监测睡眠时段期间对感觉刺激的慢波响应的系统和方法与流程

监测睡眠时段期间对感觉刺激的慢波响应的系统和方法
1.背景
技术领域
2.本公开涉及用于在睡眠时段(session)期间向对象递送感觉刺激的系统和方法。


背景技术：

3.用于监测睡眠和在睡眠期间向对象递送感觉刺激的系统是已知的。基于脑电图(eeg)传感器的睡眠监测和感觉刺激系统是已知的。然而，为了确定对象是否响应感觉刺激并调整刺激参数，常规系统需要多个睡眠时段。


技术实现要素：

4.有利的是，在单个睡眠时段期间确定递送到对象的感觉刺激的效果(例如，确定对象是否将响应刺激)。系统可以调整刺激参数以改变感觉刺激的效果。
5.因此，本公开的一个或多个方面涉及被配置为在睡眠时段期间向对象递送感觉刺激的系统。该系统包括：一个或多个传感器、一个或多个感觉刺激器、一个或多个处理器和/或其他组件。一个或多个传感器被配置为生成输出信号，该输出信号传递与睡眠时段期间对象的大脑活动相关的信息。一个或多个感觉刺激器被配置为在睡眠期间向对象提供感觉刺激。一个或多个处理器耦合到一个或多个传感器和一个或多个感觉刺激器。一个或多个处理器由机器可读指令配置。一个或多个处理器被配置为基于刺激参数控制一个或多个感觉刺激器。
6.在一些实施例中，一个或多个传感器包括被配置为生成与大脑活动相关的信息的一个或多个脑电图(eeg)电极。在一些实施例中，一个或多个处理器还被配置为检测对象中的深度非快速眼动(nrem)睡眠(在较老的睡眠阶段命名法中也称为n3睡眠或s4)。在一些实施例中，一个或多个处理器被配置为确定在睡眠时段期间对象已经在深度nrem睡眠中持续阈值时间量。
7.在一些实施例中，检测深度nrem睡眠包括使得神经网络基于由eeg电极捕获的与对象大脑活动相关的信息而被训练。在一些实施例中，基于输出信号，经训练的神经网络可以确定在睡眠时段期间对象正经历深度nrem睡眠的时间段(period)。经训练的神经网络包括输入层、输出层、以及在输入层和输出层之间的一个或多个中间层。
8.在一些实施例中，一个或多个处理器被配置为使得一旦深度nrem睡眠被检测到，处理器以重复刺激的块的形式向对象施加刺激。在一些实施例中，重复刺激可以是重复振动、重复光脉冲和/或其他重复刺激。在一些实施例中，块通过块间间隔彼此分开，并且重复刺激通过块内间隔彼此分开。在一些实施例中，块间间隔比块内间隔更长。在一些实施例中，块间间隔可以具有一定长度(例如，超过3秒或一些其他长度)。在一些实施例中，块内间隔可以具有比块间间隔的长度更短的特定长度(例如，0.1-2秒或一些其他长度)。这些实施例不是限制性的，并且长度可以变化。
9.在一些实施例中，一个或多个处理器被配置为在睡眠时段期间检测对象中的未受刺激慢波活动。在一些实施例中，未受刺激慢波活动包括在块间间隔期间的对象中的慢波活动。一个或多个处理器被配置为在睡眠时段期间检测对象中的受刺激慢波活动。在一些实施例中，受刺激慢波活动包括在重复刺激(即，重复振动和/或重复脉冲)的块期间的对象中的慢波活动。一个或多个处理器可以将受刺激慢波活动与未受刺激慢波活动进行比较。一个或多个处理器可以基于该比较来更新刺激的刺激参数。
10.在一些实施例中，一个或多个处理器被配置为基于经更新的刺激参数控制感觉刺激器。在一些实施例中，一个或多个处理器可以使感觉刺激器根据经更新的参数向对象提供后续刺激块。然后，一个或多个处理器可以基于经更新的刺激参数检测并且比较针对后续块的未受刺激慢波活动和受刺激慢波活动。在一些实施例中，一个或多个处理器可以重复这些步骤，直到受刺激慢波活动显著高于未受刺激慢波活动。为了确定受刺激慢波活动是否显著高于未受刺激慢波活动，一个或多个处理器可以将未受刺激慢波活动和受刺激慢波活动之间的差异与阈值进行比较。在一些实施例中，基于指示刺激有效性的最小差异来确定阈值。
11.在一些实施例中，一旦受刺激慢波活动和未受刺激慢波活动之间的差异突破(breach)阈值，一个或多个处理器可使刺激器根据最近更新的刺激参数来向对象递送连续刺激。在一些实施例中，阈值可以表示用于指示刺激的有效性的受刺激和未受刺激慢波活动之间的最小差异。
12.在一些实施例中，一个或多个感觉刺激器被配置为使得感觉刺激包括可听音调(audible tones)。在一些实施例中，一个或多个感觉刺激器被配置为使得感觉刺激包括触觉振动。在一些实施例中，一个或多个感觉刺激器被配置为使得感觉刺激包括光脉冲。一个或多个处理器被配置为使得基于该受刺激慢波活动与未受刺激慢波活动的比较来更新刺激的刺激参数包括：改变每个刺激的持续时间、块间间隔的持续时间、块内间隔的持续时间、刺激的数量、刺激的强度和/或刺激频率；和/或使得一个或多个感觉刺激器调整刺激参数。
13.通过参考附图考虑以下描述和所附权利要求，本公开的这些和其他目的、特征和特性、以及结构的相关元件的操作方法和功能以及组件的组合和制造的经济性将变得更加明显，所有附图形成本说明书的一部分，其中相同的附图标记在各个附图中表示相应的组件。然而，应当清楚地理解，附图仅用于说明和描述的目的，而不旨在作为本公开的限制的定义。
附图说明
14.图1是根据一个或多个实施例的被配置为在睡眠时段期间向对象递送感觉刺激的系统的示意图。
15.图2示出了根据一个或多个实施例的由系统执行的若干操作。
16.图3示出了根据一个或多个实施例的作为系统一部分的深度神经网络的示例性架构。
17.图4示出了根据一个或多个实施例的在睡眠时段期间块刺激向对象的递送。
18.图5示出了根据一个或多个实施例的在睡眠时段期间对象中的受刺激和未受刺激
慢波活动之间相对于刺激开始的百分比差异的示例。
19.图6示出了根据一个或多个实施例的块刺激的效果与连续固定刺激的效果之间的相关性的示例。
20.图7示出了根据一个或多个实施例的用于在睡眠时段期间向对象递送感觉刺激的方法。
具体实施例
