CN109996579A - 用于无创通气的患者气道和泄漏流量估计的方法和*** - Google Patents
用于无创通气的患者气道和泄漏流量估计的方法和*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN109996579A CN109996579A CN201780071203.1A CN201780071203A CN109996579A CN 109996579 A CN109996579 A CN 109996579A CN 201780071203 A CN201780071203 A CN 201780071203A CN 109996579 A CN109996579 A CN 109996579A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- gas flow
- estimation
- leakage
- flow
- breathing
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- 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
- A61M16/0051—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes with alarm devices
-
- 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
- A61M16/022—Control means therefor
- A61M16/024—Control means therefor including calculation means, e.g. using a processor
- A61M16/026—Control means therefor including calculation means, e.g. using a processor specially adapted for predicting, e.g. for determining an information representative of a flow limitation during a ventilation cycle by using a root square technique or a regression analysis
-
- 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
- A61M16/0057—Pumps therefor
- A61M16/0066—Blowers or centrifugal pumps
-
- 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
- A61M16/06—Respiratory or anaesthetic masks
-
- 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
- A61M16/0003—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure
- A61M2016/0027—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure pressure meter
-
- 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
- A61M16/0003—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure
- A61M2016/003—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure with a flowmeter
- A61M2016/0033—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure with a flowmeter electrical
- A61M2016/0039—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure with a flowmeter electrical in the inspiratory circuit
-
- 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
- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/15—Detection of leaks
-
- 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
- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/33—Controlling, regulating or measuring
- A61M2205/3331—Pressure; Flow
-
- 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
- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/50—General characteristics of the apparatus with microprocessors or computers
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Emergency Medicine (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Anesthesiology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Hematology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
一种用于估计无创通气机***中的患者气道流量的方法(800),包括:(i)确定(830)估计的气体流量;(ii)确定(840)近侧压力误差值;(iii)补偿(850)确定的近侧压力估计误差值;(iv)补偿(854)估计的气体流量的误差;(v)确定(856)估计的气体流量泄漏;(vi)在逐呼吸的基础上监测(860)泄漏;(vii)确定(870)气体流量泄漏因子;(viii)调整(880)所述估计的气体流量泄漏;(ix)检测(872)对所述气道流量估计的偏差;(x)确定(874)所述***处于呼吸的静止状态;(xi)将估计的气体流量去偏差(976)以将偏差驱动至接近零;并且(xii)在紧接的后续呼吸中暂停(878)呼吸到呼吸的偏差校正。
Description
技术领域
本公开总体涉及用于在无创通气机***中利用远程通气机压力和流量传感器来估计患者气道流量和泄漏流量的方法和***。
背景技术
提供重症监护通气的最常用的手段需要使用充气管套在气管内进行密封的气管内管路来对患者进行插管。气管插管提供了临床管理气道和维持肺部充气的最佳方法,但它引入了显著的风险,包括组织擦伤、感染和由于极度不适导致的患者镇静。因此,插管适当地称为“有创”通气,并且必须仔细考虑临床医师的插管决定。对于需要呼吸支持的一组选定住院患者,导致插管不良副作用的风险可能超过其益处。
鉴于有创通气的重大风险,家庭护理通气采用了一种新方法,所述方法提供了施加通过气道的支撑的好处,但使用的连接仅仅是将面罩安装在患者的口和鼻上或使用气管造口管。这种方法称为无创正压通气,或者简称无创通气(“NIV”)。对于NIV,由于在NIV***中单个肢体回路将通气机连接到的面罩,因此预期会有一些泄漏并且经常故意引入以减少由患者重新呼吸的呼气末CO2。相比之下,有创通气使用双肢连接电路,其分别地携带呼出气体,这防止在有创通气中再次呼吸CO2,因此不需要泄漏。
