用于促进受试者的连续睡眠的装置和系统及其使用方法与流程

用于促进受试者的连续睡眠的装置和系统及其使用方法
1.相关申请本技术要求2019年4月1日提交的第62/827,476号美国临时申请的优先权，其公开内容通过引用整体并入本文。


背景技术：

2.据估计，美国20
‑
30%的幼儿难以入睡或保持睡眠。为了理解为什么会发生这个问题，回顾睡眠背后的科学是重要的。夜间睡眠以周期发生，其中，我们陷入较深的睡眠阶段，然后在周期结束后陷入较轻的阶段。在浅睡眠期间，在睡眠周期结束后经常会醒来。“整夜睡眠”的人能够在正常的夜间醒来时候简单地回到睡眠。当需要更多睡眠时，这个人就具有自我安抚或独立地使他/她的醒着大脑平静回到睡眠状态的能力。一些婴儿、儿童和成人不能自我安抚。他们需要学会依赖外部辅助来帮助他们入睡，这被称为睡眠关联。睡眠关联通常是与入睡过程相关联的环境因素。婴儿、儿童或成人学习仅在存在这种关联时从醒来进入睡眠。
3.人们必须学习在夜晚开始时独立地入睡，以便当他们在夜晚中间醒来时，他们具有自我安抚回到睡眠的能力。“睡眠训练”是教导依赖睡眠关联的婴儿独立入睡的过程的通用名称。存在着科学证明了的睡眠训练方法，在文献中有支持功效和安全性的充分研究。成功进行睡眠训练的关键是在几天到几周的过程中实施持久、一致的方法。这对于任何看护者都是具有挑战性的。
4.需要一种通过消除或防止睡眠关联来促进睡眠连续性的装置。需要一种在几天到几周的过程中缓慢地摆脱（wean）关联从而训练受试者自我安抚并且“睡眠整夜”的安全且可靠的方式。


技术实现要素：

5.提供本发明内容以介绍将在以下在具体实施方式中进一步描述的一些概念。本发明内容不意图标识所要求保护的主题的关键或必要特征，也不意图用作对所要求保护的主题的范围进行限制的帮助。
6.本公开部分地提供了一种用于对受试者进行睡眠训练的设备、方法和系统。
7.因此，本公开的一个方面提供了一种用于对受试者进行睡眠训练的设备，包括以下各项、由以下各项组成、或基本上由以下各项组成：用于检测受试者状态的单元、用于产生输出以对受试者进行睡眠训练的单元、以及与用于检测的单元和用于产生输出的单元两者进行通信的处理器。
8.在一些实施例中，这些部件可以并入到床垫、床垫褥、可穿戴装置、床附件、床升降器、独立模块中、嵌入到婴儿床/床中、或其某种组合。用于检测受试者状态的单元包括至少一个传感器，在特定实施例中，所述传感器可以物理地集成到设备中以及可从设备中移除。用于产生输出的单元包括至少一个输出装置，在特定实施例中，所述输出装置可以物理地集成到该设备中以及可从该设备中移除。在特定实施例中，处理器物理地集成到设备中以
及可从设备中移除。各种实施例包括通信装置，其电连接到处理器，并且可以物理地集成到设备中以及可从设备中移除。在特定实施例中，通信装置可以将信息传输到设备外部的位置。
9.本公开的另一方面提供了一种用于通过向受试者提供设备来对受试者进行睡眠训练的方法，所述方法包括以下各项、由以下各项组成、或基本上由以下各项组成：（a）经由设备捕获与所述受试者的活动相关联的数据；（b）基于所述数据确定所述受试者的状态；（c）当所述受试者醒着或睡着时产生并发送通知；（c）接收指示所述设备要采取的动作的指令；以及（d）产生由所述设备发送的响应。
10.在特定实施例中，连接的装置被配置成接收通知、确定响应以及发送指令。在一些实施例中，遍及期望的时间段重复这些步骤。
11.在特定实施例中，响应的持续时间和类型是由算法确定的。在特定实施例中，连接的装置使用算法来确定响应。在特定实施例中，算法被配置成随时间而修改响应的持续时间和/或强度，并且最终完全消除输出。
12.各种实施例还允许看护者向算法提供输入，使得算法重新计算响应。一些实施例允许看护者在第一次使用之前提供输入以配置算法。在特定实施例中，连接的装置包含移动应用，包括但不限于允许看护者查看数据并向算法提供输入的配置。一些实施例包括与远程位置共享数据的能力，包括但不限于由授权用户保护和可访问的基于云的数据库。
13.本公开的另一方面提供了一种用于通过向受试者提供设备来对受试者进行睡眠训练的系统，包括以下各项、由以下各项组成、或基本上由以下各项组成：（a）至少一个传感器，用于接收来自所述受试者的输入；（b）至少一个输出装置，用于产生到所述受试者的输出；（c）连接的装置，被配置成接收通知、确定响应以及发送指令；以及（d）处理器，被配置成接收输入，确定受试者的状态，当受试者醒着时发送通知，接收指令，以及通过至少一个输出装置产生响应。
14.各种实施例包括被配置成发送通知和指令的通信装置。
15.在一些实施例中，连接的装置包括用于产生指令的算法。
16.在特定实施例中，连接的装置包含移动应用，其被配置成允许看护者查看数据并提供输入以定制响应。在一些实施例中，连接的装置被配置成与远程位置共享数据，包括但不限于由授权用户保护和可访问的基于云的数据库。
