WO2020054360A1 - 呼吸パラメータ推定装置および呼吸パラメータ推定方法 - Google Patents

呼吸パラメータ推定装置および呼吸パラメータ推定方法 Download PDF

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WO2020054360A1
WO2020054360A1 PCT/JP2019/033021 JP2019033021W WO2020054360A1 WO 2020054360 A1 WO2020054360 A1 WO 2020054360A1 JP 2019033021 W JP2019033021 W JP 2019033021W WO 2020054360 A1 WO2020054360 A1 WO 2020054360A1
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flow rate
user
pressure
respiratory
period
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Application number
PCT/JP2019/033021
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English (en)
French (fr)
Inventor
翔平 今田
中田　佑希
Original Assignee
日本電産株式会社
日本電産コパル電子株式会社
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    • 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

Definitions

  • the present invention relates to a respiratory parameter estimating apparatus and a respiratory parameter estimating method.
  • a respirator used for treatment of sleep apnea syndrome and the like there is a CPAP (Continuous Positive Airway Pressure) device.
  • CPAP Continuous Positive Airway Pressure
  • a main device incorporating a fan is placed at a position away from the human body, a tube is connected between the main device and a mask addressed to the patient's face, and the patient is passed through the tube.
  • the structure which blows air into the airway of the general is adopted.
  • Japanese Patent Publication No. 2018-506354 discloses a method for estimating the resistance R, compliance C and respiratory muscle pressure Pmus (t) of the respiratory system in a medical ventilator system.
  • Japanese Patent Publication No. 2013-526328 discloses a system for changing or compensating the pressure of a gas flow supplied from a CPAP device to a patient. This technique compensates for the decreasing gas flow in the tube during the transfer process.
  • the medical ventilator described in Japanese Unexamined Patent Publication No. 2018-506354 has two tubes (for inhalation and expiration) and a Y-piece, and the patient interface is sealed.
  • CPAP devices have a single tube with an open exhaust port.
  • the medical ventilator and the CPAP device have different structures of the patient interface unit. Therefore, the technique described in Japanese Patent Publication No. 2018-506354 cannot be applied to parameter estimation in a CPAP device.
  • an object of the present invention is to provide a respiratory parameter estimating apparatus and a respiratory parameter estimating method capable of appropriately estimating a respiratory parameter of a user who uses a respirator such as a CPAP device.
  • an apparatus for estimating a respiratory parameter includes a ventilator that transmits gas to a user through a single conduit having an open exhaust port.
  • a pressure detection unit that detects the pressure of the gas
  • a flow detection unit that detects the flow rate of the gas that is sent from the ventilator
  • the pressure detection unit and the flow rate during a rest period in which the user is paused in breathing
  • a respiratory parameter estimator for estimating a parameter relating to the user's respiration based on the detected value and the frictional resistance of the conduit estimated by the frictional resistance estimator.
  • the method of estimating respiratory parameters detects the pressure of the gas delivered from a ventilator that communicates the gas to a user through a single conduit having an open exhaust port. Detecting the flow rate of the gas delivered from the ventilator; and, based on the pressure and the flow rate detected during a rest period in which the user is in a breath rest state, the frictional resistance of the conduit. And estimating parameters related to the user's breathing based on the pressure and the flow rate detected during the inspiration period when the user is inhaling and the frictional resistance of the conduit. Including.
  • the ventilator system includes a control for controlling the respirator based on the respiratory parameter estimating device, the respirator, and parameters estimated by the respiratory parameter estimating device. And a device.
  • a ventilator system such as a CPAP device, that communicates gas to a user through a single conduit having an open exhaust port, the respiratory parameter of the user. Can be appropriately estimated.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a ventilator system.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a main body of the respirator.
  • FIG. 3 is a control block diagram of the ventilator.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating the procedure of the respiratory parameter estimation process.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a change in the flow rate when the target pressure is changed.
  • FIG. 6 is an example of actual measurement data of the pressure sensor.
  • FIG. 7 is an example of actual measurement data of the flow sensor.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a ventilator system 1000 including a respiratory parameter estimation device according to the present embodiment.
  • the ventilator system 1000 includes the ventilator 100.
  • the ventilator 100 is a CPAP device used for treatment or examination of sleep apnea syndrome.
  • the CPAP device 100 includes a main body 110, an intake tube 120, and a mask 130.
  • the main body 110 and the mask 130 are connected by an intake tube 120.
  • the intake tube 120 has a length of, for example, about 50 cm.
  • the main body 110 is provided with an air inlet 102, and a blower 101 (see FIG. 2) described later is provided in the main body 110.
  • a blower 101 rotates, air outside the main body 110 flows into the main body 110 from the suction port 102, and the air is sent from the main body 110 to the mask 130 via the suction tube 120.
  • the air sent into the mask 130 is supplied to the airway of the user 200 with the inhalation operation of the user 200, and is discharged from the exhaust port 131 provided in the mask 130 by the exhalation operation of the user 200. .
  • the CPAP device 100 is a device that transmits gas to a user (user 200) via the intake tube 120 that is a single conduit having the open exhaust port 131.
  • the gas is air.
  • the gas may be air, oxygen, or a mixture thereof.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the main body 110 of the CPAP device 100.
  • the main body 110 of the CPAP device 100 includes a blower 101, a suction port 102, a controller 103, a pressure sensor 104, a flow rate (air volume) sensor 105, and a calculation unit 106.
  • the main body 110 includes a respiratory parameter estimating device 107, and the respiratory parameter estimating device 107 includes a pressure sensor 104, a flow rate (air volume) sensor 105, and a calculation unit 106.
  • the blower 101 includes a fan driven by a motor (not shown), and has a function of sucking and sending air.
  • the blower 101 can be a turbofan with an air dynamic pressure bearing.
  • the turbo fan has a structure in which a rotor unit such as a blade is rotatably supported by an air dynamic pressure bearing. That is, the rotor constituting the turbofan rotates at high speed without contacting the stator, and can generate a required air volume.
  • the controller 103 controls the rotation speed of the blower 101 so that the pressure of the air sent from the blower 101 becomes the target pressure.
  • the controller 103 can be a microprocessor, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), or a DSP (Digital Signal Processor).
  • the pressure sensor 104 is a pressure detector that detects the pressure of gas (air in the present embodiment) sent from the main body 110 of the CPAP device 100. The pressure detected by the pressure sensor 104 is output to the controller 103 and the calculation unit 106.
  • the flow rate sensor 105 is a flow rate detection unit that detects the flow rate of gas (air in this embodiment) sent from the main body 110 of the CPAP device 100. The flow rate detected by the flow rate sensor 105 is output to the calculation unit 106.
  • FIG. 3 is a control block diagram of the CPAP device 100.
  • the control block diagram of the motor is omitted.
  • the pressure control unit 141 calculates a speed command value ⁇ * for matching the pressure P to the target pressure P * by PID control based on a difference between the pressure P detected by the pressure sensor 104 and the target pressure P *.
  • the speed control unit 142 calculates a voltage command value for matching the speed detection value ⁇ to the speed command value ⁇ * by PID control based on a difference between the speed command value ⁇ * and the speed detection value ⁇ of the blower 101. .
  • FIG. 3 shows a control block diagram in the case where the CPAP device 100 is controlled in the pressure control mode.
  • the CPAP device 100 can be controlled in the flow control mode.
  • the pressure control unit 141 serves as a flow rate control unit, and the flow rate control unit performs speed control for matching the flow rate to the target flow rate by PID control based on the difference between the flow rate detected by the flow rate sensor 105 and the target flow rate.
  • the command value ⁇ * will be calculated.
  • the target pressure P * and the control gain which is a parameter of the pressure control unit 141 and the speed control unit 142, depend on a parameter (respiration parameter) related to the respiration of the user 200.
  • the respiratory parameter estimating device 107 in FIG. 2 estimates the respiratory parameter of the user 200, and the CPAP device 100 sets the target pressure set based on the respiratory parameter estimated by the respiratory parameter estimating device 107. It operates according to P * and control gain.
