140输出可以存储在存储器设备114中和/或由控制系统110的处理器112分析的音频数据。由麦克风140生成的音频数据在睡眠时段期间可再现为一个或多个声音(例如，来自用户210的声音)。来自麦克风140的音频数据还可以用于识别(例如，使用控制系统110)用户在睡眠时段期间经历的事件，如本文进一步详细描述的。麦克风140可以联接至呼吸治疗设备122、用户接口124、导管126或用户设备170或集成在其中。
扬声器142输出通常可以由系统100的用户(例如，图2的用户210)听到的声波。扬声器142可以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)。在一些实现方式中，扬声器142可以用于将由麦克风140生成的音频数据传送至用户。扬声器142可以联接至呼吸治疗设备122、用户接口124、导管126或用户设备170或集成在其中。
麦克风140和扬声器142可以用作单独的设备。在一些实现方式中，麦克风140和扬声器142可以组合成声学传感器141，如在例如，WO 2018/050913和WO 2020/104465中所描述的，其每一者在此通过引用整体并入本文。在此类实现方式中，扬声器142以预定间隔生成或发射声波，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生成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的睡眠(图2)。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2)的位置和/或本文描述的睡眠相关参数中的一个或多个。
在一些实现方式中，传感器130包括(i)第一麦克风，其与麦克风140相同或类似，并且集成在声学传感器141中；以及(ii)第二麦克风，其与麦克风140相同或类似，但是与集成在声学传感器141中的第一麦克风分开且不同。
RF发射器148生成和/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2)的位置和/或本文描述的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)也可以用于控制系统110、呼吸治疗设备122、一个或多个传感器130、用户设备170或其任意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中被示出为分开且不同的元件，但是在一些实现方式中，RF接收器146和RF发射器148被组合成RF传感器147的一部分。在一些此类实现方式中，RF传感器147包括控制电路。RF通信的特定格式可以是WiFi、蓝牙等。
在一些实现方式中，RF传感器147是网格系统的一部分。网格系统的一个实例是WiFi网格系统，其可以包括网格节点、网格路由器和网格网关，它们中的每一者可以是移动的/可移动的或固定的。在此类实现方式中，WiFi网格系统包括WiFi路由器和/或WiFi控制器以及一个或多个卫星(例如，接入点)，卫星中的每一个包括与RF传感器147相同或类似的RF传感器。WiFi路由器和卫星使用WiFi信号彼此连续通信。WiFi网格系统可以用于基于路由器与卫星之间的WiFi信号的变化(例如，接收信号强度的差异)来生成运动数据，该WiFi信号的变化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、行为等或其任意组合。
相机150输出可再现为可以存储在存储器设备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的图像数据可以由控制系统110用于确定本文描述的睡眠相关参数中的一个或多个。例如，来自相机150的图像数据可以用于识别用户的位置、确定用户210上床230(图2)的时间，以及确定用户210下床230的时间。
红外(IR)传感器152输出可再现为可以存储在存储器设备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的红外数据可以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可以检测波长为约700nm至约1mm的红外光，而相机150可以检测波长为约380nm至约740nm的可见光。
PPG传感器154输出与用户210(图2)相关联的生理数据，该生理数据可以用于确定一个或多个睡眠相关参数，诸如心率、心率变异性、心动周期、呼吸速率、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气比、估计的血压参数或其任意组合。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/或联接至用户接口124和/或其相关联的头戴设备(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。在一些实现方式中，ECG传感器156包括在睡眠时段期间定位在用户210的一部分上或周围的一个或多个电极。来自ECG传感器156的生理数据可以用于例如确定本文描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。在一些实现方式中，EEG传感器158包括在睡眠时段期间定位在用户210的头皮上或周围的一个或多个电极。来自EEG传感器158的生理数据可以用于例如在睡眠时段期间的任意给定时间确定用户210的睡眠状态。在一些实现方式中，EEG传感器158可以集成在用户接口124和/或相关联的头戴设备(例如，带等)中。
电容传感器160、力传感器162和应变仪传感器164输出可以存储在存储器设备114中并由控制系统110使用以确定本文描述的睡眠相关参数中的一个或多个的数据。EMG传感器166输出与由一个或多个肌肉产生的电活动相关联的生理数据。氧传感器168输出指示气体(例如，在导管126中或在用户接口124处)的氧浓度的氧数据。氧传感器168可以是例如超声波氧传感器、电氧传感器、化学氧传感器、光学氧传感器或其任意组合。在一些实现方式中，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、血氧测定传感器或其任意组合。
分析物传感器174可以用于检测用户210呼气中分析物的存在。由分析物传感器174输出的数据可以存储在存储器设备114中，并由控制系统110使用以确定用户210的呼吸中的任意分析物的身份和浓度。在一些实现方式中，分析物传感器174定位在用户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的鼻子和嘴的面罩时，分析物传感器174可以定位在面罩内以监视用户210的嘴呼吸。在其他实现方式中，诸如当用户接口124是鼻罩或鼻枕罩时，分析物传感器174可以定位在用户210的鼻子附近以检测通过用户鼻子呼出的呼吸中的分析物。在其他实现方式中，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的嘴附近。在该实现方式中，分析物传感器174可以用于检测任意空气是否无意中从用户210的嘴泄漏。在一些实现方式中，分析物传感器174是可以用于检测碳基化学品或化合物的挥发性有机化合物(VOC)传感器。在一些实现方式中，分析物传感器174还可以用于检测用户210是否正在通过他们的鼻子或嘴呼吸。例如，如果由定位在用户210的嘴附近或面罩内(在用户接口124是面罩的实现方式中)的分析物传感器174输出的数据检测到分析物的存在，则控制系统110可以使用该数据作为用户210正在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设备114中并由控制系统110使用的数据。湿度传感器176可以用于检测用户周围的各种区域中的湿度(例如，在导管126或用户接口124内、在用户210的面部附近、在导管126与用户接口124之间的连接附近、在导管126与呼吸治疗设备122之间的连接附近等)。因此，在一些实现方式中，湿度传感器176可以联接至用户接口124或导管126或集成在其中以监视来自呼吸治疗设备122的加压空气的湿度。在其他实现方式中，湿度传感器176被放置在需要监视湿度水平的任意区域附近。湿度传感器176还可以用于监视用户210周围的周围环境的湿度，例如，卧室内的空气。
光检测和测距(LiDAR)传感器178可以用于深度感测。此类型的光学传感器(例如，激光传感器)可以用于检测物体并构建周围环境(诸如生活空间)的三维(3D)图。LiDAR通常可以利用脉冲激光来进行飞行时间测量。LiDAR也被称为3D激光扫描。在使用此类传感器的实例中，具有LiDAR传感器166的固定或移动设备(诸如智能电话)可以测量和映射从传感器延伸5米或更远的区域。例如，LiDAR数据可以与由电磁RADAR传感器估计的点云数据融合。LiDAR传感器178还可以使用人工智能(AI)通过检测和分类可能引起RADAR系统的问题的空间中的特征来自动地地理栅栏RADAR系统，诸如玻璃窗(其可以是对RADAR高度反射的)。例如，LiDAR还可以用于提供人的身高的估计，以及当人坐下或跌倒时身高的变化。LiDAR可以用于形成环境的3D网格表示。在另外的用途中，对于无线电波穿过的固体表面(例如，透射线材料)，LiDAR可以反射离开此类表面，从而允许对不同类型的障碍物进行分类。
