CN104302338B - 用于通气治疗的装置和方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种用于治疗呼吸障碍的装置，用于计算患者典型近期通气量的度量值，从而使得典型近期通气量的度量值的调整值随着近期未补偿泄漏的度量值增加而减小；还公开了一种用于治疗呼吸障碍的装置，用于从典型近期通气量的度量值与目标分数的乘积来计算目标通气量，其中所述目标分数取决于近期压力支持。

Description

用于通气治疗的装置和方法

相关文献交叉引用

本申请要求2012年4月13日提交的美国临时申请61/623643的优先权，其公开在此以引用的方式全文并入。

技术领域

本技术涉及对呼吸障碍的诊断、治疗和改善中的一种或多种，以及用于预防呼吸障碍的过程。尤其是，本技术涉及用于治疗呼吸障碍和预防呼吸障碍的医疗装置及其用途。

背景技术

身体的呼吸系统用于气体交换。鼻和口形成患者呼吸道的入口。

呼吸道包括一系列分支管，这些分支管随着向肺部的深入而变得越来越窄、越来越短、越来越多。肺部的主要功能为气体交换，允许氧气从空气进入静脉血并排出二氧化碳。气管分为左右主支气管，主支气管最终又分为末端细支气管。支气管组成传导呼吸道，并不参与气体交换。呼吸道的进一步细分形成了呼吸性细支气管，且最终成为了肺泡。肺部的肺泡区域是发生气体交换的部位，且称为呼吸区。参见韦斯特(West)所著的RespiratoryPhysiology-the essentials。

存在着一系列的呼吸障碍。

阻塞性睡眠呼吸暂停(Obstructive Sleep Apnea，OSA)，是睡眠障碍性呼吸(Sleep Disordered Breathing，SDB)的一种形式，特征是睡眠期间上呼吸道闭塞或阻碍，其成因是上呼吸道异常小和睡眠期间舌部、软腭和口咽后壁肌张力正常损耗的结合。该症状使得患者在时长一般为30-120秒的时期内停止呼吸，有时每夜200-300次，常常造成白天的过度困乏，且可能引起心血管疾病和大脑损伤。该症状是一种常见疾病，尤其是在中年超重男性中，哪怕患者本身可能未察觉问题的存在。参见US Patent 4,944,310(Sullivan)。

陈-施式呼吸(Cheyne-Stokes Respiration，CSR)是一种患者呼吸系统疾病，特点是呼吸逐步减弱和呼吸逐渐增强有节奏地交替出现，造成动脉血反复地去氧合和再氧合。由于这样反复的缺氧，CSR可能是有害的。在一些患者中，CSR与从睡眠中反复醒来有关，造成了严重的睡眠障碍，交感神经活动增加，以及后负荷升高。参见US Patent 6,532,959(Berthon-Jones)。

中枢因素的周期性呼吸障碍，例如陈-施式呼吸，可能与上呼吸道阻塞一起发生。

CSR的诊断，通常涉及进行睡眠检查，并分析所得的多导睡眠图(“PSG”)数据。在一项完整的诊断性PSG研究中，对一系列生物参数进行监控，一般包括鼻气流信号、呼吸运作度量值、血氧测量、就眠位置，还可以包括脑电图(“EEG”)、心电图(“ECG”)、肌电图(“肌电图”)和眼电图(“EOG”)。还可以从可见特征中识别呼吸特征，由此允许临床医生评估睡眠期间的呼吸功能，并评估CSR的可能存在。虽然临床医生的检查是最全面的方法，但这是一种花费高昂的过程，且非常依赖于临床经验和理解。

系统

一种用于治疗睡眠障碍呼吸的已知产品是ResMed所生产的S9睡眠治疗系统(S9Sleep Therapy System)。

疗法

持续气道正压通气(Nasal Continuous Positive Airway Pressure，CPAP)疗法被用于治疗阻塞性睡眠呼吸暂停(Obstructive Sleep Apnea，OSA)，其理论假设是：连续正压气道压力起到充气夹板的作用，可以通过将软腭和舌部前推，使其离开口咽后壁，从而防止上呼吸道阻塞。

无创通气(Non-invasive ventilation，NIV)被用于治疗CSR、OHS、COPD、MD和胸壁障碍(Chest Wall disorders)。在NIV的一些情况下，可以通过例如测量潮气量或每分钟通气量，并控制通气测量以满足目标通气，来控制压力治疗来实施目标通气。通气测量的伺服控制系统，例如通过比较通气瞬时测量和通气长期测量，可以作为中和CSR的治疗。在某些此类情况下，以装置递送的压力治疗形式可以是压力支持通气(Pressure Supportventilation)。所述压力治疗一般在吸气期间产生较高水平的压力(例如吸气压力(IPAP))并在呼气期间产生一个较低水平的压力(例如呼气压力(EPAP))

患者界面

通过使用患者界面，例如鼻罩、全面罩或鼻枕，能有助于将正压空气输送至患者呼吸道入口。已知有一系列的患者界面装置，但其中有许多都遭受着一种或多种以下问题：突兀、缺乏审美、装配不良、使用困难以及难受，尤其是在长时间佩戴或当患者不熟悉此类系统时。专门为飞行员设计的面罩，作为个人保护装置的一部分或用于实施麻醉，究其原应用而言尚可忍受，但仍在长期穿戴时，例如在睡眠期间，使人难受，令人不快。

PAP装置

通常，正压空气是通过PAP装置，例如马达传动风机，输送给患者呼吸道的。风机输出口通过柔性递送管道连接至上述的患者界面。

发明内容

本技术的目的在于提供用于检测、诊断、改善、治疗或预防呼吸障碍的医疗装置，其具有舒适度、成本、疗效、使用便利型和可生产性中的一种或多种方面的改进。

本技术的第一个方面涉及用于检测、诊断、改善、治疗或预防呼吸障碍的装置。

本技术的又一方面涉及用于检测、诊断、改善、治疗或预防呼吸障碍的方法。

本技术的各方面提供了用于评估或评价患者SDB事件和/或通气的方法，其可以在用于评估通气评估的装置或用于产生呼吸压力治疗的装置中执行。

本技术的各方面提供了在周期性呼吸的呼吸压力治疗期间自动调节EPAP水平以抵消上呼吸道阻塞的方法和装置。

本技术的一种形式中的一个方面中，包括一种伺服通气装置，其配置为控制供气压力以达到所述目标通气量；该装置对通气量测量值中的误导性变化(例如泄漏的突然变化的结果)进行响应，降低目标通气量的调整率。

本技术的一种形式中的一个方面中，包括一种伺服通气装置，用于连续计算目标通气量，使得目标通气量随着近期未补偿泄漏的度量值的增加而上升得更为缓慢，以及控制供气压力以达到所述目标通气量。

本技术的一种形式中的一个方面中，包括用于治疗呼吸障碍的装置或方法，其提供典型近期通气量的度量值，所述典型近期通气量的度量值随着近期未补偿泄漏的度量值的增加而更为缓慢地上升。

本技术的一种形式中的又一个方面中，包括用于治疗呼吸障碍的装置或方法，其提供目标通气量，所述目标通气量的增率受到一个上限的约束。

本技术的一种形式中的又一个方面中，包括用于治疗呼吸障碍的装置或方法，其提供目标通气量，所述目标通气量随着近期压力支持的稳定性的提高而更迅速地下降，由此提高患者舒适度。

此三种最近描述的方面在结合使用时可能尤其有利。

本技术的一种形式中的又一个方面中，包括用于治疗呼吸障碍的装置或方法，其根据测得的呼吸暂停或呼吸不足的持续时间，调整呼气气道正压(EPAP)值，从而使得所述EPAP的调整值随着持续时间的增加，以指数方式趋向一个大于EPAP最大值的数值，以提高EPAP在通气期间固定气道的能力。

本技术的一种形式中的又一个方面中，包括用于治疗呼吸障碍的装置或方法，其能够降低呼吸不足检测中的假阴性数量，其方法在于根据以下方面检测呼吸不足：递送给患者的呼吸支持的大的程度；以及，患者气流量绝对值的度量值与目标绝对气流量相比的小的程度。

此二种最近描述的方面在结合使用时可能尤其有利。

本技术的一种形式中的又一个方面中，包括用于治疗呼吸障碍的装置或方法，其根据计算所得的M形呼吸流量受限的度量值来增加EPAP值，从而使得该增量取决于每次呼吸通气量与典型近期通气量的比值，由此降低“行为性(behavioural)”呼吸对EPAP值的影响。

本技术的一种形式中的又一个方面中，包括用于治疗呼吸障碍的装置或方法，其基于围绕吸气流量波形中的凹口位置对称化的一种吸气流量波形版本来计算患者M形吸气流量受限的度量值。

此二种最近描述的方面在结合使用时可能尤其有利。

本技术的一种形式中的又一个方面中，包括用于治疗呼吸障碍的装置或方法，其根据计算所得的反向椅形吸气流量受限的度量值来调整呼气气道正压(EPAP)值，由此使得其增量取决于当前和前次呼吸之间的反向椅形一致性。

本技术的一种形式中的又一个方面中，包括用于治疗呼吸障碍的装置或方法，其基于递送至患者的气流量的近期未补偿泄漏的程度来计算患者反向椅形吸气流量受限的度量值。

此二种最近描述的方面在结合使用时可能尤其有利。

本技术的一种形式中的又一个方面中，包括用于治疗呼吸障碍的装置或方法，其在未检测到呼气打鼾时，根据吸气打鼾的度量值增加呼气气道正压(EPAP)。

本技术的一种形式中的又一个方面中，包括用于治疗呼吸障碍的装置或方法，其将吸气打鼾度量值计算为，当前呼吸的吸气部分上，打鼾滤波器对瞬时界面压力的输出值和由瞬时界面压力确定的阈值之间的差值的平均值。

本技术的一种形式中的又一个方面中，包括用于治疗呼吸障碍的装置或方法，其对当前呼吸呼气部分期间的瞬时界面压力的打鼾滤波器的输出值的持续时间和强度使用了联合阈值，以计算呼气打鼾度量值。

此三种最近描述的方面在结合使用时可能尤其有利，以减少因“伪鼾声”而起的EPAP增加。

本技术的一种形式中的又一个方面中，包括用于治疗呼吸障碍的装置或方法，其估计患者当前呼吸循环的相位，其中赋予所述相位估计的标准变化率的权重取决于患者近期达到等于或大于目标通气量的通气量的程度，由此增加对较低呼吸率和呼吸率中的短期变化的容忍度。

此种最近描述的方面与此前所述的任一方面或此前多种方面的组合结合使用可能尤其有利。

本技术的一种形式中的又一个方面中，包括用于治疗呼吸障碍的装置或方法，其以下列值的结合向患者递送压力支持：足以将瞬时通气量增加至目标通气量的压力支持值，以及足以将总肺泡通气量增加至目标总肺泡通气量的压力支持值；由此，治疗周期性呼吸和呼吸功能不全的患者。

此种最近描述的方面与此前所述的任一方面或此前多种方面的组合结合使用可能尤其有利。

本技术的一种形式中的其他方面中，包括记录有用于令处理器执行上述方面中的方法的计算机程序指令的计算机可读存储介质。

显然，本技术所述方面的各部分还可以组成子方面。而且，各种所述子方面和/或方面可以通过各种方式组合，且构成本技术的附加方面或子方面。

通过考虑以下详细说明书、摘要、附图和权利要求，可以清楚地理解本技术的其他特征。

附图说明

下面将通过以下附图以示例而非限定的方式对本技术进行说明，附图中相似的元素以相似标号进行标记。

治疗系统

图1a展示了本技术的系统。患者1000佩戴患者界面3000，从PAP装置4000接收到一定量的正压空气。来自PAP装置的空气在加湿器5000中加湿，并通过空气管道4170到达患者1000。

呼吸系统

图2a展示了人类呼吸系统的总览图，包括鼻腔、口腔、咽喉、声带、试管、气管、支气管、肺、肺泡小囊、心和横膈膜。

图2b展示了人类上呼吸道的视图，包括鼻腔、鼻骨、侧鼻软骨、鼻翼大软骨、鼻孔、上唇、下唇、咽喉、硬腭、软腭、口咽、舌、会厌、声带、食道和气管。

患者界面

图3a展示了本技术患者界面的形式之一。

PAP装置

图4a展示了本技术PAP装置的形式之一。

图4b展示了图4a中的PAP装置的气压系统的示意图，其中指出了上游和下游方向。

图4c展示了图4a的PAP装置的电子元件的示意图。

图4d展示了图4a的PAP装置中应用的算法的示意图。如图所示，实线箭头代表信息实际流量，例如通过电子信号。

加湿器

图5a展示了本技术的一个方面中的加湿器。

呼吸波形

图6a展示了人睡眠期间的典型呼吸波形模型。水平轴为时间，垂直轴为呼吸流量。虽然参数值可能变化，但典型呼吸可能具有下列近似值：潮气量(Vt)：0.5L，吸气时间(Ti)：1.6s，吸气峰流量(Qpeak)：0.4L/s，呼气时间(Te)：2.4s，呼气峰流量(Qpeak)：-0.5L/s。呼吸总持续时间(Ttot)：约4s。人的典型呼吸频率(BPM)为每分钟约15次，其中通气量(Vent)：约7.5L/minute。典型的工作周期，即Ti：Ttot之比为约40％。

图6b展示了在非快速眼动睡眠(non-REM sleep)中约为90秒的时间内正常呼吸且呼吸约34次的患者，其正接受自动PAP治疗，且面罩压力为约11cmH₂O。最上方通道展示了血氧测量(SpO₂)，其范围是垂直方向上90％-99％饱和度。患者在所示期间内保持这约95％的饱和度。第二通道展示了量化的呼吸气流量，其范围是垂直方向上-1-+1LPS，吸气为正值。第三和第四通道展示了胸部和腹部的运动。

图6c展示了患者治疗前的多导睡眠图。从上到下有11条信号通道，水平跨距为6分钟。最上方2条通道均为来自不同头颅位点的EEG(脑电图)。第二通道中的周期性峰值代表着皮层觉醒和相关活动。向下第三通道为颏下EMG(肌电图)。觉醒时刻前后，其活动增加，代表着征用颏舌肌。第四和第五通道为EOG(眼电图)。第六通道为心电图。第七通道展示了脉搏血氧饱和度(SpO₂)，其反复从约90％去饱和至70％以下。第八通道为呼吸气流，以鼻导管连接在压差感应器上得到。25-35秒重复呼吸暂停与10-15秒的阵阵呼吸恢复交替出现，与EEG环形和EMG活动提高相吻合。第九通道展示了胸部运动，第十通道展示了腹部运动；腹部在呼吸暂停期间表现出渐强运动，引发觉醒；由于恢复呼吸增强期间的整个身体的运动，两者均变得杂乱无章。因此，呼吸暂停是阻塞性的，且症状严重。最下方通道为睡姿，在此示例中睡姿未显示出变化。

图6d展示了患者流量数据，其中患者正在经历一系列完全阻塞性呼吸暂停。记录时长为约160秒。流量范围为约+1L/s至-1.5L/s。每次呼吸暂停持续约10-15秒。

图6e展示了一个放大的呼吸吸气部分，其中患者正在经历低频率吸气打鼾。

图6f展示了一个放大的呼吸吸气部分，其中患者正在经历的是普通或“平台(mesa)”平直形吸气流量受限的例子。

图6g展示了一个放大的呼吸吸气部分，其中患者正在经历的是“反向椅形(reverse chair)”吸气流量受限的例子。

图6好、展示了一个放大的呼吸吸气部分，其中患者正在经历“M形”吸气流量受限的例子。

图6i展示了潮式呼吸的一个例子。图中有三条通道：氧饱和度(SpO₂)、流量指示信号和运动。数据跨距为6分钟。该流量指示信号使用连接在鼻导管上的压力感应器进行测量。患者表现出约22秒的呼吸暂停和约38秒的呼吸增强。呼吸暂停期间的高频率低振幅振荡是心源性的。

