JP3860803B2 - 人工呼吸器用のガス供給サーボ機構の制御装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人工呼吸器に用いられるガス供給サーボ機構の制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
患者が自発呼吸を行う場合における吸気期間の人工呼吸器のガス供給サーボ機構（以下単にサーボ機構と称する）の制御方法として、プロポーショナルアシストベンチレーション法（比例支援換気法、Proportional Assist Ventilation、略称ＰＡＶ法）がある。
【０００３】
図２４は、従来技術の人工呼吸器１と患者２とを含む全体の系５を示すブロック線図である。ＰＡＶ法を実現する人工呼吸器１は、サーボ機構３と、サーボ機構３を制御する制御装置４とを含む。制御装置４は、支援ガスの流量を検出して、その検出した流量に基づいて、サーボ機構３の吐出圧力を決定する。
【０００４】
制御装置４は、流量ゲインＫｆａを支援ガスの流量Ｆに乗算した第１演算値（Ｋｆａ・Ｆ）と、体積ゲインＫｖａを患者の肺内に供給される支援ガスの体積Ｖに乗算した第２演算値（Ｋｖａ・Ｆ／ｓ）とを求め、第１演算値および第２演算値を加算して目標圧力Ｐｉｎを演算する。なお、流量ゲインＫｆａは、推定した気道抵抗＾Ｒにアシスト率αを乗算した値であり、体積ゲインＫｖｇは、推定した肺のエラスタンス＾Ｅにアシスト率αを乗算した値である。なお＾Ｒ＝Ｒでかつ＾Ｅ＝Ｅである場合のアシスト率αをＡとする。
【０００５】
制御装置４は、演算した目標圧力Ｐｉｎをサーボ機構３に与える。目標圧力Ｐｉｎが与えられたサーボ機構３は、目標圧力Ｐｉｎに基づいて、支援圧力Ｐｖｅｎｔで支援ガスを吐出する。流量ゲインＫｆａおよび体積ゲインＫｖａが適切に設定されることによって、サーボ機構３は、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを比例増幅した支援圧力Ｐｖｅｎｔを与える（たとえば特許文献１参照）。
【０００６】
図２５は、従来技術の全体の系５における自発呼吸時の換気量Ｖｍｕｓとアシスト呼吸時の換気量Ｖａｓｔとの関係を示すグラフである。上述したように＾Ｒ＝Ｒでかつ＾Ｅ＝Ｅである場合のアシスト率αをＡとすると、支援圧力Ｐｖｅｎｔは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの時間変化に応じて、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの１／（１−Ａ）倍の増幅率で増幅される。これによって人工呼吸器によるアシスト呼吸時の換気量Ｖａｓｔは、自発呼吸時の換気量Ｖｍｕｓの１／（１−Ａ）倍に増幅される。
【０００７】
また上述した従来技術では、患者の気道抵抗＾Ｒおよび肺のエラスタンス＾Ｅを精度よく決定したうえで、流量ゲインＫｆａおよび体積ゲインＫｆｇを決定する必要がある。そこで他の従来の技術として患者の気道抵抗Ｒおよび肺のエラスタンスＥを決定する方法が開示されている（たとえば特許文献２）。
【０００８】
【特許文献１】
特許公報２７１４２８８号明細書
【特許文献２】
特表平１１−５０２７５５号公報
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
従来技術の全体の系５は、支援圧力Ｐｖｅｎｔと自発呼吸圧力Ｐｍｕｓとを加算した圧力（Ｐｖｅｎｔ＋Ｐｍｕｓ）で、支援ガスを患者に供給する。したがって正帰還機構を含んでいる。この正帰還機構によって、全体の系が不安定となるおそれがあり、ランナウェイと称されるオーバーアシストを生じる場合がある。
【００１０】
たとえばランナウェイは、流量ゲインＫｆａおよび体積ゲインＫｖａが適切でない場合、サーボ機構３に遅れがある場合、患者の状態が変動した場合、その他の外乱が与えられた場合などに生じやすい。ランナウェイが生じると、支援ガスの流量は、発散して収束することなく増幅する。これによって患者の肺や気道を破壊するおそれがあり、従来技術では強制的にアシストを停止せざるを得ない場合がある。
【００１１】
ランナウェイが生じやすい原因は、従来技術の全体の系５の安定余裕が小さく、過渡応答が不安定となりやすいからである。全体の系５の安定余裕が小さいと、全体の系が少し変動しただけでも、安定限界を超えてしまい、ランナウェイが生じる可能性がある。また全体の系５が不安定にならないように、流量ゲインＫｆａおよび体積ゲインＫｖａを設定する必要があり、ゲイン選択の自由度が低く、また適切なゲインを調整するのが困難となるという問題がある。
【００１２】
したがって本発明の目的は、人工呼吸器と患者とを含む全体の形における安定余裕を大きくすることができる人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置を提供することである。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の本発明は、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対応する目標圧力Ｐｉｎに基づいて、酸素を含む支援ガスを、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対応した支援圧力Ｐｖｅｎｔで、患者の気道に供給する圧力支援式人工呼吸器のガス供給サーボ機構を制御する制御装置であって、
患者の気道に供給された支援ガスの流量Ｆを検出する流量検出手段と、
患者の呼吸器官をモデル化した呼吸器官モデルを有し、支援圧力Ｐｖｅｎｔで支援ガスを供給した場合に、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量＾Ｆを推定する流量推定手段と、
前記検出された流量Ｆと前記推定された流量＾Ｆとの流量偏差ΔＦを演算する偏差演算手段と、
前記流量偏差ΔＦに基づいて前記目標圧力Ｐｉｎを演算し、その目標圧力Ｐｉｎを前記サーボ機構に与える制御量演算手段とを含み、
前記流量推定手段は、前記制御量演算手段によって演算される目標圧力Ｐｉｎに基づいて、患者の気道内の圧力＾Ｐａｗを演算する気道圧力演算器をさらに有し、
前記呼吸器官モデルは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓが存在しない場合に、肺の弾性復元力によって生じる肺胞圧力＾Ｐａｌｖを、気道圧力演算器で演算した気道内の圧力＾Ｐａｗから減算する比較器と、
比較器によって減算される減算値を、予め設定される推定気道抵抗＾Ｒで除算して、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量＾Ｆを推定する推定流量演算器と、
支援ガス供給開始時刻から推定流量演算器で演算される支援ガスの流量＾Ｆを順次積算して、支援ガス供給開始時刻から患者の気道に供給されるべき支援ガスの体積＾Ｖを演算する支援ガス体積演算器と、
前記演算した支援ガスの体積＾Ｖに、予め設定される肺の推定エラスタンス＾Ｅを乗算して肺胞圧力＾Ｐａｌｖを演算し、減算器に与える肺胞圧力演算器とを備えることを特徴とする人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置である。
【００２０】
請求項１記載の本発明に従えば、流量検出手段で支援ガスの流量Ｆを検出するとともに、流量推定手段で流量推定手段によって支援ガスの流量＾Ｆを推定する。検出した支援ガスの流量Ｆは、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓによって変化するが、推定した支援ガスの流量＾Ｆは、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの影響を受けない。したがって偏差演算手段で検出した支援ガスの流量Ｆと推定した支援ガスの流量＾Ｆとの流量偏差ΔＦを求めることによって、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに関する情報を取得することができる。
【００２１】
制御量演算手段では、この流量偏差ΔＦに基づいて、サーボ機構を制御するための目標圧力Ｐｉｎを演算する。したがって目標圧力Ｐｉｎもまた、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対応した圧力となる。このように演算した目標圧力Ｐｉｎをサーボ機構に与えることによって、逐次変化する自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対応した支援圧力Ｐｖｅｎｔで、支援ガスを患者の気道に供給することができる。
【００２２】
さらに制御量演算手段が、前記流量偏差ΔＦに基づいて、目標圧力Ｐｉｎを演算することによって、検出した支援ガスの流量Ｆのみに基づいて目標圧力Ｐｉｎを演算する従来技術に比べて、患者と人工呼吸器とを含む全体の系を正帰還構成になりにくくすることができ、全体の系の安定限界に対する余裕を大きくすることができる。これによって外乱が生じる場合、サーボ機構に時間遅れがある場合、正確に患者の呼吸器官モデルを設定できない場合、患者の状態が変化する場合などであっても、ランナウェイを生じにくくすることができる。これによって患者の負担を低減することができる。
また気道圧力演算器によって演算される目標圧力Ｐｉｎに基づいて、患者の気道内の圧力＾Ｐａｗを演算し、その気道内の圧力＾Ｐａｗから支援ガスの流量＾Ｆを推定する。具体的には、各演算器および比較器によって、支援ガスの流量＾Ｆは、気道内の圧力＾Ｐａｗから肺胞圧力Ｐａｌｖを減算し、その減算値を推定気道抵抗＾Ｒで除算して求める。また肺胞圧力Ｐａｌｖは、演算される支援ガスの流量＾Ｆを積算して支援ガスの体積＾Ｖを求め、支援ガスの体積＾Ｖに、推定エラスタンス＾Ｅを乗算して求める。これによって患者の呼吸器官のモデルを実現することができる。
たとえば｜＾Ｒ・ｓ＋＾Ｅ｜＜｜Ｒ・ｓ＋Ｅ｜と設定されるかぎり、患者とサーボ機構と制御装置とを含む全体の系を、必ず負帰還機構に構成することができる。これによって安定限界に対する余裕を大きくすることができる。なお上式において＾Ｒは推定気道抵抗、＾Ｅは推定エラスタンス、Ｒは実際の患者の気道抵抗、Ｅは、実際の患者の肺のエラスタンス、ｓはラプラス演算子を表わす。
【００２３】
また請求項２記載の本発明は、前記流量推定手段は、前記サーボ機構をモデル化したサーボ機構モデルを有し、前記サーボ機構に目標圧力Ｐｉｎが与えられてから、サーボ機構が支援圧力Ｐｖｅｎｔで支援ガスを供給するまでの時間特性に基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量＾Ｆを推定することを特徴とする。
【００２４】
請求項２記載の本発明に従えば、サーボ機構の時間特性に応じて支援ガスの流量＾Ｆを演算する。たとえば流量推定工程では、むだ時間要素を考慮したサーボ機構の伝達関数に基づいて支援ガスの流量＾Ｆを演算する。これによってより精度よく支援ガスの流量＾Ｆを算出することができる。また患者が支援ガスを吸引する吸気期間と、サーボ機構が支援ガスを患者の気道に供給する供給期間とがずれることを防止することができる。いわゆる非同期状態を防ぐことができる。これによって患者の呼吸動作における負担をさらに低減することができる。
【００２５】
また請求項３記載の本発明は、前記流量推定手段は、流量検出手段をモデル化した検出手段モデルを有し、患者の気道に供給された支援ガスの流量Ｆを検出してから、検出手段が検出結果を出力するまでの時間特性に基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量＾Ｆを推定することを特徴とする。
【００２６】
請求項３記載の本発明に従えば、検出手段の時間特性に応じて支援ガスの流量＾Ｆを演算する。たとえば流量推定工程では、むだ時間要素を考慮した検出手段の伝達関数に基づいて支援ガスの流量＾Ｆを演算する。これによってより精度よく支援ガスの流量＾Ｆを算出することができる。また検出手段の検出遅れに起因して生じる非同期状態を防ぐことができる。これによって患者の呼吸動作における負担をさらに低減することができる。
【００２７】
また請求項４記載の本発明は、前記制御量演算手段は、予め設定される流量ゲインＫＦＧを前記流量偏差ΔＦに乗算した第１演算値と、予め設定される体積ゲインＫＶＧを前記流量偏差ΔＦの積分値に乗算した第２演算値とを求め、
第１演算値および第２演算値を加算して目標圧力Ｐｉｎを演算することを特徴とする。
【００２８】
請求項４記載の本発明に従えば、流量偏差ΔＦは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓによって生じる流量変化量である。流量偏差ΔＦを前述するように演算することによって、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対応した目標圧力Ｐｉｎを演算することができる。この場合、流量ゲインＫＦＧおよび体積ゲインＫＶＧを適切に設定することによって、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに比例増幅した圧力で支援ガスを患者の気道に供給することができる。
【００２９】
たとえば、患者の呼吸器官モデルを精度よく求めることができた場合、流量ゲインＫＦＧを患者の気道抵抗ＲよりもＢ倍大きく、かつ体積ゲインＫＶＧを肺のエラスタンスＥよりもＢ倍大きく設定することによって、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの（１＋Ｂ）倍の圧力で支援ガスを患者の気道に供給することができる。
【００３０】
さらに請求項１の本発明に示すように、全体の系の安定性を向上することができるので、ゲインの選択の自由度を大きくすることができ、適切なゲインを選択することができる。たとえば流量ゲインＫＦＧは、ＰＩ制御における比例ゲインに相当する。したがって流量ゲインＫＦＧを調整することで、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対する速応性を向上することができる。また体積ゲインＫＶＧは、ＰＩ制御における積分ゲインに相当する。したがって体積ゲインＫＦＧを調整することで、目標圧力Ｐｉｎの定常ゲインを調整することができる。
