JP2023513889A - 口漏れを検出するためのシステムおよび方法 - Google Patents
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- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/40—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
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- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
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- G—PHYSICS
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- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
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- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
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- A—HUMAN NECESSITIES
- A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47G—HOUSEHOLD OR TABLE EQUIPMENT
- A47G9/00—Bed-covers; Counterpanes; Travelling rugs; Sleeping rugs; Sleeping bags; Pillows
- A47G9/10—Pillows
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- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
- A61B5/097—Devices for facilitating collection of breath or for directing breath into or through measuring devices
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- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4806—Sleep evaluation
- A61B5/4809—Sleep detection, i.e. determining whether a subject is asleep or not
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- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4806—Sleep evaluation
- A61B5/4815—Sleep quality
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- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4806—Sleep evaluation
- A61B5/4818—Sleep apnoea
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- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
- A61M16/0057—Pumps therefor
- A61M16/0066—Blowers or centrifugal pumps
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- A—HUMAN NECESSITIES
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- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
- A61M16/06—Respiratory or anaesthetic masks
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- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
- A61M16/10—Preparation of respiratory gases or vapours
- A61M16/1075—Preparation of respiratory gases or vapours by influencing the temperature
- A61M16/109—Preparation of respiratory gases or vapours by influencing the temperature the humidifying liquid or the beneficial agent
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- A—HUMAN NECESSITIES
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- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
- A61M16/10—Preparation of respiratory gases or vapours
- A61M16/1075—Preparation of respiratory gases or vapours by influencing the temperature
- A61M16/1095—Preparation of respiratory gases or vapours by influencing the temperature in the connecting tubes
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- A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
- A61M16/10—Preparation of respiratory gases or vapours
- A61M16/14—Preparation of respiratory gases or vapours by mixing different fluids, one of them being in a liquid phase
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- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
- A61M16/10—Preparation of respiratory gases or vapours
- A61M16/14—Preparation of respiratory gases or vapours by mixing different fluids, one of them being in a liquid phase
- A61M16/16—Devices to humidify the respiration air
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- A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
- A61M16/0003—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure
- A61M2016/0027—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure pressure meter
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- A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
- A61M16/0003—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure
- A61M2016/003—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure with a flowmeter
- A61M2016/0033—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure with a flowmeter electrical
- A61M2016/0036—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure with a flowmeter electrical in the breathing tube and used in both inspiratory and expiratory phase
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- A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
- A61M16/10—Preparation of respiratory gases or vapours
- A61M16/1005—Preparation of respiratory gases or vapours with O2 features or with parameter measurement
- A61M2016/102—Measuring a parameter of the content of the delivered gas
- A61M2016/1025—Measuring a parameter of the content of the delivered gas the O2 concentration
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- A61M21/00—Other devices or methods to cause a change in the state of consciousness; Devices for producing or ending sleep by mechanical, optical, or acoustical means, e.g. for hypnosis
- A61M2021/0005—Other devices or methods to cause a change in the state of consciousness; Devices for producing or ending sleep by mechanical, optical, or acoustical means, e.g. for hypnosis by the use of a particular sense, or stimulus
- A61M2021/0083—Other devices or methods to cause a change in the state of consciousness; Devices for producing or ending sleep by mechanical, optical, or acoustical means, e.g. for hypnosis by the use of a particular sense, or stimulus especially for waking up
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/15—Detection of leaks
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/18—General characteristics of the apparatus with alarm
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/21—General characteristics of the apparatus insensitive to tilting or inclination, e.g. spill-over prevention
- A61M2205/215—Tilt detection, e.g. for warning or shut-off
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/33—Controlling, regulating or measuring
- A61M2205/3303—Using a biosensor
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/33—Controlling, regulating or measuring
- A61M2205/3306—Optical measuring means
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/33—Controlling, regulating or measuring
- A61M2205/332—Force measuring means
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/33—Controlling, regulating or measuring
- A61M2205/3331—Pressure; Flow
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/33—Controlling, regulating or measuring
- A61M2205/3368—Temperature
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/33—Controlling, regulating or measuring
- A61M2205/3375—Acoustical, e.g. ultrasonic, measuring means
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- A—HUMAN NECESSITIES
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/35—Communication
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- A61M2205/3553—Range remote, e.g. between patient's home and doctor's office
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/35—Communication
- A61M2205/3546—Range
- A61M2205/3569—Range sublocal, e.g. between console and disposable
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/35—Communication
- A61M2205/3576—Communication with non implanted data transmission devices, e.g. using external transmitter or receiver
- A61M2205/3584—Communication with non implanted data transmission devices, e.g. using external transmitter or receiver using modem, internet or bluetooth
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/35—Communication
- A61M2205/3576—Communication with non implanted data transmission devices, e.g. using external transmitter or receiver
- A61M2205/3592—Communication with non implanted data transmission devices, e.g. using external transmitter or receiver using telemetric means, e.g. radio or optical transmission
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/50—General characteristics of the apparatus with microprocessors or computers
- A61M2205/502—User interfaces, e.g. screens or keyboards
- A61M2205/505—Touch-screens; Virtual keyboard or keypads; Virtual buttons; Soft keys; Mouse touches
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/50—General characteristics of the apparatus with microprocessors or computers
- A61M2205/52—General characteristics of the apparatus with microprocessors or computers with memories providing a history of measured variating parameters of apparatus or patient
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- A—HUMAN NECESSITIES
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/58—Means for facilitating use, e.g. by people with impaired vision
- A61M2205/581—Means for facilitating use, e.g. by people with impaired vision by audible feedback
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/58—Means for facilitating use, e.g. by people with impaired vision
- A61M2205/582—Means for facilitating use, e.g. by people with impaired vision by tactile feedback
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- A—HUMAN NECESSITIES
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- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/58—Means for facilitating use, e.g. by people with impaired vision
- A61M2205/583—Means for facilitating use, e.g. by people with impaired vision by visual feedback
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- A—HUMAN NECESSITIES
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- A61M2209/00—Ancillary equipment
- A61M2209/08—Supports for equipment
- A61M2209/088—Supports for equipment on the body
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- A—HUMAN NECESSITIES
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- A61M2210/00—Anatomical parts of the body
- A61M2210/06—Head
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- A61M2230/00—Measuring parameters of the user
- A61M2230/04—Heartbeat characteristics, e.g. ECG, blood pressure modulation
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- A61M2230/10—Electroencephalographic signals
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- A61M2230/00—Measuring parameters of the user
- A61M2230/20—Blood composition characteristics
- A61M2230/201—Glucose concentration
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- A—HUMAN NECESSITIES
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- A61M2230/00—Measuring parameters of the user
- A61M2230/20—Blood composition characteristics
- A61M2230/205—Blood composition characteristics partial oxygen pressure (P-O2)
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- A—HUMAN NECESSITIES
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- A61M2230/00—Measuring parameters of the user
- A61M2230/20—Blood composition characteristics
- A61M2230/208—Blood composition characteristics pH-value
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- A61M2230/00—Measuring parameters of the user
- A61M2230/30—Blood pressure
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- A—HUMAN NECESSITIES
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- A61M2230/00—Measuring parameters of the user
- A61M2230/40—Respiratory characteristics
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- A61M2230/00—Measuring parameters of the user
- A61M2230/40—Respiratory characteristics
- A61M2230/42—Rate
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- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M2230/00—Measuring parameters of the user
- A61M2230/40—Respiratory characteristics
- A61M2230/43—Composition of exhalation
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- A61M2230/00—Measuring parameters of the user
- A61M2230/50—Temperature
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- A61M2230/00—Measuring parameters of the user
- A61M2230/60—Muscle strain, i.e. measured on the user
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- A61M2230/00—Measuring parameters of the user
- A61M2230/63—Motion, e.g. physical activity
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Abstract
本開示は、呼吸デバイスのユーザと関連付けられた口漏れ状態を判断する方法に関するものである。呼吸デバイスのユーザと関連付けられた空気流データが受信される。呼吸デバイスは、療法セッション中にユーザの気道に加圧空気を供給するように構成されている。空気流データは圧力データを含む。ユーザと関連付けられた空気流データが分析される。分析に少なくとも部分的に基づいて、ユーザと関連付けられた口漏れ状態が判断される。口漏れ状態は、ユーザの口から空気が漏れているか否かを示す。【選択図】図１
Description
関連出願の相互参照
本出願は、２０２０年１月３１日に出願された米国仮特許出願第６２／９６８，８８９号および２０２０年９月３０日に出願された米国仮特許出願第６３／１９８，１３７号の利益および優先権を主張するものであり、両出願はそれぞれ、参照により全体が本明細書に組み込まれる。
技術分野
