"プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローから漏れを検出する方法であって、該プロセッサの該方法は、呼吸可能なガスの測定フローから複数の特徴を求めるステップと、前記複数の特徴を解析して、該複数の特徴に基づいて漏れ事象を確定する、解析するステップと、複数の異なるタイプの漏れから前記漏れ事象を分類するステップと、を含む、プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローから漏れを検出する方法。前記複数の異なるタイプの漏れは、連続口漏れと弁状口漏れとを含む、請求項1に記載の方法。前記漏れ事象は連続口漏れを含む、請求項1に記載の方法。前記複数の特徴は、換気量測定値と、瞬時漏れ測定値とを含む、請求項3に記載の方法。前記解析するステップは、前記換気量測定値及び前記瞬時漏れ測定値の同時変化を求めるステップを含む、請求項4に記載の方法。前記同時変化は、前記瞬時漏れ測定値の増加と、前記換気量測定値の減少とを含む、請求項5に記載の方法。前記解析するステップは、前記換気量測定値及び前記瞬時漏れ測定値の更なる同時変化を求めるステップを含む、請求項6に記載の方法。前記更なる同時変化は、前記換気量測定値の増加と、前記瞬時漏れ測定値の減少とを含む、請求項7に記載の方法。前記解析するステップは、前記漏れ事象の持続時間を求めるステップを更に含み、該持続時間は前記同時変化とともに開始し、前記更なる同時変化とともに終了する、請求項8に記載の方法。前記漏れ事象は弁状口漏れを含む、請求項1に記載の方法。呼吸可能なガスの測定フローからの前記複数の特徴は、呼吸における所定のフローの所定の割合未満に下降したフローの前記測定値と関連付けられた第1の値と、前記呼吸における前記所定のフローの前記所定の割合を超えて上昇したフローの前記測定値と関連付けられた第2の値とを含む、請求項10に記載の方法。前記所定のフローは呼吸における最大フローである、請求項11に記載の方法。前記解析するステップは、前記第1の値の発生と、前記第2の値の発生との間の時間を表す持続時間値を求めるステップを含む、請求項12に記載の方法。前記解析するステップは、前記持続時間値を閾値と比較するステップを更に含む、請求項13に記載の方法。前記解析するステップは、前記持続時間値が前記閾値未満に下降したときに前記漏れ事象の開始を検出するステップを含む、請求項14に記載の方法。前記解析するステップは、前記持続時間値が前記閾値を満たすか又は超えたときに前記漏れ事象の終了を検出するステップを含む、請求項15に記載の方法。前記分類された前記漏れ事象に基づいて圧力治療への調整を制御するステップを更に含む、請求項1に記載の方法。漏れ検出装置であって、呼吸可能なガスの測定フローを表すデータにアクセスする少なくとも1つのプロセッサを有するコントローラであって、該コントローラは、呼吸可能なガスの測定フローから複数の特徴を求め、前記複数の特徴を解析して、該複数の特徴に基づいて漏れ事象を確定し、複数の異なるタイプの漏れから前記漏れ事象を分類する、ように構成される、コントローラを備える、漏れ検出器。前記複数の異なるタイプの漏れは、連続口漏れと弁状口漏れとを含む、請求項18に記載の装置。前記漏れ事象は連続口漏れを含む、請求項18に記載の装置。前記複数の特徴は、換気量測定値と、瞬時漏れ測定値とを含む、請求項20に記載の装置。前記コントローラの前記解析は、前記換気量測定値及び前記瞬時漏れ測定値の同時変化を求める、請求項21に記載の装置。前記同時変化は、前記瞬時漏れ測定値の増加と、前記換気量測定値の減少とを含む、請求項22に記載の装置。前記コントローラの前記解析は、前記換気量測定値及び前記瞬時漏れ測定値の更なる同時変化を求める、請求項23に記載の装置。前記更なる同時変化は、前記換気量測定値の増加と、前記瞬時漏れ測定値の減少とを含む、請求項24に記載の装置。前記コントローラの前記解析は、前記漏れ事象の持続時間を求め、該持続時間は前記同時変化とともに開始し、前記更なる同時変化とともに終了する、請求項25に記載の装置。前記漏れ事象は弁状口漏れを含む、請求項18に記載の装置。呼吸可能なガスの測定フローからの前記複数の特徴は、呼吸における所定のフローの所定の割合未満に下降したフローの前記測定値と関連付けられた第1の値と、前記呼吸における前記所定のフローの前記所定の割合を超えて上昇したフローの前記測定値と関連付けられた第2の値とを含む、請求項27に記載の装置。前記所定のフローは呼吸における最大フローである、請求項28に記載の装置。前記解析は、前記第1の値の発生と、前記第2の値の発生との間の時間を表す持続時間値を求める、請求項29に記載の装置。前記解析は、前記持続時間値を閾値と比較する、請求項30に記載の装置。前記解析は、前記持続時間値が前記閾値未満に下降したときに前記漏れ事象の開始を検出する、請求項30に記載の装置。前記解析は、前記持続時間値が前記閾値を満たすか又は超えたときに前記漏れ事象の終了を検出する、請求項32に記載の装置。フローセンサであって、前記コントローラは、該フローセンサを用いて前記呼吸可能なガスの測定フローを求めるように更に構成される、フローセンサと、患者に対し大気圧よりも高い圧力で呼吸可能なガスを生成するように構成されたフロー生成器であって、前記コントローラは前記フロー生成器を制御して、前記検出された漏れに基づく圧力治療計画に従って前記呼吸可能なガスを生成するように更に構成される、フロー生成器と、を更に備える、請求項18に記載の装置。プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローから漏れを検出する方法であって、該プロセッサの該方法は、呼吸可能なガスの測定フローから換気量測定値と漏れ測定値とを求めるステップと、前記換気量測定値及び前記漏れ測定値を解析して、該換気量測定値及び該漏れ測定値の同時変化を検出する、解析するステップと、前記同時変化に基づいて漏れ事象を特定するステップと、を含む、プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローから漏れを検出する方法。前記同時変化は、前記漏れ測定値の増加と、前記換気量測定値の減少とを含む、請求項35に記載の方法。前記同時変化は、前記漏れ測定値の減少と、前記換気量測定値の増加とを含む、請求項35に記載の方法。前記換気量測定値及び前記漏れ測定値を解析して、該換気量測定値及び該漏れ測定値の更なる同時変化を検出する、解析するステップを更に含む、請求項35に記載の方法。前記漏れ事象の持続時間を求めるステップを更に含み、該持続時間は前記同時変化とともに開始し、前記更なる同時変化とともに終了する、請求項38に記載の方法。前記換気量測定値は、二分割されたフローの前記測定値の低域通過フィルタリングされた絶対値を含み、前記漏れ測定値は、計算された漏れコンダクタンスの関数として求められた瞬時漏れを含む、請求項35に記載の方法。前記解析するステップは、前記換気量測定値及び前記漏れ測定値を表すデータを用いて共分散を求めるステップを含む、請求項35に記載の方法。前記解析するステップは、前記漏れ測定値を表すデータを用いて勾配を求めるステップを更に含む、請求項41に記載の方法。前記解析するステップは、前記勾配の正負符号と前記共分散との積を積分するステップを更に含む、請求項42に記載の方法。前記漏れ事象を特定するステップは、前記積分された積と閾値との比較に基づいて連続口漏れ事象をスコアリングするステップを含む、請求項43に記載の方法。前記特定された前記漏れ事象に基づいて圧力治療への調整を制御するステップを更に含む、請求項35に記載の方法。漏れ検出装置であって、呼吸可能なガスの測定フローを表すデータにアクセスする少なくとも1つのプロセッサを有するコントローラであって、該コントローラは、呼吸可能なガスの測定フローから換気量測定値と漏れ測定値とを求め、前記換気量測定値及び前記漏れ測定値を解析して、該換気量測定値及び該漏れ測定値の同時変化を検出し、前記同時変化に基づいて漏れ事象を特定する、ように更に構成される、コントローラを備える、漏れ検出器。前記同時変化は、前記漏れ測定値の増加と、前記換気量測定値の減少とを含む、請求項46に記載の装置。前記同時変化は、前記漏れ測定値の減少と、前記換気量測定値の増加とを含む、請求項46に記載の装置。前記コントローラは、前記換気量測定値及び前記漏れ測定値を解析して、該換気量測定値及び該漏れ測定値の更なる同時変化を検出するように更に構成される、請求項46に記載の装置。前記コントローラは、前記漏れ事象の持続時間を求めるように更に構成され、該持続時間は前記同時変化とともに開始し、前記更なる同時変化とともに終了する、請求項49に記載の装置。前記同時変化は、前記漏れ測定値の増加と、前記換気量測定値の減少とを含み、前記更なる同時変化は、前記漏れ測定値の減少と、前記換気量測定値の増加とを含む、請求項50に記載の装置。前記換気量測定値は、二分割されたフローの前記測定値の低域通過フィルタリングされた絶対値を含み、前記漏れ測定値は、計算された漏れコンダクタンスの関数として求められた瞬時漏れを含む、請求項46に記載の装置。前記解析は、前記換気量測定値及び前記漏れ測定値を表すデータを用いて共分散を求める、請求項46に記載の装置。前記解析は、前記漏れ測定値を表すデータを用いて勾配を更に求める、請求項53に記載の装置。前記解析は、前記勾配の正負符号と前記共分散との積を積分する、請求項54に記載の装置。前記漏れ事象を特定することは、前記積分された積と閾値との比較に基づいて連続口漏れ事象をスコアリングすることを含む、請求項55に記載の装置。フローセンサであって、前記コントローラは、該フローセンサを用いて前記呼吸可能なガスの測定フローを求めるように更に構成される、フローセンサと、患者に対し大気圧よりも高い圧力で呼吸可能なガスを生成するように構成されたフロー生成器であって、前記コントローラは前記フロー生成器を制御して、前記検出された漏れに基づく圧力治療計画に従って前記呼吸可能なガスを生成するように更に構成される、フロー生成器と、を更に備える、請求項46に記載の装置。プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローから漏れを検出する方法であって、該プロセッサの該方法は、呼吸において閾値未満に下降したフローの前記測定値と関連付けられた第1の発生と、前記呼吸において前記閾値を超えて上昇したフローの前記測定値と関連付けられた第2の発生とを求めるステップと、前記第1の発生及び前記第2の発生と関連付けられた持続時間を解析するステップと、前記解析するステップに基づいて漏れ事象を特定するステップと、を含む、プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローから漏れを検出する方法。前記閾値は前記呼吸の所定のフローの所定の割合を含む、請求項58に記載の方法。前記所定のフローは前記呼吸の最大フローである、請求項59に記載の方法。前記解析するステップは前記持続時間を別の閾値と比較するステップを含む、請求項58に記載の方法。前記割合は5~30の範囲の率を含む、請求項58に記載の方法。前記持続時間は、前記第1の発生と前記第2の発生との間の時間を表す、請求項58に記載の方法。前記漏れ事象は、前記持続時間が別の閾値未満に下降したときに開始を特定される、請求項59に記載の方法。前記漏れ事象は、前記持続時間が別の閾値を満たすか又は超えたときに終了を特定される、請求項63に記載の方法。前記別の閾値は、0.05秒~0.4秒を表す範囲の値を含む、請求項63に記載の方法。前記特定された前記漏れ事象に基づいて圧力治療への調整を制御するステップを更に含む、請求項58に記載の方法。漏れ検出装置であって、呼吸可能なガスの測定フローを表すデータにアクセスする少なくとも1つのプロセッサを有するコントローラであって、該コントローラは、呼吸において閾値未満に下降したフローの前記測定値と関連付けられた第1の発生と、前記呼吸において前記閾値を超えて上昇したフローの前記測定値と関連付けられた第2の発生とを求め、前記第1の発生及び前記第2の発生と関連付けられた持続時間を解析し、前記解析に基づいて漏れ事象を特定する、ように更に構成される、コントローラを備える、漏れ検出装置。前記閾値は前記呼吸の所定のフローの所定の割合を含む、請求項68に記載の装置。前記所定のフローは前記呼吸の最大フローである、請求項69に記載の装置。前記解析は前記持続時間の別の閾値との比較を含む、請求項68に記載の装置。前記割合は5~30の範囲の率を含む、請求項68に記載の装置。前記持続時間は、前記第1の発生と前記第2の発生との間の時間を表す、請求項68に記載の装置。前記漏れ事象は、前記持続時間が前記別の閾値未満に下降したときに開始を特定される、請求項68に記載の装置。前記漏れ事象は、前記持続時間が前記別の閾値を満たすか又は超えたときに終了を特定される、請求項74に記載の装置。前記別の閾値は、0.05秒~0.4秒を表す範囲の値を含む、請求項75に記載の装置。フローセンサであって、前記コントローラは、該フローセンサを用いて前記呼吸可能なガスの測定フローを求めるように更に構成される、フローセンサと、患者に対し大気圧よりも高い圧力で呼吸可能なガスを生成するように構成されたフロー生成器であって、前記コントローラは前記フロー生成器を制御して、前記検出された漏れに基づく圧力治療計画に従って前記呼吸可能なガスを生成するように更に構成される、フロー生成器と、を更に備える、請求項68に記載の装置。