JP2008000436A - Lung compliance estimation apparatus and estimation method and artificial respiratory apparatus provided with estimation apparatus - Google Patents

Lung compliance estimation apparatus and estimation method and artificial respiratory apparatus provided with estimation apparatus Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a lung compliance estimation apparatus and estimation method capable of accurately obtaining the compliance of lungs. <P>SOLUTION: An airway flow rate QawO at the point T0 of time of starting support and airway resistance R estimated beforehand are multiplied and an intrapulmonary pressure PalvO (=R×Qaw0) at the point T0 of time of starting the support is computed. Also, the computed intrapulmonary pressure Palv0 at the point T0 of time of starting the support is subtracted from the airway pressure Paw2 at the point T2 of time of an occlusion end stage and a pressure deviation (Paw2-Palv0) is computed. On the basis of the pressure deviation (Paw2-Palv0), computation is carried out as the compliance of lungs of a patient. Immediately after the inspiration operation of the patient is started, a spontaneous breathing pressure Pmus indicating the breathing effort of the patient is extremely low. By using a detected result in such a state that the spontaneous breathing pressure Pmus is extremely low, the compliance of the lungs is accurately estimated. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、肺の弾性を表わすコンプライアンスを推定するコンプライアンス推定装置および推定装置を備える人工呼吸器に関する。   The present invention relates to a compliance estimation apparatus for estimating compliance representing lung elasticity and a ventilator including the estimation apparatus.

図9は、従来技術の肺のコンプライアンス推定方法を説明するためのシミュレーション結果を示すグラフである。従来技術として、患者の肺のコンプライアンスを推定する場合、人工呼吸器を用い、患者の吸気終末において呼気弁を閉じて呼吸回路を閉塞することで、肺のコンプライアンスCを推定する技術がある。   FIG. 9 is a graph showing simulation results for explaining a conventional lung compliance estimation method. As a conventional technique, there is a technique for estimating lung compliance C by using a ventilator and closing an exhalation valve and closing a breathing circuit at the end of inhalation of a patient when estimating a patient's lung compliance.

人工呼吸器は、患者の気道に供給される支援ガスの気道流量Qrが予め定める吸気トリガ設定値を超えた時点を、吸気トリガ時点T10として判断して、吸気トリガ時点T10から吸気支援動作を開始する。また人工呼吸器は、患者の気道に供給される支援ガスの気道流量Qrが予め定める呼気トリガ設定値未満となった時点を、呼気トリガ時点T11として判断して、呼気トリガ時点T11で吸気支援動作を終了する。   The ventilator determines the time when the airway flow rate Qr of the support gas supplied to the patient's airway exceeds a predetermined inhalation trigger setting value as the inspiration trigger time T10, and starts the inspiration support operation from the inspiration trigger time T10. To do. Further, the ventilator determines a time point when the airway flow rate Qr of the support gas supplied to the patient's airway becomes less than a predetermined expiratory trigger setting value as an expiratory trigger time point T11, and an inspiratory support operation at the expiratory trigger time point T11. Exit.

従来技術では、肺のコンプライアンスを推定する場合、吸気トリガ時点T10における気道圧力Paw10と、肺の換気量Vt10とを検出する。また呼気トリガ時点T11から吸気管路を塞ぎ、呼気トリガ時点T11から約300msec経過したオカルジョン末期時点T12における気道圧力Paw12と、肺の換気量Vt12とを検出する。そして以下の(a)式に示す近似式によって肺のコンプライアンスCを推定している。
C=(Vt12−Vt10)/(Paw12−Paw10) …(a)
In the prior art, when estimating the lung compliance, the airway pressure Paw10 at the inspiration trigger time T10 and the lung ventilation amount Vt10 are detected. Further, the inspiratory duct is closed from the expiration trigger time T11, and the airway pressure Paw12 and the lung ventilation amount Vt12 at the end of the occultation period T12 after about 300 msec from the expiration trigger time T11 are detected. The lung compliance C is estimated by the approximate expression shown in the following expression (a).
C = (Vt12−Vt10) / (Paw12−Paw10) (a)

ここで、Cは、肺のコンプライアンスを示す。またVt12は、オカルジョン末期時点T12での肺の換気量を示し、Vt10は、吸気トリガ時点T10での肺の換気量を示す。またPaw12は、オカルジョン末期時点T12での気道圧力を示し、Paw10は、吸気トリガ時点T10での気道圧力を示す。(a)式は、吸気トリガ時点T10とオカルジョン末期時点T12とで、患者の吸気努力に対応する自発呼吸圧力Pmusが発生しておらず、気道圧Pawと肺内圧Palvとが一致している状態を仮定した場合に方程式が成り立つ。   Here, C indicates lung compliance. Vt12 represents the lung ventilation at the end of the occultation period T12, and Vt10 represents the lung ventilation at the inspiration trigger time T10. Paw12 represents the airway pressure at the end of the occultation period T12, and Paw10 represents the airway pressure at the inspiration trigger time T10. In the formula (a), the spontaneous breathing pressure Pmus corresponding to the patient's inspiratory effort is not generated at the inspiration trigger time T10 and the occultation end time T12, and the airway pressure Paw and the intrapulmonary pressure Palv coincide with each other. If we assume that the equation holds.

上述した従来技術では、吸気トリガ時点T10では、患者が吸気動作を開始する吸気開始時点T0から遅れることがある。この場合、呼気トリガ時点T10では、自発呼吸圧力Pmusが発生するのに対して、オカルジョン末期時点T12では自発呼吸圧力Pmusが発生していない。したがって自発呼吸圧力Pmusの影響で、肺のコンプライアンスを精度よく推定することができないという問題がある。   In the above-described prior art, the inspiration trigger time T10 may be delayed from the inspiration start time T0 when the patient starts the inhalation operation. In this case, the spontaneous breathing pressure Pmus is generated at the expiration trigger time T10, whereas the spontaneous breathing pressure Pmus is not generated at the occultation end point T12. Therefore, there is a problem that the lung compliance cannot be accurately estimated due to the influence of the spontaneous breathing pressure Pmus.

図9に示すシミュレーション結果では、自発呼吸圧力Pmusが発生していない吸気開始時点T0と、オカルジョン末期時点T12とで求められる肺のコンプライアンスCは、(Vt12−Vt0)/(Palv12−Palv0)=(350−90)/(6.8−2.0)=54.2ミリリットル/(cmHO)である。これに対して、従来技術に従って、吸気トリガ時点T10と、オカルジョン末期時点T12とで求められる肺のコンプライアンスCは、(Vt12−Vt10)/(Paw12−Paw10)=(350−80)/(6.6−0)=40.9ミリリットル/(cmHO)である。 In the simulation result shown in FIG. 9, the lung compliance C obtained at the inspiration start time T0 when the spontaneous breathing pressure Pmus is not generated and the occultation end time T12 is (Vt12−Vt0) / (Palv12−Palv0) = ( 350−90) / (6.8−2.0) = 54.2 ml / (cmH 2 O). On the other hand, according to the prior art, the lung compliance C obtained at the inspiration trigger time T10 and the occultation end time T12 is (Vt12−Vt10) / (Paw12−Paw10) = (350−80) / (6. 6-0) = 40.9 milliliters / (cmH 2 O).

このように吸気トリガ時点T10と、オカルジョン末期時点T12とでの気道圧力Pawを用いて、推定される肺のコンプライアンスCは、自発呼吸圧力Pmusの影響によって、実際の肺のコンプライアンスCに対してずれが生じてしまう。図9のシミュレーション結果では、推定されるコンプライアンスは、実際のコンプライアンスに対して約13ミリリットル/(cmHO)も小さい。言換えると推定されるコンプライアンスは、実際のコンプライアンスの77%であって、実際のコンプライアンスに対するずれが大きい。 As described above, the estimated lung compliance C using the airway pressure Paw at the inspiration trigger time T10 and the occultation end time T12 is shifted from the actual lung compliance C due to the influence of the spontaneous breathing pressure Pmus. Will occur. In the simulation result of FIG. 9, the estimated compliance is about 13 ml / (cmH 2 O) smaller than the actual compliance. In other words, the estimated compliance is 77% of the actual compliance, and the deviation from the actual compliance is large.

また肺の状態は、動的過膨張(Dynamic Hyperinflation)となる場合がある。動的過膨張とは、吸気開始時点T0において、気道圧よりも肺内の圧力が高い状態、すなわち肺に残圧が存在する。この場合、吸気開始時点T0では、肺から脱出する方向に支援ガスが気道を流れる。患者の単位時間あたりの呼吸数が多く、かつ気道圧力RおよびコンプライアンスCが大きい状態では、動的過膨張となりやすい。   Moreover, the state of the lung may be dynamic hyperinflation. The dynamic hyperinflation is a state in which the pressure in the lung is higher than the airway pressure at the inspiration start time T0, that is, the residual pressure exists in the lung. In this case, at the inhalation start time T0, the support gas flows through the airway in the direction of escape from the lungs. When the patient's respiration rate is high and the airway pressure R and compliance C are large, dynamic hyperinflation tends to occur.

肺の状態が動的過膨張となる場合では、患者が吸気動作を開始する時点T0で、肺内の圧力Palvが気道圧力Pawよりも高い場合がある。この場合、呼気トリガ時点T10における気道圧力Paw10よりも肺内圧Palv10が大きくなりやすい。肺内圧Palv10が気道圧力Paw10よりも大きくなることを原因として、コンプライアンスを精度よく推定することができないという問題がある。   When the lung condition is dynamic hyperinflation, the pressure Palv in the lung may be higher than the airway pressure Paw at the time T0 when the patient starts the inhalation operation. In this case, the intrapulmonary pressure Palv10 tends to be larger than the airway pressure Paw10 at the expiration trigger time T10. Due to the fact that the intrapulmonary pressure Palv10 is greater than the airway pressure Paw10, there is a problem that the compliance cannot be estimated with high accuracy.

図10は、患者の一分あたりの呼吸数変化に対する推定されるコンプライアンスの変化を示すシミュレーション結果を示す図である。図10には、縦軸に推定されるコンプライアンスを示し、横軸に一分あたりの呼吸数を横軸に示す。図10に示すように、患者の一分あたりの呼吸数が増加するにつれて、推定されるコンプライアンスは、実際のコンプライアンスよりも小さくなる。このように従来技術では、肺のコンプライアンスを精度よく推定することができないという問題がある。   FIG. 10 is a diagram showing a simulation result showing a change in the estimated compliance with respect to a change in the respiratory rate per minute of the patient. In FIG. 10, the vertical axis shows the estimated compliance, and the horizontal axis shows the number of breaths per minute on the horizontal axis. As shown in FIG. 10, as the patient's breathing rate per minute increases, the estimated compliance becomes smaller than the actual compliance. As described above, the conventional technique has a problem in that the lung compliance cannot be accurately estimated.

したがって本発明の目的は、肺のコンプライアンスを精度よく求めることができる肺のコンプライアンス推定装置および推定方法を提供することである。   Accordingly, an object of the present invention is to provide a lung compliance estimation apparatus and estimation method that can accurately determine lung compliance.

