JP2023529912A - ユーザインタフェースを分類及び／又は特徴付けるためのシステム及び方法 - Google Patents

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Abstract

ユーザインタフェースを分類及び／又は特徴付けるためのシステム及び方法が開示される。それらのシステム及び方法は、音響信号の音響反射に関連付けられた音響データを生成することを含む。前記音響反射は、導管を介して呼吸治療装置に結合されたユーザインタフェースの１つ以上の特徴を少なくとも部分的に示す。それらのシステム及び方法は、生成された音響データを分析することをさらに含む。それらのシステム及び方法は、分析された音響データに少なくとも部分的に基づいて、ユーザインタフェースを特徴付けることをさらに含む。

Description

本開示は、一般に、ユーザインタフェースを分類及び／又は特徴付けるためのシステム及び方法に関し、より詳細には、音響信号の音響反射に基づいてユーザインタフェースを分類及び／又は特徴付けるためのシステム及び方法に関する。
多くの人が、周期性四肢運動障害（ＰＬＭＤ）、むずむず脚症候群（ＲＬＳ）、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）、閉塞型睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）、中枢型睡眠時無呼吸（ＣＳＡ）、ならびに混合型無呼吸や低呼吸など他のタイプの無呼吸、呼吸努力関連覚醒（ＲＥＲＡ）、チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）、呼吸不全、肥満超換気症候群（ＯＨＳ）、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、神経筋疾患（ＮＭＤ）、急速眼球運動（ＲＥＭ）行動障害（ＲＢＤとも呼ばれる）、夢の行動化（ＤＥＢ）、高血圧、糖尿病、卒中、不眠症、及び胸壁障害などの睡眠関連及び／又は呼吸障害が挙げられる。これらの障害は、通常、呼吸治療システムを使用して治療される。呼吸治療システムは、睡眠呼吸障害の治療に使用できる。各呼吸治療システムは、一般に、導管を介してユーザインタフェース（例えば、マスク）に接続された呼吸治療装置を有する。ユーザには、ユーザインタフェースが着用され、導管を介して呼吸治療装置から加圧空気流を供給される。
ユーザインタフェースは、一般に、ユーザ向けの特定カテゴリー及びタイプのユーザインタフェースであり、ユーザインタフェースのカテゴリーとして、直接又は間接接続などを含み、ユーザインタフェースのタイプとして、フルフェイスマスク、部分フェイスマスク（たとえば、口を覆うが鼻を覆わない、又は鼻の一部のみを覆うマスク）、鼻マスク、鼻枕などを含む。特定カテゴリーとタイプに加えて、ユーザインタフェースは通常、特定のメーカーによって製造された具体的なモデルである。ユーザが正しいユーザインタフェースを使用していることを確認するなど、様々な理由から、ユーザが着用するユーザインタフェースの特定カテゴリーとタイプ、ひいては具体的なモデルを認識することは、呼吸治療システムにとって有益である。
鼻枕、鼻マスク、鼻と口のマスク（例えば、フルフェイスマスク又は部分フェイスマスク）など、様々な異なるユーザインタフェースを使用することができる。いくつかの実装形態では、異なる形態の送気導管を使用することができる。ユーザに提供される治療の制御を向上させるために、呼吸治療装置に接続されたユーザインタフェース及び導管を認識することは有利である。例えば、マスク内の圧力や通気流などの治療パラメータの測定又は推定に有利な場合がある。したがって、どのユーザインタフェースが使用されているかを認識することで、治療を強化することができる。
呼吸装置は、使用されているユーザインタフェースのタイプを、例えばタイプ、モデル、メーカーなどで入力できるメニューシステムを含むことができるが、ユーザは誤った情報又は不完全な情報を入力することがある。
本開示は、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴を示す音響反射から生成された分析された音響データに基づいてユーザインタフェースを分類及び／又は特徴付けることによって、これら及び他の問題を解決する。
本開示のいくつかの実装形態によれば、方法は、音響信号の音響反射に関連する音響データを生成することを含む。音響反射は、導管を介して呼吸治療装置に結合されたユーザインタフェースの１つ以上の特徴を少なくとも部分的に示す。この方法は、生成された音響データを分析することをさらに含む。この分析は、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴のうちの少なくとも１つの特徴に少なくとも部分的に基づいて、生成された音響データをウィンドウ処理することを含む。この方法は、分析された音響データに少なくとも部分的に基づいて、ユーザインタフェースを特徴付けることをさらに含む。
この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データのウィンドウ処理は、生成された音響データ内の基準点を決定することを含む。この方法のいくつかの態様によれば、基準点は、生成された音響データのデコンボリューションの所定の区間内の最小点である。この方法のいくつかの態様によれば、基準点は、生成された音響データのデコンボリューションの所定の区間内の最大点である。この方法のいくつかの態様によれば、基準点は、導管及びユーザインタフェースによって少なくとも部分的に形成される経路に沿った１つ以上の特徴の位置に対応する。この方法のいくつかの態様によれば、１つ以上の特徴が音響インピーダンスの変化を引き起こす。この方法のいくつかの態様によれば、音響インピーダンスの変化は、少なくとも部分的に、（ｉ）ユーザインタフェース、（ｉｉ）導管とユーザインタフェースの接合部、又は（ｉｉｉ）これらの組み合わせでの経路の狭窄に基づく。この方法のいくつかの態様によれば、音響インピーダンスの変化は、少なくとも部分的に、（ｉ）ユーザインタフェース、（ｉｉ）導管とユーザインタフェースの接合部、又は（ｉｉｉ）これらの組み合わせでの経路の拡張に基づく。この方法のいくつかの態様によれば、ウィンドウ処理は、生成された音響データの第１のウィンドウ処理と、生成された音響データの第２のウィンドウ処理とを含む。この方法のいくつかの態様によれば、第１のウィンドウ処理及び第２のウィンドウ処理は、生成された音響データ内の基準点の前、生成された音響データ内の基準点の後、又はそれらの組み合わせで選択された生成された音響データの量によって異なる。生成されたデータの量は、データ点／サンプルの所定の数、所定の距離、所定のケフレンシなどであり得る。この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データを分析することは、生成された音響データのウィンドウ処理の前に、生成された音響データのデコンボリューションを計算することを含む。この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データのデコンボリューションは、生成された音響データのケプストラムを計算することを含む。この方法のいくつかの態様によれば、ケプストラムは、音響反射に関連付けられた距離を識別し、この距離は、音響信号が移動する音響経路に沿った、音響センサに対するユーザインタフェースの１つ以上の特徴の位置を示す。ケプストラムは、対応する１つ以上の音響反射のそれぞれに関連付けられた１つ以上の距離を識別することができ、それによって、音響信号の音響経路に沿った１つ以上の物理的特徴のそれぞれの位置を示す。この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データの分析は、ケプストラム信号の変化率を決定するためにケプストラムの導関数を計算することを含む。この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データを分析することは、生成された音響データを正規化することを含む。この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データの正規化は、生成された音響データから平均値を減算すること、生成された音響データの標準偏差で除算すること、又はそれらの組み合わせを含む。この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データの正規化は、交絡条件を説明する。この方法のいくつかの態様によれば、交絡条件は、マイクロフォンゲイン、呼吸振幅、治療圧力、又はそれらの組み合わせに起因する。この方法のいくつかの態様によれば、ユーザインタフェースの特徴付けは、分析された音響データを機械学習モデルに入力することを含む。１つ以上の実装形態では、機械学習モデルは、教師あり又は教師なしとすることができる。１つ以上の実装形態では、機械学習モデルはニューラルネットワークであり得る。１つ以上の実装形態では、ニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワーク又は浅いニューラルネットワークであり得る。１つ以上の実装形態では、ディープニューラルネットワークは畳み込みニューラルネットワークであり得る。ディープニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークなどの機械学習モデルは、ユーザインタフェースのフォームファクタ、ユーザインタフェースのモデル、ユーザインタフェースの１つ以上の要素のサイズ、又はそれらの組み合わせを決定できる。この方法のいくつかの態様によれば、ディープニューラルネットワークは、１つ以上の畳み込み層と１つ以上の最大プーリング層を含む。この方法のいくつかの態様によれば、畳み込みニューラルネットワークは、Ｎ個の特徴のＭ個のサンプルの最大プーリングを有するＮ個の特徴を含み、ＮとＭとの比率は１：１から４：１である。この方法のいくつかの態様によれば、この方法はさらに、音響トランスデューサを介してユーザインタフェースに接続された導管に音響信号を発することを含む。この方法のいくつかの態様によれば、この方法はさらに、導管に接続された呼吸治療装置のモータを介して音響信号を導管に発することを含む。この方法のいくつかの態様によれば、音響信号は人間に聞こえる音である。この方法のいくつかの態様によれば、音響シングルは人間には聞こえない音である。この方法のいくつかの態様によれば、音は聞こえるか否かは、音の周波数、音の振幅、又はそれらの組み合わせに基づいて決定される。この方法のいくつかの態様によれば、音響信号は超音波音である。この方法のいくつかの態様によれば、ユーザインタフェースは、音響データの生成中にユーザに接続されない。この構成では、ユーザの呼吸や呼吸治療装置から発生する望ましくないノイズなど、特定の交絡因子を回避することができる。この方法のいくつかの態様によれば、ユーザインタフェースは、音響データの生成中にユーザに接続される。この方法のいくつかの態様によれば、この方法はさらに、音響データの生成中に、導管を通ってユーザインタフェースに入る加圧空気の流れを提供することを含む。この方法のいくつかの態様によれば、この方法はさらに、導管を通ってユーザインタフェースに入る加圧空気の流れがない間に、導管内に音響信号を発することを含む。この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データは、複数の音響信号からの複数の音響反射から生成される。この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データは、複数の音響信号からの複数の音響反射の平均である。この平均化は、音響データ内の望ましくない時間変化成分又はアーティファクトを抑制することによって、生成された音響データの信号対雑音比を向上させることができる。
いくつかの実装形態によれば、１つ以上のプロセッサを有する制御システムと、機械可読命令を格納したメモリと、を含むシステムが開示される。制御システムはメモリに結合され、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少なくとも１つによって実行されるときに、上記の態様のいずれかを実現することができる。
いくつかの実装形態によれば、ユーザインタフェースを特徴付けるためのシステムが開示され、このシステムは、上記態様のいずれか１つの方法を実現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。
いくつかの実装形態によれば、コンピュータによって実行されると、上記の態様のいずれか１つの方法を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プロダクトが開示される。いくつかの態様によれば、コンピュータプログラムプロダクトは非一時的コンピュータ可読媒体である。
本開示のいくつかの実装形態によれば、方法は、音響信号の音響反射に関連する音響データを生成することを含む。音響反射は、導管を介して呼吸治療装置に結合されたユーザインタフェースの１つ以上の特徴を少なくとも部分的に示す。この方法は、生成された音響データを分析して、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴に相関する１つ以上のシグネチャを識別することをさらに含む。一般に、シグネチャは、音響データ内の１つ以上の音響特徴量で構成できる。この方法は、１つ以上のシグネチャに少なくとも部分的に基づいて、ユーザインタフェースを分類することをさらに含む。
この方法のいくつかの態様によれば、ユーザインタフェースのカテゴリーは、導管とユーザインタフェースのクッション及び／又はフレームとの間の直接接続に関連付けられる。この方法のいくつかの態様によれば、１つ以上の特徴及び１つ以上のシグネチャは、導管とクッション及び／又はフレームとの間の直接接続を示す。この方法のいくつかの態様によれば、ユーザインタフェースのカテゴリーは、導管とユーザインタフェースのクッション及び／又はフレームとの間の間接接続に関連付けられる。この方法のいくつかの態様によれば、１つ以上の特徴及び１つ以上のシグネチャは、導管とクッション及び／又はフレームとの間の間接接続を示す。この方法のいくつかの態様によれば、間接接続は、導管とクッション及び／又はフレームとの間に流体接続を提供するように配置及び構成されたさらなる導管によって特徴付けられる。この方法のいくつかの態様によれば、このさらなる導管はヘッドギア導管であり、このヘッドギア導管は、ユーザインタフェースをユーザの顔に保持するためのヘッドギアの一部を形成する。ヘッドギア導管は、加圧空気を導管からクッション及び／又はフレームに送るように構成される。この方法のいくつかの態様によれば、このさらなる導管は、（ｉ）導管よりも柔軟である、（ｉｉ）導管の直径よりも小さい直径を有する、又は（ｉ）及び（ｉｉ）の両方を有するユーザインタフェース導管である。ユーザインタフェース導管は、導管よりも短い長さを有してもよい。ユーザインタフェース導管は、加圧空気を導管からクッション及び／又はフレームに送るように構成される。この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データを分析することは、生成された音響データのスペクトルを計算することを含む。この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データを分析することは、スペクトルの対数を計算することを含む。あるいは、対数算出の代わりに非線形演算を使用することもできる。この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データを分析することは、対数スペクトルのケプストラムを計算することを含む。この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データを分析することは、生成された音響データの対数（ログ）スペクトルのセグメントを選択すること、ログスペクトルのセグメントのフーリエ変換を計算すること、及びユーザインタフェースの１つ以上の特徴を、セグメントのフーリエ変換内の１つ以上のシグネチャに関連付けることを含む。この方法のいくつかの態様によれば、１つ以上のシグネチャは、ケプストラムの最大振幅、ケプストラムの最小振幅、ケプストラムの標準偏差、ケプストラムの歪度、ケプストラムの尖度、ケプストラムの絶対値の中央値、ケプストラムの絶対値の和、ケプストラムの正の面積の和、ケプストラムの負の面積の和、基本周波数、基本周波数に対応するエネルギー、平均エネルギー、導管とユーザインタフェースの組み合わせの少なくとも１つの共振周波数、少なくとも１つの共振周波数の変化、ある範囲内のピークの数、ピーク突起、ピーク間の距離、又はそれらの組み合わせ又は変化を含む。この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データは、音響信号の音響反射内に１次反射を含む。この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データは、音響信号の音響反射内に２次反射を含む。この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データは、音響信号の音響反射内に３次反射を含む。この方法のいくつかの態様によれば、生成された音響データは、音響信号の音響反射内に１次反射及び２次反射を含む。この方法のいくつかの態様によれば、導管とクッション及び／又はフレームとの間の直接接続に関連するユーザインタフェースカテゴリーは、閾値より大きいケプストラムの最大振幅を有する１つ以上のシグネチャに基づいて分類される。この方法のいくつかの態様によれば、ユーザインタフェース導管を介した導管とクッション及び／又はフレームとの間の間接接続に関連するユーザインタフェースカテゴリーは、閾値数のピークを満たす１つ以上のシグネチャに基づいて分類される。この方法のいくつかの態様によれば、ユーザインタフェース導管を介した導管とクッション及び／又はフレームとの間の間接接続に関連するユーザインタフェースカテゴリーは、閾値未満のケプストラムの最大振幅を有する１つ以上のシグネチャに基づいて分類される。この方法のいくつかの態様によれば、ヘッドギア導管を介した導管とクッション及び／又はフレームとの間の間接接続に関連するユーザインタフェースカテゴリーは、閾値を下回る平均ケプストラム値を有する１つ以上のシグネチャに基づいて分類される。この方法のいくつかの態様によれば、１つ以上のシグネチャに少なくとも部分的に基づいてユーザインタフェースを分類することは、１つ以上のシグネチャを、既知のカテゴリーの１つ以上のユーザインタフェースの１つ以上の既知のシグネチャと比較することを含む。
いくつかの実装形態によれば、機械可読命令を格納するメモリと、機械可読命令を実行して上記の方法及び／又は方法の実装形態のうちの任意の１つ以上を実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含む制御システムとを含むシステムが開示される。
上記の概要は、本開示の各実施形態又はあらゆる態様を示すことを意図していない。むしろ、前述の概要は、本明細書に記載された新規な態様及び特徴のいくつかの例を提供するに過ぎない。本開示の上記の特徴及び利点、ならびに他の特徴及び利点は、添付図面及び添付の請求項と関連して、本発明を実施するための代表的な実施形態及びモードの以下の詳細な説明から容易に明らかになるであろう。本開示の追加の態様は、以下に簡単な説明を示す図面を参照してなされる様々な実施形態の詳細な説明を考慮すれば、当業者には明らかである。
図１は、本開示のいくつかの実装形態による、ユーザインタフェースを分類及び／又は特徴付けるためのシステムの機能ブロック図である。 図２は、本開示のいくつかの実装形態による、図１のシステムの少なくとも一部の斜視図である。 図３は、本開示のいくつかの実装形態による、睡眠セッションの例示的なタイムラインを示す。 図４は、本開示のいくつかの実装形態による、図３の睡眠セッションに関連する例示的なヒプノグラムを示す。 図５は、本開示のいくつかの実装形態による、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴を示す音響反射に応答する音響データの生成を示す。 図６は、本開示のいくつかの実装形態による、ユーザインタフェースを特徴付けるための方法のフロー図である。 図７は、本開示のいくつかの実装形態による、生成された音響データの計算されたケプストラムのプロットである。 図８は、本開示のいくつかの実装形態による、生成された音響データのウィンドウ化ケプストラムのプロットである。 図９は、本開示のいくつかの実装形態による、生成された音響データの揃えたウィンドウ化ケプストラムのプロットである。 図１０は、本開示のいくつかの実装形態による、生成された音響データの正規化されたウィンドウ化ケプストラムのプロットである。 図１１Ａは、本開示のいくつかの実装形態による、ユーザインタフェースの１つのカテゴリーの斜視図である。 図１１Ｂは、本開示のいくつかの実装形態による、図１１Ａのユーザインタフェースの分解図である。 図１２Ａは、本開示のいくつかの実装形態による、別のカテゴリーのユーザインタフェースの斜視図である。 図１２Ｂは、本開示のいくつかの実装形態による、図１２Ａのユーザインタフェースの分解図である。 図１３Ａは、本開示のいくつかの実装形態による、別のカテゴリーのユーザインタフェースの斜視図である。 図１３Ｂは、本開示のいくつかの実装形態によると、図１３Ａのユーザインタフェースの分解図である。 図１４Ａは、本開示のいくつかの実装形態による、ユーザインタフェースを特徴付けるための方法のフロー図である。 図１４Ｂは、本開示のいくつかの実装形態による、生成された音響データを分析するための方法のフロー図である。 図１５は、本開示のいくつかの実装形態による、ユーザインタフェースについて計算されたケプストラムのプロットである。 図１６は、本開示のいくつかの実装形態による、ユーザインタフェースのために追加的に算出されたケプストラムのプロットである。 図１７は、本開示のいくつかの実装形態による、ユーザインタフェースのために追加的に算出されたケプストラムのプロットである。 図１８は、本開示のいくつかの実装形態による、ユーザインタフェースのために追加的に算出されたケプストラムのプロットである。 図１９は、本開示のいくつかの実装形態による、ユーザインタフェースのために追加的に算出されたケプストラムのプロットである。 図２０は、本開示のいくつかの実装形態による、ユーザインタフェースのために追加的に算出されたケプストラムのプロットである。 図２１は、本開示のいくつかの実装形態による、ケプストラム内の１次及び２次反射を示す計算されたケプストラムのプロットである。 図２２は、本開示のいくつかの実装形態に係る、生成された音響データのログスペクトルのプロットである。 図２３は、本開示のいくつかの実装形態に係る、図２２に示すログスペクトルのセグメントの変換のプロットである。 図２４Ａは、本開示のいくつかの実装形態に係る、生成された音響データに基づく周波数領域強度信号のプロットである。 図２４Ｂは、本開示のいくつかの実装形態に係る、図２４Ａの周波数領域強度信号に基づく波周期強度信号のプロットである。 図２５Ａは、本開示のいくつかの実装形態に係る、第１の導管を用いて生成された音響データから算出されたケプストラムの第１のプロットと、第２の導管を用いて生成された音響データから算出されたケプストラムの第２のプロットとを示す。 図２５Ｂは、本開示のいくつかの実装形態に係る、図２５Ａの第１のケプストラムに基づく補正ケプストラムの第１のプロットと、図２５Ａの第２のケプストラムに基づく補正ケプストラムの第２のプロットとを示す。
本開示、ならびにその利点及び図面は、添付図面を参照しながら、例示的な実施形態についての以下の説明からよりよく理解されるであろう。これらの図面は、例示的な実施形態のみを示しており、したがって、様々な実施形態又は請求項を限定するものと見なされるべきではない。
本発明は、様々な変更及び他の形態が可能であるが、本発明の具体的な実装形態は図面に例示されており、本明細書においてさらに詳述される。しかし、本発明は、開示される特定の形態のみに限定することを意図したものではないことを理解すべきである。むしろ、本発明は、添付の請求項によって定義される本発明の精神及び範囲内に属する全ての改変物、均等物及び代替物を網羅する。
様々な実施形態は、添付の図面を参照して説明され、各図において、同一又は同等の構成要素には同一の参照符号を付す。各図は、縮尺通りに描かれておらず、単に本発明を説明するために提供するものである。本発明のいくつかの態様は、説明のための例示的なアプリケーションを参照して以下に説明する。本発明の十分な理解を提供するために、多数の特定の詳細、関係及び方法が記載されていることを理解されたい。しかし、当業者であれば、特定の詳細のうちの１つ以上を用いずに、又は他の方法を用いて、本発明を実践することができることを容易に認識するであろう。他の例では、本発明を不明確にするのを避けるために、よく知られている構造又は操作は、詳細に示されていない。いくつかの行為は、異なる命令で、及び／又は他の行為又はイベントと同時に発生する可能性があるため、様々な実施形態は、行為又はイベントの説明された順序によって制限されない。さらに、本発明による方法論を実施するために、説明された全ての行為又はイベントを必要とするわけではない。
例えば、要約書、発明の概要、発明の詳細な説明に記載されている要素及び限定事項のうち、特許請求の範囲に明示されていない要素及び限定事項は、単独で、又は、包括的、又は、暗示的に、推論して、又はそれ以外の状態で特許請求の範囲に組み込まれるべきではない。ここでの説明を詳細に行うために、特に否定されていない限り、単数形は、複数形を含み、逆も同様である。「含む」という言葉は、「含むが、これに限定されない」ということを意味する。さらに、「約」、「ほぼ」、「実質的に」、「近似的」、「一般的」などの近似の言葉は、例えば、ここでは「で」、「近く」、「付近」、「３～５％」、「製造許容差内」、又はそれらの論理的な組み合わせなどを意味するものとして使用することができる。
多くの人は、周期性四肢運動障害（ＰＬＭＤ）、むずむず脚症候群（ＲＬＳ）、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）、閉塞型睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）、中枢型睡眠時無呼吸（ＣＳＡ）、ならびに混合型無呼吸及び低呼吸など他のタイプの無呼吸、呼吸努力関連覚醒（ＲＥＲＡ）、チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）、呼吸不全、肥満超換気症候群（ＯＨＳ）、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、神経筋疾患（ＮＭＤ）、急速眼球運動（ＲＥＭ）行動障害（ＲＢＤとも呼ばれる）、夢の行動化（ＤＥＢ）、高血圧、糖尿病、卒中、不眠症、及び胸壁障害などの睡眠関連及び／又は呼吸関連障害に罹患している。
閉塞型睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）は、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）の一形態であり、異常に小さな上気道と、舌、軟口蓋、中咽頭後壁の領域における筋緊張の通常損失との組み合わせによる睡眠中の上気道の閉塞や遮断などのイベントによって特徴付けられる。
中枢型睡眠時無呼吸（ＣＳＡ）は、脳が呼吸を制御する筋肉への信号の送信を一時的に停止した場合に生じるＳＤＢの別の形態である。より一般的には、無呼吸とは概して、空気の閉塞によって生じる呼吸の停止又は呼吸機能の停止を指す。通常、個人は、閉塞型睡眠時無呼吸イベント中に、約１５秒から約３０秒の間に呼吸を停止する。混合型睡眠時無呼吸は、ＯＳＡとＣＳＡの組み合わせであるＳＤＢの別の形態である。
