JP2023540010A - 未病検出システム及び方法 - Google Patents
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- A61M2230/00—Measuring parameters of the user
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Abstract
システムは、呼吸治療システム、メモリ及び制御システムを含む。前記呼吸治療システムは、加圧空気を供給する呼吸治療装置と、導管を介して前記呼吸治療装置に連結されたユーザインタフェースと、を含む。前記ユーザインタフェースは、前記個人と係合し、前記加圧空気を前記個人の気道に導くことに役立つ。前記システムは、音響信号を前記導管及び前記ユーザインタフェースを介して前記個人の前記気道に導き、前記個人の前記気道の一部、前記個人の前記気道内の障害物又はその両方によって引き起こされる、前記音響信号の１つ以上の反射を表す音響データを生成し、前記音響データを分析して、前記個人の前記気道に関連するパラメータの値を決定し、そして前記パラメータの前記決定された値に基づいて、動作を実施するために用いられる。
Description
関連出願の相互参照
本願は、２０２０年８月３１日に出願された米国仮特許出願第６３／０７２８９６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。
本願は、２０２０年８月３１日に出願された米国仮特許出願第６３／０７２８９６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、一般的に個人の気道を監視するシステム及び方法に関し、より具体的には、個人の気道を監視することにより身体症状に先立って呼吸疾患を検出して特定す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）、閉塞型睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）、中枢型睡眠時無呼吸（ＣＳＡ）、並びに混合型無呼吸及び低呼吸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（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／又は呼吸障害に罹患している。これらの人はまた、他の呼吸疾患に罹患している。多くの場合、個人が咳、閉塞感、発熱などの外部から検出可能な身体症状が現れるまで、呼吸疾患を検出して特定することができない。したがって、個人の気道を正確に監視して、呼吸疾患が外部から検出可能な身体症状を引き起こす前に、潜在的な呼吸疾患を検出して特定することができることは、有利である。本開示は、個人の気道をより容易に監視することができるシステム、装置及び方法を対象とする。
本開示のいくつかの実装形態によれば、個人の気道を監視する方法は、音響信号を前記個人の前記気道に導くステップを含む。前記方法は、前記音響信号の１つ以上の反射を表す音響データを生成するステップをさらに含む。前記反射は、（ｉ）前記個人の前記気道の一部、（ｉｉ）前記個人の前記気道内の障害物又は（ｉｉｉ）（ｉ）及び（ｉｉ）の両方によって引き起こされる。前記方法は、前記音響データを分析して、前記個人の前記気道に関連するパラメータの値を決定するステップをさらに含む。前記方法は、前記パラメータの前記決定された値に基づいて、動作を実施するステップをさらに含む。
本開示のいくつかの実装形態によれば、システムは、呼吸治療システムと、機械可読命令を記憶するメモリと、制御システムと、を含む。前記呼吸治療システムは、呼吸治療装置及びユーザインタフェースを含む。前記呼吸治療装置は、加圧空気を供給するように構成される。前記ユーザインタフェースは、導管を介して前記呼吸治療装置に連結され、前記個人と係合し、前記供給された加圧空気を前記個人の気道に導くことに役立つように構成される。前記制御システムは、前記機械可読命令を実行して、音響信号を前記導管及び前記ユーザインタフェースを介して前記個人の前記気道に導き、（ｉ）前記個人の前記気道の一部、（ｉｉ）前記個人の前記気道内の障害物又は（ｉｉｉ）（ｉ）及び（ｉｉ）の両方によって引き起こされる、前記音響信号の１つ以上の反射を表す音響データを生成し、前記音響データを分析して、前記個人の前記気道に関連するパラメータの値を決定し、そして前記パラメータの前記決定された値に基づいて、動作を実施するように構成された１つ以上のプロセッサを含む。
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。ただし、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、むしろ、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。
本開示は、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番号を付す。各図は、縮尺通りに描かれておらず、単に本開示を説明するために提供するものである。本開示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される。
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）、閉塞型睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）、中枢型睡眠時無呼吸（ＣＳＡ）、並びに混合型無呼吸及び低呼吸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（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、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、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又は障害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別の形態のＳＤＢ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～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別の形態のＳＤＢ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、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．負の食道内圧が漸増するパターンが、より低い負圧レベルへの圧力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、という両方の基準を満たす必要がある。２０００年には、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流れ信号に基づくものであってもよい。例えば、流れ信号に基づいて流れ制限尺度を決定することができる。その後、流れ制限尺度及び換気量の急増の尺度の関数として覚醒の尺度を導出することができる。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、米国特許第１０５４９０５３号及び米国特許出願公開第２０２０／０１９７６４０号に記載されている。
チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）は、別の形態のＳＤＢ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の眠気が含まれる。
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、呼吸筋肉と胸郭との間の不十分な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、個人の睡眠中に起こる特定イベント（例えば、いびき、無呼吸、低呼吸、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数増加、呼吸困難、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ため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ってもよい。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、閉塞型睡眠時無呼吸の重症度を示すことができる。
これらの障害の多くを罹る個人は、肺疾患、肺炎症、肺炎などの他の呼吸疾患にも罹患している可能性がある。しかしながら、多くの場合、個人が咳、閉塞感、発熱などの外部から検出可能な身体症状が現れるまで、これらの呼吸疾患を検出して特定することができない。したがって、個人の気道を正確に監視して、これらの呼吸疾患が外部から検出可能な身体症状を引き起こす前に、潜在的な呼吸疾患を検出及び／又は特定することができることは、有利である。
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、外部の身体症状が現れる前に呼吸疾患を検出及び／又は特定するために使用することができる。システム１００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。
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個のプロセッサなど）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）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ってもよい。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、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は、ユーザに関連する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、ユーザに関連する人口統計学的情報、ユーザに関連する生体情報、ユーザに関連する医療情報、自己報告によるユーザフィードバック、ユーザに関連する睡眠パラメータ（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。人口統計学的情報は、例えば、ユーザの年齢、ユーザの社会的性役割、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史）、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、ユーザに関連する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、ユーザに関連する転倒リスク評価（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んでもよい。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によって分析することができるように、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など）を用いて、１つ以上のセンサ１３０と通信することができる。電子インタフェース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は、制御システム１１０及び／又は記憶装置１１４に連結又は（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、１つ以上のセンサ１３０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、鉄の肺又は胸当てなどの負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種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、又は呼吸不全につながる他の障害であって、睡眠時及び覚醒時のいずれにも現れ得る障害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（例えば、送風機モータ）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持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６ｃｍＨ２Ｏ、少なくとも約１０ｃｍＨ２Ｏ、少なくとも約２０ｃｍＨ２Ｏ、約６ｃｍＨ２Ｏ～約１０ｃｍＨ２Ｏの間、約７ｃｍＨ２Ｏ～約１２ｃｍＨ２Ｏの間など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。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又はそれらの任意の組み合わせは、呼吸治療装置１２２の筐体に連結され、及び／又は呼吸治療装置１２２の筐体内に配置されてもよい。
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ように役立つ。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。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１０ｃｍＨ２Ｏ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１０ｃｍＨ２Ｏの陽圧で気道への供給ガスの輸送を容易にするのに充分なシールを含んでなくてもよい。