本発明は、自発呼吸動作を行う患者に対して、人工呼吸器を用いて患者の肺のコンプライアンスを推定するコンプライアンス推定装置であって、
患者の吸気動作の開始と同時に人工呼吸器が吸気支援動作を開始する支援開始時点T0と、人工呼吸器が吸気支援動作を終了する支援終了時点T1とを検出する支援状態検出手段と、
支援終了時点T0から、予め定めるオカルジョン期間Wが経過するまで、患者から吐出される呼気を排出するための呼気管路を塞ぐ閉塞手段と、
患者の気道を流れる支援ガスの気道流量を検出する流量検出手段と、
患者の気道を流れる支援ガスの気道圧力を検出する気道圧力検出手段と、
患者の肺のコンプライアンスを推定する推定手段とを含み、
推定手段は、各検出手段から検出結果を取得し、
支援開始時点T0から、前記オカルジョン期間Woの末期に設定されるオカルジョン末期時点T2までに、患者の肺内へ流れた支援ガスの体積(Vt2−Vt0)を演算し、
支援開始時点T0の気道流量Qaw0と、予め推定される気道抵抗Rとを乗算して、支援開始時点T0の肺内圧Palv0(=R・Qaw0)を演算し、
前記オカルジョン末期時点T2の気道圧力Paw2から、演算した支援開始時点T0の肺内圧Palv0を減算して、圧力偏差(Paw2−Palv0)を演算し、
前記患者の肺内へ流れた支援ガスの体積(Vt2−Vt0)を、前記圧力偏差(Paw2−Palv0)で除算した値((Vt2−Vt0)/(Paw2−Palv0))を患者の肺のコンプライアンスとして演算することを特徴とするコンプライアンス推定装置である。
The present invention is a compliance estimation device for estimating the compliance of a patient's lungs using a ventilator for a patient performing a spontaneous breathing operation,
Support state detecting means for detecting a support start time T0 at which the ventilator starts an inhalation support operation simultaneously with the start of the patient's inhalation operation and a support end time T1 at which the ventilator ends the inhalation support operation;
From support end T0, until Okarujon period W O the predetermined has elapsed, a closing means for closing the expiratory conduit for discharging the expiratory air discharged from a patient,
A flow rate detecting means for detecting an airway flow rate of the assisting gas flowing through the patient's airway;
Airway pressure detection means for detecting the airway pressure of the assisting gas flowing through the patient's airway;
Estimating means for estimating patient lung compliance,
The estimation means acquires the detection result from each detection means,
From the support start time T0 to the occultation end time T2 set at the end of the occultation period Wo, the volume of support gas (Vt2-Vt0) flowing into the patient's lung is calculated.
Multiplying the airway flow rate Qaw0 at the support start time T0 and the airway resistance R estimated in advance to calculate the intrapulmonary pressure Palv0 (= R · Qaw0) at the support start time T0,
By subtracting the calculated intrapulmonary pressure Palv0 at the support start time T0 from the airway pressure Paw2 at the end of the occultation period T2, a pressure deviation (Paw2-Palv0) is calculated,
The value ((Vt2-Vt0) / (Paw2-Palv0)) obtained by dividing the volume (Vt2-Vt0) of the assist gas flowing into the patient's lung by the pressure deviation (Paw2-Palv0) is the compliance of the patient's lungs. It is the compliance estimation apparatus characterized by calculating as follows.

本発明に従えば、患者の吸気動作が開始された直後では、患者の呼吸努力を表わす自発呼吸圧力Pmusがきわめて小さい。このように自発呼吸圧力Pmusがきわめて小さい状態での検出結果を用いることで、肺のコンプライアンスを精度よく推定することができる。さらに支援開始時点T0の気道流量Qaw0に基づいて、支援開始時点T0の肺内圧Palv0を求める。これによって支援開始時点T0の気道圧力Paw0を用いる場合に比べて、肺内に残圧が存在する場合であっても、肺のコンプライアンスを精度よく求めることができる。   According to the present invention, immediately after the patient's inspiration is started, the spontaneous breathing pressure Pmus representing the patient's breathing effort is extremely small. As described above, by using the detection result in a state where the spontaneous breathing pressure Pmus is extremely small, the lung compliance can be accurately estimated. Further, based on the airway flow rate Qaw0 at the support start time T0, the pulmonary pressure Palv0 at the support start time T0 is obtained. As a result, as compared with the case where the airway pressure Paw0 at the support start time point T0 is used, the compliance of the lung can be obtained with high accuracy even when the residual pressure exists in the lung.

また本発明は、前記演算手段での演算過程で用いられる気道抵抗Rは、患者の状態に応じて推定される気道抵抗Rであることを特徴とする。   Further, the present invention is characterized in that the airway resistance R used in the calculation process by the calculation means is an airway resistance R estimated in accordance with a patient's condition.

本発明に従えば、患者の状態に応じて推定される気道抵抗値Rを用いることで、患者の状態に応じた肺のコンプライアンスを推定することができる。   According to the present invention, by using the airway resistance value R estimated according to the patient's condition, lung compliance according to the patient's condition can be estimated.

また本発明は、前記演算手段での演算過程で用いられる気道抵抗値Rは、
人工呼吸器による吸気支援を始めてから、患者の吸気動作回数が予め定められる規定回数以下となる規定呼吸回数期間では、予め固定される気道抵抗値Rを用い、
人工呼吸器による吸気支援を始めてから前記規定呼吸回数期間を超えると、患者の状態に応じて推定される気道抵抗Rを用いることを特徴とする。
In the present invention, the airway resistance value R used in the calculation process by the calculation means is:
The airway resistance value R, which is fixed in advance, is used in the specified respiratory frequency period in which the patient's inspiratory operation frequency is equal to or less than a predetermined specified number of times since the start of inhalation support by the ventilator,
The airway resistance R estimated according to the patient's condition is used when the specified respiratory frequency period is exceeded after the start of inspiration support by the ventilator.

本発明に従えば、規定呼吸回数期間では、固定した気道抵抗が用いられ、推定した気道抵抗Rをコンプライアンス推定のために用いることがない。したがって人工呼吸器による支援開始当初において、推定される気道抵抗Rがばらつく場合であっても、推定される肺のコンプライアンスに、推定される気道抵抗のばらつきが影響することを防ぐことができる。   According to the present invention, the fixed airway resistance is used in the specified respiratory rate period, and the estimated airway resistance R is not used for compliance estimation. Therefore, even when the estimated airway resistance R varies at the beginning of the support by the ventilator, it is possible to prevent the estimated airway resistance variation from affecting the estimated lung compliance.

また本発明は、自発呼吸動作を行う患者に対して、吸気管路を介して酸素を含む支援ガスを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装置であって、
前記コンプライアンス推定装置によって推定される患者の肺のコンプライアンスに基づいて、ガス供給サーボ機構を制御する制御装置である。
Further, the present invention is a control device for controlling a gas supply servo mechanism of a ventilator for supplying a support gas containing oxygen to a patient's airway via an inspiratory line for a patient who performs a spontaneous breathing operation,
The control device controls the gas supply servomechanism based on the patient's lung compliance estimated by the compliance estimation device.

本発明に従えば、上述した肺のコンプライアンス推定装置で推定した肺のコンプライアンスを用いて、ガス供給サーボ機構を制御することによって、コンプライアンスの推定精度の向上によって、ガス供給サーボ機構の制御を好適に行うことができる。   According to the present invention, by controlling the gas supply servo mechanism using the lung compliance estimated by the lung compliance estimation apparatus described above, it is possible to suitably control the gas supply servo mechanism by improving the compliance estimation accuracy. It can be carried out.

また本発明は、自発呼吸動作を行う患者に対して、吸気管路を介して酸素を含む支援ガスを患者の気道に供給するガス供給サーボ機構を制御する制御装置であって、
前記コンプライアンス推定装置によって推定される患者の肺のコンプライアンス値が入力される入力手段と、
基準となる患者の肺のコンプライアンス値が記憶される記憶手段と、
コンプライアンス推定装置によって推定される患者の肺のコンプライアンス値と、記憶手段によって記憶される患者の肺のコンプライアンス値とのいずれを用いるかを選択する選択手段と、
選択手段によって選択される患者の肺のコンプライアンス値に基づいて、ガス供給サーボ機構を制御する制御手段とを含むことを特徴とするガス供給サーボ機構の制御装置である。
Further, the present invention is a control device for controlling a gas supply servo mechanism for supplying a support gas containing oxygen to a patient's airway via an inspiratory line for a patient performing a spontaneous breathing operation,
Input means for inputting a compliance value of a patient's lung estimated by the compliance estimation device;
Storage means for storing a reference value of a patient's lung as a reference;
A selection means for selecting whether to use a patient lung compliance value estimated by the compliance estimation device or a patient lung compliance value stored by the storage means;
And a control means for controlling the gas supply servo mechanism based on a compliance value of a patient's lung selected by the selection means.

本発明に従えば、選択手段によって、推定される肺のコンプライアンス値を用いるか、予め定められる肺のコンプライアンス値を用いるかを選択することができ、利便性を向上することができる。   According to the present invention, the selection means can select whether to use an estimated lung compliance value or a predetermined lung compliance value, thereby improving convenience.

また本発明は、自発呼吸動作を行う患者に対して、人工呼吸器を用いて患者の肺のコンプライアンスを推定するコンプライアンス推定方法であって、
患者の吸気動作と同時に人工呼吸器が吸気支援動作を開始する支援時点T0を検出する支援開始時点検出工程と、
支援開始時点T0で、患者の気道を流れる支援ガスの気道流量Qaw0を検出するとともに、気道流量Qawの積算を開始する流量検出工程と、
患者の呼吸筋が吸気動作を終了する支援終了時点T1を検出する支援終了時点検出工程と、
支援終了時点T1から、予め定めるオカルジョン期間Wが経過するまで、呼気管路を塞ぐ閉塞工程と、
気道流量Qawの積算を終了し、支援開始時点T1から、前記オカルジョン期間Woの末期に設定されるオカルジョン末期時点T2までに、患者の肺内へ流れた支援ガスの体積(Vt2−Vt0)を演算する体積演算工程と、
前記オカルジョン末期時点T2の気道圧力Paw2を検出する気道圧力検出工程と、
気道圧力検出工程によって検出されるオカルジョン末期時点T2の気道圧力Paw2から、支援開始時点T0の気道流量Qaw0と予め定められる気道抵抗Rとを乗算した演算肺圧力Palv0(=R・Qaw0)を減算して、圧力偏差(Paw2−Palv0)とし、前記体積演算工程で演算した支援ガスの体積(Vt2−Vt0)を、前記圧力偏差(Paw2−Palv0)で除算した値((Vt2−Vt0)/(Paw2−Palv0))を患者の肺のコンプライアンスとして演算する推定工程と、
推定結果を出力する出力工程とを含むことを特徴とするコンプライアンス推定方法である。
Further, the present invention is a compliance estimation method for estimating the lung compliance of a patient using a ventilator for a patient performing a spontaneous breathing operation,
A support start time detection step of detecting a support time T0 at which the ventilator starts an inspiration support operation simultaneously with the patient's inhalation operation;
A flow rate detecting step of detecting the airway flow rate Qaw0 of the support gas flowing through the patient's airway at the start of support time T0 and starting the integration of the airway flow rate Qaw;
A support end time detection step of detecting a support end time T1 at which the respiratory muscles of the patient end the inspiration action;
From support end T1, until Okarujon period W O the predetermined has elapsed, a closing step of closing the expiratory conduit,
Completion of the accumulation of the airway flow rate Qaw, and calculates the volume (Vt2-Vt0) of the support gas flowing into the patient's lung from the support start time T1 to the occultation end time T2 set at the end of the occultation period Wo. A volume calculation step to perform,
An airway pressure detecting step of detecting an airway pressure Paw2 at the end of the occultation period T2,
The calculated lung pressure Palv0 (= R · Qaw0) obtained by multiplying the airway flow rate Qaw0 at the support start time T0 and the predetermined airway resistance R is subtracted from the airway pressure Paw2 at the end of the occultation period T2 detected by the airway pressure detection step. Then, the pressure deviation (Paw2-Palv0) is obtained, and the value ((Vt2-Vt0) / (Paw2) obtained by dividing the volume (Vt2-Vt0) of the support gas calculated in the volume calculation step by the pressure deviation (Paw2-Palv0). An estimation step of calculating -Palv0)) as the patient's lung compliance;
An output step of outputting an estimation result.

本発明に従えば、自発呼吸圧力Pmusがきわめて小さい状態での検出結果を用いることで、肺のコンプライアンスを精度よく推定することができる。さらに支援開始時点T0の気道流量Qaw0に基づいて、支援開始時点T0の肺内圧Palv0を求める。これによって支援開始時点T0の気道圧力Paw0を用いる場合に比べて、肺内に残圧が存在する場合であっても、肺のコンプライアンスを精度よく求めることができる。   According to the present invention, the compliance of the lung can be accurately estimated by using the detection result in a state where the spontaneous breathing pressure Pmus is extremely small. Further, based on the airway flow rate Qaw0 at the support start time T0, the pulmonary pressure Palv0 at the support start time T0 is obtained. As a result, as compared with the case where the airway pressure Paw0 at the support start time point T0 is used, the compliance of the lung can be obtained with high accuracy even when the residual pressure exists in the lung.