图7a-7q为表示图4a的PAP装置的一种形式执行图4d算法的流程图。

图8展示了本技术的一种形式中，“平稳舒适”的治疗压力波形作为相位的函数的例子。

具体实施方式

在进一步详细描述本技术之前，应当理解，本技术并不受限于此处的特定实施例，而是可以变化。还应当理解，本公开中所使用的术语的目的仅在于描述本文中的特定实施例，而不具有限制性。。

治疗系统

在一种形式中，本技术包括用于治疗呼吸障碍的装置。该装置可以包括用于治疗呼吸障碍的装置。该装置可以包括气流发生器或风机，用于将加压呼吸气体，例如空气，通过连接至患者界面3000的空气输送管道输送给患者1000。

疗法

在本技术的一种形式中，包括一种用于治疗呼吸障碍的方法，包括向患者1000的呼吸道入口施加正压。

用于OSA的鼻部CPAP

在本技术的一种形式中，包括一种通过向患者施加鼻部连续气道正压，治疗患者阻塞性睡眠呼吸暂停的方法。

本技术的某些实施例中，通过一个或二个鼻孔向患者鼻道提供正压空气。

患者界面3000

本技术的一个方面中，一种无创患者界面3000，包括以下功能方面：密封形成结构3100、增压室3200、定位和稳定结构3300，以及用于连接空气回路4170的连接端口3600。在某些形式中，可以用一个或多个物理构件来提供一种功能方面。在某些形式中，一个物理构件可以提供一种或多种功能方面。在使用中，所述密封形成结构3100设为围绕患者呼吸道入口，由此有助于以正压向呼吸道提供空气。

PAP装置4000

本技术的一个方面中，PAP装置4000包括机械和气动元件4100、电子元件4200，且编程为执行一种或多种算法4300。该PAP装置具有两部分构成的外壳4010，即外壳4010的上部4012和外壳4010的下部4014。在可选的形式中，外壳4010可以包括一个或多个面板4015。PAP装置4000包括底盘4016，所述底盘4016支承PAP装置4000的一个或多个内部元件。在一种形式中，气动块4020由底盘4016支承，或构成底板4016的一部分。PAP装置4000可以包括把手4018。

PAP装置4000的气动路径包括进气口过滤器4112、进气口消音器4122、能够以正压提供空气的可控压力装置4140(优选为风机4142)以及出气口消音器4124。所述气动路径中包括一个或多个压力感应器4272和流量感应器4272。

气动块4020包括一部分位于外壳4010内的气动途径。

PAP装置4000具有电源4210、一个或多个输入装置4220、中央控制器4230、治疗装置控制器4240、治疗装置4245、一个或多个保护回路4250、记忆体4260、传感器4270、数据通讯界面4280和一个或多个输出装置4290。电子元件4200可以安装在单一的印刷电路板组件(PCBA)4202上。在一种可选形式中，PAP装置4000可以包括超过一个PCBA4202。

PAP装置4000的中央控制器4230编码为执行一种或多种算法模块4300，在一种实施方式中，包括预处理模块4310、治疗引擎模块4320、压力控制模块4330和故障状态模块4340。

下文中，PAP装置4000也称为呼吸机。

PAP装置机械&气动元件4100

空气过滤器4110

本技术的一种形式中的PAP装置可以包括一个或多个空气过滤器4110。

在一种形式中，进气口空气过滤器4112位于风机4142上游的气动途径起始段。参见图4b。

在一种形式中，出气口空气过滤器4114，例如抗菌过滤器，位于气动块4020的出气口和患者界面3000之间。参见图4b。

消音器4120

本技术的一种形式中，进气口消音器4122位于风机4142上游的气动途径中。参见图4b。

本技术的一种形式中，出气口消音器4124位于风机4142和患者界面3000之间的气动途径中。参见图4b。

压力装置4140

本技术的一种形式中，用于产生正压气流的压力装置4140为可控风机4142。例如，该风机可以包括无刷直流电动机4144，所述电动机具有容纳在蜗壳外壳中的一个或多个叶轮。该风机能够以例如约120L/min递送约4cmH₂O-约20cmH₂O范围内的正压气流，或最高约30cmH₂O的其他形式的气流。

The pressure device 4140 is under the control of the therapy devicecontroller 4240.压力装置4140收到治疗装置控制器4240的控制。

传感器4270

本技术的一种形式中，压力装置4140上游设有一个或多个传感器4270。所述一个或多个传感器4270的构造和设置用于测量气动途径中该点的空气性质。

本技术的一种形式中，压力装置4140上游，以及空气管道4170上游，设有一个或多个传感器4270。所述一个或多个传感器4270的构造和设置用于测量气动途径中该点的空气性质。

本技术的一种形式中，紧挨患者界面3000设有一个或多个传感器4270。

防溢流止回阀4160

本技术的一种形式中，加湿器5000和气动块4020上游设有防溢流止回阀。该防溢流止回阀的构造和设置用于降低水从加湿器5000流向上游的风险，例如流向马达4144。

空气管道4170

在本技术的一个方面中，空气管道4170的构造和设置用于允许空气或可呼吸气体的气流在气动块4020和患者界面3000之间流动。

氧气递送4180

本技术的一种形式中，辅助供氧4180被递送至气动途径中的一个位点。

本技术的一种形式中，辅助供氧4180被递送至气动块4020上游。

本技术的一种形式中，辅助供氧4180被递送至空气管道4170。

本技术的一种形式中，辅助供氧4180被递送至患者界面3000。

PAP装置电子元件4200

电源4210

本技术的一种形式中，电源4210位于PAP装置4000的外壳4010内部。本技术的又一种形式中，电源4210位于PAP装置4000的外壳4010外部。

本技术的一种形式中，电源4210仅向PAP装置4000提供电能。本技术的又一种形式中，电源4210向PAP装置4000和加湿器5000提供电能。

输入装置4220

本技术的一种形式中，PAP装置4000包括一个或多个输入装置4220，其形式为按钮、开关或旋钮，以允许人员与装置互动。所述按钮、开关或旋钮可以是物理装置，或可以通过触屏访问的软件装置。所述按钮、开关或旋钮，在一种形式中物理地连接外壳4010，或者，在另一种形式中，可以与接收器无线通讯，所述接收器与中心控制器4230之间具有电气联接。

所述输入装置4220可以构造和设置来允许人员对数值和/或菜单选项进行选择。

中央控制器4230

本技术的一种形式中，中央控制器4230是适合用于控制PAP装置4000的处理器，例如x86 INTEL处理器。

本技术的一种形式中，适合用于控制PAP装置4000的处理器4230包括基于ARMCortex-M处理器的处理器(来自安谋国际科技(ARM Holdings))。例如，可以使用购自意法半导体(ST MICROELECTRONICS)的STM32系列微控制器。

本技术的一种替代形式中，另一种适用于控制PAP装置4000的处理器4230包括选自基于ARM9的32-bit RISC CPU(ARM9-based 32-bit RISC CPU)系列。例如，可以使用购自意法半导体有限公司(ST MICROELECTRONICS)的STM9系列微控制器。

本技术的某种替代形式中，可以使用16-bit RISC CPU作为PAP装置4000的处理器4230。例如，可以使用由德州仪器公司(TEXAS INSTRUMENTS)生产的MSP430微控制器系列。

处理器4230用于从一个或多个传感器4270以及一个或多个输入装置4220接收输入信号。

处理器4230设置为向一个或多个输出装置4290、治疗装置控制器4240、数据通讯接口4280和加湿器控制器5250提供输出信号。

一个或多个处理器4230可以设置为执行此述的一种或多种方法，例如执行已储存在计算机可读存储介质(例如记忆体4260)中的计算机程序表达的一种或多种算法。在某些情况下，如上所述，所述处理器可以与PAP装置4000集成。但是，在某些装置中，处理器可以在PAP装置的气流产生元件外单独设置，例如用于执行任何此述的方法，而不直接控制呼吸治疗递送的目的。例如，所述处理器可以执行任何此述的方法，以通过分析储存的数据(例如来自此述的任意感应器的数据)来达到确定呼吸器或其他呼吸相关事件的控制设定的目的。

时钟4232

优选地，PAP装置包括连接在处理器4230上的时钟4232。

治疗装置控制器4240

本技术的一种形式中，治疗装置控制器4240是压力控制模块4330，其构成由处理器4230执行的算法4300的一部分。

本技术的一种形式中，治疗装置控制器4240是专用的马达控制集成电路。例如，在一种形式中，可以使用由ONSEMI生产的MC33035无刷直流马达控制器。

保护回路4250

优选地，本技术的PAP装置4000包括一种或多种保护回路4250。

本技术的保护回路4250的一种形式是电子保护回路。

本技术的保护回路4250的一种形式是温度或压力安全回路。

记忆体4260

本技术的一种形式中，PAP装置4000包括记忆体4260，优选为非易失性记忆体。在某些形式中，记忆体4260可以包括电池驱动的静态RAM。在某些形式中，记忆体4260可以包括易失性RAM。

优选地，记忆体4260位于PCBA4202上。记忆体4260的形式可以是EEPROM或NAND闪存。

附加地或替代地，PAP装置4000包括可移除形式的记忆体4260，例如根据安全数字(Secure Digital(SD))标准制作的记忆卡。

本技术的一种形式中，记忆体4260用作计算机可读存储介质，其中存储有表述一种或多种此述方法(例如一种或多种算法4300)的计算机程序指令。

传感器4270

传感器可以在PAP装置内部或外部。外部传感器可以位于例如空气递送管道(例如患者界面)上，或构成其一部分。外部传感器的形式可以是非接触式感应器，例如多普勒雷达运动感应器，其将数据传输或传递给PAP装置。

流量4274

本技术中，流量传感器4274可以基于压差传感器，例如SENSIRION生产的SDP600系列压差传感器。该压差传感器与气动回路流体连通，且其中一个压力传感器分别连接在节流元件的第一和第二点上。

在使用中，处理器4230接收到来自流量传感器4274的信号或总流量(Qt)信号。但是，也可以使用其他用于产生所述流量信号或估计流量的感应器。例如，在一些实施例中，可以使用流量感应器(例如热线流量感应器)来产生流量型号。可选地，可以用此述的其他传感器的一种或多种信号来估计流量，例如如US专利申请12/192247中所述的方法，该公开以引用的方式在此并入。

压力

本技术中的压力传感器4272设置为与气动回路流体连通。适用的压力传感器的例子之一，是霍尼韦尔公司(HONEYWELL ASDX)系列感应器。一种替代性的压力传感器是来自通用电气(GENERAL ELECTRIC)的NPA系列感应器。

在使用中，来自压力传感器4272的信号由处理器4230接收。在一种形式中，来自压力传感器4272的信号在由处理器4230接收之前，先经过过滤。

马达转速4276

本技术的一种形式中，生成马达转速信号4276。马达转速信号4276优选为由治疗装置控制器4240提供。马达转速可以例如由速度感应器产生，例如霍尔效应感应器。

数据通讯系统4280

本技术的一种优选形式中，提供连接至处理器4230的数据通讯界面4280。数据通讯界面4280优选为连接至远程外部通讯网络4282。数据通讯界面4280优选为连接至本地外部通讯网络4284。优选地，远程外部通讯网络4282可连接至远程外部装置4286。优选地，本地外部通讯网络4284可连接至本地外部装置4288。

在一种形式中，数据通讯界面4280是处理器4230的一部分。在另一种形式中，数据通讯界面4280是独立于处理器4230的一块集成电路。

在一种形式中，远程外部通讯网络4282是互联网。数据通讯界面4280可以使用有线通讯(例如，通过以太网或光纤)或无线协议来连接互联网。

在一种形式中，本地外部通讯网络4284使用一个或多个通讯标准，例如蓝牙，或用户红外线通讯协议。

在一种形式中，远程外部装置4286是一部或多部计算机，例如一组联网计算机。在一种形式中，远程外部装置4286可以是虚拟计算机，而非物理计算机。在两种情况中，所述远程外部装置4286均可以由获得适当授权的人员(例如临床医生)访问。

优选地，本地外部装置4288为个人电脑、移动电话、平板或遥控。

包含可选显示器、报警器4290的输出装置

本技术中，输出装置4290的形式可以是一种或多种视觉、听觉和触觉装置。可视显示器可以是液晶显示器(LCD)或发光二极管(LED)显示器。

显示驱动4292

显示驱动4292接收用于显示在显示器4294上的字符、符号或图像输入，并将其转换为指令，从而使得显示器4294显示所述字符、符号或图像。

显示器4294

显示器4294设置为，响应接收自显示驱动4292的指令，而可视地显示字符、符号或图像。例如，显示器4294可以是八段显示器，其中显示驱动4292将每个字符、符号或图像，例如数字“0”，转化为八个逻辑信号，以指示是否将该八个单独节段激活以显示特定字符或符号。

PAP装置算法4300

预处理模块4310

本技术中，预处理模块4310从传感器(例如流量或压力传感器)处接收原始输入信号，然后优选地执行一个或多个处理步骤，以计算出一个或多个输出值，用作另一个模块的输入，例如治疗引擎模块4320。

本技术的一种形式中，输出值包括界面或面罩压力Pm，呼吸流量Qr，以及泄漏流量Ql。

本技术的各种形式中，预处理模块4310包括一种或多种以下算法：压力补偿4312、排气流量4314、泄漏流量4316、呼吸流量4318以及干扰探测4319。

压力补偿4312

本技术的一种形式中，压力补偿算法4312接收到表示气动途径中靠近气动块出气口处的压力的信号输入。压力补偿算法4312估计空气回路4170中的压力降，并提供患者界面3000的压力估计值(Pm)作为输出值。

排气流量4314

本技术的一种形式中，排气流量计算算法4314接收到患者界面3000的压力估计值(Pm)作为输入值，并估算患者界面3000上的通气口3400的排气流量(Qv)。

泄漏流量4316

本技术的一种形式中，泄漏流量算法4316接收总流量(Qt)和排气流量(Qv)作为输入值，并通过计算(Qt-Qv)在一段长度足以包含数个呼吸循环的时间(例如约10秒)内的平均值，来提供泄漏流量(Ql)。

在一种形式中，泄漏流量算法4316接收总流量(Qt)、排气流量(Qv)和患者界面3000中的压力估计值(Pm)作为输入值，通过计算泄漏传导率，并借由泄漏流量(Ql)作为泄漏传导率和界面压力(Pm)的函数，来确定泄漏流量(Ql)并将其作为输出值提供。

呼吸流量4318

本技术的一种形式中，呼吸流量算法4318接收总流量(Qt)、排气流量(Qv)和泄漏流量(Ql)作为输入值，并通过从总流量(Qt)减去排气流量(Qv)和泄漏流量(Ql)来得到流向患者的呼吸流量(Qr)。

干扰检测4319

当泄漏发生近期变化但泄漏流量算法4316尚未完全补偿该变化时，就会发生所谓的“干扰(jamming)”状态，该状态可以根据美国专利6532957、美国专利6810876或美国专利申请公开2010/0101574 A1中所述的方法进行测定，所述文本的公开在此以引用的方式并入本申请。在干扰状态下，呼吸流量基线通常存在某种程度上的错误，令流量形状失真，影响对流量受限的检测。例如，若呼吸流量基线在真实水平之上，则呼气晚期的呼吸流量为正值，由此被当成是吸气早期流量；若其为呼气暂停流量，则吸气的真实起始点会被当做是“反向椅”波形的平直部分后的增量。因此，通过干扰算法4319来计算一个模糊真值变量，即RecentJamming(近期干扰)，其代表近期发生的干扰(即未补偿的泄漏)的程度。

在算法4319中，瞬时干扰模糊真值变量J计算为：呼吸流量(Qr)在超过预期的时长内具有大的绝对量级的模糊程度。将呼吸流量(Qr)最近一次趋正过零的时刻开始的时间(t_ZI)和吸气持续时间(Ti)带入以下模糊隶属函数，来计算气流在超过预期的时长内为正值的模糊程度(A_I)：

A_I＝FuzzyMember(t_ZI,Ti,0,2*Ti,1) (1)

将呼吸流量(Qr)带入以下模糊隶属函数，来计算气流为大的正值的模糊程度(B_I)：

B_I＝FuzzyMember(Qr,0,0,0.5,1) (2)

