WO2011042664A1 - Caracterisation des cycles respiratoires. - Google Patents

Caracterisation des cycles respiratoires. Download PDF

Info

Publication number
WO2011042664A1
WO2011042664A1 PCT/FR2010/052112 FR2010052112W WO2011042664A1 WO 2011042664 A1 WO2011042664 A1 WO 2011042664A1 FR 2010052112 W FR2010052112 W FR 2010052112W WO 2011042664 A1 WO2011042664 A1 WO 2011042664A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
derivative
flow
pseudo
maximum
sliding window
Prior art date
Application number
PCT/FR2010/052112
Other languages
English (en)
Inventor
Ubiratan Santos Freitas
Christophe Letellier
Linda Achour-Makhlouf
Herinaina Rabarimanantsoa-Jamous
Original Assignee
Universite De Rouen
Institut National Des Sciences Appliquees De Rouen
Centre National De La Recherche Scientifique - Cnrs -
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Universite De Rouen, Institut National Des Sciences Appliquees De Rouen, Centre National De La Recherche Scientifique - Cnrs - filed Critical Universite De Rouen
Publication of WO2011042664A1 publication Critical patent/WO2011042664A1/fr

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/087—Measuring breath flow
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7239—Details of waveform analysis using differentiation including higher order derivatives
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/021—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes operated by electrical means

