JP2004357865A - Controlling process and controlling device of gas delivery servomechanism for respirator - Google Patents

Controlling process and controlling device of gas delivery servomechanism for respirator Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a controlling process which enables an enlargement in stability margin of controlling a gas delivery servomechanism for a respirator. <P>SOLUTION: The flow quantity F of supporting gas is detected and the estimated flow quantity ^F of the supporting gas is estimated by an observer 54. Then, a flow quantity deflection ΔF between the detected flow quantity F and the estimated flow quantity ^F is determined to acquire the information regarding the spontaneous respiratory pressure Pmus of a patient, and the targeted pressure Pin for controlling the servomechanism 20 is computed based on the above information. The margin of a stability limit of the total system 14 can be enlarged by computation of the targeted pressure Pin based on the above flow quantity deflection ΔF. Thereby, runaway is prevented to easily occur even when the actual total system is changed. Also the responsiveness of an assist can be improved comparing with the former PAV method. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人工呼吸器に用いられるガス供給サーボ機構の制御方法およびおよび制御装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
患者が自発呼吸を行う場合における吸気期間の人工呼吸器のガス供給サーボ機構(以下単にサーボ機構と称する)の制御方法として、プロポーショナルアシストベンチレーション法(比例支援換気法、Proportional Assist Ventilation、略称PAV法)がある。
【0003】
図24は、従来技術の人工呼吸器1と患者2とを含む全体の系5を示すブロック線図である。PAV法を実現する人工呼吸器1は、サーボ機構3と、サーボ機構3を制御する制御装置4とを含む。制御装置4は、支援ガスの流量を検出して、その検出した流量に基づいて、サーボ機構3の吐出圧力を決定する。
【0004】
制御装置4は、流量ゲインKfaを支援ガスの流量Fに乗算した第1演算値(Kfa・F)と、体積ゲインKvaを患者の肺内に供給される支援ガスの体積Vに乗算した第2演算値(Kva・F/s)とを求め、第1演算値および第2演算値を加算して目標圧力Pinを演算する。なお、流量ゲインKfaは、推定した気道抵抗^Rにアシスト率αを乗算した値であり、体積ゲインKvgは、推定した肺のエラスタンス^Eにアシスト率αを乗算した値である。なお^R=Rでかつ^E=Eである場合のアシスト率αをAとする。
【0005】
制御装置4は、演算した目標圧力Pinをサーボ機構3に与える。目標圧力Pinが与えられたサーボ機構3は、目標圧力Pinに基づいて、支援圧力Pventで支援ガスを吐出する。流量ゲインKfaおよび体積ゲインKvaが適切に設定されることによって、サーボ機構3は、患者の自発呼吸圧力Pmusを比例増幅した支援圧力Pventを与える(たとえば特許文献1参照)。
【0006】
図25は、従来技術の全体の系5における自発呼吸時の換気量Vmusとアシスト呼吸時の換気量Vastとの関係を示すグラフである。上述したように^R=Rでかつ^E=Eである場合のアシスト率αをAとすると、支援圧力Pventは、自発呼吸圧力Pmusの時間変化に応じて、自発呼吸圧力Pmusの1/(1+A)倍の増幅率で増幅される。これによって人工呼吸器によるアシスト呼吸時の換気量Vastは、自発呼吸時の換気量Vmusの1/(1+A)倍に増幅される。
【0007】
また上述した従来技術では、患者の気道抵抗^Rおよび肺のエラスタンス^Eを精度よく決定したうえで、流量ゲインKfaおよび体積ゲインKfgを決定する必要がある。そこで他の従来の技術として患者の気道抵抗Rおよび肺のエラスタンスEを決定する方法が開示されている(たとえば特許文献2)。
【0008】
【特許文献1】
特許公報2714288号明細書
【特許文献2】
特表平11−502755号公報
【0009】
【発明が解決しようとする課題】
従来技術の全体の系5は、支援圧力Pventと自発呼吸圧力Pmusとを加算した圧力(Pvent+Pmus)で、支援ガスを患者に供給する。したがって正帰還機構を含んでいる。この正帰還機構によって、全体の系が不安定となるおそれがあり、ランナウェイと称されるオーバーアシストを生じる場合がある。
【0010】
たとえばランナウェイは、流量ゲインKfaおよび体積ゲインKvaが適切でない場合、サーボ機構3に遅れがある場合、患者の状態が変動した場合、その他の外乱が与えられた場合などに生じやすい。ランナウェイが生じると、支援ガスの流量は、発散して収束することなく増幅する。これによって患者の肺や気道を破壊するおそれがあり、従来技術では強制的にアシストを停止せざるを得ない場合がある。
【0011】
ランナウェイが生じやすい原因は、従来技術の全体の系5の安定余裕が小さく、過渡応答が不安定となりやすいからである。全体の系5の安定余裕が小さいと、全体の系が少し変動しただけでも、安定限界を超えてしまい、ランナウェイが生じる可能性がある。また全体の系5が不安定にならないように、流量ゲインKfaおよび体積ゲインKvaを設定する必要があり、ゲイン選択の自由度が低く、また適切なゲインを調整するのが困難となるという問題がある。
【0012】
したがって本発明の目的は、人工呼吸器と患者とを含む全体の形における安定余裕を大きくすることができる人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御方法および制御装置を提供することである。
【0013】
【課題を解決するための手段】
請求項1記載の本発明は、患者の自発呼吸圧力Pmusに対応する目標圧力Pinに基づいて、酸素を含む支援ガスを、患者の自発呼吸圧力Pmusに対応した支援圧力Pventで、患者の気道に供給する人工呼吸器のガス供給サーボ機構を制御する制御方法であって、
患者の気道に供給された支援ガスの流量Fを検出する流量検出工程と、
患者の呼吸器官をモデル化した流量推定手段を用いて、支援圧力Pventで支援ガスを供給した場合に、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fを推定する流量推定工程と、
前記検出された流量Fと前記推定された流量^Fとの流量偏差ΔFを演算する偏差演算工程と、
前記流量偏差ΔFに基づいて前記目標圧力Pinを演算し、その目標圧力Pinを前記サーボ機構に与える制御量演算工程とを含むことを特徴とする人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御方法である。
【0014】
請求項1記載の本発明に従えば、流量検出工程で支援ガスの流量Fを検出するとともに、流量推定工程で流量推定手段によって支援ガスの流量^Fを推定する。検出した支援ガスの流量Fは、患者の自発呼吸圧力Pmusによって変化するが、推定した支援ガスの流量^Fは、患者の自発呼吸圧力Pmusの影響を受けない。したがって検出した支援ガスの流量Fと推定した支援ガスの流量^Fとの流量偏差ΔFを求めることによって、患者の自発呼吸圧力Pmusに関する情報を取得することができる。
【0015】
制御量演算工程では、この流量偏差ΔFに基づいて、サーボ機構を制御するための目標圧力Pinを演算する。したがって目標圧力Pinもまた、患者の自発呼吸圧力Pmusに対応した圧力となる。このように演算した目標圧力Pinを前記サーボ機構に与えることによって、逐次変化する自発呼吸圧力Pmusに対応した支援圧力Pventで、支援ガスを患者の気道に供給することができる。
【0016】
さらに前記流量偏差ΔFに基づいて、目標圧力Pinを演算することによって、検出した支援ガスの流量Fのみに基づいて目標圧力Pinを演算する従来技術に比べて、患者と人工呼吸器とを含む全体の系を正帰還構成になりにくくすることができ、全体の系の安定限界に対する余裕を大きくすることができる。これによって外乱が生じる場合、サーボ機構に時間遅れがある場合、正確に患者の呼吸器官モデルを設定できない場合、患者の状態が変化する場合などであっても、ランナウェイを生じにくくすることができる。これによって患者の負担を低減することができる。
【0017】
また請求項2記載の本発明は、前記流量推定工程では、前記サーボ機構に目標圧力Pinが与えられてから前記サーボ機構が支援圧力Pventで支援ガスを供給するまでの時間変化に基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fを推定することを特徴とする。
【0018】
請求項2記載の本発明に従えば、サーボ機構の時間特性に応じて支援ガスの流量^Fを演算する。たとえば流量推定工程では、むだ時間要素を考慮したサーボ機構の伝達関数に対応して支援ガスの流量^Fを演算する。これによってより精度よく支援ガスの流量^Fを算出することができる。また患者が支援ガスを吸引する吸気期間と、サーボ機構が支援ガスを患者の気道に供給する供給期間とがずれることを防止することができる。いわゆる非同期状態を防ぐことができる。これによって患者の呼吸動作における負担をさらに低減することができる。
【0019】
また請求項3記載の本発明は、患者の自発呼吸圧力Pmusに対応する目標圧力Pinに基づいて、酸素を含む支援ガスを、患者の自発呼吸圧力Pmusに対応した支援圧力Pventで、患者の気道に供給する圧力支援式人工呼吸器のガス供給サーボ機構を制御する制御装置であって、
患者の気道に供給された支援ガスの流量Fを検出する流量検出手段と、
患者の呼吸器官をモデル化した呼吸器官モデルを有し、支援圧力Pventで支援ガスを供給した場合に、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fを推定する流量推定手段と、
前記検出された流量Fと前記推定された流量^Fとの流量偏差ΔFを演算する偏差演算手段と、
前記流量偏差ΔFに基づいて前記目標圧力Pinを演算し、その目標圧力Pinを前記サーボ機構に与える制御量演算手段とを含むことを特徴とする人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置である。
【0020】
請求項3記載の本発明に従えば、流量検出手段で支援ガスの流量Fを検出するとともに、流量推定手段で流量推定手段によって支援ガスの流量^Fを推定する。検出した支援ガスの流量Fは、患者の自発呼吸圧力Pmusによって変化するが、推定した支援ガスの流量^Fは、患者の自発呼吸圧力Pmusの影響を受けない。したがって偏差演算手段で検出した支援ガスの流量Fと推定した支援ガスの流量^Fとの流量偏差ΔFを求めることによって、患者の自発呼吸圧力Pmusに関する情報を取得することができる。
【0021】
制御量演算手段では、この流量偏差ΔFに基づいて、サーボ機構を制御するための目標圧力Pinを演算する。したがって目標圧力Pinもまた、患者の自発呼吸圧力Pmusに対応した圧力となる。このように演算した目標圧力Pinをサーボ機構に与えることによって、逐次変化する自発呼吸圧力Pmusに対応した支援圧力Pventで、支援ガスを患者の気道に供給することができる。
【0022】
さらに制御量演算手段が、前記流量偏差ΔFに基づいて、目標圧力Pinを演算することによって、検出した支援ガスの流量Fのみに基づいて目標圧力Pinを演算する従来技術に比べて、患者と人工呼吸器とを含む全体の系を正帰還構成になりにくくすることができ、全体の系の安定限界に対する余裕を大きくすることができる。これによって外乱が生じる場合、サーボ機構に時間遅れがある場合、正確に患者の呼吸器官モデルを設定できない場合、患者の状態が変化する場合などであっても、ランナウェイを生じにくくすることができる。これによって患者の負担を低減することができる。
【0023】
また請求項4記載の本発明は、前記流量推定手段は、前記サーボ機構をモデル化したサーボ機構モデルを有し、前記サーボ機構に目標圧力Pinが与えられてから、サーボ機構が支援圧力Pventで支援ガスを供給するまでの時間変化に基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fを推定することを特徴とする。
【0024】
請求項4記載の本発明に従えば、サーボ機構の時間特性に応じて支援ガスの流量^Fを演算する。たとえば流量推定工程では、むだ時間要素を考慮したサーボ機構の伝達関数に基づいて支援ガスの流量^Fを演算する。これによってより精度よく支援ガスの流量^Fを算出することができる。また患者が支援ガスを吸引する吸気期間と、サーボ機構が支援ガスを患者の気道に供給する供給期間とがずれることを防止することができる。いわゆる非同期状態を防ぐことができる。これによって患者の呼吸動作における負担をさらに低減することができる。
【0025】
また請求項5記載の本発明は、前記流量推定手段は、流量検出手段をモデル化した検出手段モデルを有し、患者の気道に供給された支援ガスの流量Fを検出してから、検出手段が検出結果を出力するまでの時間変化に基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fを推定することを特徴とする。
【0026】
請求項5記載の本発明に従えば、検出手段の時間特性に応じて支援ガスの流量^Fを演算する。たとえば流量推定工程では、むだ時間要素を考慮した検出手段の伝達関数に基づいて支援ガスの流量^Fを演算する。これによってより精度よく支援ガスの流量^Fを算出することができる。また検出手段の検出遅れに起因して生じる非同期状態を防ぐことができる。これによって患者の呼吸動作における負担をさらに低減することができる。
【0027】
また請求項6記載の本発明は、前記制御量演算手段は、予め設定される流量ゲインKFGを前記流量偏差ΔFに乗算した第1演算値と、予め設定される体積ゲインKVGを前記流量偏差ΔFの積分値に乗算した第2演算値とを求め、
第1演算値および第2演算値を加算して目標圧力Pinを演算することを特徴とする。
【0028】
請求項6記載の本発明に従えば、流量偏差ΔFは、自発呼吸圧力Pmusによって生じる流量変化量である。流量偏差ΔFを前述するように演算することによって、自発呼吸圧力Pmusに対応した目標圧力Pinを演算することができる。この場合、流量ゲインKFGおよび体積ゲインKVGを適切に設定することによって、自発呼吸圧力Pmusに比例増幅した圧力で支援ガスを患者の気道に供給することができる。
【0029】
たとえば、患者の呼吸器官モデルを精度よく求めることができた場合、流量ゲインKFGを患者の気道抵抗RよりもB倍大きく、かつ体積ゲインKVGを肺のエラスタンスEよりもB倍大きく設定することによって、自発呼吸圧力Pmusの(1+B)倍の圧力で支援ガスを患者の気道に供給することができる。
【0030】
さらに請求項3の本発明に示すように、全体の系の安定性を向上することができるので、ゲインの選択の自由度を大きくすることができ、適切なゲインを選択することができる。たとえば流量ゲインKFGは、PI制御における比例ゲインに相当する。したがって流量ゲインKFGを調整することで、自発呼吸圧力Pmusに対する速応性を向上することができる。また体積ゲインKVGは、PI制御における積分ゲインに相当する。したがって体積ゲインKFGを調整することで、目標圧力Pinの定常ゲインを調整することができる。
【0031】
また請求項7記載の本発明は、前記流量推定手段は、目標圧力Pinに基づいて、患者の気道内の圧力^Pawを演算する気道圧力演算器をさらに有し、
前記呼吸器官モデルは、自発呼吸圧力Pmusが存在しない場合に、肺の弾性復元力によって生じる肺胞圧力^Palvを、気道圧力演算器で演算した気道内の圧力^Pawから減算する比較器と、
比較器によって減算される減算値を、予め設定される推定気道抵抗^Rで除算して、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fを推定する推定流量演算器と、
支援ガス供給開始時刻から推定流量演算器で演算される支援ガスの流量^Fを順次積算して、支援ガス供給開始時刻から患者の気道に供給されるべき支援ガスの体積^Vを演算する支援ガス体積演算器と、
前記演算した支援ガスの体積^Vに、予め設定される肺の推定エラスタンス^Eを乗算して肺胞圧力Palvを演算し、減算器に与える肺胞圧力演算器とを備えることを特徴とする。
【0032】
請求項7記載の本発明に従えば、気道圧力演算器によって演算される目標圧力Pinに基づいて、患者の気道内の圧力^Pawを演算し、その気道内の圧力^Pawから支援ガスの流量^Fを推定する。気道圧力演算器が、サーボ機構の過渡特性、検出手段の検出遅れ、制御装置の演算遅れなどを考慮することによって、精度よく支援ガスの流量^Fを求めることができる。
【0033】
また各演算器および比較器によって、支援ガスの流量^Fは、気道内の圧力^Pawから肺胞圧力Palvを減算し、その減算値を推定気道抵抗^Rで除算して求める。また肺胞圧力Palvは、演算される支援ガスの流量^Fを積算して支援ガスの体積^Vを求め、支援ガスの体積^Vに、推定エラスタンス^Eを乗算して求める。これによって患者の呼吸器官のモデルを実現することができる。
【0034】
たとえば|^R・s+^E|<|R・s+E|と設定されるかぎり、患者とサーボ機構と制御装置とを含む全体の系を、必ず負帰還機構に構成することができる。これによって安定限界に対する余裕を大きくすることができる。なお上式において^Rは推定気道抵抗、^Eは推定エラスタンス、Rは実際の患者の気道抵抗、Eは、実際の患者の肺のエラスタンス、sはラプラス演算子を表わす。
【0035】
また請求項8記載の本発明は、前記推定気道抵抗^Rは、支援ガスの流量にかかわらず一定に設定される第1抵抗係数と、前記推定流量演算器で演算される支援ガスの流量^Fに基づく第2抵抗係数とを加算した値であり、
前記推定エラスタンス^Eは、前記支援ガス体積演算器で演算される支援ガス体積^Vに基づく値であることを特徴とする。
【0036】
請求項8記載の本発明に従えば、推定気道抵抗^Rとして、第1抵抗係数と第2抵抗係数とを加算した値に設定される。また推定エラスタンス^Eとして、支援ガス体積^Vに基づいて設定される。これによって流量推定手段が有する呼吸器官モデルで、実際の患者の呼吸器管をより精度よく実現することができる。これによって自発呼吸圧力Pmusに精度よく対応した目標圧力Pinを演算することができる。
【0037】
推定気道抵抗^Rおよび推定エラスタンスは、患者の呼吸器官に関する各係数を表わす変数に設定される。たとえば推定気道抵抗^Rは、乱流抵抗を考慮したRoehlの一般式に基づいて決定される。また推定エラスタンス^Eは、その逆数であるコンプライアンスの飽和特性およびヒステリシス特性に基づいて決定される。
【0038】
また請求項9記載の本発明は、前記推定気道抵抗^Rおよび推定エラスタンス^Eの少なくとも一方を、患者の気道に供給された支援ガスの流量Fおよび外部から入力される入力値のいずれかに基づいて、変更する変更手段をさらに含むことを特徴とする。
【0039】
請求項9記載の本発明に従えば、前記推定気道抵抗^Rおよび推定エラスタンス^Eは、制御中に変更可能に設定されることで、利便性を向上することができる。たとえば患者の状態、サーボ機構の種類などに応じて、推定気道抵抗^Rおよび推定エラスタンス^Eを変更することで、患者の呼吸器系のモデルを実際の気道抵抗および肺のエラスタンスの変化に追従させることができる。
【0040】
また請求項10記載の本発明は、前記支援圧力Pventを検出する圧力検出手段をさらに含み、
流量推定手段は、圧力検出手段によって検出される支援圧力Pventに基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fを推定することを特徴とする。
【0041】
請求項10記載の本発明に従えば、実際に支援圧力Pventを検出することによって、サーボ機構の遅れを調べる必要がなく、正確な支援圧力Pventを取得することができる。これによって自発呼吸圧力Pmusを精度よく推定することができる。
【0042】
また請求項11記載の本発明は、予め定められる支援圧力Pventで、酸素を含む支援ガスを患者の気道に供給した場合に、患者の自発呼吸圧力Pmusを推定する推定装置であって、
患者の気道に供給された支援ガスの流量Fを検出する流量検出手段と、
患者の呼吸器官をモデル化した呼吸器官モデルを有し、支援圧力Pventで支援ガスを供給した場合に、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fを推定する流量推定手段と、
前記検出された流量Fと前記推定された流量^Fとの流量偏差ΔFを演算する偏差演算手段と、
