RU2672684C2 - Сенсорные стимулы для повышения точности оценки определения стадий сна - Google Patents
Сенсорные стимулы для повышения точности оценки определения стадий сна Download PDFInfo
- Publication number
- RU2672684C2 RU2672684C2 RU2015136533A RU2015136533A RU2672684C2 RU 2672684 C2 RU2672684 C2 RU 2672684C2 RU 2015136533 A RU2015136533 A RU 2015136533A RU 2015136533 A RU2015136533 A RU 2015136533A RU 2672684 C2 RU2672684 C2 RU 2672684C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- sleep
- patient
- accuracy
- stimulus
- assessment
- Prior art date
Links
- 230000007958 sleep Effects 0.000 title claims description 52
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 title description 10
- 230000008667 sleep stage Effects 0.000 claims abstract description 82
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 46
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 19
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 7
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 7
- 230000013016 learning Effects 0.000 claims description 6
- 238000011867 re-evaluation Methods 0.000 claims description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 5
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 9
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 7
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 7
- 238000012549 training Methods 0.000 description 6
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 6
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 5
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 5
- 238000000537 electroencephalography Methods 0.000 description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 4
- 230000007177 brain activity Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 230000003860 sleep quality Effects 0.000 description 3
- 238000002567 electromyography Methods 0.000 description 2
- 238000002570 electrooculography Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 210000000744 eyelid Anatomy 0.000 description 2
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 2
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000002618 waking effect Effects 0.000 description 2
- 206010052804 Drug tolerance Diseases 0.000 description 1
- 206010062519 Poor quality sleep Diseases 0.000 description 1
- 206010041349 Somnolence Diseases 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 235000019568 aromas Nutrition 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000003925 brain function Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013479 data entry Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000005670 electromagnetic radiation Effects 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 230000026781 habituation Effects 0.000 description 1
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000006461 physiological response Effects 0.000 description 1
- 230000002250 progressing effect Effects 0.000 description 1
- 230000004461 rapid eye movement Effects 0.000 description 1
- 238000007670 refining Methods 0.000 description 1
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 1
- 230000004599 slow eye movement Effects 0.000 description 1
- 239000000779 smoke Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003238 somatosensory effect Effects 0.000 description 1
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/01—Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1118—Determining activity level
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
- A61B5/377—Electroencephalography [EEG] using evoked responses
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4806—Sleep evaluation
- A61B5/4812—Detecting sleep stages or cycles
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
- A61B5/0816—Measuring devices for examining respiratory frequency
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/389—Electromyography [EMG]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/398—Electrooculography [EOG], e.g. detecting nystagmus; Electroretinography [ERG]
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Public Health (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Psychology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
Группа изобретений относится к медицине. Способ обнаружения стадий сна пациента осуществляют с помощью системы обнаружения стадий сна. При этом обеспечивают стимул для пациента с помощью источника стимулов. Формируют с помощью датчиков выходные сигналы, передающие информацию, связанную с одним или более физиологическими параметрами пациента, относящимися к ЭЭГ, ЭМГ, ЭОГ и движению пациента. Анализируют с помощью модуля реакции на основе одного или более физиологических параметров реакции на стимулы. Формируют с помощью модуля стадий сна оценку стадии сна пациента, основываясь на одном или более физиологических параметрах, и определяют вероятность точности оценки стадии сна. Определяют с помощью модуля сравнения, превышает ли вероятность точности оценки заданный порог. Обеспечивают с помощью модуля управления стимулами в ответ на вероятность точности оценки, не превышающую заданный порог, стимул повторной оценки для пациента. Обеспечение стимула повторной оценки для пациента выполняется повторно с нарастающей интенсивностью, пока вероятность точности оценки не превысит заданный порог. Анализируют с помощью модуля реакции реакцию на стимул повторной оценки, основываясь на одном или более физиологических параметрах. Повторно оценивают с помощью модуля стадий сна оценку стадии сна и/или вероятность точности оценки, основываясь на проанализированной реакции на стимул повторной оценки. Достигается повышение точности оценки определения стадий сна и увеличение вероятности точной оценки определения стадий сна. 3 н. и 6 з.п. ф-лы, 5 ил.
Description
Изобретение относится к системам и способам обнаружения стадий сна пациента, и, в частности, к увеличению вероятности точной оценки, анализируя физиологическую реакцию пациента на сенсорные стимулы.
Известно, что плохой или несоответствующий сон является распространенным и нежелательным с медицинской точки зрения. Известно, что привычки сна могут быть улучшены, предполагая, что пациент знает о существующем качестве его или ее сна. Обеспечивая обратную связь в отношении качества сна, пациенты могут ввести изменения в свое поведение и/или скорректировать привычки сна способом, способствующим улучшенному качеству сна. Известно, что показатель качества сна может потребовать идентификации различных стадий сна во время сна, а также переходов между ними. Известно, что стадии сна обычно содержат стадию быстрого движения глаз (REM) и одну или более стадий небыстрого движения глаз (NREM). Известно, например, что для анализа, обнаружения и/или определения текущей стадии сна пациента может использоваться полисомнография (PSG), хотя существуют различные проблемы реализации PSG способом, которым потребители могут легко пользоваться на дому, не требуя помощи специализированного (медицинского) персонала.
Соответственно, задача одного или более вариантов осуществления настоящего изобретения состоит в обеспечении системы обнаружения стадий сна пациента. Система содержит источник стимула, выполненный с возможностью обеспечения стимулов для пациента, один или более датчиков, формирующих выходные сигналы, передающие информацию, связанную с одним или более физиологическими параметрами пациента, и один или более процессоров, выполненных с возможностью исполнения компьютерных программных модулей. Компьютерные программные модули содержат модуль реакции, выполненный с возможностью анализа реакций на стимулы, обеспечиваемые источником стимулов, модуль стадий сна, модуль сравнения и модуль управления стимулом. Модуль стадий сна выполнен с возможностью i) формирования оценки стадий сна пациента, основываясь на проанализированных реакциях и/или на одном или более физиологических параметрах, и ii) определения вероятности точности оценки стадий сна. Модуль сравнения выполнен с возможностью определения, превышает ли вероятность точности оценки заданный порог. Модуль управления стимулом выполнен с возможностью реакции на вероятность точности оценки, не превышающую заданный порог, управления источником стимула для обеспечения стимула для повторной оценки. Модуль стадий сна дополнительно выполнен с возможностью повторной оценки одного или обоих упомянутых показателей оценки стадий сна пациента и/или вероятности точности оценки, основываясь на проанализированной реакции на стимул для повторной оценки, обеспечиваемый источником стимулов.
Еще одним вариантом из числа одного или более вариантов осуществления настоящего изобретения является обеспечение способа обнаружения стадий сна пациента. Способ содержит этапы, на которых формируют выходные сигналы, передающие информацию, связанную с одним или более физиологическими параметрами пациента; формируют оценки стадий сна пациента, основываясь на одном или более физиологических параметрах; определяют оценки вероятности точности оценки стадии сна; определяют, превышает ли вероятность точности оценки заданный порог; обеспечивают стимул повторной оценки для пациента в ответ на невозможность вероятности точности оценки превысить заданный порог; анализируют реакцию на стимул повторной оценки, основываясь на одном или более физиологических параметрах; и повторно оценивают стадию сна и/или вероятность точности оценки, основываясь на проанализированной реакции.