虽然在图1中单独示出，但是一个或多个传感器130的任意组合可以集成在系统100的部件中的任意一个或多个中和/或联接至系统100的部件中的任意一个或多个，包括呼吸治疗设备122、用户接口124、导管126、湿化罐129、控制系统110、用户设备170(例如，诸如智能电话等智能设备)，或其任意组合。例如，麦克风140和/或扬声器142集成在用户设备170中和/或联接至用户设备170，并且压力传感器130和/或流量传感器132集成在呼吸治疗设备122中和/或联接至呼吸治疗设备122。在一些实现方式中，一个或多个传感器130中的至少一个未联接至呼吸治疗设备122、控制系统110或用户设备170，并且在睡眠时段期间被定位成大体邻近用户210(例如，定位在用户210的一部分上或与其接触、由用户210佩戴、联接至床头柜或定位在其上、联接至床垫、联接至天花板等)。
用户设备170(图1)包括显示设备172。用户设备170例如可以是诸如智能电话、平板电脑、膝上型电脑等的移动设备。替代地，用户设备170可以是外部感测系统、电视(例如，智能电视)或另一智能家庭设备(例如，智能扬声器，诸如Google HomeTM、Google NestTM、Amazon EchoTM、Amazon Echo ShowTM、AlexaTM使能设备等)。在一些实现方式中，用户设备是可佩戴设备(例如，智能手表)。显示设备172通常用于显示包括静止图像、视频图像或两者的图像。在一些实现方式中，显示设备172充当包括被配置成显示图像的图形用户界面(GUI)和输入界面的人机界面(HMI)。显示设备172可以是LED显示器、OLED显示器、LCD显示器等。输入界面可以是例如，触摸屏或触敏基板、鼠标、键盘或被配置成感测由与用户设备170交互的人类用户做出的输入的任意传感器系统。在一些实现方式中，系统100可以使用和/或包括一个或多个用户设备。
活动跟踪器180通常用于帮助生成用于确定与用户相关联的活动测量的生理数据。活动测量可以包括例如步数、行进的距离、攀登的步数、身体活动的持续时间、身体活动的类型、身体活动的强度、站立所花费的时间、呼吸速率、平均呼吸速率、休息呼吸速率、最大呼吸速率、呼吸速率变异性、心率、平均心率、休息心率、最大心率、心率变异性、燃烧的卡路里数、血氧饱和度、皮肤电活动(也称为皮肤电导或皮肤电反应)、用户的位置、用户的姿势或其任意组合。活动跟踪器180包括本文描述的传感器130中的一个或多个，诸如运动传感器138(例如，一个或多个加速度计和/或陀螺仪)、PPG传感器154和/或ECG传感器156。
在一些实现方式中，活动跟踪器180是可以由用户佩戴的可佩戴设备，诸如智能手表、腕带、戒指或贴片。例如，参考图2，活动跟踪器180佩戴在用户210的手腕上。活动跟踪器180还可以联接至用户佩戴的衣物或衣服或或集成在其中。替代地，活动跟踪器180还可以联接至用户设备170或集成在其中(例如，在同一壳体内)。更通常，活动跟踪器180可以与控制系统110、存储器114、呼吸治疗系统120和/或用户设备170通信地联接或物理地集成在其中(例如，在壳体内)。
虽然控制系统110和存储器设备114在图1中被描述和示出为系统100的分开且不同的部件，但是在一些实现方式中，控制系统110和/或存储器设备114集成在用户设备170和/或呼吸治疗设备122中。替代地，在一些实现方式中，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)设备中、连接至云、经受边缘云处理等)、位于一个或多个服务器(例如，远程服务器、本地服务器等或其任意组合)中。
虽然系统100被示出为包括上述所有部件，但是根据本公开的实现，在用于生成生理数据并为用户确定建议的通知或动作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、存储器设备114和一个或多个传感器130中的至少一个。作为另一实例，第二替代系统包括控制系统110、存储器设备114、一个或多个传感器130中的至少一个和用户设备170。作为又一实例，第三替代系统包括控制系统110、存储器设备114、呼吸治疗系统120、一个或多个传感器130中的至少一个和用户设备170。因此，可以使用本文示出和描述的部件的任意部分或多个部分和/或与一个或多个其他部件组合来形成各种系统。
如本文所使用的，可以基于例如，初始开始时间和结束时间以多种方式定义睡眠时段。参考图3，图示了睡眠时段的示例性时间线300。时间线300包括入床时间(t入床)、进入睡眠时间(tGTS)、初始睡眠时间(t睡眠)、第一微唤醒MA1和第二微唤醒MA2、觉醒时间(t觉醒)和起床时间(t起床)。
如本文所使用的，可以以多种方式定义睡眠时段。例如，睡眠时段可以由初始开始时间和结束时间来定义。在一些实现方式中，睡眠时段是用户处于睡眠的持续时间，即，睡眠时段具有开始时间和结束时间，并且在睡眠时段期间，用户直到结束时间才觉醒。也就是说，用户清醒的任意时间段都不包括在睡眠时段中。根据睡眠时段的该第一定义，如果用户在同一夜晚多次觉醒和入睡，则由清醒间隔分开的每个睡眠间隔是睡眠时段。
替代地，在一些实现方式中，睡眠时段具有开始时间和结束时间，并且在睡眠时段期间，只要用户清醒的连续持续时间低于清醒持续时间阈值，用户就可以觉醒，而睡眠时段不结束。清醒持续时间阈值可以被定义为睡眠时段的百分比。清醒持续时间阈值可以是例如，睡眠时段的约20％、睡眠时段持续时间的约15％、睡眠时段持续时间的约10％、睡眠时段持续时间的约5％、睡眠时段持续时间的约2％等，或任意其他阈值百分比。在一些实现方式中，清醒持续时间阈值被定义为固定的时间量，诸如约一小时、约三十分钟、约十五分钟、约十分钟、约五分钟、约两分钟等，或任意其他时间量。
在一些实现方式中，睡眠时段被定义为在晚上用户首先上床的时间与第二天早上用户最后起床的时间之间的整个时间。换句话说，睡眠时段可以被定义为一个时间段，即开始于在当用户第一次上床想要进入睡眠时(例如，如果用户不打算在进入睡眠之前首先看电视或使用智能电话等，则不是这样)，可以被称为当前晚上的第一时间(例如，晚上10:00)的第一日期(例如，2020年1月6日周一)，并且结束于在当用户第一次下床而不想在第二天早上返回睡眠时，可以被称为第二天早上的第二时间(例如，早上7:00)的第二日期(例如，2020年1月7日周二)。
在一些实现方式中，用户可以手动定义睡眠时段的开始和/或手动终止睡眠时段。例如，用户可以选择(例如，通过点击或轻敲)在用户设备170(图1)的显示设备172上显示的一个或多个用户可选元素来手动发起或终止睡眠时段。
参考图3，图示了睡眠时段的示例性时间线300。时间线300包括入床时间(t入床)、进入睡眠时间(tGTS)、初始睡眠时间(t睡眠)、第一微唤醒MA1、第二微唤醒MA2、唤醒A、觉醒时间(t觉醒)和起床时间(t起床)。
入床时间t入床与用户在入睡之前(例如，当用户躺下或坐在床上时)初始上床(例如，图2中的床230)的时间相关联。可以基于床阈值持续时间来识别入床时间t入床，以在用户为了睡眠上床的时间与用户出于其他原因(例如，看TV)上床的时间之间进行区分。例如，床阈值持续时间可以是至少约10分钟、至少约20分钟、至少约30分钟、至少约45分钟、至少约1小时、至少约2小时等。虽然在本文中参考床来描述入床时间t入床，但更通常，入床时间t入床可以指用户初始进入任意位置(例如，睡椅、椅子、睡袋等)以睡眠的时间。
进入睡眠时间(GTS)与用户在上床(t入床)之后初始尝试入睡的时间相关联。例如，在上床之后，用户可以从事一个或多个活动以在尝试睡眠之前放松一下(例如，阅读、看电视、听音乐、使用用户设备170等)。初始睡眠时间(t睡眠)是用户初始入睡的时间。例如，初始睡眠时间(t睡眠)可以是用户初始进入第一非REM睡眠阶段的时间。
觉醒时间t觉醒是与用户觉醒而不返回睡眠(例如，与用户在半夜觉醒并返回睡眠相反)的时间相关联的时间。用户可以在初始入睡之后经历具有短持续时间(例如，5秒、10秒、30秒、1分钟等)的多个无意识的微唤醒(例如，微唤醒MA1和MA2)中的一个。与觉醒时间t觉醒相反，用户在微唤醒MA1和MA2中的每一者之后返回睡眠。类似地，用户可以在初始入睡之后具有一个或多个有意识的唤醒(例如，唤醒A)(例如，起床去浴室、照顾儿童或宠物、睡眠行走等)。然而，用户在唤醒A之后返回睡眠。因此，觉醒时间t觉醒可以例如基于觉醒阈值持续时间(例如，用户清醒至少15分钟、至少20分钟、至少30分钟、至少1小时等)来定义。
类似地，起床时间t起床与用户下床并离开床以结束睡眠时段(例如，与用户在夜间起床去浴室、照顾儿童或宠物、睡眠行走等相反)的时间相关联。换句话说，起床时间t起床是用户最后下床而不返回床直到下一个睡眠时间段(例如，下一个晚上)的时间。因此，起床时间t起床可以例如基于起床阈值持续时间(例如，用户已经下床至少15分钟、至少20分钟、至少30分钟、至少1小时等)来定义。还可以基于起床阈值持续时间(例如，用户已经下床至少4小时、至少6小时、至少8小时、至少12小时等)来定义第二后续睡眠时段的入床时间t入床时间。
如上所述，在初始t入床与最终t起床之间的夜间，用户可以觉醒并下床一次以上。在一些实现方式中，基于事件(例如，入睡或下床)之后的预定阈值持续时间来识别或确定最终觉醒时间t觉醒和/或最终起床时间t起床。此类阈值持续时间可以为用户定制。对于在晚上上床，然后在早上觉醒和下床的标准用户，可以使用约12至约18小时的任意时间段(在用户觉醒(t觉醒)或起床(t起床)与用户上床(t入床)、进入睡眠(tGTS)或入睡(t睡眠)之间)。对于在床上花费较长时间段的用户，可以使用较短的阈值时间段(例如，约8小时至约14小时)。可以基于监视用户睡眠行为的系统初始地选择和/或稍后调整阈值时间段。