漏れ検出装置であって、呼吸可能なガスの測定フローを表すデータにアクセスする少なくとも1つのプロセッサを有するコントローラであって、該コントローラは、前記呼吸可能なガスの測定フローから複数の特徴を求め、時間閾値及び大きさ閾値を用いて前記複数の特徴を解析し、前記解析に基づいて、連続口漏れを表す漏れインジケータを設定する、ように構成される、コントローラを備える、漏れ検出装置。前記複数の特徴は第1の特徴及び第2の特徴を含み、前記解析は、前記第1の特徴を比較して、前記時間閾値に起因する所定の時間期間にわたって存在する前記第1の特徴の変化を検出することを含み、前記解析は、前記所定の時間期間にわたる前記変化を検出する前記第1の特徴の前記比較に基づいて、前記第2の特徴を前記大きさ閾値と比較することを更に含む、請求項78に記載の装置。前記第1の特徴は変更済みの共分散信号を含む、請求項78に記載の装置。前記第1の特徴の前記変化は負である、請求項80に記載の装置。前記第2の特徴は共分散和を含む、請求項80に記載の装置。前記漏れインジケータは、前記比較によって前記第2の特徴が前記閾値未満に下降していることが検出された場合、連続口漏れを表すように設定される、請求項82に記載の装置。前記第1の特徴及び前記第2の特徴は、換気量測定値及び瞬時漏れ測定値から導出される、請求項82に記載の装置。フローセンサであって、前記コントローラは、該フローセンサを用いて前記呼吸可能なガスの測定フローを求めるように更に構成される、フローセンサと、患者に対し大気圧よりも高い圧力で呼吸可能なガスを生成するように構成されたフロー生成器であって、前記コントローラは前記フロー生成器を制御して、圧力治療計画に従って前記呼吸可能なガスを生成するように更に構成される、フロー生成器と、を更に備える、請求項78に記載の装置。前記コントローラは前記フロー生成器を制御して、前記漏れインジケータに基づく前記圧力治療計画に従って前記呼吸可能なガスを生成するように更に構成される、請求項85に記載の装置。呼吸治療装置のための漏れ検出方法であって、呼吸治療装置と関連付けられた呼吸可能なガスの測定フローから複数の特徴を求めるステップと、プロセッサにおいて、時間閾値及び大きさ閾値を用いて前記複数の特徴を解析するステップと、前記解析に基づいて、連続口漏れを表す漏れインジケータを設定するステップと、を含む、呼吸治療装置のための漏れ検出方法。漏れ検出装置であって、呼吸可能なガスの測定フローを表すデータにアクセスする少なくとも1つのプロセッサを有するコントローラであって、該コントローラは、前記呼吸可能なガスの測定フローから特徴を求め、前記特徴を解析し、口漏れの検出を表す漏れインジケータを生成して弁状口漏れを排除する、ように構成される、コントローラを備える、漏れ検出装置。前記特徴のうちの1つは変更済みの共分散信号を含む、請求項88に記載の装置。前記特徴のうちの1つは共分散和を含む、請求項89に記載の装置。前記特徴のうちの1つは、弁状口漏れのレベルを示す信号を含む、請求項90に記載の装置。前記特徴は、換気量測定値及び瞬時漏れ測定値から導出される、請求項91に記載の装置。フローセンサであって、前記コントローラは、該フローセンサを用いて前記呼吸可能なガスの測定フローを求めるように更に構成される、フローセンサと、患者に対し大気圧よりも高い圧力で呼吸可能なガスを生成するように構成されたフロー生成器であって、前記コントローラは前記フロー生成器を制御して、圧力治療計画に従って前記呼吸可能なガスを生成するように更に構成される、フロー生成器と、を更に備える、請求項88に記載の装置。前記コントローラは前記フロー生成器を制御して、前記漏れインジケータに基づく前記圧力治療計画に従って前記呼吸可能なガスを生成するように更に構成される、請求項93に記載の装置。呼吸治療装置のための漏れ検出方法であって、呼吸治療装置に起因した呼吸可能なガスの測定フローから特徴を求めるステップと、プロセッサを用いて前記特徴を解析するステップと、前記プロセッサにおいて口漏れの検出を表すリンクインジケータを生成して弁状口漏れを排除する、生成するステップと、を含む、呼吸治療装置のための漏れ検出方法。漏れ検出及び漏れ制御のための呼吸治療装置であって、呼吸可能なガスに起因した圧力及びフローを測定するように構成されたセンサと、患者に対し大気圧よりも高い圧力で呼吸可能なガスを生成するように構成されたフロー生成器と、少なくとも1つのプロセッサを有するコントローラであって、前記センサ及び前記フロー生成器と結合され、該フロー生成器を制御して、圧力治療計画に従って前記呼吸可能なガスを生成するように構成され、該コントローラは、前記測定フロー信号の解析に基づいて漏れ事象を検出するように構成された漏れ検出モジュールと、前記フロー生成器によって供給される治療圧力を、前記漏れ検出モジュールの出力の関数として調整するように構成された圧力調整モジュールであって、該調整は前記漏れ事象を低減するためのものである、圧力調整モジュールと、を備える、コントローラと、を備える、漏れ検出及び漏れ制御のための呼吸治療装置。前記漏れ検出モジュールは、連続口漏れを検出するように構成される、請求項96に記載の装置。前記圧力調整モジュールは、圧力を前記漏れの関数として減少させるように構成される、請求項96に記載の装置。前記圧力調整モジュールは、圧力を前記漏れの関数として増加させるように構成される、請求項96に記載の装置。前記圧力調整モジュールは、患者フロー信号を解析して、圧力の増加及び圧力の減少の調整確率を計算するように構成される、請求項96に記載の装置。前記圧力調整モジュールは、前記調整確率と閾値との比較に基づいて圧力を調整するように構成される、請求項100に記載の装置。前記コントローラは呼吸可能なガスの測定フローを表すデータにアクセスし、それによって、前記呼吸可能なガスの測定フローから複数の特徴を求め、時間閾値及び大きさ閾値を用いて前記複数の特徴を解析し、前記解析に基づいて、連続口漏れを表す漏れインジケータを設定する、ように更に構成される、請求項100に記載の装置。前記複数の特徴は第1の特徴及び第2の特徴を含み、前記解析は、前記第1の特徴を比較して、前記時間閾値に起因する所定の時間期間にわたって存在する前記第1の特徴の変化を検出することを含み、前記解析は、前記所定の時間期間にわたる前記変化を検出する前記第1の特徴の前記比較に基づいて、前記第2の特徴を前記大きさ閾値と比較することを更に含む、請求項102に記載の装置。前記第1の特徴は、変更済みの共分散信号を含み、前記第2の特徴は共分散和を含む、請求項103に記載の装置。漏れ検出及び漏れ制御のための呼吸治療装置の方法であって、大気圧よりも高い圧力で生成された呼吸可能なガスに起因した圧力及びフローを測定するステップと、前記測定フロー信号の解析に基づいて漏れ事象を検出するステップと、治療圧力を、前記検出された漏れ事象の関数として調整するステップであって、該調整は前記漏れ事象を低減するためのものである、調整するステップと、を含む、漏れ検出及び漏れ制御のための呼吸治療装置の方法。OSA等の上気道症状upperrespiratoryconditionを検出するための装置及び/又は治療するための装置等の呼吸治療装置において実施することができる、漏れを検出及び/又は測定するための更なる方法を開発することが望ましい場合がある。本技術の幾つかの実施の形態の第1の態様は、漏れを検出するための方法及び装置を提供することである。本技術の幾つかの実施の形態の別の態様は、患者の呼吸フロー信号を測定する装置における漏れを検出することである。本技術のまた更なる態様は、持続的気道陽圧デバイス等の呼吸治療装置における漏れの検出を実施することである。本技術の幾つかの実施の形態は、漏れ検出デバイス等によってプロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フロー等から漏れを検出する方法を含む。そのような方法において、前記プロセッサは、呼吸可能なガスの測定フローから複数の特徴を求めることができる。次に、前記プロセッサは、前記複数の特徴を解析して、該複数の特徴に基づいて漏れ事象を確定することができる。また、前記プロセッサは、複数の異なるタイプの漏れから前記漏れ事象を分類することができる。そのような幾つかの実施の形態では、前記複数の異なるタイプの漏れは、連続口漏れと弁状口漏れとを含むことができる。幾つかのそのような実施の形態では、前記複数の特徴は、換気量の測定値及び/又は瞬時漏れ測定値を含むことができる。さらに、前記解析は、前記換気量測定値及び前記瞬時漏れ測定値の同時変化を求めることを含むことができる。前記同時変化は、前記瞬時漏れ測定値の増加及び前記換気量の測定値の減少とすることができる。またさらに、前記解析は、前記換気量測定値及び前記瞬時漏れ測定値の更なる同時変化を求めることを含むことができる。そのような場合、前記更なる同時変化は、前記換気量の測定値の増加及び前記瞬時漏れ測定値の減少とすることができる。さらに、幾つかの実施の形態では、前記解析は前記漏れ事象の持続時間の計算を含むことができ、ここで、該持続時間は前記同時変化とともに開始し、前記更なる同時変化とともに終了する。そのような幾つかの場合、前記呼吸可能なガスの測定フローからの前記複数の特徴は、呼吸における最大フローの或る割合未満に下降したフローの前記測定値と関連付けられた第1の値と、前記呼吸における前記最大フローの前記割合を超えて上昇したフローの前記測定値と関連付けられた第2の値とを含むことができる。そのような場合、前記解析は、前記第1の値の発生と、前記第2の値の発生との間の時間を表す持続時間値を求めることを含むことができる。前記解析は、前記持続時間値を閾値と比較することも含むことができる。そのような場合、前記解析は、前記持続時間値が前記閾値未満に下降したときに前記漏れ事象の開始を検出することができる。同様に、前記解析は、前記持続時間値が前記閾値を満たすか又は超えたときに前記漏れ事象の終了を検出することができる。本技術の幾つかの実施の形態は、プロセッサを制御して漏れを検出する方法を含む。これは呼吸可能なガスの測定フローから行うことができる。該プロセッサの該方法は、呼吸可能なガスの測定フローから換気量測定値と漏れ測定値とを求めることを含むことができる。次に、前記プロセッサは、前記換気量測定値及び前記漏れ測定値を解析して、前記換気量測定値及び前記漏れ測定値の同時変化を検出することができる。次に、前記プロセッサは、前記同時変化に基づいて漏れ事象を特定することができる。そのような幾つかの実施の形態では、前記同時変化は、前記漏れ測定値の増加と、前記換気量測定値の減少とすることができる。代替的に、前記同時変化は、前記漏れ測定値の減少と、前記換気量測定値の増加とすることができる。そのようなプロセッサにおいて、前記換気量測定値及び前記漏れ測定値の前記解析によって、該換気量測定値及び該漏れ測定値の更なる同時変化を検出することができる。オプションで、前記プロセッサは、前記持続時間が前記同時変化とともに開始し、前記更なる同時変化とともに終了するように前記漏れ事象の持続時間を求めることができる。そのような幾つかの実施の形態では、前記同時変化は、前記漏れ測定値の増加及び前記換気量測定値の減少とすることができ、前記更なる同時変化は、前記漏れ測定値の減少及び前記換気量測定値の増加とすることができる。オプションで、前記換気量測定値は、二分割されたフローの前記測定値の低域通過フィルタリングされた絶対値とすることができ、前記漏れ測定値は、計算された漏れコンダクタンスの関数として求められた瞬時漏れとすることができる。幾つかのそのような実施の形態では、前記解析は、前記換気量測定値及び前記漏れ測定値を表すデータを用いて共分散を求めることを含むことができる。前記解析は、前記漏れ測定値を表すデータを用いて勾配を求めることも含むことができる。オプションで、前記勾配と前記共分散との積は積分することができる。そのような場合、前記プロセッサは、前記積分された積と閾値との比較に基づいて連続口漏れをスコアリングすることによって前記漏れ事象を特定することができる。本技術のまた更なる実施の形態は、漏れ検出デバイスのプロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フロー等から漏れを検出する方法を含むことができる。前記プロセッサの前記方法は、呼吸において閾値未満に下降したフローの前記測定値と関連付けられた第1の発生と、前記呼吸において前記閾値を超えて上昇したフローの前記測定値と関連付けられた第2の発生とを求めることを含むことができる。次に、前記プロセッサは、前記第1の発生及び前記第2の発生と関連付けられた持続時間を解析することができる。前記プロセッサは、この解析に基づいて漏れ事象を特定することもできる。幾つかの実施の形態では、前記閾値は前記呼吸の最大フローすなわちピークフローの割合とすることができる。さらに、前記解析は、前記持続時間を別の閾値と比較することを含むことができる。オプションで、前記割合は、約17、好ましくは17.5等の率等の、約5パーセント~約30パーセントの範囲の率とすることができる。幾つかの場合、持続時間は、前記第1の発生と前記第2の発生との間の時間を表すことができる。またさらに、前記漏れ事象は、前記持続時間が前記別の閾値未満に下降したときに開始と特定することができ、前記持続時間が前記別の閾値を満たすか又は超えたときに終了と特定することができる。幾つかの場合、前記別の閾値は、約0.05秒~約0.4秒の範囲の秒数、又は約0.2秒、好ましくは0.18秒等を表す値とすることができる。