JP2023532071A - 睡眠関連イベントの表示をユーザに伝えるシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

方法は、ユーザの睡眠セッションに関連付けられたデータを受信するステップであって、前記データが、前記睡眠セッションの少なくとも一部の間において前記ユーザに関連付けられた呼吸データと、前記睡眠セッションの少なくとも一部の間において１つ以上の音として再生可能な音声データとを含む、ステップを含む。前記方法は、前記データの少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザに関連付けられた呼吸信号を決定するステップをさらに含む。前記方法は、前記データの少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザが経験したイベントを識別するステップをさらに含む。前記方法は、前記呼吸信号の一部のグラフ表現と、前記呼吸信号の一部の前記グラフ表現内で前記識別されたイベントの識別を支援するイベント表示とを、ユーザ装置を介してユーザに伝えるステップをさらに含む。

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、２０２０年６月２６日に出願された米国仮特許出願第６３／０４４７６０号の利益及び優先権を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれるものとする。

本開示は、一般的に、睡眠セッション中にユーザが経験したイベントを識別するシステム及び方法に関し、より具体的には、識別されたイベントの１つ以上の視覚及び／又は音声表示をユーザに伝えるシステム及び方法に関する。

多くの人が、例えば、周期性四肢運動障害（ＰＬＭＤ）、下肢静止不能症候群（ＲＬＳ）、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）、閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）、無呼吸、チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）、呼吸不全、肥満過換気症候群（ＯＨＳ）、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、神経筋疾患（ＮＭＤ）、及び胸壁障害などの睡眠関連障害及び／又は呼吸障害に罹患している。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。しかしながら、一部のユーザにとっては、かかるシステムの使い心地が悪く、使用しにくく、高価であり、審美性が低く、及び／又はシステムを使用することに関連付けられた便益が認識されない。その結果、一部のユーザは、呼吸治療システムの使用を開始しないことを選択するか、又は呼吸治療が使用されない場合、症状の重症度の実証がない場合で呼吸治療システムの使用を中止することがある。本開示は、これらの問題などを解決することを目的とする。

本開示のいくつかの実装形態では、方法は、１つ以上のセンサから、ユーザの睡眠セッションに関連付けられたデータを受信するステップを含む。前記データが、前記睡眠セッションの少なくとも一部の間において前記ユーザに関連付けられた呼吸データと、前記睡眠セッションの少なくとも一部の間において前記ユーザに関連付けられた１つ以上の音として再生可能な音声データとを含む。前記方法は、前記データの少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザに関連付けられた呼吸信号を決定するステップをさらに含む。前記方法は、前記データの少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザが経験したイベントを識別するステップをさらに含む。前記方法は、前記呼吸信号の一部のグラフ表現と、前記呼吸信号の一部の前記グラフ表現内で前記識別されたイベントの識別を支援するイベント表示とを、ユーザ装置を介してユーザに伝えるステップをさらに含む。

本開示のいくつかの実装形態では、システムは、電子インタフェースと、メモリと、制御システムとを含む。メモリは、機械可読命令を記憶する。前記制御システムは、ユーザの睡眠セッションに関連付けられたデータを受信するステップであって、前記データが、前記睡眠セッションの少なくとも一部の間において前記ユーザに関連付けられた呼吸データと、前記睡眠セッションの少なくとも一部の間において前記ユーザに関連付けられた１つ以上の音として再生可能な音声データとを含む、ステップを実行するために、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。前記制御システムは、さらに、前記データの少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザに関連付けられた呼吸信号を決定するように構成される。前記制御システムは、さらに、前記データの少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザが経験したイベントを識別するように構成される。前記制御システムは、さらに、前記呼吸信号の一部のグラフ表現と、前記呼吸信号の一部の前記グラフ表現内で前記識別されたイベントの識別を支援するイベント表示とを、ユーザ装置を介してユーザに伝えるように構成される。

上記の概要は、本開示の各実装形態又はあらゆる態様を示すことを意図していない。本開示のさらなる特徴及び利益は、下記の詳細な説明及び図面から明らかである。

本開示のいくつかの実装形態に係る、システムの機能ブロック図である。 本開示のいくつかの実装形態に係る、図１のシステムの少なくとも一部、ユーザ、及び同床者の斜視図である。 本開示のいくつかの実装形態に係る、睡眠セッションの例示的な時間軸を示す。 本開示のいくつかの実装形態に係る、図３の睡眠セッションに関連付けられた例示的なヒプノグラムを示す。 本開示のいくつかの実装形態に係る、睡眠セッション中にユーザが経験したイベントを識別する方法のプロセスフロー図である。 本開示のいくつかの実装形態に係る、睡眠セッション中にユーザに関連付けられた例示的な呼吸信号及び例示的な音声信号を示す。 本開示のいくつかの実装形態に係る、呼吸信号の一部とイベント表示の例示的なグラフ表現を示す。 本開示のいくつかの実装形態に係る、例示的ないびきパターンを示す。

本開示は、様々な変更及び代替形態が可能であるが、本開示の具体的な実装形態及び実施形態が図面に例として示されており、本明細書において詳述される。しかしながら、それは、本開示を開示された特定の形態に限定することを意図するものではなく、本開示は、添付の請求項によって定義される本開示の精神及び範囲内にあるすべての変更物、均等物及び代替物を網羅するということを理解すべきである。

多くの人が、睡眠関連障害及び／又は呼吸障害に患っている。睡眠関連及び／又は呼吸障害としては、例えば、周期性四肢運動障害（ＰＬＭＤ）、下肢静止不能症候群（ＲＬＳ）、閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）、中枢性睡眠時無呼吸（ＣＳＡ）、混合型無呼吸及び呼吸低下など他のタイプの無呼吸などの睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）、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、肥満低換気症候群（ＯＨＳ）、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、神経筋疾患（ＮＭＤ）、急速眼球運動（レム）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。

閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）は、一形態の睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）であり、異常に小さな上気道と、舌、軟口蓋、後咽頭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又は障害などのイベントによって特徴付けられる。より一般的には、無呼吸とは、一般的に、空気の閉塞によって生じる呼吸の休止（閉塞性睡眠時無呼吸）又は呼吸機能の停止（中枢性睡眠時無呼吸と称されることが多い）のことである。通常、個人は、閉塞型睡眠時無呼吸イベント中に、約１５秒～約３０秒で呼吸を停止する。

他の種類の無呼吸としては、呼吸低下、過呼吸及び高炭酸ガス血症が挙げられる。呼吸低下は、一般的に、気道の閉塞ではなく、気道の狭窄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、一般的に、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、一般的に、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。

チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）は、別の形態の睡眠呼吸障害である。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。

肥満低換気症候群（ＯＨＳ）は、低換気の原因が他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、起床時の頭痛と日中の過度な眠気が含まれる。

慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）は、空気の動きに対するレジスタンスの増加、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、内在筋病理を直接的又は神経病理を間接的に介して筋肉の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連結をもたらす胸郭変形群である。

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、無呼吸又は呼吸低下イベントの基準を満たさない。ＲＥＲＡは、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、無呼吸又は呼吸低下の基準を満たさない一連の呼吸と定義される。これらのイベントは、（１）食道の陰圧が漸増するパターンが、陰圧レベルの急低下及び覚醒によって終了し、（２）イベントが１０秒以上続く、という両方の基準を満たす必要がある。いくつかの実装形態では、鼻カニューレ／圧力トランスデューサシステムが、ＲＥＲＡの検出に十分かつ信頼できる。ＲＥＲＡ検出器は、呼吸治療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、フロー制限尺度が、フロー信号に基づいて決定され得る。その後、覚醒の尺度が、フロー制限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。１つのかかる方法が、レスメド社に付与された国際特許公開第２００８／１３８０４０号及び米国特許公開第９３５８３５３号に記載されており、各文献の開示内容全体が、参照により本明細書に組み込まれる。

これらを始めとする障害は、個人の睡眠中に起こる特定イベント（例えば、いびき、無呼吸、呼吸低下、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数増加、努力性呼吸、喘息発作、てんかん挿間症、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のに使用される指数である。ＡＨＩは、睡眠セッション中にユーザが経験した無呼吸イベント及び／又は呼吸低下イベントの数を、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は、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。またＡＨＩを酸素飽和度と組み合わせて使用して、閉塞性睡眠時無呼吸の重症度を示すことができる。

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は、制御システム１１０、記憶装置１１４、１つ以上のセンサ１３０及び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、必要に応じて、呼吸治療システム１２０をさらに含む。

制御システム１１０は、１つ以上のプロセッサ１１２（以下、プロセッサ１１２）を含む。制御システム１１０は、一般的に、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り得る。図１に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又は互いに離れて位置付けられ得る任意の数のプロセッサ（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個のプロセッサなど）を含み得る。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などの制御システム１１０の一部（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）は、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ために使用することができる。制御システム１１０は、例えば、ユーザ装置１７０の筐体、呼吸治療システム１２０の一部（例えば、呼吸治療装置１２２）、及び／又は１つ以上のセンサ１３０の筐体に連結され、及び／又はそれらの内部に配置されてもよい。制御システム１１０は、（１つのそのような筐体内に）集中するか又は（物理的に別体である２つ以上のそのような筐体内に）分散してもよい。制御システム１１０を収容する２つ以上の筐体を含むこのような実装形態では、そのような筐体は、互いに近接し、及び／又は離れて位置付けられてもよい。

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、ランダムアクセスメモリ装置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の任意の適切なコンピュータ可読記憶装置又は媒体であり得る。図１に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個の記憶装置など）を含み得る。記憶装置１１４は、呼吸治療装置１２２の筐体、ユーザ装置１７０の筐体、１つ以上のセンサ１３０の筐体又はそれらの任意の組み合わせに連結され、及び／又はそれらの内部に配置されてもよい。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）集中するか又は（物理的に別体である２つ以上のそのような筐体内に）分散してもよい。

