СИСТЕМА И СПОСОБ ИССЛЕДОВАНИЯ СНА
SYSTEM AND METHOD FOR SLEEP RESEARCH

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Настоящее изобретение относится к системам для проведения исследований ночного сна субъекта.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Хорошо известно, что плохой или ненормальный сон является как широко распространенным, так и нежелательным с медицинской точки зрения. Известно, что характер сна может быть улучшен, при условии что пациенту известно текущее качество своего сна.
За счет выдачи обратной связи в отношении качества сна, пациенты могут изменеять поведение и/или корректировать характер сна таким образом, который способствует улучшению качества сна. Известно, что указание на качество сна может требовать идентификации различных фаз сна во время сна, а также переходов между ними. Известно, что фазы сна обычно включают фазу быстрого движения глаз (БДГ) и одну или более фаз сна с небыстрым движением глаз (НБДГ).
Также широко известно, что для анализа, обнаружения и/или определения текущей фазы сна субъекта может быть использована полисомнография (ПСГ). Такой анализ, например, выполняют в качестве части исследования сна.
Во время исследований ночного сна могут возникать различные случаи, для исправления которых требуется вмешательство и обеспечения высококачественных измерений. Обычным примером является датчик, упавший вследствие движения пациента. Существующие ПСГ-системы могут обнаруживать ряд случаев и выдавать сигнал тревоги на основе отсутствующих или не соответствующих действительности значений измерений, направляемых на отдельный пульт управления.
Кроме того, в исследования ночного сна, как правило, вовлечены камеры для наблюдения за помещением и пациентом, что обеспечивает визуальное обнаружение случаев присутствующим во время сна специалистом. После этого, как правило, присутствующий во время сна специалист входит в помещение к пациенту и решает проблему.
Хотя вышеописанный подход обеспечивает высококачественные измерения с технической точки зрения, поскольку время работы ПСГ-системы максимально увеличено, решение проблем может также мешать сну пациента. Вследствие условий, в которых находится пациент, его сон уже нельзя признать оптимальным, и не следует его ухудшать еще больше.
РАСКРЫТИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Настоящее изобретение определено в пунктах формулы изобретения.
Согласно примерам, в соответствии с аспектом настоящего изобретения предложена система исследования сна, содержащая:
набор датчиков для мониторинга физиологических параметров субъекта во время сна в качестве части исследования сна и для мониторинга фазы сна субъекта;
процессор, выполненный с возможностью:
определения из выходных данных набора датчиков нарушения нормальной работы или отсоединения датчика, так что необходимо вмешательство в состояние субъекта для обслуживания или ремонта системы исследования сна; и
определения из выходных данных набора датчиков момента времени для выполнения вмешательства в зависимости от фазы сна субъекта и выдачи выходных данных в отношении момента времени для выполнения вмешательства.
Данная система, например, обеспечивает оптимальный расчет момента времени для вмешательства в режиме реального времени, что сводит к минимуму потенциальное нарушение сна, в целом давая результаты исследования сна более высокого качества. Таким образом, время для выполнения вмешательства обеспечивает является минимально тревожным для субъекта.
Система выполнена с возможностью обнаружения случаев, которые требуют вмешательства, и генерирования соответствующих выходных данных, такие как сигнал тревоги. Кроме того, текущую фазу сна определяют в режиме реального времени. На основе фазы сна оптимальное время учитывает то, каким будет подходящее вмешательство в заданное время, поскольку пробуждение пациента во время некоторых фаз сна меньше тревожит сон, чем во время других фаз сна.
Набор датчиков может содержать первый набор датчиков для мониторинга физиологических параметров субъекта во время сна и второй набор датчиков для мониторинга фазы сна, причем первый набор и второй набор являются взаимоисключающими.
Например, первый набор датчиков может выполнять мониторинг таких параметров, как уровень кислорода в крови, частота сердечных сокращений, частота дыхания, а также движения глаз и рук и/или ног. Второй набор датчиков может, например, содержать ЭЭГ (электроэнцефалографические) датчики.
Набор датчиков может содержать первый набор датчиков для мониторинга физиологических параметров субъекта во время сна и второй набор датчиков для мониторинга фазы сна, причем второй набор является поднабором в первом наборе.