これらの検出制御方法論のうちの1つ又は複数は、オプションで漏れ検出装置によって実施することができる。この装置は、呼吸可能なガスの測定フローを表すデータにアクセスする少なくとも1つのプロセッサを有する検出コントローラを含むことができる。オプションで、前記装置はフローセンサ及び/又はフロー生成器を更に含むことができる。このとき、前記コントローラは、前記フローセンサを用いて呼吸可能なガスの測定フローを求めるように構成することができる。さらに、前記コントローラは前記フロー生成器を制御して、前記検出された漏れに基づく圧力治療計画に従って前記呼吸可能なガスを生成するように更に構成することができる。同様の漏れ検出装置が、本技術の一実施の形態を表すことができる。ここでもまた、そのような装置は、呼吸可能なガスの測定フローを表すデータにアクセスする少なくとも1つのプロセッサを有するコントローラを備えることができる。該コントローラは、前記呼吸可能なガスの測定フローから複数の特徴を求めるように構成することができる。次に、前記複数の特徴を解析して、前記複数の特徴に基づいて漏れ事象を確定することができる。次に漏れ事象を分類することができる。オプションで、前記漏れ事象は、前記複数の特徴を時間閾値及び大きさ閾値と比較することに基づいて、連続口漏れ事象等の口漏れ事象であると判断することができる。幾つかの例では、前記コントローラは前記呼吸可能なガスの測定フローから第1の特徴及び第2の特徴を求めるように構成することができる。前記コントローラは、前記第1の特徴を解析して、所定の時間にわたって存在する前記第1の特徴の変化を検出するように更に構成することができる。前記コントローラは、前記所定の時間期間にわたる前記変化を検出する前記第1の特徴の前記解析に基づいて、前記第2の特徴を閾値と比較するように更に構成することができる。またさらに、前記コントローラは、前記比較に基づいて、前記漏れインジケータが連続口漏れを表すように漏れインジケータを設定するように更に構成することができる。本装置の幾つかの実施の形態では、第1の特徴は、変更済みの共分散信号を含みことができ、及び/又は前記第1の特徴の前記変化は負の変化とすることができる。オプションで、前記第2の特徴は共分散和を含むことができる。幾つかの場合、前記漏れインジケータは、前記比較によって前記第2の特徴が前記閾値未満に下降していることが検出された場合、連続口漏れを表すように設定することができる。オプションで、前記第1の特徴及び前記第2の特徴は、換気量測定値及び瞬時漏れ測定値から導出することができる。前記装置の更なる実施の形態は、フローセンサと、患者に対し大気圧よりも高い圧力で呼吸可能なガスを生成するように構成されたフロー生成器とを備えることができる。幾つかのそのような事例では、前記コントローラは、前記フローセンサを用いて前記呼吸可能なガスの測定フローを求め、前記フロー生成器を制御して、圧力治療計画に従って前記呼吸可能なガスを生成するように更に構成することができる。オプションで、前記コントローラは前記フロー生成器を制御して、前記漏れインジケータに基づく前記圧力治療計画に従って前記呼吸可能なガスを生成するように構成することもできる。本技術のまた更なる実施の形態は、呼吸可能なガスの測定フローを表すデータにアクセスする少なくとも1つのプロセッサを有するコントローラを備える漏れ検出装置を更に含むことができる。前記コントローラは、前記呼吸可能なガスの測定フローから特徴を求め、前記特徴を解析し、漏れインジケータが口漏れの検出を表すように該漏れインジケータを生成して弁状口漏れを排除するように構成することができる。幾つかのそのような事例では、前記特徴のうちの少なくとも1つが変更済みの共分散信号を含むことができ、及び/又は前記特徴のうちの少なくとも1つが共分散和を含むことができる。同様に、前記特徴のうちの少なくとも1つが、弁状口漏れのレベルを示す信号を含むことができる。オプションで、前記特徴は換気量測定値及び瞬時漏れ測定値から導出することができる。他の実施の形態と同様に、前記装置は、フローセンサと、患者に対し大気圧よりも高い圧力で呼吸可能なガスを生成するように構成されたフロー生成器とを備えることもできる。そのような事例では、前記コントローラは、前記フローセンサを用いて前記呼吸可能なガスの測定フローを求め、前記フロー生成器を制御して、圧力治療計画に従って前記呼吸可能なガスを生成するように更に構成することができる。オプションで、前記コントローラは前記フロー生成器を制御して、前記漏れインジケータに基づく圧力治療計画に従って前記呼吸可能なガスを生成するように更に構成することができる。本技術の別の例示的な実施の形態は、漏れ検出及び漏れ制御のための呼吸治療装置を含む。前記装置は、呼吸可能なガスに起因した圧力及びフローを測定するように構成されたセンサを備えることができる。前記装置は、患者に対し大気圧よりも高い圧力で呼吸可能なガスを生成するように構成されたフロー生成器を更に備えることができる。前記装置は、前記センサ及び前記フロー生成器と結合されたコントローラも備えることができる。前記コントローラは前記フロー生成器を制御して、圧力治療計画に従って前記呼吸可能なガスを生成するように構成することができる。前記コントローラは、前記測定フロー信号の解析に基づいて漏れ事象を検出するように構成された漏れ検出モジュールを更に備えることができる。前記コントローラは、前記フロー生成器によって供給される治療圧力を、前記漏れ検出モジュールの出力の関数として調整するように構成された圧力調整モジュールであって、該調整は前記漏れ事象を低減する、圧力調整モジュールも備えることができる。幾つかのそのような実施の形態では、前記漏れ検出モジュールは、連続口漏れを検出するように構成することができる。オプションで、前記圧力調整モジュールは、圧力を前記漏れの関数として減少させるように構成することができる。前記圧力調整モジュールは、圧力を前記漏れの関数として増加させるように構成することもできる。またさらに、前記圧力調整モジュールは、患者フロー信号を解析して、圧力の増加及び圧力の減少の調整確率を計算するように構成することもできる。そのような場合、前記圧力調整モジュールは、前記調整確率と閾値との比較に基づいて圧力を調整するように構成することができる。本呼吸技術の追加の特性が、以下の詳細な考察、図面、及び特許請求の範囲の検討から明らかになるであろう。本技術は、限定ではなく例として添付図面の図に示され、図面中、同様の参照番号は同様の要素を指す。したがって、図1に示されるように、本技術の実施形態は、1つ又は複数のプロセッサを有して、本明細書において更に詳細に説明するアルゴリズム等の特定の漏れ検出方法論を実施することができるコントローラ104を有する漏れ検出デバイス102又は装置を含むことができる。したがって、デバイス又は装置は、集積チップ、メモリ、及び/又は他の制御命令、データ、若しくは情報記憶媒体を含むことができる。例えば、そのような検出方法論を包含したプログラム命令をデバイス又は装置のメモリ内の集積チップに符号化して、特定用途向け集積チップASICを形成することができる。そのような命令は、追加又は代替として、適切なデータ記憶媒体を用いてソフトウェア又はファームウェアとしてロードすることができる。そのようなコントローラ又はプロセッサにより、デバイスを用いてフロー信号からのデータを処理することができる。このため、プロセッサは、以前の睡眠セッションからの測定及び記録された呼吸フローデータに基づいて、本明細書において、より詳細に論考される実施形態において説明されるように、漏れを検出し、異なるタイプの漏れ間を識別若しくは区別し、及び/又は、漏れ時間、持続時間、及び深刻度を求めること等によって、漏れの評価を制御することができる。代替的に、検出は、呼吸フロー信号の測定と同時に、睡眠セッション中に実行することができる。したがって、幾つかの実施形態では、デバイス又は装置自体を、オプションで、実施される方法論と併用される呼吸フロー信号を測定するフローセンサ106で実施することができる。例えば、鼻カニューラ108若しくは鼻マスク若しくはフルフェースマスクへのフロー、又は鼻カニューラ108若しくは鼻マスク若しくはフルフェースマスクを通るフローは、呼吸気流計及び差圧変換器、又は1束の管若しくは導管を利用してフロー信号を導出する装置のような同様の装置を用いて測定することができる。オプションで、フロー信号は、2005年11月2日に出願されたPCT/AU2005/001688号に記載されるモータ電流センサ等の他のセンサから推測することができる。この出願の開示全体は、相互参照によって引用することにより、本明細書の一部を成すものとする。図1に更に詳細に示すように、漏れデバイス102は、漏れ検出デバイス102によって記憶又は出力することができる漏れ報告において、図示される漏れ事象データ109等の漏れ関連データを累積又は生成するように実施することができる。本明細書において、より詳細に論考されるように、この出力は、デバイスのディスプレイ上に視覚的に出力することもできるし、例えば無線で別の装置に電子的に転送することもできる。更なる例として、漏れ検出デバイスは、漏れ検出方法論に基づいて呼吸治療を提供するための制御方法論とともに実施することができ、それによってデバイスは呼吸治療装置としての役割を果たすことができる。例えば、図1に示すように、漏れ検出デバイス102はオプションで、そのような制御に適したセンサ例えば圧力センサを有するサーボ制御されたブロワ等のフロー生成器110を有して実装することもできる。このため、CPAP治療と関連付けられた治療圧力レベル等の呼吸治療計画又は圧力治療計画を、デバイスのコントローラによって送達することができる。オプションで、治療は、患者の各呼吸サイクルにわたって比較的一定に圧力を提供することもできるし、呼気中に、より低い圧力を提供し、吸気中に、より高い圧力を提供するように調整することもできる。治療圧力レベルは、漏れ補正された呼吸気流信号から求められたOSA事象例えば無呼吸事象及び減呼吸事象等の検出に応じて自動的に調整することができる。オプションで、漏れ事象又は大量の或る漏れ事象の検出を用いて、基準圧が逸脱しているか否かを判断することができる。このため、これらの測定値を、基準圧への調整の基礎又はトリガとして用いることができる。代替的に、重大な漏れ事象の検出は、OSA事象の自動検出又は治療圧力レベルの自動変更の無効化を制御する役割を果たすことができる。他の圧力調整方式も実施することができる。また更に、重大な漏れ事象の検出は、コントローラが圧力治療の送達を無効にするか又は中断する条件としての役割を果たすことができる。例えば、幾つかの実施形態では、連続口漏れ事象の検出等の漏れ事象の検出は、減呼吸検出器の一部としての役割を果たすことができる。幾つかの自動化された減呼吸検出デバイスでは、口漏れは、誤検出減呼吸の意味で、減呼吸検出器の自動化された方法論によって減呼吸事象として誤ってスコアリグされる場合がある。本明細書において記載する方法により、減呼吸事象と同時の漏れ事象の検出を、検出された減呼吸のスコアリングを防ぐ基準として用いることができる。例えば、呼吸において自動的に検出された減呼吸事象のスコアリングは、その呼吸において検出された漏れ事象がないことの確認を条件とすることができる。例示的な検出可能な漏れ事象に関して、鼻CPAP治療等の呼吸治療処置中に、複数の異なる形で口漏れが生じる場合がある。これらの漏れ事象は、患者フローにおいて、又はフローセンサからの患者フローを表すフロー信号において異なる形で表れる場合がある。例えば、漏れは連続口漏れを示す場合がある。代替的に、漏れは弁状口漏れを示す場合がある。連続口漏れCMLの間、患者の口は、少なくとも漏れが発生する各呼吸の実質的にほとんど又は全体の間の意味で、連続して開いたままになっている。通常、この漏れによって、鼻で吸入された空気のうちの幾らかが、漏れが関与する各呼吸の持続時間にわたって口から漏れ出すことになる。そのような事象は、図2のグラフにおいて示された信号トレースにおいて表わされる。これに関して、図2は、信号トレースの上側のグラフと信号トレースの下側のグラフとを含み、それらのグラフの双方が共通のタイムスケール上にある。上側の信号トレースはフローの測定値を示している。下側のトレースは漏れ測定値であり、この事例では、相互参照によりその開示の全体が本明細書の一部をなすものとする米国特許第6,659,101に記載されている瞬時漏れ等の瞬時漏れである。グラフは、フロー信号において表わされるような、漏れ測定値の変化例えば増加と換気量の変化例えば低減との間の時間に基づく対応を示している。そのような同時変化の検出は、本技術の幾つかの実施形態において、連続口漏れすなわちCMLの発生を示すものとみなすことができる。弁状口漏れVMLの間、鼻を通して吸入された空気は、呼吸周期の一部の間に口を介して部分的に又は完全に吐き出される。通常、鼻からの吐き出しが正常に開始するが、口が弁のようにパッとpop開き、口からの吐き出しが可能になると、急速に0まで下降する。これは、鼻フロー信号における鋭い負のピーク等の、フロー信号における検出可能な変化として現れる可能性がある。そのような事象の例は、図3のグラフの信号トレースにおいて示されている。これに関して、図3は共通のタイムスケール上で信号トレースの上側のグラフと信号トレースの下側のグラフとを含む。上側の信号トレースは鼻フローの測定値を示している。下側のトレースは瞬時漏れ測定値である。