【００３５】
また請求項５記載の本発明は、前記推定気道抵抗＾Ｒは、支援ガスの流量にかかわらず一定に設定される第１抵抗係数と、前記推定流量演算器で演算される支援ガスの流量＾Ｆに基づく第２抵抗係数とを加算した値であり、
前記推定エラスタンス＾Ｅは、前記支援ガス体積演算器で演算される支援ガス体積＾Ｖに基づく値であることを特徴とする。
【００３６】
請求項５記載の本発明に従えば、推定気道抵抗＾Ｒとして、第１抵抗係数と第２抵抗係数とを加算した値に設定される。また推定エラスタンス＾Ｅとして、支援ガス体積＾Ｖに基づいて設定される。これによって流量推定手段が有する呼吸器官モデルで、実際の患者の呼吸器管をより精度よく実現することができる。これによって自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに精度よく対応した目標圧力Ｐｉｎを演算することができる。
【００３７】
推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンスは、患者の呼吸器官に関する各係数を表わす変数に設定される。たとえば推定気道抵抗＾Ｒは、乱流抵抗を考慮したRoehlの一般式に基づいて決定される。また推定エラスタンス＾Ｅは、その逆数であるコンプライアンスの飽和特性およびヒステリシス特性に基づいて決定される。
【００３８】
また請求項６記載の本発明は、前記推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅの少なくとも一方を、患者の気道に供給された支援ガスの流量Ｆおよび外部から入力される入力値のいずれかに基づいて、変更する変更手段をさらに含むことを特徴とする。
【００３９】
請求項６記載の本発明に従えば、前記推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅは、制御中に変更可能に設定されることで、利便性を向上することができる。たとえば患者の状態、サーボ機構の種類などに応じて、推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅを変更することで、患者の呼吸器系のモデルを実際の気道抵抗および肺のエラスタンスの変化に追従させることができる。
【００４５】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施の一形態の人工呼吸器１７と患者１８を示すブロック図である。人工呼吸器１７は、人工呼吸器のガス供給サーボ機構（以下単にサーボ機構と称する）２０と、サーボ機構２０を制御する制御装置２１とを含む。サーボ機構２０は、酸素を含む支援ガス１６を患者の気道１５に供給する。支援ガス１６はたとえば適切に加圧した大気中の空気である。またサーボ機構２０は、たとえばポンプなどのガス供給手段を制御し、ガス供給手段が吐出する支援ガスの圧力を制御可能である。
【００４６】
患者１８が自発呼吸を行う場合において、吸気期間のサーボ機構２０の制御方法として、プロポーショナルアシストベンチレーション法（比例支援換気法、
Proportional Assist Ventilation、略称ＰＡＶ法）がある。本発明の制御装置２１は、ＰＡＶ法の本来の目的に従ってサーボ機構２０を制御する。サーボ機構２０は、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに比例する支援圧力Ｐｖｅｎｔで、支援ガス１６を患者の気道１５に供給する。自発呼吸圧力Ｐｍｕｓは、横隔膜などの呼吸筋の動作によって生じる肺の外部から作用する圧力である。また本実施の形態において支援圧力Ｐｖｅｎｔは、サーボ機構２０の吐出圧力とほぼ等しいとする。
【００４７】
ＰＡＶ法に従って制御されるサーボ機構２０は、患者１８が支援ガス１６を強く吸引すればするほど、より高い圧力で支援ガス１６を患者に供給する。また患者１８の吸引力が弱くなるにつれて、供給する支援ガス１６の圧力を低くし、患者が支援ガスの吸引を終えるとともに支援ガス１６の供給を停止する。
【００４８】
このようにサーボ機構２０を制御することによって、患者１８の呼吸努力に応じた圧力で支援ガス１６を供給することができ、呼吸動作における患者１８の負担を低減することができる。
【００４９】
制御装置２１は、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対応する目標圧力Ｐｉｎを演算し、目標圧力Ｐｉｎをサーボ機構２０に与える。目標圧力Ｐｉｎが与えられたサーボ機構２０は、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対応した支援圧力Ｐｖｅｎｔで、支援ガス１６を患者の気道１５に供給する。
【００５０】
なお、本発明の実施の形態において、「(ｓ)」が付される記号は、ラプラス領域における伝達関数であることを示し、「（ｊω）」が付される記号は、周波数伝達関数であることを示す。また「＾」が付される値は、実際の値ではなく推測値または演算値であることを示し、「ｓ」は、ラプラス演算子を示す。
【００５１】
制御装置２１は、流量検出手段５０と、流量推定手段５１と、偏差演算手段５２と、制御量演算手段５３とを含む。流量検出手段５０は、実際に患者の気道１５に供給された支援ガス１６の流量Ｆを検出する。以下、流量検出手段５０によって検出される流量を検出流量Ｆと称する場合がある。検出流量Ｆは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓが加わった状態での呼吸器系の流量となる。
【００５２】
流量検出手段５０は、吸気管路２５を流れる支援ガス１６の流量を測定する。吸気管路２５は、サーボ機構２０の圧力源から患者の気道に支援ガス１６を導く管路である。たとえば流量検出手段５０は、差圧式流量計によって実現される。流量検出手段５０は、支援ガスの流量Ｆを検出すると、その検出流量Ｆを偏差演算手段５２に与える。
【００５３】
流量推定手段５１は、患者の呼吸器管を模擬してモデル化した呼吸器官モデルであるオブザーバ５４を有する。オブザーバ５４は、制御量演算手段５３によって演算される目標圧力Ｐｉｎに対応する情報に基づいて、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓが存在しない場合に、患者に供給されるであろう支援ガスの流量＾Ｆを演算する。
【００５４】
以下、流量推定手段５１によって推定される流量を推定流量＾Ｆと称する場合がある。推定流量＾Ｆは、支援圧力Ｐｖｅｎｔに相当する、気道圧力の演算値＾Ｐａｗでの呼吸器系の流量となる。流量推定手段５１は、支援ガスの流量＾Ｆを推定すると、その推定流量＾Ｆを偏差演算手段５２に与える。
【００５５】
偏差演算手段５２は、検出流量Ｆから推定流量＾Ｆを減算した値となる流量偏差ΔＦを演算し、演算結果を制御量演算手段５３に与える。制御量演算手段５３は、前記流量偏差ΔＦに、予め設定されるゲインを付与して、支援圧力Ｐｖｅｎｔに関連する目標圧力Ｐｉｎを演算する。
【００５６】
制御量演算手段５３は、演算した目標圧力Ｐｉｎを、流量推定手段５１および、サーボ機構２０にそれぞれ与える。サーボ機構２０は、制御量演算手段５３から与えられる目標圧力Ｐｉｎに基づいた吐出圧力、すなわち支援圧力Ｐｖｅｎｔで、支援ガス１６を患者の気道１５に供給する。また流量推定手段５１は、制御量演算手段５３から与えられる目標圧力Ｐｉｎに基づいて、推定流量＾Ｆを順次演算する。
【００５７】
図２は、本発明の実施の一形態の全体の系１４を具体的に示すブロック線図である。流量推定手段５１は、オブザーバ５４のほかに、遅れ補償部５５をさらに有する。遅れ補償部５５は、たとえばサーボ機構２０の遅れ要素、空気回路の遅れ要素など、全体の系１４を構成する各構成部の一次遅れ要素およびむだ時間要素などの遅れ要素を補償する。本実施の形態では、遅れ補償部５５は、気道圧力演算器５５となる。
【００５８】
気道圧力演算器５５は、目標圧力Ｐｉｎに基づいて、患者の気道圧力＾Ｐａｗを演算する。以下、気道圧力演算器５５によって演算される患者の気道圧力を演算気道圧力＾Ｐａｗと称し、実際の患者の気道圧力を単に気道圧力Ｐａｗと称する場合がある。気道圧力演算器５５は、演算した気道圧力＾Ｐａｗをオブザーバ５４に与える。
【００５９】
オブザーバ５４は、患者の呼吸器官モデルに基づいて、演算気道圧力＾Ｐａｗで支援ガスを患者の気道に供給した場合における、支援ガスの推定流量＾Ｆを推定する。オブザーバ５４は、比較器５６と、推定流量演算器５７と、支援ガス体積演算器５８と、肺胞圧力演算器５９とを有する。
【００６０】
比較器５６は、気道圧力演算器５５から演算気道圧力＾Ｐａｗが与えられるとともに肺胞圧力演算部５９から演算肺胞圧力＾Ｐａｌｖが与えられる。比較器５６は、演算気道圧力＾Ｐａｗから演算肺胞圧力＾Ｐａｌｖを減算し、その値を推定流量演算器５７に与える。演算肺胞圧力＾Ｐａｌｖについては、後述する。
【００６１】
推定流量演算器５７は、比較器５６によって減算される減算値を、予め設定される推定気道抵抗＾Ｒで除算して、その除算値を推定流量＾Ｆとして演算する。
【００６２】
推定気道抵抗＾Ｒは、患者の気道抵抗を推定した値であり、たとえば医療関係者によって予め設定される。また推定気道抵抗＾Ｒは、測定機器によって検出される検出値によって予め設定されていてもよい。また後述するように、本発明の全体の系１４では、推測気道抵抗＾Ｒは、実際の患者の気道抵抗Ｒに対して正確に一致させなくてもよい。
【００６３】
支援ガス体積演算器５８は、支援ガス供給開始時刻から推定流量演算器５７で演算される推定流量＾Ｆを順次積算し、その積算値を支援ガスの体積＾Ｖとして演算する。支援ガス体積演算器５８は、いわゆる積分器となる。以下、支援ガス体積演算器５８によって演算される支援ガスの体積を演算体積＾Ｖと称し、実際の支援ガスの体積Ｖと区別する場合がある。
【００６４】
肺胞圧力演算器５９は、前記演算体積＾Ｖに、予め設定される肺の推定エラスタンス＾Ｅを乗算し、その乗算値を前記演算肺胞圧力＾Ｐａｌｖとして演算する。肺胞圧力演算器５９は、演算した演算肺胞圧力＾Ｐａｌｖを比較器５６に与える。演算肺胞圧力＾Ｐａｌｖは、肺胞内の圧力を推定した値であり、実際の肺胞圧力Ｐａｌｖと区別して称する場合がある。
【００６５】
肺の推定エラスタンス＾Ｅは、患者の肺のエラスタンスを推定した値であり、たとえば医療関係者によって予め設定される。また推定する肺のエラスタンス＾Ｅは、換気力学検査装置などの測定機器によって検出される検出値によって予め設定されていてもよい。また後述するように、本発明の全体の系１４では、肺のエラスタンス＾Ｅは、実際の患者の肺のエラスタンスＥに対して正確に一致させなくてもよい。
【００６６】
支援ガスが気道を流れる場合、支援ガスの流量Ｆにほぼ比例する圧力損失が生じて、気道圧力よりも肺内の圧力は低くなる。気道抵抗Ｒは、この支援ガスの流量Ｆと圧力損失との関係を表わす。支援ガスの流量Ｆに気道抵抗Ｒを乗算した値（Ｆ・Ｒ）は、気道の抵抗に起因する損失圧力となる。たとえば一般的な気道抵抗Ｒは、５〜３０（ｃｍＨ２０）／（リットル／秒）、である。ただし気道抵抗Ｒは、患者の状態によって大きく変動する。
【００６７】
また支援ガスが肺内に供給される場合、肺内に供給された支援ガスの体積Ｖの増加にほぼ比例して肺胞内圧力Ｐａｌｖが増加する。肺のエラスタンスＥは、この支援ガスの体積Ｖと肺胞内圧力Ｐａｌｖとの関係を表わす。支援ガスの体積Ｖに肺のエラスタンスを乗算した値（Ｖ・Ｅ）は、肺胞内圧力Ｐａｌｖとなる。この肺胞内圧力Ｐａｌｖは、支援ガスの流入に反抗する圧力となる。たとえば一般的な肺のエラスタンスＥは、１／２０〜１／５０（ミリリットル）／（ｃｍＨ２Ｏ）である。ただし肺のエラスタンスＥは、患者の状態によって大きく変動する。
【００６８】
このような呼吸器管の特性に基づいて、オブザーバ５４が有する呼吸器官モデルが設定される。オブザーバ５４が有する呼吸器官モデルは、以下の関係に設定される。
【００６９】
【数１】
【００７０】
すなわちオブザーバ５４が有する呼吸器官モデルは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓがゼロとした場合の患者の呼吸器官のモデルである。このモデルでは、演算気道圧力＾Ｐａｗから演算肺胞圧力＾Ｐａｌｖを減算した値は、推定流量＾Ｆに推定気道抵抗＾Ｒを乗算した値と等しい。また推定流量＾Ｆを支援ガス供給開始時刻から積分した値が演算体積＾Ｖと等しい。また演算肺胞圧力＾Ｐａｌｖは、肺の推定エラスタンス＾Ｅに演算体積＾Ｖを乗算した値と等しい。
【００７１】
したがって演算気道圧力＾Ｐａｗを入力値とし、推定流量＾Ｆを出力値とした場合には、オブザーバ５４の伝達関数は、次式によって表わされる。
【００７２】
【数２】
【００７３】
ここで、＾Ｒは、推定気道抵抗を示し、＾Ｅは、肺の推定エラスタンスを示す。また他の式についても、上式に示す記号について同様の意味を表わす。このようなオブザーバ５４が有する呼吸器官モデルは、実施の一例であって、患者の呼吸器官をモデル化した他のモデルであってもよい。
【００７４】
制御量演算手段５３は、偏差演算手段５２によって演算される流量偏差ΔＦに予め設定される係数である流量ゲインＫＦＧを乗算した第１演算値（ＫＦＧ・ΔＦ）と、支援ガス供給開始時刻から流量偏差ΔＦを積分演算した値に予め設定される係数である体積ゲインＫＶＧを乗算した第２演算値（ＫＶＧ・ΔＦ／ｓ）とを求め、第１演算値および第２演算値を加算して支援圧力Ｐｖｅｎｔに関連する目標圧力Ｐｉｎを演算する。流量偏差ΔＦを入力値とし、目標圧力Ｐｉｎを出力値とした場合には、制御量演算手段５３の伝達関数は、次式によって表わされる。
【００７５】
【数３】
【００７６】
ここで、ＫＦＧは、流量ゲインを示し、ＫＶＧは、体積ゲインを示す。また他の式についても、上式に示す記号について同様の意味を表わす。たとえば流量ゲインＫＦＧは、推定した気道抵抗＾Ｒに予め定める流量増幅ゲインβＦＧを乗算した値に設定され、体積ゲインＫＶＧは、推定した肺のエラスタンス＾Ｅに予め定める体積増幅ゲインを乗算した値に設定される。なお、前記流量増幅ゲインβＦＧと、体積増幅ゲインβＶＧとを同じ値に設定した場合には、それらを単に増幅ゲインβと称する。さらに＾Ｒ＝Ｒでかつ＾Ｅ＝Ｅである場合の増幅ゲインβをＢとする。