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か又はこのようなフェイスマスクを含む（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的に輸送する鼻枕マスクであるか又はこれらのようなマスクを含む。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）にユーザインタフェース１２４又はユーザインタフェース１２４の一部を配置し、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）を含むストラップアセンブリと、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ことに役立つ等角のクッション（例えば、シリコーン、プラスチック、発泡体など）と、を含んでもよい。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を使用して、ユーザが排出した二酸化炭素及び他のガスを逃がすことができる。他の実装形態では、ユーザインタフェース１２４は、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、導管に吸気及び呼気用の別々の枝管が存在してもよい。他の実装形態では、単枝型導管は、吸気及び呼気のいずれにも使用される。一般的に、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、一般的に、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、又はより一般的に本明細書に記載の他のセンサ１３０のいずれか）を含んでもよい。これらの１つ以上のセンサを使用して、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ｍｙＡｉｒＴＭスコアなど）、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ってもよい。
加湿タンク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、加湿タンク１２９内の水を加熱するヒーターを含んでもよい。追加的に、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）加熱要素も含んでもよい。加湿タンク１２９は、空気経路の水蒸気入口に流体的に連結され、水蒸気を水蒸気入口を介して空気経路に輸送す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、無水加湿器を含んでもよい。無水加湿器には、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）システムなどの気道陽圧（ＰＡＰ）システム或いはそれらの任意の組み合わせ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に役立つ。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を含んでもよい。呼吸治療装置１２２は、加圧空気を加湿するための水を貯蔵する加湿タンク１２９をさらに含んでもよい。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。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に血圧装置１８０及び活動追跡器１９０を着用することができる。
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（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（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、ライダー（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、電気眼球図記録（ＥＯＧ）センサ、末梢血酸素飽和度（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んでもよい。
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んでもよい。
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（例えば、図２のユーザ２１０）、呼吸治療システム１２０、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、活動など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によって使用することができる。睡眠－覚醒信号は、睡眠、覚醒、リラックスした覚醒、微小覚醒、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段階の両方を含んでもよい）などの明確な睡眠段階、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（睡眠状態と呼ばれる場合がある）を示すことができる。センサ１３０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、米国特許第１０，６６０，５６３号、米国特許出願公開第２０２０／０３３７６３４号、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、国際公開第２０１９／１２２４１４号、米国特許出願公開第２０２０／０３８３５８０号に記載されている。
また睡眠－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などを示すこともできる。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１つ以上のセンサ１３０によって睡眠－覚醒信号を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としては、総就寝時間、総睡眠時間、総覚醒時間、入眠潜時、中途覚醒パラメータ、睡眠効率、断片化指数、入眠時間量、呼吸数の一貫性、入眠時間、覚醒時間、睡眠障害の割合、動き回数又はそれらの任意の組み合わせが挙げられる。
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／又は音響データを使用して、睡眠セッション中のユーザに関連する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／呼気振幅比、吸気／呼気持続期間比、１時間あたりのイベント数、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、低呼吸、ＲＥＲＡ、流れ制限（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、流れの増加がない結果となるイベント）、（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、心拍数増加、心拍数変動、呼吸困難、喘息発作、てんかん挿間症、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などの病気の存在、ストレスレベルの上昇などを含んでもよい。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５，２４５，９９５号、米国特許第６，５０２，５７２号、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を呼吸治療装置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、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を使用して、ユーザの血圧を決定することができる。
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。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を呼吸治療装置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ってもよい。
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、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を使用して、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んでもよい。運動センサ１３８は、ユーザの顔の中又は周りの拍動及びユーザインタフェース１２４の近位の拍動などの動脈拍動に関連する動き又は加速度を検出するために使用することができ、拍動の形状、速度、振幅又は体積という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は、代替的又は追加的に、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が取得され得る。
マイクロフォン１４０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、またマイクロフォン１４０からの音響データを使用して、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）特定することができる。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。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連結又は統合されてもよい。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されてもよい。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されるか又は連結されてもよい。マイクロフォン１４０はまた、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されてもよい。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位置付けられてもよい。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を使用して、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ことができる。スピーカ１４２を呼吸治療装置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を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）に組み合わせることができる。このような実装形態では、スピーカ１４２は、所定の間隔及び／又は所定の周波数で音波を生成するか又は放射し、マイクロフォン１４０は、スピーカ１４２から放射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射された音波は、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時間あたりのイベント数、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／送信することなどによるアクティブ音響センシングに関わるものと理解されてもよい。こ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と同一又は同様であるが、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、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）を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（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、ＷｉＦｉ、ブルートゥース（登録商標）などであってもよい。
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んでもよいＷｉＦｉ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、ＷｉＦｉメッシュシステムは、それぞれがＲＦセンサ１４７と同一又は同様のＲＦセンサを含む、ＷｉＦｉルータ及び／又はＷｉＦｉ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。ＷｉＦｉルータ及び衛星は、ＷｉＦｉ信号を使用して互いに持続的に通信する。ＷｉＦｉメッシュシステムを使用して、物体又は人の移動が信号を部分的に妨害することによるルータと衛星との間のＷｉＦｉ信号の変化（例えば、受信された信号強度の差）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。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によって使用することができる。例えば、カメラ１５０からの画像データを使用して、ユーザの位置を特定し、ユーザがユーザのベッド（図２におけるベッド２３０など）に就床する時間を決定し、ユーザがベッド２３０から離床する時間を決定することができる。またカメラ１５０を使用して、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ことができる。またカメラ１５０を使用して、位置閉塞型睡眠時無呼吸に罹るユーザの無呼吸症状の発作の持続期間及び／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、ユーザの温度及び／又はユーザの動きを含む、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。またユーザの存在、位置及び／又は動きを測定する際に、ＩＲセンサ１５２をカメラ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。
