使用呼吸模式識別的呼吸暫停和呼吸不足檢測的制作方法
【專利摘要】本文公開了用于呼吸暫停和呼吸不足檢測的方法和裝置。在一種實施方式中，提供了一種從被懷疑患有睡眠呼吸暫停的候選者獲取的數(shù)字化呼吸音記錄中檢測呼吸暫停和呼吸不足的方法。所述方法包括掃描所述數(shù)字化呼吸音記錄的振幅譜圖以標識前景事件區(qū)段；評估所述前景事件區(qū)段的特征與一個或多個預設的呼吸暫停特異性判據(jù)的一致性；當所述前景事件區(qū)段滿足所述一個或多個呼吸暫停特異性判據(jù)中的每個判據(jù)時，將其分類為代表呼吸暫停；評估所述前景事件的特征與不同于所述呼吸暫停特異性判據(jù)的一個或多個預設的呼吸不足特異性判據(jù)的一致性；以及當所述前景事件區(qū)段滿足所述一個或多個呼吸不足特異性判據(jù)中的每個判據(jù)時，將其分類為代表呼吸不足。
【專利說明】使用呼吸模式識別的呼吸暫停和呼吸不足檢測
【技術領域】
[0001]本公開涉及呼吸障礙的檢測，具體來說涉及用于呼吸暫停和呼吸不足檢測的方法和裝置。
【背景技術】
[0002]睡眠呼吸暫停(SA)是一種以在睡眠期間重復性地完全或部分停止呼吸(分別為呼吸暫停和呼吸不足)為特征的呼吸障礙。取決于病情的嚴重性，這些事件的頻率在每小時5至100次的范圍內。結果，患者表現(xiàn)出睡眠質量不良、白天嗜睡和認知表現(xiàn)不良。睡眠呼吸暫停一般可以被鑒別為兩種類型之一一阻塞性睡眠呼吸暫停和中樞性睡眠呼吸暫停(分別為OSA和CSA)。已觀察到，作為最常見類型的OSA使發(fā)生高血壓、心力衰竭(HF)和中風的風險提高3至4倍。此外，具有未治療的睡眠呼吸暫停的患者與未患這種疾病的對象相t匕，消耗多達兩倍的用于治療心臟-呼吸疾病的衛(wèi)生護理資源。另一方面，已證實，在患有高血壓或HF的患者中，治療OSA會降低血壓，并極大地改善心血管功能。因此，診斷和治療這樣的患者可能具有非常顯著的有益的醫(yī)療和公共衛(wèi)生影響。不幸的是，由于不能獲得目前診斷所需要的在睡眠實驗室中進行的昂貴的過夜監(jiān)測，大部分具有睡眠呼吸暫停的人仍然未被診斷。因此，對于開發(fā)可以讓更廣泛的人口基數(shù)獲準使用的診斷睡眠呼吸暫停的可靠且簡單的工具，存在著日益增長的需求。
[0003]阻塞性睡眠呼吸暫停(OSA)通常被理解為由咽或上氣道(UA)的部分或完全塌陷而導致氣流通路阻塞所引起。在OSA中，仍然存在呼吸驅動力，但是患者對抗高阻力的管進行呼吸一一種模擬窒息的情形。因此，OSA的標志是上氣道(咽)的變窄、阻塞或完全關閉。這引起特征性的呼吸音，例如打鼾和湍流聲音的出現(xiàn)。每次事件一般持續(xù)10至60秒，因此通常引起缺氧的發(fā)作，并常常引起從睡眠覺醒，因此使睡眠不連貫。結果，患者表現(xiàn)出睡眠質量不良、白天嗜睡和認知表現(xiàn)受損。它是影響約7%成年人的常見疾病。然而，大多數(shù)患有OSA的患者仍然未被診斷；在一項研究中顯示，患有中度至重度OSA的93%的女性和82%的男性尚未被診斷。
[0004]另一方面，中樞性睡眠呼吸暫停(CSA) —般被理解為當從腦干中的呼吸神經(jīng)元到呼吸肌的呼吸輸出存在短暫停止時發(fā)生。這種呼吸肌激活的缺乏引起氣流的短暫停止(即中樞性呼吸暫停)，在此期間沒有呼吸換氣。與OSA相反，在CSA期間上氣道通常是開放的，因此窒息聲和打鼾不太可能發(fā)生。當氣流恢復時，由于咽通常未被阻塞，因此不必定出現(xiàn)打鼻干。
[0005]目前，標識和診斷睡眠呼吸暫停的標準手段是通過過夜多導睡眠描記法(overnight polysomnography) (PSG),其中患者必須睡在實驗室中，并在技術人員的監(jiān)督下連接許多監(jiān)測電極。PSG是昂貴的，它的獲準使用受到限制，導致在PSG可用的有限地區(qū)中存在長的等待名單。
[0006]因此，對于設計診斷睡眠障礙例如SA的新方法，已產生興趣。例如，呼吸音的聲學分析在呼吸障礙的研究中發(fā)揮越來越多的作用，例如用于標識包括哮鳴音和濕啰音在內的病理性呼吸音，以及用于研究和定位打鼾的位點。在某些睡眠研究中，在口腔水平上方捕獲打鼾聲以及氣管音來研究打鼾，特別是當打鼾是疾病本身的組分并正好在發(fā)生變窄和阻塞的位置處產生時。
[0007]盡管出現(xiàn)了這些最新發(fā)現(xiàn)，但從臨床視角來看，鼾聲驅動的技術存在根本的局限性。例如，打鼾不必定發(fā)生在所有類型的SA中，例如在CSA中。此外，鼾聲驅動的技術一般不能評估標識到的病癥的嚴重性。例如，盡管打鼾是OSA的標志，但它可能不一定在每次呼吸暫停和呼吸不足時都發(fā)生。因此，如果例如由于不存在打鼾而錯過了某些呼吸暫停，則根據(jù)每小時呼吸暫停的頻率來評估疾病的嚴重性可能會被低估。由于關于疾病嚴重性的知識在選擇適合的治療策略中可能是有益的，因此鼾聲驅動的技術可能不夠理想。
[0008]因此，盡管對于根據(jù)打鼾聲檢測OSA的發(fā)生已經(jīng)做出了一些工作，但在例如開發(fā)用于檢測不同類型的SA的發(fā)生的可靠技術和/或提供用于評估這種發(fā)病的嚴重性的可靠方法方面，仍存在大量的改進空間。對于例如與目前在專門的睡眠實驗室中實施的技術人員輔助的PSG技術相比，可以讓更廣泛的人口基數(shù)能夠有條件使用的可靠的呼吸暫停標識(identification)、鑒別(characterization)和/或診斷技術的需求,也在不斷增加。
[0009]因此，對于至少克服了已知技術的某些缺點或至少為公眾提供了有用的備選方案的用于呼吸暫停和呼吸不足檢測的方法和裝置，仍存在需求。 [0010]提供該背景信息是為了揭示本 申請人:認為可能與本發(fā)明相關的信息。它不必定打算也不應該被解釋為承認前述信息構成了本發(fā)明的現(xiàn)有技術。

【發(fā)明內容】

[0011]本發(fā)明的目的是提供用于呼吸暫停和呼吸不足檢測的方法和裝置。根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，提供了一種用于從被懷疑患有睡眠呼吸暫停的候選者獲取的數(shù)字化呼吸音記錄中檢測呼吸暫停和呼吸不足的方法，所述方法包括:掃描所述數(shù)字化呼吸音記錄的振幅譜圖以標識前景事件區(qū)段；評估所述前景事件區(qū)段的特征與一個或多個預設的呼吸暫停特異性判據(jù)的一致性；當所述前景事件區(qū)段滿足所述一個或多個呼吸暫停特異性判據(jù)中的每個判據(jù)時，將其分類為代表呼吸暫停；評估所述前景事件的特征與不同于所述呼吸暫停特異性判據(jù)的一個或多個預設的呼吸不足特異性判據(jù)的一致性；以及當所述前景事件區(qū)段滿足所述一個或多個呼吸不足特異性判據(jù)中的每個判據(jù)時，將其分類為代表呼吸不足。
[0012]根據(jù)一種這樣的實施方式，所述方法由計算系統(tǒng)的一個或多個處理器自動執(zhí)行，并且還包括通過用戶界面輸出根據(jù)每個分類的呼吸暫停和呼吸不足而定的候選者病癥的指示。
[0013]根據(jù)另一種實施方式，提供了一種計算機可讀介質，其包含儲存在其上的由計算系統(tǒng)的一個或多個處理器執(zhí)行的語句和指令，以便根據(jù)上述方法的步驟，從被懷疑患有睡眠呼吸暫停的候選者獲取的數(shù)字化呼吸音記錄檢測呼吸暫停和呼吸不足。
[0014]根據(jù)本發(fā)明的另一種實施方式，提供了一種用于從被懷疑患有睡眠呼吸暫停的候選者獲取的數(shù)字化呼吸音記錄中檢測呼吸暫停和呼吸不足的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包含:一個或多個處理器；計算機可讀介質，其可以被所述一個或多個處理器存取，并在其上儲存有可執(zhí)行的語句和指令，從而按照上述方法在所述記錄上進行操作。
[0015]根據(jù)一種這樣的實施方式，所述系統(tǒng)還包含面罩，所述面罩具有安裝在其上并可重復配置的麥克風，在所述候選者戴上所述面罩后，所述麥克風在所述候選者的鼻和口區(qū)域上方一定距離處，以攔截并捕獲從候選者發(fā)出的呼氣氣流聲音，所述呼氣氣流聲音被數(shù)字化用于處理。
[0016]根據(jù)本發(fā)明的另一種實施方式，提供了一種用于從被懷疑患有睡眠呼吸暫停的候選者獲取的數(shù)字化呼吸音記錄中標識呼吸不足的方法，所述方法包括:標識所述記錄的呼吸振幅譜圖中的低振幅區(qū)段；計算導致所述低振幅區(qū)段的譜圖振幅降低梯度；以及僅當所述譜圖振幅降低梯度超過預設的最小梯度時，才將所述低振幅區(qū)段分類為呼吸不足。
[0017]根據(jù)一種這樣的實施方式，所述方法由計算系統(tǒng)的一個或多個處理器自動執(zhí)行，并且還包括通過用戶界面輸出每個所分類的呼吸不足的指示。
[0018]根據(jù)另一種實施方式，提供了一種用于從被懷疑患有睡眠呼吸暫停的候選者獲取的數(shù)字化呼吸音記錄中自動確定睡眠呼吸暫停嚴重性指數(shù)的方法，所述方法包括:掃描所述數(shù)字化呼吸音記錄的振幅譜圖以標識前景事件區(qū)段；評估所述前景事件區(qū)段的特征與下述至少一種判據(jù)的一致性:一個或多個預設的呼吸暫停特異性判據(jù)，以及與所述呼吸暫停特異性判據(jù)不同的一個或多個預設的呼吸不足特異性判據(jù)；當所述前景事件區(qū)段滿足所述一個或多個呼吸暫停特異性判據(jù)中的每個判據(jù)或所述一個或多個呼吸不足特異性判據(jù)中的每個判據(jù)時，增加呼吸暫停事件計數(shù)；對多個前景事件區(qū)段重復上述步驟；以及根據(jù)呼吸暫停事件總計數(shù)確定睡眠呼吸暫停嚴重性指數(shù)。
[0019]根據(jù)另一種實施方式，提供了一種用于從被懷疑患有睡眠呼吸暫停的候選者獲取的數(shù)字化呼吸音記錄中自動確定睡眠呼吸暫停嚴重性指數(shù)的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包含:一個或多個處理器；以及計算機可讀介質，其可以被所述一個或多個處理器存取，并在其上儲存有可執(zhí)行的語句和指令，從而按照上述方法在所述記錄上進行操作。