17.本公开中包括更新算法和其他软件的能力。在一些实施例中，该更新是由通信装置促进的。在一些实施例中，该更新是来自设备外部的位置。在特定实施例中，来自各受试者的数据被用于产生算法和软件更新。在一些实施例中，这是通过ai或机器学习来完成的。
18.本公开的另一方面提供了本文描述和示出的所有内容。
19.本公开的另一方面提供了一种用于通过消除和/或防止睡眠关联来促进受试者的连续睡眠的方法。该方法包括：（a）提供包括至少一个传感器和至少一个输出装置的设备；（b）使用所述设备监测所述受试者的状态；（c）使用所述至少一个传感器来确定所述受试者处于醒着状态；（d）响应于确定所述受试者处于所述醒着状态，使用所述至少一个输出装置发起并维持能够由所述受试者感受到的输出；（e）使用所述至少一个传感器确定所述受试者处于睡眠状态；（f）响应于确定所述受试者处于所述睡眠状态而停止所述输出，使得所述设备不产生任何输出；（g）在睡眠期期间重复至少步骤（b）。该方法还包括随时间而修改输
出的强度，直到强度达到零。
20.在一些实施例中，在协动阶段和随后的睡眠训练阶段期间执行该方法，并且在睡眠训练阶段期间执行随时间而修改输出的强度。
21.在一些实施例中，该方法包括：所述受试者每晚处于所述醒着状态的总时间量；以及当在特定夜晚或在一系列连续夜晚的每个夜晚，受试者处于醒着状态的总时间量少于预定时间量时，从所述协动阶段切换到所述睡眠训练阶段。
22.在一些实施例中，该方法包括，当处于睡眠训练阶段时：确定所述受试者每晚处于所述醒着状态的总时间量；当在特定夜晚或一系列连续夜晚的每个夜晚所述受试者处于所述醒着状态的总时间量少于预定时间量时，减小所述输出的强度；以及重复所述确定和减小步骤，直到输出的强度为零。该方法可以包括，当处于睡眠训练阶段时：当在特定夜晚或一系列连续夜晚的每个夜晚所述受试者处于所述醒着状态的总时间量大于所述预定时间量时，增加所述输出的强度；以及重复所述确定、减小和增加步骤，直到输出的强度为零。
23.在一些实施例中，该方法包括响应于确定受试者处于醒着状态的时间长于预定时间量而增加输出的强度。
24.在一些实施例中，该设备包括床垫、被配置成容纳在床垫下方的床垫褥、被配置成容纳在床垫上方的床垫褥、婴儿床、被配置成附接至婴儿床的装置、或可穿戴装置。
25.在一些实施例中，至少一个传感器包括麦克风和/或加速度计。
26.在一些实施例中，至少一个输出装置包括致动器和/或扬声器。
27.在一些实施例中，在连续确定所述受试者处于所述醒着状态之后的预定时间量之后，执行发起并维持所述输出。
28.在一些实施例中，在连续确定受试者处于睡眠状态之后的预定时间量之后执行停止输出。
29.在一些实施例中：所述至少一个传感器和所述至少一个输出装置各自与处理器进行通信，基于由所述至少一个传感器捕获的数据使用所述处理器来执行确定所述受试者处于所述醒着状态以及确定所述受试者处于所述睡眠状态，并且响应于由所述处理器产生的指令来执行发起并维持所述输出以及停止所述输出。该设备可以包括处理器。该设备可以包括通信装置，并且与该设备进行通信的连接的装置可以包括处理器。在一些实施例中，该方法包括响应于在连接的装置上的用户输入来修改设备的操作。
30.在一些实施例中，该方法包括：循环通过多个不同的输出；确定哪个特定输出或输出的组合对于所述受试者最有效；以及使用对于所述受试者最有效的特定输出或输出的组合作为所述输出。
31.本公开的另一方面提供了一种用于通过消除和/或防止睡眠关联来促进受试者的连续睡眠的系统。该系统包括：设备，包括至少一个传感器和至少一个输出装置；以及与至少一个传感器和至少一个输出装置进行通信的处理器。在协动阶段期间，处理器被配置成：（a）监测所述受试者的状态；（b）响应于从所述至少一个传感器接收的数据来确定所述受试者处于醒着状态；（c）响应于确定所述受试者处于所述醒着状态，指示所述至少一个输出装置发起并维持能够由所述受试者感受到的输出；（d）响应于从所述至少一个传感器接收的数据来确定所述受试者处于睡眠状态；（e）响应于确定所述受试者处于所述睡眠状态而指示所述至少一个输出装置停止所述输出，使得所述设备不产生任何输出；以及（f）在睡眠期
期间重复至少操作（a）。在紧接在所述协动阶段之后的睡眠训练阶段期间，所述处理器被配置成随时间而修改所述输出的强度，直到所述强度达到零。
32.在一些实施例中，处理器被配置成：确定所述受试者每晚处于所述醒着状态的总时间量；以及当在特定夜晚或一系列连续夜晚的每个夜晚，受试者处于醒着状态的总时间量少于预定时间量时，将所述设备从所述协动阶段切换到所述睡眠训练阶段。
