CN110478582A - 一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机及其控制方法 - Google Patents

一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机及其控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及医疗器械技术领域，具体的涉及一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机及其控制方法。该种种双流量经鼻高流量给氧呼吸机，包括给氧***，所还包括伺服控制***，所述伺服控制***包括获取模块、计算模块和流量调节模块。由上述对本发明的描述可知，本发明提供的一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机及其控制方法，与现有技术相比，本发明的双流量经鼻高流量给氧呼吸机设置了伺服控制***，在工作时通过实时监测给氧气道内的数据信息，判断使用者的吸气时相及呼气时相，并通过调节氧气道内的气体流量，在吸气时相、呼气时相时在氧气通道内实现与其分别对应的流量，以达到改善患者舒适度的目的。

Description

一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机及其控制方法
技术领域
本发明涉及医疗器械的制造技术领域，具体的涉及一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机及其控制方法。
背景技术
经鼻高流量氧疗即指通过无需密封的鼻塞导管直接将一定氧浓度的空氧混合高流量气体输送给患者的一种氧疗方式，这种气体具有高流量、精确氧浓度以及加温湿化的特点。
现有的，经鼻高流量吸氧装置由高流量输出装置、专业的加温加湿***和鼻塞***组成，它具有以下三个特点.(1)恒定氧浓度：21％～100％；(2)持续高流量：最高达60L/min；(3)氧气道温湿化：37℃温度，100％相对湿度。经鼻高流量吸氧装置平均可产生约4cmH2O的压力，在口腔闭合好的时候可产生高达7cmH2O的压力，可产生一个类似持续氧气道正压(CPAP)的作用；但与CPAP不同的是，HFNC是以恒定的流速为目标进而产生不恒定的氧气道压力，因此在临床中使用必须要求使用者口腔闭合好才能达到理想的效果。
人体呼吸时，吸气时相与呼吸时相的气体流量波动变化，而气流方向的相反的。在经鼻高流量吸氧装置恒定流速时，这种单一高流量的给氧***在患者吸气时相时，给氧***产生的气流与患者气流方向相同，可以提供很好的支持，但是在呼气时相，由于给氧***产生的气流与患者的呼气气流方向相反，会产生一定的阻力，尤其是在口腔闭合时，这种呼气时相的阻力会更大，导致部份患者带来不适，甚至增加呼气用功。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的问题，提供一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机及其控制方法。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机，包括给氧***，所述给氧***包括给氧气道，还包括伺服控制***，所述伺服控制***包括获取模块、计算模块和流量调节模块，获取模块，用于获取判断使用者处于呼气时相或者吸气时相的数据信息，并将检测数据信息发送至计算模块；计算模块，用于根据获取的检测数据信息进行比对判断，并根据判断结果计算出呼气时相、吸气时相分别对应的最优输出流量，并将计算结果发送至流量控制模块；流量调节模块，用户根据获取的最优输出流量生成流量调节指令，并将流量调节指令发送至给氧***；所述给氧***根据获取的流量调节指令工作，调整给氧气道的流量输出。
进一步的，获取模块包括设置于氧气道中的流量传感器和/或压力传感器。
进一步的，计算模块中写入通过卷积神经网络模型训练好的最优流量输出模型，所述最优流量输出模以检测数据信息作为输入，以最优输出流量作为输出。
进一步的，还包括云端服务器，所述云端服务器与获取模块据连接，并将获取的检测数据信息发送至云端服务器，所述云端服务器将接收的检测数据信息分发给卷积神经网络模型进行训练，并将训练得到更新的最优输出流量模型下发至计算模块
一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机的控制方法，控制上述中任意一项所述的双流量经鼻高流量给氧呼吸机，
获取双流量经鼻高流量给氧呼吸机的给氧气道内的检测数据信息；
根据获取的检测数据信息进行比对判断，判断用户处于吸气时相或者呼气时相，根据判断结果计算出吸气时相、呼气时相时分别所对应的最优输出流量；
