CN118454036A - 基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提出基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制方法及系统，所述方法包括：获取使用者所处的环境大气压力、第一目标输出压力和生理参数；根据使用者所处的环境大气压力和所述第一目标输出压力对呼吸机输出的初始输出流量进行修正，得到第一输出流量；将所述生理参数输入到预先建立的呼吸压力深度学习模型中，得到当前生理参数所需的呼吸压力，并基于所述当前生理参数所需的呼吸压力确定呼吸机所需的第二输出流量；确定维持使用者生理参数的稳定所需的输出流量调节指令值，并基于所述输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行控制。本申请提出的技术方案，可以解决了呼吸机的高原失效问题，同时增强调控效果与智能化水平，提升睡眠效能。
Description
技术领域
本申请涉及呼吸机领域，尤其涉及基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制方法及系统。
背景技术
高原，是指海拔3000米以上的区域，随海拔高度的提升，环境压力及氧分压逐渐降低。高海拔下低压低氧的环境对人体的各个系统都会造成明显的损害，其中对呼吸系统的影响最为明显。在睡眠环境下，由于缺乏主动呼吸，呼吸系统代偿减弱，通气控制不稳定引起睡眠中出现较多的呼吸事件，其中以高原相关的周期性呼吸最为常见。此时，通常会需要呼吸机等设备作为辅助手段，维持呼吸的平稳，及睡眠状态的稳定。
在呼吸机的使用过程中，必须对患者进行机械通气。呼吸机自带压缩机、涡轮机或其他类型的元件以提供气源，通过调节呼吸机的输出流量以改变输出压力。在相同的输出流量下，其实际升压压力随海拔高度的提升而下降，因此现有呼吸机在高原环境下通常会出现明显的高海拔失效现象。同时，在高原环境下人体对生理指标的变化更为敏感，需要更高精度、个性化、智能化的呼吸机调控方法。
现有的呼吸机的调整方案，通过输出特定的气流解决睡眠呼吸暂停患者在睡眠过程中呼吸阻塞的问题，并根据用户是否发生呼吸暂停事件，调整呼吸机的工作状态。但是其仅仅根据受试者的呼吸参数进行工作状态调整，未能解决现有呼吸机的高海拔失效问题及调控不够精细化，导致使用效果较差。
发明内容
本申请提供基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制方法及系统，以至少解决现有呼吸机的高海拔失效问题及调控不够精细化，导致使用效果较差的技术问题。
本申请第一方面实施例提出一种基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制方法，所述方法包括：
获取使用者所处的环境大气压力、第一目标输出压力和生理参数；
根据使用者所处的环境大气压力和所述第一目标输出压力对呼吸机输出的初始输出流量进行修正，得到第一输出流量；
将所述生理参数输入到预先建立的呼吸压力深度学习模型中，得到当前生理参数所需的呼吸压力，并基于所述当前生理参数所需的呼吸压力确定呼吸机所需的第二输出流量；
根据所述第二输出流量和所述第一输出流量确定维持使用者生理参数的稳定所需的输出流量调节指令值，并基于所述输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行控制。
优选的，所述生理参数包括：心率、血氧饱和度。
进一步的，所述根据使用者所处的环境大气压力和所述第一目标输出压力对呼吸机输出的初始输出流量进行修正，得到第一输出流量，包括：
确定在使用者所处的环境大气压力下呼吸机所需的初始输出流量，并计算所述初始输出流量对应的压力值；
判断所述初始输出流量对应的压力值是否等于第一目标输出压力，若是，将所述初始输出流量作为所述当前环境下呼吸机对应的第一输出流量，否则，确定所述第一目标输出压力与所述初始输出流量对应的压力值的第一差值，并基于所述第一差值调整所述初始输出流量，直至所述第一目标输出压力与所述调整后的初始输出流量对应的压力值的第一差值为零。
进一步的，所述呼吸压力深度学习模型的训练过程包括：
获取所述环境大气压力下各呼吸机受试者的心率、血氧饱和度，及其对应的呼吸机输出压力，并构建训练集；
以所述训练集中的各呼吸机受试者的心率、血氧饱和度为初始的卷积神经网络模型的输入，以所述训练集中的呼吸机输出压力为初始的卷积神经网络模型的输出，对所述初始的卷积神经网络模型进行优化训练，得到训练好的呼吸压力深度学习模型。
进一步的，所述根据所述第二输出流量和所述第一输出流量确定维持使用者生理参数的稳定所需的输出流量调节指令值，并基于所述输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行控制，包括：