总卧床时间(TIB)是入床时间t入床与起床时间t起床之间的持续时间。总睡眠时间(TST)与初始睡眠时间和觉醒时间之间的持续时间相关联，不包括其间的任意有意识或无意识的唤醒和/或微唤醒。通常，总睡眠时间(TST)将比总卧床时间(TIB)短(例如，短一分钟、短十分钟、短一小时等)。例如，参考图3的时间线300，总睡眠时间(TST)在初始睡眠时间t睡眠与觉醒时间t觉醒之间跨越，但不包括第一微唤醒MA1、第二微唤醒MA2和唤醒A的持续时间。如图所示，在该实例中，总睡眠时间(TST)比总卧床时间(TIB)短。
在一些实现方式中，总睡眠时间(TST)可以被定义为持续总睡眠时间(PTST)。在此类实现方式中，持续总睡眠时间不包括预定初始部分或第一非REM阶段(例如，浅睡眠阶段)的时间段。例如，预定初始部分可以为约30秒至约20分钟、约1分钟至约10分钟、约3分钟至约5分钟等。持续总睡眠时间是持续睡眠的测量，并且使睡眠-觉醒睡眠图平滑。例如，当用户初始入睡时，用户可以处于第一非REM阶段很短的时间(例如，约30秒)，然后返回觉醒阶段很短的时间段(例如，一分钟)，并且然后返回第一非REM阶段。在该实例中，持续总睡眠时间不包括第一非REM阶段的第一例子(例如，约30秒)。
在一些实现方式中，睡眠时段被定义为在入床时间(t入床)开始并在起床时间(t起床)结束，即，睡眠时段被定义为总卧床时间(TIB)。在一些实现方式中，睡眠时段被定义为在初始睡眠时间(t睡眠)开始并在觉醒时间(t觉醒)结束。在一些实现方式中，睡眠时段被定义为总睡眠时间(TST)。在一些实现方式中，睡眠时段被定义为在进入睡眠时间(tGTS)开始并在觉醒时间(t觉醒)结束。在一些实现方式中，睡眠时段被定义为在进入睡眠时间(tGTS)开始并在起床时间(t起床)结束。在一些实现方式中，睡眠时段被定义为在入床时间(t入床)开始并在觉醒时间(t觉醒)结束。在一些实现方式中，睡眠时段被定义为在初始睡眠时间(t睡眠)开始并在起床时间(t起床)结束。
参考图4，图示了根据一些实现方式的对应于时间线300(图3)的示例性睡眠图400。如图所示，睡眠图400包括睡眠-觉醒信号401、觉醒阶段轴410、REM阶段轴420、浅睡眠阶段轴430和深睡眠阶段轴440。睡眠-觉醒信号401与轴410-440中的一个之间的相交指示在睡眠时段期间任意给定时间的睡眠阶段。
睡眠-觉醒信号401可以基于与用户相关联的生理数据(例如，由本文描述的传感器130中的一个或多个生成)而生成。睡眠-觉醒信号可以指示一种或多种睡眠状态，包括觉醒、放松的觉醒、微唤醒、REM阶段、第一非REM阶段、第二非REM阶段、第三非REM阶段或其任意组合。在一些实现方式中，第一非REM阶段、第二非REM阶段和第三非REM阶段中的一者或多者可以被分组在一起并且被分类为浅睡眠阶段或深睡眠阶段。例如，浅睡眠阶段可以包括第一非REM阶段，并且深睡眠阶段可以包括第二非REM阶段和第三非REM阶段。虽然在图4中示出的睡眠图400包括浅睡眠阶段轴430和深睡眠阶段轴440，但是在一些实现方式中，睡眠图400可以包括用于第一非REM阶段、第二非REM阶段和第三非REM阶段中的每一者的轴。在其他实现方式中，睡眠-觉醒信号还可以指示呼吸信号、呼吸速率、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气比、每小时事件的数量、事件的模式或其任意组合。描述睡眠-觉醒信号的信息可以存储在存储器设备114中。
睡眠图400可以用于确定一个或多个睡眠相关参数，诸如睡眠开始等待时间(SOL)、睡眠后觉醒开始(WASO)、睡眠效率(SE)、睡眠分段指数、睡眠块或其任意组合。
睡眠开始等待时间(SOL)被定义为进入睡眠时间(tGTS)与初始睡眠时间(t睡眠)之间的时间。换句话说，睡眠开始等待时间指示用户在初始尝试入睡之后实际入睡所花费的时间。在一些实现方式中，睡眠开始等待时间被定义为持续睡眠开始等待时间(PSOL)。持续睡眠开始等待时间与睡眠开始等待时间的不同之处在于，持续睡眠开始等待时间被定义为进入睡眠时间与预定量的持续睡眠之间的持续时间。在一些实现方式中，预定量的持续睡眠可以包括例如，在第二非REM阶段、第三非REM阶段和/或REM阶段内睡眠至少10分钟，并且觉醒、第一非REM阶段和/或其间的移动不超过2分钟。换句话说，持续睡眠开始等待时间需要在第二非REM阶段、第三非REM阶段和/或REM阶段内持续睡眠长达例如，8分钟。在其他实现方式中，预定量的持续睡眠可以包括在初始睡眠时间之后的第一非REM阶段、第二非REM阶段、第三非REM阶段和/或REM阶段内的至少10分钟的睡眠。在此类实现方式中，预定量的持续睡眠可以不包括任意微唤醒(例如，十秒微唤醒不重新开始10分钟时间段)。
睡眠后觉醒开始(WASO)与用户在初始睡眠时间与觉醒时间之间清醒的总持续时间相关联。因此，睡眠后觉醒开始包括睡眠时段期间的短暂和微唤醒(例如，图4所示的微唤醒MA1和MA2)，无论是有意识的还是无意识的。在一些实现方式中，睡眠后觉醒开始(WASO)被定义为仅包括具有预定长度(例如，大于10秒、大于30秒、大于60秒、大于约5分钟、大于约10分钟等)的唤醒的总持续时间的持续睡眠后觉醒开始(PWASO)。
睡眠效率(SE)被确定为总卧床时间(TIB)与总睡眠时间(TST)的比率。例如，如果总卧床时间是8小时并且总睡眠时间是7.5小时，则该睡眠时段的睡眠效率是93.75％。睡眠效率指示用户的睡眠卫生。例如，如果用户在睡眠之前上床并花费时间从事其他活动(例如，看电视)，则睡眠效率将降低(例如，用户被罚分)。在一些实现方式中，可以基于总卧床时间(TIB)和用户尝试睡眠的总时间来计算睡眠效率(SE)。在此类实现方式中，用户尝试睡眠的总时间被定义为进入睡眠(GTS)时间与本文描述的起床时间之间的持续时间。例如，如果总睡眠时间是8小时(例如，晚上11点至早上7点)，进入睡眠时间是晚上10:45，并且起床时间是早上7:15，则在此类实现方式中，睡眠效率参数被计算为约94％。
至少部分地基于睡眠时段期间的唤醒的数量确定分段指数。例如，如果用户具有两个微唤醒(例如，图4所示的微唤醒MA1和微唤醒MA2)，则分段指数可以表示为2。在一些实现方式中，分段指数在整数的预定范围(例如，0至10)之间缩放。
睡眠块与任意睡眠阶段(例如，第一非REM阶段、第二非REM阶段、第三非REM阶段和/或REM)和觉醒阶段之间的过渡相关联。可以以例如30秒的分辨率计算睡眠块。
在一些实现方式中，本文描述的系统和方法可以包括生成或分析包括睡眠-觉醒信号的睡眠图，以至少部分地基于睡眠图的睡眠-觉醒信号确定或识别入床时间(t入床)、进入睡眠时间(tGTS)、初始睡眠时间(t睡眠)、一个或多个第一微唤醒(例如，MA1和MA2)、觉醒时间(t觉醒)、起床时间(t起床)或其任意组合。
在其他实现方式中，传感器130中的一个或多个可以用于确定或识别入床时间(t入床)、进入睡眠时间(tGTS)、初始睡眠时间(t睡眠)、一个或多个第一微唤醒(例如MA1和MA2)、觉醒时间(t觉醒)、起床时间(t起床)或其任意组合，其进而定义睡眠时段。例如，可以基于例如由运动传感器138、麦克风140、相机150或其任意组合生成的数据确定入床时间t入床。可以基于例如来自运动传感器138的数据(例如，指示用户没有移动的数据)、来自相机150的数据(例如，指示用户没有移动和/或用户已经关闭灯的数据)、来自麦克风140的数据(例如，指示关闭TV的数据)、来自用户设备170的数据(例如，指示用户不再使用用户设备170的数据)、来自压力传感器132和/或流量传感器134的数据(例如，指示用户打开呼吸治疗设备122的数据、指示用户戴上用户接口124的数据等)或其任意组合确定进入睡眠时间。
参考图5，图示了根据本公开的一些实现方式的用于确定用户的睡眠测量结果的方法500。方法500的一个或多个步骤或方面可以使用本文描述的系统100的任意部分或方面来实现。
方法500的步骤502包括生成与使用睡眠时段的用户相关联的生理数据。可以由本文描述的传感器130中的一个或多个(图1)生成生理数据并从其接收生理数据。接收生理数据可以指示一个或多个生理参数，诸如移动、心率、心率变异性、心脏波形、呼吸速率、呼吸速率变异性、呼吸深度、潮气量、吸气幅度、呼气幅度、吸气量、呼气量、吸气-呼气比、出汗、温度(例如，体温、核心体温、表面温度等)、血氧、光电容积描记、脉搏传导时间、血压或其任意组合。生理数据可以由例如本文描述的电子接口119和/或用户设备170从一个或多个传感器130中的至少一个接收，并存储在存储器114(图1)中。生理数据可以由电子接口119或用户设备170直接地或间接地(例如，利用一个或多个中介)从一个或多个传感器130中的至少一个接收。
在一些实现方式中，一个或多个传感器130中的至少一个在睡眠时段之外生成与用户相关联的生理数据，诸如活动相关生理数据。例如，生理数据可以在睡眠时段期间由联接至呼吸治疗系统120、用户设备170或活动跟踪器180或集成在其中的第一传感器生成或获得，如本文所述，而诸如活动相关生理数据等另外的生理数据可以在睡眠时段之外由第一传感器或联接至用户设备170或活动跟踪器180或集成在其中的第二传感器生成或获得。用户可以在正常的日常例程期间打开用户设备170或活动跟踪器180，并且用户设备170或活动跟踪器180可以在用户清醒时生成生理数据。活动相关生理数据可以用于确定与用户相关联的活动测量，诸如步数、行进的距离、攀登的步数、身体活动的持续时间、身体活动的类型、身体活动的强度、站立所花费的时间、呼吸速率、平均呼吸速率、休息呼吸速率、呼吸速率变异性、心率、平均心率、休息心率、最大心率、心率变异性、燃烧的卡路里数、血氧饱和度、皮肤电活动(也称为皮肤电导或皮肤电反应)或其任意组合。在一些实现方式中，用户设备170或活动跟踪器180电子设备可以用于在睡眠时段期间生成生理数据。在一些实现方式中，呼吸治疗系统120可以附加地或替代地用于生成生理数据。
