KR20220097855A - 선택된 마스크와 관련된 피팅 데이터를 수집하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

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그레고리 로버트 피크
크리스티나 미라 즐로미스릭
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레즈메드 아이엔씨.
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Abstract

CPAP와 같은 호흡 압력 요법 디바이스를 이용할 때, 마스크와 같은 인터페이스를 착용한 환자로부터 피드백 데이터를 수집하기 위한 시스템 및 방법. 시스템은 환자의 안면 이미지를 포함하는 저장 장치를 포함한다. 환자가 인터페이스를 이용할 때, 호흡 압력 요법 디바이스와 통신하는 인터페이스가 동작 데이터를 수집한다. 환자 인터페이스가 주관적인 환자 입력 데이터를 환자 인터페이스와 관련하여 환자로부터 수집한다. 분석 모듈이, 인터페이스의 특성을 안면 이미지 데이터, 동작 데이터, 및 주관적 환자 입력 데이터와 상호 관련시킨다.

Description

선택된 마스크와 관련된 피팅 데이터를 수집하기 위한 시스템 및 방법
관련 출원에 대한 상호 참조
본원은, 각각의 전체가 본원에서 참조로 포함되는, 2019년 11월 13일자로 출원된 호주 특허출원 제2019904285호 및 2020년 8월 31일자로 출원된 미국 가특허출원 제63/072,914호에 대한 우선권 및 이익 향유를 주장한다.
기술 분야
본 개시 내용은 일반적으로 호흡기 질환 치료 시스템을 위한 흡입 메커니즘을 설계하는 것, 그리고 보다 구체적으로 추후의 설계자를 위해서 공기 압력 디바이스의 마스크의 유효성과 관련된 환자 데이터를 수집하기 위한 시스템에 관한 것이다.
다양한 호흡 장애가 존재한다. 특정 장애는 특정 사건, 예를 들어 무호흡, 호흡저하및 호흡항진에 의해 특징지어질 수 있다. 수면 장애 호흡(Sleep Disordered Breathing; SDB)의 한 형태인 폐쇄성 수면 무호흡증(Obstructive Sleep Apnea; OSA)은 수면 동안의 상부 통풍로의 폐색 또는 차단을 포함하는 사건으로 특징지어진다. 이는 수면 중의 비정상적으로 작은 상기도 및 혀, 연구개 및 후구인두벽의 영역에 있는 근긴장의 정상 결손의 조합에 의해 야기된다. 이러한 질환에 의해, 이환 환자는 전형적으로는 30 내지 120초 지속기간으로, 때때로는 하룻밤에 200 내지 300회의 호흡 정지를 겪게 된다. 그 결과, 낮 동안의 졸림이 과도해지고, 그로 인해 심혈관 질환 및 뇌 손상이 일어날 수 있다. 이러한 증후군은 특히 중년의 과체중 남성에 있어 일반적인 장애이나, 환자는 자각 증상이 없을 수도 있다.
다른 수면 관련 장애에는 체인-스토크스 호흡(CSR), 비만 과호흡 증후군(OHS) 및 만성 폐쇄성 폐 질환(COPD)이 포함된다. COPD는 특정의 공통되는 특성을 지닌 하기도 질병의 군 중 임의의 것을 포함한다. 여기에는 공기 움직임에 대한 저항의 증가, 호흡의 호기 기간의 연장, 및 폐의 정상적인 탄성 손실이 포함된다. COPD의 예는 기종 및 만성기관지염이다. COPD의 원인으로는, 만성 흡연(제1 위험인자), 직업적 노출, 공기오염 및 유전적 요인이 있다.
지속적 기도 양압(Continuous Positive Airway Pressure; CPAP) 치료가 폐쇄성 수면 무호흡(OSA)을 처치하기 위하여 사용되어 왔다. 지속적 기도 양압의 인가는 공압 부목(pneumatic splint)으로서 동작하고 연구개 및 혀를 후구인두벽을 향해 그리고 그로부터 밀어내는 것을 통해 상기도 폐쇄를 방지할 수도 있다.
비침습적 환기(NIV)는, 환기 보조를 상기도를 통해 환자에게 제공하여, 호흡 기능의 일부 또는 전부를 수행하는 것에 의해 환자 신체 내의 산소 레벨을 적절하게 유지하는 것 그리고/또는 환자가 완전히 호흡하도록 지원하는 것을 제공할 수 있다. 환기 보조는 환자 인터페이스를 통해 제공된다. NIV가 CSR, OHS, COPD, 및 흉벽 장애를 치료하기 위해서 이용되어 왔다. 일부 형태에서는, 이들 요법의 편안함 및 효과가 향상될 수 있다. 침습적 환기(IV)는 더 이상 효과적으로 스스로 호흡할 수 없는 환자에게 환기 지원을 제공하며, 기관절개 튜브를 사용하여 제공될 수 있다.
치료 시스템은 호흡 압력 요법 (RPT) 디바이스, 공기 회로, 가습기, 환자 인터페이스, 및 데이터 관리를 포함할 수 있다. 환자 인터페이스는, 예를 들어 기도 입구에 공기 흐름을 제공함으로써, 호흡 장비를 착용자에게 인터페이싱하는 데 사용될 수 있다. 공기 흐름은 마스크를 통해 코 및/또는 입으로 제공되거나, 튜브를 통해 입으로 제공되거나, 기관절개 튜브를 통해 환자의 기관으로 제공될 수 있다. 적용될 요법에 따라, 환자 인터페이스는 예를 들어 환자의 안면 영역과 함께 시일을 형성하여, 치료를 실행하기 위해 주변 압력과 충분한 편차의 압력, 예를 들어 주변 압력에 대한 약 10 cmH2O의 양압으로 가스를 전달하는 것을 용이하게 할 수 있다. 산소의 전달과 같은 다른 형태의 요법의 경우, 환자 인터페이스는 약 10 cmH2O의 양압으로 가스 공급을 기도로 전달하는 것을 용이하게 하기에 충분한 시일을 포함하지 않을 수 있다. 그와 같은 요법에 의한 호흡 질환의 치료는 자발적인 것일 수 있으며, 따라서 환자들은 그와 같은 치료의 제공에 사용되는 장치에 대해 사용의 불편함, 고가, 및/또는 미관적인 매력이 없음을 발견한 경우, 치료를 준수하지 않기로 선택할 수 있다.
환자 인터페이스의 설계는 다수의 과제를 제시한다. 안면은 복잡한 3차원 형상을 가지고 있다. 코의 크기와 형상은 개인 간에 상당히 다르다. 머리는 뼈, 연골 및 연조직을 포함하기 때문에, 안면의 상이한 영역은 기계적 힘에 상이하게 반응한다. 턱 및 하악골은 두개골의 다른 뼈에 대해 상대적으로 움직일 수 있다. 호흡 요법 기간 동안에 머리 전체가 움직일 수 있다.
이러한 문제들의 결과로, 일부 마스크는 특히 오랜 시간 기간 동안 착용되거나 또는 환자가 이러한 시스템과 익숙하지 않을 경우에는 방해가 되고, 미관상 불쾌하며, 고비용에, 잘 맞지 않고, 사용하기 어려우며, 불편하다는 것 중의 하나 이상의 단점을 겪고 있다. 예를 들어, 조종사용으로 설계된 마스크, 개인용 보호 장비의 일부로서 설계된 마스크(예컨대, 필터 마스크), SCUBA 마스크, 또는 마취제 투여를 위하여 설계된 마스크는 이들이 처음 착용될 때에는 견딜만 할 수도 있는데, 하지만 그러한 마스크들은 그럼에도 불구하고 오랜 기간, 예컨대, 수 시간 동안 착용되기에는 바람직하지 않게 불편할 수도 있다. 이러한 불편함은 요법에 대한 환자 순응도의 감소를 초래할 수 있다. 이것은 수면 동안에 마스크를 착용하는 경우 더욱 그렇다.
CPAP 요법은 환자가 요법에 순응한다면 특정 호흡 장애를 치료하는 데 매우 효과적이다. 환자 인터페이스 획득은 환자가 양압 요법을 받을 수 있게 한다. 첫 번째의 환자 인터페이스 또는 이전 인터페이스를 대체하기 위한 새로운 환자 인터페이스를 찾고자 하는 환자는 전형적으로, 내구적인 의료 장비 제공자가 전형적으로 수행하는 것으로서, 환자의 안면 해부조직의 측정을 기초로 권장 환자 인터페이스 크기를 결정하도록, 내구적인 의료 장비 제공자와 상의한다. 마스크가 불편하거나 사용하기 어려운 경우, 환자는 요법에 순응하지 않을 수 있다. 환자가 정기적으로 마스크를 세척하는 것이 종종 권장되기 때문에, 마스크를 세정하기 어려운 경우(예를 들어, 조립 또는 분해가 어려운 경우), 환자는 마스크를 세정하지 않을 수 있으며, 이것은 환자 순응도에 영향을 미칠 수 있다. 효과적인 공기압 요법을 위해서, 마스크를 착용한 환자에게 편안하여야 할 뿐만 아니라, 공기 누출을 최소화하기 위해서 안면과 마스크 사이에 확실한 밀봉이 생성되어야 한다.
전술한 바와 같은, 환자 인터페이스는, 예를 들어 네이잘 마스크 또는 풀페이스 마스크/구비(oro-nasal) 마스크(FFM) 또는 네이잘 필로우 마스크와 같은, 다양한 형태로 환자에게 제공될 수 있다. 일부 환자 인터페이스는, 특정 환자의 해부학적 특징부를 수용하여, 예를 들어 양압 요법을 제공하는 기능을 하는 편안한 인터페이스를 촉진하기 위한 다양한 치수로 제조된다. 그러한 환자 인터페이스 치수는 특정 환자의 특정 안면 해부구조에 상응하도록 맞춰질 수 있거나, 미리 규정된 공간적 경계 또는 범위 내에 포함되는 해부구조를 가지는 개인의 집단을 수용하도록 설계될 수 있다. 그러나, 일부 경우에, 마스크가 다양한 표준 크기를 가질 수 있고, 그로부터 적합한 하나를 선택하여야 한다.
이와 관련하여, 환자를 위한 환자 인터페이스의 크기를 결정하는 것이 전형적으로, 내구적인 의료 장비(Durable Medical Equipment)(DME) 제공자 또는 의사와 같은 훈련받은 사람에 의해서 실시된다. 전형적으로, 양압 요법을 시작하거나 계속 받기 위해서 환자 인터페이스를 필요로 하는 환자가 수용 시설에 있는 훈련받은 사람을 방문하고, 그러한 시설에서, 적절한 환자 인터페이스를 표준 크기로부터 결정하기 위한 노력으로서 일련의 측정이 이루어진다. 적절한 크기는, 양압 요법을 실시하기 위한 적절한 편안함 및 밀봉을 제공하는, 환자 인터페이스의, 시일-형성 구조와 같은, 특정 특징부들의 치수들의 특정 조합을 의미하기 위한 것이다. 이러한 방식으로 크기를 결정하는 것은 노동 집약적일 뿐만 아니라 불편하다. 바쁜 스케줄에서 시간을 내야 하는 또는, 일부 경우에, 먼 거리를 이동하여야 하는 불편함은, 새로운 또는 대체 환자 인터페이스를 수용하는 많은 환자에게 장애물이 되고 최종적으로 치료를 받는데 장애물이 된다. 이러한 불편함은 환자가 필요한 환자 인터페이스를 수용하는 것 그리고 양압 요법을 받는 것을 방지한다. 그럼에도 불구하고, 가장 적합한 크기의 선택은 치료 품질 및 순응도에 있어서 중요하다.
보다 양호한 설계 인터페이스를 위해서, 추후의 마스크 설계자가 마스크 사용자로부터 피드백을 받는 것이 필요하다. 많은 사용자 집단에 대한 저장된 안면 치수 데이터와 관련하여 마스크 사용자 피드백 데이터를 수집하는 시스템이 필요하다. 사용자 피드백 데이터를 선택된 마스크와 관련된 다른 데이터와 상호 관련시키는 시스템이 필요하다.
개시된 시스템은 RPT 디바이스와 함께 사용하기 위한 마스크와 관련된 사용자 피드백 데이터를 수집하기 위한 적응 가능 시스템을 제공한다. 그러한 시스템은, 마스크의 설계를 보조하기 위해서, 안면 이미지 데이터를 수집된 RPT 동작 데이터 및 다른 데이터, 예를 들어 환자의 집단으로부터의 주관적인 데이터와 조합한다.
하나의 개시된 예는 호흡 압력 요법 디바이스를 위한 환자 인터페이스에 관한 데이터를 수집하는 방법이다. 환자로부터의 안면 이미지 데이터가 환자와 상호 관련된다. 환자 인터페이스와 함께 환자에 의해서 이용되는 호흡 요법 디바이스의 동작 데이터가 수집된다. 주관적인 환자 입력 데이터가 환자 인터페이스와 관련하여 환자로부터 수집된다. 인터페이스의 특성이 안면 이미지 데이터, 동작 데이터, 및 주관적 환자 입력 데이터와 상호 관련된다.
전술한 개시된 방법의 다른 구현예에서, 환자 인터페이스는 마스크이다. 다른 구현예에서, 호흡 압력 요법 디바이스는 지속적 기도 양압(CPAP) 장치, 비침습적 환기(NIV) 장치, 또는 침습적 환기 장치 중 하나이다. 다른 구현예에서, 안면 이미지 데이터는, 환자의 안면 이미지를 캡쳐하기 위한 애플리케이션으로, 모바일 디바이스로부터 취해진다. 다른 구현예에서, 방법은 인터페이스의 개재된 이미지와 함께 안면 이미지를 기능 디스플레이하는 단계, 및 인터페이스의 개재된 이미지 상의 위치를 기초로 환자로부터 주관적인 데이터를 수집하는 단계를 더 포함한다. 다른 구현예에서, 주관적인 데이터가 모바일 디바이스 상의 인터페이스에서 질문을 디스플레이하는 것에 의해서 수집된다. 다른 구현예에서, 인터페이스는 환자의 답변을 입력하기 위한 슬라이딩 스케일(sliding scale)을 디스플레이한다. 다른 구현예에서, 안면 이미지 데이터는 안면 높이, 코 너비, 및 코 높이를 포함한다. 다른 구현예에서, 방법은 누출을 방지하기 위한 인터페이스의 특성을 조정하는 단계를 포함한다. 특성은 안면 표면과 인터페이스 사이의 접촉과 연관된다. 다른 구현예에서, 방법은 편안함을 높이기 위한 인터페이스의 특성을 조정하는 단계를 포함한다. 특성은 안면 표면 사이의 접촉과 연관된다. 다른 구현예에서, 환자와 유사한 제2 환자로부터의 안면 이미지 데이터, 제2 환자에 의해서 사용된 호흡 요법 디바이스의 동작 데이터, 및 제2 환자로부터의 주관적인 데이터 입력이 인터페이스의 특성과 상호 관련되어 수집되고 이용된다. 다른 구현예에서, 해당 환자를 포함하는 다수의 환자로부터의 안면 이미지 데이터, 동작 데이터 및 주관적인 환자 입력 데이터가 수집된다. 특성과 상호 관련된 동작 데이터, 주관적인 데이터, 및 안면 이미지 데이터의 유형을 결정하여 인터페이스의 특성을 조정하기 위해서, 기계 학습이 적용된다.
다른 개시된 예는, 하나 이상의 프로세서 및 기계 판독 가능 명령어를 저장하는 메모리를 포함하는 제어 시스템을 가지는 시스템이다. 제어 시스템이 메모리에 커플링된다. 전술한 방법은, 메모리 내의 기계 실행 가능 명령어가 제어 시스템의 프로세서 중 하나에 의해서 실행될 때, 구현된다.
다른 개시된 예는 하나 이상의 표시를 사용자에게 통신하기 위한 시스템이다. 그러한 시스템은, 전술한 방법 중 하나를 구현하도록 구성된 제어 시스템을 포함한다.
다른 개시된 예는, 컴퓨터에 의해서 실행될 때, 컴퓨터가 전술한 방법 중 하나를 실행하게 하는, 명령어를 가지는 컴퓨터 프로그램 제품이다. 예시적인 컴퓨터 프로그램 제품의 다른 구현예에서, 컴퓨터 프로그램 제품은 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체이다.
다른 개시된 예는 호흡 압력 요법 디바이스와 함께 인터페이스를 이용하여 환자로부터 피드백 데이터를 수집하기 위한 시스템이다. 그러한 시스템은 환자의 안면 이미지를 저장하는 저장 장치를 포함한다. 데이터 통신 인터페이스가 호흡 압력 요법 디바이스와 통신하여, 환자가 인터페이스를 이용할 때, 동작 데이터를 수집한다. 환자 데이터 수집 인터페이스가 주관적인 환자 입력 데이터를 환자 인터페이스와 관련하여 환자로부터 수집한다. 분석 모듈이, 인터페이스의 특성을 안면 이미지 데이터, 동작 데이터, 및 주관적 환자 입력 데이터와 상호 관련시키도록 동작될 수 있다.
전술한 시스템의 다른 구현예에서, 시스템은 설계 데이터를 기초로 인터페이스를 생성하는 제조 시스템을 포함한다. 분석 모듈은 상호 관련된 특성을 기초로 설계 데이터를 조정한다. 다른 구현예에서, 환자 인터페이스는 마스크이다. 다른 구현예에서, 호흡 압력 요법 디바이스는 지속적 기도 양압(CPAP) 장치, 비침습적 환기(NIV) 장치, 또는 침습적 환기 장치 중 하나이다. 시스템의 다른 구현예에서, 모바일 디바이스는 환자의 안면 이미지를 캡쳐하기 위해서 애플리케이션을 실행한다. 다른 구현예에서, 환자 데이터 수집 인터페이스는, 인터페이스의 개재된 이미지와 함께 안면 이미지를 기능 디스플레이하고, 인터페이스의 개재된 이미지 상의 위치를 기초로 환자로부터 주관적인 데이터를 수집한다. 다른 구현예에서, 주관적인 데이터가 모바일 디바이스 상의 인터페이스에서 질문을 디스플레이하는 것에 의해서 수집된다. 다른 구현예에서, 인터페이스는 환자의 답변을 입력하기 위한 슬라이딩 스케일을 디스플레이한다. 다른 구현예에서, 안면 이미지 데이터는 안면 높이, 코 너비, 및 코 높이를 포함한다. 다른 구현예에서, 인터페이스의 특성을 조정하여 누출을 방지한다. 특성은 안면 표면과 인터페이스 사이의 접촉과 연관된다. 다른 구현예에서, 인터페이스의 특성을 조정하여 편안함을 증가시킨다. 특성은 안면 표면과 인터페이스 사이의 접촉과 연관된다. 다른 구현예에서, 시스템은, 특성과 상호 관련된 다수의 환자로부터의 동작 데이터, 주관적인 데이터, 및 안면 이미지 데이터를 결정하여 인터페이스의 특성을 조정하도록 동작 가능한 기계 학습 모듈을 포함한다.
전술한 요지는 본 개시 내용의 각각의 실시예 또는 모든 양태를 나타내기 위한 것은 아니다. 그 대신, 전술한 요지는 단순히 본원에서 기술된 신규한 양태 및 특징의 일부의 예를 제공한다. 첨부 도면 및 첨부된 청구항과 함께 취할 때, 전술한 특징 및 장점, 그리고 본 개시 내용의 다른 특징 및 장점이 본 발명을 실시하기 위한 대표적인 실시예 및 모드에 관한 이하의 구체적인 설명으로부터 자명해질 것이다.
개시 내용은 첨부 도면을 참조한 예시적인 실시예에 관한 이하의 설명으로부터 보다 잘 이해될 것이다.
도 1은 예시적인 호흡 압력 요법 디바이스로부터 PAP 요법을 받기 위한 풀페이스 마스크 형태의 환자 인터페이스를 착용한 환자를 포함하는 시스템을 도시한다.
도 2는 본 발명의 기술의 하나의 형태에 따른 헤드기어를 구비한 네이잘 마스크의 형태인 환자 인터페이스를 도시한다.
도 3a는 표면 해부조직의 몇몇 특징부를 갖는 안면의 정면도이다.
도 3b는 식별된 표면 해부학의 몇몇 특징부를 갖는 머리의 측면도이다.
도 3c는 식별된 몇몇 특징부를 갖는 코의 저면도이다.
도 4a는 본 기술의 하나의 형태에 따른 호흡 압력 요법 디바이스를 도시한다.
도 4b는 본 발명의 기술의 하나의 형태에 따른 호흡 압력 요법 디바이스의 공압 경로의 개략도를 도시한다.
도 4c는 본 발명의 기술의 하나의 형태에 따른 호흡 압력 요법 디바이스의 전기 부품들의 개략도를 도시한다.
