CN111110967B - 呼吸支持设备cpap性能评价方法及呼吸支持设备 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及呼吸支持设备CPAP性能评价方法及呼吸支持设备。呼吸支持设备CPAP性能评价方法，包括步骤：S1、数据采集；S2、归一化处理；S3、所述控制器判定n组检测数据归一组中n个输出向量是否都符合评价条件，若是，则执行步骤S6；若否，则选择任意一组不符合评价条件的检测数据归一组执行步骤S4；S4、迭代运算；S5、所述控制器判定所述输出向量是否符合评价条件，若是，则执行步骤S3；若否，则执行步骤S4；S6、评价得分。本发明提供的呼吸支持设备CPAP性能评价方法及呼吸支持设备，通过得到n组不同检测条件下的检测数据组，进而通过归一化运算、遗传运算、变异运算处理后判断是否符合评价条件，若是符合，则输出对呼吸支持设备进行评价得分。

Description

呼吸支持设备CPAP性能评价方法及呼吸支持设备
技术领域
本发明涉及呼吸支持设备检测领域，尤其涉及呼吸支持设备CPAP性能评价方法及呼吸支持设备。
背景技术
在无创呼吸支持设备在使用中，CPAP(Continuous Positive Airway Pressure，持续气道正压)模式是一种很常用的模式，它主要提供恒定的压力输出。目前，有很多品牌的呼吸支持设备在市场上流通，但一直没有一种客观公正，并且能够真实反映无创呼吸支持设备CPAP性能的评价方法，能够让人们真正了解到不同呼吸支持设备之间的性能差异在哪里。
一直以来，人们都认为CPAP模式只要提供恒定压力输出即可，也没有人关注CPAP模式里究竟有什么性能指标，不同的呼吸支持设备之间CPAP模式有什么区别。同样的压力下，为什么使用效果会有不同，优秀的机器到底优秀在哪，不好的机器到底差在哪一方面。
专利号为ZL 201110045661.2的专利文献公开了用于改善CPAP舒适性的方法和装置，提供了一种改善CPAP舒适性的方法，但是只是在用户感受度上进行一些改进，对于呼吸支持设备CPAP模式工作的性能评价没有相应的系统的提出标准，因此，对于呼吸支持设备的CPAP模式的性能高低还是没有综合的评价，用户还无法直观的获得呼吸支持设备的性能以及特定。
因此，本领域存在不足，亟需发明人对此进行研发与创新。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供呼吸支持设备CPAP性能评价方法及呼吸支持设备，能够明确给出呼吸支持设备CPAP模式的性能评分，进而可以对比不同呼吸支持设备之间的性能差异。
为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：
呼吸支持设备CPAP性能评价方法，包括步骤：
S1、数据采集：将主动模拟肺设置在单一病理模型下，与呼吸支持设备连接，设置n组不同的检测条件控制呼吸支持设备运行，所述主动模拟肺采集每组检测条件下呼吸支持设备运行检测时间内的若干次检测的检测数据，每次检测的检测数据单独形成数据向量；分别获得n组检测数据组，每组所述检测数据组包括若干个数据向量；所述主动模拟肺将n组检测数据组发送到控制器中；
S2、归一化处理：所述控制器将每组检测数据组中的若干个数据向量都进行归一化运算，得到由若干个数据归一向量组成的检测数据归一组，共得到n组所述检测数据归一组；每组检测数据归一组选取一个数据归一向量为输出向量参与评价；将每组检测数据归一组的第一个数据归一向量为输出向量的初始值；
S3、所述控制器判定n组检测数据归一组中n个输出向量是否都符合评价条件，若是，则执行步骤S6；若否，则选择任意一组不符合评价条件的检测数据归一组执行步骤S4；
S4、迭代运算：所述控制器首先对检测数据归一组中的所述输出向量进行遗传运算处理，然后进行变异运算处理，得到的新的数据归一向量作为新的输出向量；
S5、所述控制器判定所述输出向量是否符合评价条件，若是，则执行步骤S3；若否，则执行步骤S4；
S6、评价得分：所述控制器将n个所述输出向量的所有元素值相加，然后除以n得到呼吸支持设备的评价分。