Например, второй набор может содержать ЭЭГ-датчики, которые также используют как часть исследования сна. Кроме того, первый набор может содержать выбранные датчики, которые выполняют мониторинг таких параметров, как уровень кислорода в крови, частота сердечных сокращений, частота дыхания, движения глаз и ног, и ЭЭГ. Таким образом, указание оптимального момента времени не требует использования каких-либо дополнительных датчиков помимо тех, что уже присутствуют для исследования сна.
Например, вмешательство может быть необходимо, если нарушена нормальная робота датчика (из первого набора) или датчик упал с субъекта. Это будет обнаружено на основе выходных данных датчика.
Таким образом, набор датчиков может содержать по меньшей мере ЭЭГ-датчик для мониторинга фазы сна. ФПГ (фотоплетизмографический) -датчик может быть использован для мониторинга частоты сердечных сокращений и/или дыхания. Вместе датчики могут обеспечивать возможность реализации системы для полисомнографии.
Выходные данные, являющиеся показательными в отношении момента времени для выполнения вмешательства, могут содержать:
выходные данные в момент времени для выполнения вмешательства и/или
выходные данные перед моментом времен для выполнения вмешательства, которые обеспечивают прогнозирование момента времени выполнения вмешательства.
Таким образом, пользователю системы может быть указано, когда планируется вмешательство, либо в данный момент времени, либо перед указанным моментом временем, или в обоих случаях.
Кроме того, процессор может быть выполнен с возможностью определения ожидаемого времени до конца сна или конца исследования сна, а также с возможностью учета этого при определении момента времени для выполнения вмешательства.
Кроме того, в примерах, согласно еще одному аспекту настоящего изобретения, представлен способ исследования сна, включающий:
мониторинг физиологических параметров субъекта во время сна и мониторинг фазы сна субъекта с использованием набора датчиков;
определение из выходных данных набора датчиков нарушения нормальной работы датчика или отсоединения датчика, так что необходимо вмешательство в состояние субъекта для обслуживания или ремонта системы исследования сна; и
определение из выходных данных набора датчиков момента времени для выполнения вмешательства в зависимости от фазы сна субъекта и выдачу выходных данных в отношении момента времени для выполнения вмешательства.
Данный способ обеспечивает обслуживание системы исследования сна во время исследования сна таким образом, который с меньшей долей вероятности разбудит пациента и, таким образом, потенциально не влияет на результаты исследования сна.
Мониторинг может включать:
использование первого набора датчиков для мониторинга физиологических параметров субъекта во время сна и использование второго набора датчиков для мониторинга фазы сна, причем первый набор и второй набор являются взаимоисключающими.
Вместо этого, мониторинг может включать:
использование первого набора датчиков для мониторинга физиологических параметров субъекта во время сна и использование второго набора датчиков для мониторинга фазы сна, причем второй набор является поднабором в первом наборе.
Мониторинг может включать ЭЭГ-мониторинг фазы сна и/или ФПГ-мониторинг.
Выдача выходных данных, являющихся показательными в отношении момента времени для выполнения вмешательства, может включать:
выдачу выходных данных в момент времени для выполнения вмешательства и/или
выдачу выходных данных перед моментом времен для выполнения вмешательства, которые обеспечивают прогнозирование момента времени для выполнения вмешательства.
Кроме того, может быть определено ожидаемое время до конца сна и оно может быть учтено при определении момента времени для выполнения вмешательства.
Настоящее изобретение по меньшей мере частично может быть реализовано в программном обеспечении.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Примеры настоящего изобретения будут описаны более подробно далее со ссылкой на сопроводительные чертежи, на которых:
на фиг. 1 показан набор сигналов, используемых для определения фаз сна;
на фиг. 2 показано то, каким образом различные фазы сна могут возникать в течение ночи;
на фиг. 3 более подробно показана часть фиг. 2;
на фиг. 4 показана система исследования сна;
на фиг. 5 показан способ исследования сна; и
на фиг. 6 показана общая архитектура вычислительной машины, подходящей для выполнения обработки сигналов.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
В настоящем изобретении предложена система исследования сна, содержащая набор датчиков для мониторинга физиологических параметров субъекта во время сна в качестве части исследования сна и для мониторинга фазы сна субъекта. Определяют, необходимо ли вмешательство в состояние субъекта для обслуживания или ремонта системы исследования сна. Если да, то на основе фазы сна субъекта также получают время для выполнения вмешательства, в частности для того, чтобы оно было минимально тревожным для субъекта.