虽然通气机的主要功能是提供或补充患者呼吸,但通气机通常包括整体监测和报警功能,以保护患者并提供基本的临床信息。为了提供这些功能,通气机监测波形,包括压力、流量和体积。为了避免患者附近的管道和电线过多,并且为了降低患者分泌物堵塞气道的风险,希望不使用气道流量传感器。没有近侧流量传感器,通气机内的传感器可用于监测流量。然而,将通气机与患者分开的4到6英尺的管道会造成关于这些传感器的严重的问题。连接管道的压力-流动动力学(包括泄漏)考虑患者气道处与在通气机处测量的流量相比的不同流量。管道阻力和顺应性倾向于平滑的流动瞬变,并且泄漏导致患者气道处的流动损失。结果,通气机处的流量是对气道流量的不良估计。
为了考虑阻力和压缩的影响,通气机制造商使用患者电路模型来对波形测量结果应用滤波。这些模型通常要求对测量的压力进行差分,这倾向于放大压力输入信号中的高频噪声。由于这些滤波器不涉及肺部力学,因此模型不完整,并且气道流量估计更加不准确。
因此,本领域需要使用远程通气机压力和流量传感器适当地估计患者气道流量和泄漏流量的无创通气机***。
发明内容
本公开涉及一种用于在无创通气机***中估计患者气道流量的创造性方法和***。本文的各种实施例和实施方式涉及一种无创通气机***,其计算患者气道流量和未知泄漏流量的高度准确的估计。所述无创通气机使用反馈机制来最小化测量的近侧压力与估计的近侧压力之间的差异,其中,使用连接通气机与患者的患者管路的模型来生成估计的近侧压力。无创通气机还通过调整已知的泄漏流量估计来补偿***中可能发生的泄漏。
总体地,在一个方面,提供了一种用于在无创通气机***中估计患者气道流量的方法。所述方法包括以下步骤:(i)提供具有管道的无创通气机***,所述管道具有远侧通气机端和近侧患者端;(ii)获得管道顺应性的测量结果和无创通气机***的排气口泄漏流量模型的一个或多个参数的测量结果;(iii)使用所述无创通气机的一个或多个远侧气体流量传感器来测量在所述管道的远端处的气体流量;(iv)使用所述无创通气机的近侧压力传感器来测量在所述管道的近端处的压力;(v)确定在所述管道的近端处的估计气体流量,所估计的气体流量是根据以下项来计算的:所述管道的所述远端处的气体流量的测量结果、所述管道的近端处的压力的测量结果、所获得的管道顺应性的测量结果以及所获得的所述泄漏流量模型的一个或多个参数的测量结果;(vi)通过从所述管道的所述近端处的估计的压力减去所述管道的所述近端处的测量的压力来确定近侧压力误差值;(vii)使用补偿器补偿所确定的近侧压力估计误差值;(viii)通过将该估计馈送到累积流量的总和中来补偿所述管道的所述近端处的所述估计气体流量的误差;(ix)确定估计的气体流量泄漏,所述估计的气体流量泄漏是根据以下项来计算的:所述管道的所述近端处的所述估计压力和所获得的所述泄漏流量模型的所述一个或多个参数的测量结果;(x)监测无创通气机***中的未知泄漏;(xi)当在逐呼吸的基础上识别出未知泄漏时,确定气气体流量泄漏因子;(xii)利用所确定的气体流量泄漏因子在逐呼吸的基础上调整所述估计的气体流量泄漏;(xiii)检测对所述气道流量估计的偏差;(xiv)确定所述***处于呼吸的静止状态;(xv)当所述***处于所述静止状态时,对所述估计的气体流量泄漏因子去偏差以将所述偏差驱动到零;并且(xvi)在紧接的后续呼吸中暂停逐呼吸的偏差校正。
根据一个实施例,确定所述***处于静止状态的步骤包括确定:呼吸处于呼气阶段,所述气道流量估计大于3lpm,所述近侧压力是恒定的,以及所述气体流量是恒定的。
根据一个实施例,所述去偏差发生在短于大约300毫秒。
根据一个实施例,获得管道顺应性的测量结果和所述泄漏流量模型的所述一个或多个参数的测量结果的步骤包括一个或多个校准测量结果。
根据一个实施例,所述方法还包括将气体流量泄漏因子与预定下限进行比较的步骤。
根据一个实施例,如果所述气体流量泄漏因子低于预定下限,则触发警报。
根据一个实施例,所述方法还包括将气体流量泄漏因子与预定上限进行比较的步骤。
根据一个实施例,如果所述气体流量泄漏因子高于预定上限,则触发警报。
根据一个实施例,所述补偿器是比例积分补偿器。
总体地,在一个方面中,提供了一种无创通气机***。所述***包括:气道导管,其具有远侧通气器端和近侧患者端;远侧气体流量传感器,其被配置为测量所述管道的所述远端处的气体流量;近侧压力传感器,其被配置为测量所述管道的所述近端处的压力;以及气体流量控制器,其被配置为将确定体积的气体供应到所述管道的所述远端,其中,所述气体流量控制器配置为通过以下方式来确定供应的体积:(i)确定在所述管道的近端处的估计气体流量,所估计的气体流量包括所述管道的所述远端处的气体流量的测量结果、所述管道的近端处的压力的测量结果、管道顺应性的测量结果以及所述泄漏流量模型的一个或多个参数的测量结果;(ii)通过从所述管道的所述近端处的估计的压力减去所述管道的所述近端处的测量的压力来确定近侧压力误差值;(iii)补偿确定的近侧压力估计误差值;(iv)通过将该估计馈送到累积流量的总和中来补偿所述管道的所述近端处的所述估计气体流量的误差;(v)确定估计的气体流量泄漏,所述估计的气体流量泄漏包括所述管道的所述近端处的所述估计压力和所获得的所述泄漏流量模型的所述一个或多个参数的测量结果;(vi)监测无创通气机***中的未知泄漏;(vii)当在逐呼吸的基础上识别出未知泄漏时,确定气体流量泄漏因子;(viii)利用所确定的气体流量泄漏因子在逐呼吸的基础上调整所述估计的气体流量泄漏;(ix)检测对所述气道流量估计的偏差;(x)确定所述***处于呼吸的静止状态;(xi)当所述***处于所述静止状态时,对所述估计的气体流量泄漏因子去偏差以将所述偏差驱动到零;并且(xii)在紧接的后续呼吸中暂停逐呼吸的偏差校正。
根据一个实施例,所述控制器包括补偿器,所述补偿器被配置为补偿所确定的近侧压力估计误差值。
应当理解,上述概念和以下更详细讨论的额外概念的所有组合(假设的这些概念不是相互不一致的)被预期为是本文中公开的发明主题的一部分。尤其地,权利要求的主题的所有组合均预期为本文公开的发明主题的部分。
参考下文描述的(一个或多个)实施例,本发明的这些和其他方面将变得显而易见并得以阐述。
附图说明
附图中,相同的附图标记一般指不同视图中的相同部分。同样,附图不一定按比例,而是重点在于图示本发明的原理。
图1是根据一个实施例的对连接患者的无创通气机***中流量和压力进行建模的示意图。
图2是根据一个实施例的用于估计无创通气机***中的患者气道流量的模型的示意图。
图3是根据一个实施例的无创通气机***的示意图。
图4是根据一个实施例的对连接患者的无创通气机***中流量和压力进行建模的示意图。
图5是根据一个实施例的用于估计无创通气机***中的患者气道流量的模型的示意图。
图6是根据一个实施例的用于估计无创通气机***中的补偿未知泄露的模型的示意图。
图7是根据一个实施例的用于估计无创通气机***中的确定未知泄露因子的模型的示意图。
图8A是根据一个实施例的用于估计无创通气机***中的患者气道流量的方法的流程图。
图8B是根据一个实施例的用于估计无创通气机***中的患者气道流量的方法的流程图。
图9是根据一个实施例的无创通气机***中的泄漏去偏差的图。
图10是根据一个实施例的近侧压力、估计的总泄漏流量、气道流量和气道流量估计误差的一系列曲线图。
图11是根据一个实施例的近侧压力、估计的总泄漏流量、气道流量和气道流量估计误差的一系列曲线图。
具体实施方式
本公开描述了无创通气机(“NIV”)***和方法的各种实施例。更一般地,申请人已经认识并理解,提供一种利用远程通气机压力和流量传感器来准确估计患者气道流量和泄漏流量的NIV将是有益的。例如,NIV使用反馈控制来最小化测量的与估计的近侧压力之间的差异,其中使用连接通气机与患者的患者管路的模型来合成估计的压力。使用期间发生的意外或未知泄漏使用反馈机制进行补偿,所述反馈机制通过调整已知泄漏估计来将净流量修改为零。所述方法和***带来如下的气道流量估计,其以低噪声和最小偏差紧密跟踪真实气道流量,并提供对未知泄漏流量的准确估计。
尽管下面描述的方法和***应用于NIV,但是这些方法可以类似地用于管理可压缩气体通过任何输送通道的运动,例如用于加热和/或空调***。基本上任何包含远程估计流量需求的***都可以利用本文描述或以其他方式设想的方法和***。
