CN113368351B - 经鼻高流量呼吸频率监测方法及其呼吸支持设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种经鼻高流量呼吸频率监测方法及其呼吸支持设备，其中呼吸频率监测方法，通过高流量呼吸支持设备自带的压力传感器获取M个压力值，得到当前状态下M个压力值的第二压力标准差SD，并将其与空载状态下的对应流量下的压力标准差阈值比较以确定高流量呼吸支持设备是否存在处于呼吸使用状态；当判定为呼吸使用状态后，通过高流量呼吸支持设备自带的流量传感器获取N个流量AD值，并对N个流量AD值进行离散快速傅里叶变换，并获取最高幅频对应的点i，从而得到当前呼吸频率；采用上述监测方法，仅利用高流量呼吸支持设备自带的压力传感器和流量传感器便可获取实时呼吸频率；能有效评估高流量呼吸支持设备的使用效果，提升产品智能化。

Description

经鼻高流量呼吸频率监测方法及其呼吸支持设备
技术领域
本发明属于医疗器械技术领域，具体涉及一种经鼻高流量呼吸频率监测方法及其呼吸支持设备。
背景技术
高流量无创呼吸湿化治疗仪一类的经鼻高流量设备是通过无需密封的鼻塞导管直接将一定氧浓度的空氧混合高流量气体输送给患者的一种氧疗设备，其能迅速地改善氧合。临床上基于患者的呼吸频率快慢等对流量等参数进行调节，而这种调节在对呼吸频率实现监测后，可在机器上自动实现。同时根据相关文献指出([1]Roca O,Messika J,CaraltB,et al.Predicting success of high-flow nasal cannula in pneumonia patientswith hypoxemic respiratory failure:The utility of the ROX index[J].J CritCare,2016,35:200-205.DOI:10.1016/j.jcrc.2016.05.022；[2].成人经鼻高流量湿化氧疗临床规范应用专家共识[J].中华结核和呼吸杂志,2019(02):83-91.)，在使用经鼻高流量治疗中，治疗12小时的ROX指数(即SpO2/FiO2与呼吸频率比值)是预测相关病症成功的重要参数。
传统的，申请号为CN201710356303.0的中国专利公开了一种呼吸频率监测装置、系统、呼吸机及吸氧机，其中，呼吸频率监测装置包括：呼吸监测模块和电路处理模块，电路处理模块包括：信号预处理模块、中央控制模块和电源供给模块；其中，呼吸监测模块，用于根据用户吸气或呼气产生的气流输出呼吸电信号；信号预处理模块，与呼吸监测模块电连接，用于对呼吸监测模块输出的呼吸电信号进行预处理；中央控制模块，与信号预处理模块电连接，用于根据信号预处理模块预处理后的呼吸电信号，分析计算用户在第一预设时间间隔内的呼吸频率；电源供给模块，与中央控制模块电连接，用于提供电能。所述呼吸监测模块包括：至少一个气动传感器，用于将用户吸气或呼气产生的气流作用在所述至少一个气动传感器上的压力转换为呼吸电信号输出。该专利为了监测呼吸频率，增加了额外的呼吸监测模块，也即增加了至少一个气动传感器，如此的设置实现了对呼吸频率的监测，但势必也增加了成本。
因此，有必要在经鼻高流量呼吸支持设备上增加呼吸频率的监测，以提高高流量无创呼吸支持设备的智能化调节以及实现对治疗效果的判断的同时，无需增加额外的成本。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供一种经鼻高流量呼吸频率监测方法及呼吸支持设备，在不增加其他传感器的前提下，仅仅基于经鼻高流量呼吸支持设备自带的压力传感器和流量传感器获取实时呼吸频率；并基于实时呼吸频率，能够评估经鼻高流量呼吸支持设备的使用效果，提升产品智能化。
为了实现上述目的，本发明提供一种经鼻高流量呼吸频率监测方法，其步骤包括：
S1、基于压力波动判断是否处于呼吸状态，
若否，压力传感器继续获取压力AD值；
若是，流量传感器获取N个流量AD值以及消耗时间T，并计算得到平均采样频率N/T；
S2、对N个流量AD值进行离散快速傅里叶变换，得到实部值和虚部值；
S3、对步骤S2得到的实部值和虚部值求模，得到幅频数组；
S4、获取最高幅频对应的点i；
S5、根据式(1)
Figure BDA0003103811010000021
计算得到呼吸频率。
作为上述方案进一步的改进，在步骤S1中，所述基于压力波动判断是否处于呼吸状态的方法，其步骤包括：
S11、获取高流量呼吸支持设备在空载状态下、不同流量下的第一压力标准差，即为不同流量下的压力标准差阈值；