Исследование сна может быть полисомнографическим исследованием, которое используют для диагностики или исключения многих типов расстройств сна, включая нарколепсию, идиопатическую гиперсомнию, синдром периодических движений конечности (СПДК), нарушение поведения во время БДГ, парасомнию и апноэ во время сна.
В обычном полисомнографическом исследовании мозговые волны записывают с использованием ЭЭГ (электроэнцефалографического) датчика, уровень кислорода в крови записывают с использованием ФПГ (фотоплетизмографического) датчика, частоту сердечных сокращений и частоту дыхания записывают с использованием ФПГ и/или ЭКГ (электрокардиографических) датчиков, а также движения глаз и ног во время исследования – с использованием оптических датчиков, акселерометров или других датчиков.
Тип информации, которую подвергают мониторингу с целью исследования сна, зависит от его цели. Одной общей целью является диагностика апноэ во время сна, при которой основной информацией, подлежащей получению, являются получаемые случаи апноэ и гипопноэ, определенные датчиками дыхания и ФПГ-датчиками. Необходимый для данного типа исследования сна набор датчиков, например, встроен как часть системы для исследования сна в домашних условиях, которая не требует ЭЭГ-обнаружения. Это также очень распространенный тип исследования сна в лабораториях исследования сна, в случае чего измеряют более широкий набор параметров.
В исследование сна могут быть вовлечены датчики, которые обеспечивают возможность мониторинга фазы сна. В качестве альтернативы, могут быть обеспечены дополнительные датчики для мониторинга фазы сна в качестве отдельной информации для исследования сна, если датчики для исследования сна предназначены для другой цели.
Для выдачи индикации фаз сна могут быть использованы другие датчики, например, ЭЭГ-датчики, ЭКГ-датчики и ФПГ-датчики. Таким образом, даже если ЭЭГ-датчики, которые изначально использовали для обнаружения фаз сна, спадают или иным образом перестают функционировать, для продолжения определения фазы сна могут быть использованы другие датчики, которые присутствуют как часть системы исследования сна.
Во время сна у субъектов обычно чередуется фаза быстрого движения глаз (БДГ) и три или четыре различные фазы НБДГ в зависимости от используемых моделей и/или определений. Фазы НБДГ обычно называют фазой 1 - фазой 3 или фазой 4, по обстоятельствам. При определении фаз сна для субъекта может быть получен паттерн фаз.
На фиг. 1 показаны характерные признаки активности головного мозга в различных фазах сна. В частности, на фиг. 1 показаны общие иллюстративные графики для ЭЭГ (электроэнцефалографического) исследования, ЭОГ (электроокулографического) исследования и ЭМГ (электромиографического) исследования при бодрствовании, фазе БДГ и фазах НБДГ.
ЭЭГ измеряет электрическую активность головного мозга, ЭОГ измеряет движение глаз, а ЭМГ измеряет мышечную активность, например, с использованием поверхностного электрода или матрицы электродов.
Как правило, ЭЭГ-сигналы, например, могут быть измерены и/или приняты с использованием одного или более электродов, расположенных на голове субъекта. Амплитуду этих сигналов, а также особенности пиков, впадин, сонных веретен, k-комплексов, медленных волн и/или частотных характеристик в этих сигналах могут быть проанализированы для отличения текущей фазы сна субъекта. Например, известно, что медленные волны чаще встречаются в фазе сна 3 и фазе сна 4, тогда как сонные веретена могут чаще встречаться в фазе сна 2.
На фиг. 2 показано прохождение субъектом пяти фаз сна в течение периода, составляющего приблизительно 8 часов сна, как записано при помощи ЭЭГ. На фиг. 3 более подробно показаны приблизительно первые два часа, изображенные на фиг. 2. Например, на фиг. 3 показано сонное веретено в фазе 2, в которой амплитуда увеличивается в центре сонного веретена. Анализ сигналов на фиг. 1 и 2, например, частотный анализ, может быть использован для отличия различных фаз сна, например, на основе отличающихся характеристик в течение фазы сна.
