CN109224224B - 一种自适应调整输出压力的呼吸支持设备及其控制方法 - Google Patents

一种自适应调整输出压力的呼吸支持设备及其控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种自适应调整输出压力的呼吸支持设备控制方法及呼吸支持设备，通过机器学习算法，结合呼吸暂停的判定方法，给出一种能够提前预知用户可能发生呼吸暂停，并提早进行压力提升，从而抑制用户在整晚睡眠过程中出现过多的呼吸暂停，提升睡眠质量的技术方案。

Description

一种自适应调整输出压力的呼吸支持设备及其控制方法
技术领域
本发明涉及呼吸支持设备技术领域，尤其涉及一种自适应调整输出压力的呼吸支持设备及其控制方法。
背景技术
目前睡眠呼吸支持设备如呼吸机通常分为CPAP(患者呼吸时提供稳定的正压输出)和AUTOCPAP(给患者提供正压输出)两种，其中CPAP机器在整晚使用过程中都保持同一个压力值不变。autoCPAP机型在有呼吸暂停事件发生的时候会有压力的提升以适应目前用户的睡眠情况，而在一段时间后如果没有呼吸暂停事件发生，则会逐渐下降治疗压力。CPAP机器一直保持同一个治疗压力，会产生耐受问题，输出的压力如果偏高，用户会很难入睡或者很容易被高压力顶醒。而压力偏低的时候又达不到预期效果，同样影响用户的睡眠质量。autoCPAP机型在事件发生以后立即对压力进行提升，随后又会降低压力，能够在舒适度上面有所提升，但一来需要在呼吸暂停发生后才进行压力的调节，用户仍然会受到呼吸暂停病症带来的负面影响，再者压力变化的方案也需要因人而异，不能采用完全一样的方案去适配所有用户。
专利文献CN101244305A公开了一种呼吸机及压力控制方法，其通过传感器进行压力/流量检测，根据传感器的反馈，通过控制装置对涡轮风机进行控制，使呼吸支持设备在使用者处于不同的呼吸状态时，提供不同的输出压力，即通过监测使用者入睡过程中气道阻力情况，可做到按需控制升高压力。但是，对于同一个用户而言，在整晚的睡眠过程中，随着睡眠程度的不同，气道阻力情况也会有不同，上述方案存在输出压力偏高，用户会很难入睡或者很容易被高压力顶醒的问题。
发明内容
本发明的目的在于：提供一种自适应调整输出压力的呼吸支持设备及其控制方法，给出一种能够提前预知用户可能发生呼吸暂停，并提早进行压力提升，从而避免用户在睡眠过程中出现过多的呼吸暂停，提升睡眠质量的技术方案。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种自适应调整输出压力的呼吸支持设备控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
初始输出压力确定步骤，根据用户既往呼吸数据确定一个初始输出压力值；
输出压力缓慢增长步骤，在确定了初始输出压力后，使输出压力缓慢增长；
输出压力缓慢下降步骤，在缓慢增长一定时间后，进行输出压力的缓慢下降，下降过程中不断计算出现呼吸暂停的概率，根据呼吸暂停概率调整输出压力。
优选，所述方法还包括呼吸暂停监控步骤，在呼吸支持设备运行过程中，监控呼吸暂停事件，在发生呼吸暂停事件时，呼吸支持设备立即记录当前的实际时刻，已使用时长以及当前的输出压力，并调整呼吸支持设备输出压力。
优选，所述初始输出压力适宜初期睡眠，其确定步骤具体过程如下：如果没有既往数据，则直接从4cmH2O开始；如果有既往数据，呼吸支持设备将通过以下步骤完成初始压力数值的推定：
1、呼吸支持设备首先计算出在治疗前10分钟内发生呼吸暂停的概率，计算公式为
Figure BDA0001717680500000021
其中D暂停表示发生了呼吸暂停的天数，D总表示使用的总天数。
2、再根据总天数中每天对应的起始压力范围，计算出每个压力范围下对应的呼吸暂停的条件概率
Figure BDA0001717680500000022