前記流量偏差ΔFに基づいて、患者の自発呼吸圧力Pmusを推定する自発呼吸圧力推定手段とを含むことを特徴とする患者の自発呼吸圧力の推定装置である。
【0043】
請求項11記載の本発明に従えば、流量検出手段によって支援ガスの流量Fを検出し、推定流量演算手段によって、支援ガスの流量^Fを推定する。検出された支援ガスの流量Fは、患者の自発呼吸圧力Pmusによって変化するが、推定された支援ガスの流量^Fは、患者の自発呼吸圧力Pmusの影響がない。
【0044】
したがって偏差演算手段が演算した流量偏差ΔFは、患者の自発呼吸圧力Pmusを表わす値となる。この流量偏差ΔFに基づくことによって、自発呼吸圧力推定手段は、患者の自発呼吸圧力Pmusを推定することができる。これによって自発呼吸圧力Pmusを無侵襲で推定できることとなり、たとえば患者の呼吸の状態をガイダンスとして医療従事者にその情報を提供することができる。
【0045】
【発明の実施の形態】
図1は、本発明の実施の一形態の人工呼吸器17と患者18を示すブロック図である。人工呼吸器17は、人工呼吸器のガス供給サーボ機構(以下単にサーボ機構と称する)20と、サーボ機構20を制御する制御装置21とを含む。サーボ機構20は、酸素を含む支援ガス16を患者の気道15に供給する。支援ガス16はたとえば適切に加圧した大気中の空気である。またサーボ機構20は、たとえばポンプなどのガス供給手段を制御し、ガス供給手段が吐出する支援ガスの圧力を制御可能である。
【0046】
患者18が自発呼吸を行う場合において、吸気期間のサーボ機構20の制御方法として、プロポーショナルアシストベンチレーション法(比例支援換気法、Proportional Assist Ventilation、略称PAV法)がある。本発明の制御装置21は、PAV法の本来の目的に従ってサーボ機構20を制御する。サーボ機構20は、自発呼吸圧力Pmusに比例する支援圧力Pventで、支援ガス16を患者の気道15に供給する。自発呼吸圧力Pmusは、横隔膜などの呼吸筋の動作によって生じる肺の外部から作用する圧力である。また本実施の形態において支援圧力Pventは、サーボ機構20の吐出圧力とほぼ等しいとする。
【0047】
PAV法に従って制御されるサーボ機構20は、患者18が支援ガス16を強く吸引すればするほど、より高い圧力で支援ガス16を患者に供給する。また患者18の吸引力が弱くなるにつれて、供給する支援ガス16の圧力を低くし、患者が支援ガスの吸引を終えるとともに支援ガス16の供給を停止する。
【0048】
このようにサーボ機構20を制御することによって、患者18の呼吸努力に応じた圧力で支援ガス16を供給することができ、呼吸動作における患者18の負担を低減することができる。
【0049】
制御装置21は、患者の自発呼吸圧力Pmusに対応する目標圧力Pinを演算し、目標圧力Pinをサーボ機構20に与える。目標圧力Pinが与えられたサーボ機構20は、患者の自発呼吸圧力Pmusに対応した支援圧力Pventで、支援ガス16を患者の気道15に供給する。
【0050】
なお、本発明の実施の形態において、「(s)」が付される記号は、ラプラス領域における伝達関数であることを示し、「(jω)」が付される記号は、周波数伝達関数であることを示す。また「^」が付される値は、実際の値ではなく推測値または演算値であることを示し、「s」は、ラプラス演算子を示す。
【0051】
制御装置21は、流量検出手段50と、流量推定手段51と、偏差演算手段52と、制御量演算手段53とを含む。流量検出手段50は、実際に患者の気道15に供給された支援ガス16の流量Fを検出する。以下、流量検出手段50によって検出される流量を検出流量Fと称する場合がある。検出流量Fは、自発呼吸圧力Pmusが加わった状態での呼吸器系の流量となる。
【0052】
流量検出手段50は、吸気管路25を流れる支援ガス16の流量を測定する。吸気管路25は、サーボ機構20の圧力源から患者の気道に支援ガス16を導く管路である。たとえば流量検出手段50は、差圧式流量計によって実現される。流量検出手段50は、支援ガスの流量Fを検出すると、その検出流量Fを偏差演算手段52に与える。
【0053】
流量推定手段51は、患者の呼吸器管を模擬してモデル化した呼吸器官モデルであるオブザーバ54を有する。オブザーバ54は、制御量演算手段53によって演算される目標圧力Pinに対応する情報に基づいて、自発呼吸圧力Pmusが存在しない場合に、患者に供給されるであろう支援ガスの流量^Fを演算する。
【0054】
以下、流量推定手段51によって推定される流量を推定流量Fと称する場合がある。推定流量^Fは、支援圧力Pventに相当する、気道圧力の演算値^Pawでの呼吸器系の流量となる。流量推定手段51は、支援ガスの流量^Fを推定すると、その推定流量^Fを偏差演算手段52に与える。
【0055】
偏差演算手段52は、検出流量Fから推定流量^Fを減算した値となる流量偏差ΔFを演算し、演算結果を制御量演算手段53に与える。制御量演算手段53は、前記流量偏差ΔFに、予め設定されるゲインを付与して、支援圧力Pventに関連する目標圧力Pinを演算する。
【0056】
制御量演算手段53は、演算した目標圧力Pinを、流量推定手段51および、サーボ機構20にそれぞれ与える。サーボ機構20は、制御量演算手段53から与えられる目標圧力Pinに基づいた吐出圧力、すなわち支援圧力Pventで、支援ガス16を患者の気道15に供給する。また流量推定手段51は、制御量演算手段53から与えられる目標圧力Pinに基づいて、推定流量^Fを順次演算する。
【0057】
図2は、本発明の実施の一形態の全体の系14を具体的に示すブロック線図である。流量推定手段51は、オブザーバ54のほかに、遅れ補償部55をさらに有する。遅れ補償部55は、たとえばサーボ機構20の遅れ要素、空気回路の遅れ要素など、全体の系14を構成する各構成部の一次遅れ要素およびむだ時間要素などの遅れ要素を補償する。本実施の形態では、遅れ補償部55は、気道圧力演算器55となる。
【0058】
気道圧力演算器55は、目標圧力Pinに基づいて、患者の気道圧力^Pawを演算する。以下、気道圧力演算器55によって演算される患者の気道圧力を演算気道圧力^Pawと称し、実際の患者の気道圧力を単に気道圧力Pawと称する場合がある。気道圧力演算器55は、演算した気道圧力^Pawをオブザーバ54に与える。
【0059】
オブザーバ54は、患者の呼吸器官モデルに基づいて、演算気道圧力^Pawで支援ガスを患者の気道に供給した場合における、支援ガスの推定流量^Fを推定する。オブザーバ54は、比較器56と、推定流量演算器57と、支援ガス体積演算器58と、肺胞圧力演算器59とを有する。
【0060】
比較器56は、気道圧力演算器55から演算気道圧力^Pawが与えられるとともに肺胞圧力演算部59から演算肺胞圧力^Palvが与えられる。比較器56は、演算気道圧力^Pawから演算肺胞圧力^Palvを減算し、その値を推定流量演算器57に与える。演算肺胞圧力^Palvについては、後述する。
【0061】
推定流量演算器57は、比較器56によって減算される減算値を、予め設定される推定気道抵抗^Rで除算して、その除算値を推定流量^Fとして演算する。
【0062】
推定気道抵抗^Rは、患者の気道抵抗を推定した値であり、たとえば医療関係者によって予め設定される。また推定気道抵抗^Rは、測定機器によって検出される検出値によって予め設定されていてもよい。また後述するように、本発明の全体の系14では、推測気道抵抗^Rは、実際の患者の気道抵抗Rに対して正確に一致させなくてもよい。
【0063】
支援ガス体積演算器58は、支援ガス供給開始時刻から推定流量演算器57で演算される推定流量^Fを順次積算し、その積算値を支援ガスの体積^Vとして演算する。支援ガス体積演算器58は、いわゆる積分器となる。以下、支援ガス体積演算器58によって演算される支援ガスの体積を演算体積^Vと称し、実際の支援ガスの体積Vと区別する場合がある。
【0064】
肺胞圧力演算器59は、前記演算体積^Vに、予め設定される肺の推定エラスタンス^Eを乗算し、その乗算値を前記演算肺胞圧力^Palvとして演算する。肺胞圧力演算器59は、演算した演算肺胞圧力^Palvを比較器56に与える。演算肺胞圧力^Palvは、肺胞内の圧力を推定した値であり、実際の肺胞圧力Palvと区別して称する場合がある。
【0065】
肺の推定エラスタンス^Eは、患者の肺のエラスタンスを推定した値であり、たとえば医療関係者によって予め設定される。また推定する肺のエラスタンス^Eは、換気力学検査装置などの測定機器によって検出される検出値によって予め設定されていてもよい。また後述するように、本発明の全体の系14では、肺のエラスタンス^Eは、実際の患者の肺のエラスタンスEに対して正確に一致させなくてもよい。
【0066】
支援ガスが気道を流れる場合、支援ガスの流量Fにほぼ比例する圧力損失が生じて、気道圧力よりも肺内の圧力は低くなる。気道抵抗Rは、この支援ガスの流量Fと圧力損失との関係を表わす。支援ガスの流量Fに気道抵抗Rを乗算した値(F・R)は、気道の抵抗に起因する損失圧力となる。たとえば一般的な気道抵抗Rは、5〜30(cmH0)/(リットル/秒)、である。ただし気道抵抗Rは、患者の状態によって大きく変動する。
【0067】
また支援ガスが肺内に供給される場合、肺内に供給された支援ガスの体積Vの増加にほぼ比例して肺胞内圧力Palvが増加する。肺のエラスタンスEは、この支援ガスの体積Vと肺胞内圧力Palvとの関係を表わす。支援ガスの体積Vに肺のエラスタンスを乗算した値(V・E)は、肺胞内圧力Palvとなる。この肺胞内圧力Palvは、支援ガスの流入に反抗する圧力となる。たとえば一般的な肺のエラスタンスEは、1/20〜1/50(ミリリットル)/(cmHO)である。ただし肺のエラスタンスEは、患者の状態によって大きく変動する。
【0068】
このような呼吸器管の特性に基づいて、オブザーバ54が有する呼吸器官モデルが設定される。オブザーバ54が有する呼吸器官モデルは、以下の関係に設定される。
【0069】
【数1】

Figure 2004357865
【0070】
すなわちオブザーバ54が有する呼吸器官モデルは、自発呼吸圧力Pmusがゼロとした場合の患者の呼吸器官のモデルである。このモデルでは、演算気道圧力^Pawから演算肺胞圧力^Palvを減算した値は、推定流量^Fに推定気道抵抗^Rを乗算した値と等しい。また推定流量^Fを支援ガス供給開始時刻から積分した値が演算体積^Vと等しい。また演算肺胞圧力^Palvは、肺の推定エラスタンス^Eに演算体積^Vを乗算した値と等しい。
【0071】
したがって演算気道圧力^Pawを入力値とし、推定流量^Fを出力値とした場合には、オブザーバ54の伝達関数は、次式によって表わされる。
【0072】
【数2】
Figure 2004357865
【0073】
ここで、^Rは、推定気道抵抗を示し、^Eは、肺の推定エラスタンスを示す。また他の式についても、上式に示す記号について同様の意味を表わす。このようなオブザーバ54が有する呼吸器官モデルは、実施の一例であって、患者の呼吸器官をモデル化した他のモデルであってもよい。
【0074】
制御量演算手段53は、偏差演算手段52によって演算される流量偏差ΔFに予め設定される係数である流量ゲインKFGを乗算した第1演算値(KFG・ΔF)と、支援ガス供給開始時刻から流量偏差ΔFを順次積算した値に予め設定される係数である体積ゲインKVGを乗算した第2演算値(KVG・ΔF/s)とを求め、第1演算値および第2演算値を加算して支援圧力Pventに関連する目標圧力Pinを演算する。流量偏差ΔFを入力値とし、目標圧力Pinを出力値とした場合には、制御量演算手段53の伝達関数は、次式によって表わされる。
【0075】
【数3】
Figure 2004357865
【0076】
ここで、KFGは、流量ゲインを示し、KVGは、体積ゲインを示す。また他の式についても、上式に示す記号について同様の意味を表わす。たとえば流量ゲインKFGは、推定した気道抵抗^Rに予め定める流量増幅ゲインβFGを乗算した値に設定され、体積ゲインKVGは、推定した肺のエラスタンス^Eに予め定める体積増幅ゲインを乗算した値に設定される。なお、前記流量増幅ゲインβFGと、体積増幅ゲインβVGとを同じ値に設定した場合には、それらを単に増幅ゲインβと称する。さらに^R=Rでかつ^E=Eである場合の増幅ゲインβをBとする。
【0077】
上述した流量推定手段51、偏差演算手段52、制御量演算手段53は理解を容易にするために、個別に説明したが、等価変換されて整理されてもよい。また流量推定手段51、偏差演算手段52および制御量演算手段53は、数値演算可能なコンピュータが、予め定める動作プログラムを実行することによって実現されてもよい。
【0078】
本発明の実施の一形態では、サーボ機構20の伝達関数は、むだ時間要素を含んでいる。図2には、サーボ機構20の伝達関数のうち、むだ時間要素を除いた伝達関数Gc(s)と、むだ時間要素の伝達関数e−τ・sとを個別に図示する。すなわち目標圧力Pinを入力値とし、吐出圧力Pventを出力値とした場合には、サーボ機構20の伝達関数は、次式によって表わされる。
Gc(s)・e−τ・s …(6)
【0079】
ここでGc(s)は、むだ時間要素を除いたサーボ機構20の伝達関数を示す。またeは、自然対数を示し、τは、目標圧力Pinが与えられてからサーボ機構20が支援圧力Pventの調整を開始するまでに要するむだ時間を示す。また他の式についても、上式に示す記号について同様の意味を表わす。
【0080】
また実際の患者の呼吸器管においては、支援圧力Pventの他に自発呼吸圧力Pmusが与えられることが、オブザーバ54の呼吸器官モデルと異なる。なお、本発明の実施の形態においては、吸気管路での圧力損失が小さいとして、サーボ機構20の吐出圧力となる支援圧力Pventと、実際の患者の気道圧力Pawとが等しいとする。
【0081】
図3は、本発明の全体の系14における自発呼吸時の換気量Vmusとアシスト呼吸時の換気量Vastとの関係を示すグラフである。支援圧力Pventは、自発呼吸圧力Pmusの時間変化に応じて、自発呼吸圧力Pmusの(1+B)倍の増幅率で増幅される。換気量は、支援ガスが肺に流れた体積と等しい。ここで、Bは、上述したように^R=Rでかつ^E=E出ある場合の増幅ゲインβを示す。本実施の形態の人工呼吸器17によるアシスト呼吸時の換気量Vastは、自発呼吸時の換気量Vmusの(1+B)倍に増幅される。
【0082】
患者の状態が呼気期間から吸気期間に切換ると、患者は横隔膜などの呼吸筋を動作させる。これによって自発呼吸時の換気量Vmusおよび自発呼吸圧力Pmusは、時間経過とともに徐々に増大し、あるピーク値P1に達すると徐々に減少する。そして患者の状態が吸気期間から呼気期間に切換る。
【0083】
通常、吸気期間において自発呼吸時の患者の換気量Vmusおよび自発呼吸圧力Pmusは、時間に対する波形として、まず穏やかな漸増カーブを描き、次に極大値から急速な減少カーブを描く。ただし患者の状態によって、患者の換気量Vmusおよび自発呼吸圧力Pmusは、大幅に変動しそのピーク値P1および吸気期間W1が変動する。
【0084】
制御装置21に制御されるサーボ機構20は、患者の自発呼吸圧力Pmusに予め定める増幅ゲインβに基づいて比例増幅した気道圧力Pawとなるように、支援圧力Pventで支援ガスを吐出する。たとえば、自発呼吸圧力Pmusのピーク値P1が小さく、吸気期間W1が短い場合には、気道圧力Pawのピーク値P2が小さく、支援ガスが供給される期間W2が短くなるように、支援圧力Pventが制御される。同様に、自発呼吸圧力Pmusのピーク値P1が大きく、吸気期間W1が長い場合には、気道圧力Pawのピーク値P2が大きく、支援ガスが供給される期間W2が長くなるように、支援圧力Pventが制御される。
【0085】
以上のように本実施の形態の制御装置21によれば、流量偏差ΔFに基づいて、支援圧力Pventを決定する。検出流量Fは、患者の自発呼吸圧力Pmusによって変化するが、推定流量^Fは、患者の自発呼吸圧力Pmusの影響を受けない。したがって流量偏差ΔFは、自発呼吸圧力Pmusの変化を抽出した値となる。すなわち検出が通常困難な自発呼吸圧力Pmusを推測することができ、自発呼吸圧力Pmusを外乱とみなした場合の外乱オブザーバとして構成することができる。
【0086】
このように、自発呼吸圧力Pmusに関係する流量偏差ΔFに応じて目標圧力Pinを演算することによって、自発呼吸圧力Pmusにほぼリアルタイムで追従する支援圧力Pventで、支援ガスを患者に供給することができる。
【0087】
図4は、図2の本発明の全体の系14を等価変換して整理して示すブロック線図である。本発明の全体の系14は、自発呼吸圧力Pmusを入力値とし、自発呼吸圧力Pmusと支援圧力Pventとの加算値を出力値とすると、その伝達関数は、次式によって表わされる。
【0088】
【数4】
Figure 2004357865
【0089】
ここで、各記号については、上述する記号にそれぞれ対応する。
Gc(s)=1、^R=R、^E=E、KFG=^R・B、KVG=^E・Bとすると、本発明の全体の系14では、自発呼吸圧力Pmusと支援圧力Pventとを加算した圧力(Pmus+Pvent)が、自発呼吸圧力Pmusの(1+B)倍に増幅される。すなわち正確に気道抵抗RおよびエラスタンスEを正確に推定可能な場合には、Bが0より大きい限り、必ず増幅することができる。
【0090】
図5は、図24に示す従来技術の全体の系5を等価変換して示すブロック線図である。従来技術の全体の系5は、自発呼吸圧力Pmusを入力値とし、自発呼吸圧力Pmusと支援圧力Pventとの加算値を出力値とすると、その伝達関数は、次式によって表わされる。
【0091】
【数5】
Figure 2004357865
【0092】
ここで各記号は、上述する記号にそれぞれ対応する。
Gc(s)=1、^R=R、^E=E、Kfa=^R・A、Kva=^E・A、とすると、従来技術の全体の系5では、自発呼吸圧力Pmusと支援圧力Pventとを加算した圧力(Pmus+Pvent)が、自発呼吸圧力Pmusの1/(1−A)倍に増幅される。この場合、A<0またはA>1となると、自発呼吸圧力Pmusを増幅することができない。
【0093】
上述したように本発明の全体の系14では、Bが0よりも大きい限り増幅することができるが、従来技術の全体の系5では、Aが0<A<1となる必要がある。したがって本発明の全体の系14は、ゲイン選択の自由度を高くすることができる。
【0094】
なお、推定気道抵抗^Rおよび推定エラスタンス^Eが、実際の気道抵抗Rおよび実際のエラスタンスEに対して、全く同一の値にすることは不可能であり、一般的には、これらの値にずれがある場合(^R≠R、^E≠E)が通常である。さらに人工呼吸器17を実現するサーボ機構には、何らかの遅れが存在するのが通常である場合(Gc(s)≠1)であり、このような一般的な場合については後述する。
【0095】
従来技術および本発明の全体の系5,14において、患者の状態の変化、各パラメータの設定誤差、外乱などの要因によっては、その過渡応答が不安定となる場合がある。この場合、過度の圧力の支援ガスが患者に供給されてランナウェイを生じる場合がある。
【0096】
しかしながら本発明の全体の系14では、後述するように、従来技術の全体の系5に比べて、安定となる余裕度が高い。したがって患者の状態変化が生じても、各パラメータの設定誤差があっても、ゲインを大きく設定しても、外乱などが作用しても、ランナウェイを生じにくくすることができる。
【0097】
図6は、モデルの安定度を説明するためのグラフである。全体の系において、安定度余裕、すなわち不安定状態になりにくさについて判定するために、ナイキスト線図が用いられる。
【0098】
たとえば全体の系における安定余裕の判定方法の一つとして、一巡伝達関数のベクトル軌跡47と安定限界点Lとが最も近接する距離∇Mに基づいて安定余裕を判定方法がある。この距離∇Mは、モジュラスマージン∇Mと称される。モジュラスマージン∇Mは、一巡伝達関数がGOL(jω)で表わされる場合、次式によって表わされる。なお、モジュラスマージン∇Mが大きければ大きいほど、全体の系は不安定になりにくいと判定される。
∇M=|1+GOL(jω)|min …(9)
【0099】
従来技術の全体の系5におけるモジュラスマージン∇Myは、(1)式から、次式によって表わされる。
【0100】
【数6】
Figure 2004357865
【0101】
また本発明の実施の一形態の全体の系14におけるモジュラスマージン∇Mkは、(8)式から、次式によって表わされる。
【0102】
【数7】
Figure 2004357865
【0103】
ただし、(10)式および(11)式は、比較を容易にするために、Kfa=^R・α、Kva=^E・α、KFG=^R・β、KVG=^E・βとする。
【0104】
また呼吸器系の推定誤差が本発明の場合と従来の場合とで同一であり、かつ^R/R=^E/E=aとして仮定すると、モジュラスマージン∇Mは、次式で表わせる。
【0105】
【数8】
Figure 2004357865
【0106】
ここでaは、推定値と実際の値とのずれを示し、αおよびβは、自発呼吸圧力Pmusに対して、支援圧力Pventを増幅する増幅率に関係する値である。
【0107】
サーボ機構20の伝達関数Gc(jω)は、一般的に一次遅れ要素とむだ時間要素とを含む。すなわちサーボ機構20の伝達関数Gc(jω)を次式に示す。
【0108】
【数9】
Figure 2004357865
【0109】
ここでTcは、サーボ機構20の時定数である。またeは、自然対数を示し、τは、サーボ機構20のむだ時間を示す。このような伝達関数をサーボ機構20が有する場合における、全体の系のナイキスト線図を以下に示す。
【0110】
図7は、a<1である場合の本発明の全体の系14のナイキスト線図を示す。また図8は、a<1である場合の従来技術の全体の系5のナイキスト線図を示す。
【0111】
(12)式から、従来技術の全体の系5の場合、α・aは、0<α・a<1となる必要がある。この場合には、一巡伝達関数のベクトル軌跡は、正帰還構成(ポジティブフィードバック)のサーボ機構20の伝達関数−Gc(jω)の要素を有する。これによって図8に示すように、角周波数ωがゼロの状態から角周波数ωが増加するにつれて、実軸の負の領域から原点Oに向かうように描かれる。したがって従来の全体の系5のベクトル軌跡は、角周波数ωがゼロのときに安定限界点Lに最も近接する。これによって全体の系5が安定であったとしてもモジュラスマージン∇Myは小さく、アシスト率αを大きくすると不安定になりやすい。