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、ユーザの温度及び／又はユーザの動きを含む、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。またユーザの存在、位置及び／又は動きを測定する際に、ＩＲセンサ１５２をカメラ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、ユーザによって着用し、ユーザ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の睡眠段階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を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）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を使用して、ユーザの呼気中の検体の存在を検出することができる。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、ユーザの呼吸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、ユーザの口の付近に配置されて、ユーザ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がユーザの鼻及び口を覆うフェイスマスクである場合、検体センサ１７４をフェイスマスク内に配置してユーザ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をユーザの鼻の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をユーザ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を使用して、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、二酸化炭素などの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を使用して、ユーザがその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、ユーザの口の付近又は（ユーザインタフェース１２４がフェイスマスクである実装形態では）フェイス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示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を使用して、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内に連結又は統合して、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の付近に配置される。また水分センサ１７６を使用して、ユーザ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ことができる。また水分センサ１７６を使用して、環境変化に対するユーザの生体反応を追跡することができる。
深さをセンシングするために、１つ以上のＬｉＤＡＲセンサ１７８を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）を使用して、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を有する固定機器又は（スマートフォンなどの）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データを例えば電磁式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。またＬｉＤＡＲを使用して、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身長の変化を推定することができる。ＬｉＤＡＲを使用して、環境の３Ｄメッシュ表現を形成し得る。さらなる用途では、電波が通過する固体表面（例えば、電波透過性材料）に対しては、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する。
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、音響センサ１４１及び／又はＲＦセンサ１４７をユーザ装置１７０に統合及び／又は連結することができる。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）によって使用される追加のデータ又は二次データを生成する二次装置と考えられる。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にほぼ隣接して配置される（例えば、ユーザの一部に配置されるか又は接触し、ユーザが着用し、ナイトテーブルに連結されるか又はそれに配置され、マットレスに連結され、天井に連結されるなど）。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することができるように、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、吸気対呼気比、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、イベントの平均持続期間、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んでもよい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、意図的でないユーザインタフェースの漏れ、口漏れ、咳、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数増加、呼吸困難、喘息発作、てんかん挿間症、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んでもよい。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、スマートウォッチなどのモバイル機器であってもよい。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などのスマートスピーカ）であってもよい。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に含まれてもよい。
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に役立つために使用される。血圧装置１８０は、例えば、収縮期血圧要素及び／又は拡張期血圧要素を測定するために、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
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をユーザの上腕に着用することができる。血圧装置１８０が血圧計であるこのような実装形態では、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に連結され、次に呼吸治療装置１２２は、加圧空気を輸送してカフを膨張させる。より一般的には、血圧装置１８０を、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／又は活動追跡器１９０に通信可能に連結し、及び／又は（例えば、筐体内に）物理的に統合することができる。
活動追跡器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に役立つために使用される。活動測定値は、例えば、歩数、移動距離、登り歩数、身体活動の持続期間、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ヴァ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んでもよい。活動追跡器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などの本明細書に記載の１つ以上のセンサ１３０を含んでもよい。
いくつかの実装形態では、活動追跡器１９０は、スマートウォッチ、リストバンド、リング又はパッチなどのユーザが着用できるウェアラブル装置である。例えば、図２を参照して、活動追跡器１９０は、ユーザの手首に着用される。また活動追跡器１９０をユーザが着用する衣服又は衣類に連結又は統合することができる。さらに代替的に、また活動追跡器１９０をユーザ装置１７０に連結又は（例えば、同じ筐体内に）統合してもよい。より一般的には、活動追跡器１９０を、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／又は血圧装置１８０に通信可能に連結するか、又は（例えば、筐体内に）物理的に統合してもよい。
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（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、ローカルサーバなど、又はそれらの任意の組み合わせ）に位置付けることができる。
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、ユーザが使用してユーザインタフェースを特定するシステムは、より多い構成要素又はより少ない構成要素を含んでもよい。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、血圧装置１８０及び／又は活動追跡器１９０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部分を使用し、及び／又は１つ以上の他の構成要素と組み合わせて、圧力設定を変更するための様々なシステムを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にほぼ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／又は構造内に位置付けられてもよい。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の位置に位置付けられてもよい。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連結されてもよい。
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の位置に位置付けられてもよい（例えば、１つ以上のセンサ１３０は、ベッド２３０に連結され、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の位置に位置付けられてもよい（例えば、１つ以上のセンサ１３０は、マットレス２３２に連結され、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にほぼ隣接する枕上及び／又は枕内の第４の位置に位置付けられてもよい。
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にほぼ隣接するナイトテーブル２４０上及び／又はナイトスタンド２４０内の第５の位置に位置付けられてもよい。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に連結され、及び／又は配置されるように第６の位置に位置付けられてもよい（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連結される）。より一般的には、ユーザ２１０に関連するセンサデータを生成することができるように、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つをユーザ２１０に対して任意の適切な位置に位置付けることができる。
いくつかの実装形態では、マイクロフォン１４０などの一次センサは、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と同一又は同様である）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の構成要素の間のコネクタ、（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され、及び／又は連結されてもよい。
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を使用して、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と同一又は同様である）は、ユーザ装置１７０、ＴＶ、ウォッチ（例えば、ユーザが着用する機械式ウォッチ又は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、タブレット型デバイス、無水加湿器又はそれらの組み合わせなどのコロケートされたスマートデバイスに統合され、及び／又は連結されてもよい。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、睡眠セッション中の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と同一又は同様である）は、それに音響信号を伝えることができ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。