本出願は、２０２０年１月３１日に出願された米国仮特許出願第６２／９６８，８８９号および２０２０年９月３０日に出願された米国仮特許出願第６３／１９８，１３７号の利益および優先権を主張するものであり、両出願はそれぞれ、参照により全体が本明細書に組み込まれる。
技術分野
本開示は概して、ユーザの口漏れ状態を判断するためのシステムおよび方法に関するものであり、特に、ユーザの睡眠セッション中に生成された音響および／または空気流データに基づいてユーザの口漏れ状態を判断するためのシステムおよび方法に関するものである。
呼吸は、我々の身体に酸素を提供するだけでなく、二酸化炭素および老廃物を放出する。鼻および口は、肺への２本の気道を形成し、ガス交換をしやすくする。人は、鼻の気道が遮られている（完全に閉塞しているか、部分的に閉塞している）と、夜間に口を通じて呼吸し得る。人によっては、鼻の遮断が解消した後も、鼻ではなく口を通じて呼吸する習慣が身に付いてしまう。睡眠時無呼吸症を有する一部の人々は、酸素の必要性に対応するために口を開けて眠ることが習慣となり得る。
さらには、睡眠時無呼吸患者が、鼻マスクまたは鼻枕を使用してＣＰＡＰ療法を開始したときに、うっかりして口を通じて呼吸することがある（「口漏れ」）。例えば、口内圧力と大気圧との間のデルタが閾値を超えると、口（例えば唇）が、圧力を正常化するためにパッと開き得る。唇は呼気時に再び閉じ得る。これによって患者が覚醒するとは限らないが、口の乾燥、唇の乾燥、および覚醒時の不快感へとつながり得る。一部の患者はこの状態を長く我慢せず、必要性の高い療法を中止してしまう可能性が高い。そのため、呼吸療法中に口漏れを経験する患者を検出および／または監視することが望ましい。
本開示は、これらの問題などを解決することを目的とする。
本開示のいくつかの実装形態によれば、あるシステムが、機械可読命令を記憶するメモリと、１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、を含む。制御システムは、呼吸デバイスのユーザと関連付けられた第１の音響データをマイクロフォンから受信し、ユーザと関連付けられた第１の音響データを分析し、第１の音響データの分析に少なくとも部分的に基づいて口漏れ状態を判断するために、それらの機械可読命令を実行するように構成されている。呼吸デバイスは、睡眠セッション中にユーザの気道に加圧空気を供給するように構成されている。口漏れ状態は、ユーザの口から空気が漏れていることを示す。
本開示のいくつかの実装形態によれば、あるシステムが、機械可読命令を記憶するメモリと、１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、を含む。制御システムは、呼吸デバイスのユーザと関連付けられた音響データをマイクロフォンから受信するため、および機械学習アルゴリズムを使用して音響データを処理し、ユーザの口漏れ状態を出力するために、それらの機械可読命令を実行するように構成されている。呼吸デバイスは、睡眠セッション中にユーザの気道に加圧空気を供給するように構成されている。口漏れ状態は、ユーザの口から空気が漏れていることを示す。
本開示のいくつかの実装形態によれば、あるシステムが、機械可読命令を記憶するメモリと、１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、を含む。制御システムは、複数の睡眠セッション中に呼吸デバイスのユーザと関連付けられた音響データをマイクロフォンから受信するため、その複数の睡眠セッション中にユーザの気道に供給された加圧空気と関連付けられた圧力データを受信するため、その音響データを分析してその複数の睡眠セッションの睡眠セッションごとにユーザの口漏れ状態を判断するため、および（ｉ）複数の睡眠セッションの睡眠セッションごとにのユーザの口漏れ状態と（ｉｉ）圧力データとに少なくとも部分的に基づいて、ユーザにとっての最適吸気圧力および最適呼気圧力を判断するために、それらの機械可読命令を実行するように構成されている。マイクロフォンは、呼吸デバイスのユーザと関連付けられている。呼吸デバイスは、ユーザの気道に加圧空気を供給するように構成されている。音響データは、吸気音響データと呼気音響データとを含む。圧力データは、吸気圧力データと呼気圧力データとを含む。口漏れ状態は、ユーザの口から空気が漏れていることを示す。
本開示のいくつかの実装形態によれば、あるシステムが、機械可読命令を記憶するメモリと、１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、を含む。制御システムは、機械可読命令を実行して、複数の睡眠セッション中にユーザと関連付けられた音響データをマイクロフォンから受信するように、その複数の睡眠セッションの睡眠セッションごとにユーザと関連付けられた生理学的データをセンサから受信するように、その音響データを分析して複数の睡眠セッションの睡眠セッションごとにユーザの口漏れ状態を判断するように、および（ｉ）複数の睡眠セッションの睡眠セッションごとにユーザの口漏れ状態と（ｉｉ）生理学的データとで機械学習アルゴリズムを訓練するように構成されており、機械学習アルゴリズムは、現在の睡眠セッションと関連付けられた現在の生理学的データを入力情報として受信するように、および現在の睡眠セッションにおける推定口漏れ状態を出力情報と判断するように構成されている。マイクロフォンは、呼吸デバイスのユーザと関連付けられている。呼吸デバイスは、ユーザの気道に加圧空気を供給するように構成されている。口漏れ状態は、ユーザの口から空気が漏れていることを示す。
本開示のいくつかの実装形態によれば、呼吸デバイスのユーザと関連付けられた口漏れ状態を判断するための方法が開示されている。呼吸デバイスのユーザと関連付けられた空気流データが受信される。呼吸デバイスは、療法セッション中にユーザの気道に加圧空気を供給するように構成されている。空気流データは圧力データを含む。ユーザと関連付けられた空気流データが分析される。分析に少なくとも部分的に基づいて、ユーザと関連付けられた口漏れ状態が判断される。口漏れ状態は、ユーザの口から空気が漏れているか否かを示す。
本開示のいくつかの実装形態によれば、あるシステムが、１つ以上のプロセッサを有する制御システムと、機械可読命令を記憶したメモリと、を含む。制御システムは、メモリに連結されている。メモリ内の機械実行可能命令が制御システムの１つ以上のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されると、上に開示され、かつ本明細書にさらに記載されている方法のいずれかが実施される。
本開示のいくつかの実装形態によれば、呼吸デバイスのユーザと関連付けられた口漏れ状態を判断するためのシステムが、上に開示され、かつ本明細書にさらに記載れている方法のいずれかを実施するように構成された１つ以上のプロセッサを有する制御システムを含む。
本開示のいくつかの実装形態によれば、あるコンピュータプログラム製品が、コンピュータによって実行されると、上に開示され、本明細書にさらに記載されている方法のいずれかをコンピュータに実行させる命令を含む。いくつかの実装形態においては、コンピュータプログラム製品が、非一時的コンピュータ可読媒体である。
上記の要旨は、本開示の各実装形態または各態様を示すことを意図していない。本開示のさらなる特徴および便益は、下記の詳細な説明および図から明らかである。
本開示は、様々な変更および代替形態が可能であるが、本開示の具体的な実装形態および実施形態が図面に例として示されており、本明細書において詳述される。ただしそれは、開示された特定の形態に本開示を限定することを意図するものではなく、本開示は、添付の請求項によって定義される本開示の精神および範囲内に属するすべての改変物、均等物、および代替物を網羅するということを理解すべきである。
健康な個人は、睡眠中に鼻を通じて呼吸するのが一般的である。慢性的な口呼吸は、鬱滞の増加、口渇、口臭、歯肉炎、不快感、および／または鼻血の可能性へと至り得る。
口漏れには多くの原因がある。人によっては、鼻気道が遮られている（完全に塞がっているか、部分的に塞がっている）場合に、夜間に口を通じて呼吸することがあり、この状態は、アレルギー、風邪、または副鼻腔感染症による鬱滞にもたらされ得る。人によっては、鼻気道が遮られやすく、この状態は、咽頭扁桃肥大、扁桃腺肥大、鼻中隔弯曲症、鼻ポリープ、または鼻の粘膜における組織の良性腫瘍によってもたらされ得る。さらには、鼻甲介肥大、鼻の形状、ならびに顎の形状およびサイズも、鼻気道の遮断に寄与し得る。
睡眠時無呼吸患者は、気道が遮られていることも多い。睡眠時無呼吸症を有する一部の人々は、酸素の必要性に対応するために口を開けて眠ることが習慣となり得る。場合によっては、睡眠時無呼吸患者が、鼻マスクまたは鼻枕を使用してＣＰＡＰ療法を開始したときに、うっかりして口を通じて呼吸することがある（「口漏れ」）。例えば、口内圧力と大気圧との間のデルタが閾値を超えると、口（例えば唇）が、圧力を正常化するためにパッと開き得る。唇は呼気時に再び閉じ得る。これによって患者が覚醒するとは限らないが、口の乾燥、唇の乾燥、および覚醒時の不快感につながる。一部の患者はこの状態を長く我慢せず、必要性の高い療法を中止してしまう可能性が高い。
睡眠時無呼吸患者によっては、夜間の少なくとも一部分にわたって口漏れが継続することがあり、その場合には、口が開いたままになり、継続した回路が形成される（空気が鼻マスクを通じて入り、口を通じて出る）。患者によっては、夜間の７０％もの間におよび継続的口漏れでも我慢するが、長期にわたっ療法を遵守する可能性は低く、かつ／または夜間（患者がレム睡眠ではなく深睡眠にあるとき）の早い時期にマスクを着用するだけとなる可能性が高い。そのため、睡眠時無呼吸患者の場合には、口漏れによって療法の効果および／または快適性が低下し得、ひいては乏しい結果および／または療法の遵守不十分につながる。
そのため、ユーザが口で呼吸しているかどうかを検出すること、関連付けられたデバイス上で適切な設定を調整すること、および／またはユーザに通知を提供することのできるシステムに対するニーズが存在する。本開示は、かかるシステムを対象とする。
図１を参照すると、本開示のいくつかの実装形態に係るシステム１００が表されている。システム１００は、制御システム１１０と、メモリデバイス１１４と、電子インターフェース１１９と、１つ以上のセンサ１３０と、１つ以上のユーザデバイス１７０と、を含む。いくつかの実装形態においては、システム１００が、呼吸システム１２０をさらに含む。
制御システム１１０は、１つ以上のプロセッサ１１２（以下、プロセッサ１１２）を含む。制御システム１１０は概して、システム１００の様々な構成要素を制御（例えば、作動）し、かつ／またはシステム１００の構成要素によって取得および／または生成されたデータを分析するのに使用される。プロセッサ１１２は、汎用または特殊用途のプロセッサまたはマイクロプロセッサであり得る。図１には１個のプロセッサ１１２が示されているが、制御システム１１０は、単一のハウジング内に存在し得るか、互いに離れて所在し得る任意の適切な数のプロセッサ（例えば、１個のプロセッサ、２個のプロセッサ、５個のプロセッサ、１０個のプロセッサなど）を含み得る。制御システム１１０は、例えば、ユーザデバイス１７０のハウジング、呼吸システム１２０の一部分（例えば、ハウジング）、および／またはセンサ１３０うちの１つ以上のハウジングに連結すること、および／またはそれらの内部に位置付けることができる。制御システム１１０は、（１つのかかるハウジング内に）集中させるか、（物理的に別個である２つ以上のかかるハウジング内に）分散させることができる。制御システム１１０を格納する２つ以上のハウジングを含むかかる実装形態においては、かかるハウジングが、互いに近接して、かつ／または遠隔で所在することができる。
メモリデバイス１１４は、制御システム１１０のプロセッサ１１２によって実行可能な機械可読命令を記憶する。メモリデバイス１１４は、例えば、ランダムまたはシリアルアクセスメモリデバイス、ハードドライブ、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリデバイスなど、任意の適切なコンピュータ可読ストレージデバイスまたはメディアであり得る。図１には１つのメモリデバイス１１４が示されているが、システム１００は、任意の適切な数のメモリデバイス１１４（例えば、１個のメモリデバイス、２個のメモリデバイス、５個のメモリデバイス、１０個のメモリデバイスなど）を含み得る。メモリデバイス１１４は、呼吸デバイス１２２のハウジング、ユーザデバイス１７０のハウジング、センサ１３０うちの１つ以上のハウジング、またはそれらの任意の組み合わせに連結すること、および／またはそれらの内部に位置付けることができる。制御システム１１０と同様に、メモリデバイス１１４は、（１つのかかるハウジング内に）集中させるか、（物理的に異なる２つ以上のかかるハウジング内に）分散させることができる。
いくつかの実装形態においては、メモリデバイス１１４（図１）が、ユーザと関連付けられたユーザプロファイルを記憶する。ユーザプロファイルは、例えば、ユーザと関連付けられた人口統計情報、ユーザと関連付けられた生体情報、ユーザと関連付けられた医療情報、自己申告によるユーザフィードバック、ユーザと関連付けられた睡眠パラメータ（例えば、１つ以上の以前の睡眠セッションから記録された睡眠関連パラメータ）、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。人口統計情報は、例えば、ユーザの年齢、ユーザの性別、ユーザの人種、ユーザの地理的位置、人との関係、不眠症の家族歴、ユーザの雇用状況、ユーザの教育状況、ユーザの社会経済的状況、またはそれらの任意の組み合わせを示す情報を含み得る。医療情報は、例えば、ユーザと関連付けられた１つ以上の病状、ユーザによる薬剤使用、またはその両方を示すものを含み得る。医療情報データは、反復睡眠潜時検査（ＭＳＬＴ）の検査結果またはスコアおよび／もしくはピッツバーグ睡眠質問票（ＰＳＱＩ）のスコアまたは値をさらに含み得る。自己申告によるユーザフィードバックは、自己申告による主観的な療法スコア（劣悪、普通、良好など）、自己申告によるユーザの主観的なストレスレベル、自己申告によるユーザの主観的な疲労レベル、自己申告によるユーザの主観的な健康状態、ユーザが経験した最近のライフイベント、またはそれらの任意の組み合わせを示す情報を含み得る。
電子インターフェース１１９は、１つ以上のセンサ１３０からデータ（例えば、生理学的データおよび／またはオーディオデータ）を受け取るように構成されており、そのデータは、メモリデバイス１１４に記憶すること、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することができる。電子インターフェース１１９は、有線接続または無線接続を用いて（例えば、ＲＦ通信プロトコル、Ｗｉ－Ｆｉ通信プロトコル、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ通信プロトコル、セルラーネットワークなどを用いて）１つ以上のセンサ１３０と通信することができる。電子インターフェース１１９は、アンテナ、受信機（例えば、ＲＦ受信機）、送信機（例えば、ＲＦ送信機）、トランシーバ、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。電子インターフェース１１９は、本明細書に記載のプロセッサ１１２およびメモリデバイス１１４と同一または同様であるもう１つのプロセッサおよび／またはもう１つのメモリデバイスも含み得る。いくつかの実装形態においては、電子インターフェース１１９が、ユーザデバイス１７０に連結または統合されている。他の実装形態においては、電子インターフェース１１９が、制御システム１１０および／またはメモリデバイス１１４に連結されているか、それらと（例えば、ハウジング内で）統合されている。
上記のとおり、いくつかの実装形態においては、システム１００が、呼吸システム１２０（呼吸療法システムとも称される）を含み得る。呼吸システム１２０は、（本明細書において呼吸デバイス１２２と称される）呼吸圧力療法（ＲＰＴ）デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、（チューブまたは空気回路とも称される）導管１２６、ディスプレイデバイス１２８、加湿タンク１２９、レセプタクル１８０、またはそれらの組み合わせを含み得る。いくつかの実装形態においては、制御システム１１０、メモリデバイス１１４、ディスプレイデバイス１２８、センサ１３０のうちの１つ以上、および加湿タンク１２９が、呼吸デバイス１２２の一部である。呼吸圧力療法とは、（例えば、タンクベンチレータや陽陰圧体外式人工呼吸器（ｃｕｉｒａｓｓ）などの陰圧療法とは異なり、）ユーザの呼吸サイクル全体を通じて大気に対して名目上陽である制御された目標圧力で、ユーザの気道の入口に空気供給を印加することを指す。呼吸システム１２０は一般に、１つ以上の睡眠関連呼吸障害（例えば、閉塞性睡眠時無呼吸、中枢性睡眠時無呼吸、または混合性睡眠時無呼吸）に罹患している個人を治療するのに使用される。
呼吸デバイス１２２は一般に、（例えば、１つ以上のコンプレッサを駆動する１つ以上のモータを使用して）ユーザに送達される加圧空気を生成するのに使用される。いくつかの実装形態においては、呼吸デバイス１２２が、ユーザに送達される継続的な一定の空気圧を生成する。他の実装形態においては、呼吸デバイス１２２が、２つ以上の所定の圧力（例えば、第１の所定の空気圧および第２の所定の空気圧）を生成する。さらに他の実装形態においては、呼吸デバイス１２２が、所定の範囲内の様々な異なる空気圧を生成するように構成されている。例えば、呼吸デバイス１２２は、少なくとも約６ｃｍＨ２Ｏ、少なくとも約１０ｃｍＨ２Ｏ、少なくとも約２０ｃｍＨ２Ｏ、約６ｃｍＨ２Ｏから約１０ｃｍＨ２Ｏ、約７ｃｍＨ２Ｏから約１２ｃｍＨ２Ｏなどを送達することができる。呼吸デバイス１２２は、（周囲圧力に対して）陽圧を維持しながら、例えば、約－２０Ｌ／分と約１５０Ｌ／分との間の所定の流量で加圧空気を送達することもできる。
ユーザインターフェース１２４は、ユーザの顔の一部分と係合し、呼吸デバイス１２２からユーザの気道に加圧空気を送達して、睡眠中に気道が狭窄および／または閉塞しないように支援する。これにより、睡眠中のユーザの酸素摂取量も増加し得る。ユーザインターフェース１２４は、加圧空気がユーザの口、ユーザの鼻、またはユーザの口および鼻の両方を介してユーザの気道に送達されるように、ユーザの顔に係合するのが一般的である。呼吸デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、および導管１２６は、ユーザの気道と流体連結された空気経路を共に形成する。加圧空気は、睡眠中のユーザの酸素摂取量も増加し得る。
適用される療法に応じて、ユーザインターフェース１２４は、例えばユーザの顔の領域または部分との密着を形成し得、これにより、周囲圧力に対して約１０ｃｍＨ２Ｏの陽圧など、周囲圧力に対して十分に異なり、療法効果をもたらせる圧力でのガスの送達を促進する。酸素送達などの、他の療法の形態において、ユーザインターフェースは、約１０ｃｍＨ２Ｏの陽圧において気道へのガス供給の送達を促進するのに充分な密閉を含まない場合がある。
図２Ａに示すとおり、いくつかの実装形態においては、ユーザインターフェース１２４が、ユーザの鼻および口を覆う顔面マスク（例えば、フルフェイスマスク）である。代替として、図２Ｂに示すとおり、ユーザインターフェース１２４が、ユーザの鼻に空気を提供する鼻マスク、またはユーザの鼻孔に空気を直接送達する鼻枕マスクである。ユーザインターフェース１２４は、ユーザの一部分（例えば顔）にインターフェースを位置付け、かつ／または安定させるための複数のストラップ（例えば面ファスナを含む）と、ユーザインターフェース１２４とユーザとの間での気密密着を提供するのを支援する形状適合性クッション（例えば、シリコーン、プラスチック、発泡体など）と、を含み得る。ユーザインターフェース１２４は、ユーザ２１０によって吐き出された二酸化炭素および他の気体を逃がせるようにするためのうちの１つ以上の通気孔も含み得る。他の実装形態においては、ユーザインターフェース１２４が、マウスピース（例えば、ユーザの歯に適合するように成形されたナイトガードマウスピース、下顎骨位置変更デバイスなど）を備えることができる。
（空気回路またはチューブとも称される）導管１２６は、呼吸デバイス１２２およびユーザインターフェース１２４など、呼吸システム１２０の２つの構成要素間で空気が流れるようにする。いくつかの実装形態においては、この導管に吸気および呼気用の別々の枝管が存在し得る。他の実装形態においては、単枝型導管が吸気および呼気の両方に使用される。
呼吸デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、ディスプレイデバイス１２８、および加湿タンク１２９のうちの１つ以上が、１つ以上のセンサ（例えば、圧力センサ、流量センサ、より一般的には、本明細書に記載されている他のセンサ１３０のいずれか）を含み得る。これらの１つ以上のセンサは、例えば、呼吸デバイス１２２によって供給される加圧空気の空気圧および／または流量を測定するのに使用することができる。
ディスプレイデバイス１２８は概して、静止画、動画、もしくはその両方を含む画像（単数または複数）、および／または呼吸デバイス１２２に関する情報を表示するのに使用される。例えば、ディスプレイデバイス１２８は、呼吸デバイス１２２の状態に関する情報（例えば、呼吸デバイス１２２がオンかオフか、呼吸デバイス１２２によって送達されている空気の圧力、呼吸デバイス１２２によって送達されている空気の温度など）および／または他の情報（睡眠スコアまたは療法スコア（参照によりその全体が本明細書に組み込まれる国際公開第２０１６／０６１６２９号に記載されているようなｍｙＡｉｒ（商標）スコアとも称される）、現在の日付／時刻、ユーザ２１０の個人情報など）を提供することができる。いくつかの実装形態においては、ディスプレイデバイス１２８が、入力インターフェースとして画像（単数または複数）を表示するように構成されたグラフィックユーザインターフェース（ＧＵＩ）を含むヒューマンマシンインターフェース（ＨＭＩ）の働きをする。ディスプレイデバイス１２８は、ＬＥＤディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、液晶ディスプレイ等であり得る。入力インターフェースは、例えば、タッチスクリーンまたは接触感知基板、マウス、キーボード、または呼吸デバイス１２２とやりとりする人間ユーザによって行われる入力を感知するように構成された任意のセンサシステムであり得る。
加湿タンク１２９は、呼吸デバイス１２２に連結または統合されている。加湿タンク１２９は、呼吸デバイス１２２から送達された加圧空気を加湿するのに使用できる貯水器を含む。呼吸デバイス１２２は、ユーザに提供された加圧空気を加湿するために加湿タンク１２９内の水を加熱するヒータを含み得る。加えて、いくつかの実装形態においては、導管１２６が、ユーザに送達された加圧空気を加熱する加熱要素（例えば、導管１２６に連結され、かつ／または埋め込まれたもの）も含み得る。加湿タンク１２９は、空気経路の水蒸気入口に流体連結して、水蒸気入口を介して水蒸気を空気経路内に送達すること、または空気経路自体の一部として空気経路と直列に形成することができる。
いくつかの実装形態においては、システム１００を、生理学的データ、睡眠関連パラメータ、他のデータもしくは情報、またはそれらの任意の組み合わせに少なくとも部分的に基づいて、レセプタクル１８０からユーザの気道に物質の少なくとも一部分を送達するのに使用することができる。一般に、空気経路への物質の一部分の送達を修正することは、（ｉ）空気経路への物質の送達を開始すること、（ｉｉ）空気経路への物質の一部分の送達を終了すること、（ｉｉｉ）空気経路へ送達される物質の量を変更すること、（ｉｖ）空気経路への物質の一部分の送達の時間的特性を変更すること、（ｖ）空気経路への物質の一部分の送達の量的特性を変更すること、（ｖｉ）空気経路への物質の送達と関連付けられた任意のパラメータを変更すること、または（ｖｉｉ）（ｉ）～（ｖｉ）の組み合わせを含み得る。
空気経路内への物質の一部分の送達の時間的特性を変更することは、物質が送達される速度を変えること、異なる時期に開始および／または終了すること、異なる期間にわたって継続すること、送達の時間分布または特性を変えること、時間分布から独立して量分布を変えること、などを含み得る。時間および量を独立的に変えることにより、物質の放出頻度を変えることとは別に、毎回放出される物質の量を確実に変えることができる。このようにして、放出頻度および放出量のいくつかの異なる組み合わせ（例えば、高頻度だが少放出量、高頻度かつ多量、低頻度かつ多量、低頻度かつ少量など）を実現することができる。空気経路内への物質の一部分の送達に対する他の変更も利用することができる。
呼吸システム１２０は、例えば、連続気道陽圧（ＣＰＡＰ）システム、自動気道陽圧システム（ＡＰＡＰ）、二相性または可変気道陽圧システム（ＢＰＡＰまたはＶＰＡＰ）、またはそれらの任意の組み合わせなどのベンチレータまたは気道陽圧（ＰＡＰ）システムとして使用することができる。ＣＰＡＰシステムは、（例えば、睡眠医によって判断される）所定の空気圧をユーザに送達する。ＡＰＡＰシステムは、例えば、ユーザと関連付けられた呼吸データに基づいて、ユーザに送達される空気圧を自動的に変化させる。ＢＰＡＰまたはＶＰＡＰシステムは、第１の所定圧力（例えば、吸気気道陽圧またはＩＰＡＰ）および第１の所定圧力より低い第２の所定圧力（例えば、呼気気道陽圧またはＥＰＡＰ）を送達するように構成されている。
再度図１を参照すると、システム１００の１つ以上のセンサ１３０は、圧力センサ１３２、流量センサ１３４、温度センサ１３６、モーションセンサ１３８、マイクロフォン１４０、スピーカ１４２、無線周波（ＲＦ）受信機１４６、ＲＦ送信機１４８、カメラ１５０、赤外線センサ１５２、光電式（ＰＰＧ）センサ１５４、心電図（ＥＣＧ）センサ１５６、脳波（ＥＥＧ）センサ１５８、静電容量センサ１６０、力センサ１６２、歪みゲージセンサ１６４、筋電図（ＥＭＧ）センサ１６６、酸素センサ１６８、分析物センサ１７４、水分センサ１７６、ＬｉＤＡＲセンサ１７８、またはそれらの任意の組み合わせを含む。一般に、１つ以上のセンサ１３０のそれぞれが、メモリデバイス１１４または１つ以上の他のメモリデバイスに受信および記憶されたセンサデータを出力するように構成されている。
１つ以上のセンサ１３０は、圧力センサ１３２、流量センサ１３４、温度センサ１３６、モーションセンサ１３８、マイクロフォン１４０、スピーカ１４２、ＲＦ受信機１４６、ＲＦ送信機１４８、カメラ１５０、赤外線センサ１５２、光電式（ＰＰＧ）センサ１５４、心電図（ＥＣＧ）センサ１５６、脳波（ＥＥＧ）センサ１５８、静電容量センサ１６０、力センサ１６２、歪みゲージセンサ１６４、筋電図（ＥＭＧ）センサ１６６、酸素センサ１６８、分析物センサ１７４、水分センサ１７６、およびＬｉＤＡＲセンサ１７８のそれぞれを含むものとして図示および記載されているが、１つ以上のセンサ１３０は、本明細書に記載および／図示されたセンサのそれぞれの組み合わせおよび任意の個数を含み得るのが、より一般的である。
本明細書に記載のとおり、システム１００は、睡眠セッション中にユーザ（例えば、図２Ａ～図２Ｂに示す呼吸システム１２０のユーザ）と関連付けられた生理学的データを生成するのに使用することができる。生理学的データは、分析して１つ以上の睡眠関連パラメータを生成することができ、このパラメータは、睡眠セッション中にユーザと関連付けられた任意のパラメータや測定値などを含み得る。睡眠セッション中にユーザ２１０に関して判断できる１つ以上の睡眠関連パラメータは、例えば、無呼吸－低呼吸指数（ＡＨＩ）スコア、睡眠スコア、流れ信号、呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、１時間当たりの事象数、事象パターン、段階、呼吸デバイス１２２の圧力設定、心拍数、心拍数変動、ユーザ２１０の動き、温度、ＥＥＧ活動、ＥＭＧ活動、覚醒、いびき、窒息、咳、口笛、喘鳴、またはそれらの任意の組み合わせを含む。