33.在一些实施例中，在睡眠训练阶段期间，处理器被配置成重复地：确定所述受试者每晚处于所述醒着状态的总时间量；当在特定夜晚或一系列连续夜晚的每个夜晚，所述受试者处于所述醒着状态的总时间量少于预定时间量时，指示所述至少一个输出装置减小所述输出的强度；以及可选地，当在特定夜晚或一系列连续夜晚的每个夜晚，受试者处于醒着状态的总时间量大于预定时间量时，指示所述至少一个输出装置增加输出的强度。
34.在一些实施例中，所述处理器被配置成响应于确定所述受试者处于所述醒着状态的时间长于预定时间量，指示所述至少一个输出装置增加所述输出的强度。
35.在一些实施例中，该设备包括床垫、被配置成容纳在床垫下方的床垫褥、被配置成容纳在床垫上方的床垫褥、婴儿床、被配置成附接至婴儿床的装置、或可穿戴装置。
36.在一些实施例中，所述至少一个传感器包括至少一个麦克风，所述至少一个麦克风可选地在床垫或床垫褥中或者连接到床垫或床垫褥。
37.在一些实施例中，所述至少一个输出装置包括致动器，所述致动器被配置成使床垫或床垫褥振荡或振动。
38.在一些实施例中，所述至少一个输出装置包括至少一个扬声器，其可选地在床垫或床垫褥中或连接到床垫或床垫褥。
39.在一些实施例中，所述处理器被配置成在连续确定所述受试者处于所述醒着状态之后的预定时间量之后，指示所述至少一个输出装置发起并维持所述输出。
40.在一些实施例中，所述处理器被配置成在连续确定所述受试者处于所述睡眠状态之后的预定时间量之后，指示所述至少一个输出装置停止所述输出。
41.该设备可以包括处理器。该设备可以包括通信装置，并且该系统可以包括与该设备进行通信的连接的装置，其中，该连接的装置包括处理器。
42.在一些实施例中，该系统被配置成接收用户输入以：建立初始设置，选择用于输出的优选声音和运动，在处理器指示至少一个输出装置发起并维持输出之前调整连续确定受试者处于醒着状态的预定时间量，实时调整输出的强度，选择输出的声音类型，调整或选择输出的运动性质，调整或选择用于协动阶段的时间长度，调整或选择用于睡眠训练阶段的时间长度，和/或调整或选择在睡眠训练阶段期间减小输出的强度的速率。
43.本公开的另一方面提供了一种用于通过消除和/或防止睡眠关联来促进受试者的连续睡眠的设备。该设备包括至少一个传感器、至少一个输出装置、以及与该至少一个传感器和该至少一个输出装置进行通信的处理器。在协动阶段期间，处理器被配置成重复地：响应于从所述至少一个传感器接收的数据来确定所述受试者处于醒着状态；响应于确定所述受试者处于所述醒着状态，指示所述至少一个输出装置发起并维持能够由所述受试者感受到的输出；响应于从所述至少一个传感器接收的数据来确定所述受试者处于睡眠状态；以及响应于确定所述受试者处于所述睡眠状态而指示所述至少一个输出装置停止所述输出，使得所述设备不产生任何输出。在紧接在所述协动阶段之后的睡眠训练阶段期间，所述处
理器被配置成随时间而修改所述输出的强度，直到所述强度达到零。
附图说明
44.在以下结合附图进行的描述中解释本公开的前述方面和其他特征，在此：图1示出根据本公开的各种实施例的装置的基本部件；图2示出根据本公开的各种实施例的床垫；图3示出根据本公开的各种实施例的床垫褥；图4示出根据本公开的各种实施例的可穿戴装置；图5示出根据本公开的各种实施例的系统的图；图6示出根据本公开的各种实施例的系统的图；图7示出根据本公开的各种实施例的方法的流程图；图8示出根据本公开的各种实施例的方法的流程图；图9示出根据本公开的各种实施例的方法的流程图；图10示出根据本公开的各种实施例的方法的流程图。
具体实施方式
45.为了促进对本公开原理的理解，现在将参考优选实施例，并且将使用特定语言来描述优选实施例。然而，应当理解，并不因此意图限制本公开的范围，如本文中所示的本公开的这样的变更和进一步修改被预期为本公开所涉及的领域的技术人员通常将想到的。
46.冠词“一”和“一个”在本文中用于指冠词的语法主体的一个或多于一个（即至少一个）。例如，“一个元件”是指至少一个元件，并且可以包括多于一个元件。
[0047]“约”用于通过提供给定值可以“略高于”或“略低于”端点来为数值范围端点提供灵活性，而不影响所需结果。
[0048]
本文所用的术语“包括”、“包含”或“具有”及其变体是指包括其后所列的要素及其等同物以及另外的要素。如本文所用，记载为“包括”、“包含”或“具有”某些要素的实施例也被认为是“基本上由那些某些要素组成”和“由那些某些要素组成”。如本文所用，“和/或”是指并涵盖一个或多个相关联的所列项的任何和所有可能组合、以及在以替代（“或”）来解释的情况下不包括组合。
[0049]
如本文所用，过渡短语“基本上由
……
组成”（和语法上的变体）应解释为包括所要求保护的发明的所记载的材料或步骤、和“本质上不影响基本和新颖特征的那些”。参见in re herz，537 f.2d 549,551
