中，sin1是反正弦函数。
[0040] 步骤3.计算将角Θ的估计误差考虑在内的上下文相关阔值θυ并实现滞 后效应，从而防止身体取向状态的快速切换。将W量
来调整目标阔值 9得到Θ^τ，其中，α设及估计均值Ay,Τ的置信度水平。在优选实施例中，滞后参 数被设定为2.5°且α被设定为3.0。如果先前角的绝对值在阔值Θc,TiW下， 则调整是经由加法，使得：
，否则，调整是经由减法，使得：
[0041] 步骤4.比较估计角θτ(在步骤2中确定）和上下文相关阔值0CT(在步骤3中 确定)。如果θτ的绝对值大于上下文相关阔值Θ。了，则身体取向对于当前时期而言被认为 是（即，身体取向被分类为）直立的。否则，身体取向被分类为斜躺着。
[0042] 步骤5.检查多个连续时期的身体取向状态。虽然单个时期的身体取向是准确的， 但在较长时间段内的用户的身体取向在确定用户的睡眠一觉醒状态中更加信息性和相关 性的。在优选实施例中，使用在过去十个时期内的大多数身体取向来识别用户身体取向的 实际状态W用于睡眠一觉醒分类的目的。对身体取向状态的更新可W如每个新时期变得可 用那么快，或者如等待全新的一组时期到达那么慢。优选实施例随着每个新时期的到达而 更新身体取向状态。换言之，在每个时期在长度方面为一分钟的情况下，用户身体取向确定 可被更新为如一分钟一次那样快。
[004引因此，将看到的是TENS设备100的用户活动检测器500使用加速度计152的输出 来确定用户的身体取向。更特别地，用户活动检测器500分析从加速度计152接收到的y 轴数据W确定用户的身体取向。在本发明的一个优选实施例中，运是通过从由加速度计152 报告的y轴数据中去除身体移动分量且然后将y轴数据与地球重力矢量g相比较从而确定 用户身体的取向而完成的。
[0044] 身体移动和活动水平 常常用体动记录仪来定量地测量人体移动。体动记录仪是借助于通常通过加速度来 检测移动的身体穿戴设备进行的身体移动的连续记录。虽然一般是用腕戴设备来测量， 但可W在各种身体位置处记录移动，包括下腿。体动记录仪在估计和区别睡眠一觉醒状 态方面是有效的因为在睡眠状态期间存在较少的移动并且在觉醒状态期间存在较多移动 [Ancoli-IsraelS,ColeR,AlessiC,ChambersM,MoorcroftW,PoliakCP.The roleofactigraphyinthestudyofsleepandcircadianrhythms.Sleep.May1 2003;26 (3):342-392]。
[0045] 当TENS设备100被穿戴在用户的上小腿140上时，下腿移动将被TENS设备的加速 度计152捕捉。加速度计152的每个轴测量加速度矢量沿着那个轴的投影。类似于许多时 变信号，用于每个轴的加速度计测量由低频(缓慢变化）分量和高频(快速变化）分量构成。 低频分量在通过估计到加速度计的每个轴上的重力投影来评定用户的身体取向中有用。较 早地针对确定身体取向描述了集中于加速度计的y轴测量的优选实施例。高频分量捕捉由 于诸如行走、跑步、爬楼梯等用户身体移动事件而引起的加速度。
[0046] 虽然加速度计的每个单独轴中的加速度包含用于用户身体移动分析的唯一且有 用信息，但一般地使用在下面等式1中定义的瞬时加速度A(t)来表征活动水平的水平，即 用于睡眠一觉醒分类的相关度量。
等式1 本发明的优选实施例将瞬时加速度A(t)用于体动记录仪计算。然而，也可使用基于其 它形式的加速度组合的计算。
[0047] 在优选实施例中，在50化下对加速度计152的单轴加速度分量Αχ(t)、Ay(t)W及 A, (t)进行采样(但也可使用其它采样速率)。被采样加速度分量在0. 25化与12. 0化之间 被进行带通滤波。此带通滤波的高通方面减少了并未与身体移动直接链接的加速度分量的 效果。例如，每个轴上的重力投影是基本上恒定的，并且其频率一般地在0.25化W下，因此 此高通滤波器将去除那个加速度分量，因为其被视为与身体移动活动水平无关。身体体积 和物理限制还约束由自愿身体移动引起的加速度的频率。滤出高于12. 0化的频率分量大 大地减少了外部环境因素的影响，诸如当用户处于运动的车辆中时由加速度计152感测的 高频振动。
