[发明专利]用于确定人的睡眠和睡眠阶段的系统和方法有效
申请号: | 201280035419.X | 申请日: | 2012-05-15 |
公开(公告)号: | CN103717125A | 公开(公告)日: | 2014-04-09 |
发明(设计)人: | A·G·穆泽特 | 申请(专利权)人: | V视股份有限公司 |
主分类号: | A61B5/024 | 分类号: | A61B5/024;A61B5/11;A61B5/145 |
代理公司: | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 | 代理人: | 冯玉清 |
地址: | 瑞士*** | 国省代码: | 瑞士;CH |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 确定 睡眠 阶段 系统 方法 | ||
本发明涉及用于确定人的睡眠和/或睡眠阶段的系统和方法,并且特别涉及一种用于根据从人的心率和移动导出的心率类别和移动类别来确定睡眠阶段过渡的系统和方法。
背景技术
许多人面临由于睡眠异常和睡眠干扰而导致的问题。举例来说,存在许多睡眠异常或病况,并且可能存在发作性睡病、梦游或者例如失眠或睡眠过度之类的异常睡眠长度等不同表现。此外,人的睡眠可能会受到打鼾或者例如光或噪音之类的环境因素的干扰,其中打鼾常常与阻塞性睡眠呼吸暂停综合症相关联。这些睡眠干扰通常以睡眠事件的发生结合例如自主性(呼吸或心脏)或运动性变更之类的生理变量的突然改变为标志。睡眠事件还可能是由例如睡眠呼吸暂停、下肢不宁、异常移动、梦游、心率不稳、梦魇、夜惊等睡眠病况的症状而导致的。因此,打鼾的睡眠者或者在梦魇或夜惊期间的说话和尖叫通常将导致异常的睡眠事件。不论是从健康(护理)的角度还是从社会经济的角度来看,异常的或者存在干扰的睡眠都会导致许多后果。
为了检测人们的睡眠异常和干扰的原因,睡眠实验室可以对人实施睡眠评分,即确定各个睡眠阶段及其过渡。在睡眠实验室中,在多导睡眠监测中观测生理参数并且记录相应的数据。多导睡眠监测期间的这一记录包括例如脑电图(EEG)、眼电图(EOG)和肌电图(EMG)之类的主要数据,以及例如心率、呼吸、血氧以及身体移动之类的次要数据。EEG被用来根据其频率和幅度检测并辨识脑波。通过EOG识别并分析眼球的移动。EMG允许评估并记录由骨骼肌产生的电活动。
在传统上,睡眠评分是基于对在睡眠周期当中连续进行的EEG、EOG和EMG记录进行分析。这些生理数据由通过附着到被测试/被记录人员的头皮和面部的不同部分的小电极记录的电位的波动表示。
随后由睡眠专科医生根据定义不同睡眠阶段的国际上所接受的规则对这些电位进行解释。每一个睡眠阶段由记录上的特定EEG波的存在和富集表征。此外,通过EOG记录检测到的眼睛移动主要在快速眼睛移动(REM)睡眠阶段期间存在,并且EMG取决于睡眠阶段和身体移动的同时存在而表现出紧张性和位相性水平的变化。
多导睡眠监测存在许多缺点。举例来说,在通过使用固定在颅骨的几个侧面的电极来记录EEG电位的过程中,例如电极被粘贴在面部和颅骨上。
此外,EOG和EMG需要把电极和传感器附着到被测试人员的面部、颅骨或其他身体部分。为了检测睡眠期间的眼睛移动,EOG需要把电极粘贴或者以其他方式附着在人的眼睛附近或眼睑上。
所有这些电极还需要附接到所述电极并且引导到放置在床头附近的装置的连线,连线限制了被测试人员的移动自由。因此,由于连线、不寻常的睡眠环境以及在寝具条件下强加的计划安排,这样的记录具有突显性。因此,这样的测试的结果可能会由于被测试人员的环境发生改变而存在失真。
此外,由于记录技术的复杂性,多导睡眠监测存在局限性。具体来说,需要例如睡眠实验室之类的特定记录场所、专用装备以及训练有素的工作人员。因此,多导睡眠监测仍然是用于睡眠评估的一种昂贵的特例性方法。
在US5,902,250中描述了基于眼睑移动(EOG)、头部移动和心搏信号(心电图-ECG)的检测的多导睡眠监测系统。但是所描述的系统较为昂贵,并且会由于所需的传感器和连线的数量而产生睡眠干扰。此外,在US5,902,250中描述的系统在确定睡眠阶段方面不很精确,而且不会确定睡眠阶段过渡。
此外,US7,351,206涉及一种睡眠状态确定设备,其基于一系列脉搏间隔数据确定睡眠状态。如果身体移动数据的波动数量大于预定阈值,则确定身体移动数据以便从一系列脉搏间隔数据中去除与身体移动数据并行地测量的所述脉搏间隔数据。如果身体移动的数量很多或者具有较长持续时间,则数据的缺乏会导致不精确的睡眠阶段确定。因此,所导出的结果可能不足以可靠地为睡眠阶段评分。
WO98/43536A1公开了一种用于确定患者的睡眠状态的方法。所述方法包括:监测患者的心率变异性,并且基于所述心率变异性确定睡眠状态。所述方法还可包括:监测眼睑移动的频率,并且基于眼睑移动的频率做出睡眠状态确定。一种用于确定呼吸模式的方法包括:通过接收心搏信号监测心率变异性,并且从所述信号的强度确定呼吸模式。一种基于家用的、可佩戴的整装式系统确定睡眠状态、呼吸模式,并且基于眼睑移动的频率、头部移动的频率和心率变异性评估患者的心脏呼吸风险。
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