方法500的步骤504包括处理步骤502所生成的生理数据来区分治疗中数据和治疗外数据。治疗中数据是在用户联接至呼吸治疗系统120(即，用户佩戴经由导管连接至呼吸治疗系统的呼吸治疗设备的用户接口)并且呼吸治疗系统120向用户的气道供应加压空气时所生成的生理数据。另一方面，治疗外数据是在用户处于睡眠并且呼吸治疗系统120不向用户的气道供应加压空气(并且在该过程中用户可以或可以不联接至呼吸治疗系统120)时所生成的生理数据。治疗中数据通常将在用户正在使用呼吸治疗系统120，遵守用于治疗呼吸和/或睡眠相关障碍(例如，OSA、SDB等)的规定治疗时生成。治疗外数据在该场景之外生成。例如，当用户处于睡眠但不使用呼吸治疗系统120时所生成的生理数据是治疗外数据。在一些实现方式中，治疗外数据可以包括在用户清醒时所生成的生理数据。
在一些实现方式中，在睡眠时段期间，系统100可以生成治疗中和治疗外数据两者。在睡眠时段内可以有一个或多个时间段，其中用户不使用呼吸治疗系统120来治疗她的睡眠相关或呼吸障碍。在实例中，用户可以与呼吸治疗系统120对接并且在她的就寝时间进入睡眠，并且在夜间可能觉醒以去浴室。当用户在去浴室后返回床上时，她可能会忘记或决定不使用呼吸治疗系统120。在该实例中，在睡眠时段的第一部分期间，用户使用呼吸治疗系统120，并且在睡眠时段的第二部分期间，用户忘记或决定不使用呼吸治疗系统120。因此，系统100可以在睡眠时段的第一部分期间生成治疗中数据，并且在睡眠时段的第二部分期间生成治疗外数据。尽管在睡眠时段的两个部分的上下文中进行了描述，但是这可以延长到睡眠时段的多于两个部分，这取决于用户戴上和移除用户接口124多少次。
使用呼吸治疗系统120是对抗与呼吸和/或睡眠相关障碍相关的影响的有效治疗。对于一些用户，呼吸治疗系统120产生显著的积极效果，然而，一些用户可能不会注意到治疗中较微妙的积极效果。有时，当积极效果不明显时，用户可能不会勤奋地使用呼吸治疗系统120。例如，没有注意到积极效果的用户可能在半夜觉醒并且在返回睡眠时不使用呼吸治疗系统120。在一些情况下，用户可能干脆忘记使用呼吸治疗系统120，跳过一夜或多夜。有时，用户可能感觉呼吸治疗系统120不是获得良好睡眠所必需的，并且勤奋度可能随着时间而减弱。一个或多个传感器130不仅可以在用户使用呼吸治疗系统120时而且可以在用户不使用呼吸治疗系统120时监视用户。优选地，在用户不使用呼吸治疗系统120或部分地使用呼吸治疗系统120的睡眠时段期间，具有监视用户的睡眠质量的方法是有利的。因此，与用户相关联的活动跟踪器180和/或用户设备170即使在呼吸治疗系统120被关闭或与用户分开时也继续累积生理数据。
呼吸治疗系统120还可以生成与用户210经历的一种或多种并存病相关的第二生理数据。该第二生理数据可以由集成在呼吸治疗系统120中和/或联接至呼吸治疗系统120的一个或多个传感器生成，诸如压力传感器132、流量传感器134、温度传感器136等。附加地或替代地，该第二生理数据可以由包括在活动跟踪器180和/或用户设备170中的传感器中的至少一个或多个生成，诸如传感器130或任意其他合适的传感器。还设想，第二生理数据可以根据来自例如用户、医师或护理人员的主观输入来生成。在一些实现方式中，一个或多个传感器可以包括血压传感器，以用于测量和/或监视用户的血压。具体实例包括用于在睡眠时段期间测量和/或监视用户的血压的夜间血压传感器。血压传感器可以测量例如收缩压分量和/或舒张压分量。血压传感器可以是包括可以由用户佩戴的可充气臂带和压力传感器的血压计。血压传感器可以监视并存病，诸如高血压。血压传感器可以与控制系统110、存储器114、呼吸治疗系统120、用户设备170、活动跟踪器180和/或诸如智能电话等智能设备通信地联接和/或物理地集成在其中(例如，在壳体内)。在实现方式中，一种或多种并存病包括心血管疾病，诸如冠状动脉疾病、心律失常等，其可以由一个或多个三级传感器检测和/或监视，诸如光电容积描记(PPG)传感器、心电图(ECG)传感器等。在实现方式中，该一个或多个传感器可以包括用于测量和/或监视用户的血液水平的血糖传感器。具体实例包括连续葡萄糖传感器，其可以由用户佩戴在皮肤中或皮肤上，并且其通常以预定时间间隔测量间质液中的葡萄糖水平作为血糖水平的指示。可以由此类一个或多个传感器检测和/或监视的一种或多种并存病包括代谢紊乱，诸如糖尿病。在另外的实现方式中，一个或多个传感器包括血氧饱和度(SpO2)传感器、肺活量计、分析物传感器(诸如用于测量和/或监视呼出的二氧化碳、一氧化氮(NO)，和/或一氧化碳(CO))，或其任意组合。可以由此类一个或多个三级传感器检测和/或监视的一种或多种并存病包括呼吸疾病，诸如COPD和哮喘。与一种或多种并存病相关的第二生理数据的生成允许用户、治疗医师和/或其他干系人将一种或多种并存病的发生率和/或进展与在一个或多个睡眠时段期间与用户相关联的生理数据相关联，和/或将一种或多种并存病的发生率和/或进展与用户对呼吸治疗的使用相关联。以这种方式，一种或多种并存病的发生率、进展(例如改善、恶化或没有变化)，或发生率和进展两者可以与诸如睡眠质量、遵守治疗等参数相关联，这些参数在用户接口124与用户接合时以及用户接口124未与用户接合时监视得到。此外，本文公开的睡眠评分或治疗评分可以包括与一种或多种并存病相关的生理数据作为输入，并且还可以包括呼吸治疗系统120的使用或不使用如何影响一种或多种并存病的发生率和/或进展作为输出。
在一些实现方式中，在步骤504，可以基于由麦克风140生成的音频数据来区分治疗中数据和治疗外数据。当呼吸治疗系统120运行时，来自呼吸治疗系统120的噪声改变用户的卧室或睡眠区域中的环境噪声的特征。来自呼吸治疗系统120的噪声可以包括运动音调、由于由呼吸治疗系统120生成加压空气而引起的白噪声等。根据本公开的一些实现方式，这些音频伪影的实例在图6A中图示。在图6A中，当呼吸治疗系统120打开时，环境噪声处于较高水平，如水平602所指示，但是当关闭时，环境噪声处于较低水平，如水平604所指示。在图6A中，x轴表示时间，并且y轴表示频率。在一些实现方式中，当来自麦克风140的音频数据指示低于较高噪声基底(例如，水平604)的噪声基底时获得的生理数据被分类为治疗外数据。
在一些实现方式中，如果当来自麦克风140的音频数据指示较高噪声基底(例如，水平602)时获得生理数据，则可以将治疗中数据照此分类。在用户接口已经被移除之后，呼吸治疗设备可以在关闭之前自动地关闭(或者进入待机)或减少来自流量生成器的气流(通常以轻吹气的形式，如果用户接口被放回到面部上，则其可以上升到治疗压力)，这些动作产生可以由所公开的系统检测到的区别性噪声。在实现方式中，可以基于由麦克风140生成的音频数据来区分或进一步区分治疗中数据和治疗外数据，该音频数据指示用户在佩戴用户接口时的呼吸，即通过用户接口的呼吸不同于没有用户接口而到大气的呼吸。在其他实现方式中，可以基于由麦克风140生成的音频数据来区分或进一步区分治疗中数据和治疗外数据，该音频数据指示用户下床和/或返回床。在实例中，用户可能移除用户接口并下床，导致在下床时产生比噪声更大的噪声，并且在呼吸治疗设备关闭或来自流量生成器的气流减少时产生减小的噪声。用户后续可能返回床并戴上用户接口，导致在返回床时以及在呼吸治疗设备接通或来自流量生成器的气流增加时产生比环境噪声更大的噪声。
在一些实现方式中，声学传感器141用于获得生理数据，并且与声学传感器141相关联的声音被捕获。例如，调频连续波(FMCW)波形606可以区别于背景环境噪声。FMCW波形606可以在18kHz与20kHz之间上下扫描。在一些实现方式中，通常每秒有16个三角形，每个三角形啁啾在48kHz的音频采样率下包括约3000个采样。
在捕获的音频信号中可能存在伪影，其指示(i)呼吸治疗设备122正在运行，(ii)用户210正在佩戴用户接口124(因此，正在接受治疗)，或(i)和(ii)两者。图6B图示了根据本公开的一些实现方式的随时间的捕获的音频信号，其包括音频伪影。在图6B中，在捕获的音频信号中可以观察到用“A”指示的音调。音调A与用户210的呼气相关联。在捕获的音频信号中可以检测到另一音调(用“B”指示)。音调B指示加压空气从面罩泄漏(即，用户接口124中的泄漏)。面罩中的泄漏指示呼吸治疗设备122正在运行，并且用户210正在佩戴用户接口124并接受治疗。有利地，即使在用户210的环境中存在其他声音(例如，打鼾)，音调和/或特征(例如，音调A和音调B)也是可识别的。音调和/或特征可以通过频率分开，如图6B所示。
在其他方面，呼吸治疗设备122的操作/运行包括产生区别性音频信号的操作模式。例如，呼吸治疗设备122可以包括呼气卸压(EPR)特征，其在吸气期间保持对患者(即，用户210)的最佳治疗并且在呼气期间减小压力，使得用户210更容易呼气，并且其产生可由诸如声学传感器141等声学传感器检测到的区别性音频信号。
在一些实现方式中，在步骤502所生成的生理数据用于确定用户是否处于睡眠，因为用户上床的时间可能不同于用户实际入睡的时间，如结合图3所讨论的。一个或多个传感器130可以例如听取用户的呼吸的变化，其中有节奏的较深呼吸可以指示用户处于睡眠。在一些实现方式中，打鼾事件可以用作指示用户处于睡眠的标志。在一些实现方式中，运动数据可以指示用户处于睡眠，尤其是如果用户长时间不改变或切换位置。在一些实现方式中，用户的心率的变化、用户的心率变异性的变化、用户的核心温度的变化、与用户相关联的EEG信号的变化或其任意组合可以用于确定用户是否处于睡眠。在一些实现方式中，包括在呼吸治疗系统120中的传感器130中的至少一个提供指示用户的呼吸的流量信号，使得用户的呼吸模式的变化可以用于确定用户处于睡眠。
