CN117883666A - 一种制氧机控制方法和制氧机 - Google Patents

Abstract

一种制氧机控制方法和制氧机，涉及制氧机技术领域，在该方法中，制氧机实时接收微压力传感器和心电图传感器的监测数据；依据预设时间段内的压差数据确定患者的呼吸规律特征，进而构建所述患者的个性化呼吸模式；依据个性化呼吸模式为患者供氧；在为患者供氧的过程中，若检测到心电图数据对应的呼吸频率与个性化呼吸模式不匹配，则依据呼吸频率的变化规律实时调整个性化呼吸模式。本申请提供了一种制氧机控制方法和制氧机，可以通过微压力传感器的监测数据构建患者的个性化呼吸模式，并通过心电图传感器的监测数据对该个性化呼吸模式进行验证和调整，从而提高了制氧机供氧频率与患者的呼吸频率之间的匹配度。

Description

一种制氧机控制方法和制氧机

技术领域

本申请涉及制氧机技术领域，尤其涉及一种制氧机控制方法和制氧机。

背景技术

医用制氧机一般采用变压吸附的方式进行制氧，利用分子筛在加压的情况吸附氮气的特性，将空气中的较大的氮气等分子与较小的氧气分子进行分离，分离的氧气再经过浓缩处理，使其含氧量提高至医疗标准要求的水平(通常在90％以上)，再将该符合医疗标准要求的浓缩氧气通过鼻氧管输送给用户(患者)。

现有技术中，制氧机的供氧频率一般是需要医护人员依据患者的情况进行手动调节的，供氧频率可能与患者的实际需求不不匹配，但也存在一些带有脉冲供氧功能的制氧机，可以通过微压力传感器检测患者的呼吸频率，并依据呼吸频率调整供氧机的供氧频率。

然而，通过微压力传感器检测患者呼吸频率容易受自身灵敏度的影响，可能存在误判的情况，导致制氧机供氧频率与患者的呼吸频率不匹配，甚至可能造成连续误喷的问题。

发明内容

本申请提供了一种制氧机控制方法和制氧机，可以通过微压力传感器的监测数据构建患者的个性化呼吸模式，并通过心电图传感器的监测数据对该个性化呼吸模式进行验证和调整，从而提高了制氧机供氧频率与患者的呼吸频率之间的匹配度。

第一方面，本申请提供一种制氧机控制方法，包括：

实时接收微压力传感器和心电图传感器的监测数据，该微压力传感器用于监测患者呼吸过程中鼻或口腔的压差数据，该心电图传感器用于监测患者的心电图数据，该压差数据是指压力变化数据；

依据预设时间段内的压差数据确定患者的呼吸规律特征，进而构建患者的个性化呼吸模式，该呼吸规律特征包括平均呼吸周期长度和频率、吸气和呼气阶段的压力变化，该个性化呼吸模式为依据呼吸特征规律确定的制氧机的供氧规律，该供氧规律为制氧机的供氧频率和单次供氧量；

依据个性化呼吸模式为患者供氧，在供氧过程中依据压差数据实时调整个性化呼吸模式；当检测到供氧频率的变化幅度超过预设阈值时，判断心电图数据对应的呼吸频率是否与个性化呼吸模式相匹配；

若是，则在供氧过程中继续依据压差数据实时调整个性化呼吸模式；若否，则依据呼吸频率的变化规律实时调整个性化呼吸模式。通过上述实施例，制氧机可以通过微压力传感器的监测数据构建患者的个性化呼吸模式，并通过心电图传感器的监测数据对该个性化呼吸模式进行验证和调整，从而提高了制氧机供氧频率与患者的呼吸频率之间的匹配度，降低了制氧机发生连续误喷的概率，使得制氧机的供氧更加准确。

在一些实施例中，该依据预设时间段内的该压差数据确定患者的呼吸规律特征，进而构建该患者的个性化呼吸模式的步骤，具体包括：

依据压差数据的变化信号确定患者的呼吸阶段，该呼吸阶段包括吸气阶段和呼气阶段；

将两个相邻呼吸阶段之间的时间间隔设置为呼吸周期，进而确定呼吸频率；

依据该呼吸频率确定制氧机的供氧频率和单次供氧量，该单次供氧量为制氧机供氧的平均脉冲量，不同供氧频率对应的单次供氧量不同。

通过上述实施例，制氧机通过分析压差数据的变化信号，可以确定患者的呼吸阶段，包括吸气和呼气阶段。通过设置相邻呼吸阶段之间的时间间隔作为呼吸周期，可以确定呼吸频率。根据呼吸频率，进一步确定制氧机的供氧频率和单次供氧量。方便后续根据患者的呼吸规律特征提供个性化的供氧，更好地满足患者的需求。

在一些实施例中，在该依据该个性化呼吸模式为患者供氧，并依据该压差数据实时调整该个性化呼吸模式的步骤之后，还包括：

在一个完整呼吸周期内，仅允许一次供氧；

在检测到该完整呼吸周期进行切换时，加入随机供氧延迟。

通过上述实施例，制氧机在通过个性化呼吸模式为患者供氧并实时调整的基础上，进一步优化了供氧过程。在一个完整的呼吸周期内，仅允许一次供氧，这样可以确保供氧的准确性和稳定性。同时，在检测到完整呼吸周期切换时，引入随机供氧延迟，可以避免供氧的过度频繁。这些优化措施使得制氧机能够更好地适应患者的呼吸特征和需求，提供更加精准和舒适的供氧治疗。

