CN115253079A - 一种呼吸辅助的方法、系统、装置及介质 - Google Patents

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CN115253079A CN202211020081.2A CN202211020081A CN115253079A CN 115253079 A CN115253079 A CN 115253079A CN 202211020081 A CN202211020081 A CN 202211020081A CN 115253079 A CN115253079 A CN 115253079A
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Abstract

本申请涉及医疗技术领域，公开了一种呼吸辅助的方法、系统、装置及介质，包括：获取声音采集传感器采集的用户的肺泡呼吸音信号，并确定当前肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态和信号强度，其中，呼吸状态包括呼气状态和吸气状态。确定用户的呼吸状态和信号强度后，控制呼吸辅助设备工作在相应的状态。由此可见，本申请所提供的技术方案，由于肺泡呼吸音是由于空气在细支气管和肺泡内进出移动所产生的声音，而采集用户的肺泡呼吸音信号时不会受到外界因素的影响导致对用当前呼吸状态的误判，由此基于肺泡呼吸音信号对呼吸辅助设备的工作状态进行调整，提高呼吸辅助效率。

Description

一种呼吸辅助的方法、系统、装置及介质
技术领域
本申请涉及医疗技术领域，特别是涉及一种呼吸辅助的方法、系统、装置及介质。
背景技术
随着患有慢阻肺、呼吸功能障碍和呼吸功能衰竭的患者逐渐增多，呼吸辅助设备的需求日渐递增。例如，膈肌起搏器是一种有效改善肺通气功能，促进呼吸康复的设备，若用户患有慢阻肺，或呼吸功能障碍，或呼吸功能衰竭时，用户吸气时，膈肌起搏器可以对膈肌进行一定频率和强度的电刺激，促进用户吸气。用户呼气时，对腹肌进行一定频率和强度的电刺激，促进用户呼气。
在使用呼吸辅助设备时，需要对用户的呼吸状态进行检测，以便于根据用户的呼吸状态调整呼吸辅助设备的工作状态。例如，使用膈肌起搏器需要根据用户的呼吸状态调整电刺激的输出脉宽和频率等参数，进而保证电刺激与用户呼吸同步，避免电刺激与呼吸不同步时降低呼吸辅助设备的辅助效果。目前，通常采用肌电检测的方式检测用户的呼吸状态，肌电检测是通过采集用户呼吸时的肌电信号，并对肌电信号进行处理和分析以确定当前用户处于呼气状态还是吸气状态，基于用户呼吸状态的判断结果对膈肌和腹肌给出相应的电刺激。
然而，一些重症用户通常呼吸较为微弱，采用肌电检测方式检测用户呼吸状态时，用户表面的肌电信号很微弱，可能出现采集不到肌电信号情况，此外，还可能由于用户的误动作干扰导致误采集无效肌电信号，进而误判用户当前的呼吸状态，使用户的呼吸和电刺激无法同步，降低呼吸辅助的效率。
由此可见，呼吸辅助设备辅助用户呼吸时，如何精准根据用户的呼吸状态调整呼吸辅助设备的工作状态，提高呼吸辅助效率，是本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
本申请的目的是提供一种呼吸辅助的方法、系统、装置及介质，根据用户呼吸状态调整呼吸辅助设备的工作状态，进而提高呼吸辅助效果。
为解决上述技术问题，本申请提供一种呼吸辅助的方法，包括：
获取声音采集传感器采集的用户的肺泡呼吸音信号；
确定当前所述肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态和信号强度，其中，所述呼吸状态包括呼气状态和吸气状态；
根据所述呼吸状态和所述信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态。
优选地，所述呼吸辅助设备为膈肌起搏器时，则所述根据所述呼吸状态和所述信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态包括：
根据预先设定的信号强度等级，判断所述信号强度对应的信号强度等级；
在所述呼吸状态为吸气状态时，根据所述信号强度对应的信号强度等级控制所述膈肌起搏器对膈肌释放对应的电刺激；
在所述呼吸状态为呼气状态时，根据所述信号强度对应的信号强度等级控制所述膈肌起搏器对腹肌释放对应的电刺激。
优选地，所述呼吸辅助设备为供氧机时，则所述根据所述呼吸状态和所述信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态包括：
根据预先设定的信号强度等级，判断所述信号强度对应的信号强度等级；
依据所述信号强度对应的信号强度等级选择对应的供氧浓度，以便所述供氧机释放所述供氧浓度。
优选地，确定当前所述肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态包括：