在一些实现方式中，在步骤504，可以使用事件的模式或集群事件的模式来区分治疗中数据和治疗外数据。事件包括呼吸暂停、低通气，或如上结合图1所讨论的与睡眠不佳相关联的任意其他事件或症状。在实例中，图7图示了示出根据本公开的一些实现方式的事件的映射的图700。图700图示了当不同个体处于睡眠时个体中的每一个的多个事件的模式。标有“记录”的图700的y轴上的每个数字指示特定的个体，并且标有“时间”的图700的x轴指示睡眠时段期间的时间。每个点(例如，点710)指示在特定时间发生的事件。一些点是连续接近的，并且基于图700的分辨率，可以表现为线。可以基于事件的严重性或频率将不同的个体分组。图700包括组702、组704、组706和组708。组702中的个体经历彼此并不非常接近的事件，因此在整个睡眠时段中时间上较稀疏且数量较少。与组702相比，组708中的个体经历彼此接近并且更频繁的事件，并且在整个睡眠时段中数量较多。组704和706中的这些个体经历数量和频率小于组708但大于组706的事件。在一些实现方式中，组702中的个体具有0至5的AHI值，组704中的个体具有5至15的AHI值，组706中的个体具有15至30的AHI值，并且组708中的个体具有大于30的AHI值。在用户在半夜觉醒并且忘记使用呼吸治疗系统120的实例中，事件的集群可以帮助将治疗中数据与治疗外数据分开。
参考图8，根据本公开的一些实现方式，为个体提供了睡眠图800和对应事件图801。睡眠图800显示了在示例睡眠时段期间随时间的睡眠-觉醒信号804。睡眠-觉醒信号804跟踪生理数据是否正在被测量(缺失)、个体是否清醒(觉醒)，或者个体是否处于浅睡眠阶段、深睡眠阶段或REM睡眠阶段中的任一者。事件图801指示睡眠时段期间个体的一个或多个集群事件806。在睡眠时段期间，个体处于治疗外，并且个体处于治疗外的睡眠时段的部分由标记802指示(例如，在时间822与时间834之间)。
在睡眠图800中，在时间820，个体在床上但是清醒的(如睡眠-觉醒信号804所指示)。个体入睡，进入浅睡眠(如睡眠-觉醒信号804所指示)，并在处于睡眠时处于治疗中。在时间822之前，个体从睡眠中觉醒，并且从时间822到时间834，个体再次入睡但处于治疗外。在时间834之后，个体觉醒以使用呼吸治疗系统120，从而返回治疗中。在时间836，个体在一天中觉醒，从而结束睡眠时段。
在事件图801中，集群事件806被示出为发生在由标记802指示的睡眠时段的治疗外部分期间。第一组(例如，集群)事件在时间824开始，第二组事件在时间826开始，第三组事件在时间828开始，第四组事件在时间830开始，并且第五组事件在时间832开始。与其他组事件中的任一者相比，第一组事件持续较短的持续时间，尽管并不总是这种情况。个体的事件图801允许控制系统110确定集群事件806的存在。睡眠图800和事件图801允许控制系统110确定集群事件806的存在以及事件发生在哪个睡眠状态或睡眠阶段期间。有利地，这提供了个体处于治疗外的更大置信度。在一些实现方式中，集群事件806的存在用于区分治疗外数据和治疗中数据。在一些实现方式中，由于与治疗中相比，预期更多的事件会发生在治疗外，所以控制系统110可以使用阈值确定超过某一频率和/或持续时间的集群事件806指示个体处于治疗外。在一些实现方式中，控制系统110可以使用集群事件806之间的间隔确定个体处于治疗外。
在一些实现方式中，可以基于对来自呼吸治疗设备122的加压空气的气流和/或声音强度的检测确定呼吸治疗设备122是打开还是关闭。检测到的气流和/或声音强度可以用于确定用户接口124是否联接至用户。如果用户接口124联接至用户，则所收集的数据被确定为治疗中数据。在一些实现方式中，事件的类型可以用于区分治疗中和治疗外数据。例如，控制系统110可以从生理数据推断用户正在经历呼吸暂停或低通气事件。如果用户在治疗期间通常不经历此类事件，则如果检测到此类事件或更多数量的此类事件，控制系统110可以确定用户处于治疗外。在一些实现方式中，活动跟踪器180和/或用户设备170可以从用户接口124拾取指示泄漏的音频数据，并由此确定用户处于治疗中。
在一些实现方式中，事件的模式或集群事件的模式可以与本文讨论的其他方法组合以增加置信度或增加准确性，同时区分治疗中数据和治疗外数据。例如，来自麦克风140的音频数据可以指示呼吸治疗设备122打开，并且控制系统110可以确定正在收集治疗中数据。该确定可以稍后与事件的模式交叉检查。如果如关于图7所讨论的事件的模式指示事件的严重性与用户处于治疗中时的严重性匹配，则增加了将用户分类为处于治疗中的置信度。如果事件的模式指示的不是这样，则降低了置信度。
方法500的步骤506至少部分地基于步骤504的治疗外数据确定用户的睡眠测量结果。睡眠测量结果是睡眠时段期间用户的睡眠质量的指示，该睡眠质量可以基于例如睡眠持续时间、睡眠架构等。附加地或替代地，睡眠测量结果是用户在睡眠时段期间经历的治疗功效的指示，该治疗功效可以基于例如AHI、事件的模式等。在一些实现方式中，睡眠测量结果至少部分地基于治疗中数据。在用户处于睡眠并且在睡眠时段期间不使用呼吸治疗系统120用于治疗目的的持续时间内生成睡眠时段的治疗外数据。在用户处于睡眠并且在睡眠时段期间使用呼吸治疗系统120用于治疗目的的持续时间内生成睡眠时段的治疗中数据。因此，在睡眠时段期间，用户的总睡眠时间可以包括治疗中睡眠持续时间和/或治疗外睡眠持续时间。治疗中睡眠持续时间是用户使用呼吸治疗系统120的睡眠持续时间。治疗外睡眠持续时间是用户不使用呼吸治疗系统120的睡眠持续时间。可以分别从治疗中数据和治疗外数据确定治疗中睡眠持续时间和治疗外睡眠持续时间。
治疗中睡眠持续时间和治疗外睡眠持续时间可以用于分割总睡眠时间。可以使用治疗中数据为治疗中睡眠持续时间确定治疗中睡眠测量结果，并且可以使用治疗外睡眠数据为治疗外睡眠持续时间确定治疗外睡眠测量结果。治疗中睡眠测量结果是在治疗中睡眠持续时间期间用户的睡眠质量的指示，并且治疗外睡眠测量结果是在治疗外睡眠持续时间期间用户的睡眠质量的指示。在总睡眠时间包括治疗外睡眠持续时间和治疗中睡眠持续时间两者的一些实现方式中，在步骤506确定的睡眠测量结果是治疗中睡眠测量结果和治疗外睡眠测量结果的加权组合。
在一些实现方式中，加权组合如下计算：
SM＝(SM打开×T打开+SM关闭×T关闭)/T睡眠，
其中SM是睡眠测量结果，SM打开是治疗中睡眠测量结果，SM关闭是治疗外睡眠测量结果，T打开是治疗中睡眠持续时间，T关闭是治疗外睡眠持续时间，并且T睡眠是总睡眠时间。T睡眠＝T打开+T关闭。即使在仅有治疗外数据或治疗中数据中的一者的情况下，使用加权组合表达式确定睡眠测量结果也是可能的。也就是说，在睡眠时段期间，用户可能在睡眠时根本不使用呼吸治疗系统120，并且因此不存在治疗中数据，或者用户可能在总睡眠时间内使用呼吸治疗系统120，并且因此不存在治疗外数据。在此类情况下，或者T打开被设置为零或者T关闭被设置为零，并且睡眠测量结果分别采用SM打开或SM关闭的值。
在一些实现方式中，睡眠测量结果包括用户的AHI值。治疗外睡眠测量结果可以是治疗外AHI值，并且治疗中睡眠测量结果可以是治疗中AHI值。对于患有呼吸或睡眠相关障碍的用户，治疗外AHI预期高于治疗中AHI值。
在一些实现方式中，睡眠测量结果包括至少部分地基于步骤502的生理数据的一个或多个睡眠相关参数。该一个或多个睡眠相关参数可以包括例如用户经历的一个或多个事件的标识、每小时的事件的数量、事件的模式、总睡眠时间、总卧床时间、觉醒时间、起床时间、睡眠图、总浅睡眠时间、总深睡眠时间、总REM睡眠时间、唤醒的数量、睡眠开始等待时间或其任意组合。事件可以包括打鼾、呼吸暂停、中枢性呼吸暂停、体位性呼吸暂停、阻塞性呼吸暂停、混合性呼吸暂停、低通气、面罩泄露(例如，从用户接口124)、不宁腿、睡眠障碍、窒息、心率增加、呼吸困难、哮喘发作、癫痫发作、惊厥或其任意组合。在一些实现方式中，睡眠相关参数可以包括睡眠评分，诸如在国际公开案第WO 2015/006364号中描述的睡眠评分，该文件在此通过引用整体并入本文。
在一些实现方式中，校准所确定的睡眠测量结果。例如，呼吸治疗系统120包括传感器130的至少一部分，诸如压力传感器132、流量传感器134和麦克风140，并且可以用于确定睡眠时段的治疗中睡眠测量结果。呼吸治疗系统120可以生成包括用户的呼吸模式的生理数据，该呼吸模式包括呼吸速率、呼吸深度、呼吸变异性或其任意组合。除了呼吸治疗系统120之外，用户设备170和/或活动跟踪器180也可以用于确定治疗中睡眠测量结果。可以至少部分地基于由呼吸治疗系统120确定的治疗中睡眠测量结果来调整从用户设备170和/或活动跟踪器180确定的治疗中睡眠测量结果。在一些实现方式中，线性因子与两种治疗中睡眠测量结果相关，使得由呼吸治疗系统120确定的治疗中睡眠测量结果除以由用户设备170和/或活动跟踪器180确定的治疗中睡眠测量结果以确定线性因子。在一些实现方式中，在多个睡眠时段(例如，两个睡眠时段、五个睡眠时段等)上计算并回归线性因子，以找到平均因子，该平均因子捕获由呼吸治疗系统120确定的治疗中睡眠测量结果与由用户设备170和/或活动跟踪器180确定的治疗中睡眠测量结果之间的任意波动。