他のタイプの無呼吸としては、低呼吸、過呼吸、及び高炭酸ガス血症が挙げられる。低呼吸は概して、閉塞した気道ではなく、狭窄気道によって生じる遅い呼吸又は浅い呼吸によって特徴付けられる。過呼吸は概して、呼吸の深さ及び／又は速度の増大によって特徴付けられる。高炭酸ガス血症は概して、血流中の二酸化炭素量の急増又は過剰によって特徴付けられ、通常、不十分な呼吸によって生じるものである。
呼吸努力関連覚醒（ＲＥＲＡ）イベントは、通常、睡眠からの覚醒に至る１０秒以上の呼吸努力の増加によって特徴付けられ、無呼吸又は低呼吸イベントの基準を満たさない。１９９９年には、ＡＡＳＭタスクフォースは、ＲＥＲＡを、「睡眠からの覚醒に至る呼吸努力の増加によって特徴付けられるが、無呼吸又は低呼吸の基準を満たさない一連の呼吸」と定義した。これらのイベントは、１．負の食道圧力が漸増するパターンが、負圧レベルの急激な変化及び覚醒によって終了し、２．イベントが１０秒以上続く、という基準をいずれも満たす必要がある。２０００年、ニューヨーク大学医学部で行われ、Ｓｌｅｅｐ，ｖｏｌ．２３，Ｎｏ．６，ｐｐ．７６３－７７１に発表された研究「Ｎｏｎ－Ｉｎｖａｓｉｖｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ Ｅｆｆｏｒｔ－Ｒｅｌａｔｅｄ Ａｒｏｕｓａｌｓ （ＲＥＲＡｓ） ｂｙ ａ Ｎａｓａｌ Ｃａｎｎｕｌａ／Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ」は、鼻カニューレ／圧力トランスデューサーシステムがＲＥＲＡの検出において適切かつ信頼できることを実証した。ＲＥＲＡ検出器は、呼吸治療（例えば、ＰＡＰ）装置から導出された実際のフロー信号に基づき得る。例えば、フロー制限の尺度は、フロー信号に基づいて判断され得る。その後、覚醒の尺度は、フロー制限の尺度及び換気量の急増の尺度の関数として導出され得る。そのような方法は、それぞれが参照によって本明細書に完全に組み込まれている国際公開第２００８／１３８０４０号、米国特許第９３５８３５３号明細書、米国特許第１０５４９０５３号明細書及び米国特許出願公開第２０２０／０１９７６４０号明細書に記載されている。
チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）は、ＳＤＢの別の形態である。ＣＳＲは、患者の呼吸調節器の障害であり、ＣＳＲサイクルとして知られる換気の漸増及び漸減が交互に周期的に続く。ＣＳＲは、動脈血の脱酸素及び再酸素化の繰り返しによって特徴付けられる。
肥満超換気症候群（ＯＨＳ）は、低換気の原因が他に明確に無い状態における、重症肥満及び覚醒時慢性高炭酸ガス血症の組み合わせとして定義される。症状には、呼吸困難、起床時の頭痛と過剰な日中の眠気が含まれる。
慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）は、空気の移動に対する抵抗の増加、呼吸の呼気相の延長、肺の正常な弾力性の喪失など、ある特性を共通して有する下気道疾患群のいずれかを包含する。
神経筋疾患（ＮＭＤ）は、内在筋病理を直接介して又は神経病理を間接的に介して筋肉機能を損なう多数の疾病及び病気を包含する。胸壁障害は、呼吸筋と胸郭の間に非効率結合をもたらす胸郭変形群である。
これら及びその他の障害は、個人が睡眠しているときに発生する特定イベント（例えば、いびき、無呼吸、低呼吸、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数の増加、努力性呼吸、喘息発作、てんかんの発症、発作、又はそれらの任意の組み合わせ）によって特徴付けられる。
無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）とは、睡眠セッション中の睡眠時無呼吸の重症度を示すために使用される指数のことである。ＡＨＩは、睡眠セッション中にユーザが経験した無呼吸及び／又は低呼吸イベントの数を、その睡眠セッションにおける全睡眠時間数で除算することによって求められる。このイベントは、例えば、少なくとも１０秒以上続く呼吸の一時停止であり得る。５未満のＡＨＩは正常とみなされる。５以上１５未満のＡＨＩは、軽度の睡眠時無呼吸を示すものとみなされる。１５以上３０未満のＡＨＩは、中程度の睡眠時無呼吸を示すものとみなされる。３０以上のＡＨＩは、重度の睡眠時無呼吸を示すものとみなされる。小児では、１よりも大きいＡＨＩが異常とみなされる。睡眠時無呼吸は、ＡＨＩが正常であるとき、又はＡＨＩが正常もしくは軽度であるときに、「制御されている」とみなすことができる。ＡＨＩは、酸素不飽和度と組み合わせて、閉塞型睡眠時無呼吸の重症度を示すために使用することもできる。
一般に、本開示では、音響反射を利用して、導管を介して呼吸治療装置に接続されたユーザインタフェースを分析し、ユーザインタフェースを分類及び／又は特徴づけるシステム及び方法について説明する。ユーザインタフェースを分類することで、ユーザインタフェースのカテゴリーが直接又は間接的に決定される。以下でより詳細に説明するように、間接的なユーザインタフェースは、間接導管又は間接フレームのユーザインタフェースであってもよい。ユーザインタフェースを特徴付けることで、例えば、ユーザインタフェースの製造メーカー及び特定のモデルなど、特定のタイプのユーザインタフェースが決定される。１つ以上の実装形態では、ユーザインタフェースは、特徴付けられることなく、開示された方法に従って分類することができる。代替的に、１つ以上の実装形態では、ユーザインタフェースを直接分類することなく、開示された方法に従って特徴付けることができる。その場合、ユーザインタフェースは、カテゴリーを暗黙的に識別する特徴付けを通じて間接的に分類される。代替的に、１つ以上の実装形態では、ユーザインタフェースを（直接）分類し、開示された方法に従って特徴付けることができる。１つ以上の実装形態では、ユーザインタフェースを分類すると、例えば、ユーザインタフェースの特徴付けを検証するか、又はユーザインタフェースを特徴付けるユーザインタフェースのサブセットを作成することができる。
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が示されている。システム１００を使用して、他のユーザのうち、ユーザが使用するユーザインタフェースを識別することができる。システム１００には、制御システム１１０、記憶装置１１４、電子インタフェース１１９、１つ以上のセンサ１３０、及び、必要に応じて、１つ以上のユーザ装置１７０を含む。いくつかの実装形態では、システム１００は、呼吸治療装置１２２を含む呼吸治療システム１２０をさらに含む。本明細書でさらに詳細に開示するように、システム１００を使用して、ユーザインタフェース１２４を検出及び／又は識別することができる。
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、及び／又はシステム１００の構成要素によって取得及び／又は生成されたデータを分析するために使用される。プロセッサ１１２は、汎用又は特殊用途プロセッサ又はマイクロプロセッサであってもよい。図１には１つのプロセッサ１１２が示されているが、制御システム１１０は、単一の筐体内に存在し得るか、互いに離れて位置し得る任意の適切な数のプロセッサ（例えば、１つのプロセッサ、２つのプロセッサ、５つのプロセッサ、１０つのプロセッサなど）を含んでもよい。制御システム１１０（又は他の任意の制御システム）又はプロセッサ１１２（又は他の任意の制御システムの他の任意のプロセッサ又は一部）などの制御システム１１０の一部を使用して、本明細書に記載及び／又は特許請求の範囲に記載の方法のいずれか１つ以上のステップを実行することができる。制御システム１１０は、例えば、ユーザ装置１７０の筐体、及び／又はセンサ１３０うちの１つ以上の筐体に連結すること、及び／又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つのそのような筐体内に）集中させるか、（物理的に区別される２つ以上のそのような筐体内に）分散させることができる。制御システム１１０を収容する２つ以上の筐体を含むそのような実装形態では、そのような筐体が、互いに近接して、及び／又は離れて位置し得る。
記憶装置１１４は、制御システム１１０のプロセッサ１１２が実行可能な機械可読命令を記憶する。記憶装置１１４は、例えば、ランダム又はシリアルアクセスメモリ装置、ハードドライブ、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリ装置など、任意の適切なコンピュータ可読記憶装置又はメディアであり得る。図１には１つの記憶装置１１４が示されているが、システム１００は、任意の適切な数の記憶装置１１４（例えば、１つの記憶装置、２つの記憶装置、５つの記憶装置、１０つの記憶装置など）を含んでもよい。記憶装置１１４は、呼吸治療システム１２０の呼吸治療装置１２２の筐体、ユーザ装置１７０の筐体、センサ１３０うちの１つ以上の筐体、又はそれらの任意の組み合わせに連結すること、及び／又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、記憶装置１１４は、（１つのそのような筐体内に）集中させるか、（物理的に区別される２つ以上のそのような筐体内に）分散させることができる。
いくつかの実装形態では、記憶装置１１４は、ユーザに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、ユーザに関連付けられた人口学的情報、ユーザに関連付けられた生体情報、ユーザに関連付けられた医療情報、自己報告のユーザフィードバック、ユーザに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）、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。人口学的情報は、例えば、ユーザの年齢、ユーザの性別、ユーザの人種、家族歴（例えば、不眠症又は睡眠時無呼吸の家族歴）、ユーザの雇用状況、ユーザの教育状況、ユーザの社会経済状況、又はそれらの任意の組み合わせを示す情報を含んでもよい。医療情報は、例えば、ユーザに関連付けられた１つ以上の病状、ユーザによる薬剤使用量、又はその両方を示す情報を含んでもよい。医療情報データは、ユーザに関連付けられた転倒リスク評価（例えば、モース・フォール・スケールによる転倒リスクスコア）、反復睡眠潜時検査（ＭＳＬＴ）の結果、スコア及び／又はピッツバーグ睡眠質指数（ＰＳＱＩ）のスコア又は値をさらに含んでもよい。自己報告のユーザフィードバックは、自己報告の主観的な睡眠スコア（劣悪、普通、良好など）、自己報告のユーザの主観的なストレスレベル、自己報告のユーザの主観的な疲労度、自己報告の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、又はそれらの任意の組み合わせを示す情報を含んでもよい。
電子インタフェース１１９は、データを記憶装置１１４に記憶し、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析できるように、１つ以上のセンサ１３０からデータ（例えば、生理学的データ及び／又は音響データ）を受信するように構成される。電子インタフェース１１９は、有線接続又は無線接続（例えば、ＲＦ通信プロトコル、ＷｉＦｉ通信プロトコル、ブルートゥース（登録商標）通信プロトコル、ＩＲ通信プロトコル、セルラーネットワーク、その他の光通信プロトコル等）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、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。電子インタフェース１１９は、本明細書に記載のプロセッサ１１２及び記憶装置１１４と同一又は同様のもう１つのプロセッサ及び／又はもう１つの記憶装置も含んでもよい。いくつかの実装形態では、電子インタフェース１１９は、ユーザ装置１７０に連結又は統合される。他の実装形態では、電子インタフェース１１９が、制御システム１１０及び／又は記憶装置１１４に連結されるか、それらと（例えば、筐体内で）統合される。
上記のとおり、いくつかの実装形態では、システム１００は、必要に応じて、呼吸治療システム１２０（呼吸圧治療システムとも呼ばれる）を含む。呼吸治療システム１２０は、呼吸治療装置１２２（呼吸圧装置とも呼ばれる）、ユーザインタフェース１２４（マスク、患者用インタフェースとも呼ばれる）、導管１２６（チューブ又は空気回路とも呼ばれる）、表示装置１２８、加湿タンク１２９、又はそれらの組み合わせを含んでもよい。いくつかの実装形態では、制御システム１１０、記憶装置１１４、表示装置１２８、センサ１３０のうちの１つ以上、及び加湿タンク１２９は、呼吸治療装置１２２の一部である。呼吸圧治療とは、（例えば、タンク換気装置又はキュイラスなどの陰圧療法とは異なり、）ユーザの呼吸周期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。呼吸治療システム１２０は、一般に、１つ以上の睡眠関連呼吸障害（例えば、閉塞型睡眠時無呼吸、中枢型睡眠時無呼吸、混合型睡眠時無呼吸）、ＣＯＰＤなどの他の呼吸障害、その他の呼吸不全につながる障害であって、睡眠時及び覚醒時のいずれにも発現し得る障害に罹患している個体を治療するために使用される。
呼吸治療装置１２２は、一般に、（例えば、１つ以上の圧縮機を駆動する１つ以上のモータを使用して）ユーザに送られる加圧空気を生成するために使用される。いくつかの実装形態では、呼吸治療装置１２２は、ユーザに送られる連続的な一定の空気圧を生成する。他の実装形態では、呼吸治療装置１２２は、２つ以上の所定の圧力（例えば、第１の所定の空気圧及び第２の所定の空気圧）を生成する。さらに他の実装形態では、呼吸治療装置１２２は、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る。例えば、呼吸治療装置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～約１０ｃｍＨ２Ｏ、約７ｃｍＨ２Ｏ～約１２ｃｍＨ２Ｏを送ることができる。呼吸治療装置１２２は、（周囲圧力に対して）正圧を維持しながら、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ることもできる。いくつかの実装形態では、制御システム１１０、記憶装置１１４、電子インタフェース１１９、又はこれらの任意の組み合わせは、呼吸治療装置１２２の筐体内に連結及び／又は配置されてもよい。
ユーザインタフェース１２４は、ユーザの顔の一部と係合し、呼吸治療装置１２２からユーザの気道に加圧空気を送り、睡眠中に気道が狭窄及び／又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。適用される療法に応じて、ユーザインタフェース１２４は、例えば、ユーザの顔の領域又は部分とシールを形成して、治療を効果的にするために、周囲圧力に対する約１０ｃｍＨ２Ｏの正圧など、周囲圧力と十分に異なる圧力でガスの供給を促進することができる。酸素を送るなどの他の治療形態において、ユーザインタフェースは、約１０ｃｍＨ２Ｏの正圧で気道へガス供給を行いやすくするために十分なシールを含まない場合がある。
いくつかの実装形態では、ユーザインタフェース１２４は、ユーザの鼻及び口を覆うフェイスマスクである（例えば、図２を参照）。代替的に、ユーザインタフェース１２４は、ユーザの鼻に空気を提供する鼻マスク、又はユーザの鼻孔に空気を直接送る鼻枕マスクであるか、又はそれを含む。ユーザインタフェース１２４は、ユーザの所望の位置（例えば、顔）のユーザインタフェース１２４の一部にユーザインタフェース１２４を位置付け、及び／又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、ユーザインタフェース１２４とユーザとの間に気密シールを提供するのを支援する等角のクッション（例えば、シリコーン、プラスチック、発泡体など）と、を有するストラップアセンブリを含むことができる。いくつかの実装形態では、ユーザインタフェース１２４は、コネクタ１２７と、１つ以上の通気口１２５とを含んでもよい。１つ以上の通気口１２５は、ユーザが排出した二酸化炭素及び他のガスを逃がすために使用されてもよい。他の実装形態では、ユーザインタフェース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、下顎再配置装置など）を含む。いくつかの実装形態では、コネクタ１２７は、ユーザインタフェース１２４（及び／又は導管１２６）とは別体であるが、連結可能である。コネクタ１２７は、ユーザインタフェース１２４を導管１２６に接続して流体的に連結するように構成される。
導管１２６は、呼吸治療装置１２２及びユーザインタフェース１２４など、呼吸治療システム１２０の２つの構成要素間に空気が流れるようにする。いくつかの実装形態では、この導管に吸気及び呼気用の別々の枝管が存在し得る。他の実装形態では、単一枝回路導管は吸気及び呼気のいずれにも使用される。一般に、呼吸治療システム１２０は、呼吸治療装置１２２のモータとユーザ及び／又はユーザの気道との間に延びる空気経路を形成する。このように、空気経路は、一般に、少なくとも呼吸治療装置１２２のモータと、ユーザインタフェース１２４と、導管１２６とを含む。
呼吸治療装置１２２、ユーザインタフェース１２４、導管１２６、表示装置１２８及び加湿タンク１２９のうちの１つ以上は、１つ以上のセンサ（例えば、圧力センサ、流量センサ、又はより一般的には、本明細書に記載の他のセンサ１３０のいずれか）を含むことができる。これらの１つ以上のセンサは、例えば、呼吸治療装置１２２によって供給された加圧空気の空気圧及び／又は流量を測定するために用いることができる。
表示装置１２８は、一般的に、呼吸治療装置１２２に関する、静止画像、動画像又はその両方を含む画像（単数又は複数）、及び／又は情報を表示するために用いられる。例えば、表示装置１２８は、呼吸治療装置１２２の状態に関する情報（例えば、呼吸治療装置１２２がオン／オフであるか否か、呼吸治療装置１２２によって送られている空気の圧力、呼吸治療装置１２２によって送られている空気の温度等）及び／又は他の情報（例えば、睡眠スコア又は治療スコア（それぞれが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号及び米国特許出願公開２０１７／０３１１８７９号明細書に記載されているようなｍｙＡｉｒＴＭスコア等）、現在の日付／時刻、ユーザの個人情報、ユーザへのアンケート等）を提供することができる。いくつかの実装形態では、表示装置１２８は、画像を表示するように構成されたグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を入力インタフェースとして含むヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）として機能する。表示装置１２８は、ＬＥＤディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ、ＬＣＤディスプレイ等であってもよい。入力インタフェースは、例えば、タッチスクリーン又はタッチセンシティブ基板、マウス、キーボード、又は呼吸治療装置１２２と対話する人間のユーザによって行われた入力をセンシングするように構成された任意のセンサシステムであってもよい。
加湿タンク１２９は、呼吸治療装置１２２に結合又は統合され、呼吸治療装置１２２から送られた加圧空気を加湿するために用いることができる水の貯留部を含む。呼吸治療装置１２２は、ユーザに提供される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ーを含み得る。さらに、いくつかの実装形態では、導管１２６は、ユーザに送られる加圧空気を加熱する（例えば、導管１２６に結合及び／又は埋め込まれた）加熱要素も含み得る。加湿タンク１２９は、空気経路の水蒸気入口に流体結合され、水蒸気を水蒸気入口を介して空気経路に送ることができるか又は空気経路自体の一部として空気経路と一列に形成することができる。他の実装形態では、呼吸治療装置１２２又は導管１２６は、無水加湿器を含み得る。無水加湿器は、システム１００の他の場所に配置された他のセンサとインタフェースするセンサを組み込むことができる。
呼吸治療システム１２０は、例えば、人工呼吸器、又は持続気道陽圧（ＣＰＡＰ）システム、自動気道陽圧（ＡＰＡＰ）システム、バイレベル又は可変気道陽圧（ＢＰＡＰ又はＶＰＡＰ）システム等の気道陽圧（ＰＡＰ）システム、又はそれらの任意の組み合わせとして用いることができる。ＣＰＡＰシステムは、（例えば、睡眠医師によって決定された）所定の空気圧をユーザに送る。ＡＰＡＰシステムは、例えば、ユーザに関連する呼吸データに少なくとも部分的に基づいて、ユーザに送る空気圧を自動的に変化させる。ＢＰＡＰ又はＶＰＡＰシステムは、第１の所定の圧力（例えば、吸気気道陽圧又はＩＰＡＰ）と、第１の所定の圧力より低い第２の所定の圧力（例えば、呼気気道陽圧又はＥＰＡＰ）を送るように構成される。
図２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）の一部が示されている。呼吸治療システム１２０のユーザ２１０及び同床者２２０は、ベッド２３０に位置し、マットレス２３２に横たわっている。ユーザインタフェース１２４（例えば、フルフェイスマスク）は、睡眠セッション中のユーザ２１０によって着用することができる。ユーザインタフェース１２４は、導管１２６を介して呼吸治療装置１２２に流体結合及び／又は接続される。次に、呼吸治療装置１２２は、導管１２６及びユーザインタフェース１２４を介して加圧空気をユーザ２１０に送り、ユーザ２１０の喉における空気圧を上昇させて、睡眠中の気道の閉鎖及び／又は狭窄を防止するのを助ける。呼吸治療装置１２２は、ユーザが呼吸治療装置１２２と対話することを可能にする表示装置１２８を含み得る。呼吸治療装置１２２は、加圧空気を加湿するために用いられる水を貯蔵する加湿タンク１２９をさらに含み得る。呼吸治療装置１２２は、図２に示すようにベッド２３０に直接隣接するナイトテーブル２４０上、又はより一般的には、ベッド２３０及び／又はユーザ２１０にほぼ隣接する任意の表面又は構造上に配置することができる。ユーザはまた、ベッド２３０のマットレス２３２に横たわっている間、血圧装置１８０及び活動追跡器１９０を着用することができる。
図１を再び参照して、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、運動センサ１３８、マイクロフォン１４０、スピーカー１４２、無線周波数（ＲＦ）受信機１４６、ＲＦ送信機１４８、カメラ１５０、赤外線（ＩＲ）センサ１５２、フォトプレチスモグラム（ＰＰＧ）センサ１５４、心電図（ＥＣＧ）センサ１５６、脳波記録（ＥＥＧ）センサ１５８、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、検体センサ１７４、水分センサ１７６、光検出及び測距（ＬｉＤＡＲ）センサ１７８又はそれらの任意の組み合わせを含む。一般的には、１つ以上のセンサ１３０のそれぞれは、記憶装置１１４又は１つ以上の他の記憶装置により受信し記憶されたセンサデータを出力するように構成される。センサ１３０は、眼電図（ＥＯＧ）センサ、末梢酸素飽和度（ＳｐＯ２）センサ、ガルヴァニック皮膚反応（ＧＳＲ）センサ、二酸化炭素（ＣＯ２）センサ又はそれらの任意の組み合わせをさらに含み得る。
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、運動センサ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、ＩＲセンサ１５２、ＰＰＧセンサ１５４、ＥＣＧセンサ１５６、ＥＥＧセンサ１５８、容量センサ１６０、力センサ１６２、歪みゲージセンサ１６４、ＥＭＧセンサ１６６、酸素センサ１６８、検体センサ１７４、水分センサ１７６及びＬｉＤＡＲセンサ１７８のそれぞれを含むものとして示され記載されているが、より一般的には、１つ以上のセンサ１３０は、本明細書に記載及び／又は示されている各センサの任意の組み合わせ及び任意の数を含み得る。
１つ以上のセンサ１３０は、例えば、呼吸治療システム１２０のユーザ（図２のユーザ２１０等）、呼吸治療システム、ユーザと呼吸治療システム１２０の両方、又は他のエンティティ、物体、活動等に関連する生理学的データ、音響データ又はその両方を生成するために用いることができる。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は、睡眠セッション中のユーザに関連する睡眠－覚醒信号と、１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために制御システム１１０によって用いることができる。睡眠－覚醒信号は、睡眠、覚醒状態、リラックス覚醒状態、微小覚醒状態、又は急速眼球運動（ＲＥＭ）段階（典型的なＲＥＭ段階と非典型的なＲＥＭ段階の両方を含み得る）等の明瞭な睡眠段階、第１の非ＲＥＭ段階（「Ｎ１」と呼ばれることが多い）、第２の非ＲＥＭ段階（「Ｎ２」と呼ばれることが多い）、第３の非ＲＥＭ段階（「Ｎ３」と呼ばれることが多い）又はそれらの任意の組み合わせを含む、１つ以上の睡眠段階（睡眠状態とも呼ばれる）を示すことができる。センサ１３０等の１つ以上のセンサによって生成された生理学的データに基づいて睡眠段階を決定する方法は、例えば、それぞれが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２０１４／０４７３１０号、米国特許第１０，４９２，７２０号明細書、米国特許第１０，６６０，５６３号明細書、米国特許出願公開第２０２０／０３３７６３４号明細書、国際公開第２０１７／１３２７２６号、国際公開第２０１９／１２２４１３号、米国特許出願公開第２０２１／０１５０８７３号明細書、国際公開第２０１９／１２２４１４号、米国特許出願公開第２０２０／０３８３５８０号明細書に記載されている。
睡眠－覚醒信号にはタイムスタンプを付けて、ユーザが就床する時刻、ユーザが離床した時刻、ユーザが入眠しようとした時刻等を示すこともできる。睡眠－覚醒信号は、例えば、１サンプル／秒、１サンプル／３０秒、１サンプル／分等の所定のサンプリングレートで、睡眠セッション中に１つ以上のセンサ１３０によって測定することができる。睡眠－覚醒信号に少なくとも部分的に基づいて睡眠セッション中にユーザのために決定できる１つ以上の睡眠関連パラメータの例は、総就寝時間、総睡眠時間、総起床時間、入眠潜時、中途覚醒パラメータ、睡眠効率、分断指数、入眠時間量、呼吸数の一貫性、入眠時間、起床時間、睡眠障害の割合、移動回数又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によって生成された生理学的データ及び／又は音響データは、睡眠セッション中のユーザに関連する呼吸信号を判断するために用いることもできる。呼吸信号は、一般的に、睡眠セッション中のユーザの呼吸を示す。呼吸信号は、例えば、呼吸数、呼吸数変動、吸気振幅、呼気振幅、吸気／呼気振幅比、吸気／呼気持続時間比、１時間当たりのイベント数、イベントのパターン、呼吸治療装置１２２の圧力設定又はそれらの任意の組み合わせを示すことができる。イベントは、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞型無呼吸、混合型無呼吸、呼吸低下、ＲＥＲＡ、気流制限（例えば、努力の増加を示す負の胸腔内圧の上昇にもかかわらず、気流の増加がない結果となるイベント）、マスク漏れ（例えば、ユーザインタフェース１２４からの漏れ）、むずむず脚、睡眠障害、窒息、心拍数増加、心拍数変動、呼吸困難、喘息発作、てんかんの発症、発作、発熱、咳、くしゃみ、いびき、あえぎ、風邪又はインフルエンザ等の病気の存在、ストレスレベルの上昇等を含み得る。イベントは、例えば、それぞれが参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、米国特許第５２４５９９５号明細書、米国特許第６５０２５７２号明細書、国際公開第２０１８／０５０９１３号、国際公開第２０２０／１０４４６５号に記載されているような当技術分野で知られている任意の手段によって検出することができる。