Существуют различные известные системы для мониторинга фазы сна, т.е. для определения фаз сна, которые не ограничены комбинацией ЭЭГ-, ЭОГ- и ЭМГ-сигналов.
В наиболее типичной системе используют по меньшей мере ЭЭГ-сигнал, как показано выше, полученный с использованием электродов, прикрепленных к коже головы. Измеренная активность головного мозга даже от ЭЭГ-сигнала может быть классифицирована как фазы сна НБДГ (N1, N2, N3), БДГ-фаза быстрого движения глаз и фаза бодрствования.
Однако было высказано предположение о том, что могут быть использованы другие параметры, такие как ЭКГ-сигнал и/или сигналы дыхания и движения тела. Например, это предложено в WO 2009/128000.
Кроме того, известно обеспечение раздражителей субъекту и использование реакций на них для выдачи индикации или подтверждения фазы сна. Данный подход, например, раскрыт в WO 2014/118693. В данной системе сенсорные раздражители могут включать зрительные раздражители, слуховые раздражители, тактильные раздражители, обонятельные раздражители, электромагнитные раздражители, соматосенсорные раздражители, другие сенсорные раздражители и/или любую их комбинацию и/или последовательность. Таким образом, источник раздражителя может включать одно или более из источника света, динамика, электроакустического преобразователя, вибрирующего элемента или устройства, устройства или системы, выполненного/выполненной с возможностью вырабатывания запахов, или электродов.
В настоящем изобретении может быть использована любая известная компоновка датчиков для обеспечения определения фазы сна субъекта. Следует отметить, что в данном контексте состояние бодрствования включено как одна из фаз сна.
На фиг. 4 показана система исследования сна.
Она содержит набор датчиков для мониторинга физиологических параметров субъекта во время сна в качестве части исследования сна и для мониторинга фазы сна субъекта.
Датчики включают ЭЭГ-датчик 12 в виде набора электродов для кожи головы, ЭОГ-датчик 14 в виде оптической системы, встроенной в пару очков, ЭКГ-датчик 16, ЭМГ-датчик 18 (в данном примере прикреплен на руку), ФПГ-датчик 20.
Они представляют собой лишь примеры типов датчика, которые могут быть использованы для сбора физиологической информации о субъекте. Другие примеры представляют собой акселерометры, ремни усилия (на грудь и живот), пероральные тепловые датчики, датчики для выделений из носа, микрофоны.
Выходные данные от поднабора этих датчиков могут быть интерпретированы для обеспечения определения фазы сна.
Обычный набор каналов, записываемых во время полисомнографии (ПСГ), имеют как избыточные, так и некоторые сигналы датчиков, которые более важны, чем другие. Например, как правило существует четыре или более ЭЭГ-каналов и два усилительных канала. Хотя это не идеально, запись может быть записана только одним ЭЭГ-каналом и одним усилительным каналом.
Поскольку исследования сна обычно проводят для оценки связанных со сном расстройств дыхания, сигналы дыхательного потока могут быть более важными, чем, например, ЭМГ-сигналы ноги. Специалист в области сна не будет рисковать будить пациента для коррекции ЭЭГ-электродов, если все еще был пригодный ЭЭГ-канал, а будет ждать естественного пробуждения для того, чтобы войти и отрегулировать сигнал. Однако, если нет пригодного канала потока, это приводит к беспокойству пациента.
Следует отметить, что исследования сна также могут быть использованы для других целей, не только для определения расстройств дыхания. Например, если есть подозрение на синдром беспокойных ног (СБН) очень важно размещение ЭМГ-датчиков на ногах.
Процессор 22 выполнен с возможностью определения из выходных данных набора датчиков необходимости вмешательства в состояние субъекта для обслуживания или ремонта системы исследования сна.
Это обычно происходит, когда датчик отсоединен от субъекта или отказывается работать по какой-либо другой причине. Процессор 22 может обнаруживать это на основе получаемых сигналов, не согласующихся с нормальным захватом сигнала.
После этого процессор может определять из выходных данных набора датчиков (т.е. тех, которые все еще правильно работают) текущую фазу сна субъекта.