在一些实现方式中，系统100适于鼓励用户在睡眠时更勤奋地使用呼吸治疗系统120。可以发送用于通知用户所确定的睡眠测量结果(步骤506)的通信，其可以包括治疗中睡眠测量结果、治疗外睡眠测量结果、或两者。例如，可以将通信发送至用户设备170以通知用户所确定的睡眠测量结果(步骤506)。用户设备170可以在显示设备172上显示所确定的睡眠测量结果，呼吸治疗系统120可以在显示设备128上显示睡眠测量结果。通信可以是通过集成在用户设备170、活动跟踪器180和/或呼吸治疗系统120中的任一者上的扬声器142的音频广播。在一些实现方式中，通信可以是具有多个级别的可见光指示器，这些级别针对所确定的睡眠测量结果的不同解释指示不同的颜色。例如，不同的颜色可以指示良好睡眠测量结果、不良睡眠测量结果或中性睡眠测量结果。作为说明性实例，可以用特定颜色来指示治疗中睡眠测量结果，以指示良好(正)睡眠测量结果，并且可以用不同的颜色来指示治疗外睡眠测量结果，以指示不良(负)睡眠测量结果。
在一些实现方式中，通信可以包括对用户的未来睡眠时段的建议。例如，通信可以包括这样的建议：与睡眠测量结果所涉及的最近睡眠时段的治疗中睡眠持续时间相比，用户应增加未来睡眠时段中的治疗中睡眠持续时间。通信可以包括这样的建议：与睡眠测量结果所涉及的最近睡眠时段的治疗外睡眠持续时间相比，用户应增加未来睡眠时段中的治疗中睡眠持续时间。在一些实现方式中，通信可以包括这样的建议：用户应增加未来睡眠时段中的总睡眠持续时间。
在一些实现方式中，可以至少部分地基于对用户的未来睡眠时段的估计的总睡眠持续时间确定未来睡眠时段的估计的睡眠测量结果。例如，估计的总睡眠持续时间可以基于用户在时间段期间的平均睡眠持续时间。该时间段可以是一天、数天、一周、一个月、一个或多个工作日、一个周末中的一天或多天等。在实例中，如果未来睡眠时段是周一，则周一的先前睡眠时段的总睡眠持续时间可以用作估计的总睡眠持续时间。
未来睡眠时段的估计的睡眠测量结果还可以至少部分地基于最近睡眠时段的治疗中睡眠测量结果和/或最近睡眠时段的治疗外睡眠测量结果。估计的睡眠测量结果可以是估计的治疗中睡眠测量结果、估计的治疗外睡眠测量结果，以及用户处于治疗中的估计的总睡眠持续时间的部分和用户处于治疗外的估计的睡眠持续时间的部分的加权组合。
在一些实现方式中，未来睡眠时段的估计的睡眠测量结果包括在提供给用户的通信中。可以向用户提供估计的睡眠测量结果，以帮助鼓励用户更勤奋地使用呼吸治疗系统120。在一些实现方式中，基于最近睡眠时段信息来调整用户处于治疗中的估计的总睡眠持续时间的部分和用户处于治疗外的估计的睡眠持续时间的部分。例如，如果总睡眠时间是8小时并且用户在治疗中花费5小时并且在治疗外花费3小时，则可以将用户处于治疗中的估计的睡眠持续时间的部分向上调整到6小时、7小时或8小时，并且可以将用户处于治疗外的估计的睡眠持续时间的部分与2小时、1小时或0小时成比例地向下调整。这些值可以在加权组合中使用，以提供未来睡眠时段的估计的睡眠持续时间，以表明如果用户增加她的治疗中睡眠持续时间并减少她的治疗外睡眠持续时间，则所确定的睡眠时段可以改善很多。相反，可以进行类似的计算以向用户表明，如果治疗中睡眠持续时间减少并且治疗外睡眠持续时间增加，则会对睡眠测量结果产生有害影响。
在一些实现方式中，未来睡眠时段的目标睡眠测量结果用于确定用户应该增加她的未来睡眠时段的治疗中睡眠持续时间的量以及用户应该减少她的未来睡眠时段的治疗外睡眠持续时间的量。在一些实现方式中，对以下表达式求解以确定增加治疗中睡眠持续时间的量和减少治疗外睡眠持续时间的量：
其中SM目标是目标睡眠测量结果，SM打开是治疗中睡眠测量结果，SM关闭是治疗外睡眠测量结果，T打开是治疗中睡眠持续时间，T关闭是治疗外睡眠持续时间，TX是增加未来睡眠时段中的治疗中睡眠持续时间(并减少治疗外睡眠持续时间)的量，T睡眠并且是总睡眠时间。T睡眠＝T打开+T关闭。对于任意给定SM目标，可以为用户求解量TX并将其传送至用户。例如，通信可以包括指导用户使用呼吸治疗系统120额外TX持续时间以便达到她的目标睡眠测量结果的建议。在一些实现方式中，TX＝T关闭，因此消除了任意治疗外睡眠持续时间。
在一些实现方式中，总睡眠时间不保持相同。也就是说，增加治疗中睡眠持续时间的量不等于减少治疗外睡眠持续时间的量。在此类实现方式中，通过将治疗中睡眠持续时间、增加治疗中睡眠持续时间的量和治疗外睡眠持续时间相加，并减去减少治疗外睡眠持续时间的量确定估计的总睡眠持续时间。
本文讨论的不同睡眠测量结果中的任一个可以包括在通信中。例如，通信可以包括治疗中睡眠测量结果、治疗中睡眠持续时间、未来睡眠时段的估计的睡眠测量结果、未来睡眠时段的目标睡眠测量结果、未来睡眠时段的目标睡眠持续时间、治疗外睡眠持续时间的目标减少、治疗中睡眠持续时间的目标增加、未来睡眠时段中的估计的总睡眠持续时间，或其任意组合。
来自以下权利要求1至98中任一项中的一个或多个的一个或多个元素或方面或步骤或其任意部分可以与来自其他权利要求1至98中任一项中的一个或多个或其组合的一个或多个元素或方面或步骤或其任意部分组合，以形成本公开的一个或多个附加实现方式和/或权利要求。
虽然已经参考一个或多个特定实施例或实现方式描述了本公开，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。这些实现方式及其明显的变化中的每一者被认为落入本公开的精神和范围内。还设想，根据本公开的各方面的另外的实现方式可以结合本文描述的实现方式中的任一个的任意数量的特征。

Claims (98)

1.一种系统，包括：
呼吸治疗系统；
传感器，所述传感器被配置成在睡眠时段期间生成与所述呼吸治疗系统的用户相关联的生理数据；
存储器，所述存储器存储机器可读指令；以及
电子设备，所述电子设备包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置来执行所述机器可读指令以：
处理所生成的生理数据来区分治疗中数据和治疗外数据，其中
(i)所述治疗中数据是在所述呼吸治疗系统联接至所述用户并向所述用户的气道供应加压空气时所生成的生理数据，并且
(ii)所述治疗外数据是在所述呼吸治疗系统不向所述用户的所述气道供应加压空气时所生成的生理数据；以及
至少部分地基于所述治疗外数据确定睡眠测量结果。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述传感器被包括在所述电子设备中。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的系统，其中所述电子设备是智能设备。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的系统，其中所述传感器还被配置成在所述睡眠时段之外生成与所述用户相关联的第三生理数据。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，其中所述生理数据包括睡眠相关数据。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的系统，其中所述生理数据包括每小时的事件的数量、事件的模式、总睡眠时间、总卧床时间、觉醒时间、起床时间、总浅睡眠时间、总深睡眠时间、总REM睡眠时间、唤醒的数量、睡眠开始等待时间、呼吸速率、心率、心率变异性、温度、或它们的任意组合。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的系统，其中所述电子设备还被配置来执行所述机器可读指令以：
至少部分地基于所生成的生理数据确定所述用户处于睡眠。
8.根据权利要求7所述的系统，其中确定所述用户处于睡眠包括至少部分地基于所述治疗外数据来检测所述用户的呼吸的变化、至少部分地基于所述治疗外数据来检测所述用户的移动的变化、检测所述用户的心率的变化、检测所述用户的心率变异性的变化、检测所述用户的核心温度的变化、检测与所述用户相关联的脑电图(EEG)信号的变化、或它们的任意组合。
9.根据权利要求7或权利要求8所述的系统，其中确定所述用户处于睡眠包括确定所述呼吸治疗系统正在向所述用户的所述气道供应所述加压空气。
10.根据权利要求7至9中任一项所述的系统，其中确定所述用户处于睡眠包括确定来自所述呼吸治疗系统的流量信号指示所述用户的呼吸。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的系统，其中所述睡眠测量结果是呼吸暂停低通气指数(AHI)、睡眠效率、睡眠周期的数量、分段指数、睡眠架构、睡眠阶段的数量和/或持续时间、所述用户的唤醒的数量和/或持续时间、总睡眠时间、睡眠开始等待时间、睡眠开始后觉醒参数、或它们的任意组合。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的系统，其中确定所述睡眠测量结果还至少部分地基于所述治疗中数据。
13.根据权利要求1至12中任一项所述的系统，其中所述电子设备还被配置来执行所述机器可读指令以：
确定治疗中睡眠测量结果和治疗外睡眠测量结果，所述治疗中睡眠测量结果从所述治疗中数据确定，并且所述治疗外睡眠测量结果从所述治疗外数据确定，其中确定所述睡眠测量结果还至少部分地基于所述治疗外睡眠测量结果和所述治疗中睡眠测量结果。
14.根据权利要求13所述的系统，其中所述治疗中睡眠测量结果是治疗中呼吸暂停低通气指数(AHI)，并且所述治疗外睡眠测量结果是治疗外AHI。
15.根据权利要求13或权利要求14所述的系统，其中所述电子设备还被配置来执行所述机器可读指令以：
确定治疗中睡眠持续时间和治疗外睡眠持续时间，所述治疗中睡眠持续时间与所述治疗中睡眠测量结果相关联，并且所述治疗外睡眠持续时间与所述治疗外睡眠测量结果相关联。
16.根据权利要求15所述的系统，其中确定所述睡眠测量结果还至少部分地基于所述治疗中睡眠持续时间和所述治疗外睡眠持续时间。
17.根据权利要求1至16中任一项所述的系统，其中所述电子设备还被配置来执行所述机器可读指令以：