圧力センサ１３２は、記憶装置１１４に記憶すること、及び／又は制御システム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では、圧力センサ１３２は、呼吸治療システム１２０のユーザの呼吸（例えば、吸入及び／又は呼気）及び／又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、気圧センサ）である。このような実装形態では、圧力センサ１３２は、呼吸治療装置１２２に結合又は統合することができる。圧力センサ１３２は、例えば、容量センサ、電磁センサ、誘導センサ、抵抗センサ、圧電センサ、歪みゲージセンサ、光学センサ、電位差センサ又はそれらの任意の組み合わせであってもよい。一例では、圧力センサ１３２は、ユーザの血圧を決定するために用いることができる。
流量センサ１３４は、記憶装置１１４に記憶すること、及び／又は制御システム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では、流量センサ１３４は、呼吸治療装置１２２からの空気流量、導管１２６を通る空気流量、ユーザインタフェース１２４を通る空気流量又はそれらの任意の組み合わせを決定するために用いられる。そのような実装形態では、流量センサ１３４は、呼吸治療装置１２２、ユーザインタフェース１２４又は導管１２６に結合又は統合することができる。流量センサ１３４は、例えば、回転式流量計（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、渦センサ、膜センサ又はそれらの任意の組み合わせ等の質量流量センサであってもよい。
温度センサ１３６は、記憶装置１１４に記憶すること、及び／又は制御システム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では、温度センサ１３６は、ユーザの中核体温、ユーザ２１０の皮膚温度、呼吸治療装置１２２から及び／又は導管１２６を通過して流れる空気の温度、ユーザインタフェース１２４内の温度、周囲温度又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センサ、抵抗温度検出器又はそれらの任意の組み合わせであってもよい。
運動センサ１３８は、記憶装置１１４に記憶すること、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することのできる運動データを出力する。運動センサ１３８は、睡眠セッション中のユーザの動き及び／又は呼吸治療装置１２２、ユーザインタフェース１２４又は導管１２６等の呼吸治療システム１２０の構成要素のいずれかの動きを検出するために用いることができる。運動センサ１３８は、加速度計、ジャイロスコープ及び磁力計等の１つ以上の慣性センサを含み得る。運動センサ１３８は、ユーザの顔の中又は周りの、及びユーザインタフェース１２４の近位のパルス等の動脈パルスに関連する運動又は加速度を検出するために用いることができ、パルスの形状、速度、振幅又は体積の特徴を検出するように構成される。いくつかの実装形態では、運動センサ１３８が、代替又は追加として、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。
マイクロフォン１４０は、記憶装置１１４に記憶すること、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することのできる音響データを出力する。本明細書においてさらに詳細に記載するように、マイクロフォン１４０によって生成された音響データは、（例えば、制御システム１１０を使用して）１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために睡眠セッション中の１つ以上の音（例えば、ユーザからの音）として再生可能である。本明細書においてさらに詳細に記載するように、マイクロフォン１４０からの音響データはまた、睡眠セッション中のユーザが経験したイベントを（例えば、制御システム１１０を使用して）特定するために用いることができる。他の実装形態では、マイクロフォン１４０からの音響データは、呼吸治療システム１２０に関連するノイズを表す。いくつかの実装形態では、システム１００は、複数のマイクロフォン（例えば、２つ以上のマイクロフォン及び／又はビーム形成を用いたマイクロフォンの配列）を含むことにより、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声データは、複数のマイクロフォンのうちの他のマイクロフォンによって生成された音声データを識別するために用いることができる。マイクロフォン１４０は、呼吸治療システム１２０（又はシステム１００）に、一般的に任意の構成で結合又は統合することができる。例えば、マイクロフォン１４０は、呼吸治療装置１２２、ユーザインタフェース１２４、導管１２６又は他の構成要素の内部に配置することができる。マイクロフォン１４０はまた、呼吸治療装置１２２の外側、ユーザインタフェース１２４の外側、導管１２６の外側又は任意の他の構成要素の外側に隣接して配置するか又はこれに結合することができる。マイクロフォン１４０は、ユーザ装置１７０の構成要素であってもよい（例えば、マイクロフォン１４０はスマートフォンのマイクロフォンである）。マイクロフォン１４０は、ユーザインタフェース１２４、導管１２６、呼吸治療装置１２２又はそれらの任意の組み合わせに統合することができる。一般的に、マイクロフォン１４０は、少なくとも呼吸治療装置１２２のモータ、ユーザインタフェース１２４及び導管１２６を含む、呼吸治療システム１２０の空気経路内又はそれに隣接する任意の点に配置することができる。したがって、空気経路は、音響経路とも呼ばれる。
スピーカ１４２は、ユーザに聞こえる音波を出力する。１つ以上の実装形態では、音波は、システム１００のユーザに聞こえるか又はシステムのユーザに聞こえない（例えば、超音波）。スピーカ１４２は、例えば、目覚まし時計として使用するか又は（例えば、イベントに応答して）ユーザへの警告又はメッセージを再生するために使用することができる。いくつかの実装形態では、スピーカ１４２は、マイクロフォン１４０によって生成された音響データをユーザに伝達するために用いることができる。スピーカ１４２は、呼吸治療装置１２２、ユーザインタフェース１２４、導管１２６又はユーザ装置１７０に結合又は統合することができる。
マイクロフォン１４０及びスピーカ１４２は、別個の装置として使用することができる。いくつかの実装形態では、マイクロフォン１４０及びスピーカ１４２は、例えばそれぞれが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２０１８／０５０９１３号及び国際公開第２０２０／１０４４６５号に記載されるように、音響センサ１４１（例えば、ＳＯＮＡＲセンサ）に組み合わせることができる。そのような実装形態では、スピーカ１４２は、所定の間隔及び／又は周波数で音波を生成又は放出し、マイクロフォン１４０は、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によって生成又は放出される音波は、ユーザ又はユーザの同床者（例えば、図２における同床者２２０）の睡眠を妨げないように、人間の耳に聞こえない周波数（例えば、２０Ｈｚ未満又は約１８ｋＨｚ超）を有する。制御システム１１０は、マイクロフォン１４０及び／又はスピーカ１４２からのデータに少なくとも部分的に基づいて、ユーザの位置及び／又は、呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、１時間当たりのイベント数、イベントのパターン、睡眠段階、呼吸治療装置１２２の圧力設定、口漏れ状態又はそれらの任意の組み合わせなどの本明細書に記載の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定することができる。この文脈では、ＳＯＮＡＲセンサは、超音波又は低周波数超音波センシング信号（例えば、約１７～２３ｋＨｚ、１８～２２ｋＨｚ又は１７～１８ｋＨｚの周波数範囲内）を空気を介して生成／送信すること等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。そのようなシステムは、上述の国際公開第２０１８／０５０９１３号、国際公開第２０２０／１０４４６５号に関連して考えることができる。いくつかの実装形態では、スピーカ１４２は骨伝導スピーカである。いくつかの実装形態では、１つ以上のセンサ１３０は、（ｉ）マイクロフォン１４０と同一又は同様であり、音響センサ１４１に統合された第１のマイクロフォンと、（ｉｉ）マイクロフォン１４０と同一又は同様だが、音響センサ１４１に統合された第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、所定の周波数及び／又は所定の振幅（例えば、高周波帯域内、低周波帯域内、長波信号、短波信号等）を有する電波を生成及び／又は放射する。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、このデータを制御システム１１０によって分析することにより、ユーザの位置及び／又は本明細書に記載の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定することができる。ＲＦ受信機（ＲＦ受信機１４６及びＲＦ送信機１４８のどちらか、又は別のＲＦペア）はまた、制御システム１１０、呼吸治療装置１２２、１つ以上のセンサ１３０、ユーザ装置１７０又はそれらの任意の組み合わせの間での無線通信に用いることができる。ＲＦ受信機１４６及びＲＦ送信機１４８は、図１では分離された別個の要素として示されるが、いくつかの実装形態では、ＲＦ受信機１４６及びＲＦ送信機１４８は、ＲＦセンサ１４７（例えば、ＲＡＤＡＲセンサ）の一部として組み合わされる。いくつかのこのような実装形態では、ＲＦセンサ１４７は、制御回路を含む。ＲＦ通信の具体的な形式は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等であってもよい。
いくつかの実装形態では、ＲＦセンサ１４７は、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は、それぞれが移動式／可動式又は固定式であってもよいメッシュノード、メッシュルータ（単数又は複数）及びメッシュゲートウェイ（単数又は複数）を含み得る、Ｗｉ－Ｆｉメッシュシステムである。このような実装形態では、Ｗｉ－Ｆｉメッシュシステムは、それぞれがＲＦセンサ１４７と同一又は類似のＲＦセンサを含む、Ｗｉ－Ｆｉルータ及び／又は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）を含む。Ｗｉ－Ｆｉルータ及び衛星は、Ｗｉ－Ｆｉ信号を使用して互いに連続的に通信する。Ｗｉ－Ｆｉメッシュシステムは、物体又は人の移動が信号を部分的に妨害することによってルータと衛星（単数又は複数）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）に少なくとも部分的に基づいて運動データを生成するために用いることができる。この運動データは、運動、呼吸、心拍数、歩行、転倒、挙動等、又はそれらの任意の組み合わせを示すことができる。
カメラ１５０は、記憶装置１１４に記憶できる１つ以上の画像（例えば、静止画像、動画像、熱画像又はそれらの組み合わせ）として再生可能な画像データを出力する。カメラ１５０からの画像データは、本明細書に記載の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために制御システム１１０により用いることができる。例えば、カメラ１５０からの画像データを用いてユーザの位置を識別して、ユーザがユーザのベッド（図２におけるベッド２３０等）に入る時間、ユーザがベッド２３０を出る時間を決定することができる。カメラ１５０はまた、眼球運動、瞳孔拡張（ユーザの片眼又は両眼が開いている場合）、瞬目率又はＲＥＭ睡眠中の任意の変化を追跡するために用いることができる。カメラ１５０はまた、位置閉塞型睡眠時無呼吸を有するユーザの無呼吸症状の継続時間及び／又は重症度に影響を与えることができるユーザの位置を追跡するために用いることができる。
ＩＲセンサ１５２は、記憶装置１１４に記憶できる１つ以上の赤外線画像（例えば、静止画像、動画像又は両方）として再生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、ユーザの温度及び／又はユーザの移動を含む、睡眠セッション中の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために用いることができる。ＩＲセンサ１５２はまた、ユーザの存在、位置及び／又は移動を測定する際に、カメラ１５０と組み合わせて用いることができる。ＩＲセンサ１５２は、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。
ＩＲセンサ１５２は、記憶装置１１４に記憶できる１つ以上の赤外線画像（例えば、静止画像、動画像又は両方）として再生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、ユーザの温度及び／又はユーザの移動を含む、睡眠セッション中の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために用いることができる。ＩＲセンサ１５２はまた、ユーザの存在、位置及び／又は移動を測定する際に、カメラ１５０と組み合わせて用いることができる。ＩＲセンサ１５２は、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、心拍数パターン、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（単数又は複数）又はそれらの任意の組み合わせ等の１つ以上の睡眠関連パラメータを判断するために用いることができる、ユーザに関連する生理学的データを出力する。ＰＰＧセンサ１５４は、ユーザによる着用、ユーザが着用する衣類及び／又は布地への埋め込み、ユーザインタフェース１２４及び／又はその関連するヘッドギア（例えば、ストラップなど）への埋め込み及び／又は結合等が可能である。
ＥＣＧセンサ１５６は、ユーザの心臓の電気的活動に関連する生理学的データを出力する。いくつかの実装形態では、ＥＣＧセンサ１５６は、睡眠セッション中のユーザの一部の上又はその周囲に配置された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、本明細書に記載の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために用いることができる。
ＥＥＧセンサ１５８は、ユーザの脳の電気的活動に関連する生理学的データを出力する。いくつかの実装形態では、ＥＥＧセンサ１５８は、睡眠セッション中のユーザの頭皮の上又はその周囲に配置された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間におけるユーザの睡眠状態又は睡眠段階を決定するために用いることができる。いくつかの実装形態では、ＥＥＧセンサ１５８は、ユーザインタフェース１２４及び／又はその関連するヘッドギア（例えば、ストラップ等）に統合することができる。
容量センサ１６０、力センサ１６２及び歪みゲージセンサ１６４は、データを出力し、該データを、記憶装置１１４に記憶し、本明細書に記載の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために制御システム１１０により用いることができる。ＥＭＧセンサ１６６は、１つ以上の筋肉により生み出された電気的活動に関連する生理学的データを出力する。酸素センサ１６８は、（例えば、導管１２６内又はユーザインタフェース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、光学酸素センサ又はそれらの任意の組み合わせであってもよい。いくつかの実装形態では、１つ以上のセンサ１３０はまた、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、酸素測定センサ又はそれらの任意の組み合わせを含む。
検体センサ１７４は、ユーザの呼気中の検体の存在を検出するために用いることができる。検体センサ１７４により出力されたデータは、記憶装置１１４に記憶し、ユーザの息における任意の検体の同一性及び濃度を決定するために制御システム１１０により用いることができる。いくつかの実装形態では、検体センサ１７４は、ユーザの口付近に配置されて、ユーザの呼気中の検体を検出する。例えば、ユーザインタフェース１２４がユーザの鼻及び口を覆う顔面マスクである場合、検体センサ１７４を顔面マスク内に配置してユーザの口呼吸を監視することができる。他の実装形態では、ユーザインタフェース１２４が鼻マスク又は鼻枕マスクである場合等に、検体センサ１７４をユーザの鼻付近に配置して、ユーザの鼻からの呼気中の検体を検出することができる。さらに他の実装形態では、ユーザインタフェース１２４が鼻マスク又は鼻枕マスクである場合、検体センサ１７４をユーザの口付近に配置することができる。この実装形態では、検体センサ１７４は、ユーザの口から不用意に空気が漏れていないか否かを検出するために用いることができる。いくつかの実装形態では、検体センサ１７４は、二酸化炭素等の炭素系化学物質又は化合物を検出するために用いることができる、揮発性有機化合物（ＶＯＣ）センサである。いくつかの実装形態では、検体センサ１７４はまた、ユーザが鼻又は口で呼吸しているか否かを検出することができる。例えば、ユーザの口付近又は（ユーザインタフェース１２４が顔面マスクである実装形態では）顔面マスク内に配置された検体センサ１７４により出力されたデータにより検体の存在が検出された場合、制御システム１１０は、ユーザがその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、記憶装置１１４に記憶し、制御システム１１０により用いることができる、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又はユーザインタフェース１２４の内部、ユーザの顔付近、導管１２６とユーザインタフェース１２４との間の接続部付近、導管１２６と呼吸治療装置１２２との間の接続部付近等）における水分を検出するために用いることができる。したがって、いくつかの実装形態では、水分センサ１７６をユーザインタフェース１２４又は導管１２６内に結合又は統合して、呼吸治療装置１２２からの加圧空気の湿度を監視することができる。他の実装形態では、水分センサ１７６は、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る。水分センサ１７６はまた、例えばユーザの寝室内の空気等、ユーザを取り巻く周囲環境の湿度を監視するために用いることができる。水分センサ１７６はまた、環境変化に対するユーザの生体反応を追跡するために用いることができる。
１つ以上のＬｉＤＡＲセンサ１７８は、深さをセンシングするために用いることができる。このタイプの光学センサ（レーザセンサ等）は、物体を検出し、生活空間等の周囲環境の３次元（３Ｄ）マップを作成するために用いることができる。ＬｉＤＡＲは、一般的に、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呼ばれる。このようなセンサの一使用例では、ＬｉＤＡＲセンサ１７８を有する固定又は（スマートフォン等の）モバイル機器は、センサから５メートル以上離れた領域を測定し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１７８はまた、人工知能（ＡＩ）を使用して、（ＲＡＤＡＲに対して高反射性であってもよい）ガラス窓等、ＲＡＤＡＲシステムに問題が発生する可能性のある空間内の特徴を検出し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し得る。ＬｉＤＡＲはまた、人の身長に加え、人が座ったとき、倒れたとき等に生じる身長の変化を推定するために用いることができる。ＬｉＤＡＲは、環境の３Ｄメッシュ表現を形成するために使用することができる。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）に対しては、ＬｉＤＡＲがそのような表面で反射することがあり、そのため異なるタイプの障害物の分類が可能となる。
図１では別々に示されるが、１つ以上のセンサ１３０の任意の組み合わせを、呼吸治療装置１２２、ユーザインタフェース１２４、導管１２６、加湿タンク１２９、制御システム１１０、ユーザ装置１７０又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つ以上に統合及び／又は結合することができる。例えば、音響センサ１４１及び／又はＲＦセンサ１４７は、ユーザ装置１７０に統合及び／又は結合することができる。このような実装形態では、ユーザ装置１７０は、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）により使用される追加の又は二次データを生成する二次装置と考えることができる。いくつかの実装形態では、圧力センサ１３２及び／又は流量センサ１３４は、呼吸治療装置１２２に統合及び／又は結合される。いくつかの実装形態では、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、呼吸治療装置１２２、制御システム１１０又はユーザ装置１７０に結合されず、睡眠セッション中のユーザに概ね隣接して配置される（例えば、ユーザの一部に配置又は接触する、ユーザが着用する、ナイトスタンドに結合又は配置される、マットレスに結合される、天井に結合される等）。より一般的には、１つ以上のセンサ１３０は、１つ以上の睡眠セッション中のユーザ及び／又は同床者２２０に関連する生理学的データを生成できるように、ユーザに対して任意の適切な位置に配置することができる。
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、吸気呼気比、１つ以上のイベントの発生、１時間あたりのイベント数、イベントのパターン、イベントの平均継続時間、イベント持続期間の範囲、異なるイベント数の比率、睡眠段階、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）又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決定することができる。１つ以上のイベントは、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞型無呼吸、混合型無呼吸、低呼吸、意図的なユーザインタフェースの漏れ、意図しないユーザインタフェースの漏れ、口漏れ、咳、むずむず脚、睡眠障害、窒息、心拍数増加、呼吸困難、喘息発作、てんかんの発症、発作、血圧上昇、過換気又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、睡眠関連パラメータの一部は非生理学的パラメータと見なすことができる。１つ以上のセンサ１３０からのデータ又は他のタイプのデータのいずれかに基づいて、他のタイプの生理学的及び非生理学的パラメータを決定することもできる。
ユーザ装置１７０は、表示装置１７２を含む。ユーザ装置１７０は、例えば、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、ゲームコンソール、スマートウォッチ等のモバイル機器であってよい。代替的に、ユーザ装置１７０は、外部センシングシステム、テレビ（例えば、スマートテレビ）又は別のスマートホーム装置（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ｈｏｍｅ、Ａｍａｚｏｎ Ｅｃｈｏ、Ａｌｅｘａ等のスマートスピーカ（単数又は複数））であってよい。いくつかの実装形態では、ユーザ装置１７０は、ウェアラブル機器（例えば、スマートウォッチ）である。表示装置１７２は一般的に、静止画像、動画像又はその両方を含む画像（単数又は複数）を表示するために用いられる。いくつかの実装形態では、表示装置１７２は、画像（単数又は複数）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フェース（ＧＵＩ）及び入力インタフェースを含むヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）として機能する。表示装置１７２は、ＬＥＤディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ、ＬＣＤディスプレイ等であってよい。入力インタフェースは、例えば、タッチスクリーン又はタッチセンシティブ基板、マウス、キーボード、又はユーザ装置１７０と対話する人間ユーザによって行われた入力をセンシングするように構成された任意のセンサシステムであってもよい。いくつかの実装形態では、１つ以上のユーザ装置１７０を、システム１００により用いること、及び／又はシステム１００に含めることができる。
血圧装置１８０は、一般的に、ユーザに関連する１つ以上の血圧測定値を決定するための生理学的データの生成を支援するために用いられる。血圧装置１８０は、例えば、収縮期血圧成分及び／又は拡張期血圧成分を測定するために、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つを含み得る。
いくつかの実装形態では、血圧装置１８０は、ユーザが着用できる膨張カフと圧力センサ（例えば、本明細書に記載の圧力センサ１３２）とを含む血圧計である。例えば、図２の例に示されるように、血圧装置１８０は、ユーザの上腕に装着することができる。血圧装置１８０が血圧計である実装形態では、血圧装置１８０はまた、カフを膨張させるポンプ（例えば、手動操作バルブ）を含む。いくつかの実装形態では、血圧装置１８０は、呼吸治療システム１２０の呼吸治療装置１２２に結合され、呼吸治療装置１２２は加圧空気を供給してカフを膨張させる。より一般的には、血圧装置１８０は、制御システム１１０、記憶装置１１４、呼吸治療システム１２０、ユーザ装置１７０及び／又は活動量計１９０に通信可能に結合及び／又は（例えば、ハウジング内に）物理的に統合することができる。
活動量計１９０は、一般的に、ユーザに関連する活動測定値を決定するための生理学的データの生成を支援するために用いられる。活動測定値は、例えば、歩数、移動距離、登り歩数、身体活動の持続時間、身体活動のタイプ、身体活動の強度、立って過ごした時間、呼吸数、平均呼吸数、安静時呼吸数、最大呼吸数、呼吸数変動、心拍数、平均心拍数、安静時心拍数、最大心拍数、心拍数変動、カロリー消費量、血中酸素飽和度、皮膚電気活動（皮膚コンダクタンス又はガルバニック皮膚反応としても知られている）又はそれらの任意の組み合わせを含み得る。活動量計１９０は、例えば、運動センサ１３８（例えば、１つ以上の加速度計及び／又はジャイロスコープ）、ＰＰＧセンサ１５４及び／又はＥＣＧセンサ１５６等の本明細書に記載の１つ以上のセンサ１３０を含み得る。
いくつかの実装形態では、活動量計１９０は、スマートウォッチ、リストバンド、リング又はパッチ等のユーザが着用できるウェアラブル機器である。例えば、図２を参照すると、活動量計１９０は、ユーザの手首に装着される。活動量計１９０はまた、ユーザが着用する衣類又は衣服に結合又は統合することができる。さらに代替的に、活動量計１９０はまた、ユーザ装置１７０に結合又は（例えば、同じハウジング内に）統合することができる。より一般的には、活動量計１９０は、制御システム１１０、記憶装置１１４、呼吸治療システム１２０、ユーザ装置１７０及び／又は血圧計１８０に通信可能に結合及び／又は（例えば、ハウジング内に）物理的に統合することができる。