参考图1,根据一个实施例,其是使用电路类比的NIV***的模型100,其中分支电流表示流,节点电压表示压力,电容表示气动顺应性,以及电阻,流量限制。在图1中,Qv是从通气机进入管道的测量的净流量;CT是管道的测量的顺应性;Qcirc是在压缩期间中存储在管道顺应性中的流量分量;Pp或Pprox是气道近侧的测量压力;Rl是测量的端口泄漏阻力;Ql是通过端口泄漏损失到环境的流量分量;QL是进入肺部的未知流量成分;RL是未知的非线性集总气道阻力;并且CL是肺的未知集总顺应性。对图1中的管路建模并且将压力和流量相关的方程组,如果针对肺流量的解直接解读,则得到以非因果形式,其要求有噪声的近侧压力信号被差分。但是,患者管路不是孤立的,而是与患者的肺部耦合,如果考虑这些动力学,则造成导数的平滑。图1中描绘的耦合的模型还导致电路与肺参数之间的纠缠,如果***是线性的,在估计中不难将其解开,但非线性阻力参数使得解开不可能——由此产生的二次微分方程是难以处理的,因此肺阻力和顺应性不能通过典型手段估算。
鉴于前述内容,各种实施例和实施方式涉及利用远程通气机压力和流量传感器的反馈机制来估计患者气道流量和泄漏流量的NIV。参考图3,在一个实施例中,其是示例NIV***300的表示。NIV包括气体源,其可以是用于呼吸的任何气体,包括但不限于大气和氧气等。气体源以预定压力从NIV排出。NIV还包括控制器20,其是传统的微处理器,专用集成电路(ASIC),片上***(SOC)和/或现场可编程门阵列(FPGA),以及其他类型的控制器。控制器可以在采用或不采用处理器的情况下实现,并且还可以被实现为用于执行一些功能的专用硬件与用于执行其他功能的处理器(例如,一个或多个编程的微处理器和相关联的电路)的组合。
根据本文描述或以其他方式设想的实施例,控制器20可以与任何所需的存储器、电源、I/O设备、控制电路和/或操作NIV所需的其他设备耦合或以其他方式与其通信。例如,在各种实现方式中,处理器或控制器可以与一个或多个存储介质相关联。在一些实现方式中,所述存储介质可以编码有一个或多个程序,所述一个或多个程序当在一个或多个处理器和/或控制器上执行时,执行本文中所讨论的功能中的至少一些功能。各种存储介质可以固定在处理器或控制器内,或者可以是可转移的,使得其上存储的一个或多个程序可以被加载到处理器或控制器中,以便实现本文所讨论的本发明的各个方面。术语“程序”或“计算机程序”在本文中在一般意义上使用以指代可以被采用来对一个或多个处理器或控制器进行编程的任何类型的计算机代码(例如,软件或微代码)。
NIV包括管或管道30,其将气体从远程通气机部件40递送到用户接口50。用户接口50可以是例如覆盖用户的口和/或鼻的全部或部分的面罩。可以存在许多不同尺寸的面罩以适应不同尺寸的患者或个体,和/或面罩可以是可调节的。作为另一替代方案,用户接口50可以装配在气管造口管内或上,或以其他方式与气管造口管相互作用。因此,用户接口50可以是各种尺寸以适应不同形状和尺寸的气管造口术。用户接口被配置为与患者气道的至少一部分配合并且包括呼气端口80。NIV***包括位于远程通气机部件40附近的管道末端的远侧气体流量传感器60,以及位于用户接口50附近的管道末端的近侧压力传感器70。远侧气体流量传感器60或近侧压力传感器70中的任一个可包括例如两个或更多个传感器。例如,远侧气体流量传感器60可包括鼓风机流量传感器和O2阀门传感器。此外,任何传感器可以在NIV的外部或内部。控制器20被配置为通过有线或无线通信从远侧气体流量传感器60和近侧压力传感器70接收传感器数据。
值得注意的是,近侧压力传感器70位于管道30的输出部处,而不是靠近患者或个人的嘴。因此,由近侧压力传感器70获得的数据不直接等同于患者气道中的气体流量,并且气道流量的估计是必要的。一种用于估计患者气道流量的方法(QL)通过以下公式:
其中,估是计患者气道流量,Qv是由远侧气体流量传感器60测量的气体流量,CT是连接患者的管路顺应性,Pp是由近侧压力传感器70测量的气体流量,并且Rl是总泄漏阻力。然而,公式(1)导致噪声气道流量估计和大的瞬态误差。这主要是由于公式中的第二项,其考虑患者管路中的气体压缩损失的流量和有噪声的压力信号的导数。为了补偿噪声,通常会对估计进行滤波,但如果未正确选择滤波器以匹配患者的肺动力学,则会导致额外的误差。
参考图2,在一个实施例中,其是用于估计无创通气机***中的患者气道流量的通气机/患者管路200的示意图。所述管路包括测量的远侧气体流动Qv,这是输入到管路中的气体流量,管路阻抗模型210,其使用泄漏阻力的测量和管路对气体流量的顺应性,Ql的估计,这是连接的管路泄漏流量(利用总泄漏阻力Rl),如由近侧压力传感器70测量的近侧压力Pp,补偿器220,以及估计的患者气道流量根据一个实施例,由连接的电路阻抗模型210合成的压力是基于流入电路阻抗的净流量之和的近侧压力的估计。从测量的压力中减去该值,并且通过控制器20使测量的压力和估计的压力之间的差异最小化。通过选择合适的补偿器220,有效地驱动控制器输出以接近气道流量的近似估计而完成反馈循环。根据一个实施例,利用比例-积分补偿器(“PI补偿器”)来将近侧压力测量结果与其估计之间的差值驱动至零,从而将气道和泄漏流量的估计驱动至零。根据一个实施例,PI补偿器使用以下公式:
其中,Ki是积分增益和Kp比例增益。尽管可以使用PI补偿器,但许多其他补偿器可提供管路稳定性并适当地使误差收敛到零-因此导致以追踪Pp可以类似地使用。
气道流量分析
因此,根据一个实施例,可以将图1中的NIV模型扩展为非线性、线性参数变的化模型。然后,对与患者耦合的NIV-患者管路进行近似的非线性方程式为:
该组方程可以表示为框图,如图4中所示。图4的上部描绘了模型的涉及肺的部分,并且图4的下部描绘了患者管路。这两个部分通过近侧压力Pprox和肺流量QL彼此耦合。如果不考虑患者管路阻力,则通气机出口流量仅可用作可测量的输入,并且机器压力不提供其他有用信息。Ql是净泄漏流量,由Pprox和泄漏流量模型确定(例如,如图4中的Rl所示,但是其他模型是可能的)。要确定的输出是QL。虽然未测量QL,但是测量近端气道压力Pprox。PL是肺压力,CL和RL分别是肺顺应性和阻力。通常假设CT和泄漏模型都是已知的,并且根据一个实施例,可以根据管路的使用前校准流程以及其他机制确定。
根据一个实施例,由于难以确定RL和CL,如果还进行其他调整,则可以消除该部分模型并用离散时间滤波器代替。另外,模型的已知部分可以由原始连续时间模型的离散时间等效替换,如图5所示。滤波器代替图4中描绘的模型的表示肺的部分,但它不模拟肺。确定Pprox的模型的电路部分的输出现在被视为Pprox的估计并该值被从实际测量的Pprox中减去。该差异e成为滤波器的输入。滤波器的积分动作通过其输出作用在模型的电路部分上的动作使e最小化,反馈到QL一旦连接之处。但QL现在被视为估计,因此被指定为通过选择滤波器参数Ki和KP,可以稳定整个反馈***,并且可以使e收敛到零。通过快速收敛,将跟踪测量的Pprox,这将导致和跟踪实际的肺和泄漏流量(假设实际的Rl是正确的)。
泄漏扰动补偿器
当NIV***内发生未知或意外泄漏时,需要进行额外控制,以确保估计的泄漏和肺流量的收敛。虽然在压力或流量变化时不能在逐样本的基础上导出进一步的信息,但是存在在整个呼吸循环中可用于确定回路-肺***中是否存在意外泄漏流的信息。在***的已知泄漏部件中未考虑的任何泄漏流可能表现为气道流量估计的偏差。此外,如果对包括总泄漏的各种泄漏的结构差异进行单独建模而不是在单个泄漏模型中集总在一起,则可以更好地管理它们。
假设通气机设置对于一组呼吸是固定的,吸入期间进入肺部的物理体积应等于呼气期间离开肺部的体积。考虑到估计器如何考虑流量,可以假设在大多数情况下,估计的两个体积之间的任何差异(通过对进入出出来的气道流量估计两者进行积分)可以归因于固定泄漏模型未考虑的体积损失。固定泄漏模型包括端口和面罩泄漏等分量。
为了补偿未知泄漏,图4的估计器中的泄漏流估计可以使用呼吸周期的乘法因子来校正。但为了适应可能的结构差异,首先修改***以划分各种泄漏分量模型。此外,校正因子仅需要应用于泄漏的未知分量。这种单独的逐呼吸控制器的方法假设未知泄漏在呼吸周期的时段上在某种程度上静止或者至少缓慢变化。它还假设可以可靠地测量未知泄漏的幅值,这需要在整个呼吸上对估计的气道流量进行积分(即净体积)。这可以等同于,例如,测量吸入和呼出的体积并从一个体积中减去另一个。偏差消除后,净体积应该为零。任何残余泄漏都表现为气道流量估计的偏差。
参考图6,在一个实施例中,其是包括估计器的模型600,其被修正以补偿未知泄漏。泄漏校正因子KL,其在每次呼吸开始时更新,并且在反馈到估算器之前基于来自先前呼吸的泄漏的校正,乘以未知泄漏的输出得到 未知。端口泄漏610、面罩泄漏620和从呼吸到呼吸校正的未知泄漏630的总和变为总泄漏并从气道流量估计中消除偏差。
