JPWO2021152551A5

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Publication number: JPWO2021152551A5
Application number: JP2022547015A
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Publication date: 2024-02-06

Description

本開示について１つ以上の特定の実装形態または実装形態を参照して説明してきたが、当業者であれば、本開示の意図および範囲から逸脱すること無く多数の変更が可能であり得ることを認識する。これらの実装形態およびその明確な変更例はそれぞれ、本開示の意図および範囲に収まるものとして企図される。そして、本開示の各種態様によるさらなる実装形態が、本明細書に記載された実装形態のいずれかから任意の数の特徴を組み合わせ得ることも企図されている。
以下、本開示の付記項を記載する。
(付記項１）
ユーザの睡眠セッション中に前記ユーザの動きに関する１つ以上のパラメータを検出することと、
覚醒、睡眠、または睡眠段階のうちの少なくとも１つである前記ユーザの睡眠状態を、前記１つ以上のパラメータを処理して判断することと、
前記睡眠状態に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザの無呼吸－低呼吸指数を計算することと、を含む方法。
(付記項２）
前記睡眠セッションが、前記ユーザの気道に加圧空気を印加するセッションを含む、付記項１に記載の方法。
(付記項３）
前記睡眠段階が、ノンレム、Ｎ１睡眠、Ｎ２睡眠、Ｎ３睡眠、またはレム睡眠の明示を含む、付記項１または２に記載の方法。
(付記項４）
前記ユーザの前記無呼吸－低呼吸指数の前記計算に影響を及ぼす１つ以上の事象が、前記１つ以上の事象中に前記睡眠状態が覚醒であると判断されたことを受けて無視される、付記項１から３のいずれか一項に記載の方法。
(付記項５）
前記１つ以上の事象が、１つ以上の無呼吸、１つ以上の低呼吸、またはそれらの組み合わせである、付記項４に記載の方法。
(付記項６）
前記１つ以上のパラメータが、持続時間、期間、速度、頻度、強度、前記ユーザの動きのタイプ、またはそれらの組み合わせに関するものである、付記項１から５のいずれか一項に記載の方法。
(付記項７）
前記１つ以上のパラメータが、前記ユーザ上に配置されているか、前記ユーザの近傍に配置されているか、それらの組み合わせである１つ以上のセンサに基づいて測定される、付記項１から６のいずれか一項に記載の方法。
(付記項８）
加圧空気が、呼吸デバイスに接続されたチューブおよびマスクを通じて前記ユーザの気道に印加され、前記１つ以上のセンサのうちの少なくとも１つのセンサが、前記チューブの上もしくは内部、前記マスクの上もしくは内部、またはそれらの組み合わせに所在する、付記項７に記載の方法。
(付記項９）
前記少なくとも１つのセンサが、前記チューブの上もしくは内部、前記マスクの上もしくは内部、またはそれらの組み合わせに所在するモーションセンサを含む、付記項８に記載の方法。
(付記項１０）
前記１つ以上のセンサのうちの少なくとも１つのセンサが、スマートデバイス内のモーションセンサを含む、付記項７から９のいずれか一項に記載の方法。
(付記項１１）
前記スマートデバイスが、（１）それぞれが前記ユーザと接触しているスマートウォッチ、スマートフォン、活動トラッカー、スマートマスク、スマート衣類、スマートマットレス、スマート枕、スマートシーツ、スマートリング、もしくはヘルスモニタ、（２）それぞれが前記ユーザの近傍に所在するスマートフォン、スマートスピーカ、スマートＴＶ、レーダベースセンサ、ソナーベースセンサ、ＬｉＤＡＲベースセンサ、もしくは他の非接触モーションセンサ、（３）またはそれらの組み合わせのうちの１つ以上である、付記項１０に記載の方法。
(付記項１２）
前記１つ以上のパラメータの前記処理が、前記１つ以上のパラメータのうちの少なくとも１つのパラメータを表す信号を経時的に処理することを含む、付記項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
(付記項１３）
ユーザの睡眠セッション中に前記ユーザの心臓活動に関する１つ以上のパラメータを検出することと、
覚醒、睡眠、または睡眠段階のうちの少なくとも１つである前記ユーザの睡眠状態を、前記１つ以上のパラメータを処理して判断することと、
前記睡眠状態に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザの無呼吸－低呼吸指数を計算することと、を含む方法。
(付記項１４）
前記ユーザの前記無呼吸－低呼吸指数の前記計算に影響を及ぼす１つ以上の事象が、前記１つ以上の事象中に前記睡眠状態が覚醒であると判断されたことを受けて無視される、付記項１３に記載の方法。
(付記項１５）
前記１つ以上の事象が、１つ以上の無呼吸、１つ以上の低呼吸、またはそれらの組み合わせである、付記項１４に記載の方法。
(付記項１６）
前記１つ以上のパラメータが、前記ユーザの心拍数、心拍数変動、心拍出量、またはそれらの組み合わせに関するものである、付記項１３から１５のいずれか一項に記載の方法。
(付記項１７）
前記心拍数変動が、１分間、５分間、１０分間、３０分間、１時間、２時間、３時間、または４時間にわたって計算される、付記項１６に記載の方法。
(付記項１８）
加圧空気が、呼吸デバイスに接続されたチューブおよびマスクを通じて前記ユーザの前記気道に印加され、前記１つ以上のパラメータの少なくとも１つのセンサが、前記チューブ、前記マスク、またはそれらの組み合わせの上もしくは内部に所在する、付記項１３から１７のいずれか一項に記載の方法。
(付記項１９）
前記睡眠セッションが、前記ユーザの気道に加圧空気を印加するセッションを含む、付記項１３から１８のいずれか一項に記載の方法。
(付記項２０）
前記１つ以上のパラメータを前記検出することが、１つ以上の流量信号、１つ以上の音声信号、またはそれらの組み合わせのケプストラム分析、スペクトル分析、高速フーリエ変換、またはそれらの組み合わせに基づく、付記項１３から１９のいずれか一項に記載の方法。
(付記項２１）
ユーザの睡眠セッション中に前記ユーザと関連付けられた音声に関する１つ以上のパラメータを検出することと、
覚醒、睡眠、または睡眠段階のうちの少なくとも１つである前記ユーザの睡眠状態を、前記１つ以上のパラメータを処理して判断することと、
前記睡眠状態に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザの無呼吸－低呼吸指数を計算することと、を含む方法。
(付記項２２）
前記ユーザの前記無呼吸－低呼吸指数の前記計算に影響を及ぼす１つ以上の事象が、前記１つ以上の事象中に前記睡眠状態が覚醒であると判断されたことを受けて無視される、付記項２１に記載の方法。
(付記項２３）
前記１つ以上の事象が、１つ以上の無呼吸、１つ以上の低呼吸、またはそれらの組み合
わせである、付記項２２に記載の方法。
(付記項２４）
前記音声が、（１）前記ユーザの１つ以上の動き、（２）前記ユーザに加圧空気を印加するように構成された呼吸デバイスに接続されたチューブ、マスク、もしくはそれらの組み合わせの１つ以上の動き、または（３）それらの組み合わせと関連付けられている、付記項２１から２３のいずれか一項に記載の方法。
(付記項２５）
前記チューブ、前記マスク、またはそれらの組み合わせの前記１つ以上の動きと関連付けられた前記音声に関する前記１つ以上のパラメータを前記検出することが、１つ以上の流量信号、１つ以上の音声信号、またはそれらの組み合わせのケプストラム分析、スペクトル分析、高速フーリエ変換、またはそれらの組み合わせに基づく、付記項２４に記載の方法。
(付記項２６）
前記音声が、チューブ、マスク、または前記チューブに接続された装置内の１つ以上のマイクロフォンに基づいて検出され、前記装置が前記ユーザの気道に加圧空気を提供する、付記項２１から２５のいずれか一項に記載の方法。
(付記項２７）
ユーザの気道に加圧空気を印加するセッション中に前記ユーザと関連付けられた複数のパラメータを検出することをであって、前記複数のパラメータの各パラメータが、少なくとも１つのモダリティと関連付けられており、前記複数のパラメータが、複数のモダリティを網羅する、検出することと、
覚醒、睡眠、または睡眠段階のうちの少なくとも１つである前記ユーザの睡眠状態を、前記複数のパラメータを処理して判断することと、
前記睡眠状態に少なくとも部分的に基づいて、前記セッション中に前記ユーザの無呼吸－低呼吸指数を計算することと、を含む方法。
(付記項２８）
前記モダリティが、前記ユーザの動きと、前記加圧空気の流量と、前記ユーザの心臓活動と、前記ユーザと関連付けられた音声と、を含む、付記項２７に記載の方法。
(付記項２９）
前記ユーザの前記無呼吸－低呼吸指数の前記計算に影響を及ぼす１つ以上の事象が、前記１つ以上の事象中に前記睡眠状態が覚醒であると判断されたことを受けて無視される、付記項２７または２８に記載の方法。
(付記項３０）
前記１つ以上の事象が、１つ以上の無呼吸、１つ以上の低呼吸、またはそれらの組み合わせを含む、付記項２９に記載の方法。
(付記項３１）
前記複数のパラメータの前記処理が、
前記２つ以上のモダリティのうちの第１のモダリティと関連付けられた前記複数のパラメータのうちの１つ以上のパラメータに基づいて前記ユーザの前記睡眠状態を判断することができない、と判断することと、
前記２つ以上のモダリティのうちの第２のモダリティと関連付けられた前記複数のパラメータのうちの１つ以上のパラメータを処理して前記ユーザの前記睡眠状態を判断することと、をさらに含む、付記項２７から３０のいずれか一項に記載の方法。
(付記項３２）
前記ユーザの前記睡眠状態を判断することができないという前記判断が、閾値判定メトリックを満たすことに基づく、付記項３１に記載の方法。
(付記項３３）
前記閾値判定メトリックが、睡眠状態、睡眠段階、またはそれらの組み合わせに関して競合する前記複数のパラメータのうちの２つ以上のパラメータに基づく、付記項３２に記載の方法。
(付記項３４）
前記２つ以上の競合パラメータが前記２つ以上のモダリティに由来する、付記項３３に記載の方法。
(付記項３５）
２つ以上の競合パラメータ間の競合が、品質の低いデータに基づいて導出されたパラメータを無視することによって解消され、かつ／または品質の高いデータから抽出されたパラメータに与えられる重みが高まる、付記項２７から３４のいずれか一項に記載の方法。
(付記項３６）
前記閾値判定メトリックが、前記ユーザの前記気道に前記加圧空気を印加する１つ以上の旧セッション中に前記ユーザと関連付けられた複数の旧パラメータに基づく、付記項３５に記載の方法。
(付記項３７）
前記処理が、教師あり機械学習、深層学習、畳み込みニューラルネットワーク、または再帰型ニューラルネットワークのうちの１つ以上に基づき、睡眠段階分類器によって実行される、付記項２７から３６のいずれか一項に記載の方法。
(付記項３８）
前記複数のパラメータの前記処理が、前記複数のモダリティのうちの選択された２つ以上のモダリティに由来する前記複数のパラメータのサブセットに基づき、前記選択された２つ以上のモダリティが、データ品質に基づく重み付けに従って選択される、付記項２７から３７のいずれか一項に記載の方法。
(付記項３９）
ユーザの睡眠セッション中に前記ユーザの動きに関する１つ以上のパラメータを検出するように構成された１つ以上のセンサと、
機械可読命令を記憶するメモリと、
覚醒、睡眠、または睡眠段階のうちの少なくとも１つである前記ユーザの睡眠状態を、前記１つ以上のパラメータを処理して判断し、
前記睡眠状態に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザの無呼吸－低呼吸指数を計算する
ために前記機械可読命令を実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、を備えるシステム。
(付記項４０）
前記ユーザの前記無呼吸－低呼吸指数の前記計算に影響を及ぼす１つ以上の事象が、前記１つ以上の事象中に前記睡眠状態が覚醒であると判断されたことを受けて無視される、付記項３９に記載のシステム。
(付記項４１）
前記１つ以上の事象が、１つ以上の無呼吸、１つ以上の低呼吸、またはそれらの組み合わせである、付記項４０に記載のシステム。
(付記項４２）
前記１つ以上のパラメータが、持続時間、期間、速度、頻度、強度、前記ユーザの動きのタイプ、またはそれらの組み合わせに関するものである、付記項３９から４１のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項４３）
前記少なくとも１つのセンサが、前記ユーザ上に配置されているか、前記ユーザの近傍に配置されているか、それらの組み合わせである、付記項４２に記載のシステム。
(付記項４４）
前記ユーザに連結されたチューブおよびマスクを有する呼吸デバイスをさらに備え、
加圧空気が、前記チューブおよび前記マスクを通じて前記ユーザの気道に印加され、前記１つ以上のセンサのうちの少なくとも１つのセンサが、前記チューブの上もしくは内部、前記マスクの上もしくは内部、またはそれらの組み合わせに所在する、付記項４３に記載のシステム。
(付記項４５）
前記１つ以上のセンサが、前記チューブの上もしくは内部、前記マスクの上もしくは内部、またはそれらの組み合わせに所在するモーションセンサを含む、付記項３９から４４のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項４６）
前記１つ以上のセンサのうちの少なくとも１つのセンサが、スマートデバイス内のモーションセンサを含む、付記項３９から４５のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項４７）
前記スマートデバイスが、（１）それぞれが前記ユーザと接触しているスマートウォッチ、スマートフォン、活動トラッカー、スマートマスク、スマート衣類、スマートマットレス、スマート枕、スマートシーツ、スマートリング、もしくはヘルスモニタ、（２）それぞれが前記ユーザの近傍に所在するスマートスピーカもしくはスマートＴＶ、または（３）それらの組み合わせのうちの１つ以上である、付記項４６に記載のシステム。
(付記項４８）
前記１つ以上のパラメータの前記処理が、前記１つ以上のパラメータのうちの少なくとも１つのパラメータを表す信号を経時的に処理することを含む、付記項３９から４７のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項４９）
ユーザの睡眠セッション中に前記ユーザの心臓活動に関する１つ以上のパラメータを検出するように構成された少なくとも１つのセンサと、
機械可読命令を記憶するメモリと、
覚醒、睡眠、または睡眠段階のうちの少なくとも１つである前記ユーザの睡眠状態を、前記１つ以上のパラメータを処理して判断し、
前記睡眠状態に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザの無呼吸－低呼吸指数を計算する
ために前記機械可読命令を実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、を備えるシステム。
(付記項５０）
前記ユーザの前記無呼吸－低呼吸指数の前記計算に影響を及ぼす１つ以上の事象が、前記１つ以上の事象中に前記睡眠状態が覚醒であると判断されたことを受けて無視される、付記項４９に記載のシステム。
(付記項５１）
前記１つ以上の事象が、１つ以上の無呼吸、１つ以上の低呼吸、またはそれらの組み合わせである、付記項５０に記載のシステム。
(付記項５２）
前記１つ以上のパラメータが、前記ユーザの心拍数、心拍数変動、心拍出量、またはそれらの組み合わせに関するものである、付記項３９から５１のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項５３）
前記心拍数変動が、１分間、５分間、１０分間、３０分間、１時間、２時間、３時間、または４時間にわたって計算される、付記項５２に記載のシステム。
(付記項５４）
前記ユーザに連結されたチューブおよびマスクを有する呼吸デバイスをさらに備え、
加圧空気が、前記チューブおよび前記マスクを通じて前記ユーザの気道に印加され、前記１つ以上のセンサのうちの少なくとも１つのセンサが、前記チューブ、前記マスク、またはそれらの組み合わせの上もしくは内部に所在する、付記項３９から５３のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項５５）
前記少なくとも１つのセンサがマイクロフォンである、付記項５４に記載のシステム。
(付記項５６）
前記１つ以上のパラメータを前記検出することが、前記マイクロフォンによって検出された１つ以上の流量信号、１つ以上の音声信号、またはそれらの組み合わせのケプストラム分析、スペクトル分析、高速フーリエ変換、またはそれらの組み合わせに基づく、付記項５５に記載のシステム。
(付記項５７）
ユーザの睡眠セッション中に前記ユーザと関連付けられた音声に関する１つ以上のパラメータを検出するように構成された１つ以上のセンサと、
機械可読命令を記憶するメモリと、
覚醒、睡眠、または睡眠段階のうちの少なくとも１つである前記ユーザの睡眠状態を、前記１つ以上のパラメータを処理して判断し、
前記睡眠状態に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザの無呼吸－低呼吸指数を計算する
ために前記機械可読命令を実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、を備えるシステム。
(付記項５８）
前記ユーザの前記無呼吸－低呼吸指数の前記計算に影響を及ぼす１つ以上の事象が、前記１つ以上の事象中に前記睡眠状態が覚醒であると判断されたことを受けて無視される、付記項５７に記載のシステム。
(付記項５９）
前記１つ以上の事象が、１つ以上の無呼吸、１つ以上の低呼吸、またはそれらの組み合わせである、付記項５８に記載のシステム。
(付記項６０）
前記ユーザに連結されたチューブおよびマスクを有する呼吸デバイスをさらに備え、
前記音声が、（１）前記ユーザの１つ以上の動き、（２）前記ユーザに加圧空気を印加するように構成された前記呼吸デバイスに接続された前記チューブ、前記マスク、もしくはそれらの組み合わせの１つ以上の動き、または（３）それらの組み合わせと関連付けられている、付記項５７から５９のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項６１）
前記チューブ、前記マスク、またはそれらの組み合わせの前記１つ以上の動きと関連付けられた前記音声に関する前記１つ以上のパラメータを前記検出することが、１つ以上の流量信号、１つ以上の音声信号、またはそれらの組み合わせのケプストラム分析、スペクトル分析、高速フーリエ変換、またはそれらの組み合わせに基づく、付記項６０に記載のシステム。
(付記項６２）
前記ユーザに連結されたチューブおよびマスクを有する呼吸デバイスをさらに備え、
前記１つ以上のセンサが、チューブ、マスク、または前記チューブに接続された装置内の１つ以上のマイクロフォンであり、前記装置が前記ユーザの気道に加圧空気を提供する、付記項５７から６１のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項６３）
ユーザの気道に加圧空気を印加するセッション中に前記ユーザと関連付けられた複数のパラメータを検出するように構成された１つ以上のセンサであって、前記複数のパラメータの各パラメータが、少なくとも１つのモダリティと関連付けられており、前記複数のパラメータが、複数のモダリティを網羅する、１つ以上のセンサと、
機械可読命令を記憶するメモリと、
覚醒、睡眠、または睡眠段階のうちの少なくとも１つである前記ユーザの睡眠状態を、前記複数のパラメータを処理して判断し、
前記睡眠状態に少なくとも部分的に基づいて、前記セッション中に前記ユーザの無呼吸－低呼吸指数を計算する
ために前記機械可読命令を実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、を備えるシステム。
(付記項６４）
前記モダリティが、前記ユーザの動きと、前記加圧空気の流量と、前記ユーザの心臓活動と、前記ユーザと関連付けられた音声と、を含む、付記項６３に記載のシステム。
(付記項６５）
前記ユーザの前記無呼吸－低呼吸指数の前記計算に影響を及ぼす１つ以上の事象が、前記１つ以上の事象中に前記睡眠状態が覚醒であると判断されたことを受けて無視される、付記項６３または６４に記載のシステム。
(付記項６６）
前記１つ以上の事象が、１つ以上の無呼吸、１つ以上の低呼吸、またはそれらの組み合わせを含む、付記項６５に記載のシステム。
(付記項６７）
前記制御システムが、
前記２つ以上のモダリティのうちの第１のモダリティと関連付けられた前記複数のパラメータのうちの１つ以上のパラメータに基づいて前記ユーザの前記睡眠状態を判断することができない、と判断し、
前記２つ以上のモダリティのうちの第２のモダリティと関連付けられた前記複数のパラメータのうちの１つ以上のパラメータを処理して前記ユーザの前記睡眠状態を判断する
ために前記機械可読命令を実行して前記複数のパラメータをさらに処理するようにさらに構成されている、付記項６３から６６のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項６８）
前記ユーザの前記睡眠状態を判断することができないという前記判断が、閾値判定メトリックを満たすことに基づく、付記項６７に記載のシステム。
(付記項６９）
前記閾値判定メトリックが、睡眠状態、睡眠段階、またはそれらの組み合わせに関して競合する前記複数のパラメータのうちの２つ以上のパラメータに基づく、付記項６８に記載のシステム。
(付記項７０）