根据预先设定的呼气信号强度范围和吸气信号强度范围确定当前所述肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态。
优选地，在所述获取声音采集传感器采集的用户的肺泡呼吸音信号之后还包括：
对所述肺泡呼吸音信号进行预处理，其中，所述预处理包括信号放大处理和/或信号过滤处理。
为了解决上述技术问题，本申请还提供了一种呼吸辅助的系统，包括：声音采集传感器和CPU；
所述声音采集传感器用于采集用户的肺泡呼吸音信号；
所述CPU用于在获取所述声音采集传感器采集的所述肺泡呼吸音信号后，确定当前所述肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态和信号强度，其中，所述呼吸状态包括呼气状态和吸气状态，并根据所述呼吸状态和所述信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态。
优选地，所述呼吸辅助的系统还包括信号处理单元；
所述信号处理单元的输入端与所述声音采集传感器连接，所述信号处理单元的输出端与所述CPU连接；
其中，所述信号处理单元包括信号放大电路、信号滤波电路和模数转换电路，所述信号放大电路的输入端作为所述信号处理单元的输入端，所述信号放大电路的输出端与所述信号滤波电路的输入端连接，所述信号滤波电路的输出端与所述模数转换电路的输入端连接，所述模数转换电路的输出端作为所述信号处理单元的输出端。
为了解决上述技术问题，本申请还提供了一种呼吸辅助的装置，包括：
获取模块，用于获取声音采集传感器采集的用户的肺泡呼吸音信号；
确定模块，用于确定当前所述肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态和信号强度，其中，所述呼吸状态包括呼气状态和吸气状态；
控制模块，用于根据所述呼吸状态和所述信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态。
为了解决上述技术问题，本申请还提供了一种呼吸辅助的装置，包括存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述的呼吸辅助的方法的步骤。
为了解决上述技术问题，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的呼吸辅助的方法的步骤。
本发明所提供的一种呼吸辅助的方法，包括：获取声音采集传感器采集的用户的肺泡呼吸音信号，并确定当前肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态和信号强度，其中，呼吸状态包括呼气状态和吸气状态。确定用户的呼吸状态和信号强度后，控制呼吸辅助设备工作在相应的状态。由此可见，本申请所提供的技术方案，由于肺泡呼吸音是由于空气在细支气管和肺泡内进出移动所产生的声音，而采集用户的肺泡呼吸音信号时不会受到外界因素的影响导致对用当前呼吸状态的误判，由此基于肺泡呼吸音信号对呼吸辅助设备的工作状态进行调整，提高呼吸辅助效率。
此外，本申请还提供一种呼吸辅助的系统、装置和介质，与上述的呼吸辅助的方法相对应，效果同上。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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为本申请实施例所提供的一种呼吸辅助的方法的流程图；
图2为本申请实施例所提供的一种呼吸辅助的系统的结构图；
图3为本申请实施例所提供的一种呼吸辅助的装置的结构图；
图4为本申请另一实施例提供的一种呼吸辅助的装置的结构图；
附图标记如下：1为声音采集传感器，2为CPU，3为信号处理单元，4为信号放大电路，5为信号滤波电路，6为模数转换电路。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护范围。
本申请的核心是提供一种呼吸辅助的方法、系统、装置及介质，通过获取用户的肺泡呼吸音信号，并根据该信号确定用户当前的呼吸状态，以便根据用户的呼吸状态调整呼吸辅助设备的工作状态，由于采集肺泡呼吸音不易受到外界因素的干扰，因此依据用户肺泡呼吸音调整呼吸辅助设备的工作状态可提高呼吸辅助的效果。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步的详细说明。
随着患有慢阻肺、呼吸功能障碍和呼吸功能衰竭的患者逐渐增多，呼吸辅助设备的需求日渐递增。例如，膈肌起搏器是一种有效改善肺通气功能，促进呼吸康复的设备，若用户患有慢阻肺，或呼吸功能障碍，或呼吸功能衰竭时，用户吸气时，膈肌起搏器可以对膈肌进行一定频率和强度的电刺激，促进用户吸气。用户呼气时，对腹肌进行一定频率和强度的电刺激，促进用户呼气。