[004引然后经由等式1将已滤波单轴加速度分量Αχ(t)、Ay(t)W及4 (t)组合W形成体 动记录仪信号A(t)。在优选实施例中，在一分钟时期内对A(t)的值求平均W提供逐分钟的 (minute-by-minute)活动水平计数。第T分钟活动水平计数由等式2给定：
等式2 在优选实施例中，20个最近活动水平计数的中值形成"身体移动度量"（BMM)。然后针 对预定阔值值X比较BMM值。如果BMM小于阔值X，则用户被视为处于低移动状态：
等式3 将体动记录仪信号A(t)分成一分钟时期是用于睡眠研究的传统的体动记录仪分析的 惯常做法[Ancoli-Israel S, Cole R, Alessi C, Qiambers M, Moorcroft W, F*ollak CP. The role of曰ctigr曰phy in the study of sleep曰nd circ曰di曰n rhythms. Sleep. May 1 2003; 26 (3) :342-392]。一分钟时期活动水平计数Mt还有助于可W容易地实现的其它 形式的BMM。在另一实施例中，使用多个时期的加权平均来确定BMM。使用多个时期的加权 平均来确定BMM的优点包括允许来自更近时期的活动水平计数比来自更早时期的计数对 身体移动度量贡献更多。
[0049] 可使用多导睡眠图作为黄金标准从公布的文献导出或者通过实验确定[ColeRJ、 KripkeDF、GruenW、Mullan巧DJ、GillinJC.在Sleep.0ctl992;15(5):461-469 中的Automaticsleep/wakeidentificationfromwristactivity]移动度量阔值x[Sadeh A.在SleepMedRev.Aug2011;15(4) :259-267 中的Theroleandvalidityof actigraphyinsleepmedicine:anupdate][TryonWW.在Sleep.Feb1 2004; 27(1): 158-165 中的Issuesofvalidityinactigraphicsle巧assessment]。用于睡眠一觉醒 分类的基于体动记录仪信号的BMM的性能对于睡眠而言被预期具有高灵敏度但低特殊性 [F*aquetJ'KawinskaA、CarrierJ.在Sleep.Oct2007; 30(10): 1362-1369 中的Wake detectioncapacityofactigraphyduringsleep]。换言之，如果用户实际上正在睡觉， 则BMM非常可能是低的。然而，如果用户正在醒着但处于平静状态中，则BMM也可能是低的。 在优选实施例中，通过使用相当地长的20分钟监视窗来改善特殊性，具有斜躺着身体位置 的附加要求，其已被示出将增加特殊性[ColeRJ、KripkeDF、GruenW、Mullan巧DJ、Gillin JC在Sleep.Oct1992;15(5) :461-469 中的Automaticsleep/wakeidentificationfrom wristactivity]。
[0050] 不管用何种方法可W最初确定用于BMM的阔值X，其可W受益于实时优化过程 W针对单个用户修整（即，改善）其性能（即，准确度)。对于同一身体移动而言，由被结合在 TENS设备100中的加速度计152获取的加速度信号可由于放置变化而在尺寸和形貌方面不 同。另外，不同的用户在睡眠之前和期间将具有不同的身体移动模式。在一个实施例中，阔 值参数X最初被设定为高值，使得其对基于BMM值的睡眠分类更加灵敏。如果TENS设备 确定用户一贯地在睡眠分类后觉醒，则将阔值参数X调整至较低（即，更严格）值W增加特 殊性。用户处于觉醒状态的设备确定可W基于用户与设备之间的故意交互、后续时期中的 BMM值的增加W及到直立的身体取向改变。还可W通过来自实时时钟505的睡眠分类事件 时间戳与由用户自己报告的睡眠时间之间的显著时滞来确定错误分类。然而，阔值参数调 整优选地并不基于单个错误分类，而是基于错误分类的序列。