いくつかの実装形態では、記憶装置１１４（図１）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統計学的情報、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、自己報告による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み得る。人口統計学的情報は、例えば、ユーザの年齢、ユーザの性別、ユーザの人種、不眠症の家族歴、ユーザの雇用状況、ユーザの教育状況、ユーザの社会経済状況又はそれらの任意の組み合わせを示す情報を含み得る。医療情報は、例えば、ユーザに関連付けられた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み得る。医療情報データは、反復睡眠潜時検査（ＭＳＬＴ）の結果又はスコア及び／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み得る。自己報告によるユーザフィードバックは、自己報告による主観的な睡眠スコア（劣悪、普通、良好など）、ユーザの自己報告による主観的なストレスレベル、ユーザの自己報告による主観的な疲労度、ユーザの自己報告による主観的な健康状態、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み得る。

本明細書において記載されるように、制御システム１１０のプロセッサ１１２及び／又は記憶装置１１４は、１つ以上のセンサ１３０からデータ（例えば、生理学的データ及び／又は音声データ）を受信することができ、そのデータは、記憶装置１１４に記憶され、及び／又はプロセッサ１１２により分析される。プロセッサ１１２及び／又は記憶装置１１４は、有線接続又は無線接続を使用して（例えば、ＲＦ通信プロトコル、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）通信プロトコル、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信プロトコル、セルラーネットワークなどを使用して）１つ以上のセンサ１３０と通信することができる。いくつかの実装形態では、システム１００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み得る。これらの構成要素は、制御システム１１０の筐体（例えば、プロセッサ１１２及び／又は記憶装置１１４と同じ筐体）又はユーザ装置１７０に連結又は統合することができる。

上述したように、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を含む。呼吸治療システム１２０は、呼吸圧治療装置１２２（ここでは、呼吸治療装置１２２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、加湿器１２９又はそれらの組み合わせを含む。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、１つ以上のセンサ１３０及び加湿器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、鉄の肺又は胸当てなどの陰圧療法とは対照的に）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を供給するというアプリケーションを指す。呼吸治療システム１２０は、一般的に、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）に罹患している個人を治療するために使用される。

呼吸治療装置１２２は、一般的に、（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）ユーザに輸送さ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、ユーザに輸送さ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。さらに別の実装形態では、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６ｃｍＨ_２Ｏ、少なくとも約１０ｃｍＨ_２Ｏ、少なくとも約２０ｃｍＨ_２Ｏ、約６ｃｍＨ_２Ｏ～約１０ｃｍＨ_２Ｏの間、約７ｃｍＨ_２Ｏ～約１２ｃｍＨ_２Ｏの間で輸送することができる。呼吸治療装置１２２は、（周囲圧力に対して）陽圧を維持しながら、例えば、約－２０Ｌ／分間～約１５０Ｌ／分間の間の所定の流量で加圧空気を輸送することもできる。

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輸送し、睡眠中に気道が狭窄及び／又は閉塞することを防止することを支援する。これにより、睡眠中のユーザの酸素摂取量も増加させることができる。一般的に、ユーザインタフェース１２４は、ユーザの顔と係合させることにより、ユーザの口、鼻、又は、ユーザの口及び鼻の両方を介して、ユーザの気道に加圧空気を輸送する。呼吸治療装置１２２、ユーザインタフェース１２４及び導管１２６は、ユーザの気道に流体的に連結された空気経路を形成する。また、加圧空気は、睡眠時のユーザの酸素摂取量を増加させる。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一部とシールを形成して、治療を発効させるために周囲圧力と十分に異なる圧力、例えば、周囲圧力に対する約１０ｃｍＨ_２Ｏの陽圧でガスの輸送を容易にすることができる。酸素輸送などの、他の形態の療法において、ユーザインタフェースは、約１０ｃｍＨ_２Ｏの陽圧において気道へのガス供給の輸送を容易にするのに充分なシールを含まなくもてよい。

図２に示すように、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顔面マスクである。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的に輸送する鼻枕マスクであり得る。ユーザインタフェース１２４は、ユーザの一部（例えば顔）にインタフェースを位置付け、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とユーザとの間での気密シールを提供するのを支援する形状適合性クッション（例えば、シリコーン、プラスチック、発泡体など）と、を含み得る。ユーザインタフェース１２４は、ユーザ２１０によって吐き出された二酸化炭素及び他の気体を逃がせるようにするためのうちの１つ以上の通気孔も含み得る。他の実装形態では、ユーザインタフェース１２４は、加圧空気をユーザの口に導くマウスピース（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）である。

（空気回路又はチューブとも呼ばれる）導管１２６により、空気は、呼吸治療システム１２０の２つの構成要素、例えば呼吸治療装置１２２とユーザインタフェース１２４との間に流れることができる。いくつかの実装形態では、吸気及び呼気用の独立した導管が存在してもよい。他の実装形態では、単本の導管は、吸気及び呼気のいずれにも使用される。導管１２６は、呼吸治療装置１２２の出口に連結された第１の端部と、ユーザインタフェース１２４に連結された反対側の第２の端部と、を含む。導管１２６は、様々な手法（例えば、圧入接続、スナップフィット接続、ねじ接続など）を使用して、呼吸治療装置１２２及び／又はユーザインタフェース１２４に連結することができる。いくつかの実装形態では、導管１２６は、導管１２６を通って流れる加圧空気を加熱する（例えば、空気を所定の温度又は所定の温度の範囲内で加熱する）１つ以上の加熱要素を含む。加熱要素は、導管１２６に連結及び／又は埋め込まれ得る。このような実装形態では、呼吸治療装置１２２に連結された導管１２６の端部は、呼吸治療装置１２２に電気的に連結された電気接触を含むことにより、導管１２６の１つ以上の加熱要素を駆動することができる。

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、及び加湿器１２９のうちの１つ以上が、１つ以上のセンサ（例えば、圧力センサ、流量センサ、より一般的には、本明細書に記載の他のセンサ１３０のいずれか）を含み得る。これらの１つ以上のセンサは、例えば、呼吸治療装置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使用することができる。

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及び／又は情報を表示するために使用される。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によって輸送されている空気の圧力、呼吸治療装置１２２によって輸送されている空気の温度など）及び／又は他の情報（例えば、睡眠スコア及び／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号に記載されているようなｍｙＡｉｒ（商標）スコアとも呼ばれる）、現在の日付／時刻、ユーザの個人情報など）を提供することができる。いくつかの実装形態では、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ディスプレイなどであり得る。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サ式基板、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り得る。

加湿器１２９は、呼吸治療装置１２２に連結又は統合され、呼吸治療装置１２２から輸送された加圧空気を加湿す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、加湿器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、ユーザに輸送される加圧空気を加熱する（例えば、導管１２６に連結及び／又は埋め込まれた）加熱要素も含み得る。

呼吸治療システム１２０を、例えば、人工呼吸器、或いは持続気道陽圧（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）システム或いはそれらの任意の組み合わせなどの気道陽圧（ＰＡＰ）システムとして使用することができる。ＣＰＡＰシステムは、（例えば、睡眠医師によって決定された）所定の空気圧をユーザに輸送する。ＡＰＡＰシステムは、例えば、ユーザに関連付けられた呼吸データに基づいて、ユーザに輸送され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）を輸送す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に位置付けられ、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、フル顔面マスク）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に流体的に連結及び／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に輸送し、ユーザ２１０の喉内の空気圧を上昇させて、睡眠中に気道が閉鎖し、及び／又は狭窄になることを防止することを支援する。呼吸治療装置１２２は、図２に示すようにベッド２３０に直接的に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されてもよい。

再び図１を参照すると、システム１００の１つ以上のセンサ１３０は、圧力センサ１３２、流量センサ１３４、温度センサ１３６、運動センサ１３８、マイクロフォン１４０、スピーカ１４２、無線周波数（ＲＦ）受信機１４６、ＲＦ送信機１４８、カメラ１５０、赤外線センサ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（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、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、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され記憶されたセンサデータを出力するように構成される。

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、赤外線センサ１５２、光電式（ＰＰＧ）センサ１５４、心電図（ＥＣＧ）センサ１５６、脳波（ＥＥＧ）センサ１５８、静電容量センサ１６０、力センサ１６２、歪みゲージセンサ１６４、筋電図（ＥＭＧ）センサ１６６、酸素センサ１６８、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図示及び記載されているが、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／又は図示された各センサの任意の組み合わせ及び任意の個数を含み得る。

１つ以上のセンサ１３０は、例えば、生理学的データ、音声データ、又はその両方を生成するのに使用することができる。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付けられた睡眠－覚醒信号と、１つ以上の睡眠関連パラメータとを決定するために制御システム１１０によって使用され得る。睡眠－覚醒信号は、覚醒、リラックスした覚醒、微小覚醒、急速眼球運動（レム）段階、第１のノンレム段階（「Ｎ１」と称されることが多い）、第２のノンレム段階（「Ｎ２」と称されることが多い）、第３のノンレム段階（「Ｎ３」と称されることが多い）、又はそれらの任意の組み合わせを含む１つ以上の睡眠状態を示すことができる。１つ以上のセンサ２１０などの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状態及び／又は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、米国特許出願公開第２０１４／００８８３７３号、国際公開第２０１７／１３２７２６号、国際公開第２０１９／１２２４１３号、国際公開第２０１９／１２２４１４号、及び米国特許出願公開第２０２０／０３８３５８０号に記載されている。例えば、１サンプル／秒、１サンプル／３０秒、１サンプル／分などの所定のサンプリングレートで、睡眠セッション中にセンサ１３０によって睡眠－覚醒信号を測定してもよい。睡眠－覚醒信号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としては、総就寝時間、総睡眠時間、入眠潜時、中途覚醒パラメータ、睡眠効率、断片化指数、又はそれらの任意の組み合わせが挙げられる。