Definitions

  • the present invention relates to a method for detecting the characteristics of the respiratory cycles of a patient wearing a respiratory assistance mask. It also relates to a computer program product implementing the method and a respiratory assistance device.
  • ventilators offer an overall assessment of non-triggered cycles, but none provide a detailed summary of other types of asynchronous events (patient-ventilator phase shift, double trigger, etc.).
  • analysis of the mechanical quality of the noninvasive ventilation can constitute an aid to the medical diagnosis and guide the pulmonologist in the adjustment of the ventilator.
  • a method for detecting characteristics of the breathing cycles of a patient wearing a respirator mask includes:
  • ⁇ the size of the sliding time window is determined according to an average duration of respiratory cycle and the acquisition frequency;
  • the mean duration of the respiratory cycle is calculated from a spectral density maximum extracted from a flow periodogram generated by a Welch method;
  • the method further comprises:
  • the predetermined value is equal to 0.4 l / s2.
  • the determination of the flow derivative comprises:
  • 2M + 1 lines 2M + 1 being the number of points of a sliding window on the flow curve
  • V T being the transpose of the
  • the method advantageously uses relatively sophisticated signal processing operations to extract significant regularities and irregularities from a very noisy bit rate signal.
  • the method thus described advantageously makes it possible to obtain automatic detection of most current asynchronisms, in real time and without the addition of additional sensors. Moreover this process is reliable regardless of the state of the patient (awake, asleep, etc.).
  • a computer program product includes program code instructions recorded on a computer readable medium, for implementing the steps of the method when the program is running on a computer.
  • a respiratory assistance apparatus comprises:
  • a respiratory flow sensor providing sampled breathing rate digital data at a predetermined acquisition frequency, thereby defining a time dependent flow curve; said sensor providing said data to
  • a calculator defining a size of a sliding time window of flow and determining a pseudo-derivative by:
  • FIG. 1 is a schematic view of a breathing apparatus according to one embodiment of the invention.
  • FIG. 2 is a flow chart of a method for detecting respiratory cycle characteristics using the apparatus of FIG. 1;
  • FIG. 3 is a flowchart for calculating the size of a window in the method of FIG. 2;
  • FIG. 4 is a schematic view of a flow function and its pseudo-derivative resulting from the process of FIG. 2;
  • FIG. 5 is a search flow chart of coarse duration of the respiratory cycle
  • FIG. 6 is a curve of a pseudo-derivative of a flow curve
  • FIG. 7 is a flowchart of a method for searching the beginning of a respiratory cycle
  • FIG. 8 is a series of curves making it possible to determine the beginning of the respiratory cycle.
  • FIG. 9 is a flowchart for calculating the derivative of a flow curve.
  • a patient 1 wears a breathing mask 3 connected to a fan, forming a ventilation circuit.
  • the ventilation circuit comprises a sensor 7 for patient breathing rate 1.
  • This sensor is, for example, the sensor traditionally installed in the ventilator 5 or is an additional sensor.
  • the sensor 7 does not interfere with the breathing of the patient and requires no medical intervention to be installed other than the application of the respirator itself, which, moreover, is often performed by the patient himself.
  • This sensor 7 transmits flow information to a computer 9.
  • the analog rate information is sampled at a predetermined sampling frequency f acq and digitized.
  • Frequency sampling rate f aC q is chosen to be greater than or equal to 100 Hz, for example 200 Hz, ie one sample every 0.005 seconds.
  • the computer 9 thus receives a flow of digital data flow can be represented in the form of a flow rate curve time 1 1 viewable on a display screen 13.
  • the computer 9 also comprises storage means 15 in the form of memories or magnetic storage discs in which the rate data is stored as timestamped digital data. For example, the data is stored as signed integers, each data being associated with its acquisition time.
  • Computer 9 is adapted to determine respiratory flow characteristics from these data and, in particular, the duration and onset of each respiratory cycle.
  • the method for detecting the ventilatory cycles comprises, FIG. 2: ⁇ acquisition by the sensor of digital respiratory flow rate data sampled according to the predetermined acquisition frequency f aC q, thus defining a flow curve as a function of time;
  • the pseudo-derivative being defined as the difference between the maximum and the minimum found, the pseudo-derivative being positive if the maximum arrives after the minimum, and being negative otherwise;
  • the method determines the size, or width, of a sliding time window F, that is to say the number of samples. from the window.
  • FIG. 3 a spectral estimation, or periodogram, of the flow rate signal is calculated by the Welch method described in "The Use of Fast Fourier Transform for the Estimation of Power Spectra: A Method Based on Time Averaging Over Short, Modified Periodograms ", IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics, 15: 70-3, 1967.
  • a window size used is 2 14 , the window being a HANNING window, for example.
  • a maximum of the spectral density is determined in a defined region of the spectrum, corresponding approximately to a commonly encountered breathing frequency range of 9-30 cycles / min. This maximum makes it possible to identify the average respiratory rate of the flow studied.
  • the size of the time window F is then determined 38 from the average total time of the duration of the respiratory cycle T to t, the acquisition frequency F aC q and a predetermined constant K according to the formula acq
  • the acquisition data are filtered by a low-pass filter so as to eliminate measurement noise.
  • the low-pass filter is, for example, constituted by a first 3- th order low-pass Butterworth type filter with a low cut-off frequency, for example around 5 Hz, this filter being arranged in series with an identical filter but in an anti-causal way to eliminate the phase shift.
