用于确定睡眠阶段的系统和方法技术方案

方法和装置通过检测睡眠阶段监控健康。例如，睡眠阶段监测器(100)可以访问与身体移动和/或呼吸运动相关的数据信号。可以对该检测到的信号的至少一部分进行分析，以计算呼吸变化。所述呼吸变化可包括呼吸速率变化和呼吸幅度变化中的一个或多个。处理器可随后基于呼吸变化和身体运动中的一个或多个，确定睡眠阶段，例如结合二者来确定。所述睡眠阶段的确定可以在深睡眠与睡眠的其他阶段之间进行区别，或者可以在深睡眠、浅睡眠和REM睡眠之间区别化。身体运动和呼吸运动信号可以从一个或多个传感器得到，例如非侵入式传感器(例如，非接触式射频运动传感器或压敏床垫)。

Systems and methods used to determine the sleep stage

Methods and devices monitor health by detecting the sleep phase. For example, a sleep stage monitor (100) can access data signals associated with body movement and / or respiratory movement. At least part of the detected signal can be analyzed to calculate the change of respiration. The changes in respiration may include one or more of the changes in the respiration rate and the amplitude of the respiration. The processor can then determine the sleep phase based on one or more of the breathing changes and body movements, for example, in combination with the two. The determination of sleep stage can be distinguished from other stages of deep sleep and sleep, or it can be differentiated from deep sleep, shallow sleep and REM sleep. Body movement and breathing motion signals can be obtained from one or more sensors, such as non-invasive sensors (for example, non-contact radio frequency motion sensors or pressure sensitive mattress).

【技术实现步骤摘要】
用于确定睡眠阶段的系统和方法1.相关申请的交叉引用本申请主张于2012年9月19日提交的爱尔兰临时专利申请2012/0409的申请日权益，在此通过引用并入该申请的内容。2.本技术的背景2.1
本专利技术涉及例如使用呼吸和运动信号确定人类的睡眠阶段，其可用于例如睡眠结构或睡眠质量的评估。本专利技术可以与用于诊断、治疗和改善呼吸障碍的设备联合使用，并可用在预防呼吸障碍的疗程中。因此，本专利技术可涉及医疗器械，以及医疗器械治疗呼吸障碍和预防呼吸障碍的用途。2.2
技术介绍
人体的呼吸系统促成气体交换。鼻和口形成患者气道的入口。气道包括一系列分支管，随着更深入渗透到肺部，这些分支管变得更窄、更短、更多。肺的主要功能是进行气体交换，使氧气从空气进入静脉血，并使二氧化碳排出。气管分为左右主支气管，其最终进一步划分为终末细支气管。支气管构成传导气道，并不参与气体交换。气道进一步分裂得到呼吸性细支气管，最终到达肺泡。肺的蜂窝状区域是气体交换发生的场所，称为呼吸区。参见[West,RespiratoryPhysiology-theessentials]。呼吸障碍存在的范围阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是本文档来自技高网...

【技术保护点】
用于对受试者的睡眠阶段进行分类的方法，该方法包括：通过一个或多个传感器检测与所述受试者的呼吸运动相关的一个或多个信号；通过一个或多个处理器从与呼吸运动相关的所述一个或多个信号推导出至少一个呼吸幅度；通过所述一个或多个处理器分析推导出的所述至少一个呼吸幅度来计算包括功率谱密度的至少一项特征；以及通过所述一个或多个处理器将由该一个或多个处理器计算出的多个特征组合起来以确定睡眠阶段，所述多个特征包含所述包括功率谱密度的至少一项特征。