[0020]在參考附圖并閱讀下面僅僅作為實施例給出的本發(fā)明的【具體實施方式】的非限制性描述后，本發(fā)明的其他目標、目的、優(yōu)點和特點將變得更加顯而易見。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0021]參考附圖僅僅以實施例的方式提供了本公開的數(shù)種實施方式，在所述附圖中:
[0022]圖1是根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，呼吸暫停和呼吸不足檢測系統(tǒng)的示意圖；
[0023]圖2是根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，在例如圖1的系統(tǒng)的情形中，用于從候選者獲取呼吸音的面罩的透視圖；
[0024]圖3和4分別是根據(jù)本發(fā)明的另一種實施方式，在例如圖1的系統(tǒng)的情形中，用于從候選者獲取呼吸音的面罩的前視圖和側視圖；
[0025]圖5是根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，用于例如圖1的系統(tǒng)的情形中的呼吸音記錄/處理裝置的示意圖；
[0026]圖6是根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，用于呼吸暫停和呼吸不足檢測的方法的高層次流程圖；
[0027]圖7A是根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，從單次呼吸獲取的呼吸音的說明性波形圖，其示出了吸氣階段和呼氣階段兩者，而圖7B和7C是圖7A的吸氣階段和呼氣階段的相應時間區(qū)段的示例性FFT譜；
[0028]圖8是根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，用于從數(shù)字化呼吸音標識呼吸暫停和呼吸不足的方法的高層次流程圖；
[0029]圖9是根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，由數(shù)字化信號峰的組列表示的示例性換氣呼吸音和呼吸暫停時間段的圖；
[0030]圖1OA至IOC是根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，連續(xù)預處理過的數(shù)字化呼吸音的圖，其中圖1OB是圖1OA的數(shù)字化呼吸音在去除異常(outlier)值后的圖，其區(qū)段被確定用于基于區(qū)段的歸一化，并且其中圖1OC是圖1OB的數(shù)字化呼吸音在進行基于區(qū)段的歸一化后的圖；
[0031]圖11是根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，標識到的前景事件(PE)的示例性圖，其示出了矯正過的數(shù)字化呼吸音(BS)與其呼吸包絡(envelope) (BE)之間的關聯(lián)性，以及從其獲得的提取的呼吸努力包絡(EE)及其各種分量；
[0032]圖12是根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，在圖8方法的情形中執(zhí)行的說明性呼吸暫停和呼吸不足測試的流程圖； [0033]圖13是根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，用于從標識到的前景事件分類呼吸暫停和呼吸不足的示例性方法的流程圖；
[0034]圖14A和14B是樣品呼吸音數(shù)據(jù)的三分鐘區(qū)段的圖，其分別示出了原始波形和包絡譜圖數(shù)據(jù)；
[0035]圖15A和15B分別是呼吸暫停和呼吸不足事件的說明性包絡譜圖數(shù)據(jù)的圖；
[0036]圖16的圖示出了使用本發(fā)明的一種實施方式的方法獲得的呼吸暫停-呼吸不足指數(shù)(AHI) (AH1-a)與由從業(yè)人員使用常規(guī)PSG方法測量的AHI (AHI_p)之間的高度一致性；
[0037]圖17A和17B的圖示出了根據(jù)分別按照TV50和AASM標準獲得的AHI_p平均分值確定的AH1-a和3個AH1-P分值的分布；并且
[0038]圖18是Bland Altman圖,其示出了相對于AHI_p分值落在一致性限度內的AHI_a分值。
【具體實施方式】
[0039]用于呼吸暫停和呼吸不足檢測的方法和裝置，將參考本文中的公開內容和附圖，根據(jù)本發(fā)明的不同實施方式進行描述。例如，并且正如將在下面更詳細討論的，本文中根據(jù)本發(fā)明的不同實施方式描述的方法和裝置，允許使用呼吸音記錄，自動進行與呼吸障礙例如呼吸暫停和呼吸不足的檢測相關的至少一些分析/評估。例如，可以使用至少一些本文中描述的方法記錄并分析個體在睡眠期間的與呼吸相關的聲音的記錄，以檢測并標識明顯的呼吸暫停和呼吸不足，用于診斷該個體的呼吸障礙并為其提供適宜治療的目的。
[0040]在某些實施方式中，這樣的方法和裝置至少部分依賴于與呼吸相關的聲音的分析。例如，在某些實施方式中，本文描述的方法和裝置可用于通過聲學呼吸音分析例如根據(jù)過夜呼吸音記錄等來檢測睡眠呼吸暫停，并且在某些實施方式中，進一步對給定對象中該障礙的嚴重性進行定量，和/或實現(xiàn)對象病癥的其他相關鑒別。這樣的結果在提供特別是與PSG和其他這樣的技術相比侵入性更低的睡眠呼吸暫停標識、鑒別和/或診斷方法方面表現(xiàn)出顯著的改進。也就是說，根據(jù)某些實施方式，使用少至單個非侵入性聲學呼吸音通道來實現(xiàn)睡眠呼吸暫停的標識、鑒別和/或診斷，可以獲得有用的結果，其可以進一步包括所標識的呼吸暫停的嚴重性的鑒別。在某些實施方式中，不論候選者經(jīng)歷的呼吸暫停的類型如何(例如OSA和/或CSA)，都可以獲得這樣的結果。
[0041]現(xiàn)在參考圖1，并且根據(jù)本發(fā)明的示例性實施方式，現(xiàn)在將描述用于呼吸暫停和/或呼吸不足檢測的系統(tǒng)，其一般使用數(shù)字100來稱呼。在這種實施方式中，系統(tǒng)100 —般提供呼吸音數(shù)據(jù)的記錄，在本實施例中，通過一個或多個換能器例如麥克風102來實現(xiàn)所述記錄，所述麥克風被配置在候選者在測試期間佩戴的面罩112中，距候選者面部的鼻和口區(qū)域距離A處。例如，如果試圖標識睡眠相關障礙例如睡眠呼吸暫停，可以在睡眠期間佩戴面罩。如圖示意性示出的，一個或多個換能器102操作性連接到數(shù)據(jù)記錄/處理模塊120，所述數(shù)據(jù)記錄/處理模塊120用于記錄由原始信號圖130示意性示出的呼吸音數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)用于進行處理。
[0042]在本實施例中，麥克風102連接到松散契合的全臉面罩112中或其上，所述面罩包括至少一個開口 114以允許便于呼吸，并提供了從麥克風102通往記錄/處理模塊120的有線和/或無線的通訊路徑118。
[0043]圖2提供了在本發(fā)明的情形中適合的可用于獲取呼吸音的面罩200的另一個實施例。在本實施例中，面罩200 —般包含至少一個換能器例如麥克風202和204，以及用于將其支撐在對象面部的鼻和口區(qū)域上方的支撐結構206。支撐結構206 —般被成形并構造成擱置在對象面部上并由此界定其鼻和口區(qū)域，并且包含兩個或更多個向外突出的分支208(例如在本實施例中為3個分支)，在定位面罩200后，所述分支匯聚成用于將麥克風202和204支撐在距該區(qū)域一定距離處的換能器支撐部210。
[0044]支撐結構還包含可選的框架212和面部擱置部214，其被成形并構造成貼合對象面部的輪廓，并至少部分地圍繞對象面部的鼻和口區(qū)域，從而促進面罩在對象面部上的正確定位，并提供更好的舒適度?？梢允褂孟拗茩C構例如頭帶216和218將面罩固定到對象面部，從而提高在使用期間例如甚至當在監(jiān)測某些呼吸障礙例如睡眠呼吸暫停中對象睡著時，面罩保留在正確位置并對準的可能性。
[0045]在這種實施方式中，面罩200還包含集成記錄裝置220例如數(shù)字記錄裝置等，其被構造用于操作性連接到至少一個換能器例如麥克風202和204，使得由至少一個換能器產生的聲音和/或氣流信號可以被捕獲并儲存，用于例如通過一個或多個數(shù)據(jù)處理模塊(未示出)進一步處理。在這種特定實施方式中，記錄裝置220被配置在支撐結構206的正面元件222上，由此減少其強迫性，同時保持與至少一個換能器近鄰，以便促進從其傳遞信號用于記錄。在提供集成記錄裝置中，面罩200可以有效地用作獨立的呼吸監(jiān)測裝置，其中代表對象的呼吸的數(shù)據(jù)可以被本地儲存在面罩上，并在方便時傳遞到例如遠程呼吸診斷中心。在美國專利申請公布號2011/0092839和國際申請公布號W02012/037641中提供了關于面罩200的設計、特點和使用的進一步詳細情況，每個所述申請的全部內容通過引用并入本文。
[0046]圖3和4提供了在本發(fā)明的情形中適合的可用于獲取呼吸音的面罩300的又一個實施例。在這個實施例中，面罩 300包含至少一個換能器例如麥克風302，以及用于將其支撐在對象面部的鼻和口區(qū)域上方的支撐結構306。支撐結構306 —般被成形并構造成擱置在對象的面部上并從其向外延伸到其鼻和口區(qū)域上方，以提供用于在定位面罩后將麥克風302支撐在距該區(qū)域一定距離處的換能器支撐部310。[0047]在這個實施例中，支撐結構306被成形并構造成將換能器302支撐在鼻和口區(qū)域上方并相對所述區(qū)域采取預設取向，其中所述預設取向可能包含一個或多個預設位置和預設角度，以攔截由對象的鼻和口兩者產生的氣流。例如，在一種實施方式中，預設取向可以根據(jù)鼻和口氣流之間估算的交叉點來預設，例如根據(jù)觀察到或計算出的這樣的氣流之間的平均交叉點。例如，在一種實施方式中，預設取向可以包含預設位置，在將面罩定位在對象面部上之后，所述預設位置在橫向上相對于對象的面部基本上位于中心，在縱向上與對象的口基本上平齊或低于對象的口，因此一般來說攔截口和鼻氣流。