  • the calculation unit 106 included in the respiratory parameter estimating device 107 estimates the respiratory parameter of the user 200 based on the pressure detected by the pressure sensor 104 and the flow rate detected by the flow sensor 105.
  • the arithmetic unit 106 can be a microprocessor, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), or a DSP (Digital Signal Processor). Then, the calculation unit 106 outputs the estimated respiration parameter of the user 200 to the controller 106.
  • the controller 106 sets the target pressure P * and the control gain based on the respiratory parameters input from the calculation unit 106, and controls the rotation speed of the blower 101. That is, the controller 106 functions as a control device that controls the CPAP device 100 based on the respiratory parameters estimated by the respiratory parameter estimation device 107.
  • the respiratory parameter includes at least one of resistance of the respiratory system (airway resistance) of the user 200, compliance, elastic resistance of the lungs of the user 200, and respiratory muscle pressure of the user 200.
  • the respiratory resistance of the user 200 is the airway resistances Ru1 and Ru2 shown in FIG.
  • the airway resistances Ru1 and Ru2 are parameters that serve as indicators of the narrowness of the user 200 from the throat to the lungs 210.
  • the resistance from the gas (air) outlet in the main body 110 to the lungs 210 is defined as the resistance R 1 and R 2 related to the respiration of the user 200, and the calculation unit 106 calculates the resistance R 1 related to the respiration of the user 200.
  • the calculation unit 105 calculates the actual ventilation volume of the user 200 in consideration of the leak flow rate, which is the flow rate of the gas (air) leaking from the exhaust port 131, and calculates compliance, elastic resistance of the user 200's lungs. And the respiratory muscle pressure of the user 200 is estimated.
  • the compliance is a parameter serving as an index of the degree of swelling of the alveoli and the thorax
  • the elastic resistance of the lung is a parameter serving as an index of a force for shrinking the alveoli and the thorax.
  • Lung elastic resistance can also be expressed as the reciprocal of compliance.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a respiratory parameter estimation process performed by the calculation unit 106.
  • This respiration parameter estimation process is executed in a state where the user 200 is wearing the CPAP device 100.
  • the respiratory parameter estimation process is executed periodically (for example, once a day).
  • step S1 the arithmetic unit 106 sets the count value i to 1, which is an initial value.
  • the controller 103 sets the target pressure P * to a predetermined initial value and controls the drive of the blower 101.
  • the calculation unit 106 repeats the processing of steps S2 to S4 until the count value i exceeds a preset number of samplings (number of measurements) n.
  • step S2 the calculation unit 106 acquires the pressure data detected by the pressure sensor 104 and the flow rate data detected by the flow rate sensor 105, and proceeds to step S3.
  • step S3 the arithmetic unit 106 instructs the controller 103 to change the target pressure P * .
  • the target pressure P * can be changed every few breaths as shown in FIG.
  • the target pressure P * may be increased stepwise from an initial value to a target value during a certain period of acquiring the pressure data and the flow rate data.
  • the method of changing the target pressure P * is not limited to the above.
  • the target flow rate target air flow rate
  • step S4 the calculation unit 106 increments the count value i.
  • step S5 the calculation unit 106 detects the breathing pattern of the user 200 based on the detection values (pressure time series data, flow rate time series data) acquired during a predetermined period.
  • FIG. 6 is an example of measured data of the pressure sensor
  • FIG. 7 is an example of measured data of the flow sensor.
  • the rest period before the intake period is referred to as “rest period”, and the rest period after the intake period is referred to as “plateau period”.
  • the calculation unit 106 detects the intake period and the pause period based on the time-series data acquired by the pressure sensor 104 and the flow rate sensor 105 during the certain period.
  • step S6 the arithmetic unit 106 extracts the time series data of the pause period from the time series data detected by the pressure sensor 104 and the flow rate sensor 105, and proceeds to step S7.
  • step S7 the calculation unit 106 estimates the frictional resistances Rt1 and Rt2 of the intake tube 120. Specifically, the arithmetic unit 106 estimates the frictional resistances R t1 and R t2 of the intake tube 120 based on the time-series data detected by the pressure sensor 104 and the flow rate sensor 105 during the suspension period.
  • R t1 and R t2 are the frictional resistance from the air outlet to the air outlet 131 in the main body 110 of the CPAP device 100.
  • the frictional resistances Rt1 and Rt2 include the frictional resistance of the intake tube 120 and the loss coefficient at the exhaust port 131, but it is considered that most of the frictional resistances depend on the frictional resistance of the intake tube 120.
  • R t1 and R t2 in the above equation (1) are treated as frictional resistance of the intake tube 120.
  • Pa is the atmospheric pressure.
  • the arithmetic unit 106 expresses each of the time series data P c (t) and Qv (t) of the above equation (1) and the parameters R t1 and R t2 to be estimated by the following determinant.
  • [Delta] P c (t) is the difference between the detected pressure and the atmospheric pressure P a by the pressure sensor 104. That is, ⁇ P c (t) is the pressure loss of the air from the outlet of the main body 110 to the outlet 131 during the rest period during which the user 200 is at rest.
  • the above n is the sampling number.
  • the matrices shown in the above equations (2) to (4) satisfy the relational equation shown in the following equation (5). Therefore, the parameters R t1 and R t2 can be estimated by solving the determinant by the least square method according to the following equation (6).
  • y ⁇ (5)
  • ⁇ ( ⁇ T ⁇ ) -1 ⁇ T y ......... (6)
  • step S9 the calculation unit 106 estimates a leakage flow rate which is a flow rate of gas (air) leaking from the exhaust port 131. Specifically, the calculation unit 106 determines the time series data P c (t) acquired by the pressure sensor 104 during the suspension period and the frictional resistances R t1 and R t2 of the intake tube 120 estimated in step S7. Thus, the time series data Qv L (t) regarding the flow rate leakage is estimated. It should be noted that there is no air exchange between the CPAP device 100 and the user 200 during the suspension period, and all the air sent from the CPAP device 100 has a leak flow rate.
  • the calculation unit 106 may estimate the time-series data Qv (t) acquired by the flow sensor 105 during the suspension period as the time-series data Qv L (t) relating to the flow rate leakage. In addition, the calculation unit 106 may estimate the average value of the flow rates acquired by the flow rate sensor 105 during the suspension period as the leakage flow rate.
  • step S10 the calculation unit 106 calculates the actual ventilation volume of the user 200 during the inspiration period.
  • the time-series data Qv (t) of the flow rate acquired by the flow rate sensor 105 during the inspiration period includes the actual ventilation volume of the user 200 and the leakage flow rate from the exhaust port 131. Therefore, the arithmetic unit 106 subtracts the time-series data Qv L (t) related to the flow rate leakage estimated in step S9 from the time-series data Qv (t) acquired by the flow rate sensor 105 during the inspiration period, so that the actual Calculates time series data Qv B (t) relating to the ventilation volume of the vehicle.
  • step S11 the calculation unit 106 calculates the volume of the lungs of the user 200. Specifically, the calculation unit 106 integrates the time-series data Qv B (t) regarding the actual ventilation calculated in step S10 from the inspiratory start point, thereby obtaining the time-series data V (t) regarding the lung volume. Is calculated.
  • step S12 the calculation unit 106 determines the resistances (friction resistances) R 1 and R 2 of the user 200 related to breathing, the elastic resistance of the lungs of the user 200, and the respiratory muscles of the user 200 due to spontaneous breathing. Pressure and estimate.
  • the calculation unit 106 determines the time series data P c (t) acquired by the pressure sensor 104 during the inspiration period, the time series data Qv B (t) about the actual ventilation, and the time series about the lung volume. Based on the series data V (t), the resistances R 1 and R 2 relating to the respiration of the user 200 are estimated.
  • the resistance R 1, R 2 relates to a respiratory user 200 includes a airway resistance R u1, R u2 frictional resistance R t1, R t2 a user 200 of the intake tube 120 shown in FIG.