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時間であり、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ってもよい。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出た、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。
図３を参照すると、睡眠セッションの例示的な時間軸３０１が示されている。時間軸３０１は、就床時刻（ｔｂｅｄ）と、入眠時刻（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）時刻に関連する。就床時刻ｔｂｅｄを就床閾値持続期間に少なくとも部分的に基づいて特定して、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時間などであってもよい。本明細書においては、ベッドを参照して就床時刻ｔｂｅｄを説明しているが、より一般的には、就床時刻ｔｂｅｄ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てもよい。
入眠時刻（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に関連する。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ってもよい。
目覚時刻ｔｗａｋｅは、ユーザが二度寝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）と関連する時刻である。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ＭＡ１及びＭＡ２）のうちの１つを経験する可能性がある。目覚時刻ｔｗａｋｅとは対照的に、ユーザは、各微小覚醒ＭＡ１及びＭＡ２の後に二度寝る。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の後に二度寝る。したがって、目覚時刻ｔｗａｋｅ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少なくとも部分的に基づいて定義されてもよい。
同様に、起床時刻ｔｒｉｓｅ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と関連する。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ｔｒｉｓｅ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少なくとも部分的に基づいて定義されてもよい。２回目以降の就床時刻ｔｂｅｄであるその後の睡眠セッションはまた、（例えば、ユーザがベッドを４時間以上、６時間以上、８時間以上、１２時間以上など離れた）起床閾値持続期間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１回以上目覚めてベッドから出る可能性がある。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）に続く時刻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、約１２時間～約１８時間の間の任意の時間（ユーザが目覚めるか（ｔｗａｋｅ）又は起床して（ｔｒｉｓｅ）から、就床（ｔｂｅｄ）し、入眠（ｔＧＴＳ）又は睡眠する（ｔｓｌｅｅｐ）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少なくとも部分的に基づいて、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／又は微小覚醒を除外した持続期間と関連する。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の時間軸３０１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の持続期間が除外される。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）として定義されてもよい。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分間の間などであってもよい。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の非ＲＥＭ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の非ＲＥＭ段階に戻ってもよい。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（ｔｂｅｄ）に始まり、起床時刻（ｔｒｉｓｅ）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（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、入眠時刻（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、入眠時刻（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、時間軸３０１（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の時間での睡眠段階を示す。
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、睡眠－覚醒信号３５１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、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できる。例えば、浅睡眠段階は、第１の非ＲＥＭ段階を含んでもよく、深睡眠段階は、第２の非ＲＥＭ段階及び第３の非ＲＥＭ段階を含んでもよい。ヒプノグラム３５０は、図４において浅睡眠段階軸３８０及び深睡眠段階軸３９０を含むものとして示されているが、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んでもよい。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時間あたりのイベント数、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を記憶装置１１４に記憶することができる。
ヒプノグラム３５０を使用して、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ことができる。
入眠潜時（ＳＯＬ）は、入眠時刻（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／又はその間の遷移における少なくとも１０分間の睡眠を含んでもよい。換言すれば、持続的入眠潜時は、例えば、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、所定量の持続睡眠は、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分間の睡眠を含んでもよい。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ってもよい（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する。したがって、中途覚醒は、意識的か無意識的かにかかわらず、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少なくとも部分的に基づいて、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ＭＡ１及び微小覚醒ＭＡ２）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に関連する。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（ｔｂｅｄ）、入眠時刻（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特定することを含んでもよい。
他の実装形態では、１つ以上のセンサ１３０を使用して、就床時刻（ｔｂｅｄ）、入眠時刻（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特定することにより、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、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、ユーザがテレビを消したことを示すデータ）、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、入眠時刻を決定することができる。
図５は、ユーザ２１０の気道３００の概略図を示す。気道３００は、より具体的には、口３０２、喉３０４（中咽頭とも呼ばれる）、咽喉頭３０６、喉頭３０８、気管３１０、主気管支３１２Ａ及び３１２Ｂ、肺３１４Ａ及び３１４Ｂ、葉気管支３１６Ａ及び３１６Ｂ、並びに肺胞３１８を含む。気道３００は、一連の分岐チューブを形成し、これらの分岐チューブは、ユーザ２１０の肺３１４Ａ、３１４Ｂにより深く侵入するにつれて、より狭く、より短く、より多くなる。肺の主要な機能は、ガス交換であり、酸素を吸入された空気から静脈血中に移動させ、二酸化炭素を反対の方向へ移動させる。気管３１０は、主気管支３１２Ａ及び主気管支３１２Ｂに分かれ、これらの主気管支はさらに、肺３１４Ａ、３１４Ｂに位置する葉気管支３１６Ａ及び葉気管支３１６Ｂに分かれる。葉気管支３１６Ａ及び葉気管支３１６Ｂは、より高次の気管支にも分岐することができる。気管支は、誘導気道を構成し、ガス交換には関与しない。気道３００がさらに分かれると、呼吸細気管支となり、最終的には肺胞３１８となる。肺の胞状領域は、ガス交換が行われる場所であり、呼吸領域とも呼ばれる。咽喉頭３０６、喉頭３０８及び声帯は、一般的に、ユーザ２１０の首領域３２０に位置する。気管３１０、主気管支３１２Ａ及び３１２Ｂ、肺３１４Ａ及び３１４Ｂ、葉気管支３１６Ａ及び３１６Ｂ、並びに肺胞３１８は、一般的に、ユーザ２１０の胸腔３２２に位置する。
ユーザ２１０の気道３００を測定するために、システム１００の様々な構成要素を使用して、１回以上の圧力振動を気道３００に伝達することができる。音響信号は、ユーザ２１０の気道３００の様々な部分及び／又は気道３００内の任意の障害物で反射する。この反射を測定して使用して、ユーザ２１０の気道３００に関連する様々なパラメータの値を決定することができる。これらのパラメータは、様々な異なる健康状態の存在、特定、重症度などを示すことができる。本明細書においてさらに説明されているように、呼吸治療装置１２２、ユーザインタフェース１２４、導管１２６又は他の場所を含める、システム１００のどこかに位置付けられたトランスデューサ（例えば、呼吸治療システム１２２の送風機モータなどのモータ、スピーカ）によって、音響信号を生成することができる。トランスデューサ（マイクロフォンなど）は、音響信号の反射を検出することができ、その後に反射を表す音響データを生成することができる。
用語「音響信号」は、本明細書において使用される場合、これらの圧力振動を指す。いくつかの実装形態では、音響信号は、振幅が変化する交流信号であり、任意の数の周波数を有し得る。いくつかの実装形態では、音響信号の周波数は、音響信号がユーザ２１０又は他の個人によって聞こえないほど十分に低い。しかしながら、用語「音響信号」は、本明細書において使用される場合、音響信号がユーザ２１０に聞こえるか否かにかかわらず、ユーザ２１０の気道３００に伝達される任意の圧力振動を指す。
図６Ａは、音響信号がＸ軸に沿って進むにつれて、Ｙ軸に沿って音響振幅が変化する音響信号４００を示すケプストラムである。音響信号４００は、一般的に遭遇した物理的障害物に基づいて変化する音響振幅を有する。音響信号４００のケプストラムは、１つ以上の信号処理方法で取得される。
Ｘ軸に沿った移動経路は、ユーザが着用したマスク内での音響信号４００の移動距離を指すマスク部分Ｘ１を含む。マスクは、Ｍ１の位置にある。音響信号を説明する際に、用語「マスク」は、ユーザ２１０が現在使用しているユーザインタフェースを指すために使用される。しかしながら、当業者であれば、この説明が一般的に他のタイプのユーザインタフェースにも同様に適用されることを理解する。トランスデューサがマスク内に位置付けられていない（例えば、トランスデューサが呼吸治療装置１２２又は導管１２６内に位置付けられている）実装形態では、音響信号４００は、マスク位置Ｍ１でマスクに到達する前の音響信号４００の移動を示す前気道部分を含む。
マスク位置Ｍ１では、音響信号４００は、マスク位置Ｍ１でマスクによって引き起こされる第１の音響反射４０２の少なくとも一部を示す第１の振幅Ｙ１を有する。マスク位置Ｍ１は、口位置Ｍ２で終了する。マスク位置Ｍ１と口位置Ｍ２との間の距離は、Ｘ１として示される。口位置Ｍ２に遭遇した後、音響信号４００は、ユーザ２１０の口３０２内で音響信号４００が移動する距離を表す口部分Ｘ２を通って気道３００内にさらに移動する。ここで、音響信号４００は、物理的障害物Ｐに遭遇する。物理的障害物Ｐでは、音響信号は、ユーザ２１０の喉３０４内に位置付けられる物理的障害物Ｐによって引き起こされる第２の音響反射４０４（「音響反射４０４」とも呼ばれる）の少なくとも一部を示す第２の振幅Ｙ２を有する。物理的障害物Ｐは、第２の距離Ｘ２の後、第３の距離Ｘ３だけ気道３００内に延在する。したがって、ケプストラムは、第１の音響反射４０２及び第２の音響反射４０４に関連する距離（例えば、第１の距離Ｘ１、第２の距離Ｘ２及び／又は第３の距離Ｘ３）を特定し、この距離は、ユーザ２１０の気道３００内での物理的障害物Ｐの位置を示す。