[0048]在同一個或可選的實施方式中，預設取向可以包含將麥克風或其主響應軸沿著差不多代表總體口和鼻氣流之間的平均的直線對齊的預設角度。例如，在一種實施方式中，取向角度被預設成差不多將由換能器的預設位置相對于對象的鼻(即鼻孔)和口所形成的角度平分。這種平分角在本發(fā)明的情形中應該被解釋為代表了差不多將換能器的主響應軸導向佩戴者的鼻和口之間的某個點處的角，其可以根據(jù)測量、觀察和/或通過其他方式估算的鼻和口呼吸模式來確定，以便提高或增強換能器對源自于候選者的鼻和/或口的氣流的總體響應性。因此，根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，預設取向一般可以包含在將面罩定位在對象面部上之后，基本上使換能器與對象的鼻和口之間的點對齊的預設角度。
[0049]在這種實施方式中，支撐結構306 —般包含兩個向外突出的分支，其一個在另一個內部連續(xù)地流向換能器支撐部310，以定義基本上朝著該換能器支撐部匯聚的漏斗形狀，從而有效地將鼻和/或口腔氣流重新導向換能器302，并允許有效地監(jiān)測在呼吸時由對象的鼻和口兩者產生的氣流。因此，由于鼻孔或多或少地向下傾斜伸出而引起的通常或多或少地從候選者的鼻孔側向發(fā)散的呼吸氣流，至少部分可以被基本上漏斗形的總體凹形的支撐結構306有效地收集，從而導向換能器302。因此，在這種實施方式中，不僅僅是一般根據(jù)估算的鼻和口腔氣流的交叉點進行選擇的換能器的預設取向，而且支撐結構306的總體漏斗形狀也進一步地將至少一部分側向發(fā)散的鼻(和口腔)氣流重新導向換能器302。類似地，盡管在本文中沒有明確示出，但漏斗形支撐結構306的所述總體凹形形狀，部分由于其在這種實施方式中向上傾斜的取向，也至少部分地將縱向發(fā)散的氣流重新導向換能器302。
[0050]支撐結構306的換能器支撐部310還包含從被定義在支撐結構306內的換能器周圍的孔隙328伸出的一個或多個(在本實施方式中為3個)換能器支撐橋或分支326。在這種實施方式中，提供橋接分支326可以允許總體降低氣流阻力，這可能引起死空間的顯著減少。例如，盡管支撐結構306的總體漏斗形狀允許將氣流重新導向換能器302，但橋接的孔隙328允許這種氣流繼續(xù)到換能器302之外，并由此降低了這種流動的空氣集中在面罩內和/或流回到其自身上的可能性，否則這能夠引起通常令人不適的暖濕呼吸流回到候選者的面部中(并且其因此可以被再次吸入)，和/或產生不尋常的流動模式和/或聲音，這可能使數(shù)據(jù)處理技術在解釋這些模式時進一步復雜化。
[0051]支撐結構306還包含可選的框架312和面部擱置部314，其被成形并構造成貼合對象面部的輪廓，并至少部分地圍繞對象面部的鼻和口區(qū)域，從而促進面罩在對象面部上的正確定位，并提供更好的舒適度?？梢允褂孟拗茩C構例如頭帶316將面罩固定到對象面部，從而提高在使用期間例如甚至當在監(jiān)測和診斷某些常見呼吸障礙中對象睡著時，面罩保留在正確位置并對準的可能性。應該認識到，下面描述的數(shù)據(jù)分析技術在某些條件下也可適用于在覺醒時監(jiān)測和診斷對象的呼吸。[0052]在這種實施方式中，面罩300還包含記錄裝置320例如數(shù)字記錄裝置等，其被構造用于操作性連接到至少一個換能器302，使得由至少一個換能器產生的呼吸音信號可以被捕獲并儲存用于進一步處理。在這種特定實施方式中，記錄裝置320被配置在支撐結構306的分支之一上，由此減少其強迫性，同時保持與至少一個換能器近鄰，以便促進從其傳遞信號用于記錄。在面罩300的正面元件322上提供有與記錄裝置320操作性連接的電池組324，以在獲取數(shù)據(jù)時為記錄裝置和換能器供電，而不需任何外部電線等。在提供集成和自支撐的記錄裝置中，面罩300可以有效地用作獨立的呼吸監(jiān)測裝置，其中代表對象的呼吸的數(shù)據(jù)可以被本地儲存在面罩上，并在方便時傳遞到例如遠程呼吸診斷中心。
[0053]國際申請公布號W02012/037641中提供了關于面罩300的設計、特點和使用的進一步詳細情況，其全部內容通過引用并入本文。
[0054]正如本領域普通技術人員認識到的，在不同實施方式中，上述面罩(200, 300 )的通用形狀和設計可以提供改善的對對象在呼吸時產生的氣流的響應性，無論對象是通過鼻還是口、主要通過一 者或另一者、或基本上相等地通過兩者進行呼吸。也就是說，通過這些面罩的總體空間構造，提供了對氣流具有響應性的適合換能器相對于對象面部的鼻和口區(qū)域的方便的定位。因此，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)質量、可靠性和可重復性的極大改善，并且一般不需要衛(wèi)生護理提供者的協(xié)助或在場，這在使用目前已知的系統(tǒng)時一般是需要的。
[0055]此外，應該認識到，在制造上述和例如如下所述的類似面罩中，可以考慮不同的制造技術和材料，而不背離本公開的總體范圍和本質。例如，整個面罩可以以單一材料成型，或者由不同的成型部件或通過其他方式制造的部件制造在一起。例如，面罩的向外突出的鼻件可以是一個部件，以與面罩的框架和面部擱置部組裝?；蛘撸蚣芎捅羌梢员恢圃斐蓡我徊考?，并在隨后裝配到面部擱置部。正如進一步認識到的，在這些面罩的不同實施方式中，可以包括或多或少的部件，同時仍提供類似的結果。例如，鼻件或其等同的變化形式可以被制造成直接擱置在對象面部上，而不需牢固的框架或面部擱置部?？蛇x地或此外，為了提供類似結果，可以考慮不同數(shù)量的向外突出分支(例如2、3、4個等)或結構。
[0056]總的來說，上述實施例中的至少一個換能器以及它們的等同物對聲音和/或氣流具有響應性，用于產生在執(zhí)行下述方法的不同實施方式中使用的代表呼吸音的數(shù)據(jù)信號。例如，在圖2示出的實施方式中，兩個麥克風202和204被提供在換能器支撐部210中，其中這些麥克風之一可以主要對聲音有響應性，而另一個可以主要對氣流有響應性。例如，被構造成主要對氣流有響應性的麥克風與另一個麥克風相比可能對空氣壓力變動更加敏感。此外或可選地，被構造成主要對聲音有響應性的麥克風可以覆蓋有空氣不能透過的材料。此外或可選地，被構造成主要對聲音有響應性的麥克風可以被定向成遠離于對象的鼻和口，以便減少由對象的呼吸氣流產生的空氣對這個麥克風的膜片的影響。在其他實施方式中，主要對氣流有響應性的麥克風可以被定位在換能器支撐部中與對象的鼻和口對齊，而另一個麥克風可以被定位到面罩的側面或外周上，從而減少氣流對它的影響。在某些這樣的實施方式中，從外周麥克風或從主要對聲音有響應性的麥克風記錄到的聲音事實上可以用于通過例如過濾出由此記錄到的聲音信號來分離在鼻件中記錄到的氣流信號。
[0057]然而,在圖1、3和4的實施方式中，也可以使用單一麥克風來捕獲聲音和氣流兩者，其中每個信號可以被可選地區(qū)分并通過一種或多種信號處理技術至少部分地分離，例如，其中可以將湍流信號分量(例如麥克風膜片上的氣流)與其他聲學信號分量(例如打鼾)分開。這樣的技術可以包括但不限于自適應濾波、諧波噪聲比、從聲音記錄中去除諧波、小波濾波等。
[0058]在每個上述實施例中，可以使用單一類型的換能器，例如一個或多個事實上可能一致的麥克風來實施所述裝置。然而，應該認識到，在本文中可以考慮其他類型的換能器，特別是對氣流具有響應性的換能器，而不背離本公開的總體范圍和本質。例如，在捕獲由對象在呼吸時產生的氣流中，可以使用壓力傳感器或氣流監(jiān)測器代替麥克風，以產生相似結果O
[0059]專業(yè)技術人員將會認識到，在本文中可以考慮不同類型的面罩或用于記錄呼吸音的其他手段，而不背離本公開的總體范圍和本質。也就是說，盡管上述實施例提供了在執(zhí)行下述分析方法中用于獲取呼吸音數(shù)據(jù)的一種手段，但其他手段對于本領域普通技術人員來說將是顯而易見的，因此應該被認為是落于本公開的范圍內。
[0060]在上述實施例中，獲取的呼吸音數(shù)據(jù)一般被傳送到數(shù)據(jù)記錄/處理模塊120、220、320，其可以包含單一獨立模塊，或多個不同的且通訊相連或可通訊相連的模塊，這些多個模塊被構造成在執(zhí)行下述方法中提供互補資源。也就是說，記錄/處理模塊可以包含與一個或多個呼吸音換能器操作性連接的以不同方式實施的裝置，用于通過例如一種或多種數(shù)據(jù)通訊介質例如電線、電纜、光纖等和/或一種或多種無線數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議來傳送由其獲取的數(shù)據(jù)，正如本領域普通技術人員將會容易地認識到的。然而，根據(jù)另一種實施方式，不同的記錄模塊可以與面罩整體實施，并用于晚些時候將記錄到的原始和/或預處理過的數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h程或不同的處理裝置。正如專業(yè)技術人員認識到的，處理模塊可以進一步連接到外部處理和/或界面裝置例如本地或遠程計算裝置或平臺，或與其相結合操作，所述計算裝置或平臺被提供用于進一步處理和/或顯示原始和/或處理過的數(shù)據(jù)，或用于系統(tǒng)執(zhí)行數(shù)據(jù)、方案和/或診斷工具的交互式顯示。
[0061]參考圖5，本文中通常作為獨立的記錄/處理裝置500示出的處理模塊一般包含電源502例如電池或其他已知電源，以及各種輸入/輸出端口 504,其用于與交互式和/或外周裝置和/或組件(未示出)例如呼吸監(jiān)測面罩等(如圖1至4中所示)、外部數(shù)據(jù)處理模塊、顯示器等傳遞數(shù)據(jù)、命令、指令等。