至少部分地基于所述用户的未来睡眠时段的估计的总睡眠持续时间确定所述未来睡眠时段的估计的睡眠测量结果。
18.根据权利要求17所述的系统，其中确定所述估计的睡眠测量结果还至少部分地基于治疗中睡眠测量结果和治疗外睡眠测量结果。
19.根据权利要求1至18中任一项所述的系统，其中所述电子设备还被配置来执行所述机器可读指令以：
确定所述呼吸治疗系统不向所述用户的所述气道供应加压空气的所述睡眠时段的一部分的估计的治疗中睡眠测量结果。
20.根据权利要求1至19中任一项所述的系统，其中所述电子设备还被配置来执行所述机器可读指令以：
确定所述呼吸治疗系统向所述用户的所述气道供应加压空气的所述睡眠时段的一部分的估计的治疗外睡眠测量结果。
21.根据权利要求1至20中任一项所述的系统，其中所述电子设备还被配置来执行所述机器可读指令以：
至少部分地基于对所述用户的未来睡眠时段的目标睡眠测量结果确定所述用户的所述未来睡眠时段的估计的总睡眠持续时间。
22.根据权利要求21所述的系统，其中所述估计的总睡眠持续时间包括治疗中睡眠持续时间、治疗外睡眠持续时间、或两者，所述治疗中睡眠持续时间是所述用户处于睡眠并联接至所述呼吸治疗系统的持续时间，并且所述治疗外睡眠持续时间是所述用户不从所述呼吸治疗系统接收所述加压空气的持续时间。
23.根据权利要求21或权利要求22所述的系统，其中所述用户的所述目标睡眠测量结果包括治疗中睡眠测量结果、治疗外睡眠测量结果、或两者。
24.根据权利要求1至23中任一项所述的系统，其中所述治疗中数据包括从所述呼吸治疗系统接收的生理数据，并且其中所述电子设备还被配置来执行所述机器可读指令以：
基于从所述呼吸治疗系统接收的所述生理数据确定呼吸睡眠测量结果；以及
至少部分地基于所述呼吸睡眠测量结果来调整所确定的睡眠测量结果。
25.根据权利要求24所述的系统，其中从所述呼吸治疗系统接收的所述生理数据包括所述用户的呼吸模式，所述呼吸模式包括呼吸速率、呼吸深度、呼吸变异性、或它们的任意组合。
26.根据权利要求1至25中任一项所述的系统，其中所述电子设备还被配置来执行所述机器可读指令以：
至少部分地基于所确定的睡眠测量结果来使得通信被发送。
27.根据权利要求26所述的系统，其中所述通信包括所述睡眠测量结果。
28.根据权利要求26或权利要求27所述的系统，其中所述通信包括对所述用户的如下建议：(a)与治疗外睡眠持续时间相比增加治疗中睡眠持续时间，(b)与先前治疗中睡眠持续时间相比增加所述治疗中睡眠持续时间，或者(c)两者，所述治疗中睡眠持续时间是所述用户处于睡眠并联接至所述呼吸治疗系统的持续时间，并且所述治疗外睡眠持续时间是所述用户处于睡眠并且不从所述呼吸治疗系统接收所述加压空气的持续时间。
29.根据权利要求26或权利要求27所述的系统，其中所述通信包括对所述用户的如下建议：(a)与治疗中睡眠持续时间相比减少治疗外睡眠持续时间，(b)与先前治疗外睡眠持续时间相比减少所述治疗外睡眠持续时间，或者(c)两者，所述治疗中睡眠持续时间是所述用户处于睡眠并联接至所述呼吸治疗系统的持续时间，并且所述治疗外睡眠持续时间是所述用户处于睡眠并且不从所述呼吸治疗系统接收所述加压空气的持续时间。
30.根据权利要求29所述的系统，其中所述治疗外睡眠持续时间减少到零。
31.根据权利要求26至29中任一项所述的系统，其中所述通信包括对所述用户增加总睡眠持续时间的建议。
32.根据权利要求26或权利要求27所述的系统，其中所述通信包括治疗中睡眠测量结果、治疗中睡眠持续时间、治疗外睡眠测量结果、治疗外睡眠持续时间、未来睡眠时段的估计的睡眠测量结果、所述未来睡眠时段的目标睡眠测量结果、所述未来睡眠时段的目标睡眠持续时间、治疗外睡眠持续时间的目标减少，或治疗中睡眠持续时间的目标增加、或它们的任意组合。
33.根据权利要求1至32中任一项所述的系统，其中使用事件的模式、事件的集群、或两者，来区分所述治疗外数据和所述治疗中数据。
34.根据权利要求1至33中任一项所述的系统，其中使用与所述呼吸治疗系统的马达相关联的噪声、与所述用户的移动相关联的噪声、或两者，来区分所述治疗外数据和所述治疗中数据。
35.根据权利要求1至34中任一项所述的系统，其中使用当所述呼吸治疗系统联接至所述用户并向所述用户的所述气道供应加压空气时与所述用户的呼吸相关联的噪声、当所述呼吸治疗系统不向所述用户的所述气道供应加压空气时与所述用户的呼吸相关联的噪声、或两者，来区分所述治疗外数据和所述治疗中数据。
36.根据权利要求1至35中任一项所述的系统，其中所述电子设备还被配置来执行所述机器可读指令以：
分析由所述传感器生成的音频数据，以区分(i)所述呼吸治疗系统操作和(ii)所述呼吸治疗系统操作并经由所述用户佩戴的用户接口向所述用户的所述气道供应加压空气。
37.根据权利要求1至35中任一项所述的系统，其中所述电子设备还被配置来执行所述机器可读指令以：
分析由所述传感器生成的音频数据，以检测所述呼吸治疗系统正在操作，所述用户正在佩戴用户接口，并且所述呼吸治疗系统正在经由所述用户接口向所述用户的所述气道供应加压空气。
38.根据权利要求1至37中任一项所述的系统，其中所述电子设备还被配置来执行所述机器可读指令以：
分析由所述传感器生成的音频数据，以识别指示所述用户的呼气的特征、指示所述呼吸治疗系统的用户接口的泄漏的特征、或两者；
其中使用指示所述用户的呼气和所述呼吸治疗系统的用户接口的泄漏的特征、或两者，来区分所述治疗外数据和所述治疗中数据。
39.根据权利要求38所述的系统，其中当指示所述用户的呼气的特征和指示所述呼吸治疗系统的用户接口的泄漏的特征两者时所生成的生理数据被包括在所述治疗中数据中。
40.根据权利要求1至39中任一项所述的系统，其中所述电子设备还被配置来执行所述机器可读指令以：
生成与所述用户经历的一种或多种并存病相关的第二生理数据。
41.根据权利要求40所述的系统，其中在所述睡眠时段期间生成所述第二生理数据。
42.根据权利要求40或权利要求41所述的系统，其中所述一种或多种并存病的发生率、所述一种或多种并存病的进展、或两者，与所述睡眠测量结果、所述治疗中睡眠测量结果、所述治疗中睡眠持续时间、所述治疗外睡眠测量结果、和所述治疗外睡眠持续时间中的一者或多者相关。
43.一种方法，包括：
在睡眠时段期间由传感器生成与用户相关联的生理数据；
由包括一个或多个处理器的电子设备处理所生成的生理数据来区分治疗中数据和治疗外数据，其中
(i)所述治疗中数据是在呼吸治疗系统联接至所述用户并向所述用户的气道供应加压空气时所生成的生理数据，并且
(ii)所述治疗外数据是在所述呼吸治疗系统不向所述用户的所述气道供应加压空气时所生成的生理数据；以及
由所述电子设备至少部分地基于所述治疗外数据确定睡眠测量结果。
44.根据权利要求43所述的方法，其中所述传感器被包括在所述电子设备中。
45.根据权利要求43或权利要求44所述的方法，其中所述电子设备是智能设备。
46.根据权利要求43至45中任一项所述的方法，还包括：
由所述传感器在所述睡眠时段之外生成与所述用户相关联的第三生理数据。
47.根据权利要求43至46中任一项所述的方法，其中所述生理数据包括睡眠相关数据。
48.根据权利要求43至47中任一项所述的方法，其中所述生理数据包括每小时的事件的数量、事件的模式、总睡眠时间、总卧床时间、觉醒时间、起床时间、总浅睡眠时间、总深睡眠时间、总REM睡眠时间、唤醒的数量、睡眠开始等待时间、呼吸速率、心率、心率变异性、温度、或它们的任意组合。
49.根据权利要求43至48中任一项所述的方法，还包括：
由所述电子设备至少部分地基于所生成的生理数据确定所述用户处于睡眠。
50.根据权利要求49所述的方法，其中确定所述用户处于睡眠包括至少部分地基于所述治疗外数据来检测所述用户的呼吸的变化、至少部分地基于所述治疗外数据来检测所述用户的移动的变化、检测所述用户的心率的变化、检测所述用户的心率变异性的变化、检测所述用户的核心温度的变化、检测与所述用户相关联的脑电图(EEG)信号的变化、或它们的任意组合。
51.根据权利要求49或权利要求50所述的方法，其中确定所述用户处于睡眠包括确定所述呼吸治疗系统正在向所述用户的所述气道供应所述加压空气。
52.根据权利要求49至51中任一项所述的方法，其中确定所述用户处于睡眠包括确定来自所述呼吸治疗系统的流量信号指示所述用户的呼吸。
53.根据权利要求43至52中任一项所述的方法，其中所述睡眠测量结果是呼吸暂停低通气指数(AHI)、睡眠效率、睡眠周期的数量、分段指数、睡眠架构、睡眠阶段的数量和/或持续时间、所述用户的唤醒的数量和/或持续时间、总睡眠时间、睡眠开始等待时间、睡眠开始后觉醒参数、或它们的任意组合。
54.根据权利要求43至53中任一项所述的方法，其中确定所述睡眠测量结果还至少部分地基于所述治疗中数据。
55.根据权利要求43至54中任一项所述的方法，还包括：
确定治疗中睡眠测量结果和治疗外睡眠测量结果，所述治疗中睡眠测量结果从所述治疗中数据确定，并且所述治疗外睡眠测量结果从所述治疗外数据确定，其中确定所述睡眠测量结果还至少部分地基于所述治疗外睡眠测量结果和所述治疗中睡眠测量结果。
56.根据权利要求55所述的方法，其中所述治疗中睡眠测量结果是治疗中呼吸暂停低通气指数(AHI)，并且所述治疗外睡眠测量结果是治疗外AHI。
57.根据权利要求55或权利要求56所述的方法，还包括：
确定治疗中睡眠持续时间和治疗外睡眠持续时间，所述治疗中睡眠持续时间与所述治疗中睡眠测量结果相关联，并且所述治疗外睡眠持续时间与所述治疗外睡眠测量结果相关联。
58.根据权利要求57所述的方法，其中确定所述睡眠测量结果还至少部分地基于所述治疗中睡眠持续时间和所述治疗外睡眠持续时间。