前記２つ以上の競合パラメータが前記２つ以上のモダリティに由来する、付記項６９に記載のシステム。
(付記項７１）
２つ以上の競合パラメータ間の競合が、品質の低いデータに基づいて導出されたパラメータを無視することによって解消され、かつ／または品質の高いデータから抽出されたパラメータに与えられる重みが高まる、付記項６３から７０のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項７２）
前記閾値判定メトリックが、前記ユーザの前記気道に前記加圧空気を印加する１つ以上の旧セッション中に前記ユーザと関連付けられた複数の旧パラメータに基づく、付記項７１に記載のシステム。
(付記項７３）
前記処理が、教師あり機械学習、深層学習、畳み込みニューラルネットワーク、または再帰型ニューラルネットワークのうちの１つ以上に基づき、睡眠段階分類器によって実行される、付記項６３から７２のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項７４）
前記睡眠段階が、ノンレム睡眠またはレム睡眠の明示を含む、付記項６３から７３のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項７５）
前記睡眠段階が、Ｎ１睡眠、Ｎ２睡眠、Ｎ３睡眠、またはレム睡眠の明示を含む、付記項６３から７４のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項７６）
前記制御システムが、前記複数のパラメータを処理して、前記複数のモダリティのうち
の選択された２つ以上のモダリティに由来する前記複数のパラメータのサブセットに基づいて前記ユーザの睡眠状態を判断するために前記機械可読命令を実行するようにさらに構成されており、前記選択された２つ以上のモダリティが、データ品質に基づく重み付けに従って選択される、付記項６３から７５のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項７７）
ユーザの無呼吸－低呼吸指数を計算する方法であって、
ユーザの睡眠セッション中に前記ユーザの動きに関する１つ以上のパラメータを検出することと、
覚醒、睡眠、または睡眠段階のうちの少なくとも１つである前記ユーザの睡眠状態を、前記１つ以上のパラメータを処理して判断することと、
前記睡眠状態に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザの前記無呼吸－低呼吸指数を計算することと、
前記無呼吸－低呼吸指数、前記睡眠状態、またはそれらの組み合わせに少なくとも部分的に基づいて動作を開始することと、を含む方法。
(付記項７８）
前記睡眠セッションが、前記ユーザの気道に加圧空気を印加するセッションを含む、付記項７７に記載の方法。
(付記項７９）
前記睡眠段階が、Ｎ１睡眠、Ｎ２睡眠、Ｎ３睡眠、またはレム睡眠の明示を含む、付記項７７または付記項７８に記載の方法。
(付記項８０）
前記動作が、（１）前記無呼吸－低呼吸指数の記録を保存すること、（ｂ）前記無呼吸－低呼吸指数を外部デバイスに伝達すること、または（ｃ）デバイスの動作設定を調整すること、のうちの１つ以上を含む、付記項７７から７９のいずれか１項に記載の方法。
(付記項８１）
前記デバイスが、前記ユーザの気道に前記加圧空気を供給する呼吸デバイスである、付記項８０に記載の方法。
(付記項８２）
前記ユーザの前記無呼吸－低呼吸指数の前記計算に影響を及ぼす１つ以上の事象が、前記１つ以上の事象中に前記睡眠状態が覚醒であると判断されたことを受けて無視される、付記項７７から８１のいずれか一項に記載の方法。
(付記項８３）
前記１つ以上の事象が、１つ以上の無呼吸、１つ以上の低呼吸、１つ以上の周期性四肢運動、またはそれらの組み合わせである、付記項８２に記載の方法。
(付記項８４）
前記１つ以上のパラメータが、持続時間、期間、速度、頻度、強度、前記ユーザの動きのタイプ、またはそれらの組み合わせに関するものである、付記項７７から８３のいずれか一項に記載の方法。
(付記項８５）
前記１つ以上のパラメータが、前記ユーザ上に配置されているか、前記ユーザの近傍に配置されているか、それらの組み合わせである１つ以上のセンサに基づいて測定される、付記項７７から８４のいずれか一項に記載の方法。
(付記項８６）
加圧空気が、呼吸デバイスに接続されたチューブおよびマスクを通じて前記ユーザの気道に印加され、前記１つ以上のセンサのうちの少なくとも１つのセンサが、前記チューブの上もしくは内部、前記マスクの上もしくは内部、またはそれらの組み合わせに所在する、付記項８５に記載の方法。
(付記項８７）
前記少なくとも１つのセンサが、前記チューブの上もしくは内部、前記マスクの上もしくは内部、またはそれらの組み合わせに所在する体動センサを含む、付記項８５または８
６に記載の方法。
(付記項８８）
前記１つ以上のセンサのうちの少なくとも１つのセンサが、スマートデバイス内の体動センサを含む、付記項８５から８７のいずれか一項に記載の方法。
(付記項８９）
前記スマートデバイスが、（１）それぞれが前記ユーザと接触しているスマートウォッチ、スマートフォン、活動トラッカー、スマートマスク、スマート衣類、スマートマットレス、スマート枕、スマートシーツ、スマートリング、もしくはヘルスモニタ、（２）それぞれが前記ユーザの近傍に所在するスマートスピーカもしくはスマートＴＶ、または（３）それらの組み合わせのうちの１つ以上である、付記項８８に記載の方法。
(付記項９０）
前記１つ以上のパラメータの前記処理が、前記１つ以上のパラメータのうちの少なくとも１つのパラメータを表す信号を経時的に処理することを含む、付記項７７から８９のいずれか一項に記載の方法。
(付記項９１）
前記ユーザの前記動きが、前記ユーザの心臓または呼吸活動と関連付けられている、付記項７７から９０のいずれか一項に記載の方法。
(付記項９２）
前記少なくとも１つのセンサがマイクロフォンである、付記項９１に記載の方法。
(付記項９３）
前記１つ以上のパラメータを前記検出することが、１つ以上の流量信号、１つ以上の音声信号、またはそれらの組み合わせのケプストラム分析、スペクトル分析、高速フーリエ変換、またはそれらの組み合わせに基づく、付記項９２に記載の方法。
(付記項９４）
前記１つ以上のパラメータの前記検出が、前記睡眠セッション中にユーザと関連付けられた音声に関してのことである、付記項７７から９３のいずれか一項に記載の方法。
(付記項９５）
前記音声が、（１）前記ユーザの１つ以上の動き、（２）前記ユーザに加圧空気を印加するように構成された呼吸デバイスに接続されたチューブ、マスク、もしくはそれらの組み合わせの１つ以上の動き、または（３）それらの組み合わせと関連付けられている、付記項９４に記載の方法。
(付記項９６）
前記音声に関する前記１つ以上のパラメータを前記検出することが、１つ以上の流量信号、１つ以上の音声信号、またはそれらの組み合わせのケプストラム分析、スペクトル分析、高速フーリエ変換、またはそれらの組み合わせに基づく、付記項９４または９５に記載の方法。
(付記項９７）
前記音声が、チューブ、マスク、または前記チューブに接続された装置内の１つ以上のマイクロフォンに基づいて検出され、前記装置が前記ユーザの気道に加圧空気を提供する、付記項７７から９６のいずれか一項に記載の方法。
(付記項９８）
前記１つ以上のパラメータの各パラメータが、少なくとも１つのモダリティと関連付けられており、前記１つ以上のパラメータが複数のモダリティを網羅し、前記モダリティが、前記ユーザの動きと、加圧空気の流量と、前記ユーザの心臓活動と、前記ユーザと関連付けられた音声と、を含み、前記複数のパラメータの前記処理が、
前記２つ以上のモダリティのうちの第１のモダリティと関連付けられた前記複数のパラメータのうちの１つ以上のパラメータに基づいて前記ユーザの前記睡眠状態を判断することができない、と判断することと、
前記２つ以上のモダリティのうちの第２のモダリティと関連付けられた前記複数のパラメータのうちの１つ以上のパラメータを処理して前記ユーザの前記睡眠状態を判断するこ
とと、をさらに含む、付記項７７から９７のいずれか一項に記載の方法。
(付記項９９）
前記ユーザの前記睡眠状態を判断することができないという前記判断が、閾値判定メトリックを満たすことに基づく、付記項９８に記載の方法。
(付記項１００）
前記閾値判定メトリックが、前記判断された睡眠状態、睡眠段階、またはそれらの組み合わせに関して競合する前記複数のパラメータのうちの２つ以上のパラメータに基づく、付記項９９に記載の方法。
(付記項１０１）
前記２つ以上の競合パラメータが前記２つ以上のモダリティに由来する、付記項１００に記載の方法。
(付記項１０２）
２つ以上の競合パラメータ間の競合が、品質の低いデータに基づいて導出されたパラメータを無視することによって解消され、かつ／または品質の高いデータから抽出されたパラメータに与えられる重みが高まる、付記項１００または１０１に記載の方法。
(付記項１０３）
前記閾値判定メトリックが、前記ユーザの気道に加圧空気を印加する１つ以上の旧セッション中に前記ユーザと関連付けられた複数の旧パラメータに基づく、付記項７７から１０２のいずれか一項に記載の方法。
(付記項１０４）
前記１つ以上のパラメータの各パラメータが、少なくとも１つのモダリティと関連付けられており、前記１つ以上のパラメータが複数のモダリティを網羅し、前記複数のパラメータの前記処理が、前記複数のモダリティのうちの選択された２つ以上のモダリティに由来する前記複数のパラメータのサブセットに基づき、前記選択された２つ以上のモダリティが、データ品質に基づく重み付けに従って選択される、付記項７７から１０３のいずれか一項に記載の方法。
(付記項１０５）
前記処理が、教師あり機械学習、深層学習、畳み込みニューラルネットワーク、または再帰型ニューラルネットワークのうちの１つ以上に基づき、睡眠段階分類器によって実行される、付記項７７から１０４のいずれか一項に記載の方法。
(付記項１０６）
ユーザの無呼吸－低呼吸指数を計算するシステムであって、
ユーザの睡眠セッション中に前記ユーザの動きに関する１つ以上のパラメータを検出するように構成された１つ以上のセンサと、
機械可読命令を記憶するメモリと、
覚醒、睡眠、または睡眠段階のうちの少なくとも１つである前記ユーザの睡眠状態を、前記１つ以上のパラメータを処理して判断し、
前記睡眠状態に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザの前記無呼吸－低呼吸指数を計算し、
前記無呼吸－低呼吸指数、前記睡眠状態、またはそれらの組み合わせに少なくとも部分的に基づいて動作を開始する
ために前記機械可読命令を実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、を備えるシステム。
(付記項１０７）
前記動作が、（１）前記無呼吸－低呼吸指数の記録を保存すること、（ｂ）前記無呼吸－低呼吸指数を外部デバイスに伝達すること、または（ｃ）デバイスの動作設定を調整すること、のうちの１つ以上を含む、付記項１０６に記載のシステム。
(付記項１０８）
前記デバイスが、前記ユーザの気道に前記加圧空気を供給する呼吸デバイスである、付記項１０７に記載のシステム。
(付記項１０９）
前記ユーザの前記無呼吸－低呼吸指数の前記計算に影響を及ぼす１つ以上の事象が、前記１つ以上の事象中に前記睡眠状態が覚醒であると判断されたことを受けて無視される、付記項１０６から１０８のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項１１０）
前記１つ以上の事象が、１つ以上の無呼吸、１つ以上の低呼吸、１つ以上の周期性四肢運動、またはそれらの組み合わせである、付記項１０９に記載のシステム。
(付記項１１１）
前記１つ以上のパラメータが、持続時間、期間、速度、頻度、強度、前記ユーザの動きのタイプ、またはそれらの組み合わせに関するものである、付記項１０６から１１０のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項１１２）
前記１つ以上のセンサが、前記ユーザ上に配置されているか、前記ユーザの近傍に配置されているか、それらの組み合わせである、付記項１０６から１１１のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項１１３）
前記ユーザに連結されたチューブおよびマスクを有する呼吸デバイスをさらに備え、
加圧空気が、前記チューブおよび前記マスクを通じて前記ユーザの気道に印加され、前記１つ以上のセンサのうちの少なくとも１つのセンサが、前記チューブ、前記マスク、またはそれらの組み合わせの上もしくは内部に所在する、付記項１１２に記載のシステム。
(付記項１１４）
前記１つ以上のセンサが、前記チューブ、前記マスク、またはそれらの組み合わせの上もしくは内部に体動センサを含む、付記項１０６から１１３のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項１１５）
前記１つ以上のセンサのうちの少なくとも１つのセンサが、スマートデバイス内の体動センサを含む、付記項１０６から１１４のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項１１６）
前記スマートデバイスが、（１）それぞれが前記ユーザと接触しているスマートウォッチ、スマートフォン、活動トラッカー、スマートマスク、スマート衣類、スマートマットレス、スマート枕、スマートシーツ、スマートリング、もしくはヘルスモニタ、（２）それぞれが前記ユーザの近傍に所在するスマートスピーカもしくはスマートＴＶ、または（３）それらの組み合わせのうちの１つ以上である、付記項１１５に記載のシステム。
(付記項１１７）
前記１つ以上のパラメータの前記処理が、前記１つ以上のパラメータのうちの少なくとも１つのパラメータを表す信号を経時的に処理することを含む、付記項１０６から１１６のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項１１８）
前記ユーザの前記動きが、前記ユーザの心臓または呼吸活動と関連付けられている、付記項１０６から１１７のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項１１９）
前記少なくとも１つのセンサがマイクロフォンである、付記項１１８に記載のシステム。
(付記項１２０）
前記１つ以上のパラメータを前記検出することが、前記マイクロフォンによって検出された１つ以上の流量信号、１つ以上の音声信号、またはそれらの組み合わせのケプストラム分析、スペクトル分析、高速フーリエ変換、またはそれらの組み合わせに基づく、付記項１１９に記載のシステム。
(付記項１２１）
前記１つ以上のパラメータの前記検出が、前記睡眠セッション中にユーザと関連付けら
れた音声に関してのことである、付記項１０６から１２０のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項１２２）
前記音声が、（１）前記ユーザの１つ以上の動き、（２）前記ユーザに加圧空気を印加するように構成された呼吸デバイスに接続されたチューブ、マスク、もしくはそれらの組み合わせの１つ以上の動き、または（３）それらの組み合わせと関連付けられている、付記項１２１に記載のシステム。
(付記項１２３）
前記音声に関する前記１つ以上のパラメータを前記検出することが、１つ以上の流量信号、１つ以上の音声信号、またはそれらの組み合わせのケプストラム分析、スペクトル分析、高速フーリエ変換、またはそれらの組み合わせに基づく、付記項１２１または付記項１２２に記載のシステム。
(付記項１２４）
前記音声が、チューブ、マスク、または前記チューブに接続された装置内の１つ以上のマイクロフォンに基づいて検出され、前記装置が前記ユーザの気道に加圧空気を提供する、付記項１０６から１２３のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項１２５）
前記１つ以上のパラメータの各パラメータが、少なくとも１つのモダリティと関連付けられており、前記１つ以上のパラメータが複数のモダリティを網羅し、前記モダリティが、前記ユーザの動きと、加圧空気の流量と、前記ユーザの心臓活動と、前記ユーザと関連付けられた音声と、を含み、前記制御システムが、
前記２つ以上のモダリティのうちの第１のモダリティと関連付けられた前記複数のパラメータのうちの１つ以上のパラメータに基づいて前記ユーザの前記睡眠状態を判断することができない、と判断し、
前記２つ以上のモダリティのうちの第２のモダリティと関連付けられた前記複数のパラメータのうちの１つ以上のパラメータを処理して前記ユーザの前記睡眠状態を判断する
ために前記機械可読命令を実行するように構成されている、付記項１０６から１２４のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項１２６）
前記ユーザの前記睡眠状態を判断することができないという前記判断が、閾値判定メトリックを満たすことに基づく、付記項１２５に記載のシステム。
(付記項１２７）
前記閾値判定メトリックが、前記判断された睡眠状態、睡眠段階、またはそれらの組み合わせに関して競合する前記複数のパラメータのうちの２つ以上のパラメータに基づく、付記項１２６に記載のシステム。
(付記項１２８）
前記２つ以上の競合パラメータが前記２つ以上のモダリティに由来する、付記項１２７に記載のシステム。
(付記項１２９）
２つ以上の競合パラメータ間の競合が、品質の低いデータに基づいて導出されたパラメータを無視することによって解消され、かつ／または品質の高いデータから抽出されたパラメータに与えられる重みが高まる、付記項１２７または付記項１２８に記載のシステム。
(付記項１３０）
前記閾値判定メトリックが、前記ユーザの気道に加圧空気を印加する１つ以上の旧セッション中に前記ユーザと関連付けられた複数の旧パラメータに基づく、付記項１２６から付記項１２９に記載のシステム。
(付記項１３１）
前記１つ以上のパラメータの各パラメータが、少なくとも１つのモダリティと関連付けられており、前記１つ以上のパラメータが複数のモダリティを網羅し、前記制御システム
が、前記複数のパラメータを処理し、前記複数のモダリティのうちの選択された２つ以上のモダリティに由来する前記複数のパラメータのサブセットに基づいて前記ユーザの睡眠状態を判断するために前記機械可読命令を実行するようにさらに構成されており、前記選択された２つ以上のモダリティが、データ品質に基づく重み付けに従って選択される、付記項１０６から１３０のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項１３２）
前記処理が、教師あり機械学習、深層学習、畳み込みニューラルネットワーク、または再帰型ニューラルネットワークのうちの１つ以上に基づき、睡眠段階分類器によって実行される、付記項１０６から１３１のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項１３３）
前記睡眠段階が、ノンレム睡眠またはレム睡眠の明示を含む、付記項１０６から１３２のいずれか一項に記載のシステム。
(付記項１３４）
前記睡眠段階が、Ｎ１睡眠、Ｎ２睡眠、Ｎ３睡眠、またはレム睡眠の明示を含む、１３３に記載のシステム。
(付記項１３５）
１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、
機械可読命令を記憶したメモリと、を備え、
前記制御システムが、前記メモリへ連結され、付記項１から３８および７７から１０５のいずれか一項に記載の方法が、前記メモリ中の前記機械実行可能命令が前記制御システムの前記１つ以上のプロセッサのうち少なくとも１つによって実行されたときに実施される、システム。
(付記項１３６）
付記項１から３８および７７から１０５のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成された制御システムを含むシステム。
(付記項１３７）
コンピュータによって実行されると、付記項１から３８および７７から１０５のいずれか一項に記載の方法を前記コンピュータに実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品。
(付記項１３８）
前記コンピュータプログラム製品が、非一時的コンピュータ可読媒体である、付記項１３７に記載のコンピュータプログラム製品。 Although the disclosure has been described with reference to one or more specific implementations or implementations, those skilled in the art will appreciate that numerous modifications may be made without departing from the spirit and scope of the disclosure. recognize. Each of these implementations, and obvious variations thereof, are contemplated as falling within the spirit and scope of this disclosure. It is also contemplated that further implementations according to various aspects of the disclosure may combine any number of features from any of the implementations described herein.
Additional notes of the present disclosure will be described below.
(Additional note 1)