在一些实施例中，该在为该患者供氧的过程中，当检测到供氧频率的变化幅度超过预设阈值时，判断心电图数据对应的呼吸频率是否与个性化呼吸模式相匹配的步骤，具体包括：

确认该心电图数据确定患者的心率和心收缩强度在吸气和呼气阶段的周期性波动数据；

依据该周期性波动数据确定该患者的呼吸频率；

判断该呼吸频率是否与该个性化呼吸模式中的供氧频率相同且同步。

通过上述实施例，制氧机可以为患者供氧的过程中，依据心电图传感器获取的患者的心率和心收缩强度在吸气和呼气阶段的周期性波动变化来确定患者的呼吸频率，再依据该呼吸频率是否与个性化呼吸模式相匹配来判断心电图数据对应的呼吸频率与个性化呼吸模式是否匹配。从而确保个性化呼吸模式与实际情况相符，从而提高供氧的准确性和有效性。

在一些实施例中，该依据该呼吸频率的变化规律实时调整该个性化呼吸模式的步骤，具体包括：

依据该呼吸频率和该个性化呼吸模式中的供氧频率确定变化差值；

依据该变化差值调整该供氧频率，使得该供氧频率等于该呼吸频率。

通过上述实施例，制氧机可以根据呼吸频率和个性化呼吸模式中的供氧频率确定两者之间的变化差值，进而调整供氧频率，使得供氧频率与呼吸频率相等。通过这种实时调整，确保制氧机能够根据患者的呼吸频率变化及时作出相应的供氧调整，从而保持供氧与患者的呼吸同步，提供更加精准和个性化的供氧治疗效果。

在一些实施例中，在该实时接收微压力传感器和心电图传感器的监测数据的步骤之后，还包括：

若检测到该心电数据连续异常或微压力检测时间超过预设时间阈值则立即发出报警，同时进入最大限度供氧模式，提高安全性。

通过上述实施例，制氧机可以在检测到心电数据连续异常或微压力检测时间超过预设时间阈值，立即发出报警，并进入最大限度供氧模式，以确保患者的安全。

在一些实施例中，在该若是，则在供氧过程中继续依据压差数据实时调整个性化呼吸模式；若否，则依据呼吸频率的变化规律实时调整个性化呼吸模式的步骤之后，还包括：记录患者的呼吸规律特征，依据呼吸规律特征建立个体模型，该个体模型确定了当前患者的呼吸规律特征所属的呼吸规律特征范围；

将新获取的呼吸特征数据与个体模型进行匹配，依据匹配结果判断患者的呼吸是否出现异常；若确认患者的呼吸出现异常，则发出预警信息。

第二方面，本申请提供一种制氧机，包括：

数据监测模块，用于实时接收微压力传感器和心电图传感器的监测数据，该微压力传感器用于监测患者呼吸过程中鼻或口腔的压差数据，该心电图传感器用于监测患者的心电图数据，该压差数据是指压力变化数据；

呼吸模式构建模块，用于依据预设时间段内的该压差数据确定患者的呼吸规律特征，进而构建该患者的个性化呼吸模式，该呼吸规律特征包括平均呼吸周期长度和频率、吸气和呼气阶段的压力变化，该个性化呼吸模式为依据该呼吸特征规律确定的制氧机的供氧规律，该供氧规律为制氧机的供氧频率和单次供氧量；

个性化供氧模块，用于依据该个性化呼吸模式为患者供氧，在供氧过程中依据该压差数据实时调整该个性化呼吸模式；

呼吸频率判断模块，用于当检测到供氧频率的变化幅度超过预设阈值时，判断该心电图数据对应的呼吸频率是否与该个性化呼吸模式相匹配；

呼吸模式调节模块，用于若该心电图数据对应的呼吸频率与该个性化呼吸模式相匹配，则在供氧过程中继续依据压差数据实时调整个性化呼吸模式；若该心电图数据对应的呼吸频率与该个性化呼吸模式不匹配，则依据该呼吸频率的变化规律实时调整该个性化呼吸模式。

第三方面，本申请实施例提供了一种制氧机，该制氧机包括：一个或多个处理器和存储器；该存储器与该一个或多个处理器耦合，该存储器用于存储计算机程序代码，该计算机程序代码包括计算机指令，该一个或多个处理器调用该计算机指令以使得该某某设备可以实现上述实施例提供的一种制氧机控制方法，此处不再赘述。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当上述指令在制氧机上运行时，使得上述制氧机可以实现上述实施例提供的一种制氧机控制方法，此处不再赘述。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

1、通过上述实施例，制氧机可以通过微压力传感器的监测数据构建患者的个性化呼吸模式，并通过心电图传感器的监测数据对该个性化呼吸模式进行验证和调整，从而提高了制氧机供氧频率与患者的呼吸频率之间的匹配度，降低了制氧机发生连续误喷的概率，使得制氧机的供氧更加准确。

2、通过上述实施例，制氧机通过分析压差数据的变化信号，可以确定患者的呼吸阶段和呼吸频率。根据呼吸频率进一步确定制氧机的供氧频率和单次供氧量。此外，制氧机在通过个性化呼吸模式为患者供氧并实时调整的基础上，进一步优化了供氧过程。在一个完整的呼吸周期内，仅允许一次供氧，这样可以确保供氧的准确性和稳定性。同时，在检测到完整呼吸周期切换时，引入随机供氧延迟，可以避免供氧的过度频繁。这些优化措施使得制氧机能够更好地适应患者的呼吸特征和需求，提供更加精准和舒适的供氧治疗。制氧机还可以可以在检测到心电数据连续异常或微压力检测时间超过预设时间阈值，立即发出报警，并进入最大限度供氧模式，以确保患者的安全。