Из этой информации о фазе сна может быть получено оптимальное время для проведения вмешательства, которое обладает меньшей степенью беспокойства для субъекта.
Система содержит устройство 24 выходного интерфейса, которое в данном случае показано как удаленное портативное устройство, такое как смартфон, с которым поддерживает связь процессор. Оно выдает сигнал тревоги о том, что система нуждается в обслуживании, а также указание того, когда вмешательство является наиболее подходящим. Выдаются выходные данные, указывающие на оптимальное время.
Данная система обеспечивает оптимальный расчет времени для вмешательства в режиме реального времени, что сводит к минимуму возможное нарушение сна, в целом давая результаты исследования сна более высокого качества.
Безусловно, наилучшим вариантом будет зайти в помещение, когда пациент бодрствует. В противном случае существует строгое предпочтение избегать нарушения сна в фазе БДГ, поскольку в течение ночи сон в фазе БДГ короче, а дыхание зачастую сильно отличается от других фаз сознания. Во время медленноволнового сна (N3 и N4) пациенты с меньшей вероятностью проснутся из-за входа специалиста в комнату. Таким образом, вмешательство может быть проведено, когда субъекты пребывают в фазах сна N3 или N4. Выполнение манипуляций с субъектом-пациентом во время этих фаз сна менее беспокоящее и, таким образом, менее вероятно приведет к пробуждению, чем во время других фаз сна.
Время, когда входить или не входить в помещение, на практике будет зависеть от матрицы решений, которая оценивает срочность коррекции сигнала. В частности, определяют то, пригодно или нет исследование без сигнала, а также уровень сознания пациента.
Система может компенсировать отсутствие специалистов в области сна за счет содействия им в принятии решений.
Исследование сна может само требовать идентификации фаз сна, однако это не существенно. Таким образом, в некоторых случаях датчики для исследования сна (первый набор) полностью отделены от тех (второй набор), которые необходимы для выполнения определения фаз сна. В других случаях датчики перекрываются с теми, которые задействованы в исследовании сна, в качестве поднабора датчиков, которые могут быть использованы для обеспечения определения фаз сна.
Как ясно из фиг. 4, набор датчиков для исследования сна может выполнять мониторинг таких параметров, как уровень кислорода в крови (ФПГ-датчик 20), частота сердечных сокращений (ЭКГ-датчик 16), частота дыхания (ФПГ-датчик 20 или другие датчики, которые не показаны), а также движение глаз (ЭОГ-датчик 16) и рук или ног (ЭМГ-датчик 18). Второй набор датчиков может, например, содержать ЭЭГ-датчики (шлем 12 из ЭЭГ-датчиков).
Выходные данные, указывающие на оптимальное время, могут быть выданы в подходящий момент времени, т.е. когда фаза сна достигает предпочтительной фазы. Однако на основе анализа паттерна сна до этого момента также может быть проведена оценка того, когда фаза сна, вероятно, достигнет этой фазы. Таким образом, может быть выдан сигнал тревоги о необходимости обслуживания, а также результат оценки того, когда должно быть проведено обслуживание. При достижении фактической желаемой фазы сна может быть выдано дополнительное оповещение. Кроме того, процессор может определять ожидаемое время до конца сна и учитывать это при определении оптимального момента времени.
Более обобщенно, в дополнение к определению фаз сна могут учитываться другие факторы, одним из примеров которых является время до конца исследования сна. После этого вся информация может быть объединена для определения наилучшего времени для решения проблемы. Решение также может быть основано на ранге важности различных обнаруженных случаев и их комбинаций. Например, только если удовлетворено некоторое пороговое значение важности, относящееся к некоторой фазе сна, будет выдан сигнал тревоги.
Устройство для вывода может показывать текущую фазу сна и может показывать результаты алгоритма предсказания, например, на основании небольших, но существенных изменений паттерна сна, которые могут быть использованы для предсказания предстоящего изменения фазы сна. Как указано выше, это может быть использовано для предсказания того, когда решение проблемы будет подходящим в будущем.
Устройство для вывода может быть неотъемлемой частью системы, например, находиться на пункте управления, в котором выполняют мониторинг исследования сна. Таким образом, необходимость в отдельном удаленном устройстве, как показано, отсутствует.