确定KL的方式需要仔细考虑如何处理净呼吸量,因为涉及一(1)次呼吸延迟,并且不正确的设计可能导致估计器中的不可预测的行为和不稳定性。但更重要的因素是KL对时间和压力变化的敏感性可以显著改变环路增益-根据不同的工作条件。环路增益的变化可能导致收敛速度大不相同,或者更糟糕的是,以极限周期或锁定流的形式出现的不稳定性。
为了提供一致的灵敏度,净(估计的肺)体积,首先通过将VL(k)除以呼吸间隔TB(k),并且然后通过将(假设受总泄漏影响)除以平均已知泄漏流量来将VL(k)降低到净“平均”偏差流量均已知泄漏流量根据基于已知泄漏阻力的平均泄漏流量估计。但吸气和呼气期间的不相等的压力也会改变平均流量。为了补偿,平均压力被考虑在内。结果导致无单位的气道流量偏差度量,无论呼吸设置或负载如何,都具有恒定的单位灵敏度。通过以这种方式对净体积进行归一化,对于所有情况,控制器设计的K的有效值变为一致。
参考图7,在一个实施例中,其是用于基于气道流量估计偏差估计来确定未知泄漏因子的控制器700的模型。偏差度量估计器显示在控制器的反馈路径中,其确定泄漏校正因子。泄漏校正因子限制在高侧的泄漏与在低端的泄漏阻塞或面罩不匹配的限定的值之间。如果没有超出面罩和呼气端口预期的泄漏流量,则控制器的输出应收敛到非常接近零的数字。通过允许校正因子低于0,控制器可以校正被低估的已知泄漏流动阻力,或者如果由于任何原因在操作期间端口泄漏或面罩泄漏被堵塞。
当偏差的大小较小时,针对扰动泄漏的呼吸到呼吸校正在稳态操作中是有效的,使患者能够触发。但是对于起始时,由于呼吸设置的变化以及可能导致净呼吸体积变得非常大的大的突然泄漏,偏差可以达到高水平,从而锁定患者不能触发呼吸。触发对于呼吸到呼吸偏差校正是必要的。在这种情况下,估计器输出可能会在大偏压的情况下卡在呼气中。为了解决这个问题,扰动泄漏控制器还配备有一种算法,所述算法检测该情况并提供快速去偏差到可以恢复触发的水平。基本上,必须满足所有以下一致条件才能实现这种快速去偏差操作:(i)通气机阶段必须是呼气;(ii)气道流量估计的幅值必须>3lpm;(iii)近侧压力必须平坦;并且(iv)通气机流量必须平坦。
给定这些条件,呼吸被认为处于静止状态,这允许估计器的快速去偏差。泄漏因子迅速改变,直到气道流量估计被驱动到接近零。IE比率远小于1时,更有可能触发此机制。在该控制中使用滞后以避免状态之间的快速切换。由于当前呼吸的快速去偏差将扰乱当前呼吸的净体积计算,因此基于净体积的呼吸偏差校正被暂停以用于随后的呼吸。快速去偏差的组合动作通常消除了由于单次呼吸中的突然泄漏事件引起的偏差。
参见图8A和8B,在一个实施例中,其是用于估计无创通气机***中的患者气道流量的方法800的流程图。在步骤805,提供NIV***。所述NIV***可以是本文描述或以其他方式设想的任何实施例。在步骤810,检索或获得管道顺应性(CT)和泄露阻抗(Rl)的测量结果。这些测量结果通常在呼吸递送之前的患者设置期间获得。例如,根据一个实施例,基于校准流程来确定R1的值。替代地,Rl可以从Rl值的数据库检索,其中,所述值可以取决于用户从用户屏幕接口选择管组和/或端口泄漏的部件编号,自动地利用植入在管组或其部件中的RFID标签,条形码扫描***,可将部件号读入通气机,或其他各种方法。例如,管道顺应性(CT)根据整个呼吸期间通气机生成的压力影响通气机管路中压缩的气体量。可压缩体积可以根据管路的内部体积和其壁的刚度而变化。
在该方法的步骤820处,在靠近用户接口50的管路的末端处从近侧压力传感器70获得一个或多个测量结果。近端压力传感器70可以使用各种测量方法和装置中的任何一种来获得(一个或多个)压力测量结果。
在该方法的步骤830,控制器20确定在管路的近端处估计的压力(Pprox)。估计管道近端的压力利用获得在管道的远端的一个或多个气体的(Qv)测量结果,以及获得的管道顺应性(CT)和防漏性的测量结果。
在该方法的步骤840,控制器20通过从估计的近端压力减去实际测量的近端压力(Pprox)来确定近端压力估计误差值(e)。在该方法的步骤850,控制器20使用比例积分补偿器来将压力误差最小化。例如,如所示,参考图5,根据一个实施例,计算的差值e被用作滤波器540的输入。滤波器的积分动作通过其输出作用在模型的电路部分上的动作使e最小化,反馈到QL一旦连接之处。但QL现在被视为估计,因此被指定为通过解析方法或ad-hoc调谐来选择滤波器参数Ki和KP,可以稳定整个反馈***,并且可以使e快速收敛并保持接近零。随着收敛,将跟踪测量的Pprox,并且这将导致和跟踪实际肺部和泄漏流量——假设泄漏模型、其参数和顺应性是正确的。当发生额外的“未知”泄漏或者可能确定R1有误差时,***需要进一步的控制措施以确保估计的泄漏和肺流量以及偏差的收敛,如下面更详细地讨论的。根据一个实施例,可以周期性地或连续地获得和/或更新在整个方法过程中获得的测量结果和/或计算结果。根据一个实施例,图5中的泄漏扰动模型550包括:计算校正因子KL,其可以全部或部分用于校正泄漏模型的输出。
在该方法的步骤854,控制器通过将估计提供回累积流量的总和来使得到的患者气道流量的估计中的误差变小。
在该方法的步骤856,计算估计的气体流量泄漏。估计的气体流量泄漏基于管道近端处的估计压力和具有先验获得的参数的泄漏模型。与该方法的其他几个步骤一样,所述步骤可以在其他步骤之前,之后或同时发生。
在该方法的步骤860,监测NIV***的未知或意外泄漏。这里描述的管路阻力模型包括用于估计泄漏行为的泄漏模型,但是该泄漏被有意地构建到管路中,例如用于通过呼气端口80的患者呼气。假设该泄漏值不改变,并且通常在患者连接之前校准或已知。在施加通气期间,可能产生额外的未知或意外泄漏,例如围绕面罩裙部将面罩密封在患者面部上。可以将未知泄漏视为***中的扰动,并且使用与控制器20相同或独立的反馈控制器在通气期间估计尺寸。根据一个实施例,反馈控制器用于在完整呼吸上最小化集成的估计气道流量,这相当于最小化每次呼吸的净估计肺容量。如果净估计肺容量减少到零,则平均流量中没有泄漏成分被积分以获得体积。任何剩余体积都在呼吸到反馈控制律中起作用以调整校正因子,Kl,其可以校正泄漏模型的输出。
因此,在该方法的步骤870中,在每次呼吸开始时计算并更新气体流量泄漏因子KL,并且该气体流量泄漏因子KL基于来自先前呼吸的泄漏的协调。在反馈到估算器之前,泄漏校正因子乘以未知泄漏的输出以得到
在该方法的步骤872,***检测气道流量估计的大的偏差。当偏差的大小很小时,患者可以触发呼吸并且从呼吸到呼吸的校正对于扰动泄漏是有效的。然而,存在偏差达到足够高的水平的情况,其锁定患者不能触发呼吸,包括在启动时,当呼吸设置发生变化时,和/或当突然大量突然泄漏时净呼吸体积变得非常大。在没有触发的情况下,不存在呼吸到呼吸偏差校正,并且因此估计器输出可能卡在呼气中。因此,所述***包括扰动泄漏控制器,其检测气道流量估计的大偏差。
在该方法的步骤874,***确定呼吸是否处于静止状态。针对大的快速去偏差的优选静止状态是在呼气期间,当患者不可能触发呼吸并且存在平坦的压力和平坦的流动时。然而,患者不可能触发呼吸并且存在平坦压力和平坦流动的任何其他时段将适合于大的快速去偏差。因此,如果满足以下准则中的每一个,则***确定呼吸处于静止状态并且去偏差是合适的:(1)通气机阶段是呼气;(2)气道流量估计的幅值>3lpm;(3)近侧压力平坦;以及(4)通气机流量平坦。如果满足这些条件,则***确定呼吸处于静止状态,并且可以进行去偏差。
在该方法的步骤876,***改变气体流量泄漏因子,以便快速地将估计的气道流量去偏差到接近零。根据一个实施例,快速去偏差发生在1毫秒至1秒内,并且优选地在100至300毫秒内。然而,可以通过例如增加或减小管路增益来确定和控制其他去偏差时段。快速去偏差是优选的,以降低患者尝试触发呼吸的可能性。在诸如呼气的静止期间执行快速去偏差也降低了患者尝试触发呼吸的可能性。
在该方法的步骤878,***暂停对后续呼吸进行呼吸到呼吸校正。通常在呼吸校正之间调用的呼吸到呼吸校正通常可以由***在任何两次呼吸之间执行。然而,在快速去偏差之后必须立即暂停呼吸到呼吸校正,以避免扰动净体积积分,因为由于快速偏差校正操作,当前呼吸的体积将是错误的。
在该方法的步骤880,使用气体流量泄漏因子KL来调整估计的气体流量,并且在该方法的步骤890,如本文所述或以其他方式设想地补偿控制器20经调整的气体总泄漏。