  • the pseudo-derivative s is calculated 24, FIG. 2, looking for the maximum and the minimum of the flow signal inside the sliding window of size F and then defining the pseudo-derivative. like the difference between the minimum and maximum found inside the slippery window.
  • the pseudo-derivative is positive if the maximum arrives after the minimum and is negative if the maximum arrives before the minimum.
  • the procedure is then repeated by moving the sliding window from one point to the next point and to the last point of the flow signal.
  • the lower ranges, in absolute value, at a predetermined value, for example 0.08, are detected 32 as flow trays.
  • FIG. 4 is an illustration of a flow curve 40 and the curve of its pseudo-derivative 42 on which a zone 44 is defined as a flow plateau because the pseudo-derivative is close to 0 for a duration of almost a thousand samples.
  • the pseudo-derivative curve is replaced by a constant signal 46 equal to the last value of the pseudo-derivative s found before the interval considered.
  • the trays correspond to intervals during which there is no or little variation in flow rate.
  • FIG. 5 searches for crosspoints of the pseudo-derivative corresponding to the transition from a negative value to a positive value of the pseudo-derivative for a first category in (k) of crossing points and the passage from a positive value to a negative value of the pseudo-derivative for a second category inn (k) of crossing points.
  • the duration of a breathing cycle is determined based on the time between two consecutive cross points of the same category.
  • the points in (k), in (k + 1) and in (k + 2) correspond to the passage of the pseudo-derivative s from a negative value to a positive value: they are the first category.
  • the inn (k), inn (k + 1) and inn (k + 2) points correspond to the passage of the pseudo-derivative s from a positive value to a negative value: these are points of the second category.
  • the time separating in (k) and in (k + 1) defines a cycle time respiratory. It is the same for the time separating in (k + 1) and in (k + 2). It is also possible to use the second category points instead.
  • the choice of the category can have an influence on the duration of a determined cycle taken in isolation. However, if the durations are looked at in a statistical approach, the differences are canceled out and it is possible to take one or the other category.
  • FIG. 7 the derivative of the flow rate is calculated beforehand.
  • the maximum max (k) of the flow derivative and its position are searched 76 in the range between the midpoint and said maximum flow, ie [in2k, max (k)].
  • the beginning of the respiratory cycle is then defined 78 as:
  • the derivative of the flow rate lower than the predetermined value if the value thereof is greater than the predetermined value.
  • Figure 8 illustrates the different elements of the calculation.
  • the first curve 80 is the curve of the pseudo-derivative, the second curve 82 the flow curve and the third curve 84 the curve of the flow derivative.
  • the first portion 86 of each curve illustrates the calculation when the maximum of the flow derivative is less than the predetermined value and the second portion 88 illustrates the second case.
  • the derivative of the flow rate is calculated, for example, from the filtered flow rate signal, considering, FIG. 9, the determination 90 of a cut-off frequency of a low-pass filter of the flow rate, the cutoff frequency being determined as the second minimum of the frequency response of a finite impulse response filter with coefficients Ci, the coefficients Ci corresponding to the first column of a matrix A defined as (2)
  • V is a matrix with two columns and 2M + 1 rows, 2M + 1 being the number of points of a sliding window on the flow curve, V T being the transpose of the matrix V and
  • the derivative of the center of said sliding window is calculated as the sum of the value of the flow rate at each point of the sliding window weighted by the coefficients Ci, or
  • This calculation of the derivative in the center of said sliding window is repeated 94 by shifting said sliding window from one point to the flow curve to the last point of the curve.
  • the respiratory assistance apparatus comprises the flow sensor and the computer in an integrated assembly so that the apparatus is easily manipulated.
  • the respiratory assistance automatisms are adapted to integrate the information of start and cycle time so as to adapt the assistance to the needs of the patient, for example, by adapting the forcing times of the oxygen supply to the patients. breathing rhythms of the patient.
  • the method can be adapted as needed. For example, if the important characteristic is the beginning of the respiratory cycle, the calculations can be organized to optimize the calculation of this characteristic.
  • the flow data processing thus described thus meets the need for identification of respiratory cycles by being sufficiently reliable for night ventilation sessions, and by enabling real-time identification of asynchronisms, whether on awake patients or in a state of readiness. sleep.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Emergency Medicine (AREA)
  • Anesthesiology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

Un procédé de détection de caractéristiques des cycles respiratoires d'un patient portant un masque d'assistance respiratoire comporte : • acquisition (20) de données numériques de débit respiratoire échantillonnées selon une fréquence d'acquisition prédéterminée, définissant ainsi une courbe de débit fonction du temps; • définition (22) d'une taille d'une fenêtre temporelle glissante de débit; • détermination (24) d'une pseudo-dérivée par : • pour chaque fenêtre glissante : • recherche (26) du maximum et du minimum de débit à l'intérieur de la fenêtre glissante; • détermination (28) de la pseudo-dérivée à partir du maximum et du minimum trouvés, la pseudo-dérivée étant définie comme la différence entre le maximum et le minimum trouvés, la pseudo- dérivée étant positive si le maximum arrive après le minimum, et étant négative autrement; • déplacement (30) de la fenêtre glissante vers l'échantillon de débit suivant; • détection (32) d'un plateau de débit lorsque la pseudo-dérivée est, en valeur absolue, inférieure à une valeur prédéterminée.