3、通过上述实施例，制氧机可以为患者供氧的过程中，依据心电图传感器获取的患者的心率和心收缩强度在吸气和呼气阶段的周期性波动变化来确定患者的呼吸频率，再依据该呼吸频率是否与个性化呼吸模式相匹配来判断心电图数据对应的呼吸频率与个性化呼吸模式是否匹配。并根据呼吸频率和个性化呼吸模式中的供氧频率确定两者之间的变化差值，进而调整供氧频率，使得供氧频率与呼吸频率相等。确保制氧机能够根据患者的呼吸频率变化及时作出相应的供氧调整，从而保持供氧与患者的呼吸同步，提供更加精准和个性化的供氧治疗效果。制氧机还可以构建一个适用于该患者的个体模型，可以将新获取的患者的呼吸特征数据与该个体模型比较，从而辅助识别个体尚未察觉的细微呼吸异常。

附图说明

图1是本申请实施例中一种制氧机控制方法的一个流程示意图；

图2是本申请实施例中一种制氧机控制方法的另一个流程示意图；

图3是本申请实施例中制氧机的电路示意图；

图4是本申请实施例中制氧机的一种功能模块结构示意图；

图5是本申请实施例中制氧机的内部计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

本申请以下实施例中所使用的术语只是为了描述特定实施例的目的，而并非旨在作为对本申请的限制。如在本申请的说明书和所附权利要求书中所使用的那样，单数表达形式“一个”、“一种”、“所述”、“上述”、“该”和“这一”旨在也包括复数表达形式，除非其上下文中明确地有相反指示。还应当理解，本申请中使用的术语“和/或”是指包含一个或多个所列出项目的任何或所有可能组合。

以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为暗示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

为便于理解，下面介绍本申请实施例的应用场景及存在的缺陷。

在医疗领域中，制氧机被广泛应用于治疗呼吸系统疾病的患者。然而，现有的制氧机控制系统存在一些问题。例如，传统的制氧机控制系统仅仅根据固定的供氧规律进行供氧，无法根据患者的实际呼吸特征进行个性化调整。虽然后续也存在一些带有脉冲供氧功能的制氧机，可以通过微压力传感器检测患者的呼吸频率，并依据呼吸频率调整供氧机的供氧频率，但是微压力传感器检测患者呼吸频率容易受自身灵敏度的影响，可能存在误判的情况，导致制氧机供氧频率与患者的呼吸频率不匹配，甚至可能造成连续误喷的问题。

例如，在使用制氧机给患者提供氧气的过程中，患者由于某种异常生理反应出现呼吸加快，但是由于传统的制氧机的供氧频率需要医护人员手动进行调节，使得制氧机的制氧频率不能及时的进行适应性调整。虽然也可以使用一些带有脉冲供氧功能的制氧机，但是，微压力传感器检测呼吸频率和呼吸阶段可能存在误差，反应灵敏度低，可能出现用户在吸气时不供氧，呼气时供氧的情况。

而采用本申请实施例中的一种制氧机控制方法和制氧机，可以通过微压力传感器的监测数据构建患者的个性化呼吸模式，并通过心电图传感器的监测数据对该个性化呼吸模式进行验证和调整，从而提高了制氧机供氧频率与患者的呼吸频率之间的匹配度。下面介绍使用了本申请中一种制氧机控制方法的场景。

例如，假设需要通过制氧机对一名患者供氧，在患者戴上鼻氧管后，制氧机依据微压力传感器采集的鼻或口腔的压差数据确定当前患者的呼吸规律，构建该患者的个性化呼吸模式，在开始供氧的过程中，依据该个性化呼吸模式对应的供氧规律为患者供氧，与此同时，制氧机通过心电图传感器采集的心电图数据对该个性化呼吸模式进行验证和调整，当患者的呼吸频率发生变化后，可以依据压差数据和心电图数据对呼吸频率进行双层验证，提高了制氧机供氧频率与患者的呼吸频率之间的匹配度。

为便于理解，下面结合上述场景，对本实施提供的方法进行流程叙述。请参阅图1，为本申请实施例中一种制氧机控制方法的一个流程示意图。

S101、实时接收微压力传感器和心电图传感器的监测数据。

具体地，制氧机在检测到微压力传感器与心电图传感器开始工作后，会实时接收微压力传感器和心电图传感器的监测数据。其中，微压力传感器一般位于患者的鼻孔或口腔位置，用于监测患者呼吸过程中鼻或口腔的压差数据，而心电图传感器则用于监测患者的心电图数据。这些传感器通过实时监测患者的生理信号，提供了关键的数据来源用于制氧机控制系统的调节和决策。

例如，假设一个患者正在使用本申请提供的制氧机进行供氧。微压力传感器可以测量患者在呼吸过程中鼻或口腔的压差数据，以了解患者的呼吸频率，呼吸阶段(呼气阶段和吸气阶段)。心电图传感器则可以记录患者的心电图数据，以监测患者在不同呼吸阶段的心脏状况。通过实时接收并分析这些监测数据，制氧机控制系统可以获取关于患者的呼吸特征和心脏状况的信息，为后续的调整和决策提供基础。

需要说明的是，上述微压力传感器可以位于鼻氧管的末端，检测患者鼻腔或口腔内的气流压差变化情况，依据该气流压差变化情况确定患者当前的呼吸阶段和呼吸频率，其中，在患者吸气阶段，受气流影响压差变小；在呼气阶段，压差变大，在确定呼吸阶段的基础上，两个相邻吸气阶段发生之间或呼气阶段发生之间的时间间隔就是呼吸周期，进而依据该呼吸周期可以确定呼吸频率。