在该方法的任选步骤892中,将气体流量泄漏因子与预定下限进行比较。如果气体流量泄漏因子低于预定下限,则确定排气口的低泄漏或故障状况。然后,根据NIV***的设置和/或编程,可以进行警告、警报或气体流量调整。下限可以是出厂设置、可调整设置和/或取决于诸如患者的大小、状况、疾病等因素的设置,以及许多其他因素。
在该方法的任选的步骤894中,将气体流量泄漏因子与预定上限进行比较。如果气体流量泄漏因子高于预定上限,则确定患者管道的断开故障。然后,根据NIV***的设置和/或编程,可以进行警告、警报或气体流量调整。上限可以是出厂设置、可调整设置和/或取决于诸如患者的大小、状况、疾病等因素的设置,以及许多其他因素。在许多其他方面,这些限制可以检测CO2积聚和可能的管路断开。
参考图9,在一个实施例中,图其示出在该示例中在第二次呼吸引入突然泄漏之后快速去偏差的动作的曲线图900。如图9中所示,所述图包括静止状态910。如果***确定:(1)通气机阶段是呼气;(2)气道流量估计的幅值>3lpm;(3)近侧压力平坦;并且(4)通气机流量是平坦的,然后***可以执行快速去偏差920以将估计的气道流量去偏差到接近零。例如,由于泄漏扰动930,可能需要快速去偏差。在随后的呼吸到呼吸时段940期间的去偏差被暂停,但是可以在呼吸时段950之间的一个或多个之后发生。
示例——估计器计算
以下提供在本文中描述或以其他方式设想的***和方法的一个可能的实施例,包括在图1-10中的任何一个中描述或描绘的***和方法。除了下面描述的那些之外的许多其他实施例是可能的。
根据一个实施例,估计器包括滤波器,其最小化测量的和估计的Pprox与管路动态模型部分之间的差异。可以每个控制周期都更新计算,但是其他时间范围是可能的。滤波器部分可包括例如以下项:
其中,根据一个实施例,IFout(0)=IFin(0)=0;QLmin=-5.0lps;QLmax=5.0lps;并且
根据一个实施例,总体负反馈在估计器循环中完成,无论采用哪种顺序,采取近侧压力测量结果与估计之间的差异。根据该实施例,在循环中需要奇数个负号。例如,当压力误差写为补偿器公式必须包括符号反转,因为用负号反馈回流量的加和中。根据一个实施例,所述负反馈是稳定估计器操作所需的。
根据一个实施例,估计器电路动态模型部分可以包括例如以下项:
ICin(n)=Qsum(n)+QLa(n) (12)
CT=CTcal (13)
根据一个实施例,公式(18)假设端口泄漏流总是正的;二次模型假定并且因此模型不包括符号校正。由未知泄漏补偿控制器的输出确定的KL由呼吸速率(指数k)索引并在每次呼吸开始时更新。因此,它的值反映了前一次呼吸的信息,被应用于当前呼吸。
Rlmask的值基于面罩的先验校准数据已知并且根据在患者设置期间在呼吸递送之前选择的面罩泄露类型进行分类。下面的表1提供了根据所选的面罩泄露类型的Rlmask的值。
表1:根据所选择的面罩泄露类型的Rlmask的值。
面罩泄露类型 | R<sub>lmask</sub>(cm H<sub>2</sub>O)/lps<sup>2</sup> |
1 | 1420 |
2 | 52 |
3 | 37 |
4 | 24 |
‘其他' | 1(虚拟值) |
根据一个实施例,K2port(cm H2O/lps2),K1port(cm H2O/lps)和CTcal(升/cm H2O)都是在呼气递送开始前的患者管路校准流程中测量的。对于有用的输出,估计被滤波并且被缩放到lpm的单位。
一阶滤波器用于过滤无用的高频信号并以lpm为单位缩放流量。此滤波器的一般持续时间(拉普拉斯)形式为:
并且使用任何离散时间替换来近似连续滤波器,并且在该特定实施例中,Tustin的双线性变换:
表2:NIV的经滤波的流量定义
根据一个实施例,当发生待机、管路断开或紧急通氧条件时,可以设定QL重置。该标志在其初始条件下重置或保持估计器功能,直到恢复呼吸递送。重置影响核心估计器,未知泄漏补偿控制和净肺容积计算,并用于在无法再获得入口流量或近侧压力测量结果时或者***确定管路模型行为已被破坏时暂停估计。
QL重置(n)=NIV待机(n)OR NIV_管路_断开(n) (22)
在不能再测量近侧压力的情况下(例如,从感测线断开),可以使用算法来感测这种状况,并且在那种情况下替代备选的近侧压力估计,其可以基于入口管路流量、机器压力测量和管道流动阻力的校准模型的测量来替代。
根据一个实施例,未知泄漏补偿控制器确定泄漏校正因子KL(n)。泄漏校正因子对核心估计器的作用通过缩放未知的泄漏估计来最小化气道流量估计中的偏差,只要感测到非零偏差,所述缩放动作就会持续存在。在患者主动呼吸并且压力和流量不平坦的非静止呼吸状态下,根据净呼吸量在每次呼吸开始时更新泄漏校正因子。
但是如果呼吸处于静止状态并且气道流量偏差不接近零,则在每个时间步骤更新偏差校正以快速将偏差驱动至零。并且在当前呼吸上发生快速偏差校正操作之后,由于当前呼吸的体积将是错误的(由于快速偏差校正操作),因此对于随后的呼吸暂停对净体积的偏差校正。
例如,在图8B中描绘的方法的步骤874处,***确定呼吸是否处于静止状态。根据一个实施例,如果满足以下准则中的每一个,则***确定呼吸处于静止状态并且去偏差是合适的:(1)通气机阶段是呼气;(2)气道流量估计的幅值>3lpm;(3)近侧压力平坦;以及(4)通气机流量平坦。如果满足这些条件,则***确定呼吸处于静止状态,并且可以进行去偏差。
逻辑标志表示静止呼吸状态,其在每个控制步骤n计算。该标志表示患者已经完成呼气,并且呼气处于呼气“停留”状态。在这种状态下,患者应该开始另一次呼吸,但是暂时,压力和流量都是平坦的。静止状态还限于远离零的气道偏差;其幅值是约零的某个阈值。所涉及信号的平坦度通过使用信号的重度滤波的导数来确定。
使用经滤波的导数,确定近侧压力和净流量的变化率的大小。对于净流量变化率的幅值,
根据一个实施例,其中,ωO=2π弧度/秒,ζ=0.707,并且ΔT=0.001秒。对于近侧压力变化率的幅值,
根据一个实施例,其中,ωO=2π弧度/秒,ζ=0.707,并且ΔT=0.001秒。对于肺流量估计变化率的幅值,
根据一个实施例,其中,ωO=2π弧度/秒,ζ=0.707,并且ΔT=0.001秒。
决定静止呼吸状态的标志,然后通过以下锁存函数确定:
在为TRUE时,应禁止***中呼吸触发的形状分量。在为TRUE期间不暂停形状触发计算的处理,只是从形状处理中调用触发器。这允许快速去偏差过程完成。对于NIV中气道流量估算的输出, QLung_dry(n)将根据转换公式转换为BTPS参考系。
示例——估计器计算
根据一个实施例,静止状态可以由标志和偏差校正抑制标志表示,其由以下锁存函数描述,所述锁存函数另外控制控制器的“时钟”。
补偿器(积分器)的输入是:
其中,根据一个实施例,KLmax=5.0;KLmin=-5.0;β=1.0;并且KL(0)=0.0。这些计算应解释如下:根据偏差的大小和平坦度,在呼吸到呼吸的基础上或在每个时间步骤更新控制。如果在前一次呼吸时发生快速偏差调整,则暂停呼吸更新。
示例-估计气道流量的积分和气道流量偏差度量的确定
根据一个实施例,以下获得净呼吸体积:
这表示,在吸气开始(一个时钟事件)之后一步重置净呼吸量计算或者在快速偏差校正操作期间保持在重置中。并且吸入开始时净体积被锁定:
VL(k)=VL inst(n)如果吸气的开始(n)==1 (27)
从净呼吸体积通过将净呼吸体积除以呼吸持续时间获得平均呼吸流量:
接下来确定平均(实际)呼吸压力:
ΣPprox(k)=ΣPprox Inst(n)如果吸气的开始(n)==1(30)
并且呼吸的平均压力是:
尽管存在特定的呼吸时间、压力或泄漏差异,仍需要归一化和线性化以保持恒定的环路增益。预期平均压力与实际平均压力的比率,忽略线性项完成了这一点,只有很小的仿射变化。考虑到二次方向减小到无量纲偏差度量,该比率:
Kdebias=1.0
实验结果
根据一个实施例,估计器方法和***使用Simulink软件构建,并随后针对NIV产品中的软件实现方式进行规定。对密歇根仪器训练和测试肺(Michigan InstrumentsTraining and Test Lung)通气的单个呼吸压力和流量波形的示例在图10中示出。肺顺应性设定为约0.02升/cm H2O,并使用Rp5气道限制。使用具有DEP呼气端口泄漏的Respironics 22mm BiPAP管路。管路顺应性校准为0.0008升/cmH2O,并且已知泄漏为97cmH2O/(l/sec)^2。测得的肺流量误差约为1.5lpm rms,呼吸转换峰值误差小于6lpm。图11示出了一系列呼吸。在第一次呼吸(约5秒)后,在管路连接中引入突然未知的泄漏阶跃变化。然后在50秒时移除泄漏。在85秒时,已知泄漏几乎完全堵塞。从这一系列干扰的动作中,总泄漏估计响应和气道流量估计(虚线)在几次呼吸内快速恢复。