また睡眠－覚醒信号には、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などを示すために、タイムスタンプが付けられてもよい。睡眠－覚醒信号は、睡眠セッション中に、例えば、１秒につき１サンプル、３０秒につき１サンプル、１分につき１サンプルなど所定のサンプリングレートで１つ以上のセンサ１３０によって測定することができる。いくつかの実装形態では、睡眠－覚醒信号が、睡眠セッション中の呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気－呼気比、１時間当たりのイベント数、イベントパターン、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も示し得る。このイベントは、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞型無呼吸、混合型無呼吸、呼吸低下、（例えばユーザインタフェース１２４からの）マスク漏れ、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数の増加、努力性呼吸、喘息発作、てんかん挿間症、発作、又はそれらの任意の組み合わせを含み得る。睡眠－覚醒信号に基づいて睡眠セッション中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としては、総就寝時間、総睡眠時間、入眠潜時、中途覚醒パラメータ、睡眠効率、断片化指数、又はそれらの任意の組み合わせが挙げられる。本明細書においてさらに詳細に記載されるように、生理学的データ及び／又は睡眠関連パラメータを分析して、１つ以上の睡眠関連スコアを決定することができる。

また、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／又は音声データを使用して、睡眠セッション中のユーザに関連付けられた呼吸信号を決定することができる。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－呼気比、１時間当たりのイベント数、イベントパターン、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してもよい。このイベントは、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞型無呼吸、混合型無呼吸、呼吸低下、（例えばユーザインタフェース１２４からの）マスク漏れ、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数の増加、努力性呼吸、喘息発作、てんかん挿間症、発作、又はそれらの任意の組み合わせを含み得る。

圧力センサ１３２は、記憶装置１１４に記憶され、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得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、吸気及び／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に連結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、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り得る。

流量センサ１３４は、記憶装置１１４に記憶され、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る流量データを出力する。流量センサ（例えば、流量センサ１３４など）の例は、国際公開第２０１２／０１２８３５号及び米国特許出願公開第１０３２８２１９号に記載されており、その全体が参照により本明細書に組み込まれるものとする。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使用される。こ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に連結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などの質量流量センサであり得る。

温度センサ１３６は、記憶装置１１４に記憶され、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得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２１０（図２）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を通っ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ベースのセンサ、レジスタンス温度検出器又はそれらの任意の組み合わせであり得る。

運動センサ１３８は、記憶装置１１４に記憶され、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得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２１０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など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使用することができる。運動センサ１３８は、加速度計、ジャイロスコープ及び磁力計などの１つ以上の慣性センサを含み得る。いくつかの実装形態では、運動センサ１３８は、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、これらの信号から、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を取得してもよい。いくつかの実装形態では、運動センサ１３８からのモーションデータを、別のセンサ１３０からの追加データと併用して、ユーザの睡眠状態を決定することができる。

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ができる音声データを出力する。マイクロフォン１４０によって生成された音声データは、睡眠セッション中の１つ以上の音（例えば、ユーザ２１０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されるように、またマイクロフォン１４０からの音声データを使用して、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）識別することができる。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又はユーザ装置１７０に連結又は統合することができる。いくつかの実装形態では、システム１００が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）を含むため、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を使用して、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ことができる。

スピーカ１４２は、システム１００によるユーザ（例えば、図２のユーザ２１０）に聞こえる音波を出力する。スピーカ１４２は、例えば、目覚まし時計として使用するか又は（例えば、イベントに応答して）ユーザ２１０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声データをユーザに伝えるために使用することができる。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に連結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、独立した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）に組み合わせされてもよい。このような実装形態では、スピーカ１４２は、所定の間隔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た音波は、ユーザ２１０又はユーザの同床者２２０（図２）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２１０（図２）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。

いくつかの実装形態では、センサ１３０は、（ｉ）マイクロフォン１４０と同じ又は類似し、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と同じ又は類似するが、音響センサ１４１に統合された第１のマイクロフォンとは独立しかつ別体である第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、短波信号など）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２１０（図２）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。また、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、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のために使用することができる。ＲＦ受信機１４６及びＲＦ送信機１４８は、図１では独立した別体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（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などであり得る。

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としては、それぞれが移動式／可動式又は固定式であり得るメッシュノード、メッシュルータ及びメッシュゲートウェイを含み得るＷｉ－Ｆｉ（登録商標）メッシュシステムが挙げられる。このような実装形態では、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）メッシュシステムは、それぞれがＲＦセンサ１４７と同じ又は類似するＲＦセンサを含む、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）ルータ及び／又はＷｉ－Ｆｉ（登録商標）コントローラ、並びに１つ以上の衛星（例えば、アクセスポイント）を含む。Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）ルータ及び衛星は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）信号を使用して互いに持続的に通信する。Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）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との間のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）信号の変化（例えば、受信された信号強度の差）に基づいて運動データを生成するために使用することができる。この運動データは、運動、呼吸、心拍数、歩行、転倒、挙動など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。制御システム１１０は、カメラ１５０からの画像データを使用して、例えば、１つ以上のイベント（例えば、周期性四肢運動又は下肢静止不能症候群）、呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気－呼気比、１時間当たりのイベント数、イベントパターン、睡眠状態、睡眠段階、又はそれらの任意の組み合わせなど、本明細書に記載されている睡眠関連パラメータのうちの１つ以上を決定することができる。さらには、カメラ１５０からの画像データを使用して、例えば、ユーザの位置を識別し、ユーザ２１０（図２）の胸の動きを決定し、ユーザ２１０の口及び／又は鼻の空気流を決定し、ユーザ２１０がベッド２３０に就床する時刻を決定し、ユーザ２１０がベッド２３０（図２）から離床する時刻を決定することができる。いくつかの実装形態では、カメラ１５０が広角レンズ又は魚眼レンズを含む。例えば、カメラ１５０からの画像データを使用して、ユーザの位置を識別し、ユーザ２１０がベッド２３０（図２）に就床する時間を決定し、ユーザ２１０がベッド２３０から離床する時間を決定することができる。

赤外線（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、動画像又はその両方）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を使用して、ユーザ２１０の温度及び／又はユーザ２１０の動きを含む、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ことができる。またユーザ２１０の存在、位置及び／又は動きを測定する際に、ＩＲセンサ１５２は、カメラ１５０と組み合わせて使用することができる。ＩＲセンサ１５２は、例えば、約７００ｎｍ～約１ｍｍ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～約７４０ｎｍの間の波長を有する可視光を検出することができる。

ＰＰＧセンサ１５４は、例えば、心拍数、心拍数変動、心周期、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気－呼気比、推定血圧パラメータ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使用され得る、ユーザ２１０（図２）に関連付けられた生理学的データを出力する。ＰＰＧセンサ１５４は、ユーザ２１０によって着用され、ユーザ２１０が着用する衣類及び／又は布地に埋め込み、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）に埋め込み及び／又は連結することができる。

ＥＣＧセンサ１５６は、ユーザ２１０の心臓の電気的活動に関連付けられた生理学的データを出力する。いくつかの実装形態では、ＥＣＧセンサ１５６は、睡眠セッション中のユーザ２１０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を使用して、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ことができる。

ＥＥＧセンサ１５８は、ユーザ２１０の脳の電気的活動に関連付けられた生理学的データを出力する。いくつかの実装形態では、ＥＥＧセンサ１５８は、睡眠セッション中のユーザ２１０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を使用して、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２１０の睡眠状態を決定することができる。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、ストラップなど）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、記憶装置１１４に記憶され、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によって使用され得るデータを出力する。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付けられた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）ガス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り得る。いくつかの実装形態では、１つ以上のセンサ１３０はまた、ガルヴァニック皮膚反応（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２１０の呼気中の検体の存在を検出するために使用することができる。検体センサ１７４によって出力されたデータは、記憶装置１１４に記憶され、ユーザ２１０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によって使用され得る。いくつかの実装形態では、検体センサ１７４は、ユーザ２１０の口の付近に配置されて、ユーザ２１０の口から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２１０の鼻及び口を覆う顔面マスクである場合、検体センサ１７４は、顔面マスク内に配置されてユーザ２１０の口の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に、検体センサ１７４は、ユーザ２１０の鼻の付近に配置され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。さらに別の実装形態では、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は、ユーザ２１０の口の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２１０の口から不用意に空気が漏れているか否かを検出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、検体センサ１７４は、炭素系化学物質又は炭素系化合物を検出するために使用す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、また、検体センサ１７４は、ユーザ２１０が鼻又は口で呼吸しているか否かを検出するために使用することができる。例えば、ユーザ２１０の口の付近又は（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２１０が口で呼吸しているという指標としてこのデータを使用することができる。

水分センサ１７６は、記憶装置１１４に記憶され、制御システム１１０によって使用され得るデータを出力する。水分センサ１７６は、ユーザを取り囲む様々な領域（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２１０の顔の付近、導管１２６とユーザインタフェース１２４との接続部の付近、導管１２６と呼吸治療装置１２２との接続部の付近など）における水分を検出するために使用することができる。したがって、いくつかの実装形態では、水分センサ１７６は、ユーザインタフェース１２４又は導管１２６内に連結又は統合されて、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の付近に配置される。また水分センサ１７６は、ユーザ２１０を取り囲む周囲環境、例えばユーザの寝室内の空気の湿度を監視するために使用することができる。

光検出及び測距（ＬｉＤＡＲ）センサ１７８は、深度感知に使用することができる。このような光学センサ（例えば、レーザセンサ）は、物体を検出し、生活空間などの周囲環境の３次元（３Ｄ）マップを作成するために使用することができる。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。かかるセンサの一使用例においては、ＬｉＤＡＲセンサ１６６を有する固定又は（スマートフォンなどの）モバイルデバイスは、センサから５メートル以上離れた領域を測定及びマッピングすることができる。ＬｉＤＡＲデータは、例えば電磁式ＲＡＤＡＲセンサによって推定された点群データと融合することができる。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り得る）ガラス窓など、ＲＡＤＡＲシステムに問題を引き起こす可能性のある空間内の地物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。また、ＬｉＤＡＲは、例えば、人の身長に加え、人が座ったとき又は倒れたときなどの生身長の変化を推定するために使用することができる。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は、そのような表面で反射するため、異なるタイプの障害物の分類を可能にしてもよい。

いくつかの実装形態では、１つ以上のセンサ１３０は、ガルヴァニック皮膚反応（ＧＳＲ）センサ、血流センサ、呼吸センサ、脈拍センサ、血圧計センサ、オキシメトリセンサ、ソナーセンサ、ＲＡＤＡＲセンサ、血糖センサ、色センサ、ｐＨセンサ、空気質センサ、傾斜センサ、雨センサ、土壌水分センサ、水流センサ、アルコールセンサ、又はそれらの任意の組み合わせも含む。