优选的所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，所述检测数据包括：吸气最大流量P、潮气量V、吸气压降D、呼气压升U；所述数据向量为{吸气最大流量P、潮气量V、吸气压降D、呼气压升U}。
优选的所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，所述步骤S2中，所述归一化运算为：将单组检测数据组中的每个单一检测数据的最大值筛选出来，形成最大数据向量；将本组检测数据组中的若干个数据向量依次去除所述最大数据向量。
优选的所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，所述遗传运算为：从未参与处理的数据向量中随意选取一个数据向量与所述输出向量随机选取部分元素进行交换。
优选的所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，选取元素的个数为1个。
优选的所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，所述变异运算为：随机选择一个元素按照变异公式进行处理；
所述变异公式为：
Figure BDA0002298970480000021
其中，
Figure BDA0002298970480000022
为变异后的元素值；x为当前元素值。
优选的所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，其特征在于，对同一组检测数据归一组的所述输出向量进行一次遗传运算处理和一次变异运算处理，为一次迭代。
优选的所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，所述评价条件包括：
P1、所述吸气最大流量P和所述潮气量V的归一值的取值范围为0.85-1，所述吸气压降D和所述呼气压升U的归一值的取值范围为0-0.15；
P2、迭代次数大于或等于1000；
P3、单组检测数据归一组中没有未参与处理的数据向量；
P4、所述输出向量在迭代过程中的得到的新的数据归一向量与迭代前的相比，所有的相同元素之间的差值都小于预定阈值；
所述评价条件中，只要满足任一条即认为符合所述评价条件。
优选的所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，步骤S5中还包括：
S51、当所述输出向量不符合评价条件时，判定迭代前后的输出向量以及参与迭代的数据向量三者之间哪个最接近所述评价条件，保留最接近所述评价条件的数据向量作为输出向量，执行步骤S4。
优选的所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，所述检测条件包括：输出压力和漏气量；所述输出压力的实验范围为4-20cmH2O；所述漏气量的取值范围为20-40LPM；所述检测时间为2min。
一种呼吸支持设备，使用所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法进行评价。
相较于现有技术，本发明提供的呼吸支持设备CPAP性能评价方法及呼吸支持设备，设定不同的检测条件，得到n组不同检测条件下的检测数据组，进而通过归一化运算、遗传运算、变异运算处理后判断是否符合评价条件，若是符合，则输出对呼吸支持设备进行评价得分，检测过程客观明确，简单快捷。
附图说明
图1是本发明提供的提供呼吸支持设备CPAP性能评价方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供呼吸支持设备CPAP性能评价方法，包括步骤：
S1、数据采集：将主动模拟肺设置在单一病理模型下，与呼吸支持设备连接，设置n组不同的检测条件控制呼吸支持设备运行，所述主动模拟肺采集每组检测条件下呼吸支持设备运行检测时间内的若干次检测的检测数据，每次检测的检测数据单独形成数据向量；分别获得n组检测数据组，每组所述检测数据组包括若干个数据向量；所述主动模拟肺将n组检测数据组发送到控制器中；所述呼吸支持设备为具有CPAP工作模式的无创呼吸支持设备，所述检测条件是设置所述无创呼吸支持设备的设备参数，所述无创呼吸支持设备能够按照所述设备进行运转；所述检测时间由测试人员进行控制，时间不做限定，为了保证测试效率和准确性，所述检测时间为2-10min；所述检测数据为多个，为能够判断所述呼吸支持设备性能的基础数据指标；所述数据向量为具有多个元素的向量，是本领域中向量的常规使用；每组所述检测数据组包含的所述数据向量的数量由所述检测时间和采样间隔时间确定；