【００７７】
上述した流量推定手段５１、偏差演算手段５２、制御量演算手段５３は理解を容易にするために、個別に説明したが、等価変換されて整理されてもよい。また流量推定手段５１、偏差演算手段５２および制御量演算手段５３は、数値演算可能なコンピュータが、予め定める動作プログラムを実行することによって実現されてもよい。
【００７８】
本発明の実施の一形態では、サーボ機構２０の伝達関数は、むだ時間要素を含んでいる。図２には、サーボ機構２０の伝達関数のうち、むだ時間要素を除いた伝達関数Ｇｃ(ｓ)と、むだ時間要素の伝達関数ｅ−τ・ｓとを個別に図示する。すなわち目標圧力Ｐｉｎを入力値とし、吐出圧力Ｐｖｅｎｔを出力値とした場合には、サーボ機構２０の伝達関数は、次式によって表わされる。
Ｇｃ(ｓ)・ｅ−τ・ｓ …（６）
【００７９】
ここでＧｃ(ｓ)は、むだ時間要素を除いたサーボ機構２０の伝達関数を示す。またｅは、自然対数を示し、τは、目標圧力Ｐｉｎが与えられてからサーボ機構２０が支援圧力Ｐｖｅｎｔの調整を開始するまでに要するむだ時間を示す。また他の式についても、上式に示す記号について同様の意味を表わす。
【００８０】
また実際の患者の呼吸器管においては、支援圧力Ｐｖｅｎｔの他に自発呼吸圧力Ｐｍｕｓが与えられることが、オブザーバ５４の呼吸器官モデルと異なる。なお、本発明の実施の形態においては、吸気管路での圧力損失が小さいとして、サーボ機構２０の吐出圧力となる支援圧力Ｐｖｅｎｔと、実際の患者の気道圧力Ｐａｗとが等しいとする。
【００８１】
図３は、本発明の全体の系１４における自発呼吸時の換気量Ｖｍｕｓとアシスト呼吸時の換気量Ｖａｓｔとの関係を示すグラフである。支援圧力Ｐｖｅｎｔは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの時間変化に応じて、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの（１＋Ｂ）倍の増幅率で増幅される。換気量は、支援ガスが肺に流れた体積と等しい。ここで、Ｂは、上述したように＾Ｒ＝Ｒでかつ＾Ｅ＝Ｅ出ある場合の増幅ゲインβを示す。本実施の形態の人工呼吸器１７によるアシスト呼吸時の換気量Ｖａｓｔは、自発呼吸時の換気量Ｖｍｕｓの（１＋Ｂ）倍に増幅される。
【００８２】
患者の状態が呼気期間から吸気期間に切換ると、患者は横隔膜などの呼吸筋を動作させる。これによって自発呼吸時の換気量Ｖｍｕｓおよび自発呼吸圧力Ｐｍｕｓは、時間経過とともに徐々に増大し、あるピーク値Ｐ１に達すると徐々に減少する。そして患者の状態が吸気期間から呼気期間に切換る。
【００８３】
通常、吸気期間において自発呼吸時の患者の換気量Ｖｍｕｓおよび自発呼吸圧力Ｐｍｕｓは、時間に対する波形として、まず穏やかな漸増カーブを描き、次に極大値から急速な減少カーブを描く。ただし患者の状態によって、患者の換気量Ｖｍｕｓおよび自発呼吸圧力Ｐｍｕｓは、大幅に変動しそのピーク値Ｐ１および吸気期間Ｗ１が変動する。
【００８４】
制御装置２１に制御されるサーボ機構２０は、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに予め定める増幅ゲインβに基づいて比例増幅した気道圧力Ｐａｗとなるように、支援圧力Ｐｖｅｎｔで支援ガスを吐出する。たとえば、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓのピーク値Ｐ１が小さく、吸気期間Ｗ１が短い場合には、気道圧力Ｐａｗのピーク値Ｐ２が小さく、支援ガスが供給される期間Ｗ２が短くなるように、支援圧力Ｐｖｅｎｔが制御される。同様に、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓのピーク値Ｐ１が大きく、吸気期間Ｗ１が長い場合には、気道圧力Ｐａｗのピーク値Ｐ２が大きく、支援ガスが供給される期間Ｗ２が長くなるように、支援圧力Ｐｖｅｎｔが制御される。
【００８５】
以上のように本実施の形態の制御装置２１によれば、流量偏差ΔＦに基づいて、支援圧力Ｐｖｅｎｔを決定する。検出流量Ｆは、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓによって変化するが、推定流量＾Ｆは、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの影響を受けない。したがって流量偏差ΔＦは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの変化を抽出した値となる。すなわち検出が通常困難な自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを推測することができ、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを外乱とみなした場合の外乱オブザーバとして構成することができる。
【００８６】
このように、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに関係する流量偏差ΔＦに応じて目標圧力Ｐｉｎを演算することによって、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓにほぼリアルタイムで追従する支援圧力Ｐｖｅｎｔで、支援ガスを患者に供給することができる。
【００８７】
図４は、図２の本発明の全体の系１４を等価変換して整理して示すブロック線図である。本発明の全体の系１４は、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを入力値とし、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓと支援圧力Ｐｖｅｎｔとの加算値を出力値とすると、その伝達関数は、次式によって表わされる。
【００８８】
【数４】
【００８９】
ここで、各記号については、上述する記号にそれぞれ対応する。
Ｇｃ（ｓ）＝１、＾Ｒ＝Ｒ、＾Ｅ＝Ｅ、ＫＦＧ＝＾Ｒ・Ｂ、ＫＶＧ＝＾Ｅ・Ｂとすると、本発明の全体の系１４では、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓと支援圧力Ｐｖｅｎｔとを加算した圧力（Ｐｍｕｓ＋Ｐｖｅｎｔ）が、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの（１＋Ｂ）倍に増幅される。すなわち正確に気道抵抗ＲおよびエラスタンスＥを正確に推定可能な場合には、Ｂが０より大きい限り、必ず増幅することができる。
【００９０】
図５は、図２４に示す従来技術の全体の系５を等価変換して示すブロック線図である。従来技術の全体の系５は、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを入力値とし、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓと支援圧力Ｐｖｅｎｔとの加算値を出力値とすると、その伝達関数は、次式によって表わされる。
【００９１】
【数５】
【００９２】
ここで各記号は、上述する記号にそれぞれ対応する。
Ｇｃ（ｓ）＝１、＾Ｒ＝Ｒ、＾Ｅ＝Ｅ、Ｋｆａ＝＾Ｒ・Ａ、Ｋｖａ＝＾Ｅ・Ａ、とすると、従来技術の全体の系５では、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓと支援圧力Ｐｖｅｎｔとを加算した圧力（Ｐｍｕｓ＋Ｐｖｅｎｔ）が、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの１／（１−Ａ）倍に増幅される。この場合、Ａ＜０またはＡ＞１となると、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを増幅することができない。
【００９３】
上述したように本発明の全体の系１４では、Ｂが０よりも大きい限り増幅することができるが、従来技術の全体の系５では、Ａが０＜Ａ＜１となる必要がある。したがって本発明の全体の系１４は、ゲイン選択の自由度を高くすることができる。
【００９４】
なお、推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅが、実際の気道抵抗Ｒおよび実際のエラスタンスＥに対して、全く同一の値にすることは不可能であり、一般的には、これらの値にずれがある場合（＾Ｒ≠Ｒ、＾Ｅ≠Ｅ）が通常である。さらに人工呼吸器１７を実現するサーボ機構には、何らかの遅れが存在するのが通常である場合（Ｇｃ（ｓ）≠１）であり、このような一般的な場合については後述する。
【００９５】
従来技術および本発明の全体の系５，１４において、患者の状態の変化、各パラメータの設定誤差、外乱などの要因によっては、その過渡応答が不安定となる場合がある。この場合、過度の圧力の支援ガスが患者に供給されてランナウェイを生じる場合がある。
【００９６】
しかしながら本発明の全体の系１４では、後述するように、従来技術の全体の系５に比べて、安定となる余裕度が高い。したがって患者の状態変化が生じても、各パラメータの設定誤差があっても、ゲインを大きく設定しても、外乱などが作用しても、ランナウェイを生じにくくすることができる。
【００９７】
図６は、モデルの安定度を説明するためのグラフである。全体の系において、安定度余裕、すなわち不安定状態になりにくさについて判定するために、ナイキスト線図が用いられる。
【００９８】
たとえば全体の系における安定余裕の判定方法の一つとして、一巡伝達関数のベクトル軌跡４７と安定限界点Ｌとが最も近接する距離∇Ｍに基づいて安定余裕を判定方法がある。この距離∇Ｍは、モジュラスマージン∇Ｍと称される。モジュラスマージン∇Ｍは、一巡伝達関数がＧＯＬ(ｊω)で表わされる場合、次式によって表わされる。なお、モジュラスマージン∇Ｍが大きければ大きいほど、全体の系は不安定になりにくいと判定される。
∇Ｍ＝｜１＋ＧＯＬ(ｊω)｜ｍｉｎ …（９）
【００９９】
従来技術の全体の系５におけるモジュラスマージン∇Ｍｙは、（１）式から、次式によって表わされる。
【０１００】
【数６】
【０１０１】
また本発明の実施の一形態の全体の系１４におけるモジュラスマージン∇Ｍｋは、（８）式から、次式によって表わされる。
【０１０２】
【数７】
【０１０３】
ただし、（１０）式および（１１）式は、比較を容易にするために、Ｋｆａ＝＾Ｒ・α、Ｋｖａ＝＾Ｅ・α、ＫＦＧ＝＾Ｒ・β、ＫＶＧ＝＾Ｅ・βとする。
【０１０４】
また呼吸器系の推定誤差が本発明の場合と従来の場合とで同一であり、かつ＾Ｒ／Ｒ＝＾Ｅ／Ｅ＝ａとして仮定すると、モジュラスマージン∇Ｍは、次式で表わせる。
【０１０５】
【数８】
【０１０６】
ここでａは、推定値と実際の値とのずれを示し、αおよびβは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対して、支援圧力Ｐｖｅｎｔを増幅する増幅率に関係する値である。
【０１０７】
サーボ機構２０の伝達関数Ｇｃ（ｊω）は、一般的に一次遅れ要素とむだ時間要素とを含む。すなわちサーボ機構２０の伝達関数Ｇｃ（ｊω）を次式に示す。
【０１０８】
【数９】
【０１０９】
ここでＴｃは、サーボ機構２０の時定数である。またｅは、自然対数を示し、τは、サーボ機構２０のむだ時間を示す。このような伝達関数をサーボ機構２０が有する場合における、全体の系のナイキスト線図を以下に示す。
【０１１０】
図７は、ａ＜１である場合の本発明の全体の系１４のナイキスト線図を示す。また図８は、ａ＜１である場合の従来技術の全体の系５のナイキスト線図を示す。
【０１１１】
（１２）式から、従来技術の全体の系５の場合、α・ａは、０＜α・ａ＜１となる必要がある。この場合には、一巡伝達関数のベクトル軌跡は、正帰還構成（ポジティブフィードバック）のサーボ機構２０の伝達関数−Ｇｃ（ｊω）の要素を有する。これによって図８に示すように、角周波数ωがゼロの状態から角周波数ωが増加するにつれて、実軸の負の領域から原点Ｏに向かうように描かれる。したがって従来の全体の系５のベクトル軌跡は、角周波数ωがゼロのときに安定限界点Ｌに最も近接する。これによって全体の系５が安定であったとしてもモジュラスマージン∇Ｍｙは小さく、アシスト率αを大きくすると不安定になりやすい。
【０１１２】
（１３）式から、本発明の全体の系１４の場合、ａ＜１であるならば、一巡伝達関数のベクトル軌跡は、負帰還構成（ネガティブフィードバック）のサーボ機構２０の伝達関数Ｇｃ（ｊω）の要素を有する。したがって図７に示すように、角周波数ωがゼロの状態から角周波数ωが増加するにつれて、実軸の正の領域から原点Ｏに向かうように描かれる。したがって本発明の全体の系１４は、角周波数ωが０よりも進んだときに安定限界点Ｌに最も近接する。これによって従来の全体の系５に比べて、本発明の全体の系１４のモジュラスマージン∇Ｍｋは大きくなる。したがって増幅ゲインβを大きくしたとしても不安定になりにくい。また具体的に述べれば、｜＾Ｒ・ｓ＋＾Ｅ｜＜｜Ｒ・ｓ＋Ｅ｜と設定できる限り、必ず負帰還機構に構成することができる。
【０１１３】
たとえば図７に示すβ＝９の本発明の全体の系１４のベクトル軌跡４８と、図８に示すα＝０．９の従来技術の全体の系５のベクトル軌跡４９とは、同じ増幅率に設定した場合を示す。図７および図８からも明らかのように、本発明の全体の系１４のほうが、従来技術の全体の系５に比べてモジュラスマージン∇Ｍが大きく、安定余裕が大きいことが分かる。
【０１１４】
図９は、ａ＞１である場合の本発明の全体の系１４のナイキスト線図を示す。また図１０は、ａ＞１である場合の従来技術の全体の系５のナイキスト線図を示す。本発明の全体の系１４は、ａ＞１となる場合には、正帰還構成の伝達関数Ｇｃ（ｊω）の要素を有する。このような場合であっても、（１２）式および（１３）式から、本発明の全体の系１４のモジュラスマージン∇Ｍｋは、従来技術の全体の系のモジュラスマージン∇Ｍｙよりも大きい。
【０１１５】