在使用呼吸辅助设备时，需要对用户的呼吸状态进行检测，以便于根据用户的呼吸状态调整呼吸辅助设备的工作状态。例如，使用膈肌起搏器需要根据用户的呼吸状态调整电刺激的输出脉宽和频率等参数，进而保证电刺激与用户呼吸同步，避免电刺激与呼吸不同步时降低呼吸辅助设备的辅助效果。目前，通常采用肌电检测的方式检测用户的呼吸状态，肌电检测是通过采集用户呼吸时的肌电信号，并对肌电信号进行处理和分析以确定当前用户处于呼气状态还是吸气状态，基于用户呼吸状态的判断结果对膈肌和腹肌给出相应的电刺激。
然而，一些重症用户通常呼吸较为微弱，采用肌电检测方式检测用户呼吸状态时，用户表面的肌电信号很微弱，可能出现采集不到肌电信号情况，此外，还可能由于用户的误动作干扰导致误采集无效肌电信号，进而误判用户当前的呼吸状态，使用户的呼吸和电刺激无法同步，降低呼吸辅助的效率。
为了在呼吸辅助设备辅助用户呼吸时，精准根据用户的呼吸状态调整呼吸辅助设备的工作状态，提高呼吸辅助效率，本申请实施例提供了一种呼吸辅助的方法，根据用户的肺泡呼吸音信号确定用户当前的呼吸状态以便调整呼吸辅助设备的工作状态，进而提升呼吸辅助效果。
图1为本申请实施例所提供的一种呼吸辅助的方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
S10：获取声音采集传感器采集的用户的肺泡呼吸音信号。
S11：确定当前肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态和信号强度，其中，呼吸状态包括呼气状态和吸气状态。
本申请实施例所提供的技术方案，通过获取声音采集传感器采集的用户的肺泡呼吸音信号来判断用户当前处于吸气状态或者呼气状态。肺泡呼吸音为空气在细支气管和肺泡内进出移动所产生的声音，在声音采集传感器采集时不易受到外界因素所干扰。实施中，用户处于吸气状态时，气流经支气管进入肺泡，冲击肺泡壁，使肺泡由松弛变为紧张。而呼气状态时，肺泡由紧张变为松弛。
事实上，肺泡弹性的变化和气流的振动是肺泡呼吸音形成的主要因素，吸气状态时声音信号强，音调高，时长较长。而呼气状态时声音弱，音调低，时长较短。因此，在根据获取的肺泡呼吸音确定用户所处的呼吸状态时，根据吸气状态和呼气状态的特点，预先设定呼气信号强度范围和吸气信号强度范围，在获取到声音采集传感器采集的肺泡呼吸音信号后，根据预先设定的呼气信号强度范围和吸气信号强度范围快速确定用户的当前状态。
S12：根据呼吸状态和信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态。
通过步骤S11确定用户当前肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态和信号强度后，根据呼吸状态和信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态。其中，本申请对呼吸辅助设备不作限定，可以是膈肌起搏器，也可以是供氧机等设备。
当呼吸辅助设备为膈肌起搏器时，步骤S12为先根据预先设定的信号强度等级，判断获取的肺泡呼吸音信号对应的信号强度所属的信号强度等级，当用户处于吸气状态时，根据信号强度等级控制膈肌起搏器对膈肌输出对应的电刺激，当用户处于呼气状态时，根据信号强度等级控制膈肌起搏器对腹肌输出对应的电刺激。
当呼吸辅助设备为供氧机时，依旧需要先根据预先设定的信号强度等级，判断获取的肺泡呼吸音信号对应的信号强度所属的信号强度等级，然后信号强度等级选择对应的供氧浓度为用户供氧。
需要说的是，根据呼吸状态和信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态之前，可以先综合分析用户呼吸预设次数内或预设时长内的呼吸状态和信号强度，依据最终的分析结果对辅助设备进行控制。并在控制中，实时根据用户的呼吸状态和信号强度不断调整辅助设备的工作状态，进而提高呼吸辅助效果。
本申请实施例所提供的呼吸辅助的方法，包括：获取声音采集传感器采集的用户的肺泡呼吸音信号，并确定当前肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态和信号强度，其中，呼吸状态包括呼气状态和吸气状态。确定用户的呼吸状态和信号强度后，控制呼吸辅助设备工作在相应的状态。由此可见，本申请所提供的技术方案，由于肺泡呼吸音是由于空气在细支气管和肺泡内进出移动所产生的声音，而采集用户的肺泡呼吸音信号时不会受到外界因素的影响导致对用当前呼吸状态的误判，由此基于肺泡呼吸音信号对呼吸辅助设备的工作状态进行调整，提高呼吸辅助效率。
在具体实施中，当呼吸辅助设备为膈肌起搏器时，根据呼吸状态和信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态时，先根据预先设定的信号强度等级，判断当前获取的肺泡呼吸音对应的信号强度所属的信号强度等级。在用户处于吸气状态时，根据信号强度对应的信号强度等级控制膈肌起搏器对膈肌释放对应的电刺激。在用户的呼吸状态为呼气状态时，根据信号强度对应的信号强度等级控制膈肌起搏器对腹肌释放对应的电刺激。