【技术特征摘要】
2012.09.19 IE 2012/04091.用于对受试者的睡眠阶段进行分类的方法，该方法包括：通过一个或多个传感器检测与所述受试者的呼吸运动相关的一个或多个信号；通过一个或多个处理器从与呼吸运动相关的所述一个或多个信号推导出至少一个呼吸幅度；通过所述一个或多个处理器分析推导出的所述至少一个呼吸幅度来计算包括功率谱密度的至少一项特征；以及通过所述一个或多个处理器将由该一个或多个处理器计算出的多个特征组合起来以确定睡眠阶段，所述多个特征包含所述包括功率谱密度的至少一项特征。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括从与呼吸运动相关的所述一个或多个信号推导出呼吸速率。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述一个或多个信号的所述检测以非接触方式执行。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括检测人的存在或不存在。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析包括简化的睡眠阶段计算，该计算中仅输出睡眠或清醒。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述呼吸速率的估计是在时段基础上作出的。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析包括：根据所述呼吸幅度与幅度阈值的比较结果，选定呼吸稳定性阈值。8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分析包括：根据所述呼吸速率与一阈值的比较结果，选定呼吸速率稳定性阈值。9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分析包括：基于各时段中呼吸速率的最小值和最大值，为数个时段中的每一个时段计算呼吸速率范围。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，该方法包括：a.通过所述一个或多个处理器，为相应时段比较所计算出的呼吸速率范围与所选定的稳定性阈值；并且b.通过所述一个或多个处理器，在所计算出的呼吸速率范围小于所选定的稳定性阈值时将所述相应时段分类为深睡眠，否则将所述相应时段分类为浅睡眠。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括：当遇到浅睡眠时段时，对在先深睡眠时段的序列长度进行计数，并且，如果自上一次浅睡眠时段起遇到的在先深睡眠时段的数目小于预定数目，则将这些在先时段重新分类为浅睡眠。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述预定数目为5。13.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，该方法包括：通过所述一个或多个处理器，基于所述呼吸速率在一段睡眠时期中的变化，将睡眠时期分类为深睡眠或REM睡眠。14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法包括：根据对一个时期的频谱分析和近似熵分析推导得出的特征的组合是否分别小于或大于一阈值，将该时期分类为深睡眠时期或REM睡眠时期。15.非暂时性计算机可读介质，其包括软件代码，该软件代码在数码处理器上运行时执行如权利要求1所述的方法。16.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析包括：根据检测到的所述一个或多个信号的质量，选择呼吸稳定性阈值。17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，根据平均信号幅度来确定检测到的所述一个或多个信号的质量。18.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：通过所述一个或多个处理器，从与呼吸运动相关的所述一个或多个信号推导出呼吸速率；和通过所述一个或多个处理器，分析所推导出的呼吸幅度和呼吸速率，以计算所述多个特征。19.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个特征基于所述呼吸幅度的变化性来推导。20.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述多个特征基于所述呼吸幅度和呼吸速率中的至少一个的变化性来推导。21.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，所述一个或多个传感器包括基于辐射的非接触式传感器，用于检测与所述受试者的身体运动测量相关的一个或多个信号，且其中所述一个或多个处理器配置为将所述呼吸幅度的变化性和呼吸速率的变化性中的至少一个与身体运动测量值相结合，以确定睡眠阶段。22.根据权利要求21所述的方法，其特征在于，所检测到的所述一个或多个信号为正交信号I和Q，该信号表示从发射机的相位空间中间隔90°的位置观察而得的所检测到的身体运动。23.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述多个特征包括所述呼吸速率的变化性的所述功率谱密度的斜率、所述呼吸速率的变化性的正态化高频功率和所述呼吸速率的变化性的低频功率。24.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，所述分析使用呼吸速率的变化性来区分REM睡眠，其中所述呼吸速率的变化性相对较大的时期被认为是REM睡眠时期的指示，而呼吸速率的变化性相对较小的时期被认为是与深睡眠状态相关联。25.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，所述分析包括使用近似熵评估一个时间序列的所述呼吸速率的变化性，其对可预测的时间序列呈现较低的值，且随着时间序列变化性更高而呈现更高的值。26.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述分析提供了连续的呼吸速率和呼吸幅度，且所述呼吸速率随后被以片段送入处理块，其中所述处理块将为一个时段输出单一数目，该数目为各个片段的近似熵。27.用于对受试者的睡眠阶段进行分类的系统，该系统包括：一个或多个传感器，其配置为检测与所述受试者的呼吸运动和所述受试者的身体运动相关的一个或多个信号；和处理器，其配置为，对于选定的时段：从所述一个或多个信号推导出呼吸速率和呼吸幅度，其中所述呼吸速率和呼吸幅度随时间变化；将所述推导出的呼吸速率和呼吸幅度中的每一个的变化性与检测到的身体运动相结合，以计算多个特征；和结合所述多个特征以便为所述选定的时段确定睡眠阶段。28.根据权利要求27所述的系统，其特征在于，所述一个或多个传感器中的至少一个为非接触式射频距离选通传感器。29.用于对受试者的睡眠阶段进行分类的方法，该方法包括使用处理器以：取得与受试者的呼吸运动相关的一个...

【专利技术属性】
技术研发人员：康纳·赫尼根，加雷斯·麦克达比，艾梅尔·奥黑尔，保罗·菲利普斯，特雷弗·默里，
申请(专利权)人：瑞思迈传感器技术有限公司，
类型：发明
国别省市：爱尔兰,IE