[0062]裝置500還包含一個或多個計算機可讀介質508，其上儲存有在自動執(zhí)行關于例如呼吸音數(shù)據(jù)獲取和處理的各種計算任務中，由一個或多個處理器506執(zhí)行的語句和指令。這樣的任務可以包括但不限于在裝置500上執(zhí)行或與裝置500聯(lián)合執(zhí)行的一種或多種呼吸障礙標識、鑒別和/或診斷工具的執(zhí)行。在圖5的說明性實施例中，這些語句和指令由各種子模塊和/或子程序表示，其被處理器506存取以按照下面討論的各種呼吸障礙標識、鑒別和診斷方法來運行裝置，以記錄和處理呼吸音。說明性地，處理平臺包括一個或多個獲取模塊510，用于由候選者在呼吸時產生的呼吸音的獲取和數(shù)字化；一個或多個處理模塊512，用于處理獲取的數(shù)據(jù)以標識、鑒別和/或診斷潛在的呼吸障礙；一個或多個管理模塊516，用于接收輸入的各種處理參數(shù)、閾值等，它們時常在系統(tǒng)修正和/或重新校準后或隨著不同的用戶或候選者特征而變；以及一個或多個輸出模塊514，其被構造成以可使用的形式輸出處理結果，用于進一步處理或立即使用(例如呼吸障礙標識、鑒別和/或診斷結果、標記等)。出于說明的目的，在本特定實施例中并分別參考圖6和8的高層次和詳細過程的處理模塊512可以包括但不限于:可選的呼吸循環(huán)標識模塊518(用于例如標識和分離呼氣呼吸階段)，呼吸音振幅調制模塊520，呼吸努力提取模塊522 (例如用于根據(jù)觀察到的呼吸努力變動來標識前景事件)，呼吸暫停/呼吸不足測試模塊524/526，以及事件標識模塊528 (例如用于產生事件標識、總體計數(shù)和/或嚴重性指數(shù)，例如呼吸暫停-呼吸不足指數(shù)-AHI)，等等。應該認識到，取決于裝置所打算的目的和/或已知或懷疑的候選者病癥，不同實施方式可能執(zhí)行上述模塊的不同子集和組合以獲得不同結果。此外，盡管沒有明確示出，但一個或多個上述處理模塊同樣可以細分成與將要由其執(zhí)行的預設過程相符合的一個或多個子模塊，例如如下文中根據(jù)本發(fā)明的不同示例性實施方式所描述的。顯然，盡管上面設想了提供模塊式處理結構體系，但正如本領域普通技術人員認識到的，其他處理結構體系可以容易地適用于本發(fā)明的情形，而不背離本公開的總體范圍和本質。
[0063]裝置500還可以包含與其集成或者從其分開和/或遠程操作的用戶界面530，用于由其操作人員輸入數(shù)據(jù)和/或命令(例如鍵盤、鼠標、滾動板(scroll pad)、觸摸屏、按鈕、開關等)，和/或用于呈現(xiàn)與呼吸暫停/呼吸不足的檢測、監(jiān)測和/或診斷相關的原始、處理過的和/或診斷數(shù)據(jù)(例如圖形用戶界面例如CRT、LCD、LED屏等，可視和/或可聽信號/警報/警告/提示，數(shù)字顯示等)。[0064]正如本領域普通技術人員將會認識到的，在本文中可以考慮可與上述裝置/模塊500的示例性實施方式聯(lián)合和/或并行操作的其他和/或可選替組件，而不背離本公開的總體范圍和本質。還應該認識到，裝置/模塊500同樣可以被實現(xiàn)為分開和專用的裝置，例如專用的家庭、臨床或床邊呼吸暫停/呼吸不足檢測裝置，或者通過多用途裝置例如多用途的臨床或床邊裝置來實現(xiàn)，或者作為在常規(guī)計算裝置例如筆記本電腦或PC或其他個人計算裝置例如PDA、智能手機等上運行的應用。
[0065]此外，應該認識到，盡管在本文中示意性示出了單個全包含型裝置500，但裝置的各種功能和特點也可以被分布在多個裝置上，所述多個裝置操作性和/或通訊相連，以獲得相似的結果。例如，在一種實施方式中，裝置500的至少一部分功能在與例如由圖2至4的實施方式所示的獨立的呼吸監(jiān)測面罩集成的本地處理裝置上執(zhí)行。在這樣的實施方式中，也可以將電源例如電池集成到面罩中，從而提供由候選者在睡眠期間佩戴的獨立的單元，并且沒有來自于笨重的電線或束線的干擾。在這樣的實施方式中，集成的處理裝置可以例如通過一個或多個內部電線或無線連接，操作性連接到面罩的一個或多個換能器，以便在使用期間提供呼吸音的獨立記錄。
[0066]集成的裝置可以被構造成記錄原始數(shù)據(jù)用于隨后的傳遞和處理，或者可以被預先構造成本地執(zhí)行各種預處理和/或處理步驟。例如，本地處理裝置可以實時地預處理記錄的數(shù)據(jù)以便促進隨后的傳遞，例如通過對數(shù)據(jù)進行數(shù)字化、施加某些濾波器和/或放大器等。在這樣的實施方式中，呼吸音數(shù)據(jù)可以被實時傳遞，例如當集成裝置與無線收發(fā)器等操作性相連時，或者分批傳遞，例如在每個睡眠時段結束時。在后一種情況下，集成裝置可以提供有線或可插拔通訊端口，用于連接到計算裝置，以通過其進行立即處理或將記錄到的數(shù)據(jù)傳送到遠程處理平臺(例如由診斷或醫(yī)療中心運行的)?；蛘?，記錄到的數(shù)據(jù)可以被集成裝置儲存在可移動介質上，以傳遞給適合的讀者用于下載和處理。
[0067]在其他實施方式中，進一步處理可以在獨立的裝置上本地進行，可獲得適合的輸出，以便為用戶提供對至少一些處理結果的即時存取。例如以及將在下面更詳細討論的，可以提供初步結果以供用戶立即使用，例如關于候選者患有睡眠呼吸暫停的可能性的指示，關于其嚴重性的初步指示和/或用戶病癥的完全診斷等。
[0068]傳統(tǒng)上使用在睡眠中心獲取的數(shù)據(jù)來監(jiān)測和診斷呼吸障礙，在那里對象被接上大量電極和其他可能侵入性的監(jiān)測裝置，并在他們睡眠時進行監(jiān)測。顯然，由于對象既需要在不熟悉的環(huán)境中睡覺，又連接有大量相對侵入性和強加的監(jiān)測裝置，因此如果對象不斷設法睡著以產生相關數(shù)據(jù)的話，收集的數(shù)據(jù)常?？赡苁钦`導性的。
[0069]此外，已知的呼吸診斷系統(tǒng)一般要求獲取多個傳感器數(shù)據(jù)流以產生可工作的結果，這些數(shù)據(jù)流可能包括呼吸音、氣流、胸部運動、食管壓力、心率等。類似地，被提出用于睡眠呼吸暫停的診斷的已知便攜式監(jiān)測裝置一般要求對象適當?shù)囟ㄎ徊⑦B接對例如上面列出的大量不同生物學參數(shù)有響應的數(shù)個有線電極，這一般來說降低對象的舒適度和順應性，并增加電極脫離和/或移位的機會。由于便攜式睡眠呼吸暫停監(jiān)測器在不存在伴隨的衛(wèi)生護理專業(yè)人員的情況下使用，因此在數(shù)據(jù)傳遞到健康中心之前，電極的不正確放置或移位可能不易被檢測到。
[0070]相比之下，提供可以在上述系統(tǒng)和下述方法中使用的用于記錄呼吸音的便攜式面罩，與現(xiàn)有技術相比可以提供許多優(yōu)點，包括但不限于患者舒適度、易于使用、從單一來源數(shù)據(jù)進行處理等。
[0071]在一種示例性實施方式中，記錄到的數(shù)據(jù)被儲存并可選地加密在可移動數(shù)據(jù)儲存裝置例如SD卡等上。例如，由一個或多個換能器獲取的模擬數(shù)據(jù)可以被本地預先放大，轉變成數(shù)字數(shù)據(jù)，并儲存在可移動存儲裝置中。然后可以將儲存的數(shù)據(jù)從存儲卡上傳到本地計算裝置(例如筆記本 電腦、臺式機、掌上電腦、智能手機等)，用于通過一個或多個有線和/或無線通訊網(wǎng)絡傳輸?shù)竭h程診斷中心，或者物理運輸或傳遞到遠程診斷中心進行處理。
[0072]應該認識到，在本發(fā)明的情形中可以執(zhí)行不同類型的數(shù)據(jù)傳遞和通訊技術，而不背離本公開的總體范圍和本質。例如，盡管上述實施例設想了使用具有可移動數(shù)據(jù)儲存介質例如存儲卡等的數(shù)字記錄裝置，但也可以考慮可選的技術。例如，記錄裝置還可以包括無線通訊接口，其中被整體記錄在其上的數(shù)據(jù)可以被無線上傳到與其近鄰的計算裝置。例如，在將數(shù)據(jù)傳遞用于下游應用中，可以借用W1-Fi或藍牙應用。或者，所述裝置可以包括通訊端口，其中記錄的數(shù)據(jù)可以通過可移除的通訊電纜例如USB電纜等選擇性上傳。在另一個實施例中，記錄裝置本身可以可移除地連接到面罩，并提供有直接通訊界面例如USB端口等，用于與外部計算裝置直接相連。這些以及其他這樣的實施例完全在本公開的范圍之內，因此它們以及它們的等同物都不應被認為超出本公開的范圍。
[0073]參考圖6，并且根據(jù)一種實施方式，現(xiàn)在將描述用于檢測呼吸暫停和/或呼吸不足的高層次過程600。應該指出，根據(jù)一種實施方式，盡管過程600最終允許提供表示對象呼吸障礙的嚴重性指數(shù)例如AHI，但在這種分類中使用的各個子過程本身可以提供可在標識、鑒別和/或診斷對象的呼吸障礙中使用的結果，并且不必試圖獲得整個過程600所考慮的最終結果。因此，盡管下面描述了整個呼吸障礙標識和定性/定量過程，但應該認識到，本公開的范圍不應如此受限，而是應該被解釋為包括本身可以產生可在標識和鑒別對象的病癥中使用的相應結果的各種子過程組合。
[0074]在這個實施例中，首先在步驟602處通過面罩獲取呼吸音數(shù)據(jù)，所述面罩如上參考圖1至4所述具有一個或多個換能器，所述換能器操作性連接到例如上面參考圖5所描述的用于處理記錄到的呼吸音的集成、本地和/或遠程記錄/處理裝置或模塊。[0075]在第一(可選)步驟604中，標識呼吸循環(huán)，由此可以提取出與連續(xù)的吸氣和呼氣階段相關的計時數(shù)據(jù)，對記錄到的數(shù)據(jù)進行分段，以提高下游的處理效率。在下面更詳細描述的示例性實施方式中，可以分離出特別是呼氣階段并在下游使用它來進一步評估對象的病癥。注意，盡管在本實施例中示出并在下面更詳細描述，但該步驟不是必定需要的，因為可以執(zhí)行其他方法來標識目標數(shù)據(jù)區(qū)段。例如，在某些實施方式中，所述過程可以在整個數(shù)據(jù)集上執(zhí)行，特別是例如當呼氣音振幅顯著高于吸氣音振幅時。
[0076]在步驟606中，對在本實施方式中集中于呼氣聲音振幅的數(shù)字化記錄的振幅譜圖進行自動提取和掃描，以標識目標事件，即隨時間發(fā)生的可能代表呼吸暫?；蚝粑蛔闶录氖录Ｔ诓襟E608中，執(zhí)行一種或多種測試以自動評估在步驟606中提取的前景事件，并根據(jù)情況將這樣的事件鑒別為相應的呼吸暫停和/或呼吸不足。下面參考圖8和11至13更詳細討論了在這種情形中適用的事件標識測試的不同實例。在步驟608中將一個或多個事件標識為代表呼吸暫停和/或呼吸不足，提供了關于對象病癥的第一個指示。為了進一步鑒別對象的病癥，根據(jù)一種實施方式，也可以在步驟610中計算并輸出根據(jù)例如每個預設時間間隔的事件數(shù)量而定的嚴重性指數(shù)，例如呼吸暫停-呼吸不足指數(shù)(AHI)，其在本領域中通常用于鑒別對象病癥的嚴重性。例如，在一種實施方式中，標識到每小時至少5個或10個呼吸暫停和/或呼吸不足事件，可以被鑒別為代表候選者至少患有輕度呼吸暫停，而更高的計數(shù)可以被細分成不同類別，例如高度或重度呼吸暫停病例?；谶@一結果，測試的候選者可以接受治療或建議，或被指導進行進一步測試、篩查和/或診斷。
[0077]現(xiàn)在將參考如下詳述的每個子過程的示例性實施方式來描述過程600。