  • the elastic resistance of the lungs of the user 200 is the parameters E 1 and E 2 in the relational expression expressed by the following expression
  • the respiratory muscle pressure of the user 200 is represented by the parameter P in the relational expression expressed by the following expression.
  • the time series data P m (t) relating to the respiratory muscle pressure can be expressed by the following equation.
  • P m (t) a 0 + a 1 * t + a 2 * t 2 + ... + a m * t m .
  • a 0 , a 1 , a 2 ,..., Am are coefficients
  • t is a time from the start of intake.
  • the time-series data P m (t) relating to the respiratory muscle pressure is represented by a quadratic equation as in the following equation.
  • the order is not limited to the second order, and may be the third order or higher. However, in that case, the relationship between the sampling number n and the order m is set to m ⁇ n.
  • the arithmetic unit 106 calculates each of the time series data P c (t) and Qv B (t) of the above equation (8) and the parameters R t1 , R t2 , E 1 , E 2 , a 0 , a 1 and a 2 are represented by the following determinant.
  • [Delta] P c (t) is the difference between the detected pressure and the atmospheric pressure P a by the pressure sensor 104.
  • ⁇ T is a sampling period.
  • the matrices shown in the above equations (11) to (13) satisfy the relational equation shown in the following equation (14). Therefore, the parameters R t1 , R t2 , E 1 , E 2 , a 0 , a 1 , and a 2 can be estimated by solving the determinant by the least square method according to the following equation (15).
  • y ⁇ (14)
  • ⁇ ( ⁇ T ⁇ ) -1 ⁇ T y ............ (15)
  • the arithmetic unit 106 can estimate the frictional resistances R 1 and R 2 and the elastic resistances E 1 and E 2 of the lungs.
  • the calculation unit 106 can estimate the parameters a 0 , a 1 , and a 2 , it can also estimate the respiratory muscle pressure P m (t) of the user 200.
  • step S13 the arithmetic unit 106 calculates the airway resistance R u1, R u2 is respiratory system resistance of the user 200.
  • the frictional resistances R 1 and R 2 estimated in step S12 include the frictional resistance of the intake tube 120. Therefore, the arithmetic unit 106, the frictional resistance R 1, R 2 estimated in step S12, by subtracting the frictional resistance R t1, R t2 of the intake tube 120 estimated in step S7, airway resistance R u1, Calculate Ru2 .
  • the respiratory system resistances (airway resistances) Ru1 , Ru2 , compliance C, and the lung elastic resistance E of the user 200 are used as parameters related to the respiration of the user 200 who is the user of the CPAP apparatus 100. At least one of E 1 , E 2 and the respiratory muscle pressure P m (t) of the user 200 can be appropriately estimated. This makes it possible to automatically set the target pressure P * and the control gain suitable for each user 200 using the obtained respiratory parameters as indices. That is, there is no need for a specialist or the like to set the target pressure P * and the pressure control gain for the user of the CPAP apparatus 100 by trial and error. Therefore, treatment suitable for each user 200 can be easily performed.
  • the above-mentioned respiratory parameter is a parameter showing the biological information of the user 200 in detail
  • the user 200 or a doctor
  • the change in the health condition of the user 200 can be easily grasped from the change in the breathing parameter.
  • the respiratory parameter estimation device 107 in the present embodiment detects the pressure of gas (air) sent from the CPAP device 100 and the flow rate of gas (air) sent from the CPAP device 100, The frictional resistances R t1 and R t2 of the intake tube 120 are estimated based on the pressure and the flow rate detected during the suspension period. Then, the respiratory parameter estimating device 107 uses the detected values of the pressure and the flow rate detected during the inspiratory period and the frictional resistances Rt1 and Rt2 of the inspiratory tube 120 to set parameters relating to the respiration of the user 200 (respiratory parameters). Is estimated.
  • respiratory parameter estimation device 107 isolate the frictional resistance R t1, pure respiratory system resistance R t2 and the user-dependent intake tube (airway resistance R u1, R u2), the user 200 Respiratory parameters can be estimated. Therefore, individual respiratory parameters of the user 200 using the CPAP device 100 can be appropriately estimated.
  • the calculating unit 106 functions as a frictional resistance estimating unit for estimating the frictional resistances Rt1 and Rt2 of the intake tube 120 and a respiratory parameter estimating unit for estimating a respiratory parameter.
  • the respiratory parameter estimating device 107 estimates the leak flow rate, which is the flow rate of the air leaking from the exhaust port 131, and subtracts the estimated leak flow rate from the flow rate detected by the flow rate sensor 105 when estimating the respiratory parameter. Thus, the actual ventilation of the user 200 is calculated. Then, the respiratory parameter estimating device 107 calculates the respiratory parameter based on the pressure detected by the pressure sensor 104 during the inspiratory period, the actual ventilation volume of the user 200, and the frictional resistances Rt1 and Rt2 of the inspiratory tube 120. Is estimated. As described above, the respiratory parameter estimating device 107 calculates the actual ventilation volume of the user 200 and uses it for the parameter estimation in consideration of the leakage flow rate from the exhaust port 131, so that the respiratory parameter can be more appropriately estimated. it can.
  • the respiratory parameter estimating device 107 can estimate the leak flow rate based on the pressure detected by the pressure sensor during the rest period and the frictional resistances Rt1 and Rt2 of the intake tube 120. Therefore, the leakage flow rate leaking from the exhaust port 131 can be accurately estimated.
  • the calculating unit 106 functions as a flow rate estimating unit that estimates a leak flow rate and a ventilation amount calculating unit that calculates an actual ventilation amount.
  • the respiratory parameter estimating device 107 calculates the volume of the lungs of the user 200 by integrating the actual ventilation of the user 200 when estimating the respiratory parameter.
  • the respiratory parameter estimation device 107 relates to the respiration of the user 200 based on the pressure detected by the pressure sensor 104 during the inspiration period, the actual ventilation of the user 200, and the volume of the lungs of the user 200. Calculate the resistances R 1 and R 2 .
  • the respiratory parameter estimating device 107 subtracts the frictional resistances R t1 and R t2 of the inspiratory tube 120 from the resistances R 1 and R 2 relating to the respiration of the user 200 to obtain the resistance of the respiratory system of the user 200 (the airway). Resistance) Ru1 and Ru2 are calculated.
  • the respiratory parameter estimating device 107 can appropriately calculate the pure respiratory resistance depending on the user 200.
  • the arithmetic unit 106 calculates the volume calculator for calculating the volume of the lungs, a first resistor calculator for calculating the resistance R 1, R 2, the resistance R u1, R u2 first 2 functions as a resistance calculation unit.
  • the respiratory parameter estimation device 107 acquires the detection values detected by the pressure sensor 104 and the flow rate sensor 105 for a certain period of time, and detects the pause period and the inspiration period by detecting the breathing pattern of the user 200. Therefore, the respiratory parameter estimating device 107 can appropriately detect the rest period in which the user 200 is in the respiratory pause and the inspiratory period in which the user 200 is in the inhalation. Can be properly extracted. As a result, the respiratory parameters can be accurately estimated.
  • the case has been described in which the time-series data of the pause period before the inspiration period is used for estimating the respiration parameter, but the time-series data of the plateau period after the inspiration period is used for the estimation of the respiration parameter. Is also good.
  • the breathing pattern (breathing characteristic) differs depending on the user 200, and the plateau period may not be properly detected in some cases. Therefore, it may be determined whether to use the time series data of the rest period or the time series data of the plateau period according to the respiratory characteristics of the user 200.
  • the time-series data in a period in which the gradient of the detection values of the pressure sensor 104 and the flow sensor 105 is gentler may be used for estimating the respiratory parameter. .
  • the calculation unit 106 functions as a respiration pattern detection unit that detects a respiration pattern.
  • the respiratory parameter estimating device 107 acquires time-series data used for estimating respiratory parameters by changing the target pressure P * (or the target flow rate), which is the target value of the air sent from the CPAP device 100, stepwise. be able to.
