JP5798553B2 - 睡眠状態の検出 - Google Patents
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Description
本願は、2009年7月16日に出願された米国仮特許出願第61/226,069号の出願日の利益を主張するものであり、この仮特許出願の開示内容を引用することにより、本明細書の一部を成すものとする。
このモジュールは、睡眠状態検出装置102を利用して患者のデータ及び情報特性の記憶を制御することができる。データは、ユーザインターフェースモジュール124を介して入力することができ、ユーザインターフェースモジュール124は、任意選択的に、キーボードや、パネルのボタンや、タッチスクリーン等を含みうる。例えば、モジュールの制御下で、この装置は、年齢、性別、体重、身長、BMI、及び/又は既存状態データ(例えば、心拍変動に潜在的に影響する場合がある健康状態、空気流パターンに違いを生み出すのに潜在的に関与する場合がある健康状態、他の現在の生理学的状態等)等の1つ以上の患者の特性を選択又は入力するように、患者又は臨床医に促すことができる。そのような健康状態は、例えば、喘息、気腫、慢性心血管疾患を含みうる。次に、装置の他のモジュールが記憶されたデータを利用することができる。
呼吸フロー制限検出モジュール106は、フロー信号データから呼吸フローの制限の測定値を検出するように構成することができる。例えば、装置は、2008年5月9日に出願された国際出願PCT/AU08/000647号(国際公開第2008/138040号として公開)及び2007年8月17日に出願された米国仮特許出願第60/965,172号に開示されているファジーフロー制限測定値等のフロー制限の測定値を検出するように構成することができ、これら出願の開示内容は、引用することにより、本明細書の一部を成すものとする。任意選択的に、フローデータの平坦化を解析することにより、フロー制限を検出するように構成することができる。例えば、平坦化は、米国特許第5,704,345号に開示される方法により特定することができる。この特許の開示内容は、引用することにより、本明細書の一部を成すものとする。
いくつかの実施形態では、フローデータを処理して、減呼吸及び/又は無呼吸を検出又はスコア付けすることができる(例えば、閉塞性無呼吸及び/又は中枢的な無呼吸)。例えば、装置は、米国特許第6,138,675号及び同第6,029,665号に記載の任意の方法により閉塞性無呼吸、部分閉塞性無呼吸、及び/又は中枢的な無呼吸を検出するように構成することができる。これらの特許の開示全体は、相互参照によって引用することにより、本明細書の一部を成すものとする。
したがって、いくつかの実施形態では、フローデータを処理して、マスクのずれに関連付けられた漏れ又は高漏出等の漏れの存在を検出することができる。例えば、高漏出は、或る量の閾値を超える漏れ(例えば、約0.4リットル毎秒(1/s)を超える漏れ)とみなすことができる。更なる例として、装置は、米国特許第6,152,129号及び/又は同第6,532,957号に記載の任意の方法により、漏れが生じているか又は生じた場合を検出するように構成することができる。これらの特許の開示全体は、相互に参照して引用することにより、本明細書の一部を成すものとする。漏れ検出は、任意選択的に、マスク漏れによる睡眠からの覚醒の分類を支援し、上述したような漏れの存在下でのAHIスコア付けを除外するように機能することができる。
1つ以上の呼吸フロー特性を特徴抽出モジュール110により求めることができる。通常の実施形態では、特徴は、呼吸フローデータを処理することにより求めることができる。任意選択的に、特徴は、呼吸単位又はいくつかの呼吸サイクルを含むスライド窓の使用により計算することができる。次に、特徴は、インジケータ又はシステムのその他のモジュールへの入力として機能することができる。例えば、測定特性のうちの1つ以上のものからのデータに応じて、他のモジュールにおいて、フローデータを用いて睡眠状態についての様々な結論を引き出すことができる。以下は、フローデータから検出又は特定できる特徴の例である。
この呼吸フロー特性は、吸気ピークフローの分散を計算することにより求めることができる。そのような特性を図2に示す。変動は、複数の呼吸(例えば、5つの呼吸)を含むスライド窓を用いて求めることができる。図2に示されるように、計算は、連続した呼吸群の吸気ピークフロー値202を利用する。適した閾値を用いて状態検出器により評価する場合、この値は以下の異なる睡眠状態を示すことができる。
(a)目覚め状態:高レベルの吸気ピークフロー変動を示す。
(b)レム睡眠状態:中程度のレベルの吸気ピークフロー変動を示す。
(c)ノンレム睡眠状態:最小レベルの吸気ピークフロー変動を示す。
この吸気ピークフロー変動特徴は、本明細書では「IPFV」と記される。
この呼吸フロー特性は、呼気ピークフローの分散を計算することにより求めることができる。そのような特性を図2に示す。変動は、複数の呼吸(例えば、5つの呼吸)を含むスライド窓を用いて求めることができる。図2に示されるように、計算は、連続した呼吸群の呼気ピークフロー値204を利用する。適した閾値を用いて状態検出器により評価する場合、この値は以下の異なる睡眠状態を示すことができる。
(a)目覚め状態:高レベルの呼気ピークフロー変動を示す。
(b)レム睡眠状態:中程度のレベルの呼気ピークフロー変動を示す。
(c)ノンレム睡眠状態:最小レベルの呼気ピークフロー変動を示す。
この呼気ピークフロー変動特徴は、本明細書では「EPFV」と記される。
図3に示されるように、この呼吸フロー特性は、合計呼気時間(TE)に対する呼気の開始から呼気ピークフロー(TPE)に達するまでにかかる時間の比率として計算することができる。比率は図3に示される。適した閾値を用いて状態検出器により評価する場合、この値は以下のように異なる睡眠状態を示すことができる。
(a)目覚め状態:睡眠状態と比較して大きな呼気ピークフロー位置/呼気時間比率を示す。
(b)レム睡眠状態:目覚め状態と比較して小さな呼気ピークフロー位置/呼気時間比率を示す。
(c)ノンレム睡眠状態:目覚め状態と比較して小さな呼気ピークフロー位置/呼気時間比率を示す。
この呼吸フロー特性は、前の特性である比率の変動(例えば、分散)として計算することができる。変動は、複数の呼吸(例えば、5つの呼吸)を含むスライド窓を用いて求めることができる。適した閾値を用いて状態検出器により評価される場合、この値は、以下のように異なる睡眠状態を示すことができる。
(a)目覚め状態:呼吸毎に大きな呼気ピークフロー位置/呼気時間比率変動を示す。
(b)レム睡眠状態:呼吸毎に小さな呼気ピークフロー位置/呼気時間比率変動を示す。
(c)ノンレム睡眠状態:呼吸毎に小さな呼気ピークフロー位置/呼気時間比率変動を示す。
この呼吸フロー特性は、呼気ピークフローの呼気フロー曲線のエリアの或る割合(例えば、75%と100%との間)として計算することができる。呼気ピークフローエリアの例306を図3に示す。適した閾値を用いて状態検出器により評価する場合、この値は以下のように異なる睡眠状態を示すことができる。
(a)目覚め状態:75%呼気ピークフロー未満のより大きなエリアを示す。
(b)レム睡眠状態:75%呼気ピークフロー未満の小さな7エリアを示す。
(c)ノンレム睡眠状態:75%呼気ピークフロー未満の小さなエリアを示す。
この呼吸フロー特性は、前の特性であるエリアの変動(例えば、分散)として計算することができる。変動は、複数の呼吸(例えば、5つの呼吸)を含むスライド窓を用いて求めることができる。適した閾値を用いて状態検出器により評価される場合、この値は以下のように異なる睡眠状態を示すことができる。
(a)目覚め状態:呼吸毎に75%呼気ピークフロー未満のエリアのより大きな変動を示す。
(b)レム睡眠状態:呼吸毎に75%呼気ピークフロー未満のエリアの小さな変動を示す。
(c)ノンレム睡眠状態:呼吸毎に75%呼気ピークフロー未満のエリアの小さな変動を示す。
この呼吸フロー特性は、呼気ピークフローの立ち上がり部分のピークフローの或る割合(例えば、75%)から次の吸気が開始されるまでの時間として計算することができる。この特性を図4に示す。適した閾値を用いて状態検出器により評価される場合、この値は以下のように異なる睡眠状態を示すことができる。
(a)目覚め状態:75%呼気ピークフローから吸気開始まで、より遅い立ち上がり時間を示す。
(b)レム睡眠状態:75%呼気ピークフローから吸気開始まで、より早い立ち上がり時間を示す。
(c)ノンレム睡眠状態:75%呼気ピークフローから吸気開始まで、より早い立ち上がり時間を示す。
この呼吸フロー特性は、最後に確認された吸気からの時間として計算することができる。この特性を図4に示す。そのような特性は、本明細書においてより詳細に説明する覚醒検出器により、適した閾値を用いて評価することができる。
この呼吸フロー特性は、前の特性である最後に確認された吸気からの時間の変動(例えば、分散)として計算することができる。変動は、複数の呼吸(例えば、5つの呼吸)を含むスライド窓を用いて特定することができる。適した閾値を用いて状態検出器により評価される場合、この値は以下のように異なる睡眠状態を示すことができる。
(a)目覚め状態:呼吸毎に最後に確認された呼吸からの時間の大きな変動を示す。
(b)レム睡眠:呼吸毎に最後に確認された呼吸からの時間の中程度の変動を示す。
(c)ノンレム睡眠:呼吸毎に最後に確認された呼吸からの時間の小さな変動を示す。
この最後に確認された呼吸からの時間の変動性特徴は、本明細書では「TSLBV」と記すことができる。
この呼吸フロー特性は、スライド呼吸期間(例えば、15の呼吸)にわたる高頻度呼吸の任意の小さな部分のスキャンにより計算することができる。この特性を図5に示す。適した閾値を用いて状態検出器により評価される場合、この値はレム呼吸を示すことができる。
この呼吸フロー特性は、吸気時間の変動(例えば、分散)として計算することができる。変動は、複数の呼吸(例えば、5つの呼吸)を含むスライド窓を用いて特定することができる。適したい閾値を用いて状態検出器により評価される場合、この値は以下のように異なる睡眠状態を示すことができる。
(a)目覚め状態:吸気時間の大きな変動を示す。
(b)レム睡眠:吸気時間の中程度の変動を示す。
(c)ノンレム睡眠:吸気時間の小さな変動を示す。
この特徴は、いくつかの呼吸(例えば、5つの呼吸)の期間にわたる呼吸毎の以下の呼吸フロー特性に一貫性があるか否かを判断するために実施することができる。一貫性チェックは、吸気時間、吸気ピークフロー位置、呼気時間、呼気ピークフロー位置を考慮する。特性の小さな差は一貫していると考えることができる。
