阅读说明：本技术 睡眠呼吸暂停装置的智能设置和推荐系统 (Intelligent setting and recommendation system for sleep apnea device ) 是由 拉杰万特·索迪 雷哈纳·纳斯万尼 柯林·布拉德利·肯尼迪 于 2019-12-09 设计创作，主要内容包括：公开了一种用于帮助患者设置和使用呼吸治疗装置的系统和方法。该系统包括设备数据库,该设备数据库存储与呼吸治疗装置类型和面罩类型相关的数据。装置识别模块可操作以根据由客户端计算装置捕获的呼吸治疗装置的图像与关于装置类型的数据的比较来识别呼吸治疗装置的类型。面罩识别模块可操作以根据由客户端计算装置捕获的面罩的图像与关于面罩类型的数据的比较来识别面罩的类型。媒体数据库包括与涉及面罩类型和装置类型的辅助信息有关的媒体。管理服务器可操作来向客户端计算装置发送与所识别类型的面罩或所识别类型的装置的辅助信息有关的媒体。(A system and method for assisting a patient in setting up and using a respiratory therapy device is disclosed. The system includes a device database that stores data related to respiratory therapy device types and mask types. The device identification module is operable to identify a type of the respiratory therapy device from a comparison of an image of the respiratory therapy device captured by the client computing device with data regarding the device type. The mask identification module is operable to identify a type of mask based on a comparison of an image of the mask captured by the client computing device with data regarding the type of mask. The media database includes media related to ancillary information relating to mask type and device type. The management server is operable to send media to the client computing device relating to the identified type of mask or the ancillary information of the identified type of device.)

睡眠呼吸暂停装置的智能设置和推荐系统

优先权声明

本申请要求于2018年12月7日提交的题为“睡眠呼吸暂停装置的智能设置和推荐系统”的美国临时申请第62/777,044号的优先权。该申请的内容通过引用整体并入本文。

技术领域

本发明大致涉及睡眠呼吸暂停系统，更具体地，涉及用于睡眠呼吸暂停患者的智能设置和推荐系统。

背景技术

存在一系列呼吸系统疾病。某些病症可以以特定事件为特征，例如呼吸暂停、呼吸不足和呼吸过度。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是睡眠呼吸障碍(SDB)的一种形式，其特征在于包括睡眠期间上部气道阻塞或堵塞的事件。它是由在睡眠期间舌头、软腭和后口咽壁区域的上气道异常小和肌张力正常丧失的组合引起的。该状况导致受影响的患者停止呼吸典型地持续30至120秒的时间段，有时每晚200至300次。经常导致日间嗜睡过多，并可能导致心血管疾病和脑损伤。该综合征是一种常见的病症，特别是在中年超重男性中，尽管受影响的人可能没有意识到该问题。

其他睡眠相关病症包括潮式呼吸(CSR)、肥胖过度换气综合征(OHS)和慢性阻塞性肺病(COPD)。COPD涵盖具有某些共同特征的一组下气道疾病中的任一种。这些包括增加的对空气运动的阻力、呼吸的呼气阶段延长，以及肺的正常弹性的损失。COPD的实例为肺气肿和慢性支气管炎。COPD由慢性吸烟(主要危险因素)、职业暴露、空气污染和遗传因素引起。

持续气道正压通气(CPAP)已经被用于治疗阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)。持续气道正压的应用充当气动夹板并且可以通过向前和远离后口咽壁推动软腭和舌来防止上气道闭塞。

无创通气(NIV)通过上气道为患者提供通气支持，以通过进行一些或全部呼吸工作来帮助患者进行充分呼吸和/或维持体内足够的氧水平。该通气支持是经由患者接口提供的。NIV已用于治疗CSR、OHS、COPD和胸壁疾病。在一些形式中，可以改善这些疗法的舒适性和有效性。有创通气(IV)为患者提供通气支持，所述患者不再能够有效地自己呼吸并且可以使用气管造口术管提供。

治疗系统可以包括呼吸压力治疗装置(RPT装置)、空气回路、加湿器、患者接口和数据管理。患者接口可用于将呼吸装置连接到其佩戴者，例如通过将空气流提供到气道的入口来实现。可以经由面罩向患者的鼻子和/或嘴、到嘴的管或向气管的气管造口术管提供空气流。根据要应用的治疗，患者接口可以与例如患者面部的区域形成密封，以便于例如在相对于环境压力约10cmH₂O的正压下以与环境压力充分变化的压力输送气体，从而实现治疗。对于其他形式的治疗，例如氧气的输送，患者接口可能不包括足以便于以大约10cmH₂O的正压向气道输送气体供应的密封。通过这种治疗对呼吸系统疾病的治疗可能是自愿的，因此如果患者发现用于提供这种治疗的装置不舒服、难以使用、昂贵和/或在美学上无吸引力，则患者可能选择不遵守治疗。

CPAP治疗对于治疗某些呼吸疾病是高度有效的，条件是患者遵守治疗。获得适当的患者接口并适当地设置CPAP机使患者参与正压治疗。目前患者必须依靠装置制造商提供的纸质说明来设置他们的装置。不适当的设置或配置常常使患者受挫，并因此导致睡眠呼吸暂停装置的不适当操作。因此，没有针对特定患者适当配置的睡眠呼吸暂停装置可能导致无效治疗

需要一种允许更加有效和主动地设置睡眠呼吸暂停装置的系统。还需要使用具有增强现实接口的移动计算装置来帮助用户设置睡眠呼吸暂停装置。还需要一种可以评估睡眠呼吸暂停装置的操作的患者辅助装置。

发明内容

所公开的系统提供了一种适用于与RPT装置一起使用的设置面罩尺寸的系统，以更好地配合个体患者。该系统收集来自主要患者以及RPT使用的面部数据以及来自更多患者群体的其他数据，以帮助选择用于该主要患者的最佳面罩。