たとえば図９に示すβ＝５の本発明の全体の系１４のベクトル軌跡１４８と、図１０に示すα＝０．８３３３の従来技術の系５のベクトル軌跡１４９とは、同じ増幅率に設定した場合を示す。図９および図１０からも明らかのように、ａ＞１であっても、本発明の全体の系１４のほうが従来技術の全体の系５に比べてモジュラスマージン∇Ｍが大きく、安定余裕が大きいことが分かる。
【０１１６】
以上のように、本発明の実施の形態の全体の系１４では、安定余裕を向上することができ、不安定となりにくくすることができる。すなわち各パラメータの設定誤差、患者の状態変化、外乱などによって、制御装置２１が模擬した全体の系１４に対して、実際の全体の系が異なる場合であっても、正帰還構成になりにくく、ランナウェイを防止することができる。これによって患者の負担をさらに低減したサーボ機構の制御方法を実現することができる。
【０１１７】
さらに推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅが、実際の気道抵抗ＲおよびエラスタンスＥに対して少々ずれた場合であっても、上述したように全体の系の安定余裕が大きいので、全体の系１４が不安定となることが防がれ、増幅ゲインβを調整することで、支援圧力Ｐｖｅｎｔを増幅することができる。特に上述したようにａ＜１すなわち、＾Ｒ＜Ｒ、＾Ｅ＜Ｅとなることによって、必ず負帰還のフィードバック構成となり、安定余裕をより大きく設定することができる。したがって医師などが患者の状態を確認して、＾Ｒ＜Ｒ、＾Ｅ＜Ｅとなる推定気道抵抗＾Ｒと推定エラスタンス＾Ｅを設定することによって、正確な気道抵抗ＲおよびエラスタンスＥを求めなくても、ランナウェイが生じる可能性が小さくなり、サーボ機構を制御することができる。
【０１１８】
たとえば現実に起こりうる例として、患者の気道に痰が詰まった場合、一般的に想定する気道抵抗Ｒに比べ、実際の気道抵抗Ｒは大きくなる。このような場合は、本発明の全体の系は、＾Ｒに対してＲが大きくなるので、より安定側に推移することになる。
【０１１９】
また、本発明の実施の形態では、流量偏差ΔＦに応じて目標圧力Ｐｉｎを演算することによって、ほぼリアルタイムの自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに基づいて、支援圧力Ｐｖｅｎｔが決定される。したがって、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓが逐次その波形のパターン、ピーク値および発生期間が変化したとしても、そのときの自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに基づいた支援圧力Ｐｖｅｎｔを与えることができる。
【０１２０】
これによって自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに比例増幅した支援圧力Ｐｖｅｎｔの支援ガスを患者の気道に供給するという圧力支援式人工呼吸器の本来の目的をより確実に実現することができる。またサーボ機構から患者を離脱させていく経過処置を好適に実現することができる。
【０１２１】
図１１は、気道圧力演算器５５を示すブロック線図である。たとえば気道圧力演算器５５は、サーボ機構２０を模擬してモデル化したサーボ機構モデルを有する。この場合、気道圧力演算器５５は、目標圧力Ｐｉｎが与えられると、サーボ機構２０が吐出するであろう吐出圧力、すなわち支援圧力Ｐｖｅｎｔを演算する。具体的には、気道圧力演算器５５に設定される伝達関数Ｇｐ(ｓ)が、サーボ機構２０の過渡特性を模擬した伝達関数Ｇｃ(ｓ)・ｅ−τ・ｓに設定される。
【０１２２】
このように気道圧力演算器５５の伝達関数Ｇｐ（ｓ）が設定されることによって、サーボ機構２０の過渡特性に起因して時間経過とともに変化する演算気道圧力＾Ｐａｗを演算することができる。
【０１２３】
気道圧力演算器５５は、演算した演算気道圧力＾Ｐａｗを、オブザーバ５４に与える。また気道圧力演算器５５は、吸気管路の管路抵抗、制御装置のサンプリング時間、圧力の伝播遅れなどを考慮することによって、気道圧力＾Ｐａｗをさらに正確に推定することができる。
【０１２４】
図１２は、制御量演算手段５３を示すブロック線図である。制御量演算手段５３は、体積演算器６４と、流量演算器６５と、体積ゲイン乗算器６６と、流量ゲイン乗算器６７と、第１加算器６８と、第２加算器６９とを含む。
【０１２５】
体積演算器６４は、支援ガス供給開始時刻から流量偏差ΔＦを順次積算した値に推定エラスタンス＾Ｅを乗算した体積演算値（＾Ｅ・ΔＦ／ｓ）を演算する。体積ゲイン乗算器６６は、前記体積演算値に予め定める体積増幅ゲインβＶＧを乗算し、その値を第１加算器６８に与える。
【０１２６】
また流量演算器６５は、偏差演算手段５２によって演算される流量偏差ΔＦに、推定気道抵抗＾Ｒを乗算した流量演算値（ΔＦ・＾Ｒ）を演算する。流量ゲイン乗算器６７は、前記流量演算値に予め定める流量ゲインβＦＧを乗算し、その値を第１加算器６８に与える。第１加算器６８は、流量ゲイン乗算器６７から与えられる演算値と、体積ゲイン乗算器６６から与えられる演算値とを加算し、目標圧力Ｐｉｎとして、サーボ機構２０に与える。これによって体積増幅ゲインβＶＧおよび流量増幅ゲインβＦＧをそれぞれ個別に設定することができ、利便性を向上することができる。
【０１２７】
また図１２に示すように、流量演算器６４および体積演算器６５は、演算結果を第２加算器６９にそれぞれ与える。第２加算器６９は、流量演算器６４の演算結果と体積演算器６５の演算結果を加算し、自発呼吸圧力＾Ｐｍｕｓとして演算することができる。なお、体積増幅ゲインβＶＧおよび流量増幅ゲインβＦＧが等しい値βとなる場合、演算した自発呼吸圧力＾Ｐｍｕｓに対して（１＋β）倍に増幅した目標圧力Ｐｉｎを演算することができる。
【０１２８】
また制御装置２１は、表示手段６３を有していてもよい。表示手段６３は、自発呼吸圧力推定器６１の第２加算器６９が演算した自発呼吸圧力＾Ｐｍｕｓを取得し、取得した自発呼吸圧力＾Ｐｍｕｓを表示することができる。これによって医師などは、無侵襲で患者の呼吸の強さである自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを確認することができる。
【０１２９】
図１３は、本発明の実施の一形態の全体の系１４のシミュレーション結果である。図１３には、制御装置２１が、図１１および図１２に示す構成を有する場合のシミュレーション結果である。また、推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅが、実際の気道抵抗Ｒおよび実際のエラスタンスＥに対してずれがある場合（＾Ｒ≠Ｒ、＾Ｅ≠Ｅ）で、かつサーボ機構２０の伝達関数が、一次遅れ要素とむだ時間要素とを含む場合（Ｇｃ（ｓ）・ｅ−τ・ｓ≠１）について示す。
【０１３０】
【表１】
【０１３１】
表１には、図１３の全体の系の各パラメータの設定値を示す。シミュレーションでは、模擬的に自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを設定し、その設定される自発呼吸圧力Ｐｍｕｓが与えられる場合における、支援ガスの検出流量Ｆ、支援ガスの検出体積Ｖ、推定自発呼吸圧力＾Ｐｍｕｓ、支援圧力Ｐｖｅｎｔの時間応答を求めている。
【０１３２】
図１４は、従来技術の全体の系５のシミュレーション結果である。図１４は、図１３と対応するように各パラメータが設定される。すなわち流量ゲインＫｆａが＾Ｒ・αに設定され、体積ゲインＫｖａが＾Ｅ・αに設定され、増幅率が１０倍に設定される。また他のパラメータについては、図１３と同様である。
【０１３３】
図１４に示すように、従来技術の全体の系５では、速応性が悪い結果として、患者の吸気期間が終了する吸気終了時刻Ｔ１で、支援ガスの流量Ｆがゼロとならず、図１４（２）にＦ１で示す流量の支援ガスが患者の気道に供給されてしまう。すなわち、患者の状態が、吸気状態から呼気状態に切換った後も、支援ガスを患者に供給することになり、いわゆる非同期状態となる。非同期状態となると、患者の負担が大きくなる。
【０１３４】
また図１４（１）および図１４（４）に示すように、全体の系５の速応性の不足によって、支援圧力Ｐｖｅｎｔが自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対して比例した波形とならず、これによっても患者の負担が大きくなる。
【０１３５】
これに対して、本発明の全体の系１４は、サーボ機構２０の過渡特性に応じて支援圧力Ｐｖｅｎｔが設定されるので、図１３（２）に示すように、吸気終了時刻Ｔ１で、支援ガスの検出流量Ｆがゼロとなる。すなわち本発明の全体の系１４では、非同期状態が生じる可能性を小さくする設定、または調整が可能であり、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに応じた吸気期間でのみ、支援ガスを供給することができる。
【０１３６】
また図１３（１）および図１３（５）に示すように、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに比例した支援圧力Ｐｖｅｎｔを与えることができる。本発明の全体の系１４では、増幅ゲインβを増大させても、非同期状態となることがない。また推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅが、実際の推定気道抵抗ＲおよびエラスタンスＥに対して誤差がある場合であっても、非同期状態となることがない。このように非同期状態となることを防止することによって、患者の負担をさらに低減して、人工呼吸を行うことができる。
【０１３７】
このように非同期状態を解消し、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに比例した支援圧力Ｐｖｅｎｔを与えることができるのは、制御装置２１が、サーボ機構２０および空気回路による圧力伝達の遅れを予測したモデルを内方し、そのモデルに基づいて、流量推定値＾Ｆを推定しているからである。
【０１３８】
図１５は、表１に示すパラメータのうち、増幅ゲインβを１９に変更した場合のシミュレーション結果である。図１５に示すように、増幅ゲインβを極端に大きくした場合、本実施の形態の全体の系１４では、図１５（２）に示すように、支援ガスの流量Ｆが振動的となる場合がある。このように支援圧力Ｐｖｅｎｔが振動的となることは、あまり好ましくない。
【０１３９】
図１６は、図１５に示す状態から流量ゲイン乗算器６７によって流量増幅ゲインβＦＧを流量演算値を５０％に減少させた場合のシミュレーション結果である。支援ガスの流量Ｆが振動的な場合には、流量増幅ゲインβＦＧを減少させて、その値を第１加算器６８に与えることによって、図１６に示すように支援ガスの流量が振動的になることを防止することができる。これによって支援ガスの流量が振動的になることなく、増幅率を増幅させることができる。
【０１４０】
また、流量増幅ゲインβＫＧは、ＰＩ制御における比例ゲインに相当する。したがって流量増幅ゲインβＫＧを調整することで、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対する速応性を向上することができる。また体積増幅ゲインβＶＧは、ＰＩ制御における積分ゲインに相当する。したがって体積増幅ゲインβＶＧを調整することで、目標圧力Ｐｉｎの定常ゲインを調整することができる。
【０１４１】
このように体積増幅ゲインβＶＧおよび流量増幅ゲインβＦＧを調整することによって、定常ゲインと合わせて、速応性および減衰性などの制御特性を向上して目標圧力Ｐｉｎを設定することができる。なお、本発明の全体の系１４は、上述したように、安定性が向上されているので、パラメータ選択の自由度が大きく、増幅ゲインβを増幅したり、体積増幅ゲインβＶＧおよび流量増幅ゲインβＦＧを変更しても、ランナウェイが生じにくく、好適に調整することができる。
【０１４２】
図１７は、人工呼吸器１７の一例を示すブロック図である。制御装置２１は、コンピュータを含む制御装置本体３３と、流量検出手段５０と、入力手段３９と、表示手段４０と、サーボアンプ４８とを含む。また制御装置２１は、気道圧力検出手段６１をさらに含んでいてもよい。
【０１４３】
流量検出手段５０は、サーボ機構２０の吸気管路２５を流れる気体の流量を電気信号に変換し、その電気信号を制御装置本体３３に与える。入力手段３９は、医師および看護士などのサーボ機構２０を管理する管理者からの推定気道抵抗Ｒ＾および推定エラスタンス＾Ｅ、増幅ゲインβ、サーボ機構２０の時定数Ｔｃおよびむだ時間τなどが入力される。入力手段３９は、入力された情報を示す信号を制御装置本体３３に与える。
【０１４４】
表示手段４０は、患者の気道圧力を報知する報知手段である。表示手段４０は、制御装置本体３３から受ける表示指令信号に基づいて、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの時間的変化を示す波形を表示画面に表示する。
【０１４５】
サーボアンプ４８は、制御装置本体３３が演算した目標圧力Ｐｉｎを示す信号をポンプ用アクチュエータ３１に与える。ポンプ用アクチュエータ３１は、目標圧力Ｐｉｎを示す信号に基づいてポンプを制御し、サーボ機構２０の吐出圧力がフィードバック制御される。
【０１４６】
制御装置本体３３は、インターフェース１０１と、演算部１０２と、一時記憶部１０３と、記憶部１０４とを含む。インターフェース１０１は、接続される流量検出手段５０からの信号が入力されて、その信号を演算部１０２に与える。記憶部１０４は、制御装置本体３３が実行すべきプログラムが記憶され、演算部１０２が記憶部１０４に記憶されるプログラムを読み出して実行することによって、前記流量推定手段５１、偏差演算手段５２、制御量演算手段５３を実現することができる。これによって制御装置本体３３は、前述するサーボ機構２０の制御を行うことができる。また記憶部１０４は、コンパクトディスクなどのコンピュータ読取可能な記録媒体であってもよい。
【０１４７】
サーボ機構２０は、制御装置２１によって、吐出する支援ガスの圧力が制御可能なものであり、患者の気道１５に支援ガスを導く吸気管路２５が形成されていれば、特に限定されない。たとえば図１７に示すようにベローズ型ポンプを有する人工呼吸器であってもよい。また配管を介して支援ガスを供給する人工呼吸器であってもよい。
【０１４８】