【0112】
(13)式から、本発明の全体の系14の場合、a<1であるならば、一巡伝達関数のベクトル軌跡は、負帰還構成(ネガティブフィードバック)のサーボ機構20の伝達関数Gc(jω)の要素を有する。したがって図7に示すように、角周波数ωがゼロの状態から角周波数ωが増加するにつれて、実軸の正の領域から原点Oに向かうように描かれる。したがって本発明の全体の系14は、角周波数ωが0よりも進んだときに安定限界点Lに最も近接する。これによって従来の全体の系5に比べて、本発明の全体の系14のモジュラスマージン∇Mkは大きくなる。したがって増幅ゲインβを大きくしたとしても不安定になりにくい。また具体的に述べれば、|^R・s+^E|<|R・s+E|と設定できる限り、必ず負帰還機構に構成することができる。
【0113】
たとえば図7に示すβ=9の本発明の全体の系14のベクトル軌跡48と、図8に示すα=0.9の従来技術の全体の系5のベクトル軌跡49とは、同じ増幅率に設定した場合を示す。図7および図8からも明らかのように、本発明の全体の系14のほうが、従来技術の全体の系5に比べてモジュラスマージン∇Mが大きく、安定余裕が大きいことが分かる。
【0114】
図9は、a>1である場合の本発明の全体の系14のナイキスト線図を示す。また図10は、a>1である場合の従来技術の全体の系5のナイキスト線図を示す。本発明の全体の系14は、a>1となる場合には、正帰還構成の伝達関数Gc(jω)の要素を有する。このような場合であっても、(12)式および(13)式から、本発明の全体の系14のモジュラスマージン∇Mkは、従来技術の全体の系のモジュラスマージン∇Myよりも大きい。
【0115】
たとえば図9に示すβ=5の本発明の全体の系14のベクトル軌跡148と、図10に示すα=0.8333の従来技術の系5のベクトル軌跡149とは、同じ増幅率に設定した場合を示す。図9および図10からも明らかのように、a>1であっても、本発明の全体の系14のほうが従来技術の全体の系5に比べてモジュラスマージン∇Mが大きく、安定余裕が大きいことが分かる。
【0116】
以上のように、本発明の実施の形態の全体の系14では、安定余裕を向上することができ、不安定となりにくくすることができる。すなわち各パラメータの設定誤差、患者の状態変化、外乱などによって、制御装置21が模擬した全体の系14に対して、実際の全体の系が異なる場合であっても、正帰還構成になりにくく、ランナウェイを防止することができる。これによって患者の負担をさらに低減したサーボ機構の制御方法を実現することができる。
【0117】
さらに推定気道抵抗^Rおよび推定エラスタンス^Eが、実際の気道抵抗RおよびエラスタンスEに対して少々ずれた場合であっても、上述したように全体の系の安定余裕が大きいので、全体の系14が不安定となることが防がれ、増幅ゲインβを調整することで、支援圧力Pventを増幅することができる。特に上述したようにa<1すなわち、^R<R、^E<Eとなることによって、必ず負帰還のフィードバック構成となり、安定余裕をより大きく設定することができる。したがって医師などが患者の状態を確認して、^R<R、^E<Eとなる推定気道抵抗^Rと推定エラスタンス^Eを設定することによって、正確な気道抵抗RおよびエラスタンスEを求めなくても、ランナウェイが生じる可能性が小さくなり、サーボ機構を制御することができる。
【0118】
たとえば現実に起こりうる例として、患者の気道に痰が詰まった場合、一般的に想定する気道抵抗Rに比べ、実際の気道抵抗Rは大きくなる。このような場合は、本発明の全体の系は、^Rに対してRが大きくなるので、より安定側に推移することになる。
【0119】
また、本発明の実施の形態では、流量偏差ΔFに応じて目標圧力Pinを演算することによって、ほぼリアルタイムの自発呼吸圧力Pmusに基づいて、支援圧力Pventが決定される。したがって、患者の自発呼吸圧力Pmusが逐次その波形のパターン、ピーク値および発生期間が変化したとしても、そのときの自発呼吸圧力Pmusに基づいた支援圧力Pventを与えることができる。
【0120】
これによって自発呼吸圧力Pmusに比例増幅した支援圧力Pventの支援ガスを患者の気道に供給するという圧力支援式人工呼吸器の本来の目的をより確実に実現することができる。またサーボ機構から患者を離脱させていく経過処置を好適に実現することができる。
【0121】
図11は、気道圧力演算器55を示すブロック線図である。たとえば気道圧力演算器55は、サーボ機構20を模擬してモデル化したサーボ機構モデルを有する。この場合、気道圧力演算器55は、目標圧力Pinが与えられると、サーボ機構20が吐出するであろう吐出圧力、すなわち支援圧力Pventを演算する。具体的には、気道圧力演算器55に設定される伝達関数Gp(s)が、サーボ機構20の過渡特性を模擬した伝達関数Gc(s)・e−τ・sに設定される。
【0122】
このように気道圧力演算器55の伝達関数Gp(s)が設定されることによって、サーボ機構20の過渡特性に起因して時間経過とともに変化する演算気道圧力^Pawを演算することができる。
【0123】
気道圧力演算器55は、演算した演算気道圧力^Pawを、オブザーバ54に与える。また気道圧力演算器55は、吸気管路の管路抵抗、制御装置のサンプリング時間、圧力の伝播遅れなどを考慮することによって、気道圧力^Pawをさらに正確に推定することができる。
【0124】
図12は、制御量演算手段53を示すブロック線図である。制御量演算手段53は、体積演算器64と、流量演算器65と、体積ゲイン乗算器66と、流量ゲイン乗算器67と、第1加算器68と、第2加算器69とを含む。
【0125】
体積演算器64は、支援ガス供給開始時刻から流量偏差ΔFを順次積算した値に推定エラスタンス^Eを乗算した体積演算値(^E・ΔF/s)を演算する。体積ゲイン乗算器66は、前記体積演算値に予め定める体積増幅ゲインβVGを乗算し、その値を第1加算器68に与える。
【0126】
また流量演算器65は、偏差演算手段52によって演算される流量偏差ΔFに、推定気道抵抗^Rを乗算した流量演算値(ΔF・^R)を演算する。流量ゲイン乗算器67は、前記流量演算値に予め定める流量ゲインβFGを乗算し、その値を第1加算器68に与える。第1加算器68は、体積ゲイン乗算器67から与えられる演算値と、流量ゲイン乗算器66から与えられる演算値とを加算し、目標圧力Pinとして、サーボ機構20に与える。これによって体積増幅ゲインβVGおよび流量増幅ゲインβFGをそれぞれ個別に設定することができ、利便性を向上することができる。
【0127】
また図12に示すように、流量演算器64および体積演算器65は、演算結果を第2加算器69にそれぞれ与える。第2加算器69は、流量演算器64の演算結果と体積演算器65の演算結果を加算し、自発呼吸圧力^Pmusとして演算することができる。なお、体積増幅ゲインβVGおよび流量増幅ゲインβFGが等しい値βとなる場合、演算した自発呼吸圧力^Pmusに対して(1+β)倍に増幅した目標圧力Pinを演算することができる。
【0128】
また制御装置21は、表示手段63を有していてもよい。表示手段63は、自発呼吸圧力推定器61の第2加算器69が演算した自発呼吸圧力^Pmusを取得し、取得した自発呼吸圧力^Pmusを表示することができる。これによって医師などは、無侵襲で患者の呼吸の強さである自発呼吸圧力Pmusを確認することができる。
【0129】
図13は、本発明の実施の一形態の全体の系14のシミュレーション結果である。図13には、制御装置21が、図11および図12に示す構成を有する場合のシミュレーション結果である。また、推定気道抵抗^Rおよび推定エラスタンス^Eが、実際の気道抵抗Rおよび実際のエラスタンスEに対してずれがある場合(^R≠R、^E≠E)で、かつサーボ機構20の伝達関数が、一次遅れ要素とむだ時間要素とを含む場合(Gc(s)・e−τ・s≠1)について示す。
【0130】
【表1】
Figure 2004357865
【0131】
表1には、図13の全体の系の各パラメータの設定値を示す。シミュレーションでは、模擬的に自発呼吸圧力Pmusを設定し、その設定される自発呼吸圧力Pmusが与えられる場合における、支援ガスの検出流量F、支援ガスの検出体積V、推定自発呼吸圧力^Pmus、支援圧力Pventの時間応答を求めている。
【0132】
図14は、従来技術の全体の系5のシミュレーション結果である。図14は、図13と対応するように各パラメータが設定される。すなわち流量ゲインKfaが^R・αに設定され、体積ゲインKvaが^E・αに設定され、増幅率が10倍に設定される。また他のパラメータについては、図13と同様である。
【0133】
図14に示すように、従来技術の全体の系5では、速応性が悪い結果として、患者の吸気期間が終了する吸気終了時刻T1で、支援ガスの流量Fがゼロとならず、図14(2)にF1で示す流量の支援ガスが患者の気道に供給されてしまう。すなわち、患者の状態が、吸気状態から呼気状態に切換った後も、支援ガスを患者に供給することになり、いわゆる非同期状態となる。非同期状態となると、患者の負担が大きくなる。
【0134】
また図14(1)および図14(4)に示すように、全体の系5の速応性の不足によって、支援圧力Pventが自発呼吸圧力Pmusに対して比例した波形とならず、これによっても患者の負担が大きくなる。
【0135】
これに対して、本発明の全体の系14は、サーボ機構20の過渡特性に応じて支援圧力Pventが設定されるので、図13(2)に示すように、吸気終了時刻T1で、支援ガスの検出流量Fがゼロとなる。すなわち本発明の全体の系14では、非同期状態が生じる可能性を小さくする設定、または調整が可能であり、患者の自発呼吸圧力Pmusに応じた吸気期間でのみ、支援ガスを供給することができる。
【0136】
また図13(1)および図13(5)に示すように、自発呼吸圧力Pmusに比例した支援圧力Pventを与えることができる。本発明の全体の系14では、増幅ゲインβを増大させても、非同期状態となることがない。また推定気道抵抗^Rおよび推定エラスタンス^Eが、実際の推定気道抵抗RおよびエラスタンスEに対して誤差がある場合であっても、非同期状態となることがない。このように非同期状態となることを防止することによって、患者の負担をさらに低減して、人工呼吸を行うことができる。
【0137】
このように非同期状態を解消し、自発呼吸圧力Pmusに比例した支援圧力Pventを与えることができるのは、制御装置21が、サーボ機構20および空気回路による圧力伝達の遅れを予測したモデルを内方し、そのモデルに基づいて、流量推定値^Fを推定しているからである。
【0138】
図15は、表1に示すパラメータのうち、増幅ゲインβを19に変更した場合のシミュレーション結果である。図15に示すように、増幅ゲインβを極端に大きくした場合、本実施の形態の全体の系14では、図15(2)に示すように、支援ガスの流量Fが振動的となる場合がある。このように支援圧力Pventが振動的となることは、あまり好ましくない。
【0139】
図16は、図15に示す状態から流量ゲイン乗算器67によって流量増幅ゲインβFGを流量演算値を50%に減少させた場合のシミュレーション結果である。支援ガスの流量Fが振動的な場合には、流量増幅ゲインβFGを減少させて、その値を第1加算器68に与えることによって、図16に示すように支援ガスの流量が振動的になることを防止することができる。これによって支援ガスの流量が振動的になることなく、増幅率を増幅させることができる。
【0140】
また、流量増幅ゲインβKGは、PI制御における比例ゲインに相当する。したがって流量増幅ゲインβKGを調整することで、自発呼吸圧力Pmusに対する速応性を向上することができる。また体積増幅ゲインβVGは、PI制御における積分ゲインに相当する。したがって体積増幅ゲインβVGを調整することで、目標圧力Pinの定常ゲインを調整することができる。
【0141】
このように体積増幅ゲインβVGおよび流量増幅ゲインβFGを調整することによって、定常ゲインと合わせて、速応性および減衰性などの制御特性を向上して目標圧力Pinを設定することができる。なお、本発明の全体の系14は、上述したように、安定性が向上されているので、パラメータ選択の自由度が大きく、増幅ゲインβを増幅したり、体積増幅ゲインβVGおよび流量増幅ゲインβFGを変更しても、ランナウェイが生じにくく、好適に調整することができる。
【0142】
図17は、人工呼吸器17の一例を示すブロック図である。制御装置21は、コンピュータを含む制御装置本体33と、流量検出手段50と、入力手段39と、表示手段40と、サーボアンプ48とを含む。また制御装置21は、気道圧力検出手段61をさらに含んでいてもよい。
【0143】
流量検出手段50は、サーボ機構20の吸気管路25を流れる気体の流量を電気信号に変換し、その電気信号を制御装置本体33に与える。入力手段39は、医師および看護士などのサーボ機構20を管理する管理者からの推定気道抵抗R^および推定エラスタンス^E、増幅ゲインβ、サーボ機構20の時定数Tcおよびむだ時間τなどが入力される。入力手段39は、入力された情報を示す信号を制御装置本体33に与える。
【0144】
表示手段40は、患者の気道圧力を報知する報知手段である。表示手段40は、制御装置本体33から受ける表示指令信号に基づいて、患者の自発呼吸圧力Pmusの時間的変化を示す波形を表示画面に表示する。
【0145】
サーボアンプ48は、制御装置本体33が演算した目標圧力Pinを示す信号をポンプ用アクチュエータ31に与える。ポンプ用アクチュエータ31は、目標圧力Pinを示す信号に基づいてポンプを制御し、サーボ機構20の吐出圧力がフィードバック制御される。
【0146】
制御装置本体33は、インターフェース101と、演算部102と、一時記憶部103と、記憶部104とを含む。インターフェース101は、接続される流量検出手段50からの信号が入力されて、その信号を演算部102に与える。記憶部104は、制御装置本体33が実行すべきプログラムが記憶され、演算部102が記憶部104に記憶されるプログラムを読み出して実行することによって、前記流量推定手段51、偏差演算手段52、制御量演算手段53を実現することができる。これによって制御装置本体33は、前述するサーボ機構20の制御を行うことができる。また記憶部104は、コンパクトディスクなどのコンピュータ読取可能な記録媒体であってもよい。
【0147】
サーボ機構20は、制御装置21によって、吐出する支援ガスの圧力が制御可能なものであり、患者の気道15に支援ガスを導く吸気管路25が形成されていれば、特に限定されない。たとえば図17に示すようにベローズ型ポンプを有する人工呼吸器であってもよい。また配管を介して支援ガスを供給する人工呼吸器であってもよい。
【0148】
サーボ機構20の過渡特性は、患者の状態に比べて大きく変動することがなく、予めその特性を求めることができる。たとえばサーボ機構20の伝達関数が予め求められて、その伝達関数の要素が前記気道圧力演算器55に設定される。同様に流量検出手段の検出遅れなども予め求められて、制御装置21に与えられる。
【0149】
図18は、本発明のさらに他の実施の形態の全体の系13を示すブロック線図である。図18に示す全体の系13は、図2に示す全体の系14に対して、流量推定手段51の構成の一部が異なる以外は、同一の構成を有する。したがって同様の構成については、説明を省略し、図2の全体の系14に対応する符号を付する。
【0150】
流量推定手段51は、検出遅れ演算器60をさらに有する。検出遅れ演算器60は、流量検出手段50を模擬してモデル化した検出手段モデルを有する。この場合、検出遅れ演算器60は、オブザーバ54から推定流量^Fが与えられると、流量検出手段50の検出遅れに基づいた推定流量^Fを演算し、この演算結果を偏差演算手段52に与える。偏差演算手段52は、検出遅れ演算器60が演算した推定流量^Fから、流量検出手段50によって検出された検出流量を減算して、流量偏差ΔFを演算する。これによって流量推定手段51は、患者の気道に供給された支援ガスの流量Fを検出してから、検出手段50が検出結果を出力するまでの時間変化に基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fをさらに精度よく演算することができる。したがって非同期状態をさらに確実に防止することができる。
【0151】
図19は、本発明のさらに他の実施の形態の全体の系12を示すブロック線図である。図19に示す全体の系12は、図2に示す全体の系14に対して、流量推定手段51の構成の一部が異なる以外は、同一の構成を有する。したがって同様の構成については、説明を省略し、図2の全体の系14に対応する符号を付する。
【0152】
流量推定手段51に換えて、圧力検出手段61を備えてもよい。圧力検出手段61は、患者の気道内の圧力である気道圧力Pawを検出する。そして圧力検出手段61は、検出した気道圧力Pawをオブザーバ54に与える。このようにしても、上述した効果を達成することができる。また気道圧力Pawを検出することで、サーボ機構20の遅れの影響を考慮することなく、気道圧力Pawを取得することができ、自発呼吸圧力Pmusに正確に対応した支援圧力Pventで支援ガスを患者の気道に与えることができる。
【0153】
図20は、本発明のさらに他の実施の形態の全体の系11を示すブロック線図である。図20に示す全体の系11は、図2に示す全体の系14の気道圧力演算器55に設定される伝達関数Gp(s)が、次式で表わされた場合について、等価変換したモデルである。
【0154】
【数10】
Figure 2004357865
【0155】
ここで、γは、0<γ<1に設定される係数であり、他の記号については、上述する記号にそれぞれ対応する。この伝達関数は、実際の気道抵抗R、実際の肺エラスタンスEが既知である場合を示しており、実際の気道抵抗R、実際の肺エラスタンスEが不明の場合には、(15)式は、次式によって代用される。
【0156】
【数11】
Figure 2004357865
【0157】
このように気道圧力演算器55の伝達関数を設定して、図20に示す全体の系11に設定することによって、サーボ機構20のむだ時間要素による遅れを、γ・Gc(s)・e−τ・sの要素によって補償することができ、好適にサーボ機構のむだ時間の遅れを補償することができる。
【0158】
このように気道圧力演算器55は、目標圧力Pinに基づいて気道圧力Pawを推定できればよい。したがって気道圧力演算器55の伝達関数Gp(s)が、サーボ機構20の特性を模擬した伝達関数Gc(s)以外に設定されていてもよい。
【0159】
図21は、本発明のさらに他の実施の形態の全体の系10を示すブロック線図である。図21に示す全体の系10は、図2に示す全体の系14に対して、流量推定手段51に設定される推定気道抵抗^Rおよび推定エラスタンス^Eの設定が異なる以外は、同一の構成を有する。したがって同様の構成については、説明を省略し、図2の全体の系14に対応する符号を付する。
【0160】
図22は、気道抵抗Rを説明するためのグラフである。気道内を流れる支援ガスの流れが層流となる場合には、気道圧力Pawに比例して、その流速が直線的に変化する。しかし実際には、気道は、分岐を繰り返し太さも均一でないので、支援ガスの流れは乱流となる。したがって乱流抵抗を考慮して推定気道抵抗^Rを設定する。
【0161】
具体的には、流量推定手段51に設定される前記推定気道抵抗^Rは、支援ガスの流量にかかわらず一定に設定される第1抵抗係数^Rと、前記推定流量演算器で演算される支援ガスの流量^Fに基づく第2抵抗係数^Kとを加算した値である。第1抵抗係数^Rおよび第2抵抗係数^Kは、患者の気道抵抗に応じた係数に設定される。また肺のみならず胸郭などを含めた呼吸器官全体の抵抗を、推定気道抵抗^Rとして設定してもよい。他の近似式で表わされる推定気道抵抗^Rによって気道抵抗Rを近似してもよい。
【0162】
図23は、肺のコンプライアンスを説明するためのグラフである。流量推定手段51に設定される推定エラスタンス^Eは、前記支援ガス体積演算器で演算される支援ガス体積^Vに基づく値であり、肺のコンプライアンスCの逆数となる。コンプライアンスCは、患者の吸気期間中においては、支援ガスの体積Vの増加とともに非線形的に増加し、飽和特性とヒステリシス特性とを有する。
【0163】
肺胞圧力演算器59が、予めコンプライアンスCと支援ガスの体積との関係を示す情報を予め取得することによって、コンプライアンスが非線形である場合を考慮したであっても、正確に肺胞圧力Palvを演算することができる。
【0164】
このようにより非線形となる呼吸器管のモデルをオブザーバが有することによって、より精度よく推定流量^Fを推定することができる。これによって自発呼吸圧力Pmusを精度よく推定することができるとともに、推定した自発呼吸圧力Pmusに応じて、支援圧力Pventを決定することができる。
【0165】
上述した本発明の実施の形態は、本発明の一例示であって、発明の範囲内において、構成を変更することができる。たとえば上述したブロック線図は、本発明の例示に過ぎず、同様の効果を得ることができるならば、等価変換されてもよい。また検出流量Fが与えられたコンピュータが目標圧力Pinを演算する場合、各手段がソフトウエアによって実現されてもよい。
【0166】
また推定気道抵抗Rおよび推定エラスタンスEは、医師が適切に設定してもよいが、予め計測器器によって測定した気道抵抗RおよびエラスタンスEを用いてもよい。また特許文献2に開示される推定方法によって求められる気道抵抗^Rおよびエラスタンス^Eを用いてもよい。
【0167】
【発明の効果】
以上のように請求項1記載の本発明によれば、自発呼吸圧力Pmusに対応する目標圧力Pinを、流量偏差ΔFに基づいて演算する。したがって自発呼吸圧力Pmusに比例増幅した支援圧力Pventの支援ガスを患者の気道に供給するという圧力支援式人工呼吸器の本来の目的を確実に実現することができる。
【0168】