制御システム１１０及び記憶装置１１４は、システム１００の分離された別個の構成要素として記載され図１に示されるが、いくつかの実装形態では、制御システム１１０及び／又は記憶装置１１４は、ユーザ装置１７０及び／又は呼吸治療装置１２２に統合される。代替的に、いくつかの実装形態では、制御システム１１０又はその一部（例えば、プロセッサ１１２）は、クラウドに配置し（例えば、サーバに統合され、モノのインターネット（ＩｏＴ）装置に統合され、クラウドに接続され、エッジクラウド処理を受ける）、１つ以上のサーバ（例えば、リモートサーバ、ローカルサーバ等、又はそれらの任意の組み合わせ）に配置することができる。
システム１００は、上記構成要素の全てを含むものとして示されるが、本開示の実装形態によれば、ユーザによって使用されるユーザインタフェースを識別するためのシステムには、より多くの又はより少ない構成要素を含めることができる。例えば、第１の代替システムは、制御システム１１０、記憶装置１１４及び１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つを含む。別の例として、第２の代替システムは、制御システム１１０、記憶装置１１４、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つ及びユーザ装置１７０を含む。さらに他の例として、第３の代替システムは、制御システム１１０、記憶装置１１４、呼吸治療システム１２０、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つ及びユーザ装置１７０を含む。さらなる例として、第４の代替システムは、制御システム１１０、記憶装置１１４、呼吸治療システム１２０、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つ、ユーザ装置１７０、ならびに血圧装置１８０及び／又は活動量計１９０を含む。したがって、圧力設定を変更するためのさまざまなシステムは、本明細書に示され記載された構成要素の任意の部分（単数又は複数）を使用し、かつ／又は１つ以上の他の構成要素と組み合わせて形成することができる。
再び図２を参照すると、いくつかの実装形態では、制御システム１１０、記憶装置１１４、１つ以上のセンサ１３０のいずれか又はそれらの組み合わせは、ベッド２３０及び／又はユーザ２１０に概ね隣接する任意の表面及び／又は構造上及び／又は任意の表面及び／又は構造内に配置することができる。例えば、いくつかの実装形態では、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及び／又はユーザ２１０に隣接する呼吸治療システム１２０の１つ以上の構成要素上及び／又は該構成要素内の第１の位置に配置することができる。１つ以上のセンサ１３０は、呼吸治療システム１２０、ユーザインタフェース１２４、導管１２６、表示装置１２８、加湿タンク１２９又はそれらの組み合わせに結合することができる。
代替的又は追加的に、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上及び／又はベッド２３０内の第２の位置に配置することができる（例えば、１つ以上のセンサ１３０は、ベッド２３０に結合及び／又は統合される）。さらに、代替的又は追加的に、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及び／又はユーザ２１０に隣接するマットレス２３２上及び／又はマットレス２３２内の第３の位置に配置することができる（例えば、１つ以上のセンサ１３０は、マットレス２３２に結合及び／又は統合される）。代替的又は追加的に、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及び／又はユーザ２１０に概ね隣接する枕の上及び／又は枕の中の第４の位置に配置することができる。
代替的又は追加的に、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及び／又はユーザ２１０に概ね隣接するナイトスタンド２４０上及び／又はナイトスタンド２４０内の第５の位置に配置することができる。代替的又は追加的に、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、ユーザ２１０に結合及び／又は配置されるように第６の位置に配置することができる（例えば、１つ以上のセンサ１３０は、ユーザ２１０が着用する布地、衣類及び／又はスマートデバイスに埋め込まるか又は結合される）。より一般的には、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、ユーザ２１０に関連する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位置に配置することができる。
いくつかの実装形態では、マイクロフォン１４０等の一次センサは、睡眠セッション中のユーザ２１０に関連する音響データを生成するように構成される。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と同一又は類似のもの）は、（ｉ）呼吸治療装置１２２の回路基板、（ｉｉ）導管１２６、（ｉｉｉ）呼吸治療システム１２０の構成要素間のコネクタ、（ｉｖ）ユーザインタフェース１２４、（ｖ）ユーザインタフェースに関連するヘッドギア（例えば、ストラップ）又は（ｖｉ）それらの組み合わせに統合及び／又は結合することができる。
いくつかの実装形態では、一次センサに加えて、１つ以上の二次センサは、追加のデータを生成することができる。いくつかのこのような実装形態では、１つ以上の二次センサは、マイクロフォン（例えば、システム１００のマイクロフォン１４０）、流量センサ（例えば、システム１００の流量センサ１３４）、圧力センサ（例えば、システム１００の圧力センサ１３２）、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）、ベーン式センサ（ＶＡＦ）、熱線センサ（ＭＡＦ）、冷線センサ、層流センサ、超音波センサ、慣性センサ又はそれらの組み合わせを含む。
代替的又は追加的に、１つ以上のマイクロフォン（図１のマイクロフォン１４０と同一又は類似のもの）は、ユーザ装置１７０、ＴＶ、ウォッチ（例えば、機械式ウォッチ又はユーザが着用する別のスマートデバイス）、ペンダント、マットレス２３２、ベッド２３０、ベッド２３０上に配置された寝具、枕、スピーカ（例えば、図１のスピーカ１４２）、ラジオ、タブレット型のデバイス、無水加湿器又はそれらの組み合わせ等のコロケートされたスマートデバイスに統合及び／又は結合することができる。コロケートされたスマートデバイスは、ユーザ、呼吸治療システム１２０及び／又はシステム１００の任意の部分によって放出された音を検出するための範囲内にある任意のスマートデバイスであってもよい。いくつかの実装形態では、コロケートされたスマートデバイスとは、睡眠セッション中にユーザと同じ部屋にあるスマートデバイスである。
代替的又は追加的に、いくつかの実装形態では、１つ以上のマイクロフォン（図１のマイクロフォン１４０と同一又は類似）は、それに音響信号を伝える空気通路があれば、システム１００（図１）及び／又はユーザ２１０（図２）から離れてもよい。例えば、１つ以上のマイクロフォンは、システム１００が収容された部屋とは異なる部屋に設置されてもよい。いくつかの実装形態では、音響データの解析に少なくとも部分的に基づいて、ユーザの気道における物理的な障害物を特徴づけ及び／又は判定することができる。
ここでは、睡眠セッションは、例えば、初期開始時刻と終了時刻に少なくとも部分的に基づいて、いくつかの方法で定義することができる。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、ユーザが眠っている持続期間であり、すなわち、睡眠セッションは、開始時刻と終了時刻とを有し、睡眠セッション中にユーザが終了時刻まで目を覚ますことはない。すなわち、ユーザが覚醒している時間は、睡眠セッションに含まれていない。睡眠セッションのこの第１の定義によれば、ユーザが一晩で何度も目を覚まし、入眠する場合、覚醒区間によって隔てられたそれぞれの睡眠区間が睡眠セッションとなる。
あるいは、いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、開始時刻と終了時刻とを有し、睡眠セッション中、ユーザは、ユーザが覚醒している累積持続期間が覚醒持続期間閾値を下回っている限り、睡眠セッションが終了することなく、目を覚ますことができる。覚醒持続期間閾値は、睡眠セッションの百分率として定義することができる。覚醒持続期間閾値は、例えば、睡眠セッションの約２０％、睡眠セッション持続期間の約１５％、睡眠セッション持続期間の約１０％、睡眠セッション持続期間の約５％、睡眠セッション持続期間の約２％等、又はその他の任意の閾値百分率であり得る。いくつかの実装形態では、覚醒持続期間閾値は、例えば、約１時間、約３０分間、約１５分間、約１０分間、約５分間、約２分間等の一定時間、又は他の任意の時間と定義される。
いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、ユーザが夜に最初に就床した時刻から、翌朝に最後に離床した時刻までの総時間と定義される。換言すれば、睡眠セッションは、ユーザが、就寝するという意図を持って最初に就床した（ユーザが、就寝前にまずテレビを見たりスマートフォンを楽しんだりすることを意図した場合を除く）、今夜と称され得る第１の日付（例えば、２０２０年１月６日、月曜日）の第１の時刻（例えば、午後１０時）に開始し、ユーザが、その翌朝にもう寝ないという意図を持って最初にベッドから出た、翌朝と称され得る第２の日付（例えば、２０２０年１月７日、火曜日）の第２の時刻（例えば、午前７時）に終了する期間と定義することができる。
いくつかの実装形態では、ユーザは、睡眠セッションの開始を手動で設定したり、睡眠セッションの終了を手動で設定したりすることができる。例えば、ユーザは、ユーザ装置１７０（図１）の表示装置１７２に表示される１つ以上のユーザ選択可能要素を選択（例えば、クリック、又はタップ）して、睡眠セッションを手動で開始又は終了させることができる。
図３を参照すると、睡眠セッションの例示的なタイムライン３００が示されている。タイムライン３００は、就床時刻（ｔｂｅｄ）と、就寝時刻（ｔＧＴＳ）と、初期睡眠時刻（ｔｓｌｅｅｐ）と、第１の微小覚醒ＭＡ１と、第２の微小覚醒ＭＡ２と、覚醒Ａと、目覚時刻（ｔｗａｋｅ）と、起床時刻（ｔｒｉｓｅ）と、を含む。
就床時刻ｔｂｅｄは、ユーザが入眠する前に最初に就床（例えば、図２のベッド２３０）する（例えば、ユーザがベッドに横になったり座ったりする）時刻と関連付けられる。就床時刻ｔｂｅｄは、ユーザが寝るために就床する時刻と、ユーザが他の理由で（例えば、テレビを見る）就床する時刻と、を区別するために、就床閾値持続期間に少なくとも部分的に基づいて特定することができる。例えば、就床閾値持続期間は、少なくとも約１０分間、少なくとも約２０分間、少なくとも約３０分間、少なくとも約４５分間、少なくとも約１時間、少なくとも約２時間などであり得る。本明細書では、ベッドに関連して就床時刻ｔｂｅｄを説明するが、より一般的には、就床時刻ｔｂｅｄは、ユーザが寝るために任意の位置（例えば、ソファー、椅子、寝袋など）に最初に就いた時刻を意味することができる。
就寝時刻（ＧＴＳ）は、ユーザが、就床（ｔｂｅｄ）した後、最初に入眠しようとする時刻と関連付けられる。例えば、ユーザは、就床した後、入眠しようとする前に、くつろぐために１つ以上の活動（例えば、読書、テレビ視聴、音楽鑑賞、ユーザ装置１７０の使用など）に関与することがある。初期睡眠時刻（ｔｓｌｅｅｐ）は、ユーザが最初に入眠した時刻である。例えば、初期睡眠時刻（ｔｓｌｅｅｐ）は、ユーザが最初に第１の非ＲＥＭ段階に入った時刻であり得る。
目覚時刻ｔｗａｋｅは、ユーザが睡眠に戻ることなく目を覚ました時刻（例えば、ユーザが真夜中に目覚めて睡眠に戻るのと異なる時刻）と関連付けられる時刻である。ユーザは、最初に入眠した後、短い持続期間（例えば、５秒、１０秒、３０秒、１分など）を有する、より多くの無意識の微小覚醒（例えば、微小覚醒ＭＡ１及びＭＡ２）のうちの１つを経験し得る。目覚時刻ｔｗａｋｅとは対照的に、ユーザは、各微小覚醒ＭＡ１やＭＡ２の後に再び睡眠に戻る。同様に、ユーザは、最初に入眠した後、１回以上の意識的な覚醒（例えば、覚醒Ａ１）（例えば、トイレに行くために起きる、子供やペットの世話をする、夢遊病など）を起こすことがある。しかし、ユーザは、覚醒Ａの後に再び睡眠に戻る。したがって、目覚時刻ｔｗａｋｅは、例えば、目覚閾値持続期間（例えば、１５分間以上、２０分間以上、３０分間以上、１時間以上など）に少なくとも部分的に基づいて定義することができる。
同様に、起床時刻ｔｒｉｓｅは、睡眠セッションを終了させる目的で、ユーザがベッドから出て、ベッドを離れる状態を続ける（例えば、夜間に起きてトイレに行く、子供やペットの世話をする、夢遊病などとは反対である）時間と関連付けられる。換言すれば、起床時刻ｔｒｉｓｅは、ユーザが次の睡眠セッション（例えば、次の夜）までベッドに戻ることなく、最後にベッドを離れた時刻である。したがって、起床時刻ｔｒｉｓｅは、例えば、起床閾値持続期間（例えば、ユーザがベッドを離れて１５分間以上、２０分間以上、３０分間以上、１時間以上経過した場合など）に少なくとも部分的に基づいて定義することができる。２回目以降の就床時刻ｔｂｅｄも、起床閾値持続期間（例えば、ユーザがベッドを離れて４時間以上、６時間以上、８時間以上、１２時間以上経過した場合など）に少なくとも部分的に基づいて定義することができる。
上述したように、ユーザは、最初のｔｂｅｄから最後のｔｒｉｓｅまでの間に、夜間にもう一回目覚めてベッドから出ることがある。いくつかの実装形態では、最後の目覚時刻ｔｗａｋｅ及び／又は最後の起床時刻ｔｒｉｓｅは、イベント（例えば、入眠するか又はベッドを離れること）に続く時間の所定の閾値持続期間に少なくとも部分的に基づいて特定又は決定される。このような閾値持続期間は、ユーザ向けにカスタマイズすることができる。夜に就床し、朝に目覚めてベッドから出る標準ユーザの場合、いずれかの期間にユーザが目覚めて（ｔｗａｋｅ）又は起床して（ｔｒｉｓｅ）から、就床（ｔｂｅｄ）し、就寝（ｔＧＴＳ）又は入眠する（ｔｓｌｅｅｐ）までの期間は、約１２時間から約１８時間まで使用可能である。就寝時間がより長いユーザの場合、より短い閾値期間（例えば、約８時間から約１４時間）を使用してもよい。閾値期間は、ユーザの睡眠行動を監視するシステムに少なくとも部分的に基づいて、最初に選択及び／又は後に調整されてもよい。
総就寝時間（ＴＩＢ）とは、就床時刻ｔｂｅｄから起床時刻ｔｒｉｓｅまでの持続期間である。総睡眠時間（ＴＳＴ）は、初期睡眠時刻から目覚時刻までの、意識的又は無意識の覚醒及び／又は微小覚醒を除いた持続期間と関連付ける。一般的に、総睡眠時間（ＴＳＴ）は、総就寝時間（ＴＩＢ）よりも短くなる（例えば、１分間短い、１０分間短い、１時間短いなど）。例えば、図３のタイムライン３００を参照すると、総睡眠時間（ＴＳＴ）は、初期睡眠時刻ｔｓｌｅｅｐと目覚時刻ｔｗａｋｅとの間にわたっているが、第１の微小覚醒ＭＡ１、第２の微小覚醒ＭＡ２、及び覚醒Ａの持続期間は除外される。図示されているように、この例では、総睡眠時間（ＴＳＴ）は総就寝時間（ＴＩＢ）よりも短い。
いくつかの実装形態では、総睡眠時間（ＴＳＴ）は、総持続的睡眠時間（ＰＴＳＴ）として定義することができる。このような実装形態では、総持続的睡眠時間は、第１の非ＲＥＭ段階（例えば、浅睡眠段階）の所定の初期部分又は初期期間を除外する。例えば、所定の初期部分は、約３０秒間から約２０分間、約１分間から約１０分間、約３分間から約５分間などとすることができる。総持続的睡眠時間は、持続睡眠の指標であり、睡眠／覚醒ヒプノグラムを平滑化するものである。例えば、ユーザが最初に入眠するとき、ユーザは、非常に短い時間（例えば、約３０秒間）第１の非ＲＥＭ段階に入り、その後、短い時間（例えば、１分間）覚醒段階に戻り、そして、第１の非ＲＥＭ段階に戻ることができる。この例では、総持続的睡眠時間は、第１の非ＲＥＭ段階の第１のインスタンス（例えば、約３０秒間）を除外している。
いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、就床時刻（ｔｂｅｄ）に始まり、起床時刻（ｔｒｉｓｅ）に終わる、すなわち、睡眠セッションは、総就寝時間（ＴＩＢ）として定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、初期睡眠時刻（ｔｓｌｅｅｐ）に始まり、目覚時刻（ｔｗａｋｅ）に終わると定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、総睡眠時間（ＴＳＴ）として定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、就寝時刻（ｔＧＴＳ）に始まり、目覚時刻（ｔｗａｋｅ）に終わると定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、就寝時刻（ｔＧＴＳ）に始まり、起床時刻（ｔｒｉｓｅ）に終わると定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、就床時刻（ｔｂｅｄ）に始まり、目覚時刻（ｔｗａｋｅ）に終わると定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、初期睡眠時刻（ｔｓｌｅｅｐ）に始まり、起床時刻（ｔｒｉｓｅ）に終わると定義される。
図４を参照すると、いくつかの実装形態に係るタイムライン３００（図３）に対応する例示的なヒプノグラム３５０が示されている。図示されているように、ヒプノグラム３５０は、睡眠－覚醒信号３５１、覚醒段階軸３６０、ＲＥＭ段階軸３７０、浅睡眠段階軸３８０、及び深睡眠段階軸３９０を含む。睡眠－覚醒信号３５１と軸３６０～３９０のうちの１つとの交点は、睡眠セッション中の任意の所与時間における睡眠段階を示すものである。
睡眠－覚醒信号３５１は、ユーザに関連する生理学的データに少なくとも部分的に基づいて生成され得る（例えば、本明細書に記載のセンサ１３０の１つ以上によって生成される）。睡眠－覚醒信号は、覚醒状態、リラックス覚醒状態、微小覚醒、ＲＥＭ段階、第１の非ＲＥＭ段階、第２の非ＲＥＭ段階、第３の非ＲＥＭ段階、又はそれらの任意の組み合わせを含む１つ以上の睡眠段階を示すことができる。いくつかの実装形態では、第１の非ＲＥＭ段階、第２の非ＲＥＭ段階、及び第３の非ＲＥＭ段階のうちの１つ以上をグループ化し、浅睡眠段階又は深睡眠段階として分類することが可能である。例えば、浅睡眠段階は、第１の非ＲＥＭ段階を含むことができ、深睡眠段階は、第２の非ＲＥＭ段階及び第３の非ＲＥＭ段階を含むことができる。図４に示すように、ヒプノグラム３５０は、浅睡眠段階軸３８０及び深睡眠段階軸３９０を含むが、いくつかの実装形態では、ヒプノグラム３５０は、第１の非ＲＥＭ段階、第２の非ＲＥＭ段階、及び第３の非ＲＥＭ段階のそれぞれに対する軸を含むことが可能である。他の実装形態では、睡眠－覚醒信号は、呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気／呼気振幅比、吸気／呼気持続期間比、１時間当たりのイベント数、イベントのパターン又はそれらの任意の組み合わせを示すことができる。睡眠－覚醒信号について記述する情報は、メモリ装置１１４に記憶することができる。
ヒプノグラム３５０は、例えば、入眠潜時（ＳＯＬ）、中途覚醒（ＷＡＳＯ）、睡眠効率（ＳＥ）、睡眠分断指数、睡眠ブロック又はそれらの任意の組み合わせなどの１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために用いることができる。
入眠潜時（ＳＯＬ）は、就寝時刻（ｔＧＴＳ）から初期睡眠時刻（ｔｓｌｅｅｐ）までの時間として定義される。換言すれば、入眠潜時は、ユーザが最初に入眠しようとした後、実際に入眠するまでに要した時間を示す。いくつかの実装形態では、入眠潜時は持続的入眠待ち時間（ＰＳＯＬ）として定義される。持続的入眠待ち時間は、就寝時刻から所定量の持続睡眠までの持続時間として定義されるという点で、入眠潜時とは異なる。いくつかの実装形態では、所定量の持続睡眠は、例えば、第２の非ＲＥＭ段階、第３の非ＲＥＭ段階、及び／又は２分間以下の覚醒状態を含むＲＥＭ段階、第１の非ＲＥＭ段階、及び／又はその間の移動における、少なくとも１０分間の睡眠を含むことができる。換言すれば、持続的入眠待ち時間は、例えば、第２の非ＲＥＭ段階内、第３の非ＲＥＭ段階内、及び／又はＲＥＭ段階における最大８分間の持続睡眠を必要とする。他の実装形態では、所定量の持続睡眠が、初期睡眠時刻後の第１の非ＲＥＭ段階、第２の非ＲＥＭ段階、第３の非ＲＥＭ段階、及び／又はＲＥＭ段階における少なくとも１０分間の睡眠を含み得る。このような実装形態では、所定量の持続睡眠は、任意の微小覚醒を除外することができる（例えば、１０秒間の微小覚醒によって、１０分間を最初から開始することはない）。
中途覚醒（ＷＡＳＯ）は、初期睡眠時刻から目覚時刻までの間にユーザが覚醒している総時間と関連付けられる。したがって、中途覚醒は、意識的か無意識的かを問わず、睡眠セッション中の短時間微小覚醒（例えば、図４に示す微小覚醒ＭＡ１とＭＡ２）を含む。いくつかの実装形態では、中途覚醒（ＷＡＳＯ）は、所定の長さ（例えば、１０秒間以上、３０秒間以上、６０秒間以上、約５分間以上、約１０分間以上など）を有する覚醒の総時間のみを含む持続的中途覚醒（ＰＷＡＳＯ）として定義される。
睡眠効率（ＳＥ）は、総就寝時間（ＴＩＢ）と総睡眠時間（ＴＳＴ）との比率として決定される。例えば、総就寝時間が８時間で、総睡眠時間が７．５時間である場合、その睡眠セッションの睡眠効率は９３．７５％である。睡眠効率は、ユーザの睡眠衛生を示す。例えば、ユーザが就床し、睡眠前に他の活動（例えば、テレビ視聴）に時間を費やすと、睡眠効率が低下する（例えば、ユーザにペナルティが与えられる）。いくつかの実装形態では、睡眠効率（ＳＥ）は、総就寝時間（ＴＩＢ）と、ユーザが入眠しようとする総時間に少なくとも部分的に基づいて算出することができる。このような実装形態では、ユーザが入眠しようとする総時間は、本明細書に記載された就寝（ＧＴＳ）時刻から起床時刻までの持続期間として定義される。例えば、総睡眠時間が８時間（例えば、午後１１時から午前７時まで）、就寝時刻が午後１０時４５分、起床時刻が午前７時１５分である場合、睡眠効率パラメータは約９４％として算出される。
分断指数は、睡眠セッション中の覚醒回数に少なくとも部分的に基づいて決定される。例えば、ユーザが２つの微小覚醒（例えば、図４に示す微小覚醒ＭＡ１及び微小覚醒ＭＡ２）を有していた場合、分断指数は２と表すことができる。いくつかの実装形態では、分断指数は、所定の範囲の整数の間（例えば、０と１０の間）でスケーリングされる。
睡眠ブロックは、任意の睡眠の段階（例えば、第１の非ＲＥＭ段階、第２の非ＲＥＭ段階、第３の非ＲＥＭ段階、及び／又はＲＥＭ）と覚醒段階との間の移行と関連付けられる。睡眠ブロックは、例えば、３０秒の分解能で算出することができる。
いくつかの実装形態では、本明細書に記載のシステム及び方法は、睡眠－覚醒信号を含むヒプノグラムを生成又は分析して、ヒプノグラムの睡眠－覚醒信号に少なくとも部分的に基づいて、就床時刻（ｔｂｅｄ）、就寝時刻（ｔＧＴＳ）、初期睡眠時刻（ｔｓｌｅｅｐ）、１つ以上の第１の微小覚醒（例えば、ＭＡ１及びＭＡ２）、目覚時刻（ｔｗａｋｅ）、起床時刻（ｔｒｉｓｅ）又はそれらの任意の組み合わせを決定又は識別することを含むことができる。
他の実装形態では、１つ以上のセンサ１３０を用いて、就床時刻（ｔｂｅｄ）、就寝時刻（ｔＧＴＳ）、初期睡眠時刻（ｔｓｌｅｅｐ）、１つ以上の第１の微小覚醒（例えば、ＭＡ１及びＭＡ２）、目覚時刻（ｔｗａｋｅ）、起床時刻（ｔｒｉｓｅ）、又はそれらの任意の組み合わせを決定又は識別することにより、睡眠セッションを定義することができる。例えば、就床時刻ｔｂｅｄは、例えば、運動センサ１３８、マイクロフォン１４０、カメラ１５０、又はそれらの任意の組み合わせによって生成されたデータに少なくとも部分的に基づいて決定することができる。就寝時刻は、例えば、運動センサ１３８からのデータ（例えば、ユーザによる動作がないことを示すデータ）、カメラ１５０からのデータ（例えば、ユーザによる動作がないことを示すデータ、及び／又はユーザがライトを消したことを示すデータ）、マイクロフォン１４０からのデータ（例えば、テレビが消されていることを示すデータ）、ユーザ装置１７０からのデータ（例えば、ユーザがユーザ装置１７０を使用しなくなったことを示すデータ）、圧力センサ１３２及び／又は流量センサ１３４からのデータ（例えば、ユーザが呼吸治療装置１２２をオンにしたことを示すデータ、ユーザがユーザインタフェース１２４を装着したことを示すデータなど）、又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決定することができる。
図５は、本開示の態様による、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴を示す音響反射に応答する音響データの生成を示す図である。音響データの生成は、マイクロフォン１４０（又は任意のタイプのオーディオトランスデューサ）及びスピーカー１４２を含む音響センサ１４１を含む。しかしながら、上述したように、スピーカー１４２は、代わりに、呼吸治療装置１２２のモータなど、音響信号を生成できる別の装置で置き換えることができる。マイクロフォン１４０及びスピーカー１４２は、図示しない呼吸治療装置１２２に接続される導管１２６に対する特定の位置に示されている。ただし、マイクロフォン１４０及びスピーカー１４２の位置は、上述したように、図示されているものとは異なることがある。
スピーカー１４２は、導管１２６内で音響信号３０２を発する。音響信号３０２は音の形態である。音は、標準音（例えば、市販のサウンドアプリケーションからのオリジナルの未修正の音）、カスタム音、非可聴周波数、ホワイトノイズ音、広帯域インパルス、連続的な正弦波、方形波、のこぎり波、周波数変調正弦波（例えば、チャープ）の１つ以上であってもよい。いくつかの他の実装形態によれば、音響信号３０２は、可聴音又は超音波音のうちの１つ以上の形態とすることができる。いくつかの他の実装形態によれば、音響信号３０２は、音の周波数（例えば、人間の聴覚の周波数範囲外にある周波数）又は音の振幅（例えば、音が人間の知覚にとって十分に大きくないほど低い振幅）の一方又は両方に基づいて、音が聞こえない非可聴音の形態である。
１つ以上の実装形態では、音響信号３０２は、ユーザがユーザインタフェースを最初に装着したとき、ユーザがユーザインタフェースを取り外した後、無呼吸イベント又は低呼吸イベントが発生していることを検出した後（例えば、呼吸治療装置を用いて無呼吸イベント又は低呼吸イベントが発生していることを検出した後）などの特定の時間に発信される。特定の監視時間は、例えば、０．１秒の間隔で少なくとも４秒間の持続期間になるように選択される。
音響信号３０２は、ユーザインタフェース１２４と導管１２６との接続部３０６又はその近傍など、ユーザインタフェース１２４の特徴部３０４に接触するまで、導管１２６の長さＬを下方向に移動する。特徴部３０４は、導管１２６及びユーザインタフェース１２４を介して形成された経路３０８の拡張（又は狭窄）を含んでもよい。特徴部３０４での拡張は、音響信号３０２の音響インピーダンスの変化及び音響反射３１０を引き起こす。音響反射３１０は、マイクロフォン１４０に到達するまで、導管１２６の長さＬを下方向に逆戻りする。マイクロフォン１４０は、音響反射３１０を検出し、音響反射３１０に応答して音響データを生成する。図６及び図１４Ａを参照して後述するように、生成された音響データは、ユーザインタフェースを分類及び／又は特徴付けるために分析される。