Description

CARACTERISATION DES CYCLES RESPIRATOIRES.
La présente invention concerne un procédé de détection des caractéristiques des cycles respiratoires d'un patient portant un masque d'assistance respiratoire. Elle concerne également un produit programme d'ordinateur mettant en œuvre le procédé et un appareil d'assistance respiratoire.
Dans le cadre de l'assistance respiratoire à des malades souffrant d'insuffisance respiratoire, il est important de pouvoir surveiller les cycles de respiration de façon à détecter les anomalies apparaissant dans les interactions patient-ventilateur, les apnées et autres anomalies et, ainsi, permettre une assistance respiratoire seulement quand cela est nécessaire et avec les bons paramètres.
La possibilité de la détection de cycles respiratoires à partir de mesures non-invasives remonte aux travaux de Giannouli, K. Webster, D. Roberts & M. Younes « Response of ventilator-dependent patients to différent levels of pressure support and proportional assist », American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine, 159, 1716-1725, 1999.
La première utilisation d'une procédure automatique remonte aux travaux de L. Achour, C. Letellier, A. Cuvelier, E. Vérin & J.-F. Muir, « Asynchrony and cyclic variability in pressure support noninvasive ventilation », Computer in Biology and Medicine, 37, 1308-1320, 2007. Ces travaux ne concernaient que l'identification des efforts inefficaces et la procédure automatique d'identification n'avait été appliquée qu'à des séances de ventilation proposées à des patients éveillés.
L'utilisation de la procédure décrite dans ce dernier document à des séances de ventilation nocturnes s'est rapidement révélée un échec : jusqu'à 50% des cycles n'étaient pas correctement identifiés et les apnées du sommeil, souvent fréquentes chez les insuffisants respiratoires chroniques, introduisaient de nombreux artefacts.
Par ailleurs, certains ventilateurs offrent un bilan global des cycles non-déclenchés mais aucun ne proposent un bilan détaillé des autres types d'asynchronismes (déphasage patient-ventilateur, double déclenchement, etc.). Or l'analyse de la qualité mécanique de la ventilation non invasive peut constituer une aide au diagnostic médical et guider le pneumologue dans le réglage du ventilateur.
Il apparaît donc un besoin d'identification des cycles respiratoires qui soit suffisamment fiable pour des séances de ventilation nocturne, et permettant une identification en temps réel des asynchronismes, que ce soit sur des patients éveillés ou en état de sommeil.
Pour résoudre un ou plusieurs des inconvénients cités précédemment, dans un aspect de l'invention, un procédé de détection de caractéristiques des cycles respiratoires d'un patient portant un masque d'assistance respiratoire, comporte :
• acquisition de données numériques de débit respiratoire échantillonnées selon une fréquence d'acquisition prédéterminée, définissant ainsi une courbe de débit fonction du temps ; · définition d'une taille d'une fenêtre temporelle glissante de débit ;
• détermination d'une pseudo-dérivée par :
• pour chaque fenêtre glissante :
• recherche du maximum et du minimum de débit à l'intérieur de la fenêtre glissante ;
· détermination de la pseudo-dérivée à partir du maximum et du minimum trouvés, la pseudo-dérivée étant définie comme la différence entre le maximum et le minimum trouvés, la pseudo- dérivée étant positive si le maximum arrive après le minimum, et étant négative autrement ;
· déplacement de la fenêtre glissante vers l'échantillon de débit suivant ;
• détection d'un plateau de débit lorsque la pseudo-dérivée est, en valeur absolue, inférieure à une valeur prédéterminée.
Des caractéristiques ou des modes de réalisation particuliers sont : · la taille de la fenêtre temporelle glissante est déterminée en fonction d'une durée moyenne de cycle respiratoire et de la fréquence d'acquisition ; la durée moyenne de cycle respiratoire est calculée à partir d'un maximum de densité spectrale extrait d'un périodogramme du débit généré par une méthode de Welch ;
le procédé comporte en outre :
• recherche des points de croisement de la pseudo-dérivée correspondant au passage d'une valeur négative à une valeur positive de la pseudo-dérivée pour une première catégorie de points de croisement et au passage d'une valeur positive à une valeur négative de la pseudo-dérivée pour une seconde catégorie de points de croisement ;
• détermination de la durée d'un cycle respiratoire sur la base de la durée entre deux points de croisement de même catégorie consécutifs.
il comporte en outre :
• détermination de la dérivée du débit ;
• recherche de la position du maximum de débit dans l'intervalle temporelle compris entre un point de croisement de seconde catégorie et le point de croisement de première catégorie suivant ;
• définition du point milieu entre le point de croisement de première catégorie précédant ledit point de croisement de seconde catégorie et le maximum ;
• détermination du maximum de la dérivée du débit et de sa position dans l'intervalle compris entre le point milieu et ledit maximum de débit ;
• détermination du début du cycle respiratoire comme :
• la position du maximum de la dérivée du débit si la valeur de celui-ci est inférieure à une valeur prédéterminée,
• la position du point le plus tardif, et précédant la position du maximum de la dérivée, de la dérivée du débit inférieure à ladite valeur prédéterminée si la valeur de celui-ci est supérieure à ladite valeur prédéterminée.
la valeur prédéterminée est égale à 0,4 l/s2. la détermination de la dérivée du débit comporte :
• détermination d'une fréquence de coupure d'un filtre passe-bas du débit, la fréquence de coupure étant déterminée comme le deuxième minimum de la réponse en fréquence d'un filtre à réponse impulsionnelle finie à coefficients Ci, lesdits coefficients corresponda remière colonne d'une matrice A définie comme A =
Figure imgf000006_0001
où V est une matrice à deux colonnes et
2M + 1 lignes, 2M+1 étant le nombre de points d'une fenêtre glissante sur la courbe de débit, VT étant la transposée de la
matrice V et V =
Figure imgf000006_0002
détermination de la dérivée au centre de ladite fenêtre glissante comme la somme de la valeur du débit en chaque point de la
2M +1 fenêtre glissante pondérée par les coefficients Ci, soit ^ CiXi ; répétition de la détermination de la dérivée au centre de ladite fenêtre glissante en décalant d'un point ladite fenêtre glissante sur la courbe de débit jusqu'au dernier point de la courbe.
Le procédé utilise avantageusement des opérations de traitement du signal relativement sophistiquées pour extraire des régularités et des irrégularités significatives d'un signal de débit très bruité par nature.
Le procédé ainsi décrit permet avantageusement d'obtenir une détection automatique de la plupart des asynchronismes courants, en temps réel et sans ajout de capteur additionnel. De plus ce procédé est fiable quel que soit l'état du patient (éveillé, endormi, etc.).
En effet, il permet avantageusement la détection de chaque cycle respiratoire ainsi que d'événements de ventilation et/ou de respiration et cette détection est fiable aussi bien sur des sujets éveillés que sur des sujets endormis.