一个公开的示例是一种为患者提供使用呼吸治疗装置和用于治疗呼吸疾病的面罩的帮助的系统。该系统包括设备数据库，该设备数据库存储与多个装置类型和多个面罩类型相关的数据。装置识别模块可操作以根据由客户端计算装置捕获的呼吸治疗装置的图像与关于多个装置类型的数据的比较来识别呼吸治疗装置的类型。面罩识别模块可操作以根据由客户端计算装置捕获的面罩的图像与关于多个面罩类型的数据的比较来识别面罩的类型。媒体数据库包括与辅助信息有关的媒体，所述辅助信息与面罩类型或装置类型中的至少一个有关。管理服务器可操作来向客户端计算装置发送与所识别类型的面罩或所识别类型的装置的辅助信息有关的媒体。

另一个公开的示例是一种用于使用连接到面罩的呼吸治疗装置向患者提供自动帮助的方法。由客户端计算装置捕获所述呼吸治疗装置的图像和所述面罩的图像。通过装置识别模块根据由客户端计算装置捕获的呼吸治疗装置的图像与设备数据库中关于多个装置类型的数据的比较来识别呼吸治疗装置的类型。通过面罩识别模块根据由客户端计算装置捕获的面罩的图像与设备数据库中关于多个面罩类型的数据的比较来识别面罩的类型。经由管理服务器向客户端计算装置发送与针对所识别的面罩类型或所识别的装置类型的辅助信息有关的媒体。

以上概述并非旨在表示本发明的每个实施例或每个方面。更确切地说，前述发明内容仅提供本文阐述的一些新颖方面和特征的实例。当结合附图和所附权利要求时，本发明的上述特征和优点以及其他特征和优点将从用于实施本发明的代表性实施例和模式的以下详细描述中变得清晰。

附图说明

根据以下对示范性实施例的描述连同参考附图将更好地理解本发明，在附图中：

图1示出允许帮助设置睡眠呼吸暂停装置的睡眠呼吸暂停系统的示例计算环境；

图2示出了图1的计算环境中的管理服务器的示例；

图3A示出了根据本技术的一种形式的呼吸压力治疗装置；

图3B是根据本技术的一种形式的呼吸压力治疗装置的气动路径的示意图；

图3C是根据本技术的一种形式的呼吸压力治疗装置的电气部件的示意图；

图4A-4B示出了由与装置设置的初始欢迎、登录和登入过程相关联的示例客户端应用提供的屏幕截图；

图5A-5B示出了示例客户端应用提供的与取出和设备识别过程相关联的屏幕截图；

图6A-6B示出了由示例客户端应用提供的与帮助患者放置面罩相关联的屏幕截图；

图7A-7C示出了与示例客户端应用提供的面罩泄漏检测过程相关联的屏幕截图；

图8示出了由示例客户端应用提供的与设置完成过程相关联的屏幕截图；

图9A-B示出了与用新设置的睡眠呼吸暂停装置为第一夜治疗准备患者相关联的示例客户端应用所提供的屏幕截图；

图10A-10C示出了由示例客户端应用提供的与获得来自患者的反馈相关联的屏幕截图；

图11示出了示例客户端应用的面罩识别模块的示例；和

图12示出了示例客户端应用的面罩推荐模块的示例。

本发明容许各种修改和替代形式。已经在附图中以示例的方式示出了一些代表性实施例，并且将在本文中对其进行详细描述。然而，应当理解，本发明并不限于所公开的特定形式。相反，本发明将覆盖落入由所附权利要求限定的本发明的精神和范围内的所有修改、等同物和替代物。

具体实施方式

本发明可以以许多不同的形式实施。代表性实施例在附图中示出，并且将在本文中详细描述。本发明是本发明的原理的示例或说明，并且不旨在将本发明的广义方面限于所说明的实施例。就此而言，例如在摘要、发明内容和具体实施方式部分中公开的但未在权利要求书中明确阐述的要素和限制不应通过隐含、推论或其他方式单独地或共同地并入权利要求书中。为了本详细描述的目的，除非特别声明，单数包括复数，反之亦然；并且词语“包括”意指“包括但不限于”。此外，例如，在本文中可使用近似词，诸如“大约”、“几乎”、“基本上”“约”等，以表示“在”、“接近”或“接近于”，或“在3-5％内”或“在可接受的制造公差内”或其任何逻辑组合。

本发明涉及一种辅助用户或呼吸治疗装置的自动助理。助理允许用户确认装置和面罩类型。该辅助包括

图1示出了用于睡眠呼吸暂停系统100的示例计算环境。睡眠呼吸暂停系统100包括管理服务器110、客户端计算装置120、睡眠呼吸暂停装置130和面罩140。尽管仅示出了单个客户端装置120、睡眠呼吸暂停装置130和面罩140，但是计算环境100的实施例可以具有由管理服务器110管理的数百或数千个客户端装置120、睡眠呼吸暂停装置130和面罩140。

睡眠呼吸暂停装置130可以包括例如连续正气道压力(CPAP)装置、自动正气道压力(APAP)装置、双水平正气道压力装置(BiPAP)或用于治疗睡眠呼吸暂停的其他装置。这种装置通常被称为呼吸治疗装置(RPT)。睡眠呼吸暂停装置130通常包括通过软管连接到面罩140的加压呼吸器。睡眠呼吸暂停装置130通过软管和面罩140施加轻微的气压以在睡眠期间保持患者的气道打开。在CPAP装置中，空气压力以恒定压力流到面罩140。在BiPAP装置中，气压在分别用于吸气和呼气的两个不同压力水平之间切换。在APAP装置中，睡眠呼吸暂停装置130感测呼吸的变化并基于呼吸模式将空气压力调节到适当的水平。

睡眠呼吸暂停装置130可以包括无线或有线通信接口以经由网络150连接到管理服务器110。例如，睡眠呼吸暂停装置130可以经由WiFi连接、蜂窝连接、以太网连接或其他连接与网络150通信。睡眠呼吸暂停装置130可以包括监测与患者的使用相关联的各种数据并将该数据发送到管理服务器110的传感器。例如，睡眠呼吸暂停装置130可以感测患者的呼吸率、呼吸流量和总体使用模式(例如，患者使用装置130的频率和时长)，并将该信息报告给管理服务器110。