S12、获取当前设定流量值；
S13、获取当前状态下的M个压力值，并计算得到当前状态的M个压力值的第二压力标准差SD；
S14、将当前状态下的第二压力标准差SD与对应流量值下的压力标准差阈值进行比较，以确定高流量呼吸支持设备是否存在处于呼吸使用状态。
作为上述方案进一步的改进，在步骤S14中，所述确定高流量呼吸支持设备是否存在处于呼吸使用状态包括：
若第二压力标准差SD大于对应流量值下的压力标准差阈值，则判断当前处于呼吸状态，导致压力波动大；
若第二压力标准差SD小于等于对应流量值下的压力标准差阈值，则判断当前呼吸频率为0，未处于呼吸状态。
作为上述方案进一步的改进，所述压力标准差阈值不大于0.3cmH2O。
作为上述方案进一步的改进，所述当前状态的第二压力标准差SD通过压力传感器采集64或128个压力数据计算得到的。
作为上述方案进一步的改进，所述步骤S1中，所述N个流量AD值存储为流量AD数组，每次更新所述流量AD数组至少1/4或1/2。
作为上述方案进一步的改进，所述步骤S2中，对N个流量AD值根据式(2)
Figure BDA0003103811010000031
展开进行离散快速傅里叶变换，得到实部值和虚部值；其中，x(n)表示获取的N个流量值，全部展开后得到N个X(k)值，每个X(k)中含有j部分的表示虚部，不含j部分的值表示实部。
作为上述方案进一步的改进，流量AD值的个数N取2指数。
作为上述方案进一步的改进，步骤S3中，对所述实部值和虚部值求模即：对经过快速傅里叶变换后得到的复数，对每个复数对应的实部平方值与虚部平方值相加再求根，即得到每个流量值点的模值。
作为上述方案进一步的改进，步骤S4中，对每个流量值点的模值进行比较，得到模值最大值对应的流量值点，也即为最高幅频对应的点i。
本发明还提供了一种采用上述经鼻高流量呼吸频率监测方法的呼吸支持设备，包括：
获取模块，用于获取M个压力值和N个流量值；
存储模块，用于存储空载状态每个流量值下对应的压力标准差阈值、用于存储流量AD数组；
处理模块，用于计算当前状态的M个压力值的第二压力标准差SD，还用于N个流量AD值进行离散快速傅里叶变换，并获取最高幅频对应的点i，得到当前呼吸频率；
确定模块，用于将当前状态下的第二压力标准差SD与对应流量值下的压力标准差阈值进行比较，以确定高流量呼吸支持设备是否存在处于呼吸使用状态。
作为上述方案进一步的改进，所述确定模块具体用于将当前状态下的第二压力标准差SD与对应流量值下的压力标准差阈值进行比较，若第二压力标准差SD大于对应流量值下的压力标准差阈值，则判断当前处于呼吸状态，导致压力波动大；
若第二压力标准差SD小于等于对应流量值下的压力标准差阈值，则判断当前呼吸频率为0，未处于呼吸状态。
作为上述方案进一步的改进，所述空载状态每个流量值下对应的压力标准差阈值，通过每个流量值下、空载状态的压力值计算得到对应的压力标准差阈值，并分别存储在存储模块内。
作为上述方案进一步的改进，所述处理模块与所述存储模块电性连接，所述处理模块能够调取对应流量值下的压力标准差阈值。
由于本发明采用了以上技术方案，使本申请具备的有益效果在于：
本发明提供的一种经鼻高流量呼吸频率监测方法，通过高流量呼吸支持设备自带的压力传感器获取M个压力值，并根据计算得到当前状态下M个压力值的第二压力标准差SD，并通过第二压力标准差SD与空载状态下的对应流量下的压力标准差阈值进行比较以确定高流量呼吸支持设备是否存在处于呼吸使用状态；当判定为处于呼吸使用状态后，在通过高流量呼吸支持设备自带的流量传感器获取N个流量AD值，并对N个流量AD值进行离散快速傅里叶变换，并获取最高幅频对应的点i，从而得到当前呼吸频率；采用上述监测方法，在不增加其他传感器的前提下，仅仅基于高流量呼吸支持设备自带的压力传感器和流量传感器便可获取实时呼吸频率；基于实时呼吸频率，可有效评估高流量呼吸支持设备的使用效果，提升产品智能化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图；
图1为本发明实施例提供的一种经鼻高流量呼吸频率监测方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的基于压力波动判断是否处于呼吸状态的方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的呼吸支持设备的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的N＝8的蝶形基-2快速傅里叶计算示意图；