第１の音響反射４０２は、第２の音響反射４０４の信号形態とは異なる特定の信号形態を有する。例えば、第１の振幅Ｙ１は、第２の振幅Ｙ２より大きい。別の例では、第１の音響反射４０２の形状は、第２の音響反射４０４の形状とは異なる。いくつかの例によれば、信号形態は、音響波の音響形状を含む。本開示のいくつかの実装形態によれば、第１の音響反射４０２及び第２の音響反射４０４のうちの１つ以上の信号形態に基づいて、物理的障害物Ｐの１つ以上の物理的特性を推定することができる。
図６Ｂは、ユーザ２１０が着用するユーザインタフェースがフルフェイスマスク４２４であり、音響信号４００を生成するトランスデューサがマスク４２４内に位置付けられる実装形態を示す。マスク４２４は、ユーザ２１０の口と鼻の両方を覆う。マスク４２４は、エルボーコネクタ１２５を介して導管１２６に接続される。導管１２６の他端を呼吸治療装置１２２に接続することができる。導管１２６、エルボーコネクタ１２５及びマスク５２４は共に、呼吸治療装置１２２とユーザ２１０の気道３００とを流体的に連結する空気経路を形成する。
マスク５２４は、スピーカ４２６及びマイクロフォン４２８を含む。スピーカ４２６は、音響信号を生成するトランスデューサであり、マイクロフォン４２８は、音響信号の反射を表す音響データを生成するトランスデューサである。スピーカ４２６は、システム１００のスピーカ１４２であってもよいし、追加又は代替のスピーカであってもよい。同様に、マイクロフォン４２８は、システム１００のマイクロフォン１４０であってもよいし、追加又は代替のマイクロフォンであってもよい。スピーカ４２６は、ユーザ２１０の気道３００に伝達される音響信号４００を生成するように構成される。マイクロフォン４２８は、（ｉ）個人の気道の一部、（ｉｉ）個人の気道内の障害物又は（ｉｉｉ）（ｉ）及び（ｉｉ）の両方によって引き起こされる音響信号４００の任意の反射を表す音響データを生成するように構成される。
示される実装形態では、スピーカ４２６及びマイクロフォン４２８は、独立した筐体内に配置される。他の実装形態では、スピーカ４２６及びマイクロフォン４２８は、音響装置又はセンサを形成する単一の筐体内に配置されてもよい。いくつかの実装形態では、スピーカ４２６及びマイクロフォン４２８は、マスク４２４に画定された開口部に埋め込まれる。他の実装形態では、スピーカ４２６及びマイクロフォン４２８は、マスク４２４と一体的に形成される。
いくつかの実装形態では、スピーカ４２６は、音響信号４００を音の形で生成し、音は、標準音（例えば、市販の音アプリケーションからの元の未修正音）、カスタム音、不可聴周波数、可聴周波数、ホワイトノイズ音、広帯域インパルス、連続トーン、パルストーン、正弦波、矩形波、のこぎり波、周波数変調正弦波（例えば、チャープ）、連続波（ＣＷ）音及び超広帯域（ＵＷＢ）音（モータ（送風機モータなど）によって生成されるホワイトノイズ、スピーカによって生成されるインパルス、スピーカによって生成される拡散スペクトルなど）のうちの１つ以上である。音響信号４００を調整するために、適応周波数範囲ゲーティング、適応周波数範囲ホッピング、周波数偏移変調、位相偏移変調などの他の技術を使用することもできる。いくつかの実装形態では、本明細書において記載されるように、例えば、ユーザが着用しているユーザインタフェースのタイプ又はユーザ及び／又はシステム１００に関連する他の特徴に基づいて、音響信号４００を較正することができる。
一般的に、変調されていない信号だけでなく、任意のタイプの周波数変調信号又は振幅変調信号（周波数変調連続波など）も使用することができる。音響信号４００は、周波数の拡散スペクトル、周波数の疑似ランダムスペクトル又は他の形態を有してもよい。いくつかの他の実装形態によれば、音響信号４００は、可聴音又は超音波のうちの１つ以上の形態である。一般的に、音響信号４００が任意の特性を有することにより、音響信号４００がユーザの気道内の所望の位置に伝播できることを保証し、音響信号４００の反射が任意の数の内部要因（例えば、ユーザの身体的特徴）及び外部要因（例えば、ユーザが着用しているユーザインタフェースのタイプ）に基づいて測定できることを保証することができる。
スピーカ４２６及びマイクロフォン４２８を制御システム及び記憶装置（制御システム１１０及び記憶装置１１４など）に連結することができる。制御システムは、スピーカ４２６及びマイクロフォン４２８の両方を操作するように構成される。制御システムは、スピーカ４２６に音響信号４００を放射させ、マイクロフォン４２８に、音響信号４００の反射を表す音響データを生成させる。次いで、音響データを記憶装置に記憶することができる。
図６Ｂに示すように、音響信号４００（一連の矢印を接続する破線によって表される）は、スピーカ４２６によってユーザ２１０の気道３００に導かれる。具体的には、音響信号４００は、ユーザ２１０の口３０２を通ってユーザ２１０の喉３０４の奥に向かって導かれる。音響信号４００がユーザ２１０の喉３０４の奥にある物理的障害物Ｐに到達すると、反射４０４がマスク４２４に向かって戻るように導かれ、反射４０４がマイクロフォン４２８によって検出され、反射４０４を表す音響データが生成される。物理的障害物Ｐは、一般的に、無呼吸イベント又は低呼吸イベント中の気道３００の虚脱、他の呼吸疾患（例えば、呼吸器感染による粘液蓄積など）によって引き起こされる障害物など、任意の物理的障害物であり得る。図６Ｂは、一般的にユーザ２１０の口３０２に導かれる音響信号４００を示しているが、追加又は代替の実装形態では、音響信号４００は、ユーザ２１０の鼻に向かって導かれてもよい。
音響反射４０４に関連する音響データを分析し、物理的障害物Ｐを特徴付けることができる。分析された音響データに少なくとも部分的に基づいて、物理的障害物Ｐを特徴付ける。本開示のいくつかの実装形態によれば、分析された音響データのみに基づいて、特徴付ける。物理的障害物Ｐは、ユーザ２１０の無呼吸イベント又は低呼吸イベントを示すことができる。本開示のいくつかの実装形態によれば、音響データは、ユーザ２１０の口領域、鼻領域及び喉領域のうちの少なくとも１つの物理的測定値を含む。
物理的障害物Ｐの特徴付けは、例えば、ユーザ２１０の気道３００内の物理的障害物Ｐの位置を決定することを含む。図６Ｂに示されるように、物理的障害物Ｐは、音響信号がユーザの気道３００に入る点、例えばユーザ２１０の口３０２から第２の距離Ｘ２離れる箇所にある。他の例によれば、特徴付けは、物理的障害物Ｐの部位サイズ、部位形状及び／又はその他の物理的特性を決定することをさらに含む。
本開示のいくつかの実装形態によれば、分析された音響データによって示されるように、物理的障害物Ｐの１つ以上の物理的特性は、音響インピーダンスの変化に基づいて推定される。本開示のいくつかの実装形態によれば、物理的障害物Ｐの１つ以上の物理的特性は、ユーザ２１０の気道３００内の物理的障害物Ｐから生じる音響反射４０４の分析に基づいて推定される。
本開示のいくつかの実装形態によれば、物理的障害物Ｐの１つ以上の物理的特性は、（ａ）（ユーザ２１０の気道３００に入る前に）口位置Ｍ２で反射する１つ以上の音響波と、（ｂ）（ユーザ２１０の気道３００に入った後に）物理的障害物Ｐで反射する１つ以上の音響波と、の分析に基づいて推定される。本開示のいくつかの他の実装形態によれば、物理的障害物Ｐの１つ以上の物理的特性は、音響信号が口位置Ｍ２を通過してユーザ２１０の気道３００内に移動する第２の距離Ｘ２に基づいて推定される。いくつかの例によれば、気道３００に入る点は、ユーザ２１０の口３０２（例えば、口位置Ｍ２）又は鼻である。
本開示のいくつかの実装形態によれば、物理的障害物Ｐの１つ以上の物理的特性は、年齢、生物学的性別、体重、口のサイズ、首のサイズ又はユーザ２１０が現在使用しているマスクのタイプなどのユーザ２１０の１つ以上の特性に基づいて推定される。
現在図７Ａ及び７Ｂを参照すると、またスピーカ４２６によって放射された音響信号を使用して、咽喉頭３０６、喉頭３０８、気管３１０、様々な気管支及び肺３１４Ａ、３１４Ｂなどの、ユーザ２１０の喉３０４を越えた気道３００の部分を特徴付け及び／又は測定することができる。図７Ａは、ユーザ２１０の気道３００に向かって導かれた音響信号５００を示すケプストラムである。音響信号５００は、一般的に音響信号４００と同一又は同様であり、音響信号がＸ軸に沿って進むにつれて、振幅がＹ軸に沿って変化する。ケプストラムは、マスク位置Ｍ１で始まるマスク部分、マスク内の１つ以上の反射５０２（反射４０２と同様）及び口位置Ｍ２で始まる口部分を含む。しかしながら、図７Ｂに示すように、音響信号５００が反射する物理的障害物Ｐは存在せず、音響信号５００は、気道３００を通って進み続ける。音響信号５００は、位置Ｍ３の口３０２の奥から位置Ｍ４の喉３０４の奥まで進むことにより、１つ以上の反射５０４を引き起こることができる。
その後、音響信号５００は、気道３００を通って伝播し続けることができる。音響信号５００は、咽喉頭３０６を通って喉３０４の奥の位置Ｍ４から喉頭３０８の始点の位置Ｍ５まで進む。音響信号５００の一部が咽喉頭３０６の一部で反射することにより、１つ以上の反射５０６を生じさせることができる。
次に、音響信号５００は、喉頭３０８を通って位置Ｍ５から気管３１０の始点の位置Ｍ６まで進む。音響信号５００の一部が喉頭３０８の一部で反射することにより、１つ以上の反射５０８を生じさせることができる。次に、音響信号５００は、気管３１０を通って気管３１０の頂部の位置Ｍ６から気管３１０の底部の位置Ｍ７まで進み、そこで気管３１０は、主気管支３１２Ａ及び３１２Ｂに分かれる。音響信号５００の一部が気管３１０の一部で反射することにより、１つ以上の反射５１０を生じさせることができる。最後に、音響信号５００は、主気管支３１２Ａ、３１２Ｂを通って位置Ｍ７から肺３１４Ａ、３１４Ｂの位置Ｍ８まで進むことができる。音響信号５００の一部が主気管支３１２Ａ、３１２Ｂの一部で反射することにより、１つ以上の反射５１２を生じさせることができる。
反射５０２～５１２は、ユーザ２１０の気道３００を通ってマイクロフォン４２８に伝播して戻ることができる。反射５０２～５１２を表す音響データは、マイクロフォン４２８によって生成され、記憶装置（システム１００の記憶装置１１４など）に記憶され得る。その後、音響データを分析して、音響インピーダンス、共振周波数、任意の物理的障害物の位置及びサイズなどの気道３００の様々なパラメータを決定することができる。
図７Ａは、特定の反射を有する音響信号のケプストラムを示しており、図７Ｂは、音響信号がユーザ２１０の気道３００を通ってたどることができる特定の経路を示しているが、当業者であれば、音響信号が気道３００に導かれる限り、様々な異なる経路に沿って進むことができることを理解するであろう。異なるユーザの気道が異なる身体特徴を持っているため、種々様々な音響データが得られる可能性がある。例えば、あるユーザでは、音響信号は、咽喉頭内の複数の点で反射を生成する可能性があるが、別のユーザでは、音響信号は、咽喉頭内の単一の点でのみ反射を生成する可能性がある。しかしながら、両方のユーザについて、これらの反射とユーザの気道の様々な特性を示す音響データを生成することができる。
図８は、ユーザを監視する方法６００を示す。方法６００を使用して、例えば、呼吸疾患が外部的に特定可能な身体症状が現れる前に、ユーザの呼吸疾患を特定することができる。例えば、加圧空気を供給するように構成された呼吸治療装置（呼吸治療装置１２２など）と、導管（導管１２６など）を介して呼吸療法装置に連結されたユーザインタフェース（ユーザインタフェース１２４など）と、を有する呼吸治療システム（呼吸治療システム１２０など）を含むシステム（システム１００など）を使用して、方法６００を実装することができる。ユーザインタフェースは、ユーザと係合するように構成され、加圧空気をユーザの気道に導くことに役立つ。方法６００の実装形態ではまた、機械可読命令を記憶するメモリ（記憶装置１１４など）と、機械可読命令を実行して、方法６００のステップを実行する１つ以上のプロセッサ（制御システム１１０及びプロセッサ１１２など）を含む制御システムと、を使用してもよい。
方法６００のステップ６０２は、音響信号をユーザの気道に導くことを含む。音響信号は、ユーザインタフェース（例えばフェイスマスクの内部）に位置付けられたスピーカ４２６などのトランスデューサによって生成することができる。トランスデューサの出力をユーザの気道に合わせることによって、音響信号をユーザの気道に導くことができる。他の実装形態では、ユーザインタフェースは、音響信号をスピーカ４２６によって放射すると、ユーザの気道に導くことに役立つ様々な物理的構造を含んでもよい。
音響信号は、所与の周波数で繰り返される可変振幅を含む、様々な異なる形状を有してもよい。音響信号の周波数は、約０～約１００ヘルツ（Ｈｚ）の間、約０～約５０Ｈｚの間、約０～約２５Ｈｚの間又は他の範囲にあってもよい。いくつかの実装形態では、周波数は、約０Ｈｚ以上約４Ｈｚ未満、又は他の範囲にある。一般的に、低周波の音響信号（約０～５Ｈｚの間）は、肺の周辺（高次の気管支など）に伝播できるが、高周波の音響信号（約２０Ｈｚ）は、主気管支にしか伝播できない。
必要に応じて、音響信号の振幅と周波数の一方又は両方を変調することができる。いくつかの実装形態では、ユーザの気道に導かれる音響信号の周波数は、段階的に増加及び／又は減少する。例えば、音響信号は、最初に約０．１Ｈｚの周波数で放射され、約１０秒間の期間にわたって約０．１Ｈｚから約２Ｈｚまでの増分で増加することができる。代替的に、音響信号の周波数を持続的に増加させることができる。より一般的には、音響信号は、任意の所望の特性を有し得る。いくつかの実装形態では、音響信号の特性（周波数、振幅、波形など）は、個人によって手動で選択されてもよい。他の実装形態では、音響信号の特性は、制御システム（制御システム１１０など）によって実行される機械実行可能命令により自動的に選択されてもよい。
いくつかの実装形態では、音響信号の特性は、ユーザが着用するユーザインタフェースのタイプに基づくものである。本明細書において記載されるように、ユーザは、フェイスマスク、鼻マスク、鼻枕マスクなどを含む、様々な異なるタイプのユーザインタフェースを着用することができる。異なるタイプのユーザインタフェースは、異なる方法で音響信号に影響を与えることができる。例えば、フェイスマスクは、鼻マスク又は鼻枕マスクよりも音響信号を減衰させる可能性がある。したがって、所与の音響信号を使用する場合、音響信号の反射により、ユーザが着用しているユーザインタフェースのタイプによっては、測定対象のパラメータを正確に測定するには信号対雑音比が低すぎる音響データが得られる可能性がある。したがって、ステップ６０６は、音響信号をユーザの気道に導く前に、ユーザが着用しているユーザインタフェースのタイプを決定することを含んでもよい。