Еще одним вариантом из числа одного или более вариантов является обеспечение системы, выполненной с возможностью обнаружения стадий сна пациента. Система содержит средство формирования выходных сигналов, передающих информацию, связанную с одним или более физиологическими параметрами пациента; первое средство для формирования оценки этапа сна пациента, основываясь на одном или более физиологических параметрах, в котором первое средство дополнительно выполнено с возможностью определения вероятности точности оценки этапа сна; средство определения, превышает ли вероятность точности оценки заданный порог; средство обеспечения реакции на невозможности вероятности точности оценки превысить заданный порог, обеспечения повторной оценки для пациента; и средство анализа реакции на стимул повторной оценки, основываясь на одном или более физиологических параметрах. Первое средство дополнительно выполнено с возможностью повторной оценки этапов сна и/или вероятности точности оценки, основываясь на проанализированной реакции.
Эти и другие задачи, признаки и характеристики настоящего изобретения, а также способы действия и функции связанных элементов структуры и совокупность изготовления деталей и экономики производства, станут более очевидны после рассмотрения нижеследующего описания и добавленной формулы изобретения со ссылкой на сопроводительные чертежи, которые все являются частью настоящего описания и на которых ссылочные позиции определяют соответствующие части на различных чертежах. Следует ясно понимать, однако, что чертежи служат только для целей иллюстрации и описания и не предназначены определять пределы настоящего изобретения.
Фиг. 1 - схематичный вид системы обнаружения стадий сна пациента в соответствии с одним или более вариантами осуществления;
Фиг. 2A-2B-2C - характерные признаки деятельности мозга на различных стадиях сна; и
Фиг. 3 - способ обнаружения стадий сна в соответствии с одним или более вариантами осуществления.
Единственное число, как оно используется здесь, содержит и множественное число, если контекст явно не указывает иное. Заявление, что две или более частей или компонент "связываются", как оно используется здесь, должно означать, что части соединяются или действуют вместе прямо или косвенно, то есть, через одну или более промежуточных частей или компонент, пока связь существует. Термин "связанные напрямую", как он используется здесь, означает, что два элемента находятся в прямом контакте друг с другом. Термины "жестко связанные" или "скрепленные" означает, что два компонента связываются так, чтобы двигаться как единое целое, в то же время сохраняя ориентацию относительно друг друга.
Термин "единый", как он используется здесь, означает компонент, создаваемый как единый фрагмент или блок. То есть, компонент, содержащий фрагменты, создаваемые отдельно и затем связанные вместе как блок, не является "единым" компонентом или телом. Заявление, что две или более частей или компонент "сцеплены" друг с другом, как оно используется здесь, должно означать, что части посредством силы влияют друг на друга прямо или через одну или более промежуточных частей или компонент. Термин "количество", как он используется здесь, должен означать единицу или целое число, более единицы (то есть, множество).
Используемые здесь выражения, определяющие направление, такие, например, как, в частности, верх, низ, левый, правый, верхний, нижний, передний, задний и их производные, относятся к ориентации элементов, показанных на чертежах, и не создают ограничений по формуле изобретения, если здесь явно не указывается иное.
На фиг. 1 схематично представлена система 10 обнаружения стадий сна пациента 12. Термины "обнаружение", "определение" и/или "оценка" конкретной стадии сна, как они используются здесь, могут взаимозаменяемо упоминаться как "определение стадий сна". Во время сна пациенты обычно чередуются между стадией REM и тремя или четырьмя различными стадиями NREM, в зависимости от используемых моделей и/или определений. Стадии NREM обычно упоминают как стадия 1-ая стадия 3-я или 4-ая стадия, в зависимости от ситуации. Посредством определения стадий сна может быть получена модель стадий для пациента 12. Система 10 содержит один или более источников 20 стимулов, один или более датчиков 142, один или более процессоров 110, модуль 111 определения параметров, электронное запоминающее устройство 1230, интерфейс 120 пользователя, модуль 112 реакции, модуль 113 стадий сна, модуль 114 сравнения, модуль 115 управления стимулами, модуль 116 обучения и/или другие компоненты и/или компьютерные программные модули.
Система 10 может быть выполнена с возможностью обеспечения функциональных возможностей и/или информации, подобных изучению/измерению PSG, но без различных сложностей и недостатков, обычно связанных с изучением/измерением PSG. Система 10 может быть конфигурирована для удобства в использовании пользователем (удобства в работе), которое не требует специализированного медперсонала или лабораторной среды (лаборатории сна). Уровень комфорта для использования системы 10 может быть улучшен по сравнению с изучением/измерением PSG. Количество и тип датчиков, электродов и/или другого оборудования связанного, соединенного и/или прикрепленного к пациенту для системы 10, могут быть улучшены по сравнению с изучением/измерением PSG.
Источник 20 стимулов выполнен с возможностью предоставления пациенту 12 сенсорных стимулов. Сенсорные стимулы могут содержать визуальные стимулы, звуковые стимулы, осязательные стимулы, обонятельные стимулы, электромагнитные стимулы, соматосенсорные стимулы, другие сенсорные стимулы и/или любую их комбинацию и/или последовательность. Термин "стимул", как он используется здесь, предназначен, прежде всего, для различных органов чувств и может упоминаться как обладающий различными модальностями. Например, визуальный стимул имеет модальность, отличную от звукового стимула. Порог восприятия для конкретной модальности стимулов, в определенной степени, может быть конкретным для пациента. Например, конкретный пациент, имеющий исключительный слух, для звуковых стимулов может иметь порог восприятия ниже среднего. Термин "порог восприятия", как он используется здесь, относится к порогу измеряемой реакции или реакции на стимул. Порог восприятия может определяться независимо от состояния бодрствования и/или стадии сна пациента. Также, порог восприятия пациента может различаться на разных стадиях сна. Например, пациент может иметь различные пороги восприятия для звуковых стимулов в зависимости от текущей стадии сна. В некоторых вариантах осуществления различные пороги восприятия могут использоваться, чтобы различать различные стадии сна для конкретного пациента.
Источник 20 стимулов может содержать один или более источников света, громкоговоритель, электроакустический преобразователь, вибрационный компонент или устройство, устройство или систему, выполненную с возможностью создания ароматов, электроды 20a, и/или другие источники сенсорных стимулов или передатчиков 20b сенсорных стимулов. Источник 20 стимулов и/или компоненты, содержащиеся или интегрированные с источником 20 стимулов, такие как, например, но не для создания ограничения, электроды 20c, могут быть встроены и/или объединены с головной повязкой 20c, шляпой, шлемом, браслетом и нарукавной повязкой и/или другими предметами или комбинациями предметов, которые можно носить, использовать и/или перемещать вблизи пациента 12. Например, источник света может потребоваться расположить в достаточной близости, так чтобы электромагнитное излучение источника света могло падать на глаза, веки и/или лицо пациента 12, чтобы обеспечивать пациенту 12 сенсорный стимул. В некоторых вариантах осуществления работа, например, громкоговорителя, содержащегося в источнике 20 стимулов, может регулироваться, основываясь на расстоянии между громкоговорителем и пациентом 12, уровне окружающего шума и/или других соображениях, касающихся окружающей среды, в дополнение к другим соображениям, описанным здесь в другом месте.