도 5는 컴퓨팅 디바이스를 포함하는 환자 인터페이스와 관련된 환자 데이터를 수집하기 위한 예시적인 시스템의 도면이다.
도 6은 안면 데이터를 캡쳐하기 위해서 이용되는 컴퓨팅 디바이스의 구성요소의 도면이다.
도 7a는 안면 데이터를 캡쳐하기 위해서 안면 이미지를 생성하기 위한 안면 스캔을 가능하게 할 수 있는 예시적인 인터페이스이다.
도 7b는 안면 측정의 데이터 수집을 위한 도 7a의 안면 이미지에 중첩된 안면 메시(facial mesh)를 보여주는 예시적인 인터페이스이다.
도 7c는 예시적인 수면 위치 데이터 수집 인터페이스이다.
도 7d는 예시적인 수면 유형 데이터 수집 인터페이스이다.
도 8a는 코 또는 입/코 유형에 의한 현재 마스크의 식별을 가능하게 하는 예시적인 인터페이스이다.
도 8b는 마스크의 브랜드를 식별할 수 있게 하는 예시적인 인터페이스이다.
도 8b는 마스크의 브랜드를 식별할 수 있게 하는 예시적인 인터페이스이다.
도 8d는 마스크 크기를 식별할 수 있게 하는 예시적인 인터페이스이다.
도 9a는 마스크의 이미지를 캡쳐할 수 있게 하는 이미지 지시 인터페이스이다.
도 9b는 마스크의 이미지를 캡쳐하기 위한 이미지 캡쳐 인터페이스이다.
도 9c는 캡쳐된 이미지를 디스플레이하는 포스트 이미지 캡쳐 인터페이스(post image capture interface)이다.
도 9d는 마스크의 단기 사용을 결정하는 예시적인 인터페이스이다.
도 9e는 마스크의 장기 사용을 결정하는 예시적인 인터페이스이다.
도 10a는 마스크의 불편한 위치를 결정하기 위한 지시를 제공하는 예시적인 인터페이스이다.
도 10b는 마스크 불편함이 발생된 곳을 사용자가 그래픽적으로 선택할 수 있게 하는 예시적인 인터페이스이다.
도 10c는 사용자가 불편한 지역을 선택한 후의 도 10b의 예시적인 인터페이스이다.
도 10d는 마스크 공기 누출 위치를 결정하기 위한 지시를 제공하는 예시적인 인터페이스이다.
도 10e는 마스크 공기 누출이 발생된 곳을 사용자가 그래픽적으로 선택할 수 있게 하는 예시적인 인터페이스이다.
도 10f는 마스크 누출이 발생된 지역을 사용자가 선택한 후의 도 10b의 예시적인 인터페이스이다.
도 11a는 공기 누출의 영향에 관한 주관적인 데이터를 수집하기 위한 예시적인 슬라이더 인터페이스이다.
도 11b는 환자의 마스크 만족도에 관한 주관적인 데이터를 수집하기 위한 예시적인 슬라이더 인터페이스이다.
도 11c는 환자 인구통계 데이터를 수집하기 위한 예시적인 인터페이스이다.
도 11d는, 선택된 마스크 유형에 따라 달라지는 불편함 및 공기 누출을 수집하기 위해서 개재될 수 있는 예시적인 그래픽이다.
도 12는 마스크 설계 결정과 관련하여 수집된 피드백 데이터의 수형도(tree diagram)이다.
도 13은 마스크 특성을 결정하기 위해서 환자로부터 피드백 데이터를 수집하는 프로세스의 흐름도이다.
도 14는 수집된 피드백 데이터를 기초로 수정된 인터페이스를 생성하기 위한 시스템의 도면이다.
본 개시 내용은 다양한 수정적 및 대안적인 형태를 취할 수 있다. 일부 대표적인 실시예가 예로서 도면에 도시되어 있고 본원에서 구체적으로 설명될 것이다. 그러나, 본 발명이, 개시된 특별한 형태로 제한되도록 의도되지 않았다는 것을 이해하여야 할 것이다. 오히려, 개시 내용은, 첨부된 청구항에 의해서 규정되는 바와 같은 본 발명의 사상 및 범위 내에 포함되는 모든 수정예, 균등물, 및 대안을 포함한다.
본 발명은 많은 상이한 형태로 구현될 수 있다. 대표적인 실시예가 도면에 도시되어 있고, 본원에서 구체적으로 설명될 것이다. 본 개시 내용은 본 개시 내용의 원리의 예 또는 예시이고, 개시 내용의 넓은 양태를 예시된 실시예로 제한하지 않는다. 그러한 범위까지, 예를 들어, 요약서, 발명의 내용 및 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에서 개시되었으나 청구항에서는 명시적으로 기술되지 않은 요소 및 제한이, 함축에 의해서, 추정에 의해서, 또는 다른 것에 의해서, 단독으로 또는 집합적으로, 청구범위로 포함되지 않아야 한다. 이러한 구체적인 설명의 목적을 위해서 청구하지 않았다는 것을 구체적으로 기재하지 않는 한: 단수형이 복수형을 포함하고, 그 반대도 마찬가지이며; "포함한다"라는 단어는 "포함하나 그러한 것으로 제한되지 않는다"는 것을 의미한다. 또한, "약", "거의", "실질적으로", "대략적으로" 등과 같은 근사의 단어가 본원에서, 예를 들어, "~에(at), ~에 근접한, 또는 ~에 근접하여" 또는 "~의 3 내지 5% 이내" 또는 "용인 가능한 제조 공차 이내" 또는 그 임의의 논리적인 조합의 의미로 사용될 수 있다.
본 개시 내용은, 호흡 압력 요법 디바이스의 사용자를 위해서 선택된 마스크로부터 피드백 데이터 데이터를 수집하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 마스크의 크기는 사용자를 위해서 수집된 안면 데이터를 기초로 한다. 사용자에게, 크기 결정된 마스크에 관한 피드백 데이터를 수집하는 인터페이스가 제공된다. 이러한 데이터를 분석하여, 동작 데이터, 환자 인구통계, 환자 안면 특징부 및 기타와 같은 인자를 기초로 유사한 환자를 위한 마스크의 설계를 보다 개선한다.
도 1은 호흡 압력 요법(RPT) 장치(40)로부터 양압 공기 공급을 수용하는, 풀페이스 마스크(FFM) 형태의, 환자 인터페이스(100)를 착용한 환자(10)를 포함하는 시스템을 도시한다. RPT 디바이스(40)로부터의 공기는 가습기(60)에서 가습되고 공기 회로(50)를 따라 환자(10)에게 간다.
도 2는, 이하의 기능적 양태: 시일-형성 구조(160), 플리넘 챔버(120), 위치설정 및 안정화 구조물(130), 통기구(140), 이마 지지대(150), 도 1에서 공기 회로(50)에 연결하기 위한 하나의 형태의 연결 포트(170)를 포함하는, 본 기술의 하나의 양태에 따른 환자 인터페이스(100)를 도시한다. 몇몇 형태에서 기능성 양태는 하나 이상의 물리적 컴포넌트에 의하여 제공될 수도 있다. 일부 형태에서, 하나의 물리 구성요소는 하나 이상의 물리 양태를 제공할 수 있다. 사용 시에 시일-형성 구조(160)가 환자의 기도로의 입구를 둘러싸서 기도로의 양압 공기의 공급을 촉진하도록 배열된다.
본 발명의 기술의 하나의 형태에서, 시일-형성 구조(160)는 시일 형성 표면을 제공하고, 완충 기능을 부가적으로 제공할 수 있다. 본 발명의 기술에 따르는 시일-형성 구조(160)는 부드럽고, 유연하며, 탄성있는 재료, 예를 들면 실리콘으로 구성될 수 있다. 하나의 형태에서, 비-침습성 환자 인터페이스(100)의 시일-형성 부분은 한 쌍의 네이잘 퍼프(nasal puff), 또는 네이잘 필로우(nasal pillow)를 포함할 수 있으며, 각각의 네이잘 퍼프 또는 네이잘 필로우는 환자의 코의 각각의 콧구멍과 밀봉부를 형성하도록 구성되고 배열된다.
본 발명의 기술에 따르는 네이잘 필로우는: 원추대로서, 적어도 그 일부분이 환자의 코의 아래측면과 시일을 형성하는 원추대, 자루 부분, 원추대의 아래측면에 있으며 원추대를 자루 부분에 연결하는 가요성 영역을 포함한다. 또한, 본 발명의 기술의 네이잘 필로우가 연결되는 구조물은 자루 부분의 토대에 인접한 가요성 영역을 포함한다. 가요성 영역은 협력하여 범용 접합 구조를 촉진시키도록 기능한다. 범용 접합 구조는 원추대 및 네이잘 필로우가 연결되는 구조의 변위 및 각도 둘 모두의 상대적 이동을 수용한다. 예를 들어, 원추대는 자루 부분이 연결되는 구조를 향해 축방향으로 변위할 수 있다.
하나의 형태에서, 비-침습성 환자 인터페이스(100)은 환자의 얼굴의 윗입술 영역(즉, 상순)에 사용시에 시일을 형성하는 시일-형성 부분을 포함한다. 하나의 형태에서, 비-침습성 환자 인터페이스(100)은 환자의 얼굴의 턱 영역에 사용시에 시일을 형성하는 시일-형성 부분을 포함한다.
바람직하게는 플리넘 챔버(120)는 사용시에 밀봉부가 형성될 영역에서 보통 사람의 얼굴의 표면 윤곽에 상보적이도록 형상화되는 주변을 갖는다. 사용시에, 플리넘 챔버(120)의 주변 에지는 얼굴의 인접 표면에 아주 근접하여 위치된다. 얼굴과의 실제 접촉은 시일-형성 구조(160)에 의해 제공된다. 시일-형성 구조(160)은 플리넘 챔버(120)의 전체 주변 주위에 사용시에 연장될 수 있다.
바람직하게는 본 발명의 기술의 환자 인터페이스(100)의 시일-형성 구조(160)은 위치설정 및 안정화 구조물(130)에 의해 사용시에 밀봉 위치에 고정할 수 있다.
특정 예에서, 환자 인터페이스(100)는 호흡의 결과로서 환자로부터의 배출된 이산화탄소의 유실을 허용하도록 구성되는 통기구(140)를 포함할 수 있다. 본 발명의 기술에 따르는 통기구(140)의 하나의 형태는 복수의 구멍, 예를 들어, 약 20 내지 약 80개의 구멍, 또는 약 40 내지 약 60개의 구멍, 또는 약 45 내지 약 55개의 구멍을 포함한다.
도 3a는 안쪽눈구석점(endocanthion), 콧방울, 비순구, 상하 입술, 상하 홍순(upper and lower vermillion), 및 입꼬리(chelion)를 포함하는 인간 안면의 정면도를 도시한다. 또한 입 너비, 머리를 왼쪽과 오른쪽 부분으로 나누는 시상면, 및 방향 표시가 도시되어 있다. 방향 표시는 반경방향 내향/외향 그리고 상/하 방향을 나타낸다. 도 3b는 미간, 셀리온(sellion), 비융선, 비첨점, 비하점, 상하 입술, 수프라멘톤(supramenton), 콧방울 능선, 및 상이저점/하이저점(otobasion)을 포함하는 인간 안면의 측면도이다. 또한, 상/하 및 전/후 방향을 나타내는 방향 표시가 도시되어 있다. 도 3c는 비순구, 아랫 입술, 상부 순홍(Vermilion), 비공, 비하점, 비주, 비첨점, 비공의 주축 및 시상면을 포함하는 식별된 몇몇 특징부를 갖는 코의 저면도를 도시한다.
이하는 도 3a 내지 도 3c에 도시된 인간 안면의 특징부에 관한 더 상세한 설명이다.
콧방울: 외측 외부 벽 또는 각각의 콧구멍의 "날개"(복수형: alar)
아라레(Alare): 코의 콧방울 상의 가장 외측의 지점.
콧방울 곡률(또는 콧방울 능선) 지점: 콧방울과 뺨의 합체에 의해서 형성된 주름에서 발견되는, 각각의 콧방울의 곡선형 기준선 내의 가장 후방의 지점.
귓바퀴: 귀의 전체 외부 가시 부분.
비주: 비공을 분리하고 비첨점으로부터 윗 입술까지 연장되는 피부의 스트립
비주 각도: 콧구멍 개구의 중간 지점을 통해서 그려지는 라인과 비하점과 교차되는 Frankfurt 수평에 수직으로 그려지는 라인 사이의 각도.
미간: 연성 조직에 위치된, 이마의 중간시상면 내의 가장 두드러진 지점.
비공(콧구멍): 비강으로의 입구를 형성하는 대략적으로 타원형인 개구. 단일 형태의 비공은 비공(콧구멍)이다. 비공은 비중격에 의해서 분리된다.
비순구 또는 비순 주름(Naso-labial fold): 뺌을 윗 입술로부터 분리하는, 코의 각각의 측면으로부터 입의 모서리까지 연장되는 피부 접힘부 또는 홈.
비순 각도: 비하점과 교차하는, 비주와 윗 입술 사이의 각도.
하이저점: 안면의 피부에 대한 귓바퀴의 부착부의 가장 낮은 지점.
상이저점: 안면의 피부에 대한 귓바퀴의 부착부의 가장 높은 지점.
비첨점: 머리 부분의 나머지의 측면도에서 식별될 수 있는, 코의 가장 돌출된 지점 또는 선단부.
인중: 비중격의 하부 경계로부터 윗 입술 영역 내의 입술의 상단부까지 연장되는 중간 라인 홈.
턱끝: 연성 조직에 위치된, 턱의 최전방 중간점.
융기(코): 비융선은 코뿌리점으로부터 비첨점까지 연장되는, 코의 중심선 돌기부이다.
시상면: 신체를 우측 절반부 및 좌측 절반부로 나누는 전방(앞쪽)으로부터 후방(뒤쪽)까지 통과하는 수직 평면.
코뿌리점: 전두비골 봉합 지역에 중첩되는 가장 오목한 지점.
비중격연골(비강): 비강 비중격연골은 중격의 일부를 형성하고 비강의 전방 부분을 분할한다.
서브아라레(Subalare): 아라레 기부가 윗(상부) 입술의 피부와 만나는, 콧방울 기부의 하부 마진에서의 지점.
비하점: 연성 조직에 위치된, 비주가 중간 시상면에서 윗 입술과 만나는 지점.
수프라멘톤: 하순 점막부 하연의 중앙점(labrale inferius)과 연성 조직 턱끝 사이의 하부 입술의 중간 라인 내의 가장 오목한 지점
이하에서 설명되는 바와 같이, 도 1의 마스크(10)와 같은 환자 인터페이스를 위한 크기를 선택하기 위해서 이용될 수 있는, 안면으로부터의 몇몇 중요 치수가 있다. 이러한 예에서, 안면 높이, 코 너비, 및 코 깊이를 포함하는 3개의 치수가 있다. 도 3a 및 도 3b는, 안면 높이를 나타내는 라인(3010)을 도시한다. 도 3b에서 확인될 수 있는 바와 같이, 안면 높이는 코뿌리점과 수프라멘톤 사이의 거리이다. 도 3a의 라인(3020)은, 코의 좌측 및 우측 콧방울 지점들 사이의, 코 너비를 나타낸다. 도 3b의 라인(3030)은 코 깊이를 나타낸다.
도 4a는 기계, 공압 및/또는 전기 구성요소를 포함하며 하나 이상의 알고리즘, 예를 들어 본원에 기재된, 임의의 방법을, 전체 또는 부분으로서 실행하도록 구성된, 본 발명의 기술의 하나의 양태에 따르는 예시적인 RPT 디바이스(40)의 부품의 분해도를 나타낸다. 도 4b는 예시적인 RPT 디바이스(40)의 블록도이다. 도 4c는 예시적인 RPT 디바이스(40)의 전기 제어 구성요소의 블록도이다. 송풍기 및 환자 인터페이스를 기준으로 상향 및 하향의 방향이 표시된다. 임의의 특정 순간의 실제 유동 방향에 관계없이, 송풍기는 환자 인터페이스의 상류에 있는 것으로 규정되고, 환자 인터페이스는 송풍기의 하류에 있는 것으로 규정된다. 송풍기와 환자 인터페이스 사이의 공압 경로 내에 위치된 물품은 송풍기의 하류에 있고 환자 인터페이스의 상류에 있다. RPT 디바이스(40)는, 예컨대 호흡 질병 중 하나 이상을 치료하기 위해, 환자의 기도로 전달하기 위한 공기 흐름을 발생시키도록 구성될 수 있다.
RPT 디바이스(40)는, 상부 부분(4012) 및 하부 부분(4014)의 2개의 부분으로 형성된, 외부 하우징(4010)을 가질 수 있다. 또한, 외부 하우징(4010)은 하나 이상의 패널(들)(4015)을 포함할 수 있다. RPT 디바이스(40)는 RPT 디바이스(40)의 내부 컴포넌트 중 하나 이상을 지지하는 섀시(4016)를 포함한다. RPT 디바이스(40)는 핸들(4018)를 포함할 수 있다.
RPT 디바이스(40)의 공압 경로는 하나 이상의 공기 경로 아이템, 예를 들어 인입 공기 필터(4112), 인입 머플러(4122), 공기를 양압으로 공급할 수 있는 압력 발생기(4140)(예를 들어, 송풍기(4142)), 인출 머플러(4124), 및 하나 이상의 트랜스듀서(4270), 예를 들어 압력 센서(4272), 유량 센서(4274), 및 모터 속력 센서(4276)을 포함할 수 있다.
공기 경로 아이템 중 하나 이상이, 공압 블록(4020)으로 지칭될, 제거 가능한 일체형 구조물 내에 위치될 수 있다. 공압 블록(4020)은 외부 하우징(4010) 내에 위치될 수 있다. 하나의 형태에서, 공압 블록(4020)은 섀시(4016)에 의해서 지지되거나 그 일부로서 형성된다.
RPT 디바이스(40)은 파워 서플라이(4210), 하나 이상의 입력 디바이스(4220), 중앙 제어기(4230), 압력 발생기(4140), 데이터 통신 인터페이스(4280), 및 하나 이상의 출력 디바이스(4290)를 가질 수 있다. 별도의 제어기가 요법 디바이스를 위해서 제공될 수 있다. 전기적 컴포넌트(4200)는 단일 인쇄된 회로 보드 어셈블리(Printed Circuit Board Assembly; PCBA)(4202) 상에 탑재될 수도 있다. 대안적 형태에서, RPT 디바이스(40)는 두 개 이상의 PCBA(4202)를 포함할 수도 있다. 하나 이상의 보호 회로(4250), 트랜스듀서(4270), 데이터 통신 인터페이스(4280), 및 저장 장치와 같은 다른 구성요소가 또한 PCBA(4202) 상에 장착될 수 있다.
RPT 디바이스는 일체형 유닛에 하기의 구성요소 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 대안적인 형태에서, 하기의 구성요소 중 하나 이상이 각각의 개별 유닛으로 위치될 수 있다.
본 발명의 기술의 하나의 형태에 따르는 RPT 디바이스는 하나의 공기 필터(4110), 또는 복수 개의 공기 필터(4110)를 포함할 수도 있다. 하나의 형태에서, 인입 공기 필터(4112)는 압력 발생기(4140)에 상향인 공압 경로의 시작에 위치된다. 하나의 형태에서, 인출 공기 필터(4114), 예를 들어 항박테리아 필터가 공압 블록(4020)의 배출구와 환자 인터페이스(100) 사이에 위치된다.
본 발명의 기술의 하나의 형태에 따르는 RPT 디바이스는 하나의 머플러(4120), 또는 복수 개의 머플러(4120)를 포함할 수도 있다. 본 발명의 기술의 하나의 형태에서, 인입 머플러(4122)는 압력 발생기(4140)에 상향인 공압 경로에 위치된다. 본 발명의 기술의 하나의 형태에서, 인출 머플러(4124)는 압력 발생기(4140) 및 도 1의 환자 인터페이스(100) 사이의 공압 경로에 위치된다.
본 발명의 기술의 하나의 형태에서, 양압 공기의 흐름을 생성하거나 공급하기 위한 압력 발생기(4140)는 조절식 송풍기(4142)이다. 예를 들어, 송풍기(4142)는 하나 이상의 임펠러를 가지는 무브러시 DC 모터(4144)를 포함할 수도 있다. 임펠러가 와류부(volute) 내에 위치될 수 있다. 송풍기는 공기의 공급을, 예를 들어 최대 약 120 리터/분의 속도로, 약 4 cmH2O 내지 약 20 cmH2O의 범위 내의 양압에서, 또는 다른 형태에서는 약 30 cmH2O까지에서 전달하는 능력을 가질 수 있다. 송풍기는, 내용의 전체가 본원에서 참조로 포함되는 이하의 특허 또는 특허 출원 중 임의의 하나에서 설명된 것일 수 있다: 미국 특허 제7,866,944호; 미국 특허 제8,638,014호; 미국 특허 제8,636,479호; 및 PCT 특허출원 공개 제WO 2013/020167호.