此外，上述心电图传感器与心电图仪器相连，该心电图一起记录患者的心电图数据，制氧机可以通过外接接口与该心电图仪器相连，也可以通过无线连接，实时获取该心电图仪器实时获取的患者的心电图数据，此处不作限定。

S102、依据预设时间段内的压差数据确定患者的呼吸规律特征，进而构建患者的个性化呼吸模式。

制氧机依据预设时间段内的压差数据确定患者的呼吸规律特征，进而构建患者的个性化呼吸模式，该呼吸规律特征包括平均呼吸周期长度和频率、吸气和呼气阶段的压力变化，该个性化呼吸模式为依据呼吸特征规律确定的制氧机的供氧规律，该供氧规律为制氧机的供氧频率和单次供氧量(平均脉冲量)。

例如，假设制氧机对预设时间段内的压差数据进行分析，确定患者呼吸规律特征：平均呼吸周期为4秒，频率为15次/分钟，吸气阶段的压力变化为正向，呼气阶段的压力变化为负向。基于这些特征，制氧机可以构建一个个性化的呼吸模式，即根据患者的呼吸特征规律确定制氧机的供氧规律。这个个性化呼吸模式将包括供氧频率和单次供氧量等参数，以确保制氧机能够按照患者的呼吸规律进行供氧。

表1

上述表1为制氧机在供氧过程中流量设置，呼吸频率与平均脉冲量之间的关系，用户(医护人员)可以在制氧机工作的过程中进行流量设置，制氧机依据检测到的患者的呼吸频率和该流量设置确定单次供氧量，且供氧频率与患者的呼吸频率相同。例如，若当前流量设置为2，制氧机检测到患者的呼吸频率为20BPM，则平均脉冲量为0.021L/次。

进一步的，上述流量设置除了用户依据患者的实际情况进行手动设置外，还可以依据患者的呼吸深度和呼吸频率自动调整流量设置，具体地，当检测到患者的呼吸深度和呼吸频率都在增加，且增加量都大于预设阈值时，制氧机增加流量设置的数值，反之，若检测到患者的呼吸深度和呼吸频率都在降低，或者该呼吸深度和呼吸频率中只有一个降低，且减少量大于预设阈值时，制氧机减小流量设置的数值。

可以理解的实际，呼吸深度数据可以依据微压力传感器检测到的压差数据的波形来确定，也可以依据患者吸气或呼气阶段的压差变化来确定，此处不作限定。

S103、依据个性化呼吸模式为患者供氧，在供氧过程中依据压差数据实时调整个性化呼吸模式。

具体地，制氧机依据个性化呼吸模式为患者供氧，该个性化呼吸模式在供氧过程中依据压差数据实时调整。例如，根据个性化呼吸模式，制氧机可以按照15次/分钟的频率进行供氧，单次供氧量为0.056L。如果制氧机监测到患者的呼吸频率增加或减少，或者呼吸深度发生变化，制氧机控制将根据实时的压差数据进行调整。例如，如果患者的呼吸深度变化较小，但呼吸频率增加到20次/分钟，制氧机可以将单次供氧量为降低到0.042L。通过不断实时调整个性化呼吸模式，制氧机可以提供更加准确和适应性的供氧，确保患者获得最佳的治疗效果。

S104、当检测到供氧频率的变化幅度超过预设阈值时，判断心电图数据对应的呼吸频率是否与个性化呼吸模式相匹配。

制氧机在依据微压力传感器获取的压差数据确定患者的个性化呼吸模式并依据该呼吸模式对患者进行供氧的过程中，会对该呼吸频率中的供氧频率进行实时监测，若检测到该供氧频率的变化幅度超过预设阈值时，制氧机依据心电图传感器实时获取的患者的心电数据判断该个性化呼吸模式中确定的患者的呼吸频率是否准确。若依据心电数据确定的呼吸频率与上述个性化呼吸模式中确定的呼吸频率不同，则确定该个性化呼吸模式中确定的患者的呼吸频率是不准确的。

需要说明的是，在心电图上，P波代表心房收缩，而QRS波代表心室收缩。观察P波和QRS波之间的时间间隔可以确定患者的呼吸频率。因为正常情况下，呼吸和心跳是协调的，每次呼吸都会导致P波和QRS波之间的时间间隔发生变化。因此，通过观察P波和QRS波之间的变化，可以推断患者的呼吸频率。

此外，在每个预设间隔时间段后，制氧机也会依据心电图传感器实时获取的患者的心电数据判断该个性化呼吸模式中确定的患者的呼吸频率是否准确，进而尽可能的确保制氧机对患者呼吸频率检测的准确性，进而确保供氧频率的准确性。

S105、若检测到心电图数据对应的呼吸频率与个性化呼吸模式相匹配，则在供氧过程中继续依据压差数据实时调整个性化呼吸模式；若检测到心电图数据对应的呼吸频率与个性化呼吸模式不匹配，则依据呼吸频率的变化规律实时调整个性化呼吸模式。

具体地，制氧机在检测到心电图数据对应的呼吸频率与个性化呼吸模式不匹配后，依据心电图数据确定的呼吸频率的变化规律实时调整个性化呼吸模式。该呼吸频率的变化规律包括平均呼吸周期长度和频率、吸气和呼气阶段的压力变化。

反之，若制氧机在检测到心电图数据对应的呼吸频率与个性化呼吸模式匹配，则确定当前通过微压力传感器检测到的患者的呼吸频率是准确的，可以继续依据压差数据实时调整个性化呼吸模式。