  • the target pressure P * or the target flow rate
  • the calculation unit 106 functions as a target value change unit that can change the target pressure P * (or the target flow rate).
  • the ventilator system 1000 appropriately estimates parameters related to the respiration of the user of the CPAP device 100 and, based on the estimated respiratory parameters, determines whether the CPAP device 100 is suitable for the user. Control (setting of target pressure P * , setting of control gain, etc.) can be performed automatically.
  • the respiratory parameter estimating apparatus 107 is used in a place other than a medical institution (for example, at home) like the CPAP apparatus 100 and estimates respiratory parameters of a user who uses a respirator that has a strong request for automatic parameter adjustment. It is suitable for.
  • the respiratory parameter estimating device 107 has a function of acquiring the detection values detected by the pressure sensor 104 and the flow sensor 105 included in the CPAP device 100, and a function of the above-described calculation unit 106.
  • Reference Signs List 100 artificial respirator (CPAP device), 101: blower, 102: suction port, 103: controller, 104: pressure sensor, 105: flow sensor, 106: arithmetic unit, 107: respiratory parameter estimating device, 110: body, 120 ... inhalation tube (conduit), 130 ... mask, 131 ... exhaust port, 200 ... user (patient), 1000 ... ventilator system

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Abstract

呼吸パラメータ推定装置１０７は、開放された排気口を有する１本の導管を介して使用者に気体を伝達する人工呼吸器から送出される前記気体の圧力を検出する圧力検出部と、人工呼吸器から送出される気体の流量を検出する流量検出部と、使用者が呼吸休止中である休止期間に圧力検出部および流量検出部により検出された検出値に基づいて、導管の摩擦抵抗を推定する摩擦抵抗推定部と、使用者が吸気中である吸気期間に圧力検出部および流量検出部により検出された検出値と、摩擦抵抗推定部により推定された導管の摩擦抵抗とに基づいて、使用者の呼吸に関するパラメータを推定する呼吸パラメータ推定部と、を備える。

Description

呼吸パラメータ推定装置および呼吸パラメータ推定方法
　本発明は、呼吸パラメータ推定装置および呼吸パラメータ推定方法に関する。
　睡眠時無呼吸症候群の治療等に用いられる人工呼吸器として、ＣＰＡＰ（Continuous Positive Airway Pressure）装置がある。ＣＰＡＰ装置の構造としては、ファンを内蔵した本体装置を人体から離れた位置に置き、その本体装置と患者の顔に宛がうマスクとの間をチューブにより接続し、当該チューブを経由して患者の気道に空気を送り込む構造が一般に採用されている。
　ＣＰＡＰ装置を用いた適切な治療を行うためには、ＣＰＡＰ装置から患者に供給される気体流の圧力を、患者の呼吸に関するパラメータ（呼吸パラメータ）に応じて適切に制御する必要がある。
　日本国公表公報特表２０１８－５０６３５４号公報には、医療用人工呼吸器システムにおける、呼吸器系の抵抗Ｒ、コンプライアンスＣおよび呼吸筋圧Ｐｍｕｓ（ｔ）の推定方法が開示されている。
　また、日本国公表公報特表２０１３－５２６３２８号公報には、ＣＰＡＰ装置から患者に供給される気体流の圧力を変更あるいは補償するシステムが開示されている。この技術は、伝達過程のチューブ内で減少する気体流分を補償する技術である。
日本国公表公報：特表２０１８－５０６３５４号公報 日本国公表公報：特表２０１３－５２６３２８号公報
　日本国公表公報特表２０１８－５０６３５４号公報に記載の医療用人工呼吸器は、２本のチューブ（吸気用、呼気用）とＹピースとを備え、患者インターフェース部は密閉されている。これに対して、ＣＰＡＰ装置は、開放された排気口を有する１本のチューブを備える。このように、上記の医療用人工呼吸器とＣＰＡＰ装置とは、患者インターフェース部の構造が異なる。そのため、日本国公表公報特表２０１８－５０６３５４号公報に記載の技術をＣＰＡＰ装置におけるパラメータ推定に適用することはできない。
　日本国公表公報特表２０１３－５２６３２８号公報に記載の技術では、チューブ内の流量（乱流、層流）に着目して、患者に供給される気体流の圧力を変更あるいは補償しているのみであり、患者の呼吸パラメータについては考慮していない。
　このように、上記従来の技術では、ＣＰＡＰ装置を使用する患者の呼吸パラメータを適切に推定することができない。そのため、個々の患者に適した治療を行うためには、使用者にＣＰＡＰ装置を装着してもらい、呼吸の際の感触（快適かどうか）を確認してもらいながら試行錯誤でＣＰＡＰ装置を設定する必要があった。
　そこで、本発明は、ＣＰＡＰ装置のような人工呼吸器を使用する使用者の呼吸パラメータを適切に推定することができる呼吸パラメータ推定装置および呼吸パラメータ推定方法を提供することを目的とする。
　上記課題を解決するために、本発明の一つの態様の呼吸パラメータ推定装置は、開放された排気口を有する１本の導管を介して使用者に気体を伝達する人工呼吸器から送出される前記気体の圧力を検出する圧力検出部と、前記人工呼吸器から送出される前記気体の流量を検出する流量検出部と、前記使用者が呼吸休止中である休止期間に前記圧力検出部および前記流量検出部により検出された検出値に基づいて、前記導管の摩擦抵抗を推定する摩擦抵抗推定部と、前記使用者が吸気中である吸気期間に前記圧力検出部および前記流量検出部により検出された検出値と前記摩擦抵抗推定部により推定された前記導管の摩擦抵抗とに基づいて、前記使用者の呼吸に関するパラメータを推定する呼吸パラメータ推定部と、を備える。