図１では独立して示されるが、１つ以上のセンサ１３０の任意の組み合わせは、呼吸治療装置１２２、ユーザインタフェース１２４、導管１２６、加湿器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の任意の１つ以上の構成要素に統合及び／又は連結することができる。例えば、マイクロフォン１４０及びスピーカ１４２は、ユーザ装置１７０に統合及び／又は連結され、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／又は連結される。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に連結されず、睡眠セッション中のユーザ２１０に概ね隣接して配置される（例えば、ユーザ２１０の一部に配置されるか又は接触し、ユーザ２１０が着用し、ナイトテーブルに連結されるか又はその上に配置され、マットレスに連結され、天井に連結されるなど）。

１つ以上のセンサ１３０からのデータを分析して、呼吸信号、呼吸数、呼吸パターン、吸気振幅、呼気振幅、吸気－呼気比、１つ以上のイベントの発生、１時間当たりのイベント数、イベントパターン、睡眠状態、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、呼吸低下、マスク漏れ、咳、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、てんかん挿間症、発作、血圧上昇、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考えられる。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パラメータ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（図１）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、ゲームコンソール、スマートウォッチ、ラップトップなどのモバイル機器であり得る。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などのスマートスピーカ）であり得る。いくつかの実装形態では、ユーザ装置は、ウェアラブル装置（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を表示するために使用される。いくつかの実装形態では、表示装置１７２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）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ディスプレイなどであり得る。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サ式基板、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り得る。いくつかの実装形態では、１つ以上のユーザ装置は、システム１００によって使用され、及び／又はシステム１００に含まれ得る。

制御システム１１０及び記憶装置１１４は、システム１００の独立した別体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、クラウドに位置付けられ（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など）、１つ以上のサーバ（例えば、リモートサーバ、ローカルサーバ等、又はそれらの任意の組み合わせ）に位置付けられてもよい。

システム１００は、上記構成要素のすべてを含むものとして示されているが、本開示の種々の実装形態では、生理学的データを生成するため、及びユーザにとって勧奨される通知又は行動を決定するためにシステムに含めることができる構成要素は、それより多くも少なくもある。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。さらに別の例として、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。したがって、本明細書に示され記載された構成要素の任意の一部を使用し、及び／又は１つ以上の他の構成要素と組み合わせて、様々なシステムを形成することができる。

本明細書において使用されるように、睡眠セッションは、例えば、初期開始時刻と終了時刻に基づいて、いくつかの方法で定義され得る。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。

代替的に、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、睡眠セッション中に、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定義され得る。覚醒持続期間閾値は、例えば、睡眠セッションの約２０パーセント、睡眠セッション持続期間の約１５パーセント、睡眠セッション持続期間の約１０パーセント、睡眠セッション持続期間の約５パーセント、睡眠セッション持続期間の約２パーセントなど又は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分間など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）、今夜と呼ばれ得る第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離床した、翌朝と呼ばれ得る第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され得る。

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、及び／又は睡眠セッションを手動で終了させることができる。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（例えば、クリック又はタップすることにより）選択して、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。

一般的に、睡眠セッションは、ユーザ２１０がベッド２３０（又は睡眠するつもりで利用する別の領域又は物体）に横たわったり座ったりした後、及び呼吸治療装置１２２をオンにし、かつユーザインタフェース１２４を身に付けた後の任意の時点を含む。したがって、睡眠セッションは、（ｉ）ユーザ２１０がＣＰＡＰシステムを使用しているが、就眠試行前である時間周期（例えば、ユーザ２１０がベッド２３０に横になって本を読んでいる時間周期）、（ｉｉ）ユーザ２１０が就眠することを試行し始めるがまだ覚醒している時間周期、（ｉｉｉ）ユーザ２１０が浅睡眠（非急速眼球運動（ノンレム）睡眠の段階１及び段階２とも呼ばれる）に入っている時間周期、（ｉｖ）ユーザ２１０が深睡眠（徐波睡眠（ＳＷＳ）、又はノンレム睡眠の段階３とも呼ばれる）に入っている時間周期、（ｖ）ユーザ２１０が急速眼球運動（レム）睡眠に入っている時間周期、（ｖｉ）ユーザ２１０が、浅睡眠、深睡眠、又はレム睡眠の間で周期的に覚醒している時間周期、又は（ｖｉｉ）ユーザ２１０が覚醒して眠りに戻らない時間周期を含み得る。

一般的に、睡眠セッションは、ユーザ２１０がユーザインタフェース１２４を取り外し、呼吸治療装置１２２をオフにし、かつベッド２３０から離れると終了するものと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、追加の時間期間を含むこと、又は上に開示された時間周期の一部のみに限定することができる。例えば、睡眠セッションは、呼吸治療装置１２２が気道又はユーザ２１０に加圧空気を供給し始めたときに始まり、呼吸治療装置１２２がユーザ２１０の気道に加圧空気を供給するのを停止したときに終わり、かつ、ユーザ２１０が眠っているか又は覚醒しているときにその間の時点の一部又は全部を含む期間を包含するように画定することができる。

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（ｔ_ｂｅｄ）と、就寝時刻（ｔ_ＧＴＳ）と、初期睡眠時刻（ｔ_{ｓｌｅｅｐ}）と、第１の微小覚醒ＭＡ_１と、第２の微小覚醒ＭＡ_２と、覚醒Ａと、目覚時刻（ｔ_ｗａｋｅ）と、起床時刻（ｔ_ｒｉｓｅ）と、を含む。

就床時刻ｔ_ｂｅｄ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）時刻に関連付けられる。就床時刻ｔ_ｂｅｄを就床閾値持続期間に基づいて識別して、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。本明細書においては、ベッドを参照して就床時刻ｔ_ｂｅｄを説明しているが、より一般的には、就床時刻ｔ_ｂｅｄは、ユーザが寝るために最初に何らかの箇所（例えば、ソファ、椅子、寝袋など）に就いた時刻を表し得る。

入眠時刻（ＧＴＳ）は、ユーザが、就床（ｔ_ｂｅｄ）した後、最初に入眠しようとする時刻に関連付けられる。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（ｔ_{ｓｌｅｅｐ}）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（ｔ_{ｓｌｅｅｐ}）は、ユーザが最初に第１のノンレム睡眠段階に入った時刻であり得る。

目覚時刻ｔ_ｗａｋｅは、ユーザが二度寝せずに目を覚ました時刻（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）に関連付けられた時刻である。ユーザは、最初に入眠した後、短い持続期間（例えば、５秒間、１０秒間、３０秒間、１分間など）を有する、より多くの無意識の微小覚醒（例えば、微小覚醒ＭＡ_１及びＭＡ_２）のうちの１つを経験する可能性がある。目覚時刻ｔ_ｗａｋｅとは対照的に、ユーザは、各微小覚醒ＭＡ_１及びＭＡ_２の後に二度寝する。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Ａ）（例えば、トイレに行くために起きること、子供又はペットの世話をすること、夢遊病など）を行う可能性がある。しかしながら、ユーザは、覚醒Ａの後に二度寝する。したがって、目覚時刻ｔ_ｗａｋｅは、例えば、（例えば、ユーザが１５分間以上、２０分間以上、３０分間以上、１時間以上など覚醒した）目覚閾値持続期間に基づいて定義され得る。

同様に、起床時刻ｔ_ｒｉｓｅは、（例えば、ユーザが夜間にトイレに行くために起きること、子供又はペットの世話をすること、夢遊病などとは反対に）ユーザが睡眠セッションを終了させる目的で離床してベッドに不在する時間に関連付けられる。換言すれば、起床時刻ｔ_ｒｉｓｅは、ユーザが次の睡眠セッション（例えば、次の夜）までベッドに戻らずに最後にベッドを離れた時刻である。したがって、起床時刻ｔ_ｒｉｓｅは、例えば、（例えば、ユーザがベッドを１５分間以上、２０分間以上、３０分間以上、１時間以上など離れた）起床閾値持続期間に基づいて定義され得る。２回目以降の就床時刻ｔ_ｂｅｄ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ｔ_ｂｅｄから最後のｔ_ｒｉｓｅまでの間に、夜間に１回以上目覚めてベッドから離れる可能性がある。いくつかの実装形態では、最後の目覚時刻ｔ_ｗａｋｅ及び／又は最後の起床時刻ｔ_ｒｉｓｅは、イベント（例えば、入眠するか又はベッドを離れること）に続く時刻の所定の閾値持続期間に基づいて識別又は決定される。このような閾値持続期間は、ユーザ向けにカスタマイズされてもよい。夜に就床し、朝に目覚めてベッドから離れる標準ユーザの場合、約１２時間から約１８時間の間の任意の時間（ユーザが目覚めるか（ｔ_ｗａｋｅ）又は起床して（ｔ_ｒｉｓｅ）から、就床（ｔ_ｂｅｄ）し、入眠（ｔ_ＧＴＳ）又は睡眠する（ｔ_{ｓｌｅｅｐ}）までの間）を使用することができる。就寝時間が長いユーザの場合、より短い閾値期間（例えば、約８時間～約１４時間の間）を使用することができる。閾値期間は、ユーザの睡眠挙動を監視するシステムに基づいて、最初に選択され、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ｔ_ｂｅｄから起床時刻ｔ_ｒｉｓｅ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に関連付けられる。一般的に、総睡眠時間（ＴＳＴ）は、総就寝時間（ＴＩＢ）より短くなる（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ｔ_{ｓｌｅｅｐ}と目覚時刻ｔ_ｗａｋｅとの間にわたっているが、第１の微小覚醒ＭＡ_１、第２の微小覚醒ＭＡ_２、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）として定義され得る。このような実装形態では、総持続的睡眠時間は、第１のノンレム段階（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ものである。例えば、所定の初期部分は、約３０秒間～約２０分間の間、約１分間～約１０分間の間、約３分間～約５分間の間などであり得る。総持続的睡眠時間は、持続睡眠の測定値であり、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）に第１のノンレム段階に入り、その後、短い時間（例えば、１分間）に覚醒段階に戻った後に、第１のノンレム段階に戻り得る。この例では、総持続的睡眠時間は、第１のノンレム段階の第１のインスタンス（例えば、約３０秒間）を除外するものである。

いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、就床時刻（ｔ_ｂｅｄ）に始まり、起床時刻（ｔ_ｒｉｓｅ）に終わると定義され、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（ｔ_{ｓｌｅｅｐ}）に始まり、目覚時刻（ｔ_ｗａｋｅ）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、入眠時刻（ｔ_ＧＴＳ）に始まり、目覚時刻（ｔ_ｗａｋｅ）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、入眠時刻（ｔ_ＧＴＳ）に始まり、起床時刻（ｔ_ｒｉｓｅ）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（ｔ_ｂｅｄ）に始まり、目覚時刻（ｔ_ｗａｋｅ）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（ｔ_{ｓｌｅｅｐ}）に始まり、起床時刻（ｔ_ｒｉｓｅ）に終わると定義される。

一般的に、睡眠セッションは、ユーザ２１０がベッド２３０（又は睡眠するつもりで利用する別の領域又は物体）に横たわったり座ったりした後、及び呼吸治療装置１２２をオンにし、かつユーザインタフェース１２４を身に付けた後の任意の時点を含み得る。したがって、睡眠セッションは、（ｉ）ユーザ２１０がＣＰＡＰシステムを使用しているが、就眠試行前である時間周期（例えば、ユーザ２１０がベッド２３０に横になって本を読んでいる時間周期）、（ｉｉ）ユーザ２１０が就眠することを試行し始めるがまだ覚醒している時間周期、（ｉｉｉ）ユーザ２１０が浅睡眠（非急速眼球運動（ノンレム）睡眠の段階１及び段階２とも呼ばれる）に入っている時間周期、（ｉｖ）ユーザ２１０が深睡眠（徐波睡眠（ＳＷＳ）、又はノンレム睡眠の段階３とも呼ばれる）に入っている時間周期、（ｖ）ユーザ２１０が急速眼球運動（レム）睡眠に入っている時間周期、（ｖｉ）ユーザ２１０が、浅睡眠、深睡眠、又はレム睡眠の間で周期的に覚醒している時間周期、又は（ｖｉｉ）ユーザ２１０が覚醒して眠りに戻らない時間周期を含み得る。

一般的に、睡眠セッションは、ユーザ２１０がユーザインタフェース１２４を取り外し、呼吸治療装置１２２をオフにし、かつベッド２３０から離れると終了するものと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、追加の時間期間を含むこと、又は上に開示された時間周期の一部のみに限定することができる。例えば、睡眠セッションは、呼吸治療装置１２２が気道又はユーザ２１０に加圧空気を供給し始めたときに始まり、呼吸治療装置１２２がユーザ２１０の気道に加圧空気を供給するのを停止したときに終わり、かつ、ユーザ２１０が眠っているか又は覚醒しているときにその間の時点の一部又は全部を含む期間を包含するように画定することができる。

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４００が示されている。図示されているように、ヒプノグラム４００は、睡眠－覚醒信号４０１、覚醒段階軸４１０、レム段階軸４２０、浅睡眠段階軸４３０、及び深睡眠段階軸４４０を含む。睡眠－覚醒信号４０１と軸４１０～４４０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。

ユーザに関連付けられた生理学的データに基づいて、睡眠－覚醒信号４０１を生成する（例えば、本明細書に記載の１つ以上のセンサ１３０によって生成する）ことができる。睡眠－覚醒信号は、覚醒、リラックスした覚醒、微小覚醒、レム段階、第１のノンレム段階、第２のノンレム段階、第３のノンレム段階又はそれらの任意の組み合わせを含む１つ以上の睡眠状態を示すことができる。いくつかの実装形態では、第１のノンレム段階、第２のノンレム段階及び第３のノンレム段階のうちの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できる。例えば、浅睡眠段階は、第１のノンレム段階を含むことができ、深睡眠段階は、第２のノンレム段階及び第３のノンレム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４００は、浅睡眠段階軸４３０及び深睡眠段階軸４４０を含むが、いくつかの実装形態では、ヒプノグラム４００は、第１のノンレム段階、第２のノンレム段階、及び第３のノンレム段階のそれぞれに対する軸を含み得る。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－呼気比、１時間当たりのイベント数、イベント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を記憶装置１１４に記憶することができる。

ヒプノグラム４００は、例えば、入眠潜時（ＳＯＬ）、中途覚醒（ＷＡＳＯ）、睡眠効率（ＳＥ）、睡眠断片化指数、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使用することができる。

入眠潜時（ＳＯＬ）は、就寝時刻（ｔ_ＧＴＳ）から初期睡眠時刻（ｔ_{ｓｌｅｅｐ}）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に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、持続的入眠潜時（ＰＳＯＬ）として定義される。持続的入眠潜時は、入眠時刻から所定量の持続睡眠までの持続期間として定義されるという点で、入眠潜時と異なる。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のノンレム段階、第３のノンレム段階、及び／又は２分間以下の覚醒状態を含むレム段階、第１のノンレム段階、及び／又はその間の遷移における少なくとも１０分間の睡眠を含み得る。換言すれば、持続的入眠潜時、例えば、第２のノンレム段階、第３のノンレム段階及び／又はレム段階における最大８分間の持続睡眠が必要とされる。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のノンレム段階、第２のノンレム段階、第３のノンレム段階、及び／又はレム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ものであり得る（例えば、１０秒間の微小覚醒によってこの１０分間が開始しない）。

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持続期間に関連付けられる。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ＭＡ_１とＭＡ_２）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）を有する覚醒の総持続期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）に時間を費やす場合、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、総就寝時間（ＴＩＢ）と、ユーザが入眠しようとする総時間とに基づいて、睡眠効率（ＳＥ）を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、本明細書に記載の入眠（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）、入眠時刻が午後１０時４５分、起床時刻が午前７時１５分であるという実装形態では、睡眠効率パラメータは、約９４％として算出される。

断片化指数は、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に示される微小覚醒ＭＡ_１及び微小覚醒ＭＡ_２）を有していた場合、断片化指数を２として表すことができる。いくつかの実装形態では、断片化指数は、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、任意の睡眠段階（例えば、第１のノンレム段階、第２のノンレム段階、第３のノンレム段階、及び／又はレム）と覚醒段階との間の移行に関連付けられる。例えば、３０秒間の分解能で睡眠ブロックを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（ｔ_ｂｅｄ）、入眠時刻（ｔ_ＧＴＳ）、初期睡眠時刻（ｔ_{ｓｌｅｅｐ}）、１つ以上の第１の微小覚醒（例えば、ＭＡ_１及びＭＡ_２）、目覚時刻（ｔ_ｗａｋｅ）、起床時刻（ｔ_ｒｉｓｅ）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み得る。

他の実装形態では、１つ以上のセンサ１３０は、就床時刻（ｔ_ｂｅｄ）、入眠時刻（ｔ_ＧＴＳ）、初期睡眠時刻（ｔ_{ｓｌｅｅｐ}）、１つ以上の第１の微小覚醒（例えば、ＭＡ_１及びＭＡ_２）、目覚時刻（ｔ_ｗａｋｅ）、起床時刻（ｔ_ｒｉｓｅ）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ために使用することができる。例えば、就床時刻ｔ_ｂｅｄを、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基づいて決定することができる。例えば、運動センサ１３８からのデータ（例えば、ユーザが動かないことを示すデータ）、カメラ１５０からのデータ（例えば、ユーザが動か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、テレビをオフにす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基づいて、入眠時刻を決定することができる。

図５を参照すると、本開示のいくつかの実装形態に係る睡眠セッション中にユーザが経験したイベントを識別し、該イベントの視覚及び／又は音声表示を睡眠セッション後のユーザに伝える方法５００が示される。方法５００の１つ以上のステップは、本明細書に記載のシステム１００（図１～図２）の任意の要素又は態様を使用して実施することができる。

方法５００のステップ５０１は、ユーザの睡眠セッションに関連付けられたデータを生成及び／又は受信するステップを含む。データは、例えば、ユーザに関連付けられた呼吸データ、ユーザに関連付けられた音声データ、又は呼吸データ及び音声データの両方を含み得る。呼吸データは、睡眠セッションの少なくとも一部（例えば、睡眠セッションの１０％以上、睡眠セッションの５０％以上、睡眠セッションの７５％以上、睡眠セッションの９０％以上など）の間にユーザの呼吸を示すデータ（例えば、呼吸数、呼吸数変動、換気量、吸気振幅、呼気振幅、及び／又は吸気－呼気比）である。音声データは、睡眠セッション中に記録された１つ以上の音声（例えば、いびき、窒息、呼吸、呼吸の一時停止、努力性呼吸など）として再生可能である。

いくつかの実装形態では、呼吸データは、１つ以上のセンサ１３０のうちの第１のセンサによって生成され、音声データは、１つ以上のセンサ１３０のうちの第２のセンサによって生成される。例えば、圧力センサ１３２及び／又は流量センサ１３４によって呼吸データを生成し、マイクロフォン１４０によって音声データを生成することができる。この例では、圧力センサ１３０及び／又は流量センサ１３４は、本明細書に記載の呼吸治療システム１２０の任意の構成要素又は態様に連結又は統合することができ、マイクロフォン１４０は、ユーザ装置１７０に連結又は統合することができる。他の実装形態では、呼吸データ及び音声データは、１つ以上のセンサ１３０のうちの同じものによって生成される。このような実装形態では、呼吸データ及び音声データは、例えば音響センサ１４１によって生成され得る。データは、例えば、本明細書に記載の電子インタフェース１１９及び／又はユーザ装置１７０（図１）によって、１つ以上のセンサ１３０から受信され得る。