さらに検出した支援ガスの流量Fにゲインを直接付与して圧力情報値を作成する従来技術に比べて、全体の系の安定限界に対する余裕を大きくすることができる。これによってランナウェイが生じにくい系を構成することができる。したがって外乱が生じたり、時間遅れがあったり、患者の呼吸器官の状態が変化したりして、実際の全体の系が変動した場合であっても、正帰還構成になりにくく、ランナウェイを防止することができる。ランナウェイを防止することによって、患者の負担をさらに低減したサーボ機構の制御方法を実現することができる。
【0169】
また請求項2記載の本発明によれば、サーボ機構の時間特性に応じて支援ガスの流量^Fを演算することで、より精度よく支援ガスの流量^Fを演算することができる。また患者が支援ガスを吸引する呼気期間と、サーボ機構が支援ガスを患者の気道に供給する供給期間とがずれることを防止することができ、人工呼吸器の応答性を改善することができる。いわゆる非同期状態を防ぐことができる。これによって患者の呼吸動作における負担をさらに低減することができる。
【0170】
また請求項3記載の本発明によれば、制御量演算手段が自発呼吸圧力Pmusを表わす値である流量偏差ΔFに基づいて、目標圧力Pinを決定する。したがって自発呼吸圧力Pmusに比例増幅した支援圧力Pventの支援ガスを患者の気道に供給するという圧力支援式人工呼吸器の本来の目的を確実に実現することができる。
【0171】
さらに検出した支援ガスの流量Fにゲインを直接付与して圧力情報値を作成する従来技術に比べて、全体の系の安定限界に対する余裕を大きくすることができる。これによってランナウェイが生じにくい制御系を構成することができる。したがって外乱が生じたり、時間遅れがあったり、患者の呼吸器官の状態が変化したりして、実際の全体の系が変動した場合であっても、正帰還構成になりにくく、ランナウェイを防止することができる。ランナウェイを防止することによって、患者の負担をさらに低減したサーボ機構の制御方法を実現することができる。
【0172】
また請求項4記載の本発明によれば、サーボ機構の時間特性に応じて支援ガスの流量^Fを演算することで、より精度よく支援ガスの流量^Fを演算することができる。また患者が支援ガスを吸引する呼気期間と、サーボ機構が支援ガスを患者の気道に供給する供給期間とがずれることを防止することができる。いわゆる非同期状態を防ぐことができる。これによって患者の呼吸動作における負担をさらに低減することができる。
【0173】
また請求項5記載の本発明によれば、検出手段の時間特性に応じて支援ガスの流量^Fを演算する。たとえば流量推定工程では、むだ時間要素を考慮した検出手段の伝達関数に基づいて支援ガスの流量^Fを演算する。これによってより精度よく支援ガスの流量^Fを算出することができる。また検出手段の検出遅れに起因して生じる非同期状態を防ぐことができる。したがって患者の呼吸動作における負担をさらに低減することができる。
【0174】
また請求項6記載の本発明によれば、流量偏差ΔFを前述するように流量ゲインKFGおよび体積ゲインKVGとを付与することによって、患者の自発呼吸圧力Pmusの大きさに比例する支援圧力Pventを与えることができる。これによって自発呼吸圧力の時間変化に応じた支援圧力Pventで支援ガスを患者に供給することができ、患者の負担を低減することができる。
【0175】
また各流量ゲインKFGおよび体積ゲインKVGを調整することによって、自発呼吸圧力Pmusに対する速応性を向上するとともに、支援圧力Pventが振動的になることを防ぐことができる。
【0176】
また請求項7記載の本発明によれば、気道圧力演算器によって患者の気道内の圧力^Pawを演算することによって、精度よく支援ガスの流量^Fを求めることができる。たとえば気道圧力演算器は、検出流量の検出遅れ、制御装置の演算遅れなどを考慮して気道内の圧力^Pawを演算することによって、人工呼吸における非同期状態を防ぐことができる。呼吸器官モデルは、比較器と、推定流量演算器と、支援ガス体積演算器とを有し、推測される患者の気道抵抗^Rおよびエラスタンス^Eが設定される。これによって患者の呼吸器官モデルを模擬してモデル化することができる。
【0177】
また請求項8記載の本発明によれば、推定気道抵抗^Rとして第1抵抗係数と第2抵抗係数とを加算した値に設定される。また推定エラスタンス^Eとして前記支援ガス体積演算器で演算される支援ガス体積^Vに基づいて設定される。これによって患者の呼吸器系のモデルを精度よく模擬してモデル化することができ、患者の状態に精度よく対応した支援圧力Pventで支援ガスを供給することができる。これによって患者の負担をさらに低減することができる。
【0178】
また請求項9記載の本発明によれば、前記推定気道抵抗^Rおよび推定エラスタンス^Eは、制御中に変更可能に設定されることで、利便性を向上することができる。たとえば患者の状態、サーボ機構の種類などに応じて、推定気道抵抗^Rおよび推定エラスタンス^Eを変更することで、患者の呼吸器系のモデルを実際の気道抵抗および肺のエラスタンスの変化に追従させることができる。
【0179】
またたとえば支援ガスの流量変化が振動的となる場合には、推定気道抵抗Rに相当するゲインを減少させることで、支援ガスの流量変化が振動的となることを防止することができる。これによってさらに患者の負担を軽減することができる。
【0180】
また請求項10記載の本発明によれば、実際に支援圧力Pventを検出することによって、サーボ機構の遅れを調べる必要がなく、正確な支援圧力Pventを取得することができる。これによって自発呼吸圧力Pmusを精度よく推定することができる。
【0181】
また請求項11記載の本発明によれば、自発呼吸圧力Pmusを推定することができる。たとえば推定した自発呼吸圧力Pmusを表示することによって医療従事者などは、患者の自発呼吸圧力Pmusを確認することができ、患者を侵襲することなく患者の呼吸の状態を把握することができる。すなわち患者に適切な処置を行うための情報として、自発呼吸圧力Pmusを医療従事者に報知することができる。また推測した自発呼吸圧力Pmusに基づいて、サーボ機構を制御してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施の一形態の人工呼吸器17と患者18を示すブロック図である。
【図2】本発明の実施の一形態の全体の系14を具体的に示すブロック線図である。
【図3】本発明の全体の系14における自発呼吸時の換気量Vmusとアシスト呼吸時の換気量Vastとの関係を示すグラフである。
【図4】図2の本発明の全体の系14を等価変換して整理して示すブロック線図である。
【図5】図24に示す従来技術の全体の系5を等価変換して示すブロック線図である。
【図6】モデルの安定度を説明するためのグラフである。
【図7】a<1である場合の本発明の全体の系14のナイキスト線図を示す。
【図8】a<1である場合の従来技術の全体の系5のナイキスト線図を示す。
【図9】a>1である場合の本発明の全体の系14のナイキスト線図を示す。
【図10】a>1である場合の従来技術の全体の系5のナイキスト線図を示す。
【図11】気道圧力演算器55を示すブロック線図である。
【図12】制御量演算手段53を示すブロック線図である。
【図13】本発明の実施の一形態の全体の系14のシミュレーション結果である。
【図14】従来技術の全体の系4のシミュレーション結果である。
【図15】表1に示すパラメータのうち、増幅ゲインβを19に変更した場合のシミュレーション結果である。
【図16】図15に示す状態から流量ゲイン乗算器67によって流量増幅ゲインβFGを流量演算値を50%に減少させた場合のシミュレーション結果である。
【図17】人工呼吸器17の一例を示すブロック図である。
【図18】本発明のさらに他の実施の形態の全体の系13を示すブロック線図である。
【図19】本発明のさらに他の実施の形態の全体の系12を示すブロック線図である。
【図20】本発明のさらに他の実施の形態の全体の系11を示すブロック線図である。
【図21】本発明のさらに他の実施の形態の全体の系10を示すブロック線図である。
【図22】気道抵抗Rを説明するためのグラフである。
【図23】肺のコンプライアンスを説明するためのグラフである。
【図24】従来技術の人工呼吸器1と患者2とを含む全体の系5を示すブロック線図である。
【図25】従来技術の全体の系5における自発呼吸時の換気量Vmusとアシスト呼吸時の換気量Vastとの関係を示すグラフである。
【符号の説明】
14 全体の系
17 人工呼吸器
20 ガス供給サーボ機構
21 制御装置
50 流量検出手段
51 流量推定手段
52 偏差演算手段
53 制御量演算手段
54 オブザーバ
Pmus 自発呼吸圧力
Pin 目標圧力
Pvent 支援圧力
F 実際の支援ガスの流量
^F 推定される支援ガスの流量
ΔF 流量偏差[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a control method and a control device for a gas supply servo mechanism used in a ventilator.
[0002]
[Prior art]
As a control method of a gas supply servomechanism (hereinafter, simply referred to as a servomechanism) of a ventilator during an inspiration period when a patient performs spontaneous breathing, a proportional assist ventilation method (proportional assist ventilation, abbreviated PAV method) is used. ).
[0003]
FIG. 24 is a block diagram showing an entire system 5 including a prior art ventilator 1 and a patient 2. The respirator 1 that implements the PAV method includes a servo mechanism 3 and a control device 4 that controls the servo mechanism 3. The control device 4 detects the flow rate of the support gas, and determines the discharge pressure of the servo mechanism 3 based on the detected flow rate.
[0004]
The control device 4 controls the flow rate gain K fa Multiplied by the flow rate F of the support gas (K) fa F) and volume gain K va Multiplied by the volume V of the supporting gas supplied into the lungs of the patient (K va F / s), and calculates the target pressure Pin by adding the first calculated value and the second calculated value. Note that the flow rate gain K fa Is a value obtained by multiplying the estimated airway resistance ^ R by the assist rate α, and the volume gain K vg Is a value obtained by multiplying the estimated lung elastance ΔE by the assist rate α. Note that A is the assist rate α when ΔR = R and ΔE = E.
[0005]
The control device 4 gives the calculated target pressure Pin to the servo mechanism 3. The servo mechanism 3 given the target pressure Pin discharges the support gas at the support pressure Pvent based on the target pressure Pin. Flow gain K fa And volume gain K va Is appropriately set, the servo mechanism 3 provides a support pressure Pvent obtained by proportionally amplifying the spontaneous breathing pressure Pmus of the patient (for example, see Patent Document 1).
[0006]
FIG. 25 is a graph showing the relationship between the ventilation volume Vmus during spontaneous breathing and the ventilation volume Vast during assisted breathing in the entire system 5 of the related art. As described above, assuming that the assist rate α in the case of ^ R = R and ^ E = E is A, the assist pressure Pvent is 1 / (of the spontaneous breathing pressure Pmus according to the time change of the spontaneous breathing pressure Pmus. It is amplified at an amplification factor of 1 + A). As a result, the ventilation amount Vast during assisted breathing by the respirator is amplified to 1 / (1 + A) times the ventilation amount Vmus during spontaneous breathing.
[0007]
Further, in the above-described conventional technique, the airflow resistance ^ R and the elastance ^ E of the lung are accurately determined, and then the flow rate gain K fa And volume gain K fg Need to decide. Therefore, as another conventional technique, a method of determining a patient's airway resistance R and lung elastance E has been disclosed (for example, Patent Document 2).
[0008]
[Patent Document 1]
Patent Publication No. 271288
[Patent Document 2]
Japanese Patent Publication No. 11-502755
[0009]
[Problems to be solved by the invention]
The whole system 5 of the prior art supplies the support gas to the patient at a pressure (Pvent + Pmus) obtained by adding the support pressure Pvent and the spontaneous breathing pressure Pmus. Therefore, a positive feedback mechanism is included. This positive feedback mechanism may cause the entire system to become unstable, and may cause over-assist called runaway.
[0010]
For example, the runaway has a flow gain K fa And volume gain K va Is not appropriate, the servo mechanism 3 has a delay, the state of the patient fluctuates, or other disturbances are likely to occur. When a runaway occurs, the flow rate of the support gas diverges and amplifies without converging. This may damage the patient's lungs and airways, and the prior art may have to forcibly stop assist.
[0011]
The reason why runaway is likely to occur is that the stability margin of the entire system 5 of the related art is small, and the transient response tends to be unstable. If the stability margin of the entire system 5 is small, even a small change in the entire system will exceed the stability limit, and a runaway may occur. In order to prevent the entire system 5 from becoming unstable, the flow rate gain K fa And volume gain K va Must be set, and there is a problem that the degree of freedom of gain selection is low and it is difficult to adjust an appropriate gain.
[0012]
Therefore, an object of the present invention is to provide a control method and a control device of a gas supply servo mechanism of a ventilator, which can increase a stability margin in the whole form including a ventilator and a patient.
[0013]
[Means for Solving the Problems]
According to the first aspect of the present invention, based on the target pressure Pin corresponding to the patient's spontaneous breathing pressure Pmus, the support gas containing oxygen is supplied to the patient's airway at the support pressure Pvent corresponding to the patient's spontaneous breathing pressure Pmus. A control method for controlling a gas supply servo mechanism of a respirator for supplying,
A flow rate detection step of detecting a flow rate F of the support gas supplied to the airway of the patient;
A flow estimating step of estimating a flow rate ΔF of the support gas to be supplied to the patient's airway when the support gas is supplied at the support pressure Pvent using the flow estimation means modeling the respiratory organ of the patient;
A deviation calculating step of calculating a flow deviation ΔF between the detected flow F and the estimated flow ΔF;
Controlling the target pressure Pin on the basis of the flow rate deviation ΔF, and providing a control amount of the target pressure Pin to the servo mechanism. .