１つ以上のセンサ１３０は、例えば、生理学的データ、オーディオデータ、またはその両方を生成するのに使用することができる。センサ１３０のうちの１つ以上によって生成された生理学的データは、制御システム１１０により、睡眠セッション中のユーザ２１０と関連付けられた睡眠覚醒信号および１つ以上の睡眠関連パラメータを判断するのに使用することができる。睡眠覚醒信号は、覚醒、リラックスした覚醒、微小覚醒、急速眼球運動（レム）段階、第１のノンレム段階（「Ｎ１」と称されることが多い）、第２のノンレム段階（「Ｎ２」と称されることが多い）、第３のノンレム段階（「Ｎ３」と称されることが多い）、またはそれらの任意の組み合わせを含む１つ以上の睡眠状態および／または１つ以上の睡眠段階を示すことができる。
睡眠覚醒信号には、ユーザの就床時刻、ユーザの起床時刻、ユーザの入眠試行時刻などを判断するタイムスタンプを付与することもできる。睡眠覚醒信号は、睡眠セッション中に、例えば、１秒につき１サンプル、３０秒につき１サンプル、１分につき１サンプルなど所定のサンプリングレートで１つ以上のセンサ１３０によって測定することができる。いくつかの実装形態においては、睡眠覚醒信号が、睡眠セッション中の呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、１時間当たりの事象数、事象パターン、呼吸デバイス１２２の圧力設定、またはそれらの任意の組み合わせも示し得る。この事象（単数または複数）は、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞性無呼吸、混合性無呼吸、低呼吸、（例えばユーザインターフェース１２４からの）マスク漏れ、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数増、呼吸困難、喘息発作、てんかん挿間症、発作、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。睡眠覚醒信号に基づいて睡眠セッション中のユーザについて判断できる１つ以上の睡眠関連パラメータとしては、例えば、全就床時間、全睡眠時間、入眠潜時、入眠後覚醒パラメータ、睡眠効率、断片化指数、またはそれらの任意の組み合わせが挙げられる。
１つ以上のセンサ１３０によって生成された生理学的データおよび／またはオーディオデータは、睡眠セッション中のユーザと関連付けられた呼吸信号を判断するのに使用することもできる。呼吸信号は概して、睡眠セッション中のユーザの呼吸または気息を示す。呼吸信号は、例えば、呼吸数、呼吸数の変動性、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、１時間当たりの事象数、事象パターン、呼吸デバイス１２２の圧力設定、またはそれらの任意の組み合わせを示すことができる。この事象（単数または複数）は、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞性無呼吸、混合性無呼吸、低呼吸、（例えばユーザインターフェース１２４からの）マスク漏れ、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数増、呼吸困難、喘息発作、てんかん挿間症、発作、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。
睡眠セッションは、ユーザ２１０がベッド２３０（または睡眠するつもりで利用する別の領域もしくは物体）に横たわったか着座した後、および呼吸デバイス１２２をオンにし、かつユーザインターフェース１２４を身に付けた後の任意の時点を含むのが一般的である。そのため、睡眠セッションは、（ｉ）ユーザ２１０がＣＰＡＰシステムを使用しているが、ユーザ２１０が入眠しようとする前の（例えば、ユーザ２１０がベッド２３０で横になって本を読んでいる）期間、（ｉｉ）ユーザ２１０が入眠しようとするがまだ覚醒している期間、（ｉｉｉ）ユーザ２１０が浅睡眠（非急速眼球運動（ノンレム）睡眠の段階１および段階２とも称される）に入っている期間、（ｉｖ）ユーザ２１０が深睡眠（徐波睡眠、ＳＷＳ、またはノンレム睡眠の段階３とも称される）に入っている期間、（ｖ）ユーザ２１０が急速眼球運動（レム）睡眠に入っている期間、（ｖｉ）ユーザ２１０が浅睡眠、深睡眠、またはレム睡眠の間で周期的に覚醒している期間、または（ｖｉｉ）ユーザ２１０が覚醒して再び入眠しない期間を含み得る。
睡眠セッションは、ユーザ２１０がユーザインターフェース１２４を取り外し、呼吸デバイス１２２をオフにし、かつベッド２３０から出ると終了するものと定義されるのが一般的である。いくつかの実装形態においては、睡眠セッションが、追加の時間期間を含むこと、または上に開示された期間の一部のみに限定することができる。例えば、睡眠セッションは、呼吸デバイス１２２が気道またはユーザ２１０に加圧空気を供給し始めたときに始まり、呼吸デバイス１２２がユーザ２１０の気道に加圧空気を供給するのを停止したときに終わり、ユーザ２１０が就眠または覚醒しているときに、間の時点の一部または全部を含む期間を包含するように定義することができる。
圧力センサ１３２は、メモリデバイス１１４に記憶すること、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することのできる圧力データを出力する。いくつかの実装形態においては、圧力センサ１３２が、呼吸システム１２０のユーザの呼吸（例えば、吸気および／もしくは呼気）ならびに／または周囲圧力を示すセンサデータを生成する空気圧センサ（例えば大気圧センサ）である。かかる実装形態においては、圧力センサ１３２が、呼吸デバイス１２２に連結または統合することができる。圧力センサ１３２は、例えば、静電容量センサ、電磁センサ、圧電センサ、歪みゲージセンサ、光学センサ、電位差センサ、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。一例においては、圧力センサ１３２が、ユーザの血圧を判断するのに使用することができる。
流量センサ１３４は、メモリデバイス１１４に記憶すること、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することのできる流量データを出力する。いくつかの実装形態において、流量センサ１３４は、呼吸デバイス１２２からの空気流量、導管１２６を通過する空気流量、ユーザインターフェース１２４を通過する空気流量、またはそれらの任意の組み合わせを判断するのに使用される。かかる実装形態においては、流量センサ１３４が、呼吸デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、または導管１２６に連結または統合することができる。流量センサ１３４は、例えば、回転流量計（例えば、ホール効果流量計）、タービン流量計、オリフィス流量計、超音波流量計、熱線センサ、渦流センサ、膜センサ、またはそれらの任意の組み合わせなどの質量流量センサであり得る。
温度センサ１３６は、メモリデバイス１１４に記憶すること、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することのできる温度データを出力する。いくつかの実装形態においては、温度センサ１３６が、ユーザ２１０（図２Ａおよび図２Ｂ）の核心体温、ユーザ２１０の皮膚温度、呼吸デバイス１２２から、および／または導管１２６を通過して流れる空気の温度、ユーザインターフェース１２４内の温度、周囲温度、またはそれらの任意の組み合わせを示す温度データを生成する。温度センサ１３６は、例えば、熱電対センサ、サーミスタセンサ、シリコンバンドギャップ温度センサもしくは半導体ベースのセンサ、抵抗温度検出器、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。
モーションセンサ１３８は、メモリデバイス１１４に記憶すること、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することのできるモーションデータを出力する。モーションセンサ１３８は、睡眠セッション中のユーザ２１０の動きを検出するのに、および／または呼吸デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、もしくは導管１２６など、呼吸システム１２０の構成要素のいずれかの動きを検出するのに使用することができる。モーションセンサ１３８は、加速度計、ジャイロスコープ、および磁力計など１つ以上の慣性センサを含み得る。いくつかの実装形態においては、モーションセンサ１３８が、代替または追加として、ユーザの体動を表す１つ以上の信号を生成し、この信号から、例えばユーザの呼吸運動を介して、ユーザの睡眠状態を表す信号が取得され得る。いくつかの実装形態においては、モーションセンサ１３８からのモーションデータを、別のセンサ１３０からの追加データと併用して、ユーザの睡眠状態を判断することができる。
マイクロフォン１４０は、メモリデバイス１１４に記憶すること、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することのできる音データを出力する。マイクロフォン１４０によって生成されたオーディオデータは、睡眠セッション中の１つ以上の音（単数または複数）（例えば、ユーザ２１０からの音）として再現可能である。マイクロフォン１４０からのオーディオデータは、本明細書でさらに詳述するとおり、睡眠セッション中のユーザが経験した事象を（例えば、制御システム１１０を使用して）特定するのに使用することもできる。マイクロフォン１４０は、呼吸デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、またはユーザデバイス１７０に連結または統合することができる。いくつかの実装形態においては、システム１００が複数のマイクロフォン（例えば、ビーム形成機能を有する２つ以上のマイクロフォンおよび／またはマイクロフォンの配列）を含み、複数のマイクロフォンのそれぞれによって生成された音データが、その複数のマイクロフォンのうちの別のものによって生成された音データを区別するのに使用できるようになっている。
スピーカ１４２は、システム１００のユーザ（例えば、図２Ａおよび図２Ｂのユーザ２１０）にとって可聴である音波を出力する。スピーカ１４２は、例えば、目覚まし時計として使用すること、または（例えば、事象を受けて）ユーザ２１０にアラートまたはメッセージを再生する目的で使用することができる。いくつかの実装形態においては、スピーカ１４２が、マイクロフォン１４０によって生成されたオーディオデータをユーザに伝えるのに使用することができる。スピーカ１４２は、呼吸デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、または外部デバイス１７０に連結または統合することができる。
マイクロフォン１４０およびスピーカ１４２は、別々のデバイスとして使用することができる。いくつかの実装形態においては、マイクロフォン１４０およびスピーカ１４２を、例えば、参照によりそれぞれ全体が本明細書に組み込まれるＷＯ２０１８／０５０９１３およびＷＯ２０２０／１０４４６５に記載のとおり、音響センサ１４１に組み入れることができる。かかる実装形態においては、スピーカ１４２が、所定の間隔および／または周波数で音波を生成または放出し、マイクロフォン１４０が、スピーカ１４２から放出された音波の反射を検出する。スピーカ１４２が生成または放出する音波は、ユーザ２１０または同床者２２０（図２Ａおよび図２Ｂ）の睡眠を妨げないように、人間の耳には聞こえない周波数（例えば、２０Ｈｚ未満または約１８ｋＨｚ超）を有する。制御システム１１０は、マイクロフォン１４０および／またはスピーカ１４２からのデータに少なくとも部分的に基づいて、ユーザ２１０（図２Ａ～図２Ｂ）の所在位置および／または、例えば、呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、１時間当たりの事象数、事象パターン、睡眠状態、呼吸デバイス１２２の圧力設定、またはそれらの任意の組み合わせなど、本明細書に記載されている睡眠関連パラメータ（例えば口漏れ状態）のうちの１つ以上を判断することができる。この文脈では、ソナーセンサが、超音波または低周波数超音波感知信号（例えば、約１７～２３ｋＨｚ、１８～２２ｋＨｚ、または１７～１８ｋＨｚの周波数範囲内）を空気中で生成／送信することなどによるアクティブ音響センシングに関わるものと理解され得る。かかるシステムは、上記の国際公開第２０１８／０５０９１３号および国際公開第２０２０／１０４４６５号を踏まえて検討され得る。
いくつかの実装形態においては、センサ１３０が、（ｉ）マイクロフォン１４０と同一または同様であり、音響センサ１４１に統合されている第１のマイクロフォンと、（ｉｉ）マイクロフォン１４０と同一または同様だが、音響センサ１４１に統合されている第１のマイクロフォンとは別々かつ別個である第２のマイクロフォンと、を含む。
ＲＦ送信機１４８は、所定の周波数および／または所定の振幅（例えば、高周波帯域内、低周波帯域内、長波信号、短波信号など）を有する電波を生成および／または放射する。ＲＦ受信機１４６は、ＲＦ送信機１４８から放射された電波の反射を検出し、このデータは、制御システム１１０によって分析することにより、ユーザ２１０（図２Ａおよび図２Ｂ）の位置および／または本明細書に記載されている睡眠関連パラメータのうちの１つ以上を判断することができる。ＲＦ受信機（ＲＦ受信機１４６およびＲＦ送信機１４８のどちらか、または別のＲＦペア）は、制御システム１１０、呼吸デバイス１２２、１つ以上のセンサ１３０、ユーザデバイス１７０、またはそれらの任意の組み合わせの間での無線通信に使用することもできる。ＲＦ受信機１４６およびＲＦ送信機１４８は、図１において別々かつ別個の要素として示されているが、いくつかの実装形態においては、ＲＦ受信機１４６およびＲＦ送信機１４８がＲＦセンサ１４７の一部として組み合わせられている。一部のかかる実装形態においては、ＲＦセンサ１４７が制御回路を含む。ＲＦ通信の具体的な形式は、Ｗｉ－ＦｉやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等であり得る。
いくつかの実装形態においては、ＲＦセンサ１４７がメッシュシステムの一部である。メッシュシステムの一例がＷｉ－Ｆｉメッシュシステムであり、このシステムは、メッシュノード、メッシュルータ（単数または複数）、およびメッシュゲートウェイ（単数または複数）を含み得、これらのそれぞれが移動式／可動式または固定式であり得る。かかる実装形態においては、Ｗｉ－Ｆｉメッシュシステムが、Ｗｉ－Ｆｉルータおよび／またはＷｉ－Ｆｉコントローラ、ならびに１つ以上の衛星（例えばアクセスポイント）を含み、これらのそれぞれが、ＲＦセンサ１４７と同一または同様であるＲＦセンサを含む。Ｗｉ－Ｆｉルータおよび衛星は、Ｗｉ－Ｆｉ信号を使用して互いに常時通信する。Ｗｉ－Ｆｉメッシュシステムは、物体や人が移動して信号を部分的に妨害することによってルータと衛星（単数または複数）との間で生じるＷｉ－Ｆｉ信号の変化（例えば、受信信号強度の差）に基づいてモーションデータを生成するのに使用することができる。このモーションデータは、モーション、呼吸、心拍数、歩行、転倒、挙動など、またはそれらの任意の組み合わせを示し得る。
カメラ１５０は、メモリデバイス１１４に記憶できる１つ以上の画像（例えば、静止画、動画、熱画像、またはそれらの任意の組み合わせ）として再現可能な画像データを出力する。制御システム１１０は、カメラ１５０からの画像データを使用して、例えば、１つ以上の事象（例えば、周期性四肢運動または下肢静止不能症候群）、呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、１時間当たりの事象数、事象パターン、睡眠状態、睡眠段階、またはそれらの任意の組み合わせなど、本明細書に記載されている睡眠関連パラメータのうちの１つ以上を判断することができる。さらには、カメラ１５０からの画像データを使用して、例えば、ユーザの所在位置を特定し、ユーザ２１０の胸の動きを判断し、ユーザ２１０の口および／または鼻の空気流を判断し、ユーザ２１０がベッド２３０に入った時刻を判断し、ユーザ２１０がベッド２３０を後にした時刻を判断することができる。
赤外線（ＩＲ）センサ１５２は、メモリデバイス１１４に記憶できる１つ以上の赤外線画像（例えば、静止画、動画、またはその両方）として再現可能な赤外線画像データを出力する。ＩＲセンサ１５２からの赤外線データは、ユーザ２１０の温度および／またはユーザ２１０の移動を含む、睡眠セッション中の１つ以上の睡眠関連パラメータを判断するのに使用することができる。ＩＲセンサ１５２は、ユーザ２１０の存在、位置、および／または移動を測定する際に、カメラ１５０と組み合わせて使用することもできる。ＩＲセンサ１５２が、例えば、約７００ｎｍと約１ｍｍとの間の波長を有する赤外光を検出することができるのに対し、カメラ１５０は、約３８０ｎｍと約７４０ｎｍとの間の波長を有する可視光を検出することができる。
ＰＰＧセンサ１５４は、例えば、心拍数、心拍数変動、心周期、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、推定血圧パラメータ（単数または複数）、またはそれらの任意の組み合わせなど１つ以上の睡眠関連パラメータを判断するのに使用できる、ユーザ２１０（図２Ａおよび図２Ｂ）と関連付けられた生理学的データを出力する。ＰＰＧセンサ１５４は、ユーザ２１０が着用すること、ユーザ２１０が着用する衣類および／または織地に埋め込むこと、ユーザインターフェース１２４および／またはその関連ヘッドギア（例えばストラップなど）に埋め込むことおよび／または連結すること、などができる。
ＥＣＧセンサ１５６は、ユーザ２１０の心臓の電気的活動と関連付けられた生理学的データを出力する（図２Ａおよび図２Ｂ）。いくつかの実装形態においては、ＥＣＧセンサ１５６が、睡眠セッション中のユーザ２１０の一部分の上または周囲に位置付けられている１つ以上の電極を含む。ＥＣＧセンサ１５６からの生理学的データは、例えば、本明細書に記載されている睡眠関連パラメータのうちの１つ以上を判断するのに使用することができる。
ＥＥＧセンサ１５８は、ユーザ２１０の脳の電気的活動と関連付けられた生理学的データを出力する。いくつかの実装形態において、ＥＥＧセンサ１５８は、睡眠セッション中のユーザ２１０の頭皮の上または周囲に位置付けられている１つ以上の電極を含む。ＥＥＧセンサ１５８からの生理学的データは、例えば、睡眠セッション中の任意の所与の時期におけるユーザ２１０の睡眠状態を判断するのに使用することができる。いくつかの実装形態において、ＥＥＧセンサ１５８は、ユーザインターフェース１２４および／またはその関連ヘッドギア（例えばストラップなど）に統合することができる。
静電容量センサ１６０、力センサ１６２、および歪みゲージセンサ１６４は、メモリデバイス１１４に記憶でき、かつ本明細書に記載されている睡眠関連パラメータのうちの１つ以上を判断するのに制御システム１１０が使用できるデータを出力する。ＥＭＧセンサ１６６は、１つ以上の筋肉によって生み出された電気的活動と関連付けられた生理学的データを生成する。酸素センサ１６８は、（例えば、導管１２６内またはユーザインターフェース１２４における）気体の酸素濃度を示す酸素データを出力する。酸素センサ１６８は、例えば、超音波酸素センサ、電気酸素センサ、化学酸素センサ、光学式酸素センサ、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。いくつかの実装形態においては、１つ以上のセンサ１３０が、ガルバニック皮膚反応（ＧＳＲ）センサ、血流センサ、呼吸センサ、脈拍センサ、血圧計センサ、オキシメトリセンサ、またはそれらの任意の組み合わせも含む。
分析物センサ１７４は、ユーザ２１０の吐出息における分析物の存在を検出するのに使用することができる。分析物センサ１７４によって出力されたデータは、メモリデバイス１１４に記憶することができ、ユーザ２１０の息に含まれる任意の分析物の同一性および濃度を判断するために制御システム１１０によって使用することができる。いくつかの実装形態においては、分析物センサ１７４が、ユーザ２１０の口付近に位置付けられ、ユーザ２１０の口から吐き出された息に含まれる分析物を検出する。例えば、ユーザインターフェース１２４が、ユーザ２１０の鼻および口を覆う顔面マスクである場合、分析物センサ１７４は、ユーザ２１０の口呼吸を監視するためにその顔面マスク内に位置付けられ得る。ユーザインターフェース１２４が鼻マスクまたは鼻枕マスクである場合など、他の実装形態においては、分析物センサ１７４が、ユーザ２１０の鼻を通じて吐き出される息に含まれる分析物を検出するために、ユーザ２１０の鼻付近に位置付けられ得る。さらに他の実装形態においては、ユーザインターフェース１２４が鼻マスクまたは鼻枕マスクである場合に、分析物センサ１７４が、ユーザ２１０の口付近に位置付けられ得る。この実装形態においては、分析物センサ１７４を、ユーザ２１０の口から不用意に空気が漏れていないかどうかを検出するのに使用することができる。いくつかの実装形態においては、分析物センサ１７４が、炭素系化学物質または化合物を検出するのに使用できる揮発性有機化合物（ＶＯＣ）センサである。いくつかの実装形態においては、分析物センサ１７４を、ユーザ２１０が鼻または口のどちらで呼吸しているかを検出するのに使用することもできる。例えば、ユーザ２１０の口付近または（ユーザインターフェース１２４が顔面マスクである実装形態において）顔面マスク内に位置付けられた分析物センサ１７４によって出力されたデータによって分析物の存在が検出された場合、プロセッサ１１２は、ユーザ２１０が口で呼吸しているという指標としてこのデータを使用することができる。
水分センサ１７６は、メモリデバイス１１４に記憶でき、かつ制御システム１１０が使用できるデータを出力する。水分センサ１７６は、ユーザを取り巻く様々な領域（例えば、導管１２６またはユーザインターフェース１２４の内部、ユーザ２１０の顔付近、導管１２６とユーザインターフェース１２４との間の接続部付近、導管１２６と呼吸デバイス１２２との間の接続部付近など）において水分を検出するのに使用することができる。そのため、いくつかの実装形態においては、水分センサ１７６を、呼吸デバイス１２２からの加圧空気の湿度を監視するために、ユーザインターフェース１２４または導管１２６に位置付けることができる。他の実装形態においては、水分センサ１７６が、水分レベルを監視する必要がある任意の領域付近に配置されている。水分センサ１７６は、例えばユーザ２１０の寝室内の空気など、ユーザ２１０を取り巻く周囲環境の湿度を監視するのに使用することもできる。
光検出および測距（ＬｉＤＡＲ）センサ１７８は、深度感知に使用することができる。このタイプの光学センサ（例えばレーザセンサ）は、物体を検出し、生活空間など周囲環境の３次元（３Ｄ）マップを作成するのに使用することができる。ＬｉＤＡＲは一般に、パルスレーザを利用して飛行時間を計測する。ＬｉＤＡＲは、３Ｄレーザスキャンとも称される。かかるセンサの一使用例においては、ＬｉＤＡＲセンサ１６６を有する固定または（スマートフォンなどの）モバイルデバイスが、センサから５メートル以上離れた領域を測定およびマッピングすることができる。ＬｉＤＡＲデータは、例えば電磁式ＲＡＤＡＲセンサによって推定されたポイントクラウドデータと融合させることができる。ＬｉＤＡＲセンサ（単数または複数）１７８は、人工知能（ＡＩ）を使用して、（ＲＡＤＡＲに対して高反射性であり得る）ガラス窓など、ＲＡＤＡＲシステムにとっての問題をもたらし得る空間内の特徴量を検出および分類することにより、ＲＡＤＡＲシステムのジオフェンスを自動的に作成することもできる。ＬｉＤＡＲは、人の身長に加え、人が座ったとき、倒れたときなどに生じる身長の変化を推定するのに使用することもできる。ＬｉＤＡＲは、環境の３Ｄメッシュ表現を形成するのに使用され得る。さらなる用途では、電波が通過する固体表面（例えば電波透過性材料）にＬｉＤＡＲが反射し得ることにより、異なるタイプの障害物の分類が可能となる。
いくつかの実装形態においては、１つ以上のセンサ１３０が、ガルバニック皮膚反応（ＧＳＲ）センサ、血流センサ、呼吸センサ、脈拍センサ、血圧計センサ、オキシメトリセンサ、ソナーセンサ、ＲＡＤＡＲセンサ、血糖センサ、色センサ、ｐＨセンサ、空気質センサ、傾斜センサ、雨センサ、土壌水分センサ、水流センサ、アルコールセンサ、またはそれらの任意の組み合わせも含む。
図１では別々に示されているが、１つ以上のセンサ１３０の組み合わせを、呼吸デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、加湿タンク１２９、制御システム１１０、ユーザデバイス１７０、またはそれらの任意の組み合わせを含むシステム１００の構成要素のうちの任意の１つ以上に統合および／または連結することができる。例えば、音響センサ１４１および／またはＲＦセンサ１４７は、ユーザデバイス１７０に統合および／または連結することができる。かかる実装形態においては、ユーザデバイス１７０を、本開示のいくつかの態様に係るシステム１００（例えば制御システム１１０）が使用する追加または二次データを生成する二次デバイスとみなすことができる。いくつかの実装形態においては、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つが、呼吸デバイス１２２、制御システム１１０、またはユーザデバイス１７０に連結されておらず、睡眠セッション中のユーザ２１０に概ね隣接して位置付けられている（例えば、ユーザ２１０の一部分の上に位置付けられているか接触している、ユーザ２１０によって着用されている、ナイトスタンドに連結されているか位置付けられている、マットレスに連結されている、天井に連結されている、など）。
１つ以上のセンサ１３０からのデータを分析して、呼吸信号、呼吸数、呼吸パターン、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、１つ以上の事象の発生、１時間当たりの事象数、事象パターン、睡眠状態、無呼吸－低呼吸指数（ＡＨＩ）、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る１つ以上の睡眠関連パラメータを判断することができる。１つ以上の事象（単数または複数）は、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞性無呼吸、混合性無呼吸、低呼吸、マスク漏れ、咳、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数増、呼吸困難、喘息発作、てんかん挿間症、発作、血圧上昇、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。これらの睡眠関連パラメータの多くは生理学的パラメータであるが、これらの睡眠関連パラメータの一部は非生理学的パラメータであるとみなすことができる。他のタイプの生理学的および非生理学的パラメータは、１つ以上のセンサ１３０からのデータまたは他のタイプのデータのどちらからでも判断することができる。