面罩140经由软管联接到睡眠呼吸暂停装置130并且接收由睡眠呼吸暂停装置130产生的加压空气流。面罩140设计成佩戴在患者的嘴、鼻或两者周围。当适当地确定尺寸和佩戴时，面罩140在患者的嘴、鼻或两者周围提供气密密封，以使加压空气能够流入患者的呼吸腔。面罩140还可包括一个或多个环绕患者头部以将面罩140固定在适当位置的条带。这些条带可以是可调节的，以便为给定患者提供适当的配合和密封。

客户端计算装置120包括诸如计算机、移动装置或平板等执行客户端应用125的启用网络的计算装置。客户端应用125在显示器上提供用户界面，该用户界面使患者能够向管理服务器110提供各种信息，并从管理服务器110查看与使用睡眠呼吸暂停装置130对患者的呼吸疾病治疗有关的各种信息。例如，客户端应用125可以使患者能够建立包括患者的各种特征(例如年龄、性别、体重、身高、睡眠习惯等)的患者简档，并将该简档链接到睡眠呼吸暂停装置130。客户端应用125还可以在显示器上提供各种界面，以在睡眠呼吸暂停装置130的初始取出、设置和使用的过程中帮助患者。另外，客户端应用125可以使患者能够访问与患者对睡眠呼吸暂停装置130的使用相关联的各种使用数据。此外，客户端应用125可以从管理服务器110提供与患者的治疗有关的警告和推荐，例如，当需要更换面罩140时警告患者，当患者不遵循推荐的使用量时警告患者，当睡眠呼吸暂停装置130或面罩140检测到故障时警告患者等。客户端应用125还可以使患者能够向管理服务器110提供与患者的治疗经验有关的反馈。虽然在图1中未示出，但是客户端装置120可以被配置为经由网络连接(例如，蓝牙、wifi、蜂窝和/或其他通信机制)与睡眠呼吸暂停装置130直接通信。

管理服务器110包括提供与一个或多个睡眠呼吸暂停装置130相关联的各种管理和控制功能的计算机或计算机组。例如，管理服务器110可以获得与患者、他们的装置130和面罩140相关联的数据，并且生成内容以帮助患者设置和使用装置130和面罩140。此外，管理服务器110可以收集与睡眠呼吸暂停治疗相关联的各种使用数据，以便生成针对患者的特定特性定制的推荐。

图2示出了管理服务器110的示例实施例。管理服务器110包括应用服务器202、装置识别模块204、面罩识别模块206、面罩定位模块208、面罩泄漏检测模块210、面罩推荐模块212、患者简档数据库250、媒体数据库252和设备数据库254。在可替换实施例中，管理服务器110可以包括附加的或不同的模块。在一实施例中，所述模块中的每一者可包含存储到非暂时性存储媒体的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由处理器执行时致使所述处理器执行归属于如本文所述的模块的功能。

应用服务器202提供管理服务器110和客户端应用125之间的接口。应用服务器202与客户端应用125交换数据和控制信息，以使得客户端应用125执行在此描述的各种功能。例如，当患者第一次打开客户端应用125时，应用服务器202可以从患者获得简档信息，并且可以将简档信息存储到患者简档数据库250。应用服务器202还可以使客户端应用125呈现各种用户界面屏幕以引导用户通过登入和设置过程。更进一步地，应用服务器202可以在患者的整个治疗过程中获得与患者相关联的各种传感器数据、使用信息和所调查的答案。应用服务器202还可以向患者提供对各种信息的访问，以帮助患者对诸如睡眠呼吸暂停的呼吸疾病执行治疗。

装置识别模块204包括能够基于患者经由客户端装置120捕获的睡眠呼吸暂停装置130的一个或多个图像自动检测睡眠呼吸暂停装置130的特定模型的机器学习模型。在一个实施例中，机器学习模型基于从存储在设备数据库254中的不同装置类型数据学习的图像特征和装置模型之间的相关性。例如，为了生成机器学习模型，可以从各种角度、照明条件和相机规格捕获每个不同模型的装置130的大量图像。可以从图像中提取特征，并且学习算法可以学习哪些特征与装置模型最密切相关。在操作期间，装置识别模块204可以接收睡眠呼吸暂停装置130的图像(或从图像提取的特征)并且基于机器学习模型预测装置模型。下面参考图5A更详细地描述与装置识别模块204相关联的示例用户界面。

面罩识别模块206包括能够基于患者经由客户端装置120捕获的面罩140的一个或多个图像自动检测面罩140的特定模型的机器学习模型。在一个实施例中，机器学习模型基于所学习的图像特征和面罩模型之间的相关性。例如，为了生成机器学习模型，可以从各种角度、光照条件和相机规格捕获每个不同模型的面罩140的大量图像。可以从图像中提取特征，并且学习算法可以学习哪些特征与面罩模型最密切相关。根据一些实施例，学习算法可以使用存储在设备数据库254中的面罩CAD文件作为分析特征并将这些特征与特定面罩模型相关联的输入。在操作期间，面罩识别模块206可接收面罩140的图像(或从图像提取的特征)并基于机器学习模型预测面罩模型。与面罩识别模块206相关联的示例用户界面在下面参考图5B更详细地描述。下面参考图11进一步描述面罩识别模块206的更详细的描述。