S2、归一化处理：所述控制器将每组检测数据组中的若干个数据向量都进行归一化运算，得到由若干个数据归一向量组成的检测数据归一组，共得到n组检测数据归一组；每组检测数据归一组选取一个数据归一向量为输出向量参与评价；将每组检测数据归一组的第一个数据归一向量为输出向量的初始值；所述检测数据归一组，为将所述检测数据组中的所有的所述数据向量进行归一化运算，即将所述数据向量的每个元素都变为(0,1)之间的小数，得到所述数据归一向量，进而得到；但是评价得分阶段，不可能将所有的所述数据归一向量的值都计算在内，因此要输出一个所述输出向量参与评价得分；在开始阶段，所述输出向量的初始值为每个所述检测数据归一组的第一个所述数据归一向量；
S3、所述控制器判定n组检测数据归一组中n个输出向量是否都符合评价条件，若是，则执行步骤S6；若否，则选择任意一组不符合评价条件的检测数据归一组执行步骤S4；所述评价条件用于确定参与最终评价得分的所述输出向量是否符合标准，因此所述评价条件为一种标准，负责筛选；
S4、迭代运算：所述控制器首先对检测数据归一组中的所述输出向量进行遗传运算处理，然后进行变异运算处理，得到的新的数据归一向量作为新的输出向量；
S5、所述控制器判定所述输出向量是否符合评价条件，若是，则执行步骤S3；若否，则执行步骤S4；
S6、评价得分：所述控制器将n个所述输出向量的所有元素值相加，然后除以n得到呼吸支持设备的评价分。
相应的，本发明还提供一种呼吸支持设备，使用所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法进行评价。
具体的，在数据采集阶段，采用无创呼吸支持设备进行检测，将主动模拟肺设定在单一病理情况下进行整个对于呼吸支持设备CPAP模式的性能评测，检测呼吸支持设备在CPAP模式下针对此病理情况下的检测数据，经过本发明提供的方法的可以清楚知道针对该病理的使用性能。所述主动模拟肺还能根据采集的流量和压力波形，计算出入最大吸气流量、呼吸频率和压力抖动等数据。所述控制器可以为计算机或服务器或是能够完成上述方法中计算步骤的设备，也可是内置在所述主动模拟肺的内部的微型计算机，本申请不做限定。
所述无创呼吸支持设备与主动模拟肺相连是按照以下方式实现的：从所述无创呼吸支持设备的出气口处套接一根1.8m长的呼吸管路，管路的另一端与一个三通接头相连，三通接头的另外两个接口分别接漏气阀和主动模拟肺。漏气阀是一个阀门，可以通过调节它的开闭，进而影响漏气量的大小，模拟在不同漏气量下使用呼吸支持设备的场景。所述主动模拟肺设置参数为：气道阻力10cmH2O，肺顺应性40ml，呼吸频率20BPM，吸气时长0.8S。
首先设定好多组所述无创呼吸支持设备的检测条件，启动所述无损呼吸支持设备和主动模拟肺；控制所述无创呼吸支持设备按照所有的所述检测条件分别运行检测时间，然后得到n组检测数据组，进行对所有检测数据组的归一化处理，得到检测数据归一组，然后先对所有的输出向量的初始值进行判定，是否符合所述评价条件，若符合则直接进行无创呼吸支持设备的评价得分；对不符合评价条件的任一检测数据归一组进行迭代运算处理，若是迭代后符合标准，就再次判定是否所有的输出向量的初始值进行判定，直到所有的检测数据归一值的输出向量都符合所述评价条件，然后进行最后的评价得分。
作为优选方案，本实施例中，所述检测数据包括：吸气最大流量P、潮气量V、吸气压降D、呼气压升U；所述数据向量为{吸气最大流量P、潮气量V、吸气压降D、呼气压升U}。
其中，所述吸气最大流量指在一个呼吸周期内，模拟肺采集到的流量波形中的最大值；所述潮气量指一个呼吸周期内模拟肺采集到的最大容积；所述吸气时压降指在一个呼吸周期内，吸气过程中压力达到的最低点；所述呼气时压升指在呼气过程中压力达到的最高点。