この特徴は、前に識別された呼吸フロー特性(例えば、特性1〜12)の複数の呼吸期間(例えば、30の呼吸)にわたる変動をチェックする。例えば、いくつかの呼吸(例えば、30)の期間にわたる任意の特徴の自動解析は、任意の特徴が一貫性を有するか、又は有意な変動を有するかを識別することができる。例えば、目覚めている期間において、ピークフロー変動性特徴は、睡眠期間中よりも平均で高くなる。そのような値は、30の呼吸の期間等にわたって、計算される都度、必要とされる目覚めの閾値を超えるわけではないが、評価することができる閾値を有意な割合で超えることができる。
この呼吸フロー特性は、呼吸が吸気の開始から吸気ピークフローの或る割合(例えば、95%)に達するまでにかかる時間として計算することができる。参照文字T_95を用いて、この95%時間特性を図6に示す。この呼吸フロー特性の特徴は、覚醒検出モジュール114による評価に利用することができる。
この呼吸フロー特性は、吸気ピークフローの或る割合(例えば、75%)を超える吸気ピークフロー曲線のエリアとして計算することができる。この呼吸フロー特性の特徴は、覚醒検出モジュール114による評価に利用することができる。75%時間特性(T_75)は、呼吸が吸気ピークフローの或る割合(例えば、95%)に達する時間であり、75%時間特性を求めてから、図6の陰影を付けた領域で示されるエリアを計算することができる。75%吸気ピークフロー特徴を超えるこのエリアは、本明細書では「IP75A」と記すことができる。
この呼吸フロー特性は、前の呼吸フロー特性であるエリアの分散として計算することができる。分散は、複数の呼吸(例えば、5つの呼吸)を含むスライド窓を用いて求めることができる。この呼吸フロー特性の特徴は、覚醒検出モジュール114による評価に利用することができる。75%吸気ピークフローを超えるエリアの変動特徴は、本明細書では「I75AV」と記すことができる。
この呼吸フロー特性は、吸気ピークフロー曲線の立ち上がり側の或る割合(例えば、95%)から呼気ピークフロー位置までの時間として計算することができる。この呼吸フロー特性は、覚醒検出モジュール114による評価に利用することができる。
3mvTtot比率は、現在の呼吸からの3mvTtotを前の呼吸からの3mvTtotで除算したものとして計算することができる。3mvTtotは、平均分換気(例えば、3分換気)と合計呼吸期間(例えば、現在の呼吸の持続時間の時間期間)との比率として求めることができる。分換気は、前の数分(例えば、約2分〜5分であるが、好ましくは3分)中に行われる平均換気として求めることができる。
吸気フローの現在の呼吸からのピーク吸気フロー(IPkFlow)とピーク吸気フロー(IPkFlow)の或る割合(例えば、75%)との比率である。この特徴は、本明細書では「PF75PF」として記すことができる。
睡眠状態検出モジュール118に関連付けられた方法論の例を図7に示す。本質的に、検出器は、呼吸可能なガスの測定フローを表すデータから睡眠状態を検出する方法論を用いて実施することができる。770において、本方法は、呼吸フローの測定値から複数の呼吸特性を求めることを含みうる。そのような呼吸特性の抽出は、睡眠状態検出器に統合することができるが、この抽出は、特徴抽出モジュール110から提供されるデータに対応することができる。772において、睡眠検出器の方法は、ノンレム睡眠状態、レム睡眠状態、相動性レム(Phasic REM)状態、持続性レム状態、深いレム睡眠状態、及び/又は軽いレム睡眠状態のうちの1つ以上のもの等の潜在的な睡眠状態から状態を検出することも含みうる。774において、状態の検出は、求められた呼吸特性に基づくことができる。そのような実施形態では、この状態検出は、これらの状態のいずれも、呼吸フローセンサにより測定されるデータから、従来の睡眠段階センサ特定技法(すなわち、脳電図(E.E.G.)センサ、筋電図検査(E.M.G.)センサ、及び電気眼球図記録(E.O.G.)センサからのデータ解析)又は呼吸努力バンド(respiratory effort band)なしで検出できるという意味で、実質的に、求められる呼吸特性に基づく。次に、プロセッサは、検出された状態を示すことができる。例えば、プロセッサは、検出された状態をメモリに記憶し、別のモジュール(例えば、睡眠品質評価モジュール120)の入力に適用し、かつ/又はユーザインターフェースモジュール124のディスプレイ等への出力として生成することができる。
状態遷移表は、非静止とする(例えば、経時変化する)ことができ、これは、遷移確率がフロー信号から抽出される特徴(これも経時変化する)に対して有する直接的な依存性に起因する。或る特徴は、上述した特定の睡眠段階の特性である。そのような特徴(例えば、特徴抽出モジュールからの)の任意の数の組み合わせを用いて、これらの状態遷移確率を導出することができる。確率は、各呼吸特性の閾値セットから求めることができる。閾値セットは、経験的解析を通じて求め、確率評価のために装置に記録することができる。したがって、睡眠状態が更新される都度、遷移表を再計算することができる。これは、呼吸単位で実行することができる。3つの状態の場合、各状態から他の状態への遷移及び各状態からそれ自体の状態への遷移を表す9つの遷移がある。
漏れ検出モジュール112からの出力は、任意選択的に、行列の確率の調整子(conditioner)を提供することができる。例えば、高レベルの漏れが検出される場合、フロー信号の安定性が低いか、又はそうでなければ任意の特定の睡眠状態を示す度合いが低いことを予想することができる。目覚め状態を示す場合さえもあり得る。したがって、いくつかの実施形態では、方法論は、睡眠状態確率の重みを適宜変更して、漏れの影響を低減することができる。
したがって、睡眠状態検出モジュールは、呼吸フロー信号を分類し、解析して、或る睡眠段階を関連付けることにより、検出された様々な状態を示す睡眠/目覚めインジケータ又はインデックスを生成することができる(例えば、1=目覚め、2=ノンレム、3=レム、又は1=目覚め、2=ノンレム、3=軽いレム、4=深いレム等)。そのような手法の利点は、方法が各状態の持続時間を記録するために用いられる場合、合計睡眠時間を示すものを提供することができることである。この方法は、患者の睡眠構造(例えば、目覚め間隔、非急速眼球運動(NREM)睡眠間隔、急速眼球運動(REM)睡眠間隔、深い急速眼球運動(DREM)睡眠間隔、及び/又は軽い急速眼球運動(LREM)睡眠間隔のタイミング、頻度、及び持続時間等)についての情報を提供するために実施することもできる。さらに、この方法は、そのようなインデックスがAHI検出モジュールとともに用いられるとき、上述したように、合計睡眠時間を特に参照してAHI特定を行うことができるようにAHI計算を改良するために実施することもできる。
本技術の更なる実施形態の例では、睡眠状態検出モジュール119は、図20のブロック流れ図に示される処理を用いて構成することができる。処理は、患者の睡眠状態の計算を表す。このために、従来のR&K PSGに基づくスコア付けは、睡眠を6つの段階に分ける。
i)目覚め
ii)ノンレム段階1
iii)ノンレム段階2
iv)ノンレム段階3
v)ノンレム段階4
vi)レム
i)目覚め
ii)ノンレム睡眠遷移(事実上、段階1睡眠)
iii)ノンレム睡眠(段階2、3、4)
iv)レム
パターンID 特徴サブセット
P1 IPFV、EPFV、TSLBV
P2 IPFV、EPFV
P3 TSLBV
P4 IPFV
P5 IPFV、I75AV
用いられる特徴:IPFV、EPFV、TSLBV
閾値関数からの特徴の重み(wn)
目覚めスコア:
IPFV:w11
EPFV:W12
TSLBV:w13
ノンレム睡眠スコア:
IPFV:w21
EPFV:w22
TSLBV:w23
レム睡眠スコア:
IPFV:w31
EPFV:w32
TSLBV:w33
用いられるパターン:
パターンID 特徴サブセット
P1 IPFV、EPFV、TSLBV
P2 IPFV、EPFV
P3 TSLBV
パターン重みを計算する:
P1_awake=α*(w11+w12+w13)
P1_NREM_sleep=β*(w21+w22+w23)
P1_rem=μ*(w31+w32+w33)
P2_awake=α1*(w11+w12)
P2_NREM_sleep=β1*(w21+w22)
P2_rem=μ1*(w31+w32)
P3_awake=α2*w13
P3_NREM_sleep=β2*w23
P3_rem=μ2*w33
Awake=P1_awake+P2_awake+P3_awake;
NREM_Sleep=P1_NREM_sleep+P2_NREM_sleep+P3_NREM_sleep;
REM=(P1_rem+P2_rem+P3_rem)*{REM_Enhancer_Index);
例
有限機械の現在の睡眠状態=目覚め状態2110
計算された未処理睡眠状態スコア:
Awake=0.1
NREM_Sleep=0.5
REM_Sleep=0.2
NREM_Sleep_T=1
現在の睡眠状態に基づく必要な遷移確率は、T11、T12、T13、T14である。T11、T13、及びT14に関して表2600Aを参照することができ、規則6がこの例に適用されると仮定することができる。T12に関して表2700Aを参照することができ、規則2が適用されると仮定することができる。
T11=0.45
T12=0
T13=0.45
T14=0.1
変更睡眠状態スコア:
Awake=Awake*T11=0.045
NREM_Sleep_T=T12=0
NREM_Sleep=NREM_Sleep*T13=0.225
REM_Sleep=REM_Sleep*T14=0.02
NREM_Sleepが最高スコアを有するため、次の睡眠段階をNREM_Sleep状態2114に設定することができる。
レム状態は、呼吸空気流信号のみを解析する場合、検出が最も難しい睡眠状態である。したがって、いくつかの特殊化された特徴を特に実施して、「レム型」空気流の特徴を捕捉し、レム睡眠検出を増強することができる。これらの特徴の組み合わせられた出力は、増強レム状態を提供し、部分的に、図20に示されるレム状態エンハンサ2030の処理により実施することができる。
i.呼吸の集まりが取得され、上記参照した特徴が、呼吸毎に計算され、閾値バッファーに記憶される。例えば、5つの呼吸を取得し、それらの呼吸に関連付けられた求められた特徴が、閾値バッファーに記憶される。
ii.特徴が閾値関数に適用される。閾値関数は、上述したものと同様である。特徴セットの特徴値が設定された閾値を超える都度、一貫性カウンタが増分される(例えば、1だけ)。例えば、5つの呼吸のセットでは、特徴が呼吸のうちの4つで閾値を超える場合、一貫性カウンタは4になる。
iii.次に、特徴一貫性インデックスが、特徴一貫性カウンタと合計呼吸集まりサンプルサイズとの比率をとることにより導出される。例えば、カウンタが4であり、用いられた呼吸の合計集まりが5であった場合、特徴一貫性インデックスは80%になる。
上述したように、遷移確率は、未処理睡眠スコアを調整して、変更睡眠スコアを生成する。しかし、これらの確率がどのようにして計算されるかを定義する前に、自然な睡眠サイクルについてのいくつかの一般的なポイントを考慮することができる。
(a)夜の最初の目覚め期間(すなわち、睡眠の開始)は、夜の最も長い目覚め期間になる可能性が高い。
(b)続く目覚め期間は、目覚める外部原因(例えば、マスクの再調整、トイレに行く、他の人又は夜間性喘息発作等の任意の医療状態により起こされる)がある場合を除き、120秒を超えて続かない。
(c)目覚め状態からの最初の睡眠遷移は、患者がレム睡眠機能不全を有する場合を除き、レム睡眠ではない。
(d)自然な睡眠サイクルの一環として、20分〜30分を超える間、深い睡眠にあった患者は、小さな目覚めに近づきつつある。
規則:
規則1−患者は、夜の最初の目覚め期間にあり、10分以下の間、目覚めていた。
規則2−患者は、夜の最初の目覚め期間にあり、10分を超えるが、20分以下の間、目覚めていた。
規則3−患者は、夜の最初の目覚め期間にあり、20分を超える間、目覚めていた。
規則4−患者は、夜の2番目の目覚めフェーズにあり、10分以下の間、この状態であった。
規則5−患者は、夜の2番目の目覚めフェーズにあり、10分を超えるが、20分以下の間、この状態であった。
規則6−患者は、夜の2番目の目覚めフェーズにあり、20分を超える間、この状態であった。
規則7−患者は、目覚め状態の3番目又は後期フェーズにあり、60分以下の間、この状態であった。
規則8−患者は、目覚め状態の3番目又は後期フェーズにあり、60分を超える間、この状態であった。
規則9−治療を開始してからの時間は、20分以下である。
規則10−治療を開始してからの時間は、20分を超え、患者は、20分以下の間、ノンレム睡眠状態であった。
規則11−治療を開始してからの時間は、20分を超え、患者は、20分を超えるが、30分以下の間、ノンレム睡眠状態であった。
規則12−治療を開始してからの時間は、20分を超え、患者は、30分を超える間、ノンレム睡眠状態であった。
規則13−患者は、10分以下の間、レム睡眠状態であった。
規則14−患者は、10分を超えるが、20分以下の間、レム睡眠状態であった。
規則15−患者は、20分を超える間、レム睡眠状態であった。
図20に示されるように、状態遷移確率計算器2018により遷移確率を求める際の別の規則セットは、周期的呼吸検出器及び覚醒検出器の出力に基づくことができる。例えば、周期的状態検出器は、ノンレム睡眠T状態への遷移及びノンレム睡眠T状態からの遷移を制御する。このために、以下の規則の例及び図27の表に示される関連する値も、状態遷移確率値を支配することができる。
規則1−患者の現在の状態は目覚めである。
周期的状態カウンタは0である(すなわち、患者は0呼吸の間、周期的状態であった)。
周期的状態カウンタは0よりも大きいが、50以下である(すなわち、患者は0よりも多いが50以下の呼吸の間、周期的状態であった)。
周期的状態カウンタは50よりも大きい(すなわち、患者は50よりも多い呼吸の間、周期的状態であった)。
周期的状態カウンタは0である(すなわち、患者は0呼吸の間、周期的状態であった)。
周期的状態カウンタは0よりも大きいが、50以下である(すなわち、患者は0よりも多いが50以下の呼吸の間、周期的状態であった)。
覚醒状態バッファー和=0(このバッファーは、前の50の呼吸からの前の50の覚醒状態値からの値を含む−したがって、和=0の場合、覚醒は前の50の呼吸にわたって検出されなかった)。
周期的状態カウンタは0よりも大きいが、50以下である(すなわち、患者は0よりも多いが50以下の呼吸の間、周期的状態であった)。
覚醒状態バッファー和>0(このバッファーは、前の50の呼吸からの前の50の覚醒状態値からの値を含む。このため、覚醒の和がゼロより大きい場合、1つ以上の覚醒が前の50の呼吸にわたって検出された)。
周期的状態カウンタは50よりも大きい(すなわち、患者は50よりも多い呼吸の間、周期的状態であった)。
覚醒状態バッファー和=0(このバッファーは、前の50の呼吸からの前の50の覚醒状態値からの値を含む。したがって、和=0の場合、覚醒は前の50の呼吸にわたって検出されなかった)。
周期的状態カウンタは50よりも大きい(すなわち、患者は50よりも多い呼吸の間、周期的状態であった)。
覚醒状態バッファー和>0(このバッファーは、前の50の呼吸からの前の50の覚醒状態値からの値を含む。このため、和が0よりも大きい場合、1つ以上の覚醒が前の50の呼吸にわたって検出された)。
周期的状態カウンタは0である(すなわち、患者は0呼吸の間、周期的状態であった)。
周期的状態カウンタは0よりも大きいが、50以下である(すなわち、患者は0よりも多いが50以下の呼吸の間、周期的状態であった)。
覚醒状態バッファー和=0(このバッファーは、前の50の呼吸からの前の50の覚醒状態値からの値を含む。したがって、和=0の場合、覚醒は前の50の呼吸にわたって検出されなかった)。
周期的状態カウンタは0よりも大きいが、50以下である(すなわち、患者は0よりも多いが50以下の呼吸の間、周期的状態であった)。
覚醒状態バッファー和>0(このバッファーは、前の50の呼吸からの前の50の覚醒状態値からの値を含む。このため、和が0よりも大きい場合、1つ以上の覚醒が前の50の呼吸にわたって検出された)。
周期的状態カウンタは50よりも大きい(すなわち、患者は50よりも多い呼吸の間、周期的状態であった)。
覚醒状態バッファー和=0(このバッファーは、前の50の呼吸からの前の50の覚醒状態値からの値を含む−したがって、和=0の場合、覚醒は前の50の呼吸にわたって検出されなかった)。
周期的状態カウンタは50よりも大きい(すなわち、患者は50よりも多い呼吸の間、周期的状態であった)。
覚醒状態バッファー和>0(このバッファーは、前の50の呼吸からの前の50の覚醒状態値からの値を含む。このため、和が0よりも大きい場合、1つ以上の覚醒が前の50の呼吸にわたって検出された)。
周期的状態カウンタは0である(すなわち、患者は0呼吸の間、周期的状態であった)。
周期的状態カウンタは0よりも大きいが、100以下である(すなわち、患者は0よりも多いが100以下の呼吸の間、周期的状態であった)。
周期的状態カウンタは100よりも大きい(すなわち、患者は100よりも多い呼吸の間、周期的状態であった)。
覚醒検出モジュール114は、呼吸フローデータが睡眠からの覚醒を表すか否かを判断することができる。この点に関して、睡眠からの覚醒は、フロー信号の乱れを生じさせることができる。したがって、このモジュールの基本機能は、そのような乱れを探してフロー信号からのデータをスキャンし、乱れが発生したか否かを示すことである。例えば、乱れが特徴抽出モジュール110の呼吸特性から検出される場合、モジュールは、睡眠安定性モジュールに対し、フロー乱れの経過(passage)を含む信号又はデータを生成することができる。任意選択的に、フロー乱れからのデータ及び乱れに先行するフロー信号期間(例えば、15呼吸前まで)からのデータを含むように、データパケットを生成することができる。データは、本明細書においてより詳細に説明するような乱れの更なる分類のために用いることができる。
(1)吸気ピークフローの或る割合(例えば、95%)に達するまでの時間。
(2)吸気ピークフローの或る割合(例えば、75%)を超えるエリア。
(3)吸気ピークフローの或る割合(例えば、75%)を超えるエリアの変動。
(4)吸気ピークフローの或る割合(例えば、95%)から呼気ピークフローまでの時間。
(1)特徴抽出器から特徴をインポートする。
(2)すぐ上に記した追加の特徴(1〜4)を計算する。
(3)現在の睡眠状態を睡眠状態検出モジュールからインポートする。
(4)フロー乱れが存在するか否かを判断する。
(5)フロー乱れがある場合、睡眠状態をチェックする。患者が睡眠状態にある場合、乱れ及び前の呼吸(例えば、15の呼吸)からのフローデータを収集し、データを出力する(例えば、睡眠品質モジュールに)。フロー乱れがあり、患者が睡眠状態にない場合、措置を講じる必要はない。呼吸にフロー乱れがない場合、措置を講じる必要はない。
(i)無呼吸に関連する覚醒、
(ii)減呼吸に関連する覚醒、
(iii)呼吸努力に関連する覚醒、
(iv)口の漏れによる非呼吸性、
(v)周期的な四肢運動(PLM)による非呼吸性、
(vi)高漏出による非呼吸性、
(vii)非呼吸性−自然な覚醒。
本技術の更なる実施形態の例では、覚醒検出モジュール114は、図13のブロック流れ図に示される処理を用いて構成することができる。この例では、フロー生成器のフローセンサに関連付けられた呼吸空気流又はフィルタリングされたフローが、特徴抽出器に提供され、特徴抽出器により処理される。このプロセスでは、特徴抽出器により求められた上述の呼吸特徴の特定のサブセットが利用される。特徴のこのサブセットは、任意選択的に、上述したIP75A(すなわち、75%吸気ピークフローを超える吸気フロー曲線のエリア)特徴、3mvTtot(すなわち、現在の3分換気とTtot(合計呼吸時間)との比率)特徴、及びPF75PF(すなわち、吸気ピークフローと75%吸気ピークフローとの比率)特徴のみを含みうる。各特徴は閾値処理器1310に提供され、閾値処理器1310において、図14に示される例等の1つ以上の閾値関数が、特徴サブセットの各特徴に適用される。この例は特定の特徴を用いるが、他の実施形態が、他のセット(例えば、全ての特徴)、又は特徴抽出器により求められた、上述した呼吸フローに基づく特徴の任意の組み合わせを有するサブセットに基づくことができることが理解されるであろう。
本技術のいくつかの実施形態では、実施される睡眠安定性検出モジュール116は、複数の関数を用いて実施することができる。例えば、覚醒検出モジュールと併せて、モジュールは、(1)検出されたフロー乱れを分類し、(2)フロー乱れ強度のレベル(例えば、覚醒の程度)を等級付け、かつ/又は(3)自律神経活性化のレベルを推定することができる。
これは、任意選択的に、乱れを検出するために、モジュール自体が測定フロー信号を処理しない場合に行うことができる。
例えば、フロー乱れの直前に無呼吸又は減呼吸等の呼吸事象が検出されている場合、パケットの乱れを呼吸関連の覚醒とみなすことができる。そのような事象がフロー乱れの前に発生していない場合、パケットの乱れを、呼吸機能不全よりもむしろ周期的な四肢運動に起因する覚醒等の非呼吸性として分類することができる。
例えば、乱れの長さは、乱れにかかる、求められるか若しくは計算される持続時間又は時間(例えば、秒又は分)とすることができる。長さを求めることに加えて、いくつかの実施形態では、強度(例えば、乱れの程度)を求めることができる。例えば、強度値は、乱れのデータと乱れ前の呼吸データとの比率として計算することができる。例えば、強度値は、(a)データパケットのフロー乱れ部分の分散(例えば、フロー乱れ中のフロー信号からのサンプル)と、(b)乱れ前のいくつかの呼吸(例えば、15の呼吸)のフローデータの分散(例えば、フロー乱れ前のフロー信号からのサンプル)との比率として計算することができる。任意の呼吸特性もそのような比率の計算に利用することができる。
強度値、長さ、自律神経活性化値、識別される乱れのタイプ等は、任意選択的に、装置のメモリに記憶し、他の評価モジュール(例えば、睡眠品質評価モジュール120)により用い、かつ/又はユーザインターフェースモジュール124の視覚的出力ディスプレイに表示することができる。
睡眠安定性検出モジュール116のそのような実施形態の例は、図15のブロック流れ図に示される処理を用いて構成することができる。この例では、呼吸の空気流又はフロー生成器のフローセンサに関連付けられたフィルタリングされた流れは、特徴抽出器に提供され、特徴抽出器により処理される。このプロセスでは、特徴抽出器により求められた上述した呼吸特徴の特定のサブセットが利用される。特徴のこのサブセットは、任意選択的に、それぞれ上述したIPFV(すなわち、吸気ピークフロー変動)特徴、EPFV(すなわち、呼気ピークフロー変動)特徴、TSLBV(すなわち、最後の呼吸からの時間変動)特徴、及びI75AV(すなわち、75%吸気ピークフローを超えるエリアの変動)特徴のみを含みうる。各特徴は閾値処理器1410に提供され、閾値処理器1410において、図16に示される例等の1つ以上の閾値関数が、特徴サブセットの各特徴に適用される。この例は特定の特徴を用いるが、他の実施形態が、他のセット(例えば、全ての特徴)、又は特徴抽出器により求められた、上述した呼吸フローに基づく特徴の任意の組み合わせを有するサブセットに基づくことができることが理解されるであろう。
睡眠品質評価モジュール120を実施して、睡眠品質を評価することができる。いくつかの実施形態では、評価又は検出は、他のモジュールの出力に基づくことができる。睡眠品質評価モジュール120に関連付けられた方法論の例を図10に示す。本質的に、この方法論は、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠品質インジケータを求める。1000において、前のモジュールの入力と同様に、呼吸フローの測定値から複数の呼吸特性が求められる。これは、モジュールの一部分として、又は別のモジュール(例えば、特徴抽出モジュール110)の一部分として統合することができる。次に、1002及び1004のそれぞれにおいて、本方法は、上述したように、複数の呼吸特性から睡眠状態測定値及び睡眠安定性測定値を求めることを含む。次に、1006及び1008のそれぞれにおいて、本方法は、睡眠状態測定値及び安定性測定値から1つ以上の睡眠品質インデックスを求めて示す。したがって、1つ以上のインデックスは、装置のメモリに記憶し、他の評価モジュール(例えば、フィードバックモジュール126)により用い、及び/又はユーザインターフェースモジュール124の視覚的出力ディスプレイに表示することができる。
(1)インデックスとして睡眠期間(例えば、レム、ノンレム、深いレム、軽いレム、相動性レム、持続性レム、全ての睡眠状態等)の長さを計算する。
(2)睡眠安定性のレベルと合計睡眠時間との比率をインデックスとして計算する。例えば、睡眠安定性インデックスを合計睡眠時間インデックスで除算することができる。これは、安定性インデックスを正規化するように機能することができる。
(3)夜間中の目覚めている期間の長さをインデックスとして用いてこの比率を重み付けする。このようなステップは、目覚めの頻度を考慮に入れることができる。例えば、合計目覚め時間は集合的に数Xとすることができる。しかし、この数がY個の小さな目覚め期間で構成され、かつこの数Yが大きい場合、覚醒期間を重み付け係数で説明することができる。換言すれば、睡眠安定性数を夜間中の目覚めの頻度で更に正規化することができる。
(4)インデックスとしての個々の患者の特性の結果として、バイアスを考慮するように比率を重み付けする。いくつかの場合、目覚め状態の期間増大に向けて或るレベルのバイアスが存在する場合がある。特定の患者の入力された特性に起因するそのようなバイアスに基づく重み付け係数を利用して、比率を更に正規化することができる。
(5)インデックスセットとして最終的な睡眠品質スコアを出力する。
睡眠品質評価モジュール120の実施形態の更なる例を図28〜図31を参照して考慮することができる。一般に、この睡眠品質検出器での処理は、睡眠安定性インデックス、睡眠状態識別子、及び/又は覚醒インデックス等のシステムの他の処理データの評価を含みうる。入力データは、呼吸単位で睡眠品質インデックス(SQI)を変更する動的な力(複数の場合もあり)として機能することができる。評価モジュールの処理を図28のブロック図に示す。この実施形態では、入力データは閾値処理器2810A、2810B、及び2810Cに適用される。
したがって、いくつかの実施形態では、システムのこれらのモジュールの出力は、プロセッサ制御されるフロー生成器により提供される圧力治療による治療(例えば、持続的気道陽圧治療(「CPAP」))等の治療制御アルゴリズムへの変更を制御するように機能することができる。例えば、睡眠品質評価出力又は睡眠状態出力は、フィードバック制御モジュール126にフィードバックすることができる。次に、フィードバック制御モジュールは、例えば、患者に与えられる圧力治療の瞬間的な量及び長期量のレベルを制御することができる。このフィードバック制御モジュールは、命令又は制御信号をフロー生成器又は治療制御処理モジュール128に送信することにより、送達される治療に対する動的又は短期の変更及び/又は静的又は長期の変更を実施することができる。
いくつかの呼吸圧力治療装置では、圧力制御は、呼気圧力緩和(EPR)特徴を含みうる。そのような装置は、国際特許出願番号PCT/US2004019598号(公開番号WO2004/112680号)及び対応する米国特許第7,128,069号に記載されており、これらの開示内容は、引用することにより、本明細書の一部を成すものとする。EPR特徴は、患者が睡眠をより容易に達成できるようにする快適性を患者に提供することができる。一般に、EPR制御は、吸気中に治療処置圧力を送達している間、各患者の呼気の検出を受けて、治療圧力治療設定から或る量(例えば、cm H2O)だけ送達される治療圧力を自動的に低減する。そのような圧力治療制御は、本技術に基づいて変更することができる。通常、患者が一旦眠ると、EPRは、患者に対して望まれる最大の治療恩恵を提供しない場合があるという点で、患者の治療に対する必要性は低いとみなすことができる。したがって、検出される睡眠状態に基づいて、ランプ時間を実施し、これによってEPRを制御することができる。例えば、装置が、患者が目覚め状態にいることを検出する場合は常に、EPR制御をオンにするか、又はそうでなければ上述したように動作させて、呼気中の圧力を低減することができる。しかし、睡眠状態検出モジュールが、患者がノンレム睡眠T、ノンレム睡眠、又はレム睡眠に入ったことを検出すると、EPR機能は、呼気中の低減を回避するように解除することができる。任意選択的に、EPR制御機能は、目覚め状態から睡眠関連状態への遷移を検出されると、いくつかの呼吸サイクル又は時間期間中、治療処置圧力の低減量を徐々に減少させることにより、徐々に解除することができる。このEPR機能の解除は睡眠の開始時に実施することができるが、任意選択的に、治療セッション全体を通じて動的に実施することさえも可能である。例えば、睡眠の開始後、睡眠状態検出モジュールが、患者が(例えば、目覚め状態に入り、或る時間期間にわたり目覚め状態に留まることにより)睡眠状態から目覚め状態に戻ったことを検出する場合、EPR機能を再開(又はいくつかの呼吸サイクル又は時間期間中、治療処置圧力の低減量を徐々に上昇させることにより、徐々に再開)することができる。次に、上述したように、患者の睡眠状態が更に検出されると、EPRを続けて解除する(例えば、徐々に)ことができる。
いくつかの実施形態では、睡眠状態検出は、検出された事象がどのようにスコア付けられるかを制御することができる。例えば、呼吸治療装置により検出することができるいくつかの事象は、これらが装置により検出される場合であっても、事象スコアの一部分として報告されないことがある。例えば、無呼吸、減呼吸、覚醒、マスク漏れ、及び/又は口漏れ等の検出される呼吸事象は、事象が目覚め状態の検出と同時に検出される場合、特定の事象タイプスコアの一部分として報告されないことがある。そのような場合、治療装置の制御アルゴリズムは、検出アルゴリズムがそのような事象をスコア付けする前に、患者がノンレム睡眠T、ノンレム睡眠、又はレム睡眠状態にあることを確認することができる。任意選択的に、全ての事象をスコア付けすることができるが、各事象のスコア付けは、事象が発生した検出された様々な睡眠状態に基づいて、又は事象が目覚めている時間中に発生したか、それとも睡眠時間中に発生したかに基づいて分類することができる。例えば、治療セッションの目覚めている時間中の無呼吸数をスコア付けすることができ、治療セッションの睡眠時間(例えば、睡眠関連状態)中の無呼吸数を別個にスコア付けすることができる。したがって、スコア付けされた事象は、事象が発生した検出された睡眠状態等に関連付けて、検出された状態に基づいて装置により出力として報告することができる。
いくつかの呼吸治療装置では、治療処置圧力を装置により自動的に設定することができる。例えば、いくつかの圧力治療装置は、患者の呼吸の異常を探して呼吸フロー信号を解析し、異常を治療するために、圧力を調整することができる。OSA患者の場合、これらの異常はフロー制限、いびき、及び閉塞性無呼吸とみなすことができる。圧力治療装置は、これらの事象のうちの1つ以上のものを検出すると、事象の深刻さに基づいて圧力治療の或る所定の最大までの増大を制御する。いくつかのそのような圧力治療装置では、そのような増大の後、流れの異常がなくなる(すなわち、もはや検出されない)場合、装置は、圧力治療の低減を自動的に制御して、或る所定の最小値(例えば、患者の医師により設定される)に減少させることができる。しかし、いくつかの場合では、事象は素早く連続して発生し、この素早い連続により、圧力治療が不必要に増減されることに繋がる可能性があるため、これは最も望ましいシナリオではないことがある。したがって、本技術の態様を用いる場合、そのような圧力制御アルゴリズムを変更することができる。例えば、圧力制御アルゴリズムは、検出された異常を治療するように構成することができ、これらの異常が更に検出されない場合に圧力を単純に低減するのではなくむしろ、制御は、睡眠安定性インデックスと閾値との比較に基づいて、上述した睡眠安定性インデックスが「高/許容可能」レベルに戻るまで、上昇した治療レベルに治療を保つことができる。治療圧力の増大後、閾値に達すると、圧力を所定の最小値まで低減又は徐々に減少させることができる。そのような「高/許容可能」レベルを表す閾値は、例えば、既存の臨床データのデータマイニングにより経験的に事前に決定することができる。したがって、治療圧力設定の低減は、呼吸異常の検出がないことに代えて、又は検出がないことに加えて、睡眠安定性インデックスに基づくことができる。
CPCは、心拍と呼吸速度とのカップリングを測定する興味深い数量である。CPCに対して多くの用途があるが、最も関係のある2つは、中枢的な無呼吸と閉塞性無呼吸とを区別可能であるとともに、全体的な睡眠品質を測定することである。呼吸は、呼吸フロー信号を介して容易に導出される。しかし、心拍の導出は少し困難である。呼吸フローからの心拍の測定は、全体的な呼吸フロー信号の心臓性フロー要素を解析することにより行われる。例えば、米国特許第5,704,345号には、心臓性空気流を検出するいくつかの方法が記載されており、この特許の開示内容を引用することにより、本明細書の一部を成すものとする。心臓性フローは、肺への心臓の拍動による呼吸フロー信号の小さな振動である。心臓性フローは、治療の全ての時間で容易に区別可能である訳ではない。特に、目覚め、ノンレム睡眠T、及びレム睡眠で困難である可能性がある。しかし、安定した睡眠又はノンレム睡眠中、心臓性フロー信号をより正確に検出することが可能である。したがって、心臓性フローを検出する自動方法は、睡眠の安定部分の検出が発生するのを待つように制御することができ、これらの睡眠部分中、装置は次に、手順を実行して、心臓性空気流を特定し、かつ/又はCPCインデックスを計算することができる。換言すれば、特定の睡眠状態(例えば、ノンレム睡眠状態)の検出は、心臓性フローの検出を始動又は可能にすることができる一方で、他の状態(例えば、ノンレムT、レム、又は目覚め)は、心臓性空気流特定手順を回避することができる。したがって、心臓性空気流特定手順は、睡眠状態の検出に基づくことができる。例えば、一実施形態では、睡眠状態に基づいて、無呼吸が検出される場合、心臓性空気流特定手順を用いて、閉塞性無呼吸と中枢的な無呼吸とを区別することができる。したがって、治療装置のコントローラが無呼吸の開始を検出するとともに、睡眠状態が安定状態(例えば、ノンレム状態)であることを検出する場合、CPC検出器又はコントローラのプロセスは、心臓性空気流検出(例えば、心臓性空気流呼吸の有無)に基づいてどのタイプの無呼吸が発生したか(例えば、中枢的又は閉塞性)を判定できるようにすることができる。
いくつかの実施形態では、睡眠状態検出装置102は、図18に示されるモジュール等の周期的呼吸状態検出モジュール1880を実施することができる。この点に関して、睡眠中、高レベルの呼吸不安定性を有する睡眠の部分が存在する場合がある。大抵、これは周期的な性質のものとすることができる。特に、患者が目覚めから睡眠に遷移しつつある期間又は大きな覚醒に続く期間中、体の呼吸コントローラは、リズムを失い、そして不安定な呼吸パターンを生じさせる可能性がある。周期的呼吸状態検出モジュールの目的は、睡眠中のそのような部分を識別することである。いくつかの実施形態では、これは、呼吸フローセンサからの呼吸フロー信号データを処理し、患者が所与の呼吸に関して周期的な呼吸を経験しているか否かを示す周期的呼吸状態出力(例えば、周期的呼吸状態変数は、yesの場合に1であり、noの場合に0である)を出力することにより、検出することができる。
IF(O_psT1==1)THEN 未処理周期的状態=1
ELSE IF((O_psT1==0)AND(O_psT2==1))THEN
未処理周期的状態=1
ELSE 未処理周期的状態=0
但し、O_psT1は、I75AV特徴に起因する周期的状態重みであり、
O_psT2は、3mvTtot特徴に起因する周期的状態重みである。
未処理周期的状態スコアが1の場合:
a.周期的状態出力を1に設定する。
b.周期的状態カウンタを1だけ増分する。
c.安定睡眠カウンタを0に設定する。
未処理周期的状態スコアが0である場合、安定睡眠カウンタがカウンタ閾値(例えば、約5〜15の範囲であるが、好ましくは10である)未満であるか否かをチェックする。
安定睡眠カウントがカウンタ閾値以下(例えば、<=10)である場合、
a.周期的状態出力を1に設定する。
b.周期的状態カウンタを1だけ増分する。
c.安定睡眠カウンタを1だけ増分する。
安定睡眠カウントがカウンタ閾値を超える(例えば、>10)場合、
a.周期的状態出力を0に設定する。
b.安定睡眠カウンタを1だけ増分する。
睡眠の開始を正確に検出することは、患者の睡眠パターン及び睡眠の全体的な品質への非常に興味深い洞察を提供することができる。睡眠の開始を正確に検出することは、睡眠状態を正確に検出するにあたっても重要とすることができる。したがって、睡眠状態検出装置102のいくつかの実施形態では、インデックスを実施して、特定の睡眠セッションでの目覚めから睡眠への最初の遷移を検出又は計算することができる。睡眠への遷移は、ノンレム睡眠又はノンレム睡眠Tのいずれかとすることができ、後述する実施態様において、いずれの状態がより高い遷移確率を有するかに依存することができる。このとき、続く睡眠状態への遷移は、本明細書において上述した睡眠状態モジュールにより支配することができる。
1)EPFL比率−この特徴は、呼気ピークフロー位置と合計呼気期間との比率であり、任意選択的に、時間単位(例えば、秒)ではなくサンプル(例えば、いくつかのサンプル)で定義することができる。
2)EPFL差特徴−この特徴は、現在のEPFL比率を測定し、設定された時間期間にわたる平均EPFL比率を減算する。例えば、設定される時間期間は、10〜20の範囲であるが、好ましくは15である前のいくつかの数の呼吸とすることができる。
睡眠開始の検出は、以下に基づくこともできる。
3)未処理睡眠状態スコア−これは、睡眠状態について上述したように、睡眠状態検出器から出力されるスコアとすることができる。
1)睡眠−覚醒遷移インデックス(0に事前設定することができる)を導出する。
If(EPFL差特徴>=T1)OR(未処理睡眠状態スコア>=T2)THEN(睡眠−覚醒遷移インデックスを1だけ増分する)
2)IF(睡眠−覚醒遷移インデックス>=T3)THEN 睡眠開始=1(すなわち、この睡眠開始インデックスは、睡眠状態検出モジュールを用いる人が夜の最初の睡眠期間に遷移したことを表すものと解釈することができる)。
コントローラは、監視型装置又はデータ解析装置においてフィードバックなしで実施することができるが、上述したいくつかの実施形態は、フロー生成器を有するコントローラを実施することができる。例えば、図11に示されるように、睡眠状態検出装置は、任意選択的に、そのような制御に適したセンサ(例えば、圧力センサ及び/又はフローセンサ1106)を有するサーボ制御されるブロワー等のフロー生成器1110を有して実施することができる。
コントローラ104のシステム構造の例を図12のブロック図に示す。図では、睡眠状態検出装置102は、1つ以上のプログラム可能なプロセッサ1208を有する汎用コンピュータにより実施することができる。装置は、上述したようなモジュールからのデータ(例えば、睡眠状態、持続時間、睡眠品質インデックス、AHI、漏れ検出データ、及び/又は安定性インデックス等)、本明細書において説明したような結果又はグラフをモニター又はLCDパネル等のディスプレイに出力するディスプレイインターフェース1210を含むこともできる。上述したように、フロー生成器の治療を調整するか、データを入力するか、又は別の形で本明細書において説明される方法論を作動若しくは動作させるために、例えば、キーパッドや、タッチパネルや、制御ボタンや、マウス等のユーザ制御/入力インターフェース1214を含めることもできる。装置は、プログラミング命令、フローデータ、圧力データ、睡眠品質データ、睡眠状態データ、睡眠安定性データ、覚醒データ、及び上述したモジュールの他の出力若しくは入力等のデータを受信/送信するバス等のセンサ又はデータインターフェース1214も含みうる。
(請求項1)
プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠状態を検出する方法であって、
呼吸フローの測定値から複数の呼吸特性を求めるステップと、
ノンレム睡眠状態及びレム睡眠状態を含む潜在的な睡眠状態から、前記求められた呼吸特性に基づく状態を検出するステップと、
前記検出された状態を示すステップと
を含んでなる、プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠状態を検出する方法。
(請求項2)
前記潜在的な睡眠状態は目覚め状態を更に含む、請求項1に記載の方法。
(請求項3)
前記レム睡眠状態は軽いレム状態であり、前記潜在的な睡眠状態は深いレム状態を更に含む、請求項2に記載の方法。
(請求項4)
前記プロセッサは、前記複数の呼吸特性からのデータを用いて、各潜在的な睡眠状態間の遷移を表す確率を計算することにより前記検出される状態を求め、前記計算された確率のうちの最も確からしい確率の関数として前記検出される状態を求める、請求項1に記載の方法。
(請求項5)
前記複数の呼吸特性は、吸気ピークフロー変動の測定値を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項6)
前記複数の呼吸特性は、呼気ピークフロー変動の測定値を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項7)
前記複数の呼吸特性は、呼気ピークフロー位置と呼気時間との比率の測定値を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項8)
前記複数の呼吸特性は、呼気ピークフロー位置変動の測定値を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項9)
前記複数の呼吸特性は、呼気ピークフローのエリアの測定値を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項10)
前記複数の呼吸特性は、呼気ピークフローのエリア変動の測定値を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項11)
前記複数の呼吸特性は、呼気ピークフローから吸気が開始するまでの時間の測定値を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項12)
前記複数の呼吸特性は、最後に確認された呼吸からの時間変動性の測定値を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項13)
前記複数の呼吸特性は、高呼吸頻度期間の測定値を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項14)
前記複数の呼吸特性は、吸気時間変動性の測定値を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項15)
前記複数の呼吸特性は、吸気ピークフロー変動の測定値を含む、請求項1に記載の方法。
(請求項16)
前記複数の呼吸特性は、(a)呼気ピークフロー変動の測定値、(b)呼気ピークフロー位置と呼気時間との比率の測定値、(c)呼気ピークフロー位置変動の測定値、(d)呼気ピークフローのエリアの測定値、(e)呼気ピークフローのエリア変動の測定値、(f)呼気ピークフローから吸気が開始するまでの時間の測定値、(g)最後に確認された呼吸からの時間変動性の測定値、(h)高呼吸頻度期間の測定値、及び(i)吸気時間変動性の測定値のうちの2つ以上のセットを含む、請求項1に記載の方法。
(請求項17)
プロセッサは、前記検出された状態に基づいて呼吸圧力治療計画を更に制御する、請求項1に記載の方法。
(請求項18)
睡眠状態検出装置であって、
少なくとも1つのプロセッサを有して、呼吸可能なガスの測定フローを表すデータにアクセスするコントローラであって、
呼吸フローの測定値から複数の呼吸特性を求め、
前記求められた呼吸特性に基づいて、ノンレム睡眠状態及びレム睡眠状態を含む潜在的な睡眠状態から状態を検出し、
前記検出された状態を示すように更に構成される、コントローラ
を備える、睡眠状態の検出装置。
(請求項19)
前記潜在的な睡眠状態は、目覚め状態を更に含む、請求項18に記載の睡眠状態の検出装置。
(請求項20)
前記レム睡眠状態は軽いレム状態であり、前記潜在的な睡眠状態は深いレム状態を更に含む、請求項19に記載の睡眠状態の検出装置。
(請求項21)
前記プロセッサは、前記複数の呼吸特性からのデータを用いて、各潜在的な睡眠状態間の遷移を表す確率を計算することにより前記検出される状態を求め、前記計算された確率のうちの最も確からしい確率の関数として前記検出される状態を求める、請求項18に記載の睡眠状態の検出装置。
(請求項22)
前記複数の呼吸特性は、吸気ピークフロー変動の測定値を含む、請求項18に記載の睡眠状態の検出装置。
(請求項23)
前記複数の呼吸特性は、呼気ピークフロー変動の測定値を含む、請求項18に記載の睡眠状態の検出装置。
(請求項24)
前記複数の呼吸特性は、呼気ピークフロー位置と呼気時間との比率の測定値を含む、請求項18に記載の睡眠状態の検出装置。
(請求項25)
前記複数の呼吸特性は、呼気ピークフロー位置変動の測定値を含む、請求項18に記載の睡眠状態の検出装置。
(請求項26)
前記複数の呼吸特性は、呼気ピークフローのエリアの測定値を含む、請求項18に記載の睡眠状態の検出装置。
(請求項27)
前記複数の呼吸特性は、呼気ピークフローのエリア変動の測定値を含む、請求項18に記載の睡眠状態の検出装置。
(請求項28)
前記複数の呼吸特性は、呼気ピークフローから吸気が開始するまでの時間の測定値を含む、請求項18に記載の睡眠状態の検出装置。
(請求項29)
前記複数の呼吸特性は、最後に確認された呼吸からの時間変動性の測定値を含む、請求項18に記載の睡眠状態の検出装置。
(請求項30)
前記複数の呼吸特性は、高呼吸頻度期間の測定値を含む、請求項18に記載の睡眠状態の検出装置。
(請求項31)
前記複数の呼吸特性は、吸気時間変動性の測定値を含む、請求項18に記載の睡眠状態の検出装置。
(請求項32)
前記複数の呼吸特性は、吸気ピークフロー変動の測定値を含む、請求項18に記載の睡眠状態の検出装置。
(請求項33)
前記複数の呼吸特性は、(a)呼気ピークフロー変動の測定値、(b)呼気ピークフロー位置と呼気時間との比率の測定値、(c)呼気ピークフロー位置変動の測定値、(d)呼気ピークフローのエリアの測定値、(e)呼気ピークフローのエリア変動の測定値、(f)呼気ピークフローから吸気が開始するまでの時間の測定値、(g)最後に確認された呼吸からの時間変動性の測定値、(h)高呼吸頻度期間の測定値、及び(i)吸気時間変動性の測定値のうちの2つ以上のセットを含む、請求項18に記載の睡眠状態の検出装置。
(請求項34)
呼吸可能なガスの流れを測定するフローセンサを更に備え、前記コントローラはプロセッサ制御されるフロー生成器を更に備え、該コントローラは、前記検出された状態に基づいて呼吸圧力治療計画を制御するように構成される、請求項18に記載の睡眠状態の検出装置。
(請求項35)
睡眠状態の検出システムであって、
呼吸可能なガスの測定フローを表すデータにアクセスし、呼吸フローの測定値から複数の呼吸特性を求める手段と、
前記求められた呼吸特性に基づいて、ノンレム睡眠状態及びレム睡眠状態を含む潜在的な睡眠状態から状態を検出する手段と、
前記検出された状態を示す手段と
を備える、睡眠状態の検出システム。
(請求項36)
呼吸可能なガスの流れを測定する手段を更に備える、請求項35に記載の睡眠状態の検出システム。
(請求項37)
前記検出された状態に基づいて呼吸可能なガスの流れを生成するフロー生成手段を更に備える、請求項36に記載の睡眠状態の検出システム。
(請求項38)
プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠覚醒状態を分類する方法
であって、該プロセッサの該方法は、
呼吸フローの測定値から複数の呼吸特性を求めるステップと、
前記複数の呼吸特性から、覚醒状態を示す乱れを検出するステップと、
前記乱れが非呼吸関連覚醒であるか否かを評価するステップと、
前記検出された乱れが、呼吸機能不全の症状以外の事象に基づく覚醒を表すことを示すステップと
を含む、プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠覚醒状態を分類する方法。
(請求項39)
前記評価するステップは、呼吸フロー制限を示す測定値を求めることを含む、請求項38に記載の方法。
(請求項40)
前記評価するステップは、呼吸フロー制限がないことを検出することを更に含む、請求項39に記載の方法。
(請求項41)
前記呼吸フロー制限を示す測定値は、フロー平坦化の検出を含む、請求項40に記載の方法。
(請求項42)
前記複数の呼吸特性は、吸気ピークフローの或る割合に達するまでの時間の測定値を含む、請求項38に記載の方法。
(請求項43)
前記複数の呼吸特性は、吸気ピークフローの或る割合を超えるエリアの測定値を含む、請求項38に記載の方法。
(請求項44)
前記複数の呼吸特性は、吸気ピークフローの或る割合を超えるエリアの変動の測定値を含む、請求項38に記載の方法。
(請求項45)
前記複数の呼吸特性は、吸気ピークフローの或る割合から呼気ピークフローまでの時間の測定値を含む、請求項38に記載の方法。
(請求項46)
前記乱れが非呼吸関連覚醒であるか否かを評価するステップは、睡眠状態の検出に基づく、請求項38に記載の方法。
(請求項47)
前記評価するステップは、マスク漏れを検出し、それにより、マスク漏れに起因する覚醒を検出することを更に含む、請求項38に記載の方法。
(請求項48)
前記プロセッサは、前記乱れを示すステップに基づいて呼吸圧力治療計画を制御する、請求項38に記載の方法。
(請求項49)
前記示すステップは、周期的な四肢運動の発生を識別することを含む、請求項38に記載の方法。
(請求項50)
呼吸可能なガスの測定フローから睡眠覚醒状態を分類する装置であって、
少なくとも1つのプロセッサを有して、呼吸可能なガスの測定フローを表すデータにアクセスするコントローラであって、
前記測定フローを表すデータから複数の呼吸特性を求め、
前記複数の呼吸特性から、覚醒状態を示す乱れを検出し、
前記乱れが呼吸関連覚醒であるか否かを評価し、
前記検出された乱れが、呼吸機能不全の症状以外の事象に基づく覚醒を表すことを示すように更に構成される、コントローラ、
を備える、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠覚醒状態を分類する装置。
(請求項51)
前記評価は、呼吸フロー制限を示す測定値を求めることを含む、請求項50に記載の装置。
(請求項52)
前記評価は、呼吸フロー制限がないことを検出することを更に含む、請求項51に記載の装置。
(請求項53)
前記呼吸フロー制限を示す測定値は、フロー平坦化の検出を含む、請求項52に記載の装置。
(請求項54)
前記複数の呼吸特性は、吸気ピークフローの或る割合に達するまでの時間の測定値を含む、請求項50に記載の装置。
(請求項55)
前記複数の呼吸特性は、吸気ピークフローの或る割合を超えるエリアの測定値を含む、請求項50に記載の装置。
(請求項56)
前記複数の呼吸特性は、吸気ピークフローの或る割合を超えるエリアの変動の測定値を含む、請求項50に記載の装置。
(請求項57)
前記複数の呼吸特性は、吸気ピークフローの或る割合から呼気ピークフローまでの時間の測定値を含む、請求項50に記載の装置。
(請求項58)
前記乱れが非呼吸関連覚醒であるか否かを評価することは、睡眠状態の検出に基づく、請求項50に記載の装置。
(請求項59)
前記評価することは、マスク漏れを検出し、それにより、マスク漏れによる覚醒が検出されることを更に含む、請求項50に記載の装置。
(請求項60)
フロー生成器と、呼吸可能なガスの流れを測定するフローセンサとを更に備え、前記プロセッサは、前記検出された乱れを示すことに基づいて呼吸圧力治療計画を制御する、請求項50に記載の装置。
(請求項61)
前記コントローラは、周期的な四肢運動の発生を識別することにより前記検出された乱れを示す、請求項50に記載の装置。
(請求項62)
呼吸可能なガスの測定フローから睡眠覚醒状態を分類するシステムであって、
呼吸フローの測定値から複数の呼吸特性を求める手段と、
前記複数の呼吸特性から、覚醒状態を示す乱れを検出する手段と、
前記乱れが非呼吸関連覚醒であるか否かを評価する手段と、
前記検出される乱れが、呼吸機能不全の症状以外の事象に基づく覚醒を表すことを示す手段と
を備える、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠覚醒状態を分類するシステム。
(請求項63)
前記呼吸フローを測定する手段を更に備える、請求項62に記載のシステム。
(請求項64)
前記評価する手段の出力に基づいて、呼吸可能なガスの流れを生成するフロー生成手段を更に備える、請求項63に記載のシステム。
(請求項65)
プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠安定性を評価する方法であって、
呼吸フローの測定値から複数の呼吸特性を求めるステップと、
前記複数の呼吸特性から、覚醒状態を示す乱れを検出するステップと、
前記覚醒状態が睡眠を中断した度合いを示す、前記乱れの程度を求めるステップと、
前記乱れの程度を示すステップと
を含んでなる、プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠安定性を評価する方法。
(請求項66)
前記乱れの程度を求めるステップは、前記乱れに起因する呼吸特性と前記乱れが発生する前のフローデータに起因する一般的な呼吸特性との比率を計算することを含み、前記フローデータは複数の呼吸サイクルを表す、請求項65に記載の方法。
(請求項67)
前記乱れに起因する呼吸特性は、(a)吸気ピークフローの或る割合に達するまでの時間の測定値、(b)吸気ピークフローの或る割合を超えるエリアの測定値、(c)吸気ピークフローの或る割合を超えるエリアの変動の測定値、及び(d)吸気ピークフローの或る割合から呼気ピークフローまでの時間の測定値、のうちの少なくとも1つを含む、請求項66に記載の方法。
(請求項68)
前記乱れの程度を求めるステップは、前記乱れに起因する複数の呼吸特性の分散と、前記乱れが発生する前のフローデータに起因する一般的な複数の呼吸特性の分散との比率の平均を計算することを含み、前記フローデータは複数の呼吸サイクルを表す、請求項65に記載の方法。
(請求項69)
前記乱れの程度及び患者の特性データから自律神経活性化のレベルを求めるステップを更に含む、請求項65に記載の方法。
(請求項70)
前記自律神経活性化は、心拍変動性のデータ値及びパルス遷移時間のデータ値のうちの少なくとも一方を含む、請求項69に記載の方法。
(請求項71)
前記自律神経活性化のレベルを求めることは、心拍変動性の値及びパルス遷移時間の値のうちの少なくとも一方のデータ値を選択することを含み、前記選択することは、前記乱れの程度及び前記患者の特性データが索引付けられたデータ構造にアクセスすることを含む、請求項70に記載の方法。
(請求項72)
前記患者の特性データは、患者の年齢及び患者の体重のうちの少なくとも一方を含む、請求項71に記載の方法。
(請求項73)
前記プロセッサは、前記検出される乱れを示すステップに基づいて呼吸圧力治療計画を制御する、請求項65に記載の方法。
(請求項74)
呼吸可能なガスの測定フローから睡眠覚醒状態を分類する装置であって、
少なくとも1つのプロセッサを有して、呼吸可能なガスの測定フローを表すデータにアクセスするコントローラであって、
呼吸フローの測定値から複数の呼吸特性を求め、
前記複数の呼吸特性から、覚醒状態を示す乱れを検出し、
前記覚醒状態が睡眠を中断する程度を示す、前記乱れの程度を求め、
前記乱れの程度を示すように更に構成される、コントローラ
を備える、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠覚醒状態を分類する装置。
(請求項75)
前記乱れの程度を求めることは、前記乱れに起因する呼吸特性と前記乱れが発生する前のフローデータに起因する一般的な呼吸特性との比率を計算することを含み、前記フローデータは複数の呼吸サイクルを表す、請求項74に記載の装置。
(請求項76)
前記乱れに起因する呼吸特性は、(a)吸気ピークフローの或る割合に達するまでの時間の測定値、(b)吸気ピークフローの或る割合を超えるエリアの測定値、(c)吸気ピークフローの或る割合を超えるエリアの変動の測定値、及び(d)吸気ピークフローの或る割合から呼気ピークフローまでの時間の測定値、のうちの少なくとも1つを含む、請求項75に記載の装置。
(請求項77)
前記乱れの程度を求めることは、前記乱れに起因する複数の呼吸特性の分散と、前記乱れが発生する前のフローデータに起因する一般的な複数の呼吸特性の分散との比率の平均を計算することを含み、前記フローデータは複数の呼吸サイクルを表す、請求項74に記載の装置。
(請求項78)
前記乱れの程度及び患者の特性データから自律神経活性化のレベルを求めることを更に含む、請求項74に記載の装置。
(請求項79)
前記自律神経活性化は、心拍変動性のデータ値及びパルス遷移時間のデータ値のうちの少なくとも一方を含む、請求項78に記載の装置。
(請求項80)
前記自律神経活性化のレベルを求めることは、心拍変動性の値及びパルス遷移時間の値のうちの少なくとも一方のデータ値を選択することを含み、前記選択することは、前記乱れの程度及び前記患者の特性データが索引付けられたデータ構造にアクセスすることを含む、請求項79に記載の装置。
(請求項81)
前記患者の特性データは、患者の年齢及び患者の体重のうちの少なくとも一方を含む、請求項80に記載の装置。
(請求項82)
フロー生成器と、呼吸可能なガスの流れを測定するフローセンサとを更に備え、前記プロセッサは、前記検出された乱れを示すことに基づいて呼吸圧力治療計画を制御する、請求項74に記載の装置。
(請求項83)
呼吸可能なガスの測定フローから睡眠覚醒状態を分類するシステムであって、
呼吸フローの測定値から複数の呼吸特性を求める手段と、
前記複数の呼吸特性から、覚醒状態を示す乱れを検出する手段と、
前記覚醒状態が睡眠を中断した度合いを示す、前記乱れの程度を求める手段と、
前記乱れの程度を示す手段と
を備える、システム。
(請求項84)
前記呼吸フローを測定する手段を更に備える、請求項83に記載のシステム。
(請求項85)
前記求める手段の出力に基づいて、呼吸可能なガスの流れを生成するフロー生成手段を更に備える、請求項84に記載のシステム。
(請求項86)
プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠品質インジケータを求める方法であって、
呼吸フローの測定値から複数の呼吸特性を求めるステップと、
実質的に前記複数の呼吸特性に基づいて睡眠状態測定値を求めるステップと、
前記複数の呼吸特性から睡眠安定性測定値を求めるステップと、
前記睡眠状態測定値及び前記安定性測定値から睡眠品質インデックスを求めるステップと、
前記睡眠品質インデックスを示すステップと
を含んでなる、プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠品質インジケータを求める方法。
(請求項87)
前記睡眠品質インデックスは、治療セッション中の睡眠時間と前記睡眠安定性測定値との比率の関数として導出される、請求項86に記載の方法。
(請求項88)
前記睡眠品質インデックスは、前記治療セッション中の目覚め期間の持続時間の関数として更に導出される、請求項87に記載の方法。
(請求項89)
前記睡眠状態測定値は、レム状態、ノンレム状態、及び目覚め状態のうちの少なくとも1つ、並びに前記睡眠状態測定値の持続時間の測定値を含む、請求項86に記載の方法。
(請求項90)
前記睡眠安定性測定値は、求められる流れの乱れ及び該流れの乱れの前のフローデータの関数として導出される、請求項86に記載の方法。
(請求項91)
前記睡眠安定性測定値を求めることは、前記流れの乱れに基づいて睡眠からの覚醒を検出することを更に含む、請求項90に記載の方法。
(請求項92)
前記睡眠品質インデックスは、フロー生成器により供給される治療を設定するフィードバック制御システムにおいて機能する、請求項90に記載の方法。
(請求項93)
呼吸可能なガスの測定フローから睡眠品質インジケータを求める装置であって、
少なくとも1つのプロセッサを有して、呼吸可能なガスの測定フローを表すデータにアクセスするコントローラであって、
呼吸フローの測定値から複数の呼吸特性を求め、
実質的に前記複数の呼吸特性に基づいて睡眠状態測定値を求め、
前記複数の呼吸特性から睡眠安定性測定値を求め、
前記睡眠状態測定値及び前記安定性測定値から睡眠品質インデックスを求め、
前記睡眠品質インデックスを示すように更に構成される、コントローラ
を備える、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠品質インジケータを求める装置。
(請求項94)
前記睡眠品質インデックスは、治療セッション中の睡眠時間と前記睡眠安定性測定値との比率の関数として導出される、請求項93に記載の装置。
(請求項95)
前記睡眠品質インデックスは、前記治療セッション中の目覚め期間の持続時間の関数として更に導出される、請求項95に記載の装置。
(請求項96)
前記睡眠状態測定値は、レム状態、ノンレム状態、及び目覚め状態のうちの少なくとも1つ、並びに前記睡眠状態測定値の持続時間の測定値を含む、請求項93に記載の装置。
(請求項97)
前記睡眠安定性測定値は、求められる流れの乱れ及び該流れの乱れの前のフローデータの関数として導出される、請求項93に記載の装置。
(請求項98)
前記睡眠安定性測定値を求めることは、前記流れの乱れに基づいて睡眠からの覚醒を検出することを更に含む、請求項97に記載の装置。
(請求項99)
フロー生成器及びフローセンサを更に備えて、呼吸可能なガスの流れを測定し、前記プロセッサは、前記検出される乱れを示すことに基づいて呼吸圧力治療計画を制御する、請求項93に記載の装置。
(請求項100)
前記睡眠品質インデックスは、フロー生成器により供給される治療を調整するフィードバック制御を実施する、請求項93に記載の装置。
(請求項101)
呼吸可能なガスの測定フローから睡眠品質インジケータを求めるシステムであって、
呼吸フローの測定値から複数の呼吸特性を求める手段と、
実質的に前記複数の呼吸特性に基づいて睡眠状態測定値を求める手段と、
前記複数の呼吸特性から睡眠安定性測定値を求める手段と、
前記睡眠状態測定値及び前記安定性測定値から睡眠品質インデックスを求める手段と、
前記睡眠品質インデックスを示す手段と
を備える、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠品質インジケータを求めるシステム。
(請求項102)
前記呼吸フローを測定する手段を更に備える、請求項101に記載のシステム。
(請求項103)
前記求める手段の出力に基づいて呼吸可能なガスの流れを生成するフロー生成手段を更に備える、請求項102に記載のシステム。
(請求項104)
前記睡眠品質インデックスは、フロー生成器により供給される治療を設定するフィードバック制御システムにおいて用いられる、請求項101に記載のシステム。
