CN103071218B - 麻醉机、呼吸机r值c值的监测方法 - Google Patents

Abstract

一种麻醉机、呼吸机R值C值的监测方法，在病人的每一个呼吸周期的吸气阶段，每隔一定时间间隔，实时采集该时刻的供气容量V、压力P、流速F的值，并将采集的数据传送到控制器CPU；根据某一时刻t采集的容量V(t)、压力P(t)、流速F(t)的值，及下一时刻t+1采集的容量V(t+1)、压力P(t+1)、流速F(t+1)的值，通过控制器CPU计算出近似R值C值，将计算出的近似R值C值传入Kalman预估控制器进行估算，并将估算结果按数值大小分类存入控制器中的存储单元；在本周期吸气阶段结束后，对所存储的多个R、C值样本求正态分布，分别计算出正态分布最广的R值、C值的平均值，作为R值、C值结果。

Description

麻醉机、呼吸机R值C值的监测方法

技术领域

本发明用于麻醉机和呼吸机中快速监测病人气道动态气阻(R值)和肺动态顺应性(C值)参数，属于医疗设备制造技术领域。

背景技术

在麻醉机和呼吸机控制中需要对病人的各项体征进行监测，通过正确的对病人气道气阻(R值)和病人肺顺应性(C值)监测，可以有效的调节控制麻醉机和呼吸机通气方式以适用不同体征下的各种情况，降低患者在使用麻醉机和呼吸机时引发的并发症。通常情况下，通过监测吸气峰压Ppeak、气道平台压Pplat，、峰值流速ΔF，采用公式R＝ΔP/ΔF来计算气阻，其中ΔP＝Ppeak-Pplat；通过监测吸气峰压Ppeak、呼气末正PEEP、压潮气量ΔV，用公式C＝ΔV/ΔP来计算气容，其中ΔP＝Ppeak-PEEP。通过此种方法可以计算出R、C值，但精度不高，而且只能在有屏气功能的VCV控制模式下进行计算，局限性很大，无法应用到多种通气算法中。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的局限性，提供一种麻醉机、呼吸机R值C值监测方法，能适用于多种通气算法，并能正确快速的估计出患者R、C值。

本发明的技术方案如下：

一种麻醉机、呼吸机R值C值的监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)在病人的每一个呼吸周期的吸气阶段，每隔一定时间间隔，实时采集该时刻的供气容量V、压力P、流速F的值，并将采集的数据传送到控制器CPU；

(2)根据某一时刻t采集的容量V(t)、压力P(t)、流速F(t)的值，及下一时刻t+1采集的容量V(t+1)、压力P(t+1)、流速F(t+1)的值，通过控制器CPU计算出近似R值C值，计算方法如下：

R＝(V(t)*P(t+1)-V(t+1)*P(t))/(F(t+1)*V(t)-F(t)*V(t+1))；

C＝(V(t+1)*F(t)-V(t)*F(t+1))/(F(t)*P(t+1)-F(t+1)*P(t))；

(3)将计算出的近似R值C值传入Kalman预估控制器进行估算，并将估算结果按数值大小分类存入控制器中的存储单元；

(4)重复上述(2)、(3)，直至本呼吸周期的吸气阶段结束

(5)在本周期吸气阶段结束后，对所存储的多个R、C值样本求正态分布，分别计算出正态分布最广的R值、C值的平均值，作为R值、C值结果。

上述步骤(1)中所述的时间间隔，大于等于5ms，小于等于500ms。

本发明提供的方法，能在麻醉机和呼吸机为病人供气阶段(吸气阶段)，对整机所监测到的压力、流量、容量进行实时分析，通过算法滤波估算后，保存分析数据，在麻醉机和呼吸机为病人非供气阶段(呼气阶段)，对保存的分析数据进行统计归纳，得出估算病人R、C值。此方法可以应用于多种通气算法中，估算精度高。

附图说明

图1是本发明的流程图

具体实施方式

如图1所示，本发明一种麻醉机、呼吸机R值C值的监测方法，包括如下步骤：

步骤1：在病人的每一个呼吸周期的吸气阶段，每隔一定时间间隔，实时采集该时刻的供气容量V、压力P、流速F的值，并将采集的数据传送到控制器CPU；

步骤2：根据某一时刻t采集的容量V(t)、压力P(t)、流速F(t)的值，及下一时刻t+1采集的容量V(t+1)、压力P(t+1)、流速F(t+1)的值，通过控制器CPU计算出近似R值C值，计算方法如下：

R＝(V(t)*P(t+1)-V(t+1)*P(t))/(F(t+1)*V(t)-F(t)*V(t+1))；

C＝(V(t+1)*F(t)-V(t)*F(t+1))/(F(t)*P(t+1)-F(t+1)*P(t))；

上述计算方法是按如下方式得出的：

对计算t时刻压力的已知公式：P(t)＝E*V(t)+R*dv/dt进行变换，其中P(t)为t时刻压力值，V(t)为t时刻容量，dv/dt为t时刻瞬时流速记做F(t)，E为电导，E＝1/C，R为气阻，C为顺应性；

变换后公式为P(t)＝V(t)/C+R*F(t)(1)；

利用2中公式可得P(t+1)＝V(t+1)/C+R*F(t+1)(2)；

由公式(1)和(2)中，可得出：

R＝(V(t)*P(t+1)-V(t+1)*P(t))/(F(t+1)*V(t)-F(t)*V(t+1)) ；

C＝(V(t+1)*F(t)-V(t)*F(t+1))/(F(t)*P(t+1)-F(t+1)*P(t))。

步骤3：将计算出的近似R值C值传入Kalman预估控制器进行估算，并将估算结果按数值大小分类存入控制器中的存储单元；

步骤4：判断本呼吸周期的吸气阶段是否结束，若没结束，则重复上述步骤2、3，直至本呼吸周期的吸气阶段结束；

步骤5：在本周期吸气阶段结束后，对所存储的多个R、C值样本求正态分布，分别计算出正态分布最广的R值、C值的平均值，作为R值、C值结果输出。

上述步骤1中所述的时间间隔，大于等于5ms，小于等于500ms。

Claims (2)

1.一种麻醉机、呼吸机R值C值的监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)在病人的每一个呼吸周期的吸气阶段，每隔一定时间间隔，实时采集该时刻的供气容量V、压力P、流速F的值，并将采集的数据传送到控制器CPU；

(2)根据某一时刻t采集的容量V(t)、压力P(t)、流速F(t)的值，及下一时刻t+1采集的容量V(t+1)、压力P(t+1)、流速F(t+1)的值，通过控制器CPU计算出近似R值C值，计算方法如下：

R＝(V(t)*P(t+1)-V(t+1)*P(t))/(F(t+1)*V(t)-F(t)*V(t+1))；

C＝(V(t+1)*F(t)-V(t)*F(t+1))/(F(t)*P(t+1)-F(t+1)*P(t))；

(3)将计算出的近似R值C值传入Kalman预估控制器进行估算，并将估算结果按数值大小分类存入控制器中的存储单元；

(4)重复上述(2)、(3)，直至本呼吸周期的吸气阶段结束

(5)在本周期吸气阶段结束后，对所存储的多个R、C值样本求正态分布，分别计算出正态分布最广的R值、C值的平均值，作为R值、C值结果。

2.根据权利要求1所述的麻醉机、呼吸机R值C值的监测方法，其特征在于：所述的时间间隔，大于等于5ms，小于等于500ms。