サーボ機構２０の過渡特性は、患者の状態に比べて大きく変動することがなく、予めその特性を求めることができる。たとえばサーボ機構２０の伝達関数が予め求められて、その伝達関数の要素が前記気道圧力演算器５５に設定される。同様に流量検出手段の検出遅れなども予め求められて、制御装置２１に与えられる。
【０１４９】
図１８は、本発明のさらに他の実施の形態の全体の系１３を示すブロック線図である。図１８に示す全体の系１３は、図２に示す全体の系１４に対して、流量推定手段５１の構成の一部が異なる以外は、同一の構成を有する。したがって同様の構成については、説明を省略し、図２の全体の系１４に対応する符号を付する。
【０１５０】
流量推定手段５１は、検出遅れ演算器６０をさらに有する。検出遅れ演算器６０は、流量検出手段５０を模擬してモデル化した検出手段モデルを有する。この場合、検出遅れ演算器６０は、オブザーバ５４から推定流量＾Ｆが与えられると、流量検出手段５０の検出遅れに基づいた推定流量＾Ｆを演算し、この演算結果を偏差演算手段５２に与える。偏差演算手段５２は、検出遅れ演算器６０が演算した推定流量＾Ｆから、流量検出手段５０によって検出された検出流量を減算して、流量偏差ΔＦを演算する。これによって流量推定手段５１は、患者の気道に供給された支援ガスの流量Ｆを検出してから、検出手段５０が検出結果を出力するまでの時間変化に基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量＾Ｆをさらに精度よく演算することができる。したがって非同期状態をさらに確実に防止することができる。
【０１５１】
図１９は、本発明に関連する実施の形態の全体の系１２を示すブロック線図である。図１９に示す全体の系１２は、図２に示す全体の系１４に対して、流量推定手段５１の構成の一部が異なる以外は、同一の構成を有する。したがって同様の構成については、説明を省略し、図２の全体の系１４に対応する符号を付する。
【０１５２】
流量推定手段５１に換えて、圧力検出手段６１を備えてもよい。圧力検出手段６１は、患者の気道内の圧力である気道圧力Ｐａｗを検出する。そして圧力検出手段６１は、検出した気道圧力Ｐａｗをオブザーバ５４に与える。このようにしても、上述した効果を達成することができる。また気道圧力Ｐａｗを検出することで、サーボ機構２０の遅れの影響を考慮することなく、気道圧力Ｐａｗを取得することができ、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに正確に対応した支援圧力Ｐｖｅｎｔで支援ガスを患者の気道に与えることができる。
【０１５３】
図２０は、本発明のさらに他の実施の形態の全体の系１１を示すブロック線図である。図２０に示す全体の系１１は、図２に示す全体の系１４の気道圧力演算器５５に設定される伝達関数Ｇｐ(ｓ)が、次式で表わされた場合について、等価変換したモデルである。
【０１５４】
【数１０】
【０１５５】
ここで、γは、０＜γ＜１に設定される係数であり、他の記号については、上述する記号にそれぞれ対応する。この伝達関数は、実際の気道抵抗Ｒ、実際の肺エラスタンスＥが既知である場合を示しており、実際の気道抵抗Ｒ、実際の肺エラスタンスＥが不明の場合には、（１５）式は、次式によって代用される。
【０１５６】
【数１１】
【０１５７】
このように気道圧力演算器５５の伝達関数を設定して、図２０に示す全体の系１１に設定することによって、サーボ機構２０のむだ時間要素による遅れを、γ・Ｇｃ（ｓ）・ｅ−τ・ｓの要素によって補償することができ、好適にサーボ機構のむだ時間の遅れを補償することができる。
【０１５８】
このように気道圧力演算器５５は、目標圧力Ｐｉｎに基づいて気道圧力Ｐａｗを推定できればよい。したがって気道圧力演算器５５の伝達関数Ｇｐ(ｓ)が、サーボ機構２０の特性を模擬した伝達関数Ｇｃ(ｓ)以外に設定されていてもよい。
【０１５９】
図２１は、本発明のさらに他の実施の形態の全体の系１０を示すブロック線図である。図２１に示す全体の系１０は、図２に示す全体の系１４に対して、流量推定手段５１に設定される推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅの設定が異なる以外は、同一の構成を有する。したがって同様の構成については、説明を省略し、図２の全体の系１４に対応する符号を付する。
【０１６０】
図２２は、気道抵抗Ｒを説明するためのグラフである。気道内を流れる支援ガスの流れが層流となる場合には、気道圧力Ｐａｗに比例して、その流速が直線的に変化する。しかし実際には、気道は、分岐を繰り返し太さも均一でないので、支援ガスの流れは乱流となる。したがって乱流抵抗を考慮して推定気道抵抗＾Ｒを設定する。
【０１６１】
具体的には、流量推定手段５１に設定される前記推定気道抵抗＾Ｒは、支援ガスの流量にかかわらず一定に設定される第１抵抗係数＾ＲＴと、前記推定流量演算器で演算される支援ガスの流量＾Ｆに基づく第２抵抗係数＾ＫＴとを加算した値である。第１抵抗係数＾ＲＴおよび第２抵抗係数＾ＫＴは、患者の気道抵抗に応じた係数に設定される。また肺のみならず胸郭などを含めた呼吸器官全体の抵抗を、推定気道抵抗＾Ｒとして設定してもよい。他の近似式で表わされる推定気道抵抗＾Ｒによって気道抵抗Ｒを近似してもよい。
【０１６２】
図２３は、肺のコンプライアンスを説明するためのグラフである。流量推定手段５１に設定される推定エラスタンス＾Ｅは、前記支援ガス体積演算器で演算される支援ガス体積＾Ｖに基づく値であり、肺のコンプライアンスＣの逆数となる。コンプライアンスＣは、患者の吸気期間中においては、支援ガスの体積Ｖの増加とともに非線形的に増加し、飽和特性とヒステリシス特性とを有する。
【０１６３】
肺胞圧力演算器５９が、予めコンプライアンスＣと支援ガスの体積との関係を示す情報を予め取得することによって、コンプライアンスが非線形である場合を考慮したであっても、正確に肺胞圧力Ｐａｌｖを演算することができる。
【０１６４】
このようにより非線形となる呼吸器管のモデルをオブザーバが有することによって、より精度よく推定流量＾Ｆを推定することができる。これによって自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを精度よく推定することができるとともに、推定した自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに応じて、支援圧力Ｐｖｅｎｔを決定することができる。
【０１６５】
上述した本発明の実施の形態は、本発明の一例示であって、発明の範囲内において、構成を変更することができる。たとえば上述したブロック線図は、本発明の例示に過ぎず、同様の効果を得ることができるならば、等価変換されてもよい。また検出流量Ｆが与えられたコンピュータが目標圧力Ｐｉｎを演算する場合、各手段がソフトウエアによって実現されてもよい。
【０１６６】
また推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅは、医師が適切に設定してもよいが、予め計測器器によって測定した気道抵抗ＲおよびエラスタンスＥを用いてもよい。また特許文献２に開示される推定方法によって求められる気道抵抗＾Ｒおよびエラスタンス＾Ｅを用いてもよい。
【０１７０】
【発明の効果】
以上のように請求項１記載の本発明によれば、制御量演算手段が自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを表わす値である流量偏差ΔＦに基づいて、目標圧力Ｐｉｎを決定する。したがって自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに比例増幅した支援圧力Ｐｖｅｎｔの支援ガスを患者の気道に供給するという圧力支援式人工呼吸器の本来の目的を確実に実現することができる。
【０１７１】
さらに検出した支援ガスの流量Ｆにゲインを直接付与して圧力情報値を作成する従来技術に比べて、全体の系の安定限界に対する余裕を大きくすることができる。これによってランナウェイが生じにくい系を構成することができる。したがって外乱が生じたり、時間遅れがあったり、患者の呼吸器官の状態が変化したりして、実際の全体の系が変動した場合であっても、正帰還構成になりにくく、ランナウェイを防止することができる。ランナウェイを防止することによって、患者の負担をさらに低減したサーボ機構の制御方法を実現することができる。
また気道圧力演算器によって患者の気道内の圧力＾Ｐａｗを演算することによって、精度よく支援ガスの流量＾Ｆを求めることができる。たとえば気道圧力演算器は、検出流量の検出遅れ、制御装置の演算遅れなどを考慮して気道内の圧力＾Ｐａｗを演算することによって、人工呼吸における非同期状態を防ぐことができる。呼吸器官モデルは、比較器と、推定流量演算器と、支援ガス体積演算器とを有し、推測される患者の気道抵抗＾Ｒおよびエラスタンス＾Ｅが設定される。これによって患者の呼吸器官モデルを模擬してモデル化することができる。
【０１７２】
また請求項２記載の本発明によれば、サーボ機構の時間特性に応じて支援ガスの流量＾Ｆを演算することで、より精度よく支援ガスの流量＾Ｆを演算することができる。また患者が支援ガスを吸引する呼気期間と、サーボ機構が支援ガスを患者の気道に供給する供給期間とがずれることを防止することができる。いわゆる非同期状態を防ぐことができる。これによって患者の呼吸動作における負担をさらに低減することができる。
【０１７３】
また請求項３記載の本発明によれば、検出手段の時間特性に応じて支援ガスの流量＾Ｆを演算する。たとえば流量推定工程では、むだ時間要素を考慮した検出手段の伝達関数に基づいて支援ガスの流量＾Ｆを演算する。これによってより精度よく支援ガスの流量＾Ｆを算出することができる。また検出手段の検出遅れに起因して生じる非同期状態を防ぐことができる。したがって患者の呼吸動作における負担をさらに低減することができる。
【０１７４】
また請求項４記載の本発明によれば、流量偏差ΔＦを前述するように流量ゲインＫＦＧおよび体積ゲインＫＶＧ を付与することによって、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの大きさに比例する支援圧力Ｐｖｅｎｔを与えることができる。これによって自発呼吸圧力の時間変化に応じた支援圧力Ｐｖｅｎｔで支援ガスを患者に供給することができ、患者の負担を低減することができる。
【０１７５】
また各流量ゲインＫＦＧおよび体積ゲインＫＶＧを調整することによって、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対する速応性を向上するとともに、支援圧力Ｐｖｅｎｔが振動的になることを防ぐことができる。
【０１７７】
また請求項５記載の本発明によれば、推定気道抵抗＾Ｒとして第１抵抗係数と第２抵抗係数とを加算した値に設定される。また推定エラスタンス＾Ｅとして前記支援ガス体積演算器で演算される支援ガス体積＾Ｖに基づいて設定される。これによって患者の呼吸器系のモデルを精度よく模擬してモデル化することができ、患者の状態に精度よく対応した支援圧力Ｐｖｅｎｔで支援ガスを供給することができる。これによって患者の負担をさらに低減することができる。
【０１７８】
また請求項６記載の本発明によれば、前記推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅは、制御中に変更可能に設定されることで、利便性を向上することができる。たとえば患者の状態、サーボ機構の種類などに応じて、推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅを変更することで、患者の呼吸器系のモデルを実際の気道抵抗および肺のエラスタンスの変化に追従させることができる。
【０１７９】
またたとえば支援ガスの流量変化が振動的となる場合には、推定気道抵抗Ｒに相当するゲインを減少させることで、支援ガスの流量変化が振動的となることを防止することができる。これによってさらに患者の負担を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態の人工呼吸器１７と患者１８を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の一形態の全体の系１４を具体的に示すブロック線図である。
【図３】本発明の全体の系１４における自発呼吸時の換気量Ｖｍｕｓとアシスト呼吸時の換気量Ｖａｓｔとの関係を示すグラフである。
【図４】図２の本発明の全体の系１４を等価変換して整理して示すブロック線図である。
【図５】図２４に示す従来技術の全体の系５を等価変換して示すブロック線図である。
【図６】モデルの安定度を説明するためのグラフである。
【図７】ａ＜１である場合の本発明の全体の系１４のナイキスト線図を示す。
【図８】ａ＜１である場合の従来技術の全体の系５のナイキスト線図を示す。
【図９】ａ＞１である場合の本発明の全体の系１４のナイキスト線図を示す。
【図１０】ａ＞１である場合の従来技術の全体の系５のナイキスト線図を示す。
【図１１】気道圧力演算器５５を示すブロック線図である。
【図１２】制御量演算手段５３を示すブロック線図である。
【図１３】本発明の実施の一形態の全体の系１４のシミュレーション結果である。
【図１４】従来技術の全体の系４のシミュレーション結果である。
【図１５】表１に示すパラメータのうち、増幅ゲインβを１９に変更した場合のシミュレーション結果である。
【図１６】図１５に示す状態から流量ゲイン乗算器６７によって流量増幅ゲインβＦＧを流量演算値を５０％に減少させた場合のシミュレーション結果である。
【図１７】人工呼吸器１７の一例を示すブロック図である。
【図１８】本発明のさらに他の実施の形態の全体の系１３を示すブロック線図である。
【図１９】 本発明に関連する実施の形態の全体の系１２を示すブロック線図である。
【図２０】本発明のさらに他の実施の形態の全体の系１１を示すブロック線図である。
【図２１】本発明のさらに他の実施の形態の全体の系１０を示すブロック線図である。
【図２２】気道抵抗Ｒを説明するためのグラフである。
【図２３】肺のコンプライアンスを説明するためのグラフである。
【図２４】従来技術の人工呼吸器１と患者２とを含む全体の系５を示すブロック線図である。