‑
52,190 u.s.p.q.461,463（ccpa 1976）（在原始文献中强调）；也参见mpep
§
2111.03。因此，本文所用的术语“基本上由
……
组成”不应解释为等同于“包含”。
[0050]
此外，本公开还预期，在一些实施例中，本文阐述的任何特征或特征组合可被排除或省略。举个例子，如果说明书陈述复合物包含组分a、b和c，则具体意图a、b或c中的任一个或其组合可以被省略并且单独地或以任何组合形式被放弃。
[0051]
注意，关于一个实施例所描述的任何一个或多个方面或特征可以被并入不同的实施例中，尽管没有相对于其的具体描述。也就是说，所有实施例和/或任何实施例的特征都可以以任何方式和/或组合来组合。申请人保留改变任何最初提交的权利要求或相应地提
交任何新权利要求的权利，包括能够修改任何最初提交的权利要求以从属于和/或并入任何其他权利要求的任何特征的权利，尽管最初没有以该方式要求保护。本发明的这些和其他目的和/或方面将在下面阐述的说明书中详细解释。
[0052]
除非本文另有说明，本文中对数值范围的记载仅旨在用作单独提及落入该范围内的每个单独值的速记方法，并且每个单独值被并入说明书中，如同其在本文中被单独记载一样。例如，如果浓度范围被陈述为1%至50%，则意在本说明书中明确地列举诸如2%至40%、10%至30%或1%至3%等之类的值。这些仅是具体意图的示例，并且在所列举的最低值和最高值之间并且包括所列举的最低值和最高值的数值的所有可能组合被认为在本公开中明确地陈述。
[0053]
如本文所用的，“治疗”、“疗法”和/或“治疗方案”是指响应于患者所表现的或患者可能易感的疾病、病症或生理状况而进行的临床干预。治疗的目的包括减轻或防止症状，减缓或停止疾病、病症或状况的进展或恶化，和/或缓解疾病、病症或状况。如本文所用，术语“睡眠训练”、“进行睡眠训练”、“促进连续睡眠”及其任何变化是指训练受试者在整个时间段内自己入睡和睡眠而不需要护理人员干预的实践。
[0054]
如本文所用，术语“睡眠关联”（也称为“睡眠开始关联”）是指与入睡过程相关联的特定刺激、对象或设置。可以存在积极睡眠关联和消极睡眠关联两者。积极睡眠关联通常出现在整个晚上，并且不会导致睡眠中断。例如，积极睡眠关联可以是停留在整晚上的白噪声机器、特定的枕头/毯子、床上伙伴等。消极睡眠关联仅在夜晚开始时存在，并且必须在正常的夜晚醒着期间放回原位。这包括看护者对睡眠的干预（例如摇动、保持、进食）、被设置为利用定时器关闭的电视、特定歌曲等。
[0055]
如本文所用，术语“受试者”和“患者”在本文中可互换使用，并且是指人和非人动物。受试者优选是人，并且在一些实施例中可以是婴儿。在一些实施例中，受试者可以是患有睡眠障碍的人。本公开的术语“非人动物”包括所有脊椎动物，例如哺乳动物和非哺乳动物，例如非人灵长类、绵羊、狗、猫、马、牛、鸡、两栖动物、爬行动物等。睡眠障碍是指影响、破坏或涉及睡眠的任何障碍。
[0056]
如本文所用，术语“看护者”和“授权用户”及其任何变型在本文中可互换使用，并且是指具有对受试者的看护责任的人，包括医疗的和非医疗的。授权用户可以包括例如医疗专业人员、保健工作者等，他们正在治疗或以其他方式向受试者提供看护。
[0057]
如本文所用，术语“状态”及其任何变型是指受试者在特定时间的特定状况，例如醒着或睡眠。
[0058]
如本文所用，术语“电子通信”及其任何变型意味着允许在电子连接的两个受试者之间以任何形式传输信息的物理的和其他的任何连接。这包括但不限于有线连接、网络连接或任何其他类型的无线连接。
[0059]
如本文所用，术语“连接的装置”及其任何变型是指在设备外部的装置，其可以例如通过电子或网络连接与设备进行通信。
[0060]
如本文所用，术语“基于云的数据库”及其任何变型是指保持在外部服务器上并且可使用网络连接从任何远程位置访问的结构化数据集。
[0061]
除非另有定义，否则本文所用的所有技术术语都具有与本公开所属领域的普通技术人员通常理解的相同的含义。
[0062]
本公开部分地提供了一种用于对受试者进行睡眠训练的设备、方法和系统。
[0063]
设备本公开的一个方面提供了一种设备，其包括至少一个传感器、至少一个装置和处理器、由至少一个传感器、至少一个装置和处理器组成、或基本上由至少一个传感器、至少一个装置和处理器组成，所述至少一个传感器用于检测受试者的状态，所述至少一个装置用于产生到受试者的输出，所述处理器与一个或多个传感器和一个或多个输出装置两者进行通信，如图1所示。
[0064]
在本公开的一些实施例中，一个或多个传感器[1]中的每一个可以选自包括以下各项的组：麦克风、加速度计、温度传感器、光传感器、压力传感器及其任何组合。这允许基于各种度量来检测受试者的状态，所述度量诸如移动、声音和位置，其指示受试者是否正在移动、哭泣、是否存在光、或者受试者是否在装置上或装置附近。