本技術の幾つかの実施形態では、フロー信号におけるそのような鋭い負のピークの検出は、弁状口漏れすなわちVMLの発生を示すものとみなすことができる。下側のトレースに示されるように、この検出可能な変化も瞬時漏れ測定値の同時変化と対応することができる。このため、図1に更に示されるように、漏れ検出デバイス102は、CML事象及び/又はVML事象並びにそのような事象に関する追加データ等の漏れ事象データ109を検出し報告することができる。例えば、漏れ検出デバイス102は、1つ又は複数の睡眠セッションの経過にわたってそのような検出された事象を区別し、それらの事象のカウントを報告することができる。検出器は各漏れ事象の持続時間及び各事象が発生した時刻を求めることができる。検出器は、そのような漏れが発生しなかったセッション時間を報告することができる。検出器は、漏れ事象の分類breakdownを、漏れ事象全体に占めるパーセンテージに基づいて更に報告することができる。検出器は、漏れ事象の持続時間の分類を、睡眠セッション若しくは治療セッションの総持続時間又は漏れ時間の総持続時間に占めるそれらの漏れ事象のパーセンテージに基づいて更に求めることができる。漏れ検出デバイス102は、漏れの深刻度を要約する漏れインデックスも求めることができる。本明細書において、より詳細に論考するように、このインデックスは、1つ又は複数の異なるタイプの検出された漏れに関する情報を結合することができる。検出器は、そのような深刻度インデックスに基づくことができる漏れ深刻度に関するメッセージ警告を更に実施することができる。例えば、図4に示すように、幾つかの実施形態では、漏れ検出デバイス102は、プロセッサを制御して、呼吸可能なガスの測定フローから漏れを検出する方法を実施することができる。440において、プロセッサの方法は、呼吸可能なガスの測定フローから複数の特徴を求めることを含むことができる。例えば、幾つかの実施形態では、この方法は、一回換気量等の換気量測定値を検出することができる。換気量測定値は、分時換気量例えば、0.5分から5分まで、好ましくは3分までの範囲の期間にわたって求められる測定値とすることができる。オプションで、そのような換気量測定値は、フロー信号から時間期間例えば0.5分、1分、3分、5分にわたって取得したフローサンプルの絶対値の和を二等分することによって求めることができる。そのような換気量測定量は、所望の期間例えば、0.5分、1分、3分、又は5分にわたる患者フロー患者フローが瞬時漏れ及びホース落下の補償を考慮することに起因するの絶対値の半分の積分として求めることもできる。またさらに、そのような換気量は、数分例えば0.5分、1分、3分、又は5分、好ましくは3分の時定数で患者フローの絶対値の半分を低域通過フィルタリングすることによって求めることができる。またさらに、測定値は、上記で言及したような漏れ測定値又は瞬時漏れ測定値とすることができる。更なる例として、測定値は、フロー信号のピークフロー値すなわち最大フロー値、又はフロー信号の他の検出可能なアーチファクトとすることができる。442において、検出器は複数の特徴の解析を制御して、それらの複数の特徴に基づいて漏れ事象を確定する。次に、検出器は、複数の異なるタイプの漏れから漏れ事象の区分けを制御することができる。このようにして、検出器は異なる漏れ持続時間又は漏れ量を単に検出するのではなく、異なるタイプの漏れを区別することができる。例えば、幾つかの実施形態では、検出器はCML漏れ事象とVML漏れ事象とを識別することができる。A.例示的なCML漏れ事象検出の実施形態CMLタイプの漏れ事象の検出のために実施することができる例示的な方法論を図5~図7を参照して検討することができる。例えば、図5に示すように、1つのそのような実施形態では、540において、検出器のプロセッサは、呼吸可能なガスの測定フローから換気量測定値及び漏れ測定値を求めることができる。次に、542において、プロセッサは換気量測定値及び漏れ測定値を解析して、換気量測定値及び漏れ測定値の同時変化を検出することができる。次に、544において、プロセッサは同時変化に基づいて漏れ事象を特定することができる。そのような同時変化は、例えば、漏れの増加に伴う換気量の減少、又は漏れの減少に伴う換気量の増加とすることができる。オプションで、そのようなプロセスは共分散を求めることに基づくことができる。そのような一実施形態では、共分散は以下の漏れ検出器102の自動化された解析及び計算を用いて求めることができる。そのような一実施形態の場合、入力データを処理することができる。この入力は、分時換気量測定値例えば1分、3分、5分等からサンプリングされた換気量値、漏れ測定値からサンプリングされた瞬時漏れ値、及びフィルタリングされたフロー信号等のフロー信号からサンプリングされた患者フロー値を含むことができる。オプションで、このデータはバッファリングすることができる。例えば、フロー値は呼吸単位でバッファリングすることができる。このため、漏れ検出器への入力モジュールは、現在の入力値例えば換気量サンプル及び漏れサンプル、並びに現在の呼吸を表すフロー値を有する入力ベクトルを記憶することができる。そのような換気プロセス、漏れプロセス、呼吸検出プロセス、及び共分散プロセスは、オプションで以下のように行うことができる。1換気量の求値フロー値を処理して、分時換気量値例えば3分時換気量threeminuteventilationを求めることができる。この分時換気量値は、オプションで、平滑化された換気量値とすることもできる。例えば、フロー信号からのサンプルが得られ、そしてこのサンプルが処理されて現在の平滑化された換気量値が求められる。本明細書において、より詳細に論考するように、この値は患者フローベクトルにも適用される。換気量を求めるプロセスは、以下のように行うことができる。a患者フロー値Qpが得られる。b次に、理想低域通過フィルタ等の低域通過フィルタを用いて、平滑化された換気量を求める正:bedeterminedことができる。これは以下の式によって管理することができるここで、vnは瞬時分時換気量であり、例えばによって与えられる。は前の平滑化された換気量値である。は新たな平滑化された換気量値である。aは換気量時定数τ例えば30又は60及びサンプリング時間Δtに従って以下の式によって求めることができる。オプションで、換気量時定数は、30秒~5分の範囲とすることができる。換気量時定数は約30秒とすることができることが好ましい。平滑化された換気量を求めるプロセスは、3分時換気量又は5分時換気量を計算するプロセスと同じとすることができるが、異なる時定数を実施することもできる。オプションで、幾つかの実施形態では、換気量測定値処理は、換気量測定値における覚醒と関連付けられた呼吸の影響を最小限にするために、覚醒検出に基づくこともできる。大きな覚醒が換気量測定値に影響を及ぼすことが許される場合、その覚醒に続く換気量が減少することになる。そのような影響を回避するために、換気量測定値は、覚醒のない換気量測定値に変更することができる。例えば、例えば以下で論考する覚醒フラグに基づいて覚醒が検出されると、正常な呼吸が再開するまで、例えば以下のように過去の換気量値を現在の換気量値に設定する、すなわちに設定することによって換気量測定値は一定に保つか又は維持することができる。そのような場合、覚醒検出器は以下のように実施することができる。各呼吸の後、1最も近時の呼吸のピークツーピークフロー例えば最大フローから最小フローを減算したものを測定する。2この値が、最も近時の複数の呼吸例えば最も近時の20回の呼吸の平均ピークツーピークフローよりも或る係数例えば1.5倍大きい場合、覚醒とみなされる。3最も近時の呼吸が覚醒であるとき、覚醒フラグが設定され、フラグがリセットされるまで換気量測定が値を無視することができるようにする。他の覚醒検出方法論も実施することができる。2漏れの求値瞬時漏れ値をフィルタリングする。例えば、入力値を理想低域通過フィルタによって経時的に平滑化する。これは以下の式によって管理することができる。ここで、Xnは現在測定されている瞬時漏れである。は前の平滑化された漏れ値である。は新たな平滑化された漏れ値である。aは時定数τ例えば20及びサンプリング時間Δtに従って以下の式によって求めることができる。オプションで、漏れ時定数は、10秒~2分の範囲とすることができる。漏れ時定数は約60秒とすることができることが好ましい。3呼吸バッファ患者フロー値を呼吸ベクトル又は他のデータ構造に加え、それによってデータを記憶する。このデータ構造、ベクトル、又はバッファは後に、呼吸単位の解析を実施することができる本明細書に記載される判定に用いることができる。このバッファは新たな呼吸ごとに消去することができる。このため、データ構造を用いて、フローデータを、各吸気開始又は呼気終了の検出の関数として集めることができる。オプションで、次に、これらの漏れ入力値及び換気量入力値を、例えば選択された時間期間例えば、約20秒又は約30秒等の20秒~120秒の範囲等の数秒程度の平滑された漏れ値を有する循環バッファ、及び選択された時間期間例えば、約20秒又は約30秒等の20秒~120秒の範囲等の数秒程度の換気量値を有する循環バッファとして更にバッファリングすることができる。このため、これらの信号バッファは、最も近時の20秒、30秒、又は60秒の値等の最も近時の換気量値及び平滑化された漏れ値の記録を維持することができる。4共分散の求値次に、循環バッファの換気量データ及び漏れデータに基づいて共分散特徴Cを計算することができる。そのような共分散特徴Cを検討することができるが、この共分散特徴は2つの信号の共分散と同一である必要はない。信号共分散は、2つの変数がどれだけ密接にともに増減するかの測定値とみなすことができる。高い正の共分散は、双方がともに強く動いていることを示す一方、高い負の共分散はそれらが逆に動いているすなわち、一方が増大し、他方が減少することを示す。このため、[v={v]1,v2,...,vn}で示すことができる換気量バッファ及び[l={l]1,l2,...,ln}で示すことができる漏れバッファは、以下のプロセスによって解析することができる。1第1に、換気量及び漏れの共分散covを以下の式を用いて計算することができる。2covv,l≧0の場合、検出器はcovv,l=0を設定することができる。このステップは、負の共分散例えば、1換気量が減少し漏れが増大するとき、これは連続口漏れ事象の開始を示すものとみなすことができる、又は2換気量が増大し漏れが減少するとき、これは連続口漏れ事象の終了を示すものとみなすことができるに焦点を当てることが望ましい場合に実行することができる。このため、このステップは、正の共分散を無視するように実施することができる。3オプションで、この共分散値に、漏れバッファの勾配の正負符号又は正負符号関数を乗算することもできる。これによって、漏れ事象の開始漏れ増加と終了漏れ減少との間の識別を可能にすることができる。オプションで、アルゴリズムの実行時間を最低限にするために、漏れバッファに沿って均等に配置された値のうちの幾つかのみ例えば10個の点を用いることによって、勾配演算を推定値として単純化することができる。例えば、勾配は、以下の式を用いて得ることができる。ここで、t={1,2,...,10}である。このため、例示的な実施形態では、最終共分散特徴値Cを、以下の式を用いて求めることができる。次に、共分散特徴を経時的に累積することができる。例えば、共分散特徴C値を経時的に合算又は積分して、累積された共分散特徴ACを形成することができる。例えば、プロセッサは共分散特徴Cを積分し、それによって共分散特徴Cによって表わされる曲線下の面積を、経時的に変化するのに合わせて求めることができる。このステップは時間依存性を最小限にするのに望ましい。例えば、図6に示すように、共分散特徴Cはそれ自体では常に大きいとは限らず、長い時間期間にわたって中程度で維持されている場合がある。図6では、漏れ事象を含むフロー信号F、換気量測定値V、瞬時漏れ測定値L、共分散特徴C、及び累積された共分散特徴ACの信号トレースが共通時間軸上にプロットされている。幾つかの実施形態では、累積された共分散特徴ACは、自動化されたプロセスにおいて以下のように計算することができる。1AC=0の特徴値で開始する。2求められた共分散特徴Cの値ごとに、以下の式を用いて累積された共分散特徴ACを更新する。ここで、tslowは和をスケーリングして、サンプリング時間の変化によって特徴値が変化しないことを確実にする乗数である。3Cの最後の値が異なる正負符号であるか又はゼロに等しい場合、累積された共分散特徴ACは、何らかの新たな値を加える前にゼロにリセットされる。このようにして、累積された共分散特徴ACの値は、連続共分散の大きさを1方向例えば漏れ増加又は漏れ減少に追跡する。オプションで、幾つかの実施形態では、累積された共分散信号は、様々な追加条件に基づいて例えばゼロにリセットすることができる。本質的に、これらは、マスクの適合、圧力調整等の逆の効果によって、漏れ値及び換気量値が、漏れ検出プロセスにおいて依拠される前に安定化することを確実にするように設計される。例えば、検出器の幾つかの実施形態において以下の条件を実装することができる。a最も近時の10回の呼吸のうちの5回よりも多くの呼吸が弁状口漏れを有した。このような条件は、長期にわたるVML事象によって、換気量測定値が著しく減少したことを示すものとみなすことができる。これは、VML事象の深刻な事例において発生する可能性がある。検出器は、AC信号に基づいて、この事象をVML事象として正しく報告するのではなく、CML事象として誤って報告する可能性がある。