Il se base avantageusement sur des mesures non invasives de débit.
Et l'analyse cycle-à-cycle de l'occurrence des événements permet avantageusement d'étudier de possibles causalités et fournit ainsi avantageusement une aide au diagnostic médical.
Selon un deuxième aspect de l'invention, un produit programme d'ordinateur comprend des instructions de code de programme enregistrées sur un support lisible par un ordinateur, pour mettre en œuvre les étapes du procédé lorsque le programme fonctionne sur un ordinateur.
Selon un troisième aspect de l'invention, un appareil d'assistance respiratoire comprend :
• un capteur de débit respiratoire fournissant des données numériques de débit respiratoire échantillonnées selon une fréquence d'acquisition prédéterminée, définissant ainsi une courbe de débit fonction du temps ; ledit capteur fournissant lesdites données à
• un calculateur définissant une taille d'une fenêtre temporelle glissante de débit et déterminant une pseudo-dérivée par :
• pour chaque fenêtre glissante :
• recherche du maximum et du minimum de débit à l'intérieur de la fenêtre glissante ;
• détermination de la pseudo-dérivée à partir du maximum et du minimum trouvés, la pseudo-dérivée étant définie comme la différence entre le maximum et le minimum trouvés, la pseudo- dérivée étant positive si le maximum arrive après le minimum, et étant négative autrement ;
• déplacement de la fenêtre glissante vers l'échantillon de débit suivant ;
• le calculateur détectant un plateau de débit lorsque la pseudo- dérivée est, en valeur absolue, inférieure à une valeur prédéterminée. L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit, faite uniquement à titre d'exemple, et en référence aux figures en annexe dans lesquelles :
- la figure 1 est une vue schématique d'un appareil respiratoire selon un mode de réalisation de l'invention ;
- la figure 2 est un ordinogramme d'un procédé de détection de caractéristiques de cycle respiratoire utilisant l'appareil de la figure 1 ;
- la figure 3 est un ordinogramme de calcul de la taille d'une fenêtre dans le procédé de la figure 2 ;
- la figure 4 est une vue schématique d'une fonction de débit et de sa pseudo-dérivée issue du procédé de la figure 2 ;
- la figure 5 est un ordinogramme de recherche de durée grossière de cycle respiratoire ;
- la figure 6 est une courbe d'une pseudo-dérivée d'une courbe de débit ;
- la figure 7 est un ordinogramme d'un procédé de recherche de début de cycle respiratoire ;
- la figure 8 est une série de courbes permettant de déterminer le début de cycle respiratoire ; et
- la figure 9 est un ordinogramme de calcul de la dérivée d'une courbe de débit.
En référence à la figure 1 , un patient 1 porte un masque respiratoire 3 connecté à un ventilateur, 5 formant un circuit de ventilation. Le circuit de ventilation comporte un capteur 7 de débit de la respiration du patient 1. Ce capteur est, par exemple, le capteur traditionnellement installé dans le ventilateur 5 ou bien est un capteur additionnel. Le capteur 7 n'interfère pas sur la respiration du patient et ne nécessite aucune intervention médicale pour être installée autre que la pose du masque respiratoire lui-même qui, d'ailleurs, est réalisée souvent par le patient lui-même. Ce capteur 7 transmet des informations de débit à un calculateur 9.
Il est à noter que, soit au niveau du capteur, soit au niveau du calculateur, l'information analogique de débit est échantillonnée à une fréquence d'échantillonnage prédéterminée facq et numérisée. La fréquence d'échantillonnage faCq est choisie pour être supérieure ou égale à 100Hz, par exemple 200Hz soit un échantillon toutes les 0,005 secondes. Le calculateur 9 reçoit ainsi un flux de données numériques de débit pouvant se représenter sous la forme d'une courbe de débit fonction du temps 1 1 visualisable sur un écran de visualisation 13. Le calculateur 9 comporte également des moyens de stockage 15 sous forme de mémoires ou de disques magnétiques de stockage dans lesquels les données de débit sont stockées sous forme de données numériques horodatées. Par exemple, les données sont stockées sous forme d'entiers signés, chaque donnée étant associée à son heure d'acquisition.
Le calculateur 9 est adapté pour déterminer des caractéristiques du débit respiratoire à partir de ces données et, en particulier, la durée et le début de chaque cycle respiratoire.
Le procédé de détection des cycles ventilatoires comporte, figure 2 : · acquisition 20 par le capteur de données numériques de débit respiratoire échantillonnées selon la fréquence d'acquisition prédéterminée faCq, définissant ainsi une courbe de débit fonction du temps ;
• définition 22 d'une taille d'une fenêtre temporelle glissante de débit ; · détermination 24 d'une pseudo-dérivée par :
• pour chaque fenêtre glissante :
• recherche 26 du maximum et du minimum de débit à l'intérieur de la fenêtre glissante ;
• détermination 28 de la pseudo-dérivée à partir du maximum et du minimum trouvés, la pseudo-dérivée étant définie comme la différence entre le maximum et le minimum trouvés, la pseudo- dérivée étant positive si le maximum arrive après le minimum, et étant négative autrement ;
• déplacement 30 de la fenêtre glissante vers l'échantillon de débit suivant ;
• détection 32 d'un plateau du débit lorsque la pseudo-dérivée est, en valeur absolue, inférieure à une valeur prédéterminée. En reprenant en détail chaque étape de ce procédé, suite à l'acquisition des signaux de débit, le procédé détermine 22 la taille, ou largeur, d'une fenêtre temporelle glissante F, c'est-à-dire le nombre d'échantillons de la fenêtre.
Pour cela, figure 3, une estimation spectrale, ou périodogramme, du signal de débit est calculé 34 par la méthode de Welch décrite dans « The Use of Fast Fourier Transform for the Estimation of Power Spectra : A Method Based on Time Averaging Over Short, Modified Periodograms », IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics, 15 : 70-3, 1967. Dans cette méthode, une taille de fenêtre utilisée est de 214, la fenêtre étant une fenêtre HANNING, par exemple.
Puis un maximum de la densité spectrale est déterminé 36 dans une région définie du spectre, correspondant approximativement à une plage de fréquence de respiration communément rencontrée, soit 9-30 cycles/min. Ce maximum permet d'identifier la fréquence respiratoire moyenne du débit étudié.
La taille de la fenêtre temporelle F est alors déterminé 38 à partir du temps total moyen de la durée du cycle respiratoire Ttot, de la fréquence d'acquisition FaCq et d'une constante prédéterminée K selon la formule acq
v K
dans laquelle la constante K est généralement choisie égale à environ
2,5.
Avant traitement, les données d'acquisition sont filtrées par un filtre passe-bas de façon à éliminer les bruits de mesure.
Le filtre passe-bas est, par exemple, constitué d'un premier filtre de type Butterworth passe-bas de 3lème ordre avec une fréquence de coupure basse, par exemple autour de 5Hz, ce filtre étant disposé en série avec un filtre identique mais de manière anti-causale afin d'éliminer le déphasage.