用模糊真值变量A_I和B_I计算出泄漏突然增加的模糊程度(I_I)，其计算为模糊值。

对呼气执行精确的对称计算，并推导出泄漏突然增加的模糊程度(I_E)。将呼吸流量(Qr)最近一次趋负过零的时刻开始的时间(t_ZE)和呼气持续时间(Te)带入公式(1)的模糊隶属函数中，来计算气流在超过预期的时长内为负值的模糊程度(A_E)。将呼吸流量(Qr)的负值代入公式(2)中的模糊隶属函数，以计算气流为负值时的大的模糊程度B_E；且I_E计算为模糊真值变量A_E和B_E的模糊“相与”函数。瞬时干扰指数J计算为模糊真值变量I_I和I_E的模糊“或”函数。

若瞬时干扰值J大于J的近期峰值，则将RecentJamming设定为瞬时阻塞值J。否则，将RecentJamming设定为瞬时阻塞值J，并以10秒时间常量进行低通量滤波。

治疗引擎模块4320

本技术的一种形式中，治疗引擎模块4320接收患者界面3000中的压力(Pm)、流向患者的呼吸气流量(Qr)、泄漏流量(Ql)和干扰模糊真值变量(RecentJamming)中的一个或多个作为输入值，并提供一种或多种治疗参数作为输出值。

本技术的一种形式中，治疗参数为CPAP治疗压力Pt。

本技术的一种形式中，治疗参数为EPAP、波形值和压力支持水平。

本技术的另一种形式中，治疗参数为EPAP、波形值、目标通气量和瞬时通气量。

本技术的各种形式中，治疗引擎模块4320包括一种或多种以下算法：相位确定4321、波形确定4322、通气量确定4323、流量受限确定4324、呼吸暂停/呼吸不足确定4325、打鼾确定4326、EPAP确定4327、目标通气量确定4328和治疗参数确定4329。

图7a-图7q中，展示了治疗引擎模块4320的运行，其中实线连线表示控制流，而虚线连线表示数据流。

相位确定4321

本技术的一种形式中，相位确定4321接收表示呼吸流量(Qr)的输入信号，并提供患者1000的呼吸循环相位估计值Φ。相位改变速率可以表示呼吸速率。

在一种形式中，相位估计值Φ是吸气或呼气的离散变量。在一种形式中，当呼吸流量(Qr)为高于正阈值的正值时，相位估计值Φ判定为离散的吸气值。在一种形式中，当呼吸流量(Qr)为低于负阈值的负值时，相位估计值Φ判定为离散的呼气值。

在一种形式中，相位估计值Φ是离散变量，其取值为吸气、吸气中期停顿和呼气之一。

在一种形式中，相位估计值Φ是连续值，例如其变化范围为0-1，或0-2π，或0°to360°。在从吸气到呼气的转换时刻，相位估计值Φ＝0.5(或π或180°)。

本技术的一种形式中，相位确定算法4321使用如美国专利6532957所述的模糊相位估计，该专利公开以引用的方式并入本文，且进行若干调整。总而言之，这些调整的理念在于，使得对呼吸速率中的低呼吸速率和短期变异的容忍度更高。通用相律在低通气水平上被赋予比之前更多的权重，提高了患者同步。这不仅仅是对呼吸机在持续一次或两次呼吸的极短时间中保持目标通气量和呼吸速率的规定性方面的轻微降低所做的补偿。

呼吸的“标准速率”对应于常规呼吸机的一种备用通气频率，并根据“麻烦(trouble)”的程度赋予某种权重，所述“麻烦”是一个取决于干扰程度、呼吸不足程度和泄漏大到什么程度的模糊逻辑变量。即使不存在“麻烦”，所述标准速率也会被赋予显著权重，这倾向于将呼吸机的呼吸频率拉向标准速率，并倾向于在患者呼吸频率低于标准速率时，引起不同步性，所述标准速率在一种实施方式中设置为15次呼吸/分钟。醒着的患者想要以较低频率呼吸时，尤其是在开始入眠的阶段，会感觉到受其推动。一种常见的反应是对抗呼吸机，引起通气不足(从呼吸机的角度来看)，而这进一步增加了赋予标准速率的权重，使得压力支持提高。

为了抵消这一作用，并由此提高患者的舒适度，在本技术的一种形式中，通过算法4321赋予标准速率独立于”麻烦”的权重，该权重取决于最小压力支持(最小变压(minimumswing))和由算法4329确定的超出最小压力支持的压力支持量(“伺服变压(servoswing)”)。广义而言，此理念在于，低伺服变压水平表示患者近期已达到等于或大于目标通气量的通气量，因此应当允许患者用其选择的任何频率呼吸。逐渐升高的伺服变压水平逐步表明正在趋离该状况。使用最小变压的边界值(SLow和SHigh)，以当前变压(最小变压和伺服变压之和)来执行对实际模糊隶属度的计算。模糊真值变量SwingIsLargeForStdRate是表示振幅大到何种地步的模糊程度，用于独立于”麻烦”来确定将赋予标准速率的权重(事实上，是将赋予吸气和呼气的相变的标准速率的权重，因为其一般而言是不同的)。

图7a是展示本技术的一种形式中，可以用于执行算法4321的一种方法7100的流程图。该方法7100开始于7110，即将下边界值SLow作为最小变压值MinSwing的总体增函数来进行计算。在一种实施方式中，SLow的计算方式如下：

SLow＝Interp(MinSwing,0,3,6,6,8,8) (3)

在步骤7120中，上边界值SHigh计算为最小变压的总体增函数，由此SHigh总是大于或等于下边界Slow。在一种实施方式中，SHigh的计算方式如下：

SHigh＝Interp(MinSwing,0,6,6,8,8,8) (4)

在步骤7130中，方法7100将变压计算为最小变压和当前伺服变压(超出最小值的压力支持)之和。然后，在方法7100的步骤7140中，如下计算模糊真值变量SwingIsLargeForStdRate：等于或高于某些相当高的最小变压水平(在一个实施例中为8cmH₂O，这对设计目的在于治疗中枢驱动的周期性呼吸的呼吸机中其实是不应发生的)时，SwingIsLargeForStdRate设定为模糊真。否则，SwingIsLargeForStdRate随着上下边界值SLow和SHigh之间变压的增加而从模糊假向模糊真转变：

SwingIsLargeForStdRate＝FuzzyMember(Swing,SLow,0,SHigh,1) (5)

最后，方法7100的步骤7150中，以美国专利6532957中所述的方式估计相位，除非独立于”麻烦”而赋予标准呼吸速率的权重被设定为模糊真值变量SwingIsLargeForStdRate的计算值。

由公式(3)、(4)、(5)定义的模糊真值函数的作用在于，SLow和SHigh均随着MinSwing增加而逐步上升，且SLow和SHigh之间的过渡区域随着MinSwing增加，尤其是随着MinSwing超过6时，而逐步变窄，而在MinSwing＝8时缩窄为0，此时SLow和SHigh也均等于8，由此任何等于或高于最小变压的变压值均使得SwingIsLargeForStdRate成为模糊真。

算法4321的一种可选实施方式中，省略了步骤7110和7140，而直接计算了一个模糊真值变量来表示患者通气量近期达到等于或大于目标通气量的程度，而不是使用低伺服变压来表示该程度。步骤7150如上所述地估计相位，在不存在”麻烦”的前提下，对标准呼吸速率赋予的权重等于计算所得的模糊真值变量。

波形确定4322

本技术的一种形式中，控制模块4330控制治疗装置4245来根据压力随相位变化的预定波形提供气道正压。

本技术的一种形式中，一种波形确定算法4322接收表示患者当前呼吸循环相位的值Φ作为输入值，并提供范围[0，1]内的波形值(Φ)作为输出。

在一种形式中，所述波形为方波，其在对应于吸气的相位早期取值为1，在对应于呼气的相位晚期取值为0。在其他形式中，该波形是更为“平滑而舒适”的波形，在相位取初期值时逐渐攀升至1，然后在相位取后期值时逐渐下降至0。图8展示了一种示范性的“平滑而舒适”的波形Π(Φ)，其在吸气期间，随着相位从0增加至0.5而提高至1，然后在呼气期间随着相位从0.5增加至1而下降至0。

通气量确定4323

本技术的一种形式中，通气确定算法4323接收到呼吸流量(Qr)作为输入值，并确定瞬时患者通气量值(Vent)。

在一种形式中，通气量确定算法4323将瞬时患者通气量值(Vent)的当前值确定为呼吸流量(Qr)的绝对值的一半。

吸气流量受限确定4324

本技术的一种形式中，处理器执行一种或多种算法4324来检测吸气流量受限。在一种形式中，算法4324接收呼吸流量(Qr)信号作为输入值，并计算呼吸的吸气部分呈现出吸气流量受限的程度的一种或多种度量值。

算法4324计算下列三种吸气流量限制类型中的至少一种：普通平直形、M形和“反向椅”形(参见图6f、6h和6g)。

平直形

上呼吸道流量受限不少见地在吸气期间产生一种呼吸气流模式，其中气流在相对短暂的一段吸气时间后稳定在相当稳定的水平，气流被文献中已有详述的Starling阀现象(Starling valve phenomenon)限制在该水平，并一般在吸气晚期下降。该气流相当稳定的时间在图像显示(参见图6f)上来看呈现出“平直”状。吸气波形平直性的指标可称为平直指数(FI)。方波的平直系数为零。若一个波形的中段取值为等于总平均值的常数，则其FI也为零；在实践中，若最初的四分之一波形中高于平均值的增量与最后的四分之一波形中低于平均值的数值抵消，则也会发生此情况。FI的“高”数值(例如，>0.2)表示没有或轻微流量受限。

图7b的流程图展示了一种方法7200，可用于计算吸气流量受限的平直性的度量值，在本技术的一种形式中，该方法是算法4324的一部分。方法7200始于步骤7210，该步骤从吸气气流波形计算平直指数。在步骤7210的一种实施方式中，流量值除以平均值，以得到正态化的波形，则正态化波形中段的RMS偏差即为平直指数。

步骤7210的一些实施方式中，在上述FI计算前，计算最近期的5次呼吸的逐点平均数。在其他实施方式中，计算每次呼吸的FI，并对近期FI值执行某种过滤操作，例如取最后三次FI值的中位数。在又一个实施例中，没有所述过滤，由此FI来源于仅单次呼吸，且治疗应答直接基于该单次呼吸FI。所述单次呼吸实施方式的原理在于，在主要是中枢性造成的周期性呼吸(例如CSR)期间，呼吸努力的下降和上呼吸道阻塞的开始可能非常快速，以至于在闭合(即阻塞性)中枢性呼吸暂停开始前仅存在一次或两次流量受限呼吸，或流量受限的呼吸中可能夹杂着各种一般并不意味着UAO的形状，且需要快速地对此流量受限迹象做出应答。

步骤7220计算每次呼吸末尾的模糊真值变量平直性，其通常随着该次呼吸的平直指数的增加而下降。在一种实施方式中，平直性如下计算：

Flatness＝FuzzyMember(FI,0.05,1,0.15,0) (6)

根据公式(6)，平直性对于小于或等于0.05的任何FI值均为模糊真，因为FI≤0.05的波形在人类评估中都等同地表现为流量受限，它们之间的差别大多数源于与流量受限程度无关的噪音或特征。

M形

M形吸气流量波形表示流量受限的存在，其潮气量或单次呼吸通气量值不比典型近期值大多少。所述波形的上升和下降相对快速，且在约中间处存在流量下降或“凹口”，该下降是由于流量受限导致的(参见图6h)。在较高的潮气量或通气量下，所述波形通常是行为性的，即睡眠期间的微觉醒，或叹气时，而并不意味着流量受限。在CPAP装置中，潮气量或通气量通常以M形下降，但快速应答的伺服呼吸机易于通过增加压力支持，抵消所述通气量下降，由此，低通气量水平通常并非是判定波形是否确为流量受限的有用特征。

为了检测M形波形，测定吸气流量波形与明显类似M形的波形之间的相似度。

图7c的流程图，展示了一种方法7300，本技术的一种形式中，该方法作为算法4324的一部分，可用于计算M形吸气流量受限的度量值。

由于该凹口不一定位于吸气流量波形的中心，因此，方法7300的目的在于找到凹口的位置，然后对波形做线性时间变形，以使得凹口位于波形中心。要找到该凹口，第一步骤7310对正态化吸气流量波形f(t)进行调整卷积(其中正态化除数为平均值)，所述波形具有长度为Ti/2的V形核(V(t))，中心为零，其中Ti为吸气时长：

基于核V(t)的左右两半的各自卷积进行调整卷积。左半卷积计算为：

而右半卷积计算为：

调整卷积(I(τ))计算为左右两半的卷积I_L(τ)和I_R(τ)的结合，由此，若左右两半卷积之中的任一个为零，则无论另一半如何取值，结果为零；而若两者均为1，则结果为1。在此约束条件下，左右两半卷积的结合在某种程度上类似于“与”逻辑函数，由此成为“V形相与卷积(V-anded convolution)”。在一种实施方式中，该结合为左右两半卷积的调整几何平均数。

上述约束条件提供了一种情形，即假定凹口左侧的吸气流量波形朝左整体递增且凹口右侧的吸气流量波形则向右整体递增。这比简单合并左右积分具有更高的特异度。在公式(10)所述的实施方式中，时间移位的正态化吸气流量波形与每个半V形的乘积的积分必须严格为正，否则V形相与卷积为零。这防止了各种问题，例如，在V形中心左侧的吸气气流部分实际并未向左递增，但V形波形右半边的积分如此巨大以至于掩盖了实际下降的左半边的情况下。

执行V形相与卷积时，核(V(t))的中心位置在Ti/4至3Ti/4的范围内，由此得出吸气流量波形中间的一半的结果。

步骤7320找到调整卷积(I(τ))的峰值位置，若该峰值的高度大于阈值，则认为凹口存在于该峰值所在的核(V(t))中心位置(t_notch)。在一个实施例中，该阈值设定为0.15。

若步骤7320发现了凹口位置t_notch(“Y”)，则在步骤7330中，对吸气流量波形f(t)进行时间变形或称“对称化”，使得该波形一半位于t_notch左侧，一半位于t_notch右侧。该操作得到流量波形f(t)的时间变形或称“对称化”版本G(t)。

若步骤7320中未找到凹口(“N”)，则步骤7335将G(t)设定为吸气流量波形f(t)，因为有些没有可检测凹口的波形也可能具有M形流量受限。

以常规方式定义两个函数在某个区间I上的内积：

将半宽度Ti的一次和三次正弦谐波函数定义为：

以及

此两个谐波函数在[0,Ti]上正交。对[0,Ti]中的t，F₃(t)普遍相似于M形吸气波形，且F₁(t)普遍相似于正常吸气波形。由此，对称化波形G(t)与F₃(t)的相似程度是该波形与M形相似度的指标。步骤7340计算该程度。在一个实施例中，步骤7340将该程度计算为比率M3Ratio，即该对称化波形G(t)的三次谐波的幂与一次和三次谐波的幂之和的比率，其中，应理解，若内积运算符无下标，则其区间为吸气区间[0,Ti]：

当M3Ratio高时，吸气流量波形一般类似M形。但在波形非常不对称，且第一或第二半之一的平均流量远大于另一半时，M3Ratio也可能变高。为了排除该可能性，步骤7340还计算吸气流量波形f(t)关于凹口位置的对称性度量值Symm。在一个实施例中，步骤7340计算对称化波形G(t)的第一半和第二半的三次谐波分量：

步骤7340随后将度量值Symm计算为所述分量中的较小值与分量绝对值之和的比率：

然后，步骤7350测试度量值Symm是否小于一个低阈值，所述低阈值在一个实施例中设定为0.3。若是(“Y”)，则不认为吸气流量波形是对称的M形，且在步骤7360中将数量M3RatioSym(吸气流量波形是对称M形的程度的度量值)设定为等于零。若否(“N”)，则在步骤7370中将M3RatioSym设定为等于M3Ratio。