На фиг. 5 показан способ исследования сна, включающий мониторинг физиологических параметров субъекта во время сна на этапе 50. Эти параметры используют на этапе 52 для определения фазы сна субъекта.
На этапе 54 определяют необходимость вмешательства в состояние субъекта для обслуижвания или ремонта системы исследования сна. Это основано на отклонениях от нормы в сигналах, получаемых от одного или более датчиков.
На этапе 56 определяют оптимальное время для проведения вмешательства, чтобы оно обладало меньшей степенью беспокойства для субъекта.
На стадии 58 выдают выходные данные, являющиеся показательными в отношении оптимального момента времени. Они могут быть выданы в оптимальный момент времени или перед оптимальным моментом времени, или в обоих случаях.
Данный способ обеспечивает обслуживание системы для исследования сна во время исследования сна таким образом, который с меньшей вероятностью приведет к пробуждению пациента и, таким образом, потенциально не влияет на результаты исследования сна.
Процессор 22 реализует алгоритм для обработки данных с датчиков. На фиг. 6 показан пример компьютера 60 для реализации процессора.
Компьютер 60 содержит, но без ограничения, ПК, рабочие станции, портативные компьютеры, КПК, считывающие устройства, серверы, хранилища и подобное. В целом, в части архитектуры аппаратного обеспечения, компьютер 60 может содержать один или более процессоров 61, память 62 и одно или более устройств 63 ввода/вывода, которые связаны с возможностью поддержания связи посредством локального интерфейса (не показан). Локальный интерфейс может представлять собой, например, но без ограничения, одну или более шин или другие проводные или беспроводные соединения, как известно в данной области техники. Локальный интерфейс может иметь дополнительные элементы, такие как контроллеры, буферы (кэши), драйверы, повторители и приемники, для обеспечения возможности связи. Кроме того, локальный интерфейс может включать соединения адреса, управляющие и/или информационные соединения для обеспечения соответствующих связей между вышеуказанными компонентами.
Процессор 61 представляет собой аппаратное устройство для выполнения программного обеспечения, которое может храниться в памяти 62. Процессор 61 может быть фактически любым специализированным или коммерчески доступным процессором, центральным процессором (ЦП), процессором цифровой обработки сигналов (ЦПОС) или вспомогательным процессором из числа нескольких процессоров, связанных с компьютером 60, и процессор 61 может представлять собой полупроводниковый микропроцессор (в виде микрочипа) или микропроцессор.
Память 62 может содержать любой один или комбинацию элементов энергозависимой памяти (например, оперативное запоминающее устройство (ОЗУ), таких как динамическое оперативное запоминающее устройство (ДОЗУ), статическое оперативное запоминающее устройство (СОЗУ) и т.д.) и элементы энергонезависимой памяти (например, ПЗУ, стираемое программируемое постоянное запоминающее устройство (СППЗУ), электронно стираемое программируемое постоянное запоминающее устройство (ЭСППЗУ), программируемое постоянное запоминающее устройство (ППЗУ), лента, постоянная память на компакт-диске (CD-ROM), диск, дискета, картридж, кассета или подобное, и т.д.). Кроме того, память 62 может включать электронные, магнитные, оптические и/или другие типы носителей. Следует отметить, что память 62 может иметь распределенную архитектуру, где различные компоненты расположены удаленно друг от друга, но к ним может получить доступ процессор 61.
Программное обеспечение в памяти 62 может содержать одну или более отдельных программ, каждая из которых содержит упорядоченный список выполняемых команд для реализации логических функций. Программное обеспечение в памяти 62 содержит подходящую операционную систему (ОС) 64, компилятор 65, исходный код 66 и одно или более приложений 67, в соответствии с иллюстративными вариантами реализации.
Приложение 67 содержит ряд функциональных компонентов, таких как вычислительные блоки, логические, функциональные блоки, процессы, операции, виртуальные блоки и/или модули.
Операционная система 64 управляет выполнением компьютерных программ и обеспечивает составление программы, контроль входных-выходных данных, управление файлами и данными, управление памятью и управление передачей данных и связанные сервисы.