A partir du signal filtré, la pseudo-dérivée s est calculée 24, figure 2, en recherchant 26 le maximum et le minimum du signal de débit à l'intérieur de la fenêtre glissante de taille F puis en définissant 28 la pseudo-dérivée s comme la différence entre le minimum et le maximum trouvés à l'intérieur de la fenêtre glissante. La pseudo-dérivée s est positive si le maximum arrive après le minimum et est négative si le maximum arrive avant le minimum.
La procédure est alors répétée 30 en déplaçant la fenêtre glissante d'un point au point suivant et jusqu'au dernier point du signal de débit.
Considérant la pseudo-dérivée s, les intervalles inférieures, en valeur absolue, à une valeur prédéterminée, par exemple 0,08, sont détectés 32 comme des plateaux de débit.
La figure 4 est une illustration d'une courbe de débit 40 et de la courbe de sa pseudo-dérivée s 42 sur laquelle une zone 44 est définie comme un plateau de débit car la pseudo-dérivée y est voisine de 0 pendant une durée de presque mille échantillons.
Durant ces plateaux, pour la suite des recherches de caractéristique exposée ci-après, la courbe de pseudo-dérivée est remplacée par un signal constant 46 égal à la dernière valeur de la pseudo-dérivée s trouvée avant l'intervalle considéré.
Il est à noter que, au vu de la définition de la pseudo-dérivée, les plateaux correspondent à des intervalles pendant lesquels il n'y a pas, ou peu, de variation de débit.
A partir de cette pseudo-dérivée s, il est possible de rechercher la durée grossière d'un cycle respiratoire.
Pour cela, figure 5, on recherche 50 des points de croisement de la pseudo-dérivée correspondant au passage d'une valeur négative à une valeur positive de la pseudo-dérivée pour une première catégorie in(k) de points de croisement et au passage d'une valeur positive à une valeur négative de la pseudo-dérivée pour une seconde catégorie inn(k) de points de croisement.
La durée d'un cycle respiratoire est déterminée 52 sur la base de la durée entre deux points de croisement de même catégorie consécutifs.
Par exemple, figure 6, les points in(k), in(k+1) et in(k+2) correspondent au passage de la pseudo-dérivée s d'une valeur négative à une valeur positive : ce sont des points de la première catégorie. Les points inn(k), inn(k+1 ) et inn(k+2) correspondent au passage de la pseudo-dérivée s d'une valeur positive à une valeur négative : ce sont des points de la seconde catégorie. La durée séparant in(k) et in(k+1) définit une durée de cycle respiratoire. Il en est de même pour la durée séparant in(k+1 ) et in(k+2). Il est également possible d'utiliser plutôt les points de seconde catégorie.
On remarque que le choix de la catégorie peut avoir une influence sur la durée d'un cycle déterminé pris isolément. Cependant, si les durées sont regardées dans une approche statistique, les différences s'annulent et il est possible de prendre l'une ou l'autre catégorie.
Cependant, en recherchant précisément le début des cycles respiratoires, il est possible d'obtenir une durée précise de cycle respiratoire comme étant la durée entre deux débuts de cycle.
Pour cela, figure 7, la dérivée du débit est calculée 70 préalablement.
Puis la position du maximum de débit max(k) dans l'intervalle temporelle compris entre un point de croisement de seconde catégorie inn(k) et le point de croisement de première catégorie suivant in(k+1) est recherchée 72.
On recherche 74 la position du point milieu in2(k) entre le point de croisement de première catégorie in(k) précédant le point de croisement de seconde catégorie inn(k) et le maximum max(k), soit in2(k)=(max(k)-in(k))/2.
Le maximum maxd(k) de la dérivée du débit et sa position sont recherché 76 dans l'intervalle compris entre le point milieu et ledit maximum de débit, soit [in2k, max(k)].
Le début du cycle respiratoire est alors défini 78 comme :
• la position du maximum de la dérivée du débit si la valeur de celui-ci est inférieure à une valeur prédéterminée, par exemple 0,41/s2 ;
• la position du point le plus tardif, et précédant la position du maximum de la dérivée, de la dérivée du débit inférieure à la valeur prédéterminée si la valeur de celui-ci est supérieure à la valeur prédéterminée.
La figure 8 illustre les différents éléments du calcul. La première courbe 80 est la courbe de la pseudo-dérivée, la deuxième courbe 82 la courbe de débit et la troisième courbe 84 la courbe de la dérivée du débit.
La première partie 86 de chaque courbe illustre le calcul lorsque le maximum de la dérivée du débit est inférieur à la valeur prédéterminée et la seconde partie 88 illustre le second cas. La dérivée du débit est calculé, par exemple, à partir du signal de débit filtré, en considérant, figure 9, la détermination 90 d'une fréquence de coupure d'un filtre passe-bas du débit, la fréquence de coupure étant déterminée comme le deuxième minimum de la réponse en fréquence d'un filtre à réponse impulsionnelle finie à coefficients Ci, les coefficients Ci correspondant à la première colonne d'une matrice A définie comme
Figure imgf000013_0001
(2)
où V est une matrice à deux colonnes et 2M + 1 lignes, 2M+1 étant le nombre de points d'une fenêtre glissante sur la courbe de débit, VT étant la transposée de la matrice V et
Figure imgf000013_0002
La dérivée de au centre de ladite fenêtre glissante est calculée 92 comme la somme de la valeur du débit en chaque point de la fenêtre glissante pondérée par les coefficients Ci, soit
2M+1
dc = ∑CiXi (4)
i=l
Ce calcul de la dérivée au centre de ladite fenêtre glissante est répété 94 en décalant d'un point ladite fenêtre glissante sur la courbe de débit jusqu'au dernier point de la courbe.
Le procédé décrit ci-dessus dans différentes variantes peut être mis en uvre sous la forme d'un produit programme d'ordinateur comportant des instructions de programme telles qu'un ordinateur exécutant ces instructions met en œuvre le procédé.
Dans une mise en œuvre particulière, l'appareil d'assistance respiratoire comprend le capteur de débit et le calculateur dans un ensemble intégré de sorte que l'appareil soit facilement manipulable. De plus, les automatismes d'assistance respiratoire sont adaptés pour intégrer les informations de début et de durée de cycle de façon à adapter l'assistance aux besoins du patient, par exemple, en adaptant les temps de forçage de l'apport en oxygène aux rythmes respiratoires du patient.
L'invention a été illustrée et décrite en détail dans les dessins et la description précédente. Celle-ci doit être considérée comme illustrative et donnée à titre d'exemple et non comme limitant l'invention a cette seule description. De nombreuses variantes de réalisation sont possibles.
En particulier, le procédé peut être adapté en fonction des besoins. Par exemple, si la caractéristique importante est le début de cycle respiratoire, les calculs peuvent être organisés pour optimiser le calcul de cette caractéristique.
Dans les revendications, les mots « comprenant » et « comportant » n'excluent pas d'autres éléments et l'article indéfini « un/une » n'exclue pas une pluralité.
Le traitement des données de débit ainsi décrit répond donc au besoin d'identification des cycles respiratoires en étant suffisamment fiable pour des séances de ventilation nocturne, et en permettant une identification en temps réel des asynchronismes, que ce soit sur des patients éveillés ou en état de sommeil.