[0014]
According to the first aspect of the present invention, the flow rate F of the support gas is detected in the flow rate detection step, and the flow rate ΔF of the support gas is estimated by the flow rate estimation means in the flow rate estimation step. Although the detected flow rate F of the assist gas changes according to the patient's spontaneous breathing pressure Pmus, the estimated assist gas flow rate ΔF is not affected by the patient's spontaneous breathing pressure Pmus. Therefore, information on the spontaneous breathing pressure Pmus of the patient can be obtained by calculating the flow deviation ΔF between the detected flow rate F of the support gas and the flow rate ΔF of the estimated support gas.
[0015]
In the control amount calculation step, a target pressure Pin for controlling the servo mechanism is calculated based on the flow rate deviation ΔF. Therefore, the target pressure Pin also becomes a pressure corresponding to the spontaneous breathing pressure Pmus of the patient. By providing the calculated target pressure Pin to the servo mechanism, the support gas can be supplied to the patient's airway at the support pressure Pvent corresponding to the sequentially changing spontaneous breathing pressure Pmus.
[0016]
Further, by calculating the target pressure Pin based on the flow rate deviation ΔF, compared with the related art in which the target pressure Pin is calculated based only on the detected support gas flow rate F, the entirety including the patient and the ventilator is included. Can be made difficult to have a positive feedback configuration, and the margin for the stability limit of the entire system can be increased. This can make it difficult for runaway to occur even when disturbance occurs, when there is a time delay in the servo mechanism, when it is not possible to accurately set the patient's respiratory model, or when the patient's condition changes. . This can reduce the burden on the patient.
[0017]
According to a second aspect of the present invention, in the flow rate estimating step, the patient is controlled based on a time change from when the target pressure Pin is given to the servo mechanism to when the servo mechanism supplies the support gas at the support pressure Pvent. And estimating the flow rate ΔF of the support gas to be supplied to the airway of the vehicle.
[0018]
According to the present invention, the flow rate ΔF of the support gas is calculated according to the time characteristic of the servo mechanism. For example, in the flow rate estimation step, the flow rate ΔF of the support gas is calculated in accordance with the transfer function of the servo mechanism in consideration of the dead time factor. Thus, the flow rate ΔF of the support gas can be calculated more accurately. Further, it is possible to prevent a difference between an inhalation period in which the patient sucks the support gas and a supply period in which the servo mechanism supplies the support gas to the patient's airway. A so-called asynchronous state can be prevented. As a result, the burden on the patient's breathing motion can be further reduced.
[0019]
According to the third aspect of the present invention, based on the target pressure Pin corresponding to the patient's spontaneous breathing pressure Pmus, the support gas containing oxygen is supplied to the patient's airway at the support pressure Pvent corresponding to the patient's spontaneous breathing pressure Pmus. A control device for controlling a gas supply servo mechanism of a pressure-assisted ventilator to be supplied to
Flow rate detection means for detecting a flow rate F of the support gas supplied to the patient's airway;
A flow estimation unit that has a respiratory model that models a patient's respiratory organ, and that estimates a flow rate ΔF of the support gas to be supplied to the patient's airway when the support gas is supplied at the support pressure Pvent;
Deviation calculating means for calculating a flow deviation ΔF between the detected flow F and the estimated flow ΔF;
A control amount calculating means for calculating the target pressure Pin based on the flow rate deviation ΔF and providing the target pressure Pin to the servo mechanism. .
[0020]
According to the third aspect of the present invention, the flow rate detecting means detects the flow rate F of the support gas, and the flow rate estimating means estimates the flow rate ΔF of the support gas by the flow rate estimating means. Although the detected flow rate F of the assist gas changes according to the patient's spontaneous breathing pressure Pmus, the estimated assist gas flow rate ΔF is not affected by the patient's spontaneous breathing pressure Pmus. Therefore, by obtaining the flow deviation ΔF between the flow rate F of the support gas detected by the deviation calculation means and the flow rate ΔF of the support gas estimated, information on the spontaneous respiration pressure Pmus of the patient can be obtained.
[0021]
The control amount calculating means calculates a target pressure Pin for controlling the servo mechanism based on the flow rate deviation ΔF. Therefore, the target pressure Pin also becomes a pressure corresponding to the spontaneous breathing pressure Pmus of the patient. By providing the calculated target pressure Pin to the servo mechanism, the support gas can be supplied to the patient's airway at the support pressure Pvent corresponding to the sequentially changing spontaneous breathing pressure Pmus.
[0022]
Further, the control amount calculating means calculates the target pressure Pin based on the flow rate deviation ΔF, thereby comparing the patient and the artificial pressure as compared with the prior art in which the target pressure Pin is calculated based only on the detected support gas flow rate F. The whole system including the respiratory system can be made difficult to have a positive feedback configuration, and the margin for the stability limit of the whole system can be increased. This can make it difficult for runaway to occur even when disturbance occurs, when there is a time delay in the servo mechanism, when it is not possible to accurately set the patient's respiratory model, or when the patient's condition changes. . This can reduce the burden on the patient.
[0023]
According to a fourth aspect of the present invention, the flow rate estimating means has a servo mechanism model in which the servo mechanism is modeled, and after the target pressure Pin is given to the servo mechanism, the servo mechanism operates at the support pressure Pvent. The method is characterized in that a flow rate ΔF of the support gas to be supplied to the patient's airway is estimated based on a time change until the supply of the support gas.
[0024]
According to the present invention, the flow rate ΔF of the support gas is calculated according to the time characteristic of the servo mechanism. For example, in the flow rate estimation step, the flow rate ΔF of the support gas is calculated based on the transfer function of the servo mechanism in consideration of the dead time factor. Thus, the flow rate ΔF of the support gas can be calculated more accurately. Further, it is possible to prevent a difference between an inhalation period in which the patient sucks the support gas and a supply period in which the servo mechanism supplies the support gas to the patient's airway. A so-called asynchronous state can be prevented. As a result, the burden on the patient's breathing motion can be further reduced.
[0025]
According to a fifth aspect of the present invention, the flow rate estimating means has a detecting means model obtained by modeling the flow rate detecting means, and detects the flow rate F of the support gas supplied to the patient's airway before detecting the flow rate. Is characterized by estimating the flow rate ΔF of the support gas to be supplied to the patient's airway based on the time change until the detection result is output.
[0026]
According to the fifth aspect of the present invention, the flow rate ΔF of the support gas is calculated according to the time characteristic of the detection means. For example, in the flow rate estimation step, the flow rate ΔF of the support gas is calculated on the basis of the transfer function of the detection means in consideration of the dead time factor. Thus, the flow rate ΔF of the support gas can be calculated more accurately. Further, an asynchronous state caused by a detection delay of the detection means can be prevented. As a result, the burden on the patient's breathing motion can be further reduced.
[0027]
According to a sixth aspect of the present invention, the control amount calculating means includes a flow rate gain K set in advance. FG Is multiplied by the flow deviation ΔF, and a predetermined volume gain K VG And a second operation value obtained by multiplying the integral value of the flow rate deviation ΔF by
A target pressure Pin is calculated by adding the first calculated value and the second calculated value.
[0028]
According to the sixth aspect of the present invention, the flow deviation ΔF is a flow change amount caused by the spontaneous respiration pressure Pmus. By calculating the flow deviation ΔF as described above, the target pressure Pin corresponding to the spontaneous breathing pressure Pmus can be calculated. In this case, the flow rate gain K FG And volume gain K VG Can be appropriately supplied to the patient's airway at a pressure proportional to the spontaneous breathing pressure Pmus.
[0029]
For example, if a patient's respiratory model can be obtained with high accuracy, the flow rate gain K FG Is B times larger than the patient's airway resistance R and the volume gain K VG Is set to be B times larger than the elastance E of the lungs, the support gas can be supplied to the patient's airway at a pressure (1 + B) times the spontaneous breathing pressure Pmus.
[0030]
Furthermore, since the stability of the entire system can be improved, the degree of freedom of gain selection can be increased, and an appropriate gain can be selected. For example, the flow gain K FG Is equivalent to a proportional gain in PI control. Therefore, the flow gain K FG By adjusting, the quick response to the spontaneous breathing pressure Pmus can be improved. Also, the volume gain K VG Is equivalent to the integral gain in PI control. Therefore, the volume gain K FG Is adjusted, the steady-state gain of the target pressure Pin can be adjusted.
[0031]
According to a seventh aspect of the present invention, the flow rate estimating means further includes an airway pressure calculator for calculating a pressure ^ Paw in the airway of the patient based on the target pressure Pin,
The respiratory organ model, when the spontaneous respiration pressure Pmus does not exist, a comparator that subtracts the alveoli pressure ^ Palv generated by the elastic restoring force of the lung from the pressure ^ Paw in the airway calculated by the airway pressure calculator,
An estimated flow calculator that divides a subtraction value subtracted by the comparator by a preset estimated airway resistance ΔR to estimate a flow rate ΔF of the support gas to be supplied to the patient's airway;
Support for sequentially accumulating the flow rate ΔF of the support gas calculated by the estimated flow rate calculator from the support gas supply start time and calculating the volume ΔV of the support gas to be supplied to the patient's airway from the support gas supply start time A gas volume calculator,
An alveolar pressure calculator for calculating the alveolar pressure Palv by multiplying the calculated support gas volume ΔV by a preset estimated lung elastance ^ E, and providing the calculated alveolar pressure Palv to a subtractor. I do.
[0032]
According to the present invention, the pressure ^ Paw in the airway of the patient is calculated based on the target pressure Pin calculated by the airway pressure calculator, and the flow rate of the support gas is calculated from the pressure ^ Paw in the airway. Estimate ^ F. The airway pressure calculator can accurately determine the flow rate ΔF of the support gas by considering the transient characteristics of the servo mechanism, the detection delay of the detection means, the calculation delay of the control device, and the like.
[0033]
Further, the flow rate ^ F of the support gas is obtained by subtracting the alveolus pressure Palv from the pressure ^ Paw in the airway and dividing the subtracted value by the estimated airway resistance ^ R. The alveolus pressure Palv is obtained by integrating the calculated flow rate of the support gas ΔF to obtain the volume of the support gas ΔV, and multiplying the volume of the support gas ΔV by the estimated elastance ΔE. Thereby, a model of a patient's respiratory organ can be realized.
[0034]
For example, as long as | ^ R · s + ^ E | <| R · s + E | is set, the entire system including the patient, the servo mechanism, and the control device can always be configured as the negative feedback mechanism. As a result, the margin for the stability limit can be increased. In the above equation, ^ R is the estimated airway resistance, ^ E is the estimated elastance, R is the actual airway resistance of the patient, E is the elastance of the actual patient's lung, and s is the Laplace operator.
[0035]
According to the present invention, the estimated airway resistance ^ R is a first resistance coefficient that is set to be constant regardless of the flow rate of the support gas, and the flow rate of the support gas calculated by the estimated flow rate calculator ^ A value obtained by adding a second resistance coefficient based on F,
The estimated elastance ΔE is a value based on the support gas volume ΔV calculated by the support gas volume calculator.
[0036]
According to the present invention, the estimated airway resistance ΔR is set to a value obtained by adding the first resistance coefficient and the second resistance coefficient. The estimated elastance ^ E is set based on the support gas volume ^ V. As a result, the respiratory tract of the actual patient can be more accurately realized with the respiratory organ model of the flow rate estimation means. This makes it possible to calculate the target pressure Pin accurately corresponding to the spontaneous breathing pressure Pmus.
[0037]
The estimated airway resistance ΔR and the estimated elastance are set to variables representing each coefficient relating to the respiratory organ of the patient. For example, the estimated airway resistance ^ R is determined based on Roehl's general formula in consideration of turbulence resistance. The estimated elastance ΔE is determined based on the reciprocal of the saturation characteristic and the hysteresis characteristic of the compliance.
[0038]
According to a ninth aspect of the present invention, at least one of the estimated airway resistance ΔR and the estimated elastance ΔE is set to one of the flow rate F of the support gas supplied to the patient's airway and an input value input from the outside. The method further includes a changing means for changing based on the above.
[0039]
According to the ninth aspect of the present invention, the estimated airway resistance ΔR and the estimated elastance ΔE are set to be changeable during the control, so that the convenience can be improved. For example, by changing the estimated airway resistance ^ R and the estimated elastance ^ E according to the condition of the patient, the type of the servo mechanism, etc., the model of the patient's respiratory system is changed in the actual airway resistance and the elastance of the lung. Can be followed.
[0040]
The present invention according to claim 10 further includes pressure detection means for detecting the support pressure Pvent,
The flow rate estimating means estimates a flow rate ΔF of the supporting gas to be supplied to the airway of the patient based on the supporting pressure Pvent detected by the pressure detecting means.
[0041]
According to the tenth aspect of the present invention, by actually detecting the support pressure Pvent, it is not necessary to check the delay of the servo mechanism, and the accurate support pressure Pvent can be obtained. As a result, the spontaneous breathing pressure Pmus can be accurately estimated.
[0042]
The present invention according to claim 11 is an estimating apparatus for estimating a spontaneous breathing pressure Pmus of a patient when a support gas containing oxygen is supplied to a patient's airway at a predetermined support pressure Pvent,
Flow rate detection means for detecting a flow rate F of the support gas supplied to the patient's airway;
A flow estimation unit that has a respiratory model that models a patient's respiratory organ, and that estimates a flow rate ΔF of the support gas to be supplied to the patient's airway when the support gas is supplied at the support pressure Pvent;
Deviation calculating means for calculating a flow deviation ΔF between the detected flow F and the estimated flow ΔF;
A spontaneous respiratory pressure estimating means for estimating a spontaneous respiratory pressure Pmus of the patient based on the flow deviation ΔF.
[0043]
According to the present invention, the flow rate detecting means detects the flow rate F of the support gas, and the estimated flow rate calculating means estimates the flow rate ΔF of the support gas. The detected assist gas flow rate F changes depending on the patient's spontaneous breathing pressure Pmus, but the estimated assist gas flow rate ΔF is not affected by the patient's spontaneous breathing pressure Pmus.
[0044]
Therefore, the flow deviation ΔF calculated by the deviation calculating means is a value representing the spontaneous breathing pressure Pmus of the patient. Based on this flow deviation ΔF, the spontaneous breathing pressure estimating means can estimate the spontaneous breathing pressure Pmus of the patient. As a result, the spontaneous respiratory pressure Pmus can be estimated non-invasively, and the information can be provided to a healthcare worker, for example, using the respiratory state of the patient as guidance.
[0045]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
FIG. 1 is a block diagram showing a ventilator 17 and a patient 18 according to one embodiment of the present invention. The respirator 17 includes a gas supply servo mechanism (hereinafter, simply referred to as a servo mechanism) 20 of the respirator and a control device 21 that controls the servo mechanism 20. The servo mechanism 20 supplies a supporting gas 16 containing oxygen to the airway 15 of the patient. The support gas 16 is, for example, appropriately pressurized atmospheric air. Further, the servo mechanism 20 can control gas supply means such as a pump, for example, and control the pressure of the support gas discharged from the gas supply means.
[0046]
When the patient 18 performs spontaneous breathing, there is a proportional assist ventilation method (proportional assist ventilation, abbreviated PAV method) as a control method of the servo mechanism 20 during the inspiration period. The control device 21 of the present invention controls the servo mechanism 20 according to the original purpose of the PAV method. The servo mechanism 20 supplies the assist gas 16 to the patient's airway 15 at an assist pressure Pvent proportional to the spontaneous breathing pressure Pmus. The spontaneous breathing pressure Pmus is a pressure acting from the outside of the lung caused by the action of a respiratory muscle such as a diaphragm. In the present embodiment, it is assumed that the support pressure Pvent is substantially equal to the discharge pressure of the servo mechanism 20.
[0047]
The servo mechanism 20 controlled according to the PAV method supplies the assist gas 16 at a higher pressure to the patient as the patient 18 aspirates the assist gas 16 more strongly. Further, as the suction force of the patient 18 becomes weaker, the pressure of the support gas 16 to be supplied is lowered, and the patient stops sucking the support gas and stops supplying the support gas 16.
[0048]
By controlling the servo mechanism 20 in this manner, the support gas 16 can be supplied at a pressure corresponding to the respiratory effort of the patient 18, and the burden on the patient 18 in the respiratory operation can be reduced.
[0049]
The control device 21 calculates a target pressure Pin corresponding to the spontaneous breathing pressure Pmus of the patient, and gives the target pressure Pin to the servo mechanism 20. The servo mechanism 20 given the target pressure Pin supplies the support gas 16 to the patient's airway 15 at the support pressure Pvent corresponding to the patient's spontaneous breathing pressure Pmus.
[0050]
Note that, in the embodiment of the present invention, a symbol with “(s)” indicates a transfer function in the Laplace domain, and a symbol with “(jω)” indicates a frequency transfer function. It indicates that. Further, a value with "@" indicates that the value is not an actual value but an estimated value or a calculated value, and "s" indicates a Laplace operator.
[0051]
The control device 21 includes a flow detection unit 50, a flow estimation unit 51, a deviation calculation unit 52, and a control amount calculation unit 53. The flow rate detecting means 50 detects the flow rate F of the support gas 16 actually supplied to the airway 15 of the patient. Hereinafter, the flow rate detected by the flow rate detection means 50 may be referred to as a detected flow rate F. The detected flow rate F is the flow rate of the respiratory system when the spontaneous breathing pressure Pmus is applied.
[0052]
The flow detecting means 50 measures the flow rate of the support gas 16 flowing through the intake pipe 25. The inhalation conduit 25 is a conduit for guiding the support gas 16 from the pressure source of the servo mechanism 20 to the airway of the patient. For example, the flow detecting means 50 is realized by a differential pressure type flow meter. When detecting the flow rate F of the support gas, the flow rate detecting means 50 gives the detected flow rate F to the deviation calculating means 52.
[0053]
The flow rate estimating means 51 has an observer 54 which is a respiratory organ model simulating a respiratory tract of a patient. The observer 54 calculates, based on information corresponding to the target pressure Pin calculated by the control amount calculating means 53, a flow rate ΔF of the support gas that will be supplied to the patient when the spontaneous breathing pressure Pmus does not exist. I do.
[0054]
Hereinafter, the flow rate estimated by the flow rate estimation unit 51 may be referred to as an estimated flow rate F. The estimated flow rate ^ F is the flow rate of the respiratory system at the calculated airway pressure value ^ Paw corresponding to the support pressure Pvent. After estimating the flow rate ΔF of the support gas, the flow rate estimation means 51 gives the estimated flow rate ΔF to the deviation calculation means 52.
[0055]
The deviation calculating means 52 calculates a flow deviation ΔF, which is a value obtained by subtracting the estimated flow rate ΔF from the detected flow rate F, and gives the calculation result to the control amount calculating means 53. The control amount calculation means 53 calculates a target pressure Pin related to the support pressure Pvent by giving a preset gain to the flow rate deviation ΔF.
[0056]
The control amount calculating means 53 gives the calculated target pressure Pin to the flow rate estimating means 51 and the servo mechanism 20, respectively. The servo mechanism 20 supplies the support gas 16 to the patient's airway 15 at the discharge pressure based on the target pressure Pin given from the control amount calculation means 53, that is, the support pressure Pvent. Further, the flow rate estimating means 51 sequentially calculates the estimated flow rate ΔF based on the target pressure Pin given from the control amount calculating means 53.
[0057]
FIG. 2 is a block diagram specifically showing the entire system 14 according to the embodiment of the present invention. The flow rate estimating means 51 further includes a delay compensator 55 in addition to the observer 54. The delay compensating section 55 compensates for delay elements such as a primary delay element and a dead time element of each component constituting the entire system 14, such as a delay element of the servo mechanism 20 and a delay element of the air circuit. In the present embodiment, the delay compensator 55 becomes the airway pressure calculator 55.