确定所述第二输出流量和所述第一输出流量的第二差值，并基于所述第二差值确定所需的输出流量调节指令值；
基于所述所需的输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行调整。
进一步的，所述方法还包括：
判断基于所述流量调节指令值调节后，使用者的生理参数是否正常，若正常，停止调整，否则基于调整后的使用者的生理参数调整所述呼吸机输出的流量。
本申请第二方面实施例提出一种基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制系统，包括：
获取模块，用于获取使用者所处的环境大气压力、第一目标输出压力和生理参数；
第一修正模块，用于根据使用者所处的环境大气压力和所述第一目标输出压力对呼吸机输出的初始输出流量进行修正，得到第一输出流量；
确定模块，用于将所述生理参数输入到预先建立的呼吸压力深度学习模型中，得到当前生理参数所需的呼吸压力，并基于所述当前生理参数所需的呼吸压力确定呼吸机所需的第二输出流量；
调整模块，用于根据所述第二输出流量和所述第一输出流量确定维持使用者生理参数的稳定所需的输出流量调节指令值，并基于所述输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行控制。
优选的，所述生理参数包括：心率、血氧饱和度。
进一步的，所述第一修正模块，包括：
第一确定单元，用于确定在使用者所处的环境大气压力下呼吸机所需的初始输出流量，并计算所述初始输出流量对应的压力值；
第一判断单元，用于判断所述初始输出流量对应的压力值是否等于第一目标输出压力，若是，将所述初始输出流量作为所述当前环境下呼吸机对应的第一输出流量，否则，确定所述第一目标输出压力与所述初始输出流量对应的压力值的第一差值，并基于所述第一差值调整所述初始输出流量，直至所述第一目标输出压力与所述调整后的初始输出流量对应的压力值的第一差值为零。
进一步的，所述调整模块，包括：
第二确定单元，用于确定所述第二输出流量和所述第一输出流量的第二差值，并基于所述第二差值确定所需的输出流量调节指令值；
调整单元，用于基于所述所需的输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行调整。
本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
本申请提出了基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制方法及系统，其中所述方法包括：获取使用者所处的环境大气压力、第一目标输出压力和生理参数；根据使用者所处的环境大气压力和所述第一目标输出压力对呼吸机输出的初始输出流量进行修正，得到第一输出流量；将所述生理参数输入到预先建立的呼吸压力深度学习模型中，得到当前生理参数所需的呼吸压力，并基于所述当前生理参数所需的呼吸压力确定呼吸机所需的第二输出流量；根据所述第二输出流量和所述第一输出流量确定维持使用者生理参数的稳定所需的输出流量调节指令值，并基于所述输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行控制。本申请提出的技术方案，可以解决现有呼吸机设备的高原失效问题，拓宽使用场景，同时增强调控效果与智能化水平，提升睡眠效能。
本申请附加的方面以及优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面以及优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请一个实施例提供的一种基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制方法的流程图；
图2为根据本申请一个实施例提供的环境压力补偿算法流程图；
图3为根据本申请一个实施例提供的呼吸压力调节算法流程图；
图4为根据本申请一个实施例提供的一种基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制系统的第一种结构图；
图5为根据本申请一个实施例提供的第一修正模块的结构图；
图6为根据本申请一个实施例提供的一种基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制系统的第二种结构图；
图7为根据本申请一个实施例提供的调整模块的结构图；
图8为根据本申请一个实施例提供的一种基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制系统的第三种结构图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