根据最优输出流量生成流量调节指令，给氧***根据获取的流量调节指令工作，调整给氧气道的调整至最优输出流量。
进一步的，氧气道的检测数据信息包括获取氧气道内的流量信息和/或氧气道内的压力信息。
进一步的，调整给氧气道的调整至最优输出流量时，使用者处于吸气时相气时、不同时间内给氧气道内的流量保持一致，使用者处于呼气时相时、不同时间内给氧气道内的流量保持一致。
进一步的，调整给氧气道的调整至最优输出流量时，使用者处于呼气时相时的流量低于处于呼气时相时的流量。
进一步的，构建以检测数据信息作为输入，以最优输出流量为输出的最优流量输出模型，预先多次获取的检测数据信息和最优输出流量，使用神经网络模型进行训练，训练后得到最优流量输出模型。
进一步的，将每次的判断结果和流量调节指令发送至云端服务器，云端服务器将接收的检测数据信息分发给卷积神经网络模型进行训练，并定期将跟新的流量调节控制模型下发至流量调节模块。
由上述对本发明的描述可知，本发明提供的一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机及其控制方法，与现有技术相比，本发明的双流量经鼻高流量给氧呼吸机设置了伺服控制***，在工作时通过实时监测给氧气道内的数据信息，判断使用者的吸气时相及呼气时相，并通过调节氧气道内的气体流量，在吸气时相、呼气时相时在氧气通道内实现与其分别对应的流量，以达到改善患者舒适度的目的。
附图说明
图1为具体实施例一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机的结构示意图。
图2为具体实施例二一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
具体实施例一：
如图1所示，一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机，包括给氧***1、伺服控制***2；
给氧***1包括给氧气道11；
伺服控制***2包括获取模块21、计算模块22和流量调节模块23，
获取模块21与计算模块22数据对接，获取模块21包括设置于给氧气道11上用于检测给氧气道11内流量的流量传感器，设置于给氧气道11上用于检测给氧气道11内压力的压力传感器，所述获取模块21与计算模块数据对接，流量传感器211和压力传感器212分别将检测数据信息发送至计算模块22；
计算模块22与流量调节模块23数据对接，用于根据获取模块的流量传感器和压力传感器的检测数据信息进行比对判断，人在呼气时相、吸气时相，给氧气道11内的压力值和流量值是完全不同的，因此通过检测模块211和压力传感器212的检测数据信息可判定出使用者的呼气时相和吸气时相，计算模块22中写入通过卷积神经网络模型训练好的最优流量输出模型，所述最优流量输出模以检测数据信息作为输入，以最优输出流量作为输出，根据判断结果计算出呼气时相时氧气道11中最优输出流量、和吸气时相时氧气道11中最优输出流量，并将计算结果发送至流量控制模块23；
流量调节模块23，所述流量调节模块23用户根据获取的最优输出流量生成流量调节指令，并将流量调节指令发送至给氧***1；
给氧***1根据获取的流量调节指令工作，调整给氧气道11的流量输出。
一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机的控制方法，控制上述的双流量经鼻高流量给氧呼吸机，步骤如下：
获取双流量经鼻高流量给氧呼吸机的给氧气道11内的检测数据信息，氧气道的检测数据信息包括获取氧气道11内的流量信息和氧气道内的压力信息；
构建以检测数据信息作为输入，以最优输出流量为输出的最优流量输出模型，根据获取的检测数据信息进行比对判断，判断用户处于吸气时相或者呼气时相，根据判断结果计算出吸气时相、呼气时相时分别所对应的最优输出流量；
根据最优输出流量生成流量调节指令，给氧***根据获取的流量调节指令工作，调整给氧气道的调整至最优输出流量，在使用双流量经鼻高流量给氧呼吸机时，当使用者处于吸气时相、不同时间内给氧气道内的流量保持一致，当使用者处于呼气时相、不同时间内给氧气道内的流量保持一致，在工作时通过实时监测给氧气道内的压力信息和流量信息，判断使用者的吸气时相及呼气时相，并通过调节氧气道内的气体流量，吸气时相下给氧气道内的气体流量大于呼气时相下给氧气道内的气体流量，以低呼气阻力，达到改善患者舒适度的目的。
具体实施例二：
参照图2所示，本发明的一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机包括与具体实施例一相同的给氧***1、伺服控制***2，还包括云端服务器3；