呼吸データ及び音声データにタイムスタンプを付けることにより、音声データの一部が同じ時間間隔に関連付けられた呼吸データの対応する一部に関連付けられ得る。例えば、後述するように、睡眠セッション中の時間間隔でユーザがイベントを経験した場合に、タイムスタンプ情報に基づいて、対応する音声を識別し得る。

方法５００のステップ５０２は、ステップ５０１で受信されたデータ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に関連付けられた呼吸信号を決定するステップを含む。呼吸信号は、呼吸データ、音声データ、又はその両方に少なくとも部分的に基づいて決定することができる。例えば、制御システム１１０は、ステップ５０１で受信されたデータ（例えば、記憶装置１１４に記憶されたデータ）を分析することにより、睡眠セッション中にユーザに関連付けられた呼吸信号を決定することができる。決定された呼吸信号に関連付けられた情報及び／又は該呼吸信号を説明する情報は、例えば、記憶装置１１４（図１）に記憶することができる。

図６を参照すると、睡眠セッションの一部でユーザに関連付けられた例示的な呼吸信号６１０が示される。ｙ軸は、呼吸信号６１０の振幅を表し、ｘ軸は、時間（例えば、数分及び／又は秒）を表す。呼吸信号６１０には、複数の吸気部分と複数の呼気部分が含まれる。各吸気部分は、ユーザの呼吸（吸気）に対応し、各呼気部分は、ユーザの呼吸（呼気）に対応する。いくつかの実装形態では、呼吸信号６１０の１つの吸気部分の積分値は、呼吸信号６１０の１つの呼気部分の積分値と等しい。図６に示す例では、呼吸信号６１０は、時刻ｔ_１と時刻ｔ_２との間の第１の部分６１２と、時刻ｔ_２と時刻ｔ_３との間の第２の部分６１４と、時刻ｔ_３と時刻ｔ_４との間の第３の部分６１６と、時刻ｔ_４と時刻ｔ_５との間の第４の部分６１８と、時刻ｔ_５と時刻ｔ_６との間の第５の部分６２０と、時刻ｔ_６と時刻ｔ_７との間の第６の部分６２２と、時刻ｔ_７と時刻ｔ_８との間の第７の部分６２４とを含む。呼吸信号６１０は、とりわけ、第１の睡眠セッションの一部でユーザが経験した１つ以上のイベントを示すことができる。

いくつかの実装形態では、方法５００のステップ５０２は、ステップ５０１で受信された音声データに少なくとも部分的に基づいて、睡眠セッションに関連付けられた音声信号を決定するステップをさらに含む。図６を参照すると、睡眠セッションの一部でユーザに関連付けられた例示的な音声信号６３０が示される。ｙ軸は、音声信号６３０の周波数を表し、ｘ軸は、時間（例えば、数分）を表す。図６に示すように、音声信号６３０は、一般的に、呼吸信号６１０に対応する。特に、音声信号６３０の周波数は、一般的に、呼吸信号６１０の振幅に対応する（例えば、関連付けられる）。例えば、時刻ｔ_１とｔ_２との間の呼吸信号６１０の第１の部分６１２の平均振幅は、時刻ｔ_２とｔ_３との間の音声信号６１０の第２部分６１４の平均振幅（例えば、時刻ｔ_２とｔ_３との間の呼吸の一時停止を示す）より大きい。同様に、時刻ｔ_１とｔ_２との間の音声信号６３０の平均周波数は、時刻ｔ_２とｔ_３との間の音声信号６３０の平均周波数（例えば、時刻ｔ_２とｔ_３との間の呼吸の一時停止を示す）より大きい。音声データ（ステップ５０１）及び／又は決定された音声信号（ステップ５０２）は、睡眠セッション中にユーザが経験したイベントの識別を支援するために使用することができる。

方法５０３（図５）のステップ５０３は、睡眠セッション中にユーザが経験した１つ以上のイベントを識別するステップを含む。例えば、制御システム１１０は、ステップ５０１で受信されたデータ（例えば、記憶装置１１４に記憶されたデータ）及び／又は決定された呼吸信号（ステップ５０２）を分析することにより、睡眠セッション中にユーザが経験したイベントを識別することができる。識別されたイベントは、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞型無呼吸又は閉塞型睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）、混合型無呼吸、呼吸低下、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、努力性呼吸、喘息発作、てんかん挿間症、発作、又はそれらの任意の組み合わせであり得る。

いくつかの実装形態では、ステップ５０３は、受信された呼吸データ（ステップ５０１）及び／又は決定された呼吸信号（ステップ５０２）に少なくとも部分的に基づいて、イベントを識別するステップを含む。例えば、図６を参照すると、呼吸信号６１０の第１の部分６１２、第３の部分６１６、第５の部分６２０及び第７の部分６２４は、通常の呼吸（例えば、１つ以上の吸気及び１つ以上の呼気）に関連付けられる。第２の部分６１４は、第１のイベントに関連付けられ、第４の部分６１８は、第２のイベントに関連付けられ、第６の部分６２０は、第３のイベントに関連付けられる。この特定の例では、第１のイベント、第２のイベント及び第３のイベントは、閉塞型睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）イベントである。これらのイベントは、例えば、第２の部分６１４、第４の部分６１８及び第６の部分６２０に対する第１の部分６１２、第３の部分６１６、第５の部分６２０及び第７の部分６２４における呼吸信号６１０の相対的な振幅に基づいて、呼吸信号６１０において識別することができる。別の例として、呼吸信号６１０の各イベントは、呼吸信号６１０の振幅を所定の閾値と比較することにより識別することができる。例えば、所定の時間周期での呼吸信号６１０の振幅の平均値又はサンプリングレート（例えば、１秒、３秒、５秒、１０秒、３０秒、１分、３分など）を所定の閾値と比較することにより、睡眠セッション中の１つ以上のイベントを識別することができる。

いくつかの実装形態では、ステップ５０３は、ステップ５０１で受信された呼吸データの少なくとも一部と音声データの少なくとも一部とに少なくとも部分的に基づいて、イベントを識別するステップを含む。このような実装形態では、音声データを（例えば、制御システム１１０によって）分析することにより、ユーザの呼吸を検出又は測定することができる。また、音声データを分析することにより、音声の周波数及び／又は振幅の低下又は減少を検出又は識別することができ、これは、例えば、閉塞型睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）イベントによる一時的な呼吸停止又は呼吸の一時停止を示すことができる。したがって、音声データの周波数及び／又は振幅が所定の閾値を下回ることを所定の持続期間（例えば、約１０秒～約４５秒、約１５秒～約３０秒など）で決定することに応答して、イベントを識別することができる。

しかしながら、音声振幅の低下は、ユーザがイベント（例えば、呼吸の一時停止）を体験するのではなく、ユーザが睡眠している部屋の周囲のノイズレベルの変化に起因する可能性がある。周囲のノイズに影響を与える可能性のある環境要因としては、例えば、（例えば、ＨＶＡＣシステム、ファン、加湿器、除湿機、空気清浄機などから）換気又は空気の流れ、家電製品（例えば、テレビ、スピーカなど）、部屋外のノイズ（例えば、ルームメイト、隣人、交通など）などが挙げられる。したがって、ステップ５０３は、音声データから周囲のノイズをフィルタリングすることにより、ユーザの呼吸を識別するステップを含み得る。例えば機械学習アルゴリズムを使用して周囲のノイズをフィルタリングすることができる。

さらに、このような実装形態では、ステップ５０３が、音声データに少なくとも部分的に基づいてイベントを識別するステップを含む場合、ステップ５０３は、音声データを生成している１つ以上のセンサ１３０（例えば、マイクロフォン１４０）のうちの１つに対するユーザの位置及び／又は向きを決定するステップを含み得る。例えば、睡眠セッション中に、ユーザが音声データを生成するセンサから回転したり、離れたりしてもよく、これは、対応する音声振幅の低下を引き起こす可能性がある。しかしながら、センサに対するユーザの位置に基づいて音声信号の振幅が低下する場合でも、イベント（例えばＯＳＡイベント）に応答する音声信号の振幅の相対的な変化は、一般的に、同じである。したがって、決定されたユーザの位置及び／又は向きを使用して、本明細書に記載の所定の音声閾値のいずれかを変更することができる。

いくつかの実装形態では、ステップ５０３は、訓練された機械学習アルゴリズムを使用して（例えば、教師あり又は教師なしの学習手法を使用して）イベントを識別することにより、呼吸データ（ステップ５０１）及び／又は決定された呼吸信号（ステップ５０２）を受信し、１つ以上のイベントの識別情報を出力するステップを含む。このような実装形態では、機械学習アルゴリズムは、入力としての音声データ（ステップ５０１）及び／又は決定された音声信号（ステップ５０２）をさらに受信し、１つ以上のイベントの識別情報を出力するように訓練することもできる。

いくつかの実装形態では、方法５００のステップ５０３は、受信されたデータ（ステップ５０１）に少なくとも部分的に基づいて、睡眠セッション中のユーザに関連付けられた１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するステップをさらに含む。１つ以上の睡眠関連パラメータは、例えば、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）、１時間当たりのイベント数、イベントパターン、総睡眠時間、総就寝時間、目覚時刻、起床時刻、ヒプノグラム、総浅睡眠時間、総深睡眠時間、総レム睡眠時間、覚醒回数、入眠潜時、又はそれらの任意の組み合わせである。いくつかの実装形態では、１つ以上の睡眠関連パラメータが、国際公開第２０１５／００６３６４号に記載されている睡眠スコアなどの睡眠スコアを含み得、該文献は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。１つ以上の睡眠関連パラメータは、任意の数の睡眠関連パラメータ（例えば、１つの睡眠関連パラメータ、２つの睡眠関連パラメータ、５つの睡眠関連パラメータ、５０つの睡眠関連パラメータなど）を含み得る。

方法５００（図５）のステップ５０４は、睡眠セッションの後に、識別されたイベントの１つ以上の表示（ステップ５０３）をユーザに伝えるステップを含む。１つ以上の表示は、視覚表示（例えば、英数字テキスト、画像、ビデオなど）及び／又は音声表示（例えば、睡眠セッション中のユーザの呼吸（又は一時的な欠如）の記録、いびきなど）を含み得る。１つ以上の表示は、例えば、ユーザ装置１７０を使用して（例えば、ユーザ装置１７０の表示装置１７２及び／又はスピーカ１４２を使用して）ユーザに伝えられ得る。１つ以上の表示は、一般的に、識別されたイベント（ステップ５０３）を説明すること、及び／又は、他の方式で、識別されたイベントに関連付けられるか又は該イベントを説明する情報をユーザに伝えることである。