　また、本発明の一つの態様の呼吸パラメータ推定方法は、開放された排気口を有する１本の導管を介して使用者に気体を伝達する人工呼吸器から送出される前記気体の圧力を検出するステップと、前記人工呼吸器から送出される前記気体の流量を検出するステップと、前記使用者が呼吸休止中である休止期間に検出された前記圧力および前記流量に基づいて、前記導管の摩擦抵抗を推定するステップと、前記使用者が吸気中である吸気期間に検出された前記圧力および前記流量と前記導管の摩擦抵抗とに基づいて、前記使用者の呼吸に関するパラメータを推定するステップと、を含む。
　さらに、本発明の一つの態様の人工呼吸器システムは、前記呼吸パラメータ推定装置と、前記人工呼吸器と、前記呼吸パラメータ推定装置によって推定されたパラメータに基づいて、前記人工呼吸器を制御する制御装置と、を備える。
　本発明の一つの態様によれば、ＣＰＡＰ装置のように、開放された排気口を有する１本の導管を介して使用者に気体を伝達する人工呼吸器のシステムにおいて、当該使用者の呼吸パラメータを適切に推定することができる。
図１は、人工呼吸器システムの概略構成図である。 図２は、人工呼吸器の本体の構成を示すブロック図である。 図３は、人工呼吸器の制御ブロック図である。 図４は、呼吸パラメータ推定処理手順を示すフローチャートである。 図５は、目標圧力を変更したときの流量の変化を示す図である。 図６は、圧力センサの実測データの一例である。 図７は、流量センサの実測データの一例である。
  以下、図面を用いて本発明の実施の形態について説明する。
  なお、本発明の範囲は、以下の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想の範囲内で任意に変更可能である。
　図１は、本実施形態における呼吸パラメータ推定装置を備える人工呼吸器システム１０００の概略構成図である。人工呼吸器システム１０００は、人工呼吸器１００を備える。本実施形態では、呼吸パラメータ推定装置が人工呼吸器１００に搭載されている場合について説明する。
　人工呼吸器１００は、睡眠時無呼吸症候群の治療や検査に用いられるＣＰＡＰ装置である。ＣＰＡＰ装置１００は、本体１１０と、吸気チューブ１２０と、マスク１３０と、を備える。本体１１０とマスク１３０とは、吸気チューブ１２０により繋がれている。ＣＰＡＰ装置１００の使用状態では、マスク１３０は使用者（患者）２００の顔面に装着され、本体１１０は使用者２００の枕元等に置かれる。したがって、吸気チューブ１２０は、例えば５０ｃｍ程度の長さを有する。
　本体１１０には、空気の吸込み口１０２が設けられており、本体１１０内には、後述するブロワー１０１（図２参照）が設けられている。ブロワー１０１が回転すると、本体１１０外部の空気が吸込み口１０２から本体１１０内へ流入し、その空気は、本体１１０から吸気チューブ１２０を経由してマスク１３０に送り込まれる。そして、マスク１３０に送り込まれた空気は、使用者２００の吸気動作に伴って使用者２００の気道に供給され、使用者２００の呼気動作により、マスク１３０に設けられた排気口１３１から吐出される。
　このように、ＣＰＡＰ装置１００は、開放された排気口１３１を有する１本の導管である吸気チューブ１２０を介して使用者（使用者２００）に気体を伝達する装置である。本実施形態において、上記気体は空気である。なお、上記気体は、空気、酸素、またはこれらを混合した気体であってもよい。
　図２は、ＣＰＡＰ装置１００の本体１１０の構成を示すブロック図である。
　ＣＰＡＰ装置１００の本体１１０は、ブロワー１０１と、吸込み口１０２と、コントローラ１０３と、圧力センサ１０４と、流量（風量）センサ１０５と、演算部１０６と、を備える。また、本体１１０は、呼吸パラメータ推定装置１０７を備え、呼吸パラメータ推定装置１０７は、圧力センサ１０４と、流量（風量）センサ１０５と、演算部１０６と、を備える。
　ブロワー１０１は、不図示のモータにより駆動されるファンを備え、空気を吸入して送り出す機能を有する。例えば、ブロワー１０１は、空気動圧軸受を備えたターボファンとすることができる。ここで、ターボファンは、空気動圧軸受によりブレード等のロータ部が回転自在に支持された構造を有する。つまり、ターボファンを構成する回転子は固定子とは非接触で高速回転し、必要な風量を作り出すことが可能である。
　コントローラ１０３は、ブロワー１０１から送出される空気の圧力が目標圧力になるように、ブロワー１０１の回転速度を制御する。コントローラ１０３は、マイクロプロセッサ、ASIC（Application Specific Integrated Circuit）、またはDSP（Digital Signal Processor）とすることができる。
　圧力センサ１０４は、ＣＰＡＰ装置１００の本体１１０から送出される気体（本実施形態では空気）の圧力を検出する圧力検出部である。圧力センサ１０４により検出された圧力は、コントローラ１０３や演算部１０６に出力される。
　流量センサ１０５は、ＣＰＡＰ装置１００の本体１１０から送出される気体（本実施形態では空気）の流量を検出する流量検出部である。流量センサ１０５により検出された流量は、演算部１０６に出力される。
　図３は、ＣＰＡＰ装置１００の制御ブロック図である。なお、この図３において、モータの制御ブロック図は割愛している。
　圧力制御部１４１は、圧力センサ１０４により検出された圧力Ｐと目標圧力Ｐ*との差分に基づいて、ＰＩＤ制御により圧力Ｐを目標圧力Ｐ*に一致させるための速度指令値ω*を演算する。速度制御部１４２は、速度指令値ω*とブロワー１０１の速度検出値ωとの差分に基づいて、ＰＩＤ制御により速度検出値ωを速度指令値ω*に一致させるための電圧指令値を演算する。そして、上記電圧指令値に基づいて、制御対象１４３であるＣＰＡＰ装置１００のブロワー１０１へ供給される電力が制御され、ブロワー１０１の回転速度が制御される。
　なお、図３は、圧力制御モードでＣＰＡＰ装置１００を制御する場合の制御ブロック図を示しているが、ＣＰＡＰ装置１００は、流量制御モードで制御することも可能である。この場合、圧力制御部１４１は流量制御部となり、当該流量制御部は、流量センサ１０５により検出された流量と目標流量との差分に基づいて、ＰＩＤ制御により流量を目標流量に一致させるための速度指令値ω*を演算することになる。
　図３において、目標圧力Ｐ*や圧力制御部１４１および速度制御部１４２のパラメータである制御ゲインは、使用者２００の呼吸に関するパラメータ（呼吸パラメータ）に依存する。使用者２００ごとに適切な目標圧力Ｐ*や制御ゲインを設定するためには、使用者２００の呼吸パラメータを把握しておく必要がある。
　そこで、本実施形態では、図２の呼吸パラメータ推定装置１０７が使用者２００の呼吸パラメータを推定し、ＣＰＡＰ装置１００は、呼吸パラメータ推定装置１０７により推定された呼吸パラメータに基づいて設定された目標圧力Ｐ*や制御ゲインに従って動作する。
　呼吸パラメータ推定装置１０７が備える演算部１０６は、圧力センサ１０４により検出された圧力、および流量センサ１０５により検出された流量に基づいて、使用者２００の呼吸パラメーラを推定する。演算部１０６は、マイクロプロセッサ、ASIC（Application Specific Integrated Circuit）、またはDSP（Digital Signal Processor）とすることができる。そして、演算部１０６は、推定した使用者２００の呼吸パラメータをコントローラ１０６へ出力する。コントローラ１０６は、演算部１０６から入力した呼吸パラメータに基づいて目標圧力Ｐ*や制御ゲインを設定し、ブロワー１０１の回転速度を制御する。
　つまり、コントローラ１０６が、呼吸パラメータ推定装置１０７により推定された呼吸パラメータに基づいてＣＰＡＰ装置１００を制御する制御装置として機能する。
　ここで、呼吸パラメータは、使用者２００の呼吸系の抵抗（気道抵抗）、コンプライアンス、使用者２００の肺の弾性抵抗および使用者２００の呼吸筋圧の少なくとも１つを含む。