音響信号３０２は、特徴部３０４を超えて、ユーザインタフェース１２４まで継続可能である。図示されていないが、ユーザインタフェース１２４は、音響反射３１０をさらに発生させる音響信号３０２の音響インピーダンスを変化させる１つ以上の追加的な特徴部を含んでもよい。このように、音響反射３１０を引き起こすものとして特徴部３０４のみを図示して説明したが、音響反射３１０に全て寄与できるユーザインタフェース１２４の特徴部は、複数存在し得る。
図６は、本開示の態様に係るユーザインタフェースを特徴付ける方法４００のフロー図である。便宜上、次の説明は、呼吸治療システム１２０などの呼吸治療システムにより実行される方法４００に関するものである。しかしながら、１つ以上のユーザ装置１７０などの１つ以上の他の装置が、方法４００を実行してもよい。このようなユーザ装置１７０は、例えば、後述するデータを分析して特徴付ける呼吸治療システム１２０と通信してもよい。
ステップ４０２では、呼吸治療システム１２０は、音響信号の音響反射に関連付けられた音響データを生成する。音響データは、音響反射を検出する音響トランスデューサに基づいて生成されてもよい。例えば、音響トランスジューサは、音響反射の圧力波を、データを表す電気信号に変換するマイクロフォンであってもよい。
音響反射は、導管を介して呼吸治療装置に結合されたユーザインタフェースの１つ以上の特徴を少なくとも部分的に示す。音響信号は、導管に沿って下って移動するにつれて、導管の１つ以上の特徴部、導管とユーザインタフェースとの接続部の１つ以上の特徴部、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴部などと相互作用する。この相互作用により、音響信号を反射させて音響反射を発生させることができる。詳細には後述するが、図１５～図２０において、音響反射は、少なくとも部分的に、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴部によって引き起こされるため、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴部を示す。
１つ以上の実装形態では、音響信号は、スピーカなどの音響トランスデューサを介して、ユーザインタフェースに接続された導管に発信されてもよい。代替的に、又はさらに、音響信号は、導管に接続された呼吸治療装置のモータを介して、導管内に発信されてもよい。例えば、呼吸治療装置のモータは、強制的に空気を導管に通過させるときに音を発してもよい。発された音は、音響信号であってもよいし、又は少なくとも一部の音響信号であってもよい。
１つ以上の実装形態では、音響信号は、人間（例えば、平均的な人間の聴覚を持つ平均的な人間）に聞こえる音であってもよい。音が人間に聞こえるのは、人間による検出に十分な大きな振幅を有し、かつ人間の聴覚の周波数範囲、通常約２０Ｈｚ～約２００００Ｈｚ内の周波数を有する場合である。
１つ以上の実装形態では、音響信号は、人間（例えば、平均的な人間の聴覚を持つ平均的な人間）に聞こえない音であってもよい。音の振幅が、人間が知覚可能な最も低い振幅より小さい場合、音は聞き取れない。代替的に、又はさらに、音が人間の聴覚の周波数範囲、上述したように約２０Ｈｚ～約２００００Ｈｚ外の周波数を有する場合、その音は人間には聞こえない。例えば、１つ以上の実装形態では、音響信号は、人間の聴覚で知覚可能な最高の周波数より高い周波数を有する超音波音であってもよい。
１つ以上の実装形態では、ユーザインタフェースがユーザに接続される場合（例えば、ユーザに装着される場合、又はユーザの顔と係合される場合）に方法４００を実行してもよい。すなわち、音響信号を発信し、かつユーザに接続又は結合されたユーザインタフェースによる音響反射に基づいて音響データを生成してもよい。また、呼吸治療システムがユーザに治療を提供する間、ユーザに治療を提供する前、又はユーザに治療を提供した後に、ユーザインタフェースをユーザに接続又は結合してもよい。例えば、加圧空気の流れは、音響データの生成時に導管を介してユーザインタフェースに提供されてもよい。治療の提供は、例えば、音響信号を発信する呼吸治療装置のモータにより、音響信号を生成してもよい。代替的に、導管を介してユーザインタフェースに加圧空気が流れていない状態で、導管内で音響信号を発信することができる。
代替的に、ユーザインタフェースがユーザに接続又は結合されない場合に、この方法を実行してもよい。具体的には、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴部を示す音響反射は、ユーザの存在を必要としない。したがって、ユーザがユーザインタフェースを装着する前、又はユーザがユーザインタフェースを取り外した後に、方法４００を実行してもよい。
ステップ４０２は、音響信号と音響反射に基づくものとして説明されたが、１つ以上の実装形態では、複数の音響信号からの複数の音響反射から生成された音響データを生成してもよい。音響信号は、繰り返し発信されるのと同じ音響信号であってもよいか、又は一緒に発信される異なる音響信号であってもよいか、又は別々に発信された単一の音響信号であってもよい。多重音響反射の音響信号が複数ある場合、生成された音響データは、複数の音響信号からの複数の音響反射の平均であってもよい。
ステップ４０４では、呼吸治療システム１２０は、生成された音響データを分析する。分析は、ユーザインタフェースの少なくとも１つの特徴、導管の少なくとも１つの特徴などの呼吸治療システムの少なくとも１つの特徴に少なくとも部分的に基づいて、生成された音響データをウィンドウ処理することを含む。ユーザインタフェースの少なくとも１つの特徴は、例えば、導管の接続からチャンバまでの拡張であってよく、それはユーザの顔に対するフルフェイスマスクのクッションによって形成されるものである。導管の少なくとも１つの特徴は、例えば、導管の長さであってもよい。より具体的には、長さは、音響センサーから導管がユーザインタフェースに接続する場所までの距離であってもよい。１つ以上の実装形態では、ウィンドウ処理は、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴のうちの少なくとも１つの特徴に少なくとも部分的に基づき得る。ウィンドウ処理とは、後述するように、生成された音響データのうち、追加分析及び／又はユーザインタフェースの特徴付けに用いられる一部の選択である。ウィンドウ処理は、呼吸治療システムに存在する様々なユーザインタフェースを区別して識別することができる、生成された音響データに焦点を当てる。したがって、ウィンドウ処理は、ユーザインタフェースを示す生成された音響データに焦点を当てることができる。ウィンドウ処理は、有利には、異なる呼吸治療装置など、導管の長さの変化、呼吸治療システムの違いなど、ユーザインタフェースの推定を混乱させる可能性のある信号の領域を無視することができる。したがって、生成された音響データをウィンドウ処理すると、音響信号の領域と、ユーザインタフェースに関連付けられた対応するデータのみが選択される。その結果、ウィンドウ処理により、上記の要因など、ユーザインタフェースの推定を混乱させる可能性のある音響信号の領域及び対応するデータを無視することができる。
少なくとも１つの特徴は、基準点として機能する、生成された音響データにおける対応点を有する。基準点は、異なるタイプのユーザインタフェース、導管、呼吸治療装置などの生成された音響データを分析する基礎を提供する。したがって、基準点は、生成された音響データをさらに分析する参照として機能し、異なる状況下で生成された異なる音響データ間の一貫性を提供する。
１つ以上の実装形態では、基準点は、導管及びユーザインタフェースによって少なくとも部分的に形成される経路に沿った１つ以上の特徴の位置に対応してもよい。例えば、基準点は、導管の特徴又は導管とユーザインタフェースとの間の接続の特徴に対応してもよい。１つ以上の実装形態では、基準点は、ユーザインタフェース自体の特徴に対応してもよい。１つ以上の実装形態では、基準点は、所定のユーザインタフェースにおいて同じである。１つ以上の実装形態では、基準点は、異なる可能性のある全てのユーザインタフェースにおいて同じである。特徴は、導管に接続されたユーザインタフェースを含む全ての呼吸治療システムにおいて特徴、又は少なくとも特徴の変化量が存在するように、異なるタイプのユーザインタフェースを共通化することができる。例えば、この特徴は、導管とユーザインタフェースとの間の接続部に発生する音響経路の拡張であってもよい。このような拡張は、導管とユーザインタフェースとの組み合わせ毎に同一でなくてもよいが、導管とユーザインタフェースとの組み合わせ毎には、そのような拡張が含まれる。したがって、導管とユーザインタフェースとの接続部における拡張を、生成された音響データのウィンドウ処理における基準点ユーザに対応する特徴とすることができる。
広く言えば、基準点は、音響インピーダンスの変化を引き起こす任意の特徴であってもよいため、音響反射から生成された音響データに存在する。１つ以上の実装形態では、音響インピーダンスの変化は、少なくとも部分的に、（ｉ）ユーザインタフェース、（ｉｉ）導管とユーザインタフェースとの接続部、又は（ｉｉｉ）これらの組み合わせでの、導管とユーザインタフェースとによって形成された経路の狭窄に基づき得る。代替的に、音響インピーダンスの変化は、少なくとも部分的に、（ｉ）ユーザインタフェース、（ｉｉ）導管とユーザインタフェースとの接続部、又は（ｉｉｉ）これらの組み合わせでの経路の拡張に基づき得る。
以下でさらに説明される１つ以上の実装形態では、生成された音響データの分析には、生成された音響データのケプストラムの計算などの、生成された音響データのデコンボリューションの実行が含まれる。その場合、基準点は、生成された音響データのデコンボリューションの所定の区間内の最小点である。代替的に、基準点は、生成された音響データのデコンボリューションの所定の区間内の最大点である。上述したように、基準点は、ユーザインタフェースと導管との接続部に基づき得、所定の区間は、導管の長さに基づき得る。より具体的には、所定の区間は、導管とユーザインタフェースとの接続部と音響センサとの間の距離に基づき得る。
図７を参照すると、２つの異なる音響反射について生成された音響データから生じる計算されたケプストラム５００ａ及び５００ｂが示されている。２つのケプストラム５００ａ及び５００ｂは、単に説明の便宜上示したものであり、限定することを意図していない。例えば、ユーザインタフェースを特徴付ける生成された音響データに対して、１つのケプストラムを算出することができる。２つのケプストラム５００ａ及び５００ｂは、同じユーザインタフェースに対して異なる生成された音響データから計算された２つのケプストラムである。
これらのプロットは、Ｘ軸にケフレンシ、Ｙ軸に振幅を示す。ケフレンシは、時間又は距離に類似しているが、ｘ軸の単位は単に音響反射のサンプル又はサンプル数である。Ｙ軸の単位は、振幅を測定する単位であってもよい。Ｘ軸の２５０値付近の値は、生成された音響データを分析する基準点として使用できる大きな極小値５０２ａ及び５０２ｂである。これは、導管とユーザインタフェースとの接続部など、導管内の経路の拡張に対応する。
図６のステップ４０４を再び参照すると、１つ以上の実装形態では、ウィンドウ処理は、生成された音響データの第１のウィンドウ処理と、生成された音響データの第２のウィンドウ処理とを含むことができる。１つ以上の実装形態では、第１のウィンドウ処理は、基準点に対応するユーザインタフェースの特徴を識別又は特定してもよい。第２のウィンドウ処理は、ユーザインタフェースのさらなる特徴を識別又は特定してもよい。生成された音響データの第１のウィンドウ処理と、生成された音響データの第２のウィンドウ処理とは、生成された音響データの基準点の前に選択された生成された音響データの量、生成された音響データの基準点の後に選択された生成された音響データの量、又はこれらの組み合わせによって変化させることができる。導管とユーザインタフェースとによる経路の長さに関しては、第１のウィンドウ処理は、基準点の前後１０ｃｍ程度のみ、例えば、導管とユーザインタフェースとの接続点の前後１０ｃｍ程度のみキャプチャすることができる。これに対して、第２のウィンドウ処理は、基準点の前の約３５ｃｍ、基準点の後の約５０ｃｍキャプチャすることができる。
ウィンドウ処理によりキャプチャされたデータの量は、ウィンドウ処理に関連付けられた特定の分析に必要な生成された音響データの量に基づいて変化してもよい。例えば、第１のウィンドウ処理は、単に基準点を識別することである。その結果、純粋に基準点を決定することに焦点を当てるので、ウィンドウ処理の結果として生じるウィンドウのサイズは、小さくなる可能性がある。基準点が決定されると、第２のウィンドウ処理が発生する可能性があり、その結果、より大きな第２のウィンドウが発生する可能性がある。より大きな第２のウィンドウは、以下で説明される特徴付けステップに送信される生成された音響データをキャプチャしてもよい。第２のウィンドウ処理で生成された第２のウィンドウが第１のウィンドウ処理で生成された第１のウィンドウより大きくなる可能性があるため、特徴付けステップは、第１のウィンドウと比較してユーザインタフェースを特徴付けるより多くの特徴をキャプチャする大きなウィンドウを使用して、追加データから恩恵を受け得る。代替的に、第１及び第２のウィンドウ処理時に生成されたウィンドウのサイズを反転させ、第１のウィンドウが第２のウィンドウよりも大きくなるようにしてもよい。第１のウィンドウが大きいことにより、分析のための正しい基準点の決定を補助することができる。
図８を参照すると、ケプストラム５００ａと５００ｂにそれぞれ対応する、ウィンドウ処理されたケプストラム６００ａと６００ｂは、上述したようにウィンドウ処理が実行された後に示される。ウィンドウ処理は、図７のＸ軸における約３５０値の後の、生成された音響データを除去し、図７のＸ軸における約２００値の前の、生成された音響データを除去した。ウィンドウ処理は、ユーザインタフェースの特徴付けに使用されず、ユーザインタフェースを決定するための音響データの追加分析及び特徴付けを潜在的に妨害する、生成された音響データを取り除くために実行される。残る生成された音響データは、基準点５０２ａ及び５０２ｂの両側に約８０である。
図９を参照すると、ウィンドウ処理されたケプストラム６００ｂに対するウィンドウ処理されたケプストラム６００ａによって示されるように、ウィンドウ処理のさらなる結果は、基準点５０２ａ及び５０２ｂを基準にする整列である。この整列により、後述するように、生成された音響データの追加分析と、分析された音響データの特徴との一貫性をさらに高めることができる。
上述のように、１つ以上の実装形態では、生成された音響データを分析する呼吸治療システム１２０は、生成された音響データのウィンドウ処理前に、生成された音響データのデコンボリューションを含んでもよい。１つ以上の実装形態では、生成された音響データのデコンボリューションは、生成された音響データのケプストラムを計算することを含んでもよい。ケプストラムは、音響反射に関連付けられた、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴の位置を示す距離を識別する。より具体的には、ケプストラムは、対応する１つ以上の音響反射のそれぞれに関連付けられた１つ以上の距離を識別することによって、音響信号の音響経路に沿った１つ以上の物理的特徴のそれぞれの位置を示す。高速フーリエ変換により音響反射の周波数スペクトルを計算し、この周波数スペクトルの絶対振幅の自然対数をとり、逆フーリエ変換を実行して信号の実数部を計算してケプストラムを生成するという一連の段階で音響反射を処理することによりケプストラムの計算を実現することができる。この処理を複数の時間間隔で繰り返し、平均ケプストラムを推定してもよい。得られたケプストラム信号は、音響反射を、時間的及び／又は距離的な反射分解に類似したケフレンシ領域に変換する。１つ以上の実装形態では、必要に応じて５０％のサンプル重なりを持つ音響反射の４０９６個のサンプルの高速フーリエ変換を用いて、ケプストラムを計算してもよい。これらの４０９６個のサンプルは、約０．２秒で生成された音響データを表す。
１つ以上の実装形態では、生成された音響データの分析は、ケプストラム信号の変化率を決定するためにケプストラムの導関数を計算することを含んでもよい。ステップ４０６に関して後述するように、ケプストラムの導関数は、ユーザインタフェースを特徴付けるために使用される追加情報を提供してもよい。ケプストラムの導関数により、ネットワークは、同じ入力から代替的な特徴を見つけることもできる。
１つ以上の実装形態では、生成された音響データを分析する呼吸治療システム１２０は、生成された音響データを正規化することを含んでもよい。生成された音響データを正規化することは、交絡条件を説明してもよい。交絡条件としては、例えば、マイクロフォンゲイン、呼吸振幅、治療圧力、導管の長さの変化、カール又は伸張した導管、異なる治療圧力、周囲温度、又はこれらの組み合わせなどが挙げられる。１つ以上の実装形態では、生成された音響データを正規化することは、生成された音響データから平均値を減算すること、生成された音響データの標準偏差で除算すること、又はそれらの組み合わせを含んでもよい。正規化の目的は、全ての分析された類似及び振幅の音響データのケプストラムを特徴付けに自然な範囲で入力することである。１つ以上の実装形態では、正規化の目的は、ケプストラムの平均値を常にゼロにすることである。
図１０を参照すると、それぞれケプストラム５００ａと５００ｂに対応する、正規化されたケプストラム８００ａと８００ｂが示されている。図９に対する図１０のＹ軸の値によって示されるように、以下に説明するように、ケプストラムが同様の振幅を有し、自然な特徴付けの範囲内にあるように、振幅が調整されている。
図６を再び参照すると、ステップ４０６では、呼吸治療システム１２０は、分析された音響データに少なくとも部分的に基づいてユーザインタフェースを特徴付ける。ユーザインタフェースの特徴付けは、分析された音響データを教師あり機械学習モデル（例えば、畳み込みニューラルネットワークなどの（ディープ）ニューラルネットワーク）に入力して、ユーザインタフェースを決定することを含んでもよい。１つ以上の実装形態では、ユーザインタフェースの決定は、ユーザインタフェースのフォームファクタ又はタイプ（例えば、フルフェイス、鼻、枕など）、ユーザインタフェースのモデル（例えば、ＲｅｓＭｅｄにより製造されたＡｉｒＦｉｔＴＭＦ２０マスク）、ユーザインタフェースの１つ以上の要素のサイズ、又はそれらの組み合わせを決定することを含む。
１つ以上の実装形態では、畳み込みニューラルネットワークは、１つ以上の畳み込み層と１つ以上の最大プーリング層を含む１つ以上の実装形態では、ＣＮＮは、１つ以上の畳み込み層を含む。１つ以上の実装形態では、ＣＮＮは、Ｎ個の特徴を含んでもよい。Ｎ個の特徴のそれぞれは、幅におけるＬ個のサンプルであってもよい。ＣＮＮは、Ｍ個のサンプルの最大プーリングをさらに可能にすることができる。Ｎ個の特徴のうちの各特徴は、ケプストラム内など、分析された音響データ内でユニークなプロット又は波である。１つ以上の実装形態では、Ｎが６４に等しいため、ＣＮＮは、分析された音響データ内の６４個のユニークなプロット又は特徴を説明してもよい。幅におけるＬ個のサンプルのうちの各サンプルは、音響反射に基づいて生成されたデータ点を表す。したがって、Ｌ個のサンプルは、音響反射に応答して生成されたＬ個のデータ点を表す。Ｌ個のサンプルは、音響反射内の特徴の予想サイズにほぼ一致する。１つ以上の実装形態では、Ｌ個のサンプルは、長さ約２５ｃｍにほぼ対応することができる。Ｍ個のサンプルは、例えば２０個のサンプルとすることができ、これにより、異なるマスク反射間のシフトを説明するために、モデル内の自然な時間不変性が考慮される。１つ以上の実装形態ではでは、ＮとＭとの比率は、１：１から４：１とすることができる。１つ以上の実装形態では、分類が行われる前に、畳み込み層の出力を１つ以上の全接続緻密層に供給することができる。
開示された実施形態は、１つ以上の実装形態に関して図示及び説明されているが、本明細書及び添付の図面を読んで理解することにより、当業者であれば、同等の変更及び修正を想到できる。なお、本発明の特定の特徴は、いくつかの実装形態のうちの１つのみに関して開示されてもよいが、そのような特徴は、任意の所与の又は特定の用途にとって望ましくかつ有利な他の実装形態における１つ以上の他の特徴と組み合わされ得る。
１つ以上の実装形態では、ＣＮＮは、ＣＮＮのトレーニングに使用される特徴にランダム循環シフトの２０個のサンプルを追加することにより、追加のトレーニングセットに基づいてトレーニングされる。具体的には、ＣＮＮのトレーニングに使用されるデータセット内の特徴に変換を適用でき、これにより、音響信号シフト、ウィンドウ内の音響データのシフト、ノイズの追加、及びよりロバストなシステムのための他のタイプのシフトの時間部分がよりロバストになる。
本出願の焦点はユーザインタフェースを識別することであるが、１つ以上の実装形態において、本出願で開示されるシステム及び方法を使用して、ユーザインタフェースを識別するために開示される同じ方法に基づいて導管を識別することができる。例えば、異なる導管（例えば、異なる直径、長さ、材料など）を呼吸治療システム内で使用することができる。システム及び方法を使用して、異なる導管を決定することができる。
１つ以上の実装形態では、ユーザインタフェースの代わりに導管１２６を識別することができる。導管１２６の識別に関するさらなる詳細は、２０２０年１０月３０日に出願された米国仮特許出願第６３／１０７，７６３号に見出すことができ、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。１つ以上の実装形態では、導管は、ユーザインタフェースの識別とともに識別される。両方が識別される場合、識別の順序には、両方が同時に識別されるか、又は一方が最初に識別され（たとえば、導管又はユーザインタフェース）、次に他方が識別されることが含まれる。
１つ以上の実装形態では、導管又はユーザインタフェースの一方を識別することで、導管又はユーザインタフェースの他方を識別するための可能な選択肢を絞り込むことができる。例えば、特定の導管は、呼吸治療システムのすべてのユーザインタフェースのサブセットのみと互換性がある場合がある。したがって、導管を識別することは、サブセット内のユーザインタフェースのみからのユーザインタフェースのその後の識別を制限することができる。同様の絞り込みにより、特徴付けの単純化は、最初にユーザインタフェースを識別し、次に導管を識別することによって達成される。
上記のユーザインタフェースの特徴付けは、一般にユーザインタフェースのタイプに最も高いレベルで焦点を当てており、具体的なモデル、美的スタイルなどに絞り込むことができる。しかしながら、図１及び２におけるユーザインタフェース１２４などのユーザインタフェースは、異なるカテゴリで区別され、この区別は、タイプ（たとえば、フルフェース、鼻、鼻枕など）よりも広いユーザインタフェースの区別、又は少なくともタイプと同じくらい広い区別と見なすことができる。いくつかの実装形態に従って、カテゴリは、少なくとも部分的に、直接接続されたユーザインタフェース（本明細書では「直接カテゴリ」のユーザインタフェースと呼ばれる）又は間接接続されたユーザインタフェース（本明細書では「間接カテゴリ」のユーザインタフェースと呼ばれる）として定義される。１つ以上の実装形態では、直接的接続と間接的接続の違いは、呼吸治療システムの導管に接続するユーザインタフェースの要素に基づくものである。すなわち、直接及び間接接続されたユーザインタフェースの説明は、加圧空気が呼吸治療システムの導管の端部からユーザインタフェースを通してユーザにどのように送られるかに関連する。以下、より詳細に説明するように、直接接続されたユーザインタフェースは、一般に、オプションでユーザインタフェースのコネクタを介して、呼吸治療システムの導管をユーザインタフェースのクッション及び／又はフレームに直接接続する。したがって、加圧空気は、呼吸治療システムの導管から（オプションでコネクタを介して）直接的に、ユーザの顔に対するユーザインタフェースのクッション（又はクッションとフレーム）によって形成されたチャンバに送られる。
図１１Ａ及び１１Ｂは、本開示の態様による、直接接続されたユーザインタフェース（「直接カテゴリ」のユーザインタフェース）の一実装形態の斜視図及び分解図をそれぞれ示す。ユーザインタフェース９００の直接カテゴリは、一般に、ユーザの及び／又は鼻の周りの空間体積を画定するクッション９３０及びフレーム９５０を含む。使用中、空間体積は、ユーザの気道へ通過するための加圧空気を受ける。いくつかの実施形態では、ユーザインタフェース９００のクッション９３０及びフレーム９５０は、ユーザインタフェースの一体型構成要素を形成する。ユーザインタフェース９００アセンブリは、さらに、ユーザインタフェース９００の場合、一般にストラップアセンブリであるヘッドギア９１０と、オプションでコネクタ９７０とを含むと考えられてもよい。ヘッドギア９１０は、ユーザがユーザインタフェース９００を着用したときに、ユーザの頭の少なくとも一部の周りに概して配置されるように構成される。ヘッドギア９１０は、フレーム９５０に結合され、ユーザの頭がヘッドギア９１０とフレーム９５０との間に配置されるように、ユーザの頭の上に配置され得る。クッション９３０は、ユーザの顔とフレーム９５０との間に配置され、ユーザの顔にシールを形成する。オプションコネクタ９７０は、一端でフレーム９５０及び／又はクッション９３０に結合し、呼吸治療装置（図示せず）の導管に結合するように構成される。加圧空気は、呼吸治療システムの導管から、コネクタ９７０を通って、ユーザインタフェース９００のクッション９３０（又はクッション９３０及びフレーム９５０）によって画定される空間体積に直接的に流れることができる。ユーザインタフェース９００から、加圧空気は、ユーザの口、鼻、又はその両方を通ってユーザの気道に到達する。又は、ユーザインタフェース９００がコネクタ９７０を含まない場合、呼吸治療システムの導管は、クッション９３０及び／又はフレーム９５０に直接接続することができる。
間接接続されたユーザインタフェース（「間接カテゴリ」のユーザインタフェース）の場合、以下でより詳細に説明するように、呼吸治療システムの導管は、ユーザインタフェースのクッション及び／又はフレームと間接接続する。コネクタ以外のユーザインタフェースの別の要素は、呼吸治療システムの導管とクッション及び／又はフレームの間にある。この追加の要素は、加圧空気を呼吸治療システムの導管から、ユーザインタフェースのクッション（又はクッションとフレーム）とユーザの顔の間に形成された空間体積に送る。したがって、加圧空気は、呼吸治療システムの導管から、ユーザの顔に対するユーザインタフェースのクッション（又はクッションとフレーム）によって画定される空間体積に間接的に送られる。さらに、いくつかの実装形態によると、間接接続されたユーザインタフェースのカテゴリは、「間接ヘッドギア」及び「間接導管」という少なくとも２つの異なるカテゴリであると説明することができる。間接ヘッドギアのカテゴリでは、呼吸治療システムの導管は、オプションでコネクタを介してヘッドギア導管に接続され、ヘッドギア導管は、次にクッション（又はクッションとフレーム）に接続される。したがって、ヘッドギアは、加圧空気を呼吸治療システムの導管からユーザインタフェースのクッション（又はクッション及びフレーム）に送るように構成される。したがって、ユーザインタフェースのヘッドギア内のこのヘッドギア導管は、加圧空気を呼吸治療システムの導管からユーザインタフェースのクッションに送るように構成される。