Один или более датчиков 142 системы 10, показанной на фиг. 1, выполнены с возможностью формирования выходных сигналов, передающих результаты измерений, связанные с физиологическими параметрами пациента 12. Физиологические параметры могут содержать параметры, связанные с функцией/активностью мозга, такие как электроэнцефалография (EEG), электромиография (EMG), электроокулография (EOG), параметры, связанные с движением, местоположением, позицией, наклоном и/или изгибом пациента 12 и/или части тела пациента 12, дыхательными параметрами и/или другими параметрами.
Для иллюстрации, на фиг. 2C показаны характерные признаки мозговой деятельности на различных стадиях сна. В частности, на фиг. 2C показаны обычные примерные графики EEG, EOG и EMG во время бодрствования, стадии REM и стадии NREM. Обычно такие сигналы могут измеряться и/или приниматься, используя один или более электродов, расположенных на голове пациента, например, во время изучения/измерения PSG. (Средняя) амплитуда этих сигналов, а также специфические особенности пиков, впадин, сонные веретена, k-комплексы, медленные волны и/или характеристики частотной зависимости в пределах этих сигналов, могут анализироваться для различения текущей стадии сна пациента. Например, медленные волны, как известно, более свойственны стадии 3 сна и стадии 4 сна, тогда как сонные веретена могут быть более свойственны стадии 2 сна.
Для иллюстрации на фиг. 2B показано продвижение пациента через пять стадий сна в течение периода приблизительно 8 часов сна, как записано посредством EEG. На фиг. 2A показаны приблизительно первые два часа, изображенные на фиг. 2B более подробно. Например, на фиг. 2A показаны сонные веретена во время стадии 2, где амплитуда возрастает в центре сонного веретена. Анализ сигналов на фиг. 2B и 2C, например, частотный анализ, может использоваться для распознавания различных стадий сна, например, основываясь на различных характеристиках на каждой стадии сна.
Как показано на фиг. 1, один или более датчиков 142 могут содержать акселерометр, позиционный датчик, датчик движения, датчик света, инфракрасный (IR) датчик, электромагнитный датчик, электрод, измеритель наклона, (видео) камеру и/или другие датчики. Например, один или более датчиков 142 могут быть выполнены с возможностью формирования выходных сигналов, передающих информацию, относящуюся к движению глаз пациента 12 (независимо от того, открыты веки пациента 12 или закрыты). Такая информация может использоваться, например, но не для создания ограничений, для определения, находится ли пациент 12 в данный момент на стадии REM или на стадии NREM.
Датчик 142, показанный на фиг. 1, содержит три элемента, что не означает создания ограничений. В некоторых вариантах осуществления система 10 может использовать один или более датчиков 142. Расположение датчиков 142, показанное на фиг. 1, не предназначено служить ограничением. Индивидуальный датчик 142 может быть расположен на теле пациента 12 или вблизи него (части тела), быть встроен и/или интегрирован в подушку, кровать и/или одеяло и/или в другие места. Например, индивидуальный датчик 142 может содержать акселерометр, расположенный на запястье пациента 12 или вблизи него, и использоваться для актиграфии. Результирующие сигналы или информация от одного или более датчиков 142 могут передаваться на процессор 110, интерфейс 120 пользователя, электронное запоминающее устройство 130 и/или другие компоненты системы 10. Эта передача может быть проводной и/или беспроводной.
Изображение датчика 142 как отдельного и отделенного от электродов 20c не предназначено служить для ограничения. В некоторых вариантах осуществления одни и те же один или более электродов 20c могут использоваться для обеспечения стимула (например, в форме электрического импульса) и (впоследствии) восприятия/измерения реакции и/или реакции пациента 12 на стимул.
Один или более датчиков 142 могут быть выполнены с возможностью формирования выходных сигналов непрерывным образом во время сна, а также перед или после периода сна. Это может содержать формирование сигналов чередуясь, периодически (например, с частотой выборки), непрерывно, с меняющимися интервалами и/или другими способами, продолжающееся по меньшей мере в течение части периода сна. Частота выборки может составлять приблизительно 1 секунду, приблизительно 10 секунд, приблизительно 20 секунд, приблизительно 30 секунд, приблизительно 40 секунд, приблизительно 50 секунд, приблизительно 1 минуту, приблизительно 2 минуты и/или другие частоты выборки. Заметим, что многочисленные датчики 142 могут действовать, используя различные частоты выборки по мере необходимости для конкретных выходных сигналов и/или параметров, получаемых из них. Например, в некоторых вариантах осуществления сформированные выходные сигналы могут рассматриваться как вектор выходных сигналов, такой, что вектор содержит многочисленные выборки информации, передаваемые связанными с одним или более физиологическими параметрами и/или другими параметрами. Различные параметры могут быть связаны с различными векторами. Конкретный параметр, определенный на непрерывной основе из вектора выходных сигналов, может рассматриваться как вектор этого конкретного параметра.
Электронное запоминающее устройство 130 системы 10, показанной на фиг. 1, содержат электронные носители, на которых в электронном виде хранится информация. Электронные носители электронного запоминающего устройства 130 могут содержать одно или оба из таких системных запоминающих устройств, которые обеспечиваются целиком (то есть, по существу, несъемным) с системой 10 и/или являются съемными запоминающими устройствами, подключаемыми к системе 10, например, через порт (например, порт USB, порт FireWire и т.д.) или диск (например, дисковод и т.д.). Электронное запоминающее устройство 130 может содержать один или более оптически считываемых носителей (например, оптические диски и т.д.), магнитно считываемых носителей (например, магнитная лента, магнитный жесткий диск, дисковод для дискет и т.д.), носителей на основе электрического заряда (например, EPROM, EEPROM, RAM, и т.д.), твердотельных носителей (например, карта флэш-памяти и т.д.), и/или других электронно-считываемых носителей. Электронное запоминающее устройство 130 может хранить алгоритмы программного обеспечения, информацию, определяемую процессором 110, информацию, принимаемую через интерфейс 120 пользователя и/или другую информацию, которая позволяет системе 10 функционировать должным образом. Например, электронное запоминающее устройство 130 может записывать или сохранять временную информацию (в том числе, продолжительность стадий сна и переходов между стадиями сна) и/или другие параметры (как обсуждается здесь в другом месте) и/или другую информацию. Электронное запоминающее устройство 130 может быть отдельным компонентом внутри системы 10 или электронное запоминающее устройство 130 может обеспечиваться целиком вместе с одним или более другими компонентами системы 10 (например, с процессором 110).
Интерфейс 120 пользователя системы 10, показанной на фиг. 1, выполнен с возможностью обеспечения интерфейса между системой 10 и пользователем (например, пользователем 108, пациентом 12, сиделкой, терапевтом, принимающим решения, и т.д.), через который пользователь может предоставлять информацию и принимать информацию от системы 10. Это позволяет передавать между пользователем и системой 10 данные, результаты и/или инструкции и любые другие передаваемые позиции, все вместе называемые "информацией". Примером информации, которая может передаваться пользователю 108, является отчет, сообщающий подробности продолжительности различных стадий сна и/или переходов между различными стадиями сна в течение периода сна или периода контроля пациента 12. Примерами интерфейсных устройств, пригодных для введения в интерфейс 120 пользователя, являются клавиатурная панель, кнопки, переключатели, клавиатура, ручки, рычаги, экран дисплея, сенсорный экран, громкоговорители, микрофон, сигнальная лампочка, акустическая аварийная сигнализация и принтер. Информация может предоставляться пользователю 108 или пациенту 12 через интерфейс 120 пользователя в форме звуковых сигналов, визуальных сигналов, осязательных сигналов и/или других сенсорных сигналов.