【図２５】従来技術の全体の系５における自発呼吸時の換気量Ｖｍｕｓとアシスト呼吸時の換気量Ｖａｓｔとの関係を示すグラフである。
【符号の説明】
１４ 全体の系
１７ 人工呼吸器
２０ ガス供給サーボ機構
２１ 制御装置
５０ 流量検出手段
５１ 流量推定手段
５２ 偏差演算手段
５３ 制御量演算手段
５４ オブザーバ
Ｐｍｕｓ 自発呼吸圧力
Ｐｉｎ 目標圧力
Ｐｖｅｎｔ 支援圧力
Ｆ 実際の支援ガスの流量
＾Ｆ 推定される支援ガスの流量
ΔＦ 流量偏差
【発明の属する技術分野】
本発明は、人工呼吸器に用いられるガス供給サーボ機構の制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
患者が自発呼吸を行う場合における吸気期間の人工呼吸器のガス供給サーボ機構（以下単にサーボ機構と称する）の制御方法として、プロポーショナルアシストベンチレーション法（比例支援換気法、Proportional Assist Ventilation、略称ＰＡＶ法）がある。
【０００３】
図２４は、従来技術の人工呼吸器１と患者２とを含む全体の系５を示すブロック線図である。ＰＡＶ法を実現する人工呼吸器１は、サーボ機構３と、サーボ機構３を制御する制御装置４とを含む。制御装置４は、支援ガスの流量を検出して、その検出した流量に基づいて、サーボ機構３の吐出圧力を決定する。
【０００４】
制御装置４は、流量ゲインＫｆａを支援ガスの流量Ｆに乗算した第１演算値（Ｋｆａ・Ｆ）と、体積ゲインＫｖａを患者の肺内に供給される支援ガスの体積Ｖに乗算した第２演算値（Ｋｖａ・Ｆ／ｓ）とを求め、第１演算値および第２演算値を加算して目標圧力Ｐｉｎを演算する。なお、流量ゲインＫｆａは、推定した気道抵抗＾Ｒにアシスト率αを乗算した値であり、体積ゲインＫｖｇは、推定した肺のエラスタンス＾Ｅにアシスト率αを乗算した値である。なお＾Ｒ＝Ｒでかつ＾Ｅ＝Ｅである場合のアシスト率αをＡとする。
【０００５】
制御装置４は、演算した目標圧力Ｐｉｎをサーボ機構３に与える。目標圧力Ｐｉｎが与えられたサーボ機構３は、目標圧力Ｐｉｎに基づいて、支援圧力Ｐｖｅｎｔで支援ガスを吐出する。流量ゲインＫｆａおよび体積ゲインＫｖａが適切に設定されることによって、サーボ機構３は、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを比例増幅した支援圧力Ｐｖｅｎｔを与える（たとえば特許文献１参照）。
【０００６】
図２５は、従来技術の全体の系５における自発呼吸時の換気量Ｖｍｕｓとアシスト呼吸時の換気量Ｖａｓｔとの関係を示すグラフである。上述したように＾Ｒ＝Ｒでかつ＾Ｅ＝Ｅである場合のアシスト率αをＡとすると、支援圧力Ｐｖｅｎｔは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの時間変化に応じて、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの１／（１−Ａ）倍の増幅率で増幅される。これによって人工呼吸器によるアシスト呼吸時の換気量Ｖａｓｔは、自発呼吸時の換気量Ｖｍｕｓの１／（１−Ａ）倍に増幅される。
【０００７】
また上述した従来技術では、患者の気道抵抗＾Ｒおよび肺のエラスタンス＾Ｅを精度よく決定したうえで、流量ゲインＫｆａおよび体積ゲインＫｆｇを決定する必要がある。そこで他の従来の技術として患者の気道抵抗Ｒおよび肺のエラスタンスＥを決定する方法が開示されている（たとえば特許文献２）。
【０００８】
【特許文献１】
特許公報２７１４２８８号明細書
【特許文献２】
特表平１１−５０２７５５号公報
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
従来技術の全体の系５は、支援圧力Ｐｖｅｎｔと自発呼吸圧力Ｐｍｕｓとを加算した圧力（Ｐｖｅｎｔ＋Ｐｍｕｓ）で、支援ガスを患者に供給する。したがって正帰還機構を含んでいる。この正帰還機構によって、全体の系が不安定となるおそれがあり、ランナウェイと称されるオーバーアシストを生じる場合がある。
【００１０】
たとえばランナウェイは、流量ゲインＫｆａおよび体積ゲインＫｖａが適切でない場合、サーボ機構３に遅れがある場合、患者の状態が変動した場合、その他の外乱が与えられた場合などに生じやすい。ランナウェイが生じると、支援ガスの流量は、発散して収束することなく増幅する。これによって患者の肺や気道を破壊するおそれがあり、従来技術では強制的にアシストを停止せざるを得ない場合がある。
【００１１】
ランナウェイが生じやすい原因は、従来技術の全体の系５の安定余裕が小さく、過渡応答が不安定となりやすいからである。全体の系５の安定余裕が小さいと、全体の系が少し変動しただけでも、安定限界を超えてしまい、ランナウェイが生じる可能性がある。また全体の系５が不安定にならないように、流量ゲインＫｆａおよび体積ゲインＫｖａを設定する必要があり、ゲイン選択の自由度が低く、また適切なゲインを調整するのが困難となるという問題がある。
【００１２】
したがって本発明の目的は、人工呼吸器と患者とを含む全体の形における安定余裕を大きくすることができる人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置を提供することである。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の本発明は、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対応する目標圧力Ｐｉｎに基づいて、酸素を含む支援ガスを、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対応した支援圧力Ｐｖｅｎｔで、患者の気道に供給する圧力支援式人工呼吸器のガス供給サーボ機構を制御する制御装置であって、
患者の気道に供給された支援ガスの流量Ｆを検出する流量検出手段と、
患者の呼吸器官をモデル化した呼吸器官モデルを有し、支援圧力Ｐｖｅｎｔで支援ガスを供給した場合に、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量＾Ｆを推定する流量推定手段と、
前記検出された流量Ｆと前記推定された流量＾Ｆとの流量偏差ΔＦを演算する偏差演算手段と、
前記流量偏差ΔＦに基づいて前記目標圧力Ｐｉｎを演算し、その目標圧力Ｐｉｎを前記サーボ機構に与える制御量演算手段とを含み、
前記流量推定手段は、前記制御量演算手段によって演算される目標圧力Ｐｉｎに基づいて、患者の気道内の圧力＾Ｐａｗを演算する気道圧力演算器をさらに有し、
前記呼吸器官モデルは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓが存在しない場合に、肺の弾性復元力によって生じる肺胞圧力＾Ｐａｌｖを、気道圧力演算器で演算した気道内の圧力＾Ｐａｗから減算する比較器と、
比較器によって減算される減算値を、予め設定される推定気道抵抗＾Ｒで除算して、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量＾Ｆを推定する推定流量演算器と、
支援ガス供給開始時刻から推定流量演算器で演算される支援ガスの流量＾Ｆを順次積算して、支援ガス供給開始時刻から患者の気道に供給されるべき支援ガスの体積＾Ｖを演算する支援ガス体積演算器と、
前記演算した支援ガスの体積＾Ｖに、予め設定される肺の推定エラスタンス＾Ｅを乗算して肺胞圧力＾Ｐａｌｖを演算し、減算器に与える肺胞圧力演算器とを備えることを特徴とする人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置である。
【００２０】
請求項１記載の本発明に従えば、流量検出手段で支援ガスの流量Ｆを検出するとともに、流量推定手段で流量推定手段によって支援ガスの流量＾Ｆを推定する。検出した支援ガスの流量Ｆは、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓによって変化するが、推定した支援ガスの流量＾Ｆは、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの影響を受けない。したがって偏差演算手段で検出した支援ガスの流量Ｆと推定した支援ガスの流量＾Ｆとの流量偏差ΔＦを求めることによって、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに関する情報を取得することができる。
【００２１】
制御量演算手段では、この流量偏差ΔＦに基づいて、サーボ機構を制御するための目標圧力Ｐｉｎを演算する。したがって目標圧力Ｐｉｎもまた、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対応した圧力となる。このように演算した目標圧力Ｐｉｎをサーボ機構に与えることによって、逐次変化する自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対応した支援圧力Ｐｖｅｎｔで、支援ガスを患者の気道に供給することができる。
【００２２】
さらに制御量演算手段が、前記流量偏差ΔＦに基づいて、目標圧力Ｐｉｎを演算することによって、検出した支援ガスの流量Ｆのみに基づいて目標圧力Ｐｉｎを演算する従来技術に比べて、患者と人工呼吸器とを含む全体の系を正帰還構成になりにくくすることができ、全体の系の安定限界に対する余裕を大きくすることができる。これによって外乱が生じる場合、サーボ機構に時間遅れがある場合、正確に患者の呼吸器官モデルを設定できない場合、患者の状態が変化する場合などであっても、ランナウェイを生じにくくすることができる。これによって患者の負担を低減することができる。
また気道圧力演算器によって演算される目標圧力Ｐｉｎに基づいて、患者の気道内の圧力＾Ｐａｗを演算し、その気道内の圧力＾Ｐａｗから支援ガスの流量＾Ｆを推定する。具体的には、各演算器および比較器によって、支援ガスの流量＾Ｆは、気道内の圧力＾Ｐａｗから肺胞圧力Ｐａｌｖを減算し、その減算値を推定気道抵抗＾Ｒで除算して求める。また肺胞圧力Ｐａｌｖは、演算される支援ガスの流量＾Ｆを積算して支援ガスの体積＾Ｖを求め、支援ガスの体積＾Ｖに、推定エラスタンス＾Ｅを乗算して求める。これによって患者の呼吸器官のモデルを実現することができる。
たとえば｜＾Ｒ・ｓ＋＾Ｅ｜＜｜Ｒ・ｓ＋Ｅ｜と設定されるかぎり、患者とサーボ機構と制御装置とを含む全体の系を、必ず負帰還機構に構成することができる。これによって安定限界に対する余裕を大きくすることができる。なお上式において＾Ｒは推定気道抵抗、＾Ｅは推定エラスタンス、Ｒは実際の患者の気道抵抗、Ｅは、実際の患者の肺のエラスタンス、ｓはラプラス演算子を表わす。
【００２３】
また請求項２記載の本発明は、前記流量推定手段は、前記サーボ機構をモデル化したサーボ機構モデルを有し、前記サーボ機構に目標圧力Ｐｉｎが与えられてから、サーボ機構が支援圧力Ｐｖｅｎｔで支援ガスを供給するまでの時間特性に基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量＾Ｆを推定することを特徴とする。
【００２４】
請求項２記載の本発明に従えば、サーボ機構の時間特性に応じて支援ガスの流量＾Ｆを演算する。たとえば流量推定工程では、むだ時間要素を考慮したサーボ機構の伝達関数に基づいて支援ガスの流量＾Ｆを演算する。これによってより精度よく支援ガスの流量＾Ｆを算出することができる。また患者が支援ガスを吸引する吸気期間と、サーボ機構が支援ガスを患者の気道に供給する供給期間とがずれることを防止することができる。いわゆる非同期状態を防ぐことができる。これによって患者の呼吸動作における負担をさらに低減することができる。
【００２５】
また請求項３記載の本発明は、前記流量推定手段は、流量検出手段をモデル化した検出手段モデルを有し、患者の気道に供給された支援ガスの流量Ｆを検出してから、検出手段が検出結果を出力するまでの時間特性に基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量＾Ｆを推定することを特徴とする。
【００２６】
請求項３記載の本発明に従えば、検出手段の時間特性に応じて支援ガスの流量＾Ｆを演算する。たとえば流量推定工程では、むだ時間要素を考慮した検出手段の伝達関数に基づいて支援ガスの流量＾Ｆを演算する。これによってより精度よく支援ガスの流量＾Ｆを算出することができる。また検出手段の検出遅れに起因して生じる非同期状態を防ぐことができる。これによって患者の呼吸動作における負担をさらに低減することができる。
【００２７】
また請求項４記載の本発明は、前記制御量演算手段は、予め設定される流量ゲインＫＦＧを前記流量偏差ΔＦに乗算した第１演算値と、予め設定される体積ゲインＫＶＧを前記流量偏差ΔＦの積分値に乗算した第２演算値とを求め、
第１演算値および第２演算値を加算して目標圧力Ｐｉｎを演算することを特徴とする。
【００２８】
請求項４記載の本発明に従えば、流量偏差ΔＦは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓによって生じる流量変化量である。流量偏差ΔＦを前述するように演算することによって、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対応した目標圧力Ｐｉｎを演算することができる。この場合、流量ゲインＫＦＧおよび体積ゲインＫＶＧを適切に設定することによって、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに比例増幅した圧力で支援ガスを患者の気道に供給することができる。
【００２９】
たとえば、患者の呼吸器官モデルを精度よく求めることができた場合、流量ゲインＫＦＧを患者の気道抵抗ＲよりもＢ倍大きく、かつ体積ゲインＫＶＧを肺のエラスタンスＥよりもＢ倍大きく設定することによって、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの（１＋Ｂ）倍の圧力で支援ガスを患者の気道に供給することができる。
【００３０】