ユーザデバイス１７０（図１）は、ディスプレイデバイス１２８を含む。ユーザデバイス１７０は、例えば、スマートフォン、タブレット、ゲーム・コンソール、スマートウォッチ、ノートパソコン等のモバイルデバイスであり得る。代替として、ユーザデバイス１７０は、外部感知システム、テレビ（例えばスマートテレビ）、または別のスマートホームデバイス（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ｈｏｍｅ、Ａｍａｚｏｎ Ｅｃｈｏ、Ａｌｅｘａなどのスマートスピーカ（単数または複数））であり得る。いくつかの実装形態においては、このユーザデバイスがウェアラブルデバイス（例えばスマートウォッチ）である。ディスプレイデバイス１７２は概して、静止画、動画、またはその両方を含む画像（単数または複数）を表示するのに使用される。いくつかの実装形態においては、ディスプレイデバイス１７２が、画像（単数または複数）および入力インターフェースを表示するように構成されたグラフィックユーザインターフェース（ＧＵＩ）を含むヒューマンマシンインターフェース（ＨＭＩ）の働きをする。ディスプレイデバイス１７２は、ＬＥＤディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、液晶ディスプレイ等であり得る。入力インターフェースは、例えば、タッチスクリーンまたは接触感知基板、マウス、キーボード、またはユーザデバイス１７０とやりとりする人間ユーザによって行われる入力を感知するように構成された任意のセンサシステムであり得る。いくつかの実装形態においては、１つ以上のユーザデバイスを、システム１００が使用すること、および／またはシステム１００に含めることができる。
制御システム１１０およびメモリデバイス１１４は、システム１００の別々かつ別個の構成要素として図１に記載および図示されているが、いくつかの実装形態においては、制御システム１１０および／またはメモリデバイス１１４が、ユーザデバイス１７０および／または呼吸デバイス１２２に統合されている。代替として、いくつかの実装形態においては、制御システム１１０またはその一部分（例えばプロセッサ１１２）がクラウドに所在し得（例えば、サーバに統合され、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイスに統合され、クラウドに接続され、エッジクラウド処理を受け得るなど）、１つ以上のサーバ（例えば、リモートサーバ、ローカルサーバなど、またはそれらの任意の組み合わせ）に所在し得る。
システム１００は、上記構成要素のすべてを含むものとして示されているが、本開示の種々の実装形態によれば、生理学的データを生成し、ユーザに推奨就寝時刻を判断するためにシステムに含めることのできる構成要素は、それより多くも少なくもあり得る。例えば、第１の代替システムは、制御システム１１０と、メモリデバイス１１４と、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つと、を含む。別の例として、第２の代替システムは、制御システム１１０と、メモリデバイス１１４と、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つと、ユーザデバイス１７０と、を含む。さらに別の例として、第３の代替システムは、制御システム１１０と、メモリデバイス１１４と、呼吸システム１２０と、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つと、ユーザデバイス１７０と、を含む。そのため、本明細書に表示および記載されている構成要素の任意の部分（単数または複数）を使用して、かつ／または１つ以上の他の構成要素と組み合わせて、ユーザの推奨就寝時刻を判断するための様々なシステムを形成することができる。
一般に、呼吸システム１２０の使用を処方されたユーザは、（特に、ユーザが睡眠時無呼吸または他の睡眠関連障害に罹患しているときに）呼吸システム１２０を使用しない場合と比較して、睡眠中に呼吸システムを使用した翌日に、睡眠の質が上がり、疲労度が下がる傾向がある。ただし、ユーザインターフェース１２４が不快もしくは面倒であること、または他の副作用（例えば、口の乾燥、唇の乾燥、喉の乾燥、不快感など）を理由に、処方された使用に従わないユーザが多い。ユーザは、自身が何らかの便益（例えば、日中の疲労度の低下）を経験していると知覚できなければ、処方されたとおりに呼吸システム１２０を使用しない（または使用を完全に止める）可能性が高まる。
ただし、副作用および／または睡眠の質の改善不足は、治療の有効性が足りないのではなく、口漏れによるものであり得る。そのため、ユーザの口漏れ状態を判断し、その口漏れ状態をユーザに伝達してユーザが得る睡眠の質を上げられように支援することにより、知覚されるメリット（単数または複数）が少ないという理由でユーザ呼吸システム１２０の使用を中断したり減らしたりしないようにすることには利点がある。
概して図２Ａおよび図２Ｂを参照すると、いくつかの実装形態に係るシステム１００（図１）の一部分が表されている。呼吸システム１２０のユーザ２１０および同床者２２０がベッド２３０に居り、マットレス２３２に横たわっている。ユーザインターフェース１２４（例えば、図２Ａのフルフェイスマスクまたは図２Ｂの鼻マスク）は、睡眠セッション中のユーザ２１０によって着用され得る。ユーザインターフェース１２４は、導管１２６を介して呼吸デバイス１２２に流体的に連結および／または接続されている。呼吸デバイス１２２は、導管１２６およびユーザインターフェース１２４を介してユーザ２１０に加圧空気を送達してユーザ２１０の喉における空気圧を高め、睡眠中に気道が閉塞および／または狭窄しないように支援する。呼吸デバイス１２２は、図２Ａに示すとおり、ベッド２３０に直に隣接するナイトスタンド２４０上か、より一般的には、ベッド２３０および／またはユーザ２１０に概ね隣接する任意の表面または構造物上に位置付けることができる。
いくつかの実装形態においては、制御システム１１０、メモリ２１４、１つ以上のセンサ１３０のいずれか、それらの任意の組み合わせが、ベッド２３０および／またはユーザ２１０に概して隣接する任意の表面および／または構造の上および／または内部に所在し得る。例えば、いくつかの実装形態においては、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つが、ベッド２３０および／またはユーザ２１０に隣接する呼吸システム１２０の１つ以上の構成要素の上および／または内部の第１の位置２５５Ａに所在し得る。１つ以上のセンサ１３０は、呼吸システム１２０、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、ディスプレイデバイス１２８、加湿タンク１２９、またはそれらの任意の組み合わせに連結することができる。
代替または追加として、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、ベッド２３０の上および／または内部の第２の位置２５５Ｂに所在し得る（例えば、１つ以上のセンサ１３０は、ベッド２３０に連結および／または統合されている）。さらに、代替または追加として、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、ベッド２３０および／またはユーザ２１０に隣接するマットレス２３２の上および／または内部の第３の位置２５５Ｃに所在し得る（例えば、１つ以上のセンサ１３０は、マットレス２３２に連結および／または統合されている）。代替または追加として、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、ベッド２３０および／またはユーザ２１０に概ね隣接する枕の上および／または内部の第４の位置２５５Ｄに所在し得る。
代替または追加として、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、ベッド２３０および／またはユーザ２１０に概ね隣接するナイトスタンド２４０の上および／または内部の第５の位置２５５Ｅに所在し得る。代替または追加として、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つがユーザ２１０に連結され、かつ／または位置付けられるように、第６の位置２５５Ｆに所在し得る（例えば、１つ以上のセンサ１３０は、織地、衣類２１２、および／またはユーザ２１５が着用するスマートデバイス２７０に埋め込まれているか連結されている）。１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、１つ以上のセンサ１３０がユーザ２１０と関連付けられたセンサデータを生成できるように、ユーザ２１０に対して任意の適切な箇所に位置付けられるのがさらに一般的である。
いくつかの実装形態においては、マイクロフォン１４０などの１次センサが、睡眠セッション中にユーザ２１０と関連付けられた音響データを生成するように構成されている。例えば、１つ以上のマイクロフォン（図１のマイクロフォン１４０と同一または同様）は、（ｉ）呼吸デバイス１２２の回路基板、（ｉｉ）導管１２６、（ｉｉｉ）呼吸システム１２０の構成要素間のコネクタ、（ｉｖ）ユーザインターフェース１２４、（ｖ）ユーザインターフェースと関連付けられたヘッドギア（例えばストラップ）、または（ｖｉ）それらの任意の組み合わせに統合および／または連結することができる。いくつかの実装形態においては、そのマイクロフォンが、空気流経路（例えば、ユーザの気道と流体的に連結された空気経路）と流体連通および／または音響連通している。例えば、いくつかの実装形態においては、そのマイクロフォンが、ダクトを介して空気流路に接続されたプリント回路基板上に位置付けられている。
追加または代替として、１つ以上のマイクロフォン（図１のマイクロフォン１４０と同一または同様）を、ユーザデバイス１７０、テレビ、腕時計（例えば、機械式腕時計またはスマートデバイス２７０）、ペンダント、マットレス２３２、ベッド２３０、ベッド２３０上に位置付けられた寝具、枕、スピーカ（例えば、図１のスピーカ１４２）、ラジオ、タブレット、無水加湿器、またはそれらの任意の組み合わせなど、共在しているスマートデバイスに統合および／または連結することができる。
追加または代替として、いくつかの実装形態においては、音響信号が１つ以上のマイクロフォンに移動できるようにする空気通路が存在する限り、１つ以上のマイクロフォン（図１のマイクロフォン１４０と同一または同様）がシステム１００（図１）および／またはユーザ２１０（図２Ａ～図２Ｂ）から離れていてもよい。例えば、その１つ以上のマイクロフォンは、システム１００を格納している部屋とは異なる部屋にあり得る。
音響データの分析に少なくとも部分的に基づいて、口漏れ状態を判断することができる。口漏れ状態は、ユーザの口から空気が漏れていること（例えば、本明細書に記載されているような口漏れ）を示している。加えて、いくつかの実装形態においては、口漏れ状態を判断することが、口漏れをマスク漏れと区別することを含む。いくつかの実装形態においては、口漏れ状態が、本開示の方法３００（図３）、５００（図５）、および６００（図６）の１つ以上のステップを用いて判断される。
図３を参照すると、ユーザの口漏れ状態を判断するための方法３００が表されている。方法３００の１つ以上のステップは、本明細書に記載されているシステム１００（図１および図２Ａ～図２Ｂ）の任意の要素または態様を用いて実施することができる。
方法３００のステップ３１０は、睡眠セッションの少なくとも一部中のユーザと関連付けられた音響データを生成または取得することを含む。例えば、ステップ３１０は、１つ以上のセンサ１３０（図１）のうちの少なくともを使用して、睡眠セッション中に音響データを生成または取得することを含み得る。いくつかの実装形態においては、この音響データが、１つ以上のマイクロフォン（上記のマイクロフォン１４０など）を使用して生成される。いくつかの実装形態においては、この１つ以上のマイクロフォンのうちの少なくとも１つが、ユーザインターフェース１２４に連結または統合されている。追加または代替として、いくつかの実装形態においては、この音響データが、システム１００の構成要素ではない外部マイクロフォンを使用して生成される。いくつかの実装形態においては、この音響データが、呼吸システム１２０（図１）に連結または統合されている上記の音響センサ１４１および／またはＲＦセンサ１４７を使用して生成される。ステップ３１０で生成または取得された音響データを記述している情報は、メモリデバイス１１４（図１）に記憶することができる。
ステップ３１０は、睡眠セッションのセグメント中、睡眠セッション全体の進行中、または第１の睡眠セッションの複数のセグメントにわたって音響データを（マイクロフォン１４０などの一次センサを介して）生成することを含み得る。例えば、ステップ３１０は、音響データを継続的に生成すること、または二次センサによって生成された二次センサデータのみに基づいて生成することを含み得る。例えば、温度センサ（例えば温度センサ１３６）および／または分析物センサ（例えば、分析物センサ１７４）が、口呼吸を直接検出するためにユーザの口の近くに位置付けられ得る。
いくつかの実装形態においては、口漏れ状態を確認するために、一次センサに加えて１つ以上の二次センサも使用され得る。いくつかのかかる実装形態においては、この１つ以上の二次センサが、流量センサ（例えば、システム１００の流量センサ１３４）、温度センサ（例えば、システム１００の温度センサ１３６）、カメラ（例えば、システム１００のカメラ１５０）、ベーンセンサ（ＶＡＦ）、熱線センサ（ＭＡＦ）、冷線、層流センサ、超音波センサ、慣性センサ、またはそれらの任意の組み合わせを含む。
流量センサ１３４は、睡眠セッション中に呼吸デバイス１２２のユーザ２１０（図２Ａ～図２Ｂ）と関連付けられた流れデータ（流量データの形態）を生成するのに使用することができる。流量センサ（例えば、流量センサ１３４など）の例が、国際公開第２０１２／０１２８３５号に記載されており、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。いくつかの実装形態においては、流量センサ１３４が、通気流れ（例えば、意図的な「漏れ」）、不測の漏れ（例えば、口漏れおよび／またはマスク漏れ）、患者流れ（例えば、肺に入る、かつ／または肺から出る空気）、またはそれらの任意の組み合わせを測定するように構成されている。いくつかの実装形態においては、この流量データを分析して、ユーザの心原性振動を判断することができる。
カメラ１５０は、睡眠セッション中にユーザと関連付けられた画像データを生成するのに使用することができる。本明細書に記載のとおり、このカメラは、顔の解剖学的構造（例えば、口、鼻孔の形状（例えば、開いている、部分的に開いている、または閉じている）および／または寸法）、呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、１時間当たりの事象数、事象パターン、睡眠状態、睡眠段階、またはそれらの任意の組み合わせを検出するように構成することができる。
いくつかの実装形態において、方法３００のステップ３１０は、睡眠セッション中のユーザと関連付けられた生理学的データを生成または取得することをさらに含む。例えば、ステップ３１０は、１つ以上のセンサ１３０（図１）のうちの少なくともを使用して、睡眠セッション中に生理学的データを生成または取得することを含み得る。ステップ３１０で生成された生理学的データについて記述している情報は、メモリデバイス１１４（図１）に記憶することができる。
いくつかの実装形態においては、単一のセンサが、音響データおよび生理学的データの両方を生成することができる。代替として、この音響データは、センサ１３０のうちの第１のセンサを使用して生成され、生理学的データは、第１のセンサとは別々かつ別個であるセンサ１３０のうちの第２のセンサを使用して生成される。いくつかの実装形態においては、第１のセンサおよび第２のセンサが異なるタイプのセンサであり得る（例えば、第１のセンサがマイクロフォン１４０と同一または同様のマイクロフォンであり、第２のセンサがモーションセンサ１３８と同一または同様のモーションセンサである）。代替として、いくつかの実装形態においては、第１のセンサおよび第２のセンサが、同じセンサのうちの２つ（例えば、マイクロフォン１４０と同一または同様である２つのマイクロフォン）であり得る。例えば、いくつかの実装形態においては、第１のマイクロフォンが、呼吸デバイスの導管に連結された一体型マイクロフォンである。第２のマイクロフォンは、外部マイクロフォンである。
方法３００のステップ３２０は、ユーザと関連付けられた音響データを分析することを含む。制御システム１１０は、メモリデバイス１１４に記憶された音響データを分析して口漏れ状態を判断することができる。いくつかの実装形態においては、音響データを分析するために、その音響データ（ステップ３１０）が、負の口漏れ状態を示す所定のデータと比較される。その所定データは、シミュレートされたデータ、履歴データ、またはその両方を含み得る。
例えば、いくつかの実装形態においては、任意の所与のマスクについて、マスクの意図的な漏れを示す音響データを推定することができる。マスクのタイプは、例えば、本明細書に記載されているケプストラム分析を用いて特定することができる。マイクロフォン１４０によって測定された音響データは、推定された意図的な漏れと比較される。呼吸システムがクローズドシステムである（例えば口漏れがない）場合には、合理的に一致するはずである。ただし、例えば口漏れが原因でシステムが「オープン」になっている場合には、この音響データが、推定された意図的な漏れから逸脱する（所定の閾値を上回る）。
いくつかの実装形態においては、音響データ（ステップ３１０）が、スピーカ（例えば、システム１００のスピーカ１４２、または外部スピーカ）から伝送される反射音波であって、マイクロフォン（例えば、システム１００のマイクロフォン１４０）によって受信される反射音波を含む。この反射音波は、音波の経路（単数または複数）内の構成要素の形状および寸法を示す。追加または代替として、この音響データは、１つ以上の睡眠関連パラメータ（例えば、鼻を通じて呼吸すること、口を通じて呼吸すること、いびきをかくこと、鼻をすすること）を示すユーザからの音（単数または複数）を含む。
例えば、この音響データ（ステップ３１０）は、マイクロフォン１４０によって生成されたデータを含み得る。スピーカ１４２は、音を生成する。この音は、加湿タンク１２９を通り、第１の接続部に沿って、導管１２６に沿って、第２の接続部を介して、無水加湿器（取り付けられている場合）を介して、１つ以上のマスク空洞（例えば、鼻孔および／または口）に、そしてユーザの呼吸システム（鼻および／または口、気道（単数または複数）、肺などを含む）に移動することができる。経路の変化（例えば、空洞、接合部、形状の変化）ごとに、音速に基づいたその点における反射が見られる。異なるタイプおよび距離の反射（単数または複数）を用いて、ユーザインターフェース１２４のタイプおよび／またはモデルを定義することができる。
さらなる反射は、（一方または両方の鼻孔が使用されているかどうか、および／または口を使用して呼吸しているかどうかを含む）ユーザの呼吸システムの態様を定義するのに使用することができる。これらの反射は、ユーザが息を吸ったり吐いたりすると変化し、さらに、呼気時に口がパッと開いた場合に変化する。いくつかの実装形態においては、口漏れが生じたときの反射において、マスク空洞反応の低減が見られ得る。例えば、ユーザが口漏れを起こしている場合には、（口が閉じている夜間の他の磁気に検出され得るような）想定されたエコー信号が、導管１２６を下ってマイクロフォン１４０に戻るのではなく、口から出る。
いくつかの実装形態においては、この音響データを分析するためにケプストラム分析が実施される。ケプストラムは「ケフレンシ」領域であり、時間領域波形の対数のスペクトルとも称される。ケプストラムは、例えば、デシベルスペクトルなどの順フーリエ変換の対数スペクトルの逆フーリエ変換とみなされ得る。この演算は、インパルス応答関数（ＩＲＦ）および音源の畳み込みを加算演算に変換することが本質的に可能であることから、音源をより容易に考慮または除去して、分析のためにＩＲＦのデータを切り離すことができる。ケプストラム分析の技法は、「Ｔｈｅ Ｃｅｐｓｔｒｕｍ：Ａ Ｇｕｉｄｅ ｔｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」（Ｃｈｉｌｄｅｒｓら、ＩＥＥＥ誌、第６５巻１０号、１９７７年１０月）およびＲａｎｄａｌｌ ＲＢ、Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ａｎａｌｙｓｉｓ、Ｃｏｐｅｎｈａｇｅｎ：Ｂｒｕｅｌ＆Ｋｊａｅｒ、３４４頁（１９７７年、１９８７年改訂）と題する科学論文に詳述されている。
かかる方法は、畳み込みの性質という観点から理解され得る。ｆおよびｇの畳み込みは、ｆ＊ｇと表記することができる。この演算は、一方が反転およびシフトされた後の２つの関数（ｆおよびｇ）の積の積分であり得る。そのため、以下に示す式１のようなタイプの積分変換である。
上では記号ｔが使用されているが、時間領域を表す必要はない。しかしその文脈では、この畳み込み式を、瞬間ｔにおける関数ｆ（τ）の加重平均として記述することができ、重みは、量ｔだけ単純にシフトされたｇ（－τ）によって与えられる。ｔが変化すると、この重み付け関数は、異なる入力関数部分を強調する。
ｆおよびｇがＲｄに関する複素値関数である場合には、それらの畳み込みが式２の積分として定義され得るのがより一般的である。
音響システム出力を、呼吸治療装置の導管を含むシステムなどの時不変線形システム（システムの何らかの人間または他の未知の部分を含み得る）の入力に関連付けることのできる数学モデルが、この畳み込みに基づき得る。このシステムのマイクロフォンで測定された出力は、式３に示すとおり、時間（ｔ）の関数としてシステムインパルス応答関数（ＩＲＦ）で「畳み込まれた」入力ノイズとみさなされ得る。
式中、＊は畳み込み関数を示し、ｙ（ｔ）は音センサで測定された信号であり、Ｓ１（ｔ）は、呼吸治療装置の流れ発生器において、または流れ発生器によって作り出されたノイズまたは音など、音またはノイズ源であり、ｈ１（ｔ）は、ノイズまたは音源から音センサまでのシステムＩＲＦである。インパルス応答関数（ＩＲＦ）は、単位インパルス入力に対するシステム応答である。
式中、＊は畳み込み関数を示し、ｙ（ｔ）は音センサで測定された信号であり、Ｓ１（ｔ）は、呼吸治療装置の流れ発生器において、または流れ発生器によって作り出されたノイズまたは音など、音またはノイズ源であり、ｈ１（ｔ）は、ノイズまたは音源から音センサまでのシステムＩＲＦである。インパルス応答関数（ＩＲＦ）は、単位インパルス入力に対するシステム応答である。
測定された音データのフーリエ変換（例えば、離散フーリエ変換（「ＤＦＴ」）または高速フーリエ変換（「ＦＦＴ」）によって式３を周波数領域に変換し、畳み込み定理を考慮すると、式４が生成される。
式中、Ｙ（ｆ）はｙ（ｔ）のフーリエ変換であり、Ｓ１（ｆ）はｓ１（ｔ）のフーリエ変換であり、Ｈ１（ｆ）はｈ１（ｔ）のフーリエ変換である。かかる場合においては、時間領域における畳み込みが、周波数領域における乗算となる。
式中、Ｙ（ｆ）はｙ（ｔ）のフーリエ変換であり、Ｓ１（ｆ）はｓ１（ｔ）のフーリエ変換であり、Ｈ１（ｆ）はｈ１（ｔ）のフーリエ変換である。かかる場合においては、時間領域における畳み込みが、周波数領域における乗算となる。
乗算が加算に変換されるように、式４の対数が適用され得、式５が得られる。
式５はその後、逆フーリエ変換（ＩＦＴ）（例えば、逆ＤＦＴまたは逆ＦＦＴ）によって時間領域へと逆変換され得、その結果、複素ケプストラム（Ｋ（τ））（ここでは、複素スペクトルから開始できるため複素）、すなわち、スペクトルの対数の逆フーリエ変換である式６が得られる。
式中、「τ」はケフレンシと称される実数値変数であり、測定単位は秒である。このことから、時間領域において畳み込みである効果が、スペクトルの対数において加法的となり、ケプストラムにおいてもそのままであることがわかる。
式中、「τ」はケフレンシと称される実数値変数であり、測定単位は秒である。このことから、時間領域において畳み込みである効果が、スペクトルの対数において加法的となり、ケプストラムにおいてもそのままであることがわかる。
ケフレンシのデータ値を調べるなど、ケプストラム分析から得られたデータを考慮することにより、システムに関する情報が得られ得る。例えば、システムのケプストラムデータを、そのシステムに対するケプストラムデータの以前または既知のベースラインと比較することにより、差などの比較を用いて、システムの相違または類似性を認識することができ、その後、それらを使用して、本明細書に開示されている種々の機能または目的を実施することができる。以下の開示内容では、本明細書に記載されているような分析の方法を利用して心拍出量の検出を実施することができる。
そのため、いくつかの実装形態においては、ケプストラムを使用する音響データの分析を用いて、ユーザインターフェース１２４、鼻腔、および副鼻腔の推定寸法の断面積ならびにその断面積の変化（単数または複数）を測定することができる。鼻腔および副鼻腔の推定寸法の変化は、炎症および／または鬱滞を示し得る。
いくつかの実装形態においては、直接スペクトル法を実施して音響データを分析することができる。直接スペクトル法のいくつかの例として、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）、スライディングウィンドウを用いた高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）、ウェーブレット、ウェーブレットベースのケプストラム計算、ディープニューラルネットワーク（例えば、スペクトログラムに適用される撮像方法を使用）、ヒルベルト・ファン変換（ＨＨＴ）、経験的モード分解（ＥＭＤ）、ブラインド音源分離（ＢＳＳ）、カルマンフィルタ、またはそれらの任意の組み合わせを処理することが挙げられる。いくつかの実装形態においては、例えば、音響データ分析を音声認識課題として扱い、機械学習／分類システムを使用することにより、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）などのケプストラム係数（ＣＣ）が使用され得る。
例えば、いくつかの実装形態においては、音響データ（ステップ３１０）を分析して、（例えば、疾病またはアレルギーによる）一方または両方の鼻腔の鬱滞および／または閉塞を検出することができる。いくつかの実装形態においては、音響データ（ステップ３１０）を分析して、ユーザの呼吸解剖学的構造と関連付けられたパラメータを測定することができる。例えば、本明細書に記載のとおり、呼吸器の解剖学的構造の特定の異常は、咽頭扁桃肥大、扁桃腺肥大、鼻中隔弯曲症、鼻ポリープ、または鼻の粘膜における組織の良性腫瘍など、鼻気道の遮断と関連がある。さらには、鼻甲介肥大、鼻の形状、ならびに顎の形状およびサイズも、鼻気道の遮断に寄与し得る。いくつかの実装形態においては、音響データ（ステップ３１０）を分析して、その音響データおよび／または寸法の何らかの変化を用いて鼻道の寸法を測定することができる。
いくつかの実装形態においては、この音響データを処理して、例えば、音響信号内の心拍による心原性振動を判断することができる。次に、その心原性振動の分析を処理して、口漏れ状態を判断することができる。心原性振動の特性は、口が開いているときと閉じているときとで、吸気および／または呼気に関して違いがあり得る。心拍数の変化は、口漏れ中の微小覚醒（例えば短時間の覚醒）を原因としても見られ、これは、脳が口漏れを検出する生理学的影響を示し得る。いくつかの実装形態においては、心原性振動が薄弱または皆無であることが口漏れを示す。例えば、心原性振動は、口漏れがあるときに忠実度が低下する。
いくつかの実装形態においては、音響データを分析するために、その音響データ（ステップ３１０）を処理して複数の特徴量を特定する。この複数の特徴量は、口漏れ状態を示し得、かつ／または口漏れ状態を判断するためにさらに処理することができる。例えば、この複数の特徴量は、音響信号のスペクトルシグネチャの１つ以上の変化、音波の周波数の１つ以上の変化、音波の振幅の１つ以上の変化、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）、スペクトルフラックス、スペクトルセントロイド、高調波積スペクトル、スペクトル拡散、スペクトル自己相関係数、スペクトル尖度、線形予想符号化（ＬＰＣ）、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。