また本発明は、前記推定方法をコンピュータに実行させるプログラムである。
本発明に従えば、本発明を実行するためのプログラムを、コンピュータに実行させる。この場合、コンピュータによって出力される肺のコンプライアンスについて、推定精度を高くすることができる。
Moreover, this invention is a program which makes a computer perform the said estimation method.
According to the present invention, a computer executes a program for executing the present invention. In this case, it is possible to increase the estimation accuracy for the lung compliance output by the computer.

また本発明は、前記プログラムを記憶するコンピュータ読取可能な記憶媒体である。
本発明に従えば、記憶媒体に記憶される、本発明を実行するためのプログラムを、コンピュータが読取って実行する。この場合、コンピュータによって出力される肺のコンプライアンスについて、推定精度を高くすることができる。
The present invention is also a computer-readable storage medium that stores the program.
According to the present invention, the computer reads the program for executing the present invention stored in the storage medium and executes it. In this case, it is possible to increase the estimation accuracy for the lung compliance output by the computer.

請求項1記載の本発明によれば、肺のコンプライアンスを精度よく推定することができる。肺のコンプライアンスを精度よく推定することで、患者の状態を精度よく把握することができ、肺のコンプライアンスに応じた対応を行わせることができる。たとえば精度よく推定した肺のコンプライアンスに基づいて、患者の吸気支援を行わせることで、吸気支援時の患者の負担を低減することができる。   According to the first aspect of the present invention, lung compliance can be estimated with high accuracy. By accurately estimating the lung compliance, the patient's condition can be grasped with high accuracy, and a response corresponding to the lung compliance can be performed. For example, the patient's burden at the time of inhalation support can be reduced by performing the inhalation support of the patient based on the accurately estimated lung compliance.

請求項2記載の本発明によれば、患者の状態に応じて推定した気道抵抗値Rを用いて肺のコンプライアンスを求めることで、刻々と変化する患者の状態ごとに、肺のコンプライアンスCを求めることができる。   According to the second aspect of the present invention, the lung compliance is determined for each patient condition that changes every moment by determining the lung compliance using the airway resistance value R estimated according to the patient condition. be able to.

請求項3記載の本発明によれば、規定呼吸回数期間と、規定呼吸回数期間が経過した後とで、コンプライアンスを求めるために用いる気道抵抗Rを使い分ける。これによって推定される肺のコンプライアンスが、支援開始当初での推定気道抵抗のばらつきの影響を防いで、推定される肺のコンプライアンスの変動を抑えることができる。   According to the third aspect of the present invention, the airway resistance R used for obtaining the compliance is properly used in the specified respiratory frequency period and after the specified respiratory frequency period has elapsed. As a result, the estimated lung compliance prevents the influence of variations in estimated airway resistance at the beginning of the support, and suppresses the estimated variation in lung compliance.

請求項4記載の本発明によれば、精度よく推定される肺のコンプライアンスに基づいて、人工呼吸器を制御する。したがってガス供給サーボ機構の制御を精度よく行うことができ、吸気支援動作に対する患者の負担を減らすことができる。   According to the present invention as set forth in claim 4, the ventilator is controlled based on the lung compliance estimated with high accuracy. Therefore, the control of the gas supply servo mechanism can be performed with high accuracy, and the burden on the patient with respect to the intake assist operation can be reduced.

請求項5記載の本発明によれば、選択手段によって、患者の状態に応じて、推定される肺のコンプライアンス値を用いるか、予め定められる肺のコンプライアンス値を用いるかを選択することで利便性を向上することができる。   According to the fifth aspect of the present invention, the selection means selects whether to use an estimated lung compliance value or a predetermined lung compliance value according to the patient's condition. Can be improved.

請求項6記載の本発明によれば、肺のコンプライアンスを精度よく推定することができる。肺のコンプライアンスを精度よく推定することで、患者の状態を精度よく把握することができ、肺のコンプライアンスに応じた対応を行わせることができる。たとえば精度よく推定した肺のコンプライアンスに基づいて、患者の吸気支援を行わせることで、吸気支援時の患者の負担を低減することができる。   According to the sixth aspect of the present invention, lung compliance can be estimated with high accuracy. By accurately estimating the lung compliance, the patient's condition can be grasped with high accuracy, and a response corresponding to the lung compliance can be performed. For example, the patient's burden at the time of inhalation support can be reduced by performing the inhalation support of the patient based on the accurately estimated lung compliance.

請求項7記載の本発明によれば、上述した方法を実現するためのプログラムを、コンピュータに実行させることで、精度のよい肺のコンプライアンスを出力することができる。   According to the seventh aspect of the present invention, it is possible to output accurate lung compliance by causing a computer to execute a program for realizing the above-described method.

請求項8記載の本発明によれば、記憶媒体に記憶されるプログラムを、コンピュータに実行させることで、精度のよい肺のコンプライアンスを出力することができる。   According to the eighth aspect of the present invention, it is possible to output the lung compliance with high accuracy by causing the computer to execute the program stored in the storage medium.

図1は、本発明の第1実施形態であるコンプライアンス推定装置が組み込まれる人工呼吸器17を示すブロック図である。本発明の第1実施形態である人工呼吸器17は、患者の肺のコンプライアンスCを推定する推定機能を有する。すなわち人工呼吸器17は、コンプライアンス推定装置を兼用する。   FIG. 1 is a block diagram showing a ventilator 17 in which the compliance estimation apparatus according to the first embodiment of the present invention is incorporated. The ventilator 17 which is 1st Embodiment of this invention has an estimation function which estimates the compliance C of a patient's lung. In other words, the ventilator 17 also serves as a compliance estimation device.

人工呼吸器17は、人工呼吸器本体17aと、制御装置本体33とを含む。人工呼吸器本体17aは、装着部材24と、ポンプ22と、ポンプ用アクチュエータ31と、呼気弁27と、吸気管路25と、呼気管路26と、呼気弁用アクチュエータ32とを含む。本実施の形態では、ポンプ22とポンプ用アクチュエータ31とを含んで、吐出される支援ガスの圧力が調整可能なガス供給機構20が構成される。   The ventilator 17 includes a ventilator main body 17 a and a control device main body 33. The ventilator main body 17 a includes a mounting member 24, a pump 22, a pump actuator 31, an exhalation valve 27, an inspiratory conduit 25, an expiratory conduit 26, and an expiratory valve actuator 32. In the present embodiment, the gas supply mechanism 20 that includes the pump 22 and the pump actuator 31 and can adjust the pressure of the discharged assist gas is configured.

装着部材24は、患者の気道に気体を供給するために患者に装着され、患者の気道に連通する装着孔が形成される。吸気管路25は、ポンプ22と装着部材24とを接続する管路であり、ポンプ22から供給された気体を患者の気道に導く。呼気管路26は、装着部材24と装置外部の排出場所とを接続する管路であり、患者の気道から流出した気体を装置外部の排出場所に導く。ポンプ22は、ポンプ用アクチュエータ31によって駆動されることで、酸素を含む支援ガスを吸気管路25に供給する。呼気弁27は、呼気弁用アクチュエータ32によって弁体が変位駆動されることで、呼気管路32を開閉する。   The attachment member 24 is attached to the patient to supply gas to the patient's airway, and an attachment hole communicating with the patient's airway is formed. The inspiratory duct 25 is a duct connecting the pump 22 and the mounting member 24, and guides the gas supplied from the pump 22 to the patient's airway. The exhalation duct 26 is a duct connecting the mounting member 24 and a discharge place outside the apparatus, and guides the gas flowing out from the patient's airway to the discharge place outside the apparatus. The pump 22 is driven by the pump actuator 31 to supply assist gas containing oxygen to the intake pipe 25. The exhalation valve 27 opens and closes the exhalation duct 32 when the valve body is displaced by the exhalation valve actuator 32.

また人工呼吸器17は、気道流量検出手段50と、気道圧力検出手段60とを有する。気道流量検出手段50は、吸気管路25および呼気管路26を流れる支援ガスの流量を検出する。気道圧力検出手段61は、吸気管路25および呼気管路26を流れる支援ガスの圧力をそれぞれ検出する。   The ventilator 17 has an airway flow rate detection means 50 and an airway pressure detection means 60. The airway flow rate detection means 50 detects the flow rate of the support gas flowing through the inspiratory conduit 25 and the expiratory conduit 26. The airway pressure detection means 61 detects the pressure of the assist gas flowing through the inspiratory duct 25 and the expiratory duct 26, respectively.

たとえば吸気管路25を患者の肺に向けて流れる支援ガスの流量Qiを、呼気管路26を患者の肺から脱出する方向に向けて流れる支援ガスの流量Qeで除算した値(Qi−Qe)を気道流量Qawと称する。また患者の吸気期間では、呼気管路26内の支援ガスの圧力を気道圧力Pawとし、患者の呼気期間では、吸気管路26内の支援ガスの圧力を気道圧力Pawとする。各検出手段50,61は、検出結果を示す信号を制御装置本体33に与える。   For example, a value (Qi−Qe) obtained by dividing the flow rate Qi of the support gas flowing toward the patient's lung through the inspiratory line 25 by the flow rate Qe of the support gas flowing toward the direction of exiting the exhalation line 26 from the patient's lung. Is referred to as airway flow rate Qaw. Further, during the patient's inspiration period, the pressure of the support gas in the exhalation duct 26 is the airway pressure Paw, and during the patient's exhalation period, the pressure of the support gas in the inhalation duct 26 is the airway pressure Paw. Each of the detection means 50 and 61 gives a signal indicating the detection result to the control device main body 33.

制御装置本体33は、コンピュータを含んで構成される。制御装置本体33は、インターフェース101と、演算部102と、記憶部103と、記憶部104とを含む。インターフェース101は、流量検出手段50および気道圧力検出手段61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、人工呼吸器本体17aを制御するための動作を行う。また制御装置本体33は、患者の呼吸状態を検出する患者呼吸状態監視機能と、患者の気道抵抗RおよびコンプライアンスRを推定する推定機能とを有する。   The control device body 33 includes a computer. The control device main body 33 includes an interface 101, a calculation unit 102, a storage unit 103, and a storage unit 104. The interface 101 receives signals from the flow rate detection means 50 and the airway pressure detection means 61 and gives the signals to the calculation unit 102. The storage unit 104 stores a program to be executed by the control device main body 33, and the arithmetic unit 102 reads and executes the program stored in the storage unit 104, thereby performing an operation for controlling the ventilator main body 17a. Do. The control device main body 33 has a patient respiratory state monitoring function for detecting the respiratory state of the patient and an estimation function for estimating the airway resistance R and the compliance R of the patient.

また人工呼吸器17は、入力手段39と、出力手段40と、ポンプ用サーボアンプ48と、呼気弁用サーボアンプ47とを含む。入力手段39は、医師またはガス供給機構20を管理する管理者などからの患者の状態を示す状態値、たとえば患者の気道抵抗RおよびエラスタンスEが入力される。また入力手段39は、吸気支援を行うための制御パラメータ値、たとえば呼吸支援するための増幅ゲインなどが入力される。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。   The ventilator 17 includes an input unit 39, an output unit 40, a pump servo amplifier 48, and an exhalation valve servo amplifier 47. The input means 39 is input with state values indicating the state of the patient, such as a patient's airway resistance R and elastance E, from a doctor or an administrator who manages the gas supply mechanism 20. The input means 39 receives a control parameter value for performing inspiration support, such as an amplification gain for assisting breathing. The input means 39 gives a signal indicating the input information to the control device body 33.