Claims

REVENDICATIONS
Procédé de détection de caractéristiques des cycles respiratoires d'un patient portant un masque d'assistance respiratoire, ledit procédé comportant :
• acquisition (20) de données numériques de débit respiratoire échantillonnées selon une fréquence d'acquisition prédéterminée, définissant ainsi une courbe de débit fonction du temps ;
• définition (22) d'une taille d'une fenêtre temporelle glissante de débit ;
• détermination (24) d'une pseudo-dérivée par :
• pour chaque fenêtre glissante :
• recherche (26) du maximum et du minimum de débit à l'intérieur de la fenêtre glissante ;
• détermination (28) de la pseudo-dérivée à partir du maximum et du minimum trouvés, la pseudo-dérivée étant définie comme la différence entre le maximum et le minimum trouvés, la pseudo- dérivée étant positive si le maximum arrive après le minimum, et étant négative autrement ;
• déplacement (30) de la fenêtre glissante vers l'échantillon de débit suivant ;
• détection (32) d'un plateau de débit lorsque la pseudo-dérivée est, en valeur absolue, inférieure à une valeur prédéterminée.
Procédé selon la revendication 1 , caractérisé en ce que la taille de la fenêtre temporelle glissante est déterminée en fonction d'une durée moyenne de cycle respiratoire et de la fréquence d'acquisition.
Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que la durée moyenne de cycle respiratoire est calculée à partir d'un maximum de densité spectrale extrait d'un périodogramme du débit généré par une méthode de Welch. Procédé selon la revendication 1 , caractérisé en ce qu'il comporte en outre :
• recherche (50) des points de croisement de la pseudo-dérivée correspondant au passage d'une valeur négative à une valeur positive de la pseudo-dérivée pour une première catégorie de points de croisement et au passage d'une valeur positive à une valeur négative de la pseudo-dérivée pour une seconde catégorie de points de croisement ;
• détermination (52) de la durée d'un cycle respiratoire sur la base de la durée entre deux points de croisement de même catégorie consécutifs.
Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce qu'il comporte en outre :
• détermination (70) de la dérivée du débit ;
• recherche (72) de la position du maximum de débit dans l'intervalle temporelle compris entre un point de croisement de seconde catégorie et le point de croisement de première catégorie suivant ;
• définition (74) du point milieu entre le point de croisement de première catégorie précédant ledit point de croisement de seconde catégorie et le maximum ;
• détermination (76) du maximum de la dérivée du débit et de sa position dans l'intervalle compris entre le point milieu et ledit maximum de débit ;
• détermination (78) du début du cycle respiratoire comme :
• la position du maximum de la dérivée du débit si la valeur de celui-ci est inférieure à une valeur prédéterminée,
• la position du point le plus tardif, et précédant la position du maximum de la dérivée, de la dérivée du débit inférieure à ladite valeur prédéterminée si la valeur de celui-ci est supérieure à ladite valeur prédéterminée.
Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que ladite valeur prédéterminée est égale à 0,4 l/s2. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que la détermination de la dérivée du débit comporte :
• détermination (90) d'une fréquence de coupure d'un filtre passe-bas du débit, ladite fréquence de coupure étant déterminée comme le deuxième minimum de la réponse en fréquence d'un filtre à réponse impulsionnelle finie à coefficients C,, lesdits coefficients correspondant à la première colonne d'une matrice A définie comme A = [vrv]~Vr où V est une matrice à deux colonnes et 2M + 1 lignes, 2M+1 étant le nombre de points d'une fenêtre glissante sur la courbe de débit, VT étant la
transposée de la matrice V et V
Figure imgf000017_0001
détermination (92) de la dérivée au centre de ladite fenêtre glissante comme la somme de la valeur du débit en chaque point de la fenêtre
2M+1
glissante pondérée par les coefficients C,, soit J CiXi ; répétition (94) de la détermination de la dérivée au centre de ladite fenêtre glissante en décalant d'un point ladite fenêtre glissante sur la courbe de débit jusqu'au dernier point de la courbe.
8. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistrées sur un support lisible par un ordinateur, pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7 lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur relié à un capteur de débit d'air sur le circuit de ventilation.
9. Appareil d'assistance respiratoire comprenant : un capteur (7) de débit respiratoire fournissant des données numériques de débit respiratoire échantillonnées selon une fréquence d'acquisition prédéterminée, définissant ainsi une courbe de débit fonction du temps ; ledit capteur fournissant lesdites données à
un calculateur (9) définissant une taille d'une fenêtre temporelle glissante de débit et déterminant une pseudo-dérivée par :
• pour chaque fenêtre glissante :
• recherche du maximum et du minimum de débit à l'intérieur de la fenêtre glissante ;
• détermination de la pseudo-dérivée à partir du maximum et du minimum trouvés, la pseudo-dérivée étant définie comme la différence entre le maximum et le minimum trouvés, la pseudo- dérivée étant positive si le maximum arrive après le minimum, et étant négative autrement ;
• déplacement de la fenêtre glissante vers l'échantillon de débit suivant ;
ledit calculateur détectant un plateau de débit lorsque la pseudo-dérivée est, en valeur absolue, inférieure à une valeur prédéterminée.
PCT/FR2010/052112 2009-10-07 2010-10-07 Caracterisation des cycles respiratoires. WO2011042664A1 (fr)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR0957002 2009-10-07
FR0957002A FR2950796A1 (fr) 2009-10-07 2009-10-07 Caracterisation des cycles respiratoires.

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2011042664A1 true WO2011042664A1 (fr) 2011-04-14

Family

ID=42198989

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/FR2010/052112 WO2011042664A1 (fr) 2009-10-07 2010-10-07 Caracterisation des cycles respiratoires.