本申请提出的基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制方法及系统，其中所述方法包括：获取使用者所处的环境大气压力、第一目标输出压力和生理参数；根据使用者所处的环境大气压力和所述第一目标输出压力对呼吸机输出的初始输出流量进行修正，得到第一输出流量；将所述生理参数输入到预先建立的呼吸压力深度学习模型中，得到当前生理参数所需的呼吸压力，并基于所述当前生理参数所需的呼吸压力确定呼吸机所需的第二输出流量；根据所述第二输出流量和所述第一输出流量确定维持使用者生理参数的稳定所需的输出流量调节指令值，并基于所述输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行控制。本申请提出的技术方案，可以解决现有呼吸机设备的高原失效问题，拓宽使用场景，同时增强调控效果与智能化水平，提升睡眠效能。
下面参考附图描述本申请实施例的基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制方法及系统。
实施例一
图1为根据本申请一个实施例提供的一种基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制方法的流程图，如图1所示，所述方法包括：
步骤1：获取使用者所处的环境大气压力、第一目标输出压力和生理参数。
在本公开实施例中，所述生理参数包括：心率、血氧饱和度。
步骤2：根据使用者所处的环境大气压力和所述第一目标输出压力对呼吸机输出的初始输出流量进行修正，得到第一输出流量。
在本公开实施例中，所述步骤2具体包括：
步骤2-1：确定在使用者所处的环境大气压力下呼吸机所需的初始输出流量，并计算所述初始输出流量对应的压力值；
需要说明的是，利用公式确定在使用者所处的环境大气压力下呼吸机所需的初始输出流量，其中，Qe为使用者所处的环境大气压力下呼吸机所需的初始输出流量，Q0为海平面环境下达到第一目标输出压力时的设备应许输出流量，P0为海平面大气压，默认101.3kPa，Pe为实际工作环境大气压，单位kPa。
步骤2-2：判断所述初始输出流量对应的压力值是否等于第一目标输出压力，若是，将所述初始输出流量作为所述当前环境下呼吸机对应的第一输出流量，否则，确定所述第一目标输出压力与所述初始输出流量对应的压力值的第一差值，并基于所述第一差值调整所述初始输出流量，直至所述第一目标输出压力与所述调整后的初始输出流量对应的压力值的第一差值为零。
在本公开实施例中，当实际输出压力低于第一目标输出压力时，增大呼吸机的输出流量；当实际输出压力高于第一目标输出压力时，减少呼吸机的输出流量；直到实际输出压力等于第一目标输出压力。
示例的，如图2所示，在实际执行过程中，基于环境压力补偿算法的控制呼吸机的第一输出流量，具体过程如下：
步骤S201：使用者输入环境气压与目标输出压力即第一目标输出压力；
步骤S202：环境压力补偿算法进行初始输出流量演算。
其中，利用公式确定在使用者所处的环境大气压力下呼吸机所需的初始输出流量，其中，Qe为使用者所处的环境大气压力下呼吸机所需的初始输出流量，Q0为海平面环境下达到第一目标输出压力时的设备应许输出流量，P0为海平面大气压，默认101.3kPa，Pe为实际工作环境大气压，单位kPa。
步骤S203：生成实际输出流量。
步骤S204：输出压力比对。根据生成的实际流量，可以得出此时的实际输出压力，将实际输出压力与第一目标输出压力进行比对，并根据实际输出压力与第一目标输出压力的关系，确定此时需增加输出流量或减少输出流量；
步骤S205：将上述控制指令传递给环境压力补偿算法，进一步调整实际输出流量，直至实际输出压力等于第一目标输出压力。
需要说明的是，环境压力补偿算法，其目的是为了消除呼吸机的系统误差。由于呼吸机的流量计算方式为体积流量计算，因此在相同的实际输出流量下，其输出压力随大气压力的降低而下降，在高海拔处为达到相同的升压效果，就需要根据公式完成环境压力补偿。
步骤3：将所述生理参数输入到预先建立的呼吸压力深度学习模型中，得到当前生理参数所需的呼吸压力，并基于所述当前生理参数所需的呼吸压力确定呼吸机所需的第二输出流量。
在本公开实施例中，所述呼吸压力深度学习模型的训练过程包括：
获取所述环境大气压力下各呼吸机受试者的心率、血氧饱和度，及其对应的呼吸机输出压力，并构建训练集；
以所述训练集中的各呼吸机受试者的心率、血氧饱和度为初始的卷积神经网络模型的输入，以所述训练集中的呼吸机输出压力为初始的卷积神经网络模型的输出，对所述初始的卷积神经网络模型进行优化训练，得到训练好的呼吸压力深度学习模型。
步骤4：根据所述第二输出流量和所述第一输出流量确定维持使用者生理参数的稳定所需的输出流量调节指令值，并基于所述输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行控制。
在本公开实施例中，所述步骤4具体包括：
步骤4-1：确定所述第二输出流量和所述第一输出流量的第二差值，并基于所述第二差值确定所需的输出流量调节指令值；