いくつかの実装形態では、ステップ５０４は、受信されたデータ（ステップ５０１）に少なくとも部分的に基づいて、睡眠セッション中の無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）が所定の閾値以上であると決定されたことに応答して実行される。上述したように、ＡＨＩは、睡眠セッション中にユーザが経験した無呼吸イベント及び／又は呼吸低下イベントの数を、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。このような実装形態では、１つ以上の表示は、ＡＨＩが所定の閾値以上である場合のみに、ユーザに伝えられる。所定の閾値は、例えば、約１５のＡＨＩであり得る。

いくつかの実装形態では、ステップ５０３は、睡眠セッションの一部で単一のイベントを識別するステップを含む。他の実装形態では、ステップ５０３は、睡眠セッションの全部又は一部で複数のイベントを識別するステップを含む。例えば、図６の例示的な呼吸信号６１０を参照すると、第２の部分６１４に発生する第１のイベントと、第４の部分６１８に発生する第２のイベントと、第６の部分６２２に発生する第３のイベントとの３つの別々のイベントが識別された。ステップ５０４は、ステップ５０３で複数のイベントが識別された場合であっても、識別された単一のイベントに対する１つ以上の表示（例えば、複数のイベントに対する表示）をユーザに伝えるステップを含む。

したがって、ステップ５０３で複数のイベントが識別される場合、ステップ５０４は、識別された複数のイベントから１つのイベントを選択し、選択されたイベントに対する１つ以上の表示を伝えるステップを含む。一般的に、識別された複数のイベントのうちの１つのイベントは、そのイベントに関連付けられた１つ以上の表示が、ユーザによる行動応答（例えば、呼吸治療システムの継続使用、シーク診断及び／又は治療、就寝時の習慣の変化など）を誘発する可能性が最も高くなるように選択される。いくつかの実装形態では、複数のイベントのそれぞれを互いに比較することにより、複数のイベントのうちの第１のイベントを選択することができる。例えば、複数のイベントのうちの第１のイベントは、複数のイベントのうちの第１のイベントが、複数のイベントのうちの他の全てのイベントの周波数及び／又は振幅の変化より大きい音声データ／信号の周波数及び／又は振幅の変化（例えば、呼吸が正常であることを示す信号の区間に対する変化）に関連付けられると決定されたことに応答して選択され得る。別の例では、複数のイベントのうちの第１のイベントは、複数のイベントのうちの第１のイベントが、複数のイベントのうちの他の全てのイベントに対するユーザが呼吸を停止した持続期間より長い、ユーザが呼吸を停止した持続期間（例えば、音声データにおいて無音で示される持続期間）に関連付けられると決定されたことに応答して選択され得る。いくつかの実装形態では、識別された複数のイベントのうちの１つのイベントを選択するステップは、線形回帰アルゴリズムを使用するステップを含む。線形回帰アルゴリズムは、例えば、実際の閉塞型睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）イベントである識別されたイベントごとに、パーセンテージ尤度を求めるために使用することができる。

ステップ５０４でユーザに伝えられた１つ以上の表示は、例えば、グラフ表現、イベント表示、音声表示、又はそれらの任意の組み合わせを含み得る。図７を参照すると、決定された呼吸信号（ステップ５０２）の少なくとも一部のグラフ表現７１０は、本明細書に記載のユーザ装置１７０（図１）の表示装置１７２に表示される。図６と図７とを比較すると分かるように、グラフ表現７１０に対応する呼吸信号は、上述した決定された呼吸信号６１０（図６）の一部と同じ又は類似する。

また、図７を参照すると、複数の表示７３２～７４０は、グラフ表現７１０と同時に表示装置１７２に表示される。表示７３２～７４０のそれぞれは、一般的に、例えば、英数字テキスト、記号、画像、図形、色、又はそれらの任意の組み合わせを含み得る。表示７３２～７４０は、１つ以上の表示７３２～７４０がグラフ表現７１０の一部に部分的に重畳され、グラフ表現７１０の一部に完全に重畳され、グラフ表現７１０と略近接又は離間して配置するように表示され得る。

第１の表示７３２は、一般的に、呼吸信号のグラフ表現７１０を記述又は説明する情報を提供して、表示されたグラフ表現７１０の理解及び／又は解釈をユーザに支援する。例えば、第１の表示７３２は、グラフ表現７１０を説明する英数字テキスト（例えば、「呼吸の痕跡」）を含み得る。

第２の表示７３４は、一般的に、グラフ表現７１０に示される呼吸信号の第１の部分に関連付けられた情報を提供する。より具体的には、第２表示７３４は、一般的に、ユーザがイベントを経験していないグラフ表現７１０における呼吸信号の部分（例えば、「正常呼吸の区間」という英数字テキストを使用する）を識別することを支援する。正常の呼吸に関する情報を提供することにより、例えば、識別されたイベントをユーザに強調することを支援することができる。

第３表示７３６は、一般的に、識別されたイベントに関連付けられた情報を提供し、呼吸信号のグラフ表現７１０内のそのイベントを識別することを支援する。第３表示７３６は、識別されたイベントに関連付けられるか又は該イベントを説明する情報をユーザに伝えることができる（例えば、「３０秒間の呼吸停止」）。いくつかの実装形態では、第３表示７３６は、識別されたイベントに対応する呼吸信号の一部を（例えば、異なる色、ボックス、輪郭などを使用して）強調表示するために、グラフ表現７１０に直接重畳されるか又は含まれる。

第１の音声表示７４０は、一般的に、第３の表示７３６に対応する識別されたイベントに関連付けられた音声をユーザが聴くことができることを示す情報を提供する。第１の音声表示７４０は、ユーザ選択可能要素７４２と、音声インジケータ７４４とを含む。ユーザ選択可能要素７４２がクリック又はタップされることにより、識別されたイベントを含む音声データの一部がユーザに伝えられる（例えば、スピーカ１４２を介して再生される）。音声データの一部は、識別されたイベント全体と、識別されたイベントの直前及び／又は直後（イベントの３秒、５秒、１０秒、１５秒など前及び／又は後）の呼吸信号の一部とを含み得る。音声インジケータ７４４は、識別されたイベントに関連付けられた音声をユーザが聴くことができることを記述する英数字テキスト（例えば、「睡眠時無呼吸の音声再生」）を含み得る。

いくつかの実装形態では、再生バー７３８も、グラフ表現７１０とともに、表示装置１７２に表示される。ユーザ選択可能要素７４２が選択されたことに応答して、再生バー７３８は、音声を再生するようにグラフ表現７１０（例えば、第３表示７３６に向かう方向）に沿って移動し、音声がグラフ表現７１０のどの一部に対応するかを示す。このような実装形態では、再生バー７３８は、（例えば、再生バー７３８をいずれかの方向にタップしてドラッグすることにより）ユーザが音声再生を早送るか又は巻き戻すことができるように選択可能又はインタラクティブにすることもできる。

図８を参照すると、いびきパターンを示すプロット８００が示される。ｙ軸は、音声又は音の周波数（例えば、ｋＨｚで測定）に対応し、ｘ軸は、睡眠セッション中の時間に対応する。いびきパターンは、一連のいびき８０２～８１２を含む。この非制限的な例では、いびきパターンは、一連のいびき８０２～８１２を通じて、呼吸努力（例えば、睡眠呼吸障害（ＳＢＤ）の危険因子になる可能性のある努力性呼吸）の増加を示す。この非制限的な例に示すいびきパターンは、漸強いびきと呼ばれ、連続したいびきは、音量が漸強まで増加し、それから音量を減らす。例えば、いびき８０２～８１２は、徐々に音量が漸強まで増加し、例えば、いびき８１２については、その後、通常の呼吸又は静かないびきが続き、それは、例えば、いびき８０２、８０４に似ている。プロット８００では、濃い線又は陰影は、ある周波数において大きな音に対応する（例えば、音の振幅又は強度が大きいほど、色がより暗く、必要に応じて太い線又は陰影により示される）。（例えば、表示装置１７２に表示された）プロット８００は、ステップ５０４で、単独でユーザに伝えられるか、又は上述した他の任意の表示と組み合わせてユーザに伝えられ得る。プロット８００の選択は、漸強いびきの特徴パターンに基づいて行うことができる。すなわち、漸強いびきに対応する音声振幅の変化パターンなどの、音声振幅の変化に基づいていびきイベントを選択することができる。追加的に、（例えば、表示装置１７２に表示された）プロット８００をユーザに伝えるとともに、（例えば、スピーカ１４２を介して）関連付けられた音声データをユーザに伝えることにより、プロット８００内に反映されたいびきをユーザが聞くことができる。

本明細書に記載の呼吸治療システム（例えばＣＰＡＰシステム）のユーザの中には、かかるシステムの使い心地が悪く、使用しにくく、高価であり、及び／又は審美性が低いと感じる人もいる。これらのシステムのユーザの中には、最初に治療を開始した後に、使用の利点に気付かない人もいる。その結果、これらのユーザは、自分の呼吸治療システムを処方されたとおりに（例えば毎晩）使用しなくなること、さらには、呼吸治療システムの使用を完全に中止してしまうことさえある。実際、ユーザは、呼吸治療システムの使用を必要とする可能性のある状態に関連付けられた症状の診断及び／又は治療を求めることを避ける場合がある。