追加または代替として、この複数の特徴量は、自己相関に基づく、二乗平均平方根（ＲＭＳ）、ゼロ交差、エンベロープ、ピッチ、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。追加または代替として、この複数の特徴量は、エコー反射信号形状の変化（例えば、振幅の低減および／または空気回路の性質の変化に伴う明白な形状の変形）を含み得る。
いくつかの実装形態においては、バンドパスフィルタ処理されたホワイトノイズ源が、所定の間隔で音波を生成または放射し、マイクロフォン（例えば、図１のマイクロフォン１４０）が、そのホワイトノイズ源から放射された音波の反射を検出する。シグネチャの性質は、呼気と同期でき得ることに加え、口が閉じられているとき（例えば、ユーザが鼻マスクを使用している場合）に、呼気の典型的な音から分離可能であり得る。いくつかのかかる実装形態においては、この複数の特徴量が、呼気と同期したシグネチャを含み得る。
方法３００のステップ３３０は、音響データ、生理学的データ、またはその両方に少なくとも部分的に基づいて、睡眠セッションにおけるユーザの口漏れ状態を判断することを含む。
いくつかの実装形態においては、音響データ（ステップ３１０）を（独立して、または生理学的データと併せて）分析して（ステップ３２０）、口漏れの確率および／または口漏れの深刻度に関する確率を判断することができる。いくつかの実装形態においては、この生理学的データを（独立して、または音響データと併せて）分析して、口漏れの確率および／または口漏れの深刻度に関連する確率を判断することができる。例えば、いびき、睡眠姿勢、頭部位置、睡眠段階、鬱滞、枕の構成、アルコール摂取、体温、周囲空気中のアレルゲン、体重、身体組成、首のサイズ、性別、新規ユーザであること、マスクのタイプ、またはそれらの任意の組み合わせが、それらの確率のどちらかまたは両方に寄与し得る。
いくつかの実装形態においては、口漏れ状態が、ステップ３３０で、２つ以上の別々かつ別個のセンサによって生成されたデータに基づいて判断される。２つ以上のセンサを有することにより、口漏れ状態の判断の忠実度を高めることができる。例えば、あるシステムは、マイクロフォン（システム１００のマイクロフォン１４０と同一または同様である）と流量センサ（システム１００の流量センサ１３４と同一または同様である）とを含み得る。呼吸デバイスのユーザ（例えば、呼吸デバイス１２２のユーザ２１０）と関連付けられた音響データがマイクロフォンから受信される（例えばステップ３１０）。加えて、呼吸デバイスのユーザと関連付けられた流れデータが流量センサから受信される。その音響データが分析される（例えばステップ３２０）。流れデータも分析される（例えば、参照により本明細書に組み込まれる国際公開第２０１２／０１２８３５号に開示されている１つ以上のステップ）。口漏れ状態はその後、音響データの分析および流れデータの分析の両方に少なくとも部分的に基づいて判断される。
いくつかの実装形態においては、ステップ３３０が、機械学習アルゴリズムを使用してユーザの口漏れ状態を判断することを含む。例えば、ステップ３３０は、ニューラルネットワーク（例えば、浅層または深層アプローチ）を使用して口漏れ状態を判断することを含み得る。ステップ３３０は、教師あり機械学習アルゴリズム／技法および／または教師なし機械学習アルゴリズム／技法を使用することを含み得る。例えば、いくつかの実装形態においては、音響データ（ステップ３１０）が、機械学習アルゴリズムを使用して処理され、ユーザの口漏れ状態を出力する。
任意選択で、いくつかの実装形態においては、方法３００のステップ３４０が、ユーザの口漏れ状態をディスプレイデバイス（例えば、ユーザデバイス１７０のディスプレイデバイス１７２および／または呼吸システム１２０のディスプレイデバイス１２８）に表示することを含む。
いくつかの実装形態においては、方法３００が、ＡＨＩ番号（またはＭｙＡｉｒ（商標）番号などの療法番号）および／またはＡＨＩスコア（またはＭｙＡｉｒ（商標）スコアなどの療法スコア）が、口漏れ状態に少なくとも部分的に基づいて計算および／または修正されるステップ３３１をさらに含む。例えば、場合によっては、判断された口漏れ状態を用いて、ＡＨＩ番号および／または療法番号計算を更新することができ、そうでなければ口漏れが無呼吸のように見え得る（例えば、ＡＨＩ番号および／または療法スコアが正確なものよりも高い可能性がある）。療法番号またはスコアは、睡眠セッションの療法使用時間、セッションのＡＨＩ、セッションの平均漏れ流量、セッションの平均マスク圧力、セッション内のサブセッションの数、睡眠状態および／または睡眠段階情報、およびセッションがコンプライアンスルールに則った準拠セッションであるかどうか、から選択される１つ以上のメトリックを含むか、それらから導出され得る。ＣＰＡＰ療法のコンプライアンスルールの一例は、ユーザが準拠しているとみなされるためには、連続する３０日間のうちの２１日以上で、呼吸システムを一晩に４時間以上使用することを要求されるということである。理解されるとおり、他のかかるコンプライアンスルールが選択されてもよい。
いくつかのかかる実装形態においては、ＡＨＩスコアおよび／または療法スコアを計算および／または修正するために、睡眠セッション中にユーザと関連付けられたセンサデータが、呼吸デバイスに連結されたセンサから受信される。このセンサデータは、睡眠セッション中の睡眠呼吸障害事象数を示す。ＡＨＩスコアおよび／または療法スコアは、睡眠呼吸障害事象数に少なくとも部分的に基づいて判断される。口漏れ状態は、１つ以上の偽陽性睡眠呼吸障害事象を出力するためにセンサデータと相関付けられる。修正された睡眠呼吸障害事象数を出力するために、睡眠呼吸障害事象数から１つ以上の偽陽性睡眠呼吸障害事象が減算される。ＡＨＩスコアおよび／または療法スコアは、修正された睡眠呼吸障害事象数に少なくとも部分的に基づいて計算される。
例えば、いくつかの実装形態においては、口漏れ状態が、口漏れの持続時間および／または口漏れの深刻度を含み得る。口漏れの持続時間および／または口漏れの深刻度に少なくとも部分的に基づいて、睡眠または療法スコア（例えば、本明細書に記載される睡眠または療法スコア）が修正される（例えば、下げられたり減じられたりする）。本明細書で言及される睡眠スコアは、国際公開第２０１５／００６３６４号、例えば段落［００５６］～［００５８］および［０２７８］～［０２８５］に記載されている睡眠スコアによって例示され、同文献は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。代替定義も可能である。
さらに、圧力設定が過剰に滴定される（例えば高い）と、無用な口漏れが促され得る。そのため、いくつかの実装形態においては、方法３００が、呼吸デバイスの圧力設定が口漏れ状態に少なくとも部分的に基づいて調整されるステップ３３２をさらに含む。例えば、システム１００は、圧力レベルを下げるように、ならびに／またはこの療法変更を実施および／もしくは承認することを有資格者および／もしくはインテリジェントシステムに推奨するように構成することができる。
いくつかの実装形態においては、呼吸システム１２０が、ＲＰＴのＡｕｔｏＳｅｔ（自動設定）機能を含む。ＡｕｔｏＳｅｔモジュールは、ＲＰＴがユーザのニーズに基づいて圧力レベルを一晩中変更できるようにする。検出されない口漏れは、無呼吸が発生したとＲＰＴが誤って判断することにつながり得る。場合によっては、口漏れがあると、（特に、ユーザがまだ利用可能な最高圧力になっていない場合に）ＡｕｔｏＳｅｔ機能を混乱させ得る。口呼吸の期間中、ＡｕｔｏＳｅｔ／ＲＰＴ療法エンジンは、最終的に呼吸が検出されるまで、ユーザが無呼吸（おそらく非常に長い無呼吸）状態にあると考える可能性があり、圧力を高め始める。漏れ後の何度かの呼吸の後、このマシンは、実際には口漏れである「無呼吸」を「治療する」ために、（例えばＡｕｔｏｓｅｔを使用して）圧力を誤って高めることがあり、圧力の上昇に伴って口漏れの増加に至る。言い換えれば、この圧力上昇は、口漏れを悪化させ（例えば、口漏れの持続時間を延ばし、かつ／または口漏れを深刻化させ）得る。ひいては不快感が増し、最終的にユーザを覚醒させ得、かつ／もしくはマスクを外させることになり得、かつ／または口渇もしくは他の口漏れ関連症状を悪化させ得る。
いくつかの実装形態においては、口漏れ状態を受けて、呼吸デバイスの圧力設定であって、ユーザの気道に供給された加圧空気と関連付けられている圧力設定が調整される。いくつかのかかる実装形態においては、ユーザと関連付けられた音響データが分析されて、そのユーザが呼気していると判断する。ユーザが呼気しているという判断を受けて、ユーザの呼気中にそのユーザの気道への加圧空気の圧力が下げられる。いくつかのかかる実装形態においては、加圧空気の圧力を下げることが、方法５００（図５）に関して本明細書でさらに詳述されている、呼吸デバイスと関連付けられた呼気圧力軽減（ＥＰＲ）レベルを上げることを含む。
いくつかの実装形態においては、方法３００が、ユーザの口漏れ状態を受けて加湿設定が調整されるステップ３３３をさらに含む。例えば、いくつかの実装形態においては、ユーザがあまり深刻でない（例えば、低深刻度ではあるが朝の口渇感につながる）口漏れを有する場合に、湿度が高いほうが、口および唇をある程度保湿することに役立つであろう。そのため、湿度を調整することは、乾燥を相殺する方法である。加湿器から導管および／またはチューブ内への湿気が増えて鼻に入ると、口から出る湿気（例えば水分）が増える。追加または代替として、加湿設定を調整するために、物質を水分中に放出して加圧空気に導入することができる。物質は、その一部分が放出される準備ができるまで、例えばレセプタクル１８０内に貯蔵することができる。その物質は、生理食塩水、鬱滞除去剤、精油、香り、薬剤、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。
口漏れ状態は、様々な要因による影響を受け得る。場合によっては、口漏れ状態は、ユーザの睡眠姿勢と関連付けられる。例えば、うつ伏せ姿勢のほうが口漏れが深刻であり得る。言い換えれば、側臥位睡眠者のほうが口漏れのリスクが高い可能性があるが、逆に、位置性無呼吸を有する場合に必要な圧力は低い可能性がある。場合によっては、ユーザがスマート枕で睡眠する。いくつかの実装形態においては、方法３００が、スマート枕が口漏れ状態を受けてユーザの頭部の位置を変更することをユーザに促すようにスマート枕が調整されるステップ３３４をさらに含む。場合によっては、ユーザがスマートマットレス上で睡眠する。いくつかの実装形態においては、方法３００が、スマートベッドまたはスマートマットレスがユーザの身体の位置を変更することをそのユーザに促すように、口漏れ状態を受けてスマートマットレスが調整されるステップ３３５をさらに含む。
いくつかの実装形態においては、ユーザが、ウェアラブルセンサを伴って睡眠する。ウェアラブルセンサは、ユーザが身に付ける腕時計に連結および／または統合され得る。いくつかのかかる実装形態においては、方法３００が、口漏れ状態を受けて、ウェアラブルセンサがユーザの口を閉じるためにユーザの首または顎を刺激するように調整されるステップ３３６をさらに含む。
いくつかの実装形態においては、方法３００が、ユーザが口漏れ状態について警告されるようにディスプレイデバイス（例えば、ディスプレイデバイス１７２および／またはディスプレイデバイス１２８）を介してユーザ（および／または医師や医療提供者など）に通知が提供されるステップ３３７を含む。この通知は、視覚通知、オーディオ通知、触覚通知、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。
いくつかの実装形態においては、この通知（ステップ３３７）が、ユーザが（ｉ）睡眠セッション中に（例えば、顎ストラップまたは同様の手段を介して）本人の顎を閉じるため、（ｉｉ）次の睡眠セッションの前に唇を潤すため、または（ｉｉｉ）（ｉ）および（ｉｉ）の両方を行うためのリマインダを含むメッセージ（視覚、オーディオ、および／または触覚）を含む。代替または追加として、このメッセージは、（ｉ）異なるマスクを使用すること、（ｉｉ）覚醒すること、（ｉｉｉ）ユーザが口漏れを有していること、またはそれらの任意の組み合わせについてのユーザへの推奨または指示を含む。視覚通知のさらなる例が、図４Ａ～図４Ｃに示され、本明細書に述べられている。
本明細書に記載されている方法３００のステップのうちの１つ以上を、追加睡眠セッション（例えば、第２の睡眠セッション、第３の睡眠セッション、第５の睡眠セッション、第１０の睡眠セッションなど）に対して１回以上繰り返すことができる。そのため、音響データが、いくつかの睡眠セッションにわたって受信および蓄積され得る。蓄積されたデータの分析から、ユーザが睡眠セッション中に定期的に口呼吸していることが示唆される場合には、そのユーザが、フルフェースマスクのほうが自分の呼吸に適しているときに間違ったタイプのマスク（例えば、鼻マスクまたは鼻枕）を着用している可能性がある。
そのユーザは、自身の定期的な口漏れのために療法を停止しており、そのときに、「より良好な」（そのユーザに合った）フルフェースマスクが前もって提供されれば、より良好な結果となるであろう。そのため、いくつかの実装形態においては、ユーザが定期的に口呼吸している場合に、方法３００が、より適切なマスクを推奨する（または自動的にユーザにドロップシップされるようにする）ことを提供する。追加または代替として、方法３００は、より適切なマスクの処方を自動的に生成するために、医学的に承認されたＡＩシステムを提供する（例えば、鼻マスクまたは鼻枕の現在のユーザは、フルフェースマスクの推奨を受信し得る）。フルフェースマスクユーザは、鼻マスクユーザよりも口漏れを経験する可能性が低い。そのため、口呼吸ユーザは、フルフェースマスクを用い、時間をかけて、口呼吸の習慣を止めるための訓練を受けた後、鼻マスクに戻ることができる。
ユーザの規則的な口呼吸挙動が検出された後のアクションの他の例は、夜間に顎を閉じた状態を保つのを支援し得る顎ストラップを推奨すること（もしくはユーザに自動的にドロップシップされるようにすること）、ならびに／または標準クッションの代わりに鼻クレードルクッションおよび／もしくは別の適切なクレードルを推奨すること（またはユーザに自動的にドロップシップされるようにすること）を含む。異なるクレードルは、ユーザが様々な位置で眠っているときであっても良好な封止を提供するようにマスクを強化することができる。
図４Ａは、ディスプレイデバイスに表示されたユーザの口漏れ評価（例えば口漏れスコア）の視覚インジケータを表している。口漏れスコアは、睡眠セッション中にユーザが口漏れを経験する時間の百分率（例えば、総療法時間に対する口漏れの持続時間の百分率）、ピーク口漏れ量、総口漏れ量、またはそれらの任意の組み合わせに少なくとも部分的に基づいて判断され得る。いくつかの実装形態においては、睡眠セッション中にユーザと関連付けられた睡眠段階データが受信される。この睡眠段階データを分析して、睡眠段階が判断される。睡眠段階は、覚醒（覚醒、眠気）、睡眠（ノンレム浅睡眠Ｎ１、Ｎ２、深睡眠Ｎ３、レム睡眠）、（例えば残留無呼吸による）睡眠段階断片化、低呼吸、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。（口漏れの時期、持続時間、および頻度のうちの１つ以上を含み得る）口漏れ状態および／または口漏れスコアは、判断された睡眠段階と関連付けることができるため、口漏れを睡眠段階と少なくとも部分的に相関させることができる。
図４Ａに示すとおり、ジェーンの視覚的指標は、携帯電話に表示された睡眠段階ごとの別々の口漏れスコアを含む。ジェーンの口漏れ評価は、睡眠段階ごとの３つの顔文字選択肢を示している。睡眠段階ごとに口漏れ状態を判断することは、全体的な睡眠の質を高めるために、睡眠段階ごとにカスタマイズされた療法を調整するのに有用であり得る。ジェーンの場合、覚醒段階および浅睡眠段階では口漏れが僅少または皆無であることから、「幸せな顔」の顔文字になっている。深睡眠段階では多少の口漏れがあることから、「ＯＫ顔」の顔文字になっている。そして、レム睡眠段階中には重度の口漏れがあることから、「悲しい顔」の顔文字になっている。つまり、ジェーンはレム段階で口漏れがある可能性が高いため、圧力設定および／または加湿設定をレム段階に対してのみ調整すればよい。
図４Ｂは、ディスプレイデバイスに表示されたユーザの口漏れ状態と関連付けられたメッセージの視覚インジケータを表している。このメッセージは、ユーザが口漏れ状態について警告されるように（例えば、方法３００のステップ３３７）ユーザに提供される任意の適切なメッセージであり得る。図示のとおり、図４Ｂ内のメッセージは、口呼吸しているのでフルフェースマスクに切り替えるようユーザに促すリマインダを含む。
図４Ｃは、ディスプレイデバイスに表示された、ユーザからのユーザフィードバックを受信するためのユーザインターフェースを表している。図示のとおり、ユーザ入力データは、睡眠セッション後に、（ユーザデバイス１７０と同一または同様である）ディスプレイデバイスから受信される。ユーザは、睡眠セッション中に経験した睡眠の質および／または症状に関する主観的フィードバックを提供することができる。ユーザ入力データに少なくとも部分的に基づいて、口漏れスコア（図４Ａ）を修正することができる。ユーザ入力データは、例えば、方法３００のステップ３３０、方法５００のステップ５３０および／または５４０、方法６００のステップ６４０など、本明細書に記載されている、口漏れ状態の判断を支援する方法のいずれかの１つ以上のステップにも含まれ得る。
図５を参照すると、ユーザにとっての最適吸気圧力および最適呼気圧力を判断するための方法５００が表されている。方法５００の１つ以上のステップは、本明細書に記載されているシステム１００（図１および図２Ａ～図２Ｂ）の任意の要素または態様を用いて実施することができる。方法５００は、方法３００の１つ以上のステップと併用することもできる。
方法５００のステップ５１０は、複数の睡眠セッション中にユーザに供給された加圧空気と関連付けられた吸気圧力データと呼気圧力データとを受信することを含む。例えば、いくつかの実装形態においては、吸気圧力データおよび呼気圧力データが、圧力センサ１３２など１つ以上のセンサ１３０（図１）のうちの少なくともを介して生成される。
方法５００のステップ５２０は、複数の睡眠セッション中にユーザと関連付けられた吸気音響データと呼気音響データとを受信することを含む。例えば、いくつかの実装形態においては、吸気音響データおよび呼気音響データが、マイクロフォン１４０など１つ以上のセンサ１３０（図１）のうちの少なくともを介して生成される。ステップ５２０は、方法３００のステップ３１０と同一または同様であり得る。
方法５００のステップ５３０は、ユーザと関連付けられた吸気音響データと呼気音響データとを分析することを含む。ステップ５３０は、方法３００のステップ３２０と同一もしくは同様、またはその複製であり得る。いくつかの実装形態においては、吸気音響データおよび呼気音響データが、口漏れ状態を判断するために分析される。この判断ステップは、方法３００のステップ３３０と同一もしくは同様、またはその複製である。
方法５００のステップ５４０は、（ｉ）複数の睡眠セッションの睡眠セッションごとのユーザの口漏れ状態と（ｉｉ）圧力データとに少なくとも部分的に基づいて、ユーザにとっての最適吸気圧力と最適呼気圧力とを判断することを含む。
いくつかの実装形態においては、方法５００が、その最適吸気圧力および最適呼気圧力が後続の睡眠セッションのためにユーザに供給された加圧空気の圧力設定として設定されるステップ５５０をさらに含む。代替として、現在の圧力設定が最適圧力と大きく異なる場合には、急変化を回避するために圧力設定がゆっくりと調整される。
方法５００は、その調整が所望の結果を有したかどうか、および／または圧力レベルを上昇もしくは低下させる必要があるかどうかを評価するためのフィードバックループも含み得る。例えば、後続の睡眠セッション中の後続の音響データがマイクロフォンから受信される。最適吸気圧力および最適呼気圧力は、後続の睡眠セッションのための後続の圧力データとして受信される。分析ステップ（５３０）および判断ステップ（５４０）は、ユーザにとっての最適吸気圧力および最適呼気圧力を更新するために繰り返される（５５０）。
追加または代替として、方法５００は、ユーザが本当の無呼吸を有しているか、無呼吸と「偽装」された単なる口漏れを有しているかを判断する機械学習アルゴリズム（方法６００における機械学習アルゴリズムと同様）を含み得る。この判断に基づいて、この圧力レベルが、（例えば、現在の圧力レベルが治療していない実際の無呼吸を治療するために）さらに上げられるか、保たれる（か、場合によっては下げられる）。
例えば、いくつかの実装形態においては、呼吸デバイスが、呼気圧力軽減（ＥＰＲ）モジュールを含み得る。ＥＰＲモジュールは、吸気中の圧力レベルと呼気中の引き下げられた圧力レベルとの間の差と関連付けられているＥＰＲレベルに対して異なる設定を有し得る。判断された最適吸気圧力および最適呼気圧力に基づいてＥＰＲレベルを有効化および／または調整すること（例えば、比較的低い呼気圧力を設定すること）により、口漏れが低減し得る（ステップ５５０）。ＥＰＲレベルは、本明細書に記載のとおり、特定の睡眠段階中に調整されることもあり得る。
図６を参照すると、機械学習アルゴリズムを使用してユーザの口漏れ状態を推定するための方法６００が表されている。方法６００の１つ以上のステップは、本明細書に記載されているシステム１００（図１および図２Ａ～図２Ｂ）の任意の要素または態様を用いて実施することができる。方法６００は、方法３００の１つ以上のステップおよび／または方法５００の１つ以上のステップと併用することもできる。
ユーザが、より一般的な意味で本人にとって「良好な」（例えば、適切にフィットした）マスクを着用していても、１つ以上の睡眠セッション中など、１日の中で鬱滞および／または不調を覚えることがある。ユーザは、鬱滞および／または不調の睡眠セッション中の口漏れリスクを最小限に抑えるために、異なる設定および／または介入を一時的に必要とし得る。そのため、いくつかの実装形態においては、方法６００で、ユーザが１つ以上の睡眠セッションにおいて口漏れを有する可能性が高いかどうかを予想し、このリスクを低減または緩和するための措置を実施および／または推奨することができる。例えば、一部の人にとっては、アルコール消費が、弛緩作用による口漏れ増につながる可能性があり、アルコールによって生じる脱水が唇の封止に影響する可能性もある。一般的な風邪またはインフルエンザは、鬱滞による口漏れ増へと至り得る。
方法６６０のステップ６１０は、複数の睡眠セッション中に呼吸デバイスのユーザと関連付けられた音響データを受信することを含む。例えば、いくつかの実装形態においては、音響データが、マイクロフォン１４０など１つ以上のセンサ１３０（図１）のうちの少なくともを介して生成される。ステップ６１０は、方法３００のステップ３１０および／または方法５００のステップ５２０と同一または同様であり得る。
方法６６０のステップ６２０は、複数の睡眠セッション中にユーザと関連付けられた生理学的データを受信することを含む。例えば、いくつかの実装形態においては、この生理学的データが、１つ以上のセンサ１３０（図１）のうちの少なくともを介して生成される。この生理学的データは、例えば方法３００に関して本明細書に記載されているように生成することができる。センサによって生成される生理学的データのいくつかの例としては、呼気アルコールデータ、血中アルコールデータ、血圧データ、血糖データ、鬱滞データ、閉塞データ、体温データ、心拍数データ、運動データ、呼吸データ（例えば、呼吸数および／または呼吸形状）、睡眠段階データ、マスクデータ、およびＣＯ２レベルデータが挙げられる。
方法６６０のステップ６３０は、音響データを分析して、複数の睡眠セッションの睡眠セッションごとにユーザの口漏れ状態を判断することを含む。ステップ５３０は、方法３００のステップ３２０および／またはステップ３３０と同一もしくは同様、またはその複製であり得る。
方法６６０のステップ６４０は、（ｉ）複数の睡眠セッションの各睡眠セッションに対するユーザの口漏れ状態と（ｉｉ）生理学的データとを用いて機械学習アルゴリズムを訓練して、その機械学習アルゴリズムが、現在の睡眠セッションと関連付けられた現在の生理学的データを入力情報として受信し、現在の睡眠セッションにおける推定口漏れ状態を出力情報と判断するように構成されるようにすることを含む。機械学習アルゴリズムの訓練は、（例えば、カメラによって特定された）既知の口漏れ事象に対応する音響データおよび／または空気流データを分析することを含み得る。
本明細書に記載されている方法５００のステップ６１０から６４０のうちの１つ以上は、方法６００に関して記載されているものと同様のフィードバックループを作成するために繰り返すことができる。このフィードバックループは、ユーザに適合するように機械学習アルゴリズムを継続的に改善することができる。
機械学習アルゴリズムは、様々な実装形態において使用することができる。例えば、いくつかの実装形態においては、現在の睡眠セッション中の現在の生理学的データが、機械学習アルゴリズムへの入力情報として受信される（ステップ６５０）。現在の睡眠セッションにおける推定口漏れ状態が、機械学習アルゴリズムの出力情報として生成される（ステップ６５２）。この推定口漏れ状態に少なくとも部分的に基づいて、呼吸デバイスの圧力設定が調整される（ステップ６５４）。
さらなる例として、いくつかの実装形態においては、次の睡眠セッションの前の現在の生理学的データが、機械学習アルゴリズムへの入力情報として受信される（ステップ６６０）。次の睡眠セッションにおける推定口漏れ状態が、機械学習アルゴリズムの出力情報として生成される（ステップ６６２）。この推定口漏れ状態に少なくとも部分的に基づいて、ユーザデバイスに表示するための推奨調整が判断される（ステップ６６４）。
推奨調整のいくつかの例として、（ｉ）ユーザの気道に供給された加圧空気と関連付けられている呼吸デバイスの圧力設定を調整すること、（ｉｉ）その呼吸デバイスに連結された加湿器であって、ユーザの気道に供給された加圧空気に水分を導入するように構成されている加湿器の加湿設定を調整すること、（ｉｉｉ）その呼吸デバイスにマスクタイプを推奨すること、（ｉｖ）ユーザに睡眠姿勢を推奨すること、（ｖ）ユーザに顎ストラップを推奨すること、（ｖｉ）ユーザに鼻クレードルクッションを推奨すること、が挙げられる。この推奨調整は、図４Ｂおよび同図の対応する説明ならびに／または方法３００のステップ３３７と同様の方法で表示することができる。
さらに、いくつかの実装形態においては、方法６００によって生成されたデータにより、刺激をもたらし得る（例えば、マスクを外す、睡眠段階に混乱を引き起こす、心拍数に変化をもたらす、口渇など、報告されている症状を翌朝もたらす）口漏れに関連する生理学的要因を分類することができる。
図７を参照すると、本開示のいくつかの実装形態に係る、呼吸デバイスのユーザと関連付けられた口漏れ状態を判断するための方法７００が開示されている。ステップ７１０で、呼吸デバイス（例えば、図１に示すシステム１００の呼吸デバイス１２２）のユーザと関連付けられた空気流データが受信される。ステップ７２０で、ユーザと関連付けられた空気流データが分析される。いくつかの実装形態においては、ユーザと関連付けられた空気流データを分析することが、空気流データを処理して、口漏れを、（ｉ）療法中の正常な呼吸および／または（ｉｉ）他のタイプの不測の漏れ（例えば、ユーザインターフェースからの不測の漏れ）と区別する１つ以上の特徴量を特定することを含む。この分析に少なくとも部分的に基づいて、ステップ７３０で、ユーザと関連付けられた口漏れ状態（例えば、口漏れなし、バルブ状口漏れ、継続的口漏れ）が判断される。いくつかの実装形態においては、この口漏れ状態が、ユーザの口から空気が漏れているか否かを示す。
空気流データは、呼吸システムによって測定されたマスク圧力など、呼吸システム内の圧力信号と関連付けられている圧力データを含み得る。いくつかの実装形態においては、空気流データが流量データをさらに含む。いくつかのかかる実装形態においては、空気流データが、呼吸デバイスと関連付けられた流量センサ（例えば、システム１００の流量センサ１３４）から受信され得、圧力データが、呼吸デバイスと関連付けられた圧力センサ（例えば、システム１００の圧力センサ１３２）から受信され得る。
