CN102488521A - 医用呼吸监测仪呼吸阻力值计算装置 - Google Patents

医用呼吸监测仪呼吸阻力值计算装置 Download PDF

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CN102488521A CN2011104087373A CN201110408737A CN102488521A CN 102488521 A CN102488521 A CN 102488521A CN 2011104087373 A CN2011104087373 A CN 2011104087373A CN 201110408737 A CN201110408737 A CN 201110408737A CN 102488521 A CN102488521 A CN 102488521A
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刘华珠
陈雪芳
杨海勇
黄刊辉
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Abstract

医用呼吸监测仪呼吸阻力值计算装置，其乃功能模块构架，其所实施的方法对数据采集得到的原始呼吸振荡压力信号和流量信号在时域上进行移动平均滤波得到呼吸压力成分信号和流量成分信号，用原始呼吸振荡压力信号和流量信号减去呼吸压力成分信号和流量成分信号得到经肺组织吸收折射的振荡压力成分信号和流量成分信号；采用振荡成分信号中的基波分量的傅立叶系数近似计算出振荡压力成分信号和流量成分信号的振幅和相位，据此得出其阻抗分量和/或电抗分量。本发明无需进行运算量巨大的傅立叶变换就可得出近似的呼吸阻力值，计算简单，实时性强。