例如，将吸气状态下的信号强度划分为三个信号强度等级，第一信号强度等级中信号强度为a0-a1，对应的电刺激强度为B1。第二信号强度等级中信号强度为a1-a2，对应的电刺激强度为B2。第三信号强度等级中信号强度为a2-a3，对应的电刺激强度为B。当获取到的肺泡呼吸音信号对应的信号强度属于第二信号强度等级，且用户处于吸气状态时，控制膈肌起搏器对膈肌释放B2强度的电刺激。
需要说明的是，本申请对于信号强度等级的划分方式以及划分精度不作限定，可以依据实际用户需求进行设定，例如，辅助精度需求低的用户，可以划分级别较少，若是重症用户，辅助精度要求高时，可以将信号强度等级设置为更多级别，进而更精准地为用户呼吸进行辅助。
本申请实施例所提供的呼吸辅助的方法，当呼吸辅助设备为膈肌起搏器时，通过用户的肺泡呼吸音信号，然后根据该信号判断用户处于吸气状态还是呼气状态，同时，依据预先设定的信号强度等级，确定肺泡呼吸音信号对应的信号强度所述的信号强度等级，最后依据信号强度等级和呼吸状态控制膈肌起搏器为膈肌或腹肌释放相应的电刺激，避免了外界因素的干扰，保证呼吸和电刺激做到高度的同步性，达到很好的辅助治疗效果。
可以理解的是，除了膈肌起搏器，呼吸辅助设备还可以是供氧机，当然还可以是其他呼吸辅助设备，本申请对此不作限定。当呼吸辅助设备为供氧机时，则根据呼吸状态和信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态时，先根据预先设定的信号强度等级，判断肺泡呼吸音信号对应的信号强度所属的信号强度等级，然后，依据用户当前的呼吸状态和信号强度对应的信号强度等级选择对应的供氧浓度，以便供氧机释放供氧浓度。
本申请实施例所提供的呼吸辅助的方法，呼吸辅助设备为膈肌起搏器时，根据用户的呼吸状态和肺泡呼吸音的信号强度控制供氧机释放对应浓度的氧气，以便精准为用户提供氧气，提高呼吸辅助的效果。
在具体实施中，肺泡弹性的变化和气流的振动是肺泡呼吸音形成的主要因素，当用户处于吸气状态时，肺泡呼吸音的声音信号强，音调高，时长较长。当用户处于呼气状态时，配牌呼吸音的声音弱，音调低，时长较短。因此，可以根据吸气状态和呼气状态的特点，预先设定呼气信号强度范围和吸气信号强度范围。然后，在获取到声音采集传感器采集的肺泡呼吸音信号后，根据预先设定的呼气信号强度范围和吸气信号强度范围快速确定用户的当前状态。
本申请实施例所提供的呼吸辅助的方法，可以依据用户呼气和吸气时，肺泡呼吸音的不同特点，预先设定吸气信号强度范围和呼气信号强度范围，进而可以砸获取到肺泡呼吸音信号后快速确定用户当前的呼吸状态，进而提高呼吸辅助的效率。
在具体实施中，为了进一步提高呼吸辅助的效果，在用户吸气和呼气时，由于振动产生的肺泡呼吸音比较小，因此，在获取声音采集传感器采集的用户的肺泡呼吸音信号之后，对肺泡呼吸音信号进行信号放大处理。然后，对信号进行信号过滤处理，以便滤除杂音。
本申请实施例所提供的呼吸辅助的方法，在获取声音采集传感器采集的用户的肺泡呼吸音信号之后，对肺泡呼吸音信号进行预处理，其中，预处理包括信号放大处理和/或信号过滤处理，进而实现滤除杂音的目的，由此进一步提高呼吸辅助的效果。
在上述实施例中，对于呼吸辅助的方法进行了详细描述，本申请还提供呼吸辅助的系统对应的实施例。
图2为本申请实施例所提供的一种呼吸辅助的系统的结构图，如图2所示，该系统包括：声音采集传感器1和CPU2，其中，声音采集传感器1用于采集用户当前的肺泡呼吸音信号，而CPU2用于在获取声音采集传感器1采集的肺泡呼吸音信号后，确定当前肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态和信号强度，并根据呼吸状态和信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态。
此外，该系统还包括信号处理单元3，如图2所示，信号处理单元3的输入端与声音采集传感器1连接，信号处理单元3的输出端与CPU2连接。其中，信号处理单元3包括信号放大电路4、信号滤波电路5和模数转换电路6，信号放大电路4的输入端作为信号处理单元3的输入端，信号放大电路4的输出端与信号滤波电路5的输入端连接，信号滤波电路5的输出端与模数转换电路6的输入端连接，模数转换电路6的输出端作为信号处理单元3的输出端，以便将模拟信号转换为数字信号。
由于系统部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此系统部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。
本申请实施例所提供的呼吸辅助的系统，包括：声音采集传感器和CPU，声音采集传感器用于采集用户的肺泡呼吸音信号。而CPU用于在获取声音采集传感器采集的肺泡呼吸音信号后，确定当前肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态和信号强度，其中，呼吸状态包括呼气状态和吸气状态，并根据呼吸状态和信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态。由此可见，本申请所提供的技术方案，由于肺泡呼吸音是由于空气在细支气管和肺泡内进出移动所产生的声音，而采集用户的肺泡呼吸音信号时不会受到外界因素的影响导致对用当前呼吸状态的误判，由此基于肺泡呼吸音信号对呼吸辅助设备的工作状态进行调整，提高呼吸辅助效率。