いくつかの実装形態では、方法６００を実装するシステム（システム１００など）は、ユーザが着用しているユーザインタフェースのタイプを示す入力をユーザから受信することができる。他の実装形態では、方法６００を実装するシステムは、ユーザからの入力を受信せずに、ユーザが着用しているユーザインタフェースのタイプを決定することができる。例えば、システムは、ユーザインタフェースを着用したユーザの画像データを生成する画像センサ（カメラ１５０など）を含んでもよい。制御システムは、画像データを分析して、ユーザが着用しているユーザインタフェースのタイプを決定することができる。別の例では、システムは、予備音響信号をユーザの気道に導くことができる。音響信号の反射に基づいて、システムは、ユーザが着用しているユーザインタフェースのタイプを決定し、その後に、ステップ６０２で使用される音響信号の特性を決定することができる。またさらなる実装形態では、音響信号の周波数を、周波数、振幅、波形又はそれらの任意の組み合わせの広い範囲にわたって掃引して、音響信号の反射の少なくとも一部が十分に大きな信号対雑音比を有する音響データを生成して呼吸パラメータを正確に測定することができることを保証する。
指摘したように、いくつかの実装形態では、音響信号を放射するトランスデューサは、ユーザインタフェースに位置付けられたスピーカ４２６であってもよい。これらの実装形態では、ユーザインタフェースは、一般的に、ユーザの口及び鼻を覆うフルフェイスマスクであるが、他のユーザインタフェースを使用してもよい。他の実装形態では、トランスデューサは、システム（システム１００であり得る）の使用できる他の部分に位置付けられてもよい。トランスデューサは、呼吸治療装置、導管又は他の適切な位置に位置付けられてもよい。トランスデューサが呼吸治療装置内に位置付けられる実装形態では、トランスデューサは、加圧空気を生成するために使用されるモータと並んで呼吸治療装置の筐体内に位置付けられてもよい。いくつかの実装形態では、指摘したように、トランスデューサは、スピーカである。しかしながら、他の実装形態では、トランスデューサは、加圧空気を生成する呼吸治療装置のモータなどのモータであってもよい。この実装形態では、モータが動作するときのモータのノイズを、音響信号として使用し、呼吸治療システムの導管を介してユーザの気道に導く。さらに別の実装形態では、導管、エルボーコネクタ又はユーザインタフェースは、呼吸治療装置のモータからの加圧空気によって駆動できる独立した装置を含んでもよい。装置は、加圧空気によって駆動されると、必要な音響信号を生成し、ユーザの気道に導く。
方法６００のステップ６０４は、音響信号の１つ以上の反射を表す音響データを生成することを含む。本明細書において記載されるように、音響信号がユーザの気道を通って伝播するにつれて、音響信号は、ユーザの気道の一部及び／又はユーザの気道内の障害物で反射することができる。反射を表す音響データを生成するトランスデューサによって反射を検出することができる。いくつかの実装形態では、トランスデューサは、マイクロフォンであり、ユーザインタフェースに位置付けられてもよい（マスクに位置付けられたマイクロフォン４２８など）。マイクロフォンは、導管、呼吸治療装置、ユーザインタフェースと導管の間のコネクタ（エルボーコネクタなど）内など、システム内の他の位置に位置付けられてもよい。トランスデューサによって生成された音響データは、一般的に、ユーザの気道を分析するために必要な反射の特性を表す。例えば、音響データは、反射の振幅、反射間の物理的距離、反射間の時間的長さ、一連の反射の周波数などを表すことができる。
方法６００のステップ６０６では、生成された音響データを分析して、ユーザの気道に関連するパラメータの値を決定する。データの分析は、制御システムによって実施することができる。パラメータは、ユーザの気道を特徴付けるために使用できる任意のパラメータである。例えば、パラメータは、ユーザの気道のインピーダンス（気道の抵抗と気道のリアクタンスの組み合わせであり、両方とも測定されるパラメータであってもよい）、ユーザの気道の共振周波数、ユーザの気道内の物理的障害物の位置、ユーザの気道内の物理的障害物のサイズ又はその他の関心のあるパラメータであってもよい。いくつかの実装形態では、様々な信号処理技術を適用して、関心のあるデータを取得することができる。音響データから時間スペクトログラム又は周波数スペクトログラムを取得して、ユーザの分析に使用することができる。
一般的には、パラメータの値は、ユーザが任意のタイプの呼吸関連病気又は疾患に罹患しているか否かを示す。例えば、呼吸インピーダンスは、音響信号がユーザの気道を通って伝播するために必要なエネルギー（呼吸抵抗）と、音響信号に対して生成される組織による反跳量（呼吸リアクタンス）の両方の組み合わせである。ユーザの気道のこれらの特性は、呼吸疾患の存在下で変化する可能性がある。呼吸インピーダンスを測定することにより、呼吸疾患の存在によるユーザの気道の変化を、多くの場合、外部の身体症状が現れる前に検出することができる。したがって、呼吸疾患を早期に検出することにより、治療の選択肢を増加させることができる。検出できる可能な呼吸疾患は、障害物、肺炎、炎症、アレルギー、肺癌、細菌感染症、ウイルス感染症、風邪、喘息、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、嚢胞性線維症、鬱血性心不全、気胸（肺の虚脱）、ＳＡＲＳ－ＣｏＶ－２などを含む。これらの呼吸疾患のいくつかにより、細気管支の肺の抵抗が増加する可能性があるため、毎回の呼吸で吸入される空気の量が減少し、その後、肺動脈に到達する酸素の量が減少する。したがって、方法６００を使用してこの欠損症を測定することができることにより、呼吸疾患の初期兆候をユーザに提供することができる。
いくつかの実装形態では、音響データを窓処理して、不要な音響データを除去することができる。例えば、トランスデューサが位置付けられる場所ひいては音響信号が発生する場所によっては、音響信号の反射の一部は、ユーザの気道のどの部分からの反射とも関連していない可能性がある。代わりに、これらの反射は、導管及び／又はユーザインタフェースと対話する音響信号の結果である可能性があるため、ユーザの気道に関連するパラメータを測定するために使用することができない。したがって、パラメータの値を決定する前に、音響データのこれらの部分を破棄することができる。
本明細書において指摘されるように、ユーザが着用するユーザインタフェースのタイプは、音響データに影響を与える可能性がある。使用されているユーザインタフェースのタイプがわかっている場合は、音響データを調整してこれらの変動を除去し、パラメータの正確な値を取得することができる。センサ（センサ１３０など）を使用して、ユーザが着用しているユーザインタフェースのタイプを決定することに役立つことができる。これらのセンサは、音響センサ及び／又はマイクロフォン（音響センサ１４１及びマイクロフォン１４０など）、カメラ（カメラ１５０など）並びに他のセンサを含んでもよい。
方法６００のステップ６０８では、パラメータの決定された値に基づいて動作を実施する。いくつかの実装形態では、動作は、パラメータの値をパラメータの基準値と比較して、ユーザが呼吸疾患を罹っているか否か又はユーザの呼吸疾患が悪化しているか否かを決定することに役立つことを含んでもよい。その後、追加の動作を実行することができる。いくつかの例では、基準値は、年齢、生物学的性別、社会的性役割、民族、位置、既知の病状、身長、体重、首回りなどを含むユーザの様々な特性に基づく期待値である。期待値は、ユーザの１つ以上の特性を共有する個人からのパラメータの予め決定された値であってもよい。期待値はまた、ユーザと異なる特性を共有する複数の異なる個人の１つ以上の平均値に基づく値であってもよい。いくつかの実装形態では、基準値から一定量逸脱するパラメータの値は、ユーザが特定の呼吸疾患に罹患していることを示す。他の実装形態では、基準値から一定量逸脱するパラメータの値は、ユーザが未知の呼吸疾患に罹患していること及び呼吸疾患の同一性を決定するためにさらなるフォローアップが必要であることを示す。
基準値は、特定の呼吸疾患と診断された個人から予め決定することもできる。ユーザの決定されたパラメータ値と、特定の呼吸疾患と診断された個人からの予め決定されたパラメータ値とを比較することによって、ユーザが現在同じ特定の呼吸疾患に罹患しているか否かを決定することができる。さらに、ユーザのパラメータ値と、異なる呼吸疾患に罹ることが知られている複数の異なる個人からの予め決定されたパラメータ値とを比較することによって、ユーザの呼吸疾患の同一性を決定することができる。
他の実装形態では、パラメータの基準値は、同じユーザについて予め決定されたパラメータの値である。ユーザのパラメータの値を一定期間監視することにより、呼吸疾患の進行を追跡し、必要に応じて適切な介入をトリガーすることができる。１日間、１週間、１ヶ月間、１年間又はその他の適切な期間にわたってパラメータの値を監視することができる。したがって、ユーザのパラメータの基準値を第１の時刻に決定することができ、パラメータの現在値を第１の時刻より後の第２の時刻に決定することができる。この分析技術により、パラメータを長期にわたって監視して、長期的な傾向を決定することができる。傾向は、特定の病状が悪化していることを示す場合、ユーザ、又は配偶者もしくは医療提供者などの適切な第三者に対してフラグを立てることができる。
いくつかの実装形態では、パラメータの現在値とパラメータの基準値との間の時差は、どのパラメータが測定されているか、及び／又はどの呼吸疾患が監視されているかに基づいて選択される。例えば、ユーザのアレルギーを監視するために、春（例えば、１年間の第１の季節）に決定されたパラメータの値と、前の秋又は冬（例えば、この１年間の第２の季節）に測定されたパラメータの値とを比較して、ユーザがアレルギーに罹患しているか否か又は春にアレルギーに罹患する可能性があるか否かを確認することができる。パラメータの値を連続した春の季節にわたって測定して、ユーザのアレルギーが時間の経過とともに悪化しているか否かを確認することもできる。
動作はまた、パラメータの決定された値を他のデータソースと組み合わせて、ユーザが呼吸疾患に罹るか否か又は呼吸疾患を発症するリスクがあるか否かを決定することに役立つことを含んでもよい。例えば、ユーザの医療記録がユーザが以前に呼吸疾患と診断されたことを示している場合、以前に呼吸疾患と診断されたことがないユーザと比較して、パラメータの所与の値は、その呼吸疾患又は別の呼吸疾患の現在の存在をより強く示唆する可能性がある。年齢、生物学的性別、社会的性役割、民族、位置、既知の病状、身長、体重、首回りなどの他のデータを利用して、パラメータの決定された値が呼吸疾患の存在を示すか否かを決定することに役立つこともできる。このデータは、ユーザの医療記録から取得できるが、追加的又は代替的に、ユーザから直接的に取得できる。例えば、ユーザは、アンケートに記入し、そうでなければ潜在的な呼吸疾患の存在の決定及び特定に役立つ特定のデータを提供することができる。
追加的に、他のソースからのデータを使用してもよい。例えば、任意のセンサ（センサ１３０など）からのデータを使用して、音響データの評価に役立つことができる。例えば、センサからのデータを使用して、ユーザの呼吸数を測定し、ユーザが異常な呼吸をしているか否かを決定することができる。この決定をパラメータの値と組み合わせて、ユーザが呼吸疾患に罹患しているか否かに対してより多くの洞察を提供することができる。追加のデータは、スマートウォッチ又はその他のウェアラブル、スマートスピーカ、スマート吸入器などのスマートデバイスから取得することができる。このデータには、スマートウォッチ又はその他のウェアラブルから取得されたパルスオキシメトリデータ及び／又は心拍数データが含まれてもよい。さらに別の実装形態では、追加のデータは、薬剤のユーザに関連するデータを含む。例えば、喘息に罹るユーザは、ユーザの吸入器と様々な薬物（例えば、コルチコステロイド、気管支拡張薬）の使用を追跡できるスマート吸入器を使用することができる。これらの用途を表すデータを使用して、任意の潜在的な呼吸疾患の存在、特定、重症度などを決定するのに役立つことができる。またさらなる実装形態では、追加のデータには、パルスオキシメータ、血圧測定装置（例えば、血圧カフ）、体温計、心拍数モニター、検体測定装置（例えば、血糖測定器）などの医療測定装置によって生成されたデータが含まれる。
いくつかの実装形態では、動作は、呼吸治療システムの特定の機能を起動することを含んでもよい。例えば、パラメータの値が、ユーザが呼吸疾患に罹ることを示す場合、吸入用に設計された薬物を加圧空気とともに空気経路に注入して、薬物をユーザの気道に輸送することができる。薬物は、気管支拡張薬、又は呼吸疾患からのユーザの回復に役立つように設計された別の薬物であってもよい。
いくつかの実装形態では、動作は、呼吸治療システムの様々な設定を調整することを含んでもよい。呼吸治療システムは、通常、気道陽圧システムとして使用されてもよい。測定されたパラメータの値に基づいて、呼吸治療システムによって供給される加圧空気の圧力及び／又は流量を変更することができる。例えば、測定されたパラメータの値がユーザの呼吸インピーダンスが予想より高いことを示す場合、加圧空気の圧力を増加させることができる。別の例では、ユーザの気道に供給される加圧空気に加湿（例えば蒸気）をかけることができる。
いくつかの実装形態では、呼吸治療システムは、異なる方法で動作するように調整することができる。例えば、呼吸治療システムは、最初にＣＰＡＰシステムとして動作するが、その後にＢＰＡＰシステムとして動作するように変更されてもよい。呼吸治療システムは、酸素濃縮器又は人工呼吸器として動作するように変更されてもよい。