[0065]
在本发明的一些实施例中，处理器[2]连接到一个或多个传感器[1]并与之通信，并且从任何传感器接收数据，例如移动、压力、声音或光。该数据用于确定受试者的状态。例如，如果处理器从传感器接收到指示特定声音模式的数据，则受试者可能正在哭泣。根据这种类型的数据，处理器[2]可以确定受试者是醒着的。相反，没有声音、移动或其他数据可以指示受试者睡着了。如果传感器数据指示受试者醒着，则处理器[2]产生被发送到一个或多个输出装置[3]的指令，并产生到受试者的输出。处理器[2]可以选自包括以下各项的组：微控制器、微处理器、片上系统、及其任意组合。
[0066]
在本公开的一些实施例中，一个或多个输出装置[3]中的每一个连接到处理器[2]并与之通信，并且从处理器接收指令，其触发指定的输出。一个或多个输出装置[3]中的每一个都可以选自包括以下各项的组：诸如振动或摇动睡眠表面的振动器或摇动器或者摇晃或振荡睡眠表面的装置之类的机械致动器、扬声器、发光装置、气味发出装置及其任何组合。这允许受试者暴露于各种输出，诸如声音、光、振动和运动。然后，由一个或多个输出装置[3]产生的输出安抚受试者从醒着状态到睡眠状态。
[0067]
另外，在本公开的一些实施例中，处理器[2]可以包含算法，所述算法被配置成规定由一个或多个输出装置[3]产生的输出的持续时间和类型。
[0068]
一个优点是设备的自动性质。根据一个实施例，算法被配置成随时间的推移随着每次使用而自动修改输出的持续时间和/或强度，以便最终完全停止输出。这是通过最少的看护者动作来实现的；例如，在一些实施例中，看护者在第一次使用设备之前提供输入以初始化算法。在其他实施例中，看护者可以选择提供正在进行的输入，使算法重新计算输出，以便符合看护者偏好。
[0069]
如图2
‑
4所示，在本公开的一些实施例中，任何或所有部件（包括一个或多个传感器[1]、处理器[2]和一个或多个输出装置[3]）可以被并入到包含该设备的壳体中。在一些实施例中，一个或多个部件可以物理地集成到壳体中并且可选地可从壳体中移除。在本公开的一些实施例中，壳体可以包括床垫、床垫褥、可穿戴装置、床附件、床升降器、独立模块或其任何组合。
[0070]
在一个实施例中，如图2所示，壳体包括床垫[4]。在另一实施例中，如图3所示，壳体包括床垫褥、垫子、软垫或类似配置，受试者睡在其上[5]，其包括放置在床垫顶部上并可从床垫移除的褥子。如图4所示，可穿戴装置[6]包括穿戴在受试者[7]身体上的装置，包括
但不限于手腕、手、臂、踝、腿或脚。在另一实施例中，设备包括床附件。如本文所用，术语“床附件”包括设计成附接到床或与床连通的任何装置。例如，在一个实施例中，床附件附接到婴儿床的侧面，其中，它能够检测来自受试者的输入并且通过向婴儿床提供振动来产生到受试者的输出。在另一实施例中，床附件包括床升降器，其定位在床的支脚与地板之间。在另一实施例中，装置是与受试者和任何睡眠表面分离并且在受试者和任何睡眠表面外部的独立模块，其中，其能够检测来自受试者的声音输入并且产生到受试者的声音输出。每个实施例使得设备能够在使用时有效地检测受试者的状态并提供到受试者的输出。
[0071]
系统本公开的设备可以是更大的睡眠训练系统的一部分。因此，本公开的另一方面提供了一种用于对受试者进行睡眠训练的系统。如图5所示，该系统包括至少一个传感器[1]、至少一个输出装置[3]和处理器[2]、由至少一个传感器[1]、至少一个输出装置[3]和处理器[2]组成、或基本上由至少一个传感器[1]、至少一个输出装置[3]和处理器[2]组成，所述至少一个传感器[1]被配置成检测来自受试者的输入，所述至少一个输出装置[3]被配置成产生到所述受试者的输出，所述处理器[2]被配置成从所述一个或多个传感器[1]接收输入，基于所述输入来确定所述受试者的状态，产生指令，并且通过所述一个或多个输出装置[3]产生响应。在本发明的一些实施例中，处理器[2]包括用于产生指令的算法。
[0072]
在本公开的各种实施例中，该系统还包括通信装置，该通信装置与处理器[2]电子通信并且使得能够将信息传送到该设备外部的位置。通信装置可选自包括以下各项的组：无线收发器、近场通信芯片组、蓝牙芯片组、以太网组芯片组、无线电装置及其任何组合。在一些实施例中，通信装置使得能够在设备与设备外部的其他装置之间进行无线通信。
[0073]
在本公开的一些实施例中，如图8中另外示出的，系统另外包括连接的装置[8]，其包括算法并且被配置成从处理器接收通知[804]，使用算法[807、808]确定响应，并且将指令[809]传输回处理器。同样在这些实施例中，通信装置被配置成在处理器[2]和连接的装置[8]或该设备外部的其他位置之间传输通知和指令。