detecting one or more parameters regarding the user's movement during the user's sleep session;
determining a sleep state of the user, which is at least one of wakefulness, sleep, or a sleep stage, by processing the one or more parameters;
calculating an apnea-hypopnea index for the user during the sleep session based at least in part on the sleep state.
(Additional note 2)
2. The method of clause 1, wherein the sleep session includes a session of applying pressurized air to the user's airway.
(Additional note 3)
3. The method according to claim 1 or 2, wherein the sleep stage includes manifestation of NREM, N1 sleep, N2 sleep, N3 sleep, or REM sleep.
(Additional note 4)
one or more events affecting the calculation of the apnea-hypopnea index of the user are ignored such that the sleep state is determined to be awake during the one or more events; , the method described in any one of Supplementary Notes 1 to 3.
(Additional note 5)
5. The method of clause 4, wherein the one or more events are one or more apneas, one or more hypopneas, or a combination thereof.
(Additional note 6)
6. A method according to any one of clauses 1 to 5, wherein the one or more parameters relate to duration, duration, speed, frequency, intensity, type of movement of the user, or a combination thereof.
(Supplementary Note 7)
Clauses 1 to 6, wherein the one or more parameters are measured based on one or more sensors located on the user, located in the vicinity of the user, or a combination thereof. The method described in any one of the above.
(Supplementary Note 8)
Pressurized air is applied to the user's airway through a tube and a mask connected to a breathing device, and at least one of the one or more sensors is placed on or within the tube, on or in the mask. 8. The method of clause 7, wherein the method is located within, or a combination thereof.
(Supplementary Note 9)
9. The method of clause 8, wherein the at least one sensor comprises a motion sensor located on or within the tube, on or within the mask, or a combination thereof.
(Supplementary Note 10)
10. The method of any one of clauses 7 to 9, wherein at least one sensor of the one or more sensors comprises a motion sensor within a smart device.
(Supplementary Note 11)
The smart device may be (1) a smart watch, smartphone, activity tracker, smart mask, smart clothing, smart mattress, smart pillow, smart sheet, smart ring, or health monitor, each in contact with the user; (2) one or more of a smartphone, a smart speaker, a smart TV, a radar-based sensor, a sonar-based sensor, a LiDAR-based sensor, or other non-contact motion sensors, each located in proximity to said user, or combinations thereof. The method according to supplementary note 10.
(Supplementary Note 12)
12. The method of claim 1, wherein the processing of the one or more parameters comprises processing a signal representing at least one of the one or more parameters over time. Method.
(Supplementary Note 13)
detecting one or more parameters related to the user's cardiac activity during the user's sleep session;
determining a sleep state of the user, which is at least one of wakefulness, sleep, or a sleep stage, by processing the one or more parameters;
calculating an apnea-hypopnea index for the user during the sleep session based at least in part on the sleep state.
(Supplementary Note 14)
one or more events affecting the calculation of the apnea-hypopnea index of the user are ignored such that the sleep state is determined to be awake during the one or more events; , the method described in Supplementary Note 13.
(Supplementary Note 15)
15. The method of clause 14, wherein the one or more events are one or more apneas, one or more hypopneas, or a combination thereof.
(Supplementary Note 16)
16. The method of any one of clauses 13 to 15, wherein the one or more parameters relate to the user's heart rate, heart rate variability, cardiac output, or a combination thereof.
(Supplementary Note 17)
17. The method of clause 16, wherein the heart rate variability is calculated over a period of 1 minute, 5 minutes, 10 minutes, 30 minutes, 1 hour, 2 hours, 3 hours, or 4 hours.
(Supplementary Note 18)
Pressurized air is applied to the airway of the user through a tube and a mask connected to a breathing device, and at least one sensor of the one or more parameters is placed on or on the tube, the mask, or a combination thereof. 18. The method according to any one of clauses 13 to 17, wherein the method is located internally.
(Supplementary Note 19)
19. The method of any one of clauses 13-18, wherein the sleep session comprises a session of applying pressurized air to the user's airway.
(Supplementary Note 20)
wherein said detecting said one or more parameters is based on cepstral analysis, spectral analysis, fast Fourier transform, or a combination thereof of one or more flow signals, one or more audio signals, or a combination thereof. The method according to any one of items 13 to 19.
(Supplementary Note 21)
detecting one or more parameters regarding audio associated with the user during the user's sleep session;
determining a sleep state of the user, which is at least one of wakefulness, sleep, or a sleep stage, by processing the one or more parameters;
calculating an apnea-hypopnea index for the user during the sleep session based at least in part on the sleep state.
(Supplementary Note 22)
one or more events affecting the calculation of the apnea-hypopnea index of the user are ignored such that the sleep state is determined to be awake during the one or more events; , the method described in Supplementary Note 21.
(Supplementary Note 23)
23. The method of Clause 22, wherein the one or more events are one or more apneas, one or more hypopneas, or a combination thereof.
(Supplementary Note 24)
the sound is one or more of: (1) one or more movements of the user; (2) a tube connected to a breathing device configured to apply pressurized air to the user; a mask; or a combination thereof. 24. The method according to any one of appendices 21 to 23, which is associated with the above movements, or (3) a combination thereof.
(Supplementary Note 25)
The detecting the one or more parameters related to the audio associated with the one or more movements of the tube, the mask, or a combination thereof includes one or more flow signals, one or more audio signals. 25. The method of clause 24, based on cepstral analysis, spectral analysis, fast Fourier transform, or combinations thereof.
(Supplementary Note 26)
Clauses 21 to 25, wherein the sound is detected based on one or more microphones in a tube, a mask, or a device connected to the tube, and the device provides pressurized air to the airway of the user. The method described in any one of the above.
(Supplementary Note 27)
detecting a plurality of parameters associated with the user during a session of applying pressurized air to an airway of the user, each parameter of the plurality of parameters being associated with at least one modality; detecting that the plurality of parameters cover a plurality of modalities;
determining a sleep state of the user, which is at least one of wakefulness, sleep, or a sleep stage, by processing the plurality of parameters;
calculating an apnea-hypopnea index for the user during the session based at least in part on the sleep state.
(Supplementary Note 28)
28. The method of clause 27, wherein the modalities include movement of the user, flow rate of the pressurized air, cardiac activity of the user, and audio associated with the user.
(Supplementary Note 29)
one or more events affecting the calculation of the apnea-hypopnea index of the user are ignored such that the sleep state is determined to be awake during the one or more events; , the method according to supplementary note 27 or 28.
(Supplementary Note 30)
30. The method of Clause 29, wherein the one or more events include one or more apneas, one or more hypopneas, or a combination thereof.
(Supplementary Note 31)
The processing of the plurality of parameters includes:
determining that the sleep state of the user cannot be determined based on one or more parameters of the plurality of parameters associated with a first modality of the two or more modalities; ,
Supplementary note, further comprising: processing one or more parameters of the plurality of parameters associated with a second modality of the two or more modalities to determine the sleep state of the user. 31. The method according to any one of paragraphs 27 to 30.
(Supplementary Note 32)
32. The method of clause 31, wherein the determination that the sleep state of the user cannot be determined is based on satisfying a threshold decision metric.
(Supplementary Note 33)
33. The method of clause 32, wherein the threshold decision metric is based on two or more parameters of the plurality of parameters competing with respect to sleep state, sleep stage, or a combination thereof.
(Supplementary Note 34)
34. The method of clause 33, wherein the two or more competition parameters are derived from the two or more modalities.
(Supplementary Note 35)
Note that conflicts between two or more competing parameters are resolved by ignoring parameters derived based on lower quality data and/or increasing the weight given to parameters extracted from higher quality data. 35. The method according to any one of paragraphs 27 to 34.
(Supplementary Note 36)
36. The method of clause 35, wherein the threshold determination metric is based on a plurality of legacy parameters associated with the user during one or more prior sessions of applying the pressurized air to the airway of the user.
(Supplementary Note 37)