これらの実装形態は、呼吸治療システム自体の有効性を監視するためにも使用できる。例えば、パラメータの値は、呼吸治療システムが特定の圧力及び流れ設定でＣＰＡＰシステムとして最初に使用され始めたときに決定されてもよい。所定の期間（１時間、１週間など）の後、パラメータの値を再度決定して、ＣＰＡＰシステムの使用によってユーザの呼吸疾患が緩和されたか否かを確認することができる。そうでない場合、呼吸治療システムの設定を変更することができる。したがって、いくつかの実装形態では、システムは、それ自体の性能に関連するデータを分析し、それに応じて設定を調整できる閉ループシステムである。
関連する実装形態では、また呼吸治療システムを使用して、呼吸疾患の進行を監視することに加えて、追加的又は代替的に、呼吸疾患からのユーザの回復を監視することができる。これらの実装形態では、パラメータの値は、呼吸疾患の治療中又は治療後（例えば、投薬計画中、吸入器使用後など）に定期的に決定されてもよい。したがって、治療の有効性は、治療が機能しているか否か又は別の治療を試みる必要があるか否かの早期の指示を提供できる、本明細書に開示された技術を使用して監視することができる。
いくつかの実装形態では、動作は、通知及び／又はレポートを生成すること、及び通知及び／又はレポートをユーザ又は第三者に送信することを含んでもよい。パラメータの値が、ユーザが呼吸疾患を罹っているか又は呼吸疾患を発症しているように見えることを示している場合、この事実を、テキストメッセージ、電話、電子メールを介するか又は呼吸治療システム及びその他の関連構成要素、例えばセンサと通信できる電子表示装置に表示されたテキストを介してユーザに通知することができる。いくつかの実装形態では、通知は、ユーザが呼吸疾患を発症したか又は発症していることを示す指示だけである。他の実装形態では、呼吸疾患に関連する様々な情報を含む完全なレポートをユーザに送信する。通知及び／又はレポートが送信される第三者には、ユーザの配偶者又は恋人、家族、ユーザの友人、世話人、医療提供者などが含まれる。いくつかの実装形態では、方法６００に関連する任意のデータ（使用される音響データ及びその他のデータを含む）を、ユーザの医療記録の一部として記憶することができる。他の実装形態では、療法の推奨事項を、ユーザ又は第三者に送信することができる。療法の推奨事項は、呼吸治療装置の設定を調整して疾患の治療に役立つ推奨事項と、薬を服用する推奨事項と、（例えば、ユーザの気道により徹底的な検査をかけるために）医療提供者との予約をスケジュールする推奨事項と、その他の推奨事項と、を含んでもよい。
いくつかの実装形態では、方法６００の開始前に、例えばシステムのユーザインタフェース（ユーザインタフェース１２４など）を介して命令をユーザに提供することができる。例えば、特定のユーザにとって、パラメータの値を決定することは、ユーザが特定の体勢又は姿勢にいるときに、より簡単又はより正確になる可能性がある。システムは、起立位、座位、傾斜位、横臥位などの指定された体勢又は姿勢になるように移動するようにユーザに指示することができる。１つ以上のセンサ（運動センサ１３８及び／又はカメラ１５０など）は、ユーザが指定された体勢又は姿勢になるように移動した時間を決定することができる。その後、システムは、音響信号をユーザの気道に導き始めることができる。別の例では、これらの命令により、方法６００の実行の一部又は全部の間、指定されたパターンに従って呼吸するようにユーザに指示することができる。命令により、ユーザに、息を止め、ゆっくり呼吸し、速く呼吸し、深く呼吸し、浅く呼吸するか、又は他のパターンで呼吸するように指示することができる。いくつかの実装形態では、ユーザはまた、強制的に吸気したり呼気したりするように指示される可能性がある。（例えば、マイクロフォン４２８及び／又はセンサ１３０のいずれかを使用して）得られた空気の流れを測定して、ユーザの呼吸疾患に関連する追加のデータを提供することができる。
本明細書において指摘されたように、ＣＰＡＰシステムなど、ユーザが夜間に睡眠中に既に使用している可能性がある呼吸治療システムを使用して、方法６００を実装することができる。ユーザが既に夜間にユーザインタフェースを着用しているため、ユーザインタフェースにスピーカ４２６とマイクロフォン４２８を提供することは、一貫したスケジュールでパラメータを測定できるようにする簡単で効率的な更新であり、呼吸疾患を早期に検出することができる。いくつかの実装形態では、ユーザが最初にユーザインタフェースを着用するとき、睡眠セッションの開始時（例えば、ユーザが就寝する夜）に方法６００を実行することができる。これが発生すると、システムは、ユーザに通常の呼吸をするように指示し、音響信号をユーザの気道に導いて、その睡眠セッションのパラメータの値を決定することができる。
追加又は代替の実装形態では、全ての睡眠セッションの終わり（例えば、ユーザが目覚めた朝）に方法６００を実行して、パラメータの値を決定することができる。さらに別の実装形態では、１つ以上の睡眠セッションの開始時及び終了時の両方で方法６００を実行することができる。またさらに他の実装形態では、睡眠セッションの途中で方法６００を実行して、パラメータの値を測定することができる。睡眠セッションの途中での方法６００の実行は、ランダムであってもよいし、睡眠セッション中のユーザの呼吸治療システムに対する使用に関連するデータに基づくものであってもよい。
さらに別の実装形態では、方法６００を実行して、呼吸治療システムの標準動作を一時的に中断することができる。例えば、呼吸治療システムは、（例えば、睡眠セッション中）ＣＰＡＰシステムとして正常に動作することができる。ユーザの気道に陽圧を供給するモータの動作を一時的に停止して、音響信号をユーザの気道に導き、パラメータを測定することができる。音響信号の反射が受信されると、モータは通常の動作を再開することができる。このタイミングには、独立したスピーカを使用して音響信号を生成する実装、及びモータ自体を使用して音響信号を生成する実装が含まれてもよい。
方法６００はまた、ユーザの口とユーザの鼻の両方を介して、音響信号をユーザの気道に別々に導くことを含んでもよい。音響データを分析して、２つの測定値を分離することができる。これらの実装形態の一部では、（例えば、スマートマスクを介して）口又は鼻のいずれかを通る気流を一時的に遮断して、口又は鼻の他方を測定することができる。
方法６００の持続期間は、ユーザを過度に混乱させたり悩ませたりしないように制限することもできる。例えば、いくつかの実装形態では、音響信号を生成するためのトランスデューサ（トランスデューサがユーザインタフェースのスピーカ、呼吸治療装置のモータ又は別のトランスデューサのいずれかにもかかわらず）の動作が比較的うるさい可能性があるため、トランスデューサは、必要な量の音響データを生成するのに十分な短い期間のみ動作する。
いくつかの実装形態では、ＣＰＡＰシステム又はＢＩＰＡＰシステムなど、ＳＤＢを有するユーザによって使用される典型的な呼吸治療システム以外の呼吸治療システムを使用して、方法６００の様々なステップを実装することもできる。例えば、一部のユーザは、補助酸素、高流量鼻酸素（ＨＦＯ）、加温加湿高流量酸素（ＨＨＨＦ）などの特定の日中呼吸補助システムを使用してもよい。これらのシステムは、多くの場合、ユーザが着用する何らかのタイプのユーザインタフェースと、ユーザインタフェースとユーザに空気を輸送する導管とを含む。様々なパラメータの値を決定するために、これらのシステムを使用して、音響信号をユーザの気道に導き、結果として生じる反射を測定することができる。
いくつかの実装形態では、方法６００は、障害物が上気道障害物であるか又は下気道障害物であるかを決定することを含む。下気道障害物は、例えば肺炎、喘息などによる感染及び／又は炎症を示すことができる。多くの場合、従来の装置を使用して下気道障害物を検出し治療することが困難である。ユーザの下気道に伝播できる音響信号をユーザの気道に導くことにより、下気道の潜在的な障害物を検出することができる。また、これらの技術を様々な呼吸治療システムで使用できるため、ユーザは、上気道と下気道の両方の障害物を治療し、他の呼吸疾患を検出して治療することができる。
いくつかの実装形態では、方法６００は、診断／スクリーニングツールとして使用することができる。方法６００が呼吸疾患の存在（又は潜在的な将来の存在）を示す場合、ユーザは、フォローアップケアのために医療提供者を訪問することを決定することができる。これらの実装形態では、方法６００がどのように実装されるかにかかわらず、方法６００を任意の所望の時間にユーザに対して実施することができる。例えば、睡眠セッション中の夜間に通常動作する呼吸治療システムを使用して方法６００を実装する場合でも、ユーザは、日中に呼吸治療システムを利用して方法６００を実装することができる。他の実装形態では、方法６００を治療ルーチンの一部として使用することができる。例えば、本明細書において記載されたように、呼吸疾患の存在（又は潜在的な将来の存在）を示す測定パラメータに応答して、薬物（又は加湿、気管支拡張薬など、呼吸疾患を治療するために使用される他の療法）の投与を自動的にトリガーすることができる。
一般的に、方法６００は、１つ以上のプロセッサを有する制御システムと、機械可読命令を記憶するメモリと、を含むシステムを使用して実装することができる。制御システムはメモリに連結可能であり、機械可読命令が制御システムのプロセッサの少なくとも１つによって実行されると、方法６００を実行することができる。方法６００は、コンピュータによって実行されると、方法６００のステップ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製品（非一時的なコンピュータ可読媒体など）を使用して実装することもできる。
以下の請求項１～７６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をその他の請求項１～７６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、本明細書に記載された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 (76)
- 個人の気道を監視する方法であって、
音響信号を前記個人の前記気道に導くステップと、
（ｉ）前記個人の前記気道の一部、（ｉｉ）前記個人の前記気道内の障害物又は（ｉｉｉ）（ｉ）及び（ｉｉ）の両方によって引き起こされる、前記音響信号の１つ以上の反射を表す音響データを生成するステップと、
前記音響データを分析して、前記個人の前記気道に関連するパラメータの値を決定するステップと、
前記パラメータの前記決定された値に基づいて、動作を実施する、方法。 - 前記パラメータは、前記個人の前記気道のインピーダンス、前記個人の前記気道の共振周波数、前記物理的障害物の位置、前記物理的障害物のサイズ又はそれらの任意の組み合わせである、請求項１に記載の方法。
- 前記動作は、前記空気経路に薬物を注入することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
- 前記動作は、前記個人又は第三者に通知又はレポートを送信又は表示すること、療法の推奨事項を生成すること、又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
- 加圧空気を呼吸治療システムの呼吸治療装置を介して前記個人の気道に供給するステップをさらに含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。
- 前記動作は、前記個人の前記気道に供給された前記加圧空気の圧力、流量又はその両方を調整することを含む、請求項５に記載の方法。
- 前記加圧空気は、第１の圧力で前記個人の前記気道に供給され、前記動作は、前記呼吸治療装置により前記加圧空気を前記第１の圧力より大きい第２の圧力で前記個人の前記気道に供給することを含む、請求項５又は６に記載の方法。
- 前記呼吸治療システムは、最初に気道陽圧システムとして動作し、前記動作は、前記呼吸治療システムが酸素濃縮器、人工呼吸器又はその両方として動作するように前記呼吸治療システムを調整することを含む、請求項５～７のいずれか一項に記載の方法。
- 前記呼吸治療装置は、モータを含み、前記音響信号は、前記モータの動作により生成される、請求項５～８のいずれか一項に記載の方法。
- 前記音響信号は、スピーカを用いて生成される、請求項１～９のいずれか一項に記載の方法。
- 前記呼吸治療システムは、導管を介して前記呼吸治療装置に連結されたユーザインタフェースを含み、前記ユーザインタフェースは、前記個人の口、前記個人の鼻又は前記個人の口及び鼻の両方を少なくとも部分的に覆うように構成される、請求項１０に記載の方法。
- 前記スピーカは、少なくとも部分的に前記ユーザインタフェース内に配置される、請求項１１に記載の方法。
- 前記パラメータの前記決定された値と前記パラメータの予め取得された基準値とを比較するステップをさらに含む、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法。
- 前記動作は、前記パラメータの前記決定された値と前記パラメータの前記予め決定された基準値との比較に基づく、請求項１３に記載の方法。
- 前記パラメータの前記基準値は、第１の時刻に前記個人から予め取得され、前記方法は、前記第１の時刻より後の第２の時刻に前記パラメータの前記値を決定するステップをさらに含む、請求項１３又は１４に記載の方法。
- 前記第１の時刻と前記第２の時刻との間の時差は、１日間、１週間、１ヶ月間又は１年間である、請求項１５に記載の方法。
- 前記第１の時刻は、１年間のうちの第１の季節の間にあり、前記第２の時刻は、前記１年間のうちの第２の季節の間にある、請求項１５に記載の方法。
- 前記パラメータの前記基準値は、前記個人と１つ以上の特性を共有する別の個人から予め取得される、請求項１３～１７のいずれか一項に記載の方法。
- 前記１つ以上の特性は、年齢、生物学的性別、社会的性役割、民族、位置、病状、身長、体重、首回り又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項１８に記載の方法。
- 前記パラメータの前記基準値は、呼吸関連病気又は疾患と診断された別の個人から予め取得され、前記パラメータの前記決定された値と前記パラメータの前記基準値との比較は、前記個人が前記呼吸関連病気又は疾患に罹るか否かを示す、請求項１３～１９のいずれか一項に記載の方法。