ユーザが呼吸治療システムを使用していないときに発生するいびき、窒息、努力性呼吸などの特定のイベントに関連付けられた音は、（例えば、図２の同床者２２０の観点から）かなり大きくなり得るが、ユーザは、睡眠しているため、これらのノイズを聞くことができない。ユーザは、実際にこれらのイベントに関連付けられた音を聞き、これらの症状の重症度を把握できた場合に、これらのイベントを低減又は排除するために、将来、治療を求め、呼吸治療システムを使用し、及び／又は推奨される呼吸治療を遵守する可能性が高いか、又はそれらのことを促進し得る。例えば、ＯＳＡイベント中にユーザが呼吸を停止する時間周期は、約１５秒～約３０秒であり得る。ユーザは、このように呼吸を停止した比較的長い無音期間全体を聴くことができれば、症状の重症度又は深刻さをより把握することができ、処方されたとおりに治療を求め、及び／又は呼吸治療システムを使用する可能性が高くなる。したがって、識別されたイベントの表示を表示することにより、関連付けられた音声をユーザに伝えるとともに、処方されたとおりに呼吸治療システムを使用し、症状の診断及び治療を求め、及び／又は睡眠の習慣を変えることなど、ユーザによる行動応答を促進又は引き起こすことを支援することができる。

いくつかの実装形態では、ステップ５０１～５０４を、第１の睡眠セッション後の１つ以上の追加睡眠セッション（例えば、第３の睡眠セッション、第４の睡眠セッション、第１０の睡眠セッション、第１００の睡眠セッションなど）において繰り返すことができる。

以下の請求項１～３７のいずれか１つ以上からの１つ以上の要素、態様、ステップ又はその一部（単数又は複数）をその他の請求項１～３７のいずれか１つ以上又はその組み合わせからの１つ以上の要素、態様、ステップ又はその一部（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。

本開示を１つ以上の特定の実施形態又は実装形態を参照して説明したが、当業者であれば、本開示の精神及び範囲から逸脱することなく、多くの変更が可能であることを認識するであろう。これらの実装形態及びその明確な変更はそれぞれ、本開示の精神及び範囲内にあると考えられる。本開示の態様による追加の実装形態は、本明細書に記載の実装形態のいずれかからの任意の数の特徴を組み合わせてもよいことも企図される。

Claims (37)

1. １つ以上のセンサから、ユーザの睡眠セッションに関連付けられたデータを受信するステップであって、前記データが、（ｉ）前記睡眠セッションの少なくとも一部の間において前記ユーザに関連付けられた呼吸データと、（ｉｉ）前記睡眠セッションの少なくとも一部の間において前記ユーザに関連付けられた１つ以上の音として再生可能な音声データとを含む、ステップと、
   前記データの少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザに関連付けられた呼吸信号を決定するステップと、
   前記データの少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザが経験したイベントを識別するステップと、
   （ｉ）前記呼吸信号の一部のグラフ表現と、（ｉｉ）前記呼吸信号の一部の前記グラフ表現内で前記識別されたイベントの識別を支援するイベント表示とを、ユーザ装置を介してユーザに伝えるステップと、を含む、方法。
2. 前記識別されたイベントに関連付けられた前記音声データの一部を、前記ユーザ装置を介して前記ユーザに伝えるステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記ユーザ装置を介して、ユーザ選択可能音声素子を表示するステップをさらに含み、前記識別されたイベントに関連付けられた前記音声データの一部を、前記ユーザ装置を介して前記ユーザに伝える前記ステップは、前記ユーザ選択可能音声素子の選択に応じて行われる、請求項１に記載の方法。
4. 前記イベント表示は、前記呼吸信号の一部の表示されたグラフ表現と少なくとも部分的に重畳又は隣接する、請求項１～３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記イベント表示は、グラフ表示、英数字テキスト、又はそれらの両方を含む、請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記データに少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザの前記睡眠セッションに関連付けられた１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するステップをさらに含む、請求項１～５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記１つ以上の睡眠関連パラメータは、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）、１時間当たりのイベント数、イベントパターン、睡眠スコア、総睡眠時間、総就寝時間、目覚時刻、起床時刻、ヒプノグラム、総浅睡眠時間、総深睡眠時間、総レム睡眠時間、覚醒回数、入眠潜時、又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記決定された１つ以上の睡眠関連パラメータに関連付けられた表示を、前記ユーザ装置を介して前記ユーザに伝えるステップをさらに含む、請求項６又は７に記載の方法。
9. 前記識別されたイベントは、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、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、努力性呼吸、喘息発作、てんかん挿間症、又は発作である、請求項１～８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記１つ以上のセンサの少なくとも１つは、前記ユーザ装置に物理的に連結されるか又は物理的に統合される、請求項１～９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記１つ以上のセンサは、マイクロフォン、音響センサ、ＲＦセンサ、圧力センサ、運動センサ、流量センサ、又はそれらの任意の組み合わせである、請求項１～１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記ユーザ装置は、前記音声データの一部を前記ユーザに伝えるスピーカを含む、請求項１～１１のいずれか１項に記載の方法。
13. 前記ユーザ装置は、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、テレビ、ウェアラブル装置、スマートミラー、又は呼吸治療装置である、請求項１～１２のいずれか１項に記載の方法。
14. 前記データに少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザが経験した第２のイベントを識別するステップをさらに含む、請求項１～１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 前記呼吸信号の一部の前記グラフ表現内で前記識別された第２のイベントの識別を支援する第２のイベント表示を、前記ユーザ装置を介して前記ユーザに伝えるステップをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記呼吸信号の一部は、前記睡眠セッションの約２０秒～約１０分に関連付けられる、請求項１～１５のいずれか１項に記載の方法。
17. 前記呼吸信号の一部は、前記睡眠セッションの約３分に関連付けられる、請求項１～１５のいずれか１項に記載の方法。
18. 前記イベントを識別するステップは、前記睡眠セッション中に前記ユーザが経験した複数のイベントから前記イベントを選択するステップを含む、請求項１～１７のいずれか１項に記載の方法。
19. 前記複数のイベントから前記イベントを選択するステップは、線形回帰アルゴリズムを使用するステップを含む、請求項１８に記載の方法。
20. 前記複数のイベントから前記イベントを選択するステップは、前記データを分析することにより、（ｉ）前記睡眠セッション中の前記ユーザの１つ以上の呼吸一時停止、（ｉｉ）前記睡眠セッション中の前記音声データにおける前記１つ以上の音の周波数、（ｉｉｉ）前記睡眠セッション中の前記音声データにおける前記１つ以上の音の周波数の変化、（ｉｖ）前記睡眠セッション中の前記音声データにおける前記１つ以上の音の振幅、（ｖ）前記睡眠セッション中の前記音声データにおける前記１つ以上の音の振幅の変化、又は（ｖｉ）それらの任意の組み合わせを識別するステップを含む、請求項１８又は１９に記載の方法。
21. 前記複数のイベントから選択された前記イベントは、前記複数のイベントの他のそれぞれの呼吸一時停止より大きい呼吸一時停止に関連付けられる、請求項２０に記載の方法。
22. 前記複数のイベントから選択された前記イベントは、前記複数のイベントの他のそれぞれの音声周波数の変化より大きい音声周波数の変化に関連付けられる、請求項２０に記載の方法。
23. 前記複数のイベントから選択された前記イベントは、前記複数のイベントの他のそれぞれの音声振幅の変化より大きい音声振幅の変化に関連付けられる、請求項２０に記載の方法。
24. 前記複数のイベントから選択された前記イベントは、前記音声振幅の変化のパターンに関連付けられる、請求項２０に記載の方法。
25. 前記呼吸信号を決定する前記データの少なくとも一部は、前記呼吸データの少なくとも一部を含む、請求項１～２４のいずれか１項に記載の方法。
26. 前記呼吸信号を決定する前記データの少なくとも一部も、前記音声データの一部を含む、請求項２５に記載の方法。
27. イベントの識別は、訓練された機械学習アルゴリズムを使用するステップを含む、請求項１～２６のいずれか１項に記載の方法。
28. １つ以上のプロセッサを含む制御システムと、
    機械可読命令を記憶しているメモリと、を含むシステムであって、
    前記制御システムは、前記メモリに連結され、前記メモリ内の前記機械実行可能命令が前記制御システムの前記１つ以上のプロセッサの少なくとも１つによって実行されると、請求項１～２７のいずれか１項に記載の方法が実施される、システム。
29. 請求項１～２７のいずれか１項に記載の方法を実施するように構成された制御システムを含む、１つ以上の表示をユーザに伝えるシステム。
30. 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１～２７のいずれか１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。
31. 非一時的なコンピュータ可読媒体である、請求項３０に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
32. 機械可読命令を記憶するメモリと、
    ユーザの睡眠セッションに関連付けられたデータを受信するステップであって、前記データが、（ｉ）前記睡眠セッションの少なくとも一部の間において前記ユーザに関連付けられた呼吸データと、（ｉｉ）前記睡眠セッションの少なくとも一部の間において前記ユーザに関連付けられた１つ以上の音として再生可能な音声データとを含む、ステップと、
    前記データの少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザに関連付けられた呼吸信号を決定するステップと、
    前記データの少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザが経験したイベントを識別するステップと、
    （ｉ）前記呼吸信号の一部のグラフ表現と、（ｉｉ）前記呼吸信号の一部の前記グラフ表現内で前記識別されたイベントの識別を支援するイベント表示とを、ユーザ装置を介してユーザに伝えるステップと、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。
33. 前記制御システムは、前記識別されたイベントに関連付けられた前記音声データの一部を、前記ユーザ装置を介して前記ユーザに伝えるように構成される、請求項３２に記載のシステム。
34. 加圧空気を供給するように構成された呼吸治療装置と、
    導管を介して前記呼吸装置に連結され、ユーザと係合し、前記供給された加圧空気を前記ユーザの気道に誘導することを支援するように構成されたインタフェースとを含む呼吸治療システムをさらに含む、請求項３２又は３３に記載のシステム。
35. 前記１つ以上のセンサのうちの第１のセンサは、前記呼吸治療システムの一部に連結又は統合される、請求項３４に記載のシステム。
36. 前記１つ以上のセンサのうちの第２のセンサは、前記ユーザ装置に連結又は統合される、請求項３５に記載のシステム。
37. 前記第１のセンサは、前記呼吸データを生成するように構成され、前記第２のセンサは、前記音声データを生成するように構成される、請求項３６に記載のシステム。