この条件はそのような誤検出を回避するのに役立つことができる。bSmartStart/SmartStop特徴がアクティベートされるとき。Smartstartは、呼吸治療装置が、患者がマスクから又はマスクに対し呼吸しているのを検出すると自動的に圧力治療を開始することを可能にする特徴である。Smartstopは、このデバイスが、患者がマスクを取り外したことを検出すると、圧力治療が自動的に停止することを可能にする。これらの検出は、マスクにおいて圧力の或る変化を検出することに基づくことができる。そのような特徴が利用される事象において、AC信号は、マスクの取り外しが検出されるか又は最初のマスク使用が検出されたときにゼロにリセットすることができる。そのようなAC信号の調整は、治療の開始中又は治療の停止付近で発生する場合がある漏れ測定値又は換気量測定値の大きなスパイクをネゲートすることができる。これは、フローデータを評価して特定の時間期間例えば2分にわたって長い呼吸を検出することによって検出することができる。オプションで、AC特徴は、使用時間の初期期間中例えば、1分から4分の範囲の期間であり、呼吸時間の最初の約2分の期間であることが好ましいにゼロに維持することができる。c漏れが特定のレベルに達したとき。漏れバッファの瞬時漏れ測定値の漏れ値が或る閾値を超えた例えば1.5L/minを超えたとき、累積された共分散特徴をリセットする例えばゼロに設定することができる。そのような大きな漏れ値は、検出プロセスに悪影響を及ぼす可能性があり、CML事象のインジケータとなる可能性が低い。実際に、そのような高い漏れは、CML以外の何らかの故障のインジケータとなる可能性がより高い。したがって、CML事象の検出の方法論は、累積された共分散特徴ACに基づくことができる。これは、AC特徴を1つ又は複数の閾値と1回又は複数回比較することを含むことができる。これに関して、図6における累積された共分散AC信号トレースを、CML事象が時刻T1において開始し、時刻T2において終了したことを示すものとみなすことができる。これらの時刻の差は、CML事象の持続時間の測定値とみなすことができる。T1及びT2がサンプル番号である場合、持続時間はサンプルカウントとすることができる。さらに、累積された共分散特徴ACの大きさは、CML事象の現在のステータスを定量化するものquantifierとしての役割を果たすことができる。またさらに、ACの負のピーク又はACの絶対値のピーク等の、所与のCML事象における累積された共分散特徴ACのピーク値が、特定のCML事象を定量化する測定値としての役割を果たすことができる。更なる例として、CML事象を定量化するものは、CML事象検出と、漏れ又は瞬時漏れ測定値とに基づくことができる。例えば、CML事象の特定の時間期間中の漏れ測定値は、CML事象の量の測定値としての役割を果たすことができる。幾つかの実施形態では、事象の開始時点から事象の停止時点までのそのような漏れ測定値の積分又は合算は、そのような測定値としての役割を果たすことができる。例示的な一実施形態では、累積された共分散ACを、図7のフローチャートの検出プロセス等のCML事象検出のためのアルゴリズムの一部として用いて、連続口漏れが存在するか否かを判断することができる。そのような実施形態では、変数CML状態を、累積された共分散AC特徴に基づいて、CML事象が発生しているか否かを示すように設定することができる。このプロセスは、累積された共分散AC特徴について新たな値が求められるごとに循環することができる。図7において、760において検出プロセスがCML状態変数の現在の状態を求める。CML状態値がオンであるすなわちCML事象が進行中である場合、フローは774に進む。CML状態がオフであるすなわちCML事象がまだ進行中でない場合、フローは762に進む。762において、AC特徴が、機械学習プロセス等によって1人又は複数人の患者からの既知のデータに基づいて経験的に求めることができる所定の閾値と比較される。例えば、累積された共分散ACが開始閾値例えば-0.19l2/s2未満である場合、プロセスは764に進むことができる。開始閾値未満でない場合、プロセスは772に進むことができ、772において、CML状態変数に対し状態変更が行われず、プロセスは次のAC値について再開することができる。オプションで、この開始閾値は、約-0.133l2/s2等の、約-0.001l2/s2~約-2.0l2/s2の範囲とすることができる。オプションで764において、呼吸ベクトルを検査して、現在の呼吸が、数分又は数秒程度の時間期間例えば約100秒~140秒であるが、120秒であることが好ましいを超える呼吸等の長い呼吸であるか否かを判断することができる。現在の呼吸が長い呼吸である場合、プロセスは722に進むことができ、722ではCML状態変数に対し状態変更が行われず、図7の全体プロセスを次のAC値について再開することができる。オプションで、766において、タイマを検査して、最も近時の長い呼吸以来、バッファが埋まり、システムが再び完全に動作可能となることを可能にする時間期間が経過したか否かを判断することができる。オプションで、時間期間は、長い呼吸を定義する時間期間と同じか、又はほぼ同じとすることができる。例えば、時間期間は、約100秒~約140秒の範囲をとることができるが、120秒であることが好ましい。タイマは通常、検出された各長い呼吸の終了の検出時に始動される。時間期間が経過すると、フローは768に進む。時間期間が経過していない場合、プロセスは722に進むことができ、722ではCML状態変数に対し状態変更が行われず、図7の全体プロセスを次のAC値について再開することができる。オプションで、768において、前の事象のデータが検査され、幾つかの前の呼吸が弁状漏れVML事象を検出したか否かが判断される。例えば、直前の数回の呼吸5回~15回の範囲であるが、10回が好ましいのうち、これらの呼吸の幾つか例えば半分以下、5回等がVML事象を有する。そのような事象が存在する場合、フローは770に進み、770において、CML状態変数がオンに設定され、検出されたCML事象の開始又は存在を示す。存在しない場合、プロセスは772に進むことができ、772において、CML状態変数に対し状態変更が行われず、図7の全体プロセスを次のAC値について再開することができる。774において、760におけるクエリへの正の応答の結果として、累積された共分散特徴ACが別の所定の閾値と比較される。これは762の開始閾値と同じとすることもできるし、異なることもできる。これに関して、774においてこの閾値は、経験的な実験又は解析によって同様に求めることができる停止閾値とみなすことができる。774の例示的な比較では、AC特徴が停止閾値例えば0.1l2/s2を超えていない場合、フローは776に進む。AC特徴が停止閾値を超えている場合、プロセスは780に進み、780において、CML状態変数に対し状態変更が行われ、この変数はオフに設定され、CML事象の終了を示す。オプションで、この停止閾値は、約0.05l2/s2等の、約0.001l2/s2~約2.0l2/s2の範囲とすることができる。その後、図7の全体プロセスを次のAC値について再開することができる。776において、換気量を検査して、換気量測定値がCML前の検出値に戻ったか否かを判断する。この判断は、換気量バッファの値と、770においてそのような換気量閾値の設定等によってCML事象検出の開始時に設定された、前に記録された換気量値とに基づくことができる。例えば、776において、換気量が現在のCML事象の開始時又は開始前の量に戻っていない場合、フローは778に進む。換気量が戻っている場合、プロセスは780に進み、780において、CML状態変数に状態変更が行われ、この変数はオフに設定され、CML事象の終了を示す。その後、図7の全体プロセスを次のAC値について再開することができる。778において、検出器は、漏れ測定値が現在のCML事象の検出前のレベル又は量に戻ったか否かを判断する。この判断は、漏れバッファの値と、770においてそのような漏れ閾値の設定等によってCML事象検出の開始時に設定された、前に記録された漏れ値とに基づくことができる。例えば、778において、漏れが現在のCML事象の開始時又は開始前の量に戻っていない場合、フローは772に進む。772において、CML状態変数に状態変更が行われず、図7の全体プロセスを次のAC値について再開することができる。一方、778において漏れが戻っている場合、プロセスは780に進み、780において、CML状態変数に状態変更が行われ、この変数はオフに設定され、CML事象の終了を示す。その後、図7の全体プロセスを次のAC値について再開することができる。そのようなプロセスが漏れ検出器102のプロセッサにおいて実施されると、CML事象を検出することができる。一方、この例示的な実施形態において、検出漏れは誤検出より好ましい。このために、連続口漏れCML事象の開始を検出するための判断基準は、CML事象の終了を検出するための判断基準よりも厳しい。実施形態では、上述したように、長い呼吸の測定値を試験することによって、a治療デバイスが最初に始動されたときに、bマスクが患者の顔の上に配置される前に治療デバイスが始動されたときに、又はc他の拡張した現象に起因して、換気量及び漏れにおいて発生するスパイク等の事象がCML事象として誤って分類されないことを確実にすることができる。776及び778において前に記録された開始値に対し漏れ測定値及び/又は換気量測定値を試験することによって、不利な状況であってもCML事象の終了を検出することができることを確実にすることができる。例えば、幾つかの事例では、CML事象は漏れを隠し続け、強い共分散が存在しない場合があるが、それにもかかわらず、検出器の説明されたプロセスは依然としてCMLの終了を示すことができる。幾つかの実施形態では、漏れ及び換気量の開始値は、770におけるプロセスに基づいて記録することができる。一方、これらの開始値は、現在のCML事象の開始の検出の直前に、共分散特徴Cの正負符号が最後に変化したときに検出された相関期間の開始と時間的に一致する換気量値及び漏れ値も指す場合がある。幾つかの実施形態では、776及び778におけるプロセスの閾値比較は、漏れ及び換気量の開始値、並びに換気量バッファ及び漏れバッファの平均値も含むことができる。例えば、漏れ開始値startingleakは、漏れバッファの漏れ値の平均漏れ値と比較することができ、換気量開始値startingventilationは、換気量バッファの換気量値の平均換気量値と比較することができる。例えば、換気量バッファの平均が換気量開始値よりも大きい場合、検出器は、CML事象が終了したことを示すことができる。更に、漏れバッファの平均が漏れ開始値よりも低い場合、検出器はCML事象が終了したことを示すことができる。幾つかの実施形態では、768のプロセスにおいて実施されるように、弁状口漏れ事象について直前の複数回の呼吸例えば、好ましくは10回等の最も近時の5回~15回の範囲の呼吸における複数回の呼吸をチェックすることが望ましい場合がある。深刻な場合、長期にわたるVML事象によって、換気量が著しく低減する可能性がある。これは、本来であれば代わりにCML事象として検出された場合がある。一方、768のプロセスはこの問題を緩和することができる。図7Aは、累積された共分散ACに基づいてCMLを検出するための別の例示的な実施形態を示している。このプロセスのこの方法論は、図7のプロセスに相当する。一方、図7の764における長い呼吸のチェック、766における長い呼吸の経過チェック、及び768の最も近時の数回の呼吸のチェックは省かれている。さらに、769における更なるオプションのチェックが図7Aにおいて加えられる。769において、換気量測定値がチェックされ、換気量測定値を閾値と比較すること等によって、換気量測定値が或る量を超えて降下したか否かが判断される。閾値は、開始換気量値と関連付けることができる。このため、潜在的なCML事象の開始が760において検出されると、プロセスは769に進み、換気量が、760におけるチェックの前の換気量の或る率例えば約85未満まで降下する等、十分に降下したか否かを判断する。幾つかの場合、大量のマスク漏れ及び少量の換気量変化が強い共分散を有する場合があるが、これは実際の連続口漏れ事象の結果ではない。小さな換気量の変化は患者の呼吸パターンと関連付けることができる。このため、このチェックは、換気量が十分に変化していない場合、CML事象の誤検出によるインジケーションを防ぐように実施することができる。本明細書には示されていないが、そのようなチェックは、オプションで図7の例示的なプロセスに実装することもできる。図6と同様に、CML事象の検出と関連付けられた信号トレースの更なるグラフが図6Aに示されている。一方、このバージョンでは、以前に説明された方法論のうちの任意のものによって設定することができるCML状態変数のステータス図6AにおいてCML-Sとして示されるを表すことができる追加の信号が示されている。フロー信号F、CML状態信号CML-S、漏れ信号L、換気量信号V、共分散信号C、及び累積された共分散信号ACも共通時間軸上にプロットされる。CML事象は発生時刻timeoccurrenceT1と発生時刻T2との間の期間に発生するものとして示されている。図6Aに示すように、CML事象の実際の発生時刻とその検出との間に遅延が存在する場合がある。そのような遅延は、共分散を処理した結果である可能性があり、特に幾つかの実施形態において実施される場合がある共分散バッファの時間長に起因する場合がある。