Country Status (2)

Country Link
FR (1) FR2950796A1 (fr)
WO (1) WO2011042664A1 (fr)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108024758A (zh) * 2015-08-10 2018-05-11 皇家飞利浦有限公司 潮气末co2的简化显示

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110947062A (zh) * 2019-03-31 2020-04-03 湖南明康中锦医疗科技发展有限公司 呼吸支持设备呼吸撤换判定方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005115240A1 (fr) * 2004-05-31 2005-12-08 Fukuda Sangyo Co., Ltd. Instrument d’examen de la fonction d’inspiration
US20070191697A1 (en) * 2006-02-10 2007-08-16 Lynn Lawrence A System and method for SPO2 instability detection and quantification
US20070221224A1 (en) * 2006-03-20 2007-09-27 Ric Investments, Llc Ventilatory control system
US20090241954A1 (en) * 2008-04-01 2009-10-01 Kai Karlsson Controlling the operation of a respiratory gas monitor

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005115240A1 (fr) * 2004-05-31 2005-12-08 Fukuda Sangyo Co., Ltd. Instrument d’examen de la fonction d’inspiration
US20070191697A1 (en) * 2006-02-10 2007-08-16 Lynn Lawrence A System and method for SPO2 instability detection and quantification
US20070221224A1 (en) * 2006-03-20 2007-09-27 Ric Investments, Llc Ventilatory control system
US20090241954A1 (en) * 2008-04-01 2009-10-01 Kai Karlsson Controlling the operation of a respiratory gas monitor

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"The Use of Fast Fourier Transform for the Estimation of Power Spectra : A Method Based on Time Averaging Over Short, Modified Periodograms", IEEE TRANSACTIONS ON AUDIO AND ELECTROACOUSTICS, vol. 15, 1967, pages 70 - 3
GIANNOULI, K.; WEBSTER, D.; ROBERTS; M. YOUNES: "Response of ventilator-dependent patients to different levels of pressure support and proportional assist", AMERICAN JOURNAL OF RESPIRATORY AND CRITICAL CARE MEDICINE, vol. 159, 1999, pages 1716 - 1725
L. ACHOUR; C. LETELLIER; A. CUVELIER; E. VERIN; J.-F. MUIR: "Asynchrony and cyclic variability in pressure support noninvasive ventilation", COMPUTER IN BIOLOGY AND MEDICINE, vol. 37, 2007, pages 1308 - 1320
WELCH P D: "The use of fast fourier transform for the estimation of power spectra: a method based on time averaging over short, modified periodograms", IEEE TRANSACTIONS ON AUDIO AND ELECTROACOUSTICS, IEEE INC. NEW YORK, US, vol. AU-15, no. 2, 1 June 1967 (1967-06-01), pages 70 - 73, XP002586039, ISSN: 0018-9278 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108024758A (zh) * 2015-08-10 2018-05-11 皇家飞利浦有限公司 潮气末co2的简化显示
CN108024758B (zh) * 2015-08-10 2021-06-22 皇家飞利浦有限公司 潮气末co2的简化显示

Also Published As

Publication number Publication date
FR2950796A1 (fr) 2011-04-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2008525060A5 (fr)
EP0965306A1 (fr) Dispositif de détermination de phases respiratoires du sommeil d'un utilisateur
CA2742199C (fr) Systeme de detection de l'activite musculaire respiratoire d'un patient sous assistance respiratoire
EP3085308B1 (fr) Détermination d'une fréquence cardiaque et d'une variabilité de la fréquence cardiaque
EP2590701B1 (fr) Système de détection électroencéphalographique d'une inadéquation entre l'état d'un patient placé sous assistance ventilatoire et le réglage de la machine utilisée pour cette assistance, et utilisation de cette détection pour l'adaptation du réglage
CA2366686A1 (fr) Dispositif d'analyse de bruits auscultatoires, en particulier de bruits respiratoires
WO1997037586A1 (fr) Dispositif de determination de la profondeur d'anesthesie
FR2924914A1 (fr) Procede de detection des cycles respiratoires dans un signal stethoscopique
EP2364174B1 (fr) Système de quantification du desaccord entre un patient sous assistance respiratoire et un appareil d'assistance correspondant
WO2005107584A1 (fr) Procede d’obtention de parametres hemodynamiques derives d’un signal de pression arterielle
WO2011042664A1 (fr) Caracterisation des cycles respiratoires.
EP2828796B1 (fr) Procédé de détection d'au moins une anomalie dans un signal observé, produit programme d'ordinateur et dispositif correspondants
EP2467061B1 (fr) Systeme et procede de detection de crise d'epilepsie d'une personne epileptique allongee
FR3064463A1 (fr) Procede de determination d'un ensemble d'au moins un descripteur cardio-respiratoire d'un individu pendant son sommeil et systeme correspondant.
WO2015197650A2 (fr) Dispositif de traitement de données de rythme cardiaque fœtal, méthode et programme d'ordinateur correspondant
EP3854308B1 (fr) Système de procédé de détermination d'une fréquence cardiaque par filtrage prédictif et intercorrélation des sons captés sur la trachée d'un individu
WO2016139802A1 (fr) Dispositif d'analyse de murmure d'une dérivation, procédé d'analyse de murmure d'une dérivation, programme informatique et support d'enregistrement
KR102010524B1 (ko) 비접촉식 진단 장치
FR3045309A1 (fr) Procede de determination automatique de l'index de dichotomie i<o d'un individu
WO2023149057A1 (fr) Dispositif d'extraction de bruit cardiaque, programme d'extraction de bruit cardiaque, support d'enregistrement et système de surveillance
CA2797886A1 (fr) Procede et systeme d'analyse de l'activite respiratoire d'un patient et applications correspondantes
Parab et al. Electronic method for detection of heart valve defects
JP2020199293A (ja) シャント音解析装置
WO2022214422A1 (fr) Procédé de détermination de phases respiratoires dans un signal acoustique, produit programme d'ordinateur, médium de stockage et dispositif correspondant
WO2022037914A1 (fr) Procede et systeme de detection de la somnolence d'un individu

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 10782332

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 10782332

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1