Устройства 63 ввода/вывода могут содержать устройства ввода, такие как, например, но без ограничения, манипулятор-мышь, клавиатура, сканер, микрофон, камера и т.д. Кроме того, устройства 67 ввода/вывода могут также содержать устройства вывода, например, но без ограничения, принтер, дисплей, и т.д. Наконец, устройства 63 ввода/вывода могут дополнительно содержать устройства. которые передают как входные, так и выходные данные, например, но без ограничения, NIC или модулятор/демодулятор (для получения доступа к удаленным устройствам, другим файлам, устройствам, системам или сети), радиочастотный (РЧ) или другой приемопередатчик, телефонный интерфейс, мост, роутер и т.д. Устройства 63 ввода/вывода также содержат компоненты для связи по различным сетям, таким как Интернет или интранет.
Когда компьютер 60 работает, процессор 61 выполнен с возможностью выполнения программного обеспечения, хранящегося в памяти 62, для сообщения данных в память 62 и из нее и для общего управления работой компьютера 60, в соответствии с программным обеспечением. Приложение 67 и операционную систему 64 полностью или частично считывает процессор 61, возможно они буферизуются в процессоре 61, а затем их выполняют.
Следует отметить, что когда приложение 67 реализовано в программном обеспечении, приложение 67 может храниться фактически на любом компьютерочитаемом носителе для использования при помощи или в связи с любой системой или способом, связанной/связанным с применением компьютера. В контексте данного документа компьютерочитаемый носитель может представлять собой электронное, магнитное, оптическое или другое физическое устройство или средство, которые могут содержать или хранить компьютерную программу для использования при помощи или в связи с системой или способом, связанной/связанным с применением компьютера.
Пример, приведенный выше, главным образом направлен на предотвращение пробуждения пациента. Однако существуют моменты времени, когда вмешательство необходимо и субъект должен быть разбужен – например, для обеспечения его хорошего самочувствия или безопасности. В данном случае фаза сна может быть выбрана таким образом, чтобы пробуждение субъекта имело меньшую степень беспокойства. Это будет другим моментом времени для вмешательства, когда пациента нельзя будить.
В качестве примера, замысел пробуждения пациента в оптимальное время описан в US 8876737. Предполагается, что пробуждение может происходить во время фаз N1 и N2 сна. Таким образом, система, в соответствии с настоящей заявкой, может определять оптимальный момент времени, как N1 и N2, если определено, что пациента следует разбудить.
Таким образом, термин «меньшая степень беспокойства для субъекта» может включать его преднамеренное пробуждение или его преднамеренное непробуждение.
Примеры, приведенные выше, основаны на обнаруженном сбое датчика и определении необходимого момента времени для вмешательства. Кроме того, оптимальный момент времени для вмешательства может быть основан на предсказанном сбое датчика, а не на обнаруженном сбое датчика. Таким образом, если сбой датчика предсказан, фактический сбой может быть предотвращен путем заблаговременной замены или повторного прикрепления датчика. Например, такое предсказание может быть основано на постепенном ухудшении качества данных, где текущего качества данных все еще достаточно для получения желаемой информации, но тенденция касательно качества данных демонстрирует то, что в ближайшем будущем это прекратится. В качестве примера, датчик потока может медленно выпадать, приводя к снижению амплитуды потока, несмотря на ремни усилия, показывая неизменные дыхательные усилия.
Таким образом, «определение необходимости вмешательства в состояние субъекта для обслуживания или ремонта системы исследования сна» включает обнаружение сбоя датчика или обнаружение ухудшения сигнала датчика, что является показательным в отношении будущего сбоя датчика. Это может включать любые другие приспособления или регулировки датчика, необходимые во время исследования сна.
Другие варианты раскрытых вариантов реализации могут быть поняты и реализованы специалистом в данной области техники при осуществлении заявленного изобретения на практике, после ознакомления с фигурами, описанием и прилагаемой формулой изобретения. В пунктах формулы изобретения слово «содержащий» не исключает другие элементы или этапы, а грамматические показатели единственного числа не исключают множественное число. Сам по себе тот факт, что некоторые меры указаны во взаимно отличающихся зависимых пунктах формулы изобретения, не указывает на то, что комбинация этих мер не может быть использована для преимущества. Все ссылочные позиции в пунктах формулы изобретения не следует рассматривать в качестве ограничения объема.