本文中定义并使用的所有定义,均应被理解为支配词典定义、通过引用并入的文件中的定义和/或所定义术语的普通意义。
如在本文中在说明书和权利要求书中使用的词语“一”和“一个”,除非明确地另行指出,应被理解为意指“至少一个”。
如在本文中说明书和权利要求书中使用的短语“和/或”应当理解为是指如此结合的元件中的“一个或两者”,即元件在某些情况下结合存在,并且在其他情况中分离地存在。以“和/或”列出的多个元件应以相同的方式来解释,即如此连接的“一个或多个”元件。任选地可以存在除“和/或”子句特别标识的元素之外的其它元素,无论是与专门标识的那些元件相关或不相关。
如在本文中在说明书和权利要求中所使用的,“或”应理解为具有与以上定义的“和/或”相同的含义。例如,当分离列表中的项目时,“或”或“和/或”应被解释为包含性的,即,包括若干元件或元件的列表中的至少一个,但也包括多于一个,以及任选地,额外的未列出的项目。只有明确指出相反的项,例如“只有一个”或“确切地一个”,或者在权利要求书中使用“由...组成”时,将指的是包括若干元件或元件的列表中的确切的一个元件。一般来说,本文中使用的术语“或”仅在以排他性项(即“一个或另一个但不是两者”)为前序时应被解释为指示排他性的替代方案,例如“任一”,“中的一个”,“中的仅一个“或”中的确切的一个“。
本文在说明书和权利要求书中使用的,短语"至少一个",在对一个或多个元件的列举的引用中,应被理解为意指选自所述列举的元件中的所述元件的一个或多个的至少一个元件,但不必须包含所述元件的列举中具体列出的每个和每一个元件中的至少一个,并且不排除所述列举的元件中元件的任意组合。该定义还允许任选地存在除了在短语“至少一个”所指的元素列表中具体标识的元素之外的元素,无论是与专门识别的元素相关或不相关的元素。
还应当理解,除非明确地指出相反,否则在本文所主张的任何包括多于一个步骤或动作的方法中,方法的步骤或动作的顺序不一定限制到方法的步骤或动作被记载的顺序。
在权利要求书以及上述说明书中,所有过渡性短语如“包括”,“包含”,“承载”,“具有”,“含有”,“涉及”,“持有”将被理解为开放式的,即意味着包括但不限于此。仅连接词"由......组成"和"基本上由......组成"应分别为封闭式或半封闭是的连接词,如在美国专利局专利审查程序手册,章节2111.03中所规定。
尽管本文中已描述并图示了几个创新实施例,但本领域技术人员将容易地预想多种其他方式和/或结构,用于执行所述功能和/或获得所述结果和/或本文描述的优点中的一个或多个,并且这样的变型和/或更改中的每个均被示为在本文描述的创新实施例的范围内。更一般地,本领域技术人员将容易地认识到,本文描述的所有参数、尺寸、材料和配置均意图为示范性的,并且实际参数、尺寸、材料和/或配置将取决于特定的应用或所述创新的教导被用于的应用。本领域技术人员将认识到或能够使用不超过常规实验来确定本文所述的具体创造性实施例的许多等价方案。因此,应当理解,前述实施例仅以示例的方式呈现,并且在所附权利要求及其等价方案的范围内,创造性实施例可以以与具体描述和要求保护的不同的方式来实践。本公开的创新实施例涉及本文描述的每个个体特征、***、物品、材料、成套设备和/或方法。此外,两个或多个这样的特征、***、物品、材料、成套设备和/或方法的任意组合,如果这样的特征、***、物品、材料、成套设备和/或方法不相互抵触的话,均被包括在本公开的创新范围内。
Claims (15)
1.一种用于在无创通气机***中估计患者气道流量的方法(800),所述方法包括以下步骤:
提供(805)无创通气机***,所述通气机***包括管道,所述管道具有远侧通气机端和近侧患者端;
获得(810)管道顺应性的测量结果和所述无创通气机***的排气口泄漏流量模型的一个或多个参数的测量结果;
使用所述无创通气机的远侧气体流量传感器来测量(820)在所述管道的远端处的气体流量;
使用所述无创通气机的近侧压力传感器来测量(820)在所述管道的近端处的压力;
确定(830)在所述管道的所述近端处的估计的气体流量,所述估计的气体流量包括在所述管道的所述远端处的气体流量的测量结果、在所述管道的所述近端处的压力的测量结果、所获得的管道顺应性的测量结果以及所获得的所述泄漏流量模型的一个或多个参数的测量结果;
通过从在所述管道的所述近端处的估计的压力减去在所述管道的所述近端处的测量的压力来确定(840)近侧压力误差值;
使用补偿器来补偿(850)所确定的近侧压力估计误差值;
通过将该估计馈送到累积流量的总和中来补偿(854)在所述管道的所述近端处的所述估计的气体流量的误差;
确定(856)估计的气体流量泄漏,所述估计的气体流量泄漏包括在所述管道的所述近端处的所述估计的压力和所获得的所述泄漏流量模型的一个或多个参数的测量结果;
在逐呼吸基础上监测(860)所述无创通气机***中的未知泄漏;
当识别出未知泄漏时确定(870)气体流量泄漏因子;
利用所确定的气体流量泄漏因子来调整(880)所述估计的气体流量泄漏;
检测(872)所述气道流量估计上的偏差;
确定(874)所述***处于呼吸的静止状态;
只有当所述***处于所述静止状态时,才对所述估计的气体流量泄漏因子去偏差(876)以便将所述偏差驱动到接近零;以及
在紧接着的后续呼吸中暂停(878)呼吸到呼吸的偏差校正。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,确定所述***处于静止状态的步骤包括确定:所述呼吸处于呼气阶段,所述气道流量估计大于3lpm,所述近侧压力是恒定的,并且所述气体流量是恒定的。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述去偏差发生在短于大约300毫秒内。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,获得管道顺应性的测量结果和所述泄漏流量模型的所述一个或多个参数的测量结果的步骤包括一个或多个校准测量结果。
5.根据权利要求1所述的方法,还包括将气体流量泄漏因子与预定下限进行比较(892)的步骤。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,在所述气体流量泄漏因子低于所述预定下限的情况下触发警报。
7.根据权利要求1所述的方法,还包括将所述气体流量泄漏因子与预定上限进行比较(894)的步骤。
8.一种无创通气机***(300),包括:
气道管道(30),其包括远侧通气机端和近侧患者端;
远侧气体流量传感器(60),其被配置为测量在所述管道的远端处的气体流量;
近侧压力传感器(70),其被配置为测量在所述管道的近端处的压力;以及
气体流量控制器(20),其被配置为将确定体积的气体供应到所述管道的所述远端,其中,所述气体流量控制器配置为通过以下方式来确定供应的气体的体积:(i)确定在所述管道的所述近端处的估计的气体流量,所述估计的气体流量包括在所述管道的所述远端处的气体流量的测量结果、在所述管道的所述近端处的压力的测量结果、管道顺应性的测量结果以及泄漏流量模型的一个或多个参数的测量结果;(ii)通过从在所述管道的所述近端处的估计的压力减去在所述管道的所述近端处的测量的压力来确定近侧压力误差值;(iii)补偿所确定的近侧压力估计误差值;(iv)通过将该估计馈送到累积流量的总和中来补偿在所述管道的所述近端处的所述估计的气体流量的误差;(v)确定估计的气体流量泄漏,所述估计的气体流量泄漏包括在所述管道的所述近端处的所述估计的压力和所获得的所述泄漏流量模型的一个或多个参数的测量结果;(vi)在逐呼吸基础上监测所述无创通气机***中的未知泄漏;(vii)当识别出未知泄漏时确定气体流量泄漏因子;(viii)利用所确定的气体流量泄漏因子来调整所估计的气体流量泄漏,从而在逐呼吸的基础上减少气道流量估计偏差;(ix)检测所述气道流量估计上的偏差;(x)确定所述***处于呼吸的静止状态;(xi)通过调整所述泄漏因子来将所估计的气体流量去偏差,以便将所述偏差驱动到接近零;并且(xii)在紧接着的后续呼吸中暂停呼吸到呼吸的偏差校正。
9.根据权利要求8所述的无创通气机***,其中,如果呼气处于呼气阶段,如果所述气道流量估计大于3lpm,如果所述近侧压力是恒定的,并且如果所述气体流量是恒定的,则所述***处于呼吸的静止状态。