出力手段40は、制御装置本体33から信号が与えられて、患者の状態、吸気支援状態などを出力する。本実施の形態では、出力手段40は、ディスプレイ等によって実現される。出力手段40は、制御装置本体33によって推定される自発呼吸圧力^Pmus、気道圧力、肺のコンプライアンスなどを報知する報知手段となる。出力手段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、推定自発呼吸圧力^Pmusなどの時間的変化を示す波形を表示画面に表示する。   The output means 40 is given a signal from the control device main body 33 and outputs the patient's condition, the inspiratory support condition, and the like. In the present embodiment, the output means 40 is realized by a display or the like. The output means 40 serves as an informing means for informing the spontaneous breathing pressure ^ Pmus estimated by the control device main body 33, the airway pressure, the lung compliance, and the like. Based on the display command signal received from the control device main body 33, the output means 40 displays a waveform indicating temporal changes such as the estimated spontaneous breathing pressure ^ Pmus on the display screen.

制御装置本体33は、各検出手段50,61から与えられる信号に基づいて、ポンプから吐出される支援ガスの支援圧力と、呼気弁27の開閉状態とを演算し、演算結果を指令信号として出力する。制御装置本体33は、第1の指令信号としてポンプから吐出される支援ガスの支援圧力を示す信号をポンプ用サーボアンプ48に与える。ポンプ用サーボアンプ48は、制御装置本体33から与えられる第1の指令信号に従って、ポンプから吐出される支援ガスの圧力が支援圧力となるように、ポンプ用アクチュエータ31を駆動する。   The control device main body 33 calculates the support pressure of the support gas discharged from the pump and the open / closed state of the exhalation valve 27 based on the signals given from the detection means 50 and 61, and outputs the calculation result as a command signal. To do. The control device main body 33 gives a signal indicating the support pressure of the support gas discharged from the pump to the pump servo amplifier 48 as the first command signal. The pump servo amplifier 48 drives the pump actuator 31 according to the first command signal given from the control device main body 33 so that the pressure of the support gas discharged from the pump becomes the support pressure.

制御装置本体33は、第2の指令信号として呼気弁32の開閉状態を示す信号を呼気弁用サーボアンプ32に与える。呼気弁用サーボアンプ32は、制御装置本体33から与えられる第2の指令信号に従って、ポンプから吐出される支援ガスの圧力が支援圧力となるように、ポンプ用アクチュエータ31を駆動する。各サーボアンプ47,48は、制御装置本体33に含まれてもよい。各サーボアンプ47,48は、増幅回路によって実現される。   The control device main body 33 gives a signal indicating the open / closed state of the exhalation valve 32 to the exhalation valve servo amplifier 32 as a second command signal. The exhalation-valve servo amplifier 32 drives the pump actuator 31 so that the pressure of the support gas discharged from the pump becomes the support pressure in accordance with the second command signal given from the control device main body 33. The servo amplifiers 47 and 48 may be included in the control device main body 33. Each servo amplifier 47, 48 is realized by an amplifier circuit.

制御装置本体33は、患者の呼吸状態が吸気状態であると判断すると、呼気弁27を閉状態にして呼気管路26を塞ぐ指令を示す信号を呼気弁用サーボアンプ47に与える。また随時支援圧力を演算し、演算した支援圧力を示す信号をポンプ用サーボアンプ48に与える。これによって予め定める支援圧力の支援ガスを、吸気管路25、患者の気道を介して肺内に供給することができる。たとえば流量検出手段50によって検出される気道流量Qawに基づいて、ポンプから吐出される支援ガスの圧力を、比例支援換気法(
Proportional Assist Ventilation、略称PAV法)にしたがって制御する。
When determining that the patient's breathing state is the inhalation state, the control device main body 33 provides the exhalation-valve servo amplifier 47 with a signal indicating a command to close the exhalation valve 27 and close the exhalation valve 26. Further, the support pressure is calculated as needed, and a signal indicating the calculated support pressure is given to the pump servo amplifier 48. As a result, a support gas having a predetermined support pressure can be supplied into the lungs via the intake duct 25 and the patient's airway. For example, on the basis of the airway flow rate Qaw detected by the flow rate detection means 50, the pressure of the support gas discharged from the pump is proportionally ventilated (
Control according to Proportional Assist Ventilation (abbreviation PAV method).

また制御装置本体33は、患者の呼吸状態が呼気状態であると判断すると、呼気弁27を開状態にして呼気管路26を開く指令を示す信号を呼気弁用サーボアンプ47に与える。また随時支援圧力を演算し、演算した支援圧力を示す信号をポンプ用サーボアンプ48に与える。これによって管路25,26の圧力が予め定める規定値、たとえば吸気終末陽圧(Positive End-Expiratory Pressure、略称、PEEP圧)以上に維持する。   When determining that the patient's breathing state is the exhalation state, the control device main body 33 provides the exhalation-valve servo amplifier 47 with a signal indicating a command for opening the exhalation valve 27 and opening the exhalation conduit 26. Further, the support pressure is calculated as needed, and a signal indicating the calculated support pressure is given to the pump servo amplifier 48. As a result, the pressure in the pipelines 25 and 26 is maintained at a predetermined value or more, for example, a positive end-expiratory pressure (abbreviated as PEEP pressure).

制御装置本体33は、呼吸状態を検出する機能を有する。制御装置本体33は、流量検出手段50および圧力検出手段61の検出結果に基づいて、患者の呼吸状態のうち、患者が吸気動作を開始する吸気開始時点と、患者が吸気動作を終了する吸気終了時点とを判断することができる。制御装置本体33は、たとえば国際特許出願WO 2004/002561 A2に開示される技術を用いることによって、吸気開始時点および吸気終了時点とを判断可能である。   The control device main body 33 has a function of detecting a respiratory state. Based on the detection results of the flow rate detection means 50 and the pressure detection means 61, the control device main body 33 determines the inspiration start time when the patient starts the inspiration operation and the end of inspiration when the patient finishes the inhalation operation, among the patient's respiration status The time can be determined. The control device main body 33 can determine the intake start time and the intake end time by using, for example, the technique disclosed in International Patent Application WO 2004/002561 A2.

制御装置本体33は、気道流量Qawの時間変化を微分した微分値が、予め定めるしきい値よりも増加した時点を、患者の吸気開始時点として判断する。これによって気道流量Qawがゼロ以下、すなわち肺から排出される方向に流れていた場合であっても、患者の吸気開始時点を検出することができる。また制御装置本体33は、患者の肺に向かう方向に流れる気道流量Qawが、予め定める吸気終了しきい値未満となる時点を、患者の吸気終了時点として判断する。たとえば最大気道流量の10%が吸気終了しきい値として設定される。   The control device main body 33 determines the time point when the differential value obtained by differentiating the time change of the airway flow rate Qaw is higher than a predetermined threshold value as the inhalation start time of the patient. Accordingly, even when the airway flow rate Qaw is less than or equal to zero, that is, when the airflow is flowing in the direction of being discharged from the lungs, the inhalation start time of the patient can be detected. Further, the control device main body 33 determines a time point at which the airway flow rate Qaw flowing in the direction toward the patient's lungs is less than a predetermined inhalation end threshold value as a patient inhalation end point. For example, 10% of the maximum airway flow rate is set as the inhalation end threshold value.

本実施の制御装置本体33は、患者の吸気動作の開始を判断すると同時に吸気支援動作を開始する。また患者の吸気動作の終了を判断すると同時に吸気支援動作を終了する。したがって患者の吸気動作開始時点と、人工呼吸器の支援動作開始時点T0とがほぼ一致する。また患者の吸気動作終了時点と、人工呼吸器の支援動作開始時点T1とがほぼ一致する。   The control device main body 33 according to the present embodiment determines the start of the patient's inhalation operation and starts the inspiration support operation at the same time. Further, the end of the inhalation support operation is determined at the same time as the end of the inhalation operation of the patient is determined. Therefore, the patient's inspiratory operation start time substantially coincides with the ventilator support operation start time T0. Further, the end point of the patient's inhalation operation almost coincides with the support operation start point T1 of the ventilator.

図2は、人工呼吸器17の肺のコンプライアンス推定機能を実現する構成を示すブロック図である。人工呼吸器17は、コンプライアンス推定装置として、支援状態検出手段300と、閉塞手段301と、気道抵抗記憶手段302と、気道抵抗推定手段303と、選択手段304と、コンプライアンス推定手段305と、前記流量検出手段50と、前記圧力検出手段61とを含む。演算部102は、記憶部103に記憶されるプログラムを実行することによって、上述した支援状態検出手段300、閉塞手段301、気道抵抗推定手段303およびコンプライアンス推定手段305の機能を実現することができる。   FIG. 2 is a block diagram showing a configuration for realizing the lung compliance estimation function of the ventilator 17. The ventilator 17 is a compliance estimation device, which includes a support state detection unit 300, an occlusion unit 301, an airway resistance storage unit 302, an airway resistance estimation unit 303, a selection unit 304, a compliance estimation unit 305, and the flow rate. A detection means 50 and the pressure detection means 61 are included. The calculation unit 102 can realize the functions of the support state detection unit 300, the blocking unit 301, the airway resistance estimation unit 303, and the compliance estimation unit 305 described above by executing a program stored in the storage unit 103.

支援状態検出手段300は、患者の吸気開始時点を人工呼吸器の支援開始時点T0として判断する。また支援状態検出手段300は、患者の吸気終了時点を人工呼吸器の支援終了時点T1として検出する。支援状態検出手段300は、検出した検出結果を示す信号を、コンプライアンス推定手段305および閉塞手段301に与える。   The support state detection unit 300 determines the inhalation start time of the patient as the support start time T0 of the ventilator. The support state detection means 300 detects the end point of inhalation of the patient as the support end point T1 of the ventilator. The support state detection unit 300 gives a signal indicating the detected detection result to the compliance estimation unit 305 and the blocking unit 301.

閉塞手段301は、支援状態検出手段300から支援終了時点T1を示す信号が与えられる。閉塞手段301は、支援状態検出手段300の信号に応答して支援終了時点T1を判断すると、呼気弁27を閉状態とする指令信号を呼気弁用サーボアンプ47に与える。また閉塞手段301は、支援終了時点T1を判断すると、ポンプの駆動を停止する指令信号をポンプ用サーボアンプ48に与える。このようにして閉塞手段301は、ポンプ22の駆動を停止して呼気管路26を塞ぐ。この状態から時間が経過することによって、肺内圧Palvと気道圧力Pawとが平衡する平衡状態に近づく。たとえば、閉塞手段301が呼気管路26を閉塞してから、約250〜300msec経過すると、肺内圧Palvと気道圧力Pawとが平衡状態となった近似することができる。閉塞手段301は、呼気管路26を閉塞後、予め定めるオカルジョン期間が経過すると、呼気管路26の閉塞を解除して、呼気管路26を開放する。   The blocking unit 301 is given a signal indicating the support end time T1 from the support state detection unit 300. When the closing unit 301 determines the support end time T1 in response to the signal from the support state detection unit 300, the closing unit 301 gives a command signal for closing the exhalation valve 27 to the exhalation valve servo amplifier 47. Further, when determining the support end time T1, the closing means 301 gives a command signal for stopping the pump drive to the pump servo amplifier 48. In this way, the closing means 301 stops the driving of the pump 22 and closes the exhalation duct 26. As time elapses from this state, an equilibrium state is reached where the pulmonary pressure Palv and the airway pressure Paw are balanced. For example, when about 250 to 300 msec has elapsed since the closing means 301 closed the expiration line 26, it can be approximated that the intrapulmonary pressure Palv and the airway pressure Paw are in an equilibrium state. The obstruction | occlusion means 301 will cancel | release obstruction | occlusion of the exhalation duct line 26, and will open the exhalation duct line 26, if the predetermined occultation period passes after obstructing the exhalation duct line 26. FIG.