21.如本文所用，单数形式的“一个”、“一种”和“该”包括复数指代，除非上下文另有明确说明。如本文所用，术语“或”意指“和/或”，除非上下文另有明确说明。如在此所使用的，两个或更多个部分或组件被“联接”的表述将意味着这些部分被直接地或间接地(即，通过一个或多个中间部分或组件)连接或一起操作，只要发生链接。如这里所使用的，“直接耦合”意味着两个元件彼此直接接触。如在此所使用的，“固定地联接”或“固定的”意味着两个组件被联接成作为一个组件移动，同时保持相对于彼此的恒定朝向。
22.除非在其中明确陈述，这里使用的方向短语，例如但不限于，顶部、底部、左、右、上、下、前、后及其派生，涉及附图中示出的元件的朝向，并且不限制权利要求。
23.图1是被配置为在睡眠时段期间向对象12递送感觉刺激的系统10的示意图。系统10被配置为便于将感觉刺激递送到对象12以确定对象12是否响应感觉刺激、更新刺激参数和/或用于其他目的。系统10被配置为使得在睡眠期间递送包括听觉，触觉，光和/或其他刺激的感觉刺激。在一些实施例中，仅当系统10中的处理器(下面描述)已经确定对象12处于深度nrem睡眠时，刺激才被递送到对象。在一些实施例中，系统10以重复刺激(例如，重复振动和/或重复光脉冲)的块(block)的形式向对象12递送刺激。如本文所述，一个或多个处理器可比较对象12中的受刺激慢波活动(即，在块刺激期间)与对象12中的未受刺激慢波活动(即，在块刺激之间或在块刺激之前)。该比较指示刺激对对象12的影响。一个或多个处理器可以基于比较来更新刺激参数。在一些实施例中，系统10被配置为重复这些步骤，直到受刺激慢波活动与未受刺激慢波活动之间的差异突破阈值。一旦差异突破阈值，一个或多个处理器可以控制感觉刺激器根据最近更新的刺激参数来向对象12递送连续的刺激。
24.调整刺激参数对于确保如下内容是重要的：睡眠期间的刺激对对象12有效。块刺激的使用将该过程的必要调整周期从若干个睡眠时间段缩短到单个睡眠时段的一部分。这允许刺激过程更快并且更有效地改善对象的睡眠。系统10还利用机器学习模型(例如，深度神经网络和/或如下描述的任何其他监督式机器学习算法)以用于自动、实时或接近实时的、闭环的传感器输出信号，以确定睡眠时段期间对象的睡眠阶段。如图1所示，系统10包括：传感器14、感觉刺激器16、外部资源18、处理器20、电子存储22、对象接口24和/或其他组件中的一个或多个。下面进一步描述这些组件。
25.传感器14被配置为生成输出信号，输出信号传递与睡眠时段期间对象12的睡眠阶段相关的信息。传递与对象12的睡眠阶段相关的信息的输出信号可以包括与对象12中的大脑活动相关的信息。这样，传感器14被配置为产生输出信号，该输出信号传递与大脑活动相关的信息。在一些实施例中，传感器14被配置为生成输出信号，该输出信号传递与在睡眠时段期间提供给对象12的刺激相关的信息。在一些实施例中，来自传感器14的输出信号中的信息用于控制感觉刺激器16，以向对象12提供感觉刺激(如下所述)。
26.传感器14可以包括产生输出信号的一个或多个传感器，该输出信号直接传递与对象12中的大脑活动相关的信息。例如，传感器14可以包括脑电图(eeg)电极，其被配置为检测由对象12脑内的电流流动引起的沿着对象12的头皮的电活动。传感器14可以包括一个或多个产生输出信号的传感器，该输出信号间接地传递与对象12的大脑活动相关的信息。例如，一个或多个传感器14可以包括基于如下来生成输出的心率传感器：对象12的心率(例如，传感器14可以是可以位于对象12的胸部上的心率传感器、和/或被配置为对象12的手腕上的手环、和/或位于对象12的另一肢体上的手环)、对象12的运动(例如，传感器14可以包括可以被携带在可穿戴物上的加速度计，诸如围绕对象12的手腕和/或脚踝的手环，使得可以使用活动记录仪信号来分析睡眠)、对象12的呼吸、和/或对象12的其他特性。
27.在一些实施例中，传感器14可以包括eeg电极、呼吸传感器、压力传感器、生命体征相机、功能性近红外传感器(fnir)、温度传感器、麦克风和/或其他传感器中的一个或多个，这些传感器被配置为生成与提供给对象12的刺激、对象12的大脑活动和/或其他传感器相关的输出信号(例如，其数量、频率、强度和/或其他特性)。尽管传感器14被示为在对象12附近的单个位置处，但这并非旨在进行限制。传感器14可以包括设置在多个位置的传感器，例如设置在感觉刺激器16内(或与感觉刺激器16通信)、与对象12的衣服耦合(以可移除的方式)、由对象12穿戴(例如，作为头带、腕带等)、设置为在对象12睡眠时指向对象12(例如，传递与对象12的运动相关的输出信号的相机)、与对象12正在睡眠的床和/或其他家具耦合、和/或设置在其他位置中。
28.在图1中，传感器14、感觉刺激器16、处理器20、电子存储22和对象接口24被示为分离的实体。这不是限制性的。系统10的一些和/或所有组件和/或其他组件可以被分组为一个或多个单个设备。例如，这些和/或其他组件可以包括在头戴式耳机201和/或由对象12穿戴的其他服装中。其他服装可以包括帽子、背心、手环和/或其他服装。头戴式耳机201和/或其他服装可以包括例如感测电极、参考电极、与eeg相关联的一个或多个设备、用于递送听觉刺激的装置(例如，有线和/或无线音频设备和/或其他设备)、以及一个或多个音频扬声器。在一些实施例中，头戴式耳机201和/或其他服装可以包括向对象递送视觉、体感、电、磁和/或其他刺激的装置。在该示例中，音频扬声器可以位于对象12的耳朵中和/或附近和/或其他位置。参考电极可以位于对象12的耳朵后面，和/或在其他位置。在该示例中，感测电极可以被配置为生成输出信号，该输出信号传递与对象12的大脑活动相关的信息和/或其他信息。输出信号可以无线地和/或经由电线被传输到处理器(例如，图1中所示的处理器20)，其可以包括或不包括处理器的计算设备(例如，床边膝上型计算机)和/或其他设备。在该示例中，可以经由无线音频设备和/或扬声器向对象12递送声学刺激。在该示例中，感测电极、参考电极和eeg设备可以例如由图1中的传感器14表示。无线音频设备和扬声器可以例如由图1所示的感觉刺激器16表示。在该示例中，计算设备可以包括处理器20、电子存储22、对象接口24和/或图1所示的系统10的其他组件。