Description

医用呼吸监测仪呼吸阻力值计算装置
技术领域
本发明涉及基于强迫振荡技术对所采集到的呼吸信号进行数据分析，尤其是用于实施医用呼吸监测仪呼吸阻力值计算方法而建立的功能模块构架。
背景技术
强迫振荡技术（forced oscillation technique，FOT）是无创性评价呼吸系统力学特性的方法，具有简便、客观和实时的特点。其工作的原理是，通过振荡发生器产生一个特定频率和振幅的压力振荡，经口施加在受试者的呼吸气流之上，测量经气道及肺组织吸收并折射的振荡压力和振荡流量，利用时域分析技术，计算振荡压力和流量的商即可获得呼吸总阻抗（impedance，Zrs），习惯上称为呼吸阻力。近年来，单频强迫振荡信号用于追踪呼吸阻力随时间的变化，实时监测病情变化及采取相应的治疗措施，是FOT在临床的新应用。呼吸阻力包含了阻抗（resistance，Rrs）和电抗（reactance，Xrs）分量，分别反映了呼吸疾病的胸、肺阻力及顺应性，监测阻抗和电抗的变化有助于阐明疾病发生的机制、监控病情进展以及采取针对性的治疗。
现有技术中，医用呼吸监测仪呼吸阻力值计算方法为：对数据采集得到的原始呼吸振荡信号(原始呼吸振荡信号包括压力信号和流量信号)分帧加窗进行快速傅立叶变换，帧长为4s，帧移为2s，窗函数采用汉明窗，然后求压力和流量的自功率谱和它们的互功率谱；利用所得到的自功率谱和互功率谱的均值求取呼吸阻力、呼吸阻抗和呼吸电抗的频域表达式；在频域上进行移动平滑滤波，然后进行快速傅立叶反变换求得呼吸阻力、呼吸阻抗和呼吸电抗的时域表达式；最后进行相干函数                                                
Figure 757969DEST_PATH_IMAGE001
验证。该方法需要进行运算量巨大的傅立叶变换(及其反变换)，计算复杂，实时性不强。
发明内容
本发明的目的是，根据数据采集得到的原始呼吸振荡压力信号和流量信号，以较小的计算量得出呼吸阻力值。
为此给出本发明技术方案一：
医用呼吸监测仪呼吸阻力值计算方法，
对数据采集得到的原始呼吸振荡压力信号和流量信号在时域上进行移动平均滤波得到呼吸压力成分信号和流量成分信号，用原始呼吸振荡压力信号和流量信号减去呼吸压力成分信号和流量成分信号得到经肺组织吸收折射的振荡压力成分信号和流量成分信号；
在振荡成分信号
Figure 469573DEST_PATH_IMAGE002
数量为的一个时间窗内，所述的不小于2，记振荡成分信号
Figure 368631DEST_PATH_IMAGE002
的离散时间傅立叶正变换中的基波余弦分量的傅立叶系数为
Figure 400358DEST_PATH_IMAGE005
，基波正弦分量的傅立叶系数为
Figure 241275DEST_PATH_IMAGE006
，用
Figure 577578DEST_PATH_IMAGE007
近似作为该振荡成分信号
Figure 630985DEST_PATH_IMAGE002
的振幅
Figure 752656DEST_PATH_IMAGE008
，用
Figure 233316DEST_PATH_IMAGE009
近似作为该振荡成分信号
Figure 322495DEST_PATH_IMAGE010
的相位
Figure 445171DEST_PATH_IMAGE011
——以此方式近似计算出振荡成分压力信号
Figure 405037DEST_PATH_IMAGE012
在时刻
Figure 587757DEST_PATH_IMAGE013
的振幅
Figure 367494DEST_PATH_IMAGE014
和相位
Figure 543129DEST_PATH_IMAGE015
以及振荡成分流量信号在时刻
Figure 711122DEST_PATH_IMAGE013
的振幅和相位
Figure 708214DEST_PATH_IMAGE018
；
从而对于在任意时刻
Figure 908251DEST_PATH_IMAGE013
的呼吸阻力信号，计算出其振幅
Figure 183506DEST_PATH_IMAGE019
和相位，据此得出其阻抗分量和/或电抗分量。
给出本发明优选技术方案二，其在技术方案一的基础上，对呼吸阻力信号进行移动平滑滤波。
给出本发明优选技术方案三，其在技术方案一或二的基础上，在求取呼吸阻力信号的过程中进行时间校正。
给出本发明优选技术方案四，其在技术方案一的基础上，对呼吸阻力信号进行相干函数
Figure 221552DEST_PATH_IMAGE001
验证。
给出本发明优选技术方案五，其在技术方案一的基础上，所述时间窗窗宽等于一个振荡周期。
给出本发明优选技术方案六，其在技术方案一或五的基础上，所述的=20或21。
给出本发明优选技术方案七，其在技术方案二的基础上，移动平滑滤波所用移动时间窗窗宽等于两个振荡周期。
给出本发明优选技术方案八，其在技术方案一或七的基础上，移动平均滤波所用移动时间窗窗宽等于一个振荡周期。
本发明给出的方法，其中的全部或部分步骤可以通过建立功能模块构架，由计算机程序指令控制计算机系统来完成。这些计算机程序指令存储在计算机可读存储介质中。
本发明的原理是：以最优线性近似法为理论基础，把呼吸看成一个线性系统，肺部力学特征相对稳定，系统的输入（振荡压力）与输出（振荡流量）具有因果关系，则两者的关系可利用传递函数（transfer function）表达为
Figure 784307DEST_PATH_IMAGE023
。数据采集得到的原始呼吸振荡信号(原始呼吸振荡信号包括压力信号和流量信号)包括振荡成分和呼吸成分，振荡成分经移动平均滤波的求和计算后为零，剩下呼吸成分(呼吸成分信号包括压力信号和流量信号)。用原始呼吸振荡信号减去呼吸成分信号就得到了经肺组织吸收折射的振荡成分信号(振荡成分信号包括压力信号和流量信号)。因为该振荡成分信号所含的众多谐波成分中，基波成分的能量是最大的，所以本发明直接取其基波分量的傅立叶系数来近似该振荡成分信号。本发明无需进行运算量巨大的傅立叶变换就可得出近似的呼吸阻力值，计算简单，实时性强。
附图说明
图1是R-I-E模型的实际粘性阻力与阻抗的一致性分析示意图。
具体实施方式
以下通过模型实验详述本发明。
R-I-E模型的系统输入（振荡压力）和输出（振荡流量）各16秒钟信号的相干函数
Figure 162198DEST_PATH_IMAGE001
的平均值为0.98。
在BiPAP通气模式下，振荡发生器在IPAP为8～24cmH2O，EPAP为4cmH2O的气道压力波动下，均能稳定地输出频率为1～7Hz，振幅为1～4cmH2O的正弦振荡，选5Hz作为振荡频率。振荡波和谐地叠加于气道压力和流量波形之上。系统长时间工作稳定，计算获得的呼吸系统Zrs、Rrs和Xrs时间曲线光滑规则，受干扰少，相位的变化与呼吸周期一致。
在BiPAP通气模式下，振荡发生器在IPAP为8～24cmH2O，EPAP为4cmH2O的气道压力波动下，均能稳定地输出频率为1～7Hz，振幅为1～4cmH2O的正弦振荡，振荡波和谐地叠加于气道压力和流量波形之上。