気道抵抗記憶手段302は、医師または管理者等によって入力手段39から入力される患者の気道抵抗値を記憶する。気道抵抗推定手段303は、予め定められる気道抵抗推定プログラムを実行することで、気道抵抗Rを推定する。選択手段304は、気道抵抗記憶手段302と、気道抵抗推定手段303とのいずれをコンプライアンスCの推定に用いるかを示す選択情報を記憶する。コンプライアンス推定手段305は、流量検出手段50、圧力検出手段61および呼吸状態検出手段300から与えられる検出結果を示す信号に基づいて、患者のコンプライアンスを推定する。   The airway resistance storage unit 302 stores the patient's airway resistance value input from the input unit 39 by a doctor or an administrator. The airway resistance estimation means 303 estimates the airway resistance R by executing a predetermined airway resistance estimation program. The selection unit 304 stores selection information indicating which of the airway resistance storage unit 302 and the airway resistance estimation unit 303 is used for estimating the compliance C. The compliance estimation unit 305 estimates patient compliance based on signals indicating detection results given from the flow rate detection unit 50, the pressure detection unit 61, and the respiratory state detection unit 300.

コンプライアンス推定手段305は、以下の演算式に従って、患者のコンプライアンスを推定する。
C=((Vt2−Vt0)/(Paw2−R・Qaw0)) …(1)
The compliance estimation means 305 estimates patient compliance according to the following arithmetic expression.
C = ((Vt2-Vt0) / (Paw2-R · Qaw0)) (1)

ここで、Cは、推定演算される患者のコンプライアンスを示す。(Vt2−Vt1)は、支援開始時点T1から、オカルジョン末期時点T2までに、患者の肺内へ流れた支援ガスの体積を示す。オカルジョン末期時点T2は、オカルジョン期間Woの末期に設定される時点である。たとえばオカルジョン期間Woが260msecに設定される場合、オカルジョン末期時点T2は、支援終了時点T1から250msec経過した時点に設定される。またPaw2は、オカルジョン末期時点T2の気道圧力を示す。またRは、予め求められる患者の気道抵抗である。この気道抵抗は、気道抵抗記憶手段302に記憶される気道抵抗または気道抵抗推定手段303で推定される気道抵抗のいずれかである。またQaw0は、支援開始時点T1の気道流量を示す。   Here, C indicates the patient's compliance that is estimated and calculated. (Vt2-Vt1) indicates the volume of the support gas that has flowed into the lungs of the patient from the support start time T1 to the end of the occultation time T2. The occultation end point T2 is a point set at the end of the occultation period Wo. For example, when the occultation period Wo is set to 260 msec, the occultation end point T2 is set to a point when 250 msec has elapsed from the support end point T1. Paw2 represents the airway pressure at the end of the occultation period T2. R is the airway resistance of the patient obtained in advance. This airway resistance is either the airway resistance stored in the airway resistance storage means 302 or the airway resistance estimated by the airway resistance estimation means 303. Qaw0 indicates the airway flow rate at the support start time T1.

図3は、本発明のコンプライアンス推定方法を説明するためのシミュレーション結果を示すグラフである。図3(1)は、シミュレーションによって示される肺内圧Palvの時間変化を示す。図3(2)は、肺内に供給された支援ガスの換気量Vtの時間変化を示す。図3(3)は、気道圧力Pawの時間変化を示す。図3(4)は、気道流量Qawの時間変化を示す。コンプライアンス推定手段305のコンプライアンス推定手順を示すフローチャートである。   FIG. 3 is a graph showing simulation results for explaining the compliance estimation method of the present invention. FIG. 3 (1) shows the time change of the intrapulmonary pressure Palv shown by the simulation. FIG. 3 (2) shows the time change of the ventilation amount Vt of the support gas supplied into the lung. FIG. 3 (3) shows the time change of the airway pressure Paw. FIG. 3 (4) shows the time change of the airway flow rate Qaw. It is a flowchart which shows the compliance estimation procedure of the compliance estimation means 305.

まずステップs0で、人工呼吸器による患者の吸気支援が開始されるとともに、コンプライアンスの推定指令が入力手段から入力されると、ステップs1に進む。ステップs1では、コンプライアンス推定手段305は、支援状態検出手段300から与えられる支援開始時点T0を示す信号に応答して、支援開始時点T0を判断するとステップs2に進む。   First, in step s0, patient inhalation support by the ventilator is started, and when a compliance estimation command is input from the input means, the process proceeds to step s1. In step s1, when the compliance estimation unit 305 determines the support start time T0 in response to the signal indicating the support start time T0 given from the support state detection unit 300, the process proceeds to step s2.

ステップs2では、コンプライアンス推定手段305は、流量検出手段50によって検出される支援開始時点T0での気道流量Qaw0を取得するとともに、気道流量Qawの積分を開始し、ステップs3に進む。ステップs3では、支援状態検出手段300から与えられる支援終了時点T1を示す信号に基づいて、オカルジョン末期時点T2を判断するとステップs4に進む。   In step s2, the compliance estimation unit 305 acquires the airway flow rate Qaw0 at the support start time T0 detected by the flow rate detection unit 50, starts integration of the airway flow rate Qaw, and proceeds to step s3. In step s3, if the occultation end time T2 is determined based on the signal indicating the support end time T1 given from the support state detection means 300, the process proceeds to step s4.

ステップs4では、コンプライアンス推定手段305は、流量検出手段50によって取得した気道流量Qawの積分を終了する。この積分値は、支援開始時点T1からオカルジョン末期時点T2までに、患者の肺内へ流れた支援ガスの体積(Vt2−Vt0)となる。またコンプライアンス推定手段305は、圧力検出手段61によって気道圧力Paw2を取得する。このようにして肺内の支援ガスの体積変化、気道圧力Paw2を演算すると、ステップs5に進む。   In step s4, the compliance estimation unit 305 ends the integration of the airway flow rate Qaw acquired by the flow rate detection unit 50. This integrated value is the volume (Vt2-Vt0) of the support gas that has flowed into the patient's lungs from the support start time T1 to the occultation end time T2. The compliance estimating unit 305 obtains the airway pressure Paw2 by the pressure detecting unit 61. When the volume change of the assist gas in the lung and the airway pressure Paw2 are calculated in this way, the process proceeds to step s5.

ステップs5では、コンプライアンス推定手段305は、上述した(1)式に従って、コンプライアンスを演算し、演算が完了すると、ステップs6に進む。ステップs6では、ステップs5で演算した肺のコンプライアンスを演算結果として出力し、ステップs1に戻る。このようにして患者が吸気動作を開始する毎に、ステップs1〜s6を繰返す。   In step s5, the compliance estimation unit 305 calculates the compliance according to the above-described equation (1), and when the calculation is completed, the process proceeds to step s6. In step s6, the lung compliance calculated in step s5 is output as the calculation result, and the process returns to step s1. Thus, every time the patient starts the inhalation operation, steps s1 to s6 are repeated.

コンプライアンス推定手段305は、ステップs1〜s6の動作を行っている間に、予め定める終了条件が満たされたことを判断すると、コンプライアンスの推定動作を終了する。たとえば入力手段39によって終了指令が与えられるなどして、予め定める終了条件を満たしていることを判断すると、制御動作を終了する。   When the compliance estimation unit 305 determines that a predetermined end condition is satisfied while performing the operations of steps s1 to s6, the compliance estimation unit 305 ends the compliance estimation operation. For example, when it is determined that a predetermined end condition is satisfied by giving an end command by the input means 39, the control operation is ended.

図3に示すシミュレーション結果は、図9に示すシミュレーション結果と同じパラメータを用いた。本実施の形態に従って推定される肺のコンプライアンスCは、(Vt12−Vt0)/(Paw2−R・Qaw0)=(350−90)/(6.6−0.02・90)=54.1ミリリットル/(cmHO)である。推定されるコンプライアンスは、実際のコンプライアンスに対して約0.1ミリリットル/(cmHO)小さいだけでほとんど同じである。言換えると推定されるコンプライアンスは、実際のコンプライアンスの99%以上であって、実際のコンプライアンスに対するずれがきわめて小さい。このように本実施の形態に従えば、精度のよいコンプライアンスを推定することができる。 The simulation results shown in FIG. 3 use the same parameters as the simulation results shown in FIG. The lung compliance C estimated according to the present embodiment is (Vt12−Vt0) / (Paw2-R · Qaw0) = (350−90) / (6.6−0.02 · 90) = 54.1 ml. / (CmH 2 O). The estimated compliance is almost the same, only about 0.1 ml / (cmH 2 O) smaller than the actual compliance. In other words, the estimated compliance is 99% or more of the actual compliance, and the deviation from the actual compliance is very small. As described above, according to the present embodiment, it is possible to estimate the compliance with high accuracy.

以上のように本実施の形態によれば、患者の吸気動作を開始した直後では、患者の呼吸努力を表わす自発呼吸圧力Pmusがきわめて小さい。人工呼吸器の支援開始時点T0は、患者の吸気開始時点とほぼ同時であるので、支援開始時点T0は、自発呼吸圧力Pmusがきわめて小さい。このように自発呼吸圧力Pmusがきわめて小さい時点T0での検出結果を用いることで、肺のコンプライアンスを精度よく推定することができる。   As described above, according to the present embodiment, immediately after the patient's inhalation operation is started, the spontaneous breathing pressure Pmus representing the patient's breathing effort is extremely small. Since the support start time T0 of the ventilator is almost the same as the inhalation start time of the patient, the spontaneous respiration pressure Pmus is extremely small at the support start time T0. As described above, the lung compliance can be accurately estimated by using the detection result at the time T0 when the spontaneous breathing pressure Pmus is extremely small.

さらに支援開始時点T0の気道流量Qaw0と気道抵抗Rとを乗算して、支援開始時点T0の肺内圧Palv0を求める。これによって支援開始時点T0の気道圧力Paw0を、肺内圧Palv0として近似する場合に比べて、肺内に残圧が存在する状態にも対応することができ、肺のコンプライアンスを精度よく求めることができる。したがって図10に示すように、患者の呼吸回数が増加した場合であっても、推定したコンプライアンスが、実際のコンプライアンスに対してずれることを抑えることができる。   Further, the airway flow rate Qaw0 at the support start time T0 and the airway resistance R are multiplied to obtain the intrapulmonary pressure Palv0 at the support start time T0. As a result, compared with the case where the airway pressure Paw0 at the support start time point T0 is approximated as the intrapulmonary pressure Palv0, it is possible to cope with a state in which residual pressure exists in the lung, and the lung compliance can be obtained with high accuracy. . Therefore, as shown in FIG. 10, even when the patient's breathing frequency is increased, it is possible to suppress the estimated compliance from deviating from the actual compliance.

また推定されるコンプライアンスは、原理的には、患者の吸気動作毎に求めることができる。コンプライアンス推定手段305は、複数回の吸気動作での推定結果の平均値をコンプライアンスの推定値とすることで、より信頼性を向上することができる。またコンプライアンス推定手段305は、1回の吸気動作で推定された推定結果が、過去の推定結果(n回平均、標準偏差)および予め定められる許容正常範囲値と比較して、正常でないと判断すると、その推定結果を推定エラーとして採用しないようにしてもよい。また正常な推定結果として判断されると、最新の推定結果として移動平均を計算するn回分の推定結果に算入してもよい。本実施の形態では、推定結果の平均値を求めるための回数nは、20が用いられる。またコンプライアンスCを推定するためのオカルジョンの発生は、吸気動作毎に行わなくてもよい。たとえば乱数を用いて、予め定められる吸気動作間隔のうち吸気動作が、毎回ランダムに設定されるL番目ごとにオカルジョンを発生して、推定動作を行ってもよい。たとえば吸気動作間隔は、一例として7〜数十回の吸気動作が行われる間隔に設定される。これによって吸気動作毎にオカルジョンを発生する場合に比べて、患者の負担を低減することができる。   In principle, the estimated compliance can be obtained for each inhalation operation of the patient. The compliance estimation means 305 can improve the reliability by setting the average value of the estimation results in a plurality of intake operations as the compliance estimation value. Further, the compliance estimation means 305 determines that the estimation result estimated by one intake operation is not normal as compared with the past estimation result (n times average, standard deviation) and a predetermined allowable normal range value. The estimation result may not be adopted as an estimation error. Further, if it is determined as a normal estimation result, it may be included in the estimation result for n times for calculating the moving average as the latest estimation result. In the present embodiment, 20 is used as the number of times n for obtaining the average value of the estimation results. Further, the occurrence of occultation for estimating the compliance C may not be performed every intake operation. For example, the estimation operation may be performed by generating an occultation for every Lth of the intake operation that is set at random in a predetermined intake operation interval using a random number. For example, the intake operation interval is set to an interval at which the intake operation is performed 7 to several tens of times as an example. As a result, the burden on the patient can be reduced compared to the case where occultation is generated for each inhalation operation.