作为优选方案，本实施例中，所述步骤S2中，所述归一化运算为：将单组检测数据组中的每个单一检测数据的最大值筛选出来，形成最大数据向量；将本组检测数据组中的若干个数据向量依次去除所述最大数据向量。具体的，所述归一化运算为单组所述检测组中的所有数据向量之间的综合运算，分别找到所述检测数据组中所有的所述数据向量中的所述吸气最大流量的最大值Pmax、所述潮气量的最大值Vmax、所述吸气压降的最大值Dmax、所述呼气压升的最大值Umax，形成一个由检测数据最大值组成的所述最大数据向量，然后用每个数据向量依次去除所述最大数据向量，即可得到所述数据归一组；每个所述检测数据组都按照上述步骤进行，则得到n组所述检测数据归一组。
作为优选方案，本实施例中，所述遗传运算为：从未参与处理的数据向量中随意选取一个数据向量与所述输出向量随机选取部分元素进行交换。
作为优选方案，本实施例中，选取元素的个数为1个。
具体的，以选取交换的元素个数为1个为例，所述遗传运算过程如下，所述输出向量为A，参与本次运算的向量为B；所述A为{A1、A2、A3、A4}，所述B为{B1、B2、B3、B4}；两者随机选取其中一个元素进行相交，假设随机选择到第3个元素进行相交，那么交换后的所述输出向量就变成{A1、A2、B3、A4}。
作为优选方案，本实施例中，所述变异运算为：随机选择一个元素按照变异公式进行处理；
所述变异公式为：
Figure BDA0002298970480000061
其中，
Figure BDA0002298970480000062
为变异后的元素值；x为当前元素值。
作为优选方案，本实施例中，对同一组检测数据归一组的所述输出向量进行一次遗传运算处理和一次变异运算处理，为一次迭代。
具体的，在进行过所述遗传运算后的所述输出向量中，随机选择一个元素进行突变，例如使所述吸气压降的值从1直接改成0；本发明中采用变异公式进行变异，所述变异公式为：
Figure BDA0002298970480000063
其中，
Figure BDA0002298970480000064
为变异后的元素值；x为当前元素值。
作为优选方案，本实施例中，所述评价条件包括：
P1、所述吸气最大流量P和所述潮气量V的归一值的取值范围为0.85-1，所述吸气压降D和所述呼气压升U的归一值的取值范围为0-0.15；此条为确定检测数据的标准；具体的，所述吸气最大流量P和所述潮气量V的归一值优选方案为大于0.9；所述吸气压降D和所述呼气压升U的归一值的优选方案为小于0.1；
P2、迭代次数大于或等于1000；此条为了防止设备无休止的运算下去设置；
P3、单组检测数据归一组中没有未参与处理的数据向量；此条为了宕机设置；
P4、所述输出向量在迭代过程中的得到的新的数据归一向量与迭代前的相比，所有的相同元素之间的差值都小于预定阈值；
所述评价条件中，只要满足任一条即认为符合所述评价条件。
具体的，在将所有的数据向量归一化处理后，其中的各个元素值约接近0或1为最佳。如在使用本发明提供的归一化处理后，所述吸气最大流量P和所述潮气量V的归一值的最优值为1，所述吸气压降D和所述呼气压升U的归一值的的最优值为0。若使用其他的归一化公式，则会有其他结果，本发明不做限定。
作为优选方案，本实施例中，步骤S5中还包括：
S51、当所述输出向量不符合评价条件时，判定迭代前后的输出向量以及参与迭代的数据向量三者之间哪个最接近所述评价条件，保留最接近所述评价条件的数据向量作为输出向量，执行步骤S4。具体的，所述三者分别为：迭代前的所述输出向量、迭代后的输出向量和参与遗传运算的数据向量；本实施例中所述最接近的所述评价条件，为所述评价条件的第一条，分别计算与所述最优值之间的差距。
作为优选方案，本实施例中，所述检测条件包括：输出压力和漏气量；所述输出压力的实验范围为4-20cmH2O；所述漏气量的取值范围为20-40LPM；所述检测时间为2min。
可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.呼吸支持设备CPAP性能评价方法，其特征在于，包括步骤：
S1、数据采集：将主动模拟肺设置在单一病理模型下，与呼吸支持设备连接，设置n组不同的检测条件控制呼吸支持设备运行，所述主动模拟肺采集每组检测条件下呼吸支持设备运行检测时间内的若干次检测的检测数据，每次检测的检测数据单独形成数据向量；分别获得n组检测数据组，每组所述检测数据组包括若干个数据向量；所述主动模拟肺将n组检测数据组发送到控制器中；