Следует понимать, что здесь в качестве интерфейса 120 пользователя также рассматриваются и другие технологии связи, проводные или беспроводные. Например, в одном из вариантов осуществления интерфейс 120 пользователя может быть интегрирован с интерфейсом съемного запоминающего устройства, обеспечиваемого электронным запоминающим устройством 130. В этом примере информация загружается в систему 10 из съемного запоминающего устройства (например, смарт-карты, карты флэш-памяти, съемного диска и т.д.), что позволяет пользователю(-ям) настраивать систему 10 под свои нужды. Другими примерными устройствами и технологиями ввода данных, адаптированными к использованию с системой 10 в качестве интерфейса 120 пользователя, являются, в частности, порт RS-232, линия радиочастотной связи, линия инфракрасной связи, модем (телефонный, кабельный, Ethernet, Интернет или другой). Короче говоря, любая технология передачи информацию с помощью системы 10 рассматривается в качестве интерфейса 120 пользователя.
Процессор 110 системы 10, показанный на фиг. 1, выполнен с возможностью обеспечения возможностей обработки информации в системе 10. Также, процессор 110 содержит один или более цифровой процессор, аналоговый процессор, цифровую схему, предназначенную для обработки информации, аналоговую схему, предназначенную для обработки информации и/или другие механизмы электронной обработки информации. Хотя процессор 110 показан на фиг. 1 как единая позиция, это служит только для целей иллюстрации. В некоторых реализациях процессор 110 содержит множество процессорных блоков.
Как показано на фиг. 1, процессор 110 выполнен с возможностью исполнения одного или более компьютерных программных модулей. Один или более компьютерных программных модулей могут содержать один или более модулей из числа следующих: модуль 111 определения параметров, модуль 112 реакции, модуль 113 стадий сна, модуль 114 сравнения, модуль 115 управления стимулом, модуль 116 обучения и/или другие модули. Процессор 110 может быть выполнен с возможностью исполнения модулей 111-116 посредством программного обеспечения, аппаратурного обеспечения, встроенного микропрограммного обеспечения, некоторой комбинации программного обеспечения, аппаратурного обеспечения и/или встроенного микропрограммного обеспечения и/или других механизмов для конфигурирования возможностей обработки на процессоре 110.
Следует понимать, что хотя модули 111-116 показаны на фиг. 1 как расположенные вместе внутри единого процессора, в вариантах осуществления, в которых процессор 110 содержит многочисленные процессорные блоки, один или более из модулей 111-116 могут располагаться на удалении от других модулей. Описание функциональных возможностей, предоставляемых различными модулями 111-116, представленное здесь, служит для иллюстративных целей и не предназначено для создания ограничений, поскольку любой из модулей 111-116 может обеспечивать большие или меньшие функциональные возможности по сравнению с описываемыми. Например, один или более из модулей 111-116 могут отсутствовать и некоторые или все их функциональные возможности могут содержаться, использоваться совместно, интегрироваться или как-либо иначе обеспечиваться другими модулями 111-116. Заметим, что процессор 110 может быть выполнен с возможностью исполнения одного или более дополнительных модулей, которые могут исполнять некоторые или все функциональные возможности, свойственные одному из модулей 111-116, описанных ниже.
Модуль 111 определения параметров системы 10, показанной на фиг. 1, выполнен с возможностью определения одного или более физиологических параметров и/или других параметров из выходных сигналов, сформированных датчиком(-ами) 142. Работа модуля 111 определения параметров может выполняться непрерывным способом. Один или более физиологических параметров могут определяться в различных местах и/или позициях внутри системы 10 или около пациента 12.
Модуль 111 определения параметров может получать векторы параметров непрерывным способом в течение периода сна или периода контроля пациента 12 из векторов сформированных выходных сигналов и/или других (векторов) определенные параметры.
Модуль 113 стадий сна выполнен с возможностью формирования оценок стадий сна и определения вероятностей точности оценки сформированных оценок, например, посредством алгоритма определения стадий сна. Алгоритм определения стадий сна может определять конкретную оценку и вероятность точности оценки, связанную с этой конкретной оценкой сообща, например, одновременно. Работа модуля 113 определения стадий сна может быть основана на одной или обеих из проанализированных реакций (модулем 112 реакции) и/или одном или более физиологических параметрах (как определено модулем 111 определения параметров).
В некоторых вариантах осуществления модуль 113 стадий сна может использовать модель переходов стадий сна, которая основана на Марковских цепях. Марковская цепь может использовать матрицу, содержащую элементы pij, где i и j - индексы, относящиеся к стадиям сна, так, что pij указывает вероятность перехода от стадии i сна к стадии j сна. В некоторых вариантах осуществления модуль 113 стадий сна может использовать нейронную сеть, чтобы определять вероятность точности оценки стадии сна. Нейронная сеть может содержать нейрон (имеющий функцию активации "softmax") на каждой стадии сна (которую модель стремится обнаруживать и/или идентифицировать), так что сумма выходных значений всех нейронов равна 1. Посредством примера, не создающего ограничений, модель, содержащая три стадии NREM, стадию REM и стадию бодрствования, может использовать пять нейронов. Выходные значения каждого нейрона могут интерпретироваться как вероятности. Идеальным выходом нейронной сети (в ответ на входные сигналы, сформированные одним или более датчиками) могла бы быть 100%-ая вероятность, то есть, один нейрон имеет выходное значение 1, в то время как все другие нейроны имеют нулевое выходное значение. Более реальные (то есть, неидеальные) выходные результаты нейронной сети могут составлять менее 100%. В некоторых вариантах осуществления точность нейронной сети может быть определена как разность между наивысшими двумя выходными значениями среди нейронов, таким образом, значения могут быть в пределах от 0 до 1. Другие способы определения точности оценки рассматриваются в пределах объема настоящего изобретения. Заметим, что Марковский анализ динамики сна может быть реализован в одном или более компьютерных программных модулях системы 10. В некоторых вариантах осуществления алгоритм определения стадий сна может действовать на векторах физиологических параметров, учитывая, таким образом, предшествующие измерения.
Для реализаций потребительского класса может потребоваться рассмотрение принятия компромиссных решений между простотой использования (содержащей, например, удобство), и точностью/качеством показаний датчика. Например, пациенты, желающие контролировать свои привычки сна на дому, в качестве примера, не предназначенного для создания ограничений, в течение недели, месяца или года, могут потребовать более высокого уровня удобства, чем это возможно или осуществимо для исследования сна в лабораторных условиях в течение одной ночи.
Модуль 114 сравнения выполнен с возможностью определения нарушает ли или превышает заданный порог вероятности вероятность точности оценки стадии сна (как она сформирована модулем 113 стадий сна). Заданный порог вероятности может составить 60%, 65%, 70%, 75%, 80%, 85%, 90%, 95% и/или другой порог вероятности. Модуль 114 сравнения может быть выполнен с возможностью сравнения вероятности точности оценки (как она определена модулем 113 стадий сна) с заданным порогом вероятности.