　使用者２００の呼吸系の抵抗は、図２に示す気道抵抗Ｒu1，Ｒu2である。気道抵抗Ｒu1，Ｒu2は、使用者２００の喉から肺２１０までの狭さの指標となるパラメータである。本実施形態では、本体１１０における気体（空気）の送出口から肺２１０までの抵抗を使用者２００の呼吸に関する抵抗Ｒ1，Ｒ2とし、演算部１０６は、使用者２００の呼吸に関する抵抗Ｒ1，Ｒ2を、吸気チューブ１２０の摩擦抵抗Ｒt1，Ｒt2と使用者２００の気道抵抗Ｒu1，Ｒu2とに分離して、使用者２００の気道抵抗Ｒu1，Ｒu2を推定する。なお、添え字の１は、層流の抵抗係数であることを示し、添え字の２は、乱流の抵抗係数であることを示している。
　また、演算部１０５は、排気口１３１から漏れ出る気体（空気）の流量である漏れ流量を考慮し、使用者２００の実際の換気量を演算して、コンプライアンス、使用者２００の肺の弾性抵抗および使用者２００の呼吸筋圧を推定する。ここで、コンプライアンスは、肺胞、胸郭の膨らみやすさの指標となるパラメータであり、肺の弾性抵抗は、肺胞、胸郭の縮まろうとする力の指標となるパラメータである。肺の弾性抵抗は、コンプライアンスの逆数で表すこともできる。
　図４は、演算部１０６が実行する呼吸パラメータ推定処理手順を示すフローチャートである。この呼吸パラメータ推定処理は、使用者２００がＣＰＡＰ装置１００を装着した状態で実行される。なお、この呼吸パラメータ推定処理は、定期的（例えば、１日に１回）実行される。
　まずステップＳ１において、演算部１０６は、カウント値ｉを初期値である１に設定する。また、このときコントローラ１０３は、目標圧力Ｐ*を予め定められた初期値に設定し、ブロワー１０１を駆動制御する。
　そして、演算部１０６は、カウント値ｉが予め設定されたサンプリング数（測定回数）ｎを超えるまで、ステップＳ２～Ｓ４の処理を繰り返す。
　ステップＳ２では、演算部１０６は、圧力センサ１０４により検出された圧力データと、流量センサ１０５により検出された流量データとを取得し、ステップＳ３に移行する。
　ステップＳ３では、演算部１０６は、コントローラ１０３に対して目標圧力Ｐ*の変更を指示する。例えば、目標圧力Ｐ*の変更は、図５に示すように数呼吸ごとに実施することができる。この場合、圧力データおよび流量データを取得する一定期間の間に、目標圧力Ｐ*を初期値から目標値まで段階的に増加させるようにしてもよい。なお、目標圧力Ｐ*の変更方法は上記に限定されない。また、ＣＰＡＰ装置１００を流量制御モードで制御する場合には、このステップＳ３では目標流量（目標風量）を変更することになる。
　ステップＳ４では、演算部１０６は、カウント値ｉをインクリメントする。
　ステップＳ５では、演算部１０６は、予め定められた一定期間に取得された検出値（圧力の時系列データ、流量の時系列データ）に基づいて、使用者２００の呼吸パターンを検出する。
　図６は、圧力センサの実測データの一例であり、図７は、流量センサの実測データの一例である。使用者２００が吸気中である吸気期間においては、図６に示すように圧力は大きく低下し、図７に示すように流量は大きく増加する。この吸気期間の前後には、吸気も呼気も行わない呼吸休止中である休止期間（プラトー期間、ポーズ期間ともいう。）が存在する。なお、本明細書では、吸気期間の前の休止期間を「休止期間」、吸気期間の後の休止期間を「プラトー期間」という。
　図４のステップＳ５では、演算部１０６は、上記一定期間に圧力センサ１０４および流量センサ１０５により取得された時系列データに基づいて、吸気期間および休止期間を検出する。
　ステップＳ６では、演算部１０６は、圧力センサ１０４および流量センサ１０５により検出された時系列データから、それぞれ休止期間の時系列データを抽出し、ステップＳ７に移行する。
　ステップＳ７では、演算部１０６は、吸気チューブ１２０の摩擦抵抗Ｒt1，Ｒt2を推定する。具体的には、演算部１０６は、休止期間に圧力センサ１０４および流量センサ１０５により検出された時系列データに基づいて、吸気チューブ１２０の摩擦抵抗Ｒt1，Ｒt2を推定する。
　休止期間における圧力の時系列データＰc（ｔ）と流量の時系列データＱｖ（ｔ）とは、以下の式を満たす。
　Ｐc（ｔ）＝Ｒt1＊Ｑｖ（ｔ）＋Ｒt2＊Ｑｖ（ｔ）2＋Ｐa　………（１）
　上記（１）式において、Ｒt1，Ｒt2は、ＣＰＡＰ装置１００の本体１１０における空気の送出口から排気口１３１までの摩擦抵抗となる。この摩擦抵抗Ｒt1，Ｒt2は、厳密には、吸気チューブ１２０の摩擦抵抗と排気口１３１における損失係数とを含むが、その大部分は吸気チューブ１２０の摩擦抵抗に依存すると考えられる。したがって、本実施形態では、上記（１）式のＲt1，Ｒt2を吸気チューブ１２０の摩擦抵抗として扱う。なお、上記Ｐaは大気圧である。
　まず、演算部１０６は、上記（１）式の各時系列データＰc（ｔ）およびＱｖ（ｔ）と推定対象であるパラメータＲt1，Ｒt2とを、以下の行列式で表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　上記（２）式において、ΔＰc（ｔ）は、圧力センサ１０４により検出された圧力と大気圧Ｐaとの差である。つまり、ΔＰc（ｔ）は、使用者２００が呼吸休止中である休止期間における本体１１０の送出口から排気口１３１までの空気の圧力損失である。また、上記ｎは、サンプリング数である。
　上記（２）式～（４）式に示す行列は、以下の（５）式に示す関係式を満たす。そのため、以下の（６）式に従って最小二乗法により行列式を解くことにより、パラメータＲt1，Ｒt2を推定することができる。
　 ｙ＝ψθ　………（５）
　θ＝（ψTψ）-1ψTｙ ………（６）
　次にステップＳ８では、演算部１０６は、圧力センサ１０４および流量センサ１０５により検出された時系列データから、それぞれ吸気期間の時系列データを抽出する。そして、演算部１０６は、吸気期間の圧力の時系列データＰc（ｔ）をもとに、以下の行列式を作る。
　ｙ＝［Ｐc（１）　Ｐc（２）　…　Ｐc（ｎ）］　………（７）
　次にステップＳ９では、演算部１０６は、排気口１３１から漏れ出る気体（空気）の流量である漏れ流量を推定する。
　具体的には、演算部１０６は、休止期間に圧力センサ１０４により取得された時系列データＰc（ｔ）と、ステップＳ７において推定された吸気チューブ１２０の摩擦抵抗Ｒt1，Ｒt2とに基づいて、流量漏れに関する時系列データＱｖL（ｔ）を推定する。
　なお、休止期間ではＣＰＡＰ装置１００と使用者２００との間で空気のやり取りがなく、ＣＰＡＰ装置１００から送出された空気は全て漏れ流量となる。したがって、演算部１０６は、休止期間に流量センサ１０５により取得された時系列データＱｖ（ｔ）を、流量漏れに関する時系列データＱｖL（ｔ）として推定してもよい。また、演算部１０６は、休止期間に流量センサ１０５により取得された流量の平均値を漏れ流量として推定してもよい。
　次にステップＳ１０では、演算部１０６は、吸気期間における使用者２００の実際の換気量を演算する。吸気期間に流量センサ１０５により取得された流量の時系列データＱｖ（ｔ）は、使用者２００の実際の換気量と排気口１３１からの漏れ流量と含む。そこで、演算部１０６は、吸気期間に流量センサ１０５により取得された時系列データＱｖ（ｔ）から、ステップＳ９において推定された流量漏れに関する時系列データＱｖL（ｔ）を減算することで、実際の換気量に関する時系列データＱｖB（ｔ）を演算する。
　ステップＳ１１では、演算部１０６は、使用者２００の肺の体積を演算する。具体的には、演算部１０６は、ステップＳ１０において演算された実際の換気量に関する時系列データＱｖB（ｔ）を吸気開始点から積算することで、肺の体積に関する時系列データＶ（ｔ）を演算する。