步骤4-2：基于所述所需的输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行调整。
示例的，如图3所示，步骤3、4具体包括：
步骤S301：收集用户在睡眠时的心率信息。
步骤S302：收集用户在睡眠时的血氧饱和度信息。
步骤S303：闭环调控算法进行演算；
步骤S304：输出压力匹配。闭环调控算法可以通过深度学习的手段寻找到对应于该用户当前血氧饱和度和心率参数下的最佳目标输出压力即当前生理参数所需的呼吸压力。
步骤S305：将计算得到的最佳目标输出压力传递给呼吸机系统。
步骤S306：呼吸机系统根据所需目标输出压力，对输出流量进行调节，使实际输出压力等同于最佳目标输出压力
步骤S307：实施呼吸调控。
在本公开实施例中，所述方法还包括：
判断基于所述流量调节指令值调节后，使用者的生理参数是否正常，若正常，停止调整，否则基于调整后的使用者的生理参数调整所述呼吸机输出的流量。
综上所述，本实施例提出的一种基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制方法，根据不同的环境压力对呼吸机实际输出流量进行补偿，保证实际输出流量等于目标输出流量，解决了现有呼吸机高海拔环境失效的问题；同时针对不同个体的生理参数特点，进行个性化呼吸调控，由此解决了现有呼吸调控方法智能化水平不足及调控方案控制较为粗放的问题，提高调控效率。
实施例二
图4为根据本申请一个实施例提供的一种基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制系统的结构图，如图4所示，所述系统包括：
获取模块100，用于获取使用者所处的环境大气压力、第一目标输出压力和生理参数；
其中，所述生理参数包括：心率、血氧饱和度。
第一修正模块200，用于根据使用者所处的环境大气压力和所述第一目标输出压力对呼吸机输出的初始输出流量进行修正，得到第一输出流量；
确定模块300，用于将所述生理参数输入到预先建立的呼吸压力深度学习模型中，得到当前生理参数所需的呼吸压力，并基于所述当前生理参数所需的呼吸压力确定呼吸机所需的第二输出流量；
调整模块400，用于根据所述第二输出流量和所述第一输出流量确定维持使用者生理参数的稳定所需的输出流量调节指令值，并基于所述输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行控制。
在本公开实施例中，如图5所示，所述第一修正模块200，包括：
第一确定单元201，用于确定在使用者所处的环境大气压力下呼吸机所需的初始输出流量，并计算所述初始输出流量对应的压力值；
第一判断单元202，用于判断所述初始输出流量对应的压力值是否等于第一目标输出压力，若是，将所述初始输出流量作为所述当前环境下呼吸机对应的第一输出流量，否则，确定所述第一目标输出压力与所述初始输出流量对应的压力值的第一差值，并基于所述第一差值调整所述初始输出流量，直至所述第一目标输出压力与所述调整后的初始输出流量对应的压力值的第一差值为零。
在本公开实施例中，如图6所示，所述系统还包括：训练模块500，用于：
获取所述环境大气压力下各呼吸机受试者的心率、血氧饱和度，及其对应的呼吸机输出压力，并构建训练集；
以所述训练集中的各呼吸机受试者的心率、血氧饱和度为初始的卷积神经网络模型的输入，以所述训练集中的呼吸机输出压力为初始的卷积神经网络模型的输出，对所述初始的卷积神经网络模型进行优化训练，得到训练好的呼吸压力深度学习模型。
在本公开实施例中，如图7所示，所述调整模块400，包括：
第二确定单元401，用于确定所述第二输出流量和所述第一输出流量的第二差值，并基于所述第二差值确定所需的输出流量调节指令值；
调整单元402，用于基于所述所需的输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行调整。
在本公开实施例中，如图8所示，所述系统还包括：判断模块600，用于：
判断基于所述流量调节指令值调节后，使用者的生理参数是否正常，若正常，停止调整，否则基于调整后的使用者的生理参数调整所述呼吸机输出的流量。
综上所述，本实施例提出的一种基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制系统，可以解决现有呼吸机等设备的高原失效问题，拓宽使用场景；同时减少呼吸机对睡眠过程的干扰，增强调控效果与智能化水平，提升睡眠效能。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取使用者所处的环境大气压力、第一目标输出压力和生理参数；
根据使用者所处的环境大气压力和所述第一目标输出压力对呼吸机输出的初始输出流量进行修正，得到第一输出流量；
将所述生理参数输入到预先建立的呼吸压力深度学习模型中，得到当前生理参数所需的呼吸压力，并基于所述当前生理参数所需的呼吸压力确定呼吸机所需的第二输出流量；