- 前記パラメータの前記値は、前記個人が呼吸関連病気又は疾患に罹患しているか否かを示す、請求項１～２０のいずれか一項に記載の方法。
- 前記呼吸関連病気又は疾患は、肺炎、炎症、アレルギー、肺癌、細菌感染症、ウイルス感染症、風邪、喘息、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、嚢胞性線維症、鬱血性心不全、気胸、ＳＡＲＳ－ＣｏＶ－２又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項２１に記載の方法。
- 前記音響信号の周波数を変調するステップ、前記音響信号の振幅を変調するステップ又はその両方をさらに含む、請求項１～２２のいずれか一項に記載の方法。
- 前記周波数の変調、前記振幅の変調又はその両方は、持続的又は段階的に行われる、請求項２３に記載の方法。
- 前記周波数は、約０～約５Ｈｚの間、約０Ｈｚ～約２Ｈｚの間又は約２Ｈｚである、請求項２３又は２４に記載の方法。
- マイクロフォンを用いて、前記音響信号の前記音響反射を検出するステップと、
前記マイクロフォンを用いて、音声データを生成するステップと、をさらに含む、請求項１～２５のいずれか一項に記載の方法。 - 前記個人に関連する追加のデータを受信するステップと、
前記追加のデータに基づいて、前記パラメータの前記値を変更するステップと、をさらに含む、請求項１～２６のいずれか一項に記載の方法。 - 前記追加のデータは、前記個人に関連する個人データを含む、請求項２７に記載の方法。
- 前記個人データは、前記個人の年齢、前記個人の生物学的性別、前記個人の社会的性役割、前記個人の民族、前記個人の位置、前記個人の既知の病状、前記個人の身長、前記個人の体重、前記個人の首回り又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項２８に記載の方法。
- 前記追加のデータは、１つ以上のセンサによって生成されたデータ、１つ以上の医療測定装置によって生成されたデータ、１つ以上のスマートデバイスによって生成されたデータ又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項２７～２９のいずれか一項に記載の方法。
- 前記追加のデータは、呼吸数データ、心拍数データ、パルスオキシメトリデータ又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項３０に記載の方法。
- 前記追加のデータは、前記個人の電子医療記録、スマートデバイス又はその両方から受信される、請求項２７～３１のいずれか一項に記載の方法。
- 前記動作は、前記追加のデータに少なくとも部分的に基づいて実施される、請求項２７～３２のいずれか一項に記載の方法。
- 前記動作は、前記個人が指定された姿勢になるように移動するように指示することを含み、前記方法は、前記個人が前記指定された体勢になるように移動したことを決定することに応答して、前記音響信号を前記個人の前記気道に導くステップをさらに含む、請求項１～３３のいずれか一項に記載の方法。
- 前記指定された体勢は、起立位、座位、傾斜位又は横臥位である、請求項３４に記載の方法。
- 前記動作は、前記個人が指定された呼吸パターンに従って呼吸するように指示することを含み、前記方法は、前記個人が前記指定された呼吸パターンに従って呼吸していることを決定することに応答して、前記音響信号を前記個人の前記気道に導くステップをさらに含む、請求項１～３５のいずれか一項に記載の方法。
- 前記指定された呼吸パターンは、前記個人が激しく呼吸すること、前記個人が息を止めること又はその両方を含む、請求項３６に記載の方法。
- 個人の気道を監視するシステムであって、
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、を含み、
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１～３７のいずれか一項に記載の方法が実施される、システム。 - 請求項１～３７のいずれか一項に記載の方法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を含む、個人の気道を監視するシステム。
- 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１～３７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製品。
- 非一時的な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製品。
- 個人の気道を監視するシステムであって、
加圧空気を供給するように構成された呼吸装置、及び
導管を介して前記呼吸装置に連結され、前記個人と係合し、前記供給された加圧空気を前記個人の前記気道に導くことに役立つように構成されたユーザインタフェースを含む呼吸システムと、
機械可読命令を記憶するメモリと、
１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、を含み、前記プロセッサは、前記機械可読命令を実行して、
前記導管及び前記ユーザインタフェースを介して音響信号を前記個人の前記気道に導き、
（ｉ）前記個人の前記気道の一部、（ｉｉ）前記個人の前記気道内の障害物又は（ｉｉｉ）（ｉ）及び（ｉｉ）の両方によって引き起こされる、前記音響信号の１つ以上の反射を表す音響データを生成し、
前記音響データを分析して、前記個人の前記気道に関連するパラメータの値を決定し、
前記パラメータの前記決定された値に基づいて、動作を実施するように構成される、システム。 - 前記パラメータは、前記個人の前記気道のインピーダンス、前記個人の前記気道の共振周波数、前記物理的障害物の位置、前記物理的障害物のサイズ又はそれらの任意の組み合わせである、請求項４２に記載のシステム。
- 前記動作は、前記空気経路に薬物を注入することを含む、請求項４２又は４３に記載のシステム。
- 前記動作は、前記個人又は第三者に通知又はレポートを送信又は表示すること、療法の推奨事項を生成すること、又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項４２～４４のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記動作は、前記個人の前記気道に供給された前記加圧空気の圧力、流量又はその両方を調整することを含む、請求項４２～４５に記載のシステム。
- 前記加圧空気は、第１の圧力で前記個人の前記気道に供給され、前記動作は、前記呼吸装置により前記加圧空気を前記第１の圧力より大きい第２の圧力で前記個人の前記気道に供給することを含む、請求項４６に記載のシステム。
- 前記呼吸システムは、最初に気道陽圧システムとして動作し、前記動作は、前記呼吸システムが酸素濃縮器、人工呼吸器又はその両方として動作するように前記呼吸システムを調整することを含む、請求項４２～４７のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記制御システムは、前記機械可読命令を実行して、前記パラメータの前記決定された値と前記パラメータの予め取得された基準値とを比較するように構成される、請求項４２～４８のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記動作は、前記パラメータの前記決定された値と前記パラメータの前記予め決定された基準値との比較に基づく、請求項４９に記載のシステム。
- 前記パラメータの前記基準値は、第１の時刻に前記個人から予め取得され、前記制御システムは、前記機械可読命令を実行して、前記第１の時刻より後の第２の時刻に前記パラメータの前記値を決定するように構成される、請求項４９又は５０に記載のシステム。
- 前記第１の時刻と前記第２の時刻との間の時差は、１日間、１週間、１ヶ月間又は１年間である、請求項５１に記載のシステム。
- 前記第１の時刻は、１年間のうちの第１の季節の間にあり、前記第２の時刻は、前記１年間のうちの第２の季節の間にある、請求項５１に記載のシステム。
- 前記パラメータの前記基準値は、前記個人と１つ以上の特性を共有する別の個人から予め取得される、請求項４９～５３のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記１つ以上の特性は、年齢、生物学的性別、社会的性役割、民族、位置、病状、身長、体重、首回り又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項５４に記載のシステム。
- 前記パラメータの前記基準値は、呼吸関連病気又は疾患と診断された別の個人から予め取得され、前記パラメータの前記決定された値と前記パラメータの前記基準値との比較は、前記個人が前記呼吸関連病気又は疾患に罹るか否かを示す、請求項４９～５５のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記パラメータの前記値は、前記個人が呼吸関連病気又は疾患に罹患しているか否かを示す、請求項４２～５６のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記呼吸関連病気又は疾患は、肺炎、炎症、アレルギー、肺癌、細菌感染症、ウイルス感染症、風邪、喘息、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、嚢胞性線維症、鬱血性心不全又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項５７に記載のシステム。
- 前記呼吸装置は、モータを含み、前記音響信号は、前記モータの動作により生成される、請求項４２～５８のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記音響信号を生成するように構成されたスピーカをさらに含む、請求項４２～５９のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記ユーザインタフェースは、前記個人の口及び鼻を覆うように構成され、前記スピーカは、少なくとも部分的に前記ユーザインタフェース内に配置される、請求項６０に記載のシステム。
- 前記制御システムは、前記機械可読命令を実行して、前記音響信号の周波数、前記音響信号の振幅又はその両方を変調するように構成される、請求項４２～６１のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記周波数の変調、前記振幅の変調又はその両方は、持続的又は段階的に行われる、請求項６２に記載のシステム。
- 前記周波数は、約０～約５Ｈｚの間、約０Ｈｚ～約２Ｈｚの間又は約２Ｈｚである、請求項６２又は６３に記載のシステム。
- 前記音響信号の前記音響反射を検出し、音声データを生成するように構成されたマイクロフォンをさらに含む、請求項４２～６４のいずれか一項に記載のシステム。
- 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、
前記ユーザに関連する追加のデータを受信し、そして
前記追加のデータに基づいて、前記パラメータの前記値を変更するように構成される、請求項４２～６５のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記追加のデータは、前記ユーザに関連する個人データを含む、請求項６６に記載のシステム。
- 前記個人データは、前記ユーザの年齢、前記ユーザの生物学的性別、前記ユーザの社会的性役割、前記ユーザの民族、前記ユーザの位置、前記ユーザの既知の病状、前記ユーザの身長、前記ユーザの体重、前記ユーザの首回り又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項６７に記載のシステム。
- 前記追加のデータは、１つ以上のセンサによって生成されたデータ、１つ以上の医療測定装置によって生成されたデータ、１つ以上のスマートデバイスによって生成されたデータ又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項６６～６８のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記追加のデータは、呼吸数データ、心拍数データ、パルスオキシメトリデータ又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項６９に記載のシステム。
- 前記追加のデータは、前記ユーザの電子医療記録、スマートデバイス又はその両方から受信される、請求項６６～７０のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記動作は、前記追加のデータに少なくとも部分的に基づいて実施される、請求項６６～７１のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記制御システムは、前記機械可読命令を実行して、
前記個人が指定された姿勢になるように移動するように指示し、
前記個人が前記指定された体勢になるように移動したことを決定することに応答して、前記音響信号を前記個人の前記気道に導くように構成される、請求項４２～７２のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記指定された体勢は、起立位、座位、傾斜位又は横臥位である、請求項７３に記載のシステム。
- 前記制御システムは、前記機械可読命令を実行して、
前記個人が指定された呼吸パターンに従って呼吸するように指示し、
前記個人が前記指定された呼吸パターンに従って呼吸していることを決定することに応答して、前記音響信号を前記個人の前記気道に導くように構成される、請求項４２～７４のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記指定された呼吸パターンは、前記個人が激しく呼吸すること、前記個人が息を止めること又はその両方を含む、請求項７５に記載のシステム。
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