[0074]
本公开另外描述了一个实施例，其中，连接的装置[8]包括移动应用，其被配置成允许看护者查看与系统和设备相关联的数据。另外，看护者可以使用移动应用向算法提供输入，以便在第一次使用该设备之前或者在其使用期间的任何时刻初始化该系统，以便定制指令和响应。参见例如图8[801、805]。
[0075]
一个优点是系统的自动性质。根据一个实施例，算法被配置成随时间的推移随着每次使用而自动修改输出的持续时间和/或强度，以便最终完全停止输出。这是通过最少的看护者动作来实现的；例如，在一些实施例中，看护者在第一次使用该设备之前提供输入以初始化算法。在其他实施例中，看护者可以选择提供正在进行的输入，使算法重新计算输出，以便符合看护者偏好。参见例如图8[801、805]。
[0076]
如图6所示，在本公开的一些实施例中，连接的装置[8]或通信装置可以被配置成与远程位置共享数据。在一个实施例中，远程位置包括基于云的数据库[9]。任何这样的数据都是安全的，并且可以由授权用户[10]访问。
[0077]
在本公开的一些实施例中，系统的所有部件都可以电子地、物理地、无线地或通过使能本公开中描述的系统的任何其他方法来连接。
[0078]
使用方法
如图7和图8所示，本公开的另一方面提供了一种用于对受试者进行睡眠训练的方法，包括以下各项、由以下各项组成、或基本上由以下各项组成：（a）从设备的一个或多个传感器捕获与受试者的活动相关联的数据[701]；（b）基于所述数据[702]确定所述受试者的状态；（c）当受试者醒着时产生通知[703、704]；（d）产生指示所述设备要采取的动作的指令，包括其类型和持续时间[808]；以及（e）基于指令[707]产生通过一个或多个输出装置而发出的响应。在本公开的一些实施例中，遍及期望的使用时段而重复这些步骤。
[0079]
在本公开的特定实施例中，指令由算法来确定。该算法可以被配置成在每次使用的开始时自动地减少响应的持续时间，直到持续时间达到零[803]。这是用于自动地对受试者进行睡眠训练的“摆脱”过程的一个实施例。通过减少受试者醒着时产生的响应的持续时间，使受试者逐渐摆脱用于安抚受试者睡眠的刺激，并且能够在整个夜晚连续地自我安抚。
[0080]
在如图8所示的本公开的其他实施例中，看护者可以向算法提供输入。在一个实施例中，可以在第一次使用该设备之前提供输入，并且该输入用于基于看护者的参数和偏好来配置算法[801]。例如，看护者可以设置优选的输出，以特定的输出持续时间/强度来开始如本文所提供的协动（entrainment）过程，或者增加或降低如本文所提供的睡眠训练过程的速度，例如，由算法修改输出持续时间和/或强度的速度。在本公开的另一实施例中，输入可以在贯穿设备使用的任何点处提供，并且被算法用于基于看护者的参数和偏好来重新计算以下指令[805]。例如，看护者可能希望基于有效性来改变优选输出，或者基于结果或其他因素来修改睡眠训练过程的“积极性”。
[0081]
在本公开的一些实施例中，机器学习或人工智能可以用于更新或修改算法。例如，来自先前使用的数据可以被ai用来修改算法并调整对受试者的响应并增加其有效性。另外，来自其他受试者的数据可以被并入ai系统中以便提高总体有效性。
[0082]
在另一实施例中，处理器还被配置成基于分类规则将指示受试者状态的数据分类到多个类别中的至少一个，并且基于指示受试者状态的数据的分类来确定针对受试者的输出。
[0083]
在一个实施例中，分类规则基于在一个或多个训练示例上训练的一个或多个机器学习算法。在一些实施例中，一个或多个机器学习算法对应于以下中的一个或多个：梯度树提升算法、随机森林算法、支持向量机算法、惩罚逻辑回归算法、c5.0算法及其组合。
[0084]
此外，在本公开的其他实施例中，除了算法之外，还可以根据需要或期望来更新在设备中使用的任何软件和固件。这种更新可以无线地、远程地或通过任何其他方法来完成。
[0085]
在本公开的一些实施例中，用于通过消除和/或防止睡眠关联来促进受试者的连续睡眠的方法或算法包括协动阶段和随后的睡眠训练阶段。
[0086]
协动阶段的长度可以在三（3）至30天之间，并且在一些实施例中，长度为约一周或七天。
[0087]
在协动阶段期间，当设备检测到儿童醒着和/或哭了预定或预先指定的时间段时，设备可以产生声音和/或运动（或声音和运动两者）的一致输出，以将儿童安抚回到睡眠。预定的时间段可以在五（5）秒至20秒之间，并且在一些实施例中，为约10秒。
[0088]
如上所述，该设备可以包括至少一个传感器和至少一个输出装置。（一个或多个）传感器可以包括至少一个加速度计和/或至少一个麦克风。在一些实施例中，传感器包括麦克风、在床垫或床垫褥的第一位置（例如，床垫或床垫褥的第一端部）中的第一加速度计、以