10.根据权利要求8所述的无创通气机***,其中,所述去偏差发生在短于大约300毫秒内。
11.根据权利要求8所述的无创通气机***,其中,所述控制器包括补偿器,所述补偿器被配置为补偿所确定的近侧压力估计误差值。
12.根据权利要求8所述的无创通气机***,其中,所述控制器还被配置为将所述气体流量泄漏因子与预定下限进行比较。
13.根据权利要求12所述的无创通气机***,其中,所述控制器还被配置为在所述气体流量泄漏因子低于所述预定下限的情况下触发警报。
14.根据权利要求12所述的无创通气机***,其中,所述控制器还被配置为将所述气体流量泄漏因子与预定上限进行比较。
15.根据权利要求12所述的无创通气机***,其中,所述控制器还被配置为在所述气体流量泄漏因子高于所述预定上限的情况下触发警报。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201662396427P | 2016-09-19 | 2016-09-19 | |
US62/396,427 | 2016-09-19 | ||
PCT/EP2017/072979 WO2018050676A1 (en) | 2016-09-19 | 2017-09-13 | Methods and systems for patient airway and leak flow estimation for non-invasive ventilation |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109996579A true CN109996579A (zh) | 2019-07-09 |
CN109996579B CN109996579B (zh) | 2022-08-09 |
Family
ID=59997308
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201780071203.1A Active CN109996579B (zh) | 2016-09-19 | 2017-09-13 | 用于无创通气的患者气道和泄漏流量估计的方法和*** |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11389608B2 (zh) |
EP (1) | EP3515540B1 (zh) |
JP (1) | JP7120996B2 (zh) |
CN (1) | CN109996579B (zh) |
WO (1) | WO2018050676A1 (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20220040428A1 (en) * | 2017-10-07 | 2022-02-10 | University Of Utah Research Foundation | Ventilation Devices and Systems and Methods of Using Same |
US11554238B2 (en) * | 2019-05-30 | 2023-01-17 | Inogen, Inc. | Concentrator with electronic handheld remote delivery device |
DE102021116062A1 (de) * | 2021-06-22 | 2022-12-22 | Hamilton Medical Ag | Beatmungsvorrichtung mit automatisierter Korrektur proximal gemessener Atemgasflusswerte während des Beatmungsbetriebs |
CN117323525B (zh) * | 2023-12-01 | 2024-02-23 | 南京沪家医疗科技有限公司 | 呼吸机的压力控制方法及装置 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6557553B1 (en) * | 2000-09-05 | 2003-05-06 | Mallinckrodt, Inc. | Adaptive inverse control of pressure based ventilation |
US20070157930A1 (en) * | 2006-01-10 | 2007-07-12 | Viasys Manufacturing, Inc. | System and method for circuit compliance compensated volume assured pressure control in a patient respiratory ventilator |
CN102266616A (zh) * | 2010-12-31 | 2011-12-07 | 北京谊安医疗***股份有限公司 | 一种呼吸设备堵塞的监测方法及装置 |
US20120304997A1 (en) * | 2009-03-20 | 2012-12-06 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Leak-compenstated proportional assist ventilation |
CN104080503A (zh) * | 2011-12-27 | 2014-10-01 | 皇家飞利浦有限公司 | 呼吸递送的补偿 |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5632269A (en) | 1989-09-22 | 1997-05-27 | Respironics Inc. | Breathing gas delivery method and apparatus |
AUPO163896A0 (en) | 1996-08-14 | 1996-09-05 | Resmed Limited | Determination of respiratory airflow |
US8672858B2 (en) | 2002-08-30 | 2014-03-18 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Method and apparatus for predicting work of breathing |
US8272379B2 (en) * | 2008-03-31 | 2012-09-25 | Nellcor Puritan Bennett, Llc | Leak-compensated flow triggering and cycling in medical ventilators |
US8424521B2 (en) | 2009-02-27 | 2013-04-23 | Covidien Lp | Leak-compensated respiratory mechanics estimation in medical ventilators |
EP2368593A1 (en) | 2010-03-26 | 2011-09-28 | Dräger Medical GmbH | Estimating a leakage flow |
US20130116942A1 (en) | 2010-07-08 | 2013-05-09 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Leak estimation in a gas delivery system using block least-mean-squares technique |
WO2012004718A1 (en) | 2010-07-09 | 2012-01-12 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Leak estimation using leak model identification |
US8714154B2 (en) * | 2011-03-30 | 2014-05-06 | Covidien Lp | Systems and methods for automatic adjustment of ventilator settings |