압력 발생기(4140)는 요법 디바이스 제어기(4240)의 제어 하에 있다. 다른 형태에서, 압력 발생기(4140)는 피스톤-구동형 펌프, 고압원(예를 들어, 압축 공기 저장용기)에 연결된 압력 조절기, 또는 벨로우즈일 수 있다.
본 기술의 양태에 따른 공기 회로(4170)는, 사용 시에, 가압된 공기의 유동이 가습기(60) 및 환자 인터페이스(100)와 같은 2개의 구성요소들 사이에서 이동할 수 있게 허용하도록 구성되고 배열된 도관 또는 관이다. 특히, 공기 회로(4170)는 가습기(60)의 배출구 및 환자 인터페이스(100)의 플리넘 챔버(120)와 유체 연통될 수 있다.
본 발명의 기술의 하나의 형태에서, 스필백 방지 밸브(4160)는 가습기(60)와 공압 블록(4020) 사이에 위치된다. 스필백 방지 밸브는 물이 가습기(60)로부터 상향으로, 예를 들어 모터(4144) 쪽으로 흘러갈 위험성을 감소시키도록 구성되고 구현된다.
파워 서플라이(4210)는 RPT 디바이스(40)의 외부 하우징(4010)의 내부 또는 외부에 위치될 수 있다. 본 발명의 기술의 하나의 형태에서, 파워 서플라이(4210)는 전력을 오직 RPT 디바이스(40)에만 제공한다. 본 발명의 기술의 다른 형태에서, 파워 서플라이(4210)는 전력을 RPT 디바이스(40) 및 가습기(60) 둘 모두에게 제공한다.
RT 시스템은, RT 시스템, 그 환자, 및/또는 그 환경과 관련하여 임의의 수의 매개변수 중 하나 이상을 측정하도록 구성된 하나 이상의 트랜스듀서(센서)(4270)를 포함할 수 있다. 트랜스듀서는, 트랜스듀서가 측정하도록 구성된, 하나 이상의 매개변수를 나타내는 출력 신호를 생성하도록 구성될 수 있다.
출력 신호는 전기 신호, 자기 신호, 기계적 신호, 시각적 신호, 광학적 신호, 사운드 신호, 또는 당업계에 알려진 임의의 수의 다른 신호 중 하나 이상일 수 있다.
트랜스듀서는 RT 시스템의 다른 구성요소와 통합될 수 있고, 하나의 예시적인 배열은, 트랜스듀서가RPT 디바이스 내부에 있는 것일 수 있다. 트랜스듀서는 실질적으로 RT 시스템의 '독립적인' 구성요소일 수 있고, 하나의 그 예시적인 배열은, 트랜스듀서가RPT 디바이스의 외부에 있는 것일 수 있다.
트랜스듀서는, RPT 디바이스, 로컬 외부 디바이스, 또는 원격 외부 디바이스와 같은, RT 시스템의 하나 이상의 구성요소에 그 출력 신호를 통신하도록 구성될 수 있다. 외부 트랜스듀서는 예를 들어 환자 인터페이스에 또는 외부 컴퓨팅 디바이스, 예를 들어 스마트폰에 위치될 수 있다. 외부 트랜스듀서는 예를 들어 공기 회로, 예를 들어 환자 인터페이스에 위치되거나 이것의 일부를 형성할 수도 있다.
하나 이상의 트랜스듀서(4270)는 유량, 압력 또는 온도와 같은 공기의 특성을 나타내는 신호를 발생시키도록 구성 및 배열된다. 공기는 RPT 디바이스로부터 환자로의 공기 유동, 환자로부터 대기로의 공기 유동, 주변 공기, 또는 임의의 다른 것일 수 있다. 신호는, 예를 들어 RPT 디바이스와 환자 사이의 공압 경로 내의 공기의 유동과 같은, 특정 지점에서의 공기의 유동의 특성을 나타낼 수 있다. 본 발명의 기술의 하나의 형태에서, 하나 이상의 트랜스듀서(4270)가, 가습기(60)의 하류와 같은, RPT 디바이스의 공압 경로 내에 위치된다.
본 기술의 일 양태에 따라, 하나 이상의 트랜스듀서(4270)는 공압 경로와 유체 연통되게 위치되는 압력 센서를 포함한다. 적합한 압력 센서의 하나의 예는 HONEYWELL ASDX 시리즈로부터의 트랜스듀서이다. 대안적인 적합한 압력 센서는 GENERAL ELECTRIC 사로부터의 NPA 시리즈로부터의 트랜스듀서이다. 일 구현예에서, 압력 센서는 가습기(60)의 배출구에 인접한 공기 회로(4170) 내에 위치된다.
마이크로폰 압력 센서(4278)가 공기 회로(4170) 내의 압력의 변동을 나타내는 사운드 신호를 생성하도록 구성된다. 마이크로폰(4278)으로부터의 사운드 신호가, 후술되는 알고리즘 중 하나 이상에 의해서 구성되는 바와 같은 음향 프로세싱 및 분석을 위한 중앙 제어기(4230)에 의해서 수신될 수 있다. 마이크로폰(4278)은 소리에 대한 더 큰 민감도를 위해서 공기 경로에 직접적으로 노출될 수 있거나, 가요성 멤브레인 재료의 얇은 층 뒤에 캡슐화될(encapsulated) 수 있다. 이러한 멤브레인은 마이크로폰(4278)을 열 및/또는 습도로부터 보호하는 기능을 할 수 있다.
압력 센서(4272), 유량 센서(4274), 모터 속력 센서(4276), 마이크로폰(4278)과 같은 트랜스듀서(4270)로부터의 데이터가 주기적으로 중앙 제어기(4230)에 의해서 수집될 수 있다. 그러한 데이터는 일반적으로 RPT 디바이스(40)의 동작 상태와 관련된다. 이러한 예에서, 중앙 제어기(4230)는 센서로부터의 그러한 데이터를 독점적인(proprietary) 데이터 포맷으로 인코딩한다. 데이터는 또한 표준화된 데이터 포맷으로 코딩될 수 있다.
본 발명의 기술의 하나의 형태에서, RPT 디바이스(40)는 사람이 디바이스와 상호작용하도록 허용하기 위한 버튼, 스위치 또는 다이얼의 형태인 하나 이상의 입력 디바이스(4220)를 포함한다. 버튼, 스위치, 또는 다이얼은 물리 디바이스, 또는 터치 스크린을 통해 접근 가능한 소프트웨어 디바이스일 수 있다. 버튼, 스위치 또는 다이얼은, 하나의 형태에서, 외부 하우징(4010)에 물리적으로 접속될 수도 있고, 또는, 다른 형태에서, 중앙 제어기(4230)에 전기적으로 접속된 리시버를 갖는 무선 통신일 수도 있다. 하나의 형태에서, 입력 디바이스(4220)은 사람이 값 및/또는 메뉴 옵션을 선택하는 것을 허용하도록 구성 및 배열될 수 있다.
본 발명의 기술의 하나의 형태에서, 중앙 제어기(4230)는 RPT 디바이스(40)를 제어하기에 적합한 하나 또는 복수의 프로세서이다. 적합한 프로세서는 x86 INTEL 프로세서, ST MICROELECTRONICS의 STM32 시리즈 마이크로컨트롤러와 같은 ARM Holdings의 ARM® Cortex®-M 프로세서에 기반하는 프로세서를 포함할 수 있다. 본 기술의 특정 대안적인 형태에서, ST MICROELECTRONICS의 STR9 시리즈 마이크로컨트롤러와 같은 32-비트 RISC CPU, 또는 TEXAS INSTRUMENTS에 의해 제조된 MSP430 패밀리의 마이크로컨트롤러의 프로세서와 같은 16-비트 RISC CPU가 또한 적합할 수 있다. 본 발명의 기술의 하나의 형태에서, 중앙 제어기(4230)는 전용 전자 회로이다. 하나의 형태에서, 중앙 제어기(4230)는 특수목적 집적회로이다. 다른 형태에서, 중앙 제어기(4230)는 개별적인 전자 컴포넌트들을 포함한다. 중앙 제어기(4230)는 하나 이상의 트랜스듀서(4270), 하나 이상의 입력 디바이스(4220) 및 가습기(60)로부터 입력 신호(들)를 수신하도록 구성될 수 있다.
중앙 제어기(4230)는 출력 디바이스(4290), 요법 디바이스 제어기(4240), 데이터 통신 인터페이스(4280) 및 가습기(60) 중 하나 이상에 출력 신호(들)를 제공하도록 구성될 수 있다.
본 기술의 일부 형태에서, 중앙 제어기(4230)는 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 방법론, 예컨대 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체 내에, 내부 메모리 상에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서 표현되는 하나 이상의 알고리즘과 같은 것을 구현하도록 구성된다. 본 발명의 기술의 하나의 형태에서, 중앙 제어기(4230)는 RPT 디바이스(40)를 제어하기에 적합한 하나 또는 복수의 프로세서이다. 그러나, 본 기술의 일부 형태에서, 일부 방법은 원격으로 위치된 디바이스, 예를 들어, 모바일 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 이러한 원격 위치 디바이스는 인공호흡기의 제어 세팅을 결정하거나 본 명세서에서 설명되는 센서들 중 임의의 것으로부터 저장된 데이터 등을 분석함으로써 호흡과 관련된 이벤트를 검출할 수도 있다. 전술한 바와 같이, 외부 공급원 또는 중앙 제어기(4230)를 위한 모든 데이터 및 동작은 일반적으로 RPT 디바이스(40)의 제조자에게 독점된다. 따라서, 센서로부터의 데이터 및 임의의 다른 부가적인 동작 데이터는 일반적으로 다른 장치에 의해서 접근될 수 없다.
본 발명의 기술의 하나의 형태에서, 데이터 통신 인터페이스가 제공되고 중앙 제어기(4230)에 연결된다. 데이터 통신 인터페이스는 원격 외부 통신 네트워크 및/또는 로컬 외부 통신 네트워크에 연결가능할 수도 있다. 원격 외부 통신 네트워크가 서버 또는 데이터베이스와 같은 원격 외부 장치에 연결될 수 있다. 로컬 외부 통신 네트워크가 모바일 디바이스 또는 건강 모니터링 장치와 같은 로컬 외부 디바이스에 연결될 수 있다. 따라서, 로컬 외부 통신 네트워크가 RPT 디바이스(40) 또는 모바일 디바이스에 의해서 이용되어, 다른 장치로부터 데이터를 수집할 수 있다.
하나의 형태에서, 데이터 통신 인터페이스는 중앙 제어기(4230)의 부분이다. 다른 형태에서, 데이터 통신 인터페이스(4280)는 중앙 제어기(4230)와는 별개이며, 집적 회로 또는 프로세서를 포함할 수도 있다. 일 형태에서, 원격 외부 통신 네트워크가 인터넷이다. 데이터 통신 인터페이스는 인터넷에 연결하기 위해서 (예를 들어, 이더넷 또는 광섬유를 통한) 유선 통신 또는 무선 프로토콜(예를 들어, CDMA, GSM, 2G, 3G, 4G/LTE, LTE Cat-M, NB-IoT, 5G New Radio, 위성, 5G 이후)을 이용할 수 있다. 하나의 형태에서, 로컬 외부 통신 네트워크(4284)는 하나 이상의 통신 표준, 예를 들어, 블루투스, 또는 소비자 적외선 프로토콜을 이용할 수 있다.
예시적인 RPT 디바이스(40)는 도 4c에 도시된 바와 같은 통합된 센서 및 통신 전자기기를 포함한다. 이전의 RPT 디바이스가, 수집된 데이터를 전송하기 위한 통신 전자기기를 포함할 수 있는 센서 모듈로 개장될 수 있다. 그러한 센서 모듈이 RPT 디바이스에 부착될 수 있고, 그에 따라 동작 데이터를 원격 분석 엔진(130)에 전송할 수 있다.
개시된 음향 분석 기술의 일부 구현예는, 오디오 센서(4278)와 같은 센서로부터의 오디오 신호를 기초로 켑스트럼(cepstrum) 분석을 수행할 수 있다. 오디오 신호는 수면 또는 호흡과 같은 사용자의 생리적 상태뿐만 아니라 RPT의 동작 데이터를 반영할 수 있다. 켑스트럼은 데시벨 스펙트럼의 정방향 푸리에 변환의 로그 스펙트럼의 역방향 푸리에 변환 등으로 간주될 수 있다. 동작은 본질적으로 임펄스 응답 함수(IRF) 및 음원의 콘볼루션(convolution)을 부가적인 동작으로 변환할 수 있고, 그에 따라 분석을 위해서 IRF의 데이터를 격리하기 위해서 음원이 더 용이하게 고려되거나 제거될 수 있다. 켑스트럼 분석 기술이 "The Cepstrum: A Guide to Processing" (Childers et al, Proceedings of the IEEE, Vol. 65, No. 10, Oct 1977) and Randall RB, Frequency Analysis, Copenhagen: Bruel & Kjaer, p. 344 (1977, revised ed. 1987)라는 명칭의 과학 논문에 구체적으로 설명되어 있다. 호흡 요법 시스템 구성요소 식별에 대한 켑스트럼 분석의 적용이, 전체 내용이 본원에서 참조로 포함되는, "Acoustic Detection for Respiratory Treatment Apparatus"라는 명칭의 PCT 공개 제WO2010/091462호에 구체적으로 설명되어 있다.
전술한 바와 같이, 호흡 요법 시스템은 전형적으로, 도 1에 도시된 구성요소와 같은, RPT 디바이스, 가습기, 공기 전달 도관, 및 환자 인터페이스를 포함한다. 다양한 상이한 형태의 환자 인터페이스가 주어진 RPT 디바이스, 예를 들어 네이잘 필로우, 비강 프롱(nasal prong), 네이잘 마스크, 코 및 입(구비강) 마스크, 또는 풀페이스 마스크와 함께 이용될 수 있다. 또한, 상이한 형태의 공기 전달 도관이 이용될 수 있다. 환자 인터페이스에 전달되는 요법의 개선된 제어를 제공하기 위해서, 환자 인터페이스 내의 압력 및 통기 유량과 같은 치료 매개변수의 측정 또는 추정이 분석될 수 있다. 이전의 시스템에서, 환자가 이용하는 구성요소의 유형에 관한 지식이, 환자를 위한 최적의 인터페이스를 결정하기 위해서, 후술되는 바와 같이 결정될 수 있다. 일부 RPT 디바이스는 메뉴 시스템을 포함하고, 메뉴 시스템은 환자가, 사용되는, 환자 인터페이스를 포함하는 시스템 구성요소의 유형, 예를 들어 브랜드, 형태, 모델 등을 선택할 수 있게 한다. 구성요소의 유형이 환자에 의해서 입력되면, RPT 디바이스는, 선택된 구성요소와 최적으로 협력하는 플로우 발생기의 적절한 동작 매개변수를 선택할 수 있다. RPT 디바이스에 의해서 수집된 데이터를 이용하여, 가압 공기를 환자에게 공급하는데 있어서의 환자 인터페이스와 같은 특정의 선택된 구성요소의 유효성을 평가할 수 있다.
이러한 기술은, 음향 마스크 반사(reflection)를, 비제한적으로 송풍기 소리를 포함하는, 다른 시스템 소음 및 응답으로부터 분리할 수 있게 하는 분석 방법을 포함한다. 이는 상이한 마스크들로부터의 (일반적으로 마스크 형상, 구성 및 재료에 의해서 결정되는) 음향 반사들 사이의 차이를 식별할 수 있게 하고, 사용자 또는 환자의 개입이 없이 상이한 마스크들을 식별할 수 있게 한다.
마스크를 식별하는 예시적인 방법은 적어도 나이키스트 속도(Nyquist rate)에서, 예를 들어 20 kHz에서 마이크로폰(4278)에 의해서 생성되는 출력 사운드 신호(y(t))를 샘플링하고, 샘플링된 출력 신호로부터 켑스트럼을 연산하고, 이어서 켑스트럼의 반사 성분을 켑스트럼의 입력 신호 성분으로부터 분리하는 것이다. 켑스트럼의 반사 성분은 입력 사운드 신호의 마스크로부터의 음향 반사를 포함하고, 그에 따라 마스크의 "음향 사인(signature)" 또는 "마스크 사인"으로 지칭된다. 이어서, 음향 사인은, 알려진 마스크를 포함하는 시스템으로부터 획득된 이전에 측정된 음향 사인의 미리 규정된 또는 미리 결정된 데이터베이스와 비교된다. 선택적으로, 적절한 유사성을 결정하도록, 일부 기준이 설정될 수 있다. 하나의 예시적인 실시예에서, 비교는, 측정된 그리고 저장된 음향 사인들 사이의 교차-상관관계에서 하나의 가장 큰 데이터 피크를 기초로 완료될 수 있다. 그러나, 이러한 접근방식은, 몇 개의 데이터 피크에 걸친 비교에 의해서 개선될 수 있거나, 대안적으로, 비교가 추출된 켑스트럼 특징들의 특유의 세트에서 완료된다.
본 기술에 따라, 반사 성분과 연관된 데이터가 이어서, 마스크 반사 성분의 데이터베이스 또는 메모리에 포함된 것과 같은 이전에 식별된 마스크 반사 성분으로부터의 유사 데이터와 비교될 수 있다.
전술한 바와 같이, RPT 디바이스(40)는 동작 데이터와 같은 환자 인터페이스의 유형에 대한 데이터를 제공할 수 있다. 특정 마스크 유형이 효과적인지의 여부를 결정하기 위해서, 동작 데이터가 마스크 유형 및 환자에 관한 데이터와 상호 관련될 수 있다. 예를 들어, 동작 데이터는 RPT 디바이스(40)의 사용 시간뿐만 아니라 그러한 사용이 효과적인 요법을 제공하였는지의 여부 모두를 반영한다. 환자 인터페이스의 유형은, RPT 디바이스(40)에 의해서 수집된 동작 데이터로부터 결정된 바와 같은 환자 순응도 또는 요법의 유효성의 레벨과 상호 관련될 수 있다. 상호 관련된 데이터를 이용하여, 유사한 RPT 디바이스로부터의 호흡 요법을 필요로 하는 새로운 환자를 위한 효과적인 인터페이스를 보다 양호하게 결정할 수 있다. 이러한 선택은, 인터페이스의 선택을 보조하기 위해서, 새로운 환자의 안면의 스캔으로부터 얻어진 안면 치수와 조합된다.
따라서, 본 기술은, 개별적인 환자의 안면 특징부가 스캐닝 프로세스에 의해서 결정된 환자 집단에 의해서 상이한 마스크들과 관련된 RPT 디바이스의 이용으로부터 수집된 데이터를 통합하는 것에 의해서, 환자가 마스크와 같은 환자 인터페이스를 더 신속하고 편리하게 획득할 수 있게 한다. 스캐닝 프로세스는, 데스크탑 컴퓨터, 태블릿, 스마트폰 또는 다른 모바일 디바이스와 같은, 컴퓨팅 디바이스를 이용하여 환자가 그들 자신의 집에서 편리하게 그들의 안면 해부조직을 신속하게 측정할 수 있게 한다. 이어서, 컴퓨팅 디바이스는, 환자의 안면 치수 및 상이한 인터페이스와 관련된 전반적인 환자 집단으로부터의 데이터의 분석 후에, 적절한 환자 인터페이스 크기 및 유형에 대한 권장사항을 수신할 수 있다. 안면 데이터는 또한 미리-저장된 안면 이미지와 같은 다른 방식으로 수집될 수 있다. 그러한 안면 데이터가 저장되고, 환자 관련 정보 및 RPT 디바이스로부터의 동작 데이터와 상호 관련된다.
이러한 예에서, 제조자 또는 제3자 서버로부터 카메라가 통합된 스마트폰 또는 태블릿으로 다운로드될 수 있는 애플리케이션을 이용하여 안면 데이터를 수집할 수 있다. 런칭될 때, 애플리케이션은 시각적 및/또는 청각적 지시를 제공할 수 있다. 지시된 바에 따라, 사용자(즉, 환자)는 거울 앞에 설 수 있고, 사용자 인터페이스 상의 카메라 버튼을 누를 수 있다. 이어서, 활성화된 프로세스가 사용자의 안면의 일련의 사진들을 촬영하고, 이어서 예를 들어 몇초 이내에, (사진을 분석하는 프로세서를 기초로) 인터페이스의 선택을 위한 안면 치수를 획득할 수 있다. 이하에서 설명되는 바와 같이, 마스크가 선택되고 RPT(40)와 함께 사용되면, 그러한 애플리케이션을 이용하여 사용자로부터 피드백을 수집할 수 있다.
사용자/환자는 그들의 안면 구조에 관한 이미지 또는 일련의 이미지를 캡쳐할 수 있다. 예를 들어 프로세서에 의해서 실행될 때, 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 애플리케이션에 의해서 제공되는 지시는 이미지 내의 다양한 안면 랜드마크를 검출하고, 그러한 랜드마크들 사이의 거리를 측정하고 스케일링하며(scale), 이러한 거리를 데이터 기록에 대해서 비교하고, 적절한 환자 인터페이스 크기를 권장한다. 따라서, 고객의 자동화된 장치가, 예를 들어 가정에서, 정확한 환자 인터페이스를 선택할 수 있게 하고, 그에 따라 훈련된 보조인이 없이도 고객이 크기를 결정할 수 있게 한다.
도 5는, 환자로부터 환자 인터페이스 피드백 데이터를 수집하도록 구현될 수 있는 예시적인 시스템(200)을 도시한다. 시스템(200)은 또한 자동적인 안면 특징부 측정 및 환자 인터페이스 선택을 포함할 수 있다. 시스템(200)은 일반적으로 서버(210), 통신 네트워크(220), 및 컴퓨팅 디바이스(230) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 서버(210) 및 컴퓨팅 디바이스(230)는, 유선 네트워크(222), 무선 네트워크(224), 또는 무선 링크(226)를 갖는 유선 네트워크일 수 있는 통신 네트워크(220)를 통해서 통신할 수 있다. 일부 버전에서, 서버(210)는, 정보를 컴퓨팅 디바이스(230)에 제공하는 것에 의해서, 컴퓨팅 디바이스(230)와 일방향으로 통신할 수 있거나, 그 반대로 통신할 수 있다. 다른 실시예에서, 서버(210) 및 컴퓨팅 디바이스(230)는 정보 및/또는 프로세싱 과제를 공유할 수 있다. 시스템(200)은, 예를 들어, 도 1의 마스크(100)와 같은 환자 인터페이스의 자동화된 구매를 허용하도록 구현될 수 있고, 여기에서 프로세스는 본원에서 더 구체적으로 설명되는 자동화된 크기 결정 프로세스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 고객은, 다른 마스크로부터의 동작 데이터 및 상이한 유형 및 크기의 마스크를 이용하는 환자 집단으로부터의 RPT 동작 데이터와 조합된 고객의 안면 특징부의 이미지 분석에 의해서 적합한 마스크 크기를 자동적으로 식별하는 마스크 선택 프로세스의 작동 후에, 온라인으로 마스크를 주문할 수 있다. 시스템(200)은, 마스크가 환자에 의해서 이용된 후에, 피드백 데이터를 계속 수집할 수 있다.
서버(210) 및/또는 컴퓨팅 디바이스(230)는 또한, 도 1에 도시된 RPT(40)와 유사한 RPT(250)와 같은 호흡 요법 디바이스와 통신할 수 있다. 이러한 예에서, RPT 디바이스(250)는 환자의 사용, 마스크 누출과 관련된 동작 데이터, 및 다른 관련 데이터를 수집하여, 마스크 사용과 관련된 피드백을 제공한다. RPT 디바이스(250)로부터의 데이터가 수집되고, 환자 데이터베이스(260)에서 RPT 디바이스(250)를 이용하는 환자의 개별적인 환자 데이터와 상호 관련된다. 환자 인터페이스 데이터베이스(270)는, 새로운 환자가 이용할 수 있는 마스크와 같은, 상이한 유형 및 크기의 인터페이스들에 관한 데이터를 포함한다. 환자 인터페이스 데이터베이스(270)는 또한, 호흡 요법 디바이스로부터 수집된 오디오 데이터로부터 마스크 유형을 결정할 수 있게 하는 각각의 마스크 유형에 관한 음향 사인 데이터를 포함할 수 있다. 서버(210)에 의해서 실행되는 마스크 분석 엔진을 이용하여, 개별적인 안면 치수 데이터로부터 효과적인 마스크 크기 및 형상을 그리고 전체 환자 집단을 포함하는 RPT 디바이스(250)에 의해서 수집된 동작 데이터로부터 상응하는 유효성을 상호 관련시키고 결정한다. 예를 들어, 누출의 최소 검출, 요법 계획(예를 들어, 마스크 온 및 오프 시간 그리고 온 및 오프 이벤트의 빈도수)과의 최대 순응도, 야간의 무호흡의 수, AHI 레벨, 그 장치에서 사용되는 압력 설정, 그리고 또한 처방된 압력 설정에 의해서, 효과적인 피팅이 입증될 수 있다. 이러한 데이터는 새로운 환자에 대한 안면 치수 데이터와 상호 관련될 수 있다. 설명되는 바와 같이, 서버(210)는 데이터베이스(260)에 저장된 다수의 환자로부터 데이터를 그리고 데이터베이스(270) 내에 저장된 상응하는 마스크 크기 및 유형의 데이터를 수집하고, 그에 따라 새로운 환자로부터 수집된 스캐닝된 안면 치수 데이터에 최적으로 피팅되는 최적의 마스크 및 안면 치수를 갖는 환자에 대한 최고의 동작 데이터, 수면 거동 데이터, 및 새로운 환자와 유사한 인구통계 데이터를 달성하는 마스크를 기초로, 적절한 마스크를 선택한다. 그러한 데이터는, 환자 인터페이스 또는 마스크와 관련된 RPT 디바이스(250)로부터의 동작 데이터뿐만 아니라, RPT 디바이스(250)를 이용하여 환자에 의해서 입력된 주관적인 데이터의 형태의 부가적인 피드백에 의해서 보충된다.
컴퓨팅 디바이스(230)는 데스크탑 또는 랩탑 컴퓨터(232) 또는 모바일 디바이스, 예를 들어 스마트폰(234) 또는 태블릿(236)일 수 있다. 도 6은 컴퓨팅 디바이스(230)의 전반적인 아키텍처(300)를 도시한다. 컴퓨팅 디바이스(230)는 하나 이상의 프로세서(310)를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(230)는 또한 디스플레이 인터페이스(320), 사용자 제어/입력 인터페이스(331), 센서(340) 및/또는 하나 이상의 센서(들)를 위한 센서 인터페이스, 관성 측정 유닛(IMU)(342) 및 비-휘발성 메모리/데이터 저장장치(350)를 포함할 수 있다.
센서(340)는, 스마트폰 또는 랩탑 내에 제공된 것과 같은, 컴퓨팅 디바이스(230) 내로 통합된 하나 이상의 카메라(예를 들어, CCD 전하 결합 소자 또는 활성 픽셀 센서)일 수 있다. 대안적으로, 컴퓨팅 디바이스(230)가 데스크탑 컴퓨터인 경우에, 장치(230)는, 도 5에 도시된 웹캠(233)과 같은, 외부 카메라와의 커플링을 위한 센서 인터페이스를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스와 일체이거나 그 외부에 있을 수 있는, 본원에서 설명된 방법에서 보조하기 위해서 이용될 수 있는 다른 예시적인 센서는 3-차원적인 이미지를 캡쳐하기 위한 입체 카메라 또는 레이저 또는 섬광(strobing)/구조화된 광원으로부터의 반사 광을 검출할 수 있는 광 검출기를 포함한다.
사용자 제어/입력 인터페이스(331)는 사용자가 명령을 제공할 수 있게 하거나, 사용자에게 제공된 프롬프트(prompt) 또는 지시에 응답할 수 있게 한다. 이는 예를 들어 터치 패널, 키보드, 마우스, 마이크로폰, 및/또는 스피커일 수 있다.
디스플레이 인터페이스(320)는, 이하에서 더 설명되는 바와 같이, 프롬프트, (안면 측정 또는 인터페이스 크기 권장사항과 같은) 출력 정보, 및 다른 정보, 예를 들어 캡쳐 디스플레이를 디스플레이하기 위한, 모니터, LCD 패널, 또는 기타를 포함할 수 있다.
메모리/데이터 저장장치(350)는 컴퓨팅 디바이스의 내부 메모리, 예를 들어 RAM, 플래시 메모리 또는 ROM일 수 있다. 일부 실시예에서, 메모리/데이터 저장장치(350)는 또한, 예를 들어, SD 카드, 서버, USB 플래시 드라이브 또는 광학 디스플레이와 같은, 컴퓨팅 디바이스(230)에 링크된 외부 메모리일 수 있다. 다른 실시예에서, 메모리/데이터 저장장치(350)는 외부 및 내부 메모리의 조합일 수 있다. 메모리/데이터 저장장치(350)는 특정 과제를 수행하도록 프로세서(310)에 지시하는 프로세서 제어 명령어(352) 및 저장 데이터(354)를 포함한다. 저장된 데이터(354)는 센서(340)에 의해서 수신된 데이터, 예를 들어 캡쳐된 이미지, 및 애플리케이션의 구성 부분으로서 제공되는 다른 데이터를 포함할 수 있다. 프로세서 제어 명령어(352)는 또한 애플리케이션의 구성 부품으로서 제공될 수도 있다.
전술한 바와 같이, 안면 이미지는 스마트폰(234)과 같은 모바일 컴퓨팅 디바이스에 의해서 캡쳐될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(230) 또는 서버(210)에서 실행되는 적절한 애플리케이션은 적합한 마스크의 선택을 보조하기 위한 3-차원적인 관련 안면 데이터를 제공할 수 있다. 애플리케이션은 임의의 적합한 안면 스캐닝 방법을 이용할 수 있다. 그러한 애플리케이션은 StandardCyborg로부터의 Capture(https://www.standardcyborg.com/), Scandy Pro로부터의 애플리케이션(https://www.scandy.co/products/scandy-pro), Qianxun3d로부터의 Beauty3D 애플리케이션(http://www.qianxun3d.com/scanpage), Unre 3D FaceApp(http://www.unre.ai/index.php?route=ios/detail), 및 Bellus3D로부터의 애플리케이션(https://www.bellus3d.com/)을 포함할 수 있다. 안면 스캐닝에 관한 상세한 프로세스가, 본원에서 전체가 참조로 포함되는, WO 2017000031에서 개시된 기술을 포함한다.
하나의 그러한 애플리케이션은, 스마트폰(234) 및/또는 태블릿(236)과 같은 모바일 디바이스에 다운로드될 수 있는 애플리케이션일 수 있는, 안면 특징부 측정 및/또는 환자 데이터 수집을 위한 애플리케이션(360)이다. 애플리케이션(360)은 또한, 해당 마스크로부터의 피드백의 보다 양호한 수집을 위해서, 마스크를 이미 사용한 환자의 안면 특징부 및 데이터를 수집할 수 있다. 메모리/데이터 저장장치(350)와 같은, 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장될 수 있는 애플리케이션(360)은, 안면 특징부 측정 및/또는 환자 인터페이스 크기 결정과 관련된 특정 과제를 실시하기 위한 프로세서(310)를 위한 프로그래밍된 명령어를 포함한다. 애플리케이션은 또한, 자동화된 방법의 알고리즘에 의해서 프로세스될 수 있는 데이터를 포함한다. 그러한 데이터는, 이하에서 또한 설명되는 바와 같이, 데이터 기록, 기준 특징부, 및 교정 인자를 포함할 수 있다.
애플리케이션(360)은 프로세서(310)에 의해서 실행되고, 그에 따라 2-차원적인 또는 3-차원적인 이미지를 이용하여 환자 안면 특징부를 측정하고, 결과적인 측정을 기초로, 예를 들어 표준 크기의 그룹으로부터, 적절한 환자 인터페이스 크기 및 유형을 선택한다. 방법은 일반적으로 3개 또는 4개의 상이한 위상(phase): 캡쳐-전 위상, 캡쳐 위상, 캡쳐-후 이미지 프로세싱 위상, 그리고 비교 및 출력 위상을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일부 경우에, 안면 특징부 측정을 위한 애플리케이션은, 디스플레이 인터페이스(320) 상에서 기준 특징부를 포함하는 시각적 디스플레이를 출력하도록, 프로세서(310)를 제어할 수 있다. 사용자는, 예를 들어 카메라를 이동시켜, 특징부를 그들의 안면 특징부에 인접하게 배치할 수 있다. 이어서, 프로세서는, 특정 조건, 예를 들어 정렬 조건이 만족될 때, 기준 특징부와 연관된 안면 특징부의 하나 이상의 이미지를 캡쳐하고 저장할 수 있다. 이는 거울의 보조로 이루어질 수 있다. 거울은 디스플레이된 기준 특징부 및 사용자의 안면을 카메라로 반사시킨다. 이어서, 애플리케이션은 프로세서(310)를 제어하여, 이미지 내의 특정 안면 특징부들을 식별하고 그들 사이의 거리를 측정한다. 이어서, 이미지 분석 프로세싱에 의해서, 스케일링 인자를 이용하여, 픽셀 카운트일 수 있는 안면 특징부 측정을 기준 특징부를 기초로 하는 표준 마스크 측정 값으로 변환할 수 있다. 그러한 값은, 예를 들어, 표준화된 측정 단위, 예를 들어 미터 또는 인치, 그리고 마스크 크기 결정에 적합한 그러한 단위로 표현된 값일 수 있다.
부가적인 교정 인자가 측정에 적용될 수 있다. 안면 특징부 측정은, 예를 들어, 네이잘 마스크 및 FFM과 같은, 특정 환자 인터페이스 형태를 위한 상이한 환자 인터페이스 크기들에 상응하는 측정 범위를 포함하는 데이터 기록에 비교될 수 있다. 이어서, 권장 크기가 선택될 수 있고 권장 사항으로서 비교(들)를 기초로 사용자/환자에게 출력될 수 있다. 그러한 프로세스는 편안한 임의의 바람직한 사용자 위치에서 편리하게 수행될 수 있다. 애플리케이션은 이러한 방법을 몇초 이내에 수행할 수 있다. 일 예에서, 애플리케이션은 이러한 방법을 실시간으로 실시한다.
캡쳐-전 위상에서, 프로세서(310)는, 다른 것들 중에서, 크기 결정 프로세싱을 위해서 하나 이상의 이미지를 캡쳐하기 위한 적절한 조건을 구축하는데 있어서 사용자를 보조한다. 이러한 조건 중 일부는, 예를 들어, 적절한 조명 및 카메라 배향 그리고 컴퓨팅 디바이스(230)를 불안정하게 손으로 유지하는 것에서 유발되는 모션 흔들림을 포함한다.
사용자는 컴퓨팅 디바이스(230)에서 자동 측정 및 크기 결정을 실시하기 위한 애플리케이션을 서버, 예를 들어 제3자 애플리케이션-스토어 서버로부터 그들의 컴퓨팅 디바이스(230)로 편리하게 다운로드할 수 있다. 다운로드될 때, 그러한 애플리케이션은, RAM 또는 플래시 메모리와 같은, 컴퓨팅 디바이스의 내부 비-휘발성 메모리에 저장될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(230)는 바람직하게 모바일 디바이스, 예를 들어 스마트폰(234) 또는 태블릿(236)이다.
사용자가 애플리케이션을 론칭할 때, 프로세서(310)는 디스플레이 인터페이스(320)를 통해서 사용자에게 프롬프팅을 할 수 있고, 그에 따라 연령, 성별, 체중, 및 신장과 같은 환자 특이적 정보를 제공할 수 있다. 그러나, 프로세서(310)는 임의의 시간에, 예를 들어 사용자의 안면 특징부가 측정된 후에 그리고 사용자가 RPT와 함께 마스크를 사용한 후에, 이러한 정보를 입력하도록 프롬프팅할 수 있다. 프로세서(310)는 또한, 프로세스 중의 사용자의 역할을 사용자가 이해하는데 도움을 주기 위해서 애플리케이션에 의해서 제공되는 바와 같은, 청각적 및/또는 시각적으로 제공될 수 있는, 학습 프로그램을 제공할 수 있다. 프롬프트는 또한 환자 인터페이스 유형, 예를 들어 비강 또는 전체 안면 등에 관한 그리고 환자 인터페이스가 사용될 장치의 유형에 관한 정보를 요구할 수 있다. 또한, 캡쳐-전 위상에서, 애플리케이션은, 예를 들어 사용자의 안면의 캡쳐된 이미지를 수용한 후에 사용자에 의해서 이미 수집된 정보를 기초로, 그리고 기계 학습 기술을 기초로 또는 인공 지능을 통해서 환자 특이적 정보를 외삽할 수 있다. 이하에서 설명되는 바와 같이, 다른 정보가 또한 인터페이스를 통해서 수집될 수 있다.
사용자 제어/입력 인터페이스(331)를 통한 프롬프트에 대한 사용자 입력 또는 응답에 의해서 표시될 수 있는 것으로서, 사용자가 진행을 위해서 준비되었을 때, 프로세서(310)는 프로세서 제어 명령어(352)에 의해서 지지되는 바에 따라 센서(340)를 활성화시킨다. 센서(340)는 바람직하게, 디스플레이 인터페이스(320)로서 모바일 디바이스의 전방 측면 상에 위치되는 모바일 디바이스의 전방 대면 카메라이다. 카메라는 일반적으로 2-차원적인 이미지를 캡쳐하도록 구성된다. 2-차원적인 이미지를 캡쳐하는 모바일 디바이스 카메라는 도처에 존재한다. 본 기술은, 사용자가 특별한 장비를 획득하여야 할 부담이 없이, 이러한 흔한 장비를 이용하는 장점을 갖는다.
거의 동시에, 센서/카메라(340)가 활성화되고, 프로세서(310)는, 애플리케이션에 의해서 지시되는 바에 따라, 디스플레이 인터페이스(320) 상에서 캡쳐 디스플레이를 제공한다. 캡쳐 디스플레이는 카메라 라이브 액션 미리보기, 기준 특징부, 목표 상자(targeting box), 및 하나 이상의 상태 표시부 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 이러한 예에서, 기준 특징부는 디스플레이 인터페이스의 중심에서 디스플레이되고, 디스플레이 인터페이스(320)의 폭에 상응하는 폭을 갖는다. 기준 특징부의 상단 연부가 디스플레이 인터페이스(320)의 최상부 연부에 접경되도록 또는 기준 특징부의 하단 연부가 디스플레이 인터페이스(320)의 최하부 연부에 접경되도록, 기준 특징부의 수직 위치가 결정될 수 있다. 디스플레이 인터페이스(320)의 일부는, 전형적으로 사용자가 정확한 위치 및 배향에 있는 경우에 센서/카메라(340)에 의해서 캡쳐되는 사용자의 안면 특징부를 실시간으로 보여주는, 카메라 라이브 액션 미리보기(324)를 디스플레이할 것이다.
기준 특징부는 (미리 결정된) 컴퓨팅 디바이스(230)에 알려진 특징부이고, 프로세서(310)가 캡쳐된 이미지를 스케일링할 수 있게 하는 기준 프레임을 프로세서(310)에 제공한다. 기준 특징부는 바람직하게, 사용자의 안면 또는 해부조직적 특징부 이외의 특징부일 수 있다. 따라서, 이미지 프로세싱 위상 중에, 기준 특징부는, 예를 들어 캡쳐-전 위상 중에, 특정 정렬 조건이 만족되는 때를 결정하는데 있어서 프로세서(310)를 보조한다. 기준 특징부는 신속 응답(QR) 코드 또는 알려진 전형체(exemplar) 또는 마커일 수 있고, 이는 프로세서(310)에 특정 정보, 예를 들어 선택적으로 QR 코드의 구조로부터 결정될 수 있는 스케일링 정보, 배향, 및/또는 다른 희망하는 정보를 제공할 수 있다. QR 코드는 정사각형 또는 직사각형 형상을 가질 수 있다. 디스플레이 인터페이스(320) 상에서 디스플레이될 때, 기준 특징부는 밀리미터 또는 센티미터 단위와 같은 미리 결정된 치수를 가지며, 그 값은 애플리케이션 내로 코딩될 수 있고 적절한 시간에 프로세서(310)에 통신될 수 있다. 기준 특징부(326)의 실제 치수는 다양한 컴퓨팅 디바이스들 사이에서 다를 수 있다. 일부 버전에서, 애플리케이션은 컴퓨팅 디바이스 모델-특이적이 되도록 구성될 수 있고, 여기에서 기준 특징부(326)의 치수는, 특정 모델에서 디스플레이될 때, 이미 알려져 있다. 그러나, 다른 실시예에서, 애플리케이션은, 프로세서(310)가 스케일링을 통해서 디스플레이 인터페이스(320) 상에서 디스플레이되는 기준 특징부의 실제 치수/실제 세계를 연산할 수 있게 하는 디스플레이 크기 및/또는 줌 특성과 같은, 특정 정보를 장치(230)로부터 획득하도록 프로세서(310)에 지시할 수 있다. 이와 관계없이, 캡쳐-후 이미지 프로세싱 전에, 그러한 컴퓨팅 디바이스의 디스플레이 인터페이스(320) 상에서 디스플레이되는 기준 특징부의 실제 치수가 일반적으로 알려져 있다.
기준 특징부와 함께, 목표 상자가 디스플레이 인터페이스(320) 상에서 디스플레이될 수 있다. 목표 상자는, 사용자가 특정 구성요소를 목표 상자 내의 캡쳐 디스플레이(322) 내에 정렬시킬 수 있게 하고, 이는 성공적인 이미지 캡쳐를 위해서 바람직하다.
상태 표시부는 프로세스의 상태에 관한 정보를 사용자에게 제공한다. 이는, 사용자가 이미지 캡쳐의 완료 전에 센서/카메라의 위치를 크게 조정하지 않도록 보장하는데 도움을 준다.
따라서, 사용자가 측정되는 안면 특징부에 평행하게 디스플레이 인터페이스(320)를 유지하고 사용자 디스플레이 인터페이스(320)를 거울이나 다른 반사 표면에 제공할 때, 기준 특징부가 명확하게 디스플레이되고 카메라/센서(340)에 의해서 보이는 그리고 거울에 의해서 반사되는 실시간 이미지와 중첩된다. 이러한 기준 특징부는 디스플레이 인터페이스(320)의 상단부 부근에 고정될 수 있다. 기준 특징부는 이러한 방식으로 적어도 부분적으로 명확하게 디스플레이되고, 그에 따라 센서(340)는 기준 특징부를 명확하게 확인할 수 있고, 그에 따라 프로세서(310)는 특징부를 용이하게 식별할 수 있다. 또한, 기준 특징부는 사용자의 안면의 라이브 장면과 중첩될 수 있고, 이는 사용자의 혼동을 방지하는데 도움을 준다.
사용자는 또한, 디스플레이 인터페이스(320)를 측정되는 안면 특징부의 평면 내에 배치하도록, 디스플레이 인터페이스(320)를 통해서 프로세서(310)에 의해서, 컴퓨팅 디바이스(230)의 스피커를 통한 청각적 지시에 의해서 지시 받을 수 있거나, 학습 프로그램에 의해서 미리 지시 받을 수 있다. 예를 들어, 사용자는, 디스플레이 인터페이스를 전방으로 대면시키도록 그리고 측정되는 특정 안면 특징부와 정렬된 평면 내에서 사용자의 턱 아래에, 그에 대항하여(against), 또는 인접하여 배치하도록, 디스플레이 인터페이스(320)를 배치하게 지시 받을 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 인터페이스(320)는 코뿌리점 및 수프라멘톤(suprementon)과 평면형 정렬로 배치될 수 있다. 최종적으로 캡쳐되는 이미지가 2-차원적임에 따라, 평면형 정렬은, 기준 특징부(326)의 스케일이 안면 특징부 측정에 동일하게 적용될 수 있도록 보장하는데 도움을 준다 이와 관련하여, 거울과 사용자의 안면 특징부 및 디스플레이 모두 사이의 거리가 대략적으로 동일할 것이다.
사용자가 거울의 전방에 배치되고 기준 특징부를 포함하는 디스플레이 인터페이스(320)가 측정되는 안면 특징부와 대략적으로 평면형 정렬로 배치될 때, 프로세서(310)는 특정 조건을 체크하여 충분한 정렬을 보장하는데 도움을 준다. 전술한 바와 같이, 애플리케이션에 의해서 구축될 수 있는 하나의 예시적인 조건은, 기준 특징부의 전체가 진행을 위해서 목표 상자(328) 내에서 검출되어야 한다는 것이다. 기준 특징부가 목표 상자 내에 전체적으로 배치되지 않은 것을 프로세서(310)가 검출한 경우에, 프로세서(310)는 이미지 캡쳐를 금지하거나 지연시킬 수 있다. 이어서, 사용자는, 라이브 액션 미리보기에서 디스플레이되는 바와 같은 기준 특징부가 목표 상자 내에 위치될 때까지, 그들의 안면을 디스플레이 인터페이스(320)와 함께 이동시켜 평면성을 유지할 수 있다. 이는 이미지 캡쳐를 위해서 안면 특징부 및 디스플레이 인터페이스(320)가 거울에 대해서 최적으로 정렬되도록 돕는다.
기준 특징부 전체가 목표 상자 내에 있다는 것을 프로세서(310)가 검출할 때, 프로세서(310)는 장치 틸트 각도(tilt angle)의 검출을 위해서 컴퓨팅 디바이스의 IMU(342)를 판독할 수 있다. IMU(342)는, 예를 들어, 가속도계 또는 자이로스코프를 포함할 수 있다. 따라서, 프로세서(310)는, 장치 틸트가 적합한 범위 내에 있도록 보장하기 위해서, 예를 들어 하나 이상의 문턱값에 대해서 비교하는 것에 의해서, 장치 틸트를 평가할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(230) 그리고 결과적으로 디스플레이 인터페이스(320) 및 사용자의 안면 특징부가 약 ± 5도 이내로 임의의 방향으로 틸팅되었다는 것이 결정되는 경우에, 프로세스는 캡쳐 위상으로 진행할 수 있다. 다른 실시예에서, 계속 진행하기 위한 틸트 각도는 약 ± 10도, ± 7도, ± 3도, 또는 ± 1도일 수 있다. 과다 틸트가 검출되는 경우에, 바람직하지 못한 틸트를 교정하도록, 경고 메시지가 디스플레이될 수 있거나 소리로 전달될 수 있다. 이는 사용자가 특히 전-후 방향의 과다 틸트를 방지하거나 감소시키도록 보조하는데 있어서 특히 유용하고, 그러한 과다 틸트가 교정이 되지 않는 경우에, 종속되는(captive) 기준 이미지가 적절한 종횡비를 가지지 않음에 따라 측정 오류의 야기할 수 있다.
애플리케이션에 의해서 제어되는 것으로 프로세서(310)에 의해서 정렬이 결정될 때, 프로세서(310)는 캡쳐 위상으로 진행된다. 정렬 매개변수 및 임의의 다른 선행 조건이 만족되면, 캡쳐 위상은 바람직하게 자동적으로 발생된다. 그러나, 일부 실시예에서, 사용자는 프롬프트에 응답하여 캡쳐를 개시할 수 있다.
이미지 캡쳐가 개시될 때, 프로세서(310)는 센서(340)를 통해서, 바람직하게 1개 초과의 이미지인, n개의 이미지를 캡쳐한다. 예를 들어, 프로세서(310)는 센서(340)를 통해서 약 5개 내지 20개의 이미지, 10개 내지 20개의 이미지, 또는 10개 내지 15개의 이미지 등을 캡쳐할 수 있다. 캡쳐되는 이미지의 수량이 시간을 기초로 할 수 있다. 다시 말해서, 캡쳐되는 이미지의 수는, 미리 결정된 시간 간격 동안 센서(340)에 의해서 캡쳐될 수 있는 미리 결정된 해상도의 이미지의 수를 기초로 할 수 있다. 예를 들어, 1초 내에 미리 결정된 해상도로 이미지 센서(340)가 캡쳐할 수 있는 수가 40개의 이미지이고 캡쳐를 위한 미리 결정된 시간 간격이 1초인 경우에, 센서(340)는 프로세서(310)로 프로세스하기 위한 40개의 이미지를 캡쳐할 것이다. 이미지의 수량은 사용자-규정될 수 있고, 검출되는 환경 조건에 관한 기계 학습 또는 인공 지능을 기초로 또는 의도된 정확도 목표를 기초로 서버(210)에 의해서 결정될 수 있다. 예를 들어, 높은 정확도가 요구되는 경우에, 더 많은 캡쳐된 이미지가 필요할 수 있다. 비록, 프로세싱을 위한 다수의 이미지를 캡쳐하는 것이 바람직할 수 있지만, 하나의 이미지가 고려되고 정확한 측정을 획득하는데 있어서 성공적으로 이용될 수 있다. 그러나, 하나 초과의 이미지는 평균 측정이 얻어질 수 있게 한다. 이는, 오류/불일치를 줄일 수 있고, 정확도를 높일 수 있다. 이미지는 프로세서(310)에 의해서 캡쳐-후 프로세싱을 위해서 메모리/데이터 저장장치(350)의 저장 데이터(354) 내에 배치될 수 있다.
이미지가 캡쳐되면, 이미지를 프로세서(310)로 프로세스하여, 안면 특징부/랜드마크를 검출 또는 식별하고 그들 사이의 거리를 측정한다. 결과적인 측정을 이용하여, 적절한 환자 인터페이스 크기를 권장할 수 있다. 이러한 프로세싱은, 대안적으로, 전달된 캡쳐 이미지를 수신하는 서버(210)에 의해서 및/또는 사용자의 컴퓨팅 디바이스(예를 들어, 스마트폰)에서 수행될 수 있다. 프로세싱은 또한 프로세서(310) 및 서버(210)의 조합에 의해서 이루어질 수 있다. 일 예에서, 권장된 환자 인터페이스 크기는 주로 사용자의 코의 너비를 기초로 할 수 있다. 다른 예에서, 권장된 환자 인터페이스 크기는 주로 사용자의 입 및/또는 코 치수를 기초로 할 수 있다.
프로세서(310)는, 애플리케이션에 의해서 제어될 때, 저장된 데이터(354)로부터 하나 이상의 캡쳐된 이미지를 검색한다. 이어서, 이러한 이미지가 프로세서(310)에 의해서 추출되어, 2-차원적인 캡쳐된 이미지를 포함하는 각각의 픽셀을 식별한다. 이어서, 프로세서(310)는 픽셀 포메이션(pixel formation)에서 특정의 미리-지정된 안면 특징부를 검출한다.
검출은, 예를 들어, Canny, Prewitt, Sobel, 또는 Robert의 연부 검출과 같은, 연부 검출을 이용하여 프로세서(310)에 의해서 실시될 수 있다. 이러한 연부 검출 기술/알고리즘은, 이미지 캡쳐를 위해서 제시된 환자의 실제 안면 특징부에 상응하는, 픽셀 포메이션 내의 특정 안면 특징부의 위치를 식별하는데 도움을 준다. 예를 들어, 연부 검출 기술은 먼저 이미지 내에서 사용자의 안면을 식별할 수 있고 또한 특정 안면 특징부, 예를 들어 각각의 눈 및 그 경계, 입 및 그 모서리, 좌우 아라레, 코뿌리점, 수프라멘톤, 미간 및 좌우 비순구 등에 상응하는 픽셀 위치를 이미지 내에서 식별할 수 있다. 이어서, 프로세서(310)는 이러한 안면 특징부의 각각의 특정 픽셀 위치(들)를 마킹, 태그, 또는 저장할 수 있다. 대안적으로, 또는 프로세서(310)/서버(210)에 의한 그러한 검출이 성공적이지 못한 경우에, 미리-지정된 안면 특징부가, 프로세서(310)/서버(210)의 사용자 인터페이스를 통해서 캡쳐된 이미지를 관찰하는 인간 조작자에 의해서, 수동으로 검출되고 마킹, 태그, 또는 저장될 수 있다.
이러한 안면 특징부에 대한 픽셀 좌표가 식별되면, 애플리케이션은 프로세서(310)를 제어하여 특정의 식별된 특징부들 사이의 픽셀 거리를 측정한다. 예를 들어, 거리는 일반적으로 각각의 특징부에 대한 픽셀의 수에 의해서 결정될 수 있고, 스케일링을 포함할 수 있다. 예를 들어, 좌측 및 우측 아라레 사이의 측정을 실시하여 코의 픽셀 너비를 결정할 수 있고, 및/또는 코뿌리점과 수프라멘톤 사이의 측정을 실시하여 안면의 픽셀 높이를 결정할 수 있다. 다른 예는 각각의 눈 사이, 입 모서리들 사이, 그리고 좌우 비순구 사이의 픽셀 거리를 포함하고, 그에 따라 입과 같은 특정 구조물의 부가적인 측정 데이터를 획득한다. 또한, 안면 특징부들 사이의 거리가 측정될 수 있다. 이러한 예에서, 특정 안면 치수가 환자 인터페이스 선택 프로세스를 위해서 이용된다.
미리 지정된 안면 특징부의 픽셀 측정이 얻어지면, 인체측정 교정 인자(들)가 측정에 적용될 수 있다. 이러한 교정 인자가, 후술되는 바와 같이, 스케일링 인자의 적용 전에 또는 후에, 적용될 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 인체측정 교정 인자는, 환자마다 일관되게 발생되는 것으로 관찰될 수 있는, 자동화된 프로세스에서 발생될 수 있는 오류를 교정할 수 있다. 다시 말해서, 교정 인자가 없는 경우에, 자동화 프로세스는, 단독적으로, 환자마다 일관된 결과를 초래할 수 있으나, 그러한 결과는 특정량의 잘못된-크기의 환자 인터페이스를 초래할 수 있다. 집단 테스팅으로부터 실험적으로 추출될 수 있는 교정 인자는 결과를 진정한 측정에 근접되게 이동시키고, 잘못된-크기 결정을 감소하거나 제거하는데 도움을 준다. 이러한 교정 인자는, 각각의 환자에 대한 측정 및 크기 결정 데이터가 각각의 컴퓨팅 디바이스로부터, 교정 인자 개선을 위해서 그러한 데이터를 추가적으로 프로세스하는 서버(210)로 통신됨에 따라, 시간에 경과에 따라 정확도가 개량 또는 개선될 수 있다. 인체측정 교정 인자는 또한 환자 인터페이스들의 형태들 사이에서 다를 수 있다. 예를 들어, FFM을 찾는 특정 환자를 위한 교정 인자가, 네이잘 마스크를 찾을 때의 교정 인자와 상이할 수 있다. 그러한 교정 인자는, 예를 들어 마스크 반품을 모니터링하고 교체 마스크와 반품된 마스크 사이의 크기 차이를 결정하는 것에 의해서, 마스크 구매의 추적으로부터 도출될 수 있다.
안면 특징부 측정을 환자 인터페이스 크기 결정에 적용하기 위해서, 인체측정 교정 인자에 의해서 교정되거나 교정되지 않거나 간에, 측정은 픽셀 유닛으로부터, 이미지 캡쳐를 위해서 제시된 환자의 안면 특징부들 사이의 거리를 정확하게 반영하는 다른 값으로 스케일링될 수 있다. 기준 특징부는 스케일링 값 또는 값들을 획득하기 위해서 이용될 수 있다. 따라서, 프로세서(310)는 유사하게, 전체 기준 특징부의 픽셀 너비 및/또는 픽셀 높이(x 및 y) 측정(예를 들어, 픽셀 카운트)을 포함할 수 있는, 기준 특징부의 치수를 결정한다. QR 코드 기준 특징부를 포함하는 많은 정사각형/도트의 픽셀 치수 및/또는 기준 특징부 및 그 구성 부분이 차지하는 픽셀 면적의 더 구체적인 측정이 또한 결정될 수 있다. 따라서, QR 코드 기준 특징부의 각각의 정사각형 또는 도트가, 각각의 도트의 픽셀 측정을 기초로 스케일링 인자를 결정하기 위해서, 픽셀 유닛으로 측정될 수 있고, 이어서 측정되는 모든 정사각형 또는 도트 사이에서 평균화될 수 있고, 이는, QR 코드 기준 특징부의 전체 크기의 단일 측정에 비해서, 스케일링 인자의 정확도를 높일 수 있다. 그러나, 기준 특징부의 어떠한 측정이 실시되든지 간에, 그러한 측정을 이용하여 기준 특징부의 픽셀 측정을 기준 특징부의 상응하는 알고 있는 치수로 스케일링할 수 있다는 것을 이해하여야 한다.
기준 특징부의 측정이 프로세서(310)에 의해서 이루어지면, 스케일링 인자는, 애플리케이션에 의해서 제어되어, 프로세서(310)에 의해서 계산된다. 변환 또는 스케일링 인자를 획득하기 위해서, 기준 특징부의 픽셀 측정이 기준 특징부, 예를 들어 이미지 캡쳐를 위해서 디스플레이 인터페이스(320)에 의해서 디스플레이되는 기준 특징부(326)의 알려진 상응 치수와 관련된다. 그러한 스케일링 인자는 길이/픽셀 또는 면적/픽셀A2의 형태일 수 있다. 다시 말해서, 알려진 치수(들)가 상응 픽셀 측정(들)(예를 들어, 카운트(들))에 의해서 분할될 수 있다.
이어서, 프로세서(310)는 스케일링 인자를 안면 특징부 측정(픽셀 카운트)에 적용하여 픽셀 유닛으로부터의 측정을 다른 유닛으로 변환하고, 그에 따라 마스크 크기 결정에 적합한 환자의 실제 안면 특징부들 사이의 거리를 반영한다. 이는 전형적으로, 스케일링 인자에, 마스크 크기 결정과 관련된 안면 특징부들의 거리(들)의 픽셀 카운트를 곱하는 것을 포함할 수 있다.
안면 특징부 및 기준 특징부 모두에 대한 이러한 측정 단계 및 계산 단계는, 세트 내의 각각의 이미지가 스케일링된 및/또는 교정된 안면 특징부 측정을 가질 때까지, 각각의 캡쳐된 이미지에 대해서 반복된다.
이어서, 이미지의 세트에 대한 교정된 그리고 스케일링된 측정이 선택적으로 프로세서(310)에 의해서 평균화되고, 그에 따라 환자의 안면 해부조직의 최종 측정을 획득할 수 있다. 그러한 측정은 환자의 안면 특징부들 사이의 거리를 반영할 수 있다.
비교 및 출력 위상에서, 캡쳐-후 이미지 프로세싱으로부터의 결과가 관계자에게 직접적으로 출력(디스플레이)될 수 있거나, 환자 인터페이스 크기를 위한 자동 권장사항을 획득하기 위해서 데이터 기록(들)과 비교될 수 있다.
모든 측정이 결정되면, 결과(예를 들어, 평균)가 프로세서(310)에 의해서 디스플레이 인터페이스(320)를 통해서 사용자에게 디스플레이될 수 있다. 일 실시예에서, 이는 자동화된 프로세스를 종료할 수 있다. 사용자/환자는 사용자에 의한 추가적인 이용을 위해서 측정을 기록할 수 있다.
대안적으로, 최종 측정이 자동적으로 또는 사용자의 명령으로 통신 네트워크(220)를 통해서 컴퓨팅 디바이스(230)로부터 서버(210)로 전달될 수 있다. 서버(210) 또는 서버-측의 개인이 추가적인 프로세싱 및 분석을 실시하여, 적합한 환자 인터페이스 및 환자 인터페이스 크기를 결정할 수 있다.
추가적인 실시예에서, 환자의 실제 안면 특징부들 사이의 거리를 반영하는 최종 안면 특징부 측정이, 프로세서(310)에 의해서, 예를 들어 데이터 기록 내의 환자 인터페이스 크기와 비교된다. 데이터 기록은 자동적인 안면 특징부 측정 및 환자 인터페이스 크기 결정을 위한 애플리케이션의 일부일 수 있다. 이러한 데이터 기록은, 예를 들어, 안면 특징부 거리/값의 범위에 상응하는 환자 인터페이스 크기를 포함할 수 있는, 프로세서(310)에 의해서 접근될 수 있는 참조표를 포함할 수 있다. 다수의 표가 데이터 기록 내에 포함할 수 있고, 그중 많은 표가 제조자에 의해서 제공된 환자 인터페이스의 특정 모델 및/또는 환자 인터페이스의 특정 형태에 상응할 수 있다.
환자 인터페이스의 선택을 위한 예시적인 프로세스는, 전술한 방법에 의해서 캡쳐된 안면 특징부로부터 핵심 랜드마크를 식별한다. 이러한 예에서, 잠재적인 인터페이스에 대한 초기 상호 관련은, 도 3a 및 도 3b의 라인(3010, 3020 및 3030)에 의해서 표시된 바와 같은 안면 높이, 코 너비 및 코 깊이를 포함하는 안면 랜드마크들과 관련된다. 이러한 3개의 안면 랜드마크 측정은, 예를 들어 전술한 참조 표 또는 표들을 통해서 적합한 마스크의 크기를 선택하는 것을 보조하기 위해서, 애플리케이션에 의해서 수집된다.
전술한 바와 같이, 각각의 RPT의 동작 데이터가, 마스크가 선택되거나 환자를 위해서 특별히 제조된 후에, 큰 환자 집단에 대해서 수집될 수 있다. 이는, 각각의 환자가 RPT를 동작시키는 때를 기초로 하는 사용 데이터를 포함할 수 있다. 따라서, 환자가 미리 결정된 기간에 걸쳐 얼마나 길게 또는 빈번하게 RPT를 사용하였는지와 같은 순응도 데이터가, 수집된 동작 데이터로부터 결정될 수 있다. 누출 데이터가, 유량 데이터 또는 압력 데이터의 분석과 같은 동작 데이터로부터 결정될 수 있다. 환자가 마스크를 스위칭하는지의 여부를 결정하기 위해서, 음향 신호의 분석을 이용한 마스크 스위칭 데이터가 도출될 수 있다. RPT는, 전술한 바와 같은 켑스트럼 분석으로, 도 4b의 마이크로폰(4278)과 같은 내부 또는 외부 오디오 센서를 기초로 마스크 유형을 결정하도록 동작될 수 있다. 대안적으로, 수집된 음향 데이터를 알려진 마스크의 음향 사인에 상호 관련시키는 것을 통해서, 이전의 마스크에서, 동작 데이터를 이용하여 마스크의 유형을 결정할 수 있다.
이러한 예에서, 피드백 데이터의 환자 입력이, 컴퓨팅 디바이스(230) 또는 스마트폰(234)에서 실행되는 사용자 애플리케이션을 통해서 수집될 수 있다. 사용자 애플리케이션은, 안면 랜드마크 특징부를 획득하도록 사용자에게 지시하는 사용자 애플리케이션(360)의 일부 또는 별도의 애플리케이션일 수 있다. 이는 또한, 예를 들어, 환자가 입 또는 코 호흡(예를 들어, "깨었을 때 입이 건조한가요?)인지의 여부와 관계없이, 편안한 선호도 및 예를 들어 실리콘, 포옴, 직물, 겔과 같은 마스크 재료 선호도에 관한 데이터를 수집하기 위해서 질문이 포함된 설문을 통해서 얻어진 주관적인 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 환자 입력은, 환자 인터페이스의 편안함과 관련된 사용자 애플리케이션을 통해서 주관적인 질문에 반응하는 환자를 통해서 수집될 수 있다. 다른 질문이, 수면 특성과 같은 관련 사용자 거동에 관련될 수 있다. 예를 들어, 주관적인 질문은, 깨었을 때 입이 건조한가요?, 입으로 호흡하나요?, 또는 편안한 선호도가 무엇인가요?와 같은 질문을 포함할 수 있다. 그러한 수면 정보는 수면 시간, 사용자가 수면하는 방식, 및 온도, 스트레스 인자 등과 같은 외부 영향을 포함할 수 있다. 주관적인 데이터는 편안함에 관한 수치적인 등급과 같이 단순할 수 있거나 더 구체적인 응답일 수 있다. 그러한 주관적인 데이터는 또한 그래픽 인터페이스로부터 수집될 수 있다. 예를 들어, 인터페이스로부터의 선택된 누출이, 선택된 인터페이스의 그래픽의 사용자 선택 부분으로부터 수집될 수 있다. 수집된 환자 입력 데이터가 도 6의 환자 데이터베이스(260)에 할당될 수 있다. 환자로부터의 주관적인 입력 데이터가, 마스크 설계 및 추후의 기준을 위한 특징부에 대한 피드백으로서 이용될 수 있다. 다른 주관적인 데이터가 환자의 심리적 안정성과 관련하여 수집될 수 있다. 예를 들어, 환자가 특정 마스크에서 밀실공포증을 느끼는지의 여부 또는 환자의 침대 옆의 마스크를 착용하고 있다고 느끼는 환자가 어떻게 심리적으로 편안한가와 같은 질문을 요청할 수 있고 입력을 수집할 수 있다.
다른 데이터 공급원이, 특정 마스크와 상호 관련될 수 있는 RPT의 사용 이외의 데이터를 수집할 수 있다. 이는 연령, 성별 또는 위치와 같은 환자 인구통계 데이터; 환자가 체험하는 수면 무호흡의 레벨을 나타내는 AHI 심각성을 포함할 수 있다. 다른 데이터는 RPT 디바이스의 새로운 환자를 위한 처방된 압력 설정일 수 있다.
마스크의 선택 후에, 시스템(200)은 RPT(250)로부터 동작 데이터를 계속 수집한다. 수집된 데이터는 데이터베이스(260 및 270)에 부가된다. 새로운 환자로부터의 피드백을 이용하여 보다 양호한 마스크 옵션을 위한 권장사항을 개량할 수 있다. 예를 들어, 권장된 마스크가 높은 누출 레벨을 갖는 것으로 동작 데이터가 결정하는 경우에, 다른 마스크 유형이 환자에게 권장될 수 있다. 피드백 루프를 통해서, 특정 마스크에 최적으로 적합할 수 있는 안면 기하형태의 특정 양태를 학습하도록, 선택 알고리즘이 개량될 수 있다. 이러한 상호 관련을 이용하여, 해당 안면 기하형태를 가지는 새로운 환자에 대한 마스크의 권장사항을 개량할 수 있다. 그에 따라, 수집된 데이터 및 상호 관련 마스크 유형 데이터가 마스크를 위한 선택 및 설계 기준에 대한 추가적인 업데이트를 제공할 수 있다. 따라서, 시스템은 환자를 위한 마스크의 선택 또는 설계를 개선하기 위한 부가적인 통찰력을 제공할 수 있다.
마스크 선택에 더하여, 시스템은 호흡 요법 유효성 및 순응도와 관련된 마스크 선택의 분석을 가능하게 할 수 있다. 부가적인 데이터는, 피드백 루프를 통한 데이터를 기초로 호흡 요법을 최적화할 수 있게 한다.
기계 학습을 적용하여, 마스크 유형과 특성 사이의 상호 관련을 제공할 수 있고, 호흡 요법과의 순응도를 높일 수 있다. 상호 관련을 이용하여, 새로운 마스크 설계를 위한 특성을 선택 또는 설계할 수 있다. 그러한 기계 학습은 서버(210)에 의해서 실행될 수 있다. 마스크 분석 알고리즘이, 바람직한 동작 결과의 출력, 그리고 환자의 인구통계 데이터, 마스크 크기 및 유형, 그리고 환자로부터 수집된 주관적인 데이터를 포함하는 입력을 기초로 설정된 훈련 데이터로 학습될 수 있다. 기계 학습을 이용하여, 희망하는 마스크 특성과 예측적인 입력, 예를 들어 안면 치수, 환자 인구통계, RPT 디바이스로부터의 동작 데이터, 및 환경 조건 사이의 상호 관련성을 발견할 수 있다. 기계 학습은, 신경망, 클러스터링 또는 통상적인 회귀 기술과 같은 기술을 이용할 수 있다. 테스트 데이터를 이용하여, 상이한 유형의 기계 학습 알고리즘을 테스트할 수 있고, 상호 관련성 예측과 관련하여 어떠한 것이 최적의 정확성을 가지는지를 결정할 수 있다.
최적의 인터페이스를 선택하기 위한 모델이 도 5의 시스템으로부터의 새로운 입력 데이터에 의해서 계속적으로 업데이트될 수 있다. 따라서, 모델은 분석 플랫폼에 의해서 더 많이 사용될수록 더 정확해질 수 있다.
전술한 바와 같이, 도 5의 시스템의 일부는 RPT를 이용하는 환자를 위한 인터페이스의 권장과 관련된다. 시스템의 제2 기능은, 추후의 마스크 설계 또는 조정을 위한 데이터를 수집하는 피드백 데이터 수집 프로세스이다. 환자에게 권장 마스크가 제공되고 소정 기간, 예를 들어 2일, 2주, 또는 다른 기간 동안 사용되면, 시스템은 RPT 사용을 모니터링할 수 있고 다른 데이터를 수집할 수 있다. 이러한 수집된 데이터를 기초로, 누출, 순응도 저하, 또는 불만족스러운 피드백을 나타내는 부정적인 데이터로부터 결정되는 바와 같이 마스크가 높은 표준으로 기능하지 않는 경우에, 시스템은 마스크 선택을 재-평가할 수 있고, 환자에 대한 결과로 데이터베이스(260) 및 기계 학습 알고리즘을 업데이트할 수 있다. 이어서, 시스템은 새로운 수집된 데이터에 맞는 새로운 마스크를 권장할 수 있다. 예를 들어, 비교적 큰 누출율이 음향 사인 또는 다른 센서를 기초로 하는 데이터로부터 결정되는 경우에, 환자는 REM 수면 중에 턱을 벌릴 수 있고, 이는, 초기에 선택된 비강 단독 마스크 또는 더 작은 풀페이스 마스크 대신, 풀페이스 마스크와 같은 다른 유형의 인터페이스가 필요하다는 것을 신호할 수 있다.
시스템은 또한 만족도 추적 데이터에 응답하여 권장사항을 조정할 수 있다. 예를 들어, 선택된 풀페이스 마스크로부터 누출이 없다는 것을 동작 데이터가 나타내는 경우에, 보다 양호한 체험을 위해서 더 작은 마스크를 시도할 것을 루틴이 권장할 수 있다. 순응도를 최대화하기 위해서 환자가 선호하는 스타일, 재료, 변동, 상호 관련성 사이의 상충관계를 이용하여, 후속 권장사항을 제공할 수 있다. 개별적인 환자에 대한 상충관계는, 애플리케이션에 의해서 환자에게 디스플레이되는 입력의 트리(tree)를 통해서 결정될 수 있다. 예를 들어, 환자가 피부 자극이 문제가 된다는 것을 잠재적인 문제의 메뉴에서 표시한 경우에, 자극의 특정 위치의 데이터를 환자로부터 수집하기 위해서, 안면 이미지 상의 잠재적인 자극의 위치를 갖는 그래픽이 디스플레이될 수 있다. 특정 데이터는 특정 환자를 위한 최적의 마스크에 대한 보다 양호한 상호 관련성을 제공할 수 있다.
본 프로세스는, 다른 마스크를 설계하기 위한 마스크 설계자 데이터를 제공하기 위해서, 피드백 데이터 및 안면 특징부 데이터와의 상호 관련성을 수집할 수 있게 한다. 안면 데이터를 수집하는 애플리케이션(360)의 일부로서 또는 도 5의 모바일 디바이스(234) 또는 컴퓨팅 디바이스(230)와 같은 컴퓨팅 디바이스에 의해서 실행되는 다른 애플리케이션으로서, 마스크와 관련된 피드백 정보가 수집될 수 있다.
애플리케이션(360)은 초기 환자 정보를 수집할 수 있고, 암호 및 기타의 설정과 같이 데이터를 보호하기 위한 보안 수단을 제공할 수 있다. 환자가 애플리케이션을 설정하고 애플리케이션(360)을 특정 환자 신원에 대해서 상호 관련시키면, 애플리케이션은 피드백 데이터를 수집할 수 있다.
안면 데이터가 환자에 대해서 이미 수집된 경우에, 애플리케이션(360)은 다른 데이터 수집을 진행할 것이다. 이전 안면 데이터가 환자에 대해서 수집되지 않은 경우에, 애플리케이션(360)는 안면 데이터를 수집하기 위한 옵션을 환자에게 제공할 것이다. 도 7a는 안면 이미지(710)를 보여주는 애플리케이션의 인터페이스(700)를 도시한다. 환자는, 마스크 선택과 관련하여 전술한 안면 스캐닝 프로세스와 유사하게 안면 이미지(710)를 캡쳐할 수 있다. 안면 이미지(710)가 디스플레이된 후에, 안면 메시가 생성될 수 있다. 도 7b는, 안면 이미지(710)로부터 생성된 안면 메시(712)를 디스플레이하는 제2 인터페이스(720)를 도시한다. 이어서, 안면 데이터가 안면 메시(710)로부터 도출될 수 있고, 저장될 수 있고, 도 5의 데이터베이스(260)에 저장하기 위해서 서버(210)에 전송될 수 있다.
애플리케이션(360)은 디스플레이되는 다른 인터페이스를 통해서 환자로부터 마스크 설계를 위한 특성을 평가하기 위한 모든 관련 데이터를 수집한다. 도 7c는, 수면 품질과 관련된 주관적인 환자 데이터의 수집을 가능하게 하는 수면 데이터 수집 인터페이스(730)를 도시한다. 이러한 데이터가 수집될 수 있고, 객관적인 수면 데이터 또는 전술한 RPT에 의해서 수집된 연관된 동작 데이터에 대해서 상호 관련될 수 있다. 인터페이스(730)는 수면 위치에 관한 질문(732)을 포함한다. 인터페이스(730)는, 등 선택(734), 복부 선택(736), 및 측면 선택(738)을 포함하는, 사용자가 선택하기 위한 선택사항을 포함한다. 사용자가 확실하지 않은 경우에, 사용자는 불확실 옵션(740)을 선택할 수 있다. 따라서, 인터페이스(730)는, 특정 사용자와 상호 관련된 수면 위치 데이터를 수집한다.
도 7d에 도시된 다른 수면 인터페이스(750)는 수면의 유형을 수집하기 위해서 디스플레이된다. 인터페이스(750)는 수면 유형에 관한 질문(752)을 포함한다. 인터페이스(750)는, 얕은 수면자 선택(754), 중간 수면자 선택(756), 및 깊은 수면자 선택(758)을 포함하는, 사용자가 선택하기 위한 선택사항을 포함한다. 사용자가 확실하지 않은 경우에, 사용자는 불확실 선택사항(760)을 선택할 수 있다. 따라서, 인터페이스(750)는, 특정 사용자와 상호 관련된 수면 유형 데이터를 수집한다.
애플리케이션(360)은 또한 환자가 이용하는 현재의 마스크에 관한 정보를 수집한다. 도 8a는, 코 단독의 또는 코 및 입의 마스크를 위한 선택을 포함하는 인터페이스(800)이다. 따라서, 사용자는 코 단독의 마스크를 위한 선택(802) 또는 코 및 입 마스크를 위한 선택(804)을 선택할 수 있다. 이러한 예에서, 선택(802 및 804)은 마스크 유형의 설명을 위한 유용한 그래픽을 포함한다. 선택은, 제조자 및 마스크 모델에 특정된 추가적인 인터페이스를 지정할 것이다. 환자가 선택을 한 후에, 도 8b에 도시된 마스크 브랜드 선택 인터페이스(810)가 디스플레이되고, 이는 환자가 마스크의 브랜드를 선택할 수 있게 한다. 인터페이스(810)는 제조자 A를 위한 선택(812), 제조자 B를 위한 선택(814), 제조자 C를 위한 선택(816), 및 제조자 D를 위한 선택(818)을 포함한다. 애플리케이션은 제조자 A 내지D의 각각에 대한 모든 마스크 모델에 접근할 수 있고, 선택된 제조자 A 내지 D의 특정 마스크의 선택을 가능하게 하는 후속 인터페이스를 위해서 이러한 정보를 제공할 것이다.
도 8c는 마스크 모델의 선택을 위한 인터페이스(820)를 도시한다. 인터페이스(820)에서의 선택은, 도 8b의 인터페이스(810)에서 선택되는 제조자에 의해서 결정된다. 인터페이스(820)는, 제조자가 제공하는 각각의 적용 가능 모델을 위한 선택(822, 824, 826, 및 828)과 같은 선택을 나열한다.
마스크 모델이 선택된 후에, 애플리케이션(360)은, 도 8d에 도시된 바와 같이 마스크의 쿠션의 크기를 결정하기 위한 인터페이스(830)를 디스플레이한다. 인터페이스(830)는 도 8c의 인터페이스(820)로부터 선택된 마스크의 모델의 그래픽 이미지(832)를 포함한다. 그래픽 이미지(832)는, 어디에서 마스크의 크기를 결정할 지를 사용자에게 보여준다. 인터페이스(830)는 작은 크기 선택(834), 중간 크기 선택(836), 및 큰 크기 선택(838)을 포함한다.
대안적으로, 애플리케이션(360)은 또한, 획득된 마스크의 그래픽 이미지를 분석하는 것 그리고 이미지를 알려진 마스크 모델과 관련된 식별 데이터에 비교하는 것에 의해서, 마스크를 식별하도록 프로그래밍될 수 있다. 도 9a는, 마스크의 자동적인 시각적 식별을 획득하기 위한 옵션을 제공하는 지시 인터페이스(900)를 도시한다. 도 9b는 마스크의 이미지(912)의 캡쳐를 가능하게 하는 사진 인터페이스(910)를 도시한다. 도 9c는 마스크의 캡쳐된 이미지(912)를 보여주는 사진 인터페이스(920)를 도시한다.
애플리케이션(360)은 또한, 어떠한 마스크가 이용되는 지를 결정하기 위해서 데이터를 수집하는 인터페이스를 포함한다. 도 9d의 단기 사용 인터페이스(930)는, 마지막 30일 동안의 마스크 사용과 관련된 질문(932)을 디스플레이하는 것에 의해서, 마스크가 단지 1번 사용되었는지의 여부를 결정한다. 인터페이스(930)는 사용자에 의해서 이전에 선택된 마스크 모델의 그래픽을 디스플레이할 수 있다. 사용자는 '예' 선택(934) 또는 다른 마스크가 사용되었다는 것을 나타내는 '아니오' 선택(936)을 선택할 수 있다. 애플리케이션(360)은 또한 이전의 마스크에 관한 데이터를 수집하기 위해서 입력을 제공할 수 있다.
도 9e는, 마스크 사용과 관련된 질문(942)을 디스플레이하는 것에 의해서, 마스크가 단지 1번 사용되었는지의 여부를 결정하는 장기 사용 인터페이스(940)를 도시한다. 인터페이스(940)는 사용자에 의해서 이전에 선택된 마스크 모델의 그래픽을 디스플레이할 수 있다. 사용자는 '예' 선택(944) 또는 다른 마스크가 사용되었다는 것을 나타내는 '아니오' 선택(946)을 선택할 수 있다.
애플리케이션(360)은 또한 환자로부터 편안함 피드백 데이터를 결정할 수 있다. 도 10a는, 마스크 불편함이 있는지의 여부를 결정하는 인터페이스(1000)를 도시한다. 환자가 마스크로부터 어떠한 불편함을 체험하였는지의 여부를 환자에게 문의하는 질문(1002)이 디스플레이된다. 환자는 '아니오' 옵션(1004) 또는 '예' 옵션(1006)을 선택할 수 있다.
환자가 '예' 옵션(1006)을 선택한 경우에, 시각적인 불편함 식별 인터페이스(1010)가 도 10b에 도시된 바와 같이 디스플레이된다. 인터페이스(1010)는 안면 특징부의 이미지(1020)를 디스플레이한다. 이미지(1020)는 환자의 성별 또는 다른 특성에 따라서 범용 안면 이미지로부터 선택될 수 있다. 대안적으로, 이미지(1020)는, 애플리케이션(320)에 의해서 취해지는 경우에 휴대용 컴퓨팅 디바이스에 저장될 수 있는 또는 이전에 취해진 환자의 안면 이미지로부터의 데이터베이스로부터 접근될 수 있는 개별화된 안면 이미지일 수 있다. 마스크 형상의 위치 그리드(1022)가 환자의 안면 이미지(1020)와 중첩된다. a) 코 브릿지; b) 코의 상단 측면; c) 코의 하부 측면/모서리; d) 입의 측면/모서리; 및 e) 턱/아랫 입술을 포함하는 5개의 환자 불편함 지역을 설명하는 선택 목록(1024)이 디스플레이된다. 위치 그리드(1022)는, 불편한 지역을 찾는 환자를 보조하기 위해서 목록(1024)에서 설명된 지역에 상응하는 5개의 지역(1030, 1032, 1034, 1036, 및 1038)을 규정하는 라인을 포함한다. 각각의 지역(1030, 1032, 1034, 1036, 및 1038)은 안면과 마스크 사이의 접촉 지역을 나타낸다. 사용자는 목록(1024) 내의 하나 이상의 불편함 지역을 선택할 수 있다. 이어서, 그리드(1022) 내의 상응 지역뿐만 아니라 불편함의 목록이 강조된다. 이러한 예에서, 위치 마스크는 풀페이스 마스크로 특정되나, 크래들 유형의 마스크와 같은 다른 유형의 마스크가, 마스크의 유형에 특정되는 상이한 불편함 지역들과 함께 상이한 위치 그리드(1022)를 가질 수 있다.
도 10c는, 환자가 불편함 지역을 선택하였을 때의 인터페이스(1010)의 예를 도시한다. 이러한 예에서, 환자는 목록(1024) 내의 코의 상단 측면을 선택하였다. 그에 따라, 이러한 선택이 강조된다. 코의 상단 측면을 나타내는 그리드(1022)의 지역(1032)이 또한 강조되고, 그에 의해서 안면 이미지(1020)에 대한 불편함 지역을 보여준다.
애플리케이션(360)은 또한 환자로부터 누출 피드백 데이터를 결정할 수 있다. 도 10d는 마스크와 안면 사이의 밀봉부 내의 임의의 공기 누출이 있는지의 여부를 결정하는 인터페이스(1050)를 도시한다. 환자가 마스크로부터의 어떠한 누출을 체험하였는지의 여부를 환자에게 문의하는 질문(1052)이 디스플레이된다. 환자는 '아니오' 옵션(1054) 또는 '예' 옵션(1056)을 선택할 수 있다.
환자가 '예' 옵션(1056)을 선택한 경우에, 시각적인 불편함 식별 인터페이스(1060)가 도 10e에 도시된 바와 같이 디스플레이된다. 인터페이스(1060)는, 애플리케이션(320)에 의해서 취해지는 경우에 휴대용 컴퓨팅 디바이스에 저장될 수 있는 또는 이전에 취해진 환자의 안면 이미지로부터의 데이터베이스로부터 접근될 수 있는 환자의 이미지(1070)를 디스플레이한다. 마스크 형상의 위치 그리드(1072)가 환자의 안면 이미지(1070)와 중첩된다. a) 코 브릿지; b) 코의 상단 측면; c) 코의 하부 측면/모서리; d) 입의 측면/모서리; 및 e) 턱/아랫 입술을 포함하는 5개의 잠재적 공기 누출 지역을 설명하는 선택 목록(1074)이 디스플레이된다. 위치 그리드(1072)는, 안면과 마스크 사이의 접촉 지역을 나타내는 지역(1080, 1082, 1084, 1086, 및 1088) 내의 마스크와 환자의 안면 사이의 누출을 찾는 환자를 보조하기 위해서, 목록(1074)에서 설명된 지역에 상응하는 5개의 지역(1080, 1082, 1084, 1086, 및 1088)을 규정하는 라인을 포함한다. 사용자는 목록(1074) 내의 하나 이상의 불편함 지역을 선택할 수 있다. 이어서, 그리드(1072) 내의 상응 지역뿐만 아니라 불편함의 목록이 강조된다.
도 10f는, 환자가 불편함 지역을 선택하였을 때의 인터페이스(1060)의 예를 도시한다. 이러한 예에서, 환자는 목록(1074) 내의 코의 상단 측면을 선택하였다. 그에 따라, 이러한 선택이 강조된다. 그리드(1072)의 지역(1082)이 또한 강조되고, 그에 의해서 안면 이미지(1070)에 대한 불편함 지역을 보여준다.
도 11a는 공기 누출의 영향에 관한 주관적인 피드백 데이터를 환자로부터 수집하는 인터페이스(1100)를 도시한다. 사용자가 도 10e의 인터페이스(1050)로부터 '예' 옵션(1056)을 선택하는 경우에, 인터페이스(1100)가 디스플레이된다. 인터페이스(1100)는, 환자가 얼마나 많은 공기 누출을 체험하였는지에 관한 수치적 스케일 입력을 제공할 것을 사용자에게 요청하는 질문(1102)을 포함한다. 인터페이스(1100)는, 0(체험 없음) 내지 10(매우 많이 느낌) 범위의 스케일(1104)을 포함한다. 환자는, 인터페이스(1100')의 이미지 내에서 도시된 바와 같이 스케일로부터의 수치적 입력을 디스플레이하는 슬라이더(1106)를 선택할 수 있다. 다른 유사한 인터페이스가, 안면 상의 특정 지역 또는 영역 내의 불편함과 관련된 질문과 같은 다른 질문에 대해서 제공될 수 있다.
도 11b는 환자의 현재 마스크의 만족도에 대해서 환자로부터 주관적인 피드백 데이터를 수집하는 인터페이스(1150)를 도시한다. 인터페이스(1150)는, 환자가 마스크를 권장할지의 여부에 관한 특정 마스크 모델의 수치적 등급을 제공하도록 환자에게 요청하는 질문(1152)을 포함한다. 인터페이스(1150)는, 0(거의 가능성이 없음) 내지 10(매우 가능함) 범위의 스케일(1154)을 포함한다. 환자는, 인터페이스(1150')의 이미지 내에서 도시된 바와 같이 스케일로부터의 수치적 입력을 디스플레이하는 슬라이더(1156)를 선택할 수 있다.
도 11c는 환자 인구통계 데이터를 수집하기 위해서 디스플레이될 수 있는 예시적인 인터페이스(1160)이다. 인터페이스(1160)는 연령 선택 필드(1162), 성별 선택 필드(1164), 및 민족 필드(1166)를 포함한다. 따라서, 환자는, 그들의 연령, 성별 및 민족에 대한 데이터를 입력하기 위해서 필드(1162, 1164, 및 1166)를 이용할 수 있다. 이러한 데이터는, 환자 인구통계 데이터와 관련된 마스크 설계의 분석을 보조하기 위해서 수집될 수 있다.
도 11d는, 도 10b에 도시된 것과 같이 불편함을 결정하기 위해서 또는 도 10c에 도시된 것과 같이 누출을 결정하기 위해서 생성되는 인터페이스 내의 선택된 마스크 유형에 따른 불편함 및 공기 누출을 수집하기 위해서 개재될 수 있는 예시적인 윤곽 그래픽이다. 도 11d는 상이한 마스크들의 형상을 나타내는 일련의 5개의 상이한 중첩 그래픽(1170, 1172, 1174, 1776, 및 1178)을 도시한다. 예를 들어, 중첩 그래픽(1170, 1176 및 1178)은 상이한 유형의 코 단독 마스크를 나타낸다. 중첩 그래픽(1172 및 1174)은 상이한 유형의 마스크 및 코 마스크를 나타낸다. 적절한 그래픽(1170, 1172, 1174, 1776, 및 1178)이 사용자에 의한 마스크의 선택을 기초로 개재될 것이다.
도 12는 본원에서 설명된 예시적인 애플리케이션(360)을 통해서 수집되는 데이터의 수형도(1200)를 도시한다. 입력(1210)은, 어떠한 옵션이 사용자를 가장 잘 설명하는지를 요청한다. 입력(1210)은 벤더 제조된 마스크 사용자(1212), 제3자 제조된 마스크 사용자(1214), 및 현재 마스크가 없는 사용자(1216)를 포함할 수 있다. 사용자가 스스로를 벤더 제조된 마스크 사용자 또는 제3자 제조된 마스크 사용자로서 식별한 경우에, 입력(1220)은 마스크가 코 또는 코 및 입 위에 있는지의 여부를 결정한다. 이어서, 데이터 수집이 수면 위치(1222)와 관련된 데이터를 수집한다. 사용자가 현재 마스크를 이용하지 않는다는 것을 사용자가 나타내는 경우에, 루틴은 수면 위치(1222)와 관련된 데이터를 직접적으로 수집한다. 입력(1224)은, 사용자가 그들의 팔을 머리 위에 놓는데 어려움을 갖는지의 여부에 관한 데이터를 수집한다. 입력(1226)은, 사용자가 그들의 코를 통해서 호흡하는데 어려움을 가지는 지의 여부를 결정한다. 입력(1228)은 사용자가 비강 건조로 고통받는지의 여부를 결정한다. 입력(1230)은 사용자가 밀실 공포증을 느끼는지의 여부를 결정한다. 입력(1232)은 사용자가 야간에 안면 크림을 이용하는지의 여부를 결정한다.
입력(1234)은 사용자의 성별을 결정하는데, 이는 상이한 성별들이 일반적으로 상이한 안면 특징부들을 가지기 때문이다. 사용자는 남자 또는 여자를 선택할 수 있다. 사용자가 답변을 거절하는 경우에, 입력(1236)은 사용자의 출생시의 성별을 결정한다. 사용자는 남자, 여자를 선택할 수 있거나, 답변을 거절할 수 있다. 사용자가 입력(1234 또는 1236)에 대해서 남자라고 답변하는 경우에, 입력(1238)은 사용자가 안면 체모를 가지는지의 여부를 결정한다. 이어서, 루틴은, 안면 또는 피부가 용이하게 자극되는지와 관련된 입력(1240), 사용자가 안경을 착용하는지의 여부와 관련된 입력(1242), 사용자가 침대를 다른 사람과 같이 사용하는지의 여부에 관련된 입력(1244), 사용자가 마스크(1248)을 착용한 그들의 외관을 염려하는지의 여부와 관련된 입력(1246), 및 사용자가 수면에 어려움을 가지는지의 여부와 관련된 입력(1250)을 포함하는 성별 공통 질문의 세트를 제공한다. 전술한 바와 같이, 수집된 데이터는 사용자를 위한 적합한 마스크를 권장 또는 선택하기 위해서 이용될 수 있다. 수집된 데이터가 또한 다른 사용자 특정 데이터와 함께 분리되거나 상호 관련되어, 특정 환자 하위 집단 또는 일반적인 환자 집단과 관련된 새로운 마스크 설계를 위한 지침을 제공할 수 있다.
예를 들어, 환자 입력 데이터는, 코의 상단 측면에서와 같은 특정 지역에서 마스크 노출을 나타낼 수 있다. 이러한 누출은 RPT 디바이스로부터의 동작 데이터를 통해서 확인될 수 있다. 이어서, 이러한 데이터는 코의 상단 측면과 관련된 안면 데이터와 상호 관련될 수 있다. 분석을 실시하여, 누출의 최소화를 위해서 코의 상단 측면과 인터페이싱하는 마스크의 연부를 늘이는 것에 의해서, 마스크의 치수를 변화시킬 수 있다. 환자 입력 데이터가 코의 상단 측면 상의 마스크의 불편함을 나타내는 다른 예가 있을 수 있다. 이어서, 이러한 데이터는 코의 상단 측면과 관련된 안면 데이터와 상호 관련될 수 있다. 분석을 실시하여, 불편함의 최소화를 위해서 코의 상단 측면과 인터페이싱하는 마스크의 연부를 줄이는 것에 의해서, 마스크의 치수를 변화시킬 수 있다. 물론, 불편함 또는 누출을 감소시키기 위한 상이한 크기 또는 유형의 마스크를 권장하기 위해서, 데이터가 또한 건강 관리 제공자에게 제공될 수 있다. 대안적으로, 데이터를 이용하여, 환자에게 개별적으로 맞춤되도록, 환자에 의해서 초기에 선택되는 마스크를 수정할 수 있다.
전술한 애플리케이션으로부터의 수집된 환자 데이터 및 도 5의 RPT 디바이스(250)로부터의 동작 데이터와 같은 부가적인 데이터가, 해당 사용자를 위한 개선된 인터페이스를 설계하는데 보조하기 위해서, 데이터 프로세싱 단계에서 변환되거나 프로세스될 수 있다. 스캐닝된 안면(피상적 지형)의 거울 이미지를 이용하여 마스크와 같은 인터페이스를 생성할 수 있다. 그러나, 그러한 환자 인터페이스가 반드시 이상적이지는 않은데, 이는 안면 상의 밀봉 영역의 특정 지역이 상이한 레벨의 밀봉력을 필요로 할 수 있거나, 헤드기어 압력을 타이트하게 하는데 더 민감하거나, 복잡한 안면 기하형태로 인해서 해당 위치에서의 누출 가능성이 더 높기 때문이다. 성능 및 편안함과 관련된 이러한 미세한 상세 내용이 부가적인 프로세싱에서 고려되어, 보다 최적인 마스크 설계를 초래한다.
일 예에서, 변형 상태 기하형태를 직접적으로 측정할 수 없거나 이용 가능하지 않은 경우에, 이완 상태 데이터 수집으로부터의 이완 상태 기하형태 데이터를 이용하여, 변형 상태 기하형태의 표시를 시도하고 제공할 수 있다. 시뮬레이션 소프트웨어를 이완 데이터 사후 프로세싱에서 이용하여, 변형 상태를 시뮬레이트할 수 있다. 적합한 시뮬레이션 소프트웨어는, 비제한적으로, 이완된 데이터에서 '이완'으로부터 '변형' 상태 기하형태 데이터로의 변환을 실시하는 ANSYS를 포함할 수 있다.
부가적인 안면 이미지를 취하여, 안면 기하형태의 이완된 그리고 변형된 상태를 결정할 수 있다. 기하형태 데이터의 '이완된' 및 '변형된' 상태 모두로, 유한 요소 소프트웨어(예를 들어, ANSYS)를 이용하여, 체험 압력 시큘레이팅에서 환자 인터페이스 접촉 지역과 환자의 안면 사이에서 발생되는 대략적인 압력 값을 계산할 수 있다. 대안적으로, 압력 데이터가 압력 맵핑을 통해서 별도로 수집될 수 있다. 따라서, 이완 상태 데이터 수집으로부터, 변형된 기하형태뿐만 아니라 체험 압력이 추정될 수 있다.
측정된 데이터로, 공간적 고려를 필요로 하는, 환자의 안면 상의 기하형태적 또는 압력 데이터, 지역 또는 특징부가 특정 특징부 프로세싱에서 결정될 수 있고 어드레스될 수 있다. 선택적으로, 측정 공급원들의 임의의 조합으로부터의 데이터가, 설계의 편안함, 효율 및 순응도를 제공하기 위한 추가적인 목표를 위해서 기하형태 및 압력 데이터 세트 모두를 포함하는 포괄적인 모델을 제공할 수 있다.
안면은 정적인 표면이 아니다. 오히려, 안면은, 환자 인터페이스로부터의 힘, 안면 상의 공기 압력 및 중력과 같은, 외부 조건과 상호 작용하도록 적응되고 변화된다. 이러한 상호 작용을 고려하는 것에 의해서, 최적의 밀봉 및 편안함을 환자에게 제공하는데 있어서 부가적인 이점이 얻어진다. 3개의 예가 이러한 프로세싱을 예시한다.
첫 번째로, 이러한 환자 인터페이스를 착용한 사용자가 CPAP 압력을 체험할 것이기 때문에, 이러한 지식을 이용하여 환자 인터페이스의 편안함 및 밀봉을 향상시킬 수 있다. 알려진 특성(예를 들어, 연성 조직 특성 또는 탄성 계수)과 함께 시뮬레이션 소프트웨어는, 환자 인터페이스 내의 특정 압력에서 안면의 표면이 체험할 변형을 예측하는데 도움을 줄 수 있다.
조직 특성은 이하의 안면 위치 중 임의의 위치와 관련하여 알려져 있거나 집단에 대해서 수집될 수 있다: 수프라그라벨라(supraglabella), 미간, 나지온(nasion), 콧대 끝, 중간-인중, 윗입술 가장자리, 아랫 입술 가장자리, 턱-입술 주름, 턱 끝 융기(mental eminence), 턱 아래, 전두 융기, 안와, 측방향 미간, 측방향 비강, 안와하, 하부 광대뼈, 측면 콧 구멍, 비순 융기, 상부 견치와(상부 견치와), 하부 견치와, 이결절 환자(mental tubercle ant.), 중간 측방향 궤도, 관절오목위(supraglenoid), 관골, 측면, 상부-M2, 중간-교근, 교합 라인, 하부-m2, 하악 각점 및 중간 아래턱 각도.
예를 들어, 연성 조직 두께가, 나시안(nasian), 비강 단부, 중간-이중, 턱-입술 주름, 턱 끝 융기, 안와하, 하부 광대뼈, 측면 콧구멍, 비순 융기, 상부 견치와, 및 하부 견치와와 같은 이하의 안면 특징부 중 적어도 하나에 대한 인체측정 데이터베이스로부터 알려져 있다. 안와하, 하부 광대뼈, 측방향 콧구멍, 비순 융기, 상부 견치와, 및 하부 견치와와 같은 특정 위치가 안면의 양 측면에 배치된다.
이러한 위치 중 하나 이상에서의 알려진 조직 특성은, 연성 조직 두께, 힘, 편향, 계수 및 두께를 기초로 하는 계수 데이터, 연성 조직 두께 비율 정보, 및 체질량 지수(BMI) 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있다.
두 번째로, 환자의 안면 상의 피부 표면은, CPAP 환자 인터페이스가 안면 상으로 스트랩될 때, 상당히 변형된다. 이완 상태에서의 머리 및 안면의 기하형태 표면의 초기 3D 측정을 이용하여, 표면의 변화가, 전술한, 피부/연성 조직 특성에 관한 지식 및 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하여 예측될 수 있다. 그러한 기술은 설계 프로세스와 커플링된 반복적인 최적화 프로세스일 수 있다.
세 번째로, 주어진 수면 위치에서, 피부 표면이 중력으로 인해서 이동될 수 있다. 시뮬레이션 소프트웨어와 함께 피부 및 연성 조직에 관한 지식을 이용하는 것에 의해서 이러한 변화를 예측하는 것은, 다양한 수면 위치에서 더 확실하게 편안한 그리고 훌륭한 성능의 환자 인터페이스를 설계하는데 도움을 줄 수 있다. 기하형태의 직립에서 앙와위로의 변화와 관련된 데이터가 나시안, 비강의 단부, 중간-인중, 턱-입술 주름, 안와하, 측방향 콧구멍, 비순 융기, 상부 견치와, 및 하부 견치와와 같은 하나 이상의 관심 안면 지역으로부터 수집되고 이용될 수 있다.
유한 요소 분석(FEA) 소프트웨어(예를 들어, ANSYS)를 이용하여, 인터페이스 접촉 지역과 사용자의 안면 사이에서 체험되는 대략적인 압력 값을 계산할 수 있다. 하나의 형태에서, 입력은 '이완된' 그리고 '변형된' 상태에서의 안면의 기하형태, 다양한 위치에서의 안면의 특성(예를 들어, 측정된 탄성 계수, 또는 강성도와 같은 알려진 특성을 갖는 하위-구조물)를 포함할 수 있다. 그러한 입력을 이용하여, 안면의 유한 요소(FE) 모델이 구성될 수 있고, 이어서 이는 입력(예를 들어, 변형 또는 하중)에 대한 안면의 하나 이상의 응답을 예측하기 위해서 이용될 수 있다. 예를 들어, 안면의 FE 모델을 이용하여, 환자 인터페이스 내의 주어진 압력 레벨(예를 들어, 15 cmH2O)에 대한 안면의 변형 형상을 예측할 수 있다. 일부 형태에서, FE 모델은 환자 인터페이스의 모델 또는 그 일부, 예를 들어, 쿠션의 기하형태 및 그 특성(예를 들어, 탄성 계수와 같은 기계적 특성)을 포함하는, 쿠션을 더 포함할 수 있다. 그러한 모델은, 예를 들어 CPAP 압력의 인가로부터 내부 하중이 인가될 때의 쿠션의 변형, 그리고 안면과 쿠션 사이의 하중/압력 및 안면의 변형을 포함하는, 안면과 쿠션의 결과적인 상호 작용을 예측할 수 있다. 구체적으로, 상응하는 조직 특성과 함께, 이완 상태와 변형 상태 사이의 각각의 지점에서의 거리 변화를 이용하여, 주어진 지점(예를 들어, 관골)에서 체험되는 압력을 예측할 수 있다.
안면 상의 특정 지역 또는 특징부가 특별한 고려를 요구할 수 있다. 이러한 특징부의 식별 및 조정은 인터페이스의 전체적인 편안함을 개선할 수 있다. 전술한 데이터 수집 및 평가 기술로부터, 적합한 특징부가 맞춤형 환자 인터페이스에 적용될 수 있다.
전술한 압력 민감도, 압력 순응도, 전단 민감도 및 전단 순응도 표시자에 더하여, 안면 체모, 모발 스타일, 및 극단적인 안면 랜드마크, 예를 들어 현저한 코 융기, 함몰된 뺨 또는 기타가 특별히 고려될 수 있다. 본원에서 사용된 바와 같이, "전단 민감도"는 환자의 전단 느낌을 지칭하는 한편, "전단 순응도"는 환자의 피부가 전단을 따라서 또는 전단에 순응하여 얼마나 이동하는지를 지칭한다.
도 13은, 환자에 의한 인터페이스의 초기 선택 후에, 특정 기간 또는 기간에 걸쳐 작동될 수 있는 피드백 데이터 수집 루틴이다. 예를 들어, 추적 루틴이 RPT와 함께 인터페이스를 사용한 처음 2일에 걸쳐 작동될 수 있다. 도 13의 흐름도는, 상이한 환자 유형들에 대해서 최적화된 호흡 압력 요법을 위한 인터페이스의 특성을 선택하기 위해서 피드백 데이터를 수집 및 분석하기 위한 예시적인 기계 판독 가능 명령어를 나타낸다. 이러한 예에서, 기계 판독 가능 명령어는 (a) 프로세서; (b) 제어기; 및/또는 (c) 하나 이상의 다른 적합한 프로세싱 디바이스(들)에 의해서 실행되는 알고리즘을 포함한다. 알고리즘은, 플래시 메모리, CD-ROM, 플로피 디스크, 하드 드라이브, 디지털 비디오(다기능) 디스크 (DVD), 또는 다른 메모리 장치와 같은 유형 매체에 저장된 소프트웨어로 구현될 수 있다. 그러나, 당업자는, 전체 알고리즘 및/또는 그 일부가 대안적으로 프로세서 이외의 장치에 의해서 실행될 수 있고 및/또는 잘 알려진 방식으로 펌웨어 또는 전용 하드웨어에서 구현될 수 있다는 것(예를 들어, 이는 주문형 집적 회로 [ASIC], 프로그래머블 로직 장치 [PLD], 필드 프로그래머블 로직 장치 [FPLD], 필드 프로그래머블 게이트 어레이 [FPGA], 구분된 로직 등에 의해서 구현될 수 있다는 것)을 잘 이해할 것이다. 예를 들어, 인터페이스의 임의의 또는 모든 구성요소가 소프트웨어, 하드웨어, 및/또는 펌웨어에 의해서 구현될 수 있다. 또한, 흐름도에 의해서 표시된 기계 판독 가능 명령어의 일부 또는 전부가 수동으로 구현될 수 있다. 또한, 예시적인 알고리즘이 도 13에 도시된 흐름도를 참조하여 설명되지만, 당업자는, 예시적인 기계 판독 가능 명령어를 구현하는 많은 다른 방법이 대안적으로 이용될 수 있다는 것을 용이하게 이해할 것이다. 예를 들어, 블록의 실행 순서가 변화될 수 있고, 그리고/또는 설명된 블록의 일부가 변화, 제거, 또는 조합될 수 있다.
이하에서 설명되는 바와 같이, 도 13의 루틴은, 안면 지역과 접촉되는 지역과 같은 인터페이스의 상이한 특성들에 대한 설계 수정을 위한 권장사항을 제공할 수 있다. 이러한 데이터는 또한 예시적인 기계 학습 구동형 상호 관련 엔진을 연속적으로 업데이트할 수 있다.
루틴은 먼저, 안면 데이터가 환자에 대해서 이미 수집되었는지의 여부를 결정한다(1310). 안면 데이터가 수집되지 않은 경우에, 루틴은 애플리케이션(360)을 활성화시켜, 도 5의 모바일 디바이스(234)와 같은 전술한 애플리케이션이 동작되는 모바일 디바이스를 이용한 사용자 안면의 스캔을 요청한다(1312).
안면 이미지 데이터가 수집된(1312) 후에 또는 안면 데이터가 이전의 스캔으로부터 저장된 경우에, 루틴은 2일의 사용과 같은 설정된 기간에 걸친 RPT로부터의 수집된 동작 데이터에 접근한다(1314). 물론, 2일보다 길거나 짧은 다른 적절한 기간이, RPT로부터의 동작 데이터 및 다른 관련 데이터를 수집하기 위한 기간으로서 이용될 수 있다. 예를 들어, 도 2의 시스템은 그러한 사용 시간과 같은 2일의 사용으로부터의 응답된 객관적인 데이터 또는 RPT(250)로부터의 누출 데이터를 수집할 수 있다.
또한, 밀봉, 편안함, 일반적인 선호/비선호 등과 같은 주관적인 피드백 데이터가, 컴퓨팅 디바이스(230)에 의해서 실행되는 사용자 애플리케이션(360)의 인터페이스로부터 수집될 수 있다(1316). 전술한 바와 같이, 주관적인 데이터는, 환자에게 질문을 제공하는 인터페이스를 통해서 수집될 수 있다. 그에 따라, 주관적인 데이터는 불편함 또는 누출 그리고 심리적 안정성 문제, 예를 들어 환자가 마스크와 관련하여 심리적으로 편안한지의 여부와 관련된 질문을 포함할 수 있다. 다른 데이터가, 안면의 이미지와 관련하여 마스크의 시각적 디스플레이를 기초로 수집될 수 있다.
이어서, 루틴은 선택된 마스크 유형 및 환자의 안면 스캔 데이터와 함께 객관적 데이터 및 주관적인 데이터를 상호 관련시킨다(1318). 양호한 결과의 경우에, 루틴은, 동작 데이터가 훌륭한 순응도, 적은 누출, 및 환자로부터의 양호한 주관적인 결과 데이터를 나타낸다는 것을 결정할 것이다(1320). 이어서, 루틴은 데이터베이스 및 학습 알고리즘을 상호 관련된 데이터와 함께 성공적인 마스크 특성 또는 특징부로서 업데이트한다(1322). 결과가 양호하지 못한 경우에, 루틴은 또한 상호 관련된 데이터를 분석하고, 마스크의 특성을 조정하는 것에 의해서 결과가 개선될 수 있는지의 여부를 결정한다(1324). 이어서, 루틴은, 분석에 따라 특성을 변경할 것을 제안한다(1326). 예를 들어, 루틴은, 검출된 또는 보고된 누출을 방지하기 위해서 코와 결합되는 마스크의 부분을 더 두껍게 하는 것을 제안할 수 있다. 이어서, 루틴은 데이터베이스 및 학습 알고리즘을 업데이트하는 것에 의해서 결과를 저장한다(1322).
도 14는 도 5의 데이터 수집 시스템(200)으로부터의 수집된 데이터를 기초로 수정된 인터페이스를 생산하는 예시적인 생산 시스템(1400)이다. 서버(210)는 RPT 디바이스(1410)의 집단으로부터 수집된 동작 데이터, 및 환자(1412)의 집단으로부터 애플리케이션(230)에 의해서 수집된 주관적인 데이터를 분석 모듈(1420)에 제공한다.
분석 모듈(1420)은, 하나 이상의 상이한 제조자들의 상이한 마스크의 모델들과 관련된 데이터를 포함하는 인터페이스 데이터베이스(270)에 대한 접근을 포함한다. 분석 모듈(1420)은, 특정 환자를 위한 인터페이스 또는 환자의 집단의 하나의 하위 그룹에 의해서 사용된 인터페이스의 특성 또는 특징부에 대한 변화 제안을 제공하기 위한 기계 학습 루틴을 포함할 수 있다. 예를 들어, 안면 이미지 데이터와 함께, 수집된 동작 및 환자 입력 데이터가 분석 모듈(1420)에 입력될 수 있고, 그에 따라 마스크 설계를 위한 새로운 특성을 제공할 수 있다. 기존 마스크 설계를 위한 CAD/CAM 파일과 같은 제조 데이터가 데이터베이스(1430) 내에 저장된다. 수정된 설계가 분석 모듈에 의해서 생성되고, 치수, 크기 결정, 재료 등이 수정된 마스크를 생산하기 위해서 제조 시스템(1440)에 통신된다. 이러한 예에서, 제조 시스템(1440)은 마스크를 생산하기 위한 툴링 기계, 몰딩 기계, 3D 인쇄 시스템, 및 기타를 포함할 수 있다.
적층제조보다 더 효과적인 맞춤형 구성요소 제조 방법을 위해서, 제조 시스템(1440) 내의 몰딩 툴이 제안된 수정을 기초로 신속하게 프로토타입화될(예를 들어, 3D 인쇄될) 수 있다. 일부 예에서, 신속하게 3-차원적으로 인쇄된 툴링은 비용-효과적인 소량 제조 방법을 제공할 수 있다. 알루미늄 및/또는 열가소성체로 이루어진 연성 툴이 또한 가능하다. 연성 툴은 적은 수의 몰딩된 부품을 제공하고, 강 툴에 비해서 비용 효과적이다.
맞춤형 구성요소의 제조 중에, 하드 툴링이 또한 이용될 수 있다. 하드 툴링은, 수집된 피드백 데이터를 기초로 희망 수량의 인터페이스가 생산되는 경우에, 바람직할 수 있다. 하드 툴은, 몰딩/가공 프로세스 중에 이용하기 위한 다양한 등급의 강 또는 다른 재료로 제조될 수 있다. 제조 프로세스는 또한, 환자 인터페이스의 임의의 구성요소를 제조하기 위해서 신속 프로토타입, 연성 툴 및 하드 툴의 임의의 조합을 이용하는 것을 포함할 수 있다. 툴의 구성이 또한 툴 자체에서 상이할 수 있고, 임의의 또는 모든 유형의 툴을 이용할 수 있고, 예를 들어: 부품의 더 범용적인 특징부를 형성할 수 있는 툴의 하나의 절반체가 하드 툴링으로 제조될 수 있는 한편, 맞춤형 구성요소를 형성하는 툴의 절반체가 신속 프로토타입 또는 연성 툴로 구성될 수 있다. 하드 또는 연성 툴링의 조합이 또한 가능하다.
다른 제조 기술이 또한, 동일한 구성요소 내에서 상이한 재료들을 갖는 인터페이스를 위해서, 다수-샷 주입 몰딩(multi-shot injection molding)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 환자 인터페이스 쿠션이, 환자의 인터페이스의 상이한 지역들에서 상이한 재료들 또는 상이한 연성 등급의 재료들을 포함할 수 있다. 플라스틱 시트의 가열 및 시트를 툴 상으로 진공 가공하고 이어서 시트가 몰드의 형상을 가질 때까지 시트를 냉각하는 열형성(예를 들어, 진공 형성)이 또한 이용될 수 있다. 이는, 맞춤형 콧구멍 커버의 구성요소를 몰딩하기 위한 이용 가능 옵션이다. 또 다른 형태에서, 초기에 가단성일 수 있는 재료를 이용하여 맞춤화된 환자 인터페이스 프레임(또는 임의의 다른 구성요소, 예를 들어 헤드기어 또는 그 부분, 예를 들어 경화부)을 생산할 수 있다 환자의 '숫놈형(male)' 몰드가 본원에서 설명된 하나 이상의 기술을 이용하여 생산될 수 있는 한편, 환자에 맞게 구성요소를 성형하기 위해서 가단성 '형판' 구성요소가 배치될 수 있다. 이어서, 맞춤화된 구성요소가 '경화'되어 구성요소를 형성할 수 있고, 그에 따라 이는 더 이상 가단성 상태가 아닐 것이다. 그러한 재료의 하나의 예는, (초과 시에 비가역적으로 경화되는) 특정 온도에 도달할 때까지 초기에 가단성을 가지는 열경화 중합체, 또는 특정 온도 초과에서 가단적이 되는 (열가소성체로도 지칭되는) 열연성 플라스틱(thermosoftening plastic)일 수 있다. 맞춤형 직물 직조/편직/형성이 또한 이용될 수 있다. 이러한 기술은, 플라스틱 대신 실이 이용되는 것을 제외하고, 3-차원적인 인쇄 프로세스와 유사하다. 섬유 구성요소의 구조물이 임의의 3-차원적인 형상으로 편직될 수 있고, 이는 맞춤형 헤드기어를 직물화하는데 있어서 이상적이다.
본원에서 사용된 바와 같이, "구성요소", "모듈", "시스템" 또는 기타와 같은 용어는 일반적으로, 하드웨어(예를 들어, 회로), 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어이든지 간에, 컴퓨터-관련된 개체, 또는 하나 이상의 특정 기능을 갖는 동작 기계와 관련된 개체를 지칭한다. 예를 들어, 구성요소는, 비제한적으로, 프로세서(예를 들어, 디지털 신호 프로세서) 상에서 작동되는 프로세스, 프로세서, 물체, 실행 가능물, 실행의 스레드(thread of execution), 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있다. 예시로서, 제어기 상에서 작동되는 애플리케이션 및 제어기 모두가 구성요소일 수 있다. 하나 이상의 구성요소가 프로세스 및/또는 실행의 스레드 내에 체류할 수 있고, 구성요소가 하나의 컴퓨터에서 국소화될 수 있고 및/또는 둘 이상의 컴퓨터 사이에서 분산될 수 있다. 또한, "장치"는 특별히 설계된 하드웨어; 하드웨어가 특정 기능을 수행할 수 있게 하는 소프트웨어의 실행에 의해서 특별하게 되는 범용 하드웨어; 컴퓨터-판독 가능 매체 상에 저장된 소프트웨어; 또는 이들의 조합의 형태일 수 있다.
본원에서 사용된 용어는 단지 특별한 실시예를 설명하기 위한 것을 목적으로 하는 것이고 본 발명의 제한을 위해서 의도된 것이 아니다. 본원에서 사용된 바와 같이, 문맥상 달리 명백하게 표시된 바가 없는 한, 단수 형태("a," "an" 및 "the")는 복수의 형태를 또한 포함하도록 의도된 것이다. 또한, "포함하는", "포함한다", "가지는", "갖는다", "갖춘"이라는 용어 또는 그 변형이 상세한 설명 및/또는 청구범위에서 사용되는 범위에서, 그러한 용어는 "포괄하는"이라는 용어와 유사하게 포괄적인 것으로 의도된다.
이하의 제1항 내지 제28항 중 임의의 항의 하나 이상으로부터의, 하나 이상의 요소 또는 양태 또는 단계, 또는 이들의 임의의 부분(들)이, 다른 제1항 내지 제28항 중 임의의 항의 하나 이상 또는 이들의 조합으로부터의, 하나 이상의 요소 또는 양태 또는 단계, 또는 그 임의의 부분(들)과 조합되어, 하나 이상의 부가적인 구현예 및/또는 본 개시 내용의 청구항을 형성할 수 있다.
비록 본 개시 내용이 하나 이상의 특별한 실시예 또는 구현예를 참조하여 설명되었지만, 당업자는, 본 개시 내용의 사상 및 범위로부터 벗어나지 않고도 많은 변화가 이루어질 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 각각의 이러한 구현예 및 그 자명한 변경예는 본 개시 내용의 사상 및 범위 내에 포함되는 것을 간주된다. 또한, 본 개시 내용의 양태에 따른 부가적인 구현예 또는 대안적인 구현예가, 예를 들어, 후술되는 대안적인 구현예와 같이, 본원에서 설명된 임의의 구현예로부터의 임의 수의 특징부와 조합될 수 있는 것이 고려된다.

Claims (28)

  1. 호흡 압력 요법 디바이스를 위한 환자 인터페이스에 관한 데이터를 수집하는 방법으로서:
    상기 환자로부터의 안면 이미지 데이터를 상기 환자와 상호 관련시키는 단계;
    상기 환자 인터페이스와 함께 상기 환자에 의해서 이용되는 호흡 요법 디바이스의 동작 데이터를 수집하는 단계;
    주관적인 환자 입력 데이터를 상기 환자 인터페이스와 관련하여 상기 환자로부터 수집하는 단계; 및
    상기 인터페이스의 특성을 상기 안면 이미지 데이터, 상기 동작 데이터, 및 상기 주관적 환자 입력 데이터와 상호 관련시키는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 환자 인터페이스가 마스크인, 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 호흡 압력 요법 디바이스가 지속적 기도 양압(CPAP) 장치, 비침습적 환기(NIV) 장치, 또는 침습적 환기 장치 중 하나인, 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 안면 이미지 데이터가, 상기 환자의 안면 이미지를 캡쳐하기 위한 애플리케이션으로, 모바일 디바이스로부터 취해지는, 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 인터페이스의 개재된 이미지와 함께 안면 이미지를 기능 디스플레이하는 단계, 및 상기 인터페이스의 개재된 이미지 상의 위치를 기초로 상기 환자로부터 주관적인 데이터를 수집하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 주관적인 데이터가 모바일 디바이스 상의 인터페이스에서 질문을 디스플레이하는 것에 의해서 수집되는, 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 인터페이스는 상기 환자의 답변을 입력하기 위한 슬라이딩 스케일을 디스플레이하는, 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 안면 이미지 데이터가 안면 높이, 코 너비, 및 코 깊이를 포함하는, 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    누출을 방지하기 위해서 인터페이스의 특성을 조정하는 단계를 더 포함하고, 상기 특성은 안면 표면과 상기 인터페이스 사이의 접촉과 연관되는, 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    편안함을 높이기 위해서 인터페이스의 특성을 조정하는 단계를 더 포함하고, 상기 특성은 안면 표면 사이의 접촉과 연관되는, 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 인터페이스의 특성과 상호 관련되는, 상기 환자와 유사한 제2 환자로부터의 안면 이미지 데이터, 상기 제2 환자에 의해서 사용된 호흡 요법 디바이스의 동작 데이터, 및 상기 제2 환자로부터의 주관적인 데이터 입력을 수집하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 환자를 포함하는 다수의 환자로부터의 안면 이미지 데이터, 동작 데이터 및 주관적인 환자 입력 데이터를 수집하는 단계; 및
    상기 특성과 상호 관련된 동작 데이터, 주관적인 데이터, 및 안면 이미지 데이터의 유형을 결정하여 상기 인터페이스의 특성을 조정하기 위해서, 기계 학습을 적용하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  13. 시스템으로서:
    하나 이상의 프로세서를 제어 시스템; 및
    기계 판독 가능 명령어가 저장된 메모리를 포함하고;
    상기 제어 시스템이 메모리에 커플링되고, 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항의 방법이, 상기 메모리 내의 기계 실행 가능 명령어가 상기 제어 시스템의 하나 이상의 프로세서 중 적어도 하나에 의해서 실행될 때, 구현되는, 시스템.
  14. 하나 이상의 표시를 사용자에게 통신하기 위한 시스템으로서, 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항의 방법을 구현하도록 구성된 제어 시스템을 포함하는, 시스템.
  15. 컴퓨터에 의해서 실행될 때, 상기 컴퓨터가 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항의 방법을 실행하게 하는, 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램 제품이 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체인, 컴퓨터 프로그램 제품.
  17. 호흡 압력 요법 디바이스와 함께 인터페이스를 이용하여 환자로부터 피드백 데이터를 수집하기 위한 시스템으로서:
    상기 환자의 안면 이미지를 저장하는 저장 장치;
    상기 호흡 압력 요법 디바이스와 통신하여, 상기 환자가 인터페이스를 이용할 때, 동작 데이터를 수집하기 위한 데이터 통신 인터페이스;
    주관적인 환자 입력 데이터를 상기 환자 인터페이스와 관련하여 환자로부터 수집하는 환자 데이터 수집 인터페이스; 및
    상기 인터페이스의 특성을 상기 안면 이미지 데이터, 동작 데이터, 및 주관적 환자 입력 데이터와 상호 관련시키도록 동작될 수 있는 분석 모듈을 포함하는, 시스템.
  18. 제17항에 있어서,
    설계 데이터를 기초로 상기 인터페이스를 생성하는 제조 시스템을 더 포함하고, 상기 분석 모듈은 상호 관련된 특성을 기초로 상기 설계 데이터를 조정하는, 시스템.
  19. 제17항 또는 제18항에 있어서,
    상기 환자 인터페이스가 마스크인, 시스템.
  20. 제17항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 호흡 압력 요법 디바이스가 지속적 기도 양압(CPAP) 장치, 비침습적 환기(NIV) 장치, 또는 침습적 환기 장치 중 하나인, 시스템.
  21. 제17항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 환자의 안면 이미지를 캡쳐하기 위한 애플리케이션을 실행하는 모바일 디바이스를 더 포함하는, 시스템.
  22. 제17항 내지 제21항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 환자 데이터 수집 인터페이스는, 상기 인터페이스의 개재된 이미지와 함께 안면 이미지를 기능 디스플레이하고, 상기 인터페이스의 개재된 이미지 상의 위치를 기초로 상기 환자로부터 주관적인 데이터를 수집하는, 시스템.
  23. 제17항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 주관적인 데이터가 모바일 디바이스 상의 인터페이스에서 질문을 디스플레이하는 것에 의해서 수집되는, 시스템.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 인터페이스는 상기 환자의 답변을 입력하기 위한 슬라이딩 스케일을 디스플레이하는, 시스템.
  25. 제17항 내지 제24항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 안면 이미지 데이터가 안면 높이, 코 너비, 및 코 깊이를 포함하는, 시스템.
  26. 제17항 내지 제25항 중 어느 한 항에 있어서,
    누출을 방지하기 위해서 상기 인터페이스의 특성이 조정되고, 상기 특성은 안면 표면과 상기 인터페이스 사이의 접촉과 연관되는, 시스템.
  27. 제17항 내지 제26항 중 어느 한 항에 있어서,
    편안함을 증가시키기 위해서 상기 인터페이스의 특성이 조정되고, 상기 특성은 안면 표면과 상기 인터페이스 사이의 접촉과 연관되는, 시스템.
  28. 제17항 내지 제27항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 특성과 상호 관련된 다수의 환자로부터의 동작 데이터, 주관적인 데이터, 및 안면 이미지 데이터를 결정하여 상기 인터페이스의 특성을 조정하도록 동작 가능한 기계 학습 모듈을 더 포함하는, 시스템.
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