According to any one of clauses 27 to 36, the processing is performed by a sleep stage classifier based on one or more of supervised machine learning, deep learning, convolutional neural networks, or recurrent neural networks. Method described.
(Supplementary Note 38)
the processing of the plurality of parameters is based on a subset of the plurality of parameters derived from selected two or more modalities of the plurality of modalities, wherein the selected two or more modalities have an effect on data quality; 38. The method according to any one of clauses 27 to 37, wherein the method is selected according to a weighting based on the weighting.
(Supplementary Note 39)
one or more sensors configured to detect one or more parameters related to the user's movement during the user's sleep session;
a memory for storing machine-readable instructions;
determining a sleep state of the user, which is at least one of wakefulness, sleep, or a sleep stage, by processing the one or more parameters;
a control comprising one or more processors configured to execute the machine-readable instructions to calculate an apnea-hypopnea index for the user during the sleep session based at least in part on the sleep state; A system comprising a system.
(Supplementary Note 40)
one or more events affecting the calculation of the apnea-hypopnea index of the user are ignored such that the sleep state is determined to be awake during the one or more events; , the system according to supplementary note 39.
(Supplementary Note 41)
41. The system of Clause 40, wherein the one or more events are one or more apneas, one or more hypopneas, or a combination thereof.
(Supplementary Note 42)
42. The system of any one of clauses 39 to 41, wherein the one or more parameters relate to duration, duration, speed, frequency, intensity, type of movement of the user, or a combination thereof.
(Supplementary Note 43)
43. The system of clause 42, wherein the at least one sensor is located on the user, located in proximity to the user, or a combination thereof.
(Supplementary Note 44)
further comprising a breathing device having a tube and a mask connected to the user;
Pressurized air is applied to the user's airway through the tube and the mask, and at least one of the one or more sensors is on or within the tube, on or within the mask, or 44. The system of claim 43, wherein the system is located in a combination of.
(Supplementary Note 45)
45. The system of any one of Clauses 39-44, wherein the one or more sensors include a motion sensor located on or within the tube, on or within the mask, or a combination thereof.
(Supplementary Note 46)
46. The system of any one of clauses 39-45, wherein at least one sensor of the one or more sensors comprises a motion sensor within a smart device.
(Supplementary Note 47)
The smart device may be (1) a smart watch, smartphone, activity tracker, smart mask, smart clothing, smart mattress, smart pillow, smart sheet, smart ring, or health monitor, each in contact with the user; (2) 47. The system of Clause 46, wherein each is one or more of a smart speaker or a smart TV located in proximity to the user, or (3) a combination thereof.
(Supplementary Note 48)
48. According to any one of clauses 39 to 47, the processing of the one or more parameters comprises processing a signal representing at least one of the one or more parameters over time. system.
(Supplementary Note 49)
at least one sensor configured to detect one or more parameters related to the user's cardiac activity during the user's sleep session;
a memory for storing machine-readable instructions;
determining a sleep state of the user, which is at least one of wakefulness, sleep, or a sleep stage, by processing the one or more parameters;
a control comprising one or more processors configured to execute the machine-readable instructions to calculate an apnea-hypopnea index for the user during the sleep session based at least in part on the sleep state; A system comprising a system.
(Supplementary Note 50)
one or more events affecting the calculation of the apnea-hypopnea index of the user are ignored such that the sleep state is determined to be awake during the one or more events; , the system according to Supplementary Note 49.
(Supplementary Note 51)
51. The system of Clause 50, wherein the one or more events are one or more apneas, one or more hypopneas, or a combination thereof.
(Supplementary Note 52)
52. The system of any one of clauses 39-51, wherein the one or more parameters relate to the user's heart rate, heart rate variability, cardiac output, or a combination thereof.
(Supplementary Note 53)
53. The system of clause 52, wherein the heart rate variability is calculated over a period of 1 minute, 5 minutes, 10 minutes, 30 minutes, 1 hour, 2 hours, 3 hours, or 4 hours.
(Supplementary Note 54)
further comprising a breathing device having a tube and a mask connected to the user;
Pressurized air is applied to the user's airway through the tube and the mask, and at least one sensor of the one or more sensors is on or within the tube, the mask, or a combination thereof. 54. The system according to any one of appendices 39 to 53.
(Supplementary Note 55)
55. The system of clause 54, wherein the at least one sensor is a microphone.
(Supplementary Note 56)
The detecting the one or more parameters may include cepstral analysis, spectral analysis, fast Fourier transform, or a combination thereof of one or more flow signals, one or more audio signals, or a combination thereof detected by the microphone. 56. The system according to claim 55, based on a combination of.
(Supplementary Note 57)
one or more sensors configured to detect one or more parameters related to audio associated with the user during the user's sleep session;
a memory for storing machine-readable instructions;
determining a sleep state of the user, which is at least one of wakefulness, sleep, or a sleep stage, by processing the one or more parameters;
a control comprising one or more processors configured to execute the machine-readable instructions to calculate an apnea-hypopnea index for the user during the sleep session based at least in part on the sleep state; A system comprising a system.
(Supplementary Note 58)
one or more events affecting the calculation of the apnea-hypopnea index of the user are ignored such that the sleep state is determined to be awake during the one or more events; , the system according to supplementary note 57.
(Supplementary Note 59)
59. The system of clause 58, wherein the one or more events are one or more apneas, one or more hypopneas, or a combination thereof.
(Supplementary Note 60)
further comprising a breathing device having a tube and a mask connected to the user;
The sound may be caused by (1) one or more movements of the user, (2) the tube connected to the breathing device configured to apply pressurized air to the user, the mask, or a combination thereof. or (3) a combination thereof.
(Supplementary Note 61)
The detecting the one or more parameters related to the audio associated with the one or more movements of the tube, the mask, or a combination thereof includes one or more flow signals, one or more audio signals. 61. The system of clause 60, based on cepstral analysis, spectral analysis, fast Fourier transform, or combinations thereof.
(Supplementary Note 62)
further comprising a breathing device having a tube and a mask connected to the user;
Clauses 57-61, wherein the one or more sensors are one or more microphones in a tube, a mask, or a device connected to the tube, the device providing pressurized air to the airway of the user. The system according to any one of the following.
(Supplementary Note 63)
one or more sensors configured to detect a plurality of parameters associated with the user during a session of applying pressurized air to the airway of the user, each parameter of the plurality of parameters comprising at least one one or more sensors associated with one modality, the plurality of parameters covering the plurality of modalities;
a memory for storing machine-readable instructions;
determining a sleep state of the user, which is at least one of wakefulness, sleep, or a sleep stage, by processing the plurality of parameters;
a control system comprising one or more processors configured to execute the machine-readable instructions to calculate an apnea-hypopnea index for the user during the session based at least in part on the sleep state; A system equipped with.
(Supplementary Note 64)
64. The system of clause 63, wherein the modalities include movement of the user, flow rate of the pressurized air, cardiac activity of the user, and audio associated with the user.
(Supplementary Note 65)
one or more events affecting the calculation of the apnea-hypopnea index of the user are ignored such that the sleep state is determined to be awake during the one or more events; , the system according to supplementary note 63 or 64.
(Supplementary Note 66)
66. The system of Clause 65, wherein the one or more events include one or more apneas, one or more hypopneas, or a combination thereof.
(Supplementary Note 67)
The control system includes:
determining that the sleep state of the user cannot be determined based on one or more parameters of the plurality of parameters associated with a first modality of the two or more modalities;
executing the machine-readable instructions to process one or more parameters of the plurality of parameters associated with a second modality of the two or more modalities to determine the sleep state of the user; 67. The system of any one of clauses 63 to 66, further configured to further process the plurality of parameters.
(Supplementary Note 68)