[0078]在本特定實施例中，在步驟604中分析呼吸音記錄，以自動標識呼吸階段，例如標識代表對象的呼吸跡線的每個吸氣和呼氣循環(huán)的計時數(shù)據(jù)，然后所述計時數(shù)據(jù)可用于后續(xù)的處理步驟中，例如用于分離呼氣音。在本特定實施例中，通過在國際申請公布號W02010/054481中描述的方法來自動執(zhí)行呼吸循環(huán)的標識，所述申請的全部內容通過參考并入本文。
[0079]簡單來說，可以使用這種方法來處理例如在示出了單次呼吸的吸氣階段702和呼氣階段704兩者的圖7A的波形對時間的圖700中所示的聲學數(shù)據(jù)波形圖，以從其自動提取關于每個吸氣和呼氣呼吸循環(huán)的指示。特別是，例如由圖7B和7C的示例性FFT譜示出的對圖7A的吸氣階段702和呼氣階段704的相應時間區(qū)段的聲學數(shù)據(jù)的譜分析，可用于獲得這一結果。正如可以在關于吸氣階段的圖7B中看到的，在低于200Hz處標識到尖銳的窄諧波帶，并且在高于400Hz處標識到另一個峰。相比較而言，如圖7C中所示的呼氣譜形成跨越高達500Hz的頻率的較寬帶，其功率在高于該頻率處快速下降。
[0080]使用這種觀察到的在吸氣和呼氣數(shù)據(jù)的譜組成之間的區(qū)別，可以制定適合的頻率-域對照表，以自動辨別這兩種類型的階段。例如，在本特定實施方式中，可以為記錄到的數(shù)據(jù)的連續(xù)時間區(qū)段計算400至IOOHz之間的總頻率幅度與10至400Hz之間的頻率幅度的波段比(BR)，以自動標識吸氣和呼氣階段，其中與呼氣階段相比，較高的BR值代表吸氣階段。下面的方程提供了為給定時間區(qū)段計算BR的示例性方法:
Imm2mo Ht
[0081]邏=Σ FFT(fV YdFFT(Z)
400HzH) H=
[0082]其中分子表示位于400至1000Hz之間的FFT較高頻率幅度面元(bin)之和，分母表示位于例如10至400Hz之間的FFT較低頻率幅度面元之和。在為吸氣和呼氣循環(huán)設定適合的BR值后，可以執(zhí)行自動呼吸循環(huán)標識，所述BR值是一般性確定的或相對于特定對象或一類對象確定的。
[0083]本領域普通技術人員將會認識到，盡管上面描述了通過呼吸音分析標識呼吸循環(huán)的自動方法的一個實施例，但為了實現(xiàn)類似的效果，在本文中還可以考慮其他技術，不必定限于呼吸音分析，并且不背離本公開的總體范圍和本質。例如，通過補充數(shù)據(jù)的捕獲和處理而實現(xiàn)的其他自動技術，例如通過提供代表了呼吸期間潮氣量的變化的胸腹位移數(shù)據(jù)的呼吸感應體積描記術(RIP) (Respitrace Ambulatory Monitoring Inc., WhitePlains, NY, USA)，也可以或者可選地用于補充進一步的處理?；蛘?，可以由訓練有素的技術人員執(zhí)行呼吸階段的目測標識，盡管是以失去一些系統(tǒng)自動化為代價。
[0084]如圖6中所示，并且根據(jù)一種實施方式，在步驟606和608中可以使用呼氣數(shù)據(jù)來檢測、計數(shù)并最終幫助鑒別對象的顯現(xiàn)出的呼吸暫停/呼吸不足。正如將在下面描述的，盡管呼氣數(shù)據(jù)主要用于獲得這個子過程的預期結果，不必定需要提取吸氣數(shù)據(jù)。但是，在呼吸循環(huán)的鑒別容易實現(xiàn)的整個過程600的情形中，這樣的信息可用于改善后續(xù)的過程步驟。
[0085]具體來說，步驟606和608提供了不同的呼吸暫停和呼吸不足事件的檢測和標識，其目的是為了鑒別對象的呼吸障礙并為其提供恰當?shù)闹委煛?br> [0086]現(xiàn)在將參考圖8，描述在圖6的步驟606和608的情形中執(zhí)行的子過程的實施例。具體來說，本實施例提供了根據(jù)呼吸音的記錄來檢測呼吸暫停和呼吸不足的方法的一種實施方式。概括來說，方法800被構造成用于自動評估或識別呼吸音數(shù)據(jù)中的模式，在下面描述的一個實施例中，所述呼吸音數(shù)據(jù)已被預處理以允許進行數(shù)字化、異常值去除和歸一化。例如并且正如將在下面更詳細描述的，原始呼吸音記錄(例如參見圖1的圖130)可以被數(shù)字化，并可以標識每個呼吸的呼吸包絡(BE)，例如在圖9中所看到的，該圖示出了 3分鐘記錄內的一系列呼吸和呼吸暫停循環(huán)。
[0087]正如也將在下面進一步描述的，通過初始預處理獲得的如圖1OA中所示的數(shù)字化峰組列，可以被進一步調整以去除異常峰，由此可以去除與不想要的聲音(例如咳嗽/噴鼻聲)相關的尖銳脈沖(例如參見圖1OA中的尖銳脈沖在圖1OB中被去除)。為了便于評估得到的峰組列，可以例如通過基于區(qū)段的歸一化方法例如自適應分段方法將數(shù)據(jù)進一步歸一化，從而提供圖1OC中所示的預處理過的與呼吸相關的峰的組列。正如專業(yè)技術人員將會認識到的，可以將其他預處理方法應用于原始呼吸音數(shù)據(jù)，以將該數(shù)據(jù)準備好用于按照本文中描述的呼吸暫停和/或呼吸不足檢測方法進行處理，并且不背離本公開的總體范圍和本質。
[0088]從如圖8中步驟802所示并且在一種實施方式中可能按照上述或其他數(shù)據(jù)預處理技術預處理過的數(shù)字化呼吸音記錄，提取呼吸努力包絡(EE)(步驟804)，例如如圖11中所示，從所述呼吸努力包絡可以按照本發(fā)明的不同實施方式標識不同的呼吸暫停和/或呼吸不足事件。術語“呼吸努力”在本文中用于說明目的，并且應該被專業(yè)技術人員理解為按照本發(fā)明的不同實施方式，代表不同次呼吸之間的呼吸振幅譜圖或隨時間的變動，指示例如呼吸深度(例如深呼吸或淺呼吸)，不應與下面在標識真實的呼吸暫停和/或呼吸不足中討論的深度判據(jù)相混淆。
[0089]在一種實施方式中，首先在步驟806中在EE中標識前景事件(PE)，然后可以對每個PE進行進一步評估，以標識為真實的呼吸暫?；蚝粑蛔闶录E的實例被示出在圖11中，其中按照一種實施方式，可以自動標識EE中的顯著下降，并將其保留作為PE用于進一步評估。
[0090]對于每個PE，在步驟808中執(zhí)行一種或多種呼吸暫停特異性測試。在給定PE滿足步驟810中的這種/這些測試的必要條件之后，在步驟812中將該PE自動分類為真實的呼吸暫停，所述分類在晚些時候可用于進一步處理，或用于獲得例如在給定時間段或睡眠循環(huán)內總呼吸暫停的計數(shù)。
[0091]在給定PE未滿足步驟810中的呼吸暫停特異性測試的至少一個必要條件之后，隨后可以在步驟814中執(zhí)行一個或多個呼吸不足特異性測試，以評估該特定事件是否反而指示呼吸不足。在該PE滿足步驟816中的這種/這些呼吸不足測試的必要條件之后，在步驟818中將該PE自動分類為真實的呼吸不足，所述分類在晚些時候可用于進一步處理，或用于獲得例如在給定時間段或睡眠循環(huán)內總呼吸暫停的計數(shù)。否則，在步驟820中將PE舍棄，并在步驟822中對下一個PE重復所述過程。應該認識到，每個PE可以順序或并行處理，可以對每個PE連續(xù)地進行呼吸暫停和呼吸不足評估，或者將所有PE作為一組分開地進行呼吸暫停和呼吸不足評估。
[0092]為了進一步說明上面介紹的概念，并且根據(jù)特定實施例，圖14A提供了如上所述獲取的原始聲學信號波形的3分鐘區(qū)段的實例，而圖14B提供了這個區(qū)段的呼吸包絡(BE)和努力包絡(EE)的圖，強調了可以從提取的EE自動標識到的兩個PE。正如這些圖中所示出的，獲取的原始聲學信號被有效地轉變成代表總體呼吸音振幅的波形或譜圖。正如上面提到的，自適應分段和歸一化技術被用于對數(shù)據(jù)進行預處理，由此在產生圖14B中示出的信號包絡之前，從聲學信號中排除瞬時異常值(例如咳嗽和噴鼻聲)和非呼吸性分量。也就是說，圖14B示出了各個呼吸的包絡(BE)，其在本實施例中由500ms長的移動窗口內信號點的絕對值之和形成。它由峰的組列構成，每個峰代表與其振幅成正比的呼吸循環(huán)。圖14B還示出了從其提取的呼吸努力包絡(EE)，所述EE有效地追蹤聲學波形中的整體變化或譜圖，從中可以自動標識相應的呼吸暫停和/或呼吸不足。也就是說，插入BE最大值，去除異常值，將EE歸一化以建立均勻基線，從所述基線可以自動標識各個呼吸暫停和/或呼吸不足。
[0093]根據(jù)一種說明性實施方式，圖12提供了在圖8所示出的方法的情形中考慮到的特定的自動化呼吸暫停特異性1202和呼吸不足特異性1204數(shù)據(jù)評估方法的實施例。在這一實施例中，首先執(zhí)行呼吸暫停特異性測試，其由下列評估構成。首先，在步驟1206中評估PE,以標識與呼吸暫停相一致的接近零振幅的區(qū)段。然后計算該非零區(qū)段的持續(xù)時間，并在步驟1208中與預設的呼吸暫停事件持續(xù)時間閾值進行比較。如果在步驟1210中確定計算的持續(xù)時間大于該閾值，則過程前進到下一步驟1212，以評估接近零區(qū)段相對于周圍數(shù)據(jù)的深度，并將該深度與預設的呼吸暫停事件深度閾值(例如呼吸暫停特異性最小深度閾值)進行比較。當在步驟1214中將深度標識為大于其預設閾值之后，在步驟1216中將PE分類為真實的呼吸暫停。圖15A提供了滿足兩種呼吸暫停特異性判據(jù)的PE的實例，其中從EE1520標識到的基本上平坦的區(qū)段1510的持續(xù)時間及其深度與周圍數(shù)據(jù)(即界定PE的峰1530)相比，滿足其預設閾值。
[0094]另一方面，在PE數(shù)據(jù)未通過至少一個呼吸暫停特異性測試(步驟1210/1214)之后，可以將該過程重新導向 以執(zhí)行不同的呼吸不足特異性測試，以定性PE是否反而指示呼吸不足事件。然而，在這一實施例中，當PE通過呼吸暫停持續(xù)時間測試1212但是未通過呼吸暫停深度測試1214時，將PE自動舍棄(1232)而不前進到呼吸不足檢測子程序1204。當PE首先未通過呼吸暫停持續(xù)時間測試1212時，在步驟1218中對PE進行評估以計算其下降沿因子，該因子一般指示對于選定的PE來說振幅隨時間下降的速率(例如下降梯度)(參見圖11)。當在步驟1220中確定下降沿因子超過其預設閾值(例如將下沉區(qū)與可能代表相對健康的呼吸循環(huán)變動的其他下沉區(qū)分開)后，在步驟1222中計算PE的低振幅區(qū)段的持續(xù)時間(例如EE下沉區(qū)的有效持續(xù)時間)，并與其預設閾值進行比較。當在步驟1224中確定計算的持續(xù)時間超過預設閾值后，隨后在步驟1226中計算低振幅區(qū)段的深度，并再次與符合呼吸不足事件的預設必要條件(例如被設定成比上面提到的最小呼吸暫停特異性深度閾值更淺的最小呼吸不足特異性深度閾值)進行比較。當在步驟1228中確定滿足每個這些必要條件之后，在步驟1230中將PE分類為真實的呼吸不足，否則，在PE未滿足任一個這些必要條件之后，在步驟1232中將PE舍棄。圖15B提供了滿足所有呼吸不足特異性判據(jù)的PE的實例，其中從EE1550標識到的低振幅區(qū)段1540以及下降沿1560的特征滿足其預設閾值。[0095]圖13提供了按照本發(fā)明的實施方式，用于檢測呼吸暫停和呼吸不足的方法的特定實施例，正如下文中討論的，所述方法被用于驗證這種方法的效率和準確度。
[0096]為了發(fā)展和驗證上述和下面詳述的方法，并根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，對一系列懷疑患有睡眠呼吸暫停的患者進行測試，并按照下面描述的方法分析他們的結果。也就是說，對于下面討論的結果來說，使用下面描述的方法和通過標準措施兩種手段對由于打鼾或懷疑患有睡眠呼吸暫停而被送往睡眠實驗室的50位連續(xù)的至少18歲的患者進行測試，以便驗證下面討論的結果。不強加排除判據(jù)，并且對象在睡眠研究前12小時禁止使用酒精、鎮(zhèn)靜藥物和咖啡因。
[0097]在這個特定實施例中，使用標準技術和用于睡眠階段和從睡眠覺醒的評分判據(jù)對對象進行過夜睡眠研究。所有對象使用一個枕頭并平躺睡眠。通過呼吸感應體積描記術測量胸腹運動和潮氣量，并通過鼻壓套管測量氣流。通過血氧定量法監(jiān)測動脈血氧飽和度。阻塞性呼吸暫停和呼吸不足按照標準方法分別被定義為持續(xù)至少10秒的潮氣量停止和潮氣量從基線降低至少50%但高于零，并伴有胸腹運動不同相或鼻壓跡線上的流動限制。
[0098]呼吸暫停和呼吸不足按照2種不同判據(jù)進行評分。第一種是美國睡眠醫(yī)學科學院(American Academy of Sleep Medicine) (AASM)判據(jù),其將呼吸暫停定義為呼吸信號、在本研究中是胸腹運動下降> 90%并持續(xù)> 10秒，呼吸不足被定義為滿足下列2個條件中的任一個的事件:呼吸信號(在這種情形中來自于RIP)下降≥30%且持續(xù)≥10秒并伴有≥4%的飽和度降低，或呼吸信號下降≥50%且持續(xù)≥10秒并伴有≥3%的飽和度降低或被覺醒終止。這些事件不是相互排他的。對于第二種判據(jù)來說，呼吸暫停被類似地進行定義，但是呼吸不足被定義為來自于RIP跡線的總通道的潮氣量從基線降低50%至90%并持續(xù)≥10秒，不論是否存在任何飽和度下降或覺醒，該判據(jù)在后文中被稱為TV50。AHI被定量為每小時睡眠時間的呼吸暫停和呼吸不足數(shù)量。
[0099]根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，出于比較性呼吸音分析的目的，也通過心形電容式麥克風(Aud1-Technica電容式麥克風)記錄這些對象的呼吸音數(shù)據(jù)。麥克風的心形極性模式減少了從側面和后面拾取聲音，改善了聲音源的分離。麥克風被嵌入在松散契合的全臉面罩框架的中央，例如如圖1至4中所示。正如在這些圖中所示，面罩提供有結構性框架，以將麥克風保持在對象面部前方約3cm的固定位置中。使用USB前置放大器和音頻接口(Μ-Audio,Model MobilePre USB),以22050Hz的采樣率(Fs)和16比特的分辨率將數(shù)字化聲音數(shù)據(jù)傳遞到計算機。出于本研究的目的，與常規(guī)的內置音頻接口相比，外部音頻接口是優(yōu)選的，這是因為它具有91dB (典型的，A加權的)的更好的信號噪音(S/N)比，盡管應該認識到，在不同實施方式中可以使用這些適配器中的任一種或與它們類似的其他適配器來產生類似結果。
[0100]為了最終檢測呼吸的降低和/或中斷(即呼吸不足和呼吸暫停)，并且根據(jù)一種實施方式，首先對呼吸音記錄進行分析以評估這些記錄中呼吸音振幅的時間演變。為此目的，產生信號包絡以檢測所獲取的信號的振幅中的總體變化(例如在下面描述的步驟中)。
[0101]例如，在本實施方式中，提取呼吸音信號振幅包絡以保留信號中作為目前信號的特征的尖銳轉變，所述信號可能具有從呼吸暫停期間的沉默到呼吸恢復后的過度換氣的突然轉變。為此，進行下述步驟。
[0102]提取各呼吸的包絡(BE)
[0103]在這一步驟中，將記錄分成例如持續(xù)時間為500ms的不重疊區(qū)段。然后將每個給定區(qū)段中的數(shù)據(jù)點相加，以產生代表所述500ms區(qū)段的單一面元。對間隔時間的長度進行選擇，以便在保留短期詳情例如吸氣和呼氣階段的開始與較長期事件例如呼吸暫停和呼吸不足之間獲得平衡。由于在快速正常呼吸中最短的呼吸階段一般為1.5秒(即20次呼吸/分鐘)，因此如在本實施例中的約500ms的面元大小/區(qū)段持續(xù)時間，一般提供了足夠的分辨率以捕獲這樣的呼吸詳情。正如專業(yè)技術人員將會認識到的，在這里可以考慮不同的面元/區(qū)段大小，而不背離本公開的總體范圍和本質。然而，專業(yè)技術人員將會認識到，過度延長的區(qū)段間隔可能具有負面結果，例如呼吸暫停邊界的合并，并由此產生呼吸暫停持續(xù)時間的錯誤表不，或者由咳嗽和噴鼻聲(瞬時加載的打鼻干)廣生的瞬時聞振幅異常值與周圍信號的合并，從而使它們在隨后的步驟中更難去除。
[0104]得到的信號是例如圖9的3分鐘記錄中所示的峰的組列，每個組列表示呼吸階段，其被呼吸暫停中斷。
[0105]異常值去除
[0106]盡管連續(xù)呼吸不傾向于劇烈改變振幅，但它們可能被瞬時現(xiàn)象例如咳嗽或噴鼻聲(瞬時大聲打鼾)中斷。因此，這樣的瞬時現(xiàn)象有時在上一步驟中提取的各個呼吸的包絡中表現(xiàn)為異常脈沖。由于這樣的異常值能夠影響后續(xù)步驟，因此一般優(yōu)選將它們去除。
[0107]在一種實施方式中，為此目的，將異常值定義為超過周圍180秒數(shù)據(jù)區(qū)段的標準偏差的4倍(4 σ )的高振幅數(shù)據(jù)點，在本特定實施方式中，考慮到總體呼吸暫停循環(huán)的長度來選擇所述區(qū)段長度。也就是說，在患有嚴重睡眠呼吸暫停的患者中，呼吸僅出現(xiàn)在接近50%的時間中，并且被持續(xù)時間為約30秒的呼吸暫停中斷。因此，在睡眠期間，大約每60秒，呼吸暫停和換氣的交替模式重復地發(fā)生，這構成了分段的基本單位。為了并入多種模式，選擇180秒(=3x60)的分段窗口。正如專業(yè)技術人員將會認識到的，該間隔時間應該盡可能地最小化，以避免并入呼吸類型的有意義的長期變化，例如從安靜呼吸變成打鼾等。
[0108]為了去除異常值，將BE分段成各為180s的重疊50%的短區(qū)段。將所有大于4 σ的數(shù)據(jù)點截短至4σ。應該指出，在指示存在異常值的連續(xù)點的情形中，這些連續(xù)點的持續(xù)時間不應超過區(qū)段長度的5%。否則，檢測到的強振幅偏差不能被認為是異常值，因為它們可能仍含有生理相關信息。
[0109]提取呼吸努力的包絡
[0110]下一個步驟是是追蹤波形水平的總體變化。這些變化是呼吸暫停和呼吸不足的結果，也是呼吸模式變化的結果。這通過如圖11、14和15中所示插入波形最大值以提取努力包絡(EE)來實現(xiàn)。正如上面提到的并根據(jù)不同實施方式，這個特定包絡然后可用于檢測各個呼吸暫停和呼吸不足。
[0111]EE的振幅歸一化
[0112]為了提高由呼吸努力的相對減少所表示的呼吸暫停以及特別是呼吸不足檢測的準確度，在一種實施方式中，所述方法使用呼吸音的基線水平作為參比。然而，由于出現(xiàn)打鼾和呼吸類型的變動，呼吸音通常產生特別動態(tài)和可變的信號。因此，這可能引起EE的總體振幅的長期變動，其在缺少適合的參比基線的情況下能夠使呼吸不足的準確檢測變得模糊不清。因此，并且根據(jù)一種實施方式，提供了信號振幅的總體歸一化，以便增強呼吸不足事件的檢測。在一個實施例中，使用自適應分段方法來提供這樣的歸一化，其中找到長期變化的水平之間的邊界，以便隨后分別將每個這些水平歸一化至統(tǒng)一。這產生了在長時間段內基本上均勻的呼吸音信號振幅，并且保留了由呼吸暫停和呼吸不足造成的短期變動。這一過程的實施例被示出在圖10中，其中首先從(A)中的數(shù)字化呼吸音(BS)組列的呼吸包絡(BE)中清除異常值以產生(B)中的BE，然后將其自身進行上面提到的基于區(qū)段的歸一化，以獲得(C)中預處理過的BE (或者被稱為矯正過的BS的BE)，從所述預處理過的BE，可以提取更準確的呼吸努力包絡(EE)，如圖11中所示。
[0113]掃描以探查呼吸暫停和呼吸不足事件
[0114]然后，使用在遵從上述步驟的一種實施方式中產生的預處理過的(即歸一化且不含異常值的)EE，可以執(zhí)行呼吸暫停和呼吸不足事件的檢測。也就是說，這種預處理過的EE一般代表總體呼吸音振幅的跡線，從其可以自動標識呼吸暫停和呼吸不足的特征性模式。
[0115]在一種實施方式中，對信號進行掃描以首先標識前景呼吸暫停/呼吸不足事件。例如，在一種實施方式中，首先標識EE信號中低于預定閾值的波谷。例如，已顯示，比EE平均值低0.4個標準偏差的經(jīng)驗閾值能夠提供恰當?shù)慕Y果。因此，該步驟允許檢測信號中具有足夠深度以可能對應于目標事件的低谷，同時排除了更可能歸因于呼吸之間的變動的可忽略的信號低谷。
[0116]在隨后的步驟中，從主要EE提取每個標識到的波谷。在一種實施方式中，這通過提取中心為低谷的最深點或者如果低谷為平坦區(qū)域時為其中點的60秒長的區(qū)段來實現(xiàn)。在后文中，該區(qū)段被稱為前景事件呼吸暫停(PE)?？紤]到呼吸暫停/呼吸不足事件一般持續(xù)10-50秒，因此，除了之前和隨后的活動之外，每個PE —般還含有中央低谷。因此，事件之前或之后的活動也可作為判據(jù)用于檢測真實的呼吸暫停和呼吸不足事件。