面罩定位模块208提供增强现实界面以帮助患者将面罩140适当地放置在患者面部上。在一个实施例中，面罩定位模块208接收患者肖像的输入视频流，该输入视频流可以经由客户端装置120的相机捕获。面罩定位模块208执行面部分析以识别和跟踪特定面部界标的位置。然后，面罩定位模块208在与所检测到的面部界标对准的适当位置处将面罩放置图像(例如面罩140的图像或面罩140的轮廓)覆盖在所接收到的图像帧上。将图像帧作为具有所叠置的面罩放置图像的患者面部的增强现实视图发送到客户端应用125。基于增强现实视图，患者可以将面罩140与指示正确面罩放置的面罩放置图像对准。下面参考图6A-6C更详细地描述与面罩定位模块208相关联的示例用户界面。

面罩泄漏检测模块210基于在睡眠呼吸暂停装置向患者输送治疗/压力时捕获的患者呼吸的音频来检测面罩140是否正确地密封在患者面部周围。例如，在患者放置面罩140之后，客户端装置110可以被配置成捕获患者呼吸的音频(使用客户端装置110的麦克风)。所捕获的音频(或从该音频导出的特征)可以被发送到管理服务器110。面罩泄漏检测模块210检测指示泄漏的音频特征的存在或不存在。在一个实施例中，面罩泄漏检测模块210可以应用机器学习模型，该机器学习模型学习当存在泄漏时从呼吸的音频中提取的音频特征之间的相关性。面罩定位模块208还可以被配置为从客户端装置110捕获关于如何定位客户端装置110的信息。这样的信息然后可以用于帮助确定患者面部上正在发生泄漏的位置。泄漏检测结果可以被提供给客户端应用125。下面参考图7A-7C更详细地描述与面罩泄漏检测模块210相关联的示例用户界面。

面罩推荐模块212基于患者的图像和患者的各种特征生成针对面罩140的类型和尺寸的患者特异性推荐。例如，面罩推荐模块212可以从客户端装置110获得患者的图像(或从该图像导出的特征)并且执行面部分析以识别被预测为适合患者面部的面罩尺寸和被预测为最适合患者面部的面罩140的类型，面部分析可以部分地基于机器学习。在一个实施例中，面罩推荐模块212可以应用机器学习模型来学习可以从图像中提取的患者面部特征与面罩尺寸和类型之间的相关性。下面参考图12更详细地描述面罩推荐模块212的示例。

患者简档数据库250存储关于患者的各种信息。例如，患者简档数据库250可以存储诸如年龄、性别、身高、体重等的身体信息，医疗历史和各种偏好。可以在正在进行的治疗期间更新患者简档数据库250，以存储与患者的治疗和患者提供的反馈相关联的各种使用数据。

媒体数据库252存储有助于帮助患者设置和配置睡眠呼吸暂停系统100的各种图像、视频、动画或其他媒体。例如，媒体数据库252可以包括示出患者如何设置、打开和使用睡眠呼吸暂停装置130，如何确定尺寸，调整和放置面罩140，或其他帮助内容的图像或视频，以在开始睡眠呼吸暂停治疗时减少患者的学习曲线。

图3A示出了根据本技术的一个方面的示例RPT装置(例如睡眠呼吸暂停装置130)的部件的分解图，该示例RPT装置包括机械、气动和/或电气部件并且被配置成执行一个或多个算法，例如在此描述的全部或部分方法中的任一种。图3B示出了示例RPT装置130的框图。图3C示出了示例RPT装置130的电控制组件的框图。参考鼓风机和患者接口来指示上游和下游的方向。该鼓风机被定义为该患者接口的上游并且该患者接口被定义为该鼓风机的下游，而不管在任何特定时刻的实际流动方向。位于鼓风机和患者接口之间的气动路径内的物品在鼓风机的下游和患者接口的上游。该RPT装置130可以被配置成产生用于递送至患者气道的空气流，以便治疗这些呼吸状况中的一个或多个。

RPT装置130可具有形成为两部分的外部壳体4010，两部分即上部4012和下部4014。此外，外部壳体4010可以包括一个或多个面板4015。该RPT装置130包括底盘4016，该底盘支撑该RPT装置130的一个或多个内部部件。RPT装置130可以包括手柄4018。

RPT装置130的气动路径可以包括一个或多个空气路径项目，例如，入口空气过滤器4112、入口消音器4122、能够以正压供应空气的压力发生器4140(例如鼓风机4142)、出口消音器4124，以及一个或多个换能器4270，例如压力传感器4272、流速传感器4274，以及电动机转速传感器4276。

一个或多个空气路径项目可以位于可移除的整体结构内，该整体结构将被称为气动块4020。气动块4020可以位于外壳4010内。在一种形式中，气动块4020由底盘4016支撑或形成为底盘4016的一部分。

RPT装置130可以具有电源4210、一个或多个输入装置4220、中央控制器4230、压力发生器4140、数据通信接口4280，以及一个或多个输出装置4290。可以为治疗装置提供单独的控制器。电气部件4200可以安装在单个印刷电路板组件(PCBA)4202上。在替代形式中，RPT装置130可以包括多于一个PCBA 4202。在PCBA 4202上还可以安装其他部件，例如一个或多个保护电路4250、换能器4270、数据通信接口4280，以及存储装置。

RPT装置可以在一个整体单元中包括以下部件中的一个或多个。在替代形式中，以下部件中的一个或多个可作为相应的独立单元定位。

根据本技术的一种形式的RPT装置可以包括空气过滤器4110或多个空气过滤器4110。在一种形式中，入口空气过滤器4112位于压力发生器4140上游的气动路径的开始处。在一种形式中，出口空气过滤器4114(例如抗菌过滤器)位于气动块4020的出口与患者接口(例如图1中的面罩140)之间。

根据本技术的一种形式的RPT装置可以包括消音器4120或多个消音器4120。在本技术的一种形式中，入口消音器4122位于压力发生器4140上游的气动路径中。在本技术的一种形式中，出口消音器4124位于压力发生器4140与患者接口(例如图1中的面罩140)之间的气动路径中。