またコンプライアンス推定手段305は、気道抵抗推定手段302によって推定される気道抵抗Rを用いてコンプライアンスを求めることによって、患者の状態に応じて推定される気道抵抗値Rを用いることで、患者の状態に応じた肺のコンプライアンスを推定することができる。またコンプライアンス推定手段305は、気道抵抗記憶手段301に記憶される気道抵抗Rを用いることで、気道抵抗推定手段302によって推定される気道抵抗Rが不安定な場合に、推定される肺のコンプライアンスに、推定される気道抵抗のばらつきが影響することを防ぐことができる。   The compliance estimation means 305 obtains compliance using the airway resistance R estimated by the airway resistance estimation means 302, and uses the airway resistance value R estimated according to the patient's condition, thereby adjusting the patient's condition. The corresponding lung compliance can be estimated. Further, the compliance estimation means 305 uses the airway resistance R stored in the airway resistance storage means 301 so that the estimated lung compliance can be obtained when the airway resistance R estimated by the airway resistance estimation means 302 is unstable. It is possible to prevent the estimated variation in airway resistance from being affected.

また選択手段304は、気道抵抗推定手段302と気道抵抗記憶手段301とのいずれの気道抵抗を用いるかを示す選択情報が記憶される。選択情報は、入力手段39によって医師などが変更可能に設定される。これによって患者の状態等に応じて、管理者がコンプライアンスを求めるための気道抵抗を選択することができ、利便性を向上することができる。また気道抵抗記憶手段301に記憶される気道抵抗は、患者の状態に関わらず一定の固定値であって、入力手段39から大きさが入力されてもよい。   The selection means 304 stores selection information indicating which airway resistance of the airway resistance estimation means 302 and the airway resistance storage means 301 is used. The selection information is set by the input means 39 so that it can be changed by a doctor or the like. As a result, the administrator can select airway resistance for seeking compliance in accordance with the patient's condition and the like, and convenience can be improved. The airway resistance stored in the airway resistance storage unit 301 is a fixed value regardless of the patient's condition, and the magnitude may be input from the input unit 39.

図5は、本発明の第2実施形態であるコンプライアンス推定手段305のコンプライアンス推定手順を示すフローチャートである。本発明の第2実施形態は、コンプライアンス推定手段305の推定手順が一部異なる以外は、第1実施形態である人工呼吸器と同様の構成を有する。したがって同様の構成については説明を省略する。   FIG. 5 is a flowchart showing a compliance estimation procedure of the compliance estimation unit 305 according to the second embodiment of the present invention. The second embodiment of the present invention has the same configuration as the ventilator of the first embodiment except that the estimation procedure of the compliance estimation means 305 is partially different. Therefore, the description of the same configuration is omitted.

第2実施形態では、ステップa0で、人工呼吸器による患者の吸気支援が開始されるとともに、コンプライアンスの推定指令が入力手段から入力されると、ステップa1に進む。ステップa1では、予め定めるオカルジョン発生条件を満たすかどうか判断する。たとえば予め定める吸気回数間隔のうちで、ランダムに選択されるL番目の吸気回数であると判断すると、オカルジョン発生条件を満たすと判断する。オカルジョン発生条件を満たすと、ステップa2に進み、そうでないとステップa1を繰返す。ステップa2〜ステップa5は、図4に示すステップs1〜s4と同様の動作を行い、ステップa6に進む。   In the second embodiment, when the patient's inhalation support by the ventilator is started in step a0 and a compliance estimation command is input from the input means, the process proceeds to step a1. In step a1, it is determined whether a predetermined occultation condition is satisfied. For example, if it is determined that it is the Lth number of intake times selected at random within a predetermined number of intake time intervals, it is determined that the occultation condition is satisfied. If the occultation generation condition is satisfied, the process proceeds to step a2, and if not, step a1 is repeated. Steps a2 to a5 perform the same operations as steps s1 to s4 shown in FIG. 4, and proceed to step a6.

ステップa6では、人工呼吸器による吸気支援を始めてから、患者の吸気動作回数が予め定められる規定回数以下か否かを判断する。または有効に推定された気道抵抗の数が、規定数以下であるか否かを判断する。本実施の形態では、規定数は、10に設定される。コンプライアンス推定手段305は、患者の吸気動作回数または推定された気道抵抗の数が、規定数以下であると判断すると、ステップa7に進む。ステップa7では、コンプライアンス推定手段305は、上述した(1)式に従うとともに、気道抵抗記憶手段302に記憶されて、患者の状態にかかわらず予め固定される固定気道抵抗Rを用いて、コンプライアンスを演算し、演算が完了すると、ステップa8に進む。ステップa8では、演算した肺のコンプライアンスを演算結果として出力し、ステップa1に戻る。   In step a6, it is determined whether or not the number of inhalation movements of the patient is equal to or less than a predetermined number after the start of inspiration support by the ventilator. Alternatively, it is determined whether or not the number of effectively estimated airway resistances is equal to or less than a specified number. In the present embodiment, the specified number is set to 10. When the compliance estimating means 305 determines that the number of inhalation motions of the patient or the estimated number of airway resistances is equal to or less than the specified number, the compliance estimating unit 305 proceeds to step a7. In step a7, the compliance estimating unit 305 calculates the compliance using the fixed airway resistance R that is stored in the airway resistance storage unit 302 and is fixed in advance regardless of the patient's condition, in accordance with the above-described equation (1). When the calculation is completed, the process proceeds to step a8. In step a8, the calculated lung compliance is output as a calculation result, and the process returns to step a1.

またステップa6において、コンプライアンス推定手段305は、患者の吸気動作回数または推定された気道抵抗の数が、規定数を超えると判断すると、ステップa9に進む。ステップa9では、コンプライアンス推定手段305は、上述した(1)式に従うとともに、気道抵抗推定手段303によって推定される推定気道抵抗Rを用いて、コンプライアンスを演算し、演算が完了すると、ステップa8に進む。ステップa8では、演算した肺のコンプライアンスを演算結果として出力し、ステップa1に戻る。   In step a6, when the compliance estimating means 305 determines that the number of inhalation motions of the patient or the estimated number of airway resistances exceeds the specified number, the process proceeds to step a9. In step a9, the compliance estimation unit 305 calculates the compliance using the estimated airway resistance R estimated by the airway resistance estimation unit 303 in accordance with the above-described equation (1). When the calculation is completed, the process proceeds to step a8. . In step a8, the calculated lung compliance is output as a calculation result, and the process returns to step a1.

本実施形態に従えば、規定呼吸回数期間では、固定した気道抵抗が用いられ、推定した気道抵抗Rをコンプライアンス推定のために用いることがない。したがって人工呼吸器による支援開始当初において、推定される気道抵抗Rがばらつく場合であっても、推定される肺のコンプライアンスに、推定される気道抵抗のばらつきが影響することを防ぐことができる。したがって推定される肺のコンプライアンスの変動を抑えることができる。   According to the present embodiment, a fixed airway resistance is used in the specified respiratory rate period, and the estimated airway resistance R is not used for compliance estimation. Therefore, even when the estimated airway resistance R varies at the beginning of the support by the ventilator, it is possible to prevent the estimated airway resistance variation from affecting the estimated lung compliance. Therefore, it is possible to suppress the estimated fluctuation in lung compliance.

また規定呼吸回数期間を超えると、推定される気道抵抗を、初期期間に比べて整定させることができる。これによって規定呼吸回数を超えると、患者の状態に応じて推定される気道抵抗Rを用いて、コンプライアンスを演算でき、推定されるコンプライアンスの推定精度を向上することができる。   Further, when the specified respiratory frequency period is exceeded, the estimated airway resistance can be settled compared to the initial period. Thus, when the prescribed number of breaths is exceeded, the compliance can be calculated using the airway resistance R estimated according to the patient's condition, and the estimated accuracy of the estimated compliance can be improved.

また推定される気道抵抗は、複数回の推定結果の平均値を気道抵抗の推定値とすることで、より信頼性を向上することができる。また1回の推定動作で推定された推定結果が、過去の推定結果(n回平均、標準偏差)および予め定められる許容正常範囲値と比較して、正常でないと判断すると、その推定結果を推定エラーとして採用しないようにしてもよい。また正常な推定結果として判断されると、最新の推定結果として移動平均を計算するn回分の推定結果に算入してもよい。これによって呼吸回数が、規定呼吸回数期間を超える場合に、推定される気道抵抗の信頼性を高めることができる。   In addition, the estimated airway resistance can be further improved in reliability by using an average value of a plurality of estimation results as an estimated value of the airway resistance. If the estimation result estimated by one estimation operation is compared with the past estimation result (n times average, standard deviation) and a predetermined allowable normal range value, the estimation result is estimated. It may not be adopted as an error. Further, if it is determined as a normal estimation result, it may be included in the estimation result for n times for calculating the moving average as the latest estimation result. As a result, when the number of breaths exceeds the specified breath number period, the reliability of the estimated airway resistance can be increased.

図6は、気道抵抗Rを推定するための原理を示すグラフである。図6(1)は、気道圧力Pawの時間変化を示す図である。図6(2)は、気道流量Qawの時間変化を示す図である。気道抵抗推定手段303は、患者の吸気期間中に、人工呼吸器の吐出圧力指令を与えて、意図的に擾乱信号を印加する。そして気道圧力が擾乱する間における気道圧力、気道流量および換気量の少なくとも1つの変化データに基づいて、気道抵抗Rを検出する。   FIG. 6 is a graph showing the principle for estimating the airway resistance R. FIG. 6 (1) is a diagram showing the change over time of the airway pressure Paw. FIG. 6 (2) is a diagram showing the time change of the airway flow rate Qaw. The airway resistance estimating means 303 gives a discharge pressure command of the ventilator and intentionally applies a disturbance signal during the inhalation period of the patient. Then, the airway resistance R is detected based on at least one change data of the airway pressure, the airway flow rate, and the ventilation amount while the airway pressure is disturbed.

たとえば気道抵抗推定手段303は、人工呼吸器によって供給する支援ガスの圧力を微小変化させ、そのときの微小変化させた圧力変動値ΔPawと、圧力変動によって生じた支援ガスの流量変動ΔQawとを各検出手段50,61から取得する。次に取得した圧力変動値ΔPと、流量変動ΔQawとに基づいて、気道抵抗Rを推定演算する。たとえばΔPaw/ΔQawを求める。このような気道抵抗推定方法は、既存の技術を用いることができる。たとえば特表平11−502755に開示される技術を用いて、気道抵抗Rを推定してもよい。   For example, the airway resistance estimation means 303 minutely changes the pressure of the support gas supplied by the ventilator, and changes the pressure fluctuation value ΔPaw that is minutely changed and the flow fluctuation ΔQaw of the support gas caused by the pressure fluctuation. Obtained from the detection means 50 and 61. Next, the airway resistance R is estimated and calculated based on the acquired pressure fluctuation value ΔP and flow rate fluctuation ΔQaw. For example, ΔPaw / ΔQaw is obtained. Such an airway resistance estimation method can use an existing technique. For example, the airway resistance R may be estimated using the technique disclosed in JP-T-11-502755.