[0117]由于當事件的長度相對短時，給定PE的60秒時間間隔可能含有冗余數(shù)據(jù)，因此可以使用其他步驟來界定對應于正常呼吸水平的事件的邊界。例如，在一種實施方式中，這一步驟通過在兩側上選擇距中心最近的超過PE的最大點的50%的峰來實現(xiàn)。使用這種用于標識PE邊界的兩步方法，該過程既在發(fā)現(xiàn)呼吸下降中通過將給定低谷的水平與緊鄰數(shù)據(jù)進行比較來模擬人類直覺，又考慮到了雖然進行歸一化但仍然存在的呼吸音水平的微妙變化，所述微妙變化還通過與可能不準確的整個記錄的總體水平進行比較而做出邊界標識。[0118]在這種實施方式中，然后通過將每個PE除以其最大值并減去任何偏離量以使最小點為零，來將所述每個PE歸一化至統(tǒng)一。如圖11中所示，這一步驟將所有PE投入相似水平范圍(0-1)內，從而便于隨后的處理步驟。
[0119]真實的呼吸暫停和呼吸不足的檢測
[0120]為了檢測真實事件，并且根據(jù)一種實施方式，根據(jù)預設條件對每個PE進行評估。由于呼吸暫停和呼吸不足在其本質上不同，因此它們在呼吸音中的表現(xiàn)形式一般也是不同的。例如，在呼吸暫停期間一般存在上氣道的完全塌陷并且不存在呼吸和呼吸音。此外，呼吸暫停之前和之后的呼吸通常相對不規(guī)則，特別是在OSA中。另一方面，呼吸不足的特征通常在于上氣道的部分塌陷和氣流減少超過50%但仍保持高于零。因此，在呼吸不足期間可能繼續(xù)出現(xiàn)呼吸音。因此，在一種實施方式中，為了標識和區(qū)分呼吸暫停和呼吸不足，應用不同的預設條件來標識每種類型的事件，并由此提供增強的診斷和改善的治療。
[0121]用于呼吸暫停的測試
[0122]在一種實施方式中，將一組判據(jù)應用于每個PE以標識它是否有資格作為完全呼吸暫停。一般來說，這樣的判據(jù)設法評估任何基本上平坦的區(qū)段的存在(步驟1302)，其中在這樣的平坦區(qū)段滿足持續(xù)時間和深度判據(jù)兩者(步驟1304)之后，將PE明確標識為呼吸暫停事件(步驟1306)。例如，聲學數(shù)據(jù)中的平坦性一般對應于缺少呼吸音，并且可以通過對給定PE中等于零或接近零的點的數(shù)量進行計數(shù)來評估。如果那些點的數(shù)量對應于預設時間間隔或更高，則可以明確地標識呼吸暫停事件。在一種實施方式中，預設時間間隔被設為10秒，平坦區(qū)段的長度根據(jù)Lnfwfff=Ts.1 ΡΕ〈0.01 I進行計算，其中I ΡΕ〈0.01 |表示PE振幅低于1.0的矢量的長度，Ts是采樣周期(I/采樣頻率(Fs))。
[0123]為了評估標識到的平坦區(qū)段的深度，將該區(qū)段的振幅與在首次標識到前景事件的先前步驟中獲得的兩個呼吸暫停邊界中較高者的振幅進行比較。例如，在一種實施方式中，如果如上標識到的基本上平坦的區(qū)段的深度大于0.9，則所述區(qū)段被視為標識到真實的呼吸暫停事件。因此，在將給定PE定性為包含足夠深度的足夠平坦的區(qū)段后，該特定PE被分類為呼吸暫停并自動計為這樣。
[0124]用于呼吸不足的測試
[0125]在對于給定PE來說未滿足上述預定呼吸暫停的必要條件的情形中，仍然可以應用一組不同的預定呼吸不足的必要條件以解釋任何潛在的呼吸不足。例如，在一種實施方式中，如果上面提出的平坦性測試(步驟1302)返回陰性結果，例如當標識到的基本上平坦的區(qū)段的計算長度低于預設閾值時，則該PE前進到下一階段，其中可以應用呼吸不足判據(jù)來評估該PE是否反而代表真實的呼吸不足。在當前實施例中，這組判據(jù)由下降沿測試、寬度測試和深度測試構成(步驟1308)。
[0126]在該實施方式中，下降沿測試基于呼吸不足隨著凈氣流逐漸減少而產生這一假設，凈氣流逐漸減少，在阻塞性類型中是作為咽喉逐漸塌陷的結果，或者在中樞性類型中是作為呼吸驅動力逐漸降低的結果。然而，由于在不同次呼吸之間呼吸音的性質可變，因此這種減少并不總是顯現(xiàn)為理想的光滑負斜率。因此，下降沿測試可以被構造成將呼吸不足之前呼吸音振幅的下降的非線性考慮在內，這可以按照下列步驟來實現(xiàn): [0127]1.從PE的第一點至其最小點提取PE的下降沿(FE)。
[0128]2.FE的導數(shù)被計算為每個點與前一個點之間的差。將結果儲存在數(shù)組中。如果在所有點處FE都降低，則導數(shù)將僅由負值構成。數(shù)組的正元素代表整個呼吸音水平下降期間的瞬時峰。因此所有這些點之和的絕對值給出了 FE的第一值與最后值之間的差。
[0129]3.將FE導數(shù)中的所有點加在一起得到單一值，并從該值中提取出導數(shù)中所有正數(shù)之和。
[0130]4.用步驟3的結果除以FE中最大點與最小點之間的差。該結果的絕對值被稱為下降沿因子。由于因較早時描述的偏離量減除(PE歸一化)，最小值總是為零，因此除以最大點就已足夠。
[0131]根據(jù)上述，下降沿因子可以從下列方程獲得:
[0132]FE 因子=| Σ Δ (FE) - Σ (Δ (FE) >0) /max (FE)
[0133]其中Σ表示總和，Λ表示離散導數(shù)，“>0”表示矢量的正元素，I I表示絕對值。
[0134]如果在所有點處FE都降低，則導數(shù)數(shù)組元素的總和等于FE的最大值，其是起始點；因此，下降沿因子將等于I。在這種情形中，應該解釋為呼吸音水平以完全漸進的趨勢從正常呼吸中的完全音量降低至呼吸不足中的最弱水平。另一方面，如果FE含有瞬時峰，則FE導數(shù)將含有正值，這將減小上述FE因子的方程的分子。因此，結果將小于I并取決于上升的數(shù)量及其高度，這與呼吸努力的凈逐漸降低不一致。為了在步驟1310中區(qū)分指示呼吸不足的FE因子與更可能指示規(guī)則呼吸的FE因子，使用預定的FE因子閾值，由此將計算得到的高于該閾值的FE因子維持為代表可能的呼吸不足的PE的指示，而低于該閾值的FE因子自動將該PE從總呼吸不足計數(shù)中排除。在該特定實施例中，預設FE因子被設為0.7，這等同于70%或更高的下降趨勢。
[0135]然而，正如上面提到的，本實施例設想了用于準確標識呼吸不足事件的三部分測試，其中未通過這些測試中的任一個測試導致相關PE被排除在呼吸不足計數(shù)之外。作為本實施例中的第二種判據(jù)，對PE進行處理以符合呼吸不足寬度必要條件(步驟1308)，這有效地提供了將有效PE持續(xù)時間與預設持續(xù)時間閾值進行比較的措施，由此計算得到的大于預設閾值的有效PE持續(xù)時間可能指示真實的呼吸不足。在這一實施例中，寬度測試通過測量當在PE的較低四分之一處時FE與上升沿(RE)之間的時間間隔(持續(xù)時間)來進行，所述持續(xù)時間由下述方程給出:
[0136]PE 持續(xù)時間=Ts.1 PElq
[0137]其中PElq表示PE的較低四分之一中的元素。在本實施方式中，測量到的大于或等于10秒的PE持續(xù)時間被保留作為可能的呼吸不足，而更短的持續(xù)時間被排除在呼吸不足計數(shù)之外。
[0138]同樣地，根據(jù)本示例性實施方式，應用由呼吸不足深度測試構成的第三種測試，它與用于評估呼吸暫停的測試類似，并類似地被計算為PE的最大值與最小值之間的差，在歸一化的PE中最小值自然為零。為了計算該結果，在PE的開始和結束點處取最大值，其中起始峰代表呼吸暫停前呼吸的水平，結束峰代表呼吸暫停后的過度換氣。在這一實施例中，當起始峰被測量為至少0.5時，標識到可能的呼吸不足事件，這是基于由呼吸暫停事件所定義的呼吸努力降低50%。另一方面，結束峰對應于呼吸暫停后的過度換氣，其振幅更高。因此，預期結束峰高于起始峰是順理成章的。因此，在本實施例中，為呼吸暫停后的峰設定0.8的更高閾值。正如將會提到的，呼吸不足閾值低于其中發(fā)生呼吸完全停止的呼吸暫停深度測試中所設定的閾值，但是高得足以基本上排除假陽性結果。在這一實施例中顯示，這三種測試(下降沿、寬度和深度判據(jù))的組合仍涵蓋呼吸不足的特異性生理特征，并保留了足夠的靈活性以檢測由呼吸音的動態(tài)本質而引起的不同形式。
[0139]比較性研究的結果
[0140]正如上面介紹的，為了驗證上述過程的性能，將其結果與目前代表本領域中最準確的標準的由PSG獲得的結果進行比較。在進行這種比較時，用從呼吸音檢測到的呼吸暫停和呼吸不足的總數(shù)除以記錄時間以獲得聲學呼吸暫停-呼吸不足指數(shù)(AH1-a)。將它與多導睡眠描記法呼吸暫停-呼吸不足指數(shù)(AH1-P)進行比較，后者是從多導睡眠描記法記錄結果除以記錄時間獲得的呼吸暫停和呼吸不足的頻率。AH1-p是按照記錄時間而不是睡眠時間進行評估的，以便模擬EEG不可用的家庭呼吸音記錄。
[0141]正如可以從圖16至19中顯示的圖中看到的，按照上述方法獲得的結果與通過PSG獨立獲得的結果相一致，因此驗證了本文公開的依賴于呼吸音分析的實施方式的效率和準確度。
[0142]例如，在上述實施例中，從獲取的數(shù)據(jù)自動計算聲學(即基于呼吸音的)呼吸暫停-呼吸不足指數(shù)(AH1-a)，并將其與三個AH1-p值的平均值進行比較。正如可以從圖16看到的，聲學AHI與3個評分員的平均PSG AHI顯示出95%的一致性(R2=0.90 )。在該圖中，繪出了實心參考線以代表聲學和標準AHI測量的等同性，并在5和10點差異處繪出虛線參考線?？梢钥闯觯诔艘粋€對象之外的所有對象中，聲學AHI位于平均AHI的10個點以內。還可以看出，對于小的AHI值(〈15)來說，大多數(shù)聲學AHI值位于標準AHI的平均值的5個點以內。
[0143]為了進一步評估上面提出的方法的性能，將從聲學記錄獲得的AHI (AH1-a)進一步與從PSG獲得的AHI (AH1-p)進行比較，同時考慮到AH1-p由技術人員對PSG記錄進行目測評分而獲得，提高了技術人員之間對同一 PSG的評分可變性的概率這一事實。為了確定在AHI的評分中評估者間可變性的程度，3位有經(jīng)驗的睡眠技術專家對50位患者中每位患者的AHI進行評分，每位專家未被告知其他技術人員的評分和AH1-a。類似地，在不了解AH1-p的情況下自動確定AH1-a。
[0144]由于3位技術人員的AH1-p評分代表了參比標準，在與AHI_a進行比較之前對3位技術人員之間的一致性程度進行評估。使用已知的方差分析(ANOVA)方法來計算3位技術人員之間的評估者間可靠性及其95%置信區(qū)間。
[0145]通過Pearson相關性和Bland-Altman檢驗來評估2種方法之間的一致性程度。對于這些檢驗來說，AHI是按照床上時間段而不是睡眠時間進行評估的，以模擬不能記錄睡眠階段的家庭呼吸音記錄。使用Pearson相關性中的成對差異并使用自助法(n=2000)來計算所有3位評分者的相關系數(shù)，以獲得95%置信區(qū)間(Cl)。