　次にステップＳ１２では、演算部１０６は、使用者２００の呼吸に関する抵抗（摩擦抵抗）Ｒ1，Ｒ2と、使用者２００の肺の弾性抵抗と、使用者２００の自発的な呼吸による呼吸筋圧と、を推定する。このステップＳ１２では、演算部１０６は、吸気期間に圧力センサ１０４により取得された時系列データＰc（ｔ）と、実際の換気量に関する時系列データＱｖB（ｔ）と、肺の体積に関する時系列データＶ（ｔ）とに基づいて、使用者２００の呼吸に関する抵抗Ｒ1，Ｒ2を推定する。ここで、使用者２００の呼吸に関する抵抗Ｒ1，Ｒ2は、図２に示す吸気チューブ１２０の摩擦抵抗Ｒt1，Ｒt2と使用者２００の気道抵抗Ｒu1，Ｒu2とを含む。また、使用者２００の肺の弾性抵抗は、次式で表される関係式におけるパラメータＥ1，Ｅ2であり、使用者２００の呼吸筋圧は、次式で表される関係式におけるパラメータＰm（ｔ）である。
　Ｐc（ｔ）＝Ｒt1＊ＱｖB（ｔ）＋Ｒt2＊ＱｖB（ｔ）2　
　　　　　　＋Ｅ1＊Ｖ（ｔ）＋Ｅ2＊Ｖ（ｔ）2＋Ｐm（ｔ）＋Ｐa　………（８）
　呼吸筋圧に関する時系列データＰm（ｔ）は、次式により表すことができる。
　Ｐm（ｔ）＝ａ0＋ａ1＊ｔ＋ａ2＊ｔ2＋　…　＋ａm＊ｔm　………（９）
　ここで、上記ａ0，ａ1，ａ2，…，ａmは係数であり、上記ｔは吸気開始からの時間である。
　本実施形態では、過学習防止のため、呼吸筋圧に関する時系列データＰm（ｔ）は次式のように２次式で表すものとする。
　Ｐm（ｔ）＝ａ0＋ａ1＊ｔ＋ａ2＊ｔ2　………（１０）
　なお、次数は２次に限定されるものではなく、３次以上であってよい。ただし、その場合には、サンプリング数ｎと次数ｍとの関係がｍ＜＜ｎとなるようにする。
　次に、演算部１０６は、上記（８）式の各時系列データＰc（ｔ）およびＱｖB（ｔ）と推定対象であるパラメータＲt1，Ｒt2，Ｅ1，Ｅ2，ａ0，ａ1，ａ2とを、以下の行列式で表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　上記（１１）式において、ΔＰc（ｔ）は、圧力センサ１０４により検出された圧力と大気圧Ｐaとの差である。また、上記（１２）式において、ΔＴは、サンプリング期間である。
　上記（１１）式～（１３）式に示す行列は、以下の（１４）式に示す関係式を満たす。そのため、以下の（１５）式に従って最小二乗法により行列式を解くことにより、パラメータＲt1，Ｒt2，Ｅ1，Ｅ2，ａ0，ａ1，ａ2を推定することができる。
　 ｙ＝ψθ　………（１４）
　θ＝（ψTψ）-1ψTｙ ………（１５）
　このように、ステップＳ１２において演算部１０６は、摩擦抵抗Ｒ1，Ｒ2と、肺の弾性抵抗Ｅ1，Ｅ2とを推定することができる。また、このステップＳ１２では、演算部１０６は、パラメータａ0，ａ1，ａ2を推定することができるので、使用者２００の呼吸筋圧Ｐm（ｔ）を推定することもできる。さらに、肺の弾性抵抗Ｅは、コンプライアンスＣの逆数（Ｅ＝１／Ｃ）とも表される。したがって、このステップＳ１２では、演算部１０６は、肺の弾性抵抗Ｅ1，Ｅ2をもとにコンプライアンスＣを推定することもできる。
　次にステップＳ１３では、演算部１０６は、使用者２００の呼吸系の抵抗である気道抵抗Ｒu1，Ｒu2を演算する。ステップＳ１２において推定された摩擦抵抗Ｒ1，Ｒ2は、吸気チューブ１２０の摩擦抵抗を含む。よって、演算部１０６は、ステップＳ１２において推定された摩擦抵抗Ｒ1，Ｒ2から、ステップＳ７において推定された吸気チューブ１２０の摩擦抵抗Ｒt1，Ｒt2を減算することで、気道抵抗Ｒu1，Ｒu2を演算する。
　以上により、ＣＰＡＰ装置１００の使用者である使用者２００の呼吸に関するパラメータとして、使用者２００の呼吸系の抵抗（気道抵抗）Ｒu1，Ｒu2、コンプライアンスＣ、使用者２００の肺の弾性抵抗Ｅ1，Ｅ2および使用者２００の呼吸筋圧Ｐm（ｔ）の少なくとも１つを適切に推定することができる。
　これにより、得られた呼吸パラメータを指標に、自動で個々の使用者２００に適した目標圧力Ｐ*および制御ゲインの設定が可能となる。つまり、ＣＰＡＰ装置１００の使用者に対して、専門医等が試行錯誤で目標圧力Ｐ*や圧力制御のゲインを設定する必要がなくなる。したがって、個々の使用者２００に適した治療を容易に行うことができる。
　また、上記の呼吸パラメータは、使用者２００の生体情報を詳細に示すパラメータであるため、これを使用者２００（もしくは医者）に提示することで、使用者２００（もしくは医者）は、使用者２００の健康状態を詳細に把握することができる。また、呼吸パラメータの変化から、使用者２００の健康状態の変化を容易に把握することもできる。
　以上説明したように、本実施形態における呼吸パラメータ推定装置１０７は、ＣＰＡＰ装置１００から送出される気体（空気）の圧力と、ＣＰＡＰ装置１００から送出される気体（空気）の流量とを検出し、休止期間に検出された圧力および流量の検出値に基づいて、吸気チューブ１２０の摩擦抵抗Ｒt1，Ｒt2を推定する。そして、呼吸パラメータ推定装置１０７は、吸気期間に検出された圧力および流量の検出値と、吸気チューブ１２０の摩擦抵抗Ｒt1，Ｒt2とに基づいて、使用者２００の呼吸に関するパラメータ（呼吸パラメータ）を推定する。
　このように、呼吸パラメータ推定装置１０７は、吸気チューブの摩擦抵抗Ｒt1，Ｒt2と使用者依存の純粋な呼吸系の抵抗（気道抵抗Ｒu1，Ｒu2）とを切り分けて、使用者２００の呼吸に関するパラメータを推定することができる。したがって、ＣＰＡＰ装置１００を使用する使用者２００の個々の呼吸パラメータを適切に推定することができる。
　なお、本実施形態では、演算部１０６が、吸気チューブ１２０の摩擦抵抗Ｒt1，Ｒt2を推定する摩擦抵抗推定部、および呼吸パラメータを推定する呼吸パラメータ推定部として機能する。
　また、呼吸パラメータ推定装置１０７は、呼吸パラメータの推定に際し、排気口１３１から漏れ出る空気の流量である漏れ流量を推定し、流量センサ１０５により検出された流量から、推定された漏れ流量を減算することで、使用者２００の実際の換気量を演算する。そして、呼吸パラメータ推定装置１０７は、吸気期間に圧力センサ１０４により検出された圧力と、使用者２００の実際の換気量と、吸気チューブ１２０の摩擦抵抗Ｒt1，Ｒt2とに基づいて、呼吸パラメータを推定する。
　このように、呼吸パラメータ推定装置１０７は、排気口１３１からの漏れ流量を考慮し、使用者２００の実際の換気量を演算してパラメータ推定に用いるので、呼吸パラメータをより適切に推定することができる。
　ここで、呼吸パラメータ推定装置１０７は、休止期間に圧力センサにより検出された圧力と、吸気チューブ１２０の摩擦抵抗Ｒt1，Ｒt2とに基づいて、漏れ流量を推定することができる。したがって、排気口１３１から漏れ出る漏れ流量を精度良く推定することができる。
　なお、本実施形態では、演算部１０６が、漏れ流量を推定する流量推定部、および実際の換気量を演算する換気量演算部として機能する。
　さらに、呼吸パラメータ推定装置１０７は、呼吸パラメータの推定に際し、使用者２００の実際の換気量を積算することで、使用者２００の肺の体積を演算する。また、呼吸パラメータ推定装置１０７は、吸気期間に圧力センサ１０４により検出された圧力と、使用者２００の実際の換気量と、使用者２００の肺の体積とに基づいて、使用者２００の呼吸に関する抵抗Ｒ1，Ｒ2を演算する。そして、呼吸パラメータ推定装置１０７は、使用者２００の呼吸に関する抵抗Ｒ1，Ｒ2から、吸気チューブ１２０の摩擦抵抗Ｒt1，Ｒt2を減算することで、使用者２００の呼吸系の抵抗（気道抵抗）Ｒu1，Ｒu2を演算する。
　このように、呼吸パラメータ推定装置１０７は、使用者２００依存の純粋な呼吸系の抵抗を適切に演算することができる。
　なお、本実施形態では、演算部１０６が、肺の体積を演算する体積演算部と、抵抗Ｒ1，Ｒ2を演算する第１の抵抗演算部と、抵抗Ｒu1，Ｒu2を演算する第２の抵抗演算部として機能する。