[0058]
The airway pressure calculator 55 calculates a patient's airway pressure ^ Paw based on the target pressure Pin. Hereinafter, the airway pressure of the patient calculated by the airway pressure calculator 55 may be referred to as calculated airway pressure ^ Paw, and the actual airway pressure of the patient may be simply referred to as airway pressure Paw. The airway pressure calculator 55 gives the calculated airway pressure ^ Paw to the observer 54.
[0059]
The observer 54 estimates the estimated flow rate ^ F of the support gas when the support gas is supplied to the patient's airway at the calculated airway pressure ^ Paw based on the patient's respiratory organ model. The observer 54 includes a comparator 56, an estimated flow rate calculator 57, a support gas volume calculator 58, and an alveoli pressure calculator 59.
[0060]
The comparator 56 receives the calculated airway pressure ^ Paw from the airway pressure calculator 55 and the calculated alveolar pressure ^ Palv from the alveolar pressure calculator 59. The comparator 56 subtracts the calculated alveoli pressure ^ Palv from the calculated airway pressure ^ Paw, and gives the value to the estimated flow rate calculator 57. The calculated alveoli pressure ΔPalv will be described later.
[0061]
The estimated flow rate calculator 57 divides the subtraction value subtracted by the comparator 56 by a preset estimated airway resistance ΔR, and calculates the divided value as an estimated flow rate ΔF.
[0062]
The estimated airway resistance ΔR is a value obtained by estimating the airway resistance of the patient, and is set in advance by, for example, a medical staff. Further, the estimated airway resistance ΔR may be set in advance by a detection value detected by the measuring device. Also, as described below, in the overall system 14 of the present invention, the estimated airway resistance ^ R does not have to match the actual patient's airway resistance R exactly.
[0063]
The support gas volume calculator 58 sequentially integrates the estimated flow rate ΔF calculated by the estimated flow rate calculator 57 from the support gas supply start time, and calculates the integrated value as the support gas volume ΔV. The support gas volume calculator 58 is a so-called integrator. Hereinafter, the volume of the support gas calculated by the support gas volume calculator 58 is referred to as a calculation volume ΔV, and may be distinguished from the actual volume V of the support gas.
[0064]
The alveolar pressure calculator 59 multiplies the calculation volume ΔV by the preset estimated lung elastance ΔE, and calculates the multiplied value as the calculation alveoli pressure ΔPalv. The alveoli pressure calculator 59 gives the calculated alveoli pressure ΔPalv to the comparator 56. The calculated alveoli pressure ^ Palv is a value obtained by estimating the pressure in the alveoli, and may be referred to as an actual alveoli pressure Palv.
[0065]
The estimated elastance ス タ ン E of the lung is a value obtained by estimating the elastance of the lung of the patient, and is set in advance by, for example, a medical staff. Further, the lung elastance ΔE to be estimated may be set in advance by a detection value detected by a measurement device such as a ventilation dynamics inspection device. Also, as described below, in the overall system 14 of the present invention, the pulmonary elastance E does not have to match exactly with the actual patient's pulmonary elastance E.
[0066]
When the support gas flows through the airway, a pressure loss occurs that is substantially proportional to the flow rate F of the support gas, and the pressure in the lungs becomes lower than the airway pressure. The airway resistance R represents the relationship between the flow rate F of the support gas and the pressure loss. The value (F · R) obtained by multiplying the flow rate F of the support gas by the airway resistance R is the pressure loss due to the airway resistance. For example, a general airway resistance R is 5 to 30 (cmH 2 0) / (liter / sec). However, the airway resistance R greatly varies depending on the condition of the patient.
[0067]
When the assist gas is supplied into the lung, the intra-alveolar pressure Palv increases almost in proportion to the increase in the volume V of the assist gas supplied into the lung. The elastance E of the lung indicates the relationship between the volume V of the support gas and the intra-alveolar pressure Palv. The value (VE) obtained by multiplying the volume V of the support gas by the elastance of the lung becomes the intra-alveolar pressure Palv. The intra-alveolar pressure Palv is a pressure that opposes the inflow of the support gas. For example, a typical lung elastance E is 1/20 to 1/50 (milliliter) / (cmH 2 O). However, the elastance E of the lung greatly varies depending on the condition of the patient.
[0068]
Based on such characteristics of the respiratory tract, a respiratory organ model of the observer 54 is set. The respiratory organ model of the observer 54 is set in the following relationship.
[0069]
(Equation 1)
Figure 2004357865
[0070]
That is, the respiratory organ model of the observer 54 is a model of the respiratory organ of the patient when the spontaneous respiratory pressure Pmus is set to zero. In this model, the value obtained by subtracting the calculated alveoli pressure ^ Palv from the calculated airway pressure ^ Paw is equal to the value obtained by multiplying the estimated flow rate ^ F by the estimated airway resistance ^ R. A value obtained by integrating the estimated flow rate ΔF from the support gas supply start time is equal to the calculated volume ΔV. The calculated alveoli pressure ^ Palv is equal to a value obtained by multiplying the estimated elastance ^ E of the lung by the calculated volume ^ V.
[0071]
Therefore, when the calculated airway pressure ^ Paw is set as the input value and the estimated flow rate ^ F is set as the output value, the transfer function of the observer 54 is expressed by the following equation.
[0072]
(Equation 2)
Figure 2004357865
[0073]
Here, ΔR indicates the estimated airway resistance, and ΔE indicates the estimated elastance of the lung. Also, for other expressions, the symbols shown in the above expressions have the same meaning. The respiratory organ model of the observer 54 is an example of the embodiment, and may be another model that models the respiratory organ of a patient.
[0074]
The control amount calculating means 53 has a flow rate gain K which is a coefficient preset to the flow rate difference ΔF calculated by the difference calculating means 52. FG The first operation value (K FG .DELTA.F) and a volume gain K which is a coefficient preset to a value obtained by sequentially integrating the flow rate deviation .DELTA.F from the support gas supply start time. VG The second operation value (K VG .DELTA.F / s), and calculates the target pressure Pin related to the support pressure Pvent by adding the first calculated value and the second calculated value. When the flow rate deviation ΔF is used as an input value and the target pressure Pin is used as an output value, the transfer function of the control amount calculating means 53 is expressed by the following equation.
[0075]
[Equation 3]
Figure 2004357865
[0076]
Where K FG Indicates the flow rate gain, and K VG Indicates a volume gain. Also, for other expressions, the symbols shown in the above expressions have the same meaning. For example, the flow gain K FG Is a flow amplification gain β that is predetermined to the estimated airway resistance ^ R. FG Is multiplied by the volume gain K VG Is set to a value obtained by multiplying the estimated lung elastance ΔE by a predetermined volume amplification gain. The flow amplification gain β FG And the volume amplification gain β VG Are set to the same value, they are simply referred to as amplification gain β. Further, the amplification gain β when ^ R = R and ^ E = E is B.
[0077]
Although the above-described flow rate estimating means 51, deviation calculating means 52, and control amount calculating means 53 have been described individually for easy understanding, they may be equivalently converted and arranged. The flow rate estimating unit 51, the deviation calculating unit 52, and the control amount calculating unit 53 may be realized by a computer capable of performing a numerical operation executing a predetermined operation program.
[0078]
In one embodiment of the present invention, the transfer function of the servo mechanism 20 includes a dead time component. FIG. 2 shows a transfer function Gc (s) of the transfer function of the servo mechanism 20 excluding the dead time element, and a transfer function e of the dead time element. −τ · s Are individually illustrated. That is, when the target pressure Pin is an input value and the discharge pressure Pvent is an output value, the transfer function of the servo mechanism 20 is represented by the following equation.
Gc (s) · e −τ · s … (6)
[0079]
Here, Gc (s) indicates the transfer function of the servo mechanism 20 excluding the dead time element. Further, e indicates a natural logarithm, and τ indicates a dead time required from when the target pressure Pin is given to when the servo mechanism 20 starts adjusting the support pressure Pvent. Also, for other expressions, the symbols shown in the above expressions have the same meaning.
[0080]
Further, in the actual patient's respiratory tract, the spontaneous respiration pressure Pmus is given in addition to the support pressure Pvent, which is different from the respiratory organ model of the observer 54. In the embodiment of the present invention, it is assumed that the pressure loss in the intake pipe is small, and the assist pressure Pvent, which is the discharge pressure of the servo mechanism 20, is equal to the actual airway pressure Paw of the patient.
[0081]
FIG. 3 is a graph showing the relationship between the ventilation volume Vmus during spontaneous breathing and the ventilation volume Vast during assisted breathing in the overall system 14 of the present invention. The support pressure Pvent is amplified at an amplification factor (1 + B) times the spontaneous breathing pressure Pmus in accordance with a temporal change of the spontaneous breathing pressure Pmus. Ventilation is equal to the volume of support gas flowing into the lungs. Here, B indicates the amplification gain β when ΔR = R and ΔE = E as described above. The ventilation amount Vast during assisted breathing by the artificial respirator 17 of the present embodiment is amplified to (1 + B) times the ventilation amount Vmus during spontaneous breathing.
[0082]
When the patient switches from the expiration period to the inspiration period, the patient operates respiratory muscles such as the diaphragm. As a result, the ventilation volume Vmus and the spontaneous respiration pressure Pmus during spontaneous breathing gradually increase over time, and gradually decrease when reaching a certain peak value P1. Then, the state of the patient switches from the inspiration period to the expiration period.
[0083]
Normally, the patient's ventilation volume Vmus and spontaneous respiration pressure Pmus during spontaneous breathing during the inspiratory period first draw a gentle increasing curve as a waveform with respect to time, and then draw a rapid decreasing curve from the maximum value. However, depending on the state of the patient, the patient's ventilation volume Vmus and spontaneous breathing pressure Pmus vary greatly, and the peak value P1 and the inspiration period W1 vary.
[0084]
The servo mechanism 20 controlled by the control device 21 discharges the support gas at the support pressure Pvent such that the airway pressure Paw is proportionally amplified based on the amplification gain β predetermined for the patient's spontaneous breathing pressure Pmus. For example, when the peak value P1 of the spontaneous breathing pressure Pmus is small and the inspiration period W1 is short, the support pressure Pvent is set so that the peak value P2 of the airway pressure Paw is small and the period W2 in which the support gas is supplied is short. Controlled. Similarly, when the peak value P1 of the spontaneous breathing pressure Pmus is large and the inspiration period W1 is long, the peak value P2 of the airway pressure Paw is large, and the period W2 during which the support gas is supplied becomes long so that the support pressure Pvent is used. Is controlled.
[0085]
As described above, according to control device 21 of the present embodiment, assist pressure Pvent is determined based on flow rate deviation ΔF. The detected flow rate F changes according to the patient's spontaneous breathing pressure Pmus, but the estimated flow rate ΔF is not affected by the patient's spontaneous breathing pressure Pmus. Therefore, the flow deviation ΔF is a value obtained by extracting a change in the spontaneous respiration pressure Pmus. That is, the spontaneous breathing pressure Pmus, which is normally difficult to detect, can be estimated, and can be configured as a disturbance observer when the spontaneous breathing pressure Pmus is regarded as a disturbance.
[0086]
As described above, by calculating the target pressure Pin in accordance with the flow deviation ΔF related to the spontaneous breathing pressure Pmus, the assist gas can be supplied to the patient at the support pressure Pvent that follows the spontaneous breathing pressure Pmus almost in real time. it can.
[0087]
FIG. 4 is a block diagram showing the whole system 14 of the present invention shown in FIG. When the spontaneous breathing pressure Pmus is set as an input value and the sum of the spontaneous breathing pressure Pmus and the support pressure Pvent is set as an output value, the transfer function of the entire system 14 of the present invention is represented by the following equation.
[0088]
(Equation 4)
Figure 2004357865
[0089]
Here, each symbol corresponds to the symbol described above.
Gc (s) = 1, ^ R = R, ^ E = E, K FG = ^ RB ・ K VG Assuming that = ^ EB, in the entire system 14 of the present invention, the pressure (Pmus + Pvent) obtained by adding the spontaneous breathing pressure Pmus and the support pressure Pvent is amplified to (1 + B) times the spontaneous breathing pressure Pmus. That is, when the airway resistance R and the elastance E can be accurately estimated, the amplification can be performed as long as B is larger than 0.
[0090]
FIG. 5 is a block diagram showing an equivalent conversion of the entire system 5 of the prior art shown in FIG. Assuming that the spontaneous breathing pressure Pmus is an input value and the sum of the spontaneous breathing pressure Pmus and the support pressure Pvent is an output value, the transfer function of the entire system 5 of the related art is represented by the following equation.
[0091]
(Equation 5)
Figure 2004357865
[0092]
Here, each symbol corresponds to the symbol described above.
Gc (s) = 1, ^ R = R, ^ E = E, K fa = ^ R · A, K va = ^ E · A, in the overall system 5 of the related art, the pressure (Pmus + Pvent) obtained by adding the spontaneous breathing pressure Pmus and the support pressure Pvent becomes 1 / (1−A) times the spontaneous breathing pressure Pmus. Amplified. In this case, if A <0 or A> 1, the spontaneous respiration pressure Pmus cannot be amplified.
[0093]
As described above, in the overall system 14 of the present invention, amplification can be performed as long as B is larger than 0, but in the overall system 5 of the related art, A needs to be 0 <A <1. Therefore, the overall system 14 of the present invention can increase the degree of freedom in gain selection.
[0094]
It should be noted that the estimated airway resistance ^ R and the estimated elastance ^ E cannot be set to exactly the same value with respect to the actual airway resistance R and the actual elastance E. Normally, there is a deviation in the values (^ R ≠ R, ^ E ≠ E). Further, the servo mechanism that implements the artificial respirator 17 usually has some delay (Gc (s) ≠ 1), and such a general case will be described later.
[0095]
In the conventional systems and the entire systems 5 and 14 of the present invention, the transient response may be unstable depending on factors such as changes in the patient's condition, setting errors of parameters, disturbances, and the like. In this case, an overpressure of support gas may be supplied to the patient causing a runaway.
[0096]
However, the overall system 14 of the present invention has a higher stability margin than the overall system 5 of the prior art, as described later. Therefore, the runaway can be made less likely to occur even if a change in the patient's condition occurs, if there is a setting error in each parameter, if the gain is set large, or if a disturbance or the like acts.
[0097]
FIG. 6 is a graph for explaining the stability of the model. In the entire system, a Nyquist diagram is used to determine the stability margin, that is, the difficulty of becoming unstable.
[0098]
For example, as one of the methods of determining the stability margin in the entire system, there is a method of determining the stability margin based on the distance ΔM where the vector locus 47 of the loop transfer function and the stability limit point L are closest. This distance ΔM is called a modulus margin ΔM. The modulus margin ΔM is such that the loop transfer function is G OL When expressed by (jω), it is expressed by the following equation. It is determined that the larger the modulus margin ΔM is, the less likely the entire system is to be unstable.
∇M = | 1 + G OL (Jω) | min … (9)
[0099]
From the equation (1), the modulus margin ΔMy in the entire system 5 of the related art is expressed by the following equation.
[0100]
(Equation 6)
Figure 2004357865
[0101]
Further, the modulus margin ΔMk in the entire system 14 according to the embodiment of the present invention is expressed by the following equation from the equation (8).
[0102]
(Equation 7)
Figure 2004357865
[0103]
However, the expressions (10) and (11) are expressed by K for easy comparison. fa = ^ R · α, K va = ^ E · α, K FG = ^ R · β, K VG = ^ E · β.
[0104]
Further, assuming that the estimation error of the respiratory system is the same in the case of the present invention and the conventional case, and assuming that ^ R / R = ^ E / E = a, the modulus margin ∇M can be expressed by the following equation.
[0105]
(Equation 8)
Figure 2004357865
[0106]
Here, a indicates the difference between the estimated value and the actual value, and α and β are values related to the amplification factor for amplifying the support pressure Pvent with respect to the spontaneous respiration pressure Pmus.
[0107]
The transfer function Gc (jω) of the servo mechanism 20 generally includes a first-order lag element and a dead time element. That is, the transfer function Gc (jω) of the servo mechanism 20 is expressed by the following equation.
[0108]
(Equation 9)
Figure 2004357865
[0109]
Here, Tc is a time constant of the servo mechanism 20. E indicates a natural logarithm, and τ indicates a dead time of the servo mechanism 20. A Nyquist diagram of the entire system when the servo mechanism 20 has such a transfer function is shown below.
[0110]
FIG. 7 shows a Nyquist diagram of the overall system 14 of the present invention when a <1. FIG. 8 also shows a Nyquist diagram of the entire system 5 of the prior art when a <1.
[0111]
From equation (12), in the case of the entire system 5 of the related art, α · a needs to satisfy 0 <α · a <1. In this case, the vector locus of the loop transfer function has an element of the transfer function −Gc (jω) of the servo mechanism 20 having the positive feedback configuration (positive feedback). As a result, as shown in FIG. 8, as the angular frequency ω increases from the state where the angular frequency ω is zero, it is drawn from the negative region of the real axis toward the origin O. Therefore, the vector locus of the conventional overall system 5 is closest to the stability limit point L when the angular frequency ω is zero. As a result, even if the entire system 5 is stable, the modulus margin ΔMy is small, and if the assist ratio α is increased, the system tends to become unstable.
[0112]
From the equation (13), in the case of the system 14 of the present invention, if a <1, the vector locus of the loop transfer function is the transfer function Gc (jω) of the servo mechanism 20 having the negative feedback configuration (negative feedback). Element. Therefore, as shown in FIG. 7, as the angular frequency ω increases from the state where the angular frequency ω is zero, the image is drawn from the positive region of the real axis toward the origin O. Thus, the overall system 14 of the present invention is closest to the stability limit L when the angular frequency ω goes beyond zero. As a result, the modulus margin ΔMk of the overall system 14 of the present invention becomes larger than that of the conventional overall system 5. Therefore, even if the amplification gain β is increased, it is unlikely to be unstable. More specifically, as long as | ^ R ・ s + ^ E | <| R ・ s + E | can be set, a negative feedback mechanism can always be configured.
[0113]
For example, the vector locus 48 of the entire system 14 of the present invention with β = 9 shown in FIG. 7 and the vector locus 49 of the whole system 5 of the prior art with α = 0.9 shown in FIG. Shows the case of setting. As is clear from FIGS. 7 and 8, the entire system 14 of the present invention has a larger modulus margin ΔM and a larger stability margin than the entire system 5 of the prior art.
[0114]
FIG. 9 shows a Nyquist diagram of the overall system 14 of the present invention when a> 1. FIG. 10 shows a Nyquist diagram of the entire system 5 of the prior art when a> 1. The overall system 14 of the present invention has a positive feedback configuration transfer function Gc (jω) element when a> 1. Even in such a case, from the expressions (12) and (13), the modulus margin ΔMk of the entire system 14 of the present invention is larger than the modulus margin ΔMy of the entire system of the prior art.
[0115]
For example, the vector locus 148 of the entire system 14 of the present invention with β = 5 shown in FIG. 9 and the vector locus 149 of the prior art system 5 with α = 0.8333 shown in FIG. Show the case. As is clear from FIGS. 9 and 10, even when a> 1, the overall system 14 of the present invention has a larger modulus margin ΔM and a larger stability margin than the entire system 5 of the prior art. You can see that.