図１２Ａ及び１２Ｂは、本開示の態様による、間接導管ユーザインタフェース１０００の一実装形態の斜視図及び分解図をそれぞれ示す。間接導管ユーザインタフェース１０００は、クッション１０３０及びフレーム１０５０を含む。いくつかの実施形態では、クッション１０３０及びフレーム１０５０は、ユーザインタフェース１０００の一体型構成要素を形成する。間接導管ユーザインタフェース１０００は、さらに、ストラップアセンブリなどのヘッドギア１０１０、オプションでコネクタ１０７０、及びユーザインタフェース導管１０９０（当技術分野では「ミニチューブ」又は「フレキシチューブ」と呼ばれることが多い）を含むと考えられてもよい。一般に、ユーザインタフェース導管は、（ｉ）呼吸治療システムの導管１２６よりも柔軟であり、（ｉｉ）呼吸治療システムの導管１２６の直径よりも小さい直径を有し、又は（ｉ）及び（ｉｉ）の両方である。ユーザインタフェース導管は、導管よりも短い長さを有してもよい。ユーザインタフェース９００と同様に、ヘッドギア１０１０は、ユーザがユーザインタフェース１０００を着用したときに、ユーザの頭の少なくとも一部の周りに概して配置されるように構成される。ヘッドギア１０１０は、フレーム１０５０に結合され、ユーザの頭がヘッドギア１０１０とフレーム１０５０との間に配置されるように、ユーザの頭に配置される。クッション１０３０は、ユーザの顔とフレーム１０５０との間に配置され、ユーザの顔にシールを形成する。オプションコネクタ１０７０は、一端でフレーム１０５０及び／又はクッション１０３０に結合し、他端でユーザインタフェース１０００の導管１０９０に結合するように構成される。他の実装形態では、導管１０９０は、フレーム１０５０及び／又はクッション１０３０に直接接続され得る。導管１０９０は、フレーム１０５０及びクッション１０３０に対して反対側の端部で、呼吸治療システム（図示せず）の導管１２６（図１２Ａ）に接続するように構成される。加圧空気は、呼吸治療システムの導管１２６（図１２Ａ）から、ユーザインタフェース導管１０９０、及びオプションでコネクタ１０７０を通って、ユーザの顔に対するユーザインタフェース１０００のクッション１０３０（又はクッション１０３０及びフレーム１０５０）によって画定される空間体積に流れることができる。空間体積から、加圧空気は、ユーザの口、鼻、又はその両方を通ってユーザの気道に到達する。
上記の構成を考慮すると、加圧空気は、呼吸治療システム（図示せず）の導管１２６（図１２Ａ）から直接的に送られるものではなく、ユーザインタフェース導管１０９０を介して、呼吸治療システム（図示せず）の導管１２６（図１２Ａ）からクッション１０３０（又はクッション１０３０及びフレーム１０５０）に送られるため、ユーザインタフェース１０００は、間接接続されたユーザインタフェースである。
図１３Ａ及び１３Ｂは、本開示の態様による、間接ヘッドギアユーザインタフェース１１００の一実装形態の斜視図及び分解図をそれぞれ示す。間接ヘッドギアユーザインタフェース１１００は、クッション１１３０を含む。間接ヘッドギアユーザインタフェース１１００は、さらに、ヘッドギア１１１０（ストラップ１１１０ａ及びヘッドギア導管１１１０ｂを含む）、及びオプションでコネクタ１１７０を含むと考えられてもよい。ユーザインタフェース９００及び１０００と同様に、ヘッドギア１１１０は、ユーザがユーザインタフェース１１００を着用したときに、ユーザの頭の少なくとも一部の周りに概して配置されるように構成される。ヘッドギア１１１０は、ストラップ１１１０ａを含み、ストラップ１１１０ａは、ヘッドギア導管１１１０ｂに結合され、ユーザの頭がストラップ１１１０ａとヘッドギア導管１１１０ｂとの間に配置されるようにユーザの頭に配置される。クッション１１３０は、ユーザの顔とヘッドギア導管１１１０ｂとの間に配置され、ユーザの顔にシールを形成する。コネクタ１１７０は、一端でヘッドギア１１１０に結合し、他端で呼吸治療システムの導管に結合するように構成される。他の実装形態では、コネクタ１１７０はオプションとすることができ、又は、ヘッドギア１１１０を呼吸治療システムの導管に直接接続することができる。ヘッドギア導管１１１０ｂは、加圧空気を呼吸治療システムの導管からクッション１１３０に、又は具体的には、ユーザの口及び／又は鼻の周りの、ユーザクッションによって取り囲まれた空間体積に送るように構成され得る。したがって、ヘッドギア導管１１１０ｂは中空であり、加圧空気のための通路を提供する。ヘッドギア導管１１１０ｂの両側は、加圧空気のための２つの通路を提供するために中空であり得る。又は、ヘッドギア導管１１１０ｂの片側だけを中空にして、単一の通路を提供することができる。図１３Ａ及び１３Ｂに示される実装形態では、ヘッドギア導管１１１０ｂは、使用時にユーザの頭／顔の両側に配置される２つの通路を含む。又は、ヘッドギア導管１１１０ｂのただ１つの通路を中空にして、単一の通路を提供することができる。加圧空気は、呼吸治療システムの導管から、コネクタ１１７０（存在する場合）及びヘッドギア導管１１１０ｂを通って、クッション１１３０とユーザの顔との間の空間体積に流れることができる。クッション１１３０とユーザの顔との間の空間体積から、加圧空気は、ユーザの口、鼻、又はその両方を通ってユーザの気道に到達する。
上記の構成を考慮すると、加圧空気が、呼吸治療システムの導管からクッション１１３０とユーザの顔との間の空間体積に直接送られるものではなく、ヘッドギア導管１１１０ｂを介して、呼吸治療システムの導管からクッション１１３０とユーザの顔との間の空間体積に送られるため、ユーザインタフェース１１００は、間接ヘッドギアユーザインタフェースである。
１つ以上の実装形態では、直接カテゴリーと間接カテゴリーの違いは、呼吸治療装置の導管を出た後、導管に接続するユーザインタフェースのコネクタを除いて、ユーザの顔にあるシールを形成するユーザインタフェースのクッションによって定義される空間体積に到達する前に、加圧空気が移動する距離に関して定義される。この距離は、間接カテゴリのユーザインタフェースよりも、直接カテゴリのユーザインタフェースの方が１センチメートル（ｃｍ）未満、２ｃｍ未満、３ｃｍ未満、４ｃｍ未満、又は５ｃｍ未満など、短くなる。これは、加圧空気が間接カテゴリのユーザインタフェース用のユーザの顔にあるシールを形成するユーザインタフェースのクッション（又はクッションとフレーム）によって定義される空間体積に到達する前に、呼吸治療システムの導管の間の、例えば、ユーザインタフェース導管１０９０又はヘッドギア導管１１１０ｂの追加の要素を通って移動するためである。
図１４Ａは、本開示の態様による、ユーザインタフェースを分類する方法１２００のフロー図である。利便性の目的のために、次の説明は、呼吸治療システム１２０などの呼吸治療システムにより実行される方法１２００に関するものである。しかしながら、１つ以上のユーザ装置１７０などの１つ以上の他の装置は、方法１２００を実行してもよい。このようなユーザ装置１７０は、例えば、後述するデータを分析して分類する呼吸治療システム１２０と通信してもよい。
ステップ１２０２では、呼吸治療システム１２０は、音響信号の音響反射に関連する音響データを生成する。上記ステップ４０２と同様に、音響データは、音響反射を検出する音響トランスデューサに基づいて生成されてもよい。例えば、音響トランスジューサは、音響反射の圧力波を、データを表す電気信号に変換するマイクロフォンであってもよい。音響反射は、導管を介して呼吸治療装置に結合されたユーザインタフェースの１つ以上の特徴を少なくとも部分的に示す。音響信号は、導管に沿って下って移動するにつれて、導管の１つ以上の特徴部、導管とユーザインタフェースとの接続部の１つ以上の特徴部、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴部などと相互作用する。この相互作用により、音響信号を反射させて音響反射を発生させることができる。音響反射は、少なくとも部分的には、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴によって引き起こされるため、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴を示す。
１つ以上の実装形態では、音響信号は、スピーカなどの音響トランスデューサを介して、ユーザインタフェースに接続された導管に発信されてもよい。代替的に、又はさらに、音響信号は、導管に接続された呼吸治療装置のモータを介して、導管内に発信されてもよい。例えば、呼吸治療装置のモータは、強制的に空気を導管に通過させるときに音を発してもよい。発された音は、音響信号であってもよいし、又は少なくとも一部の音響信号であってもよい。
１つ以上の実装形態では、音響信号は、人間（例えば、平均的な人間の聴覚を持つ平均的な人間）に聞こえる音であってもよい。音が人間に聞こえるのは、人間による検出に十分な大きな振幅を有し、かつ人間の聴覚の周波数範囲、通常約２０Ｈｚ～約２００００Ｈｚ内の周波数を有する場合である。
１つ以上の実装形態では、音響信号は、人間（例えば、平均的な人間の聴覚を持つ平均的な人間）に聞こえない音であってもよい。音の振幅が、人間が知覚可能な最も低い振幅より小さい場合、音は聞き取れない。代替的に、又はさらに、音が人間の聴覚の周波数範囲、上述したように約２０Ｈｚ～約２００００Ｈｚ外の周波数を有する場合、その音は人間には聞こえない。例えば、１つ以上の実装形態では、音響信号は、人間の聴覚で知覚可能な最高の周波数より高い周波数を有する超音波音であってもよい。
１つ以上の実装形態では、方法１２００は、ユーザインタフェースが接続されているか、又はユーザによって着用されているときに実行される。すなわち、音響信号を発信し、かつユーザに接続又は結合されたユーザインタフェースによる音響反射に基づいて音響データを生成してもよい。また、呼吸治療システムがユーザに治療を提供する間、ユーザに治療を提供する前、又はユーザに治療を提供した後に、ユーザインタフェースをユーザに接続又は結合してもよい。例えば、加圧空気の流れは、音響データの生成時に導管を介してユーザインタフェースに提供されてもよい。治療の提供は、例えば、音響信号を発信する呼吸治療装置のモータにより、音響信号を生成してもよい。代替的に、導管を介してユーザインタフェースに加圧空気が流れていない状態で、導管内で音響信号を発信することができる。
代替的に、ユーザインタフェースがユーザに接続又は結合されない場合に、この方法を実行してもよい。具体的には、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴部を示す音響反射は、ユーザの存在を必要としない。したがって、ユーザがユーザインタフェースを装着する前、又はユーザがユーザインタフェースを取り外した後に、方法１２００を実行してもよい。
ステップ１２０２は、音響信号と音響反射に基づくものとして説明されたが、１つ以上の実装形態では、複数の音響信号からの複数の音響反射から生成された音響データを生成してもよい。音響信号は、繰り返し発信されるのと同じ音響信号であってもよいか、又は一緒に発信される異なる音響信号であってもよいか、又は別々に発信された単一の音響信号であってもよい。多重音響反射の音響信号が複数ある場合、生成された音響データは、複数の音響信号からの複数の音響反射の平均であってもよい。
１つ以上の実装形態では、生成された音響データは、音響信号の音響反射内に１次反射を含むことができる。さらに、又は代替的に、生成された音響データは、音響信号の音響反射内に２次反射を含むことができる。さらに、又は代替的に、生成された音響データは、音響信号の音響反射内に３次反射を含むことができる。次のステップの１つ以上で実行される分析は、１次反射、２次反射、３次反射、又はそれらの組み合わせ、例えば、１次反射と２次反射の組み合わせから行うことができる。
図６の方法４００のステップ４０２及び図１４Ａの方法１２００のステップ１２０２は、本明細書の異なる部分で説明され、異なるフロー図の異なるステップとして示されているが、１つ以上の実装形態では、ステップ４０２及びステップ１２０２は同じステップであり得る。
ステップ１２０４で、呼吸治療システム１２０は、生成された音響データを分析して、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴を、生成された音響データ内の１つ以上のシグネチャに関連付ける。１つ以上のシグネチャは、例えば、変換の最大振幅、変換の最小振幅、変換の標準偏差、変換の歪度、変換の尖度、変換の絶対値の中央値、変換の絶対値の合計、変換の正の領域の合計、変換の負の領域の合計、基本周波数、基本周波数に対応するエネルギー、平均エネルギー、導管とユーザインタフェースの組み合わせの少なくとも１つの共振周波数、少なくとも１つの共振周波数の変化、範囲内のピーク数、ピーク突起、ピーク間の距離、又はそれらの組み合わせを含むことができる。一般に、シグネチャは、音響データ内の１つ以上の音響特徴量で構成できる。１つ以上の実装形態では、シグネチャの１つ以上は、上記の態様の１つ以上が経時的に変化する可能性がある。経時的な態様の変化がカテゴリに固有であり得るため、経時的な態様の変化は、特定カテゴリーに固有の１つ以上のシグネチャと考えられる。変化は、数分間にわたる連続した反復など、方法１２００の反復中に発生し、又は、睡眠セッション又は夜間の過程での方法１２００の複数の反復中に発生し、又は、数夜、数週間、数ヶ月、数年などにわたって、方法１２００の複数の反復中に発生する可能性がある。
１つ以上の実装形態では、生成された音響データを分析することは、生成された音響データの変換（例えば、離散フーリエ変換ＤＦＴ又は離散コサイン変換ＤＣＴ）を計算するなど、生成された音響データのスペクトルを生成することを含む。その後、生成された音響データを分析することは、スペクトルの対数を計算することをさらに含むことができる。その後、生成された音響データを分析することは、対数スペクトルの逆変換（例えば、ｉＤＦＴ又はｉＤＣＴ）を計算するなど、対数スペクトルのケプストラムを計算することを含むことができる。次に、計算されたケプストラムを分析して、ユーザインタフェースを分類するために使用できる１つ以上のシグネチャを得ることができる。対数算出の代わりに非線形演算を使用することもできる。
１つ以上の実装形態では、生成された音響データの分析では、生成された音響データのすべてを分析する必要はない。例えば、１つ以上の実装形態では、生成された音響データを分析することは、上述のスペクトルのセグメントを選択することを含むことができる。セグメントを選択した後、分析は、スペクトルのセグメントの直接変換（例えば、ＤＦＴ又はＤＣＴ）を計算することをさらに含むことができる。直接変換から、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴をセグメントのフーリエ変換内の１つ以上のシグネチャに関連付けて、ユーザインタフェースのカテゴリを識別することができる。
又は、生成された音響データを分析することは、上述の生成された音響データのログスペクトルのセグメントを選択することを含むことができる。ログスペクトルから、分析は、ログスペクトルのフーリエ変換など、ログスペクトルの変換を計算することを含むことができる。又は、分析は、ログスペクトルの逆変換、又はログスペクトルの変換の逆変換を計算することを含むことができる。
１つ以上の特定の実装形態では、図１４Ｂは、本開示のいくつかの実装形態による、ステップ１２０２から生成された音響データを分析するための特定の方法のフロー図を示す。図１４Ｂの方法は、図１４Ａの方法のステップ１２０４内のサブ方法である。
ステップ１２０４－１で、音響データからスペクトルが生成される。例えば、ＤＦＴなどの変換を音響データから生成することができる。ステップ１２０４－２で、ステップ１２０４－１で生成されたスペクトルからログが取得される。その後、ステップ１２０４－３で、ステップ１２０４－２のログスペクトルからケプストラムを生成することができる。ステップ１２０４－４では、ステップ１２０４－３で生成されたケプストラムから１つ以上のシグネチャを識別することができる。
ステップ１２０４－１に戻って、ステップ１２０４－２に進む代わりに、ステップ１２０４－５では、以下、図２２及び２３に関してさらに説明するように、スペクトルのサブセットを抽出することができる。ステップ１２０４－６では、その後、ＤＦＴなどの直接変換をサブセットスペクトルから計算することができる。ステップ１２０４－７では、ステップ１２０４－６で生成されたサブセットスペクトルの直接変換から１つ以上のシグネチャを識別することができる。
ステップ１２０４－２に戻って、ステップ１２０４－３に進む代わりに、ステップ１２０４－８では、以下、図２２及び２３に関してさらに説明するように、対数スペクトルのサブセットを抽出することができる。その後、ステップ１２０４－９では、ＤＦＴなどの直接変換をサブセット対数スペクトルから計算することができる。代替的に、ステップ１２０４－１０では、ｉＤＦＴなどの逆変換をサブセット対数スペクトルから計算することができる。ステップ１２０４－９及びステップ１２０４－１０の後、ステップ１２０４－７では、サブセット対数スペクトルからの直接変換又は逆変換のいずれかから１つ以上のシグネチャを識別することができる。
図１４Ａに戻って参照すると、生成された音響データにおける、ユーザインタフェースのカテゴリーを示す１つ以上のシグネチャの一般的な位置に基づいて、生成された音響データをトリミングすることにより、上記生成された音響信号のセグメントを選択することができる。例えば、図２２は、例示的な生成された音響データのスペクトルを示す。生成された音響データのプロットのハッシュ化セグメント２００１は、ユーザインタフェースを分類するために使用できるユーザインタフェース特徴に関連する音響データに対応する生成された音響データのセグメントであり得る。したがって、セグメント２００１の前後の生成された音響データを削除し、ユーザインタフェースを分類するために、セグメント２００１における生成された音響データのみを分析（又はさらに分析）することができる。図２３は、図２２のセグメント２００１のさらなる変換、例えば、図２２にプロットされた生成された音響データの対数スペクトルの逆フーリエ変換を示す。図２３のプロットによると、プロットにおけるシグネチャは、ユーザインタフェースを分類するために使用できる。
特に、ステップ１２０６では、呼吸治療システム１２０は、１つ以上のシグネチャに少なくとも部分的に基づいて、ユーザインタフェースを分類する。上述したように、ユーザインタフェースのカテゴリーは、例えば、直接フレーム、間接フレーム、又は間接導管であってもよい。１つ以上のシグネチャは、例えば、機械学習モデル（例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、最近傍、決定木、ＰＣＡ、単純ベイズ分類器、Ｋ平均法、ランダムフォレストなど）に供給され、カテゴリーに戻る（例えば、直接導管、間接導管、間接フレーム）。１つ以上の実装形態では、ユーザインタフェースを、既知のカテゴリーの１つ以上のユーザインタフェースの１つ以上の既知のシグネチャとマッチングする１つ以上のシグネチャに少なくとも部分的に基づいて分類することができる。マッチングするシグネチャを有する既知のユーザインタフェースのカテゴリーに基づいてユーザインタフェースを決定することができる。
１つ以上の実装形態では、ユーザインタフェースを分類するために使用されるシグネチャは、生成された音響データにおける１次反射に関連することができる。代替的に、ユーザインタフェースを分類するために使用されるシグネチャは、生成された音響データにおける１次反射以外の反射、例えば、２次反射、３次反射などに関連することができる。代替的に、ユーザインタフェースを分類するために使用されるシグネチャは、反射の組み合わせ、例えば、第１の反射及び第２の反射の組み合わせ、第１の反射及び第３の反射の組み合わせ、第１の反射、第２の反射及び第３の反射の組み合わせ、第２の反射及び第３の反射の組み合わせなどを含んでもよい。
いくつかの実装形態によれば、直接カテゴリーには、ケプストラムの最大振幅が閾値よりも大きい１つ以上のシグネチャを含んでもよい。図１５及び１６は、本開示のいくつかの実装形態に係る直接ユーザインタフェースの計算されたケプストラムのプロットである。図１５を参照すると、プロットは、図１１Ａ及び１１Ｂに示されるような、直接カテゴリーのユーザインタフェース（フルフェイスマスク、特にＡｉｒＦｉｔＦ１０（商標））のケプストラムを示している。ケプストラムの最大振幅は、閾値を満たし（例えば、それより大きい）、これは、関連ユーザインタフェースが直接ユーザインタフェースであることを少なくとも部分的に示す。例えば、閾値は、ｙ軸の値０．２であってもよい。最大ピーク１３０１が閾値０．２より大きいため、ケプストラムは、ユーザインタフェースが直接カテゴリーに属することを示す。同様に、図１６では、プロットは、別の直接カテゴリーのユーザインタフェース（鼻マスク、特にＡｉｒＦｉｔＮ２０ Ｃｌａｓｓｉｃ）の計算されたケプストラムを示している。ケプストラムの最大振幅は、図１５の０．２と同じ閾値などの閾値を満たす（例えば、それより大きい）。具体的には、最大ピーク１４０１は、同じ閾値０．２より大きい。したがって、ケプストラムは、ユーザインタフェースが直接カテゴリーに属することを示している。
いくつかの実装形態によれば、間接フレームカテゴリーは、平均ケプストラム値が閾値より小さい１つ以上のシグネチャを含む。図１７及び１８は、本開示のいくつかの実装形態に係る間接フレームカテゴリーのユーザインタフェースの例のケプストラムのプロットである。図１７を参照すると、プロットは、図１２Ａ及び１２Ｂに示されるような、間接フレームカテゴリーのユーザインタフェース（フルフェイスマスク、特にＡｉｒＦｉｔＦ３０ｉ（商標））のケプストラムを示している。ケプストラムの最大振幅は、閾値を満たし（例えば、それより小さい）、これは、関連ユーザインタフェースが間接フレームユーザインタフェースであることを示す。例えば、閾値は、ｙ軸の値０．２であってもよい。閾値０．２より大きいピークがないため、ケプストラムは、閾値を満たし、ユーザインタフェースが間接フレームカテゴリーに属することを少なくとも部分的に示す。さらに、図１７のケプストラムのプロットは、分散したケプストラルシグネチャを示している。これも、ユーザインタフェースが間接フレームカテゴリーに属することを少なくとも部分的に示す。図１８を参照すると、プロットは、別の間接フレームカテゴリーのユーザインタフェース（鼻マスク、特にＡｉｒＦｉｔＮ３０ｉ）のケプストラムを示す。ケプストラムの最大振幅は、０．２より小さい閾値を満たす。図１８のケプストラムのプロットは、ユーザインタフェースが間接フレームカテゴリーに属することを少なくとも部分的に示す分散したケプストラルシグネチャを示している。
いくつかの実装形態によれば、間接導管カテゴリーは、ピークの閾値数を満たす１つ以上のシグネチャを含んでもよい。これは、例えば、呼吸治療システムの導管とユーザインタフェースの導管との間の接続、及びユーザインタフェースの導管とユーザインタフェースのコネクタとの接続の結果である。図１９及び２０は、本開示のいくつかの実装形態に係る間接フレーム導管ユーザインタフェースの例のケプストラムのプロットである。図１９を参照すると、プロットは、図１３Ａ及び１３Ｂに示されるような、間接導管カテゴリーのユーザインタフェース（鼻マスク、特にＡｉｒＦｉｔＮ２０（商標））のケプストラムを示している。ケプストラムは、２つの顕著なピーク１７０１及び１７０３を含む。顕著なピーク１７０１は、例えば、呼吸治療システムの導管とユーザインタフェースの導管との間の接続を表し得る。顕著なピーク１７０３は、例えば、ユーザインタフェースの導管とユーザインタフェースのコネクタとの接続を表し得る。したがって、これらの２つの顕著なピーク１７０１及び１７０３の存在に基づいて、ケプストラムは、ユーザインタフェースのカテゴリーが間接導管であることを示す。
図２０を参照すると、図１９と同様に、顕著なピーク１８０１は、例えば、呼吸治療システムの導管とユーザインタフェースの導管との間の接続を表し得る。顕著なピーク１８０３は、例えば、ユーザインタフェースの導管とユーザインタフェースのコネクタとの接続を表し得る。したがって、これらの２つの顕著なピーク１８０１及び１８０３の存在に基づいて、ケプストラムは、ユーザインタフェースのカテゴリーが間接導管であることを示す。
上記分析に基づいて、生成された音響データにおけるシグネチャは、ユーザインタフェースのカテゴリーを示すことができる。１つ以上の実装形態では、ユーザインタフェースを分類するために、大きな閾値を満たす顕著なピークなどの単一のシグネチャを使用してもよい。しかしながら、１つ以上の実装形態では、ユーザインタフェースを分類するために、複数のシグネチャを使用してもよい。１つ以上の実装形態では、分類は、特徴付けと同様であってもよい。例えば、分類は、分析された音響データを教師あり機械学習モデル（例えば、畳み込みニューラルネットワークなどの（ディープ）ニューラルネットワーク）に入力して、ユーザインタフェースを決定することに基づいて実行できる。
図２１を参照すると、上述したように、ユーザインタフェースのカテゴリーを決定するために使用されるシグネチャは、生成された音響データにおける１次反射及び２次反射に関連することができる。図２１のボックス１９０１は、１次反射に対応するケプストラムの部分を示している。図２１のボックス１９０３は、２次反射に対応するケプストラムの部分を示している。１次反射に対応するケプストラムの振幅は、２次反射に対応するケプストラムの振幅よりも大きくてもよい。さらに、１次反射と２次反射のプロットの形状は同様である。１つ以上の実装形態では、２次反射におけるシグネチャは、ユーザインタフェースのカテゴリーに関して１次反射におけるシグネチャを確認するために使用できる。１つ以上の実装形態では、追加の反射（例えば、２次反射及び／又は３次反射）の有無は、ユーザインタフェースを分類するためのシグネチャとして使用できる。１つ以上の実装形態では、１次反射に対する２次反射（及び／又は３次反射）の比率は、ユーザインタフェースを分類するためのシグネチャとして使用できる。
図１４Ａに関して説明したように、ユーザインタフェースの分類は、独立したプロセスとして実行されてもよい。代替的に、１つ以上の実装形態では、ユーザインタフェースの分類は、ユーザインタフェースの特定のメーカー、タイプ、モデルなどを決定するためにユーザインタフェースを特徴付ける方法の一部として実行されてもよい。ユーザインタフェースの分類は、ユーザインタフェースを特徴付ける前に実行されてもよい。ユーザインタフェースのカテゴリーが決定されると、該カテゴリーを使用して、ユーザインタフェースを特徴付けるためのユーザインタフェースのサブセットを定義することができる。これにより、特徴付けに悪影響を与える可能性のある異なるカテゴリーのユーザインタフェースを削除することにより、ユーザインタフェースの特徴付けを改善することができる。
代替的に、まず、ユーザインタフェースを特徴付けてもよい。その後、ユーザインタフェースを分類してもよい。ユーザインタフェースのカテゴリーは、決定されたユーザインタフェースのメーカー、タイプ、モデルなどが決定されたユーザインタフェースのカテゴリーとマッチングすることを検証するために使用できる。カテゴリーがマッチングしない場合、特徴付けプロセスでカテゴリーを考慮して又は考慮せずに、ユーザインタフェースを再び特徴付けることができる。
１つ以上の実装形態では、ユーザインタフェースの特徴付け中に、信頼度スコアを決定してもよい。信頼度スコアは、例えば、ユーザインタフェースがどの程度特徴付けられるかに基づいて決定することができる。信頼度スコアに応じて、特徴付けられたユーザインタフェースは、ユーザインタフェースのカテゴリーがユーザインタフェースのタイプ、モデル、メーカーなどとマッチングすることを検証するために分類されてもよい。例えば、信頼度スコアが閾値より小さい場合又は閾値より大きい場合、ユーザインタフェースを分類することができる。このカテゴリーを使用して、ユーザインタフェースの特徴付けを検証することができる。したがって、図６の方法４００及び図１４Ａの方法１２００は、本明細書の異なる部分で説明され、異なるフロー図で示されるが、１つ以上の実装形態では、方法４００及び１２００の要素は、同じ方法の同じステップが、説明された方法４００及び１２００において並列の結果を達成するように重複してもよい。
本開示のいくつかの実装形態では、音響データを分析することは、導管１２６の長さを推定することを含んでもよい。推定された導管１２６の長さは、音響データの分析窓（例えば、音響データをウィンドウ処理した後にユーザインタフェースを特徴付けるために、及び／又は分類するために使用される音響データのウィンドウ）を定義するために使用できる。