及在床垫或床垫褥的第二位置（例如，床垫或床垫褥的第二相对端部）中的第二加速度计。（一个或多个）输出装置可包括被配置成振动床垫或床垫褥的致动器、摇动器或振动器、和/或至少一个扬声器，所述至少一个扬声器被配置成输出安抚的声音（例如，白噪声、心跳、柔和的音乐等）。
[0089]
在设备输出声音和/或运动时，该设备可以继续分析儿童是否醒着和/或哭泣。如果儿童继续醒着和/或哭泣，声音和/或运动的强度可稳定地增加至最大输出水平。一旦设备检测到儿童睡着了，设备就在一段时间（例如，30至60秒）内缓慢地减小输出并且关闭，因此在儿童睡着时不提供声音或运动。该过程随着每次醒来而重复。这是协动阶段。
[0090]
在大约一周之后，儿童应该被“训练”成随着该设备返回睡眠，而不需要看护者（例如父母）来使其返回睡眠。一旦设备检测到每晚醒着时间和/或哭泣的总分钟数最小（例如少于五分钟），则设备就进入睡眠训练阶段。
[0091]
在睡眠训练阶段期间，当设备检测到醒着时，输出的强度可以略小于在前一晚使用的输出的强度。例如，如果儿童接收了针对声音和运动两者的“水平10”输出，则设备可以提供的最大值是“水平9”。只要儿童在给定水平处没有过度哭泣，则输出每晚都将略小于前一晚，直到经过一段时间（例如，三到四周），输出的强度一直降低到零（无输出）。此时，儿童将依靠内部的自我安抚机制来进入睡眠，从而完成睡眠训练过程。然而，如果在睡眠训练阶段期间的哭泣在一晚（或在一系列多晚）超过某个阈值，则协动阶段可以重新开始。
[0092]
一些已知的睡眠产品声称帮助对婴儿进行“睡眠训练”，但是实际上是通过并入诸如整晚的白噪声和运动之类的输出来促进睡眠关联。许多先前研究已经确定了睡眠训练的关键是随时间推移而摆脱这样的睡眠关联。
[0093]
在一些实施例中，代替在睡眠训练阶段期间的稳定摆脱，可以修改底层算法以使其具有哭泣和/或醒着的截止，使得如果儿童在睡眠训练阶段期间在任何给定的夜晚哭泣和/或醒着太长时间，则可以暂时增加声音和/或运动的强度。这样，算法可以被认为是具有更多的响应性修改而不是简单地“摆脱”输出。
[0094]
在一些实施例中，可以修改任何测量度量以改变设备的总体响应性。例如，启动设备（例如，发起输出）所需的哭泣时间长度、输出的强度、声音的（一种或多种）类型、运动的性质、每个阶段的长度、和/或摆脱/修改的速率可以通过调整算法或软件（例如，通过连接的装置上的用户输入）来改变。
[0095]
在一些实施例中，该设备可以使用连接的装置上的移动应用来并入来自诸如父母的看护者的用户输入。例如，可以询问父母他们偏好使用什么声音和/或运动。此外，还可以询问父母他们关于孩子哭泣的能接受的水平。该父母输入可以改变使用哪些输出、以及摆脱/修改的速率。
[0096]
在一些实施例中，底层算法可以实现机器学习并通过各种声音和运动来循环，以确定儿童对哪个或哪个组合最佳响应。一旦学习完成，该设备就可以仅使用儿童身上发现最能起到安抚作用的那些输出。
[0097]
在一些实施例中，该设备收集关于各种度量的数据，诸如正在使用哪些声音和/或运动、儿童每晚哭泣多久、每晚输出的长度等。该数据可以用于修改算法。
[0098]
如图9所示，本公开的另一方面提供了一种用于通过消除和/或防止睡眠关联来促进受试者的连续睡眠的方法，包括：（a）提供包括至少一个传感器和至少一个输出装置的设
备（例如，根据本文描述的实施例的设备）；（b）使用所述设备来监测所述受试者的状态[901]；（c）使用所述至少一个传感器来确定所述受试者处于醒着状态[902]；（d）响应于确定所述受试者处于所述醒着状态，使用所述至少一个输出装置发起并维持能够由所述受试者感受到的输出，使得所述设备不产生任何输出[903、904]；（e）使用所述至少一个传感器来确定所述受试者处于睡眠状态[905]；（f）响应于确定所述受试者处于所述睡眠状态而停止所述输出，使得所述设备不产生任何输出[906]；以及在睡眠期期间重复至少步骤（b）。在一些实施例中，在睡眠期期间重复步骤（b）至（f）至少一次，并且在一些实施例中，在睡眠期期间重复步骤（b）至（f）多次（例如，基于在睡眠期期间确定受试者处于醒着状态的次数）。
[0099]
该方法包括随时间而修改输出的强度，直到强度达到零[908、909]。如上所述，该方法可以在协动阶段和随后的睡眠训练阶段内执行，并且可以在睡眠训练阶段期间执行随时间而修改输出的强度的步骤[907]。在一些实施例中，协动阶段具有3天至30天之间的长度。在一些实施例中，睡眠训练阶段具有3天至30天之间的长度。
[0100]
在一些实施例中，该方法包括：确定受试者每晚处于醒着状态的总时间量；以及当在特定夜晚或一系列连续夜晚的每个夜晚所述受试者处于醒着状态的总时间量少于预定时间量（例如，5分钟）时，从协动阶段切换到睡眠训练阶段。