云端服务器3与获取模块据21连接，并将获取的流量传感器和压力传感器分别将检测数据信息发送至发送至云端服务器3，所述云端服务器将接收的检测数据信息分发给卷积神经网络模型31进行训练，并将训练得到更新的最优输出流量模型下发至计算模块，对计算模块中的最优流量输出模型进行更新。
该双流量经鼻高流量给氧呼吸机给氧***1和伺服控制***2的结构和连接关系与具体实施例一相同，在此不再赘述。
一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机的控制方法，控制上述的双流量经鼻高流量给氧呼吸机，步骤如下：
获取双流量经鼻高流量给氧呼吸机的给氧气道内的检测数据信息，氧气道的检测数据信息包括获取氧气道内的流量信息和氧气道内的压力信息；
构建以检测数据信息作为输入，以最优输出流量为输出的最优流量输出模型，构建最优流量输出模型时，预先多次获取的检测数据信息和最优输出流量，使用神经网络模型进行训练，训练后得到最优流量输出模型，
根据获取的检测数据信息进行比对判断，判断用户处于吸气时相或者呼气时相，根据判断结果计算出吸气时相、呼气时相时分别所对应的最优输出流量；
将每次的判断结果和流量调节指令发送至云端服务器，云端服务器3将接收的检测数据信息分发给卷积神经网络模型进行训练，并定期将跟新的流量调节控制模型下发至流量调节模块。
本实施例中增加了云端服务器，通过云端服务器对最优流量输出模型进行训练，训练时以检测数据信息作为输入，以最优输出流量为输出的最优流量输出模型，以用户处于吸气时相或者呼气时相的判断结果作为分类器，通过训练后的流量调节控制模型实现智能调节，降低因操作不当或者不能及时调节而造成的风险。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机，包括给氧***，所述给氧***包括给氧气道，其特征在于：还包括伺服控制***，所述伺服控制***包括获取模块、计算模块和流量调节模块，
获取模块，用于获取判断使用者处于呼气时相或者吸气时相的数据信息，并将检测数据信息发送至计算模块；
计算模块，用于根据获取的检测数据信息进行比对判断，并根据判断结果计算出呼气时相、吸气时相分别对应的最优输出流量，并将计算结果发送至流量控制模块；
流量调节模块，用户根据获取的最优输出流量生成流量调节指令，并将流量调节指令发送至给氧***；
所述给氧***根据获取的流量调节指令工作，调整给氧气道的流量输出。
2.根据权利要求1所述的双流量经鼻高流量给氧呼吸机，其特征在于：所述获取模块包括设置于氧气道中的流量传感器和/或压力传感器。
3.根据权利要求1所述的双流量经鼻高流量给氧呼吸机，其特征在于：所述计算模块中写入通过卷积神经网络模型训练好的最优流量输出模型，所述最优流量输出模以检测数据信息作为输入，以最优输出流量作为输出。
4.根据权利要求3所述的双流量经鼻高流量给氧呼吸机，其特征在于：还包括云端服务器，所述云端服务器与获取模块据连接，并将获取的检测数据信息发送至云端服务器，所述云端服务器将接收的检测数据信息分发给卷积神经网络模型进行训练，并将训练得到更新的最优输出流量模型下发至计算模块。
5.一种双流量经鼻高流量给氧呼吸机的控制方法，其特征在于：控制权利要求1-4中任意一项所述的双流量经鼻高流量给氧呼吸机，
获取双流量经鼻高流量给氧呼吸机的给氧气道内的检测数据信息；
根据获取的检测数据信息进行比对判断，判断用户处于吸气时相或者呼气时相，根据判断结果计算出吸气时相、呼气时相时分别所对应的最优输出流量；
根据最优输出流量生成流量调节指令，给氧***根据获取的流量调节指令工作，调整给氧气道的调整至最优输出流量。
6.根据权利要求5所述的双流量经鼻高流量给氧呼吸机的控制方法，其特征在于：所述氧气道的检测数据信息包括获取氧气道内的流量信息和/或氧气道内的压力信息。
7.根据权利要求5所述的双流量经鼻高流量给氧呼吸机的控制方法，其特征在于：调整给氧气道的调整至最优输出流量时，使用者处于吸气时相气时、不同时间内给氧气道内的流量保持一致，使用者处于呼气时相时、不同时间内给氧气道内的流量保持一致。
8.根据权利要求5或7所述的双流量经鼻高流量给氧呼吸机的控制方法，其特征在于：调整给氧气道的调整至最优输出流量时，使用者处于呼气时相时的流量低于处于呼气时相时的流量。
9.根据权利要求5所述的双流量经鼻高流量给氧呼吸机的控制方法，其特征在于：构建以检测数据信息作为输入，以最优输出流量为输出的最优流量输出模型，预先多次获取的检测数据信息和最优输出流量，使用神经网络模型进行训练，训练后得到最优流量输出模型。
10.根据权利要求9所述的双流量经鼻高流量给氧呼吸机的控制方法，其特征在于：将每次的判断结果和流量调节指令发送至云端服务器，云端服务器将接收的检测数据信息分发给卷积神经网络模型进行训练，并定期将跟新的流量调节控制模型下发至流量调节模块。
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