29.刺激器16被配置为向对象12提供感觉刺激。感觉刺激器16被配置为在睡眠期之前，睡眠期期间和/或在其他时间向对象12提供听觉、视觉、体感、电、磁和/或感觉刺激。在一些实施例中，睡眠时段可以包括对象12正在睡眠和/或尝试睡眠的任何时间段。睡眠时段可以包括夜间睡眠、突然睡眠和/或其他睡眠时段。例如，感觉刺激器16可以被配置为在睡眠时段期间向对象12提供刺激，以在对象12的深度nrem睡眠期间增强eeg信号和/或用于其
他目的。
30.感觉刺激器16被配置为通过非侵入性脑刺激和/或其他方法来影响对象12中的深度nrem睡眠。感觉刺激器16可以被配置为通过使用听觉、电子、磁性、视觉、体感和/或其他感觉刺激的非侵入性脑刺激来影响深度nrem睡眠。听觉、电子、磁性、视觉、体感和/或其他感觉刺激可以包括听觉刺激、视觉刺激、体感刺激、电刺激、磁刺激、不同类型刺激的组合和/或其他刺激。听觉、电子、磁性、视觉、体感和/或其他感觉刺激包括气味、声音、视觉刺激、触摸、味觉、体感刺激、触觉、电子、磁性和/或其他刺激。感觉刺激可以具有强度、定时和/或其他特性。例如，可以向对象12提供声音音调以影响对象12中的深度nrem睡眠。声音音调可以包括由音调间间隔彼此分开的确定长度的一个或多个音调系列。可基于各种因素(如本文所述)来调制个体音调的音量(例如，强度)。还可以调整个体音调的长度(例如，定时)和/或音调间间隔(即，块内间隔)。也可以调整音高和音调。在一些实施例中，刺激可以块的形式递送至对象。在听觉刺激的示例中，每个块刺激具有15个音调。在此示例中，每个音调具有50毫秒长的音调的形式(例如，粉红噪声音调，其具有500hz至5khz的频率限制)。在一些实施例中，每个单独刺激的持续时间可以落在10-100毫秒的范围内(或另一持续时间范围)。块间间隔可以是15秒，块内间隔(即，音调之间的间隔)可以是1秒。在一些实施例中，刺激的默认音量可以是20db。该示例不是限制性的，并且刺激参数可以变化。
31.感觉刺激器16的示例可以包括：声音发生器、扬声器、音乐播放器、音调发生器，用于递送振动刺激的振动器(例如压电构件)、产生磁场以直接刺激大脑皮层的线圈、一个或多个光发生器或灯、香味分散器和/或其他装置中的一个或多个。在一些实施例中，感觉刺激器16被配置为调整提供给对象12的刺激的强度、定时和/或其他参数(例如，如下所述)。
32.外部资源18包括：信息源(例如，数据库、网站等)、参与系统10的外部实体(例如，一个或多个外部睡眠监视设备、健康护理提供者的医疗记录系统等)和/或其他资源。在一些实施例中，外部资源18包括便于信息通信的组件、系统10外部的一个或多个服务器、网络(例如因特网)、电子存储、与wi-fi技术相关的设备、与技术相关的设备、数据输入设备、传感器、扫描仪、与个体对象相关联的计算设备和/或其他资源。在一些实现方式中，这里归属于外部资源18的功能中的一些或全部可以由系统10中所包括的资源来提供。外部资源18可以被配置为经由有线和/或无线连接、经由网络(例如，局域网和/或因特网)、经由蜂窝技术、经由wi-fi技术和/或经由其他资源，来与处理器20、对象接口24、传感器14、电子存储22、感觉刺激器16和/或系统10的其他组件通信。
33.处理器20被配置为在系统10中提供信息处理能力。这样，处理器20可以包括数字处理器、模拟处理器、设计成处理信息的数字电路、设计成处理信息的模拟电路、状态机和/或用于电子处理信息的其他机制中的一个或多个。尽管处理器20在图1中被示为单个实体，但这仅用于说明的目的。在一些实施例中，处理器20可以包括多个处理单元。这些处理单元可以物理地位于同一设备(例如，感觉刺激器16、对象接口24等)内，或者处理器20可以表示协同操作的多个设备的处理功能。在一些实施例中，处理器20可以是和/或包括在诸如台式计算机、膝上型计算机、智能电话、平板计算机、服务器和/或其他计算设备的计算设备中。这样的计算设备可以运行具有图形对象接口的一个或多个电子应用，该图形对象接口被配置为便于对象与系统10的交互。
34.如图1所示，处理器20被配置为执行一个或多个计算机程序组件。计算机程序组件
可以包括例如被编码和/或以其他方式嵌入在处理器20中的软件程序和/或算法。一个或多个计算机程序组件可以包括信息组件30、模型组件32、控制组件34、调制组件36和/或其他组件中的一个或多个。处理器20可以被配置为通过软件、硬件、固件、以及软件、硬件、和/或固件的某些组合、和/或用于配置处理器20上的处理能力的其他机制来执行组件30、32、34和/或36。
35.应当了解，虽然图1中将组件30、32、34及36示出为共同位于单个处理单元内，但在处理器20包括多个处理单元的实施例中，组件30、32、34和/或36中的一个或多个可以远离其他组件而定位。以下描述的由不同组件30、32、34和/或36提供的功能的描述是出于说明性目的，而不旨在是限制性的，因为组件30、32、34和/或36中的任一项可以提供比所描述的更多或更少的功能。例如，可以去除组件30、32、34和/或36中的一个或多个，并且其功能中的一些或全部可以由其他组件30、32、34和/或36提供。作为另一示例，处理器20可以被配置以执行一个或多个额外组件，该额外组件可以执行下文归因于组件30、32、34和/或36之一的功能性中的一些或全部。
36.信息组件30被配置为确定对象12的一个或多个大脑活动参数和/或其他信息。基于来自传感器14的输出信号和/或其他信息来确定大脑活动参数。大脑活动参数指示对象12的睡眠深度。在一些实施例中，输出信号中与大脑活动相关的信息指示随时间的睡眠深度。在一些实施例中，指示随时间的睡眠深度的信息是与对象12中的深度nrem睡眠相关的信息，或包括与对象12中的深度nrem睡眠相关的信息。