[0116]
As described above, in the entire system 14 according to the embodiment of the present invention, the stability margin can be improved, and the system can be less likely to be unstable. That is, even if the actual overall system is different from the overall system 14 simulated by the control device 21 due to a setting error of each parameter, a change in the state of the patient, disturbance, etc., it is difficult to form a positive feedback configuration, Runaway can be prevented. This makes it possible to realize a servo mechanism control method that further reduces the burden on the patient.
[0117]
Further, even if the estimated airway resistance ΔR and the estimated elastance E are slightly deviated from the actual airway resistance R and the elastance E, the stability margin of the entire system is large as described above. The system 14 is prevented from becoming unstable, and the support pressure Pvent can be amplified by adjusting the amplification gain β. In particular, as described above, when a <1, that is, ^ R <R and ^ E <E, a feedback configuration of negative feedback is always provided, and the stability margin can be set larger. Therefore, a doctor or the like confirms the condition of the patient and sets the estimated airway resistance ^ R and the estimated elastance ^ E such that ^ R <R, ^ E <E, whereby accurate airway resistance R and elastance E can be obtained. Even if it is not required, the possibility of runaway is reduced, and the servo mechanism can be controlled.
[0118]
For example, as a practical example, when sputum is clogged in the airway of a patient, the actual airway resistance R becomes larger than the airway resistance R generally assumed. In such a case, the whole system of the present invention shifts to a more stable side because R is larger than ΔR.
[0119]
Further, in the embodiment of the present invention, by calculating the target pressure Pin according to the flow deviation ΔF, the support pressure Pvent is determined based on the spontaneous breathing pressure Pmus almost in real time. Therefore, even if the pattern, peak value and generation period of the waveform of the patient's spontaneous breathing pressure Pmus change sequentially, it is possible to provide the support pressure Pvent based on the spontaneous breathing pressure Pmus at that time.
[0120]
As a result, the original purpose of the pressure assisted ventilator in which the assist gas having the assist pressure Pvent amplified in proportion to the spontaneous breathing pressure Pmus is supplied to the patient's airway can be realized more reliably. In addition, it is possible to suitably realize a transitional treatment for removing the patient from the servo mechanism.
[0121]
FIG. 11 is a block diagram showing the airway pressure calculator 55. For example, the airway pressure calculator 55 has a servo mechanism model simulating and modeling the servo mechanism 20. In this case, when the target pressure Pin is given, the airway pressure calculator 55 calculates the discharge pressure that the servo mechanism 20 will discharge, that is, the support pressure Pvent. Specifically, the transfer function Gp (s) set in the airway pressure calculator 55 is a transfer function Gc (s) · e simulating the transient characteristics of the servo mechanism 20. −τ · s Is set to
[0122]
By setting the transfer function Gp (s) of the airway pressure calculator 55 in this way, it is possible to calculate the calculated airway pressure ^ Paw that changes with time due to the transient characteristics of the servo mechanism 20.
[0123]
The airway pressure calculator 55 gives the calculated airway pressure ^ Paw to the observer 54. Further, the airway pressure calculator 55 can more accurately estimate the airway pressure wPaw by taking into consideration the line resistance of the intake line, the sampling time of the control device, the delay in pressure propagation, and the like.
[0124]
FIG. 12 is a block diagram showing the control amount calculating means 53. The control amount calculator 53 includes a volume calculator 64, a flow calculator 65, a volume gain multiplier 66, a flow gain multiplier 67, a first adder 68, and a second adder 69.
[0125]
The volume calculator 64 calculates a volume calculation value (^ E · ΔF / s) obtained by multiplying a value obtained by sequentially integrating the flow rate deviation ΔF from the support gas supply start time by the estimated elastance ^ E. The volume gain multiplier 66 has a predetermined volume amplification gain β VG , And the value is given to the first adder 68.
[0126]
The flow calculator 65 calculates a flow calculation value (ΔF · ΔR) obtained by multiplying the flow deviation ΔF calculated by the deviation calculation means 52 by the estimated airway resistance ΔR. The flow rate gain multiplier 67 has a flow rate gain β that is determined in advance by the flow rate calculation value. FG , And the value is given to the first adder 68. The first adder 68 adds the operation value given from the volume gain multiplier 67 and the operation value given from the flow rate gain multiplier 66, and gives the result to the servo mechanism 20 as a target pressure Pin. This gives the volume amplification gain β VG And flow amplification gain β FG Can be individually set, and the convenience can be improved.
[0127]
As shown in FIG. 12, the flow rate calculator 64 and the volume calculator 65 give the calculation results to the second adder 69, respectively. The second adder 69 can add the calculation result of the flow calculator 64 and the calculation result of the volume calculator 65, and calculate the sum as the spontaneous breathing pressure ^ Pmus. Note that the volume amplification gain β VG And flow amplification gain β FG Is equal to β, the target pressure Pin amplified by (1 + β) times the calculated spontaneous breathing pressure ΔPmus can be calculated.
[0128]
Further, the control device 21 may include a display unit 63. The display means 63 can acquire the spontaneous breathing pressure ^ Pmus calculated by the second adder 69 of the spontaneous breathing pressure estimator 61 and display the acquired spontaneous breathing pressure ^ Pmus. This enables a doctor or the like to check the spontaneous respiration pressure Pmus, which is the strength of the patient's breathing, in a non-invasive manner.
[0129]
FIG. 13 is a simulation result of the entire system 14 according to the embodiment of the present invention. FIG. 13 shows a simulation result in the case where the control device 21 has the configuration shown in FIGS. 11 and 12. Further, when the estimated airway resistance 推定 R and the estimated elastance ず れ E deviate from the actual airway resistance R and the actual elastance E (^ R ≠ R, ^ E ≠ E), and the servo mechanism 20 The transfer function includes a first-order lag element and a dead time element (Gc (s) · e −τ · s (1) is shown.
[0130]
[Table 1]
Figure 2004357865
[0131]
Table 1 shows the set values of each parameter of the entire system in FIG. In the simulation, the spontaneous breathing pressure Pmus is simulated, and when the set spontaneous breathing pressure Pmus is given, the detected flow rate F of the support gas, the detected volume V of the support gas, the estimated spontaneous breathing pressure ^ Pmus, The time response of the pressure Pvent is determined.
[0132]
FIG. 14 shows a simulation result of the entire system 5 of the related art. In FIG. 14, each parameter is set so as to correspond to FIG. That is, the flow gain K fa Is set to ^ R · α, and the volume gain K va Is set to ΔE · α, and the amplification factor is set to 10 times. Other parameters are the same as in FIG.
[0133]
As shown in FIG. 14, in the entire system 5 of the related art, as a result of poor responsiveness, the flow rate F of the support gas does not become zero at the inspiration end time T1 when the inspiration period of the patient ends, and FIG. In 2), the supporting gas having the flow rate indicated by F1 is supplied to the patient's airway. That is, even after the state of the patient is switched from the inhalation state to the expiration state, the support gas is supplied to the patient, which is a so-called asynchronous state. Asynchronous state increases the burden on the patient.
[0134]
Further, as shown in FIGS. 14 (1) and 14 (4), the assist pressure Pvent does not have a waveform proportional to the spontaneous breathing pressure Pmus due to the lack of responsiveness of the whole system 5, which also causes the patient Burden is increased.
[0135]
On the other hand, in the overall system 14 of the present invention, since the support pressure Pvent is set according to the transient characteristics of the servo mechanism 20, as shown in FIG. Is zero. That is, the entire system 14 of the present invention can be set or adjusted to reduce the possibility of occurrence of the asynchronous state, and can supply the support gas only during the inspiration period according to the patient's spontaneous respiration pressure Pmus. .
[0136]
In addition, as shown in FIGS. 13A and 13B, the support pressure Pvent proportional to the spontaneous breathing pressure Pmus can be given. In the entire system 14 of the present invention, even when the amplification gain β is increased, no asynchronous state occurs. Further, even if the estimated airway resistance ^ R and the estimated elastance ^ E have an error with respect to the actual estimated airway resistance R and the elastance E, there is no possibility of being in an asynchronous state. By preventing such an asynchronous state, the burden on the patient can be further reduced, and artificial respiration can be performed.
[0137]
In this way, the asynchronous state can be eliminated and the support pressure Pvent proportional to the spontaneous breathing pressure Pmus can be given because the controller 21 predicts the delay of the pressure transmission by the servo mechanism 20 and the air circuit by using an inward model. This is because the estimated flow rate ΔF is estimated based on the model.
[0138]
FIG. 15 shows a simulation result when the amplification gain β is changed to 19 among the parameters shown in Table 1. As shown in FIG. 15, when the amplification gain β is extremely increased, the flow rate F of the support gas may become oscillating in the entire system 14 of the present embodiment, as shown in FIG. is there. It is not very desirable that the support pressure Pvent be oscillating in this way.
[0139]
FIG. 16 shows a flow amplification gain β from the state shown in FIG. FG Is a simulation result when the flow rate calculation value is reduced to 50%. When the flow rate F of the supporting gas is oscillating, the flow rate amplification gain β FG Is reduced and the value is given to the first adder 68, so that the flow rate of the support gas can be prevented from becoming oscillating as shown in FIG. As a result, the amplification factor can be amplified without the flow rate of the support gas becoming oscillating.
[0140]
Also, the flow amplification gain β KG Is equivalent to a proportional gain in PI control. Therefore, the flow amplification gain β KG By adjusting, the quick response to the spontaneous breathing pressure Pmus can be improved. Also, the volume amplification gain β VG Is equivalent to the integral gain in PI control. Therefore, the volume amplification gain β VG Is adjusted, the steady-state gain of the target pressure Pin can be adjusted.
[0141]
Thus, the volume amplification gain β VG And flow amplification gain β FG By adjusting the target pressure Pin, the target pressure Pin can be set by improving control characteristics such as quick response and damping together with the steady gain. As described above, since the overall system 14 of the present invention has improved stability, the degree of freedom of parameter selection is large, and the amplification gain β can be amplified or the volume amplification gain β can be increased. VG And flow amplification gain β FG Is changed, runaway is less likely to occur, and adjustment can be suitably performed.
[0142]
FIG. 17 is a block diagram illustrating an example of the ventilator 17. The control device 21 includes a control device main body 33 including a computer, a flow detection unit 50, an input unit 39, a display unit 40, and a servo amplifier 48. Further, the control device 21 may further include an airway pressure detecting unit 61.
[0143]
The flow detecting means 50 converts the flow rate of the gas flowing through the intake pipe 25 of the servo mechanism 20 into an electric signal, and gives the electric signal to the control device main body 33. The input means 39 includes an estimated airway resistance R ^ and an estimated elastance ^ E, an amplification gain β, a time constant Tc of the servo mechanism 20, a dead time τ, and the like from a manager who manages the servo mechanism 20 such as a doctor and a nurse. Will be entered. The input means 39 gives a signal indicating the input information to the control device main body 33.
[0144]
The display means 40 is a notifying means for notifying the airway pressure of the patient. The display means 40 displays a waveform indicating a temporal change of the spontaneous breathing pressure Pmus of the patient on the display screen based on the display command signal received from the control device main body 33.
[0145]
The servo amplifier 48 gives a signal indicating the target pressure Pin calculated by the control device main body 33 to the pump actuator 31. The pump actuator 31 controls the pump based on a signal indicating the target pressure Pin, and the discharge pressure of the servo mechanism 20 is feedback-controlled.
[0146]
The control device main body 33 includes an interface 101, a calculation unit 102, a temporary storage unit 103, and a storage unit 104. The interface 101 receives a signal from the flow rate detecting unit 50 connected thereto and supplies the signal to the arithmetic unit 102. The storage unit 104 stores a program to be executed by the control device main unit 33. The arithmetic unit 102 reads out and executes the program stored in the storage unit 104, so that the flow rate estimating unit 51, the deviation calculating unit 52, The quantity calculation means 53 can be realized. Thereby, the control device main body 33 can control the servo mechanism 20 described above. The storage unit 104 may be a computer-readable recording medium such as a compact disk.
[0147]
The servo mechanism 20 is not particularly limited as long as the pressure of the assist gas to be discharged can be controlled by the control device 21 and an inhalation conduit 25 for guiding the assist gas to the airway 15 of the patient is formed. For example, as shown in FIG. 17, a respirator having a bellows type pump may be used. In addition, an artificial respirator that supplies a support gas through a pipe may be used.
[0148]
The transient characteristics of the servo mechanism 20 do not greatly change as compared with the state of the patient, and the characteristics can be obtained in advance. For example, the transfer function of the servo mechanism 20 is obtained in advance, and the elements of the transfer function are set in the airway pressure calculator 55. Similarly, the detection delay of the flow rate detecting means and the like are also obtained in advance and provided to the control device 21.
[0149]
FIG. 18 is a block diagram showing an entire system 13 according to still another embodiment of the present invention. The entire system 13 shown in FIG. 18 has the same configuration as the entire system 14 shown in FIG. 2 except that a part of the configuration of the flow rate estimation unit 51 is different. Therefore, the description of the same configuration will be omitted, and reference numerals corresponding to the entire system 14 in FIG. 2 will be assigned.
[0150]
The flow rate estimating means 51 further includes a detection delay calculator 60. The detection delay calculator 60 has a detection means model simulating and modeling the flow rate detection means 50. In this case, when the estimated flow rate ΔF is given from the observer 54, the detection delay calculator 60 calculates the estimated flow rate ΔF based on the detection delay of the flow rate detection means 50, and supplies the calculation result to the deviation calculation means 52. . The deviation calculating means 52 calculates a flow deviation ΔF by subtracting the detected flow rate detected by the flow rate detecting means 50 from the estimated flow rate ΔF calculated by the detection delay calculating unit 60. Accordingly, the flow rate estimating means 51 is supplied to the patient's airway based on a time change from the detection of the flow rate F of the support gas supplied to the patient's airway until the detection means 50 outputs the detection result. It is possible to calculate the flow rate ΔF of the support gas to be calculated more accurately. Therefore, the asynchronous state can be more reliably prevented.
[0151]
FIG. 19 is a block diagram showing an entire system 12 according to still another embodiment of the present invention. The entire system 12 shown in FIG. 19 has the same configuration as the entire system 14 shown in FIG. 2 except that a part of the configuration of the flow rate estimation unit 51 is different. Therefore, the description of the same configuration will be omitted, and reference numerals corresponding to the entire system 14 in FIG. 2 will be assigned.
[0152]
A pressure detecting means 61 may be provided instead of the flow rate estimating means 51. The pressure detecting means 61 detects an airway pressure Paw which is a pressure in an airway of a patient. Then, the pressure detecting means 61 gives the detected airway pressure Paw to the observer 54. Even in this case, the above-described effects can be achieved. Further, by detecting the airway pressure Paw, the airway pressure Paw can be acquired without considering the influence of the delay of the servo mechanism 20, and the patient is supplied with the support gas at the support pressure Pvent that accurately corresponds to the spontaneous breathing pressure Pmus. Can be given to the respiratory tract.
[0153]
FIG. 20 is a block diagram showing an entire system 11 according to still another embodiment of the present invention. The whole system 11 shown in FIG. 20 is a model obtained by equivalently converting the transfer function Gp (s) set in the airway pressure calculator 55 of the whole system 14 shown in FIG. It is.
[0154]
(Equation 10)
Figure 2004357865
[0155]
Here, γ is a coefficient set to 0 <γ <1, and the other symbols correspond to the symbols described above. This transfer function indicates a case where the actual airway resistance R and the actual lung elastance E are known. If the actual airway resistance R and the actual lung elastance E are unknown, the equation (15) is used. Is substituted by:
[0156]
(Equation 11)
Figure 2004357865
[0157]
By setting the transfer function of the airway pressure calculator 55 and setting the entire system 11 shown in FIG. 20, the delay due to the dead time element of the servo mechanism 20 can be reduced by γ · Gc (s) · e. −τ · s And the delay of the dead time of the servo mechanism can be suitably compensated.
[0158]
Thus, the airway pressure calculator 55 only needs to be able to estimate the airway pressure Paw based on the target pressure Pin. Therefore, the transfer function Gp (s) of the airway pressure calculator 55 may be set to a value other than the transfer function Gc (s) simulating the characteristics of the servo mechanism 20.
[0159]
FIG. 21 is a block diagram showing an entire system 10 according to still another embodiment of the present invention. The overall system 10 shown in FIG. 21 is the same as the overall system 14 shown in FIG. 2 except that the settings of the estimated airway resistance ^ R and the estimated elastance さ れ る E set in the flow rate estimation means 51 are different. Having a configuration. Therefore, the description of the same configuration will be omitted, and reference numerals corresponding to the entire system 14 in FIG. 2 will be assigned.
[0160]
FIG. 22 is a graph for explaining the airway resistance R. When the flow of the support gas flowing in the airway is laminar, the flow velocity linearly changes in proportion to the airway pressure Paw. However, in practice, the airway repeats branching and is not uniform in thickness, so that the flow of the support gas becomes turbulent. Therefore, the estimated airway resistance ΔR is set in consideration of the turbulence resistance.
[0161]
Specifically, the estimated airway resistance ^ R set in the flow rate estimation means 51 is a first resistance coefficient ^ R that is set to be constant regardless of the flow rate of the support gas. T And a second resistance coefficient ΔK based on the flow rate ΔF of the support gas calculated by the estimated flow rate calculator. T Is the value obtained by adding First resistance coefficient ^ R T And the second resistance coefficient ^ K T Is set to a coefficient corresponding to the airway resistance of the patient. Further, the resistance of the entire respiratory organ including not only the lungs but also the rib cage may be set as the estimated airway resistance ΔR. The airway resistance R may be approximated by the estimated airway resistance ΔR expressed by another approximation formula.
[0162]
FIG. 23 is a graph for explaining lung compliance. The estimated elastance ^ E set in the flow rate estimating means 51 is a value based on the support gas volume ^ V calculated by the support gas volume calculator, and is the reciprocal of the lung compliance C. During the inspiration period of the patient, the compliance C increases non-linearly with an increase in the volume V of the support gas, and has a saturation characteristic and a hysteresis characteristic.
[0163]
The alveolar pressure calculator 59 acquires the information indicating the relationship between the compliance C and the volume of the support gas in advance, so that the alveolar pressure Palv can be accurately calculated even in consideration of the case where the compliance is nonlinear. Can be calculated.
[0164]
Since the observer has a model of the respiratory tract that becomes more nonlinear as described above, the estimated flow rate ΔF can be more accurately estimated. As a result, the spontaneous breathing pressure Pmus can be accurately estimated, and the support pressure Pvent can be determined according to the estimated spontaneous breathing pressure Pmus.
[0165]
The above-described embodiment of the present invention is an example of the present invention, and the configuration can be changed within the scope of the present invention. For example, the above-described block diagram is merely an example of the present invention, and equivalent conversion may be performed if a similar effect can be obtained. When the computer given the detected flow rate F calculates the target pressure Pin, each means may be realized by software.
[0166]
The doctor may appropriately set the estimated airway resistance R and the estimated elastance E, but may use the airway resistance R and the elastance E measured by a measuring instrument in advance. The airway resistance ΔR and the elastance ΔE obtained by the estimation method disclosed in Patent Document 2 may be used.
[0167]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the target pressure Pin corresponding to the spontaneous breathing pressure Pmus is calculated based on the flow rate deviation ΔF. Therefore, it is possible to reliably achieve the original purpose of the pressure assisted ventilator in which the assist gas having the assist pressure Pvent amplified in proportion to the spontaneous breathing pressure Pmus is supplied to the patient's airway.