図7は、支援開始時点Tonsetを求めるための原理を示すグラフである。図7(1)は、気道流量Qawの時間変化を示すグラフであり、図7(2)は、気道流量Qawの時間変化を微分した微分値Qaw dtの時間変化を示すグラフである。 FIG. 7 is a graph showing the principle for obtaining the support start time point T onset . FIG. 7 (1) is a graph showing the time change of the airway flow rate Qaw, and FIG. 7 (2) is a graph showing the time change of the differential value Qaw dt obtained by differentiating the time change of the airway flow rate Qaw.

患者が吸気動作を開始する場合、支援ガスの流量の時間変化である微分値Qaw dtが、予め定める吸気開始しきい値X1を超えて増加する。このことは、支援ガスが肺に向かう方向に流れている場合および支援ガスが肺から排出される方向に流れている場合のどちらの場合にも生じる現象である。   When the patient starts the inhalation operation, the differential value Qaw dt, which is the time change of the flow rate of the support gas, increases beyond the predetermined inhalation start threshold value X1. This is a phenomenon that occurs both when the support gas is flowing in the direction toward the lungs and when the support gas is flowing in the direction of being discharged from the lungs.

本実施形態では、支援状態検出手段300は、支援ガスの流量Qawの微分値Qaw dtの時間変化に基づいて、支援ガスの流量Qawの微分値Qaw dtが吸気開始しきい値X1を超えた時点を、支援開始時点Tとして検出する。これによって支援開始時点Tonsetに、支援ガスが肺から排出される方向に流れている場合であっても、支援開始時点Tonsetを判断することができる。また気道流量Qawのほか、(^R・Qaw+^E・∫Qaw)で表わされる自発呼吸推定値の時間変化量である微分値に基づいて、支援開始時点Tonsetを求めてもよい。また国際特許出願(WO 2004/002561 A2)に開示される技術を用いてもよい。また同様にして、支援ガスの流量の時間変化または自発呼吸推定値を微分した微分値が予め定める吸気終了しきい値X2よりも低下した時点を、支援終了時点Toffsetとして検出することができる。また患者が咳およびクシャミなどの外乱に起因する気道流量Qawの微分値変化を、支援開始時点Tonsetの検出判断から除くためのマスク300が設定される。これによって精度よく支援開始時点Tonsetを判断することができる。 In the present embodiment, the support state detection means 300 is based on the time change of the differential value Qaw dt of the flow rate Qaw of the support gas, and when the differential value Qaw dt of the flow rate Qaw of the support gas exceeds the intake start threshold value X1. Is detected as the support start time T. As a result, the support start time T onset can be determined even when the support gas flows in the direction in which the support gas is discharged from the lungs at the support start time T onset . Further, in addition to the airway flow rate Qaw, the support start time point T onset may be obtained based on a differential value that is a temporal change amount of the spontaneous respiratory estimated value represented by (^ R · Qaw + ^ E · ∫Qaw). Further, the technique disclosed in the international patent application (WO 2004/002561 A2) may be used. Similarly, the time point when the change in the flow rate of the support gas or the differential value obtained by differentiating the estimated spontaneous breathing value falls below the predetermined intake end threshold value X2 can be detected as the support end time point T offset . In addition, a mask 300 is set for the patient to exclude the change in the differential value of the airway flow rate Qaw caused by disturbance such as coughing and sneezing from the detection determination of the support start time point T onset . This makes it possible to accurately determine the support start time T onset .

また気道流量に基づいて求めるほか、患者の吸気開始時に変化する変化状態を検出する検出手段を用いて、支援状態検出手段300を実現してもよい。たとえば圧力検出手段または横隔膜の動きを検出する位置センサを、カテーテルを用いて肺内に進入させて、肺内の圧力を直接求めることによって、患者の支援開始時点を求めてもよい。このように肺内に進入可能な検出手段を用いて支援状態検出手段300を実現してもよい。   Further, in addition to the determination based on the airway flow rate, the support state detection unit 300 may be realized by using a detection unit that detects a change state that changes when the patient starts inspiration. For example, the patient's support start time may be obtained by causing a pressure sensor or a position sensor for detecting the movement of the diaphragm to enter the lung using a catheter and directly obtaining the pressure in the lung. As described above, the support state detection unit 300 may be realized using a detection unit capable of entering the lung.

図8は、人工呼吸器17と患者2とを含む全体の系を示すブロック線図である。本実施の形態では、人工呼吸器は吸気支援法としてPAV法を行う。具体的には、人工呼吸器は、次の(2)式によって目標圧力値Pinを決定している。
Pin==A・^Pmus=A(^R・Qaw+^E・∫Qaw) …(2)
FIG. 8 is a block diagram showing the entire system including the ventilator 17 and the patient 2. In the present embodiment, the ventilator performs the PAV method as an inspiration support method. Specifically, the ventilator determines the target pressure value Pin by the following equation (2).
Pin == A · ^ Pmus = A (^ R · Qaw + ^ E · ∫Qaw) (2)

ここでPinは、ガス供給機構から気道に向けて吐出する支援ガスの目標圧力値を示し、Aは増幅ゲインを示す。また^Pmusは、推定される自発呼吸圧力を示す。また^Rは推定される患者の気道抵抗を示し、^Eは推定される患者の肺のエラスタンスを示す。Qawは気道流量を示す。また∫Qawは、吸気支援開始時点T0から肺内に供給される支援ガスの体積を示す。肺のエラスタンスEは、コンプライアンスCの逆数である。上述したコンプライアンス推定手段305によって、精度よくコンプライアンスCおよび気道抵抗Rを求めることができ、増幅ゲインAを適切に設定することで、自発呼吸圧力Pmus、すなわち患者の呼吸努力に比例した力で、吸気支援動作を行うことができる。また人工呼吸機の安定性を向上することができる。またコンプライアンス推定手段305によって順次推定される推定結果の平均値を自動的に上述した演算式のエラスタンスに代入するようにしてもよい。   Here, Pin indicates the target pressure value of the support gas discharged from the gas supply mechanism toward the airway, and A indicates the amplification gain. ^ Pmus indicates the estimated spontaneous breathing pressure. ^ R indicates the estimated patient airway resistance, and ^ E indicates the estimated patient's lung elastance. Qaw indicates the airway flow rate. Further, ∫Qaw indicates the volume of the support gas supplied into the lung from the inspiration support start time T0. Lung elastance E is the reciprocal of compliance C. Compliance C and airway resistance R can be obtained with high accuracy by the above-described compliance estimation means 305. By appropriately setting the amplification gain A, inspiration can be achieved with spontaneous respiratory pressure Pmus, that is, a force proportional to the patient's respiratory effort. Support operation can be performed. In addition, the stability of the ventilator can be improved. The average value of the estimation results sequentially estimated by the compliance estimation unit 305 may be automatically substituted for the elastance of the above-described arithmetic expression.

また人工呼吸器は、(2)式以外の演算式に基づいて、目標圧力Pinを決定してもよい。たとえば人工呼吸器が、制御系の構成としてオブザーバを有していてもよい。この場合、オブザーバは、患者の呼吸器官を含む系をモデル化した呼吸器官モデルを用いて、目標圧力Pinがポンプ用サーボアンプに与えられた場合に気道流量を推定流量^Qawとして演算する。人工呼吸器は、オブザーバによって推定される推定流量^Qawと、検出手段によって検出される気道流量Qawとの偏差ΔQawに基づいて、目標圧力Pinを演算する。オブザーバに設定される呼吸器官モデルに、コンプライアンス推定手段によって推定された肺のコンプライアンスを用いることで、オブザーバの推定精度を向上することができ、制御性能を改善することができる。これによって人工呼吸機の安定性を向上することができる。   The ventilator may determine the target pressure Pin based on an arithmetic expression other than the expression (2). For example, the ventilator may have an observer as a control system configuration. In this case, the observer uses the respiratory organ model that models the system including the respiratory organ of the patient, and calculates the airway flow rate as the estimated flow rate {circumflex over (Q)} w when the target pressure Pin is given to the pump servo amplifier. The ventilator calculates the target pressure Pin based on the deviation ΔQaw between the estimated flow rate ^ Qaw estimated by the observer and the airway flow rate Qaw detected by the detection means. By using the lung compliance estimated by the compliance estimating means for the respiratory organ model set in the observer, the observer estimation accuracy can be improved and the control performance can be improved. This can improve the stability of the ventilator.

また本発明のさらに他の実施の形態として、コンプライアンス推定装置を兼ねる人工呼吸器は、コンプライアンス記憶手段と、選択手段とを含む。コンプライアンス記憶手段は、患者の肺のコンプライアンス値が記憶される。また選択手段は、記憶手段によって記憶される肺のコンプライアンス値とのいずれを用いるかを選択する選択情報が記憶される。選択手段に記憶される選択情報を、管理者などが選択可能となる。これによって人工呼吸器における吸気支援動作において、患者の状態に応じて推定されるコンプライアンスを用いるか、患者の状態にかかわらずに固定されるコンプライアンスを用いるのかを、医師などが選択することができ、利便性を向上することができる。また図5に示すように、コンプライアンス推定値が予め定めるしきい値よりも少ない場合は、固定値となるコンプライアンスを用い、推定値がしきい値よりも多い場合は、推定されるコンプライアンスを用いるように演算部のプログラムを設定してもよい。   As still another embodiment of the present invention, a ventilator that also serves as a compliance estimation apparatus includes compliance storage means and selection means. The compliance storage means stores a compliance value of the patient's lung. The selection means stores selection information for selecting which of the lung compliance values stored by the storage means is to be used. An administrator or the like can select selection information stored in the selection means. With this, in the inspiratory support operation in the ventilator, a doctor or the like can select whether to use compliance estimated according to the patient's condition or compliance that is fixed regardless of the patient's condition, Convenience can be improved. Further, as shown in FIG. 5, when the estimated compliance value is smaller than a predetermined threshold value, a fixed compliance value is used, and when the estimated value is larger than the threshold value, the estimated compliance value is used. You may set the program of a calculating part to.

上述した本発明の実施形態は、本発明の例示に過ぎず発明の範囲内で構成を変更することができる。たとえば本実施形態は、人工呼吸器がコンプライアンス推定装置を兼ねるとしたが、コンプライアンス推定装置は、人工呼吸器と別体に形成されていてもよい。また本実施の形態では、人工呼吸器は、PAV法に従って吸気支援を行うとしたが、これに限定されず、PAV法以外の他の吸気支援法に従って吸気支援を行ってもよい。また本発明は、コンプライアンス推定装置に関し、人工呼吸機の構造については特に限定されない。また本実施の形態で開示した、患者の吸気開始動作を検出する検出手段および患者の気道抵抗を検出する検出手段については、適宜公知の技術を用いることができる。また本発明は、支援開始時点T0に肺内圧Palv0が気道圧Pawよりも高くなる場合に有効であるが、そうでない場合も適用可能である。   The embodiment of the present invention described above is merely an example of the present invention, and the configuration can be changed within the scope of the invention. For example, in the present embodiment, the ventilator also serves as the compliance estimation device, but the compliance estimation device may be formed separately from the ventilator. In the present embodiment, the ventilator performs the inspiration support according to the PAV method. However, the present invention is not limited to this, and the inhalation support may be performed according to another inspiration support method other than the PAV method. The present invention also relates to a compliance estimation device, and the structure of the ventilator is not particularly limited. Moreover, a well-known technique can be used suitably about the detection means disclosed in this Embodiment, and the detection means which detects a patient's inhalation start operation | movement, and the detection means which detects a patient's airway resistance. Further, the present invention is effective when the intrapulmonary pressure Palv0 becomes higher than the airway pressure Paw at the support start time T0, but can be applied to other cases.

また本発明では、コンプライアンス推定装置および推定方法のほか、推定方法をコンピュータに実行させるプログラムおよび、そのプログラムを記憶するコンピュータ読取可能な記憶媒体も本発明に含まれる。   In addition to the compliance estimation apparatus and the estimation method, the present invention includes a program for causing a computer to execute the estimation method and a computer-readable storage medium that stores the program.