其中(4,5)表示起始压力在4cmH2O到5cmH2O之间，记做A，呼吸暂停记做B。由此可知D(4～5时呼吸暂停)/D总＝P(A∩B)。将A改为其他区间，则可以得到所有压力区间下发生呼吸暂停的条件概率PAi(Ai|B)，其中Ai表示第i个压力区间。
3、在呼吸支持设备开启治疗的时候，呼吸支持设备根据以下规律来确定起始压力值：首先呼吸支持设备选取PAi最低的一个数值，如果PAi小于50％，则直接以i区间的中点作为起始压力；否则，以i区间中点+1作为初始压力。
优选，所述输出压力缓慢增长步骤具体控制过程为：每5-15分钟增长0.2cmH2O。
优选，所述输出压力缓慢增长步骤具体控制过程为：每10分钟增长0.2cmH2O。
优选，输出压力缓慢下降步骤具体控制过程为：在缓慢增长1个小时后，开始进行压力的主动下降，每15-25分钟下降0.2cmH2O。
优选，输出压力缓慢下降步骤具体控制过程为：在缓慢增长1个小时后，开始进行压力的主动下降，每20分钟下降0.2cmH2O。
优选，呼吸暂停确定步骤如下：
假设每次呼吸的呼吸周期是T[i]，吸呼比的比值是K[i]，i＝1,2,3…N，N可以取4～50之间的任意值，本发明中取6次。计算出近6次呼吸的呼吸周期平均值
Figure BDA0001717680500000031
和吸呼比平均值
Figure BDA0001717680500000032
有了以上AT和AK之后，就可以计算出平均吸气时长
Figure BDA0001717680500000033
和平均呼气时长
Figure BDA0001717680500000034
以上参数呼吸支持设备在每次用户呼吸完成之后就进行更新。在用户发生呼吸暂停的时候，必然会出现呼气时长大大超过AE的情况，以AE作为基础数值，来对呼吸暂停进行基本判定。当某一次呼吸的呼气时长Te超过1.5*AE之后，呼吸支持设备将进入呼吸暂停的准备阶段，此时还未最终判定时呼吸暂停，在Te超过2.5AE之后，呼吸支持设备认定此时用户进入呼吸暂停阶段。
优选，呼吸暂停概率计算方法如下：
1)构建三种组合：组合A，组合B以及组合C,组合A包括时刻和呼吸暂停次数，组合B包括时长和呼吸暂停次数，组合C包括输出压力和呼吸暂停次数；
2)组合A表示的是一个小时的时间内，发生的呼吸暂停的总次数，如11点到12点之间，发生了5次呼吸暂停；呼吸支持设备统计所有使用天数里，每个时刻对应的呼吸暂停总次数，然后计算出每个时刻呼吸暂停总次数占呼吸暂停总次数的百分比，记为PT；
3)对于组合B，即对于治疗时长每增长1小时，统计一次呼吸暂停总次数，然后计算出总使用天数内每增长1小时治疗时长呼吸暂停次数的平均值，即
Figure BDA0001717680500000035
其中NDi表示第D天的某个治疗时长i内的呼吸暂停次数，D总表示总天数；再在平均值的基础上计算每个时长的呼吸暂停次数占暂停总次数总次数的百分比，记为PL；
4)对于组合C，则主要考虑在每1cmH2O的区间内，发生的呼吸暂停次数的总和，操作与第3步类似，先计算出总使用天数内每1cmH2O区间内呼吸暂停次数的平均值，再在平均值的基础上计算每1cmH2O区间内呼吸暂停次数占暂停总次数总次数的百分比，记为PP；
在获取以上全部数据后，分别提取当前对应的时刻，时长以及输出压力，然后获取PT,PL和PP，计算呼吸暂停概率P＝P(T,L,P|呼吸暂停)＝PT*PL*PP。
优选，所述压力缓慢下降步骤中根据呼吸暂停概率调整输出压力的控制过程如下：如果概率超过一定值，将输出压力在当前输出压力的情况下提升1cmH2O，然后重新计算概率，如果概率仍然大于该定值，再提升1cmH2O，直到概率大于该定值，之后呼吸支持设备将恢复到压力缓慢增长阶段。
优选，所述定值为50％。
优选，在呼吸暂停监控步骤发现出现呼吸暂停事件时，将输出压力在10S秒提升1cmH2O，随后进入压力缓慢增长阶段。