图5本发明实施例提供的经过傅里叶变换后的频谱示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明，本发明实施例中所有方向性指示诸如第一、第二、上、下、左、右、前、后……仅用于解释在某一特定姿态如附图所示下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
以下面结合附图以对本发明作进一步描述:
实施例1：
参照图1-图3，本发明提供一种经鼻高流量呼吸频率监测方法，其步骤包括：
S1、基于压力波动判断是否处于呼吸状态，
若否，压力传感器继续获取压力AD值；
若是，流量传感器获取N个流量AD值以及消耗时间T，并计算得到平均采样频率N/T；
所述基于压力波动判断是否处于呼吸状态的方法，其步骤包括：
S11、获取高流量呼吸支持设备在空载状态下、不同流量下的第一压力标准差，即为不同流量下的压力标准差阈值；
高流量无创呼吸湿化治疗仪的空载状态包含患者未佩戴鼻塞导管或佩戴的鼻塞导管松动。在本发明提供的实施例中，获取未佩戴鼻塞导管的高流量无创呼吸湿化治疗仪输出给患者的所对应的空载输出压力，得到其流量值在10-90L/min范围内的对应的空载压力标准差。示例性的，流量值可以但不限于为10L/min、15L/min、20L/min、25L/min、30L/min、35L/min、40L/min、45L/min、50L/min、55L/min、60L/min、65L/min、70L/min、75L/min、80L/min、85L/min、90L/min。此外，与流量对应的空载输出压力为1-21cmH2O，与流量对应的空载输出压力标准差(也即压力标准差阈值)为0-0.3cmH2O。具体的，可以参照表1。
表1
Figure BDA0003103811010000061
从表1中可以看出，在设定的不同流量下，实际输出的气体平均流量基本稳定在设定流量的附近，其对应的平均输出压力随着设定流量的增大而增大。另外，在此需要说明的是，表1中的平均输出压力可能会受传感器、系统误差等因素的影响，使得不同高流量无创呼吸湿化治疗仪在同一设定气体流量所测得的平均输出压力值不完全相同。
在本发明提供的实施例中，若没有佩戴鼻塞导管，不同高流量无创呼吸湿化治疗仪在同一设定气体流量下所测得的平均输出压力波动范围基本一致，而且使用高流量无创呼吸湿化治疗仪治疗的患者基本具有自主呼吸能力，因此，未佩戴鼻塞导管时所测得的压力波动明显低于患者佩戴鼻塞导管时所测得的压力波动。
S12、获取当前设定流量值；
S13、获取当前状态下的M个压力值，并计算得到当前状态的M个压力值的第二压力标准差SD；
在本发明的实施例中，当前状态的第二压力标准差SD通过压力传感器采集64个压力值，然后通过这些压力值得到相应的第二压力标准差SD。
第二压力标准差SD的计算公式如下所示：
Figure BDA0003103811010000071
其中，SD表示为标准差，i表示为压力值的编号，pi表示压力传感器所测得第i个压力值，pave表示64个压力值的平均压力值；
S14、将当前状态下的第二压力标准差SD与对应流量值下的压力标准差阈值进行比较，以确定高流量呼吸支持设备是否存在处于呼吸使用状态，具体的，若第二压力标准差SD大于对应流量值下的压力标准差阈值，则判断当前处于呼吸状态，导致压力波动大；
若第二压力标准差SD小于等于对应流量值下的压力标准差阈值，则判断当前呼吸频率为0，未处于呼吸状态；
在本发明提供的实施例中，压力标准差阈值理论上能够通过测试得到如表1所示在对应流量下的空载压力标准差，也即为压力标准差阈值。但本实施例中，为了减少高流量呼吸支持设备的存储以及运算量，根据设定流量的不同，分段性的设置其对应的压力标准差阈值，示例性的，若设定流量不大于25L/min，压力标准差阈值设为0.05cmH2O；若设定流量大于25L/min且不大于45L/min，压力标准差阈值设为0.1cmH2O；若设定流量大于45L/min且不大于65L/min，压力标准差阈值设为0.2cmH2O；若设定流量大于65L/min，压力标准差阈值设为0.3cmH2O。
S2、对N个流量AD值进行离散快速傅里叶变换，得到实部值和虚部值；具体的，按照式(2)展开进行离散快速傅里叶变换，得到实部值和虚部值，
Figure BDA0003103811010000081
其中，x(n)表示获取的N个流量值，全部展开后得到N个X(k)值，每个X(k)中含有j部分的表示虚部，不含j部分的值表示实部；