进行数据采集得到原始呼吸振荡压力信号和流量信号，包括振荡成分和呼吸成分，振荡频率为5Hz，采样频率为100Hz。对数据采集得到的原始呼吸振荡压力信号和流量信号在时域上进行移动平均滤波，得到呼吸压力成分信号和流量成分信号。移动平均滤波所用移动时间窗窗宽等于一个振荡周期。用原始呼吸振荡压力信号和流量信号减去呼吸压力成分信号和流量成分信号得到经肺组织吸收折射的振荡成分压力信号
Figure 294102DEST_PATH_IMAGE012
和流量信号
Figure 288603DEST_PATH_IMAGE016
。
今定义一个窗宽等于一个振荡周期的时间窗，因为振荡频率为5Hz，采样频率为100Hz，所以在该时间窗内有
Figure 632997DEST_PATH_IMAGE003
=20个振荡成分压力信号
Figure 396553DEST_PATH_IMAGE012
。在该时间窗内，记振荡成分压力信号的离散时间傅立叶正变换
Figure 400730DEST_PATH_IMAGE024
中的基波余弦分量的傅立叶系数为
Figure 814394DEST_PATH_IMAGE025
，基波正弦分量的傅立叶系数为
Figure 166877DEST_PATH_IMAGE026
，用
Figure 640584DEST_PATH_IMAGE027
近似作为振荡成分压力信号
Figure 609677DEST_PATH_IMAGE012
的振幅
Figure 295873DEST_PATH_IMAGE028
，用
Figure 283290DEST_PATH_IMAGE029
近似作为振荡成分压力信号
Figure 927898DEST_PATH_IMAGE012
的相位
Figure 853128DEST_PATH_IMAGE030
。据此，用任意时刻
Figure 608595DEST_PATH_IMAGE013
代入即可计算出在任意时刻的振荡成分压力信号
Figure 485601DEST_PATH_IMAGE031
的振幅
Figure 180019DEST_PATH_IMAGE014
和相位
Figure 208018DEST_PATH_IMAGE015
。
在同一个时间窗内，记振荡成分流量信号
Figure 920759DEST_PATH_IMAGE016
的离散时间傅立叶正变换
Figure 907169DEST_PATH_IMAGE032
中的基波余弦分量的傅立叶系数为
Figure 541413DEST_PATH_IMAGE033
，基波正弦分量的傅立叶系数为
Figure 638682DEST_PATH_IMAGE034
，用
Figure 940350DEST_PATH_IMAGE035
近似作为振荡成分流量信号
Figure 346930DEST_PATH_IMAGE016
的振幅
Figure 999628DEST_PATH_IMAGE036
，用
Figure 369429DEST_PATH_IMAGE037
近似作为振荡成分流量信号的相位
Figure 384976DEST_PATH_IMAGE038
。据此，用任意时刻
Figure 993812DEST_PATH_IMAGE013
代入即可计算出在任意时刻
Figure 183616DEST_PATH_IMAGE013
的振荡成分流量信号
Figure 194297DEST_PATH_IMAGE039
的振幅
Figure 693411DEST_PATH_IMAGE017
和相位
Figure 320702DEST_PATH_IMAGE018
。
于是对于任意时刻
Figure 32306DEST_PATH_IMAGE013
的呼吸阻力信号，就可以计算出其振幅
Figure 428652DEST_PATH_IMAGE019
和相位
Figure 347936DEST_PATH_IMAGE020
，据此得出其阻抗分量
Figure 931364DEST_PATH_IMAGE021
和/或电抗分量
Figure 977817DEST_PATH_IMAGE022
。
然后对所得出的呼吸阻力信号(阻抗分量和/或电抗分量)进行移动平滑滤波，移动平滑滤波所用移动时间窗窗宽等于两个振荡周期，从而保留了低频成分，剔除了高频干扰。
再对呼吸阻力信号进行相干函数
Figure 228670DEST_PATH_IMAGE001
验证。
在求取呼吸阻力信号的过程中进行时间校正。因为在计算得到的呼吸阻力时间曲线与原始流量或压力曲线进行比较时，时间上滞后，故给予时间校正更为合适。在移动平均滤波的时候，前后各十个点没有数据；在互相干法进行数据处理的时候，序列前后各十个点是没有数据；在进行移动平滑滤波的时候，所得数据前后各二十个点是没有数据的，以上都要进行数据的时间校正。其次，在计算呼吸阻力时，使用的数据点数不同也会造成相位偏移。上述实施例振荡频率为5Hz，采样频率为100Hz，则每个振荡波被采集数据点数是20个，为偶数，通过这20个点（一个完整的正弦波）计算出的呼吸阻力值对应于第10和第11数据点之间的时间段，从而造成相移，频率越高，相移越大。若用于计算的数据点数是奇数，就不会出现相移现象，例如将上例改为用21个数据点计算得到的呼吸阻力值将对应于第11数据点这一时刻。
相位校正后获得的模型阻抗R FOT (即所得出的呼吸阻力的阻抗分量)的均值为4.55±0.23cmH2O·s·L-1，模型电抗X FOT (即所得出的呼吸阻力的阻抗分量)为2.21±0.39cmH2O·s·L-1。R-I-E模型的实际粘性阻力R M 为3.29±0.27cmH2O·s·L-1，实际弹性阻力E M 为14.74±1.19cmH2O/L。故实际粘性阻力R M 与模型电抗R FOT 平均值之差为1.26±0.44cmH2O·s·L-1，一致性范围在0.36～2.14cmH2O·s·L-1，见图1。图1中，采用Bland-Altman图(Bland-Altman PLOT)实现：将同一个个体测量结果的均数作为横坐标，差值作为纵坐标。中间虚线为差值的均值，上下两条虚线为差值的95%上下置信限。然后看置信限是否在临床容许误差范围内（也就是，这样的误差大小在临床上能否接受），从而判断一致性好不好。95%上下置信限构造方法：对于差值正态分布的数据，采用平均相差±1.96*S，S是标准差；对于非正态数据，先正态转化，再用同样方法求解。各数据点来自R-I-E模型。RFOT为强迫振荡测定的模型阻抗，RM为模型的实际粘性阻力。图中实线为RFOT与RM的均差，虚线为2倍标准差。可见，采用本发明方法得到的结果比较接近于实际值，在临床上是可以接受的。
本文给出的方法，其中的全部或部分步骤可以通过建立功能模块构架，由计算机程序指令控制计算机系统来完成。这些计算机程序指令存储在计算机可读存储介质中。
以上仅是本专利的较佳实施例，在此基础上的等同技术方案仍落入专利保护范围。