本发明进一步提供一种呼吸支持设备，其采用上述输出压力控制方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.本发明根据贝叶斯定理确定呼吸支持设备起始治疗压力，能够选择一个最适宜初期睡眠的压力值；
2.本发明在呼吸支持设备运行中监控呼吸暂停事件，在发生呼吸暂停时及时提升输出压力，消除呼吸暂停，减少呼吸暂停对用户身体的损害。
3.本发明通过机器学习算法，计算呼吸暂停发生概率，通过在使用过程中不断学习然后调整压力的输出策略，能够提前预知用户可能发生呼吸暂停，并提早进行压力提升，从而避免用户在睡眠过程中出现过多的呼吸暂停，提升睡眠质量。
具体实施方式
为了使本发明的发明目的、技术方案和有益技术效果更加清晰，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的实施例仅仅是为了解释本发明，并非为了限定本发明，实施例的具体参数设置等可因地制宜做出选择而对结果并无实质性影响。
实施例：
从用户启动呼吸支持设备的时刻起，呼吸支持设备即认为用户开始进入睡眠状态，此时，呼吸支持设备会根据既往数据选择一个最适宜初期睡眠的压力值。如果没有既往数据，则直接从4cmH2O开始。如果有既往数据，呼吸支持设备将通过以下步骤完成初始压力数值的推定：
1、呼吸支持设备首先计算出在治疗前10分钟内发生呼吸暂停的概率，计算公式为
Figure BDA0001717680500000051
其中D暂停表示发生了呼吸暂停的天数，D总表示使用的总天数。
2、再根据总天数中每天对应的起始压力范围，计算出每个压力范围下对应的呼吸暂停的条件概率
Figure BDA0001717680500000052
其中(4,5)表示起始压力在4cmH2O到5cmH2O之间，记做A，呼吸暂停记做B。由此可知D(4～5时呼吸暂停)/D总＝P(A∩B)。将A改为其他区间，则可以得到所有压力区间下发生呼吸暂停的条件概率PAi(Ai|B)，其中Ai表示第i个压力区间。
3、在呼吸支持设备开启治疗的时候，呼吸支持设备根据以下规律来确定起始压力值：首先呼吸支持设备选取PAi最低的一个数值，如果PAi小于50％，则直接从i区间的中点开始起始压力；否则，从i区间中点+1开始压力。
在呼吸支持设备确定初始压力数值后，呼吸支持设备便会以很缓慢的速度，在使用的过程中逐渐增加提供的压力，以确保用户在随后的治疗过程中不会出现由于睡眠程度的加深而导致的睡眠呼吸暂停程度的加重。这一过程通常保持每10分钟增长0.2cmH2O，在一个小时后，通常用户已经熟睡，并且已经适应当前的治疗压力。随后呼吸支持设备将开始进行压力的主动下降，下降速度同样也非常缓慢，每20分钟下降0.2cmH2O。
具体的判定用户是否出现呼吸暂停的方法如下：
假设每次呼吸的呼吸周期是T[i]，吸呼比的比值是K[i]，i＝1,2,3…N，N可以取4～50之间的任意值，本发明中取6次。计算出近6次呼吸的呼吸周期平均值
Figure BDA0001717680500000053
和吸呼比平均值
Figure BDA0001717680500000054
有了以上AT和AK之后，就可以计算出平均吸气时长
Figure BDA0001717680500000055
和平均呼气时长
Figure BDA0001717680500000056
以上参数呼吸支持设备在每次用户呼吸完成之后就进行更新。在用户发生呼吸暂停的时候，必然会出现呼气时长大大超过AE的情况，以AE作为基础数值，来对呼吸暂停进行基本判定。当某一次呼吸的呼气时长Te超过1.5*AE之后，呼吸支持设备将进入呼吸暂停的准备阶段，此时还未最终判定时呼吸暂停，在Te超过2.5AE之后，呼吸支持设备认定此时用户进入呼吸暂停阶段。
在整个睡眠期内，由于不同的用户呈现的病症不同，因此呼吸支持设备还需要在整个使用过程中不停的监测用户的状况，并及时作出响应，并在后期的使用过程中运用机器学习的算法，对输出的压力进行优化调整。