そのような遅延を補償するために、検出器の幾つかのバージョンが、CML状態変数を非検出状態に設定するための更なる条件としての役割を果たすこともできるし、CML事象の時刻を検出するのに利用することもできる共分散時間遅延COV_DELAYを実装することができる。この遅延は図6Aに示されている。図面において、この遅延は点D1発生時刻T1においてCML事象が実際に開始したときと点D2検出器が最初に発生時刻T1-Dにおいて事象を検出したときとの間に示されている。COVDELAY時間は、線D1-D2の期間として示されている。このため、幾つかの実施形態では、検出された事象の時間期間を求めることは、検出の時間遅延例えばT1-DからT1を減算したものと関連付けられたこの遅延時間によって調整することができる。例えば、この時間は、T2における事象の終了時に加算して、事象の総時間を検出することができる。代替的に、CML状態変数をオフに設定する方法例えば図7Aのプロセス780は、CML状態変数が発生時刻T2-Dにおいてオフに設定される前のCOV_DELAYの経過時間期間を用いてタイマを実行することを条件とすることができる。例えば、タイマは図7Aのプロセス780に入るときに実行を開始することができ、CML状態変数は、タイマがCOVDELAY時間期間経過したときにオフに設定することができる。B.例示的なVML漏れ事象検出の実施形態VMLタイプの漏れ事象の検出のために実施することができる例示的な方法論を図8及び図9を参照して検討することができる。幾つかの実施形態では、そのようなプロセスは、患者フロー信号からのデータを解析して、通常の弁状口漏れを表すとみなすことができる、呼気中の負のピーク等の鋭い負のピークを検出することができる。1つのそのような実施形態では、プロセスは、患者フローが呼気中の選択されたカットオフフローレベル未満である各呼吸における持続時間を測定することができる。この持続時間が非常に短いとみなされる場合、これは弁状口漏れが発生している可能性が高い鋭い負のピークであるとみなすことができる。例えば、図8に示すように、1つのそのような実施形態では、検出器のプロセッサは、呼吸において閾値未満に下降するフローの測定値と関連付けられた第1の発生と、880において呼吸における閾値を超えて上昇するフローの測定値と関連付けられた第2の発生とを求めることができる。次に、プロセッサは、882において第1のフロー発生及び第2のフロー発生と関連付けられた持続時間を解析することができる。884において、プロセッサは次に、解析に基づいて漏れ事象を特定することができる。そのようなプロセスは、フローセンサからのデータを含む、前に説明されたフローバッファに基づくことができ、これはフィルタリングされたフロー信号からのデータとみなすことができる。このバッファのデータは、完全な一呼吸を表すことができる。このため、本明細書におけるVML検出プロセスは、完全な一呼吸を表すデータに基づいて、呼吸単位で実施することができる。このとき、検出プロセスからの例示的な出力は、解析された呼吸が弁状口漏れ事象を含むか否かを示すVML状態変数とみなすことができる。このため、この例では、検出器は特定の呼吸について患者フロー信号からのデータを処理し、VML事象が呼吸内に存在したか否かを判断する。そのようなプロセスは、図9のフロー信号トレースを鑑みて検討することができる。図9の患者フロートレースFにおいて、弁状口漏れを有する呼吸Bが存在する。このプロセスにおいて、正常な呼吸NBのフローよりも小さい特定のフロー未満で費やされた時間を弁状漏れの検出において考慮することができる。以下の計算は、このVML検出プロセスの例において実施することができる。1特定の呼吸の最小フローQminと、ピークフロー992すなわち最大フローQmaxとの間の所定のフローの所定の割合にある値Qcutoffを求める。例えば、そのような割合は、特定の呼吸の最大フローQmaxの率又はパーセンテージを表すことができる。パーセンテージは、約5パーセント~約30パーセントの範囲とすることができるが、17.5等、約17であることが好ましい。2呼吸における、フローが最初にQcutoff未満に下降する点994-Aの発生を求める。3同じ呼吸における、フローがQcutoffを超える値に戻る次の点994-Bの発生を求める。4点994-Aと点994-Bとの間の持続時間例えば時間又はサンプルカウントを求める。例えば、持続時間は、時刻T1及びT2を取得しそれぞれ点994-A及び994Bと関連付けて図9のグラフ上に示す、T2からT1を減算することによって求めることができる。代替的に、サンプルカウントはT1とT2との間のサンプル数をカウントすること等によって、時間の測定値に実際に変換することなく持続時間として利用することができる。5求められた持続時間を閾値と比較する。例えば、持続時間が秒単位である場合、持続時間を時間閾値と比較する。この閾値は、機械学習等によって1人又は複数人の患者の既知のデータを用いて経験的に求めることができる。例えば、適切な時間閾値は、0.14s若しくは0.18s等の0.05秒~0.4秒の範囲の値、又は約0.2sとすることができる。代替的に、サンプルカウントに基づく持続時間は、所定の数のサンプルを表す閾値と比較することができる。6比較に基づいてVML状態変数を設定する。例えば、持続時間が閾値未満である場合、VML状態変数はオンに設定して呼吸におけるVML事象の検出を示すことができ、そうでない場合、VML変数はオフに設定して、VML事象が呼吸において検出されなかったことを示すことができる。次に、そのような事象の数及びタイミングを治療セッションにわたってスコアリングすることができる。オプションで、呼吸の特定のVML事象の求められた持続時間を、特定のVML事象の重要度を定量化する測定値とみなし、その測定値を報告することができる。C.更なる例示的な実施形態本技術の更なる例を、CML事象及び/又はVML事象の検出も実施することができる図10~図17の実施形態を鑑みて検討することができる。この実施形態では、処理アルゴリズム等による連続口漏れの確定は、換気量信号と漏れ信号とに基づくことができる。この実施形態では、換気量の減少が漏れにおける同時の増加とともに存在する場合、これはCMLの開始を示す。また、漏れの減少を伴った換気量の増加はCMLの終了を示す。図10は、CMLの期間中に捕捉される時間epochに一般的であるデータを示している。通常、そのような期間中、口を通した空気の連続フローが存在し、見掛けの換気量が低減し、フロー生成器によって検出される漏れが増加する。図10は、フローセンサから等の生のブロワフロー信号である総フロー信号TFSを含む共通タイムスケール上の信号グラフを含む。総フロー信号から瞬時漏れ信号及びベントフロー信号を減算することによって導出された信号である患者フロー信号PFSも示されている。漏れの任意の測定値を用いることができる米国特許第6,659,101号を参照されたいが、この特定の実施形態では、瞬時漏れ信号ILSは、現在の圧力によって補正された平均マスクフローとすることができる。そのような瞬時信号の概念は、現時点の漏れと同様に現時点とみなすことができる。換気量信号VSは、患者フローを低域通過フィルタリングすることによって計算された分時換気量例えば3分とすることができる。これらの信号を生成するデータの処理は、本明細書においてより詳細に論考される。この実施形態では、処理アルゴリズム等による弁口漏れの確定は、例えば弁状口漏れに一般的である鋭い負のピークを検出することによって、患者フロー信号に基づくことができる。そのような場合、アルゴリズムは、患者フローが呼気中にカットオフフローレベル未満である各呼吸における持続時間を測定することができる。この持続時間が非常に短い場合、これは鋭い負のピークとみなすことができ、VMLが発生している可能性が高い。図11は、弁状口漏れの期間中に捕捉される時間に一般的であるデータを示している。早期の呼気における鋭い負のピークは、口が早期の呼気において開いているときに生じるいわゆる弁状効果である。図11において、図示されている総フロー信号、患者フロー信号、瞬時漏れ信号、及び換気量信号は、図10の信号に相当する。1処理概観図12は、例示的な口漏れ検出処理アルゴリズムの高レベル概観図である。このアルゴリズムは3つの信号入力、すなわち患者フロー信号処理1210からの患者フロー信号、換気量信号処理1214からの換気量信号、及び瞬時漏れ信号処理1212からの瞬時漏れ信号を有することができる。口漏れモジュール処理1216は、これらの入力を用いて計算を実行し、次に口漏れを示すバイナリ真/偽出力等の口漏れステータス情報1218を報告する。aこの実施形態の入力1210、1212、及び1214に伴う処理は以下のとおりとすることができる。1.患者フローPatientFlowすなわち患者フロー信号:これは呼吸フロー信号とすることができ、1210においてフローセンサからフィルタリングされた測定値とすることができる。2.換気フローVentilationFlowすなわち換気フロー信号-これは1214において、設定された時間期間例えば3分にわたって患者フロー信号の絶対値の積分値の半分として計算するか又は求めることができる。3分時換気量信号は、3分すなわち180秒にわたる患者フロー信号の積分値とすることができる。3.瞬時漏れInstantaneousLeakすなわち瞬時漏れ信号:これは、以下のプロセスによって1212において計算するか又は求めることができる。-総フローを取得し、ベントフローVentFlowすなわちベントフロー信号を減算することによってマスクフローMaskFlowすなわちマスクフロー信号を計算するベントフローは気道陽圧治療に用いられるベント型マスクのベントを通るフローとすることができる。-マスクフローを一定の時定数又は可変の時定数で低域通過フィルタリングすることによって平均マスクフロー平均漏れとも呼ばれるを計算するこれは効果的にはマスクフロー信号のDC成分又は平均とみなすことができる。-現在のマスク圧力の平方根を求め、次にこれを、一定の時定数又は可変の時定数を有することができる低域通過フィルタを用いてフィルタリングすることによって、平均平方根マスク圧力を計算する。マスク圧力は、気道陽圧PAP等の圧力治療を送達する際に用いられる特定のホース及びマスクに起因した圧力損失について例えば減算によって調整された、呼吸治療装置のフロー生成器に置かれる圧力センサ等の圧力センサからの測定された圧力とすることができる。-平均マスクフローに、マスク圧力の現在の平方根を平均平方根マスク圧力で除算したものを乗算することによって瞬時漏れを計算する。代替的に、瞬時漏れを用いる代わりに、説明される口漏れ計算において、最初に計算された平均漏れを用いることもできる。b例示的な口漏れモジュール処理1216における口漏れモジュールの処理は、図13の図によって更に検討することができる。1216におけるモジュールは、1322におけるバッファ処理、1324におけるVML特徴計算処理、1326におけるCML特徴計算処理、及び1328における口漏れ分類器処理を含む4つの部分モジュールセクション又は部分処理セクションに分割することができる。1322におけるバッファ処理バッファ1322は、それぞれ1210~1214における患者フロー処理、瞬時漏れ処理、又は換気処理の結果として得られるデータに基づいて更新することができる。このため、この処理の入力は、患者フロー、換気量、及び漏れを表す信号を含むことができる。この処理からの出力は、漏れバッファ、換気量バッファ、患者フローバッファを含むことができる。漏れバッファ及び換気量バッファは、報告された値の最も近時の数秒例えば約120秒等の近時のデータの記録を維持するように実施することができる。入力信号を約0.5hzの周波数等でサンプリングし、バッファを生成することができる。例えば、各入力信号からの最も新しいサンプルは、それぞれのバッファに2秒おきに加えることができ、最も古いサンプルは、およその傾向しか実施することができないので、取り除くことができる。他のサンプル率を用いることもできる。患者フローバッファは、患者フローから導出された循環バッファとすることができ、現在の呼吸のフローを含むことができる。無呼吸、減呼吸、又はRERAの発生によって、呼吸信号の変動が生じる場合があり、これは口漏れ事象の発生と混同される場合がある。これに起因して、幾つかの実施形態では、バッファを埋めるのは、無呼吸、減呼吸、及び/又は呼吸関連覚醒RERA事象条件の検出を条件とするか又はそれらに基づくことができる。例えば、無呼吸、減呼吸、又はRERA等の呼吸事象が生じた場合、サンプルは、上述したように3分時換気量信号が用いられる事象において約180秒等の時間期間にわたって、換気量バッファ及び漏れバッファに加えることができない。さらに、この無呼吸、減呼吸、又はRERAの事象の間、口漏れMLステータスは、事象の間、換気量バッファの時定数に相当する時間期間にわたって偽に設定することができる。1326におけるCML特徴計算処理このモジュールの処理は、本明細書において、より詳細に説明されるような変更済み共分散特徴及び/又は共分散和特徴等の連続口漏れの存在を示す特徴を計算することができる。これらは、換気量バッファ及び/又は漏れバッファを含む入力データに基づくことができる。出力は、変更済み分散信号及び/又は共分散和信号を含むことができる。変更済み共分散及び共分散和は、本明細書において、より詳細に説明するように求めることができる。