68. The system of clause 67, wherein the determination that the sleep state of the user cannot be determined is based on satisfying a threshold decision metric.
(Supplementary Note 69)
69. The system of Clause 68, wherein the threshold determination metric is based on two or more parameters of the plurality of parameters competing with respect to sleep state, sleep stage, or a combination thereof.
(Supplementary Note 70)
70. The system of clause 69, wherein the two or more competition parameters are derived from the two or more modalities.
(Supplementary Note 71)
Note that conflicts between two or more competing parameters are resolved by ignoring parameters derived based on lower quality data and/or increasing the weight given to parameters extracted from higher quality data. 71. The system according to any one of clauses 63 to 70.
(Supplementary Note 72)
72. The system of clause 71, wherein the threshold determination metric is based on a plurality of legacy parameters associated with the user during one or more prior sessions of applying the pressurized air to the airway of the user.
(Supplementary Note 73)
According to any one of clauses 63 to 72, the processing is performed by a sleep stage classifier based on one or more of supervised machine learning, deep learning, convolutional neural networks, or recurrent neural networks. The system described.
(Supplementary Note 74)
74. The system according to any one of appendices 63 to 73, wherein the sleep stages include manifestations of non-REM sleep or REM sleep.
(Supplementary Note 75)
75. The system according to any one of appendices 63 to 74, wherein the sleep stage includes a manifestation of N1 sleep, N2 sleep, N3 sleep, or REM sleep.
(Supplementary Note 76)
the control system processing the plurality of parameters to determine a sleep state of the user based on a subset of the plurality of parameters derived from selected two or more of the plurality of modalities; 76. The method according to any one of clauses 63 to 75, further configured to execute the machine readable instructions on a machine, and wherein the selected two or more modalities are selected according to a weighting based on data quality. system.
(Supplementary Note 77)
1. A method of calculating an apnea-hypopnea index for a user, the method comprising:
detecting one or more parameters regarding the user's movement during the user's sleep session;
determining a sleep state of the user, which is at least one of wakefulness, sleep, or a sleep stage, by processing the one or more parameters;
calculating the apnea-hypopnea index for the user during the sleep session based at least in part on the sleep state;
initiating an action based at least in part on the apnea-hypopnea index, the sleep state, or a combination thereof.
(Supplementary Note 78)
78. The method of clause 77, wherein the sleep session includes a session of applying pressurized air to the user's airway.
(Supplementary Note 79)
79. The method of clause 77 or clause 78, wherein the sleep stages include manifestations of N1 sleep, N2 sleep, N3 sleep, or REM sleep.
(Supplementary Note 80)
The action may (1) save a record of the apnea-hypopnea index, (b) communicate the apnea-hypopnea index to an external device, or (c) adjust operational settings of a device. 79. The method according to any one of appendices 77 to 79, comprising one or more of the following.
(Supplementary Note 81)
81. The method of clause 80, wherein the device is a breathing device that provides the pressurized air to the airway of the user.
(Supplementary Note 82)
one or more events affecting the calculation of the apnea-hypopnea index of the user are ignored such that the sleep state is determined to be awake during the one or more events; , the method according to any one of supplementary notes 77 to 81.
(Supplementary Note 83)
83. The method of clause 82, wherein the one or more events are one or more apneas, one or more hypopneas, one or more periodic limb movements, or a combination thereof.
(Supplementary Note 84)
84. The method of any one of clauses 77 to 83, wherein the one or more parameters relate to duration, duration, speed, frequency, intensity, type of movement of the user, or a combination thereof.
(Supplementary Note 85)
Clause 77 to 84, wherein the one or more parameters are measured based on one or more sensors located on the user, located in the vicinity of the user, or a combination thereof. The method described in any one of the above.
(Supplementary Note 86)
Pressurized air is applied to the user's airway through a tube and a mask connected to a breathing device, and at least one of the one or more sensors is placed on or within the tube, on or in the mask. 86. The method of clause 85, located within, or a combination thereof.
(Supplementary Note 87)
Clause 85 or 8, wherein the at least one sensor comprises a body motion sensor located on or within the tube, on or within the mask, or a combination thereof.
6. The method described in 6.
(Supplementary Note 88)
88. The method of any one of clauses 85-87, wherein at least one sensor of the one or more sensors comprises a body motion sensor within a smart device.
(Supplementary Note 89)
The smart device may be (1) a smart watch, smartphone, activity tracker, smart mask, smart clothing, smart mattress, smart pillow, smart sheet, smart ring, or health monitor, each in contact with the user; (2) 89. The method of clause 88, wherein each is one or more of a smart speaker or a smart TV located in proximity to the user, or (3) a combination thereof.
(Supplementary Note 90)
89. According to any one of clauses 77 to 89, the processing of the one or more parameters comprises processing a signal representing at least one of the one or more parameters over time. Method.
(Supplementary Note 91)
91. The method of any one of clauses 77-90, wherein the movement of the user is associated with cardiac or respiratory activity of the user.
(Supplementary Note 92)
92. The method of clause 91, wherein the at least one sensor is a microphone.
(Supplementary Note 93)
wherein said detecting said one or more parameters is based on cepstral analysis, spectral analysis, fast Fourier transform, or a combination thereof of one or more flow signals, one or more audio signals, or a combination thereof. 93. The method according to paragraph 92.
(Supplementary Note 94)
94. The method of any one of clauses 77-93, wherein the detection of the one or more parameters is with respect to audio associated with the user during the sleep session.
(Supplementary Note 95)
the sound is one or more of: (1) one or more movements of the user; (2) a tube connected to a breathing device configured to apply pressurized air to the user; a mask; or a combination thereof. 95. The method of clause 94, wherein the method is associated with any of the above movements, or (3) a combination thereof.
(Supplementary Note 96)
The detecting the one or more parameters related to the audio may include cepstral analysis, spectral analysis, fast Fourier transform, or a combination thereof of one or more flow signals, one or more audio signals, or a combination thereof. The method according to appendix 94 or 95, based on the method.
(Supplementary Note 97)
96, wherein the sound is detected based on one or more microphones in a tube, a mask, or a device connected to the tube, and the device provides pressurized air to the airway of the user. The method described in any one of the above.
(Supplementary Note 98)
each parameter of the one or more parameters is associated with at least one modality, the one or more parameters encompassing a plurality of modalities, and the modality is associated with the movement of the user and the flow rate of pressurized air. , cardiac activity of the user, and audio associated with the user, and the processing of the plurality of parameters includes:
determining that the sleep state of the user cannot be determined based on one or more parameters of the plurality of parameters associated with a first modality of the two or more modalities; ,
Supplementary note, further comprising: processing one or more parameters of the plurality of parameters associated with a second modality of the two or more modalities to determine the sleep state of the user. The method according to any one of paragraphs 77 to 97.
(Supplementary Note 99)
99. The method of clause 98, wherein the determination that the sleep state of the user cannot be determined is based on satisfying a threshold decision metric.
(Supplementary Note 100)
100. The method of clause 99, wherein the threshold determination metric is based on two or more parameters of the plurality of parameters competing for the determined sleep state, sleep stage, or a combination thereof.
(Supplementary Note 101)
101. The method of clause 100, wherein the two or more competition parameters are derived from the two or more modalities.
(Supplementary Note 102)
Note that conflicts between two or more competing parameters are resolved by ignoring parameters derived based on data of lower quality and/or increasing the weight given to parameters extracted from data of higher quality. The method according to item 100 or 101.
(Supplementary Note 103)
as recited in any one of clauses 77 to 102, wherein the threshold determination metric is based on a plurality of legacy parameters associated with the user during one or more prior sessions of applying pressurized air to the airway of the user. the method of.
(Supplementary Note 104)
each parameter of the one or more parameters is associated with at least one modality, the one or more parameters covering a plurality of modalities, and the processing of the plurality of parameters is one of the plurality of modalities. any of clauses 77 to 103, wherein the selected two or more modalities are selected according to a weighting based on data quality based on the subset of the plurality of parameters derived from the selected two or more modalities. The method described in paragraph 1.