　また、呼吸パラメータ推定装置１０７は、圧力センサ１０４および流量センサ１０５により検出された検出値をそれぞれ一定時間取得し、使用者２００の呼吸パターンを検出することで、休止期間および吸気期間を検出する。したがって、呼吸パラメータ推定装置１０７は、使用者２００が呼吸休止中である休止期間および使用者２００が吸気中である吸気期間を適切に検出することができ、呼吸パラメータの推定に用いる時系列データを適切に抽出することができる。その結果、呼吸パラメータを精度良く推定ができる。
　なお、本実施形態では、吸気期間の前の休止期間の時系列データを呼吸パラメータの推定に用いる場合について説明したが、吸気期間の後のプラトー期間の時系列データを呼吸パラメータの推定に用いてもよい。ただし、呼吸パターン（呼吸特性）は使用者２００によって異なり、適切にプラトー期間を検出できない場合もある。したがって、使用者２００の呼吸特性に応じて、休止期間の時系列データを用いるか、プラトー期間の時系列データを用いるかを判定してもよい。
　この場合、吸気期間の前後の呼吸休止中の期間のうち、圧力センサ１０４および流量センサ１０５の検出値の勾配が緩い方の期間の時系列データを、呼吸パラメータの推定に用いるようにしてもよい。これにより、使用者２００の呼吸特性に応じた適切な呼吸パラメータの推定が可能となる。
　本実施形態では、演算部１０６が、呼吸パターンを検出する呼吸パターン検出部として機能する。
　また、呼吸パラメータ推定装置１０７は、呼吸パラメータの推定に用いる時系列データを、ＣＰＡＰ装置１００から送出する空気の目標値である目標圧力Ｐ*（もしくは目標流量）を段階的に変更して取得することができる。これにより、異なる条件で測定された圧力情報および流量情報をパラメータ推定に用いることができるので、実使用環境に合せたロバスト性のあるパラメータ推定が可能となる。
　なお、本実施形態では、演算部１０６が、目標圧力Ｐ*（もしくは目標流量）を変更可能な目標値変更部として機能する。
　以上のように、本実施形態における人工呼吸器システム１０００は、ＣＰＡＰ装置１００の使用者の呼吸に関するパラメータを適切に推定し、推定された呼吸パラメータに基づいて、使用者に適したＣＰＡＰ装置１００の制御（目標圧力Ｐ*の設定や制御ゲインの設定等）を自動で行うことが可能となる。
　本呼吸パラメータ推定装置１０７は、ＣＰＡＰ装置１００のように医療機関以外の場所（例えば、自宅）で使用され、パラメータ自動調整の要請が強い人工呼吸器を使用する使用者の呼吸パラメータを推定する場合に好適である。
（変形例）
　上記実施形態においては、呼吸パラメータ推定装置１０７がＣＰＡＰ装置１００に搭載されている場合について説明したが、呼吸パラメータ推定装置１０７とＣＰＡＰ装置１００とは別装置であってもよい。この場合、呼吸パラメータ推定装置１０７は、ＣＰＡＰ装置１００が備える圧力センサ１０４および流量センサ１０５により検出された検出値を取得する機能と、上述した演算部１０６の機能と、を有する。
　１００…人工呼吸器（ＣＰＡＰ装置）、１０１…ブロワー、１０２…吸込み口、１０３…コントローラ、１０４…圧力センサ、１０５…流量センサ、１０６…演算部、１０７…呼吸パラメータ推定装置、１１０…本体、１２０…吸気チューブ（導管）、１３０…マスク、１３１…排気口、２００…使用者（患者）、１０００…人工呼吸器システム

Claims (10)

  1. 　開放された排気口を有する１本の導管を介して使用者に気体を伝達する人工呼吸器から送出される前記気体の圧力を検出する圧力検出部と、
    　前記人工呼吸器から送出される前記気体の流量を検出する流量検出部と、
    　前記使用者が呼吸休止中である休止期間に前記圧力検出部および前記流量検出部により検出された検出値に基づいて、前記導管の摩擦抵抗を推定する摩擦抵抗推定部と、
    　前記使用者が吸気中である吸気期間に前記圧力検出部および前記流量検出部により検出された検出値と、前記摩擦抵抗推定部により推定された前記導管の摩擦抵抗とに基づいて、前記使用者の呼吸に関するパラメータを推定する呼吸パラメータ推定部と、
    を備えることを特徴とする呼吸パラメータ推定装置。
  2. 　前記呼吸パラメータ推定部は、
    　　前記排気口から漏れ出る前記気体の流量である漏れ流量を推定する漏れ流量推定部と、
    　　前記吸気期間に前記流量検出部により検出された流量から、前記漏れ流量推定部により推定された漏れ流量を減算し、前記使用者の実際の換気量を演算する換気量演算部と、を備え、
    　前記吸気期間に前記圧力検出部により検出された圧力と、前記換気量演算部により演算された換気量と、前記摩擦抵抗推定部により推定された前記導管の摩擦抵抗とに基づいて、前記パラメータを推定することを特徴とする請求項１に記載の呼吸パラメータ推定装置。
  3. 　前記呼吸パラメータ推定部は、
    　　前記換気量演算部により演算された換気量を積算し、前記使用者の肺の体積を演算する体積演算部と、
    　　前記吸気期間に前記圧力検出部により検出された圧力と、前記換気量演算部により演算された換気量と、前記体積演算部により演算された肺の体積とに基づいて、前記使用者の呼吸に関する抵抗を演算する第１の抵抗演算部と、
    　　前記第１の抵抗演算部により演算された抵抗から、前記摩擦抵抗推定部により推定された前記導管の摩擦抵抗を減算し、前記使用者の呼吸系の抵抗を演算する第２の抵抗演算部と、を備えることを特徴とする請求項２に記載の呼吸パラメータ推定装置。
  4. 　前記流量漏れ推定部は、
    　前記休止期間に前記圧力検出部により検出された圧力と、前記摩擦抵抗推定部により推定された前記導管の摩擦抵抗とに基づいて、前記漏れ流量を推定することを特徴とする請求項２または３に記載の呼吸パラメータ推定装置。
  5. 　前記パラメータは、前記使用者の呼吸系の抵抗、コンプライアンス、前記使用者の肺の弾性抵抗および前記使用者の呼吸筋圧の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の呼吸パラメータ推定装置。
  6. 　前記圧力検出部および前記流量検出部により検出された検出値をそれぞれ一定時間取得し、前記休止期間および前記吸気期間を検出する呼吸パターン検出部をさらに備えることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の呼吸パラメータ推定装置。
  7. 　前記呼吸パターン検出部は、
    　前記吸気期間の前後の期間のうち前記検出値の勾配が緩い方の期間を、前記休止期間として検出することを特徴とする請求項６に記載の呼吸パラメータ推定装置。
  8. 　前記人工呼吸器から送出する前記気体の目標値である目標圧力および目標流量の少なくとも一方を変更可能な目標値変更部をさらに備えることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の呼吸パラメータ推定装置。
  9. 　開放された排気口を有する１本の導管を介して使用者に気体を伝達する人工呼吸器から送出される前記気体の圧力を検出するステップと、
    　前記人工呼吸器から送出される前記気体の流量を検出するステップと、
    　前記使用者が呼吸休止中である休止期間に検出された前記圧力および前記流量に基づいて、前記導管の摩擦抵抗を推定するステップと、
    　前記使用者が吸気中である吸気期間に検出された前記圧力および前記流量と、前記導管の摩擦抵抗とに基づいて、前記使用者の呼吸に関するパラメータを推定するステップと、を含むことを特徴とする呼吸パラメータ推定方法。
  10. 　請求項１から８のいずれか１項に記載の呼吸パラメータ推定装置と、
    　前記人工呼吸器と、
    　前記呼吸パラメータ推定装置によって推定されたパラメータに基づいて、前記人工呼吸器を制御する制御装置と、を備えることを特徴とする人工呼吸器システム。
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