但由于该计算步骤时间复杂度大，经计算，针对N个点流量值，需要计算复数的乘法N2次、复数加法(N2-N)次，实数乘法4N2次，实数加法4N2+2N次，因此，在本实施例中，引用基-2快速傅里叶进行计算：以8个数字的快速傅里叶展开为例，如图4所示，首先按照8个数字化成二进制，然后进行位反转(二进制数字从右至左排列)，再换算成十进制(依次得到0、4、2、6、1、5、3、7)，依次取对应的两个数值按式(2)展开，但其还需要在对应的项数上乘以
Figure BDA0003103811010000082
其中
Figure BDA0003103811010000083
计算第一层后同样得到8个数值点，然后再依次按照上述方法取两个点展开，8位数字共需计算3层可得到最终分别X(k)。
S3、对步骤S2得到的实部值和虚部值求模，得到幅频数组；
S4、获取最高幅频对应的点i；
S5、根据式(1)计算得呼吸频率。
Figure BDA0003103811010000084
作为优选的实施例，为使得呼吸频率刷新更快，以便获得实时呼吸频率，所述步骤S1中，所述N个流量AD值存储为流量AD数组，每次更新所述流量AD数组至少1/4或1/2，因此呼吸频率的值更新速度约12秒(或6秒)。
作为优选的实施例，为了后续进行快速傅里叶变换计算方便，N取2的指数，本实施例中N取为256。
作为优选的实施例，步骤S3中，对所述实部值和虚部值求模即：对经过快速傅里叶变换后得到的复数，对每个复数对应的实部平方值与虚部平方值相加再求根，即得到每个流量值点的模值；此时也可根据系统实际情况对模值进行适当优化，如果系统中流量信号存在其他噪声时，可对模值进行适当的滑动平均。呼吸流量信号中呼吸信号是最强的，因此流量信号经过傅里叶变换后得到的频谱中，呼吸频率应该对应模值的最大值，因此以最大模值对应的点i进行计算。
同时根据采样定理等原理可知，采样频率一半范围内的频率才是有效的被采集信号。举例而言：N为256，有效的采样频率为128，对应的T假如为15秒(后续计算方便)，采样频率约为8.5Hz，如图5所示，经过傅里叶变换后的频谱图中，最大模值对应的i为5，那么5/128去分配最大有效采样频率8.5Hz，再转化为分钟次数，整个过程如式(1)所述，最终计算得到用户的分钟呼吸频率为20次/min。
总之，本发明的实施例提供的一种经鼻高流量呼吸频率监测方法，通过高流量呼吸支持设备自带的压力传感器获取M个压力值，并根据计算得到当前状态下M个压力值的第二压力标准差SD，并通过第二压力标准差SD与空载状态下的对应流量下的压力标准差阈值进行比较以确定高流量呼吸支持设备是否存在处于呼吸使用状态；当判定为处于呼吸使用状态后，通过高流量呼吸支持设备自带的流量传感器获取N个流量AD值，并对N个流量AD值进行离散快速傅里叶变换，并获取最高幅频对应的点i，从而得到当前呼吸频率；采用上述监测方法，在不增加其他传感器的前提下，仅仅基于高流量呼吸支持设备自带的压力传感器和流量传感器便可获取实时呼吸频率；基于实时呼吸频率，可有效评估经高流量呼吸支持设备的使用效果，提升产品智能化。
实施例2：
本发明还提供了采用上述经鼻高流量呼吸频率监测方法的呼吸支持设备，包括：
获取模块，用于获取M个压力值和N个流量值；
存储模块，用于存储空载状态每个流量值下对应的压力标准差阈值、用于存储流量AD数组；
处理模块，用于计算当前状态的M个压力值的第二压力标准差SD，还用于N个流量AD值进行离散快速傅里叶变换，并获取最高幅频对应的点i，得到当前呼吸频率；
确定模块，用于将当前状态下的第二压力标准差SD与对应流量值下的压力标准差阈值进行比较，以确定高流量呼吸支持设备是否存在处于呼吸使用状态。
作为优选的实施例，所述确定模块具体用于将当前状态下的第二压力标准差SD与对应流量值下的压力标准差阈值进行比较，若第二压力标准差SD大于对应流量值下的压力标准差阈值，则判断当前处于呼吸状态，导致压力波动大；
若第二压力标准差SD小于等于对应流量值下的压力标准差阈值，则判断当前呼吸频率为0，未处于呼吸状态。
作为优选的实施例，所述空载状态每个流量值下对应的压力标准差阈值，通过每个流量值下、空载状态的压力值计算得到对应的压力标准差阈值，并分别存储在存储模块内。
作为优选的实施例，所述处理模块与所述存储模块电性连接，所述处理模块能够调取对应流量值下的压力标准差阈值。