[0101]
如本文所用，术语“夜晚”可以意指主要的睡眠时段或夜间睡眠时段（例如，与小睡相反）。夜晚可以跨连续的多日。例如但不限于，“夜晚”可以是从第一天的下午8:00到紧接在之后的第二天的上午8:00。
[0102]
在一些实施例中，该方法包括，当处于睡眠训练阶段时：确定受试者每晚处于醒着状态的总时间量；当在特定夜晚或一系列连续夜晚的每个夜晚所述受试者处于醒着状态的总时间量少于预定时间量时，减小所述输出的强度；以及重复确定和减小步骤，直到输出的强度为零。该方法可以包括，当处于睡眠训练阶段时：当在特定夜晚或一系列连续夜晚的每个夜晚所述受试者处于醒着状态的总时间量大于预定时间量时，增加所述输出的强度；以及重复所述确定、减小和增加步骤，直到输出的强度为零。因此，如上所述，底层算法可以提供更多的响应性修改而不是简单地“摆脱”输出。
[0103]
在一些实施例中，该方法包括响应于确定受试者处于醒着状态的时间长于预定时间量而增加输出的强度。例如，如果受试者醒着和/或哭泣超过五分钟，则输出的强度可以增加。这可以在协动阶段期间或者在睡眠训练阶段期间发生。
[0104]
在一些实施例中，在连续确定受试者处于醒着状态之后的预定时间量（例如，3至60秒）之后，执行发起并维持输出[903、904]。在一些实施例中，在连续确定受试者处于睡眠状态之后的预定时间量（例如，5至60秒）之后执行停止输出[906]。
[0105]
至少一个传感器和至少一个输出装置可各自与处理器通信。确定受试者处于醒着状态[902]和确定受试者处于睡眠状态[905]的步骤可以使用处理器基于由至少一个传感器捕获的数据来执行。发起并维持输出[903、904]、停止输出[906]和/或修改输出的强度的步骤可以响应于由处理器产生的指令而执行。如本文所述，指令可由处理器中的算法产生。
[0106]
在一些实施例中，设备包括处理器。在一些实施例中，设备包括诸如收发器的通信装置，并且与设备进行通信的连接的装置包括处理器。如本文所述，可以响应于在连接的装置上的用户输入来修改设备的操作。
[0107]
如图10所示，本公开的另一方面提供了一种用于通过消除和/或防止睡眠关联来
促进受试者的连续睡眠的方法。该方法包括确定设备是否处于睡眠训练阶段[1001]。如果设备没有处于睡眠训练阶段，即，设备处于协动阶段，则所述方法包括监测所述受试者的状态[1002]。如果确定受试者处于醒着状态[1003]，则该方法包括发起输出[1004]并且维持输出和/或增加输出的强度[1005]。如本文所述，如果确定受试者处于醒着状态的时间长于预定时间量，则可以增加输出的强度。同样如本文所述，可以响应于确定受试者已经返回到睡眠状态而停止输出。
[0108]
该方法包括确定受试者是否已经满足开始睡眠训练阶段的标准[1006、1007]。例如，可以基于受试者在特定夜晚或在一系列连续夜晚的每个夜晚处于醒着状态多长时间来做出该确定。
[0109]
如果已经满足开始睡眠训练阶段的标准，则所述方法包括监测受试者的状态[1008]并且确定受试者是否处于醒着状态[1009]。该方法包括修改输出的强度[1010]，包括随时间而减小强度。
[0110]
该方法包括确定是否已经满足使受试者保持在睡眠训练阶段中的标准[1011]。如果否，则设备可以返回或切换到协动阶段。例如，如果输出的强度增大到预定水平以上和/或受试者在特定夜晚或在一系列连续夜晚的每个夜晚处于醒着状态的时间长于预定时间量，则可以使受试者返回到协动阶段。
[0111]
如果已经满足使受试者保持在睡眠训练阶段的标准[1011]，则该方法包括确定输出的强度是否为零[1012]。如果是，则睡眠训练阶段完成，并且过程结束。
[0112]
本文所述的方法可由本文所述的设备或系统来执行。本文所述的方法可由本文所述的设备或系统执行为算法。
[0113]
本公开的又一方面提供了本文所公开和示出的所有内容。
[0114]
本领域技术人员应当容易地理解，本公开非常适于执行所提及的目的并获得结果和优点，以及其中固有的那些。本文所述的本公开目前代表优选实施例，是示例性的，并且没有对本公开范围进行限制的意图。本领域技术人员将想到其中的变化和其他用途，其包括在由权利要求的范围限定的本公开的精神内。
[0115]
不承认任何参考文献（包括本说明书中引用的任何非专利或专利文件）构成现有技术。具体讲，应当理解，除非另有说明，本文中对任何文献的引用都不构成承认这些文献中的任何文献形成美国或任何其他国家的本领域公知常识的一部分。对参考文献的任何讨论陈述了其作者所声称的内容，并且申请人保留质疑本文引用的任何文献的准确性和相关性的权利。除非另外明确指出，本文引用的所有参考文献都通过引用完全并入。在引用的参考文献中发现的任何定义和/或描述之间存在任何差异的情况下，本公开将进行控制。