前述のように、それぞれ[v={v]1,v2,...,vn}で示される換気量バッファ及び[l={l]1,l2,...,ln}で示される漏れバッファによって、共分散を以下の式を用いて計算することができる。この共分散に、漏れバッファlの勾配の正負符号を乗算して、口漏れ時間の開始漏れ増加と終了漏れ減少とを区別することができる。次に、勾配を以下の式に従って求めることができる。ここで、lは漏れバッファであり、liはi番目の漏れ値であり、は漏れバッファの平均であり、tは勾配が計算されることになる間隔ti=1,2,...,Nであり、は間隔tの平均である。変更済み共分散値ModifiedCovは、以下の式によって求めることができる。最終的に、共分散和CovSumが、以下の式を用いて、変更済み共分散Cov信号を合算することによって計算される。共分散Covが正から負に、又は負から正に切り替わる場合、共分散は合算を継続する前に0に設定される。ここで、CovSumiは現時点における共分散和であり、CovSumi-1は前の時点における共分散和であり、ModifiedCoviは現時点における変更済み共分散であり、tslowは2の値等の所望の定数とすることができる。これらのCML特徴を表す信号の図示が図14に示されている。これらの信号は、連続口漏れ期間中に患者フロー信号PFSに基づいて計算された。図示されるように、変更済み共分散信号図14においてCとラベル付けされるは、瞬時漏れ信号ILS及び換気量信号VSが同時に反対方向に動く場合に負になり、信号が同時に同じ方向に動く場合に正となる。このため、共分散信号は、口漏れの発症episodeの開始時及び口漏れの発症の終了時に負になる。共分散信号に、漏れバッファの勾配の正負符号を乗算し、それによって口漏れ事象の開始と終了とを区別する勾配の正負符号は、口漏れ事象の開始時に正となり、口漏れ事象の終了時に負となる。したがって、このとき、変更済み共分散信号は口漏れ事象の開始時に負となり、口漏れ事象の終了時に正となる。共分散和信号は、図14において信号CSとしてラベル付けされる。1324におけるVML特徴計算処理このモジュールの処理は、1回の呼吸にわたって患者フロー信号を評価して、その呼吸内にVML事象が存在しているか否かを判断する。図15に示す患者フロー信号トレースから、VML左に示すを有する呼吸では、フローQcutoff未満で費やされた時間が、正常な呼吸右に示すの場合の時間よりも短い。この例では、モジュールへの入力は、患者フローバッファとすることができ、出力特徴は、本明細書においてVML_Levelと呼ばれるVMLを示す信号とすることができる。特徴は、以下の方法論によって求めることができる。-総呼気エリアを計算する。図15に示されるように、これは、円で強調されたエリアとストライプで強調されたエリアとを加えたものである。通常、Qcutoff下のエリアは、円を有するエリアである。-Qcutoff下のエリア円を用いて強調されたエリアを計算する。-Qcutoff下のエリアを総呼気エリアで除算することによってVML_RATIOを計算する例えば、図15の円を有するエリアを、円を有するエリアとストライプを有するエリアとの和で除算する。-VML_RATIOが、0.2の値に事前設定することができるVML_THRESHOLD未満である場合IF、VML_BUFFERに1を加え、そうでない場合ELSE、VML_BUFFERに0を加える。-VML_BUFFERの和が2等の所望の閾値よりも大きい場合、VML_LEVELを2に設定する。-VML_BUFFERの和が0よりも大きく2以下である場合、VML_LEVELを1に設定する。-VML_BUFFERの和が0に等しい場合、VML_LEVELを0に設定する。この例示的な方法論は、Qcutoff下のエリアと総呼気エリアとの比を計算することによってVMLの存在を予測するが、図16の図示に基づく方法論等の他の方法も実施することができる。図16は、呼吸の患者呼気フローセクションを示している。この例では、1つ又は複数の時間比を計算することによってVMLのインジケーションを得ることができる。例えば、t1/t1t2t3、t1t2t3/t1t2t3t4、及び/又はt2t3/t1t2t3t4等の比の大きさをこの目的で評価することができる。そのような比は、ピーク及び/又は相対的な狭いピークの相対的な鋭い上昇下降を示し、これによってVMLのインジケーションを提供することができる。1328における口漏れ分類器処理このモジュールは、口漏れステータスを分類する。このモジュールの入力は、1326からの変更済み共分散及び共分散和と、1324からのVML_LEVELとを含む。出力は、現在のMLステータスとすることができ、これは口漏れのステータス又は存在に関して真又は偽を示すフラグ又はMLフラグとすることができる。モジュールの処理のための例示的なフローチャートが図17又は図17Aに示されている。以下のML分類テーブルで概説される規則を実施してMLステータスを分類することができる。この実施形態では、MLステータスが、CMLフラグが真でありかつVMLがほとんど又はまったく存在しないすなわち、VML_LEVELが1以下である場合にのみ真であるように規則が設計される。このため、MLステータス変数は、本質的に連続し、かつ弁状口漏れ事象である可能性を排除する評価に基づく口漏れ事象のインジケータとみなすことができる。これを出力としてユーザに報告することができるが、VML_LEVEL自体は臨床的関連度が限られている場合があるので、必ずしも報告される必要がない。一方、VML_LEVELは、口漏れの検出に基づくことができるフロー生成器のアルゴリズムの制御関数にも有用とすることができる。このため、VML_LEVELは、呼吸治療装置の圧力治療制御の入力等の制御入力としての役割を果たすことができる。このため、モジュールは、MLフラグの設定において評価されるCMLフラグも計算することができる。このCMLフラグは連続口漏れを表す。CMLフラグ及びMLステータスフラグを設定するためのプロセスのための1つの実施形態を、図17のチャートの例示的なプロセスフローと併せて更に検討することができる。1701において、現在の変更済み共分散が負であるか否かに関して判定が行われる。負である場合、プロセスは1703に進む。負でない場合、プロセスは1702に進む。1702において、CMLフラグが現在真に設定されている場合、1704に進む。そうでない場合、CMLフラグは偽に設定されているため、プロセスは1710に進む。1703において、前の時点において変更済み共分散フラグが正に設定されていた場合、END_ML_COUNTER変数は0にリセットされ、これは新たな口漏れ予想possible期間の開始であるのでSTART_ML_COUNTER変数が1に設定され、プロセスは1701に進む。END_ML_COUNTER変数は、口漏れ事象の終了を追跡するのに用いられる。このプロセスは、或る時間が経過するのを待ち例えば、カウンタが或る閾値に達する必要がある、その後、CMLFALSEフラグのみを設定する。これは、プロセスによって口漏れ事象の検出が誤って終了しないことを確実にするのに役立つことができる。START_ML_COUNTER変数を用いて、口漏れ事象の開始を追跡することができる。このプロセスは或る時間が経過する例えばカウンタが或る閾値に達するのを待ち、その後、CMLTRUEフラグのみを設定する。これは、プロセスによって口漏れ事象が誤って特定されないことを確実にすることができる。口漏れ予想期間は、プロセスが口漏れ検出開始カウンタを始動しているが、カウンタが必要な閾値に至っておらず、実際の口漏れ期間が発生したか否かを判定するには早すぎるので、CMLTRUEフラグを設定しない時間である。そうではなく、1703において、前の時点において変更済み共分散フラグが負に設定されており、システムが既に口漏れ予想期間にある場合、プロセスはSTART_ML_COUNTER変数を増加させ続け、プロセスは1705に進む。1704において、前の時点において変更済み共分散フラグが正に設定されていた場合、START_ML_COUNTER変数は0にリセットされ、END_ML_COUNTER変数は口漏れ予想終了期間の開始であるので1に設定され、プロセスは1701に進む。口漏れ予想終了期間は、プロセスが口漏れ終了カウンタを始動しているが、カウンタが必要な閾値に至っておらず、口漏れ期間が実際に終了したか否かを判定するには早すぎるので、CMLFALSEフラグを設定しない時間である。そうではなく、1704において、前の時点において変更済み共分散フラグが正に設定されており、システムが既に口漏れ予想終了期間にある場合、END_ML_COUNTER変数を増加させ続け、1706に進む。1705において、START_ML_COUNTER変数が閾値を超えている場合、プロセスは1707に進む。1705においてSTART_ML_COUNTER変数が閾値を超えていない場合、プロセスは1710に進む。この例では、閾値は任意の所望の事前設定された値例えば30とすることができる。そのような値は、口漏れ予想期間が十分長く進行し、実際に口漏れ事象が発生したことを意味することができる。1706において、END_ML_COUNTER変数が閾値を超えている場合、プロセスは1709に進む。そうでない場合、プロセスは1710に進む。この例では、閾値は任意の所望の事前設定された値例えば30とすることができる。この値は、口漏れ予想終了期間が十分長く進行し、実際に口漏れ事象が終了したばかりであることを意味する。1707において、共分散和がチェックされる。共分散和が閾値未満である場合、プロセスは1708に進む。そうでない場合、プロセスは1701に進む。このチェックでは、閾値は、共分散和が口漏れの期間を保証するのに十分小さいか否かを評価するように実装される。これは、口漏れ期間を真であると分類するのに十分な換気量及び漏れの変化が存在することを確実にするものである。閾値は、任意の適した事前設定された値例えば-0.125とすることができる。1708において、CMLフラグ変数が真に設定され、プロセスは1711に進む。1709において、CMLフラグ変数は偽に設定され、プロセスは1714に進む。1710において、プロセスはCMLフラグを変更せず、プロセスは1701に進む。1711において、VML_level変数がチェックされる。変数が低い場合、プロセスは1712に進む。そうではなく、1711において変数が低くない場合、プロセスは1714に進む。VML_LEVELは、弁状口漏れがほとんどないか又はまったくない場合、低いとみなすことができる。低いことのチェックのために、1つ又は複数の閾値を実装することができる。例えば、本実施態様では、VML_LEVEL変数は、1又は0である場合、低いとみなされる。VML_LEVEL変数は、2である場合、口漏れを分類しないほど十分高いとみなされる。1712において、幾つかの追加条件をチェックすることができる。例えば、以下の2つの条件A及びB後述するを評価することができ、いずれかが真である場合、プロセスは真を返し、1714に進む。1712においていずれも真でない場合、プロセスは1713に進む。1712におけるそのようなチェックにおいて、2つの条件条件A及び条件Bは以下とすることができる。条件A:現在の換気量値がSTART_VENTILATION値の閾値例えば約95よりも大きく、かつ換気量バッファ内の最も古い換気量値がSTART_VENTILATIONよりも大きい場合、真を返す。条件B:現在の漏れ値がSTART_LEAK値の閾値例えば約105未満であり、かつ漏れバッファ内の最も古い値がSTART_LEAK値よりも大きい場合、真を返す。1713において、プロセスはMLステータスフラグ変数を真に設定し、1701に進む。1714において、プロセスはMLステータス変数を偽に設定し、1701に進む。CMLフラグ及びMLステータスフラグを設定することに伴うプロセスの別の実施形態を、図17Aのチャート内の例示的なプロセスフローと併せて検討することができる。図17Aのプロセスは、図17のプロセスに相当する。一方、1816における追加のチェックが図17Aのバージョンにおいて実施される。この実施形態では、1706における閾値比較の結果として、END_ML_COUNTERが閾値よりも大きい場合、プロセスは1816に進む。1816において、共分散和を閾値と比較すること等によって共分散和がチェックされる。共分散和が閾値よりも大きい場合、プロセスは1709に進む。一方、共分散和が閾値よりも大きくない場合、プロセスは1710に進む。1816における共分散和のこのチェックは、口漏れ事象が終了したか否かの判断を表すことができる。共分散和が十分に大きい場合、共分散和は口漏れ事象が終了したことのインジケーションとみなされる。そのようなチェックの閾値は、任意の適切な事前設定された値例えば0.125とすることができる。D.例示的な漏れ深刻度解析VML持続時間及びCML持続時間並びにそのような事象のカウント等の、従来の方法論によって求められた漏れ事象関連データに加えて、漏れ深刻度の組み合わされた測定値が、異なるタイプの漏れ事象を定量化する幾つかの測定値の検出に基づくことができる。例えば、そのような測定値は、検出器によって求め、記録し、及び/又はユーザ又は医師に報告することができる漏れ深刻度インデックスとすることができる。オプションでファジー論理解析を用いることができる1つの実施形態では、CML持続時間及びVML持続時間の双方に基づいて単一の漏れ深刻度インデックスが求められる。深刻度に関するテキストメッセージ例えば高い、非常に高い、低い等も提供することができる。