図５、６、１４Ａ及び１４Ｂを再び参照すると、マイクロフォン１４０は、特徴３０４による反射３１０、及び音響信号３０２の様々な他の反射を検出することができる。いくつかの実装形態では、反射３１０は、導管の長さを決定するために使用できる。音響反射３１０を表す音響データは、時間領域強度信号を生成するために使用できる。時間領域強度信号は、マイクロフォン１４０により測定される、ある時間周期にわたる反射３１０の強度及び振幅の測定値である。時間領域強度信号を周波数領域強度信号に変換することができ、次に導管１２６の長さを決定するために使用することができる。導管１２６の長さは、音響データのウィンドウ処理、及び／又はユーザインタフェース１２４の音響シグネチャの識別を支援するために使用できる。
いくつかの実装形態では、音響データが複数の音響信号からの複数の反射を表すため、時間領域強度信号は、音響信号３０２のみではなくそれ以上の反射を表すことができる。例えば、複数の音響信号のそれぞれからの反射を一緒に平均化して、この平均化から時間領域強度信号を生成することができる。
図２４Ａは、時間領域強度信号から取得できる周波数領域強度信号２４００のプロットを示している。いくつかの実装形態では、周波数領域強度信号２４００は、時間領域強度信号をフーリエ変換することにより、時間領域強度信号から取得することができる。周波数領域強度信号２４００は、周波数帯域にわたる音響反射３１０の様々な異なる周波数の強度を表す。したがって、周波数領域強度信号２４００は、音響信号３０２の反射３１０の周波数スペクトルを示している。図２４Ａでは、Ｙ軸は、｜ｘ｜として示される反射３１０の強度の絶対値を表す。強度は、任意のユニットを使用して、対数スケールでプロットされる。Ｘ軸は、ヘルツ（Ｈｚ）を単位として測定された反射３１０の周波数を表す。いくつかの実装形態では、強度は、対数スケールではなく絶対スケールでプロットされる。
図２４Ａの周波数領域強度信号２４００は、音響信号３０２からの反射３１０の様々な周波数を表している。音響信号３０２及び反射３１０は、導管１２６及び／又はユーザインタフェース１２４における定在波を形成する。導管１２６は、その中の様々な周波数での定在波をサポートすることができる。一般的に、導管１２６によりサポートされた定在波の最低周波数は、共振周波数と呼ばれる。
共振周波数での定在波の波長は、共振周波数から取得することができ、一般的に２ＬＣに等しく、ここでＬＣは、導管１２６の長さである。共振周波数で導管１２６内で伝播する定在波の強度は、一般的に、共振周波数以外の周波数で導管１２６内で伝播する定在波の強度よりも大きい。
周波数領域強度信号２４００は、導管１２６内で伝播する様々な周波数を有する定在波の強度を示す。周波数領域強度信号２４００のピークは、導管１２６内でサポートされた異なる定在波に対応する。しかしながら、導管１２６が呼吸装置１２２及びユーザインタフェース１２４の両方に連結されるため、周波数領域強度信号２４００は、また、呼吸装置１２２、ユーザインタフェース１２４又はそのいずれにおいても部分的に伝播する定在波を表す。したがって、周波数領域強度信号２４００のピークの一部は、呼吸装置１２２、ユーザインタフェース１２４又はそのいずれにおいても部分的に伝播する定在波に対応する。
例えば、周波数領域強度信号２４００は、低周波数でのピーク２４０２を含み、ピーク２４０２は、周波数領域強度信号の残りのピークよりも大きい。ピーク２４０２は、主に呼吸装置１２２内で伝播する定在波に対応する。周波数領域強度信号２４００は、また、ユーザインタフェース１２４内で少なくとも部分的に伝播する定在波を表すピーク２４０４、２４０６及び２４０８を含む。最後に、周波数領域強度信号２４００は、周波数領域強度信号２４００の部分２４０１内にある一連のピーク２４１０を含む。図２４Ａに示すように、ピーク２４１０は、強度が低下している一般的に周期的な一連のピークとして配置されている。一連のピーク２４１０は、主に導管１２６内で共振周波数で伝播する定在波及び該共振周波数での高次高調波に対応するが、ユーザインタフェース１２４内で共振周波数で伝播する定在波及びその高次高調波にも対応してよい。これらの高次高調波は、２ＬＣ／ｎに等しい波長での定在波であり、ここでｎは、２以上の正の整数である。
図２４Ｂは、周波数領域強度信号２４００から取得できる波周期強度信号２４２０のプロットを示している。いくつかの実装形態では、波周期強度信号２４２０は、周期的な一連のピーク２４１０を含む周波数領域強度信号２４００の部分２４０１をフーリエ変換することにより取得される。波周期強度信号２４２０により、定在波の周期に対して、周波数領域強度信号の部分２４０１内の反射３１０の強度をプロットする。プロットのＹ軸は、｜ｘ｜として示される反射３１０の強度を表す。強度は、絶対スケールでプロットされる。Ｘ軸は、周波数領域強度信号２４００の部分２４０１内の反射３１０の周期（例えば、周波数の逆数）を表す。
図示されているように、波周期強度信号２４２０は、ピーク２４２２を含み、ピーク２４２２は、波周期強度信号２４２０の他のピークよりもかなり大きい。ピーク２４２２が他のピークよりも大きいため、ピーク２４２２は、導管１２６で共振周波数で伝播する定在波に対応する。Ｘ軸に沿ったピーク２４２２の位置は、共振周波数で伝播する定在波の周期を表す。この定在波の周期の逆数をとることにより、共振周波数を決定することができる。次に、この定在波の波長λは、一般的にｖ／ｆに等しく、ここでｖは、導管１２６内での音速である。いくつかの実装形態では、音速ｖは、導管１２６内の温度及び／又は空気の湿度に少なくとも部分的に基づく。共振周波数で伝播する定在波の波長が知られていると、導管１２６の長さは、その周波数の逆数であるλ＝２ＬＣから決定することができる。したがって、導管１２６の長さは、共振周波数で伝播する定在波の波長に比例し、共振周波数に反比例する。
いくつかの実装形態では、ピーク２４２２とは異なるピークを、導管１２６の共振周波数を表すピークとして選択してもよい。例えば、呼吸装置１２２及び／又はユーザインタフェース１２４の存在のため、共振周波数以外の周波数で伝播する定在波の強度は、実際に定在波の共振周波数を表すピークよりも大きく見える場合がある。これらの場合、波周期強度信号２４２０の最低周波数ピークを、導管１２６の共振周波数を表すピークとして選択してもよい。
初期時間領域強度信号及び周波数領域強度信号２４００をフーリエ変換することにより、任意の前処理ステップとともに、一般的にデータにおけるノイズを最小化して、導管の共振周波数をより容易に識別することができる。しかしながら、いくつかの実装形態では、共振周波数は、波周期強度信号ではなく、周波数領域強度信号２４００から識別することができる。例えば、周波数領域強度信号２４００の一連のピーク２４１０を識別した後、共振周波数をこれらの一連のピーク２４１０から直接的に選択してもよい。一連のピーク２４１０のうちの最低周波数を有するピークを、導管１２６の共振周波数を表すピークとして選択してもよい。
いくつかの実装形態では、波周期強度信号２４２０を取得する前に、周波数領域強度信号２４００自体はウィンドウ処理することができる。これらの実装形態では、導管１２６の共振周波数を含むと期待される周波数領域強度信号の部分が選択され、その波周期強度信号２４２０は、この選択された部分のみから取得される。共振周波数を含むと期待される周波数領域強度信号の部分を識別することにより、周波数領域強度信号の追加部分が除去されて、音響データを分析する際の複雑さを低下させる。共振周波数を含む周波数領域強度信号の部分は、様々な要因に基づいて選択することができる。いくつかの実装形態では、導管１２６の長さの所定の推定値を使用して、共振周波数が収まると期待される周波数範囲を提供する。例えば、導管１２６が一般的に１．５メートル～２．０メートルの間であることが知られている場合、これらの長さ推定値を使用して、共振周波数があると期待される周波数領域強度信号の部分を推定することができる。追加的又は代替的に、推定は、導管１２６内の音速、音響データのサンプリングレート、導管１２６の内部及び導管１２６の外部の両方の既知の条件（導管１２６内の音速に影響を与える可能性がある温度又は湿度など）に基づくことができ、当業者は、共振周波数が存在する周波数領域強度信号の部分を推定するために、他の要因を使用することができる。
いくつかの実装形態では、フーリエ変換を周波数領域強度信号に適用して波周期強度信号を取得する代わりに、他の変換及び／又は分析を適用することができる。例えば、逆フーリエ変換を周波数領域強度信号２４００に適用して新しい時間領域強度信号を得ることができ、共振周波数を新しい時間領域強度信号から識別することができる。別の例では、導管１２６の共振周波数を決定するために、相互相関分析を初期時間領域強度信号及び周波数領域強度信号２４００に適用することができる。
いくつかの実装形態では、様々な異なる前処理ステップを周波数領域強度信号又は波周期強度信号に適用することができる。一実装形態では、前処理は、導管１２６の長さに関係のない周波数領域強度信号の変動を除去することができるトレンド除去を含む。例えば、音響データは、導管１２６以外の構成要素の物理的特性、外部ノイズ及び／又は擾乱、データノイズなどによるアーティファクト（ピーク、ディップなど）を含み得る。追加又は代替の実装形態では、前処理にはスペクトルウィンドウ処理が含まれる。スペクトルウィンドウ処理を使用して、時間領域強度信号のフーリエ変換である周波数領域強度信号の品質を向上させることができる。場合によっては、時間領域強度信号に高速フーリエ変換アルゴリズムを適用すると、周波数領域強度信号に様々なアーティファクトやその他のエラーが発生する可能性がある。例えば、時間領域強度信号のエンドポイントが不連続である場合、周波数領域強度信号は、時間領域強度信号の実際の周波数領域バージョンからわずかに変更される可能性がある。スペクトルウィンドウ処理を使用して、時間領域強度信号のエンドポイントの不連続性を補正できるため、周波数領域強度信号が音響信号の反射の実際の周波数スペクトルをより正確に表すことができる。
したがって、方法４００のステップ４０４で生成された音響データをウィンドウ処理するとき、生成された音響データのウィンドウ処理は、図２４Ａ及び２４Ｂに従って決定される導管１２６の長さに少なくとも部分的に基づくことができる。導管１２６の長さを決定することにより、導管１２６が終わり、ユーザインタフェース１２４が始まる、ケプストラムのｘ軸上のおおよその位置を識別することができる。次に、この位置を使用して、音響データの分析ウィンドウを定義できる（たとえば、音響データのウィンドウ処理に使用できる）。次に、ウィンドウ処理された音響データを使用して、本明細書で説明するように、ユーザインタフェース１２４を特徴付けることができる。いくつかの実装形態では、これらの技術を使用して導管１２６の長さを最初に推定して、ユーザインタフェース１２４の位置の推定値を提供することができる。次いで、ユーザインタフェース１２４の推定位置に基づいて１つ以上の基準点を識別することができ、ユーザインタフェース１２４及び／又は導管１２６の更なる分析を実行することができる。本明細書で説明するように、基準点を特定することができ、ユーザインタフェース１２４及び／又は導管１２６を分析することができる。さらに、導管１２６の決定された長さは、ユーザインタフェース１２４を特徴付け及び／又は分類する際に役立つ任意の音響シグネチャの一部として使用することもできる。さらなる実装形態では、導管１２６の長さは、図２４Ａ及び２４Ｂに関して本明細書で説明したもの以外の技術を使用して推定することができる。
ここで、図２５Ａ及び２５Ｂを参照すると、導管１２６の決定された長さは、音響データに基づいて、ユーザインタフェース１２４の特徴付けを調整するためにも使用することができる。本明細書で説明するように、ユーザインタフェース１２４を分析し、ユーザインタフェース１２４の特徴を識別し、ユーザインタフェース１２４を特徴付け及び／又は分類するとき、導管１２６の長さが仮定される。しかしながら、導管１２６は、例えば、製造公差、異なる設計、引き延ばし、損傷などのために、予想とは異なる長さを有し得る。さらに、導管１２６の見かけの有効長さは、音が導管１２６を通過するのにかかる時間量によって変化する可能性がある。この時間量は、気温、湿度、導管１２６の位置／向きなどに基づいて変化する可能性がある。導管１２６が予想とは異なる長さ（実際の又は見かけの）を有する場合、本明細書で説明する技術を使用して識別された音響シグネチャは、予期せず歪む可能性があり、識別された音響シグネチャをユーザによってテスト／使用されたユーザインタフェース１２４と関連付けることができない。したがって、導管１２６の予想外の長さは、ユーザインタフェース１２４の特徴付け及び／又は分類の精度を低下させる可能性があり、ユーザインタフェース１２４の特徴付け及び／又は分類に関連する様々な態様は、導管１２６の長さに基づいて調整する必要がある場合がある。
図２５Ａは、ケプストラム２５００Ａの上プロット、及びケプストラム２５００Ｂの下プロットを示している。ケプストラム２５００Ａは、ユーザインタフェース１２４及び第１のタイプの導管１２６によって生成された音響データから決定されたものである。ケプストラム２５００Ｂは、同じユーザインタフェース１２４が導管１２６の第２のタイプから生成された音響データから決定される。例えば、第１のタイプの導管１２６はＲｅｓＭｅｄ（登録商標）ＳｌｉｍＬｉｎｅ（登録商標）導管とすることができ、第２のタイプの導管１２６はＲｅｓＭｅｄ（登録商標）ＣｌｉｍａｔｅＬｉｎｅ（登録商標）導管とすることができる。第１及び第２のタイプの導管１２６は、異なる長さを有する。
ケプストラム２５００Ａ及び２５００Ｂは、Ｘ軸にケフレンシ、Ｙ軸に振幅で示されている。これらの実装形態では、ケフレンシは、音響信号が伝播する経路に沿った距離の尺度に対応する。したがって、ケプストラム２５００Ａ及び２５００Ｂは、音響信号の反射に関連するこの経路に沿った距離を示すために使用される。これらの反射は、ユーザインタフェースの様々な特徴に順に関連付けられている。したがって、ケプストラム２５００Ａ及び２５００Ｂを使用して、それぞれのユーザインタフェース１２４を特徴付け及び／又は分類することができる。図示の実装形態は、ケプストラムを使用してユーザインタフェース１２４を特徴付け及び／又は分類することを示しているが、音響データの分析は一般に、音響データのデコンボリューションを実行することを含むことができる。次いで、音響データのデコンボリューションを使用して、ユーザインタフェース１２４を特徴付け及び／又は分類することができる。ケプストラムは、利用できる特定のタイプのデコンボリューションである。
２つのケプストラム２５００Ａ及び２５００Ｂは、同じユーザインタフェース１２４を使用して生成された音響データから決定されるため、２つのケプストラム２５００Ａ及び２５００Ｂは、一般に同じパターンを有するはずである。しかし、導管１２６の長さが異なると、ケプストラム２５００Ｂが歪む。図２５Ａに示すように、ケプストラム２５００Ｂは、ケプストラム２５００Ａに対して引き延ばされているか、又は不鮮明である。例えば、ケプストラム２５００Ｂは、ケプストラム２５００Ｂの引き延ばし又は不鮮明さにより、ケプストラム２５００Ａの対応するピーク２５０２Ａに対して前方に位置するピーク２５０２Ｂを含む。導管の長さが異なることによるケプストラム２５００Ｂの歪みも、Ｙ軸に沿ったピークの位置に影響を与える可能性がある。ケプストラム２５００Ｂを得るために使用される導管１２６の予想長さから予想されるものに対してケプストラム２５００Ｂが引き延ばされる場合、ピークは、そうでない場合よりもＹ軸に沿って短くなり得る。逆に、導管１２６の長さが予想よりも短い場合、ケプストラム２５００Ｂは通常よりも圧縮され、ピークは、そうでない場合よりもＹ軸に沿って高くなる可能性がある。したがって、ケプストラム２５００Ｂから得られるユーザインタフェース１２４の特徴は、両方のケプストラムが同じユーザインタフェース１２４を使用して生成されたとしても、ケプストラム２５００Ａから得られるユーザインタフェース１２４の特徴とは異なる。したがって、図２５Ａに示されるように、導管１２６の長さは、ユーザインタフェース１２４の特徴付けに悪影響を及ぼす可能性がある。
図２５Ｂは、補正ケプストラム２５０４Ａの上プロットと、修正されたケプストラム２５０４Ｂの下プロットを示している。ケプストラム２５０４Ａは、ケプストラム２５００Ａの修正バージョンであり、ピーク２５０６Ａを含む。ケプストラム２５０４Ｂは、ケプストラム２５００Ｂの修正バージョンであり、ピーク２５０６Ｂを含む。ケプストラム２５０４Ａ及び２５０４Ｂは、ケプストラム２５００Ａ及び２５００Ｂを、（ｉ）それぞれの導管１２６の測定された長さと（ｉｉ）導管１２６の想定された長さとの比に等しい係数でスケーリングすることによって補正されている。たとえば、特定の導管の長さが２メートルであると仮定され、導管の分析により、導管が実際には１．８メートルの長さであることが明らかになった場合、ケプストラムの各データ点のＸ軸に沿った新しい位置は、１．８／２を乗じたＸ軸に沿った古い位置である。図２５Ｂに示すように、補正ケプストラム２５０４Ａのピーク２５０６Ａは補正ケプストラム２５０４Ｂのピーク２５０６Ｂと位置合わせされ、これは導管１２６の実際の長さが同じである場合に期待される。
図示の実装形態では、ケプストラム２５００Ａと２５００Ｂの両方が同じ長さにスケーリングされ、未知の長さの導管によって引き起こされる引き延ばし効果を除去する。２つの導管１２６とそれらのそれぞれのユーザインタフェース１２４が比較されている場合、同じ仮定された長さにスケーリングすることで、より簡単に比較することができる。ただし、音響データから生成されたケプストラムは、一般に、任意の長さにスケーリングできる。例えば、いくつかの実装形態では、２つの異なる長さを有すると仮定される２つの導管１２６は、それらの長さが異なっていても、それぞれの仮定される長さにそれぞれスケーリングされ得る。一般に、ケプストラムは、導管１２６の実際の長さによって引き起こされる歪みを除去するために、仮定される長さにスケーリングすることができる。本明細書で説明するように、この歪みは、ケプストラムが引き延ばされること、及びケプストラムが圧縮されることを含み得る。
したがって、導管１２６を特徴付け及び／又は分類するために使用される音響データは、導管１２６の長さがユーザインタフェース１２４の特徴付け及び／又は分類を歪めないように、導管１２６の有効長さの差を補償するために引き延ばす及び／又は圧縮することができる。音響データのこのスケーリング（例えば、引き延ばし及び／又は圧縮）は、時間領域（時間信号）、周波数領域（スペクトル）、ケフレンシ領域（ケプストラム）、他の領域、又は領域の任意の組み合わせで実行することができる。スケーリングは、スペクトル及び／又はケプストラム、スペクトル及び／又はケプストラムの対数、スペクトル及び／又はケプストラムの直接変換、スペクトル及び／又はケプストラムの対数の直接変換、スペクトル及び／又はケプストラムの逆変換、スペクトル及び／又はケプストラムの対数の逆変換、又はその他のデータセットで実行することができる。スケーリングは、音響データに対して操作又は変換が実行される前に、音響データ自体に対して実行することもできる。スケーリングは、補間、アップサンプリング、位相ボコーディング技術（信号に適用される周波数シフトの制御を可能にする）など、様々な信号処理方法を使用して実行できる。したがって、スケーリングは、方法４００及び図６に参照して本明細書で説明するように、ユーザインタフェース１２４の特徴付けに役立つように使用することができ、また、方法１２００及び図１４Ａ及び１４Ｂを参照して本明細書で説明するように、ユーザインタフェース１２４の分類に役立つように使用することもできる。
導管１２６の長さの決定及び／又は導管１２６の識別に関する追加の詳細は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる２０２０年１０月３０日に出願された米国仮出願第６３／１０７，７６３号に見出すことができる。
本発明の様々な実施形態について以上のとおり説明したが、これらは限定ではなく、例示するためのものにすぎないことを理解されたい。本発明の精神又は範囲から逸脱することなく、本明細書の開示に従って、開示された実施形態に対する多数の変更を行うことができる。したがって、本発明の範囲は、上記の実施形態のいずれによっても限定されるべきではない。むしろ、本発明の範囲は、請求項及びその均等物に従って定義されるべきである。
以下の請求項１から１２６のうちいずれかの１つ以上からの１つ以上の要素又は態様又はステップあるいはその一部（単数又は複数）をその他の請求項１から１２６のいずれかの１つ以上あるいはその組み合わせからの１つ以上の要素又は態様又はステップあるいはその一部（単数又は複数）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及び／又は請求項を形成することができる。
本明細書において使用される用語は、特定の実施形態の説明のみを目的とするものであり、本発明の限定を意図するものではない。本明細書で使用される場合、単数形「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は、文脈上明確に別途示されない限り、複数形も同様に包含することを意図する。さらに、用語「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」、「ｉｎｃｌｕｄｅｓ」、「ｈａｖｉｎｇ」、「ｈａｓ」、「ｗｉｔｈ」、又はそれらの変形が、詳細な説明及び／又は請求項のいずれかで使用される限りにおいて、そのような用語は、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」という用語と同様の方法で包括的である。
別段の定義がない限り、本明細書で使用されるすべての用語（技術用語及び科学用語を含む）は、当業者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。さらに、一般的に使用される辞書で定義されているような用語は、関連技術の文脈での意味と一致する意味を持つものとして解釈されるべきであり、明示的に定義されていない限り、理想化された意味又は過度に形式的な意味で解釈されることはない。
〔関連出願の相互参照〕
本出願は、２０２０年１０月３０日に出願された米国仮特許出願第６３／１０８，１６１号、及び２０２０年６月８日に出願された米国仮特許出願第６３／０３６，３０３号の利益及び優先権を主張し、それぞれの全体が参照により本明細書に組み込まれる。

Claims (126)

  1. 音響信号の音響反射に関連付けられた音響データを生成するステップであって、前記音響反射は、導管を介して呼吸治療装置に結合されたユーザインタフェースの１つ以上の特徴を少なくとも部分的に示すステップと、
    前記生成された音響データを分析するステップであって、前記ユーザインタフェースの前記１つ以上の特徴のうちの少なくとも１つの特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記生成された音響データをウィンドウ処理することを含むステップと、
    前記分析された音響データに少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザインタフェースを特徴付けるステップと、を含む、方法。
  2. 前述した前記生成された音響データをウィンドウ化することは、前記生成された音響データ内の基準点を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記基準点は、前記生成された音響データのデコンボリューションの所定の区間内の最小点である、請求項２に記載の方法。
  4. 前記基準点は、前記生成された音響データのデコンボリューションの所定の区間内の最大点である、請求項２に記載の方法。
  5. 前記基準点は、前記導管及び前記ユーザインタフェースによって少なくとも部分的に形成される経路に沿った前記１つ以上の特徴の位置に対応する、請求項２から４のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記１つ以上の特徴が音響インピーダンスの変化を引き起こす、請求項５に記載の方法。
  7. 前記音響インピーダンスの前記変化は、少なくとも部分的に、（ｉ）前記ユーザインタフェース、（ｉｉ）前記導管と前記ユーザインタフェースの接合部、又は（ｉｉｉ）これらの組み合わせでの前記経路の狭まりに基づく、請求項６に記載の方法。
  8. 前記音響インピーダンスの前記変化は、少なくとも部分的に、（ｉ）前記ユーザインタフェース、（ｉｉ）前記導管と前記ユーザインタフェースの接合部、又は（ｉｉｉ）これらの組み合わせでの前記経路の広がりに基づく、請求項６に記載の方法。
  9. 前記ウィンドウ化は、前記生成された音響データの第１のウィンドウ化処理と、前記生成された音響データの第２のウィンドウ化処理とを含む、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
  10. 前記第１のウィンドウ処理及び前記第２のウィンドウ処理は、前記生成された音響データ内の基準点の前、前記生成された音響データ内の前記基準点の後、又はそれらの組み合わせで選択された前記生成された音響データの量によって異なる、請求項９に記載の方法。
  11. 前述した前記生成された音響データを分析することは、前記生成された音響データの前記ウィンドウ処理の前に、前記生成された音響データのデコンボリューションを計算することを含む、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
  12. 前記生成された音響データの前記デコンボリューションは、前記生成された音響データのケプストラムを計算することを含む、請求項１１に記載の方法。
  13. 前記ケプストラムは、音響反射に関連付けられた、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴の位置を示す距離を識別する、請求項１２に記載の方法。
  14. 前述した前記生成された音響データを分析することは、前記ケプストラム信号の変化率を決定するために前記ケプストラムの導関数を計算することを含む、請求項１２又は１３に記載の方法。
  15. 前述した前記生成された音響データを分析することは、前記生成された音響データを正規化することを含む、請求項１から１４のいずれか一項に記載の方法。
  16. 前述した前記生成された音響データを正規化することは、前記生成された音響データから平均値を減算すること、前記生成された音響データの標準偏差で除算すること、又はそれらの組み合わせを含む、請求項１５に記載の方法。
  17. 前述した前記生成された音響データを正規化することは、交絡条件を説明する、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記交絡条件は、マイクロフォンゲイン、呼吸振幅、治療圧力、又はそれらの組み合わせに起因する、請求項１７に記載の方法。
  19. 前述した前記ユーザインタフェースを特徴付けることは、前記分析された音響データを畳み込みニューラルネットワークに入力して、前記ユーザインタフェースのフォームファクタ、前記ユーザインタフェースのモデル、前記ユーザインタフェースの１つ以上の元素のサイズ、又はそれらの組み合わせを決定することを含む、請求項１から１８のいずれか一項に記載の方法。
  20. 前記畳み込みニューラルネットワークは、１つ以上の畳み込み層と１つ以上の最大プーリング層を含む、請求項１９に記載の方法。
  21. 前記畳み込みニューラルネットワークは、Ｎ個の特徴のＭ個のサンプルの最大プーリングを有するＮ個の特徴を含み、ＮとＭとの比率は１：１から４：１である、請求項２０に記載の方法。
  22. 音響トランスデューサを介して前記ユーザインタフェースに接続された前記導管に前記音響信号を発するステップをさらに含む、請求項１から２１のいずれか一項に記載の方法。
  23. 前記導管に接続された前記呼吸治療装置のモータを介して前記音響信号を前記導管に発するステップをさらに含む、請求項１から２２のいずれか一項に記載の方法。
  24. 前記音響信号は人間に聞こえる音である、請求項１から２３のいずれか一項に記載の方法。
  25. 前記音響シングルは人間には聞こえない音である、請求項１から２３のいずれか一項に記載の方法。