通过上述实施例，制氧机可以通过微压力传感器的监测数据构建患者的个性化呼吸模式，并通过心电图传感器的监测数据对该个性化呼吸模式进行验证和调整，从而提高了制氧机供氧频率与患者的呼吸频率之间的匹配度，降低了制氧机发生连续误喷的概率，使得制氧机的供氧更加准确。

下面对本实施提供的方法进行进一步的更具体的流程叙述。请参阅图2，为本申请实施例中一种制氧机控制方法的另一个流程示意图。

S201、实时接收微压力传感器和心电图传感器的监测数据。

本步骤与步骤S201相同，此处不再赘述。

S202、依据压差数据的变化信号确定患者的呼吸阶段和呼吸频率。

具体地，制氧机通过分析压差数据的变化信号可以确定患者的呼吸阶段，包括吸气阶段和呼气阶段。例如，在患者吸气阶段，受气流影响压差变小；在呼气阶段，压差变大，在确定呼吸阶段的基础上，两个相邻吸气阶段发生之间或呼气阶段发生之间的时间间隔就是呼吸周期，进而依据该呼吸周期可以确定呼吸频率。

S203、依据呼吸频率确定制氧机的供氧频率和单次供氧量。

具体如上述步骤S102中表1所示，制氧机依据检测到的患者的呼吸频率和该流量设置确定单次供氧量，例如，若当前流量设置为2，制氧机检测到患者的呼吸频率为20BPM，则平均脉冲量为0.021L/次。此外，供氧机的供氧频率与患者的呼吸频率相同，且保持同步，从而尽可能避免出现患者的呼吸阶段与供氧情况不匹配的现象。

S204、依据个性化呼吸模式为患者供氧。

本步骤与步骤S103相同，此处不再赘述。

S205、判断心电图数据确定患者的心率和心收缩强度在吸气和呼气阶段的周期性波动数据。

根据心电图数据，首先需要确定吸气和呼气阶段的周期性波动。在心电图上，通常会观察到一些特征波形，如R波和QRS波。这些波形的出现和间隔时间与心脏的收缩和舒张有关。因为正常情况下，呼吸和心跳是协调的，每次呼吸都会导致P波和QRS波之间的时间间隔发生变化。因此，通过观察P波和QRS波之间的变化，可以推断患者的呼吸频率。

S206、依据周期性波动数据确定患者的呼吸频率。

具体地，制氧机可以通过分析心电图数据中吸气和呼气阶段的周期性波动变化，可以确定患者的呼吸频率。例如，在吸气阶段，心率可能会加快，心脏收缩强度可能会增加；而在呼气阶段，心率可能会减慢，心脏收缩强度可能会减小。通过检测这些周期性波动的变化，可以推测出患者的呼吸频率。

S207、判断呼吸频率是否与个性化呼吸模式中的供氧频率相同且同步。

制氧机在步骤S106确定患者的呼吸频率后，将该呼吸频率与个性化呼吸模式中的供氧频率进行比较，判断两者是否相等且同步，若检测到该呼吸频率与个性化呼吸模式中的供氧频率相等且同步，则继续依据该个性化呼吸模式中的供氧频率为患者供氧，反之，则用该呼吸频率调整该个性化呼吸模式中的供氧频率，并使用调整后的供氧频率为患者供氧。

需要说明的是，上述提到的呼吸频率与个性化呼吸模式中的供氧频率同步是指当患者处于吸气阶段时，供氧机进行供氧，当患者处于呼气阶段时，供氧机停止供氧，且该吸气阶段的开始时刻与该供氧机的供氧时刻之间的时间差值小于预设时间差值，该预设时间差值可以依据具体的使用场景进行确定，此处不作限定。

S208、依据呼吸频率和个性化呼吸模式中的供氧频率确定变化差值，并依据该变化差值调整供氧频率。

具体地，制氧机在检测到该呼吸频率与个性化呼吸模式中的供氧频率不匹配后，依据呼吸频率和个性化呼吸模式中的供氧频率确定变化差值，依据所述变化差值调整该个性化呼吸模式中的供氧频率和呼吸周期，使得该呼吸频率和个性化呼吸模式中的供氧频率同步进行，并依据调整后的供氧频率对应的供氧频率继续进行供氧。

S209、记录患者的呼吸规律特征，依据呼吸规律特征建立个体模型。

具体地，制氧机在为患者进行供氧的过程中，制氧机会记录患者的呼吸规律特征。这包括呼吸频率、吸气和呼气时间等参数。这些呼吸规律特征主要通过上述微压力传感器和心电图传感器获得。制氧机会实时采集和记录这些数据，以了解患者的呼吸模式和特征。

接着制氧机依据患者的呼吸规律特征建立个体模型。个体模型是根据患者的个性化呼吸模式进行建立的，制氧机会根据记录的呼吸规律特征，通过算法和模型的分析，将这些特征与已有的医学知识和经验进行结合，建立起个体化的模型，该个性化模型确定了当前患者的呼吸规律特征所属的呼吸规律特征范围

S210、将新获取的呼吸特征数据与个体模型进行匹配，检测患者的呼吸是否出现异常。

制氧机可以实时监测患者的呼吸状态，依据该个体模型及时发现患者呼吸异常的状况。具体地，制氧机可以依据个体模型确定当前情况下患者的呼吸规律特征所属的呼吸规律特征范围，当制氧机在后续供氧的过程中，若果检测到新获取的监测数据超过了该呼吸规律特征范围，就立即判定该患者的呼吸出现异常，并发出相关预警信息，便于协助医护人员及时的发现患者可能存在的呼吸异常问题，提高了安全性。