反向椅形

在一些患有部分上呼吸道阻塞的患者中，流量波形在吸气初始时稍微增加，大致保持稳定，随后在吸气中显著增加至暗示不存在阻塞的水平，然后在趋近吸气末尾时，以较为正常的形式下降至零(参见图6g)。这多少有些类似椅子的侧面视图，其中椅背位于吸气末尾；这被称为“反向椅形”，因为典型阻塞性睡眠呼吸暂停流量受限波形与此形状相似，但椅背靠近吸气初始。在存在显著压力支持时，尤其是存在例如如图8所示的“平滑而舒适”的压力波形时，认为反向椅形的成因是部分阻塞的初始阶段，吸气期间压力上升打开上呼吸道，由此吸气后期呼吸道基本通畅。据观察，若不治疗处理该现象，则EPAP逐步降低，可能导致上呼吸道完全阻塞。由此，需要检测反向椅形，且作为应答，提升EPAP。

各种非阻塞性行为波形，可能产生反向椅形的波形，最显著的是睡眠期间或叹气时的微觉醒。因此在本技术中，采取了措施来避免对非阻塞性起因的反向椅形波形的应答。

图7d的流程图展示了一种方法7400，在本技术的一种形式中，该方法可作为算法4324的一部分计算反向椅形吸气流量受限的度量值。

方法7400始于步骤7410，该步骤计算吸气气流波形的平滑导数。在一种实施方式中，步骤7410以高斯函数的一阶导数对吸气气流波形进行卷积，标准偏差为0.1秒。在步骤7410的又一个实施例中，使用了各种其他具有相似频率响应特征的方式，例如适当的低通量滤波器然后微分。对于形状特征例如反向椅形的检测，需要使用很大程度上与规模无关的导数，因此，在一种实施方式中，在步骤7415中，以TypVent/9来正态化该平滑导数(单位为升/秒/秒)，其中TypVent是典型近期通气量(单位为升/分钟)的度量值(例如，如下所述如图7o所示地计算)，得到单位为秒^-1的正态化导数。

步骤7420随后使用具有对应于初始上升、近似平台期和再次上升的三种状态的状态机执行形状辨认。从吸气气流波形的起始开始，在状态“LookingForInitialPositive”中，遍历该正态化导数，直至其值为至少0.3，此时将状态切换为“LookingForLevel”。在此状态下，从该正态化导数中的当前位置开始，检索低于0.05的正态化导数值，找到后将状态切换为“LookingForPositive”。从此位置开始，随着检索的再次进行，持续更新正态化导数的最小值和最大值，此时寻找的是正态化导数最大值超过0.15且该正态化导数至少比正态化导数最大值低0.05的位置。后一标准的理念在于提供一些滞后。很明显，随着检索进行，该正态化导数最大值可以增加，且对此后的步骤而言，需要找到一个适当大的值。若没有令该正态化导数从其最大值适当减小这一标准，则该检索可以很快结束。步骤7420返回该正态化导数的最大值和最小值之间的差值，称为DerivativeRange。若从未达到第三状态，则DerivativeRange返回值为零。步骤7425随后测试DerivativeRange是否大于某些低阈值(在一个实施例中为0.2)。若是(“Y”)，则该波形暂时认为是反向椅形，记录该导数最小值的位置tmin，然后方法7400前进至步骤7430。否则(“N”)，方法7400在步骤7495处将模糊真值变量ReverseChairnessCurrent设定为0，并结束。

步骤7430计算变量LateProportion，其为吸气后半期中的吸气潮气量所占比例，且忽略了时间上最初和最后的10％吸气：

步骤7430还计算变量EarlyProportion，即导数最小值位置tmin之前的吸气潮气量比例：

注意，公式(20)的分母为吸气潮气量，其稍后会用在方法7400中。

步骤7435比较EarlyProportion和一个低阈值(在一个实施例中等于0.1)。若EarlyProportion低于该阈值(“Y”)，则认为该波形不是反向椅形的，且方法7400如上所述地前进至步骤7495。否则(“N”)，在步骤7440中，计算典型近期潮气量(单位为升/每次呼吸)。在一种实施方式中，步骤7440将典型近期通气量(单位为升/分钟，例如，如图7o如下所述地计算)除以典型呼吸率(单位为呼吸次数/分钟)。

步骤7440后，方法7400计算3个模糊真值变量。步骤7445将DerivIncreaseIsLarge计算为三状态检测步骤7420返回的DerivativeRange的整体增函数。在一种实施方式中，步骤7445如下计算DerivIncreaseIsLarge：

DerivIncreaseIsLarge＝FuzzyMember(DerivativeRange,0.25,0,0.5,1) (21)

步骤7450将LateProportionIsLarge计算为LateProportion的整体增函数。在一种实施方式中，步骤7450如下计算LateProportionIsLarge：

LateProportionIsLarge＝FuzzyMember(LateProportion,0.55,0,0.7,1) (22)

步骤7455将TidalVolumeIsNotLarge计算为步骤7430计算所得的吸气潮气量的整体减函数，其阈值与步骤7440的典型近期潮气量成正比。在一种实施方式中，步骤7455如下计算TidalVolumeIsNotLarge：

TidalVolumeIsNotLarge＝FuzzyMember(InspTidalVolume,

TypicalTidalVolume*1.3,1,TypicalTidalVolume*2.0,0) (23)

步骤7460将实数变量NoRecentJamming计算为干扰预处理算法4319计算所得的模糊真值变量RecentJamming的整体减函数。在一种实施方式中，步骤7460如下计算NoRecentJamming：

NoRecentJamming＝Interp(RecentJamming,0.25,1,0.5,0) (24)

最后，方法7400的步骤7470将变量ReverseChairnessCurrent，即当前吸气反向椅形的模糊程度，计算为DerivIncreaseIsLarge、LateProportionIsLarge和TidalVolumeIsNotLarge的模糊相与函数，再乘以NoRecentJamming：

ReverseChairnessCurrent＝FuzzyAnd(DerivIncreaseIsLarge,LateProportionIsLarge,TidalVolumeIsNotLarge)*NoRecentJamming (25)

因此，当前吸气为反向椅形的程度为：平台部分之后的导数的增量适当大，呼吸后半期的潮气量比例大，潮气量不大(以帮助排除微觉醒和叹气)，且不存在任何近期干扰。

呼吸暂停和呼吸不足检测4325

本技术的一种形式中，处理器4230执行一种或多种用于检测呼吸暂停和/或呼吸不足的算法4325。

上呼吸道完全阻塞令真实呼吸气流量为零。存在通气支持时，呼吸机所估计的呼吸气流量通常不为零，哪怕是在不存在泄漏时。吸气期间气道和面罩中的压力的上升造成气道中直至上呼吸道阻塞位置处的空气压缩，因此存在进入系统的真实流入气流量，即使其很小。此外，吸气期间的压力上升可能使得部分面罩脱离面部，哪怕是所维持的密封足以防止任何泄漏的情况下，这造成气体在吸气期间进一步流入。对应的流出气流发生在呼气期间。此外，泄漏模型作为面罩压力的函数可能并不完美，尤其是在高泄漏水平下，由此哪怕是在真是气流量为零时，估计流量也可以在吸气期间为正，在呼气期间为负。因为这些原因，若以呼吸气流量为零或近似零作为检测呼吸暂停的标准，常常在真实关闭(即阻塞性)呼吸暂停中无法达成该标准，由此是不适当的。

因此，本技术的一种形式中，检测呼吸暂停的标准为：气流量低于典型近期气流量。

图7e的流程图展示了方法7500，其在本技术的一种形式中，可以作为算法4325的一部分，用于实施呼吸暂停检测。在第一步骤7510中，计算当前呼吸气流量的一种度量值。在一个实施例中，步骤7510在一段短暂的近期时间间隔内计算呼吸气流量的RMS值，在一个实施例中，所述近期时间间隔等于最后2秒。

步骤7520计算了典型近期气流量的一种度量值。在一个实施例中，通过在一段长度长于步骤7510中所采用的时间间隔的窗口(在一个实施例中为此前60秒)中计算呼吸气流量的RMS值，来直接计算典型近期气流量的度量值。在一个替代性的实施例中，步骤7520计算呼吸气流量值的平方的低通量滤波器输出值的平方根，其中该低通量滤波器的典型时间响应约为60秒，例如时间常量为60秒的一阶低通量滤波器。

步骤7530计算了当前气流量的度量值与典型近期气流量的度量值的比值。步骤7540随后测试了计算所得比值是否在一段大于或等于预定持续时间D(在一个实施例中为10秒)的持续时间内连续小于或等于一个低阈值(在一个实施例中为0.25)。若是(“是”)，则在步骤7550将指示是否检测到呼吸暂停的布尔变量(标记)Apnea设定为真。否则(“否”)，在步骤7560中清除该标记。Apnea为真时的连续时间段被看做是呼吸暂停发作期。根据步骤7540，呼吸暂停时间的持续时间必须至少为D。

在严重但未成为上呼吸道全部阻塞的状况下，呼吸机可能产生某种真实呼吸流量，尤其是在本技术的一种形式中，呼吸机响应呼吸不足而快速提高压力支持的情况下。可选地，当没有很好地对泄漏建模时，可能会似乎出现少量呼吸气流量，该流量足够大到使得方法7500检测不到呼吸暂停。该真实呼吸气流量可能足够低，从而若呼吸气流量估计(算法4318)准确，则方法7500可以检测到呼吸暂停。在呼吸暂停检测的任一种“伪阴性”情况下，中到大的压力支持与小绝对气流量的结合(称为高通气阻力)可以看作是呼吸暂停的迹象。

图7f的流程图展示了方法7600，在本技术的一种形式中，其可作为算法4325的一部分，用于实施呼吸暂停检测。方法7600开始于步骤7610，其对将特征响应时间近似为1或2次呼吸的低通量滤波器应用于气流量绝对值。在步骤7610的一种实施方式中，低通量滤波器为二阶贝塞尔(Bessel)低通量滤波器，其使用双线性变换方法的数码实施方式，频率响应的-3 dB点为3.2/60秒。步骤7610的输出值称为AbsAirflowFilterOutput。

下一步骤7620中，目标绝对气流量(记为TgtAbsAirflow)计算为当前目标通气量的2倍，所述当前目标通气量是基于典型近期通气量的度量值、使用如下所述的算法4328计算所得的连续变化数量。步骤7620随后计算模糊真值变量AirflowIsSmall，其表示着绝对气流量小的程度，AirflowIsSmall是AbsAirflowFilterOutput的整体减函数，其阈值与TgtAbsAirflow成正比。在一种实施方式中，步骤7620如下计算AirflowIsSmall：

AirflowIsSmall＝FuzzyMember(AbsAirflowFilterOutput,TgtAbsAirflow*0.15,1,TgtAbsAirflow*0.25,0) (26)

步骤7630随后计算模糊真值变量SwingIsLarge，其表示压力支持(即变压)大的程度。在一种实施方式中，步骤7630如下计算SwingIsLarge：

SwingIsLarge＝FuzzyMember(Swing,6,0,8,1) (27)

步骤7640计算指示高通气阻力的模糊真值变量VentilationImpedanceIsHigh，其计算为AirflowIsSmall和SwingIsLarge的模糊“与”函数：

VentilationImpedanceIsHigh＝FuzzyAnd(AirflowIsSmall,SwingIsLarge) (28)

在一种广义地对应于呼吸暂停检测方法7500的形式中，若连续时间段中，VentilationImpedanceIsHigh大于零，即非模糊假，则认为该时间段为呼吸暂停发作期。

打鼾检测4326

在本技术的一种形式中，处理器4230执行一种或多种打鼾算法以检测打鼾。

打鼾通常是上呼吸道阻塞的迹象。一种获取打鼾信号的相对简单的技术可以包括，对在适当位置(一般是在呼吸机的空气管道中)测得的压力信号，应用带通滤波器，并衍生出滤波器输出值大小的指标，例如通过全波整流和低通量滤波。一般来说，需要对呼吸机产生的噪音进行某种补偿。

面罩泄漏，某些程度上的排气孔流量，以及各种其他因素，可能产生会被此方法或其他估计打鼾程度的方法当做打鼾的声音(称为“伪鼾声”)，从而可能导致“正反馈”状况，即：使得EPAP响应面罩泄漏而增加，进一步增加面罩泄漏，面罩泄漏被当做鼾声，而又再次导致EPAP增加，如此反复。

算法4326的总体目标在于，计算真实吸气打鼾的度量值，检测呼气期间的表观打鼾。其目的在于提供随吸气打鼾程度而整体增加的EPAP增量，但若表观呼气打鼾太大，则不提供任何EPAP增量，因为呼气打鼾很可能代表面罩泄漏或其他来源的伪鼾声。这意味着真实呼气打鼾未得到处理，但真实呼气打鼾似乎非常少见，尤其是在呼吸机而非CPAP装置中，而该特异性带来的收获是很值得的。真实打鼾通常仅为吸气打鼾，在吸气中期至后期达到最大，而通常在吸气的最后部分显著降低或消失。

图7g的流程图展示了方法7700，用于计算吸气打鼾的度量值，并检测表观呼气打鼾，可在本技术的一种形式中，用于实施算法4326。

由于并无广泛接受的打鼾测量标准，因此下文中将打鼾程度表述为“打鼾单位”。在这些单位中，0代表无鼾声，0.2代表很柔和的鼾声，1.0代表中等响亮的鼾声，而2.0是更响亮的鼾声。这些单位为线性幅度。

方法7700开始于步骤7710，其对瞬时面罩压力Pm应用打鼾滤波器。在一种实施方式中，该打鼾滤波器为带通在30-300Hz之间的带通滤波器，接着是全波整流和高频边界为0.5-2Hz的低通量滤波。该打鼾滤波器的输出值命名为“原始鼾声”。

在下一步骤7720中，计算打鼾阈值。该打鼾阈值并非取决于EPAP，而是瞬时面罩压力Pm，因为伪鼾声信号通常几乎立即会随着面罩压力而变化，虽然可能因为面罩和脸部的物理性质(例如惯性)而存在短暂延迟。该打鼾阈值tsn随着面罩压力Pm的增加而整体上升。在一种实施方式中，步骤7720如下计算tsn(单位为打鼾单位)：

tsn＝Interp(Pm,8,0.20,10,0.25,12,0.30,14,0.40,16,0.60,18,1.00) (29)

接下来，方法7700在步骤7730中计算加权W(s)，其将会用在超过鼾声阈值tsn的原始吸气鼾声s的量上。若吸气流量高，则患者呼吸系统和空气管道中产生的噪声都可能相当大，生成伪鼾声。在此情况下，高流量表明不可能存在显著程度的UAO。因此，极高呼吸流量处产生的原始鼾声被赋予低权重。

由于如上所述，因为未补偿泄漏的存在，通常存在一些关于呼吸流量基线的不确定性(亦即，计算所得的零呼吸流量并不确切地对应于零真实呼吸流量)，因此，极低呼吸流量处产生的原始鼾声也被赋予低权重。

因此，在一种实施方式中，步骤7730所计算的加权函数W(s)如下给出：

W(s)＝Interp(Qr,0.05,0,0.1,1,0.5,1,0.8,0) (30)

步骤7735在当前呼吸的吸气部分期间，累加原始鼾声量和鼾声阈值tsn之间的加权差值，其做法是将每个样本(例如，50Hz处)的差值乘以加权函数W(s)。步骤7740随后在当前呼吸的吸气部分末尾，用吸气部分期间累加的加权差值除以该期间累加的W(s)，所得结果为当前呼吸超过阈值的吸气鼾声的加权平均数。

方法7700对呼气部分期间的原始鼾声的强度和持续时间使用了联合阈值，以检测显著呼气鼾声。这些阈值是“联合”的意思在于，持续时间阈值随着强度阈值的增加而整体下降。这意味着，如果短暂时间内存在响亮的呼气鼾声，或较长时间内存在较柔和的呼气鼾声，或更长的时间内存在更为柔和的呼气鼾声，则均认为存在显著呼气鼾声。在一种实施方式中，持续时间测定为时间，但在其他实施例中，持续时间通过除以呼气持续时间Te而进行正态化。

因此，方法7700的步骤7750在当前呼吸的吸气部分期间累加原始鼾声的强度s的分布D(s)(类似于观察所得概率分布函数)。在一种实施方式中，步骤7750在呼气期间将D(s)保持为原始鼾声的强度s的直方图。当前呼吸结束时，步骤7760将分布D(s)转换为呼气期间原始鼾声强度s的逆累加分布函数(CDF)C(s)。该逆(CDF)C(s)是呼吸强度大于或等于s时的呼气持续时间Te的所占比例。随后，步骤7770将该逆(CDF)C(s)与表示强度和持续时间的联合阈值的预定“判定”打鼾函数Cc(s)进行比较。判定打鼾函数Cc(s)随着原始鼾声的强度s的增加而整体下降。在一种实施方式中，该判定打鼾函数Cc(s)如下定义：

Cc(s)＝Interp(s,0.2,1.0,0.5,0.3,1,0.1) (31)

若原始鼾声的强度s取大于原始鼾声最低强度st的任一值时，实际打鼾逆(CDF)C(s)大于判定打鼾函数Cc(s)(即，若存在s>st使得C(s)>Cc(s))(“是”)，则步骤7780将表示检测到显著呼气鼾声的布尔变量ExpiratorySnore设置为真。否则(“否”)，步骤7790将ExpiratorySnore设定为假。在一种实施方式中，原始鼾声强度s的最小值为0.2鼾声单位。

例如，基于公式(31)中对判定打鼾函数Cc(s)的定义，若呼气打鼾强度在0.1秒内大于或等于1打鼾单位，或若呼气打鼾强度在0.3秒内大于或等于0.5打鼾单位，则检测到表观呼气打鼾。

EPAP的确定4327

本技术的一种形式中，表征上呼吸道阻塞的许多不同特征一旦出现，则使得EPAP增加至预设最小值minEPAP以上，其增量与上呼吸道阻塞的严重程度在很大程度上成正比。当不存在表示UAO存在的特征时，EPAP逐渐朝预设EPAP最小值衰减，该衰减倾向于令递送的EPAP最小化。在任意给定时间点，EPAP是欲令其上升和欲令其下降的力之间的平衡。可能达到近似平衡，其中轻微UAO的偶然迹象使得EPAP上移，而该倾向被没有UAO迹象时的衰减抵消。

对流量受限的迹象的EPAP响应是渐进式的(亦即，与源于流量受限较低的EPAP分量(EPAP component)相比，流量受限越高，EPAP分量越高)，因为随着流量受限逐渐加重，迅速响应以避免呼吸暂停或觉醒的需要也提高，而且对流量受限的存在的不确定性也更低。与响应信号水平的小变动而发生大变化的系统相比，对信号渐进式响应的控制系统还几乎总是更加稳定，且通常表现更好。

当算法4327要求EPAP增加时，该增加可以不立即产生。所述EPAP的增加可以受到处理器4230的控制和定时，仅在PAP装置4000认为的吸气期间中发生。呼气期间的EPAP增加被认为比吸气期间的相同增加更易于造成觉醒，很可能是因为吸气中的所述增加令吸气功降低，但在呼气中则倾向于推动患者进入下一次吸气。所述技术的一个实施例公开于美国专利申请公开2011/0203588A1中，该公开以引用的方式并入本文。

图7h的流程图展示了确定EPAP新值(CurrentEPAP)的方法7800，其中将该值确定为由算法4324、4325和4326所计算的上呼吸道阻塞的各种指标的函数。本技术的一种形式中，方法7800可以用于实施算法4327。

方法7800计算高于预设最小值minEPAP的5个EPAP单独分量：步骤7810计算EPAP_(1,2)(源于呼吸暂停和/或高通气阻力)，步骤7820计算EPAP₍₃₎(源于平直形吸气流量)，步骤7830计算EPAP₍₄₎(源于M形吸气流量)，步骤7840计算EPAP₍₅₎(源于反向椅形吸气流量)，步骤7850计算EPAP₍₆₎(源于打鼾)。步骤7860将此5个部分加到预设最小值minEPAP上。最后，步骤7870中，方法7800保证所得的新值CurrentEPAP未超过预设最大值maxEPAP。换言之，步骤7870“修剪”超出maxEPAP的新计算值CurrentEPAP至maxEPAP。然后，方法7800结束。

除了对应的UAO度量值之外，步骤7810-7850的每一步还采用一个或多个以下PAP装置变量或信号作为输入值：呼吸流量Qr、泄漏量Leak(等于泄漏流量Ql，单位为升/秒)、当前目标通气量Vtgt、CurrentEPAP当前值、变压量(或压力支持)、瞬时面罩压力Pm和当前干扰模糊真值变量RecentJamming。

总的来说，当EPAP当前值提高时，应当需要更强烈的UAO迹象才得到相同的EPAP增量，因为随着EPAP增加，提高EPAP的潜在不良结果也增加。这些后果为：在给定的固定压力最大值下，最大可能压力支持降低，而更有可能发生泄漏。随着泄漏增加，计算所得的呼吸流量波形的准确度的置信水平降低，因为泄漏模型倾向于随着泄漏幅度的增加而越来越不准确。

源于呼吸暂停/呼吸不足的EPAP分量

步骤7810中，EPAP分量EPAP_(1,2)随着检测到的呼吸暂停或高通气阻力(HVI)发作期的持续时间而增加。由于算法4325所计算的呼吸暂停和高通气阻力发作期可能重叠，因此需要将两者以某种形式合并。

图7i的流程图展示了方法7900，其可用于实施方法7800的步骤7810。方法7900开始于步骤7910，该步骤判定呼吸暂停或高通气阻力(HVI)发作期(即FuzzyOr(VentilationImpedanceIsHigh,Apnea)>0连续存在的时间期间，此处Apnea作为取值为0或1的模糊真值变量)是否刚停止。若是(“Y”)，则下一步骤7920计算发作期的持续时间T_apn_Rx以用于医疗目的。步骤7920的一种实施方式中，如下为每个时间t计算加权函数W(t)来计算该持续时间：当Apnea为真，W(t)＝1；当Apnea为假但VentilationImpedanceIsHigh并非模糊假时，W(t)取决于VentilationImpedanceIsHigh的值，例如W(t)是

VentilationImpedanceIsHigh与一个比例因子的乘积。然后在医疗目的下，W(t)在该发作期期间关于时间的积分可以看作是合并的呼吸暂停和高通气阻力发作期的持续时间duration T_apn_Rx。

步骤7920的另一种实施方式更为简单和保守，如下所述。若发作期中存在呼吸暂停，则忽略高通气阻力时段，而将T_apn_Rx看作如上所述的实际呼吸暂停持续时间。否则，将T_apn_Rx设定为等于高通气阻力的加权持续时间，如上所述地通过VentilationImpedanceIsHigh积分并乘以比例因子所得。

步骤7920的任一种实施方式中，比例因子设定为0-1之间，例如0.75，这是由于当仅存在高通气阻力的情况下，要么呼吸不足没有严重到与呼吸暂停检测方法7500检测到呼吸暂停的相同程度，要么确实存在呼吸暂停，但其为真的置信度较低，或两种可能性的某种组合，因此，对呼吸不足的治疗应少于清楚诊断出的相同持续时间的呼吸暂停。

在步骤7930和7940中，计算源于呼吸暂停/呼吸不足的EPAP分量(EPAP_(1,2))，其计算方式使得作为EPAP_(1,2)结果的EPAP最大可能新值(称为MaxPossibleNewEPAP)，随着T_apn_Rx的增加而指数性地趋向于一个稍微高于EPAP最大可能值maxEPAP的设定值(HighApneaRollOffPressure)。步骤7930的一种实施方式中：

HighApneaRollOffPressure＝maxEPAP+2 (32)

以及

MaxPossibleNewEPAP＝CurrentEPAP+(HighApneaRollOffPressure-CurrentEPAP)*(1-exp(k*T_apn_Rx)) (33)

公式(33)中的速率常数k(单位为1/秒)随着HighApneaRollOffPressure增加而减小，以避免压力在低EPAP值上增加过快。步骤7930的一个实施例中：

k＝1/45*10/HighApneaRollOffPressure (34)

随后，步骤7940将作为EPAP_(1,2)结果的EPAP实际新值限制为不大于maxEPAP。因此，步骤7940将部分EPAP_(1,2)计算为：

EPAP_(1,2)＝min(MaxPossibleNewEPAP,maxEPAP)-CurrentEPAP (35)

若步骤7910返回“N”，即未因为呼吸暂停/呼吸不足而指示EPAP增加，则步骤7950中，EPAP分量EPAP_(1,2)以时间常数τ_1,2朝零指数衰减，这可以通过令EPAP_(1,2)减小EPAP_(1,2)*ΔT/τ_1,2来完成，其中是ΔT从EPAP_(1,2)上一次更新开始的时间间隔。在一种实施方式中，时间常数τ_1,2为40分钟。

源于平直形的EPAP分量

图7j的流程图展示了可用于实施方法7800的步骤7820的方法71000。

随着CurrentEPAP值上升，源于平直形的EPAP分量EPAP₍₃₎的任何增加所需的吸气流量受限平直形水平增加。因此，方法71000起始于步骤71010，该步骤计算随着CurrentEPAP增加而整体下降的CurrentEEP_RxFactor值。在一种实施方式中：

CurrentEEP_RxFactor＝Interp(CurrentEPAP,12,1,16,0.6) (36)

此外，EPAP₍₃₎的增量随着泄漏量增加而逐步减小。因此，方法71000在步骤71020计算变量LeakRxFactor，该变量随着Leak增加而整体减小。在一种实施方式中，步骤71020如下计算LeakRxFactor：

LeakRxFactor＝Interp(Leak,0.5,1,1,0) (37)

公式(37)中的Leak阈值0.5和1.0高于现有技术。

此外，随着作为口部泄漏指标的“阀式泄漏(valve-like leak)”的增加，EPAP₍₃₎的任何增加所需的平直形最小水平也增加。步骤71030因此计算变量EarlyExpLeakRatio，将其计算为最初0.5秒呼气的流量峰值与接下来0.5秒呼气中的流量平均值的比值。在阀式泄漏中，EarlyExpLeakRatio一般超过5:1。正常呼吸中的该比值为约1:1-4:1。步骤71030随后计算变量ValveLikeLeak_RxFactor，该变量随着EarlyExpLeakRatio增加越过阈值而整体降低，所述阈值表示可能将发生阀式泄漏。在一个实施例中：

ValveLikeLeak_RxFactor＝Interp(EarlyExpLeakRatio,4,1,5,0) (38)

步骤71040以此三个因素如下计算指定EPAP₍₃₎的任何增加所需的平直形的阈值MinFlatnessForRx：

MinFlatnessForRx＝1-LeakRxFactor*ValveLikeLeak_RxFactor*CurrentEEP_RxFactor (39)

根据公式(36)-(39)，若CurrentEPAP、Leak或阀式泄漏中的任一个值大，则阈值MinFlatnessForRx接近1，由此，只有严重的平直形才会引起EPAP₍₃₎的增加。

随后，步骤71050测试算法4324计算所得的Flatness的值是否小于或等于阈值MinFlatnessForRx。若否(“否”)，则步骤71060将EPAP₍₃₎的增量ΔEPAP₍₃₎计算为：与Flatness超过阈值MinFlatnessForRx的额外量成正比。在一种实施方式中，该比例常数为0.5 cmH₂O：

ΔEPAP₍₃₎＝(Flatness-MinFlatnessForRx)*0.5. (40)

随后，步骤71060将EPAP₍₃₎增加ΔEPAP₍₃₎，步骤71070将增加后的EPAP₍₃₎值修剪至maxEPAP–CurrentEPAP，以保证因平直形而增加的EPAP值不会超过maxEPAP。

若步骤71050判定Flatness小于或等于MinFlatnessForRx(“是”)，则步骤71080中，EPAP₍₃₎的值以时间常数τ₃指数性地朝零衰减，这可以通过将EPAP₍₃₎减小EPAP₍₃₎*ΔT/τ₃来完成，其中ΔT是从EPAP₍₃₎上一次更新开始的时间间隔。在一种实施方式中，时间常数τ₃为20分钟。

源于M形的EPAP分量

图7k的流程图展示了本技术的一种形式中，可以用于实施方法7800的步骤7830的一种方法71100。

非常长的吸气流量波形可能具有近似M形的外观，但这很少反映流量受限呼吸。因此，方法71100开始于步骤71110，该步骤测试吸气持续时间Ti是否大于一个“长”的阙值(在一个实施例中为3.5秒)。若是(“是”)，则在步骤71120将变量MRxProportion(源于M形吸气流量的EPAP分量EPAP₍₄₎的每次呼吸最大增量的所占比例)设为0。否则(“否”)，步骤71130将MRxProportion计算为随着算法4324计算所得的M3RatioSym值而整体增加。在一个实施例中，步骤71130如下从M3RatioSym计算MRxProportion：

MRxProportion＝Interp(M3RatioSym,0.17,0,0.3,1) (41)

通气量显著大于典型近期通气量的呼吸极少反映出流量受限，且通常是行为性的。因此，在步骤71120或步骤71130之后，步骤71040计算每次呼吸通气量(呼吸器件瞬时通气量Vent的平均值)与典型近期通气量的比值(例如，根据图7o如下所述地计算)。步骤71140随后将MRxProportion调整为随着该比值增加而整体增加。在一个实施例中，步骤71140如下调整MRxProportion：

MRxProportion:＝MRxProportion*Interp(BreathwiseVentilation/TypicalRecentVentilation,1.1,1,1.3,0) (42)

步骤71150测试M3RatioSym是否大于0。若是(“是”)，步骤71160以与MRxProportion成比例的增量ΔEPAP₍₄₎来增加EPAP₍₄₎。比例常数，即源于M形吸气流量的EPAP分量的每次呼吸最大增量，在一个实施例中设为0.3cmH₂O：

ΔEPAP₍₄₎＝MRxProportion*0.3. (43)

步骤71170将增加后的EPAP₍₄₎值修剪至maxEPAP–CurrentEPAP，以保证EPAP的新值不会超过maxEPAP。

若步骤71150判定M3RatioSym不大于零(“N”)，则步骤71180时，EPAP₍₄₎值以时间常数τ₄作指数性的趋零衰减，这可以通过将EPAP₍₄₎减小EPAP₍₄₎*ΔT/τ₄来完成，其中是ΔT从EPAP₍₄₎最后一次更新开始的时间间隔。在一个实施例中，该时间常数τ₄为20分钟。

源于反向椅形的EPAP分量

图7l的流程图展示了可以用于实施方法7800的步骤7840的方法71200。

随着EPAP当前值的增加，对的确存在导致反向椅形的潜在状态需要更高的置信度，才能进一步增加EPAP。达成此目的的方法之一，是评估前次呼吸也表现出反向椅形的程度，然后随着当前EPAP提高，在计算EPAP增量时渐增地倾向于“一致性”的度量值而非当前呼吸的简单反向椅形。

因此，方法71200的第一步骤71210计算变量ReverseChairnessConsistent，将其计算为由算法4324对当前和前次呼吸计算所得的ReverseChairnessCurrent的加权几何平均数。该计算可以被诠释为当前和前次呼吸的一种特定类型的模糊“相与”函数。

在一个实施例中，步骤71210找到当前和前次呼吸的ReverseChairnessCurrent的最大值和最小值，将其命名为MinChairness和MaxChairness。若MinChairness和MaxChairness之一或两者为零，则将反向椅形度量值ReverseChairnessConsistent设为零。否则，在一个实施例中，步骤71210如下计算ReverseChairnessConsistent：

ReverseChairnessConsistent＝exp(0.6*log(MinChairness)+0.4*log(MaxChairness)) (44)

随后，步骤71220计算变量ReverseChairnessForRx(用于治疗目的的反向椅形度量值)，该变量随着CurrentEPAP增加而逐渐从ReverseChairnessCurrent转换为ReverseChairnessConsistent。在一个实施例中，步骤71220如下计算ReverseChairnessForRx：

ReverseChairnessForRx＝Interp(CurrentEPAP,8,ReverseChairnessCurrent,10,ReverseChairnessConsistent) (45)

步骤71230随后测试ReverseChairnessForRx是否小于一个低阈值(在一个实施例中低阈值为0.05)。若否(“否”)，则认为反向椅形显著，步骤71240增加源于反向椅形的EPAP分量EPAP₍₅₎，其增量为与ReverseChairnessForRx成比例的ΔEPAP₍₅₎，所述比例随着当前EPAP和泄漏量的增加而降低。在一个实施例中，步骤71240增加EPAP₍₅₎的量为：

ΔEPAP₍₅₎＝0.2*Interp(CurrentEPAP,10,1,20,0)*Interp(Leak,0.5,1,1,0)*ReverseChairnessForRx (46)

步骤71250将增加后的值ΔEPAP₍₅₎修剪至maxEPAP–CurrentEPAP，以保证EPAP的新值不会超过maxEPAP。

若步骤71230判定ReverseChairnessForRx并不显著(“否”)，则步骤71260中，EPAP₍₅₎值以时间常数τ₅作指数性的趋零衰减。这可以通过将EPAP(5)减小EPAP₍₅₎*ΔT/τ₅来完成。在一个实施例中，时间常数τ₅的值为20分钟。

源于打鼾的EPAP分量

图7m的流程图展示了可以用于实施方法7800步骤7850的方法71300。

方法71300始于步骤71320，该步骤检查布尔变量ExpiratorySnore，该变量表示检测到显著呼气鼾声，由算法4326计算。若步骤71320判定ExpiratorySnore为真(“是”)，则步骤71330中，源于打鼾的EPAP分量EPAP₍₆₎的值以时间常数τ₆作指数性趋零衰减。这可以通过将EPAP₍₆₎减小EPAP₍₆₎*ΔT/τ₆来完成，其中ΔT是从上一次更新开始的时间间隔。在一个实施例中，时间常数τ₆为20分钟。

否则(“否”)，步骤71340判定高于由算法4326计算所得的阈值(MWISAT)的吸气打鼾的加权平均数是否大于零(即表示吸气打鼾存在)。若否(“否”)，则方法71300前进至步骤71330，令EPAP₍₆₎的值如上所述地趋零衰减。否则(“是”)，EPAP分量EPAP₍₆₎根据MWISAT值增加。如此前所述，若存在阻塞，则呼吸流量基线存在更大的不确定性。因此，EPAP₍₆₎的增量随着干扰增加而降低，尤其是随着刚完成的呼吸期间模糊真值变量RecentJamming的最大值。该最大值MaxJammingDuringBreath由步骤71350从RecentJamming计算而来。

随后，步骤71360将EPAP₍₆₎增加ΔEPAP₍₆₎，其中ΔEPAP₍₆₎与MWISAT成比例，该比例随着MaxJammingDuringBreath的增加而降低。在一个实施例中，步骤71360中EPAP₍₆₎的增量为：

ΔEPAP₍₆₎＝1.5 cmH₂O*Interp(MaxJammingDuringBreath,0.15,1,0.3,0)*MWISAT (47)

最后，步骤71370将增加后的EPAP₍₆₎的值修剪至maxEPAP–CurrentEPAP，以保证EPAP的新值不会超过maxEPAP。

目标通气量确定4328

在现有技术的方法中，目标通气量被设为典型近期通气量的90％，其中典型近期通气量计算为对瞬时通气量施加时间常数为3分钟的一阶低通量滤波器(通气量滤波器)的输出值。

采用所述方法，目标通气量动态的上升和下降中有根本性的不对称性。呼吸机并未对抵消通气量上升起到任何作用(而仅是将其压力支持降低至最小值)，但通过将通气量支持在典型近期通气量的90％来抵消通气量下降。考虑一个简单的情形：患者努力突然下降至零。若最大压力支持为零，则实际通气量为零，由此通气量过滤器输出值会以时间常数3分钟落向零。但是，若最大压力支持足以维持目标通气量，则实际通气量在患者努力降为零之前维持在该值的90％。因此，通气量滤波器的输出值和输入值之间的差值为其在不存在压力支持状态下的值的10％，由此输出值的下降率为应有值的10％，使得通气量以1/0.1*3＝30分钟的时间常数下降。

由于目标通气量容易上升，但难以下降，因此实际通气量的短暂上升会造成目标和实际通气量上长期存在的提高。一般来说，所述提高要么来源于睡眠期间的觉醒，或者来源于醒着时的呼吸，其中通气量的短暂上升可能与爬上床或在床上移动的努力有关，或与呼吸机将睡眠初始时的正常短暂呼吸暂停和呼吸不足当做潜在的周期性呼吸循环伊始来对待从而积极地支持通气量所产生的焦虑有关。此外，当呼吸机的目标通气量高于实际通气量时，呼吸机变得越来越迫切地坚持以标准速率递送呼吸，而这会对清醒中的患者造成进一步的不适、焦虑和对抗呼吸机，从而带来换气过度，由此使得目标通气量进一步提高，因此加重该情况。此外，本技术的目的之一在于稳定通气量，而非设定某个特定水平，且通常适用本技术的患者的动脉CO₂水平低于正常值，对这些患者而言，本技术的目的在于提高CO₂水平，因此，需要维持符合清醒舒适度的最低水平的压力支持。

基于此目的，本技术包括用于以下用途的特征：在压力支持已经合理地稳定一段时间，因此在上述考量下看来目标通气量处于不适当的高水平时，使目标通气量难以迅速上升而易于下降。

图7n的流程图展示了用于计算目标通气量的方法71400，在本技术的一种形式中，该方法可以用来实施算法4328。

方法71400始于步骤71410，其根据图7o如下所述地从瞬时通气量(由算法4323计算所得)计算典型近期通气量的度量值。步骤71410有时称为典型近期通气量滤波器。下一步骤71420计算模糊真值变量ShouldSpeedUpTargetVentilationAdjustment，该变量是目标通气量从压力支持的当前值的任何下降应当加速的程度，如下根据图7p所述。步骤71430随后计算目标分数，并将其与典型近期通气量相乘。在此前的现有技术中，目标分数为恰低于1的固定值，例如0.9。用于更迅速地降低目标通气量的一种机制涉及随着ShouldSpeedUpTargetVentilationAdjustment的增加，令目标分数降低为一个稍微更低于1的值。在一个实施例中，步骤71430将目标分数计算为：

Interp(ShouldSpeedUpTargetVentilationAdjustment,0,0.9,1,0.8) (48)

其作用之一在于，当ShouldSpeedUpTargetVentilationAdjustment完全为真时，产生目标分数0.8。

下一步骤71440将计算所得的目标分数乘以步骤71410计算所得的典型近期通气量的度量值。所得乘积传递至步骤71460，由其以如下根据图7q所述的方法计算目标通气量。步骤71460有时称为目标通气量滤波器。现有技术中，计算目标通气量的低通量滤波器的速率常数(时间常数的倒数)是固定值，一般为1/180，且对目标通气量的上升和下降而言取值相同。但是，用于更迅速地降低目标通气量的又一机制在于，随着ShouldSpeedUpTargetVentilationAdjustment的增加，增加目标通气量滤波器的减率常数。因此，步骤71450计算因数SpeedUpRatio，该因数通常随ShouldSpeedUpTargetVentilationAdjustment而整体增加，且在步骤71460中该因数与减率常数相乘。在一个实施例中，步骤71450如下计算因数SpeedUpRatio：

SpeedUpRatio＝1+2*ShouldSpeedUpTargetVentilationAdjustment (49)

由此，当ShouldSpeedUpTargetVentilationAdjustment完全为真时，减率常数的最大值为其基值的3倍。

因此，所述两种机制(公式(48)和(49))的结合，能够在目标通气量的向下调解中产生6倍的加速。

将目标通气量降低至患者平均通气量要求所需的时间，取决于目标通气量比该要求值高多少，但并不少见的是，目标通气量在1-3分钟的时间内降低(在最初的90秒稳定显著压力支持后)，由此令目标以及实际通气量降低至使得动脉CO₂高于呼吸暂停阈值的水平，从而回到内在呼吸驱动，由此压力支持迅速降低至最小值。

图7o的流程图展示了用于计算典型近期通气量的度量值的方法71500，在本技术的一种形式中，该方法用于实施方法71400的步骤71410。

干扰(如上所述)，通过使呼吸流量基线移位，几乎总是会在表观通气量以及典型近期通气量中引起不适当的增加。因此，本技术的一种形式中，当存在或近期存在干扰时，典型近期通气量的调整率降低。

瞬时通气量(算法4323计算所得)是包含步骤71520-71580的干扰依赖性滤波器71510的输入值，每当接收到一个输入样本即执行。干扰依赖性滤波器71510有效地减缓时间至存在或近期存在干扰的程度。实施干扰依赖性滤波器71510的所述时间减缓，是通过：累加应当对干扰依赖性滤波器输出值执行更新的比例，并仅当该累加比例超过1时允许该更新发生。因此，减小该干扰依赖性滤波器的输出样本的更新率，其减小量为更新比例值。因此，第一步骤71520计算变量UpdateProportion，该变量随着RecentJamming的增加，而整体从1减小到0。在一个实施例中，步骤71520将UpdateProportion计算为：

UpdateProportion＝Interp(RecentJamming,0.1,1,0.3,0) (50)

下一步骤71530将UpdateProportion的累加值增加UpdateProportion。步骤71540接着测试UpdateProportion的累加值是否大于或等于1。若否(“否”)，则变量WeightedSum增加，增量为UpdateProportion与通气量滤波器当前输出杨本的乘积(步骤71550)。接着，方法71500返回步骤71520，以从RecentJamming计算UpdateProportion的新值。

当UpdateProportion的累加值至少等于1(“是”)时，步骤71560计算变量WeightedVentilation，将其计算为：通气量滤波器当前输出样本与(1-先前的UpdateProportion累加值(小于1))相乘，再与WeightedSum相加。

接下来，步骤71570通过从UpdateProportion的累加值减去1，来将UpdateProportion重新初始化(至0-1之间的一个值)。最后，步骤71580通过令UpdateProportion累加值与通气量滤波器的当前输出样本相乘，重新初始化WeightedSum。接着，方法71500返回步骤71520，以从RecentJamming计算UpdateProportion的新值。

干扰依赖性滤波器71510的输出值为步骤71560得到的WeightedVentilation的值的序列。若UpdateProportion为1(即当RecentJamming完全为假时)，干扰依赖性滤波器71510的输出值就是瞬时通气量。若UpdateProportion变为零(即RecentJamming完全为真时)，干扰依赖性滤波器71510的输出值冻结在其当前值。UpdateProportion在0-1之间的中间情况时(即RecentJamming在0.1-0.3之间时)，例如1/N(N为整数)，干扰依赖性滤波器71510的输出值是瞬时通气量的N-样本平均值，每N个样本更新一次。

由于在判定是否存在干扰时(例如，在平静的呼气末，无法分辨突然升高的泄漏和真实吸气流量，其差异需要一点时间来变得明显)，在本技术的一种形式中，干扰依赖性滤波器71510的输出值传递至通气量滤波器71590，后者的响应时序类似于干扰检测算法4319。因此，通气量滤波器71590的输出值并不会因为对突然发生的未补偿泄漏的响应而上升，除非RecentJamming开始成为模糊真。通气量滤波器71590的输出值即为典型近期通气量。

在一个实施例中，通气量滤波器71590是-3db点为0.0178Hz的二阶贝塞尔低通量滤波器。在其他实施例中，通气量滤波器71590的响应足够慢到将通气量的呼吸内波动降低至远低于如下所述的上升压摆率上限的一个值，而又足够快到使得其时间常数小于用于现有技术中的典型近期通气量滤波器中的3分钟时间常数。

步骤71470的一个可选实施例中，通气量滤波器71590先于干扰依赖性滤波器71510。该干扰依赖性滤波器71510的输出值随后用作典型近期通气量的度量值。

虽然如下所述地对目标通气量的增率加上了最大限值，目标通气量仍相对容易高于患者的平均实际需要，这可能发生在目标通气量因觉醒而上升时，或由清醒到睡眠的过渡(此时新陈代谢率和呼吸控制器的CO₂应答均下降，“唤醒驱动(awake drive)”消失)导致。本技术的目的之一在于，仅当实际需要处理相对活跃和短暂的中枢驱动下降时，才递送高于最小值的压力支持，以在否则可能产生通气量振荡的呼吸系统中令通气量稳定化。

因此，如上所述，方法71400中包含了用于检测显著高于最小值的压力支持的相当稳定状态，以及用于在该状态发生时加速下调目标通气量的机制(公式(48)和(49))。

图7p的流程图展示了用于计算模糊真值变量

ShouldSpeedUpTargetVentilationAdjustment的方法71600，在本技术的一种形式中，该方法用于方法71400的步骤71420。

概括来说，方法71600计算：高于最小值的压力支持(“伺服协助(servoassistance)”或“伺服变压(servo swing)”)在第一近期和远小于第一近期的第二近期内相当稳定，且随后压力支持在一段时间内相当稳定且当前相当稳定的模糊程度。这可以用各种散布统计度量来确定，例如标准偏差、平均绝对偏差或某种高通量滤波器；这些度量中任一个所得的散布值较小，则表示压力支持相当稳定。在方法71600中，使用了次序统计来确定稳定性，该确定通常更为有力，尤其是在特定个人的分布未知的时候，而这在这种情况下是典型存在的。

在方法71600的一个实施例中，第一近期为最近90秒，第二近期为最近30秒。选择90秒作为评估稳定性的时间段的决定依据在于：基本上所有的中枢性陈施氏振荡的周期均为90秒或以下，通常的范围为40-60秒。其他原因造成的周期性呼吸倾向于具有60秒或以下的呼吸。因此，若呼吸机仅为了稳定所述振荡而递送显著伺服协助，其无法在90秒的时间内相当稳定。

方法71600始于步骤71610，该步骤中，对高于最小值的压力支持进行轻度低通量滤波，在一个实施例中，采用的时间常数为2秒。下一步骤71620计算最近30秒内的动作次序统计量。在步骤71620的一个实施例中，以长度为30秒的输入值循环缓冲的方法连续更新最近30秒内的值的直方图。当将要加上一个新的输入值时，判定该循环缓冲中的最新和最老样本的直方图类别，最老样本的直方图类别的计数减一，最新样本的直方图类别的计数加一。直方图的近似次序统计判定是例行判定。具体而言，步骤71620计算称为Spread30的散布度量，将其计算为0.8和0.2次序统计之间的差值，等同于80％处的值和20％处的值之间的差值。步骤71620还计算中位值，称为Median30。下一步骤71630计算Spread30与Median30的比值。

接着，步骤71640以类似于步骤71620的方式计算最近90秒内的动作次序统计量。具体而言，步骤71640计算一个称为Spread90的散步度量，将其计算为0.8和0.2次序统计量之间的差值，等同于80％处与20％处的值之间的差值。

最后一个步骤71650基于计算所得的次序统计量和常数MaxPossibleServoAssistance(压力支持最大值和最小值之间的差值)来计算模糊真值变量ShouldSpeedUpTargetVentilationAdjustment。

若Median30小于一个低阈值(在一个实施例中设为2)，则步骤71650将ShouldSpeedUpTargetVentilationAdjustment设为零，因为无法在所述条件下保持稳定的高近期压力支持。否则，步骤71650将

ShouldSpeedUpTargetVentilationAdjustment计算为5个模糊真值变量的模糊“相与”函数。用于计算ShouldSpeedUpTargetVentilationAdjustment的该“相与”函数中的所述5个模糊真值变量中，第一个变量表示

MaxPossibleServoAssistance相对于预设阈值的大的程度。该变量的存在是因为，在MaxPossibleServoAssistance取值小时，哪怕是在实际通气量存在大波动的情况下，伺服辅助也容易变小，由此压力支持中的任何表观稳定性都打了折扣。

接下来的两个模糊真值变量评估压力支持在最近期的30秒内相当稳定的程度。第四个模糊真值变量评估伺服支持在最近30秒内为显著的程度(即，总体而言足以影响患者的呼吸模式)，而最后一个模糊真值变量评估压力支持在最近90秒内的稳定程度。

在一个实施例中，步骤71650如下计算

ShouldSpeedUpTargetVentilationAdjustment：

ShouldSpeedUpTargetVentilationAdjustment＝FuzzyAnd

(FuzzyMember(MaxPossibleServoAssistance,5,0,7,1),FuzzyMember(Spread30/Median30,0.25,1,0.5,0),FuzzyMember(Spread30,2,1,5,0),FuzzyMember(Median30,2,0,6,1),FuzzyMember(Spread90,2,1,5,0)) (51)

在每次“戴上面具”的事件中，清除次序统计，由此在所述事件后90秒开始，允许步骤71650计算变量ShouldSpeedUpTargetVentilationAdjustment。

图7q的流程图展示了用于从典型近期通气量计算目标通气量的方法71700，在本技术的一种形式中，该方法可用于实施方法71400的步骤71460。

方法71700对目标通气量的增率(上升压摆率)施加上限。

方法71700始于步骤71710，其从典型近期通气量与目标分数的乘积中减去当前目标通气量的值，如方法71400的步骤71440所述，得到目标通气量的预期增量。

步骤71720判定预期增量是否大于0。若是(“是”)，则步骤71730将预期增量与增率常数(在一个实施例中设为固定值，一般为1/180秒^-1)相乘。下一步骤71740将所得的调整增量上端修剪至上升压摆率上限(在一个实施例中设定为0.93升/分/分)，对应于每3分钟2.5升/分的目标通气量增量。方法71700接着前进至步骤71790，如下所述。

若步骤71720判定，预期增量并不大于0(“否”)，则步骤71750将预期增量(实际上为减量)与减率常数相乘，且下一步骤71760将该乘积与方法71400的步骤71450计算所得的SpeedUpRatio相乘，得到调整增量。

步骤71740或71760之后，方法71700将调整增量与当前目标通气量相加，以生成目标通气量的新值。如下所述的步骤71795是一个可选步骤。

治疗参数确定4329

处理器4230执行一种或多种用于确定治疗参数的算法4329。

本技术的一种形式中，算法4329接收下面的一种或多种作为输入值：

i.区间[0,1]上的波形值Π(Φ)(来自算法4322)；

ii.瞬时通气量Vent的度量值(来自算法4323)；

iii.目标通气量Vtgt(来自算法4328)；以及

iv.EPAP值(来自算法4327)。

算法4329首先计算足以将瞬时通气量增加至目标通气量的压力支持值A。在一个实施例中，算法4329将A计算为：与目标通气量与瞬时通气量之间的差值的积分成比例：

其中，G为控制器增益，一般设定为0.3 cmH₂O升/分/秒。注意，计算所得的压力支持被修剪至区间[minSwing,maxSwing]。

在算法4329的各实施例中，使用其他形式的控制器来从目标通气量和瞬时通气量计算压力支持值A，例如比例项、比例项-积分、比例项-积分-微分。

随后，算法4329使用如下公式计算目标治疗压力Pt：

Pt＝EPAP+A*Π(Φ) (53)

本技术的其他形式中，算法4329使用等式(52)计算压力支持值A。治疗引擎模块4320随后输出波形值EPAP，以及压力支持值A的计算所得值。控制模块4330随后执行如上所述的目标治疗压力Pt的剩余计算。

本技术的其他形式中，算法4329仅输出EPAP、波形值、目标通气量和瞬时通气量。控制模块4330接着执行如上所述的目标治疗压力Pt的剩余计算。

中枢性周期性呼吸(例如CSR)的患者很少存在显著的呼吸功能不全，因为呼吸功能不全会降低增益因子，因此倾向于令患者稳定化，即使是在高呼吸控制器增益的存在下。但是，CSR和呼吸功能不全的确偶有同时发生。其机制可能涉及一种肺病，其中呼吸功无相应增加，动脉氧饱和相对低，对这些患者而言，氧和血红蛋白饱和曲线的陡峭部分提高增益因子且在氧作为呼吸控制器驱动重要部分的区域内运作。此类患者可能在慢波睡眠中具有中枢性呼吸不稳定性，可能因某种程度的心力衰竭和显著REM去饱和的结合而加重。氧虽然对这些患者而言是首要疗法，其可能不足以稳定呼吸稳定性，而REM去饱和可能因呼吸机支持而得到某种程度的改善。

对待此类患者的常规方法是，设定足够高的压力支持最小值水平，以使REM中存在足够的通气支持来解决该呼吸功能不全问题，因为REM期间并无周期性呼吸。但是这是不够的，因为它减小了其他时间内可用于抵消呼吸不稳定性的呼吸支持的范围。优选的方法是设定目标通气量最小值，为此，可以插入可选步骤71795，该步骤用于通过设定目标通气量最小值而为目标通气量设定下限(如图7q中的虚线框所示)，直接在方法71700中实施。在一种实施例中，目标通气量最小值从0逐渐提高至其设定水平，以允许患者在目标通气量受到目标通气量最小值的下限限制前入睡。

另一方法是设定目标总肺泡通气量最小值(如共同享有的美国专利申请公开20070163590 A1中所述，该公开以引用方式并入本文)，并将基于该公开中所述的总肺泡通气量的控制方法与上述算法4329的控制方法结合起来。

要结合这两种方法，一种实施方式是，两者并行执行，并将压力支持调节至两种方法各自设定的压力支持值的某个结合值。在一种实施方式中，该结合指的是两个值中的较大者。

该结合方法的有益之处在于，高呼吸率下的低潮气量(可能产生低总肺泡通气但足够的总通气)得到适量的压力支持增加，而不是被看做是满意的通气量而得不到任何压力支持增加。这对典型中枢性呼吸不稳定性(例如潮式呼吸)的患者来说通常并不是问题，这些患者的呼吸率通常处于正常范围，但对可能发生浅快呼吸的呼吸功能不全而言则是重要问题。

控制模块4330

本技术的一种形式中，控制模块4330接收目标治疗压力Pt作为输入值，并控制治疗装置4245递送该压力。

本技术的又一种形式中，控制模块4330接收EPAP、波形值和压力支持水平为输入值，以公式(53)计算目标治疗压力Pt，并控制治疗装置4245递送该压力。

本技术的又一种形式中，控制模块4330接收EPAP、波形值、目标通气量和瞬时通气量为输入值，以公式(52)用目标通气量和瞬时通气量计算压力支持水平，用EPAP、波形值、和压力支持水平代入公式(53)计算目标治疗压力Pt，并控制治疗装置4245递送该压力。

故障状态的检测4340

本技术的一种形式中，处理器执行一种或多种检测故障状态的方法。优选地，通过包括以下一种或多种方法中的至少一种来检测故障状态：

·电源故障(断电，或电力不足)

·传感器故障检测

·检测不到部件存在

·操作参数超出推荐范围(例如，压力、流量、温度、PaO₂)

·测试示警无法生成可检测的示警信号检测到故障状态时，对应算法通过以下的一种或多种方法来发信号指示故障的存在：

·触发听觉、视觉和/或触觉(例如，振动)示警

·像外部装置发送信息

·记录事故

治疗装置4245

在本技术的一个优选形式中，治疗装置4245受到控制模块44330的控制，以向患者1000递送治疗。

优选地，治疗装置4245为正压装置4140。

加湿器5000

在本技术的一种形式中，提供加湿器5000，包括蓄水池5110和加热板5120。术语表

为了公开本技术，在本技术的某些形式中，可能会采用一个或多个以下定义。在本技术的其他形式中，可能采用替代性的定义。

通用

空气：在本技术的某些形式中，向患者供应的空气可以是大气空气；在本技术的其他形式中，可以用氧气辅助大气空气。

连续气道正压(Continuous Positive Airway Pressure(CPAP))：CPAP治疗可以看作是指，以相对于大气为持续正压且优选地在患者呼吸循环中为恒定值的压力，向呼吸道入口施加空气或可呼吸气体。在某些形式中，呼吸道入口的压力可能在单一呼吸循环中发生几厘米水柱的变化，例如在吸气中较高，而在呼气中较低。在某些形式中，呼吸道入口的压力可以在呼气期间稍微高些，而在吸气期间稍微低些。在某些形式中，该压力在患者不同呼吸循环之间变化，例如响应上呼吸道部分阻塞的检测迹象而增加，并在没有上呼吸道部分阻塞的迹象时降低。

PAP装置的各方面

空气回路(Air circuit):一种管道或导管，其结构和设置用于在PAP装置和患者界面之间递送空气或可呼吸气体。具体而言，该空气回路可以与气动块出气口和患者界面流体连通。该空气回路可以称为送气管。在某些情况下，可以存在用于吸气和呼气的回路的分离分支。在另一些情况下，采用单一分支。

APAP:自动气道正压(Automatic Positive Airway Pressure)。气道正压在最大和最小限值之间连续可调，取决于是否有SDB事件的存在迹象。

风机或气流发生器(Blower or flow generator):用于递送压力高于环境压力的空气流的装置。

控制器(Controller):一种装置，或一种装置的一部分，用于根据输入值调整输出值。例如，一种形式的控制器具有一个控制下的变量(控制变量)，构成对该装置的输入值。该装置的输出值是该控制变量的当前值和该变量的一个设定值的函数。伺服呼吸机可以包括控制器，该控制器以通气量为输入值，以目标通气量为设定值，以压力支持水平为输出值。输入值的其他形式可以是氧饱和(SaO₂)、二氧化碳分压(PCO₂)、运动、光电血管容积图信号和流量峰值中的一个或多个。控制器的设定值可以是固定值、可变值或习得值中的一个或多个。例如，呼吸机中的设定值可以是患者测量所得的通气量的长期平均值。另一台呼吸机可以具有随时间变化的通气量设定值。压力控制器可以设置为控制风机或泵以特定压力递送空气。

治疗(Therapy):本文上下文中的治疗可以是正压治疗、氧气治疗、二氧化碳治疗、死腔控制和给药中的一种或几种。

马达(Motor):一种装置，用于将电能转化为构件的旋转运动。在本申请的上下文中，该转动构件为叶轮，其围绕固定轴转动，从而给予沿转动轴向移动的空气增压。

气道正压(PAP)装置(Positive Airway Pressure(PAP)device):用于向呼吸道提供正压空气的装置。

传感器(Transducers):用于将能量或信号从一种形式转换为另一种形式的装置。传感器可以是用于将机械能(例如运动)转换为电信号的感应器或检测器。传感器的例子包括压力感应器、流动感应器、二氧化碳(CO₂)感应器、氧气(O₂)感应器、努力感应器、运动感应器、噪音感应器、体积描记器和照相机。

蜗壳(Volute):离心泵的外壳，接收叶轮泵送的空气，减缓空气流速并增加压力。蜗壳横截面的面积朝排气口方向增大。

呼吸循环的各个方面

呼吸暂停(Apnea):当流量下降至低于一个预定阈值并持续一段时间(例如10s)时，会说发生了呼吸暂停。当患者即使努力，呼吸道中的某些阻塞也使得空气不能流通时，则说发生了阻塞性呼吸暂停。当检测到由于呼吸努力减弱或不存在而发生的呼吸暂停时，则说发生了中枢性呼吸暂停。

呼吸率(Breathing rate):患者自主呼吸的频率，通常以每分钟呼吸数来衡量。

工作比(Duty cycle):吸气时间(Ti)与总呼吸时间(Ttot)的比值。

努力(呼吸)(Effort(breathing)):自主呼吸者试图呼吸时所做的功。

呼吸循环的呼气部分(Expiratory portion of a breathing cycle):从呼气流量开始到吸气流量开始的时间段。

流量受限(Flow limitation):优选地，流量受限被认为是患者呼吸状态中，患者提升呼吸的努力并未令流量相应上升的情况。当呼吸循环的吸气部分期间发生流量受限时，可以被称为吸气流量受限。当呼吸循环的呼气部分期间发生流量受限时，可以被称为呼气流量受限。

流量受限的吸气波形种类：

(i)平直：上升，然后是相对平直的部分，然后下降。

(ii)椅形：具有位于前沿的单一局部峰，随后是相对平直的部分。

(iii)反向椅形：具有相对平直的部分，随后是位于后沿的单一局部峰。

(iv)M形：具有两个局部峰，一个位于前沿，一个位于后沿，且两个峰之间是相对平直的部分或凹部。

呼吸不足(Hypopnea):呼吸不足可以看作是流量的减少，但不是流量的停止。在一种形式中，当流量在一段持续时间内降低至低于阈值时，则称为呼吸不足。在成年人的一种形式中，下面两者之一均可以被认为是呼吸不足：

(i)患者呼吸降低30％并持续至少10秒，且附带4％的去饱和；或

(ii)患者呼吸降低(但小于50％)并持续至少10秒，且附带至少3％的去饱和或觉醒。

呼吸过强(Hyperpnea):流量增强至高于正常流量的水平。

呼吸循环的吸气部分(Inspiratory portion of a breathing cycle):优选地，从吸气流量开始到呼吸流量开始的时间段看作是呼吸循环的吸气部分。

气道开放度(Patency(airway)):气道开放的程度，或气道开放到何种程度。开放的气道是张开的。气道开放度可以被量化，例如1代表开放，0代表关闭。

呼气末正压(Positive End-Expiratory Pressure(PEEP)):呼气末存在于肺部中的高于大气压的压力。

流量峰值(Peak flow(Qpeak)):呼吸流量波形的吸气部分期间的流量最大值。

呼吸流量、气流量、患者气流量、呼吸气流量(Respiratory flow,airflow,patient airflow,respiratory airflow)(Qr):这些同义词可以理解为指代PAP装置的估计呼吸气流量，相对于“真实呼吸流量”或“真实呼吸气流量”，后者是患者所经历的实际呼吸流量，通常表示为升/每分钟。

潮气量(Tidal volume)(Vt):当未施加额外努力时，正常呼吸期间吸入或呼出的空气体积。

(吸气)时间((inhalation)Time)(Ti):呼吸流量波形的吸气部分持续时间。

(呼气)时间((exhalation)Time)(Te):呼吸流量波形的呼气部分持续时间。

(总)时间((total)Time)(Ttot):一个呼吸流量波形的吸气部分开始和下一个呼吸流量波形的吸气部分开始之间的总持续时间。

典型近期通气量(Typical recent ventilation):在某个预定时间范围内的近期通气量值倾向于集中在一个值附近，即近期通气量值的集中趋势的度量值。

上呼吸道阻塞(Upper airway obstruction)(UAO)：包括部分上呼吸道阻塞和全部上呼吸道阻塞。这可能与流量受限状态有关联，其中流量水平随着上呼吸道两侧压强差的增加而仅轻微增加或可能甚至降低(Starling阻塞行为)。

通气量(Ventilation)(Vent):患者呼吸系统交换气体的总量的度量值，包括每单位时间吸气流量和呼气流量。当表达为每分钟体积时，该数量通常称为“每分钟通气量”。每分钟通气量有时仅用体积表示，但理解为每分钟体积。

PAP装置参数

流量(Flow rate)：每单位时间输送的瞬时空气体积(或质量)。当流量和通气量具有相同大小的每单位体积或质量时，流量可在短得多的时间内进行测量。患者呼吸循环的吸气部分中，流量可以定义为正，由此患者呼吸循环的呼气部分中流量为负。在一些情况下，提及流速可以是提及标量，即仅具有大小的数量。在另一些情况下，提及流速可以是体积矢量，即既具有大小也具有方向的数量。流量以符号Q来表示。总流量Qt为离开PAP装置的空气流量。排气流量Qv为离开排气口以冲刷呼出气的空气流量。泄漏流量Ql是患者界面系统中非故意泄漏的流量。呼吸流量Qr是进入患者呼吸系统的空气流量。

泄漏(Leak)：流入环境中的空气流量。泄漏可以是故意的，例如为了允许冲刷呼出的CO₂。泄漏可以是非故意的，例如是面具和患者脸部之间密封不完全的结果。

压力(Pressure)：每单位面积的力。压力可以用一系列单位进行测量，包括cmH₂O、g-f/cm²、百帕斯卡。1mH₂O等于1g-f/cm²，约等于0.98百帕斯卡。在本说明书中，除非另有说明，否则压力的单位为cmH₂O。对于OSA的鼻CPAP治疗，提及治疗压力是体积约4-20 cmH₂O或约4-30 cmH₂O范围内的压力。患者界面中的压力(或，更简洁地说，面罩压力)以符号Pm表示。

声功率(Sound Power)：声波每单位时间的能量。声功率与声压的平方与波前面积的乘积成正比。声功率通常以分贝SWL表示，即相对于标准功率(通常为10^-12瓦特)的分贝数。

声压(Sound Pressure)：声波穿过介质所导致的在给定时间点上的环境压力局部偏差。声压通常以分贝SPL表示，即相对于人类听觉阈值的标准功率(通常为20×10^-6帕斯卡(Pa))的分贝数。

呼吸机术语

自适应伺服呼吸机(Adaptive Servo-Ventilator)：具有可变化的而非固定的目标通气量的呼吸机。该可变化的目标通气量可以是来自对患者某些特征的学习，例如患者的呼吸特征。

备用通气频率(Backup rate)：呼吸机的一项参数，其规定呼吸机在没有其他触发的情况下向患者递送的最小呼吸频率(单位一般是每分钟呼吸数)

转换(Cycled)：呼吸机吸气相位的终止。当呼吸机向自然呼吸的患者递送呼吸时，在呼吸循环的吸气部分的末尾，称为转换该呼吸机来停止递送呼吸。

EPAP(或EEP)：基准压力，该基准压力加上呼吸中变化的压力来得到呼吸机在指定时间点上试图达到的所需面罩压力。

IPAP:呼吸器在呼吸的吸气部分期间试图达到的所需面具压力。

压力支持(Pressure support)：表示呼吸机吸气期间相对于呼吸器呼气期间压力增加的数字，且通常指吸气期间的压力最大值和呼气期间的压力最小值之间的差值(例如，PS＝IPAP–EPAP)。在某些情况下，压力支持指装置欲达到的、而非其实际达到的目标差值。

伺服呼吸机(Servo-Ventilator)：一种呼吸机，其测量患者通气量，具有目标通气量，且调整压力支持水平来令患者通气量趋近目标通气量。

自主/时控(S/T)：呼吸机或其他装置的一种模式，试图检测自主呼吸患者的呼吸起始。但是，如果装置在预定时间内无法检测到呼吸，则该装置会自动发起呼吸递送。

变压(Swing)：压力支持的等同术语。

触发(Triggered)：当呼吸机向自主呼吸患者递送呼吸空气时，即称其在患者努力的呼吸循环的呼吸部分初始被触发进行此行为。

呼吸机(Ventilator)：一种机械装置，向患者提供压力支持，以进行部分或全部呼吸做功。

呼吸机吸气和呼吸器呼气(Ventilator inspiration和ventilatorexpiration)：呼吸机认为其必须向患者的吸气和呼气分别递送适当的压力的各时间段。根据患者-呼吸机同步质量，以及上呼吸道阻塞的存在与否，这些时间段可能对应或不对应于实际患者吸气或呼气。

呼吸系统解剖结构

横隔膜(Diaphragm)：一片横跨胸腔底部的肌肉。横膈膜将包含心、肺、肋骨的胸腔与腹腔分割开来。随着横膈膜收缩，胸腔体积增加，空气被吸入肺中。

喉(Larynx)：喉，或喉头(voice box)容纳声带，并通过气管连接咽(下咽部，hypopharynx)。

肺(Lungs)：人体呼吸器官。肺的传导区域包括气管、支气管、细支气管以及末端细支气管；呼吸区域包括呼吸细支气管、肺泡小管和肺泡。

鼻腔(Nasal cavity)：鼻腔(或称鼻窝nasal fossa)是脸中部、鼻的后上方的大充气空间。鼻腔被名为鼻中隔(nasal septum)的垂直翼分为两个。鼻腔侧面上是3个名为鼻甲(nasal conchae，单数形式为“nasal concha”，或turbinates)的水平分支。鼻腔前方为鼻，而其后部通过鼻后孔交融成为鼻咽部(nasopharynx)。

咽(Pharynx)：紧邻鼻腔后(下方)且在食道和喉头之前的喉咙的部分。咽通常被划分为3个部分：鼻咽部(nasopharynx，上咽部(epipharynx))(咽在鼻中的部分)、口咽部(oropharynx，中咽部(mesopharynx))(咽在口中的部分)和咽喉(laryngopharynx，下咽部(hypopharynx))。

数学术语

本技术中有许多地方采用了模糊逻辑。下式用于表示模糊隶属函数，其输出一个[0,1]区间上的“模糊真值”，0代表模糊假，1代表模糊真：

FuzzyMember(ActualQuantity,ReferenceQuantity1,

FuzzyTruthValueAtReferenceQuantity1,ReferenceQuantity2,

FuzzyTruthValueAtReferenceQuantity2,...,ReferenceQuantityN,

FuzzyTruthValueAtReferenceQuantityN)

模糊隶属函数定义为：

其中

f_j为模糊真值，x和x_j为实数。

函数“Interp”的定义与“FuzzyMember”相同，但fk值看作实数而非模糊真值。模糊真值的模糊“或”是所述值的最大值，模糊真值的模糊“与”为所述值的最小值，用2个或以上模糊真值的FuzzyOr和FuzzyAnd函数来表示。应当理解，本技术中也可以使用这些模糊操作的其他典型定义，来起到类似的作用。

时间常数为τ的“趋零指数衰减”指的是在时间点t＝T起始的衰减的任一时间段上，衰减量V的值为：

有益效果

与潮式呼吸关联的对呼吸肌肉系统的中枢驱动的振荡，可能与上呼吸道肌肉系统驱动中的振荡有关，其加重任何上呼吸道阻塞的倾向。任何试图通过对患者进行通气(一般呼吸机驱动在患者努力低的时期高于患者努力高的时期)来抵消此自我维持的呼吸驱动振荡中的方法，在试图递送通气辅助时都需要上呼吸道基本张开，否则该通气协助在患者努力低或为零的时期中存在某种程度上(经常是完全)的失效，由此无法稳定患者的通气。

一般通过试图设定呼气气道正压(EPAP)来保持上呼吸道一直开启来解决保持上呼吸道张开的需要。这可以通过在各个EPAP水平上观察气道的开放指标，同时反复调整EPAP来达成，此步骤叫做滴定(titration)。滴定是一种需要经验且通常昂贵的操作，优选为在睡眠实验室中进行，且可能无法获得足以克服上呼吸道阻塞(UAO)的EPAP。其原因包括：UAO通常与姿势有关，而患者在滴定夜中可能从未采用过产生最严重的UAO的姿势(一般是仰卧)。镇静剂和其他药物可能可变地影响上呼吸道。还有证据表明，心力衰竭程度通过上呼吸道水肿来影响上呼吸道阻塞。因此，心力衰竭恶化可能令上呼吸道阻塞恶化到无法通过滴定夜来预期的程度。

因此，本技术的有益效果在于，能够在患者家中诊断和/或治疗CSR和OSA的结合，而无需在睡眠实验室中进行PSG和/或滴定。

另一有益效果在于，能够更为有效地、令患者更舒适地治疗CSR和OSA的结合。

尤其是，一种有益效果在于，抵消自动伺服呼吸机对未补偿泄漏等伪现象进行应答而不适当地增加目标通气量的倾向。

备注

本专利公开文件的一部分中包括受到版权保护的材料。版权所有者不反对任何人拓制专利商标局的专利文件或记录中所见的该专利公开的专利文件，但在其他情况下保留所有版权权利。

除非上下文明确另有说明并提供了数值范围，否则应当理解，数值范围的上限和下限之间的每个居间值(有效数字为下限值单位的0.1)以及所述范围中的其他设定值或居间值均包含在本技术内。所述居间范围的上限和下限可以独立地包含在居间范围内，也包含在本技术内，并服从于所述范围中对限值的任何特定排除。当所属范围包括所述上下限之一或两者皆包括时，排除了所述被包含的上下限之一或两者的范围也包含在本技术内。

此外，当本技术的部分实施例中设定了此述的一个或多个值时，应当理解，所述值可以是近似值，除非另有说明，且所述值可以在本技术实际应用可以允许或要求的程度下，取用任何适当的有效数字位数。

除非另有定义，本文所用的所有技术和科学术语的含义均与本技术所述领域的本领域技术人员通常理解的一致。虽然本申请中仅叙述了有效数量的示例方法和材料，但在实践中或对本技术的测试中，还可以使用与本公开相似或等同的任何方法和材料。

当选择特定优选材料来用于构建一个元件时，也可以使用具有相似性质的显而易见的替代性材料作为替代。此外，除非另有说明相反意思，否则所有及任何在此公开的元件应当理解为能够被生产制造，且可以照此单独或共同地进行生产制造。

应当指出，本说明书和附属权利要求书中所称的单数形式“一个”“该”等包括其复数等同形式，除非另有说明。

本公开中提到的所有出版物均以引用的方式并入本文，以公开和描述这些出版物主题中的方法和/或材料。本文中讨论的出版物仅提供其在本申请申请日前的公开内容。本文中任何内容不应看作是承认本技术无权凭借在前发明先于所述出版物日期。此外，所提供的出版物的日期可能与实际出版日期有出入，可能需要单独确认。

此外，在解读本公开时，所有术语应当以最广泛的合理方式且与上下文相一致地进行解读。尤其是，术语“包含”应当被解读为以非排除性的方式提及元素、构件或步骤，说明所提及的元素、构件或步骤可能存在、使用或与其他未明文提及的元素、构件或步骤相结合。

具体实施方式中所用的主题标目仅处于读者查询方便的目的，而不应当被理解为对本公开或权利要求书中任何主题内容的限制。该主题标目不应当被用于解读权利要求的范围或限制。

虽然本技术中描述了特定实施例，但应当理解，这些实施例仅用于说明本技术的原理和应用。在一些实施例中，其术语和符号仅指代本技术实施并不必需的特定细节。例如，虽然可能使用了术语“第一”、“第二”，但除非另有说明，否则其并不用于说明任何顺序，而是可以用于区分不同的元素。此外，虽然方法中的流程步骤可以依序进行描述或说明，但这种顺序并不是必需的。本领域技术人员可以领会到，该顺序可以进行改进，和/或其各方面可以同时或甚至同步执行。

因此，应当理解，还可以在不脱离本技术的思路和范围的前提下，对所述实施例进行诸多改进，以及设计出其他装置。

标号列表

患者 1000

患者界面 3000

结构 3100

充气室 3200

结构 3300

排气孔 3400

连接端口 3600

气道正压装置 4000

外壳 4010

上部 4012

部分 4014

面板 4015

底盘 4016

把手 4018

气动块 4020

气动元件 4100

空气过滤器 4110

进气口空气过滤器 4112

出气口空气过滤器 4114

消音器 4120

进气口消音器 4122

出气口消音器 4124

可控压力装置 4140

可控风机 4142

无刷直流马达 4144

止回阀 4160

空气回路 4170

辅助氧气 4180

电子元件 4200

PCBA 4202

电源 4210

输入装置 4220

处理器 4230

时钟 4232

治疗装置控制器 4240

治疗装置 4245

保护回路 4250

记忆体 4260

传感器 4270

压力传感器 4272

流量 4274

马达转速信号 4276

数据通讯界面 4280

远程外部通讯网络 4282

本地外部通讯网络 4284

远程外部装置 4286

本地装置 4288

输出装置 4290

显示驱动 4292

显示器 4294

算法模块 4300

处理模块 4310

压力补偿算法 4312

排气孔流量 4314

泄漏流量 4316

呼吸流量 4318

算法 4319

治疗引擎模块 4320

相位判定算法 4321

波形判定算法 4322

通气量确定 4323

算法 4324

算法 4325

算法 4326

算法 4327

目标通气量 4328

治疗参数 4329

控制模块 4330

故障状态 4340

加湿器 5000

蓄水池 5110

加热板 5120

加湿器控制器 5250

方法 7100

步骤 7110

步骤 7120

步骤 7130

步骤 7140

步骤 7150

方法 7200

步骤 7210

步骤 7220

方法 7300

第一步骤 7310

步骤 7320

步骤 7330

步骤 7335

步骤 7340

步骤 7350

步骤 7360

步骤 7370

方法 7400

步骤 7410

步骤 7415

状态检测步骤 7420

步骤 7425

步骤 7430

步骤 7435

步骤 7440

步骤 7445

步骤 7450

步骤 7455

步骤 7460

步骤 7470

步骤 7495

呼吸暂停检测方法 7500

步骤 7510

步骤 7520

步骤 7530

步骤 7540

步骤 7550

步骤 7560

方法 7600

步骤 7610

步骤 7620

步骤 7630

方法 7700

步骤 7710

步骤 7720

步骤 7730

步骤 7735

步骤 7740

步骤 7750

步骤 7760

步骤 7770

步骤 7780

步骤 7790

方法 7800

步骤 7810

步骤 7820

步骤 7830

步骤 7840

步骤 7850

步骤 7860

步骤 7870

方法 7900

步骤 7910

步骤 7920

步骤 7930

步骤 7940

步骤 7950

方法 71000

步骤 71010

步骤 71020

步骤 71030

步骤 71040

步骤 71050

步骤 71060

步骤 71070

步骤 71080

方法 71100

步骤 71110

步骤 71120

步骤 71130

步骤 71140

步骤 71150

步骤 71160

步骤 71170

步骤 71180

方法 71200

实施步骤 71210

步骤 71220

步骤 71230

步骤 71240

步骤 71250

步骤 71260

方法 71300

步骤 71320

步骤 71330

步骤 71340

步骤 71350

步骤 71360

步骤 71370

方法 71400

步骤 71410

步骤 71420

步骤 71430

下一步骤 71440

步骤 71450

步骤 71460

方法 71500

相关过滤器 71510

步骤 71520

下一步骤 71530

步骤 71540

当前输出样本步骤 71550

步骤 71560

步骤 71570

步骤 71580

通气滤波器 71590

方法 71600

步骤 71610

步骤 71620

下一步骤 71630

步骤 71640

步骤 71650

方法 71700

步骤 71710

步骤 71720

步骤 71730

步骤 71740

步骤 71750

步骤 71760

步骤 71790

可选步骤 71795

Claims (17)

1.用于治疗呼吸障碍的装置，其特征在于，被配置为：根据典型近期通气量的度量值和目标分数的乘积来计算目标通气量，其中所述目标分数取决于近期压力支持。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述目标分数随着近期压力支持稳定性的增加而降低。

3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，被配置为：将所述近期压力支持的稳定性计算为模糊真值变量，所述模糊真值变量表示所述压力支持在第一近期时间以及小于所述第一近期时间的第二近期时间内的稳定程度。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，根据每段时间内的压力支持计算值的次序统计量来计算该段时间内的所述压力支持稳定性。

5.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述模糊真值变量包括超过压力支持预定最小值的压力支持量在所述第二近期时间内的重要程度。

6.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述模糊真值变量包括高于压力支持预定最小值的压力支持最大值的大的程度。

7.根据权利要求1所述的用于治疗呼吸障碍的装置，其特征在于，所述计算目标通气量使用随近期压力支持稳定性而增加的减率常数。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，被配置为：将所述近期压力支持稳定性计算为模糊真值变量，所述模糊真值变量指示压力支持在第一近期时间内以及小于第一近期时间的第二近期时间内的稳定程度。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，根据每段时间内的压力支持计算值的次序统计量来计算该段时间内的所述压力支持的稳定性。

10.根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述减率常数按照随所述模糊真值变量值增加的系数而增加。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述系数为所述模糊真值变量值的2倍加1。

12.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述目标通气量的增率受到上限的约束。

13.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述目标通气量下限受到目标通气量预定最小值的约束。

14.一种用于在PAP装置中通过执行一个或多个计算机程序而令处理器执行方法以计算目标通气量的方法，包括：从典型近期通气量度量值和目标分数的乘积计算目标通气量，其中所述目标分数取决于近期压力支持。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于：

使用根据近期压力支持稳定性而增大的减率常数，计算所述目标通气量。

16.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，

所述目标通气量的增率受到上限的约束。

17.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述目标通气量的下限受到目标通气量预定最小值的约束。