В некоторых вариантах осуществления одна или более конкретных оценок стадий сна и вероятностей точности оценки, связанных с конкретной одной или более оценками стадий сна, могут быть основаны на выходных сигналах и полученных из них параметрах, при отсутствии подачи стимулов пациенту 12. Другими словами, система 10 может быть способна обнаруживать текущую стадию сна с достаточно высоким уровнем точности оценки, не подвергая пациента 12 воздействию стимулов. Пока заданный порог удовлетворяется или нарушается для вновь сформированных выходных сигналов и физиологических параметров, может не быть никакой необходимости подвергать пациента 12 воздействию стимулов. Однако, если и когда определенная вероятность точности оценки неспособна превысить заданный порог вероятности, обеспечение стимулов в сочетании с анализом реакций на такие стимулы (через модуль 112 реакции) может создавать дополнительную информацию для повторной оценки и/или уточнения одной или обеих сформированных оценок стадий сна и/или повторной оценки и/или уточнения (вверх) сопутствующей вероятности точности оценки. Другими словами, недостаточный уровень точности оценки для конкретной оценки текущей стадии сна может быть оценен повторно и/или уточнен с помощью стимула. Такой стимул может взаимозаменяемо упоминаться как стимул повторной оценки. В некоторых вариантах осуществления стимулы повторной оценки могут обеспечиваться неоднократно, чтобы (пытаться) повысить вероятность точности оценки текущей стадии сна. Такая последовательность стимулов может содержать похожие стимулы, стимулы с нарастающей интенсивностью, стимулы с переменной модальностью и/или другие стимулы и/или их комбинации.
В ответ на подачу одного или более стимулов повторной оценки, модуль 113 стадий сна может быть выполнен с возможностью повторной оценки и/или уточнения одной или обеих оценок стадии сна и/или вероятности точности оценки. Повторная оценка может быть основана на анализе реакции пациента 12 на конкретный стимул, таком как анализ, выполняемый модулем 112 реакции.
Модуль 115 управления стимулом выполнен с возможностью обеспечения источником 20 стимулов подачи стимулов пациенту 12. Модуль 115 управления стимулом может быть выполнен с возможностью регулирования и/или изменения интенсивности и/или модальности стимула, который должен обеспечиваться пациенту 12. Например, интенсивность звукового стимула может быть скорректирована вверх (то есть, становиться громче), чтобы превысить заданный порог вероятности. Альтернативно и/или одновременно, модуль 115 управления стимулом может быть выполнен с возможностью обеспечения сочетания множества стимулов (например, одновременно) последовательно и/или последовательно и одновременно. Работа модуля 115 управления стимулом может быть реагирующей на вероятность точности оценки стадий сна, как она определяется модулем 113 стадий сна, когда она неспособна превысить заданный порог (вероятности). Другими словами, если вероятность точности оценки достаточно высока по сравнению с заданным порогом вероятности, нет никакой необходимости обеспечивать воздействие стимулов на пациента 12. Если вероятность точности оценки недостаточно высока, подача стимулов может использоваться, чтобы повысить вероятность. В некоторых вариантах осуществления управление источником 20 стимула может быть основано на оценке стадий сна и/или на других (не обязательно для конкретного пациента) соображениях. Например, интенсивность конкретной модальности стимулов может ограничиваться на заданном максимальном уровне интенсивности, так что, шанс пробуждения пациента 12 на приемлемо низком уровне. Такие максимальные уровни интенсивности могут быть конкретными для каждого пациента. Чередуясь и/или одновременно, такие максимальные уровни интенсивности могут быть определены и/или оценены посредством сенсорного тестирования в то время, когда пациент 12 бодрствует.
В некоторых вариантах осуществления модуль 115 управления стимулом может быть выполнен с возможностью повторного обеспечения стимулов, например, с нарастающей интенсивностью, пока определенная вероятность точности оценки не превысит заданный порог. Модуль 115 управления стимулом может быть выполнен с возможностью обеспечения последовательности стимулов, комбинации стимулов, последовательности объединенных стимулов и/или любой перестановки стимулов, последовательностей и комбинаций в попытке увеличить вероятность достаточно точной оценки стадии сна, например, до или выше заданного порога вероятности.
Операции модуля 115 управления стимулом могут регулироваться, основываясь на окружающих условиях, таких как, например, без создания ограничений, окружающий шум. Например, звуковые стимулы, возможно, должны быть усилены в присутствии более высоких уровней окружающего шума.
Модуль 112 реакции выполнен с возможностью анализа реакций пациентов на стимулы, обеспечиваемые источником 20 стимулов. Модуль 112 реакции может быть выполнена с возможностью выборки и/или измерения одного или более конкретных выходных сигналов и/или физиологических параметров в пределах конкретного промежутка времени. Например, конкретный промежуток времени может быть выбран так, чтобы он попадал в пределы периода, соответствующего реакции пациента 12 в свете конкретно проводимых измерений. Например, реакция пациента 12, измеряемая акселерометром, может обычно происходить спустя 0,5 секунды после стимула первой модальности и обычно спустя 0,25 секунды после стимула второй модальности. Реакция пациента 12, измеряемая посредством электродов (например, EEG) обычно может возникать спустя 0,1 секунды после стимула первой модальности (например, визуального стимула) и обычно спустя 0,2 секунды после стимула второй модальности (например, звукового стимула). Также, синхронизация работы модуля 112 реакции может в большой степени зависеть от синхронизации модуля 115 управления стимулом и/или источника 20 стимулов. Заметим, что эти конкретные промежутки времени могут быть специфичными для пациента. Дополнительно заметим, что для конкретного пациента эти конкретные промежутки времени могут постепенно изменяться на протяжении недель, месяцев и/или других промежутков времени. Как пример, не создающий ограничений, такое постепенное изменение может происходить за счет привыкания и/или приучивания пациента к одному или более типам стимулов. Например, в первый раз, когда стимулы содержат звук пожарной машины в сочетании с запахом дыма, конкретный пациент может быстро реагировать и стимулы могут быть очень эффективными. Однако, к 100-ому разу, когда обеспечиваются те же самые стимулы, конкретный пациент может в определенной степени к ним привыкнуть, так что его реакция может быть менее интенсивной, более медленной и/или и той и другой.
Модуль 116 обучения выполнен с возможностью определения эффективности различных стимулов. Работа модуля 116 обучения может быть специфичной для пациента. Эффективность может быть определена количественно по способности или вероятности вызывания реакции в ответ на стимул. Альтернативно и/или одновременно, такая эффективность может определяться количественно способностью или возможностью увеличения вероятности точности оценки стадии сна модулем 113 этапов сна 113. Также, более высокая вероятность реакции или точности оценки стадии сна может быть соизмерима с верхним уровнем эффективности. В некоторых вариантах осуществления эффективность может определяться количественно разностью между уровнем интенсивности стимула определенной модальности, который вызывает, по меньшей мере, некоторый заданный уровень реакции (или увеличения неточности оценки), и максимальным уровнем интенсивности стимулов этой конкретной модальности. Такой уровень интенсивности может упоминаться как уровень реакции интенсивности. Другими словами, если уровень скорости отклика интенсивности в первой модальности близок к максимальному уровню интенсивности, тогда как уровень реакции интенсивности во второй модальности не близок к максимальному уровню интенсивности, вторую модальность можно считать более эффективной, чем первая модальность. Заметим, что уровень реакции интенсивности может изменяться на различных стадиях сна. Модуль 116 обучения может быть выполнен с возможностью определения, какой стимул или набор стимулов наиболее вероятно должен подтвердить оценку текущей стадии сна, как вариант, на основе зависимости от пациента.