S211、若检测到心电数据连续异常或微压力检测时间超过预设时间阈值，则立即发出报警，同时进入最大限度供氧模式，提高安全性。

具体地，制氧机通过心电图传感器，制氧机可以实时获取患者的心电信号。心电图数据可以提供关于患者心脏功能的重要信息，如心率、心律等。制氧机会连续监测心电数据，以便及时发现异常情况。若制氧机会检测心电数据出现连续异常，该连续异常可能表示患者出现心律不齐、心跳过快或过慢等严重情况。制氧机会立即发出报警信号，以引起医护人员的注意。这样可以确保患者得到及时的救治和处理。

此外，制氧机还会通过微压力传感器检测监测患者的呼吸状态和通气情况。制氧机会根据预设的时间阈值来检测微压力的变化情况。如果微压力检测时间超过了预设的时间阈值，这可能意味着患者的通气功能出现了异常或阻塞等问题。总之，制氧机检测到心电图数据连续异常或微压力检测时间超过预设时间阈值，它会立即发出报警信号。

S212、在一个完整呼吸周期内，仅允许一次供氧。

可以理解的是，患者的呼吸阶段包括吸气阶段和呼气阶段，从一个呼吸阶段的吸气阶段开始，到下一个呼吸阶段的吸气阶段的开始便是换着一个完整的呼吸周期，为了防止出现在患者呼气时出现供氧而造成过多的能源消耗，可以控制制氧机的供氧频率与患者的呼吸频率同步进行，并且在一个完整的呼吸周期里，只用于在患者的吸气阶段进行供氧。

S213、在检测到完整呼吸周期进行切换时，加入随机供氧延迟。

制氧机可以在医护人员授权的情况下，在检测到完整呼吸周期进行切换时，加入随机供氧延迟。该随机供氧延迟是指在进行完整呼吸周期切换过程中，制氧机会在一定的时间范围内引入随机的延迟时间，从而模拟人体自然呼吸的变化。因为自然呼吸并不是完全规律的，呼吸周期和吸氧时间可能会有一定的变化和波动。随机供氧延迟可以使制氧机的供氧模式更符合自然呼吸的特点，使患者感受到更加逼真和舒适的呼吸体验。

例如，假设制氧机检测到患者的呼吸周期为5秒，并且需要在每个呼吸周期的开始时提供氧气供应。在引入随机供氧延迟之前，制氧机会按照固定的时间规律在每个呼吸周期的开始时切换供氧状态。然而，为了增加供氧的适应性，制氧机引入随机供氧延迟。比如，随机供氧延迟时间范围设定为0-2秒。这意味着在每个呼吸周期开始时，制氧机会在0-2秒的范围内随机选择一个延迟时间，然后再切换到相应的供氧状态。使得制氧机可以更好地适应患者的呼吸习惯和变化，并提供更加舒适和逼真的供氧体验。

本申请实施例中提供的一种制氧机控制方法，具有如下有益效果：

通过上述技术方案，制氧机可以通过微压力传感器的监测数据构建患者的个性化呼吸模式，并通过心电图传感器的监测数据对该个性化呼吸模式进行验证和调整，从而提高了制氧机供氧频率与患者的呼吸频率之间的匹配度，降低了制氧机发生连续误喷的概率，使得制氧机的供氧更加准确。

通过上述技术方案，制氧机通过分析压差数据的变化信号，可以确定患者的呼吸阶段和呼吸频率。根据呼吸频率进一步确定制氧机的供氧频率和单次供氧量。此外，制氧机在通过个性化呼吸模式为患者供氧并实时调整的基础上，进一步优化了供氧过程。在一个完整的呼吸周期内，仅允许一次供氧，这样可以确保供氧的准确性和稳定性。同时，在检测到完整呼吸周期切换时，引入随机供氧延迟，可以避免供氧的过度频繁。这些优化措施使得制氧机能够更好地适应患者的呼吸特征和需求，提供更加精准和舒适的供氧治疗。制氧机还可以可以在检测到心电数据连续异常或微压力检测时间超过预设时间阈值，立即发出报警，并进入最大限度供氧模式，以确保患者的安全。

通过上述技术方案，制氧机可以为患者供氧的过程中，依据心电图传感器获取的患者的心率和心收缩强度在吸气和呼气阶段的周期性波动变化来确定患者的呼吸频率，再依据该呼吸频率是否与个性化呼吸模式相匹配来判断心电图数据对应的呼吸频率与个性化呼吸模式是否匹配。并根据呼吸频率和个性化呼吸模式中的供氧频率确定两者之间的变化差值，进而调整供氧频率，使得供氧频率与呼吸频率相等。确保制氧机能够根据患者的呼吸频率变化及时作出相应的供氧调整，从而保持供氧与患者的呼吸同步，提供更加精准和个性化的供氧治疗效果。制氧机还可以构建一个适用于该患者的个体模型，可以将新获取的患者的呼吸特征数据与该个体模型比较，从而辅助识别个体尚未察觉的细微呼吸异常。

接下来再介绍本申请实施例中制氧机的电路示意图，具体如图3所示。

该制氧机包括主控板、电源管理模块(包括锂电池组和适配器)、压缩机和阀组驱动、高海拔和氧气浓度监测模块、人机接口和呼吸检测模块等组件。其中，主控板包括主界面和计算机控制系统，用户可以通过主界面直接对制氧机进行控制，也可以通过主界面获取当前制氧机的运行数据，该运行数据包括但不限于运行状态、氧气浓度、流量、续航时间和报警状态显示。该主界面与计算机控制系统相连，可以通过该计算机控制系统获取各组件的监测信息并实现对各个组件的控制。