  26. 前記音が聞こえるか否かは、前記音の周波数、前記音の振幅、又はそれらの組み合わせに基づいて決定される、請求項２５に記載の方法。
  27. 前記音響信号は超音波音である、請求項２６に記載の方法。
  28. 前記ユーザインタフェースは、前記音響データの前記生成中にユーザに接続されない、請求項１から２７のいずれか一項に記載の方法。
  29. 前記ユーザインタフェースは、前記音響データの前記生成中にユーザに接続される、請求項１から２７のいずれか一項に記載の方法。
  30. 前記音響データの前記生成中に、前記導管を通って前記ユーザインタフェースに入る加圧空気の流れを提供するステップをさらに含む、請求項１から２９のいずれか一項に記載の方法。
  31. 前記導管を通って前記ユーザインタフェースに入る加圧空気の流れがない間に、前記導管内に前記音響信号を発するステップをさらに含む、請求項１から２９のいずれか一項に記載の方法。
  32. 前記生成された音響データは、複数の音響信号からの複数の音響反射から生成される、請求項１から３１のいずれか一項に記載の方法。
  33. 前記生成された音響データは、前記複数の音響信号からの前記複数の音響反射の平均である、請求項３２に記載の方法。
  34. 前述した前記生成された音響データを分析することは、前記ユーザインタフェースの前記１つ以上の特徴に相関する１つ以上のシグネチャを識別することを含み、前記方法は、少なくとも部分的に、前記１つ以上のシグネチャに基づいて、前記ユーザインタフェースを分類するステップをさらに含む、請求項１から３３のいずれか一項に記載の方法。
  35. 前記ユーザインタフェースは、前記ユーザインタフェースの前記カテゴリーに少なくとも部分的に基づいて決定されたユーザインタフェースのサブセットから特徴付けられる、請求項３４に記載の方法。
  36. 前記ユーザインタフェースの前記カテゴリーを満たす前記特徴付けられたユーザインタフェースに少なくとも部分的に基づいて、前記特徴付けられたユーザインタフェースを検証するステップをさらに含む、請求項３４又は請求項３５に記載の方法。
  37. 前記ユーザインタフェースが正しく特徴付けられているという信頼度スコアを決定するステップをさらに含み、
    ここで、前述した前記特徴付けられたユーザインタフェースを検証することは、前記信頼度スコアが信頼度閾値を満たすときに行われる、請求項３６に記載の方法。
  38. １つ以上のプロセッサを含む制御システムと、
    機械可読命令を格納したメモリと、を含むシステムであって、
    前記制御システムは前記メモリに結合され、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少なくとも１つによって実行されるときに、請求項１から３７のいずれか一項に記載の方法が実施される、システム。
  39. 請求項１から３７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備える、ユーザの所望の睡眠段階を促進するためのシステム。
  40. コンピュータによって実行されるときに、コンピュータに請求項１から３７のいずれか一項に記載の方法を実施させる命令を含むコンピュータプログラムプロダクト。
  41. 前記コンピュータプログラムプロダクトは、非一時的コンピュータ可読媒体である、請求項４０に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
  42. 機械可読命令を記憶するメモリと、
    音響信号の音響反射に関連付けられた音響データを生成するステップであって、前記音響反射は、導管を介して呼吸治療装置に結合されたユーザインタフェースの１つ以上の特徴を少なくとも部分的に示すステップと、
    前記生成された音響データを分析するステップであって、前記ユーザインタフェースの前記１つ以上の特徴のうちの少なくとも１つの特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記生成された音響データをウィンドウ処理することを含むステップと、
    前記分析された音響データに少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザインタフェースを特徴付けるステップと、を実行するために、前記機械可読命令を実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、を含む、システム。
  43. 前述した前記生成された音響データをウィンドウ処理することは、前記生成された音響データ内の基準点を決定することを含む、請求項４２に記載のシステム。
  44. 前記基準点は、前記生成された音響データのデコンボリューションの所定の区間内の最小点である、請求項４３に記載のシステム。
  45. 前記基準点は、前記生成された音響データのデコンボリューションの所定の区間内の最大点である、請求項４３に記載のシステム。
  46. 前記基準点は、前記導管及び前記ユーザインタフェースによって少なくとも部分的に形成される経路に沿った前記１つ以上の特徴の位置に対応する、請求項４３から４５のいずれか一項に記載のシステム。
  47. 前記１つ以上の特徴が音響インピーダンスの変化を引き起こす、請求項４６に記載のシステム。
  48. 前記音響インピーダンスの前記変化は、少なくとも部分的に、（ｉ）前記ユーザインタフェース、（ｉｉ）前記導管と前記ユーザインタフェースの接合部、又は（ｉｉｉ）これらの組み合わせでの前記経路の狭窄に基づく、請求項４７に記載のシステム。
  49. 前記音響インピーダンスの前記変化は、少なくとも部分的に、（ｉ）前記ユーザインタフェース、（ｉｉ）前記導管と前記ユーザインタフェースの接合部、又は（ｉｉｉ）これらの組み合わせでの前記経路の拡張に基づく、請求項４７に記載のシステム。
  50. 前記ウィンドウ処理は、前記生成された音響データの第１のウィンドウ処理と、前記生成された音響データの第２のウィンドウ処理とを含む、請求項４２から４９のいずれか一項に記載のシステム。
  51. 前記第１のウィンドウ処理及び前記第２のウィンドウ処理は、前記生成された音響データ内の基準点の前、前記生成された音響データ内の前記基準点の後、又はそれらの組み合わせで選択された前記生成された音響データの量によって異なる、請求項５０に記載のシステム。
  52. 前述した前記生成された音響データを分析することは、前記生成された音響データの前記ウィンドウ処理の前に、前記生成された音響データのデコンボリューションを計算することを含む、請求項４２から５１のいずれか一項に記載のシステム。
  53. 前記生成された音響データの前記デコンボリューションは、前記生成された音響データのケプストラムを計算することを含む、請求項５２に記載のシステム。
  54. 前記ケプストラムは、音響反射に関連付けられた、ユーザインタフェースの１つ以上の特徴の位置を示す距離を識別する、請求項５３に記載のシステム。
  55. 前述した前記生成された音響データを分析することは、前記ケプストラム信号の変化率を決定するために前記ケプストラムの導関数を計算することを含む、請求項５３又は５４に記載のシステム。
  56. 前述した前記生成された音響データを分析することは、前記生成された音響データを正規化することを含む、請求項４２から５５のいずれか一項に記載のシステム。
  57. 前述した前記生成された音響データを正規化することは、前記生成された音響データから平均値を減算すること、前記生成された音響データの標準偏差で除算すること、又はそれらの組み合わせを含む、請求項５６に記載のシステム。
  58. 前述した前記生成された音響データを正規化することは、交絡条件を説明する、請求項５７に記載のシステム。
  59. 前記交絡条件は、マイクロフォンゲイン、呼吸振幅、治療圧力、又はそれらの組み合わせに起因する、請求項５８に記載のシステム。
  60. 前述した前記ユーザインタフェースを特徴付けることは、前記分析された音響データを畳み込みニューラルネットワークに入力して、前記ユーザインタフェースのフォームファクタ、前記ユーザインタフェースのモデル、前記ユーザインタフェースの１つ以上の要素のサイズ、又はそれらの組み合わせを決定することを含む、請求項４２から５９のいずれか一項に記載のシステム。
  61. 前記畳み込みニューラルネットワークは、１つ以上の畳み込み層と１つ以上の最大プーリング層を含む、請求項６０に記載のシステム。
  62. 前記畳み込みニューラルネットワークは、Ｎ個の特徴のＭ個のサンプルの最大プーリングを有するＮ個の特徴を含み、ＮとＭとの比率は１：１から４：１である、請求項６１に記載のシステム。
  63. 前記１つ以上のプロセッサはさらに、前記機械可読命令を実行して、音響トランスデューサを介して前記ユーザインタフェースに接続された前記導管に前記音響信号を発出させるように構成される、請求項４２から６２のいずれか一項に記載のシステム。
  64. 前記１つ以上のプロセッサはさらに、前記機械可読命令を実行して、前記導管に接続された前記呼吸治療装置のモータを介して前記導管内に前記音響信号を発出させるように構成される、請求項４２から６３のいずれか一項に記載のシステム。
  65. 前記音響信号は人間に聞こえる音である、請求項４２から６４のいずれか一項に記載のシステム。
  66. 前記音響シングルは人間には聞こえない音である、請求項４２から６４のいずれか一項に記載のシステム。
  67. 前記音が聞こえるか否かは、前記音の周波数、前記音の振幅、又はそれらの組み合わせに基づいて決定される、請求項６６に記載のシステム。
  68. 前記音響信号は超音波音である、請求項６７に記載のシステム。
  69. 前記ユーザインタフェースは、前記音響データの前記生成中にユーザに接続されない、請求項４２から６８のいずれか一項に記載のシステム。
  70. 前記ユーザインタフェースは、前記音響データの前記生成中にユーザに接続される、請求項４２から６８のいずれか一項に記載のシステム。
  71. 前記１つ以上のプロセッサはさらに、前記機械可読命令を実行して、前記導管を介して前記ユーザインタフェース内への加圧空気の流れを提供する間に前記音響データを生成するように構成される、請求項４２から７０のいずれか一項に記載のシステム。
  72. 前記１つ以上のプロセッサはさらに、前記機械可読命令を実行して、前記導管を通ってユーザインタフェースに入る加圧空気の流れがない間に前記導管内で前記音響信号を発出するように構成される、請求項４２から７０のいずれか一項に記載のシステム。
  73. 前記生成された音響データは、複数の音響信号からの複数の音響反射から生成される、請求項４２から７２のいずれか一項に記載のシステム。
  74. 前記生成された音響データは、前記複数の音響信号からの前記複数の音響反射の平均である、請求項７３に記載のシステム。
  75. 前述した前記生成された音響データを分析することは、前記ユーザインタフェースの前記１つ以上の特徴に相関する１つ以上のシグネチャを識別することを含み、前記方法は、少なくとも部分的に、前記１つ以上のシグネチャに基づいて、前記ユーザインタフェースを分類するステップをさらに含む、請求項４２から７４のいずれか一項に記載のシステム。
  76. 前記ユーザインタフェースは、前記ユーザインタフェースの前記カテゴリーに少なくとも部分的に基づいて決定されたユーザインタフェースのサブセットから特徴付けられる、請求項７５に記載のシステム。
  77. 前記方法は、前記ユーザインタフェースの前記カテゴリーを満たす前記特徴付けられたユーザインタフェースに少なくとも部分的に基づいて、前記特徴付けられたユーザインタフェースを検証するステップをさらに含む、請求項７５又は請求項７６に記載のシステム。
  78. 前記方法は、前記ユーザインタフェースが正しく特徴付けられているという信頼度スコアを決定するステップをさらに含み、ここで、前述した前記特徴付けられたユーザインタフェースを検証することは、前記信頼度スコアが信頼度閾値を満たすときに行われる、請求項７７に記載のシステム。
  79. 音響信号の音響反射に関連付けられた音響データを生成するステップであって、前記音響反射は、導管を介して呼吸治療装置に結合されたユーザインタフェースの１つ以上の特徴を少なくとも部分的に示すステップと、前記生成された音響データを分析して、前記ユーザインタフェースの前記１つ以上の機能に相関する１つ以上のシグネチャを識別するステップと、前記１つ以上のシグネチャに少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザインタフェースを分類するステップと、を含む、方法。
  80. 前記ユーザインタフェースのカテゴリーは、前記導管と前記ユーザインタフェースのクッションとの間、前記導管と前記ユーザインタフェースのフレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間の直接接続に関連付けられる、請求項７９に記載の方法。
  81. 前記１つ以上の特徴及び前記１つ以上のシグネチャは、前記導管と前記クッションとの間、前記導管と前記フレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間の前記直接接続を示す、請求項８０に記載の方法。
  82. 前記ユーザインタフェースのカテゴリーは、前記導管と前記ユーザインタフェースのクッションとの間、前記導管と前記ユーザインタフェースのフレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間の間接接続に関連付けられる、請求項７９に記載の方法。
  83. 前記１つ以上の特徴及び前記１つ以上のシグネチャは、前記導管と前記クッションとの間、前記導管と前記フレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間の前記間接接続を示す、請求項８２に記載の方法。
  84. 前記間接接続は、前記導管と前記クッションとの間、前記導管と前記フレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間で、流体接続を提供するように配置及び構成されたさらなる導管によって特徴付けられる、請求項８２又は８３に記載の方法。
  85. 前記さらなる導管がヘッドギア導管であり、前記ヘッドギア導管が、前記ユーザインタフェースを前記ユーザの顔に保持するためのヘッドギアの一部を形成し、前記ヘッドギア導管が、加圧空気を前記導管から前記クッション、前記導管から前記フレームへ、又は前記導管から前記クッションと前記フレームの両方へ送るように構成される、請求項８４に記載の方法。
  86. 前記さらなる導管は、（ｉ）前記導管よりも柔軟である、（ｉｉ）前記導管の直径よりも小さい直径を有する、又は（ｉ）及び（ｉｉ）の両方を有するユーザインタフェース導管であり、前記ユーザインタフェース導管が、加圧空気を前記導管から前記クッション、前記導管から前記フレームへ、又は前記導管から前記クッションと前記フレームの両方へ送るように構成される、請求項８４に記載の方法。
  87. 前述した前記生成された音響データを分析することは、前記生成された音響データのスペクトルを計算することを含む、請求項７９から８６のいずれか一項に記載の方法。
  88. 前述した前記生成された音響データを分析することは、前記スペクトルの対数を計算することを含む、請求項８７に記載の方法。
  89. 前述した前記生成された音響データを分析することは、前記対数スペクトルのケプストラムを計算することを含む、請求項８８に記載の方法。
  90. 前述した前記生成された音響データを分析することは、
    前記生成された音響データのログスペクトルのセグメントを選択することと、
    前記ログスペクトルのセグメントのフーリエ変換を計算することと、
    前記セグメントのフーリエ変換内で、前記１つ以上の特徴を前記１つ以上のシグネチャに関連付けることと、を含む、請求項７９から８９のいずれか一項に記載の方法。
  91. 前記１つ以上のシグネチャは、前記ケプストラムの最大振幅、前記ケプストラムの最小振幅、前記ケプストラムの標準偏差、前記ケプストラムの歪度、前記ケプストラムの尖度、前記ケプストラムの絶対値の中央値、前記ケプストラムの前記絶対値の和、前記ケプストラムの正の面積の和、前記ケプストラムの負の面積の和、基本周波数、前記基本周波数に対応するエネルギー、平均エネルギー、前記導管と前記ユーザインタフェースの組み合わせの少なくとも１つの共振周波数、前記少なくとも１つの共振周波数の変化、ある範囲内のピークの数、ピーク突起、ピーク間の距離、又はそれらの組み合わせ又は変化を含む、請求項７９から９０のいずれか一項に記載の方法。
  92. 前記生成された音響データは、前記音響信号の前記音響反射内に１次反射を含む、請求項７９から９１のいずれか一項に記載の方法。
  93. 前記生成された音響データは、前記音響信号の前記音響反射内に２次反射を含む、請求項７９から９２のいずれか一項に記載の方法。
  94. 前記生成された音響データは、前記音響信号の前記音響反射内に３次反射を含む、請求項７９から９３のいずれか一項に記載の方法。
  95. 前記生成された音響データは、前記音響信号の前記音響反射内に１次反射及び２次反射を含む、請求項７９から９１のいずれか一項に記載の方法。
  96. 前記導管と前記クッションとの間、前記導管と前記フレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間の前記直接接続に関連する前記ユーザインタフェースのカテゴリーは、閾値より大きい前記ケプストラムの最大振幅を有する１つ以上のシグネチャに基づいて分類される、請求項８０又は８１に記載の方法。
  97. ユーザインタフェース導管を介した前記導管と前記クッションとの間、前記導管と前記フレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間の間接接続に関連する前記ユーザインタフェースのカテゴリーは、閾値数のピークを満たす前記１つ以上のシグネチャに基づいて分類される、請求項８６に記載の方法。
  98. ユーザインタフェース導管を介した前記導管と前記クッションとの間、前記導管と前記フレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間の間接接続に関連する前記ユーザインタフェースのカテゴリーは、閾値未満の前記ケプストラムの最大振幅を有する前記１つ以上のシグネチャに基づいて分類される、請求項８６に記載の方法。
  99. ヘッドギア導管を介した前記導管と前記クッションとの間、前記導管と前記フレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間の間接接続に関連する前記ユーザインタフェースのカテゴリーは、閾値を下回る平均ケプストラム値を有する前記１つ以上のシグネチャに基づいて分類される、請求項８５に記載の方法。
  100. 前述した前記１つ以上のシグネチャに少なくとも部分的に基づいて前記ユーザインタフェースを分類することは、前記１つ以上のシグネチャを、既知のカテゴリーの１つ以上のユーザインタフェースの１つ以上の既知のシグネチャと比較することを含む、請求項７９から９９のいずれか一項に記載の方法。
  101. １つ以上のプロセッサを含む制御システムと、
    機械可読命令を格納したメモリと、を含むシステムであって、
    前記制御システムは前記メモリに結合され、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少なくとも１つによって実行されると、請求項７９から１００のいずれか一項に記載の方法が実施される、システム。
  102. 請求項７９から１００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備える、ユーザの所望の睡眠段階を促進するためのシステム。
  103. コンピュータによって実行されると、コンピュータに請求項７９から１００のいずれか一項に記載の方法を実施させる命令を含むコンピュータプログラムプロダクト。
  104. 前記コンピュータプログラムプロダクトは、非一時的コンピュータ可読媒体である、請求項１０３に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
  105. 機械可読命令を記憶するメモリと、
    音響信号の音響反射に関連付けられた音響データを生成するステップであって、前記音響反射は、導管を介して呼吸治療装置に結合されたユーザインタフェースの１つ以上の特徴を少なくとも部分的に示すステップと、
    前記生成された音響データを分析して、前記ユーザインタフェースの前記１つ以上の特徴に相関する１つ以上のシグネチャを識別するステップと、
    前記１つ以上のシグネチャに少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザインタフェースを分類するステップと、を実行するように前記機械可読命令を実行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と、を含むシステム。
  106. 前記ユーザインタフェースのカテゴリーは、前記導管と前記ユーザインタフェースのクッションとの間、前記導管と前記ユーザインタフェースのフレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間の直接接続に関連付けられる、請求項１０５に記載のシステム。
  107. 前記１つ以上の特徴及び前記１つ以上のシグネチャは、前記導管と前記クッションとの間、前記導管と前記フレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間の前記直接接続を示す、請求項１０６に記載のシステム。
  108. 前記ユーザインタフェースのカテゴリーは、前記導管と前記ユーザインタフェースのクッションとの間、前記導管と前記ユーザインタフェースのフレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間の間接接続に関連付けられる、請求項１０５に記載のシステム。
  109. 前記１つ以上の特徴及び前記１つ以上のシグネチャは、前記導管と前記クッションとの間、前記導管と前記フレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間の前記間接接続を示す、請求項１０８に記載のシステム。
  110. 前記間接接続は、前記導管と前記クッションとの間、前記導管と前記フレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間で、流体接続を提供するように配置及び構成されたさらなる導管によって特徴付けられる、請求項１０８又は１０９に記載のシステム。
  111. 前記さらなる導管がヘッドギア導管であり、前記ヘッドギア導管が、前記ユーザインタフェースを前記ユーザの顔に保持するためのヘッドギアの一部を形成し、前記ヘッドギア導管が、加圧空気を前記導管から前記クッション、前記導管から前記フレームへ、又は前記導管から前記クッションと前記フレームの両方へ送るように構成される、請求項１１０に記載のシステム。
  112. 前記さらなる導管は、（ｉ）前記導管よりも柔軟である、（ｉｉ）前記導管の直径よりも小さい直径を有する、又は（ｉ）及び（ｉｉ）の両方を有するユーザインタフェース導管であり、前記ユーザインタフェース導管が、加圧空気を前記導管から前記クッション、前記導管から前記フレームへ、又は前記導管から前記クッションと前記フレームの両方へ送るように構成される、請求項１１０に記載のシステム。
  113. 前述した前記生成された音響データを分析することは、前記生成された音響データのスペクトルを計算することを含む、請求項１０５から１１２のいずれか一項に記載のシステム。
  114. 前述した前記生成された音響データを分析することは、前記スペクトルの対数を計算することを含む、請求項１１３に記載のシステム。
  115. 前述した前記生成された音響データを分析することは、前記対数スペクトルのケプストラムを計算することを含む、請求項１１４に記載のシステム。
  116. 前述した前記生成された音響データを分析することは、
    前記生成された音響データのログスペクトルのセグメントを選択することと、
    前記ログスペクトルのセグメントのフーリエ変換を計算することと、
    前記セグメントのフーリエ変換内で、前記１つ以上の特徴を前記１つ以上のシグネチャに関連付けることと、を含む、請求項１０５から１１５のいずれか一項に記載の方法。
  117. 前記１つ以上のシグネチャは、前記ケプストラムの最大振幅、前記ケプストラムの最小振幅、前記ケプストラムの標準偏差、前記ケプストラムの歪度、前記ケプストラムの尖度、前記ケプストラムの絶対値の中央値、前記ケプストラムの前記絶対値の和、前記ケプストラムの正の面積の和、前記ケプストラムの負の面積の和、基本周波数、前記基本周波数に対応するエネルギー、平均エネルギー、前記導管と前記ユーザインタフェースの組み合わせの少なくとも１つの共振周波数、前記少なくとも１つの共振周波数の変化、ある範囲内のピークの数、ピーク突起、ピーク間の距離、又はそれらの組み合わせ又は変化を含む、請求項１０５から１１６のいずれか一項に記載のシステム。
  118. 前記生成された音響データは、前記音響信号の前記音響反射内に１次反射を含む、請求項１０５から１１７のいずれか一項に記載のシステム。
  119. 前記生成された音響データは、前記音響信号の前記音響反射内に２次反射を含む、請求項１０８から１１８のいずれか一項に記載のシステム。
  120. 前記生成された音響データは、前記音響信号の前記音響反射内に３次反射を含む、請求項１０５から１１９のいずれか一項に記載のシステム。
  121. 前記生成された音響データは、前記音響信号の前記音響反射内に１次反射及び２次反射を含む、請求項１０５から１１７のいずれか一項に記載のシステム。
  122. 前記導管と前記クッションとの間、前記導管と前記ユーザインタフェースのフレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間の直接接続に関連する前記ユーザインタフェースのカテゴリーは、閾値より大きい前記ケプストラムの最大振幅を有する前記１つ以上のシグネチャに基づいて分類される、請求項１０５又は１２１に記載のシステム。
  123. ユーザインタフェース導管を介した前記導管と前記クッションとの間、前記導管と前記フレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間の間接接続に関連する前記ユーザインタフェースのカテゴリーは、閾値数のピークを満たす前記１つ以上のシグネチャに基づいて分類される、請求項１１２に記載のシステム。
  124. ユーザインタフェース導管を介した前記導管と前記クッションとの間、前記導管と前記フレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間の間接接続に関連する前記ユーザインタフェースのカテゴリーは、閾値未満の前記ケプストラムの最大振幅を有する前記１つ以上のシグネチャに基づいて分類される、請求項１１２に記載のシステム。
  125. ヘッドギア導管を介した前記導管と前記クッションとの間、前記導管と前記フレームとの間、又は前記導管と前記クッション及び前記フレームの両方との間の間接接続に関連する前記ユーザインタフェースのカテゴリーは、閾値を下回る平均ケプストラム値を有する前記１つ以上のシグネチャに基づいて分類される、請求項１１１に記載のシステム。
  126. 前述した前記１つ以上のシグネチャに少なくとも部分的に基づいて前記ユーザインタフェースを分類することは、前記１つ以上のシグネチャを、既知のカテゴリーの１つ以上のユーザインタフェースの１つ以上の既知のシグネチャと比較することを含む、請求項１０５から１２５のいずれか一項に記載のシステム。
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