いくつかの実装形態においては、受信した空気流データ内で（ステップ７１０）、および／または分析された空気流データを使用して（ステップ７２０）、ユーザの少なくとも第１の呼吸サイクルがステップ７２２で特定される。例えば、いくつかのかかる実装形態においては、２呼吸サイクル、３呼吸サイクル、４呼吸サイクル、５呼吸サイクル、６呼吸サイクル、７呼吸サイクル、または８呼吸サイクルをステップ７２２で特定し、後にステップ７２４で処理することができる。第１の呼吸サイクルは、吸気部分（例えば、図８の吸気部分８１０）と呼気部分（例えば、図８の呼気部分８２０）とを含み得る。第１の呼吸サイクル（および／または追加の呼吸サイクル）は、本明細書に開示されているような任意の適切な方法によって判断され得る。いくつかの例においては、約５秒など、ユーザの平均呼吸長さを使用することによって第１の呼吸サイクルを判断することができる。いくつかの例においては、ステップ７１０から受信した空気流データに少なくとも部分的に基づいて第１の呼吸サイクルを特定することができる。いくつかの例においては、少なくとも第１の呼吸サイクルを特定すること（ステップ７２２）が、第１の呼吸の開始および／または第１の呼吸の終了を特定することを含む。第１の呼吸の開始および／または終了は、第１の呼吸とその隣接する呼吸との間の遷移を意味する。
いくつかの実装形態においては、ステップ７２４で、空気流データが、少なくとも第１の呼吸サイクルと関連付けられた１つ以上の特徴量を特定するために処理される。例えば、いくつかのかかる実装形態においては、空気流データが、２呼吸サイクル、３呼吸サイクル、４呼吸サイクル、５呼吸サイクル、６呼吸サイクル、７呼吸サイクル、または８呼吸サイクルと関連付けられた１つ以上の特徴量を特定するために処理される。この１つ以上の特徴量は、圧力範囲、最小圧力、最大圧力、圧力歪度、圧力尖度、圧力パワースペクトル密度（例えば、１～３Ｈｚの範囲内の圧力パワースペクトル密度）、流量範囲、最小流量、最大流量、流れ歪度、流れ尖度、流れ下位領域比（例えば、流量データの総呼気領域に対する呼気ピーク領域の比）、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。いくつかの実装形態においては、圧力範囲、最小圧力、および流れ下位領域比の組み合わせなど、この１つ以上の特徴量の特定の組み合わせが、口漏れ状態を判断するのに使用される。この１つ以上の特徴量はそれぞれ、（以下に詳述するとおり、）トレンド除去された圧力データおよび／またはトレンド除去された流量データから判断および／または抽出され得る。いくつかのかかる実装形態においては、圧力範囲および最小圧力が、トレンド除去された圧力データから判断および／または抽出され、流れ下位領域比が、トレンド除去された流量データから判断および／または抽出される。
追加または代替として、いくつかの実装形態においては、この１つ以上の特徴量が、圧力データに基づくスペクトル特徴量を含む。例えば、バルブ状口漏れが圧力の急変動として現れる傾向があることから、圧力信号は、高周波数で圧力信号のパワースペクトル密度の高いピークとして提示および／またはプロットされる。その圧力信号の５秒の窓でＦＦＴを行うことができ、高周波数（例えば１～３Ｈｚ）におけるピーク値は窓ごとに計算される。追加または代替として、いくつかの実装形態においては、この１つ以上の特徴量が、任意選択で、トレンド除去された圧力信号の歪度および／または尖度を含み、これらは、圧力信号の急変動および／または非対称性を特徴付けることもできる。さらに、いくつかの実装形態においては、圧力データに適用されたのと同じ計算を空気流データにも適用して、口漏れ状態を判断するのに使用されるさらなる特徴量を抽出することができる。
これらの特徴量の一部について、図９を参照してさらに詳述する。いくつかの例においては、少なくとも第１の呼吸サイクルと関連付けられた１つ以上の特徴量が、連続するなどして隣接する１つ、２つ、３つ、４つ、５つ、６つ、７つ、または８つの呼吸サイクルにわたって計算される。いくつかの例においては、第１の呼吸サイクルと関連付けられたこの１つ以上の特徴量が、例えば３０秒など所定の持続時間にわたって計算される。なぜなら、場合によっては口漏れが一連の呼吸の中で発生する傾向があるからである。そのため、複数の呼吸にわたる統計を分析して、１度だけの孤立した呼吸の変化をもたらし得る「１回限りの」事象および／または実は他のプロセスと関連付けられている事象（例えば、ユーザの息切れや無呼吸など）を除外することができる。
いくつかの実装形態においては、圧力データに基づいて任意の特徴量を抽出する前に、その圧力データ（例えば圧力時間トレース）が、呼気圧力軽減（ＥＰＲ）またはＡｕｔｏＳｅｔの影響を考慮するためにトレンド除去される。ＥＰＲは、吸気中に圧力を効果的に高め、呼気の開始時に圧力を下げる（呼気段階全体を通じて値を低く保つ）。ＡｕｔｏＳｅｔは、呼吸事象の開始後に療法圧力を上げ、ユーザが呼吸事象を提示しなくなると療法圧力を下げる。これらの圧力変動は、口漏れとは無関係であり、最小圧力、最大圧力、および圧力範囲の変化をもたらし得る。そのため、特定の動作モード下では、これらの圧力変動を考慮する必要があり、結果的に、トレンド除去された最小圧力など、トレンド除去された圧力データが得られる。圧力時系列からその傾向が除去されると、それらの動作モード下での口漏れ状態について分析するために、トレンド除去された最小圧力、最大圧力、および／または圧力範囲が抽出され得る。追加または代替として、流量信号から導出された特徴量は、同一または同様の方法でトレンド除去することができる。
例えば、いくつかの実装形態においては、ステップ７４０で呼吸デバイスの動作モード（例えば、ＣＰＡＰ、ＡＰＡＰ、またはＢｉＰＡＰ）が判断される。いくつかのかかる実装形態においては、判断された動作モード（ステップ７４０）に少なくとも部分的に基づいて、１つ以上の特徴量が判断される（ステップ７２４）。例えば、この１つ以上の特徴量は、（ステップ７１０で受信された）圧力データ内の呼気圧力軽減（ＥＰＲ）成分を除去することに少なくとも部分的に基づいて判断され得る（ステップ７２４）。
いくつかの実装形態においては、この１つ以上の特徴量がその後、口漏れ状態を判断するためにロジスティック回帰モデルに供給され得る（ステップ７３０）。これらの特徴量を、例えば、確率（例えば単一の数）を出力するロジスティック回帰モデルに入力することができる。その後、口漏れ状態（例えば、ユーザが口漏れを経験しているかどうか）を判断するために、この確率に閾値が適用される。いくつかの例においては、口漏れを示す確率の閾値が０．６である。
いくつかの例においては、任意の所与のエポック（例えば、３０秒範囲、または呼吸毎ベース）に対し、以下の式を使用して閾値を計算することができる。
式中、ｘ１は圧力範囲であり、ｘ２はトレンド除去された最小圧力であり、ｘ３は、所与のエポックにおける流れ下位領域比である。α１、α２、α３は、ロジスティック回帰の重みである。ｂはバイアスである。本例においては、α１、α２、α３がそれぞれ－６．１２３３９８２９、０．８７１０３４８３、－５．２６２８５７５９であり、ｂの値が－１．２５３３２２３４１８２８７５８７である。ｐ＞０．６であれば、このエポックは口漏れを含むものとして分類され、ｐ≦０．６であれば、このエポックは負（例えば口漏れなし）としてマークされる。
式中、ｘ１は圧力範囲であり、ｘ２はトレンド除去された最小圧力であり、ｘ３は、所与のエポックにおける流れ下位領域比である。α１、α２、α３は、ロジスティック回帰の重みである。ｂはバイアスである。本例においては、α１、α２、α３がそれぞれ－６．１２３３９８２９、０．８７１０３４８３、－５．２６２８５７５９であり、ｂの値が－１．２５３３２２３４１８２８７５８７である。ｐ＞０．６であれば、このエポックは口漏れを含むものとして分類され、ｐ≦０．６であれば、このエポックは負（例えば口漏れなし）としてマークされる。
本例は、３つの特徴量（すなわち、圧力範囲、最小圧力、および流れ下位領域比）に関するものであるが、他の特徴量が使用されること、および使用される特徴量がこれより多くても少ないこともあり得る。いくつかの実装形態においては、式中の重みの数および／またはそれらの値が、考慮される特徴量および／または利用可能な訓練データに少なくとも部分的に基づいて変わる。追加または代替として、いくつかの実装形態においては、確率閾値ｐが、時間を経て、システムにおける所望の感度および／もしくは特異性に基づいて、または特定のユーザに基づいて修正された動的な値であり得るため、確率閾値ｐは調整可能な値であり得る。例えば、確率閾値ｐは、このエポックが口漏れを含有するものとして分類されるように、＞０．２５、０．３、０．３５、０．４、０．４５、０．５、０．５５、０．６、０．６５、または０．７であり得る。
図８を簡単に参照すると、本開示のいくつかの実装形態に係る、第１の呼吸８３０および第２の呼吸８４０を示す流量対時間のプロットが表されている。理解されるとおり、「Ｉ」は第１の呼吸８３０の吸気部分であり、「Ｅ」は呼気部分である。第１の呼吸８３０は、ユーザが正常に呼吸することに対応する。第２の呼吸８４０は、ユーザが口を通じて呼気すること（すなわち口漏れ）に対応する。図示のとおり、ユーザが口を通じて呼気しているとき、呼気部分８２０の始まりは、ユーザが正常に呼吸しているときの対応ピーク８３２と比較して、より鋭いピーク８４２を有する。このピークの「鋭さ」は、方法７００を使用して（例えば、ステップ７２４で処理される特徴量の１つとして）測定することができ、かつ／または図９に表されている。例えば、ピークの「鋭さ」は、本明細書に記載されている流れ下位領域比を使用して判断することができる。
追加または代替として、いくつかの実装形態においては、ユーザが口を通じて呼気しているときに、ピーク８４２の後、呼気部分８２０が、ユーザが正常に呼吸しているときの対応曲線８３４と比較して、より平坦な曲線８４４を有する。いくつかのかかる実装形態においては、ピーク後の呼気平坦化度を、方法７００を用いて（例えば、ステップ７２４において処理されている特徴量のうちの１つとして）測定することができ、かつ／または図９に示されている。呼気平坦化度は、例えば、（ｉ）フロー信号の歪度および／もしくは尖度を計算すること、ならびに／または（ｉｉ）流れ信号の導関数が０に近く、かつ／またはその流れ信号の標準偏差が０に近い間隔の長さを評価することによって判断され得る。
ここで図９を参照すると、本開示のいくつかの実装形態に係る、呼吸サイクル９００内で特定された複数の特徴量が表されている。呼吸サイクル９００は、吸気部分９１０と呼気部分９２０とを含む。吸気部分９１０および／または呼気部分９２０は、ステップ７２０および／またはステップ７２２など、方法７００の１つ以上のステップを使用して判断され得る。この複数の特徴量は、ステップ７２４など、方法７００の１つ以上のステップを使用して特定され得る。
いくつかの実装形態においては、この複数の特徴量が、流量に基づく特徴量と圧力に基づく特徴量とを含み得る。例えば、流量に基づく特徴量は、最小流量、最大流量、流量範囲、総呼気領域に対する呼気ピークの比（または「流れ下位領域比」）、流れの歪度、流れの尖度、呼気時の平坦化の程度、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。圧力に基づく特徴量は、最小圧力、最大圧力、圧力範囲、１～３Ｈｚの範囲内の圧力のパワースペクトル密度、圧力信号の歪度、圧力信号の尖度、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。いくつかのかかる実装形態においては、流量に基づく特徴量および／または圧力に基づく特徴量を、流量信号および／または圧力信号に対するトレンド除去処理が適用された後に導出することができる。
引き続き図９を参照すると、流量範囲９３０、最小流量９３２、および最大流量９３４が表されている。最小流量９３２および最大流量９３４は、総呼気領域に対する呼気ピークの比を導出するための中間ステップとして用いることができる。いくつかのかかる実装形態においては、最小流量９３２が、吸気部分９１０の終了および／または呼気部分９２０の開始と関連付けられている。いくつかの実装形態においては、流量範囲９３０の境界が、最小流量９３２および最大流量９３４によって画定される。
いくつかの実装形態においては、この複数の特徴量が、第１の下位領域９４０を第２の下位領域９４２から除算することによって計算できる流れ下位領域比をさらに含む。第１の下位領域９４０は、最小流量９３２から流れ閾値レベル９３６まで計算された領域によって画定される。いくつかの実装形態においては、流れ閾値レベル（例えば、呼気ピークの描出レベルであり得るカットオフレベル）が、総呼気領域に対する呼気ピークの比（または「流れ下位領域比」）を導出するための中間ステップとして設定され、最初に最小流量９３２および最大流量９３４が判断され、その後、流れ閾値レベルが、その範囲の設定百分率と判断される。いくつかのかかる実装形態においては、最小流量９３２と最大流量９３４との間の距離の２５％が、流れ閾値レベル９３６になるように選択される。追加または代替として、流れ閾値レベル９３６は調整可能である。
流れ下位領域比を計算する場合、第１の下位領域９４０（例えば領域１）は、（図９に水平破線として示す）流れ閾値レベル９３６の下の領域である。いくつかの実装形態においては、第１の下位領域９４０が、呼気ピークの鋭さを特徴付ける。第２の下位領域９４２は、最小流量９３２から０（すなわち、吸気と呼気との間または呼気と吸気との間の地点における流量）の範囲から計算される領域によって画定される。例えば、第２の下位領域９４２（領域２）は、０ラインの下の領域であり、すべての呼気領域を含む。その後、第１の下位領域９４０を第２の下位領域９４２で除算する（例えば、領域１／領域２）ことにより、流れ下位領域比が計算される。いくつかのかかる実装形態においては、流れ閾値レベル９３６が、時間を経て、口漏れの検出における所望の感度および／もしくは特異性に基づいて、または特定のユーザに基づいて修正された動的値であり得るため、流れ閾値レベル９３６は調整可能な値であり得る。例えば、いくつかの実装形態においては、流れ閾値レベル９３６が、ユーザと関連付けられた空気流データをさらに分析することに少なくとも部分的に基づいて調整される（図７に示す方法７００のステップ７２０）。
いくつかの実装形態においては、バルブ状口漏れと継続的口漏れとを区別するために、流量範囲９３０が分析される。いくつかの実装形態においては、バルブ状口漏れを、流れ下位領域比特徴量の小さい値によって特徴付けることができる。逆に、大きい値は、口漏れなし（および／または継続的口漏れ）に対応し得る。そのため、いくつかのかかる実装形態においては、ユーザが継続的口漏れを経験していると、流量範囲９３０は、バルブ状口漏れを経験している、または口漏れを経験していないユーザの流量範囲よりも大きくなる。この違いが、例えば図１０Ａ～図１０Ｄに表されている。
図１０Ａ～図１０Ｄを遍く参照すると、図１０Ａは、ユーザの療法セッション中に測定された臨床検査データを表しており、バルブ状口漏れ（療法セッション１０１０）、マスク漏れ（療法セッション１０２０）、および継続的口漏れ（療法セッション１０３０）を表している。図１０Ｂは、ユーザの図１０の臨床検査データのうち、バルブ状口漏れを表示している療法セッション１０１０を表しており、破線はバルブ状口漏れ事象の終了を示している。図１０Ｃは、ユーザの図１０の臨床検査データのうち、マスク漏れを表示している療法セッション１０２０を表しており、破線はマスク漏れ事象の開始を示している。図１０Ｄは、ユーザの図１０の臨床検査データのうち、継続的口漏れを表示している療法セッション１０３０を表しており、破線は継続的口漏れ事象の開始を示している。図示のとおり、患者流れ、マスク圧力、一回換気量、および計算された漏れが表されている。いくつかの実装形態においては、療法セッション中にユーザの気道に供給された加圧空気が、４ｃｍＨ２Ｏから２０ｃｍＨ２Ｏである。図１０Ａ～図１０Ｄに示す本例においては、療法セッション中にユーザの気道に供給された加圧空気が、約８ｃｍＨ２Ｏである。
特に図１０Ａを参照すると、マスク圧力が、マスク漏れ（セッション１０２０）よりもバルブ状口漏れ（セッション１０１０）において大きく変化している一方で、継続的口漏れ（セッション１０３０）において最も大きく変化している。
不測の漏れは、真のマスク漏れ（例えば、マスクシール不良）および／または口漏れ（例えば、鼻／枕マスクの場合に発生）を含み得る。いくつかの例においては、真のマスク漏れが重大な交絡因子である。本開示の口漏れ検出アルゴリズムの目的の１つは、２タイプの不測の漏れを切り分けることである。
図１１を参照すると、口漏れを伴うエポックのヒストグラムが、不測の漏れのレベル別に示されている。このヒストグラムは、マスクに取り付けられたマイクロフォンを使用して口漏れが検出されたエポックに関する６人のユーザからのデータ（「Ａｃｈｉｌｌ ＥＣＳ」データ）を含む。図示のとおり、口漏れを伴うほとんどのエポックが、システム（例えば、呼吸療法システムの流れ発生器）によって検出されたあるレベルの不測の漏れを有する。
１９人のユーザの１４３夜に基づいて、中間的な特徴量が作成された。「Ａｃｈｉｌｌ ＥＣＳ」データは、（様々なレベルの口漏れを有する）６人のユーザの１人あたり１４夜から得られたデータを含む。「Ｐａｃｉｆｉｃ ＥＣＳ ＡＵＳ」データは、（フルフェースマスクを着用した）１２人のユーザ１人につき７晩から得られたデータを含む。「Ａｃｈｉｌｌ ＥＣＳ」データは、初期の特徴量を作成するための臨床データとして使用された。「Ｐａｃｉｆｉｃ ＥＣＳ ＡＵＳ」データは、その具体的な特徴量をテストするのに使用された。
換気量、漏れ、および／またはそれらの相関の低速（例えば数分ほどの）変動性を捕捉する特徴量は、継続的口漏れ（「ＣＭＬ」）を検出するためのものである。呼吸形態に基づいて（例えば、呼吸の持続時間にわたって）高速変動性を捉える特徴量は、バルブ状口漏れ（「ＶＭＬ」）を検出するためのものである。速い時間スケールだと、呼気時にのみ（または大きな度合いで）発生するＶＭＬを示せるからである。本例においては、口漏れ患者を切り分ける何らかの能力を示す１組の特徴量が選択された。
図１２Ａは、「Ａｃｈｉｌｌ ＥＣＳ」データおよび「Ｐａｃｉｆｉｃ ＥＣＳ ＡＵＳ」データを使用した実際の口漏れ持続時間を表している。Ｘ軸は各ユーザを示す。Ｙ軸は、ユーザごとに一晩にわたって測定されたエポックの数（本例においては、それぞれ３０秒）を示す。図示のとおり、「Ｐａｃｉｆｉｃ ＥＣＳ ＡＵＳ」データの１２人のユーザがフルフェースマスクを着用していたため、実際の口漏れは検出されなかった。
図１２Ｂは、「Ａｃｈｉｌｌ ＥＣＳ」データおよび「Ｐａｃｉｆｉｃ ＥＣＳ ＡＵＳ」データを使用した予想口漏れ持続時間を表している。Ｘ軸は各ユーザを示す。Ｙ軸は、ユーザごとに一晩にわたって測定されたエポックの数（本例においては、それぞれ３０秒）を示す。このアルゴリズムは、選択された特徴量を用いて、特徴量ごとの閾値と比較することによってエポックを予想した。図示のとおり、これらの特徴量からは、実際の口漏れ（図１２Ａ）と比較して良好に口漏れが推定される。
図１３は、ブロック持続時間別にスコア付けされた口漏れの割合を表している。図示のとおり、口漏れは必ずしも散発的というわけではなく、１分を超えるブロックで口漏れが生じるのが典型的である。５分未満のブロックではスコア付けされた口漏れの１３．６％しか生じておらず、０．５時間より長いブロックで口漏れの３０％超が生じている。そのため、本例などのいくつかの実装形態においては、３０秒の口漏れ特徴量分解能で十分である。
図１４は、口漏れを判断するのに使用した不測の漏れと換気量との間の符号付き共分散を表している。本例においては、口漏れ状態を推定および／または判断するのに使用された特徴量が、不測の漏れ（１４２０）と換気量（１４３０）との間の符号付き共分散（１４４０）を含み得、口漏れ事象（１４１０）の開始および終了を分離するのに使用される。３分間換気量は、３分間窓にわたる患者流れの絶対値の積分の半分に等しい。
口漏れブロックの開始は、特徴量（１４４０）が（図１４に「０」と示された）設定閾値を下回ることによって検出され、口漏れブロックの終了は、特徴量（１４４０）が設定閾値を超えることによって検出される。いくつかの実装形態においては、口漏れ状態を推定および／または判断するのに使用された特徴量が、この共分散が設定閾値を下回る時間（開始の場合）と設定閾値を上回る時間（終了の場合）とを含み得る。例えば、この符号付き共分散が閾値を上回っている時間が特徴量であり得る。
図１５は、不測の漏れのレベルごとの換気量の特徴量分離を表している。図示のとおり、口漏れブロックに対する実際の換気量レベルは、それ自体で良好な判別力を有する。換気量は特徴量として直接使用できるものの、ユーザバイアスが存在することがあり、それによって口漏れ状態を推定および／または判断する精度が低下し得る。
図１６Ａは、正規化前のユーザごとの負のエポック（例えば、口漏れの場合は負）および正のエポック（例えば、口漏れの場合は正）を表している。図１６Ａは、（例えば、ユーザ間でのＢＭＩおよび／または肺活量の変動による）換気量レベルの明確なユーザ傾向を示している。いくつかの実装形態においては、ユーザバイアスが存在する場合に、ユーザ固有のベースライン値が存在する。そのため、このアルゴリズムは、（ｉ）記録内で不測の漏れがない期間を選択し、平均換気量を計算してそれをベースラインとして使用し、（ｉｉ）複数の反復を使用し、かつ／または（ｉｉｉ）療法セッションが完了した後に正規化するように構成することができる。
図１６Ｂは、正規化後のユーザごとの負のエポックおよび正のエポックを表している。図示のとおり、ベースラインレベルを用いた正規化は、分離性を高める。このベースラインは、（ｉ）不測の漏れのない区域における実行セッション平均、（ｉｉ）不測の漏れ増の開始前の換気量、（ｉｉｉ）不測の漏れのない区域における全体的なセッションベースライン、および／または（ｉｖ）（例えば、複数の夜から得られた）ユーザ固有のベースラインによって導出することができる。正規化は、（ｉ）比（例えば、ベースラインに対するパーセントの減少）および／または（ｉｉ）差（例えば、ベースラインに対する実際の減少）によって行うことができる。
図１７は、不測の漏れの変動性の特徴量の分離を表している。不測の漏れの変動性の特徴量は、設定された間隔（例えば３０秒）にわたる不測の漏れの標準偏差をとることによって導出される。本例においては、高レベルの不測の漏れ（例えば＞０．５Ｌ／秒）だと、ＣＭＬと関連付けられている可能性が高く、口漏れの安定性がマスク漏れよりも高い。中レベルの漏れ（例えば＜０．５Ｌ／秒）は、ＶＭＬと関連付けられている可能性が高く、口漏れの安定性がマスク漏れより低い。いくつかの実装形態においては、不測の漏れのレベルを、ＶＭＬおよびＣＭＬの特徴量を融合する効率を高めるのに使用することができる。例えば、低レベルの漏れの場合には、ＶＭＬの特徴量が、ＣＭＬの特徴量よりも大きく重み付けされ、高レベルの漏れの場合には、ＶＭＬの特徴量が、ＣＭＬの特徴量よりも小さく重み付けされる。
図１８Ａは、口漏れのあるユーザで高レベルの不測の漏れが生じた場合の不測の漏れの分散例を表している。図１８Ｂは、口漏れのないユーザで高レベルの不測の漏れが生じた場合の不測の漏れの分散例を表している。図１８Ａに示すとおり、口漏れのあるユーザの場合には、不測の漏れのレベルが高くても、不測の漏れの分散は小さい。対照的に、図１８Ｂに示すとおり、高レベルのマスク漏れの場合には、（口漏れがないため、）不測の漏れの分散が大きい。
いくつかの実装形態においては、口漏れ状態を推定および／または判断するための特徴量が、正規化された呼吸数（例えば、換気量を正規化することと同様）および／または呼吸数の変動性（例えば、不測の漏れの変動性と同様）を含み得る。
図１９は、流量データに基づいた呼吸の区分けを表している。ユーザの流量がプロットされている。流量の導関数は、（平滑化のために）ローパスフィルタに基づいてプロットされている。トレンド除去された累積和は、（呼吸ごとの分離を良くするために）ハイパスフィルタに基づいてプロットされている。各呼吸は、プロットの最小値または最大値をとることによって区分けされる。例えば、流量の一次導関数の負のピークが区分けに使用され、トレンド除去された累積和の正のピークも区分けに使用される。
区分けが行われると、任意の呼吸デバイス信号（例えば、患者流れ、マスク圧力、送風機流れ、送風機圧力など任意の２５Ｈｚ信号）で特徴量を計算することができる。各信号は、以下で分析することができ、合計で少なくとも４４個の特徴量（例えば、４つの信号ごとに１１個以上の特徴量）となる。例えば、各信号を分析して、（ｉ）フレーム領域（例えば、範囲のＸ持続時間）、（ｉｉ）呼吸領域（ＡＵＣ）、（ｉｉｉ）呼吸領域の補数、（ｉｖ）呼吸領域／フレーム領域の比、（ｖ）呼吸領域／呼吸領域の補数の比、（ｖｉ）生信号の歪度、（ｖｉｉ）生信号の尖度、（ｖｉｉｉ）歪度の一次導関数、（ｉｘ）尖度の一次導関数、（ｘ）歪度の二次導関数、（ｘｉ）尖度の二次導関数を計算することができる。例えば、図２０Ａは、１回の呼吸にわたって計算されたこれらの特徴量の一部を表している。
追加または代替として、各信号を、直線（最小値から最大値まで）と実際の信号との間の領域など、他の特徴量を得るために分析することもできる。例えば、図２０Ｂは、呼吸の一部分にわたって計算された、呼吸固有のさらなる特徴量を表している。線の上の領域と線の下の領域の比は、信号の歪度を示し得る。
いくつかの実装形態においては、ある期間にわたるすべての呼吸を、エポック内でグループ化することができる（例えば、エポック毎に３０秒）。エポックベースの特徴量は、平均値、中央値、パーセンタイルなどの統計をとることによって導出される。いくつかのかかる実装形態においては、これらの特徴量を、換気量に関して上述した正規化と同様に、ベースライン値を用いてさらに正規化することができる。図２１～図２３は、エポックベースの特徴量の一部を使用する分離可能性を例示している。図２１は、流量データに関し、エポックの９０パーセンタイル値を用いて得られた呼吸領域／フレーム領域の比を表している。図２２は、流量データに関し、エポック平均値を用いて得られた歪度を表している。図２３は、微分送風機圧力に関し、エポック平均値を用いて得られた歪度を示す。
いくつかの実装形態においては、呼吸療法システムの内部マイクロフォンが、マスク漏れと関連付けられたノイズレベルおよび／または音響特性の変動性を検出することができる。例えば、（ｉ）音量特徴量および／または（ｉｉ）スペクトル特徴量（例えば、様々な周波数帯域におけるエネルギー含量の比）に基づいて漏れ検出を実行することができる。
図２４Ａは、マスク漏れなし期間およびマスク漏れあり期間にわたる音響パワーレベルを表している。マイクロフォン１４０（図１）によって生成された音響データは、呼吸療法システム１２０内でのマスク漏れなしの５分間およびマスク漏れありの５分間に対応する音響シグネチャと関連付けられたノイズレベルおよび音響特性またはパターンの変動性を検出する。図２４Ａに示すとおり、ユーザインターフェース１２４における漏れ（マスク漏れ）は、異なる周波数帯域（図２４Ａのプロットにおける約０ｋＨｚと約８ｋＨｚとの間）における音響エネルギー比などの音量特徴量および／またはスペクトル特徴量に基づき、その期間にわたってプロットされた音響データから検出することができる。
図２４Ｂは、図２４Ａのマスク漏れなし期間およびマスク漏れあり期間にわたる漏れ率、流量、およびマスク圧力の比較グラフ表示である。図２４Ｂが示すとおり、ユーザインターフェース１２４における、図２４Ａの音響データからのマスク漏れの検出は、ユーザインターフェース１２４におけるマスク漏れなしの同じ５分間およびマスク漏れありの同じ５分間にわたって記録されたユーザインターフェース１２４における圧力、流量、および漏れ量に関するデータから得られたユーザインターフェース１２４におけるマスク漏れの明示と相関している。