[0146]為了測試聲學分析辨別SA的存在或不存在的能力，計算了準確度、靈敏度、特異性、陽性和陰性預測值以及陽性和陰性似然比。首先對于AH1-a和AH1-p兩者按照床上時間計算這些參數(shù)，然后對AH1-a按照床上時間并對AH1-p按照睡眠時間來計算這些參數(shù)。
[0147]在AH1-a與AHI_p的比較中標識到了強相關性，按照TV50判據(jù)獲得平均R=0.94，95%CI 為 0.87-0.97，按照 AASM 判據(jù)獲得平均 R=0.93，95%CI 為 0.85-0.96。圖 17 顯示了由3位技術人員每位評分的AH1-p的分布，以及AH1-a與TV50 (A)和AASM (B)的平均AH1-p之間的關聯(lián)性。[0148]計算了 Bland-Altman —致性限度以評估AHI_a與三位技術人員每位的AHI_p及所有三者的平均值之間的一致性。如圖18中所示，50個AH1-a中的49個(98%)落在TV50的AH1-p的一致性限度之內。類似地，96%,96%和98%的AHI_a分值分別落在由技術人員1、2和3評分的AH1-p的一致性限度之內。與技術人員1、2、3以及他們的平均評分相比，落在按照AASM的PSG-p的一致性限度之內的AH1-a分值的比例分別為92%、94%、92%和92%。
[0149]根據(jù)本實施例中設定的判據(jù)，如果AHI ^ 10，則做出SA診斷，而如果AHK10，則SA被排除。在基于AH1-a的SA診斷與基于三個AH1-p的診斷的比較中，獲得了用于將來自于3位技術人員的診斷合并的判定規(guī)則。為此考慮了兩種方法。首先，基于三位技術人員的平均值來考慮診斷，使得如果平均分值> 10，則明確標識出SA。其次，基于AH1-a與至少一位技術人員的一致性來考慮診斷。在這種情況下,如果AH1-a > 10并且三個AH1-p中的至少一個≥10，則SA的AH1-a診斷被認為是真陽性，而如果AHI_a≥10并且所有3個AH1-p〈10，則確定為假陽性。同樣的概念適用于真陰性和假陰性值。研究這種方法背后的基本原理在于，聲學分析與一位技術人員的一致性表明前者落在不同人類評分者之間的固有可變性范圍內，這種固有可變性事實上可能在技術人員本身之間引起分值在AHI ^ 10的標稱截止值周圍波動。
[0150]AH1-a與三個AHI_p值的平均值相比或與由一個或多個技術人員使用TV50或AASM判據(jù)評分的AH1-p相比的診斷準確度的比較被示出在下面的表1和表2中。考慮到與至少一位技術人員的一致性包含了同一對象的三個分值的范圍，它把標稱截止點周圍的評估者間可變性因素包括在內。當比較與三位技術人員中的至少一位的一致性時，按照TV50，對于靈敏度、特異性和準確度來說，有效性評價分別為100%、73%和88%。當針對平均AH1-p進行比較時，這些值降低到95%、69%和84% (表1)。當按照AASM判據(jù)比較AH1-a與AH1-p時，這些值是可比的但是略低些(表2 )。
[0151]表1:按照TV50評分判據(jù)的診斷一致性。
【權利要求】
1.一種從數(shù)字化呼吸音記錄中檢測呼吸暫停和呼吸不足的方法，所述數(shù)字化呼吸音記錄獲取自被懷疑患有睡眠呼吸暫停的候選者，所述方法包括: 掃描所述數(shù)字化呼吸音記錄的振幅譜圖以標識前景事件區(qū)段； 評估所述前景事件區(qū)段的特征與一個或多個預設的呼吸暫停特異性判據(jù)的一致性； 當所述前景事件區(qū)段滿足所述一個或多個呼吸暫停特異性判據(jù)中的每個判據(jù)時，把該前景事件區(qū)段分類為代表呼吸暫停； 評估所述前景事件的特征與一個或多個預設的呼吸不足特異性判據(jù)的一致性，所述呼吸不足特異性判據(jù)不同于所述呼吸暫停特異性判據(jù)；以及 當所述前景事件區(qū)段滿足所述一個或多個呼吸不足特異性判據(jù)中的每個判據(jù)時，把該前景事件區(qū)段分類為代表呼吸不足。
2.權利要求1的方法，僅當所述前景事件的特征不能滿足所述一個或多個呼吸暫停特異性判據(jù)中的至少一個判據(jù)時，才評估所述特征與所述一個或多個預設的呼吸不足特異性判據(jù)的一致性。
3.權利要求1或2的方法，所述掃描步驟包括掃描所述振幅譜圖以標識多個前景事件區(qū)段，所述方法還包括對每個所標識的前景事件區(qū)段，順序地重復所述掃描步驟之后的步驟。
4.權利要求1至3任一項的方法，其還包括為每個所分類的呼吸暫停和呼吸不足增加呼吸暫停/呼吸不足計數(shù)，并且輸出根據(jù)所述計數(shù)而定的代表所述候選者的病癥的嚴重性指數(shù)。
5.權利要求1至4任一項的方法，所述一個或多個呼吸暫停特異性判據(jù)包含最小呼吸暫停事件振幅深度閾值，并且所述一個或多個呼吸不足特異性判據(jù)包括比所述最小呼吸暫停事件振幅深度閾值更淺的不同的最小呼吸不足事件振幅深度閾值。
6.權利要求5的方法，所述呼吸不足事件振幅深度閾值包含最小呼吸暫停前深度閾值和不同的呼吸暫停后深度閾值。
7.權利要求6的方法，所述呼吸暫停前深度閾值比所述呼吸暫停后深度閾值更淺。
8.權利要求5的方法，所述掃描步驟包括掃描所述振幅譜圖以尋找滿足最小前景事件深度閾值的區(qū)段，所述最小前景事件深度閾值至少與所述最小呼吸不足事件振幅深度閾值一樣淺。
9.權利要求1至8任一項的方法，所述前景事件區(qū)段的特征在于下降沿和上升沿在時間上被低振幅區(qū)段隔開，所述呼吸不足特異性判據(jù)包含對于所述下降沿的最小振幅降低梯度。
10.權利要求1至9任一項的方法，還包括把所述振幅譜圖定義為隨時間變化的呼吸間振幅譜圖。
11.權利要求1至10任一項的方法，還包括:提取與呼氣相關聯(lián)的呼吸音，以及僅根據(jù)所提取到的呼氣呼吸音來定義所述振幅譜圖。
12.權利要求1至11任一項的方法，其還包括通過嵌入在對象睡眠期間佩戴的面罩內的麥克風來記錄所述呼吸音，所述麥克風被設置在距候選者暴露的面部的鼻和口區(qū)域一定距離處，從而獲取呼氣氣流聲音。
13.權利要求1至11任一項的方法，其由計算系統(tǒng)的一個或多個處理器自動執(zhí)行，并且還包括通過用戶界面輸出根據(jù)每個所分類的呼吸暫停和呼吸不足而定的候選者病癥的指/Jn ο
14.一種計算機可讀介質，其包含儲存在其上的由計算系統(tǒng)的一個或多個處理器執(zhí)行的語句和指令，使得根據(jù)權利要求1至11任一項所述的方法的步驟，從被懷疑患有睡眠呼吸暫停的候選者獲取的數(shù)字化呼吸音記錄檢測呼吸暫停和呼吸不足。
15.一種從數(shù)字化呼吸音記錄中標識呼吸不足的方法，所述數(shù)字化呼吸音記錄獲取自被懷疑患有睡眠呼吸暫停的候選者，所述方法包括: 標識所述記錄的呼吸振幅譜圖中的低振幅區(qū)段； 計算導致所述低振幅區(qū)段的譜圖振幅降低梯度；以及 僅當所述譜圖振幅降低梯度超過預設的最小梯度時，才將所述低振幅區(qū)段分類為呼吸不足。
16.權利要求15的方法，還包括:計算所述低振幅區(qū)段的持續(xù)時間，以及僅當所述持續(xù)時間超過預設的最小持續(xù)時間時，才將所述低振幅區(qū)段分類為呼吸不足。
17.權利要求15或16的方法，還包括:計算所述低振幅區(qū)段的深度，以及僅當所述深度超過預設的最小深度閾值時，才將所述低振幅區(qū)段分類為呼吸不足。
18.權利要求17的方法，所述預設的最小深度閾值包含最小呼吸暫停前深度閾值和不同的最小呼吸暫停 后深度閾值兩者。
19.權利要求18的方法，所述呼吸暫停前深度閾值比所述呼吸暫停后深度閾值更淺。
20.權利要求15至19任一項的方法，其由計算系統(tǒng)的一個或多個處理器自動執(zhí)行，并且還包括通過用戶界面輸出每個所分類的呼吸不足的指示。
21.一種從被懷疑患有睡眠呼吸暫停的候選者獲取的數(shù)字化呼吸音記錄中檢測呼吸暫停和呼吸不足的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包含: 一個或多個處理器； 計算機可讀介質，其可以被所述一個或多個處理器存取，并在其上儲存有可執(zhí)行的語句和指令，從而按照權利要求1至11任一項的方法在所述記錄上進行操作。
22.權利要求21的系統(tǒng)，其還包含面罩，所述面罩具有安裝在其上并可重復配置的麥克風，在所述候選者戴上所述面罩后，所述麥克風在所述候選者的鼻和口區(qū)域上方一定距離處，以攔截并捕獲從候選者發(fā)出的呼氣氣流聲音，所述呼氣氣流聲音被數(shù)字化用于處理。
23.權利要求22的系統(tǒng)，所述面罩還包含與所述麥克風在操作連接的可移除數(shù)據(jù)儲存介質，用于在處理前在其上儲存記錄的呼吸音。
24.一種用于從被懷疑患有睡眠呼吸暫停的候選者獲取的數(shù)字化呼吸音記錄中自動確定睡眠呼吸暫停嚴重性指數(shù)的方法，所述方法包括: 掃描所述數(shù)字化呼吸音記錄的振幅譜圖以標識前景事件區(qū)段； 評估所述前景事件區(qū)段的特征與下述至少一種判據(jù)的一致性:一個或多個預設的呼吸暫停特異性判據(jù)，以及與所述呼吸暫停特異性判據(jù)不同的一個或多個預設的呼吸不足特異性判據(jù)；以及 當所述前景事件區(qū)段滿足所述一個或多個呼吸暫停特異性判據(jù)中的每個判據(jù)或所述一個或多個呼吸不足特異性判據(jù)中的每個判據(jù)時，增加呼吸暫停事件計數(shù)； 對多個前景事件區(qū)段，重復所述步驟；以及根據(jù)呼吸暫停事件總計數(shù)確定睡眠呼吸暫停嚴重性指數(shù)。
25.一種從被懷疑患有睡眠呼吸暫停的候選者獲取的數(shù)字化呼吸音記錄中自動確定睡眠呼吸暫停嚴重性指數(shù)的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包含: 一個或多個處理器；以及 計算機可讀介質，其由所述一個或多個處理器可存取，并在其上儲存有可執(zhí)行的語句和指令，從而按照權利要求24的方法在所述記錄上進行操作。
【文檔編號】A61B5/08GK103841888SQ201280029233
【公開日】2014年6月4日 申請日期:2012年5月17日 優(yōu)先權日:2011年5月17日
【發(fā)明者】希沙姆·阿爾沙伊爾, 杰弗里·羅伊·費爾尼耶, T·道格拉斯·布雷德利 申請人:大學健康網(wǎng)絡