[0051] 还可W使得用于BMM的阔值X成为用户身体取向状态或取向角的函数。例如，当 取向角Θ刚好在斜躺着取向阔值W下时，可W使得阔值X较小W强化低身体移动分类的 质量。运在身体取向和身体移动分类结果被一起用来确定用户的睡眠一觉醒状态时尤其有 用。
[005引因此，将看到的是TENS设备100的用户活动检测器500使用加速度计152的输出 来确定用户的身体移动和活动水平。更特别地，用户活动检测器500分析从加速度计152 接收的X、y和Z轴数据W确定用户的身体移动的程度。在本发明的一个优选形式中，运是 通过着眼于时间段内的用户身体的瞬时加速度并将其针对预定阔值进行比较而完成的。 [005引夜晚刺激控制 本发明旨在当在夜晚（即，睡眠状态）期间向用户输送TENS治疗时使TENS设备100的 疼痛缓解治疗值最大化，同时W用户的睡眠质量使TENS设备100的任何潜在干扰最小化。 为了使对睡眠的干扰最小化，应例如通过降低TENS刺激强度水平在实际用户睡眠阶段之 前和期间修改TENS设备的操作。例如，当用户在床上并准备好睡觉时，强烈的刺激感觉可 阻止用户进入睡眠。类似地，W适合于白天使用的TENS刺激强度水平在用户在熟睡的同时 开始治疗期可将用户从睡眠中唤醒。为了使TENS设备在保持在白天期间有效的同时克服 夜晚应用的潜在缺点，TENS设备应根据用户的在床上状态和睡眠一觉醒状态来修改其操作 方式（即，与觉醒状态相关联的较高刺激强度水平应被降低至适合于睡眠状态的较低刺激 强度水平)。
[0054] 可W将身体取向和身体移动单个地用来确定用户是否在床上。将身体取向和身体 移动取向组合可W改善在床上检测确定的准确度。
[00巧]在一个优选实施例中，针对在床上确定仅考虑身体取向。当观察时段的10个最近 时期中的五个或更多时期指示斜躺着取向时，用户被认为处于"在床上"状态。因此，刺激 强度被降低2地（等价于将刺激电流强度降低20%)。此降低的刺激强度减少由用户感觉的 刺激感觉，使得用户可W更容易地入睡。
[0056] 在另一优选实施例中，考虑取向和BMM因素两者。用于BMM的阔值被设定为高于 意图对用户的睡眠一觉醒状态进行分类的阔值值，因为准则是确定用户是否处于在床上状 态中的"睡前"，亦即处于具有低身体移动活动的斜躺着位置。换言之，给定BMM可满足用于 在床上分类的阔值，但是可能不满足用于睡眠分类的阔值。
[0057] 已知基于体动记录仪的睡眠研究常常基于多导睡眠图优先于参考标准将人的睡 眠状态分类[PaquetJ、KawinskaA、CarrierJ.在Sleep.Oct2007; 30 (10): 1362-1369 中的Wakedetectioncapacityofactigraphyduringsle巧]。原因是被与低身体移动 禪合的斜躺位置常常在实际睡眠阶段之前(但不一定与之一致)。此"睡前"在床上时段期 间的身体位置和移动活动水平与实际睡眠时段的那个不可区别开。虽然运对于在传统睡眠 研究上下文中使用体动记录仪来将睡眠状态分类而言可能造成挑战，但在床上状态与实际 睡眠状态之间的时间间隙对于TENS治疗应用而言是有利的。为了当TENS治疗期在进行中 时帮助用户快速地入睡，期望在"睡前"阶段期间减小刺激强度。否则，实际睡眠阶段可能 由于正常白天TENS刺激强度的强烈感觉而被延迟直到当前TENS治疗期完成为止。
[005引在优选实施例中，当TENS设备确定在床上状态有效时，TENS治疗期将每两个小时 自动地重启，其中每个期持续一个小时。此自动重启特征允许贯穿整个夜晚（即，在睡眠状 态期间)来向用户输送TENS治疗，从而W规则的间隔提供疼痛缓解，使得用户由于疼痛而醒 来的可能性被最小化。