在本技术的一种形式中，用于产生正压空气流或空气供应的压力发生器4140是可控鼓风机4142。例如，鼓风机4142可以包括具有一个或多个叶轮的无刷直流电机4144。这些叶轮可以位于蜗壳中。鼓风机能够例如以高达约120升/分钟的速率，在从约4cmH₂O至约20cmH₂O的范围内的正压下，或以高达约30cmH₂O的其他形式递送空气供应。鼓风机可如以下专利或专利申请中的任一个所述，所述专利或专利申请的内容通过引用整体并入本文：美国专利7,866,944；美国专利8,638,014；美国专利8,636,479；和PCT专利申请公开2013/020167。

压力发生器4140受治疗装置控制器4240的控制。在其他形式中，压力发生器4140可以是活塞驱动泵，连接到高压源(例如压缩空气储存器或波纹管)的压力调节器。

根据本技术的一个方面的空气回路4170是导管或管，该导管或管被构造和安排成在使用中允许加压空气流在两个部件(例如加湿器5000和患者接口140)之间行进。特别地，空气回路4170可以与加湿器5000的出口和患者接口140的充气室流体连通。

在本技术的一种形式中，防溢回阀4160位于加湿器5000与气动块4020之间。该防溢回阀被构造和安排成用于降低水将从加湿器5000向上游流动(例如流动到电动机4144)的风险。

电源4210可以位于RPT装置130的外部壳体4010的内部或外部。在本技术的一种形式中，电源4210仅向RPT装置130提供电力。在本技术的另一种形式中，电源4210向RPT装置130和加湿器5000两者提供电力。

RT系统可以包括一个或多个换能器(传感器)4270，其被配置成测量与RT系统，其患者和/或其环境相关的任何数量的参数中的一个或多个。换能器可以被配置为产生表示该换能器被配置为测量的一个或多个参数的输出信号。

输出信号可以是电信号、磁信号、机械信号、视觉信号、光信号、声音信号或本领域已知的任何数量的其他信号中的一个或多个。

换能器可以与RPT系统的另一组件集成，其中一个示例性布置是换能器在RPT装置的内部。换能器可以基本上是RT系统的“独立”部件，其示例性布置是换能器在RPT装置外部。

换能器可以被配置为将其输出信号传送到RT系统的一个或多个组件，例如RPT装置，本地外部装置或远程外部装置。外部换能器可以例如位于患者接口上，或者位于诸如智能电话的外部计算装置中。外部换能器可以位于例如空气回路(例如患者接口)上或形成空气回路(例如患者接口)的一部分。

该一个或多个换能器4270可以被构造和安排成产生表示空气的特性(例如流速、压力或温度)的信号。空气可以是从RPT装置130到患者的空气流，从患者到大气的空气流，环境空气或任何其他。这些信号可以表示特定点处的空气流的特性，例如RPT装置130与患者之间的气动路径中的空气流。在本技术的一种形式中，一个或多个换能器4270位于RPT装置130的气动路径中，例如加湿器5000的下游。

根据本技术的一个方面，该一个或多个换能器4270包括与该气动路径处于流体连通的压力传感器。合适的压力传感器的例子是HONEYWELL ASDX系列的换能器。另一种合适的压力传感器是GENERAL ELECTRIC的NPA Series的换能器。在一个实现方式中，该压力传感器位于该空气回路4170中邻近该加湿器5000的出口。

麦克风压力传感器4278被配置成产生表示空气回路4170内的压力变化的声音信号。来自麦克风4278的声音信号可以由中央控制器4230接收以用于如下面描述的一个或多个算法所配置的声音处理和分析。麦克风4278可以直接暴露于气路以对声音更敏感，或者可以封装在柔性膜材料薄层后面。该膜可以起到保护麦克风4278免受热和/或湿度的作用。

来自这些换能器4270(例如压力传感器4272、流速传感器4274、电动机转速传感器4276以及麦克风4278)的数据可以由中央控制器4230周期性地收集。这种数据通常涉及RPT装置130的操作状态。在该示例中，中央控制器4230以专有数据格式对来自传感器的这种数据进行编码。数据也可以以标准化数据格式编码。

在本技术的一种形式中，RPT装置130包括按钮、开关或拨号盘形式的一个或多个输入装置4220，以允许人与该装置交互。按钮、开关或拨号盘可以是可经由触摸屏访问的物理装置或软件装置。在一种形式中，这些按钮、开关或拨号盘可以物理地连接到外部壳体4010上，或者在另一种形式中，可以与电连接到中央控制器4230上的接收器处于无线通信中。在一种形式中，输入装置4220可以被构造和安排成允许个人选择值和/或菜单选项。

在本技术的一种形式中，中央控制器4230是适于控制RPT装置130的一个或多个处理器。合适的处理器可以包括x86 INTEL处理器，基于来自ARM Holdings的-M处理器的处理器，例如来自ST MICROELECTRONIC的STM32系列微控制器。在本技术的某些替代形式中，由TEXAS INSTRMENTS制造的32位RISC CPU(例如来自ST MICROELECTRONICS的STR9系列微控制器)或16位RISC CPU(例如来自MSP430系列微控制器的处理器)也可能是合适的。在本技术的一种形式中，中央控制器4230是专用电子电路。在一种形式中，中央控制器4230是专用集成电路。在另一种形式中，中央控制器4230包括分立的电子部件。该中央控制器4230可以被配置成用于从一个或多个换能器4270、一个或多个输入装置4220以及该加湿器5000接收一个或多个输入信号。

中央控制器4230可以被配置成向输出装置4290、治疗装置控制器4240、数据通信接口4280和加湿器5000中的一个或多个提供输出信号。

在本技术的一些形式中，中央控制器4230被配置成在内部存储器上实现在此描述的一个或多个方法，例如表示为存储在非瞬态计算机可读存储媒体中的计算机程序的一个或多个算法。在本技术的一些形式中，中央控制器4230可以与RPT装置130集成。然而，在本技术的一些形式中，一些方法可由诸如移动计算装置等远程定位装置来执行。例如，该远程定位的装置可以通过分析所存储的数据(例如来自在此描述的任何传感器的数据)来确定用于呼吸机的控制设置或检测呼吸相关事件。如上所述，外部源或中央控制器4230的所有数据和操作通常是RPT装置130的制造商专有的。因此，来自传感器的数据和任何其他附加操作数据通常不能由任何其他装置访问。