作为优选的实施例，所述存储模块可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。可以理解的是，存储介质可以为随机存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟、硬盘、固态硬盘(solid state disk，SSD)或者非易失性存储器等各种可以存储程序代码的机器可读介质。
以上是本发明的详细的介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理以及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法以及核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种经鼻高流量呼吸频率监测方法，其特征在于，其步骤包括：
S1、基于压力波动判断是否处于呼吸状态，
若否，压力传感器继续获取压力AD值；
若是，流量传感器获取N个流量AD值以及消耗时间T；
其中，基于压力波动判断是否处于呼吸状态的步骤包括：
S11、获取经鼻高流量呼吸支持设备在空载状态下、不同流量下的第一压力标准差，即为不同流量下的压力标准差阈值；
S12、获取当前设定流量值；
S13、获取当前状态下的M个压力值，并计算得到当前状态的M个压力值的第二压力标准差SD；
S14、将当前状态下的第二压力标准差SD与对应流量值下的压力标准差阈值进行比较，以确定经鼻高流量呼吸支持设备是否存在处于呼吸使用状态；
若第二压力标准差SD大于对应流量值下的压力标准差阈值，则判断当前处于呼吸状态，导致压力波动大；
若第二压力标准差SD小于等于对应流量值下的压力标准差阈值，则判断当前呼吸频率为0，未处于呼吸状态；
S2、对N个流量AD值进行离散快速傅里叶变换，得到实部值和虚部值；
S3、对步骤S2得到的实部值和虚部值求模，得到幅频数组；
S4、获取最高幅频对应的点i；
S5、根据式(1)
Figure FDA0003642297340000011
计算得到呼吸频率。
2.根据权利要求1所述的一种经鼻高流量呼吸频率监测方法，其特征在于，所述当前状态的第二压力标准差SD通过压力传感器采集64或128个压力数据计算得到的。
3.根据权利要求1或2所述的一种经鼻高流量呼吸频率监测方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述N个流量AD值存储为流量AD数组，每次更新所述流量AD数组至少1/4或1/2。
4.根据权利要求1或2所述的一种经鼻高流量呼吸频率监测方法，其特征在于，所述步骤S2中，对N个流量AD值根据式(2)
Figure FDA0003642297340000012
展开进行离散快速傅里叶变换，得到实部值和虚部值；其中，x(n)表示获取的N个流量值，全部展开后得到N个X(k)值，每个X(k)中含有j部分的表示虚部，不含j部分的值表示实部。
5.根据权利要求1或2所述的一种经鼻高流量呼吸频率监测方法，其特征在于，对所述实部值和虚部值求模即：对经过快速傅里叶变换后得到的复数，对每个复数对应的实部平方值与虚部平方值相加再求根，即得到每个流量值点的模值；再对每个流量值点的模值进行比较，得到模值最大值对应的流量值点，也即为最高幅频对应的点i。
6.根据权利要求1或2所述的一种经鼻高流量呼吸频率监测方法，其特征在于，流量AD值的个数N取2的指数。
7.一种采用如权利要求1-6任意一项所述的经鼻高流量呼吸频率监测方法的呼吸支持设备，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取M个压力值和N个流量值；
存储模块，用于存储空载状态每个流量值下对应的压力标准差阈值、用于存储流量AD数组；
处理模块，用于计算当前状态的M个压力值的第二压力标准差SD，还用于N个流量AD值进行离散快速傅里叶变换，并获取最高幅频对应的点i，得到当前呼吸频率；
确定模块，用于将当前状态下的第二压力标准差SD与对应流量值下的压力标准差阈值进行比较，以确定经鼻高流量呼吸支持设备是否存在处于呼吸使用状态。
8.根据权利要求7所述的呼吸支持设备，其特征在于，所述确定模块具体用于将当前状态下的第二压力标准差SD与对应流量值下的压力标准差阈值进行比较，若第二压力标准差SD大于对应流量值下的压力标准差阈值，则判断当前处于呼吸状态，导致压力波动大；
若第二压力标准差SD小于等于对应流量值下的压力标准差阈值，则判断当前呼吸频率为0，未处于呼吸状态。
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