当用户在使用呼吸支持设备的过程中出现呼吸暂停的时候，呼吸支持设备应立即记录当前的实际时刻，已使用时长以及当前的输出压力，随后将输出压力在10S秒提升1cmH2O，随后进入缓慢升压过程。
机器学习对输出的压力进行优化调整的算法如下：
在获取10天以上的使用数据后，呼吸支持设备从三个维度进行学习。
1)构建三种组合：组合A，组合B以及组合C,组合A包括时刻和呼吸暂停次数，组合B包括时长和呼吸暂停次数，组合C包括输出压力和呼吸暂停次数；
2)组合A表示的是一个小时的时间内，发生的呼吸暂停的总次数，如11点到12点之间，发生了5次呼吸暂停；呼吸支持设备统计所有使用天数里，每个时刻对应的呼吸暂停总次数，然后计算出每个时刻呼吸暂停总次数占呼吸暂停总次数的百分比，记为PT；
3)对于组合B，即对于治疗时长每增长1小时，统计一次呼吸暂停总次数，然后计算出总使用天数内每增长1小时治疗时长呼吸暂停次数的平均值，即
Figure BDA0001717680500000061
其中NDi表示第D天的某个治疗时长i内的呼吸暂停次数，D总表示总天数；再在平均值的基础上计算每个时长的呼吸暂停次数占暂停总次数总次数的百分比，记为PL；
4)对于组合C，则主要考虑在每1cmH2O的区间内，发生的呼吸暂停次数的总和，操作与第3步类似，先计算出总使用天数内每1cmH2O区间内呼吸暂停次数的平均值，再在平均值的基础上计算每1cmH2O区间内呼吸暂停次数占暂停总次数总次数的百分比，记为PP；
在获取以上全部数据后，分别提取当前对应的时刻，时长以及输出压力，然后获取PT,PL和PP，计算呼吸暂停概率P＝P(T,L,P|呼吸暂停)＝PT*PL*PP。
当概率P大于50％的时候，则说明用户很可能出现呼吸暂停，此时呼吸支持设备将把输出压力在当前输出压力的情况下提升1cmH2O，然后重新计算概率P，如果概率P大于50％，再提升1cmH2O，直到概率P小于50％，概率P小于50％后呼吸支持设备将恢复到缓慢的压力增长阶段，输出压力缓慢增长一个小时，再缓慢下降，在缓慢下降过程中不断计算概率P，如果概率P大于50％，提升1cmH2O，直到概率P小于50％，再变成压力缓慢增长状态。
上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (9)

1.一种自适应调整呼吸支持设备输出压力的控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
初始输出压力确定步骤，根据用户既往呼吸数据确定一个初始输出压力值；
输出压力缓慢增长步骤，在确定了初始输出压力后，使输出压力缓慢增长；
输出压力缓慢下降步骤，在缓慢增长一定时间后，进行输出压力的缓慢下降，下降过程中不断计算出现呼吸暂停的概率，根据呼吸暂停概率调整输出压力；
呼吸暂停概率计算方法如下：
1)构建三种组合：组合A，组合B以及组合C,组合A包括时刻和呼吸暂停次数，组合B包括时长和呼吸暂停次数，组合C包括输出压力和呼吸暂停次数；
2)组合A表示的是一个小时的时间内发生的呼吸暂停的总次数，呼吸支持设备统计所有使用天数里，每个时刻对应的呼吸暂停总次数，然后计算出每个时刻呼吸暂停总次数占该一个小时的时间内呼吸暂停总次数的百分比，记为PT；
3)对于组合B，即对于治疗时长每增长1小时，统计一次呼吸暂停总次数，然后计算出总使用天数内每增长1小时治疗时长呼吸暂停次数的平均值，即
Figure FDA0003012800230000011
其中NDi表示第D天的某个治疗时长i内的呼吸暂停次数，D总表示总天数；再在平均值的基础上计算每个时长的呼吸暂停次数占该每增长1小时治疗时长呼吸暂停总次数的百分比，记为PL；
4)对于组合C，则考虑在每1cmH2O的区间内，发生的呼吸暂停次数的总和，操作与第3)步类似，先计算出总使用天数内每1cmH2O区间内呼吸暂停次数的平均值，再在平均值的基础上计算每1cmH2O区间内呼吸暂停次数占该每1cmH2O的区间内呼吸暂停总次数的百分比，记为PP；