37.在一些实施例中，指示随时间的睡眠深度的信息可以指示对象12的其他睡眠阶段。例如，对象12的睡眠阶段可以与深度nrem睡眠、快速眼动(rem)睡眠和/或其他睡眠相关联。深度nrem睡眠可以是阶段n3、和/或其他深度睡眠阶段。在一些实施例中，对象12的睡眠阶段可以是阶段s1、s2、s3或s4中的一个或多个。在一些实施例中，nrem阶段2和/或3(和/或s3和/或s4)可以是慢波(例如，深)睡眠。在一些实施例中，指示随时间的睡眠深度的信息是一个或多个附加大脑活动参数和/或与一个或多个附加大脑活动参数相关。
38.在一些实施例中，指示随时间的睡眠深度的与大脑活动相关的信息是如下内容和/或包括如下内容：eeg信息和/或在对象12的睡眠时段期间和/或在其他时间生成的其他信息。在一些实施例中，可以基于eeg信息和/或其他信息来确定大脑活动参数。在一些实施例中，大脑活动参数可以由信息组件30和/或系统10的其他组件来确定。在一些实施例中，大脑活动参数可以是先前确定的并且是从外部资源18(下面描述)获得的历史睡眠阶段信息的一部分。在一些实施例中，一个或多个大脑活动参数是如下内容和/或与如下内容相关：频率、幅度、相位、诸如眼睛运动的特定睡眠模式的存在、脑桥-膝状体-枕叶(pgo)波、慢波和/或eeg信号的其他特性。在一些实施例中，基于eeg信号的频率、振幅和/或其他特性来确定一个或多个大脑活动参数。在一些实施例中，所确定的大脑活动参数和/或eeg的特征可以是如下内容和/或指示如下内容：对应于上述深度nrem睡眠阶段的睡眠阶段。
39.信息组件30被配置为获得历史睡眠阶段信息。在一些实施例中，历史睡眠阶段信息是针对对象12和/或其他对象。历史睡眠阶段信息与对象群体和/或对象12的大脑活动和/或其他生理有关，其指示在对象群体和/或对象12的先前睡眠时段期间随时间的睡眠阶段。历史睡眠阶段信息与睡眠阶段和/或相应睡眠时段期间对象群体和/或对象12的其他大脑参数和/或其他信息有关。
40.在一些实施例中，信息组件30被配置为从外部资源18、电子存储22和/或其他信息源电子地获得历史睡眠阶段信息。在一些实施例中，从外部资源18、电子存储22和/或其他信息源电子地获得历史睡眠阶段信息包括查询一个或多个数据库和/或服务器；上传信息和/或下载信息，便于对象输入、发送和/或接收电子邮件，发送和/或接收文本消息，和/或发送和/或接收其他通信，和/或其他获取操作。在一些实施例中，信息组件30被配置为聚集来自各种源(例如，上述外部资源18中的一个或多个、电子存储22等)的信息，在一个或多个电子数据库(例如，电子存储22和/或其他电子数据库)中排列该信息，基于历史睡眠阶段信息的一个或多个特征(例如，睡眠时段的长度、睡眠时段的数量等)来规范化该信息和/或执行其他操作。
41.模型组件32被配置为使得经训练的神经网络和/或任何其他有监督的机器学习算法被使得检测对象12中的深度nrem睡眠。在一些实施例中，这可以是如下内容和/或包括如下内容：确定在睡眠时段和/或其他操作期间对象12正经历深度nrem睡眠的时段。所确定的深度nrem睡眠和/或定时指示对象12是否处于深度nrem睡眠以用于刺激和/或其他信息。作为非限制性示例，可以使得经训练的神经网络基于输出信号(例如，使用输出信号中的信息作为模型的输入)和/或其他信息，来指示确定对象的深度睡眠阶段和/或深度睡眠阶段的定时。在一些实施例中，模型组件32被配置以将输出信号中的信息以对应于睡眠时段期间的个体周期的时间集合的形式提供给神经网络。在一些实施例中，模型组件32被配置为使得经训练的神经网络基于信息的时间集合来输出针对对象12在睡眠时段期间的所确定的深度nrem睡眠的睡眠阶段。(下面相对于图2-3进一步讨论模型组件32的功能。
42.例如，神经网络可以基于大的神经单元(或人工神经元)集合。神经网络可以宽松地模拟生物大脑工作的方式(例如，通过由轴突连接的生物神经元的大的簇)。神经网络的每个神经单元可以与神经网络的许多其他神经单元连接。这种连接可以加强或抑制它们对连接的神经单元的激活状态的影响。在一些实施例中，每个单独的神经单元可以具有将其所有输入的值组合在一起的求和函数。在一些实施例中，每个连接(或神经单元本身)可以具有阈值函数，使得信号在被允许传播到其他神经单元之前必须超越该阈值。这些神经网络系统可以是自学习和训练的，而不是显式编程的，并且与传统的计算机程序相比，可以在问题解决的某些领域中明显更好地执行。在一些实施例中，神经网络可以包括多个层(例如，其中信号路径从前层穿越到后层)。在一些实施例中，神经网络可利用反向传播技术，其中正向刺激用于重置“前”神经单元上的权重。在一些实施例中，神经网络的刺激和抑制可以是更自由流动的，其中连接以更混乱和复杂的方式相互作用。
43.经训练的神经网络可以包括一个或多个中间层或隐藏层。经训练的神经网络的中间层包括经训练的神经网络的一个或多个卷积层、一个或多个循环层和/或其他层。各个中间层接收来自另一层的信息作为输入，并产生相应的输出。检测到的深度nrem睡眠的睡眠阶段是基于来自传感器14的输出信号中被神经网络的各层处理的信息而产生的。
44.控制组件34被配置为控制刺激器16以在睡眠期间和/或在其他时间向对象12提供刺激。控制组件34被配置为使得感觉刺激器16在深度nrem睡眠期间向对象12提供感觉刺激，以在睡眠时段期间影响对象12中的深度nrem睡眠。控制组件34被配置为使感觉刺激器16基于检测到的深度nrem睡眠阶段(例如，来自模型组件32的输出)和/或其他信息向对象12提供感觉刺激。控制组件34被配置为使得感觉刺激器16基于检测到的深度nrem睡眠阶段