在本技术的一种形式中，提供了数据通信接口，并且连接到中央控制器4230。该数据通信接口可以可连接到远程外部通信网络和/或本地外部通信网络。远程外部通信网络可以连接到远程外部装置，例如服务器或数据库。所述本地外部通信网络可以连接到本地外部装置，例如移动装置或健康监测装置。因此，本地外部通信网络可由RPT装置130或移动装置使用以从其他装置收集数据。

在一种形式中，该数据通信接口是中央控制器4230的一部分。在另一种形式中，数据通信接口4280与中央控制器4230分离，并且可以包括集成电路或处理器。在一种形式中，远程外部通信网络是因特网。数据通信接口可以使用有线通信(例如，经由以太网或光纤)或无线协议(例如CDMA、GSM、2G、3G、4GG/LTE、LTE Cat-M、NB-IoT、5G新无线电、卫星、超5G)接入互联网。在一种形式中，本地外部通信网络4284利用一个或多个通信标准，诸如蓝牙或消费者红外协议。

示例RPT装置130包括集成传感器和通信电子器件，如图3C所示。较旧的RPT装置可以用传感器模块更新，该传感器模块可以包括用于传输所收集的数据的通信电子器件。这样的传感器模块可以附接到RPT装置，并且因此将操作数据传输到诸如管理服务器110或用户装置120的外部装置。

图4A-4B示出了由客户端应用125提供的与初始欢迎、登录和登入过程相关联的屏幕截图。因此，图1A示出用户界面的屏幕截图，包括欢迎界面400、登录屏幕410、条款和条件屏幕420，以及个人数据确认屏幕430。图4B示出用户界面的屏幕截图，包括健康详情确认屏幕440，登入概观屏幕450和助理介绍屏幕460。当客户端装置120在客户端应用125被下载和安装之后第一次打开客户端应用125时，客户端应用125可以呈现这些用户界面。这里，客户端应用125经由条款和条件屏幕420，个人数据确认屏幕430和健康详情确认屏幕440从患者获得各种简档信息(例如个人信息和健康信息)和许可，以收集和使用来自患者的附加数据。所收集的信息可以从客户端装置120传输到管理服务器110以与患者的用户简档相关联地存储。助理介绍屏幕460允许用户经由聊天窗口在安装过程中询问问题。

图5A-5B示出了由客户端应用125提供的与解除绑定和装置识别过程相关联的屏幕截图。因此，图5A示出了概观屏幕500和指令屏幕510的屏幕截图。这里，客户端应用125向用户界面呈现用于患者跟随的逐步指令。在指示患者打开概观屏幕500中的装置之后，客户端应用125经由指示屏幕510提示患者将客户端装置110的相机指向睡眠呼吸暂停装置130。

图5B示出了在从指令屏幕510激活之后客户端激活所显示的装置图像捕获界面屏幕530的示例屏幕截图。装置图像捕获界面屏幕530包括可以以RPT装置130的图像为中心的标线532。在处理所捕获的装置图像的同时，显示装置图像处理屏幕540。所捕获的图像被发送到管理服务器110以使得装置识别模块204能够自动识别睡眠呼吸暂停装置130的类型并将该信息存储到患者的简档。客户端应用125然后向患者确认成功识别睡眠呼吸暂停装置130。装置确认屏幕550与图形图像552一起显示，该图形图像552示出了被确认的睡眠呼吸暂停装置的模型。这样的信息可以用于确认产品和相关外围装置/连接(电力、管道等)的组装/设置对于患者将用于接收呼吸治疗的产品是正确的。

客户端应用125类似地提示患者将客户端装置110的相机指向面罩140并且将所捕获的图像发送到管理服务器110。图5B示出了在从指令屏幕510激活之后客户端激活所显示的面罩图像捕获界面屏幕560的示例屏幕截图。面罩图像捕获界面屏幕560包括可以以面罩140的图像为中心的标线片562。在处理所捕获的面罩图像的同时显示面罩图像处理屏幕570。面罩识别模块206基于该图像自动识别面罩140的类型，并将面罩类型存储到患者的简档中。面罩确认屏幕580与示出被确认的面罩的模型的图形图像582一起被显示。

图5C示出了由客户端应用125提供的、与完整的面罩组装过程相关联的界面590的屏幕截图。这里，客户端应用125可以呈现指示患者如何正确地组装面罩140的一系列图像或视频(例如来自媒体数据库252的产品)。该呈现可以是特定于先前识别的特定面罩类型的。面罩识别信息还可用于提供关于特定部件，它们的使用/功能和适当注意(即如何卸载、如何清洁)的信息。如所示，这对于先前识别的面罩类型是特定的，因为存在大量面罩变化，并且它们的组成和功能可以变化。

图6A-6B示出了由客户端应用125提供的与帮助患者放置面罩相关联的屏幕截图。图6A是指示用户尝试面罩140的概观界面600的屏幕截图。在此，客户端应用125提供逐步指令(例如，以文本、图像、视频或其组合的形式)，其指示患者如何戴上面罩140。图6B是指示患者如何戴上面罩140的示例视频610的屏幕截图。一旦患者指示面罩140正被佩戴，客户端应用125就呈现界面620，该界面620提供帮助患者将面罩密封正确定位在脸上以确保密封正确。