(Supplementary Note 105)
According to any one of clauses 77 to 104, the processing is performed by a sleep stage classifier based on one or more of supervised machine learning, deep learning, convolutional neural networks, or recurrent neural networks. Method described.
(Supplementary Note 106)
A system for calculating an apnea-hypopnea index for a user, the system comprising:
one or more sensors configured to detect one or more parameters related to the user's movement during the user's sleep session;
a memory for storing machine-readable instructions;
determining a sleep state of the user, which is at least one of wakefulness, sleep, or a sleep stage, by processing the one or more parameters;
calculating the apnea-hypopnea index for the user during the sleep session based at least in part on the sleep state;
a control system comprising one or more processors configured to execute the machine-readable instructions to initiate operations based at least in part on the apnea-hypopnea index, the sleep state, or a combination thereof; A system equipped with.
(Supplementary Note 107)
The action may (1) save a record of the apnea-hypopnea index, (b) communicate the apnea-hypopnea index to an external device, or (c) adjust operational settings of a device. 107. The system of clause 106, comprising one or more of the following.
(Supplementary Note 108)
108. The system of clause 107, wherein the device is a breathing device that provides the pressurized air to the airway of the user.
(Supplementary Note 109)
one or more events affecting the calculation of the apnea-hypopnea index of the user are ignored such that the sleep state is determined to be awake during the one or more events; , the system according to any one of clauses 106 to 108.
(Supplementary Note 110)
110. The system of clause 109, wherein the one or more events are one or more apneas, one or more hypopneas, one or more periodic limb movements, or a combination thereof.
(Supplementary Note 111)
111. The system of any one of clauses 106-110, wherein the one or more parameters relate to duration, duration, speed, frequency, intensity, type of movement of the user, or a combination thereof.
(Supplementary Note 112)
112. The system of any one of clauses 106-111, wherein the one or more sensors are located on the user, located in proximity to the user, or a combination thereof.
(Supplementary Note 113)
further comprising a breathing device having a tube and a mask connected to the user;
Pressurized air is applied to the user's airway through the tube and the mask, and at least one sensor of the one or more sensors is on or within the tube, the mask, or a combination thereof. The system according to supplementary note 112.
(Supplementary Note 114)
114. The system of any one of clauses 106-113, wherein the one or more sensors include a body motion sensor on or within the tube, the mask, or a combination thereof.
(Supplementary Note 115)
115. The system of any one of clauses 106-114, wherein at least one sensor of the one or more sensors includes a body motion sensor within a smart device.
(Supplementary Note 116)
The smart device may be (1) a smart watch, smartphone, activity tracker, smart mask, smart clothing, smart mattress, smart pillow, smart sheet, smart ring, or health monitor, each in contact with the user; (2) 116. The system of Clause 115, each being one or more of a smart speaker or a smart TV located in proximity to the user, or (3) a combination thereof.
(Supplementary Note 117)
116, wherein the processing of the one or more parameters comprises processing a signal representing at least one of the one or more parameters over time. system.
(Supplementary Note 118)
118. The system of any one of clauses 106-117, wherein the movement of the user is associated with cardiac or respiratory activity of the user.
(Supplementary Note 119)
119. The system of clause 118, wherein the at least one sensor is a microphone.
(Supplementary Note 120)
The detecting the one or more parameters may include cepstral analysis, spectral analysis, fast Fourier transform, or a combination thereof of one or more flow signals, one or more audio signals, or a combination thereof detected by the microphone. 120. The system according to clause 119, based on a combination of.
(Supplementary Note 121)
121. The system of any one of clauses 106-120, wherein the detection of the one or more parameters is with respect to audio associated with the user during the sleep session.
(Supplementary Note 122)
the sound is one or more of: (1) one or more movements of the user; (2) a tube connected to a breathing device configured to apply pressurized air to the user; a mask; or a combination thereof. 122. The system of claim 121, wherein the system is associated with the above movements, or (3) a combination thereof.
(Supplementary Note 123)
The detecting the one or more parameters related to the audio may include cepstral analysis, spectral analysis, fast Fourier transform, or a combination thereof of one or more flow signals, one or more audio signals, or a combination thereof. The system according to supplementary note 121 or supplementary note 122, based on the system.
(Supplementary Note 124)
123, wherein the sound is detected based on one or more microphones in a tube, a mask, or a device connected to the tube, and the device provides pressurized air to the airway of the user. A system according to any one of the clauses.
(Supplementary Note 125)
each parameter of the one or more parameters is associated with at least one modality, the one or more parameters encompassing a plurality of modalities, and the modality is associated with the movement of the user and the flow rate of pressurized air. a cardiac activity of the user; and audio associated with the user;
determining that the sleep state of the user cannot be determined based on one or more parameters of the plurality of parameters associated with a first modality of the two or more modalities;
executing the machine-readable instructions to process one or more parameters of the plurality of parameters associated with a second modality of the two or more modalities to determine the sleep state of the user; 125. The system according to any one of clauses 106-124, configured to.
(Supplementary Note 126)
126. The system of clause 125, wherein the determination that the sleep state of the user cannot be determined is based on satisfying a threshold decision metric.
(Supplementary Note 127)
127. The system of clause 126, wherein the threshold determination metric is based on two or more parameters of the plurality of parameters that conflict with respect to the determined sleep state, sleep stage, or a combination thereof.
(Supplementary Note 128)
128. The system of clause 127, wherein the two or more competition parameters are derived from the two or more modalities.
(Supplementary Note 129)
Note that conflicts between two or more competing parameters are resolved by ignoring parameters derived based on lower quality data and/or increasing the weight given to parameters extracted from higher quality data. The system according to item 127 or supplementary item 128.
(Supplementary Note 130)
130. The system of clauses 126 through 129, wherein the threshold determination metric is based on a plurality of legacy parameters associated with the user during one or more prior sessions of applying pressurized air to the user's airway.
(Supplementary Note 131)
each parameter of the one or more parameters is associated with at least one modality, the one or more parameters cover a plurality of modalities, and the control system processes the plurality of parameters and further configured to execute the machine-readable instructions to determine a sleep state of the user based on a subset of the plurality of parameters from selected two or more of the modalities of; 131. The system of any one of clauses 106-130, wherein the selected two or more modalities are selected according to a weighting based on data quality.
(Supplementary Note 132)
According to any one of clauses 106 to 131, the processing is performed by a sleep stage classifier based on one or more of supervised machine learning, deep learning, convolutional neural networks, or recurrent neural networks. The system described.
(Supplementary Note 133)
133. The system of any one of clauses 106-132, wherein the sleep stages include manifestations of non-REM sleep or REM sleep.
(Supplementary Note 134)
134. The system of 133, wherein the sleep stages include manifestations of N1 sleep, N2 sleep, N3 sleep, or REM sleep.
(Supplementary Note 135)
a control system including one or more processors;
a memory storing machine-readable instructions;
The method of any one of clauses 1-38 and 77-105, wherein the control system is coupled to the memory, and wherein the machine-executable instructions in the memory are coupled to the one or more of the control system A system implemented when executed by at least one of the processors.
(Supplementary Note 136)
A system comprising a control system configured to carry out the method of any one of clauses 1 to 38 and 77 to 105.
(Supplementary Note 137)
A computer program product comprising instructions that, when executed by a computer, cause said computer to perform the method according to any one of clauses 1 to 38 and 77 to 105.
(Supplementary Note 138)
138. The computer program product of clause 137, wherein the computer program product is a non-transitory computer readable medium.