在获取以上全部数据后，分别提取当前对应的时刻，时长以及输出压力，然后获取PT,PL和PP，计算呼吸暂停概率P＝P(T,L,P|呼吸暂停)＝PT*PL*PP。
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述方法还包括呼吸暂停监控步骤，在呼吸支持设备运行过程中，监控呼吸暂停事件，在发生呼吸暂停事件时，呼吸支持设备立即记录当前的实际时刻，已使用时长以及当前的输出压力，并调整呼吸支持设备输出压力。
3.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述初始输出压力确定步骤具体过程如下：如果没有既往数据，则直接从4cmH2O开始；如果有既往数据，呼吸支持设备将通过以下步骤完成初始压力数值的推定：
1)呼吸支持设备首先计算出在治疗阶段最初10分钟内发生呼吸暂停的概率，计算公式为
Figure FDA0003012800230000021
其中D暂停表示发生了呼吸暂停的天数，D总表示使用的总天数；
2)再根据总天数中每天对应的起始压力范围，计算出每个压力范围下对应的呼吸暂停的条件概率
Figure FDA0003012800230000022
其中(4,5)表示起始压力在4cmH2O到5cmH2O之间，记做A，呼吸暂停记做B；将A改为其他区间，则可以得到所有压力区间下发生呼吸暂停的条件概率PAi(Ai|B)，其中Ai表示第i个压力区间；
3)在呼吸支持设备开启治疗的时候，呼吸支持设备根据以下规律来确定起始压力值：首先呼吸支持设备选取PAi最低的一个数值，如果PAi小于50％，则直接以i区间的中点作为初始压力；否则，以i区间中点+1作为初始压力。
4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述输出压力缓慢增长步骤具体控制过程为：每10分钟增长0.2cmH2O。
5.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，输出压力缓慢下降步骤具体控制过程为：在缓慢增长1个小时后，开始进行压力的主动下降，每20分钟下降0.2cmH2O。
6.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述压力缓慢下降步骤中根据呼吸暂停概率调整输出压力的控制过程如下：如果概率超过50％，将输出压力在当前输出压力的情况下提升1cmH2O，然后重新计算概率，如果概率仍然大于50％，再提升1cmH2O，直到概率小于50％，之后呼吸支持设备将恢复到压力缓慢增长阶段。
7.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，在呼吸暂停监控步骤发现出现呼吸暂停事件时，将输出压力在10秒提升1cmH2O，随后进入压力缓慢增长阶段。
8.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，呼吸暂停确定步骤如下：
假设每次呼吸的呼吸周期是T[i]，吸呼比的比值是K[i]，i＝1,2,3…N，N＝6，计算出近6次呼吸的呼吸周期平均值
Figure FDA0003012800230000023
和吸呼比平均值
Figure FDA0003012800230000024
有了以上AT和AK之后，就可以计算出平均吸气时长
Figure FDA0003012800230000025
和平均呼气时长
Figure FDA0003012800230000026
以上参数呼吸支持设备在每次用户呼吸完成之后就进行更新；以AE作为基础数值，来对呼吸暂停进行基本判定，如果当某一次呼吸的呼气时长Te超过2.5AE，呼吸支持设备认定此时用户进入呼吸暂停阶段。
9.一种呼吸支持设备,其采用权利要求1-8任一项所述控制方法调整输出压力。
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