上述主界面的报警状态显示用于显示报警项目，计算机控制系统在检测到制氧机存在故障项目后，对检测到的报警项目进行报警状态显示，协助用户快速找到制氧机的故障原因，该报警项目包括但不限于未检测到呼吸、氧传感器故障、散热风扇故障、压缩机故障、氧气浓度低、输出压力异常、气路阻塞、机箱温度高或低、电池温度高或低、电池电量低、适配器电压低等提示信息。

此外，制氧机呼吸检测模块包括微压力传感器检测模块和心电图检测模块，该微压力传感器检测模块用于实时监测患者的呼吸频率和呼吸阶段，使得计算机控制系统可以依据该呼吸频率和呼吸阶段实时适应性调整制氧机的供氧频率，该心电图检测模块用于与心电图仪器相连，获取心电图仪器通过心电图传感器获取的患者的心电图数据，使得计算机控制系统可以依据该心电图数据确定新的呼吸频率和呼吸阶段，并依据该新的呼吸频率和呼吸阶段对上述呼吸频率和呼吸阶段进行验证，依据验证结果对供氧频率进行调整。

下面对本申请实施例提供的终端设备进行描述，该终端设备可以实现上述一种制氧机控制方法，具体如图4所示，是本申请实施例中制氧机的一个模块结构示意图，具体包括：数据监测模块401，用于实时接收微压力传感器和心电图传感器的监测数据，该微压力传感器用于监测患者呼吸过程中鼻或口腔的压差数据，该心电图传感器用于监测患者的心电图数据，该压差数据是指压力变化数据；

呼吸模式构建模块402，用于依据预设时间段内的该压差数据确定患者的呼吸规律特征，进而构建该患者的个性化呼吸模式，该呼吸规律特征包括平均呼吸周期长度和频率、吸气和呼气阶段的压力变化，该个性化呼吸模式为依据该呼吸特征规律确定的制氧机的供氧规律，该供氧规律为制氧机的供氧频率和单次供氧量；

个性化供氧模块403，用于依据该个性化呼吸模式为患者供氧，在供氧过程中依据该压差数据实时调整该个性化呼吸模式；

呼吸频率判断模块404，用于当检测到供氧频率的变化幅度超过预设阈值时，判断该心电图数据对应的呼吸频率是否与该个性化呼吸模式相匹配；

呼吸模式调节模块405，用于若该心电图数据对应的呼吸频率与该个性化呼吸模式相匹配，则在供氧过程中继续依据压差数据实时调整个性化呼吸模式；若该心电图数据对应的呼吸频率与该个性化呼吸模式不匹配，则依据该呼吸频率的变化规律实时调整该个性化呼吸模式。

在一些实施例中，上述呼吸模式构建模块402还包括：

呼吸频率确定模块，用于依据压差数据的变化信号确定患者的呼吸阶段，该呼吸阶段包括吸气阶段和呼气阶段；将两个相邻呼吸阶段之间的时间间隔设置为呼吸周期，进而确定呼吸频率；依据呼吸频率确定制氧机的供氧频率和单次供氧量，所述单次供氧量为制氧机供氧的平均脉冲量，不同供氧频率对应的单次供氧量不同。

在一些实施例中，上述呼吸频率判断模块404还包括

供氧频率匹配模块，用于确定心电图数据确定患者的心率和心收缩强度在吸气和呼气阶段的周期性波动数据；依据周期性波动数据确定患者的呼吸频率；判断呼吸频率是否与个性化呼吸模式中的供氧频率相同且同步。

在一些实施例中，上述呼吸模式调节模块405还包括：

变化差值计算模块，用于依据呼吸频率和个性化呼吸模式中的供氧频率确定变化差值；依据变化差值调整供氧频率，使得供氧频率等于呼吸频率。

在一些实施例中，本申请提供的制氧机还包括：

供氧延迟模块，用于在一个完整呼吸周期内，仅允许一次供氧；在检测到完整呼吸周期进行切换时，加入随机供氧延迟；

异常预警模块，用于若检测到心电数据连续异常或微压力检测时间超过预设时间阈值，则立即发出报警，同时进入最大限度供氧模式，提高安全性；

呼吸异常预测模块，用于记录患者的呼吸规律特征，依据呼吸规律特征建立个体模型；将新获取的呼吸特征数据与个体模型进行匹配，依据匹配结果判断患者的呼吸是否出现异常；若确认患者的呼吸出现异常，则发出预警信息。

本发明实施例的制氧机的控制系统为电子设备，图5示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的架构示意图。

需要说明的是，图5示出的电子设备仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令(计算机程序)来完成，或通过指令(计算机程序)控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。本实施例的电子设备包括存储介质和处理器，其中，存储介质中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供方法的任一步骤。

具体地，存储介质和处理器之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可以通过一条或者多条信号线电性连接。存储介质中存储有实现数据访问控制方法的计算机执行指令，包括至少一个可以软件或固件的形式存储于存储介质中的软件功能模块，处理器通过运行存储在存储介质内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储介质可以是，但不限于，随机存取存储介质(RandomAccessMemory，简称：RAM)，只读存储介质(ReadOnlyMemory，简称：ROM)，可编程只读存储介质(ProgrammableRead-OnlyMemory，简称：PROM)，可擦除只读存储介质(ErasableProgrammableRead-OnlyMemory，简称：EPROM)，电可擦除只读存储介质(ElectricErasableProgrammableRead-OnlyMemory，简称：EEPROM)等。其中，存储介质用于存储程序，处理器在接收到执行指令后，执行程序。