Например, если предварительные измерения физиологических параметров для конкретного пациента указывают, что текущей стадией сна, вероятно, является стадия 2, но вероятность точности оценки недостаточна, модулю 115 стимула может даваться указание через информацию модуля 116 обучения использовать визуальные стимулы в попытке увеличения вероятности точности оценки. Предположим в этом примере, что модуль 116 обучения установил визуальные стимулы как эффективный способ подтверждения оценки стадии 2 сна, по меньшей мере, для этого конкретного пациента. Для того же самого пациента в другой момент в течение периода контроля результаты измерения физиологических параметров могут показать, что текущей стадией сна, вероятно, является стадия 4. Однако, предположим, что вероятность точности оценки этой оценки недостаточна. Реагируя на установление модулем 116 обучения, что звуковые стимулы являются эффективным способом подтверждения оценки стадии сна 4, по меньшей мере, для этого конкретного пациента, модулю 115 управления стимулом может даваться указание, через информацию от модуля 116 обучения, использовать звуковые стимулы при попытке увеличить вероятность точности оценки. В некоторых вариантах осуществления, модуль 116 обучения может быть выполнен с возможностью определения различных уровней эффективной интенсивности для различных стадий сна.
На фиг. 3 показан способ 300 обнаружения стадии сна пациента. Этапы способа 300, представленные ниже, предназначены служить только для иллюстрации. В некоторых вариантах осуществления способ 300 может быть осуществлен с помощью одного или более дополнительных, не описанных здесь этапов и/или без одного или более обсуждавшихся этапов. Дополнительно, порядок, в котором этапы способа 300 показаны на фиг. 3 и описываются ниже, не предназначен служить в качестве ограничения.
В некоторых вариантах осуществления способ 300 может быть реализован в одном или более устройствах обработки (например, цифровой процессор, аналоговый процессор, цифровая схема, предназначенная для обработки информации, аналоговая схема, предназначенная для обработки информации и/или другие механизмы электронной обработки информации). Одно или более устройств обработки могут содержать одно или более устройств, исполняющих некоторые или все этапы способа 300 в ответ на команды, хранящиеся в электронном виде на электронном носителе. Одно или более устройств обработки могут содержать одно или более устройств, выполненных с возможностью исполнения одного или более этапов способа 300 посредством аппаратурного обеспечения, встроенного микропрограммного обеспечения и/или программного обеспечения, разработанных специально для исполнения одного или более этапов способа 300.
На этапе 302 формируются выходные сигналы, передающие информацию, связанную с одним или более физиологическими параметрами пациента. В некоторых вариантах осуществления этап 302 выполняется одним или более датчиками, такими же или подобными датчикам 142 (показанным на фиг. 1 и описанным здесь).
На этапе 306 оценка стадии сна пациента формируется, основываясь на одном или более физиологических параметрах. В некоторых вариантах осуществления этап 306 выполняется модулем стадий сна точно также или подобно модулю 113 стадий сна (показанному на фиг. 1 и описанному здесь).
На этапе 308 определяется вероятность точности оценки стадии сна. В некоторых вариантах осуществления этап 308 выполняется модулем стадий сна точно также или подобно модулю 113 стадий сна (показанному на фиг. 1 и описанному здесь).
На этапе 310 определяется, превышает ли вероятность точности оценки заданный порог. В некоторых вариантах осуществления этап 310 выполняется модулем сравнения, точно таким же или подобным модулю 114 сравнения (показанному на фиг. 1 и описанному здесь).
На этапе 312 в ответ на вероятность точности оценки, неспособную превысить заданный порог, пациенту обеспечивается стимул для повторной оценки. В некоторых вариантах осуществления этап 312 выполняется модулем управления стимулом, точно таким же или подобным модулю 115 управления стимулом (показанному на фиг. 1 и описанному здесь).
На этапе 314 реакция на стимул повторной оценки анализируется, основываясь на одном или более физиологических параметрах. В некоторых вариантах осуществления этап 314 выполняется модулем реакции, точно таким же или подобным модулю 112 реакции (показанному на фиг. 1 и описанному здесь).
На этапе 316 оценка стадии сна и/или вероятность точности оценки оцениваются повторно, основываясь на проанализированной реакции. В некоторых вариантах осуществления этап 316 выполняется модулем стадий сна, точно таким же или подобным модулю 113 стадий сна (показанному на фиг. 1 и описанному здесь).
В формуле изобретения любые ссылочные позиции, заключенные в круглые скобки, не должны рассматриваться как ограничение формулы изобретения. Слово "содержащий" или "включающий" не исключает присутствия элементов или этапов, отличных от перечисленных в формуле изобретения. В любом пункте формулы изобретения для устройства, где перечисляются несколько средств, некоторые из этих средств могут быть реализованы одним и тем же элементом аппаратурного обеспечения. Единственное число элемента не исключают наличия множества таких элементов. В любом пункте формулы изобретения для устройства, где перечисляются несколько средств, некоторые из этих средств могут быть реализованы одним и тем же элементом аппаратурного обеспечения. Простой факт, что некоторые элементы повторяются во взаимно различных зависимых пунктах формулы изобретения, не указывает, что эти элементы не могут использоваться совместно.
Хотя изобретение было подробно описано с целью иллюстрации, основываясь на том, что в настоящее время считается самыми практичными и предпочтительными вариантами осуществления, следует понимать, что такие подробности служат исключительно для этой цели и что изобретение не ограничивается явно раскрытыми вариантами осуществления, а, напротив, предназначено охватывать модификации и эквивалентные конструкции, которые попадают в рамки сущности и объема приложенной формулы изобретения. Например, следует понимать, что настоящее изобретение подразумевает, по мере возможности, что один или более признаков любого варианта осуществления могут объединяться с одним или более признаками любого другого варианта осуществления.
Claims (42)
1. Система обнаружения стадий сна пациента, причем упомянутая система содержит:
источник (20) стимулов, выполненный с возможностью обеспечения стимулов для пациента;
один или более датчиков (142), формирующих выходные сигналы, передающие информацию, связанную с одним или более физиологическими параметрами пациента, относящимися к ЭЭГ, ЭМГ, ЭОГ и движению пациента; и
один или более процессоров (110), сконфигурированных для исполнения компьютерных программных модулей, причем компьютерные программные модули содержат:
модуль (112) реакции, выполненный с возможностью анализа на основе одного или более физиологических параметров реакций на стимулы, обеспечиваемые источником стимулов;
модуль (113) стадий сна, выполненный с возможностью:
i) формирования оценки стадии сна пациента, основываясь на проанализированных реакциях и/или одном или более физиологических параметрах, и
ii) определения вероятности точности оценки стадии сна;
модуль (114) сравнения, выполненный с возможностью определения, превышает ли вероятность точности оценки заданный порог; и
модуль (115) управления стимулами, выполненный с возможностью управления источником стимулов для обеспечения стимула повторной оценки пациенту в ответ на вероятность точности оценки, не превышающую заданный порог, причем
модуль управления стимулами повторно управляет источником стимулов для обеспечения стимулов повторной оценки с нарастающей интенсивностью, пока вероятность точности оценки не превысит заданный порог,
при этом модуль реакции дополнительно выполнен с возможностью анализа реакции на стимул повторной оценки, и модуль стадий сна дополнительно выполнен с возможностью повторной оценки стадий сна пациента и/или вероятности точности оценки, основываясь на проанализированной реакции на стимул повторной оценки.