59.根据权利要求43至58中任一项所述的方法，还包括：
至少部分地基于所述用户的未来睡眠时段的估计的总睡眠持续时间确定所述未来睡眠时段的估计的睡眠测量结果。
60.根据权利要求59所述的方法，其中确定所述估计的睡眠测量结果还至少部分地基于治疗中睡眠测量结果和治疗外睡眠测量结果。
61.根据权利要求43至60中任一项所述的方法，还包括：
确定所述呼吸治疗系统不向所述用户的所述气道供应加压空气的所述睡眠时段的一部分的估计的治疗中睡眠测量结果。
62.根据权利要求43至61中任一项所述的方法，还包括：
确定所述呼吸治疗系统向所述用户的所述气道供应加压空气的所述睡眠时段的一部分的估计的治疗外睡眠测量结果。
63.根据权利要求43至62中任一项所述的方法，还包括：
至少部分地基于对所述用户的未来睡眠时段的目标睡眠测量结果确定所述用户的所述未来睡眠时段的估计的总睡眠持续时间。
64.根据权利要求63所述的方法，其中所述估计的总睡眠持续时间包括治疗中睡眠持续时间、治疗外睡眠持续时间、或两者，所述治疗中睡眠持续时间是所述用户处于睡眠并联接至所述呼吸治疗系统的持续时间，并且所述治疗外睡眠持续时间是所述用户不从所述呼吸治疗系统接收所述加压空气的持续时间。
65.根据权利要求63或权利要求64所述的方法，其中所述用户的所述目标睡眠测量结果包括治疗中睡眠测量结果、治疗外睡眠测量结果、或两者。
66.根据权利要求43至65中任一项所述的方法，其中所述治疗中数据包括从所述呼吸治疗系统接收的生理数据，并且所述方法还包括：
基于从所述呼吸治疗系统接收的所述生理数据确定呼吸睡眠测量结果；以及
至少部分地基于所述呼吸睡眠测量结果来调整所确定的睡眠测量结果。
67.根据权利要求66所述的方法，其中从所述呼吸治疗系统接收的所述生理数据包括所述用户的呼吸模式，所述呼吸模式包括呼吸速率、呼吸深度、呼吸变异性、或它们的任意组合。
68.根据权利要求43至67中任一项所述的方法，还包括：
由所述电子设备至少部分地基于所确定的睡眠测量结果来使得通信被发送。
69.根据权利要求68所述的方法，其中所述通信包括所述睡眠测量结果。
70.根据权利要求68或权利要求69所述的方法，其中所述通信包括对所述用户的如下建议：(a)与治疗外睡眠持续时间相比增加治疗中睡眠持续时间，(b)与先前治疗中睡眠持续时间相比增加所述治疗中睡眠持续时间，或者(c)两者，所述治疗中睡眠持续时间是所述用户处于睡眠并联接至所述呼吸治疗系统的持续时间，并且所述治疗外睡眠持续时间是所述用户处于睡眠并且不从所述呼吸治疗系统接收所述加压空气的持续时间。
71.根据权利要求68或权利要求69所述的方法，其中所述通信包括对所述用户的如下建议：(a)与治疗中睡眠持续时间相比减少治疗外睡眠持续时间，(b)与先前治疗外睡眠持续时间相比减少所述治疗外睡眠持续时间，或者(c)两者，所述治疗中睡眠持续时间是所述用户处于睡眠并联接至所述呼吸治疗系统的持续时间，并且所述治疗外睡眠持续时间是所述用户处于睡眠并且不从所述呼吸治疗系统接收所述加压空气的持续时间。
72.根据权利要求71所述的方法，其中所述治疗外睡眠持续时间减少到零。
73.根据权利要求68至71中任一项所述的方法，其中所述通信包括对所述用户增加总睡眠持续时间的建议。
74.根据权利要求68或权利要求69所述的方法，其中所述通信包括治疗中睡眠测量结果、治疗中睡眠持续时间、治疗外睡眠测量结果、治疗外睡眠持续时间、未来睡眠时段的估计的睡眠测量结果、所述未来睡眠时段的目标睡眠测量结果、所述未来睡眠时段的目标睡眠持续时间、治疗外睡眠持续时间的目标减少，或治疗中睡眠持续时间的目标增加、或它们的任意组合。
75.根据权利要求43至74中任一项所述的方法，其中使用事件的模式、事件的集群、或两者，来区分所述治疗外数据和所述治疗中数据。
76.根据权利要求43至75中任一项所述的方法，其中使用与所述呼吸治疗系统的马达相关联的噪声、与所述用户的移动相关联的噪声、或两者，来区分所述治疗外数据和所述治疗中数据。
77.根据权利要求43至76中任一项所述的方法，其中使用当所述呼吸治疗系统联接至所述用户并向所述用户的所述气道供应加压空气时与所述用户的呼吸相关联的噪声、当所述呼吸治疗系统不向所述用户的所述气道供应加压空气时与所述用户的呼吸相关联的噪声、或两者，来区分所述治疗外数据和所述治疗中数据。
78.根据权利要求43至77中任一项所述的方法，还包括：
分析由所述传感器生成的音频数据，以区分(i)所述呼吸治疗系统操作和(ii)所述呼吸治疗系统操作并经由所述用户佩戴的用户接口向所述用户的所述气道供应加压空气。
79.根据权利要求43至77中任一项所述的方法，还包括：
分析由所述传感器生成的音频数据，以检测所述呼吸治疗系统正在操作，所述用户正在佩戴用户接口，并且所述呼吸治疗系统正在经由所述用户接口向所述用户的所述气道供应加压空气。
80.根据权利要求43至79中任一项所述的方法，还包括：
分析由所述传感器生成的音频数据，以识别指示所述用户的呼气的特征、指示所述呼吸治疗系统的用户接口的泄漏的特征、或两者；
其中使用指示所述用户的呼气和所述呼吸治疗系统的用户接口的泄漏的特征、或两者，来区分所述治疗外数据和所述治疗中数据。
81.根据权利要求80所述的方法，其中当指示所述用户的所述呼气的特征和指示所述呼吸治疗系统的所述用户接口的所述泄漏的特征两者时所生成的生理数据被包括在所述治疗中数据中。
82.根据权利要求43至81中任一项所述的方法，还包括生成与所述用户经历的一种或多种并存病相关的第二生理数据。
83.根据权利要求82所述的方法，其中在所述睡眠时段期间生成所述第二生理数据。
84.根据权利要求82或权利要求83所述的方法，其中所述一种或多种并存病的发生率、所述一种或多种并存病的进展、或两者，与所述睡眠测量结果、所述治疗中睡眠测量结果、所述治疗中睡眠持续时间、所述治疗外睡眠测量结果、和所述治疗外睡眠持续时间中的一者或多者相关。
85.一种系统，包括：
控制系统，所述控制系统包括一个或多个处理器；以及
其上存储有机器可读指令的存储器；
其中所述控制系统联接至所述存储器，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者执行时，实施根据权利要求43至84中任一项所述的方法。
86.一种用于确定睡眠测量结果的系统，所述系统包括控制系统，所述控制系统被配置来实施根据权利要求43至84中任一项所述的方法。
87.一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使得所述计算机执行根据权利要求43至84中任一项所述的方法。
88.根据权利要求87所述的计算机程序产品，其中所述计算机程序产品是非暂时性计算机可读介质。
89.一种电子设备，包括：
存储器，所述存储器存储机器可读指令；以及
控制系统，所述控制系统包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置来执行所述机器可读指令以：
使得传感器在睡眠时段期间生成与用户相关联的生理数据；
处理所生成的生理数据来区分治疗中数据和治疗外数据，其中
(i)所述治疗中数据是在联接至所述用户的呼吸治疗系统向所述用户的气道供应加压空气时所生成的生理数据，并且
(ii)所述治疗外数据是在所述呼吸治疗系统不向所述用户的所述气道提供加压空气时所生成的生理数据；以及
至少部分地基于所述治疗外数据确定睡眠测量结果。
90.根据权利要求89所述的电子设备，其中所述生理数据包括每小时的事件的数量、事件的模式、总睡眠时间、总卧床时间、觉醒时间、起床时间、总浅睡眠时间、总深睡眠时间、总REM睡眠时间、唤醒的数量、睡眠开始等待时间、或它们的任意组合。
91.根据权利要求89或权利要求90所述的电子设备，其中所述传感器包括压力传感器、流量传感器、温度传感器、运动传感器、麦克风、扬声器、声学传感器、射频(RF)接收器、RF发射器、RF传感器、相机、红外传感器、光电容积描记(PPG)传感器、心电图(ECG)传感器、脑电图(EEG)传感器、电容传感器、力传感器、应变仪传感器、肌电图(EMG)传感器、氧传感器、分析物传感器、湿度传感器、LiDAR传感器、或它们的任意组合。
92.根据权利要求89至91中任一项所述的电子设备，其中所述传感器被包括在所述电子设备中。
93.根据权利要求89至92中任一项所述的电子设备，其中所述电子设备是智能设备。
94.根据权利要求93所述的电子设备，其中所述智能设备包括智能手表、智能电话、活动跟踪器、平板电脑、智能扬声器、或它们的任意组合。
95.根据权利要求89至94中任一项所述的电子设备，其中所述控制系统执行所述机器可读指令以：
至少部分地基于所生成的生理数据确定所述用户处于睡眠。
96.根据权利要求95所述的电子设备，其中确定所述用户处于睡眠包括至少部分地基于所述治疗外数据来检测所述用户的呼吸的变化、至少部分地基于所述治疗外数据来检测所述用户的移动的变化、检测所述用户的心率的变化、检测所述用户的心率变异性的变化、检测所述用户的核心温度的变化、检测与所述用户相关联的脑电图(EEG)信号的变化、或它们的任意组合。
97.根据权利要求89至96中任一项所述的电子设备，其中所述睡眠测量结果是呼吸暂停低通气指数(AHI)、睡眠效率、睡眠周期的数量、分段指数、睡眠架构、睡眠阶段的数量和/或持续时间、所述用户的唤醒的数量和/或持续时间、总睡眠时间、睡眠开始等待时间、睡眠开始后觉醒参数、或它们的任意组合。
98.根据权利要求89至97中任一项所述的电子设备，其中使用事件的模式、事件的集群、或两者，来区分所述治疗外数据和所述治疗中数据。
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