さらに請求項１の本発明に示すように、全体の系の安定性を向上することができるので、ゲインの選択の自由度を大きくすることができ、適切なゲインを選択することができる。たとえば流量ゲインＫＦＧは、ＰＩ制御における比例ゲインに相当する。したがって流量ゲインＫＦＧを調整することで、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対する速応性を向上することができる。また体積ゲインＫＶＧは、ＰＩ制御における積分ゲインに相当する。したがって体積ゲインＫＦＧを調整することで、目標圧力Ｐｉｎの定常ゲインを調整することができる。
【００３５】
また請求項５記載の本発明は、前記推定気道抵抗＾Ｒは、支援ガスの流量にかかわらず一定に設定される第１抵抗係数と、前記推定流量演算器で演算される支援ガスの流量＾Ｆに基づく第２抵抗係数とを加算した値であり、
前記推定エラスタンス＾Ｅは、前記支援ガス体積演算器で演算される支援ガス体積＾Ｖに基づく値であることを特徴とする。
【００３６】
請求項５記載の本発明に従えば、推定気道抵抗＾Ｒとして、第１抵抗係数と第２抵抗係数とを加算した値に設定される。また推定エラスタンス＾Ｅとして、支援ガス体積＾Ｖに基づいて設定される。これによって流量推定手段が有する呼吸器官モデルで、実際の患者の呼吸器管をより精度よく実現することができる。これによって自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに精度よく対応した目標圧力Ｐｉｎを演算することができる。
【００３７】
推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンスは、患者の呼吸器官に関する各係数を表わす変数に設定される。たとえば推定気道抵抗＾Ｒは、乱流抵抗を考慮したRoehlの一般式に基づいて決定される。また推定エラスタンス＾Ｅは、その逆数であるコンプライアンスの飽和特性およびヒステリシス特性に基づいて決定される。
【００３８】
また請求項６記載の本発明は、前記推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅの少なくとも一方を、患者の気道に供給された支援ガスの流量Ｆおよび外部から入力される入力値のいずれかに基づいて、変更する変更手段をさらに含むことを特徴とする。
【００３９】
請求項６記載の本発明に従えば、前記推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅは、制御中に変更可能に設定されることで、利便性を向上することができる。たとえば患者の状態、サーボ機構の種類などに応じて、推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅを変更することで、患者の呼吸器系のモデルを実際の気道抵抗および肺のエラスタンスの変化に追従させることができる。
【００４５】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施の一形態の人工呼吸器１７と患者１８を示すブロック図である。人工呼吸器１７は、人工呼吸器のガス供給サーボ機構（以下単にサーボ機構と称する）２０と、サーボ機構２０を制御する制御装置２１とを含む。サーボ機構２０は、酸素を含む支援ガス１６を患者の気道１５に供給する。支援ガス１６はたとえば適切に加圧した大気中の空気である。またサーボ機構２０は、たとえばポンプなどのガス供給手段を制御し、ガス供給手段が吐出する支援ガスの圧力を制御可能である。
【００４６】
患者１８が自発呼吸を行う場合において、吸気期間のサーボ機構２０の制御方法として、プロポーショナルアシストベンチレーション法（比例支援換気法、
Proportional Assist Ventilation、略称ＰＡＶ法）がある。本発明の制御装置２１は、ＰＡＶ法の本来の目的に従ってサーボ機構２０を制御する。サーボ機構２０は、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに比例する支援圧力Ｐｖｅｎｔで、支援ガス１６を患者の気道１５に供給する。自発呼吸圧力Ｐｍｕｓは、横隔膜などの呼吸筋の動作によって生じる肺の外部から作用する圧力である。また本実施の形態において支援圧力Ｐｖｅｎｔは、サーボ機構２０の吐出圧力とほぼ等しいとする。
【００４７】
ＰＡＶ法に従って制御されるサーボ機構２０は、患者１８が支援ガス１６を強く吸引すればするほど、より高い圧力で支援ガス１６を患者に供給する。また患者１８の吸引力が弱くなるにつれて、供給する支援ガス１６の圧力を低くし、患者が支援ガスの吸引を終えるとともに支援ガス１６の供給を停止する。
【００４８】
このようにサーボ機構２０を制御することによって、患者１８の呼吸努力に応じた圧力で支援ガス１６を供給することができ、呼吸動作における患者１８の負担を低減することができる。
【００４９】
制御装置２１は、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対応する目標圧力Ｐｉｎを演算し、目標圧力Ｐｉｎをサーボ機構２０に与える。目標圧力Ｐｉｎが与えられたサーボ機構２０は、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対応した支援圧力Ｐｖｅｎｔで、支援ガス１６を患者の気道１５に供給する。
【００５０】
なお、本発明の実施の形態において、「(ｓ)」が付される記号は、ラプラス領域における伝達関数であることを示し、「（ｊω）」が付される記号は、周波数伝達関数であることを示す。また「＾」が付される値は、実際の値ではなく推測値または演算値であることを示し、「ｓ」は、ラプラス演算子を示す。
【００５１】
制御装置２１は、流量検出手段５０と、流量推定手段５１と、偏差演算手段５２と、制御量演算手段５３とを含む。流量検出手段５０は、実際に患者の気道１５に供給された支援ガス１６の流量Ｆを検出する。以下、流量検出手段５０によって検出される流量を検出流量Ｆと称する場合がある。検出流量Ｆは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓが加わった状態での呼吸器系の流量となる。
【００５２】
流量検出手段５０は、吸気管路２５を流れる支援ガス１６の流量を測定する。吸気管路２５は、サーボ機構２０の圧力源から患者の気道に支援ガス１６を導く管路である。たとえば流量検出手段５０は、差圧式流量計によって実現される。流量検出手段５０は、支援ガスの流量Ｆを検出すると、その検出流量Ｆを偏差演算手段５２に与える。
【００５３】
流量推定手段５１は、患者の呼吸器管を模擬してモデル化した呼吸器官モデルであるオブザーバ５４を有する。オブザーバ５４は、制御量演算手段５３によって演算される目標圧力Ｐｉｎに対応する情報に基づいて、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓが存在しない場合に、患者に供給されるであろう支援ガスの流量＾Ｆを演算する。
【００５４】
以下、流量推定手段５１によって推定される流量を推定流量＾Ｆと称する場合がある。推定流量＾Ｆは、支援圧力Ｐｖｅｎｔに相当する、気道圧力の演算値＾Ｐａｗでの呼吸器系の流量となる。流量推定手段５１は、支援ガスの流量＾Ｆを推定すると、その推定流量＾Ｆを偏差演算手段５２に与える。
【００５５】
偏差演算手段５２は、検出流量Ｆから推定流量＾Ｆを減算した値となる流量偏差ΔＦを演算し、演算結果を制御量演算手段５３に与える。制御量演算手段５３は、前記流量偏差ΔＦに、予め設定されるゲインを付与して、支援圧力Ｐｖｅｎｔに関連する目標圧力Ｐｉｎを演算する。
【００５６】
制御量演算手段５３は、演算した目標圧力Ｐｉｎを、流量推定手段５１および、サーボ機構２０にそれぞれ与える。サーボ機構２０は、制御量演算手段５３から与えられる目標圧力Ｐｉｎに基づいた吐出圧力、すなわち支援圧力Ｐｖｅｎｔで、支援ガス１６を患者の気道１５に供給する。また流量推定手段５１は、制御量演算手段５３から与えられる目標圧力Ｐｉｎに基づいて、推定流量＾Ｆを順次演算する。
【００５７】
図２は、本発明の実施の一形態の全体の系１４を具体的に示すブロック線図である。流量推定手段５１は、オブザーバ５４のほかに、遅れ補償部５５をさらに有する。遅れ補償部５５は、たとえばサーボ機構２０の遅れ要素、空気回路の遅れ要素など、全体の系１４を構成する各構成部の一次遅れ要素およびむだ時間要素などの遅れ要素を補償する。本実施の形態では、遅れ補償部５５は、気道圧力演算器５５となる。
【００５８】
気道圧力演算器５５は、目標圧力Ｐｉｎに基づいて、患者の気道圧力＾Ｐａｗを演算する。以下、気道圧力演算器５５によって演算される患者の気道圧力を演算気道圧力＾Ｐａｗと称し、実際の患者の気道圧力を単に気道圧力Ｐａｗと称する場合がある。気道圧力演算器５５は、演算した気道圧力＾Ｐａｗをオブザーバ５４に与える。
【００５９】
オブザーバ５４は、患者の呼吸器官モデルに基づいて、演算気道圧力＾Ｐａｗで支援ガスを患者の気道に供給した場合における、支援ガスの推定流量＾Ｆを推定する。オブザーバ５４は、比較器５６と、推定流量演算器５７と、支援ガス体積演算器５８と、肺胞圧力演算器５９とを有する。
【００６０】
比較器５６は、気道圧力演算器５５から演算気道圧力＾Ｐａｗが与えられるとともに肺胞圧力演算部５９から演算肺胞圧力＾Ｐａｌｖが与えられる。比較器５６は、演算気道圧力＾Ｐａｗから演算肺胞圧力＾Ｐａｌｖを減算し、その値を推定流量演算器５７に与える。演算肺胞圧力＾Ｐａｌｖについては、後述する。
【００６１】
推定流量演算器５７は、比較器５６によって減算される減算値を、予め設定される推定気道抵抗＾Ｒで除算して、その除算値を推定流量＾Ｆとして演算する。
【００６２】
推定気道抵抗＾Ｒは、患者の気道抵抗を推定した値であり、たとえば医療関係者によって予め設定される。また推定気道抵抗＾Ｒは、測定機器によって検出される検出値によって予め設定されていてもよい。また後述するように、本発明の全体の系１４では、推測気道抵抗＾Ｒは、実際の患者の気道抵抗Ｒに対して正確に一致させなくてもよい。
【００６３】
支援ガス体積演算器５８は、支援ガス供給開始時刻から推定流量演算器５７で演算される推定流量＾Ｆを順次積算し、その積算値を支援ガスの体積＾Ｖとして演算する。支援ガス体積演算器５８は、いわゆる積分器となる。以下、支援ガス体積演算器５８によって演算される支援ガスの体積を演算体積＾Ｖと称し、実際の支援ガスの体積Ｖと区別する場合がある。
【００６４】
肺胞圧力演算器５９は、前記演算体積＾Ｖに、予め設定される肺の推定エラスタンス＾Ｅを乗算し、その乗算値を前記演算肺胞圧力＾Ｐａｌｖとして演算する。肺胞圧力演算器５９は、演算した演算肺胞圧力＾Ｐａｌｖを比較器５６に与える。演算肺胞圧力＾Ｐａｌｖは、肺胞内の圧力を推定した値であり、実際の肺胞圧力Ｐａｌｖと区別して称する場合がある。
【００６５】
肺の推定エラスタンス＾Ｅは、患者の肺のエラスタンスを推定した値であり、たとえば医療関係者によって予め設定される。また推定する肺のエラスタンス＾Ｅは、換気力学検査装置などの測定機器によって検出される検出値によって予め設定されていてもよい。また後述するように、本発明の全体の系１４では、肺のエラスタンス＾Ｅは、実際の患者の肺のエラスタンスＥに対して正確に一致させなくてもよい。
【００６６】
支援ガスが気道を流れる場合、支援ガスの流量Ｆにほぼ比例する圧力損失が生じて、気道圧力よりも肺内の圧力は低くなる。気道抵抗Ｒは、この支援ガスの流量Ｆと圧力損失との関係を表わす。支援ガスの流量Ｆに気道抵抗Ｒを乗算した値（Ｆ・Ｒ）は、気道の抵抗に起因する損失圧力となる。たとえば一般的な気道抵抗Ｒは、５〜３０（ｃｍＨ２０）／（リットル／秒）、である。ただし気道抵抗Ｒは、患者の状態によって大きく変動する。
【００６７】
また支援ガスが肺内に供給される場合、肺内に供給された支援ガスの体積Ｖの増加にほぼ比例して肺胞内圧力Ｐａｌｖが増加する。肺のエラスタンスＥは、この支援ガスの体積Ｖと肺胞内圧力Ｐａｌｖとの関係を表わす。支援ガスの体積Ｖに肺のエラスタンスを乗算した値（Ｖ・Ｅ）は、肺胞内圧力Ｐａｌｖとなる。この肺胞内圧力Ｐａｌｖは、支援ガスの流入に反抗する圧力となる。たとえば一般的な肺のエラスタンスＥは、１／２０〜１／５０（ミリリットル）／（ｃｍＨ２Ｏ）である。ただし肺のエラスタンスＥは、患者の状態によって大きく変動する。
【００６８】
このような呼吸器管の特性に基づいて、オブザーバ５４が有する呼吸器官モデルが設定される。オブザーバ５４が有する呼吸器官モデルは、以下の関係に設定される。
【００６９】
【数１】
すなわちオブザーバ５４が有する呼吸器官モデルは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓがゼロとした場合の患者の呼吸器官のモデルである。このモデルでは、演算気道圧力＾Ｐａｗから演算肺胞圧力＾Ｐａｌｖを減算した値は、推定流量＾Ｆに推定気道抵抗＾Ｒを乗算した値と等しい。また推定流量＾Ｆを支援ガス供給開始時刻から積分した値が演算体積＾Ｖと等しい。また演算肺胞圧力＾Ｐａｌｖは、肺の推定エラスタンス＾Ｅに演算体積＾Ｖを乗算した値と等しい。
【００７１】
したがって演算気道圧力＾Ｐａｗを入力値とし、推定流量＾Ｆを出力値とした場合には、オブザーバ５４の伝達関数は、次式によって表わされる。
【００７２】
【数２】
ここで、＾Ｒは、推定気道抵抗を示し、＾Ｅは、肺の推定エラスタンスを示す。また他の式についても、上式に示す記号について同様の意味を表わす。このようなオブザーバ５４が有する呼吸器官モデルは、実施の一例であって、患者の呼吸器官をモデル化した他のモデルであってもよい。
【００７４】
制御量演算手段５３は、偏差演算手段５２によって演算される流量偏差ΔＦに予め設定される係数である流量ゲインＫＦＧを乗算した第１演算値（ＫＦＧ・ΔＦ）と、支援ガス供給開始時刻から流量偏差ΔＦを積分演算した値に予め設定される係数である体積ゲインＫＶＧを乗算した第２演算値（ＫＶＧ・ΔＦ／ｓ）とを求め、第１演算値および第２演算値を加算して支援圧力Ｐｖｅｎｔに関連する目標圧力Ｐｉｎを演算する。流量偏差ΔＦを入力値とし、目標圧力Ｐｉｎを出力値とした場合には、制御量演算手段５３の伝達関数は、次式によって表わされる。
【００７５】
【数３】