(請求項105)
周期的な呼吸を検出する方法であって、
呼吸フローの測定値から呼吸特性のセットを求めるステップと、
前記呼吸特性のセットを閾値処理するステップと、
前記閾値処理に基づいて周期的な呼吸状態を検出するステップと
を含む、周期的な呼吸を検出する方法。
(請求項106)
前記呼吸特性のセットは、吸気フロー曲線のエリアを含む、請求項105に記載の方法。
(請求項107)
前記呼吸特性のセットは、換気の測定値と呼吸時間との比率を含む、請求項106に記載の方法。
(請求項108)
カウンタの関数として前記周期的な呼吸状態を設定することを更に含む、請求項105に記載の方法。
(請求項109)
前記カウンタは処理された呼吸の数を表す、請求項107に記載の方法。
(請求項110)
周期的な呼吸を検出する装置であって、
呼吸フローの測定値から呼吸特性のセットを求めるように構成されたプロセッサを備えており、
前記プロセッサは、前記呼吸特性のセットを閾値処理し、該閾値処理に基づいて周期的な呼吸状態を検出するように更に構成される、周期的な呼吸を検出する装置。
(請求項111)
前記呼吸特性のセットは、吸気フロー曲線のエリアを含む、請求項110に記載の装置。
(請求項112)
前記呼吸特性のセットは、換気の測定値と呼吸時間との比率を含む、請求項110に記載の装置。
(請求項113)
カウンタの関数として前記周期的な呼吸状態を設定することを更に含む、請求項110に記載の装置。
(請求項114)
前記カウンタは処理された呼吸の数を表す、請求項113に記載の装置。
(請求項115)
睡眠の開始を検出する方法であって、
呼吸フローの測定値から呼吸特性のセットを求めるステップと、
前記呼吸特性のセットを閾値処理するステップと、
前記閾値処理に基づいて、睡眠状態スコアを求めるステップであって、該睡眠状態スコアは睡眠状態を示す、求めるステップと、
前記閾値処理及び前記求められた睡眠状態スコアの関数として睡眠の開始を検出するステップと
を含む、睡眠の開始を検出する方法。
(請求項116)
前記呼吸特性のセットは、求められた呼気ピークフロー位置の関数を含む、請求項115に記載の方法。
(請求項117)
前記関数は、(a)前記呼気ピークフロー位置と呼気時間との比率と、(b)いくつかの呼吸にわたって求められる複数の前記比率の平均との差である、請求項116に記載の方法。
(請求項118)
前記検出するステップに基づいて、治療セッションの最初の睡眠期間への遷移を表す睡眠開始インデックスを出力するステップを更に含む、請求項115に記載の方法。
(請求項119)
睡眠開始を検出する装置であって、
呼吸フローの測定値から呼吸特性のセットを求めるように構成されたプロセッサを備えており、
前記プロセッサは、前記呼吸特性のセットを閾値処理し、該閾値処理に基づいて睡眠状態スコアを求め、該閾値処理及び該求められた睡眠状態スコアに基づいて睡眠開始状態を検出するように更に構成される、装置。
(請求項120)
前記呼吸特性のセットは、求められた呼気ピークフロー位置の関数を含む、請求項119に記載の装置。
(請求項121)
前記関数は、(a)前記呼気ピークフロー位置と呼気時間との比率と、(b)いくつかの呼吸にわたって求められる複数の前記比率の平均との差である、請求項120に記載の装置。
(請求項122)
前記検出することに基づいて、治療セッションの最初の睡眠期間への遷移を表す睡眠開始インデックスを出力することを更に含む、請求項119に記載の装置。
(請求項123)
呼吸治療装置であって、
患者との境界面に対し大気圧よりも高い圧力で呼吸可能なガスの流れを生成するフロー生成器と、
患者の呼吸に起因する前記呼吸可能なガスの流れを測定するフローセンサと、
前記フロー生成器及び前記フローセンサに結合されたコントローラであって、実質的に前記フローセンサからの流れの測定値からのデータに基づいて複数の睡眠状態のうちの1つを検出するように構成され、該検出された睡眠状態に基づいて呼吸圧力治療計画を制御するように更に構成される、コントローラと
を備える、呼吸治療装置。
(請求項124)
前記呼吸圧力治療計画は、呼気圧力緩和制御を含み、前記コントローラは、前記複数の睡眠状態のうちの前記検出された1つが睡眠に起因する状態である場合、前記呼気圧力緩和の圧力低減量を低減する、請求項123に記載の装置。
(請求項125)
前記呼吸圧力治療計画は、呼気圧力緩和の制御を含み、前記コントローラは、前記複数の睡眠状態のうちの前記検出された1つが覚醒に起因する状態である場合、前記呼気圧力緩和の圧力低減量を増大させる、請求項123に記載の装置。
(請求項126)
前記呼吸圧力治療計画は、前記流れの測定値のデータから事象を検出することを含み、前記事象は無呼吸及び減呼吸のうちの少なくとも一方を含み、前記事象は、前記複数の睡眠状態のうちの前記検出された1つが睡眠に起因する状態である場合、スコア付けされる、請求項123に記載の装置。
(請求項127)
検出された事象は、検出された睡眠状態に関連付けて別個に報告される、請求項123に記載の装置。
(請求項128)
前記呼吸圧力治療計画は、治療圧力レベルの自動調整を含み、前記コントローラは、呼吸異常の検出に応答して前記治療圧力レベルを増大させ、睡眠安定性インデックスと閾値との比較に応答して、前記治療圧力レベルを低減させる、請求項123に記載の装置。
(請求項129)
前記呼吸圧力治療計画は、流れの測定値からの心臓性フローの検出を含み、前記複数の睡眠状態のうちの前記検出された1つが睡眠に起因する状態である場合、前記心臓性フローの検出は制御される、請求項123に記載の装置。
(請求項130)
前記呼吸圧力治療計画は、心臓性フローの存在の前記検出に基づいて中枢的な無呼吸の検出を含む、請求項129に記載の装置。
(請求項131)
前記複数の睡眠状態のうちの前記検出された1つはノンレム状態である、請求項129に記載の装置。
Claims (18)
- プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローを示すデータから睡眠品質インジケータを該プロセッサが求める方法であって、
前記プロセッサが、呼吸フローを示すデータにアクセスするステップと、
前記プロセッサが、前記呼吸フローのデータから複数の呼吸特性を求めるステップと、
前記プロセッサが、実質的に前記複数の呼吸特性に基づいて睡眠状態測定値を求めるステップと、
前記プロセッサが、前記複数の呼吸特性から睡眠安定性測定値を求めるステップと、
前記プロセッサが、前記睡眠状態測定値及び前記安定性測定値から睡眠品質インデックスを求めるステップと、
前記プロセッサが、前記睡眠品質インジケータとして前記睡眠品質インデックスを示すステップと
を含む、プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠品質インジケータを求める方法。 - 前記睡眠品質インデックスは、治療セッション中の睡眠時間と前記睡眠安定性測定値との比率の関数として導出される、請求項1に記載の方法。
- 前記睡眠品質インデックスは、前記治療セッション中の目覚め期間の持続時間の関数として更に導出される、請求項2に記載の方法。
- 前記睡眠状態測定値は、レム状態、ノンレム状態、及び目覚め状態のうちの少なくとも1つ、並びに前記睡眠状態測定値の持続時間の測定値を含む、請求項1〜3のいずれかに記載の方法。
- 前記睡眠安定性測定値は、求められる流れの乱れ及び該流れの乱れの前のフローデータの関数として導出される、請求項1〜4のいずれかに記載の方法。
- 前記睡眠安定性測定値を求めるステップは、前記流れの乱れに基づいて睡眠からの覚醒を検出することを更に含む、請求項5に記載の方法。
- 呼吸可能なガスの測定フローから睡眠品質インジケータを求める装置であって、
呼吸可能なガスの測定フローから睡眠品質インジケータを求める装置であって、
少なくとも1つのプロセッサを有して、呼吸可能なガスの測定フローを表すデータにアクセスするコントローラであり、
呼吸フローの測定値から複数の呼吸特性を求め、
実質的に前記複数の呼吸特性に基づいて睡眠状態測定値を求め、
前記複数の呼吸特性から睡眠安定性測定値を求め、
前記睡眠状態測定値及び前記安定性測定値から睡眠品質インデックスを求め、
前記睡眠品質インジケータとして前記睡眠品質インデックスを示すように更に構成される、コントローラ
を備える、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠品質インジケータを求める装置。 - 前記睡眠品質インデックスは、治療セッション中の睡眠時間と前記睡眠安定性測定値との比率の関数として導出される、請求項7に記載の装置。
- 前記睡眠品質インデックスは、前記治療セッション中の目覚め期間の持続時間の関数として更に導出される、請求項8に記載の装置。
- 前記睡眠状態測定値は、レム状態、ノンレム状態、及び目覚め状態のうちの少なくとも1つ並びに前記睡眠状態測定値の持続時間の測定値を含む、請求項7に記載の装置。
- 前記睡眠安定性測定値は、求められる流れの乱れ及び該流れの乱れの前のフローデータの関数として導出される、請求項7〜9のいずれかに記載の装置。
- 前記睡眠安定性測定値を求めることは、前記流れの乱れに基づいて睡眠からの覚醒を検出することを更に含む、請求項11に記載の装置。
- フロー生成器及びフローセンサを更に備えて、呼吸可能なガスの流れを測定し、前記プロセッサは、前記検出される乱れを示すことに基づいて呼吸圧力治療計画を制御する、請求項7〜12のいずれかに記載の装置。
- 前記睡眠品質インデックスは、フロー生成器により供給される治療を調整するフィードバック制御を実施する、請求項7〜13のいずれかに記載の装置。
- 呼吸可能なガスの測定フローから睡眠品質インジケータを求めるシステムであって、
呼吸フローの測定値から複数の呼吸特性を求める手段と、
実質的に前記複数の呼吸特性に基づいて睡眠状態測定値を求める手段と、
前記複数の呼吸特性から睡眠安定性測定値を求める手段と、
前記睡眠状態測定値及び前記安定性測定値から睡眠品質インデックスを求める手段と、
前記睡眠品質インジケータとして前記睡眠品質インデックスを示す手段と
を備える、呼吸可能なガスの測定フローから睡眠品質インジケータを求めるシステム。 - 前記呼吸フローを測定する手段を更に備える、請求項15に記載のシステム。
- 前記求める手段の出力に基づいて呼吸可能なガスの流れを生成するフロー生成手段を更に備える、請求項16に記載のシステム。
- 前記睡眠品質インデックスは、フロー生成器により供給される治療を設定するフィードバック制御システムにおいて用いられる、請求項15〜17のいずれかに記載のシステム。
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