和/或睡眠时段期间随时间的其他信息来向对象12提供感觉刺激。控制组件34被配置为响应于对象12正处于或可能正处于深度nrem睡眠以进行刺激，使感觉刺激器16向对象12提供感觉刺激。例如，控制组件34被配置为使得控制一个或多个感觉刺激器16来在深度nrem睡眠期间向对象12提供感觉刺激，以在睡眠时段期间影响对象12中的深度nrem睡眠包括：确定对象12正在经历深度nrem睡眠的时间段，使得一个或多个感觉刺激器16在对象12正在经历深度nrem睡眠的时间段期间向对象12提供感觉刺激，和/或使得一个或多个感觉刺激器16基于一个或多个中间层的一个或多个值来调制(例如，如本文所述)提供给对象12的感觉刺激的量、定时和/或强度。在一些实施例中，刺激器16由控制组件34控制，以通过在深度nrem睡眠期间递送的(例如，周围听觉、磁性，电子和/或其他)刺激，来影响深度nrem睡眠(如本文所述)。
45.在一些实施例中，控制组件34被配置为响应于模型组件32确定对象12在睡眠时段期间已保持在深度nrem睡眠持续连续阈值时间量，而控制感觉刺激器16向对象12递送感觉刺激。例如，模型组件32和/或控制组件34可被配置为使得在深度nrem睡眠被检测到时，模型组件32启动被配置为跟踪对象12在深度nrem睡眠中花费的时间的(物理或虚拟)定时器。控制组件34被配置为响应于对象12花费在连续深度nrem睡眠中的持续时间突破预定义的连续时间阈值，而递送听觉刺激。在一些实施例中，在系统10的制造时和/或在其他时间确定预定义的持续时间阈值。在一些实施例中，基于来自对象12和/或类似于对象12的对象(例如，如上所述)的人口统计上的先前睡眠时段的信息，来确定预定义持续时间阈值。在一些实施例中，预定义的持续时间阈值可经由对象接口24和/或其他调整机制来调整。
46.在一些实施例中，预定义的深度nrem睡眠持续时间阈值可以是例如一分钟和/或其他持续时间。作为非限制性示例，控制组件34可被配置为使得一旦在对象12中检测到一分钟的持续深度nrem睡眠，就开始听觉刺激。在一些实施例中，一旦刺激开始，控制组件34被配置为控制刺激的刺激参数。在检测到睡眠阶段转变(例如，从深度nrem睡眠到某一其他睡眠阶段)时，控制组件34被配置以停止刺激。
47.调制组件36被配置为使得感觉刺激器16调制感觉刺激的量、定时和/或强度。调制组件36被配置为使得感觉刺激器16基于大脑活动参数、从经训练的神经网络的中间层输出的值和/或其他信息，来调制感觉刺激的量、定时和/或强度。例如，使得感觉刺激器16基于大脑活动参数、从卷积层输出的值、从循环层输出的值和/或其他信息，来调制感觉刺激的定时和/或强度。例如，调制组件36可被配置为使得感觉刺激以与特定睡眠阶段(例如，深度nrem)的预测概率值(例如，来自神经网络的中间层的输出)成比例的强度被递送。在此示例中，深度nrem睡眠的概率越高，刺激继续的可能性就越大。如果检测到睡眠微觉醒并且睡眠阶段保持在深度nrem中，则调制组件36可以被配置为使得响应于单独的微觉醒检测来降低刺激的强度(例如降低5db)。
48.作为非限制性示例，图2示出了由系统10执行的并且如上描述的若干操作。在图2的过程200所示的示例中，eeg信号202在时间窗口204中被处理和/或另外(例如，由图1中所示的信息组件30和模型组件32)被提供给深度神经网络206。深度神经网络206检测睡眠阶段(例如，n3、n2、n1、rem和觉醒)。确定208指示对象是否处于深度nrem(n3)睡眠中。如果对象不在深度nrem睡眠中，则深度神经网络206继续实时处理eeg信号202。深度神经网络206可以确定对象的睡眠阶段，如关于图3所描述的。附加地或可选地，深度神经网络206可以使
用在如下出版物中描述的方法来确定对象的睡眠阶段：bresch e、u和garcia-molina g(2018)在frontiers in computational neuroscience发表的“recurrent deep neural networks for real-time sleep stage classification from single channel eeg”，其全部内容通过引用并入本文。
49.如图2所示，响应于指示深度nrem睡眠的睡眠阶段确定208，确定210指示系统是否被校准。校准可以包括指定对对象最佳的感觉刺激的量、定时和/或强度的刺激参数。响应于确定210指示系统未校准，在睡眠时段期间向对象施加块刺激214。用于块刺激的刺激参数可以包括默认量、定时和强度、和/或用户指定的量、定时和强度。块刺激214可以重复发生，直到慢波活动的增强突破阈值218。在一些实施例中，阈值218可以表示用于指示刺激的有效性的慢波活动的最小增强。在一些实施例中，慢波活动的增强可以被测量为睡眠时段期间的对象中的未受刺激慢波活动和受刺激慢波活动之间的差异(例如，百分比差异)。每次受刺激和未受刺激慢波活动之间的差异没有超过阈值218时，则调整设置216。如果对象不再处于深度nrem睡眠212中，则过程返回到神经网络206的睡眠阶段确定(staging)过程。如果对象仍在深度nrem睡眠212中，则再次施加块刺激214。一旦差异突破阈值218，则系统已经被校准。
50.一旦系统被校准，如果对象仍处于深度nrem睡眠220，则系统向对象递送连续固定间隔刺激222。刺激的参数(例如，量、定时和强度)是在突破阈值218的块刺激214中被递送的参数。在睡眠时段的剩余部分和后续睡眠时段中，连续固定间隔刺激222被递送给对象。系统可以继续提取关于对象睡眠的信息224，例如α和β功率、慢波活动和睡眠深度。该信息可用于在每次睡眠时段期间来调整或终止感觉刺激。