本発明の第1実施形態であるコンプライアンス推定装置が組み込まれる人工呼吸器17を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the ventilator 17 in which the compliance estimation apparatus which is 1st Embodiment of this invention is integrated. 人工呼吸器17の肺のコンプライアンス推定機能を実現する構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure which implement | achieves the compliance estimation function of the lung of the ventilator. 本発明のコンプライアンス推定方法を説明するためのシミュレーション結果を示すグラフである。It is a graph which shows the simulation result for demonstrating the compliance estimation method of this invention. コンプライアンス推定手段305のコンプライアンス推定手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the compliance estimation procedure of the compliance estimation means 305. 本発明の第2実施形態であるコンプライアンス推定手段305のコンプライアンス推定手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the compliance estimation procedure of the compliance estimation means 305 which is 2nd Embodiment of this invention. 気道抵抗Rを推定するための原理を示すグラフである。It is a graph which shows the principle for estimating the airway resistance R. 支援開始時点Tonsetを求めるための原理を示すグラフである。It is a graph which shows the principle for calculating | requiring support start time Tonset . 人工呼吸器17と患者2とを含む全体の系を示すブロック線図である。2 is a block diagram showing an entire system including a ventilator 17 and a patient 2. FIG. 従来技術の肺のコンプライアンス推定方法を説明するためのシミュレーション結果を示すグラフである。It is a graph which shows the simulation result for demonstrating the compliance estimation method of the lung of a prior art. 患者の一分あたりの呼吸数変化に対する推定されるコンプライアンスの変化を示すシミュレーション結果を示す図である。It is a figure which shows the simulation result which shows the change of the estimated compliance with respect to the patient's respiration rate change per minute.

符号の説明Explanation of symbols

17 人工呼吸器
50 流量検出手段
61 圧力検出手段
300 支援状態検出手段
301 閉塞手段
302 気道抵抗記憶手段
303 気道抵抗推定手段
304 選択手段
305 コンプライアンス推定手段
17 ventilator 50 flow rate detection means 61 pressure detection means 300 support state detection means 301 obstruction means 302 airway resistance storage means 303 airway resistance estimation means 304 selection means 305 compliance estimation means

Claims (8)

自発呼吸動作を行う患者に対して、人工呼吸器を用いて患者の肺のコンプライアンスを推定するコンプライアンス推定装置であって、
患者の吸気動作の開始と同時に人工呼吸器が吸気支援動作を開始する支援開始時点T0と、人工呼吸器が吸気支援動作を終了する支援終了時点T1とを検出する支援状態検出手段と、
支援終了時点T0から、予め定めるオカルジョン期間Wが経過するまで、患者から吐出される呼気を排出するための呼気管路を塞ぐ閉塞手段と、
患者の気道を流れる支援ガスの気道流量を検出する流量検出手段と、
患者の気道を流れる支援ガスの気道圧力を検出する気道圧力検出手段と、
患者の肺のコンプライアンスを推定する推定手段とを含み、
推定手段は、各検出手段から検出結果を取得し、
支援開始時点T0から、前記オカルジョン期間Woの末期に設定されるオカルジョン末期時点T2までに、患者の肺内へ流れた支援ガスの体積(Vt2−Vt0)を演算し、
支援開始時点T0の気道流量Qaw0と、予め推定される気道抵抗Rとを乗算して、支援開始時点T0の肺内圧Palv0(=R・Qaw0)を演算し、
前記オカルジョン末期時点T2の気道圧力Paw2から、演算した支援開始時点T0の肺内圧Palv0を減算して、圧力偏差(Paw2−Palv0)を演算し、
前記患者の肺内へ流れた支援ガスの体積(Vt2−Vt0)を、前記圧力偏差(Paw2−Palv0)で除算した値((Vt2−Vt0)/(Paw2−Palv0))を患者の肺のコンプライアンスとして演算することを特徴とするコンプライアンス推定装置。
A compliance estimation device that estimates a patient's lung compliance using a ventilator for a patient performing a spontaneous breathing operation,
Support state detecting means for detecting a support start time T0 at which the ventilator starts an inhalation support operation simultaneously with the start of the patient's inhalation operation and a support end time T1 at which the ventilator ends the inhalation support operation;
From support end T0, until Okarujon period W O the predetermined has elapsed, a closing means for closing the expiratory conduit for discharging the expiratory air discharged from a patient,
A flow rate detecting means for detecting an airway flow rate of the assisting gas flowing through the patient's airway;
Airway pressure detection means for detecting the airway pressure of the assisting gas flowing through the patient's airway;
Estimating means for estimating patient lung compliance,
The estimation means acquires the detection result from each detection means,
From the support start time T0 to the occultation end time T2 set at the end of the occultation period Wo, the volume of support gas (Vt2-Vt0) flowing into the patient's lung is calculated.
Multiplying the airway flow rate Qaw0 at the support start time T0 and the airway resistance R estimated in advance to calculate the intrapulmonary pressure Palv0 (= R · Qaw0) at the support start time T0,
By subtracting the calculated intrapulmonary pressure Palv0 at the support start time T0 from the airway pressure Paw2 at the end of the occultation period T2, a pressure deviation (Paw2-Palv0) is calculated,
The value ((Vt2-Vt0) / (Paw2-Palv0)) obtained by dividing the volume (Vt2-Vt0) of the assist gas flowing into the patient's lung by the pressure deviation (Paw2-Palv0) is the compliance of the patient's lungs. A compliance estimation device that calculates as follows.
前記演算手段での演算過程で用いられる気道抵抗Rは、患者の状態に応じて推定される気道抵抗Rであることを特徴とする請求項1記載のコンプライアンス推定装置。   The compliance estimation apparatus according to claim 1, wherein the airway resistance R used in the calculation process by the calculation means is an airway resistance R estimated according to a patient's condition. 前記演算手段での演算過程で用いられる気道抵抗値Rは、
人工呼吸器による吸気支援を始めてから、患者の吸気動作回数が予め定められる規定回数以下となる規定呼吸回数期間では、予め固定される気道抵抗値Rを用い、
人工呼吸器による吸気支援を始めてから前記規定呼吸回数期間を超えると、患者の状態に応じて推定される気道抵抗Rを用いることを特徴とする請求項1記載のコンプライアンス推定装置。
The airway resistance value R used in the calculation process in the calculation means is:
The airway resistance value R, which is fixed in advance, is used in the specified respiratory frequency period in which the patient's inspiratory operation frequency is equal to or less than a predetermined specified number of times since the start of inhalation support by the ventilator,
The compliance estimation apparatus according to claim 1, wherein an airway resistance R estimated according to a patient's condition is used when the specified respiratory frequency period is exceeded after the start of inspiration support by a ventilator.
自発呼吸動作を行う患者に対して、吸気管路を介して酸素を含む支援ガスを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装置であって、
請求項1〜3のいずれか1つに記載のコンプライアンス推定装置によって推定される患者の肺のコンプライアンスに基づいて、ガス供給サーボ機構を制御する制御装置。
A control device for controlling a gas supply servomechanism of a ventilator that supplies a support gas containing oxygen to a patient's airway via an inspiratory line for a patient performing a spontaneous breathing operation,
The control apparatus which controls a gas supply servo mechanism based on the patient's lung compliance estimated by the compliance estimation apparatus as described in any one of Claims 1-3.
自発呼吸動作を行う患者に対して、吸気管路を介して酸素を含む支援ガスを患者の気道に供給するガス供給サーボ機構を制御する制御装置であって、
請求項1〜3のいずれか1つに記載のコンプライアンス推定装置によって推定される患者の肺のコンプライアンス値が入力される入力手段と、
基準となる患者の肺のコンプライアンス値が記憶される記憶手段と、
コンプライアンス推定装置によって推定される患者の肺のコンプライアンス値と、記憶手段によって記憶される患者の肺のコンプライアンス値とのいずれを用いるかを選択する選択手段と、
選択手段によって選択される患者の肺のコンプライアンス値に基づいて、ガス供給サーボ機構を制御する制御手段とを含むことを特徴とするガス供給サーボ機構の制御装置。
A control device for controlling a gas supply servo mechanism for supplying a support gas containing oxygen to a patient's airway via an inspiratory line for a patient performing a spontaneous breathing operation,
Input means for inputting a compliance value of a patient's lung estimated by the compliance estimation device according to any one of claims 1 to 3,
Storage means for storing a reference value of a patient's lung as a reference;
A selection means for selecting whether to use a patient lung compliance value estimated by the compliance estimation device or a patient lung compliance value stored by the storage means;
And a control means for controlling the gas supply servo mechanism based on a compliance value of the lungs of the patient selected by the selection means.
自発呼吸動作を行う患者に対して、人工呼吸器を用いて患者の肺のコンプライアンスを推定するコンプライアンス推定方法であって、
患者の吸気動作と同時に人工呼吸器が吸気支援動作を開始する支援時点T0を検出する支援開始時点検出工程と、
支援開始時点T0で、患者の気道を流れる支援ガスの気道流量Qaw0を検出するとともに、気道流量Qawの積算を開始する流量検出工程と、
患者の呼吸筋が吸気動作を終了する支援終了時点T1を検出する支援終了時点検出工程と、
支援終了時点T1から、予め定めるオカルジョン期間Wが経過するまで、呼気管路を塞ぐ閉塞工程と、
気道流量Qawの積算を終了し、支援開始時点T1から、前記オカルジョン期間Woの末期に設定されるオカルジョン末期時点T2までに、患者の肺内へ流れた支援ガスの体積(Vt2−Vt0)を演算する体積演算工程と、
前記オカルジョン末期時点T2の気道圧力Paw2を検出する気道圧力検出工程と、
気道圧力検出工程によって検出されるオカルジョン末期時点T2の気道圧力Paw2から、支援開始時点T0の気道流量Qaw0と予め定められる気道抵抗Rとを乗算した演算肺圧力Palv0(=R・Qaw0)を減算して、圧力偏差(Paw2−Palv0)とし、前記体積演算工程で演算した支援ガスの体積(Vt2−Vt0)を、前記圧力偏差(Paw2−Palv0)で除算した値((Vt2−Vt0)/(Paw2−Palv0))を患者の肺のコンプライアンスとして演算する推定工程と、
推定結果を出力する出力工程とを含むことを特徴とするコンプライアンス推定方法。
A compliance estimation method for estimating compliance of a patient's lungs using a ventilator for a patient performing spontaneous breathing motion,
A support start time detection step of detecting a support time T0 at which the ventilator starts an inspiration support operation simultaneously with the patient's inhalation operation;
A flow rate detecting step of detecting the airway flow rate Qaw0 of the support gas flowing through the patient's airway at the start of support time T0 and starting the integration of the airway flow rate Qaw;
A support end time detection step of detecting a support end time T1 at which the respiratory muscles of the patient end the inspiration action;
From support end T1, until Okarujon period W O the predetermined has elapsed, a closing step of closing the expiratory conduit,
Completion of the accumulation of the airway flow rate Qaw, and calculates the volume (Vt2-Vt0) of the support gas flowing into the patient's lung from the support start time T1 to the occultation end time T2 set at the end of the occultation period Wo. A volume calculation step to perform,
An airway pressure detecting step of detecting an airway pressure Paw2 at the end of the occultation period T2,
The calculated lung pressure Palv0 (= R · Qaw0) obtained by multiplying the airway flow rate Qaw0 at the support start time T0 and the predetermined airway resistance R is subtracted from the airway pressure Paw2 at the end of the occultation period T2 detected by the airway pressure detection step. Then, the pressure deviation (Paw2-Palv0) is obtained, and the value ((Vt2-Vt0) / (Paw2) obtained by dividing the volume (Vt2-Vt0) of the support gas calculated in the volume calculation step by the pressure deviation (Paw2-Palv0). An estimation step of calculating -Palv0)) as the patient's lung compliance;
A compliance estimation method comprising: an output step of outputting an estimation result.
請求項6記載の推定方法をコンピュータに実行させるプログラム。   A program for causing a computer to execute the estimation method according to claim 6. 請求項7記載のプログラムを記憶するコンピュータ読取可能な記憶媒体。   A computer-readable storage medium storing the program according to claim 7.
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