进一步地，上述存储介质内的软件程序以及模块还可包括操作系统，其可包括各种用于管理系统任务(例如内存管理、存储设备控制、电源管理等)的软件组件和/或驱动，并可与各种硬件或软件组件相互通信，从而提供其他软件组件的运行环境。处理器可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessingUnit，简称：CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称：NP)等，其可以实现或者执行本实施例中公开的各方法、步骤及逻辑流程框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

由于该存储介质中所存储的指令，可以执行本发明实施例所提供的任一方法中的步骤，因此，可以实现本发明实施例所提供的任一方法的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种制氧机控制方法，其特征在于，包括：

实时接收微压力传感器和心电图传感器的监测数据，所述微压力传感器用于监测患者呼吸过程中鼻或口腔的压差数据，所述心电图传感器用于监测患者的心电图数据，所述压差数据是指压力变化数据；

依据预设时间段内的所述压差数据确定患者的呼吸规律特征，进而构建所述患者的个性化呼吸模式，所述呼吸规律特征包括平均呼吸周期长度和频率、吸气和呼气阶段的压力变化，所述个性化呼吸模式为依据所述呼吸特征规律确定的制氧机的供氧规律，所述供氧规律为制氧机的供氧频率和单次供氧量；

依据所述个性化呼吸模式为患者供氧，在供氧过程中依据所述压差数据实时调整所述个性化呼吸模式；

当检测到所述供氧频率的变化幅度超过预设阈值时，判断所述心电图数据对应的呼吸频率是否与所述个性化呼吸模式相匹配；

若是，则在供氧过程中继续依据所述压差数据实时调整所述个性化呼吸模式；若否，则依据所述呼吸频率的变化规律实时调整所述个性化呼吸模式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据预设时间段内的所述压差数据确定患者的呼吸规律特征，进而构建所述患者的个性化呼吸模式的步骤，具体包括：

依据压差数据的变化信号确定患者的呼吸阶段，所述呼吸阶段包括吸气阶段和呼气阶段；

将两个相邻呼吸阶段之间的时间间隔设置为呼吸周期，进而确定呼吸频率；

依据所述呼吸频率确定制氧机的供氧频率和单次供氧量，所述单次供氧量为制氧机供氧的平均脉冲量，不同供氧频率对应的单次供氧量不同。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述依据所述个性化呼吸模式为患者供氧，并依据所述压差数据实时调整所述个性化呼吸模式的步骤之后，还包括：

在一个完整呼吸周期内，仅允许一次供氧；

在检测到所述完整呼吸周期进行切换时，加入随机供氧延迟。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当检测到所述供氧频率的变化幅度超过预设阈值时，判断所述心电图数据对应的呼吸频率是否与所述个性化呼吸模式相匹配的步骤，具体包括：

确定所述心电图数据确定患者的心率和心收缩强度在吸气和呼气阶段的周期性波动数据；

依据所述周期性波动数据确定所述患者的呼吸频率；

判断所述呼吸频率是否与所述个性化呼吸模式中的供氧频率相同且同步。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述呼吸频率的变化规律实时调整所述个性化呼吸模式的步骤，具体包括：

依据所述呼吸频率和所述个性化呼吸模式中的供氧频率确定变化差值；

依据所述变化差值调整所述供氧频率，使得所述供氧频率等于所述呼吸频率。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述实时接收微压力传感器和心电图传感器的监测数据的步骤之后，还包括：

若检测到所述心电数据连续异常或微压力检测时间超过预设时间阈值，则立即发出报警，同时进入最大限度供氧模式，提高安全性。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述若是，则在供氧过程中继续依据所述压差数据实时调整所述个性化呼吸模式；若否，则依据所述呼吸频率的变化规律实时调整所述个性化呼吸模式的步骤之后，还包括：

记录所述患者的呼吸规律特征，依据所述呼吸规律特征建立个体模型，所述个体模型确定了当前所述患者的呼吸规律特征所属的呼吸规律特征范围；

将新获取的呼吸特征数据与所述个体模型进行匹配，依据匹配结果判断所述患者的呼吸是否出现异常；

若确认所述患者的呼吸出现异常，则发出预警信息。

8.一种制氧机，其特征在于，包括：

数据监测模块，用于实时接收微压力传感器和心电图传感器的监测数据，所述微压力传感器用于监测患者呼吸过程中鼻或口腔的压差数据，所述心电图传感器用于监测患者的心电图数据，所述压差数据是指压力变化数据；

呼吸模式构建模块，用于依据预设时间段内的所述压差数据确定患者的呼吸规律特征，进而构建所述患者的个性化呼吸模式，所述呼吸规律特征包括平均呼吸周期长度和频率、吸气和呼气阶段的压力变化，所述个性化呼吸模式为依据所述呼吸特征规律确定的制氧机的供氧规律，所述供氧规律为制氧机的供氧频率和单次供氧量；

个性化供氧模块，用于依据所述个性化呼吸模式为患者供氧，在供氧过程中依据所述压差数据实时调整所述个性化呼吸模式；

呼吸频率判断模块，用于当检测到所述供氧频率的变化幅度超过预设阈值时，判断所述心电图数据对应的呼吸频率是否与所述个性化呼吸模式相匹配；

呼吸模式调节模块，用于若是，则在供氧过程中继续依据所述压差数据实时调整所述个性化呼吸模式；若否，则依据所述呼吸频率的变化规律实时调整所述个性化呼吸模式。

9.一种制氧机，其特征在于，包括：一个或多个处理器和存储器；

所述存储器与所述一个或多个处理器耦合，所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述制氧机执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，包括指令，其特征在于，当所述指令在制氧机上运行时，使得所述制氧机执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。