51.图3示出了作为系统10(图1和2)的一部分的深度神经网络(例如，图2所示的深度神经网络206)的示例架构300。图3示出了用于三个(展开的)eeg窗口304、306和308的深度神经网络架构300。在一些实施例中，窗口304、306和308可以是预定义时间段(例如，六秒)的eeg信号302的窗口。架构300包括卷积层310、312和314以及循环层322、324和326。如上所述，卷积层310、312和314可被认为是滤波器，并且产生卷积输出316、18和320，该卷积输出被馈送到循环层322、324和326(在该示例中为lstm(长短期记忆)层)。所处理的架构300的针对各个窗口304、306和308的输出是针对各自睡眠阶段的一组预测概率，称为“软输出”328。“硬”预测330由架构300(图1中所示的模型组件32)通过预测332与具有最高值的“软”输出相关联的睡眠阶段来确定(例如，如下所述)。术语“软”和“硬”不是限制性的，而是有助于用来描述由系统执行的操作。例如，可以使用术语“软输出”，因为在这个阶段，任何决定都是可能的。实际上，最终的决定可以取决于例如软输出的后处理。图3中的“argmax”是指示与最高“软输出”(例如，最高概率)相关联的睡眠阶段的运算符。
52.例如，神经网络的有用特性是它们可以产生与预定义睡眠阶段(例如，唤醒、rem、n1、n2、n3睡眠)相关联的概率。模型组件32(图1)被配置以使得该概率集构成所谓的软决定向量，通过确定哪一睡眠阶段相对于其他睡眠阶段与最高概率值(在可能值的连续体中)相关联软决定向量可以被转化成硬决定。这些软决定使得系统10有可能连续考虑不同的可能睡眠状态，而不是被迫决定特定eeg信息适合于哪个离散睡眠阶段“桶”(如在现有技术系统中)。
53.回到图1，模型组件32被配置为使得来自卷积层输出的值和软决定值输出都是包
括连续值的向量，而不是诸如睡眠阶段的离散值。因此，当深度神经网络检测到深度nrem睡眠的发生时，卷积和递归(软决定)值输出可由系统10用来调制刺激的音量。此外如本文所述，基于原始传感器输出信号(例如，eeg信号)确定的参数(例如，由图1中所示的信息组件30)可用于调制刺激设置。
54.如上所述，调制组件36被配置为使得感觉刺激器16调制感觉刺激的量、定时和/或强度。调制组件36被配置为使得感觉刺激器基于一个或多个大脑活动和/或其他参数、从经训练的神经网络的卷积层和/或递归层输出的值和/或其他信息，来调制感觉刺激的量、定时和/或强度。作为示例，提供给对象12的听觉刺激的块间间隔或块内间隔可以基于来自深度神经网络的值输出诸如卷积层值输出和递归层值输出(例如，睡眠阶段(软)预测概率)来调整，和/或以其他方式控制(例如，调制)。在一些实施例中，调制组件36被配置为使得一个或多个感觉刺激器16调制感觉刺激的量、定时和/或强度，其中该调制包括响应于指示对象12正在经历一个或多个微觉醒而调整块间间隔、块内间隔、刺激强度和/或刺激频率。
55.在一些实施例中，调制组件36被配置为仅基于大脑活动和/或其他参数来调制感觉刺激，这些参数可以基于来自传感器14的输出信号(例如，基于原始eeg信号)来确定。在这些实施例中，深度神经网络(和/或其他机器学习模型)的输出继续用于检测睡眠阶段(例如，如上所述)。然而，基于大脑活动和/或基于传感器输出信号确定的其他参数或特性来调制刺激强度和定时。在一些实施例中，传感器输出信号中的信息或基于传感器输出信号确定的信息还可以与网络的中间输出(例如卷积层的输出)或最终输出(软阶段)组合，以调制强度和定时(例如，如本文描述)。
56.图4使用图表400示出了在睡眠时段期间块刺激向对象(例如，如图1所示的12)的递送。如图表400所示，eeg数据(eeg数据414)指示深度nrem(n3)睡眠。因此，一个或多个处理器(例如，如图1所示的20)在深度nrem睡眠期间向对象施加块刺激(例如，根据图2所示的过程的块401)。在一些实施例中，第一刺激块的递送可以与eeg数据414的上升状态同步。在一些实施例中，慢波的上升状态包括在从零交叉(例如，第二零交叉)开始的间隔(例如，300毫秒间隔)内的时间段。在一些实施例中，刺激可以是听觉振动、触觉振动、光脉冲和/或其他形式的刺激。可以根据如下来将块刺激递送至对象(例如，图1中所示的对象12)：刺激参数，例如振动持续时间、脉冲持续时间、振动频率、脉冲频率、振动之间的块内间隔、脉冲之间的块内间隔、块间间隔和/或其他参数。如本文所提及的，刺激参数可以包括任何前述参数和/或其他参数。
57.如图4所示，块刺激包括15个刺激404的块401。在其他实施例中，每个块的刺激数量可以变化。块401内的每个刺激404以恒定强度、持续时间和频率并且以恒定块内间隔406被递送。如图4所示，块402内的每个刺激彼此隔开1秒的块内间隔406。在一些实施例中，块内间隔406的持续时间可以变化。在刺激是听觉振动形式的实施例中，音高可以在500-2000hz范围内随机化。在一些实施例中，音高可以在更宽或更窄的范围内随机化。如图4所示，块间间隔412可以是15秒。在一些实施例中，块间间隔412可以具有其他持续时间。在一些实施例中，块间间隔412可以具有与刺激块相同的持续时间、更短的持续时间或更长的持续时间。在刺激是听觉振动形式的实施例中，初始强度可以是20分贝。在一些实施例中，对象可以设置初始强度。
58.在一些实施例中，一个或多个处理器(例如，如图1中所示的20)可以将刺激404的
第一块401递送至对象(例如，如图1中所示的12)。然后，一个或多个处理器可以处理eeg数据414，以确定块刺激对对象的慢波活动的影响。在一些实施例中，一个或多个处理器通过频带(例如，0.5-4hz)来滤波受刺激慢波活动410、对滤波后的数据进行平方、和/或计算时间段(例如，四秒)的移动平均(和/或数据的其他聚集)。然后，一个或多个处理器可以将结果与块401出现之前的时间段(例如，两秒)内的未受刺激慢波408活动的平均(和/或其他聚集)进行比较。在一些实施例中，计算刺激对对象的影响的方法可以变化。基于经处理的受刺激慢波活动数据410和经处理的未受刺激慢波活动数据408的比较，一个或多个处理器可以确定差异。该比较可以包括慢波活动水平的差异、百分比差异和/或任何其他比较。