図２５は、２０，０００秒を超える期間における音響強度の最大値、音響強度の標準偏差、（リッター／秒で測定された）漏れ量、（リッター／秒で測定された）流量、および（ｃｍＨ２Ｏで測定された）マスク圧力の比較グラフ表示を表しており、この期間中に、呼吸療法システムにおいて漏れが発生している。音響強度は、呼吸療法デバイスと共に配置されたマイクロフォンによって生成された図２５の音響データから判断されたパラメータの１つである。
音響強度の標準偏差、音響強度の最大値、および音響強度のパーセンタイルなどであるがこれらに限定されないパラメータと関連付けられた統計データが、期間内の重複または非重複時間窓全体にわたって所定の時間間隔（例えば１秒）でサンプリングされた短時間窓（例えば０．１秒）の音響データから抽出される。その期間にわたって収集された統計データはその後、（例えば、ローリング平均によって、または有限インパルス応答（ＦＩＲ）もしくは無限インパルス応答（ＩＩＲ）などのデジタルフィルタを適用することによって）ローパスフィルタ処理される。漏れの発生は、本明細書に記載のとおり、パラメータが条件を満たしている（例えば、所定の閾値を上回っている）かどうかに基づいて判断される。
図２５に示すとおり、この統計データは、その期間にわたるマスク圧力、流量、および漏れ率を用いてプロットされる。図２５の比較グラフ表示は、音響強度、流量、マスク圧力、ならびに漏れなし（差し込み図Ｃ）、高レベルの漏れ（差し込み図Ａ）、および呼吸療法システム内の空気流抵抗の不正確な推定と関連付けられた典型的な誤差に相応する比較的低いレベルの漏れ（差し込み図Ｂ）を示す漏れ量に関する統計データ間の相関を示している。いくつかの実装形態においては、図２４Ａ～図２４Ｂおよび図２６Ａ～図２６Ｂに関して記載のとおり、マイクロフォンによって生成された音響データから統計データを抽出するのに、異なる周波数帯域における音響エネルギー比など別のパラメータが使用され得る。
図２６Ａは、異なるタイプの漏れが発生している期間にわたる音響パワーレベルを表しており、これらの漏れは、呼吸療法システム内の漏れの箇所に基づいて区別することができる。マイクロフォンによって生成された音響データは、漏れのタイプに応じて異なる音響特性を有する音響特徴量を有し得る。漏れのタイプに応じて、異なる条件が満たされる必要があり得る（例えば、異なる閾値が音響データ内のパラメータに適用され得る）。
図２６Ａに示すとおり、マスク漏れが、異なる周波数帯域（図２６Ａのプロットでは約０ｋＨｚと約８ｋＨｚとの間）における音響エネルギー比などの音量特徴量およびスペクトル特徴量に基づき、口漏れ（ＣＭＬまたはＶＭＬ）とは異なる音響シグネチャによって示されている。図２６Ａにおける異なる周波数帯域にわたる音響エネルギーの分布は、マスク漏れに対する低めの周波数帯域および口漏れに対する高めの周波数帯域における高めの音響エネルギー含量が示すとおり、２つのタイプの漏れの間の明確な差を表している。
図２６Ｂは、図２６Ａの期間にわたる漏れ量、流量、およびマスク圧力の比較グラフ表示である。図２６Ｂが示すとおり、図２６Ａの音響データからのマスク漏れおよび口漏れ（ＣＭＬまたはＶＭＬ）の検出は、図２６Ａの同じ期間にわたるマスク圧力、流量、および漏れ量に関するデータからのマスク漏れおよび口漏れの対応指標と明確に相関している。
代替実装形態
代替実装形態１。口漏れ状態を判断するための方法であって、睡眠セッション中に加圧空気をユーザの気道に加圧空気を供給するように構成されている呼吸デバイスのユーザと関連付けられた第１の音響データをマイクロフォンから受信することと、ユーザと関連付けられた第１の音響データを分析することと、ユーザの口から空気が漏れていることを示す口漏れ状態を、第１の音響データの分析に少なくとも部分的に基づいて判断することと、を含む方法。
代替実装形態２。第１の音響データを分析するために、第１の音響データを、負の口漏れ状態を示す所定のデータと比較することをさらに含む、代替実装形態１に記載の方法。
代替実装形態３。その所定のデータが、シミュレートされたデータ、履歴データ、またはその両方を含む、代替実装形態２に記載の方法。
代替実装形態４。第１の音響データを分析することが、ケプストラム分析、オートケプストラム分析、自己相関分析、スペクトル分析、またはそれらの任意の組み合わせに少なくとも部分的に基づく、代替実装形態１から３のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態５。スペクトル分析が、スライディングウィンドウを用いた高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、スペクトログラム、ニュートラルネットワーク、短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）、ウェーブレットベース分析、またはそれらの任意の組み合わせを含む、代替実装形態４に記載の方法。
代替実装形態６。第１の音響データを処理して、第１の音響データを分析するための複数の特徴量を特定することをさらに含む、代替実装形態１から５のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態７。その複数の特徴量が、（ｉ）スペクトルシグネチャの変化、（ｉｉ）周波数の変化、（ｉｉｉ）振幅の変化、または（ｉｖ）それらの任意の組み合わせを含む、代替実装形態６に記載の方法。
代替実装形態８。マイクロフォンが、（ｉ）呼吸デバイスの導管、（ｉｉ）呼吸デバイスの回路基板、（ｉｉｉ）呼吸デバイスを有するその呼吸システムのコネクタ、（ｉｖ）呼吸システムのユーザインターフェース、または（ｖ）呼吸システムの任意の他の構成要素に連結された一体型マイクロフォンである、代替実装形態１から７のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態９。睡眠セッション中に呼吸デバイスのユーザと関連付けられた第２の音響データを外部マイクロフォンから受信することと、ユーザと関連付けられた第２の音響データを分析することと、第１の音響データの分析および第２の音響データの分析の両方に少なくとも部分的に基づいて口漏れ状態を判断することと、をさらに含む、代替実装形態１から８のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態１０。睡眠セッション中に呼吸デバイスのユーザと関連付けられた空気流データを流れセンサから受信することと、ユーザと関連付けられた空気流データを分析することと、第１の音響データの分析およびユーザの空気流データの分析の両方に少なくとも部分的に基づいて口漏れ状態を判断することと、をさらに含む、代替実装形態１から９のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態１１。睡眠セッション中にユーザと関連付けられた生理学的データを生理学的センサから受信することと、その生理学的データを分析してユーザの心原性振動を判断することと、第１の音響データの分析およびユーザの心原性振動の両方に少なくとも部分的に基づいて口漏れ状態を判断することと、をさらに含む、代替実装形態１から１０のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態１２。睡眠セッション中にユーザと関連付けられた画像データをカメラから受信することと、その画像データを分析して、ユーザと関連付けられた睡眠関連パラメータを判断することと、第１の音響データの分析およびユーザと関連付けられた睡眠関連パラメータの両方に少なくとも部分的に基づいて口漏れ状態を判断することと、をさらに含む、代替実装形態１から１１のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態１３。口漏れ状態に少なくとも部分的に基づいて無呼吸－低呼吸指数（ＡＨＩ）スコアを計算することをさらに含む、代替実装形態１から１２のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態１４。ＡＨＩスコアを計算するために、制御システムが、睡眠セッション中の睡眠呼吸障害事象数を示すセンサデータであって、その睡眠セッション中のユーザと関連付けられたセンサデータを、呼吸デバイスに連結されたセンサから受信するため、口漏れ状態をセンサデータと相関させて１つ以上の偽陽性睡眠呼吸障害事象を出力するため、睡眠呼吸障害事象数からその１つ以上の偽陽性睡眠呼吸障害事象を減算して、修正された睡眠呼吸障害事象数を出力するため、およびその修正された睡眠呼吸障害事象数に少なくとも部分的に基づいてＡＨＩスコアを計算するために機械可読命令を実行するように構成されている、代替実装形態１３に記載の方法。
代替実装形態１５。口漏れ状態が、口漏れの持続時間、口漏れの深刻度、またはその両方を含み、口漏れの持続時間、口漏れの深刻度、またはその両方に少なくとも部分的に基づいて睡眠スコアまたは療法スコアを下げることをさらに含む、代替実装形態１から１４のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態１６。呼吸デバイスに制御信号を提供することと、呼吸デバイスの圧力設定であって、口漏れ状態を受けて、ユーザの気道に供給された加圧空気と関連付けられている圧力設定を調整することと、をさらに含む、代替実装形態１から１５のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態１７。ユーザと関連付けられた第１の音響データを分析して、ユーザが呼気していると判断することと、ユーザが呼気しているという判断を受けて、ユーザの呼気中にユーザの気道への加圧空気の圧力を下げることと、をさらに含む、代替実装形態１６に記載の方法。
代替実装形態１８。加圧空気の圧力を下げることが、呼吸デバイスと関連付けられた呼気圧力軽減（ＥＰＲ）レベルを上げることを含む、代替実装形態１７に記載の方法。
代替実装形態１９。呼吸デバイスに連結された加湿器であって、ユーザの気道に供給された加圧空気に水分を導入するように構成されている加湿器に制御信号を提供することと、口漏れ状態を受けて、ユーザの気道に供給された加圧空気に導入される水分が増えるように、加湿器と関連付けられた加湿設定を調整することと、をさらに含む、代替実装形態１から１８のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態２０。加湿設定を調整するために加圧空気に導入される水分中に鬱滞除去剤の一部分を放出することをさらに含む、代替実装形態１９に記載の方法。
代替実装形態２１。制御信号をスマート枕に提供することと、口漏れ状態を受けて、スマート枕がユーザの頭部の位置変更をユーザに促すようにスマート枕を調整することと、をさらに含む、代替実装形態１から２０のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態２２。スマートベッドまたはスマートマットレスに制御信号を提供することと、口漏れ状態を受けて、スマートベッドまたはスマートマットレスがユーザの身体の位置変更をユーザに促すようにそのスマートベッドまたはスマートマットレスを調整することと、をさらに含む、代替実装形態１から２１のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態２３。ユーザの身体部分に連結可能であるウェアラブルセンサに制御信号を提供することと、口漏れ状態を受けて、ウェアラブルセンサがユーザの口を閉じるためにユーザの首または顎を刺激するようにそのウェアラブルセンサを調整することと、をさらに含む、代替実装形態１から２２のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態２４。口漏れ状態を受けて、ユーザが口漏れ状態について警告されるように、電子デバイスを介してユーザに通知が提供されるようにすることをさらに含む、代替実装形態１から２３のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態２５。電子デバイスが電子ディスプレイデバイスであり、通知を提供することが、その電子ディスプレイデバイスにメッセージを表示することを含む、代替実装形態２４に記載の方法。
代替実装形態２６。電子ディスプレイデバイスが携帯電話である、代替実装形態２５に記載の方法。
代替実装形態２７。通知が、ユーザが（ｉ）睡眠セッション中に自身の口を閉じるため、（ｉｉ）次の睡眠セッションの前に唇を潤すため、または（ｉｉｉ）（ｉ）および（ｉｉ）の両方を行うためのリマインダを含む、代替実装形態２４から２６のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態２８。通知が、（ｉ）異なるマスクを使用すること、（ｉｉ）覚醒すること、（ｉｉｉ）ユーザが口漏れを有していること、またはそれらの任意の組み合わせについてのユーザへの命令および／または推奨を含む、代替実装形態２４から２７のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態２９。電子デバイスがスピーカを含み、通知を提供することが、スピーカを介して音を再生することを含む、代替実装形態２４から２８のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態３０。その音が、ユーザを覚醒させるのに十分な音量である、代替実装形態２９に記載の方法。
代替実装形態３１。口漏れ状態が、睡眠セッションにおける口漏れスコアを含む、代替実装形態１から３０のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態３２。口漏れスコアが、睡眠セッション中の口漏れの百分率、ピーク口漏れ量、総口漏れ量、またはそれらの任意の組み合わせに少なくとも部分的に基づいて判断される、代替実装形態３１に記載の方法。
代替実装形態３３。ユーザと関連付けられた主観的フィードバックを示すユーザ入力データをユーザデバイスから受信することと、そのユーザ入力データに少なくとも部分的に基づいて口漏れスコアを判断することと、をさらに含む、代替実装形態３１または代替実装形態３２に記載の方法。
代替実装形態３４。睡眠セッション中にユーザと関連付けられた睡眠段階データを受信することと、その睡眠段階データに少なくとも部分的に基づいて睡眠段階を判断することと、口漏れ状態を睡眠段階と関連付けることと、をさらに含む、代替実装形態１から３３のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態３５。睡眠段階が、覚醒、眠気、睡眠、浅睡眠、深睡眠、Ｎ１睡眠、Ｎ２睡眠、Ｎ３睡眠、レム睡眠、睡眠段階断片化、またはそれらの任意の組み合わせを含む、代替実装形態３４に記載の方法。
代替実装形態３６。睡眠段階あたりの別個の口漏れ状態を含む明示をディスプレイデバイスに表示させることをさらに含む、代替実装形態３４または代替実装形態３５に記載の方法。
代替実装形態３７。呼吸デバイスのユーザの口漏れ状態を出力するための方法であって、睡眠セッション中にユーザの気道に加圧空気を供給するように構成されている呼吸デバイスのユーザと関連付けられた音響データをマイクロフォンから受信することと、機械学習アルゴリズムを使用して、ユーザの口から空気が漏れていることを示すユーザの口漏れ状態を出力するようにその音響データを処理することと、を含む方法。
代替実装形態３８。呼吸デバイスのユーザにとっての最適吸気圧力および最適呼気圧力を判断するための方法であって、ユーザの気道に加圧空気を供給するように構成されている呼吸デバイスのユーザと関連付けられたマイクロフォンから、吸気音響データと呼気音響データとを含む音響データを複数の睡眠セッション中に受信することと、その複数の睡眠セッション中にユーザの気道に供給された加圧空気と関連付けられた圧力データであって、吸気圧力データと呼気圧力データとを含む圧力データを受信することと、その音響データを分析して、ユーザの口から空気が漏れていることを示すユーザの口漏れ状態をその複数の睡眠セッションの睡眠セッションごとに判断することと、（ｉｉ）その複数の睡眠セッションの睡眠セッションごとユーザの口漏れ状態および（ｉｉ）その圧力データに少なくとも部分的に基づいて、ユーザにとっての最適吸気圧力および最適呼気圧力を判断することと、を含む、方法。
代替実装形態３９。その圧力データが、呼吸デバイスに連結された圧力センサから受信される、代替実装形態１２または代替実装形態３８に記載の方法。
代替実装形態４０。その圧力データが、呼吸デバイスに対して外部である圧力センサから受信される、代替実装形態１２、３８、または３９に記載の方法。
代替実装形態４１。その圧力データが呼吸デバイスから受信される、代替実装形態１２、３８、３９、または４０に記載の方法。
代替実装形態４２。ユーザにとっての最適吸気圧力および最適呼気圧力に少なくとも部分的に基づいて呼吸デバイスの圧力設定を調整することをさらに含む、代替実装形態３８から４１のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態４３。後続の睡眠セッション中に後続の音響データをマイクロフォンから受信することと、最適吸気圧力および最適呼気圧力を、後続の睡眠セッションのための後続の圧力データとして受信することと、分析および判断を繰り返して、ユーザにとっての最適吸気圧力および最適呼気圧力を更新することを判断することと、をさらに含む、代替実装形態３８から４２のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態４４。推定口漏れ状態を判断するための方法であって、ユーザの気道に加圧空気を供給するように構成されている呼吸デバイスのユーザと関連付けられたマイクロフォンから、複数の睡眠セッション中に音響データを受信することと、その複数の睡眠セッションの睡眠セッションごとにユーザと関連付けられた生理学的データをセンサから受信することと、その音響データを分析して、ユーザの口から空気が漏れていることを示すユーザの口漏れ状態を、その複数の睡眠セッションの睡眠セッションごとに判断することと、（ｉ）その複数の睡眠セッションの睡眠セッションごとのユーザの口漏れ状態と（ｉｉ）その生理学的データとを用いて機械学習アルゴリズムを訓練して、その機械学習アルゴリズムが、現在の睡眠セッションと関連付けられた現在の生理学的データを入力情報として受信し、現在の睡眠セッションの推定口漏れ状態を出力情報として判断するように構成されるようにすることと、を含む方法。
代替実装形態４５。マイクロフォンおよびセンサが同じである、代替実装形態４４に記載の方法。
代替実装形態４６。センサによって生成された生理学的データが、呼気アルコールデータ、血液アルコールデータ、血圧データ、血糖データ、鬱滞データ、閉塞データ、体温データ、心拍数データ、運動データ、呼吸データ、睡眠段階データ、マスクデータ、ＣＯ２レベルデータ、またはそれらの任意の組み合わせを含む、代替実装形態１１または代替実装形態４４に記載の方法。
代替実装形態４７。呼吸データが、呼吸数、呼吸形状、またはその両方を含む、代替実装形態４６に記載の方法。
代替実装形態４８。現在の睡眠セッション中の現在の生理学的データを、機械学習アルゴリズムへの入力情報として受信することと、現在の睡眠セッションにおける推定口漏れ状態を、機械学習アルゴリズムの出力情報として生成することと、その推定口漏れ状態に少なくとも部分的に基づいて呼吸デバイスの圧力設定を調整することと、をさらに含む、代替実装形態３８から４７のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態４９。次の睡眠セッションの前の現在の生理学的データを、機械学習アルゴリズムへの入力情報として受信することと、次の睡眠セッション向けの推定口漏れ状態を、機械学習アルゴリズムの出力情報として生成することと、その推定口漏れ状態に少なくとも部分的に基づいて、ユーザデバイスに表示するための推奨調整を判断することと、をさらに含む、代替実装形態３８から４８のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態５０。この推奨調整が、（ｉ）ユーザの気道に供給された加圧空気と関連付けられている呼吸デバイスの圧力設定を調整することと、（ｉｉ）呼吸デバイスに連結された加湿器であって、ユーザの気道に供給された加圧空気に水分を導入するように構成された加湿器の加湿設定を調整することと、（ｉｉｉ）呼吸デバイスにマスクタイプを推奨することと、（ｉｖ）ユーザに睡眠姿勢を推奨することと、（ｖ）ユーザに顎ストラップを推奨することと、（ｖｉ）ユーザに鼻クレードルクッションを推奨することと、（ｖｉｉ）それらの任意の組み合わせとを含む、代替実装形態４９に記載の方法。
代替実装形態５１。１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、機械可読命令を記憶したメモリと、を備えるシステムであって、その制御システムがそのメモリに連結されており、そのメモリ内の機械実行可能命令がその制御システムの１つ以上のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されると、代替実装形態１から５０のいずれか１つに記載の方法が実施されるシステム。
代替実装形態５２。代替実装形態１から５０のいずれか１つに記載の方法を実施するように構成された制御システムを備えるシステム。
代替実装形態５３．コンピュータによって実行されると、代替実装形態１から５０のいずれか１つに記載の方法をそのコンピュータに実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品。
代替実装形態５４。コンピュータプログラム製品が非一時的コンピュータ可読媒体である、代替実施態様５３に記載のコンピュータプログラム製品。
代替実装形態５５。呼吸デバイスのユーザと関連付けられた口漏れ状態を判断する方法であって、療法セッション中にユーザの気道に加圧空気を供給するように構成された呼吸デバイスのユーザと関連付けられた空気流データであって、圧力データを含む空気流データを受信することと、ユーザと関連付けられた空気流データを分析することと、ユーザと関連付けられた口漏れ状態であって、空気がユーザの口から漏れているか否かを示す口漏れ状態を、その分析に少なくとも部分的に基づいて判断することことと、を含む方法。
代替実装形態５６。その空気流データが流量データをさらに含む、代替実装形態５５に記載の方法。
代替実装形態５７。その流量データが、呼吸デバイスと関連付けられた流量センサから受信される、代替実装形態５６に記載の方法。
代替実装形態５８。その流量センサが、呼吸デバイスに一体化されているか、呼吸デバイスに連結されているか、その両方である、代替実装形態５７に記載の方法。
代替実装形態５９。圧力データが、呼吸デバイスと関連付けられた圧力センサから受信される、代替実装形態５５から５８のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態６０。その圧力センサが、呼吸デバイスに一体化されているか、呼吸デバイスに連結されているか、その両方である、代替実装形態５９に記載の方法。
代替実装形態６１。受信した空気流データ内で、吸気部分および呼気部分を有するユーザの第１の呼吸サイクルを特定することをさらに含む、代替実装形態５５から６０のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態６２。ユーザの第１の呼吸サイクルの長さが約５秒である、代替実施形態６１に記載の方法。
代替実装形態６３。第１の呼吸サイクルを特定することが、第１の呼吸の開始、第１の呼吸の終了、またはその両方を特定することを含む、代替実装形態５５に記載の方法。
代替実装形態６４。ユーザと関連付けられた空気流データを分析することが、その空気流データを処理して、第１の呼吸サイクルと関連付けられた１つ以上の特徴量を特定することを含む、代替実装形態６１から６３のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態６５。その１つ以上の特徴量が、最小圧力、最大圧力、圧力歪度、圧力尖度、圧力パワースペクトル密度、流量範囲、最小流量、最大流量、流れ歪度、流れ尖度、流れ下位領域比、またはそれらの任意の組み合わせを含む、代替実装形態６４に記載の方法。
代替実装形態６６。圧力範囲の境界が、その最小圧力および最大圧力によって画定される、代替実装形態６５に記載の方法。
代替実装形態６７。最小圧力が、吸気部分の終了、呼気部分の開始、またはその両方と関連付けられている、代替実装形態６５または代替実装形態６６に記載の方法。
代替実装形態６８。第１の呼吸サイクルと関連付けられた１つ以上の特徴量が、１、２、３、４、５、６、７、または８つの隣接する呼吸サイクルにわたって計算される、代替実装形態６５から６７のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態６９。第１の呼吸サイクルと関連付けられた１つ以上の特徴量が、約３０秒にわたって計算される、代替実装形態６８に記載の方法。
代替実装形態７０。流れ下位領域比が、第１の下位領域を第２の下位領域から除算することによって計算され、第１の下位領域が流れ呼気領域の一部分であり、第２の下位領域が流れ呼気領域であり、流れ呼気領域が流れ呼気曲線および０流量によって定められ、流れ呼気領域の一部分が、流れ呼気曲線および流れ閾値レベルによって定められる、代替実装形態６５から６９のいずれか１つに記載の方法方法。
代替実装形態７１。流れ閾値レベルが、流量範囲の所定の百分率を最小流量に加算することによって計算される、代替実装形態７０に記載の方法。
代替実装形態７２。その所定の百分率が２５％である、代替実装形態７１に記載の方法。
代替実装形態７３。流れ閾値レベルが、ユーザと関連付けられた空気流データをさらに分析することに少なくとも部分的に基づいて調整される、代替実装形態７０から７２のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態７４。口漏れ状態が、圧力範囲、トレンド除去された最小圧力、および流れ下位領域比に少なくとも部分的に基づいて判断される、代替実装形態７０から７３のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態７５。口漏れ状態が、次の式：
によって計算できるロジスティック回帰モデルからの出力に少なくとも部分的に基づいて判断される、代替実装形態７０から７４のいずれか１つに記載の方法。
によって計算できるロジスティック回帰モデルからの出力に少なくとも部分的に基づいて判断される、代替実装形態７０から７４のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態７６。ロジスティック回帰モデルから得られた閾値以上の出力が、その口漏れ状態がバルブ状口漏れまたは継続的口漏れであることを示す、代替実装形態７５に記載の方法。
代替実装形態７７。閾値が０．６である、代替実装形態７６に記載の方法。
代替実装形態７８。呼吸デバイスの動作モードを判断することをさらに含む、代替実装形態６５から７７のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態７９。動作モードがＣＰＡＰ、ＡＰＡＰ、またはＢｉＰＡＰである、代替実装形態７８に記載の方法。
代替実装形態８０。その１つ以上の特徴量が、判断された動作モードに少なくとも部分的に基づいて判断される、代替実装形態７８から７９のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態８１。その１つ以上の特徴量が、圧力データ内の呼気圧力軽減（ＥＰＲ）成分を除去することに少なくとも部分的に基づいて判断される、代替実装形態７８から８０のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態８２。口漏れ状態が、（ｉ）口漏れなし、（ｉｉ）バルブ状口漏れ、または（ｉｉｉ）継続的口漏れである、代替実装形態５５から８１のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態８３。口漏れなしが、フルフェースマスク、鼻マスク、または枕マスクと関連付けられている、代替実装形態８２に記載の方法。