2. Система по п. 1, дополнительно содержащая:
модуль (111) определения параметров, выполненный с возможностью определения одного или более физиологических параметров, основываясь на сформированных выходных сигналах.
3. Система по п. 1, дополнительно содержащая модуль (116) обучения, выполненный с возможностью определения эффективности различных стимулов, чтобы вызывать реакции, соответствующие более высоким вероятностям точности оценки.
4. Способ обнаружения стадий сна пациента, причем упомянутый способ содержит этапы, на которых:
обеспечивают стимул для пациента;
формируют выходные сигналы, передающие информацию, связанную с одним или более физиологическими параметрами пациента, относящимися к ЭЭГ, ЭМГ, ЭОГ и движению пациента;
анализируют на основе одного или более физиологических параметров реакции на стимулы;
формируют оценку стадии сна пациента, основываясь на одном или более физиологических параметрах;
определяют вероятность точности оценки стадии сна;
определяют, превышает ли вероятность точности оценки заданный порог;
обеспечивают в ответ на вероятность точности оценки, не превышающую заданный порог, стимул повторной оценки для пациента, причем обеспечение стимула повторной оценки для пациента выполняется повторно с нарастающей интенсивностью, пока вероятность точности оценки не превысит заданный порог;
анализируют реакцию на стимул повторной оценки, основываясь на одном или более физиологических параметрах; и
повторно оценивают оценку стадии сна и/или вероятность точности оценки, основываясь на проанализированной реакции на стимул повторной оценки.
5. Способ по п. 4, дополнительно содержащий этап, на котором:
определяют один или более физиологических параметров, основываясь на сформированных выходных сигналах.
6. Способ по п. 5, дополнительно содержащий этап, на котором:
определяют эффективность различных стимулов, чтобы вызвать реакции, соответствующие более высоким вероятностям точности оценки.
7. Система, выполненная с возможностью обнаружения стадий сна пациента, причем упомянутая система содержит:
средство (20) обеспечения стимула для пациента;
средство (142) формирования выходных сигналов, передающих информацию, связанную с одним или более физиологическими параметрами пациента, относящимися к ЭЭГ, ЭМГ, ЭОГ и движению пациента;
средство (112) анализа реакций на стимулы, причем работа средства анализа основаны на одном или более физиологических параметрах;
первое средство (113) формирования оценки стадии сна пациента, основываясь на одном или более физиологических параметрах, причем первое средство дополнительно выполнено с возможностью определения вероятности точности оценки стадии сна;
средство (114) определения, превышает ли вероятность точности оценки заданный порог;
средства (115, 20) обеспечения стимула повторной оценки для пациента в ответ на вероятность точности оценки, не превышающую заданный порог; причем средство обеспечения стимула действует повторно с нарастающей интенсивностью, пока первое средство не определит, что вероятность точности оценки превышает заданный порог, и
средство (112) анализа реакции на стимул повторной оценки, основываясь на одном или более физиологических параметрах,
при этом первое средство (113) дополнительно выполнено с возможностью повторной оценки стадии сна и/или вероятности точности оценки, основываясь на проанализированной реакции на стимулы повторной оценки.
8. Система по п. 7, дополнительно содержащая:
средство (111) определения одного или более физиологических параметров, основываясь на сформированных выходных сигналах.
9. Система по п. 7, дополнительно содержащая:
средство (116) определения эффективности различных стимулов для вызывания реакций, соответствующих более высоким вероятностям точности оценки.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201361757757P | 2013-01-29 | 2013-01-29 | |
| US61/757,757 | 2013-01-29 | ||
| PCT/IB2014/058591 WO2014118693A1 (en) | 2013-01-29 | 2014-01-28 | Sensory stimuli to increase accuracy of sleep staging |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2015136533A RU2015136533A (ru) | 2017-03-07 |
| RU2672684C2 true RU2672684C2 (ru) | 2018-11-19 |
Family
ID=50114455
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2015136533A RU2672684C2 (ru) | 2013-01-29 | 2014-01-28 | Сенсорные стимулы для повышения точности оценки определения стадий сна |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US10064578B2 (ru) |
| EP (1) | EP2950707B1 (ru) |
| JP (1) | JP5878678B1 (ru) |
| CN (1) | CN104955385B (ru) |
| AU (1) | AU2014210846B2 (ru) |
| BR (1) | BR112015017767A2 (ru) |
| RU (1) | RU2672684C2 (ru) |
| WO (1) | WO2014118693A1 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2751137C1 (ru) * | 2020-05-15 | 2021-07-08 | ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "СберМедИИ" | Способ определения фазы сна в длительной записи ээг |
Families Citing this family (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10729875B2 (en) | 2014-11-25 | 2020-08-04 | Koninklijke Philips N.V. | System and method for adjusting duration of sensory stimulation during sleep to enhance slow wave activity |
| EP3226966B1 (en) | 2014-12-03 | 2018-10-24 | Koninklijke Philips N.V. | System for increasing the restorative value of a nap |
| JP6720178B2 (ja) * | 2014-12-18 | 2020-07-08 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | 心肺睡眠段階分類のためのシステム及び方法 |
| US11596357B2 (en) | 2015-12-01 | 2023-03-07 | Koninklijke Philips N.V. | Sleep study system and method |
| CN105342606A (zh) * | 2015-12-15 | 2016-02-24 | 重庆海坤医用仪器有限公司 | 通过中枢神经调节治疗睡眠障碍的方法 |
| EP3410924B1 (en) | 2016-02-01 | 2023-09-13 | Verily Life Sciences LLC | Machine learnt model to detect rem sleep periods using a spectral analysis of heart rate and motion |
| CN107635616A (zh) * | 2016-05-08 | 2018-01-26 | 深圳市欸阿技术有限公司 | 人体唤醒时间的控制方法及装置 |
| US10945864B2 (en) * | 2016-08-17 | 2021-03-16 | Teledyne Scientific & Imaging, Llc | System and method for noninvasive identification of cognitive and behavioral goals |
| CN106419893A (zh) * | 2016-09-18 | 2017-02-22 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 睡眠状态检测方法和装置 |
| CN106333673B (zh) * | 2016-09-21 | 2019-07-09 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 催眠深度检测器 |
| CN107595245B (zh) * | 2017-08-15 | 2020-07-31 | 深圳创达云睿智能科技有限公司 | 一种睡眠管理方法、系统及终端设备 |