59.然后，一个或多个处理器可以将未受刺激慢波活动408和受刺激慢波活动410之间的差异与阈值进行比较。在一些实施例中，阈值可以表示用于指示刺激的有效性的未受刺激慢波活动408和受刺激慢波活动410之间的最小差异。在一些实施例中，阈值可以是未受刺激慢波活动408与受刺激慢波活动410之间的40％的差异。在一些实施例中，阈值可以变化。
60.图5示出了示例性睡眠时段期间对象中的受刺激和未受刺激慢波活动之间相对于刺激开始的百分比差异的示例的曲线图500。慢波活动的百分比差异506在第一刺激502开始之前为零504。一旦刺激开始(即，在时间零点)，百分比差异506增加。在图5所示的15个刺激块中达到的最大百分比差异约为12％。在该示例中，如果阈值为40％，则该百分比差异将不会突破阈值。
61.回到图4，在一些实施例中，如果受刺激慢波活动水平和未受刺激慢波活动水平之间的差异没有突破阈值，则一个或多个处理器(例如，如图1所示的20)可以更新刺激参数(例如，持续时间、强度、频率、块间间隔和/或块内间隔)。在刺激是听觉振动形式的实施例中，一个或多个处理器可以将音量增加给定量(例如，3分贝)。在一些实施例中，一个或多个处理器可以增加光脉冲或触觉振动的强度。在一些实施例中，一个或多个处理器可以增加各个刺激404的持续时间、刺激404的频率、各个块内间隔406的持续时间和/或各个块间间隔412的持续时间。在一些实施例中，一个或多个处理器然后可以根据经更新的刺激参数将后续块402递送给对象。
62.在一些实施例中，一个或多个处理器可以重复地向用户施加刺激块，在受刺激慢波活动和未受刺激慢波活动之间执行比较，将该差异与阈值进行比较，并且更新刺激参数直到该差异突破阈值。对于图4所示的块刺激，执行十个轮次的块刺激需要大约5分钟。如果检测到的第一深度nrem睡眠时间段被缩短(例如，由于微觉醒、过渡到另一睡眠阶段、或过渡到唤醒状态)，则可以向对象(例如，如图1所示的12)递送较少的块刺激。此时间要求显著短于先前的系统，在先前的系统中，对刺激设置的多个调整将需要多个睡眠时段。
63.在一些实施例中，一个或多个处理器可以根据块刺激的最终刺激参数在后续睡眠时段中向对象施加连续刺激。在一些实施例中，一个或多个处理器可以在后续睡眠时段中继续监测对象的慢波活动。
64.图6示出了块刺激和连续固定刺激的效果之间的相关性的示例。曲线图600的水平轴示出了块刺激的未受刺激慢波活动和受刺激慢波活动之间的百分比差异(增强)。曲线图600的竖直轴示出了由于连续固定刺激(例如，与智能睡眠治疗系统一样)引起的增强。每个数据点代表对象，并且每个数据点的位置代表对象由于块刺激(即，水平轴)引起的慢波活
动增强和由于连续刺激(即，竖直轴)引起的慢波活动增强。数据点的位置指示，由于块刺激引起的慢波活动增强与关联于连续固定刺激的慢波活动增强显著相关。
65.如图6所示，数据点指示由于块刺激引起的阈值百分比增强(例如，阈值602)必须被满足，以便对象响应连续的固定刺激。如图6所示，具有低于阈值602的块刺激的慢波活动增强的任何数据点意味着：对应对象不是对连续固定刺激的响应者(即，竖直轴上的数据点落在零之下)。例如，数据点604、606、608、610和612未能突破针对由于块刺激引起的增强的阈值602。因此，数据点604、606、608、610和612针对由于连续固定刺激引起的增强都具有低于零的值。数据点614、616、618、620和622全部突破针对由于块刺激引起的增强的阈值602。因此，数据点614、616、618、620和622针对由连续固定刺激引起的增强都具有大于零的值。此外，针对数据点614、616、618、620和622，由于块刺激引起的慢波活动增强与关联于连续固定刺激的慢波活动增强显著相关。曲线图600指示，当施加的块刺激使得增强超越阈值时，块刺激的效果与以相同参数施加的连续固定刺激类似。
66.回到图1，电子存储22包括电子存储信息的电子存储介质。电子存储装置22的电子存储介质可以包括与系统10一体地(即，基本上不可移动)提供的系统存储和/或经由例如端口(例如，usb端口、火线端口等)或驱动器(例如，盘驱动器等)可移动地连接到系统10的可移动存储中的一个或两者。电子存储22可以包括一个或多个光可读存储介质(例如，光盘等)、磁可读存储介质(例如，磁带、磁硬盘驱动器、软盘驱动器等)、基于电荷的存储介质(例如，eprom、ram等)、固态存储介质(例如，闪存驱动器等)、云存储和/或其他电可读存储介质。电子存储22可以存储软件算法、由处理器20确定的信息、经由对象接口24和/或外部计算系统(例如，外部资源18)接收的信息、和/或使系统10能够如本文所述起作用的其他信息。电子存储22可以(整体或部分地)是系统10内的单独组件，或者电子存储22可以(整体或部分地)与系统10的一个或多个其他组件(例如，处理器20)集成地提供。
67.对象接口24被配置为提供系统10和对象12和/或其他对象之间的接口，对象12和/或其他对象通过该接口可以向系统10提供信息和从系统10接收信息。这使得数据、提示、结果和/或指令以及任何其他可通信项目(统称为“信息”)能够在以下之间进行通信：对象(例如，对象12)与传感器14、感觉刺激器16、外部资源18、处理器20和/或系统10的其他组件中的一个或多个。例如，睡眠图、eeg数据、深度nrem睡眠阶段概率和/或其他信息可以通过对象接口24来被显示给对象12或其他对象。作为另一示例，对象接口24可以是和/或可以包括在诸如台式计算机、膝上型计算机、智能电话、平板计算机和/或其他计算设备的计算设备中。这样的计算设备可以运行具有图形对象接口的一个或多个电子应用，该图形对象接口被配置为向对象提供信息和/或从对象接收信息。
68.适于包括在对象接口24中的接口设备的示例包括小键盘、按钮、开关、键盘、旋钮、杠杆、显示屏、触摸屏、扬声器、麦克风、指示灯、可听警报、打印机、触觉反馈装置和/或其他接口装置。在一些实施例中，对象接口24包括多个单独的接口。在一些实施例中，对象接口24包括与处理器20和/或系统10的其他组件集成提供的至少一个接口。在一些实施例中，对象接口24被配置为与处理器20和/或系统10的其他组件无线通信。