在上述实施例中，对于呼吸辅助的方法进行了详细描述，本申请还提供呼吸辅助的装置对应的实施例。需要说明的是，本申请从两个角度对装置部分的实施例进行描述，一种是基于功能模块的角度，另一种是基于硬件结构的角度。
图3为本申请实施例所提供的一种呼吸辅助的装置的结构图，如图3所示，该装置包括：
获取模块10，用于获取声音采集传感器采集的用户的肺泡呼吸音信号。
确定模块11，用于确定当前肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态和信号强度，其中，呼吸状态包括呼气状态和吸气状态。
控制模块12，用于根据呼吸状态和信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态。
由于装置部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此装置部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。
本申请实施例所提供的呼吸辅助的装置，包括：获取声音采集传感器采集的用户的肺泡呼吸音信号，并确定当前肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态和信号强度，其中，呼吸状态包括呼气状态和吸气状态。确定用户的呼吸状态和信号强度后，控制呼吸辅助设备工作在相应的状态。由此可见，本申请所提供的技术方案，由于肺泡呼吸音是由于空气在细支气管和肺泡内进出移动所产生的声音，而采集用户的肺泡呼吸音信号时不会受到外界因素的影响导致对用当前呼吸状态的误判，由此基于肺泡呼吸音信号对呼吸辅助设备的工作状态进行调整，提高呼吸辅助效率。
图4为本申请另一实施例提供的一种呼吸辅助的装置的结构图，如图4所示，呼吸辅助的装置包括：存储器20，用于存储计算机程序；
处理器21，用于执行计算机程序时实现如上述实施例所提到的呼吸辅助的方法的步骤。
本实施例提供的呼吸辅助的装置可以包括但不限于智能手机、平板电脑、笔记本电脑或台式电脑等。
其中，处理器21可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器21可以采用数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称FPGA)、可编程逻辑阵列(ProgrammableLogic Array，简称PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器21也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器21可以集成有图像处理器(GraphicsProcessing Unit，简称GPU)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器21还可以包括人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器20可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器20还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。本实施例中，存储器20至少用于存储以下计算机程序201，其中，该计算机程序被处理器21加载并执行之后，能够实现前述任一实施例公开的呼吸辅助的方法的相关步骤。另外，存储器20所存储的资源还可以包括操作系统202和数据203等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，操作系统202可以包括Windows、Unix、Linux等。数据203可以包括但不限于呼吸辅助的方法中所涉及的相关数据。
在一些实施例中，呼吸辅助的装置还可包括有显示屏22、输入输出接口23、通信接口24、电源25以及通信总线26。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构并不构成对呼吸辅助的装置的限定，可以包括比图示更多或更少的组件。
本申请实施例提供的呼吸辅助的装置，包括存储器和处理器，处理器在执行存储器存储的程序时，能够实现如下方法：呼吸辅助的方法。
本申请实施例所提供的呼吸辅助的装置，通过获取声音采集传感器采集的用户的肺泡呼吸音信号，并确定当前肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态和信号强度，在确定用户的呼吸状态和信号强度后，控制呼吸辅助设备工作在相应的状态。由此可见，由于肺泡呼吸音是由于空气在细支气管和肺泡内进出移动所产生的声音，而采集用户的肺泡呼吸音信号时不会受到外界因素的影响导致对用当前呼吸状态的误判，由此基于肺泡呼吸音信号对呼吸辅助设备的工作状态进行调整，提高呼吸辅助效率。