S2、归一化处理：所述控制器将每组检测数据组中的若干个数据向量都进行归一化运算，得到由若干个数据归一向量组成的检测数据归一组，共得到n组所述检测数据归一组；每组检测数据归一组选取一个数据归一向量为输出向量参与评价；将每组检测数据归一组的第一个数据归一向量为输出向量的初始值；
S3、所述控制器判定n组检测数据归一组中n个输出向量是否都符合评价条件，若是，则执行步骤S6；若否，则选择任意一组不符合评价条件的检测数据归一组执行步骤S4；
S4、迭代运算：所述控制器首先对检测数据归一组中的所述输出向量进行遗传运算处理，然后进行变异运算处理，得到的新的数据归一向量作为新的输出向量；
S5、所述控制器判定所述输出向量是否符合评价条件，若是，则执行步骤S3；若否，则执行步骤S4；
S6、评价得分：所述控制器将n个所述输出向量的所有元素值相加，然后除以n得到呼吸支持设备的评价分。
2.根据权利要求1所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，其特征在于，所述检测数据包括：吸气最大流量P、潮气量V、吸气压降D、呼气压升U；所述数据向量为{吸气最大流量P、潮气量V、吸气压降D、呼气压升U}。
3.根据权利要求2所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述归一化运算为：将单组检测数据组中的每个单一检测数据的最大值筛选出来，形成最大数据向量；将本组检测数据组中的若干个数据向量依次去除所述最大数据向量。
4.根据权利要求2所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，其特征在于，所述遗传运算为：从未参与处理的数据向量中随意选取一个数据向量与所述输出向量随机选取部分元素进行交换。
5.根据权利要求4所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，其特征在于，所述变异运算为：随机选择一个元素按照变异公式进行处理；
所述变异公式为：
Figure FDA0002298970470000021
其中，
Figure FDA0002298970470000022
为变异后的元素值；x为当前元素值。
6.根据权利要求5所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，其特征在于，对同一组检测数据归一组的所述输出向量进行一次遗传运算处理和一次变异运算处理，为一次迭代。
7.根据权利要求6所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，其特征在于，所述评价条件包括：
P1、所述吸气最大流量P和所述潮气量V的归一值的取值范围为0.85-1，所述吸气压降D和所述呼气压升U的归一值的取值范围为0-0.15；
P2、迭代次数大于或等于1000；
P3、单组检测数据归一组中没有未参与处理的数据向量；
P4、所述输出向量在迭代过程中的得到的新的数据归一向量与迭代前的相比，所有的相同元素之间的差值都小于预定阈值；
所述评价条件中，只要满足任一条即认为符合所述评价条件。
8.根据权利要求2所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，其特征在于，步骤S5中还包括：
S51、当所述输出向量不符合评价条件时，判定迭代前后的输出向量以及参与迭代的数据向量三者之间哪个最接近所述评价条件，保留最接近所述评价条件的数据向量作为输出向量，执行步骤S4。
9.根据权利要求2所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法，其特征在于，所述检测条件包括：输出压力和漏气量；所述输出压力的实验范围为4-20cmH2O；所述漏气量的取值范围为20-40LPM；所述检测时间为2min。
10.一种呼吸支持设备，其特征在于，使用权利要求1-9任一所述的呼吸支持设备CPAP性能评价方法进行评价。
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