69.应当理解，本公开还预期了作为对象接口24的其他通信技术，无论是硬连线的还是无线的。例如，本公开考虑对象接口24可以与由电子存储22提供的可移动存储接口集成。在此示例中，信息可从使对象能够定制系统10的实现的可移动存储(例如，智能卡、闪存驱
动器、可移动盘等)加载到系统10中。适于与系统10一起用作对象接口24的其他示例性输入设备和技术包括但不限于rs-232端口、rf链路、ir链路、调制解调器(电话，电缆或其他)。简而言之，本公开内容将用于与系统10通信的任何技术设想为对象接口24。
70.图7示出了用于在睡眠期间向对象递送感觉刺激的方法700。该系统包括：一个或多个传感器、一个或多个感觉刺激器、由机器可读指令配置的一个或多个处理器、和/或其他组件。一个或多个处理器被配置为执行计算机程序组件。计算机程序组件包括信息组件、模型组件、控制组件、调制组件和/或其他组件。下面给出的方法700的操作是说明性的。在一些实施例中，方法700可以用一个或多个未描述的附加操作和/或没有使用一个或多个所讨论的操作来实现。另外，在图7中示出并在下面描述的方法700的操作的顺序不是限制性的。
71.在一些实施例中，方法700可以在诸如本文描述的一个或多个处理器20(例如，数字处理器、模拟处理器、设计成处理信息的数字电路、设计成处理信息的模拟电路、状态机和/或用于电子处理信息的其他机制)等一个或多个处理设备中实现。一个或多个处理设备可以包括响应于以电子方式存储在电子存储介质上的指令而执行方法700的一些或全部操作的一个或多个设备。一个或多个处理设备可以包括通过硬件、固件和/或软件配置的一个或多个设备，其被专门设计用于执行方法700的一个或多个操作。
72.在操作702，生成输出信号，该输出信号传递与睡眠时段期间对象的大脑活动相关的信息。在对象的睡眠时段期间和/或在其他时间产生输出信号。在一些实施例中，操作702由与传感器14(在图1中示出并在此描述)相同或相似的传感器执行。
73.在一些实施例中，操作702包括将输出信号中的信息以对应于睡眠时段期间的各个时间段的时间集合的方式提供给神经网络。在一些实施例中，操作710包括使得经训练的神经网络基于信息的时间集合输出针对对象的在睡眠时段期间检测到的深度nrem睡眠。在一些实施例中，操作702由与模型组件32(在图1中示出并在此描述)相同或相似的处理器组件来执行。
74.在操作704，在睡眠时段期间向对象提供感觉刺激。感觉刺激以刺激块的形式施加至对象，刺激块具有每个块中的刺激之间的间隔和块之间的间隔。在一些实施例中，响应于确定对象处于深度nrem睡眠，使得一个或多个感觉刺激器向对象提供感觉刺激。在一些实施例中，感觉刺激可以是听觉振动、触觉振动、光脉冲和/或其他类型的感觉刺激的形式。在一些实施例中，操作704由与控制组件34(在图1中示出并在此描述)相同或相似的处理器组件来执行。
75.在操作706，检测睡眠时段期间的对象中的未受刺激慢波活动。在一些实施例中，未受刺激慢波活动可以是刺激开始之前的时间段(例如，刺激之前两秒)的慢波活动。在一些实施例中，操作706由与控制组件34(在图1中示出并在此描述)相同或相似的处理器组件来执行。
76.在操作708，检测睡眠时段期间对象中的受刺激慢波活动。受刺激慢波活动包括施加块刺激期间的慢波活动。在一些实施例中，操作708由与控制组件34(在图1中示出并在此描述)相同或相似的处理器组件来执行。
77.在操作710，将受刺激慢波活动与未受刺激慢波活动进行比较。该比较可以包括利用频带对受刺激慢波活动410进行滤波，对滤波后的数据进行平方、和/或计算时间段的移
动平均。在一些实施例中，未受刺激慢波活动可以包括在施加感觉刺激之前一段时间(例如，两秒)内的未受刺激慢波活动的平均值。比较可以包括计算差异、百分比差异和/或任何其他比较。在一些实施例中，操作710由与控制组件34(在图1中示出并在此描述)相同或相似的处理器组件来执行。
78.在操作712，使得一个或多个感觉刺激器基于受刺激慢波活动与未受刺激慢波活动的比较来更新感觉刺激的量、定时、块间间隔、块内间隔和/或强度。使一个或多个感觉刺激器基于一个或多个大脑活动参数和/或从经训练的神经网络的一个或多个循环层输出的值来更新刺激参数。在一些实施例中，操作712由与调制组件36(在图1中示出并在此描述)相同或相似的处理器组件来执行。
79.在一些实施例中，感觉刺激包括可听音调、触觉振动、光脉冲和/或其他刺激。使得一个或多个感觉刺激器更新感觉刺激的定时和/或强度包括：响应于检测到深度nrem睡眠而调整块间间隔、块内间隔、刺激数量和/或刺激体积。在一些实施例中，块刺激被定时为与eeg中的慢波的上升状态的检测同步。
80.在操作714，基于经更新的刺激参数控制一个或多个感觉刺激器。一个或多个感觉刺激器可以使用经更新的刺激参数(即，如在操作712更新的)向对象递送感觉刺激。在一些实施例中，操作714由与控制组件34(在图1中示出并在此描述)相同或相似的处理器组件来执行。
81.在权利要求书中，置于括号中的任何附图标记不应解释为限制权利要求。词语“包括”或“包含”不排除存在权利要求中所列出的元件或步骤之外的元件或步骤。在列举了多个装置的设备权利要求中，这些装置中的多个可以由同一项硬件来实现。元件之前的词语“一”或“一个”不排除存在多个这种元件。在列举了多个装置的任何设备权利要求中，这些装置中的多个可以由同一项硬件来实现。在相互不同的从属权利要求中描述某些元件的事实并不表示这些元件不能组合使用。
82.虽然以上提供的描述基于当前被认为是最实用和优选的实施例提供了出于说明目的的细节，但是应当理解，这样的细节仅用于该目的，并且本公开不限于明确公开的实施例，而是相反，旨在覆盖落在所附权利要求书的精神和范围内的修改和等同布置。例如，应当理解，本公开在可能的程度上预期，任何实施例的一个或多个特征可以与任何其他实施例的一个或多个特征组合。