根据所述第二输出流量和所述第一输出流量确定维持使用者生理参数的稳定所需的输出流量调节指令值，并基于所述输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行控制。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生理参数包括：心率、血氧饱和度。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据使用者所处的环境大气压力和所述第一目标输出压力对呼吸机输出的初始输出流量进行修正，得到第一输出流量，包括：
确定在使用者所处的环境大气压力下呼吸机所需的初始输出流量，并计算所述初始输出流量对应的压力值；
判断所述初始输出流量对应的压力值是否等于第一目标输出压力，若是，将所述初始输出流量作为所述当前环境下呼吸机对应的第一输出流量，否则，确定所述第一目标输出压力与所述初始输出流量对应的压力值的第一差值，并基于所述第一差值调整所述初始输出流量，直至所述第一目标输出压力与所述调整后的初始输出流量对应的压力值的第一差值为零。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述呼吸压力深度学习模型的训练过程包括：
获取所述环境大气压力下各呼吸机受试者的心率、血氧饱和度，及其对应的呼吸机输出压力，并构建训练集；
以所述训练集中的各呼吸机受试者的心率、血氧饱和度为初始的卷积神经网络模型的输入，以所述训练集中的呼吸机输出压力为初始的卷积神经网络模型的输出，对所述初始的卷积神经网络模型进行优化训练，得到训练好的呼吸压力深度学习模型。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二输出流量和所述第一输出流量确定维持使用者生理参数的稳定所需的输出流量调节指令值，并基于所述输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行控制，包括：
确定所述第二输出流量和所述第一输出流量的第二差值，并基于所述第二差值确定所需的输出流量调节指令值；
基于所述所需的输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行调整。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断基于所述流量调节指令值调节后，使用者的生理参数是否正常，若正常，停止调整，否则基于调整后的使用者的生理参数调整所述呼吸机输出的流量。
7.一种基于环境压力与生理参数的呼吸机压力控制系统，其特征在于，所述系统包括：
获取模块，用于获取使用者所处的环境大气压力、第一目标输出压力和生理参数；
第一修正模块，用于根据使用者所处的环境大气压力和所述第一目标输出压力对呼吸机输出的初始输出流量进行修正，得到第一输出流量；
确定模块，用于将所述生理参数输入到预先建立的呼吸压力深度学习模型中，得到当前生理参数所需的呼吸压力，并基于所述当前生理参数所需的呼吸压力确定呼吸机所需的第二输出流量；
调整模块，用于根据所述第二输出流量和所述第一输出流量确定维持使用者生理参数的稳定所需的输出流量调节指令值，并基于所述输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行控制。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述生理参数包括：心率、血氧饱和度。
9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述第一修正模块，包括：
第一确定单元，用于确定在使用者所处的环境大气压力下呼吸机所需的初始输出流量，并计算所述初始输出流量对应的压力值；
第一判断单元，用于判断所述初始输出流量对应的压力值是否等于第一目标输出压力，若是，将所述初始输出流量作为所述当前环境下呼吸机对应的第一输出流量，否则，确定所述第一目标输出压力与所述初始输出流量对应的压力值的第一差值，并基于所述第一差值调整所述初始输出流量，直至所述第一目标输出压力与所述调整后的初始输出流量对应的压力值的第一差值为零。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述调整模块，包括：
第二确定单元，用于确定所述第二输出流量和所述第一输出流量的第二差值，并基于所述第二差值确定所需的输出流量调节指令值；
调整单元，用于基于所述所需的输出流量调节指令值对所述呼吸机输出的流量进行调整。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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