如果患者在界面620上选择了帮助选项，则客户端应用125可以使用客户端装置110的面向用户的相机来捕获用户面部的视频，并且在显示器上呈现增强现实视图，该增强现实视图包括所捕获的视频并且覆盖患者面部上指示适当面罩放置的标记。图6B示出了用于捕获视频以帮助面罩放置的一系列截屏。向患者显示指令概观图像630以启动视频捕获。使用增强现实视图，指示用户将面罩140与标记对准，以便正确地定位面罩140。自拍界面640示出了在包括佩戴面罩130的患者面部的捕获的自我图像644上施加面罩轮廓642。面罩轮廓642可以包括位置标记646以帮助与面部特征对准。可以如自拍图像界面650的第二图像所示调整自我图像644中的面罩，所述自拍图像界面650帮助患者调整面罩以匹配面罩轮廓642。

在一个实施例中，客户端应用125可以基于所捕获的视频检测面罩何时被正确地对准并且警告患者。自拍界面650将产生诸如箭头的符号，其帮助患者移动面罩以与面罩轮廓642对准。界面650将相对于面罩轮廓642示出实际面罩130的图像，以帮助面罩的正确对准。一旦正确定位了面罩，则显示放置确认界面660，向患者指示成功放置。

图7A-7C示出了与可能是客户端应用125的一部分的面罩泄漏检测过程相关联的屏幕截图。一旦检测到面罩140被正确对准，客户端应用125可以指示患者将客户端装置120保持在面罩140附近。客户端应用125显示泄漏协调概观界面700，以指示患者在呼吸治疗装置130的操作期间检测泄漏的噪声。客户端应用125控制客户端装置120的麦克风以捕获音频并将音频或从音频提取的特征(例如音频指纹)发送到管理服务器110。当患者选择界面700中的继续按钮时，显示麦克风界面710以允许患者激活客户端装置120的麦克风。当激活麦克风时，显示活动麦克风界面720。然后，面罩泄漏检测模块210可以基于所提取的特征来检测面罩140是否具有适当的密封或可接受的泄漏分布。在一个实施例中，对于不同类型的面罩140和/或对于不同的面部特征，检测算法可以是不同的。例如，可以对具有面部毛发的患者使用与对没有面部毛发的患者使用不同的检测算法。

在检测到适当密封时，可以经由客户端应用125警告患者测试完成。否则，如果未检测到适当密封，则客户端应用125可警告患者并向患者提供重新定位面罩140并尝试再次访问以上图6A-6C中所示的界面的选项。图7B示出根据检测到的泄漏警告患者的泄漏检测界面730。可替换地，客户端应用125可以向患者提供从自动化助理或从现场人类代表获得帮助的选项。示例助理介绍界面740可被激活以允许与助理的通信。例如，在一个实施例中，患者可以经由聊天界面750与助理聊天。如果与远程助理的聊天未能解决问题，则客户端应用125可以发起与现场代表的视频呼叫，以进一步协助患者，如视频发起界面760所示。视频启动界面760允许显示确认屏幕770。如果患者确认需要升级到现场代表，则应用将启动视频呼叫屏幕780，允许患者启动与现场代表的视频呼叫。如果问题不能解决，则客户端应用125可以推荐患者订购不同大小或型号的面罩140。

图8示出了由客户端应用125提供的与设置完成过程相关联的屏幕截图。这里，客户端应用125呈现屏幕截图800、810和820，其通知患者设置完成，并且可以向患者提供重复任何先前步骤的选项。屏幕截图800示出了显示该状态的界面800。屏幕截图810是允许患者重复该过程或完成该过程的完成界面屏幕。患者可以选择结束设置，从而显示完成屏幕820。

图9A示出了与利用新设置的睡眠呼吸暂停装置130为第一夜治疗准备患者相关联的客户端应用125提供的屏幕截图。在一个实施例中，客户端应用125可以在患者的正常卧床时间之前自动呈现通知用户界面900。这里，客户端应用125可以向患者呈现与准备第一夜治疗相关的信息，并且可以向患者呈现检查表以确保所有装置被正确地设置和准备好。例如，界面910可以允许用户选择用于与准备第一夜治疗相关的信息的清单按钮912。界面910包括表示睡眠呼吸暂停装置130已经被使用的日期的图标914。一个示例性检查表界面是面罩检查表屏幕920，其提供对面罩放置的检查，例如面罩是否正确连接，是否舒适且没有泄漏。另一个示例性清单界面是装置清单屏幕930，其提供对装置操作的检查，例如装置是否开启，装置是否正确连接以及加湿器中是否有水。

图9B示出了主界面940，其包括允许用户选择表示睡眠质量的图标的睡眠输入部分942、表示使用装置130的每个疗程的概要数据和总分数的数据字段944，以及用于客户端应用125的功能的不同激活按钮。界面950示出允许患者访问不同应用功能的菜单选项。

图10A-10C示出了与在第一夜的治疗之后从患者获得反馈相关联的客户端应用125提供的屏幕截图。这里，客户端应用125可以在患者的预测唤醒时间附近的早晨呈现通知用户界面1000。客户端应用125可以向患者请求关于患者过夜睡眠质量的反馈。例如，可以呈现睡眠评级界面1010，其包括患者可以选择反映其睡眠体验的可选择图标1012、1014和1016。反馈可以被发送到管理服务器110。诸如选择图标1016的正反馈可以允许呈现允许收集附加数据的附加上下文界面1020。

如果患者提供负反馈，例如选择界面1010中的图标1012或图标1014，那么客户端应用125可呈现与诊断患者的不良经验的原因相关的额外问题。例如，图10B中所示的电器分析反馈屏幕1030可以呈现不同的选项1032，这些选项允许用户选择他们不满意的原因，诸如面罩不舒服、眼睛干燥、大噪声、醒来发现面罩脱落以及口/鼻干燥。在选择之后，界面1030将所选择的问题图标显示为高亮图标1034，并将数据发送到管理服务器110。可以显示示例性面罩不适界面1040以经由图标1042收集关于潜在面罩不适的数据，所述图标1042表示常见的面罩相关不适，诸如面罩感到太轻、桅杆感到太松并且噪声大，或者面罩感到脸上的外来物。每个所选择的图标可以使其他反馈界面被显示。例如，如果噪声被识别为问题，则可以显示噪声反馈界面1050以经由图标1052收集关于噪声问题的数据，所述图标1052表示常见的噪声问题，例如来自面罩周围空气的噪声、来自机器的噪声或来自接触软管的噪声。该反馈还可以被发送到管理服务器110，并且可以被用于为患者(或患者群)生成推荐以帮助改善体验。示例性总结和提交界面1060可以与评论框1062一起显示，以供患者提供附加反馈。