[0168]
Further, compared to the related art in which a gain is directly applied to the detected flow rate F of the support gas to generate a pressure information value, a margin for the stability limit of the entire system can be increased. This makes it possible to configure a system in which runaway is unlikely to occur. Therefore, even if disturbances occur, there is a time delay, or the state of the patient's respiratory tract changes, the actual overall system fluctuates. can do. By preventing runaway, it is possible to realize a servomechanism control method that further reduces the burden on the patient.
[0169]
According to the second aspect of the present invention, the flow rate ΔF of the support gas can be calculated more accurately by calculating the flow rate ΔF of the support gas according to the time characteristic of the servo mechanism. In addition, it is possible to prevent the expiration period during which the patient inhales the support gas from deviating from the supply period during which the servo mechanism supplies the support gas to the patient's airway, thereby improving the responsiveness of the ventilator. A so-called asynchronous state can be prevented. As a result, the burden on the patient's breathing motion can be further reduced.
[0170]
According to the third aspect of the present invention, the control amount calculating means determines the target pressure Pin based on the flow deviation ΔF which is a value representing the spontaneous breathing pressure Pmus. Therefore, it is possible to reliably achieve the original purpose of the pressure assisted ventilator in which the assist gas having the assist pressure Pvent amplified in proportion to the spontaneous breathing pressure Pmus is supplied to the patient's airway.
[0171]
Further, compared to the related art in which a gain is directly applied to the detected flow rate F of the support gas to generate a pressure information value, a margin for the stability limit of the entire system can be increased. This makes it possible to configure a control system in which runaway is unlikely to occur. Therefore, even if disturbances occur, there is a time delay, or the state of the patient's respiratory tract changes, the actual overall system fluctuates. can do. By preventing runaway, it is possible to realize a servomechanism control method that further reduces the burden on the patient.
[0172]
Further, according to the present invention, by calculating the flow rate ΔF of the support gas in accordance with the time characteristic of the servo mechanism, the flow rate ΔF of the support gas can be calculated more accurately. Further, it is possible to prevent a difference between an exhalation period in which the patient sucks the support gas and a supply period in which the servo mechanism supplies the support gas to the patient's airway. A so-called asynchronous state can be prevented. As a result, the burden on the patient's breathing motion can be further reduced.
[0173]
Further, according to the present invention, the flow rate ΔF of the support gas is calculated according to the time characteristic of the detection means. For example, in the flow rate estimation step, the flow rate ΔF of the support gas is calculated on the basis of the transfer function of the detection means in consideration of the dead time factor. Thus, the flow rate ΔF of the support gas can be calculated more accurately. Further, an asynchronous state caused by a detection delay of the detection means can be prevented. Therefore, the burden on the patient's respiratory movement can be further reduced.
[0174]
Further, according to the present invention, as described above, the flow rate deviation K FG And volume gain K VG , The support pressure Pvent proportional to the magnitude of the patient's spontaneous breathing pressure Pmus can be given. As a result, the support gas can be supplied to the patient at the support pressure Pvent corresponding to the time change of the spontaneous breathing pressure, and the burden on the patient can be reduced.
[0175]
In addition, each flow gain K FG And volume gain K VG By adjusting, the responsiveness to the spontaneous breathing pressure Pmus can be improved, and the support pressure Pvent can be prevented from becoming oscillating.
[0176]
According to the present invention, the flow rate ΔF of the support gas can be obtained with high accuracy by calculating the pressure ΔPaw in the airway of the patient by the airway pressure calculator. For example, the airway pressure calculator can prevent the asynchronous state in artificial respiration by calculating the airway pressure wPaw in consideration of the detection delay of the detected flow rate, the calculation delay of the control device, and the like. The respiratory model has a comparator, an estimated flow rate calculator, and a support gas volume calculator, and the estimated airway resistance ΔR and elastance ΔE of the patient are set. As a result, a model of a patient's respiratory organ can be simulated and modeled.
[0177]
According to the present invention, the estimated airway resistance ΔR is set to a value obtained by adding the first resistance coefficient and the second resistance coefficient. The estimated elastance ^ E is set based on the support gas volume ^ V calculated by the support gas volume calculator. Thus, a model of the patient's respiratory system can be accurately simulated and modeled, and the support gas can be supplied at the support pressure Pvent that accurately corresponds to the state of the patient. This can further reduce the burden on the patient.
[0178]
According to the ninth aspect of the present invention, the estimated airway resistance ^ R and the estimated elastance ^ E are set to be changeable during control, so that the convenience can be improved. For example, by changing the estimated airway resistance ^ R and the estimated elastance ^ E according to the condition of the patient, the type of the servo mechanism, etc., the model of the patient's respiratory system is changed in the actual airway resistance and the elastance of the lung. Can be followed.
[0179]
Further, for example, when the change in the flow rate of the support gas becomes oscillating, the gain corresponding to the estimated airway resistance R is reduced, so that the change in the flow rate of the support gas can be prevented from being oscillating. This can further reduce the burden on the patient.
[0180]
According to the tenth aspect of the present invention, it is not necessary to check the delay of the servo mechanism by actually detecting the support pressure Pvent, and it is possible to obtain an accurate support pressure Pvent. As a result, the spontaneous breathing pressure Pmus can be accurately estimated.
[0181]
Further, according to the present invention, the spontaneous respiration pressure Pmus can be estimated. For example, by displaying the estimated spontaneous breathing pressure Pmus, a medical worker or the like can check the spontaneous breathing pressure Pmus of the patient and can grasp the respiratory state of the patient without invading the patient. That is, the spontaneous respiration pressure Pmus can be notified to the medical staff as information for performing an appropriate treatment for the patient. The servo mechanism may be controlled based on the estimated spontaneous breathing pressure Pmus.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a ventilator 17 and a patient 18 according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram specifically showing an entire system 14 according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a graph showing the relationship between the ventilation volume Vmus during spontaneous breathing and the ventilation volume Vast during assisted breathing in the overall system 14 of the present invention.
FIG. 4 is a block diagram showing the entire system 14 of the present invention shown in FIG.
5 is a block diagram showing an equivalent system of the entire system 5 of the related art shown in FIG. 24.
FIG. 6 is a graph for explaining the stability of a model.
FIG. 7 shows a Nyquist diagram of the overall system 14 of the present invention when a <1.
FIG. 8 shows a Nyquist diagram of the prior art overall system 5 when a <1.
FIG. 9 shows a Nyquist diagram of the overall system 14 of the present invention when a> 1.
FIG. 10 shows a Nyquist diagram of a prior art overall system 5 when a> 1.
11 is a block diagram showing an airway pressure calculator 55. FIG.
FIG. 12 is a block diagram showing a control amount calculating means 53.
FIG. 13 is a simulation result of the entire system 14 according to the embodiment of the present invention.
FIG. 14 is a simulation result of the entire system 4 of the related art.
FIG. 15 is a simulation result when the amplification gain β is changed to 19 among the parameters shown in Table 1.
FIG. 16 shows a flow amplification gain β from a state shown in FIG. FG Is a simulation result when the flow rate calculation value is reduced to 50%.
FIG. 17 is a block diagram showing an example of a ventilator 17;
FIG. 18 is a block diagram showing an entire system 13 according to still another embodiment of the present invention.
FIG. 19 is a block diagram showing an entire system 12 according to still another embodiment of the present invention.
FIG. 20 is a block diagram showing an entire system 11 according to still another embodiment of the present invention.
FIG. 21 is a block diagram showing an entire system 10 according to still another embodiment of the present invention.
FIG. 22 is a graph for explaining an airway resistance R.
FIG. 23 is a graph for explaining lung compliance.
FIG. 24 is a block diagram showing an entire system 5 including a prior art ventilator 1 and a patient 2.
FIG. 25 is a graph showing the relationship between the ventilation volume Vmus during spontaneous breathing and the ventilation volume Vast during assisted breathing in the entire system 5 of the related art.
[Explanation of symbols]
14 The whole system
17 respirator
20 Gas supply servo mechanism
21 Control device
50 Flow rate detecting means
51 Flow rate estimation means
52 deviation calculation means
53 Control amount calculation means
54 Observer
Pmus spontaneous breathing pressure
Pin target pressure
Pvent support pressure
F Actual flow rate of support gas
^ F Estimated flow rate of support gas
ΔF Flow deviation

Claims (11)

患者の自発呼吸圧力Pmusに対応する目標圧力Pinに基づいて、酸素を含む支援ガスを、患者の自発呼吸圧力Pmusに対応した支援圧力Pventで、患者の気道に供給する人工呼吸器のガス供給サーボ機構を制御する制御方法であって、
患者の気道に供給された支援ガスの流量Fを検出する流量検出工程と、
患者の呼吸器官をモデル化した流量推定手段を用いて、支援圧力Pventで支援ガスを供給した場合に、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fを推定する流量推定工程と、
前記検出された流量Fと前記推定された流量^Fとの流量偏差ΔFを演算する偏差演算工程と、
前記流量偏差ΔFに基づいて前記目標圧力Pinを演算し、その目標圧力Pinを前記サーボ機構に与える制御量演算工程とを含むことを特徴とする人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御方法。
A gas supply servo of a ventilator that supplies oxygen-containing support gas to a patient's airway at a support pressure Pvent corresponding to the patient's spontaneous breathing pressure Pmus based on a target pressure Pin corresponding to the patient's spontaneous breathing pressure Pmus. A control method for controlling a mechanism,
A flow rate detection step of detecting a flow rate F of the support gas supplied to the airway of the patient;
A flow estimating step of estimating a flow rate ΔF of the support gas to be supplied to the patient's airway when the support gas is supplied at the support pressure Pvent using the flow estimation means modeling the respiratory organ of the patient;
A deviation calculating step of calculating a flow deviation ΔF between the detected flow F and the estimated flow ΔF;
A control amount calculating step of calculating the target pressure Pin based on the flow rate deviation ΔF and giving the target pressure Pin to the servo mechanism.
前記流量推定工程では、前記サーボ機構に目標圧力Pinが与えられてから前記サーボ機構が支援圧力Pventで支援ガスを供給するまでの時間変化に基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fを推定することを特徴とする請求項1記載の人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御方法。In the flow rate estimation step, based on a time change from when the target pressure Pin is given to the servo mechanism to when the servo mechanism supplies the support gas at the support pressure Pvent, the amount of the support gas to be supplied to the airway of the patient is determined. 2. The method according to claim 1, further comprising estimating the flow rate ΔF. 患者の自発呼吸圧力Pmusに対応する目標圧力Pinに基づいて、酸素を含む支援ガスを、患者の自発呼吸圧力Pmusに対応した支援圧力Pventで、患者の気道に供給する圧力支援式人工呼吸器のガス供給サーボ機構を制御する制御装置であって、
患者の気道に供給された支援ガスの流量Fを検出する流量検出手段と、
患者の呼吸器官をモデル化した呼吸器官モデルを有し、支援圧力Pventで支援ガスを供給した場合に、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fを推定する流量推定手段と、
前記検出された流量Fと前記推定された流量^Fとの流量偏差ΔFを演算する偏差演算手段と、
前記流量偏差ΔFに基づいて前記目標圧力Pinを演算し、その目標圧力Pinを前記サーボ機構に与える制御量演算手段とを含むことを特徴とする人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置。
Based on a target pressure Pin corresponding to the patient's spontaneous breathing pressure Pmus, a pressure-assisted ventilator that supplies oxygen-containing support gas to the patient's airway at a support pressure Pvent corresponding to the patient's spontaneous breathing pressure Pmus A control device for controlling a gas supply servo mechanism,
Flow rate detection means for detecting a flow rate F of the support gas supplied to the patient's airway;
A flow estimation unit that has a respiratory model that models a patient's respiratory organ, and that estimates a flow rate ΔF of the support gas to be supplied to the patient's airway when the support gas is supplied at the support pressure Pvent;
Deviation calculating means for calculating a flow deviation ΔF between the detected flow F and the estimated flow ΔF;
A control amount calculating means for calculating the target pressure Pin based on the flow rate deviation ΔF and providing the target pressure Pin to the servo mechanism.
前記流量推定手段は、前記サーボ機構をモデル化したサーボ機構モデルを有し、前記サーボ機構に目標圧力Pinが与えられてから、サーボ機構が支援圧力Pventで支援ガスを供給するまでの時間変化に基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fを推定することを特徴とする請求項3記載の人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置。The flow rate estimating means has a servo mechanism model obtained by modeling the servo mechanism, and calculates a time change from when a target pressure Pin is given to the servo mechanism to when the servo mechanism supplies the support gas at the support pressure Pvent. 4. The control device for a gas supply servo mechanism for a ventilator according to claim 3, wherein the flow rate ΔF of the support gas to be supplied to the airway of the patient is estimated based on the estimated value. 前記流量推定手段は、流量検出手段をモデル化した検出手段モデルを有し、患者の気道に供給された支援ガスの流量Fを検出してから、検出手段が検出結果を出力するまでの時間変化に基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fを推定することを特徴とする請求項3または4記載の人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置。The flow rate estimating means has a detecting means model obtained by modeling the flow rate detecting means, and detects a time change from the time when the flow rate F of the supporting gas supplied to the airway of the patient is detected to the time when the detecting means outputs the detection result. 5. The control device for a gas supply servo mechanism of a ventilator according to claim 3, wherein the flow rate ΔF of the support gas to be supplied to the patient's airway is estimated based on the following formula. 前記制御量演算手段は、予め設定される流量ゲインKFGを前記流量偏差ΔFに乗算した第1演算値と、予め設定される体積ゲインKVGを前記流量偏差ΔFの積分値に乗算した第2演算値とを求め、
第1演算値および第2演算値を加算して目標圧力Pinを演算することを特徴とする請求項3〜5のいずれかに記載の人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置。
The control amount calculating means includes a first calculation value obtained by multiplying the flow rate deviation ΔF by a predetermined flow rate gain K FG and a second calculation value obtained by multiplying the integral value of the flow rate deviation ΔF by a predetermined volume gain K VG . Calculated value and
The control device for a gas supply servo mechanism for a ventilator according to any one of claims 3 to 5, wherein the target pressure Pin is calculated by adding the first calculation value and the second calculation value.
前記流量推定手段は、目標圧力Pinに基づいて、患者の気道内の圧力^Pawを演算する気道圧力演算器をさらに有し、
前記呼吸器官モデルは、自発呼吸圧力Pmusが存在しない場合に、肺の弾性復元力によって生じる肺胞圧力^Palvを、気道圧力演算器で演算した気道内の圧力^Pawから減算する比較器と、
比較器によって減算される減算値を、予め設定される推定気道抵抗^Rで除算して、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fを推定する推定流量演算器と、
支援ガス供給開始時刻から推定流量演算器で演算される支援ガスの流量^Fを順次積算して、支援ガス供給開始時刻から患者の気道に供給されるべき支援ガスの体積^Vを演算する支援ガス体積演算器と、
前記演算した支援ガスの体積^Vに、予め設定される肺の推定エラスタンス^Eを乗算して肺胞圧力Palvを演算し、減算器に与える肺胞圧力演算器とを備えることを特徴とする請求項3〜6のいずれかに記載の人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置。
The flow rate estimating means further includes an airway pressure calculator that calculates a pressure ^ Paw in the airway of the patient based on the target pressure Pin,
The respiratory organ model, when the spontaneous respiration pressure Pmus does not exist, a comparator that subtracts the alveoli pressure ^ Palv generated by the elastic restoring force of the lung from the pressure ^ Paw in the airway calculated by the airway pressure calculator,
An estimated flow calculator that divides a subtraction value subtracted by the comparator by a preset estimated airway resistance ΔR to estimate a flow rate ΔF of the support gas to be supplied to the patient's airway;
Support for sequentially accumulating the flow rate ΔF of the support gas calculated by the estimated flow rate calculator from the support gas supply start time and calculating the volume ΔV of the support gas to be supplied to the patient's airway from the support gas supply start time A gas volume calculator,
An alveolar pressure calculator for calculating the alveolar pressure Palv by multiplying the calculated support gas volume ΔV by a preset lung estimated elastance ^ E, and applying the calculated alveoli pressure Palv to a subtractor. The control device for a gas supply servo mechanism of a ventilator according to any one of claims 3 to 6.
前記推定気道抵抗^Rは、支援ガスの流量にかかわらず一定に設定される第1抵抗係数と、前記推定流量演算器で演算される支援ガスの流量^Fに基づく第2抵抗係数とを加算した値であり、
前記推定エラスタンス^Eは、前記支援ガス体積演算器で演算される支援ガス体積^Vに基づく値であることを特徴とする請求項7記載の人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置。
The estimated airway resistance ΔR is obtained by adding a first resistance coefficient set constant regardless of the flow rate of the support gas and a second resistance coefficient based on the flow rate ΔF of the support gas calculated by the estimated flow rate calculator. Value
8. The control device for a gas supply servo mechanism for a ventilator according to claim 7, wherein the estimated elastance ^ E is a value based on a support gas volume ^ V calculated by the support gas volume calculator.
前記推定気道抵抗^Rおよび推定エラスタンス^Eの少なくとも一方を、患者の気道に供給された支援ガスの流量Fおよび外部から入力される入力値のいずれかに基づいて、変更する変更手段をさらに含むことを特徴とする請求項7または8記載の人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置。A change means for changing at least one of the estimated airway resistance ^ R and the estimated elastance ^ E based on either the flow rate F of the support gas supplied to the patient's airway or an input value input from the outside. The control device for a gas supply servo mechanism of a ventilator according to claim 7 or 8, wherein the control device includes: 前記支援圧力Pventを検出する圧力検出手段をさらに含み、
流量推定手段は、圧力検出手段によって検出される支援圧力Pventに基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fを推定することを特徴とする請求項3記載の人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置。
The apparatus further includes pressure detection means for detecting the support pressure Pvent,
4. The ventilator according to claim 3, wherein the flow rate estimating means estimates a flow rate ΔF of the supporting gas to be supplied to the patient's airway based on the supporting pressure Pvent detected by the pressure detecting means. Control device for gas supply servo mechanism.
予め定められる支援圧力Pventで、酸素を含む支援ガスを患者の気道に供給した場合に、患者の自発呼吸圧力Pmusを推定する推定装置であって、
患者の気道に供給された支援ガスの流量Fを検出する流量検出手段と、
患者の呼吸器官をモデル化した呼吸器官モデルを有し、支援圧力Pventで支援ガスを供給した場合に、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量^Fを推定する流量推定手段と、
前記検出された流量Fと前記推定された流量^Fとの流量偏差ΔFを演算する偏差演算手段と、
前記流量偏差ΔFに基づいて、患者の自発呼吸圧力Pmusを推定する自発呼吸圧力推定手段とを含むことを特徴とする患者の自発呼吸圧力の推定装置。
An estimating apparatus for estimating a spontaneous breathing pressure Pmus of a patient when a supporting gas containing oxygen is supplied to a patient's airway at a predetermined support pressure Pvent,
Flow rate detection means for detecting a flow rate F of the support gas supplied to the patient's airway;
A flow estimation unit that has a respiratory model that models a patient's respiratory organ, and that estimates a flow rate ΔF of the support gas to be supplied to the patient's airway when the support gas is supplied at the support pressure Pvent;
Deviation calculating means for calculating a flow deviation ΔF between the detected flow F and the estimated flow ΔF;
A spontaneous breathing pressure estimating means for estimating the patient's spontaneous breathing pressure Pmus based on the flow deviation ΔF.
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