CN103182120B (zh) | 2011-12-30 | 2016-06-15 | 北京谊安医疗***股份有限公司 | 有创呼吸机在无创通气模式下人机同步的装置 |
US9498589B2 (en) * | 2011-12-31 | 2016-11-22 | Covidien Lp | Methods and systems for adaptive base flow and leak compensation |
AU2013264468B2 (en) * | 2012-05-23 | 2018-08-09 | Fisher & Paykel Healthcare Limited | Flow path fault detection method for a respiratory assistance apparatus |
US9675771B2 (en) * | 2013-10-18 | 2017-06-13 | Covidien Lp | Methods and systems for leak estimation |
US9950129B2 (en) * | 2014-10-27 | 2018-04-24 | Covidien Lp | Ventilation triggering using change-point detection |
-
2017
- 2017-09-13 WO PCT/EP2017/072979 patent/WO2018050676A1/en unknown
- 2017-09-13 US US16/333,646 patent/US11389608B2/en active Active
- 2017-09-13 JP JP2019515235A patent/JP7120996B2/ja active Active
- 2017-09-13 CN CN201780071203.1A patent/CN109996579B/zh active Active
- 2017-09-13 EP EP17777491.6A patent/EP3515540B1/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6557553B1 (en) * | 2000-09-05 | 2003-05-06 | Mallinckrodt, Inc. | Adaptive inverse control of pressure based ventilation |
US20070157930A1 (en) * | 2006-01-10 | 2007-07-12 | Viasys Manufacturing, Inc. | System and method for circuit compliance compensated volume assured pressure control in a patient respiratory ventilator |
US20120304997A1 (en) * | 2009-03-20 | 2012-12-06 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Leak-compenstated proportional assist ventilation |
CN102266616A (zh) * | 2010-12-31 | 2011-12-07 | 北京谊安医疗***股份有限公司 | 一种呼吸设备堵塞的监测方法及装置 |
CN104080503A (zh) * | 2011-12-27 | 2014-10-01 | 皇家飞利浦有限公司 | 呼吸递送的补偿 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20190255271A1 (en) | 2019-08-22 |
WO2018050676A1 (en) | 2018-03-22 |
JP7120996B2 (ja) | 2022-08-17 |
CN109996579B (zh) | 2022-08-09 |
JP2019528901A (ja) | 2019-10-17 |
EP3515540A1 (en) | 2019-07-31 |
US11389608B2 (en) | 2022-07-19 |
EP3515540B1 (en) | 2023-03-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10918329B2 (en) | Distinguishing closed and open respiratory airway apneas by complex admittance values | |
CN109996579A (zh) | 用于无创通气的患者气道和泄漏流量估计的方法和*** | |
US20190076617A1 (en) | Humidification of respiratory gases | |
AU2010290916B2 (en) | System and method for quantifying lung compliance in a self-ventilating subject | |
CN103124574B (zh) | 用于识别呼吸转换的***和方法 | |
CN109803708A (zh) | 使用压力控制呼吸来估计肺顺应性和肺阻力以允许所有呼吸肌反冲生成的压力消失 | |
NZ591911A (en) | Method and apparatus for improved flow limitation detection of obstructive sleep apnea | |
US11027081B2 (en) | Method and systems for patient airway and leak flow estimation for non-invasive ventilation | |
CN107106801A (zh) | 使用呼吸的吸入和呼出阶段两者上估计的患者肺顺应性检测通气机与患者断开的***和方法 | |
WO2009123974A1 (en) | Determination of patient circuit disconnect in leak-compensated ventilatory support | |
US20240075226A1 (en) | System and method for accurate estimation of intentional and unintentional leaks in flow generation systems | |
US9272111B2 (en) | Leak estimation using function estimation | |
JP2020535909A (ja) | 自発呼吸を考慮した、流量センサのエラーの自動検出を伴う人工呼吸器 | |
CN107690310B (zh) | 用于经由连续参数估计来监测患者呼吸状态的无创方法 | |
JP2019532752A (ja) | 機械的換気内での制御及び診断のための撮像システム及び方法 | |
AU2015249041B2 (en) | Distinguishing Closed and Open Respiratory Airway Apneas by Complex Admittance Values | |
Borrello | A feedback control approach to the estimation of patient airway and leak flow for Non-Invasive, Positive Pressure Ventilation (NPPV) | |
AU2013213685B2 (en) | Distinguishing Closed and Open Respiratory Airway Apneas by Complex Admittance Values | |
CN116115870A (zh) | 压力控制方法及其***、主控设备及呼吸机 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |