CN108113678A - 一种呼吸气流检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种呼吸气流检测方法，其特征在于，所述方法包括：呼吸流量数据生成模块，呼吸流量特征参数分析模块，呼吸流量结果输出模块，所述特征参数为采样周期T1内潮气量变化指数σ。通过潮气量变化指数σ可以实时准确的分析用户的呼吸情况，同时便于判断用户是否存在呼吸流量受限情况。

Description

一种呼吸气流检测方法

技术领域

本发明涉及呼吸机领域，特别是涉及一种呼吸气流检测方法。

背景技术

呼吸机通过机械通气的方法辅助用户的自主呼吸，增加用户的肺部通气量，对于改善呼吸功能、治疗睡眠疾病有着非常明显的临床效果，被越来越多的用户用于家庭治疗。

IFL(Inspiratory Flow Limitation，吸气流量受限)是指用户在吸气阶段出现气道塌陷，也即气道没有完全打开，导致气道内压力会随气体流速增大而减小，管道直径也会减小，进而使整体气道阻力增大。当气道塌陷达到一定程度，气道将完全闭合，导致气体无法通过气道，从而发生呼吸暂停的情况。IFL会严重影响用户的睡眠以及身心健康，通过检测IFL能够有效地帮助用户发现呼吸问题，预防呼吸暂停综合征等呼吸疾病的发生。

传统的IFL是通过呼吸机采集用户呼吸时的气流数据，然后对气流数据进行检测，以判断用户是否存在IFL的情况。这种方法虽然简单但是由于呼气和吸气的流量传感器的不同，导致呼吸边界判定结果波动较大，个体由于年龄、性别、健康状况等原因呼吸流量差异较大，此外个体在日常不同阶段的呼吸流量也不同，目前统一的标准不适合判断具体的个体情况，因此导致IFL检测结果不准确，很难判定用户是否真正存在IFL的情况。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出一种新的克服上述无法准确判定用户存在IFL的误判的呼吸气流检测方法。

为了实现上述目的，本发明提出一种呼吸气流检测方法，包括：呼吸流量数据生成模块，呼吸流量特征参数分析模块，呼吸流量结果输出模块，所述特征参数为采样周期T1内潮气量变化指数σ。

在本发明的一个实施例中，所述潮气量变化指数为，其中Sn表示采样周期T1内的单次呼吸的吸气潮气量，N为大于1的正整数，表示采样周期T1内的吸气次数，或者，Sn表示采样周期T1内的单次呼吸的呼气潮气量，N为大于1的正整数，表示采样周期T1内的呼气次数。

在本发明的一个实施例中，所述吸气潮气量的采样周期T1为10-20s。

在本发明的一个实施例中，所述吸气潮气量的采样周期T1为12s。

在本发明的其他实施例中，所述潮气量变化指数为采样周期T1内潮气量的标准差或方差。

在本发明的一个实施例中，所述呼吸流量生成模块包括：通过传感器实时采集呼吸气流数据，并将采集到的呼吸气流数据进行数据预处理，所述数据预处理包括中值滤波处理和数据平滑处理。

在本发明的一个实施例中，所述流量特征参数分析模块包括：呼吸边界识别和特征参数计算，所述呼吸流量边界识别包括通过计算正常呼吸采样周期T2内的呼吸流量均值，所述采样周期T2为10s。

在本发明的一个实施例中，所述特征参数计算模块包括，设置吸气条件设定值，间隔时间△t地采集呼吸流量，当所述呼吸流量大于流量均值，吸气条件值加1，直到吸气条件值大于或等于吸气条件设定值，则认为当前时刻为吸气阶段，通过呼吸流量积分计算出潮气量。

在本发明的一个实施例中，吸气条件初始值为0，吸气条件设定值为8-12，所述间隔时间△t为10ms。

在本发明的一个实施例中，所述呼吸气流检测方法用于判定呼吸流量受限，若所述采样周期内吸气潮气变化指数σ大于等于4.7，则判定存在呼吸流量受限。

本发明提出一种呼吸气流检测方法，包括：呼吸流量数据生成模块；呼吸流量特征参数分析模块；呼吸流量结果输出模块；所属特征参数为一个采样周期T1内吸气潮气量的标准差σ。

上述说明是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下举出本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文可选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出可选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。

图1示出了正常呼吸的流量示意图，

其中A为流量均值线，B为吸气流量线，C为呼气流量线。

图2示出了呼吸流量特征参数模块的流程示意图。

图3示出了采集周期T1内呼吸流量示意图，

其中S1为采集周期中第一次吸气阶段的潮气量，S2为采集周期中第二次吸气阶段的潮气量，S3为采集周期中第三次吸气阶段的潮气量。

图4示出了呼吸气流受限的流量示意图。

图5示出了正常呼吸用户和呼吸受限用户潮气量变化指数的对比示意图，

其中虚线部分为正常呼吸用户潮气量变化指数示意图，实线部分为呼吸受限用户潮气量变化指数示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

参照图1，为了使本领域的技术人员更好的理解本发明的技术内容，本发明根据呼气流量传感器和吸气流量传感器采集到的流量数据生成如图1所示的流量示意图，B为吸气流量线，C为呼气流量线，A为根据吸气流量和呼气流量计算得出的均值流量线。从图中可以看出，当呼吸流量高于流量均值线则处于吸气状态，当呼吸流量低于流量均值线，则处于呼气状态。

在本实施例中，呼气流量传感器和吸气流量传感的采样时间间隔为10ms，采样时间间隔过大会导致数据不准确，不能反映呼吸流量的时刻变化情况，采样时间过短，会增加传感器和数据计算控制器的工作负荷，减少机器的工作寿命。当然，在其他实施例中，采样时间间隔为10-20ms也属于本发明的保护范围。

参照图2，在本实施例中，首先在用户正常呼吸时，启动统计流量均值的定时器，固定间隔时间采集周期T2时间内呼吸流量数据，累加采样到的呼吸流量值，判断流量均值定时器是否到时，如果定时器已经到时，则计算采样周期T2内的流量均值，并设置存在流量均值标志，同时更新呼吸周期，将流量均值定时器复位；如果定时器没有到时，则进行下一步。

在本实施例中，流量均值采样周期T2为10s，采样周期T2过短会导致相邻流量均值差距过大，不能真实的表现呼吸流量均值情况，采样周期T2过长会导致将呼吸异常情况抹平，不能达到反映呼吸状态的目标。当然在其他实施例中，流量均值采样周期T2为10-20s也属于本发明的保护范围。

在本实施例中，当流量均值定时器没有到时，判断是否存在流量均值标记，如果尚未生成流量均值标记，则返回重新获取一个当前呼吸流量值，直到获得流量均值标记；如果存在流量均值标志，则进行下一步。

在本实施例中，当存在流量均值标志时，判断当前是否处于呼气状态，如果判定当前处于呼气状态，则进一步判断当前流量值是否满足吸气值，即将当前流量值与流量均值进行比较，若当前流量值大于等于流量均值，则满足吸气值，同时将吸气条件值累计加一，当吸气条件值达到设定值10后，设置吸气标志，将采集到的吸气流量数据传输给吸气潮气量数据控制器。如果当前吸气条件值达不到10或者当前流量值不满足吸气值，则认为属于个别干扰数据，清除吸气条件值，重新返回获得一个新的当前流量值。

在本实施例中，吸气条件设定值为10，既可以保证再呼气阶段和吸气阶段切换时的容易产生的干扰数据，又不会影响整体潮气量的统计，当然，在其他实施例中，吸气条件值为8-12之间的任意正整数都属于本发明的保护范围。

在本实施例中，当存在流量均值标志时，判断当前是否处于呼气状态，如果判定当前不处于呼气状态，则进一步判断当前是否处于吸气状态，若是则进一步判断当前流量值是否满足呼气值，即将当前流量值与流量均值进行比较，若当前流量值小于流量均值，则满足呼气值，同时将呼气条件值累计加一，当呼气累计值达到设定值10后，设置呼气标志，将采集到的呼气流量数据传输给呼气潮气量数据控制器。如果当前呼气条件值达不到10或者当前流量值不满足呼气值，则认为属于个别干扰数据，清除呼气条件值，重新返回获得一个新的当前流量值。

参考图3， 在本实施例中，将吸气潮气量数据控制器的数据进行统计，具体地，将呼吸气流采集周期T1内的潮气量变化指数进行统计，公式如下：

如图3所示，Sn为呼吸气流采集周期T1中的单次呼吸过程中吸气潮气量，Sn的计算方法可以根据由吸气流量与单次呼吸过程中的吸气时间进行积分，例如，S1表示呼吸气流采集周期T1中第一次呼吸过程中的吸气潮气量，S2表示呼吸气流采集周期T1中第二次呼吸过程中的吸气潮气量，以此类推，其中N表示呼吸气流采集周期T1内采集到的吸气次数，较佳的，N表示呼吸气流采集周期T1内完整的吸气次数。

在本实施例中，呼吸气流采样周期T1为12s，当然在其他实施例中，呼吸气流采样周期T1可以为10-20s也属于本发明的保护范围。采样周期短不能采集到合适数量呼吸次数的呼吸流量，采样周期长则不能实时反映呼吸流量变化。

当然，在其他实施例中，潮气量变化指数计算公式中，Sn为呼吸气流采集周期T1中的单次呼吸过程中呼气潮气量，Sn的计算方法可以根据由呼气流量与单次呼吸过程中的呼气时间进行积分，其中N表示呼吸气流采集周期T1内采集到的呼气次数，较佳的，N表示呼吸气流采集周期T1内完整的呼气次数。

参考图3、图4和图5，图3示出了用户出现呼吸的流量示意图，图4示出了呼吸正常用户和呼吸受限用户经过检测得出的潮气量变化指数示意图，其中虚线部分表示的为呼吸正常用户的潮气量变化指数，实线部分为呼吸受限用户的潮气量变化指数，从图中可以看出，正常呼吸用户的潮气量变化指数一直维持在1以下，而呼吸受限用户会在部分阶段出现潮气量变化指数较大，一般的，当潮气量变化指数σ大于4.7时，则认为用户在睡眠时气体无法通过气道，存在呼吸气流受限情况。

本发明通过潮气量变化指数来检测呼吸气流的好处在于，不再局限于仅凭呼吸流量和潮气量大小来进行分析判断，由于不同年龄阶段人群的呼吸流量和潮气量大小差异较大，例如，正常情况下：成人潮气量为8-10ml/kg，小儿的潮气量为6-10ml/kg，此外，同一个人在日常的不同阶段呼吸流量和潮气量也不相同，而通过潮气量变化指数，本发明的呼吸气流检测方法会针对用户不断更新流量均值，然后根据最新的流量均值计算出符合用户实际情况的潮气量变化指数，本发明的方法较传统的指定呼吸流量和潮气量大小更科学合理。

本发明另外的好处在于，本发明不是针对一次呼吸过程作为分析判断呼吸气流作为标准，而是在呼吸采样周期T1中进行分析，可以表现为突出潮气量变化，检测结果更加直观，此外本发明检测方法具有连贯性，能不断根据个体的差异，日常阶段的不同更新，实时检测呼吸气流情况。本发明通过设置呼气累计设定值和吸气累计设定值，排除了个别干扰数据，保证呼吸气流检测的准确性和可靠性。

在其他实施例中，潮气量变化指数还可以是潮气量标准差，计算公式如下：其中，Sn为呼吸气流采集周期T1中的单次呼吸过程中吸气潮气量，Sn的计算方法可以根据由吸气流量与单次呼吸过程中的吸气时间进行积分，其中N表示呼吸气流采集周期T1内采集到的吸气次数，较佳的，N表示呼吸气流采集周期T1内完整的吸气次数，是N次吸气潮气量的平均值，即。当然，在其他实施例中，所述潮气量变化指数为潮气量方差，即也属于本发明保护范围。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之中。

Claims (10)

1.一种呼吸气流检测方法，其特征在于，所述方法包括：呼吸流量数据生成模块，呼吸流量特征参数分析模块，呼吸流量结果输出模块，所述特征参数为采样周期T1内潮气量变化指数σ。

2.如权利要求1所述的呼吸气流检测方法，其特征在于，所述潮气量变化指数为<math display = 'block'> <mrow> <mi>&amp;sigma;</mi> <mo>=</mo> <msqrt> <mfrac> <mrow> <mrow> <munderover> <mo>&amp;sum;</mo> <mrow> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <mrow> <msup> <mi>Sn</mi> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </mrow> <mo>&amp;minus;</mo> <mi>N</mi> <msup> <mrow> <mo stretchy='false'>(</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>N</mi> </mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&amp;sum;</mo> <mrow> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <mrow> <mi>Sn</mi> <mo stretchy='false'>)</mo> </mrow> </mrow> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> <mi>N</mi> </mfrac> </msqrt> </mrow> </math>，其中Sn表示采样周期T1内的单次呼吸的吸气潮气量，N为大于1 的正整数，表示采样周期T1内的吸气次数，或者，Sn表示采样周期T1内的单次呼吸的呼气潮 气量，N为大于1的正整数，表示采样周期T1内的呼气次数。

3.如权利要求1所述的呼吸气流检测方法，其特征在于，所述吸气潮气量的采样周期T1为10-20s。

4.如权利要求3所述的呼吸气流检测方法，其特征在于，所述吸气潮气量的采样周期T1为12s。

5.如权利要求1所述的呼吸气流检测方法，其特征在于，所述潮气量变化指数为采样周期T1内潮气量的标准差或方差。

6.如权利要求1所述的呼吸气流检测方法，其特征在于，所述呼吸流量生成模块包括：通过传感器实时采集呼吸气流数据，并将采集到的呼吸气流数据进行数据预处理，所述数据预处理包括中值滤波处理和数据平滑处理。

7.如权利要求1所述的呼吸流量检测方法，其特征在于，所述流量特征参数分析模块包括：呼吸边界识别和特征参数计算，所述呼吸流量边界识别包括通过计算正常呼吸采样周期T2内的呼吸流量均值，所述采样周期T2为10s。

8.如权利要求7所述的呼吸气流检测方法，其特征在于，所述特征参数计算包括，设置吸气条件值和吸气条件设定值，间隔时间△t地采集呼吸流量，当所述呼吸流量大于流量均值，吸气条件值加1，直到吸气条件值大于或等于吸气条件设定值，则认为当前时刻为吸气阶段，通过呼吸流量积分计算出潮气量。

9.如权利要求7所述的呼吸气流检测方法，其特征在于，吸气条件初始值为0，吸气条件设定值为8-12，所述间隔时间△t为10ms。

10.如权利要求1所述的呼吸气流检测方法，其特征在于，所述呼吸气流检测方法用于判定呼吸流量受限，若所述采样周期内吸气潮气变化指数σ大于等于4.7，则判定存在呼吸流量受限。