| CN108836265B (zh) * | 2018-04-23 | 2024-03-08 | 广东美的制冷设备有限公司 | 睡眠状态检测方法、家电和计算机可读存储介质 |
| US11116935B2 (en) * | 2018-05-10 | 2021-09-14 | Koninklijke Philips N.V. | System and method for enhancing sensory stimulation delivered to a user using neural networks |
| CN109330564B (zh) * | 2018-10-11 | 2023-04-11 | 杨松 | 判断入睡的方法与装置 |
| US11786694B2 (en) | 2019-05-24 | 2023-10-17 | NeuroLight, Inc. | Device, method, and app for facilitating sleep |
| EP3821793A1 (en) | 2019-11-12 | 2021-05-19 | Koninklijke Philips N.V. | A method for determining the risk of a user waking up in an undesirable state |
| US20230329631A1 (en) * | 2020-06-29 | 2023-10-19 | Sri International | Systems and methods involving sleep management |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2144310C1 (ru) * | 1997-10-27 | 2000-01-20 | Ковров Геннадий Васильевич | Способ диагностики нарушений ночного сна и их выраженности |
| US6272378B1 (en) * | 1996-11-21 | 2001-08-07 | 2Rcw Gmbh | Device and method for determining sleep profiles |
| US20050043652A1 (en) * | 2003-08-18 | 2005-02-24 | Lovett Eric G. | Sleep state classification |
| US20060235315A1 (en) * | 2002-09-19 | 2006-10-19 | Solange Akselrod | Method, apparatus and system for characterizing sleep |
| US20090082639A1 (en) * | 2007-09-25 | 2009-03-26 | Pittman Stephen D | Automated Sleep Phenotyping |
| US20110319721A1 (en) * | 2009-03-03 | 2011-12-29 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Sleep depth determining device, sleep depth maintaining device, and sleep depth determining method |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20040047754A (ko) * | 2001-06-13 | 2004-06-05 | 컴퓨메딕스 리미티드 | 의식 상태를 모니터링하기 위한 방법 및 장치 |
| US7396331B2 (en) | 2003-10-27 | 2008-07-08 | Home Guardian, Llc | System and process for non-invasive collection and analysis of physiological signals |
| US8628462B2 (en) | 2008-10-07 | 2014-01-14 | Advanced Brain Monitoring, Inc. | Systems and methods for optimization of sleep and post-sleep performance |
| JP5167172B2 (ja) * | 2009-03-03 | 2013-03-21 | 株式会社協和 | 背環の取付方法 |
| JP2012110528A (ja) * | 2010-11-25 | 2012-06-14 | Toyota Motor Corp | 睡眠装置 |
-
2014
- 2014-01-28 EP EP14704919.1A patent/EP2950707B1/en active Active
- 2014-01-28 US US14/764,063 patent/US10064578B2/en active Active
- 2014-01-28 JP JP2015554293A patent/JP5878678B1/ja active Active
- 2014-01-28 WO PCT/IB2014/058591 patent/WO2014118693A1/en active Application Filing
- 2014-01-28 BR BR112015017767A patent/BR112015017767A2/pt not_active Application Discontinuation
- 2014-01-28 RU RU2015136533A patent/RU2672684C2/ru not_active IP Right Cessation
- 2014-01-28 AU AU2014210846A patent/AU2014210846B2/en not_active Ceased
- 2014-01-28 CN CN201480006323.XA patent/CN104955385B/zh active Active
-
2018
- 2018-09-04 US US16/120,935 patent/US20180368755A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6272378B1 (en) * | 1996-11-21 | 2001-08-07 | 2Rcw Gmbh | Device and method for determining sleep profiles |
| RU2144310C1 (ru) * | 1997-10-27 | 2000-01-20 | Ковров Геннадий Васильевич | Способ диагностики нарушений ночного сна и их выраженности |
| US20060235315A1 (en) * | 2002-09-19 | 2006-10-19 | Solange Akselrod | Method, apparatus and system for characterizing sleep |
| US20050043652A1 (en) * | 2003-08-18 | 2005-02-24 | Lovett Eric G. | Sleep state classification |
| US20090082639A1 (en) * | 2007-09-25 | 2009-03-26 | Pittman Stephen D | Automated Sleep Phenotyping |
| US20110319721A1 (en) * | 2009-03-03 | 2011-12-29 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Sleep depth determining device, sleep depth maintaining device, and sleep depth determining method |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| DOROSHENKOV L.G. et al. Classification of Human Sleep Stages Based on EEG Processing Using Hidden Markov Models. Biomedical Engineering, vol. 41, No. 1, 2007. * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2751137C1 (ru) * | 2020-05-15 | 2021-07-08 | ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "СберМедИИ" | Способ определения фазы сна в длительной записи ээг |
| WO2021230775A1 (ru) * | 2020-05-15 | 2021-11-18 | ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "СберМедИИ" | Способ определения фазы сна в длительной записи ээг |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20150359482A1 (en) | 2015-12-17 |
| US20180368755A1 (en) | 2018-12-27 |
| EP2950707A1 (en) | 2015-12-09 |
| CN104955385A (zh) | 2015-09-30 |
| CN104955385B (zh) | 2018-03-02 |
| US10064578B2 (en) | 2018-09-04 |
| EP2950707B1 (en) | 2017-03-15 |
| AU2014210846A1 (en) | 2015-09-17 |
| BR112015017767A2 (pt) | 2017-12-12 |
| RU2015136533A (ru) | 2017-03-07 |
| WO2014118693A1 (en) | 2014-08-07 |
| AU2014210846B2 (en) | 2018-03-15 |
| JP5878678B1 (ja) | 2016-03-08 |
| JP2016510232A (ja) | 2016-04-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2672684C2 (ru) | Сенсорные стимулы для повышения точности оценки определения стадий сна | |
| EP3729445B1 (en) | Sleep stage prediction and intervention preparation based thereon | |
| US10130788B2 (en) | System and method for determining timing of sensory stimulation delivered to a subject during a sleep session | |
| JP6276776B2 (ja) | 睡眠段階に応じてデバイスを制御するための電子スイッチ | |
| RU2656556C2 (ru) | Основанная на мозговых волнах сенсорная стимуляция с обратной связью для вызова сна | |
| CN112005311B (zh) | 用于基于睡眠架构模型向用户递送感官刺激的系统和方法 | |
| KR20160029375A (ko) | 사용자의 생체신호를 모니터링 및 분석하는 장치 및 방법 | |
| US20180125386A1 (en) | Brainwave sensor unit and brainwave measurement device using same | |
| JP7009342B2 (ja) | 咀嚼や笑みに係る量に基づき食事を評価可能な装置、プログラム及び方法 | |
| WO2018222589A1 (en) | System and method for treating disorders with a virtual reality system | |
| CN113646845A (zh) | 用于基于诱发响应量化来递送感觉模拟的方法和系统 | |
| CN113677270A (zh) | 基于额叶脑活动监测传感器的信息增强深度睡眠 | |
| US20230181869A1 (en) | Multi-sensory ear-wearable devices for stress related condition detection and therapy | |
| US20220160286A1 (en) | Adaptive User Interaction Systems For Interfacing With Cognitive Processes | |
| US11724060B2 (en) | Method and system for enhancement of slow wave activity and personalized measurement thereof | |
| US20220225920A1 (en) | Systems and methods for processing biological signals | |
| WO2021115831A1 (en) | System and method to shorten sleep latency |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20210129 |