Claims (8)

1.医用呼吸监测仪呼吸阻力值计算装置，其特征是：
包括对数据采集得到的原始呼吸振荡压力信号和流量信号在时域上进行移动平均滤波得到呼吸压力成分信号和流量成分信号的装置，和用原始呼吸振荡压力信号和流量信号减去呼吸压力成分信号和流量成分信号得到经肺组织吸收折射的振荡压力成分信号和流量成分信号的装置；
在振荡成分信号                                                
Figure 310470DEST_PATH_IMAGE001
数量为
Figure 423919DEST_PATH_IMAGE002
的一个时间窗内，所述的
Figure 129576DEST_PATH_IMAGE002
不小于2，记振荡成分信号
Figure 885042DEST_PATH_IMAGE001
的离散时间傅立叶正变换中的基波余弦分量的傅立叶系数为
Figure 762048DEST_PATH_IMAGE004
，基波正弦分量的傅立叶系数为
Figure 174575DEST_PATH_IMAGE005
，包括以后述方式近似计算出振荡成分压力信号
Figure 733732DEST_PATH_IMAGE006
在时刻
Figure 915315DEST_PATH_IMAGE007
的振幅
Figure 386879DEST_PATH_IMAGE008
和相位
Figure 286702DEST_PATH_IMAGE009
以及振荡成分流量信号在时刻
Figure 685639DEST_PATH_IMAGE007
的振幅和相位的装置，所述的方式为用
Figure 865451DEST_PATH_IMAGE013
近似作为该振荡成分信号
Figure 536472DEST_PATH_IMAGE001
的振幅
Figure 333527DEST_PATH_IMAGE014
，用
Figure 473521DEST_PATH_IMAGE015
近似作为该振荡成分信号
Figure 178172DEST_PATH_IMAGE016
的相位
Figure 188853DEST_PATH_IMAGE017
；
从而对于在任意时刻
Figure 687968DEST_PATH_IMAGE007
的呼吸阻力信号，包括计算出其振幅
Figure 784100DEST_PATH_IMAGE018
和相位
Figure 777595DEST_PATH_IMAGE019
的装置，以及据此得出其阻抗分量
Figure 642783DEST_PATH_IMAGE020
和/或电抗分量的装置。
2.根据权利要求1所述的医用呼吸监测仪呼吸阻力值计算装置，包括对呼吸阻力信号进行移动平滑滤波的装置。
3.根据权利要求1或2所述的医用呼吸监测仪呼吸阻力值计算装置，包括在求取呼吸阻力信号的过程中进行时间校正的装置。
4.根据权利要求1所述的医用呼吸监测仪呼吸阻力值计算装置，包括对呼吸阻力信号进行相干函数
Figure 427385DEST_PATH_IMAGE022
验证的装置。
5.根据权利要求1所述的医用呼吸监测仪呼吸阻力值计算装置，所述时间窗窗宽等于一个振荡周期。
6.根据权利要求1或5所述的医用呼吸监测仪呼吸阻力值计算装置，所述的=20或21。
7.根据权利要求2所述的医用呼吸监测仪呼吸阻力值计算装置，移动平滑滤波所用移动时间窗窗宽等于两个振荡周期。
8.根据权利要求1或7所述的医用呼吸监测仪呼吸阻力值计算装置，移动平均滤波所用移动时间窗窗宽等于一个振荡周期。
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