代替実装形態８４。バルブ状口漏れが鼻マスクまたは枕マスクと関連付けられている、代替実施形態８２から８３のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態８５。継続的口漏れが、フルフェースマスク、鼻マスク、または枕マスクと関連付けられている、代替実装形態８２から８４のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態８６。療法セッション中にユーザの気道に供給された加圧空気が４ｃｍＨ２Ｏから２０ｃｍＨ２Ｏである、代替実施形態５５から８５のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態８７。療法セッション中にユーザの気道に供給された加圧空気が約８ｃｍＨ２Ｏである、代替実装形態８６に記載の方法。
代替実装形態８８。判断された口漏れ状態に少なくとも部分的に基づいて療法スコアまたはＡＨＩスコアを計算することをさらに含む、代替実装形態５５から８７のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態８９。呼吸デバイスに連結されたセンサから、療法セッション中にユーザと関連付けられたセンサデータであって、療法セッション中の睡眠呼吸障害事象数を示すセンサデータを受信することと、口漏れ状態をセンサデータと相関させて１つ以上の偽陽性睡眠呼吸障害事象を出力することと、その睡眠呼吸障害事象数からその１つ以上の偽陽性睡眠呼吸障害事象を減算して、修正された睡眠呼吸障害事象数を出力することと、修正された睡眠呼吸障害事象数に少なくとも部分的に基づいて療法スコアを計算することと、をさらに含む、代替実装形態８８に記載の方法。
代替実装形態９０。口漏れ状態が、口漏れの持続時間、口漏れの深刻度、またはその両方を含み、口漏れの持続時間、口漏れの深刻度、またはその両方に少なくとも部分的に基づいて睡眠スコアまたは療法スコアを下げることをさらに含む、代替実装形態５５から８９のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態９１。呼吸デバイスに制御信号を提供することと、呼吸デバイスの圧力設定であって、口漏れ状態を受けて、ユーザの気道に供給された加圧空気と関連付けられている圧力設定を調整することと、をさらに含む、代替実装５５から９０のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態９２。ユーザと関連付けられた空気流データを分析して、ユーザが呼気していると判断することと、ユーザが呼気しているという判断を受けて、ユーザの呼気中にユーザの気道への加圧空気の圧力を下げることと、をさらに含む、代替実装形態９１に記載の方法。
代替実装形態９３。加圧空気の圧力を下げることが、呼吸デバイスと関連付けられた呼気圧力軽減（ＥＰＲ）レベルを上げることを含む、代替実装形態９２に記載の方法。
代替実装形態９４。呼吸デバイスに連結された加湿器であって、ユーザの気道に供給された加圧空気に水分を導入するように構成されている加湿器に制御信号を提供することと、口漏れ状態を受けて、ユーザの気道に供給された加圧空気に導入される水分が増えるように、加湿器と関連付けられた加湿設定を調整することと、をさらに含む、代替実装形態５５から９３のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態９５。加湿設定を調整するために加圧空気に導入される水分中に鬱滞除去剤の一部分を放出することをさらに含む、代替実装形態９４に記載の方法。
代替実装形態９６。制御信号をスマート枕に提供することと、口漏れ状態を受けて、スマート枕がユーザの頭部の位置変更をユーザに促すようにスマート枕を調整することと、をさらに含む、代替実装形態５５から９５のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態９７。スマートベッドまたはスマートマットレスに制御信号を提供することと、口漏れ状態を受けて、スマートベッドまたはスマートマットレスがユーザの身体の位置変更をユーザに促すようにそのスマートベッドまたはスマートマットレスを調整することと、をさらに含む、代替実装形態５５から９６のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態９８。ユーザの身体部分に連結可能であるウェアラブルセンサに制御信号を提供することと、口漏れ状態を受けて、ウェアラブルセンサがユーザの口を閉じるためにユーザの首または顎を刺激するようにそのウェアラブルセンサを調整することと、をさらに含む、代替実装形態５５から９７のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態９９。口漏れ状態を受けて、ユーザが口漏れ状態について警告されるように、電子デバイスを介してユーザに通知が提供されるようにすることをさらに含む、代替実装形態５５から９８のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態１００。電子デバイスが電子ディスプレイデバイスであり、通知を提供することが、その電子ディスプレイデバイスにメッセージを表示することを含む、代替実装形態９９に記載の方法。
代替実装形態１０１。その電子ディスプレイデバイスが携帯電話である、代替実装形態１００に記載の方法。
代替実装形態１０２。その通知が、ユーザが（ｉ）療法セッション中に口を閉じるため、（ｉｉ）次の療法セッションの前に唇を潤すため、または（ｉｉｉ）（ｉ）および（ｉｉ）の両方を行うためのリマインダを含む、代替実装形態９９から１０１のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態１０３。その通知が、（ｉ）異なるマスクを使用すること、（ｉｉ）覚醒すること、（ｉｉｉ）ユーザが口漏れを有していること、またはそれらの組み合わせについてのユーザへの命令および／または推奨を含む、代替実装形態９９から１０２のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態１０４。電子デバイスがスピーカを含み、通知を提供することが、スピーカを介して音を再生することを含む、代替実装形態９９から１０３のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態１０５。その音が、ユーザを覚醒させるのに十分な音量である、代替実装形態１０４に記載の方法。
代替実装形態１０６。口漏れ状態が、療法セッションにおける口漏れスコアを含む、代替実装形態５５から１０５のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態１０７。その口漏れスコアが、療法セッション中の口漏れの百分率、ピーク口漏れ量、総口漏れ量、またはそれらの組み合わせに少なくとも部分的に基づいて判断される、代替実装形態１０６に記載の方法。
代替実装形態１０８。ユーザと関連付けられた主観的フィードバックを示すユーザ入力データをユーザデバイスから受信することと、そのユーザ入力データに少なくとも部分的に基づいて口漏れスコアを判断することと、をさらに含む、代替実装形態１０６または代替実装形態１０７に記載の方法。
代替実装形態１０９。療法セッション中にユーザと関連付けられた睡眠段階データを受信することと、その睡眠段階データに少なくとも部分的に基づいて睡眠段階を判断することと、口漏れ状態を睡眠段階と関連付けることと、をさらに含む、代替実装形態５５から１０８のいずれか１つに記載の方法。
代替実装形態１１０。睡眠段階が、覚醒、眠気、睡眠、浅睡眠、深睡眠、Ｎ１睡眠、Ｎ２睡眠、Ｎ３睡眠、レム睡眠、睡眠段階断片化、またはそれらの組み合わせを含む、代替実装形態１０９に記載の方法。
代替実装形態１１１。睡眠段階あたりの別個の口漏れ状態を含む明示をディスプレイデバイスに表示させることをさらに含む、代替実装形態１０９または代替実装形態１１０に記載の方法。
代替実装形態１１２。１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、機械可読命令を記憶したメモリと、を備えるシステムであって、その制御システムがそのメモリに連結されており、そのメモリ内の機械実行可能命令がその制御システムの１つ以上のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されると、代替実装形態５５から１１１のいずれか１つに記載の方法が実施されるシステム。
代替実装形態１１３。呼吸デバイスのユーザと関連付けられた口漏れ状態を判断するためのシステムであって、代替実装形態５５から１１１のいずれか１つに記載の方法を実施するように構成された制御システムを含むシステム。
代替実装形態１１４。コンピュータによって実行されたときに、代替実装形態５５から１１１のいずれか１つに記載の方法をそのコンピュータに実行させる命令を備えるコンピュータプログラム製品。
代替実装形態１１５。そのコンピュータプログラム製品が非一時的コンピュータ可読媒体である、代替実装形態１１４に記載のコンピュータプログラム製品。
本明細書の請求項１～６５のうちいずれかの１つ以上、および／または代替実装形態１～１１５のうちいずれかの１つ以上からの１つ以上の要素または態様またはステップあるいはその一部（単数または複数）をその他の請求項１～６５のいずれかの１つ以上、代替実装形態１～１１５のうちいずれかの１つ以上、あるいはその組み合わせからの１つ以上の要素または態様またはステップあるいはその一部（単数または複数）と組み合わせることにより、本開示の１つ以上のさらなる実装形態および／または請求項を形成することができ得る。
本開示について１つ以上の特定の実施形態または実装形態を参照して説明してきたが、当業者であれば、本開示の意図および範囲から逸脱すること無く多数の変更が可能であり得ることを認識する。これらの実装形態およびその明確な変更例はそれぞれ、本開示の意図および範囲に収まるものとして企図される。そして、本開示の各種態様によるさらなる実装形態が、本明細書に記載された実装形態のいずれかから任意の数の特徴を組み合わせ得ることも企図されている。
Claims (65)
- 呼吸デバイスのユーザと関連付けられた口漏れ状態を判断するための方法であって、
療法セッション中に前記ユーザの気道に加圧空気を供給するように構成されている前記呼吸デバイスの前記ユーザと関連付けられた空気流データであって、圧力データおよび／または流量データを含む空気流データを受信することと、
前記ユーザと関連付けられた前記空気流データを分析することと、
前記ユーザと関連付けられた前記口漏れ状態であって、空気が前記ユーザの口から漏れているか否かを示す口漏れ状態を、前記分析に少なくとも部分的に基づいて判断することと、を含む方法。 - 前記ユーザと関連付けられた前記空気流データを分析することが、前記空気流データを処理して、口漏れを、（ｉ）療法中の正常な呼吸および／または（ｉｉ）他のタイプの不測の漏れと区別する１つ以上の特徴量を特定することを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記１つ以上の特徴量が、漏れと換気量との間の共分散、前記共分散が閾値を上回っている時期、正規化された換気量、不測の漏れの変動性、正規化された呼吸数、呼吸数の変動性、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項２に記載の方法。
- 前記１つ以上の特徴量が、ユーザ流量信号、マスク圧力信号、送風機流量信号、送風機圧力信号、またはそれらの任意の組み合わせで計算され、前記１つ以上の特徴量が、信号ごとに、（ｉ）フレーム領域、（ｉｉ）呼吸領域、（ｉｉｉ）前記呼吸領域の補数、（ｉｖ）フレーム領域に対する前記呼吸領域の比、（ｖ）前記呼吸領域の前記補数に対する前記呼吸領域の比、（ｖｉ）前記信号の歪度、（ｖｉｉ）前記信号の尖度、（ｖｉｉｉ）前記歪度の一次導関数、（ｉｘ）前記尖度の一次導関数、（ｘ）前記歪度の二次導関数、（ｘｉ）前記尖度の二次導関数、または（ｘｉｉ）それらの任意の組み合わせを含む、請求項２または請求項３に記載の方法。
- 前記１つ以上の特徴量が、最小圧力、最大圧力、圧力歪度、圧力尖度、圧力パワースペクトル密度、流量範囲、最小流量、最大流量、流れ歪度、流れ尖度、流れ下位領域比、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項２から４のいずれか一項に記載の方法。
- 前記最小圧力が、前記吸気部分の終了、前記呼気部分の開始、またはその両方と関連付けられている、請求項５に記載の方法。
- 前記１つ以上の特徴量が、１、２、３、４、５、６、７、または８つの隣接する呼吸にわたって計算される、請求項２から６のいずれか一項に記載の方法。
- 前記１つ以上の特徴量が約３０秒にわたって計算される、請求項２から７のいずれか一項に記載の方法。
- 前記流れ下位領域比が、第１の下位領域を第２の下位領域から除算することによって計算され、前記第１の下位領域が流れ呼気領域の一部分であり、前記第２の下位領域が前記流れ呼気領域であり、前記流れ呼気領域が流れ呼気曲線および０流量によって定められ、前記流れ呼気領域の前記一部分が前記流れ呼気曲線および流れ閾値レベルによって定められる、請求項５から８のいずれか一項に記載の方法。
- 前記流れ閾値レベルが、前記最小流量に前記流量範囲の所定の百分率を加算することによって計算される、請求項９に記載の方法。
- 前記所定の百分率が２５％である、請求項１０に記載の方法。
- 前記口漏れ状態が、前記圧力範囲、トレンド除去された最小圧力、および前記流れ下位領域比に少なくとも部分的に基づいて判断される、請求項９から１１のいずれか一項に記載の方法。
- 前記口漏れ状態が、次の式：
によって計算できるロジスティック回帰モデルからの出力に少なくとも部分的に基づいて判断される、請求項９から１２のいずれか一項に記載の方法。 - 前記ロジスティック回帰モデルから得られた閾値以上の前記出力が、前記口漏れ状態がバルブ状口漏れまたは継続的口漏れであることを示す、請求項１３に記載の方法。
- 前記閾値が０．６である、請求項１４に記載の方法。
- 前記呼吸デバイスの動作モードを判断することをさらに含み、前記１つ以上の特徴量が、前記判断された動作モードに少なくとも部分的に基づいて判断される、請求項２から１５のいずれか一項に記載の方法。
- 前記動作モードがＣＰＡＰ、ＡＰＡＰ、またはＢｉＰＡＰである、請求項１６に記載の方法。
- 前記１つ以上の特徴量が、前記圧力データ内の呼気圧力軽減（ＥＰＲ）成分を除去することに少なくとも部分的に基づいて判断される、請求項１６または１７に記載の方法。
- 前記１つ以上の特徴量が第１の呼吸と関連付けられている、請求項２から１８のいずれか一項に記載の方法。
- 前記受信した空気流データ内で前記ユーザの前記第１の呼吸を特定することをさらに含み、前記第１の呼吸が吸気部分および呼気部分を有する、請求項１９に記載の方法。
- 前記第１の呼吸を特定することが、前記第１の呼吸の開始、前記第１の呼吸の終了、またはその両方を特定することを含む、請求項２０に記載の方法。
- 前記口漏れ状態が、（ｉ）口漏れなし、（ｉｉ）バルブ状口漏れ、または（ｉｉｉ）継続的口漏れである、請求項１から２１のいずれか一項に記載の方法。
- 前記療法セッション中に前記ユーザの前記気道に供給された前記加圧空気が、４ｃｍＨ２Ｏから２０ｃｍＨ２Ｏである、請求項１から２２のいずれか一項に記載の方法。
- 前記判断された口漏れ状態に少なくとも部分的に基づいて療法スコアまたはＡＨＩスコアを計算することをさらに含む、請求項１から２３のいずれか一項に記載の方法。
- 前記呼吸デバイスに連結されたセンサから、前記療法セッション中に前記ユーザと関連付けられたセンサデータであって、前記療法セッション中の睡眠呼吸障害事象数を示すセンサデータを受信することことと、
前記口漏れ状態を前記センサデータと相関させて、１つ以上の偽陽性睡眠呼吸障害事象を出力することと、
前記睡眠呼吸障害事象数から前記１つ以上の偽陽性睡眠呼吸障害事象を減算して、修正された睡眠呼吸障害事象数を出力することと、
前記修正された睡眠呼吸障害事象数に少なくとも部分的に基づいて前記療法スコアを計算することと、をさらに含む、請求項２４に記載の方法。 - 前記口漏れ状態が、口漏れの持続時間、口漏れの深刻度、またはその両方を含み、前記方法が、前記口漏れの持続時間、口漏れの深刻度、またはその両方に少なくとも部分的に基づいて睡眠スコアまたは療法スコアを減らすことをさらに含む、請求項１から２５のいずれか一項に記載の方法。
- 前記呼吸デバイスに制御信号を提供することと、
前記口漏れ状態を受けて、前記呼吸デバイスの圧力設定であって、前記ユーザの前記気道に供給された前記加圧空気と関連付けられている圧力設定を調整することと、をさらに含む、請求項１から２６のいずれか一項に記載の方法。 - 前記ユーザと関連付けられた前記空気流データを分析して、前記ユーザが呼気していると判断することと、
前記ユーザが呼気しているという前記判断を受けて、前記ユーザの前記呼気中に前記ユーザの前記気道への前記加圧空気の圧力を下げることと、をさらに含む、請求項２７に記載の方法。 - 前記加圧空気の圧力を下げることが、前記呼吸デバイスと関連付けられている呼気圧力軽減（ＥＰＲ）レベルを上げることを含む、請求項２８に記載の方法。
- 前記呼吸デバイスに連結された加湿器であって、前記ユーザの前記気道に供給された前記加圧空気に水分を導入するように構成されている加湿器に制御信号を提供することと、
前記口漏れ状態を受けて、前記ユーザの前記気道に供給された前記加圧空気に導入される水分が増えるように、前記加湿器と関連付けられた加湿設定を調整することと、をさらに含む、請求項１から２９のいずれか一項に記載の方法。 - 前記加湿設定を調整するために前記加圧空気に導入される水分中に鬱滞除去剤の一部分を放出することをさらに含む、請求項３０に記載の方法。
- 制御信号をスマート枕に提供することと、
前記口漏れ状態を受けて、前記スマート枕が前記ユーザの頭部の位置変更を前記ユーザに促すように前記スマート枕を調整することと、をさらに含む、請求項１から３１のいずれか一項に記載の方法。 - スマートベッドまたはスマートマットレスに制御信号を提供することと、
前記口漏れ状態を受けて、前記スマートベッドまたは前記スマートマットレスが前記ユーザの身体の位置変更を前記ユーザに促すように前記スマートベッドまたは前記スマートマットレスを調整することと、をさらに含む、請求項１から３２のいずれか一項に記載の方法。 - 前記ユーザの身体部分に連結可能であるウェアラブルセンサに制御信号を提供することと、
前記口漏れ状態を受けて、前記ウェアラブルセンサが前記ユーザの口を閉じるために前記ユーザの首または顎を刺激するように前記ウェアラブルセンサを調整することと、をさらに含む、請求項１から３３のいずれか一項に記載の方法。 - 前記口漏れ状態を受けて、前記ユーザが前記口漏れ状態について警告されるように、電子デバイスを介して前記ユーザに通知が提供されるようにすることをさらに含む、請求項１から３４のいずれか一項に記載の方法。
- 前記電子デバイスが電子ディスプレイデバイスであり、前記通知を提供することが、前記電子ディスプレイデバイスにメッセージを表示することを含む、請求項３５に記載の方法。
- 前記通知が、前記ユーザが（ｉ）前記療法セッション中に自身の口を閉じるため、（ｉｉ）次の療法セッションの前に唇を潤すため、または（ｉｉｉ）（ｉ）および（ｉｉ）の両方を行うためのリマインダを含む、請求項３５から３６に記載の方法。
- 前記通知が、（ｉ）異なるマスクを使用すること、（ｉｉ）覚醒すること、（ｉｉｉ）前記ユーザが口漏れを有していること、またはそれらの組み合わせについての前記ユーザへの命令および／または推奨を含む、請求項３５から３７のいずれか一項に記載の方法。
- 前記電子デバイスがスピーカを含み、前記通知を提供することが、前記スピーカを介して音を再生することを含む、請求項３５から３８のいずれか一項に記載の方法。
- 前記音が、前記ユーザを覚醒させるのに十分な音量である、請求項３９に記載の方法。
- 前記口漏れ状態が、前記療法セッションにおける口漏れスコアを含む、請求項１から４０のいずれか一項に記載の方法。
- 前記口漏れスコアが、前記療法セッション中の口漏れの百分率、ピーク口漏れ量、総口漏れ量、またはそれらの組み合わせに少なくとも部分的に基づいて判断される、請求項４１に記載の方法。
- 前記ユーザと関連付けられた主観的フィードバックを示すユーザ入力データをユーザデバイスから受信することと、
前記ユーザ入力データに少なくとも部分的に基づいて前記口漏れスコアを判断することと、をさらに含む、請求項４１または請求項４２に記載の方法。 - 前記療法セッション中に前記ユーザと関連付けられた睡眠段階データを受信することと、
前記睡眠段階データに少なくとも部分的に基づいて睡眠段階を判断することと、
前記口漏れ状態を前記睡眠段階と関連付けることと、をさらに含む、請求項１から４３のいずれか一項に記載の方法。 - 前記睡眠段階が、覚醒、眠い、睡眠、浅睡眠、深睡眠、Ｎ１睡眠、Ｎ２睡眠、Ｎ３睡眠、レム睡眠、睡眠段階断片化、またはそれらの組み合わせを含む、請求項４４に記載の方法。
- 睡眠段階ごとの別々の口漏れ状態を含む明示をディスプレイデバイスに表示させることをさらに含む、請求項４４または請求項４５に記載の方法。
- １つ以上のプロセッサを含む制御システムと、
機械可読命令を記憶したメモリと、を備え、
前記制御システムが前記メモリに連結され、前記メモリ内の前記機械実行可能命令が前記制御システムの前記１つ以上のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されると、請求項１から４６のいずれか一項に記載の方法が実施される、システム。 - 呼吸デバイスのユーザと関連付けられた口漏れ状態を判断するためのシステムであって、請求項１から４６のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成された制御システムを含むシステム。
- コンピュータによって実行されると、請求項１から４６のいずれか一項に記載の方法を前記コンピュータに実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品。
- 前記コンピュータプログラム製品が、非一時的コンピュータ可読媒体である、請求項４９に記載のコンピュータプログラム製品。
- 口漏れ状態を判断するための方法であって、
睡眠セッション中にユーザの気道に加圧空気を供給するように構成されている呼吸デバイスの前記ユーザと関連付けられた第１の音響データをマイクロフォンから受信することと、
前記ユーザと関連付けられた前記第１の音響データを分析することと、
前記ユーザの口から空気が漏れていることを示す前記口漏れ状態を、前記第１の音響データの前記分析に少なくとも部分的に基づいて判断することと、を含む方法。 - 前記口漏れ状態を判断することが、口漏れをユーザインターフェース漏れと区別することを含む、請求項５１に記載の方法。
- 前記第１の音響データを分析するために、前記第１の音響データを、負の口漏れ状態を示す所定のデータと比較することをさらに含む、請求項５１または請求項５２に記載の方法。
- 前記所定のデータが、シミュレートされたデータ、履歴データ、またはその両方を含む、請求項５３に記載の方法。
- 前記第１の音響データを分析することが、ケプストラム分析、オートケプストラム分析、自己相関分析、スペクトル分析、またはそれらの任意の組み合わせに少なくとも部分的に基づく、請求項５１から５４のいずれか一項に記載の方法。
- 前記スペクトル分析が、スライディングウィンドウを用いた高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、スペクトログラム、ニュートラルネットワーク、短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）、ウェーブレットベース分析、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項５５に記載の方法。
- 前記第１の音響データを処理して、前記第１の音響データを分析するための複数の特徴量を特定することをさらに含む、請求項５１から５６のいずれか一項に記載の方法。
- 前記複数の特徴量が、（ｉ）スペクトルシグネチャの変化、（ｉｉ）周波数の変化、（ｉｉｉ）振幅の変化、（ｉｖ）周波数帯域にわたるエネルギー分布の変化、または（ｖ）それらの任意の組み合わせを含む、請求項５７に記載の方法。
- 前記マイクロフォンが、（ｉ）前記呼吸デバイスの導管、（ｉｉ）前記呼吸デバイスの回路基板、（ｉｉｉ）前記呼吸デバイスを有する呼吸システムのコネクタ、（ｉｖ）前記呼吸システムのユーザインターフェース、または（ｖ）前記呼吸システムの任意の他の構成要素に連結された一体型マイクロフォンである、請求項５１から５８のいずれか一項に記載の方法。
- 前記マイクロフォンが、前記ユーザの気道と流体的に連結された空気経路と流体連通および／または音響連通している、請求項５９に記載の方法。
- 前記睡眠セッション中に前記呼吸デバイスの前記ユーザと関連付けられた第２の音響データを外部マイクロフォンから受信することと、
前記ユーザと関連付けられた前記第２の音響データを分析することと、
前記第１の音響データの前記分析および前記第２の音響データの前記分析の両方に少なくとも部分的に基づいて前記口漏れ状態を判断することと、をさらに含む、請求項５１から６０のいずれか一項に記載の方法。 - 前記睡眠セッション中に前記ユーザと関連付けられた生理学的データを生理学的センサから受信することと、
前記生理学的データを分析して、前記ユーザの心原性振動を判断することと、
前記第１の音響データの前記分析および前記ユーザの前記心原性振動の両方に少なくとも部分的に基づいて前記口漏れ状態を判断することと、をさらに含む、請求項５１から６１のいずれか一項に記載の方法。 - 呼吸デバイスのユーザにとっての最適吸気圧力および最適呼気圧力を判断するための方法であって、
前記ユーザの気道に加圧空気を供給するように構成されている前記呼吸デバイスの前記ユーザと関連付けられているマイクロフォンから、吸気音響データと呼気音響データとを含む音響データを複数の睡眠セッション中に受信することと、
前記複数の睡眠セッション中に前記ユーザの前記気道に供給された前記加圧空気と関連付けられた圧力データであって、吸気圧力データと呼気圧力データとを含む圧力データを受信することと、
前記音響データを分析して、前記ユーザの口から空気が漏れていることを示す前記ユーザの口漏れ状態を前記複数の睡眠セッションの睡眠セッションごとに判断することと、
（ｉ）前記複数の睡眠セッションの睡眠セッションごとの前記ユーザの前記口漏れ状態と、（ｉｉ）前記圧力データと、に少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザにとっての前記最適吸気圧力および前記最適呼気圧力を判断することと、を含む方法。 - 前記ユーザにとっての前記最適吸気圧力および前記最適呼気圧力に少なくとも部分的に基づいて前記呼吸デバイスの圧力設定を調整することをさらに含む、請求項６３に記載の方法。
- 後続の睡眠セッション中に前記マイクロフォンから後続の音響データを受信することと、
前記最適吸気圧力および前記最適呼気圧力を、前記後続の睡眠セッションのための後続の圧力データとして受信することと、
前記分析することと前記判断することとを繰り返して、前記ユーザにとっての前記最適吸気圧力および前記最適呼気圧力を更新することと、をさらに含む、請求項６３または請求項６４に記載の方法。
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