最后，本申请还提供一种计算机可读存储介质对应的实施例。计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述方法实施例中记载的步骤。
可以理解的是，如果上述实施例中的方法以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上对本申请所提供的一种呼吸辅助的方法、系统、装置及介质进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种呼吸辅助的方法，其特征在于，包括：
获取声音采集传感器采集的用户的肺泡呼吸音信号；
确定当前所述肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态和信号强度，其中，所述呼吸状态包括呼气状态和吸气状态；
根据所述呼吸状态和所述信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态。
2.根据权利要求1所述的呼吸辅助的方法，其特征在于，所述呼吸辅助设备为膈肌起搏器时，则所述根据所述呼吸状态和所述信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态包括：
根据预先设定的信号强度等级，判断所述信号强度对应的信号强度等级；
在所述呼吸状态为吸气状态时，根据所述信号强度对应的信号强度等级控制所述膈肌起搏器对膈肌释放对应的电刺激；
在所述呼吸状态为呼气状态时，根据所述信号强度对应的信号强度等级控制所述膈肌起搏器对腹肌释放对应的电刺激。
3.根据权利要求1所述的呼吸辅助的方法，其特征在于，所述呼吸辅助设备为供氧机时，则所述根据所述呼吸状态和所述信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态包括：
根据预先设定的信号强度等级，判断所述信号强度对应的信号强度等级；
依据所述信号强度对应的信号强度等级选择对应的供氧浓度，以便所述供氧机释放所述供氧浓度。
4.根据权利要求1所述的呼吸辅助的方法，其特征在于，确定当前所述肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态包括：
根据预先设定的呼气信号强度范围和吸气信号强度范围确定当前所述肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态。
5.根据权利要求1所述的呼吸辅助的方法，其特征在于，在所述获取声音采集传感器采集的用户的肺泡呼吸音信号之后还包括：
对所述肺泡呼吸音信号进行预处理，其中，所述预处理包括信号放大处理和/或信号过滤处理。
6.一种呼吸辅助的系统，其特征在于，包括：声音采集传感器和CPU；
所述声音采集传感器用于采集用户的肺泡呼吸音信号；
所述CPU用于在获取所述声音采集传感器采集的所述肺泡呼吸音信号后，确定当前所述肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态和信号强度，其中，所述呼吸状态包括呼气状态和吸气状态，并根据所述呼吸状态和所述信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态。
7.根据权利要求6所述的呼吸辅助的系统，其特征在于，还包括信号处理单元；
所述信号处理单元的输入端与所述声音采集传感器连接，所述信号处理单元的输出端与所述CPU连接；
其中，所述信号处理单元包括信号放大电路、信号滤波电路和模数转换电路，所述信号放大电路的输入端作为所述信号处理单元的输入端，所述信号放大电路的输出端与所述信号滤波电路的输入端连接，所述信号滤波电路的输出端与所述模数转换电路的输入端连接，所述模数转换电路的输出端作为所述信号处理单元的输出端。
8.一种呼吸辅助的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取声音采集传感器采集的用户的肺泡呼吸音信号；
确定模块，用于确定当前所述肺泡呼吸音信号对应的呼吸状态和信号强度，其中，所述呼吸状态包括呼气状态和吸气状态；
控制模块，用于根据所述呼吸状态和所述信号强度控制呼吸辅助设备的工作状态。
9.一种呼吸辅助的装置，其特征在于，包括存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述的呼吸辅助的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的呼吸辅助的方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115920236A (zh) * 2023-01-05 2023-04-07 河南翔宇医疗设备股份有限公司 一种呼吸分析装置以及体外膈肌起搏器
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