Claims

ユーザの睡眠セッション中に前記ユーザの動き、前記ユーザの心臓活動、前記ユーザと関連づけられた音声、またはそれらの組み合わせに関する１つ以上のパラメータを検出することと、
覚醒、睡眠、または睡眠段階のうちの少なくとも１つである前記ユーザの睡眠状態を、前記１つ以上のパラメータを処理して判断することと、
前記睡眠状態に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザの無呼吸－低呼吸指数を計算することと、を含む方法。 detecting one or more parameters related to the user's movement , the user's cardiac activity, audio associated with the user, or a combination thereof during the user's sleep session;
determining a sleep state of the user, which is at least one of wakefulness, sleep, or a sleep stage, by processing the one or more parameters;
calculating an apnea-hypopnea index for the user during the sleep session based at least in part on the sleep state.

前記ユーザの前記無呼吸－低呼吸指数の前記計算に影響を及ぼす１つ以上の事象が、前記１つ以上の事象中に前記睡眠状態が覚醒であると判断されたことを受けて無視される、請求項１に記載の方法。 one or more events affecting the calculation of the apnea-hypopnea index of the user are ignored such that the sleep state is determined to be awake during the one or more events; , the method of claim 1 .

前記１つ以上のパラメータが、持続時間、期間、速度、頻度、強度、前記ユーザの動きのタイプ、またはそれらの組み合わせに関するものであり、前記１つ以上のパラメータが、前記ユーザ上に配置されているか、前記ユーザの近傍に配置されているか、それらの組み合わせである１つ以上のセンサに基づいて測定される、請求項１または２に記載の方法。 The one or more parameters relate to duration, duration, speed, frequency, intensity, type of movement of the user, or a combination thereof, and the one or more parameters are arranged on the user. 3. The method of claim 1 or 2 , wherein the measurement is based on one or more sensors that are located near the user, located in the vicinity of the user, or a combination thereof.

前記１つ以上のセンサのうちの少なくとも１つのセンサが、チューブの上もしくは内部、マスクの上もしくは内部、またはそれらの組み合わせに所在するモーションセンサを含み、前記チューブおよび前記マスクは前記ユーザの気道に加圧空気を印加するように構成された呼吸デバイスに接続される、請求項３に記載の方法。 at least one sensor of the one or more sensors includes a motion sensor located on or within a tube, on or within a mask, or a combination thereof, wherein the tube and the mask are in contact with the user's airway. 4. The method of claim 3 , wherein the method is connected to a breathing device configured to apply pressurized air to the patient .

前記１つ以上のセンサのうちの少なくとも１つのセンサが、スマートデバイス内のモーションセンサを含む、請求項３に記載の方法。 4. The method of claim 3 , wherein at least one sensor of the one or more sensors includes a motion sensor within a smart device.

前記１つ以上のパラメータが、前記ユーザの心臓活動に関するものであり、前記１つ以上のパラメータが、前記ユーザの心拍数、心拍数変動、心拍出量、またはそれらの組み合わせに関するものである、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
the one or more parameters relate to the user's cardiac activity; the one or more parameters relate to the user's heart rate, heart rate variability, cardiac output, or a combination thereof; A method according to any one of claims 1 to 5 .

前記１つ以上のパラメータを前記検出することが、１つ以上の流量信号、１つ以上の音声信号、またはそれらの組み合わせのケプストラム分析、スペクトル分析、高速フーリエ変換、またはそれらの組み合わせに基づく、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。 Claim: wherein the detecting the one or more parameters is based on cepstral analysis, spectral analysis, fast Fourier transform, or a combination thereof of one or more flow signals, one or more audio signals, or a combination thereof. The method according to any one of Items 1 to 6 .

前記１つ以上のパラメータが、前記ユーザと関連づけられた音声に関するものであり、前記音声が、（１）前記ユーザの１つ以上の動き、（２）前記ユーザに加圧空気を印加するように構成された呼吸デバイスに接続されたチューブ、マスク、もしくはそれらの組み合わせの１つ以上の動き、または（３）それらの組み合わせと関連付けられている、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。 the one or more parameters relate to audio associated with the user, the audio causing (1) one or more movements of the user; (2) applying pressurized air to the user; or (3) movement of one or more of a tube, a mask, or a combination thereof connected to a configured breathing device. Method.

前記チューブ、前記マスク、またはそれらの組み合わせの前記１つ以上の動きと関連付けられた前記音声に関する前記１つ以上のパラメータを前記検出することが、１つ以上の流量信号、１つ以上の音声信号、またはそれらの組み合わせのケプストラム分析、スペクトル分析、高速フーリエ変換、またはそれらの組み合わせに基づく、請求項８に記載の方法。 The detecting the one or more parameters related to the audio associated with the one or more movements of the tube, the mask, or a combination thereof includes one or more flow signals, one or more audio signals. 9. The method of claim 8 , based on cepstral analysis, spectral analysis, fast Fourier transform, or combinations thereof.

前記１つ以上のパラメータが、前記ユーザの動きに関するものであり、
前記無呼吸－低呼吸指数、前記睡眠状態、またはそれらの組み合わせに少なくとも部分的に基づいて動作を開始すること、をさらに含む請求項１から９のいずれか１項に記載の方法。 the one or more parameters relate to movement of the user;
10. The method of any preceding claim , further comprising initiating an action based at least in part on the apnea-hypopnea index, the sleep state, or a combination thereof.

前記動作が、（１）前記無呼吸－低呼吸指数の記録を保存すること、（ｂ）前記無呼吸－低呼吸指数を外部デバイスに伝達すること、または（ｃ）デバイスの動作設定を調整すること、のうちの１つ以上を含む、請求項１０に記載の方法。 The action may (1) save a record of the apnea-hypopnea index, (b) communicate the apnea-hypopnea index to an external device, or (c) adjust operational settings of a device. 11. The method of claim 10 , comprising one or more of:

前記１つ以上のパラメータの前記処理が、前記１つ以上のパラメータのうちの少なくとも１つのパラメータを表す信号を経時的に処理することを含む、請求項１０または１１に記載の方法。 12. A method according to claim 10 or 11 , wherein the processing of the one or more parameters comprises processing a signal representative of at least one of the one or more parameters over time.