图11示出了面罩识别模块206的示例实施例。这里，面罩识别模块206包括学习模块1110和预测模块1120。学习模块1110学习从面罩140的图像、面罩CAD文件和面罩140的类型导出的图像特征之间的相关性。在一个实施例中，学习模块1110包括数据获取模块1112，数据集准备模块1114和机器学习和评估模块1116。数据获取模块1112采集足够样本量和条件变化的成像数据集，实现机器学习。例如，数据获取模块1112可以在各种照明条件、环境、取向下，并且使用不同的获取装置来获取各种可能类型的面罩捕获的图像，以便获得具有大范围图像的数据集，所述大范围图像表示在图5A-5B中的上述面罩检测过程期间可以由患者捕获的图像。数据集准备模块1114通过对图像进行各种处理来准备用于机器学习的成像数据集。例如，数据集准备模块1114可以归一化图像，将图像置于标准化格式中，并且对图像执行一个或多个变换(例如以提取图像特征)。机器学习和评估模块1116训练机器学习模型以学习图像和面罩类型之间的相关性。在不同实施例中，机器学习和评估模块1116可以执行监督学习，无监督学习或其组合。机器学习和评估模块1116可以生成表示所学习的相关性的候选模型1118。

预测模块1120基于接收到的图像来预测面罩类型。在一个实施例中，预测模块1120包括部署模块1122、现场试验模块1124和生产展开模块1126。部署模块1122将候选模型1118变换为可跨多个机器学习平台部署的机器学习模型。现场试验模块1124管理受控现场试验以使用多个机器学习平台来评估候选模型1118在不同条件下的预测。现场试验模块1124可以细化候选模型1118以生成经验证的模型1128。生产展开模块1126将经验证的模型1128应用于在患者设置期间接收的面罩的输入图像并且生成面罩类型预测。生产展开模块1126可并入各种分析和数据收集机制以产生对经验证的模型1128的更新以继续改进其准确度。

图12示出了面罩推荐模块212的示例实施例。面罩推荐模块212基于患者的肖像图像为特定患者推荐特定面罩类型和尺寸。例如，在一个实施例中，面罩推荐模块212应用多个不同的特征提取模块1202来识别与患者的图像相关联的各种预测特征。例如，特征提取模块1202例如可以包括：相机、镜头和图像属性模块1220，以识别与输入图像相关联的相机类型、镜头类型和各种图像属性；面部特征分析和测量模块1222，用于分析和测量在输入图像中捕获的患者的面部特征；头部偏斜/旋转模块1224，用于检测输入图像中的头部偏斜和/或旋转量；性别识别模块1226，用于从输入图像检测患者的性别；年龄估计模块1228，用于基于输入图像估计患者的年龄；以及种族识别模块1230，其基于输入图像预测患者的种族。

将来自特征提取模块1212的特征输入到一个或多个机器学习模型1204，每个机器学习模型被训练以检测患者面部对不同尺寸和类型的面罩140的适合性。机器学习模型1204生成面罩尺寸推荐1206和面罩类型推荐1208。

在可替换实施例中，归属于上述管理服务器110的各种模块可以替代地由客户端应用125全部或部分地执行。例如，代替客户端应用125向管理服务器110发送图像或图像特征，客户端应用125可以直接应用一个或多个机器学习模型(基于从管理服务器110接收的模型)。在其他实施例中，在此描述为由客户端应用125执行的功能可以替代地由管理服务器110执行。

如在本申请中所使用的，术语“组件”、“模块”、“系统”等一般指计算机相关实体，或者是硬件(例如电路)、硬件和软件的组合、软件，或者是与具有一个或多个特定功能的操作机器相关的实体。例如，组件可以是但不限于在处理器(例如数字信号处理器、微处理器、对象、可执行文件、执行线程、程序和/或计算机)上运行的进程。作为说明，在控制器上运行的应用以及控制器都可以是组件。一个或多个组件可以驻留在进程和/或执行线程内，并且组件可以位于一台计算机上和/或分布在两台或多台计算机之间。此外，“装置”可以以特别设计的硬件的形式出现；通过在其上执行使硬件能够执行特定功能的软件而专门制造的通用硬件；存储在计算机可读媒体上的软件；或其组合。

这里使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而不旨在限制本发明。如本文所用，单数形式“a”、“an”和“该”也旨在包括复数形式，除非上下文另外明确指出。此外，在详细说明和/或权利要求书中使用了术语“包括(including)”，“包括(includes)”、“具有(having)”、“具有(has)”、“有”或其变体，这些术语旨在以类似于术语“包含”的方式为包括性的。

除非另外定义，否则本文使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有与本领域普通技术人员通常理解的相同的含义。此外，术语、例如在通常使用的词典中定义的那些术语，应当被解释为具有与它们在相关技术的上下文中的含义一致的含义，并且将不在理想化或过于正式的意义上被解释，除非在此明确地如此定义。

虽然上面已经描述了本发明的各种实施例，但是应当理解，它们仅仅是以举例的方式给出的，而不是限制。尽管已经相对于一个或多个实施例示出和描述了本发明，但是在阅读和理解本说明书和附图的基础上，等效替换和修改对于本领域的其他技术人员将是显而易见的。此外，虽然本发明的特定特征可能仅针对若干实现方式中的一个而被公开，但是这种特征可以与其他实现方式的一个或多个其他特征组合，这对于任何给定或特定应用可能是期望的和有利的。因此，本发明的广度和范围不应受任何上述实施例的限制。相反，本发明的范围应当根据所附权利要求及其等同物来限定。