そのような実施形態では、CML事象の持続時間を合算して、例えば治療セッション又は睡眠セッション中のCML事象の総持続時間を提供することができる。同様に、VML事象の持続時間を合算して、VML事象の総持続時間を提供することができる。次に、これらの持続時間は、漏れ事象が検出されたか又は治療装置が利用された総治療時間又は睡眠セッション時間の割合に変換することができる。例えば、複数のCML事象が8時間の睡眠セッション中の4時間を計上した場合、CMLの持続時間は50として表わすことができる。幾つかの実施形態では、治療セッションの総時間は、オプションで複数のセッションを表すことができる。ファジー論理の例では、プロセッサは次に、検出された異なる漏れ事象の持続時間例えばCML事象のパーセント持続時間lc及びVML事象のパーセント持続時間lvをファジー集合として処理することができる。これに関して、例示的なメンバシップ関数が図18及び図19に示されている。それぞれ図18及び図19に示すlv及びlcの双方について、4つのファジー集合、すなわち以下のように、低い、中程度、高い、及び非常に高いとラベル付けされたカテゴリが存在する。lv又はlcの任意の測定値がこれらの集合の任意のものに属することもできるし、部分的に2つの集合内に存在することもできる。例えば、20のlv測定値は、高いと非常に高いとの間のどこかにあるとみなすことができ、部分的に双方のカテゴリに入る。或る測定値が或る集合又はカテゴリに属する度合は、ファジー集合のメンバシップ関数によって与えられる。このため、各関数の出力は、0と1との間の値となる。これに関して、他の関数も可能であるが、この例では、各メンバシップ関数は非対称であり、aメンバシップ値が1に等しい間隔と、bメンバシップ値が0に等しい間隔複数の場合もあると、cそれらの間の線形区分的連続セグメントとを含む。例示的な関数は表Aに定義される。この例では、非常に低い、低い、中程度、高い、及び非常に高いとラベル付けすることができる5つの出力集合も存在する。これらの集合の例示的なメンバシップ関数が図20に示されている。この実施形態では、各出力メンバシップ関数は対称であり、aメンバシップ値が1に等しい単一の点と、bメンバシップ値が0に等しい間隔と、cそれらの間の線形区分的連続セグメントとを含む。これらの例示的な関数は表Bに定義される。入力を出力にマッピングするために、以下のような複数の規則が存在することができる。規則1-低いlc及び低いlvは、非常に低いの出力を与える。規則2-低いlc及び非常に高いlvは、中程度の出力を与える。[...]規則16-非常に高いlc及び非常に高いlvは、非常に高いの出力を与える。これらの規則を取得して、入力集合のいずれの組み合わせがいずれの出力集合をもたらすのかを求める規則テーブルを定義することができる。そのような規則テーブルの例が表Cに要約されている。以下のファジー論理関数を、出力インデックスを求める際に適用することができる。通常、任意の変数xについて、集合A内のメンバシップがμAxによって表わされ、任意の変数yについて、集合B内のメンバシップがμByによって表わされると仮定することができる。これに基づいて、以下の論理関数を評価することができる。ファジーANDファジーORファジーNOTこれらのファジー論理関数を用いて、ファジー規則に基づく分類を実行することができる。通常、CML持続時間の変数例えば、総セッションのパーセント及びVML持続時間の変数例えば、総セッションのパーセントは、それぞれファジー集合Ac及びAvを用いてxc及びxvと表すことができ、出力変数はファジー集合Bを用いてy~[0,1]と表わすことができる。また、これらの持続時間のそれぞれの測定された値は、lc及びlvとして表わすこともできる。16個全ての規則の寄与に基づいて、検出器の処理が、総出力メンバシップ関数μtotyに従って深刻度インデックスを生成することができる。この目的で、各規則の寄与は以下の式によって与えることができる。次に、各寄与をファジーANDと組み合わせて、最終的なメンバシップ関数を得ることができる。最終的に、このメンバシップ関数の中心軌跡centroidを実施して、深刻度インデックス例えば0及び1を含む0と1との間の値、として用いるのに適した最終出力値を求めることができる。D.例示的なアーキテクチャ漏れ検出器102を実施することができるコントローラの例示的なシステムアーキテクチャが図21のブロック図に示されている。図示において、漏れ検出デバイス2101又は汎用コンピュータは、1つ又は複数のプロセッサ2108を含むことができる。デバイスは、本明細書において示すような漏れ検出報告例えば図1に示すデータ等の漏れカウント及び/又は深刻度測定値、漏れ検出結果、又は漏れ検出グラフ例えば図6又は図9に示す信号トレースのうちの任意のものを出力する、モニタ又はLCDパネル等の表示インタフェース2110を備えることもできる。例えばキーボード、タッチパネル、制御ボタン、マウス等のためのユーザ制御/入力インタフェース2112も、本明細書に記載の方法論をアクティベートするために提供することができる。本デバイスは、プログラミング命令、フローデータ、漏れ検出データ、漏れ関連データ等のデータを受信/送信するためのバス等のセンサ又はデータインタフェース2114を備えることもできる。本デバイスは、通常、上述した方法論の制御命令を含むメモリ/データ記憶構成要素も備えることができる。これらのメモリ/データ記憶構成要素は、本明細書において、より詳細に論考されるように、2122におけるフロー信号処理例えば前処理方法、フィルタ、バッファ、瞬時漏れ測定値、換気量測定値等のためのプロセッサ制御命令も含むことができる。メモリ/データ記憶構成要素は、2124における漏れ検出例えばCML検出、VML検出、共分散計算、累積共分散計算、カットオフ計算、深刻度インデックス確定等のためのプロセッサ命令も含むことができる。メモリ/データ記憶構成要素は、2126における漏れ検出に基づく治療制御のためのプロセッサ制御命令も含むことができる。最終的に、メモリ/データ記憶構成要素は、検出された漏れ事象、連続口漏れ、弁状口漏れ、事象持続時間、事象発生時間、事象カウント、パーセンテージ、カットオフ、ピーク、最大フロー、共分散データ、累積共分散データ、深刻度インデックス、持続時間、総持続時間、閾値、報告、及びグラフ等の、これらの方法論のための記憶されたデータ2128も含むことができる。幾つかの実施形態では、上述した方法論を制御するプロセッサ制御命令及びデータは、ソフトウェアが汎用コンピュータにロードされると、汎用コンピュータが本明細書において考察される任意の方法論に従って専用コンピュータとして機能することができるように、汎用コンピュータにより使用されるソフトウェアとしてコンピュータ可読記録媒体内に含むことができる。E.例示的な圧力治療制御プロセス上記で言及したように、上述した方法論のうちの幾つかの実施形態は、呼吸治療装置による気道陽圧等の圧力治療の制御において実施することができる。1つのそのような例示的な実施形態が図22及び図23を参照して示されている。そのような実施形態は、図22に示すように口漏れ検出モジュールの出力信号に基づいて圧力設定を制御する口漏れ閉ループモジュール等の口漏れ圧力制御処理モジュール2228を備えることができる。そのような実施形態では、コントローラは、検出された漏れ信号の関数として圧力をサーボ制御して、漏れ検出モジュールの出力信号複数の場合もあるによって表わされるような漏れを低減又は除去することができる。例えば、図22の実施形態では、モジュールは現在の口漏れMLステータスに基づいて治療圧力の変化を起こす信号を生成するように構成することができる。幾つかの実施形態では、上述したMLステータス変数が真である場合、圧力設定を調整することができる。圧力設定は、MLステータス変数によって表わされる漏れ事象をなくすabolishように増加又は減少させることができる。そのような圧力変化を制御する際、圧力制御処理モジュール2228は、様々な入力信号を受信することができる。例えば、口漏れ検出処理2222は、連続口漏れ事象の検出を表すことができる、上述したような口漏れステータス変数等の漏れ検出信号を生成することができる。オプションで、上述したような患者フローバッファを生成する処理構成要素等の患者フローバッファ処理2224モジュールは、近時の患者フローデータを用いて更新されたバッファを圧力制御処理モジュール2228に提供することができる。同様に、マスク圧力処理モジュール2226は、圧力制御処理モジュール2228のためのマスク圧力を示す信号を生成することができる。例えば、マスク又はフロー生成器内の圧力センサからの測定された圧力信号は、適切な信号を提供することができる。信号はフィルタリングすることができ、この信号を患者インタフェースに起因した任意の圧力降下を計上するように調整し、次に圧力制御処理モジュール2226に提供することができる。圧力制御処理モジュール2228の1つの例示的な方法論は、現在のML口漏れステータス変数に基づくことができる。モジュールが口漏れステータス変数が真であることを検出した例えば連続口漏れ事象が検出された場合、確率計算を行うことができる。そのような確率は、漏れ調整確率とみなすことができる。例えば、そのような確率は、ML_Closed_Loop_Probability変数を用いて実装することができる。この確率は、現在の治療圧力をMLステータス変数に応じて変更すべき方向の尺度例えば、MLステータスが真である場合、関連付けられた漏れ事象をなくすために圧力を増加させるべきか又は減少させるべきかとすることができる。例えば、確率が或る閾値例えば0.5よりも大きい場合、圧力上昇が起こされる。確率が或る閾値例えば0.5未満である場合、圧力減少が起こされる。1つの例において、ML_Closed_Loop_Probabilityは現在の患者フローバッファの関数として計算することができる。上述したように、このバッファは、近時の一呼吸すなわち1つの呼吸サイクルのフローを含むことができ、呼吸プロファイルとみなすことができる。このとき、確率は呼吸プロファイルの形状、一回換気量、吸気時間等の、呼吸プロファイルの特徴を用いて計算することができる。この確率は、圧力が過度に低いか又は過度に高いことを示すことができる。オプションで、計算された確率が閾値例えば約0.5よりも高い場合、一定の率例えば0.5cmH2O/秒を有する圧力上昇制御信号等の圧力上昇制御信号を発行することができる。オプションで、この率は、現在の漏れ信号の大きさ例えば、MLステータス変数の設定をトリガした検出された連続口漏れの度合を定量化する値及び/又は確率自体の関数とすることもできる。確率が閾値例えば約0.5未満である場合、圧力減少を一定の率例えば0.5cmH2O/秒で起こすことができる。オプションで、この率は、現在の漏れ信号の大きさ及び/又は確率自体の関数とすることもできる。口漏れ圧力制御処理モジュール2228によって実施することができる漏れ制御の一例が図23に示されている。図は、患者フロー信号PFS、マスク圧力信号MPS、瞬時漏れ信号ILS、及び換気量信号VSを含む、共通タイムスケール上の幾つかの信号を含む。図23では、2310に示す圧力の鋭い上昇が、2312に示す口漏れを生成する。漏れ検出及び確率評価に基づいて、口漏れ圧力制御処理モジュール2228は、圧力の低減によって2314に示すように口漏れが消え去るまで圧力の低減を生成する。この時点において、漏れはもはや検出されず、漏れ検出に基づく制御された圧力低減は止まる。上記説明及び添付図面において、特定の用語、等式、及び図面符号を記載して、本技術の全体的な理解を提供する。幾つかの場合、用語及び符号は、本技術の実施に要求されない特定の詳細を暗示することができる。例えば、本明細書において第1の及び第2のという用語が用いられているが、別段の指定がない限り、この言葉はいかなる特定の順序を与えることも意図するものではなく、単に、本技術の別個の要素を説明するのを助けることを意図する。さらに、検出方法論のプロセスステップは、或る順序で図に示されているが、そのような順序は要求されない。そのような順序を変更することができ、及び/又はその態様を並列に実行することもできることを当業者は認識するであろう。さらに、本明細書における技術を特定の実施形態を参照して説明したが、これらの実施形態が本技術の原理及び用途の単なる例示であることが理解されよう。したがって、多くの変更を例示的な実施形態に行うことができること、並びに本技術の趣旨及び範囲から逸脱せずに他の構成を考案できることを理解されたい。例えば、様々な異なる検出された漏れからのデータを結合するファジー論理が実施されたが、検出された異なるタイプの漏れを定量化したものに基づいて深刻度インデックスを生成する他の方法を採用することもできる。さらに、説明した方法を、測定フロー及び漏れの瞬時の値に基づいて様々な特徴を計算することによって実施することができるのみでなく、計算は、1分、3分等の所定の時間量にわたって平均化された平均値に基づくこともできることが明らかであるはずである。加えて、説明した実施形態のうちの幾つかにおいて実施されるテストは、本質的に相対的である。例えば、図17の1707におけるテストは、CovSumが或る閾値未満であるか否かをテストするが、これは、テストされた共分散和が負であることに基づく。このため、同様のテストをそれぞれの値の絶対値に適用することができる。この場合、テストはCovSumの現在の値がそれぞれの閾値よりも大きいか否かを検証することになる。"