前記１つ以上のパラメータの各パラメータが、少なくとも１つのモダリティと関連付けられており、前記１つ以上のパラメータが複数のモダリティを網羅し、前記モダリティが、前記ユーザの前記動きと、加圧空気の流量と、前記ユーザの前記心臓活動と、前記ユーザと関連付けられた前記音声と、を含み、複数のパラメータの前記処理が、
２つ以上の前記モダリティのうちの第１のモダリティと関連付けられた前記複数のパラメータのうちの１つ以上のパラメータに基づいて前記ユーザの前記睡眠状態を判断することができない、と判断することと、
前記２つ以上のモダリティのうちの第２のモダリティと関連付けられた前記複数のパラメータのうちの１つ以上のパラメータを処理して前記ユーザの前記睡眠状態を判断するこ
とと、をさらに含む、請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法。 each parameter of the one or more parameters is associated with at least one modality, the one or more parameters encompassing a plurality of modalities, and the modality includes the movement of the user and the movement of pressurized air. the processing of a plurality of parameters including flow rate, the cardiac activity of the user, and the audio associated with the user ;
determining that the sleep state of the user cannot be determined based on one or more parameters of the plurality of parameters associated with a first modality of the two or more modalities; ,
further comprising: processing one or more parameters of the plurality of parameters associated with a second modality of the two or more modalities to determine the sleep state of the user. The method according to any one of items 1 to 12 .

前記ユーザの前記睡眠状態を判断することができないという前記判断が、閾値判定メトリックを満たすことに基づく、請求項１３に記載の方法。 14. The method of claim 13 , wherein the determination that the sleep state of the user cannot be determined is based on satisfying a threshold decision metric.

前記閾値判定メトリックが、前記判断された睡眠状態、睡眠段階、またはそれらの組み合わせに関して競合する前記複数のパラメータのうちの２つ以上のパラメータに基づく、請求項１４に記載の方法。 15. The method of claim 14 , wherein the threshold decision metric is based on two or more parameters of the plurality of parameters competing for the determined sleep state, sleep stage, or a combination thereof.

ユーザの睡眠セッション中に、前記ユーザの動き、前記ユーザの心臓活動、前記ユーザと関連づけられた音声、またはそれらの組み合わせに関する１つ以上のパラメータを検出するように構成された１つ以上のセンサと、 one or more sensors configured to detect one or more parameters related to movement of the user, cardiac activity of the user, audio associated with the user, or a combination thereof during a sleep session of the user; ,
機械可読命令を記憶するメモリと、 a memory for storing machine-readable instructions;
覚醒、睡眠、または睡眠段階のうちの少なくとも１つである前記ユーザの睡眠状態を、前記１つ以上のパラメータを処理して判断し、 determining a sleep state of the user, which is at least one of wakefulness, sleep, or a sleep stage, by processing the one or more parameters;
前記睡眠状態に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記ユーザの無呼吸－低呼吸指数を計算する calculating an apnea-hypopnea index for the user during the sleep session based at least in part on the sleep state;
ための前記機械可読命令を実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、を備えるシステム。 a control system including one or more processors configured to execute the machine-readable instructions for.

前記ユーザの前記無呼吸－低呼吸指数の前記計算に影響を及ぼす１つ以上の事象が、前記１つ以上の事象中に前記睡眠状態が覚醒であると判断されたことを受けて無視される、請求項１６に記載のシステム。 one or more events affecting the calculation of the apnea-hypopnea index of the user are ignored such that the sleep state is determined to be awake during the one or more events; 17. The system of claim 16.

前記１つ以上のパラメータが、ユーザの動きに関連するものであり、前記１つ以上のパラメータが、持続時間、期間、速度、頻度、強度、前記ユーザの動きのタイプ、またはそれらの組み合わせに関するものであり、前記１つ以上のパラメータが、前記ユーザ上に配置されているか、前記ユーザの近傍に配置されているか、それらの組み合わせである１つ以上のセンサに基づいて測定されるものである、請求項１６または１７に記載のシステム。 The one or more parameters are related to user movement, and the one or more parameters are related to duration, duration, speed, frequency, intensity, type of user movement, or a combination thereof. and the one or more parameters are measured based on one or more sensors located on the user, located in proximity to the user, or a combination thereof; A system according to claim 16 or 17.

前記１つ以上のセンサのうちの少なくとも１つのセンサが、チューブの上もしくは内部、マスクの上もしくは内部、またはそれらの組み合わせに所在するモーションセンサを含み、前記チューブおよび前記マスクは前記ユーザの気道に加圧空気を印加するように構成された呼吸デバイスに接続される、請求項１８に記載のシステム。 at least one sensor of the one or more sensors includes a motion sensor located on or within a tube, on or within a mask, or a combination thereof, wherein the tube and the mask are in the airway of the user. 19. The system of claim 18, connected to a breathing device configured to apply pressurized air.

前記１つ以上のセンサのうちの少なくとも１つのセンサが、スマートデバイス内のモーションセンサを含む、請求項１８に記載のシステム。 19. The system of claim 18, wherein at least one sensor of the one or more sensors includes a motion sensor within a smart device.

前記１つ以上のパラメータが、前記ユーザの心臓活動に関するものであり、前記１つ以上のパラメータが、前記ユーザの心拍数、心拍数変動、心拍出量、またはそれらの組み合わせに関するものである、請求項１６から２０のいずれか一項に記載のシステム。 the one or more parameters relate to the user's cardiac activity; the one or more parameters relate to the user's heart rate, heart rate variability, cardiac output, or a combination thereof; 21. A system according to any one of claims 16 to 20.

前記１つ以上のパラメータを前記検出することが、１つ以上の流量信号、１つ以上の音声信号、またはそれらの組み合わせのケプストラム分析、スペクトル分析、高速フーリエ変換、またはそれらの組み合わせに基づく、請求項１６から２１のいずれか一項に記載のシステム。 Claim: wherein the detecting the one or more parameters is based on cepstral analysis, spectral analysis, fast Fourier transform, or a combination thereof of one or more flow signals, one or more audio signals, or a combination thereof. 22. The system according to any one of clauses 16 to 21.

前記１つ以上のパラメータが、前記ユーザと関連づけられた音声に関するものであり、 the one or more parameters relate to audio associated with the user;
前記音声が、（１）前記ユーザの１つ以上の動き、（２）前記ユーザに加圧空気を印加するように構成された呼吸デバイスに接続されたチューブ、マスク、もしくはそれらの組み合わせの１つ以上の動き、または（３）それらの組み合わせと関連付けられている、請求項１６から２２のいずれか一項に記載のシステム。 the sound is one or more of: (1) one or more movements of the user; (2) a tube connected to a breathing device configured to apply pressurized air to the user, a mask, or a combination thereof; 23. A system according to any one of claims 16 to 22, associated with the above movements, or (3) a combination thereof.

前記チューブ、前記マスク、またはそれらの組み合わせの前記１つ以上の動きと関連付けられた前記音声に関する前記１つ以上のパラメータを前記検出することが、１つ以上の流量信号、１つ以上の音声信号、またはそれらの組み合わせのケプストラム分析、スペクトル分析、高速フーリエ変換、またはそれらの組み合わせに基づく、請求項２３に記載のシステム。 said detecting said one or more parameters related to said audio associated with said one or more movements of said tube, said mask, or a combination thereof, comprising one or more flow signals, one or more audio signals. 24. The system of claim 23, based on cepstral analysis, spectral analysis, fast Fourier transform, or combinations thereof.

前記１つ以上のパラメータが、前記ユーザの動きに関するものであり、 the one or more parameters relate to movement of the user;
前記制御システムが、前記無呼吸－低呼吸指数、前記睡眠状態、またはそれらの組み合わせに少なくとも部分的に基づいて動作を開始するための前記機械可読命令をさらに実行するように構成されている、請求項１６から２４のいずれか１項に記載のシステム。 20. The control system is further configured to execute the machine readable instructions for initiating an operation based at least in part on the apnea-hypopnea index, the sleep state, or a combination thereof. 25. The system according to any one of paragraphs 16 to 24.

前記動作が、（１）前記無呼吸－低呼吸指数の記録を保存すること、（ｂ）前記無呼吸－低呼吸指数を外部デバイスに伝達すること、または（ｃ）デバイスの動作設定を調整すること、のうちの１つ以上を含む、請求項２５に記載のシステム。 The action may (1) save a record of the apnea-hypopnea index, (b) communicate the apnea-hypopnea index to an external device, or (c) adjust operational settings of a device. 26. The system of claim 25, comprising one or more of:

前記１つ以上のパラメータの前記処理が、前記１つ以上のパラメータのうちの少なくとも１つのパラメータを表す信号を経時的に処理することを含む、請求項２５または２６に記載のシステム。 27. The system of claim 25 or 26, wherein the processing of the one or more parameters comprises processing a signal representative of at least one of the one or more parameters over time.

前記１つ以上のパラメータの各パラメータが、少なくとも１つのモダリティと関連付けられており、前記１つ以上のパラメータが複数のモダリティを網羅し、前記モダリティが、前記ユーザの前記動きと、加圧空気の流量と、前記ユーザの前記心臓活動と、前記ユーザと関連付けられた前記音声と、を含み、 each parameter of the one or more parameters is associated with at least one modality, the one or more parameters encompassing a plurality of modalities, and the modality includes the movement of the user and the movement of pressurized air. a flow rate, the cardiac activity of the user, and the audio associated with the user;
前記機械可読命令を実行する前記制御システムによる複数のパラメータの前記処理が、 The processing of a plurality of parameters by the control system executing the machine readable instructions comprises:
２つ以上の前記モダリティのうちの第１のモダリティと関連付けられた前記複数のパラメータのうちの１つ以上のパラメータに基づいて前記ユーザの前記睡眠状態を判断することができない、と判断することと、 determining that the sleep state of the user cannot be determined based on one or more parameters of the plurality of parameters associated with a first modality of the two or more modalities; ,
前記２つ以上のモダリティのうちの第２のモダリティと関連付けられた前記複数のパラメータのうちの１つ以上のパラメータを処理して前記ユーザの前記睡眠状態を判断するこ determining the sleep state of the user by processing one or more parameters of the plurality of parameters associated with a second modality of the two or more modalities;
とと、をさらに含む、請求項１６から２７のいずれか一項に記載のシステム。28. The system of any one of claims 16-27, further comprising: and.

前記ユーザの前記睡眠状態を判断することができないという前記判断が、閾値判定メトリックを満たすことに基づく、請求項２８に記載のシステム。 29. The system of claim 28, wherein the determination that the sleep state of the user cannot be determined is based on satisfying a threshold decision metric.

前記閾値判定メトリックが、前記判断された睡眠状態、睡眠段階、またはそれらの組み合わせに関して競合する前記複数のパラメータのうちの２つ以上のパラメータに基づく、請求項２９に記載のシステム。 30. The system of claim 29, wherein the threshold decision metric is based on two or more parameters of the plurality of parameters competing for the determined sleep state, sleep stage, or a combination thereof.