ここで、ＫＦＧは、流量ゲインを示し、ＫＶＧは、体積ゲインを示す。また他の式についても、上式に示す記号について同様の意味を表わす。たとえば流量ゲインＫＦＧは、推定した気道抵抗＾Ｒに予め定める流量増幅ゲインβＦＧを乗算した値に設定され、体積ゲインＫＶＧは、推定した肺のエラスタンス＾Ｅに予め定める体積増幅ゲインを乗算した値に設定される。なお、前記流量増幅ゲインβＦＧと、体積増幅ゲインβＶＧとを同じ値に設定した場合には、それらを単に増幅ゲインβと称する。さらに＾Ｒ＝Ｒでかつ＾Ｅ＝Ｅである場合の増幅ゲインβをＢとする。
【００７７】
上述した流量推定手段５１、偏差演算手段５２、制御量演算手段５３は理解を容易にするために、個別に説明したが、等価変換されて整理されてもよい。また流量推定手段５１、偏差演算手段５２および制御量演算手段５３は、数値演算可能なコンピュータが、予め定める動作プログラムを実行することによって実現されてもよい。
【００７８】
本発明の実施の一形態では、サーボ機構２０の伝達関数は、むだ時間要素を含んでいる。図２には、サーボ機構２０の伝達関数のうち、むだ時間要素を除いた伝達関数Ｇｃ(ｓ)と、むだ時間要素の伝達関数ｅ−τ・ｓとを個別に図示する。すなわち目標圧力Ｐｉｎを入力値とし、吐出圧力Ｐｖｅｎｔを出力値とした場合には、サーボ機構２０の伝達関数は、次式によって表わされる。
Ｇｃ(ｓ)・ｅ−τ・ｓ …（６）
【００７９】
ここでＧｃ(ｓ)は、むだ時間要素を除いたサーボ機構２０の伝達関数を示す。またｅは、自然対数を示し、τは、目標圧力Ｐｉｎが与えられてからサーボ機構２０が支援圧力Ｐｖｅｎｔの調整を開始するまでに要するむだ時間を示す。また他の式についても、上式に示す記号について同様の意味を表わす。
【００８０】
また実際の患者の呼吸器管においては、支援圧力Ｐｖｅｎｔの他に自発呼吸圧力Ｐｍｕｓが与えられることが、オブザーバ５４の呼吸器官モデルと異なる。なお、本発明の実施の形態においては、吸気管路での圧力損失が小さいとして、サーボ機構２０の吐出圧力となる支援圧力Ｐｖｅｎｔと、実際の患者の気道圧力Ｐａｗとが等しいとする。
【００８１】
図３は、本発明の全体の系１４における自発呼吸時の換気量Ｖｍｕｓとアシスト呼吸時の換気量Ｖａｓｔとの関係を示すグラフである。支援圧力Ｐｖｅｎｔは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの時間変化に応じて、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの（１＋Ｂ）倍の増幅率で増幅される。換気量は、支援ガスが肺に流れた体積と等しい。ここで、Ｂは、上述したように＾Ｒ＝Ｒでかつ＾Ｅ＝Ｅ出ある場合の増幅ゲインβを示す。本実施の形態の人工呼吸器１７によるアシスト呼吸時の換気量Ｖａｓｔは、自発呼吸時の換気量Ｖｍｕｓの（１＋Ｂ）倍に増幅される。
【００８２】
患者の状態が呼気期間から吸気期間に切換ると、患者は横隔膜などの呼吸筋を動作させる。これによって自発呼吸時の換気量Ｖｍｕｓおよび自発呼吸圧力Ｐｍｕｓは、時間経過とともに徐々に増大し、あるピーク値Ｐ１に達すると徐々に減少する。そして患者の状態が吸気期間から呼気期間に切換る。
【００８３】
通常、吸気期間において自発呼吸時の患者の換気量Ｖｍｕｓおよび自発呼吸圧力Ｐｍｕｓは、時間に対する波形として、まず穏やかな漸増カーブを描き、次に極大値から急速な減少カーブを描く。ただし患者の状態によって、患者の換気量Ｖｍｕｓおよび自発呼吸圧力Ｐｍｕｓは、大幅に変動しそのピーク値Ｐ１および吸気期間Ｗ１が変動する。
【００８４】
制御装置２１に制御されるサーボ機構２０は、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに予め定める増幅ゲインβに基づいて比例増幅した気道圧力Ｐａｗとなるように、支援圧力Ｐｖｅｎｔで支援ガスを吐出する。たとえば、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓのピーク値Ｐ１が小さく、吸気期間Ｗ１が短い場合には、気道圧力Ｐａｗのピーク値Ｐ２が小さく、支援ガスが供給される期間Ｗ２が短くなるように、支援圧力Ｐｖｅｎｔが制御される。同様に、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓのピーク値Ｐ１が大きく、吸気期間Ｗ１が長い場合には、気道圧力Ｐａｗのピーク値Ｐ２が大きく、支援ガスが供給される期間Ｗ２が長くなるように、支援圧力Ｐｖｅｎｔが制御される。
【００８５】
以上のように本実施の形態の制御装置２１によれば、流量偏差ΔＦに基づいて、支援圧力Ｐｖｅｎｔを決定する。検出流量Ｆは、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓによって変化するが、推定流量＾Ｆは、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの影響を受けない。したがって流量偏差ΔＦは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの変化を抽出した値となる。すなわち検出が通常困難な自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを推測することができ、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを外乱とみなした場合の外乱オブザーバとして構成することができる。
【００８６】
このように、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに関係する流量偏差ΔＦに応じて目標圧力Ｐｉｎを演算することによって、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓにほぼリアルタイムで追従する支援圧力Ｐｖｅｎｔで、支援ガスを患者に供給することができる。
【００８７】
図４は、図２の本発明の全体の系１４を等価変換して整理して示すブロック線図である。本発明の全体の系１４は、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを入力値とし、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓと支援圧力Ｐｖｅｎｔとの加算値を出力値とすると、その伝達関数は、次式によって表わされる。
【００８８】
【数４】
ここで、各記号については、上述する記号にそれぞれ対応する。
Ｇｃ（ｓ）＝１、＾Ｒ＝Ｒ、＾Ｅ＝Ｅ、ＫＦＧ＝＾Ｒ・Ｂ、ＫＶＧ＝＾Ｅ・Ｂとすると、本発明の全体の系１４では、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓと支援圧力Ｐｖｅｎｔとを加算した圧力（Ｐｍｕｓ＋Ｐｖｅｎｔ）が、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの（１＋Ｂ）倍に増幅される。すなわち正確に気道抵抗ＲおよびエラスタンスＥを正確に推定可能な場合には、Ｂが０より大きい限り、必ず増幅することができる。
【００９０】
図５は、図２４に示す従来技術の全体の系５を等価変換して示すブロック線図である。従来技術の全体の系５は、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを入力値とし、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓと支援圧力Ｐｖｅｎｔとの加算値を出力値とすると、その伝達関数は、次式によって表わされる。
【００９１】
【数５】
ここで各記号は、上述する記号にそれぞれ対応する。
Ｇｃ（ｓ）＝１、＾Ｒ＝Ｒ、＾Ｅ＝Ｅ、Ｋｆａ＝＾Ｒ・Ａ、Ｋｖａ＝＾Ｅ・Ａ、とすると、従来技術の全体の系５では、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓと支援圧力Ｐｖｅｎｔとを加算した圧力（Ｐｍｕｓ＋Ｐｖｅｎｔ）が、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの１／（１−Ａ）倍に増幅される。この場合、Ａ＜０またはＡ＞１となると、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを増幅することができない。
【００９３】
上述したように本発明の全体の系１４では、Ｂが０よりも大きい限り増幅することができるが、従来技術の全体の系５では、Ａが０＜Ａ＜１となる必要がある。したがって本発明の全体の系１４は、ゲイン選択の自由度を高くすることができる。
【００９４】
なお、推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅが、実際の気道抵抗Ｒおよび実際のエラスタンスＥに対して、全く同一の値にすることは不可能であり、一般的には、これらの値にずれがある場合（＾Ｒ≠Ｒ、＾Ｅ≠Ｅ）が通常である。さらに人工呼吸器１７を実現するサーボ機構には、何らかの遅れが存在するのが通常である場合（Ｇｃ（ｓ）≠１）であり、このような一般的な場合については後述する。
【００９５】
従来技術および本発明の全体の系５，１４において、患者の状態の変化、各パラメータの設定誤差、外乱などの要因によっては、その過渡応答が不安定となる場合がある。この場合、過度の圧力の支援ガスが患者に供給されてランナウェイを生じる場合がある。
【００９６】
しかしながら本発明の全体の系１４では、後述するように、従来技術の全体の系５に比べて、安定となる余裕度が高い。したがって患者の状態変化が生じても、各パラメータの設定誤差があっても、ゲインを大きく設定しても、外乱などが作用しても、ランナウェイを生じにくくすることができる。
【００９７】
図６は、モデルの安定度を説明するためのグラフである。全体の系において、安定度余裕、すなわち不安定状態になりにくさについて判定するために、ナイキスト線図が用いられる。
【００９８】
たとえば全体の系における安定余裕の判定方法の一つとして、一巡伝達関数のベクトル軌跡４７と安定限界点Ｌとが最も近接する距離∇Ｍに基づいて安定余裕を判定方法がある。この距離∇Ｍは、モジュラスマージン∇Ｍと称される。モジュラスマージン∇Ｍは、一巡伝達関数がＧＯＬ(ｊω)で表わされる場合、次式によって表わされる。なお、モジュラスマージン∇Ｍが大きければ大きいほど、全体の系は不安定になりにくいと判定される。
∇Ｍ＝｜１＋ＧＯＬ(ｊω)｜ｍｉｎ …（９）
【００９９】
従来技術の全体の系５におけるモジュラスマージン∇Ｍｙは、（１）式から、次式によって表わされる。
【０１００】
【数６】
また本発明の実施の一形態の全体の系１４におけるモジュラスマージン∇Ｍｋは、（８）式から、次式によって表わされる。
【０１０２】
【数７】
ただし、（１０）式および（１１）式は、比較を容易にするために、Ｋｆａ＝＾Ｒ・α、Ｋｖａ＝＾Ｅ・α、ＫＦＧ＝＾Ｒ・β、ＫＶＧ＝＾Ｅ・βとする。
【０１０４】
また呼吸器系の推定誤差が本発明の場合と従来の場合とで同一であり、かつ＾Ｒ／Ｒ＝＾Ｅ／Ｅ＝ａとして仮定すると、モジュラスマージン∇Ｍは、次式で表わせる。
【０１０５】
【数８】
ここでａは、推定値と実際の値とのずれを示し、αおよびβは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対して、支援圧力Ｐｖｅｎｔを増幅する増幅率に関係する値である。
【０１０７】
サーボ機構２０の伝達関数Ｇｃ（ｊω）は、一般的に一次遅れ要素とむだ時間要素とを含む。すなわちサーボ機構２０の伝達関数Ｇｃ（ｊω）を次式に示す。
【０１０８】
【数９】
ここでＴｃは、サーボ機構２０の時定数である。またｅは、自然対数を示し、τは、サーボ機構２０のむだ時間を示す。このような伝達関数をサーボ機構２０が有する場合における、全体の系のナイキスト線図を以下に示す。
【０１１０】
図７は、ａ＜１である場合の本発明の全体の系１４のナイキスト線図を示す。また図８は、ａ＜１である場合の従来技術の全体の系５のナイキスト線図を示す。
【０１１１】
（１２）式から、従来技術の全体の系５の場合、α・ａは、０＜α・ａ＜１となる必要がある。この場合には、一巡伝達関数のベクトル軌跡は、正帰還構成（ポジティブフィードバック）のサーボ機構２０の伝達関数−Ｇｃ（ｊω）の要素を有する。これによって図８に示すように、角周波数ωがゼロの状態から角周波数ωが増加するにつれて、実軸の負の領域から原点Ｏに向かうように描かれる。したがって従来の全体の系５のベクトル軌跡は、角周波数ωがゼロのときに安定限界点Ｌに最も近接する。これによって全体の系５が安定であったとしてもモジュラスマージン∇Ｍｙは小さく、アシスト率αを大きくすると不安定になりやすい。
【０１１２】
（１３）式から、本発明の全体の系１４の場合、ａ＜１であるならば、一巡伝達関数のベクトル軌跡は、負帰還構成（ネガティブフィードバック）のサーボ機構２０の伝達関数Ｇｃ（ｊω）の要素を有する。したがって図７に示すように、角周波数ωがゼロの状態から角周波数ωが増加するにつれて、実軸の正の領域から原点Ｏに向かうように描かれる。したがって本発明の全体の系１４は、角周波数ωが０よりも進んだときに安定限界点Ｌに最も近接する。これによって従来の全体の系５に比べて、本発明の全体の系１４のモジュラスマージン∇Ｍｋは大きくなる。したがって増幅ゲインβを大きくしたとしても不安定になりにくい。また具体的に述べれば、｜＾Ｒ・ｓ＋＾Ｅ｜＜｜Ｒ・ｓ＋Ｅ｜と設定できる限り、必ず負帰還機構に構成することができる。
【０１１３】
たとえば図７に示すβ＝９の本発明の全体の系１４のベクトル軌跡４８と、図８に示すα＝０．９の従来技術の全体の系５のベクトル軌跡４９とは、同じ増幅率に設定した場合を示す。図７および図８からも明らかのように、本発明の全体の系１４のほうが、従来技術の全体の系５に比べてモジュラスマージン∇Ｍが大きく、安定余裕が大きいことが分かる。
【０１１４】
図９は、ａ＞１である場合の本発明の全体の系１４のナイキスト線図を示す。また図１０は、ａ＞１である場合の従来技術の全体の系５のナイキスト線図を示す。本発明の全体の系１４は、ａ＞１となる場合には、正帰還構成の伝達関数Ｇｃ（ｊω）の要素を有する。このような場合であっても、（１２）式および（１３）式から、本発明の全体の系１４のモジュラスマージン∇Ｍｋは、従来技術の全体の系のモジュラスマージン∇Ｍｙよりも大きい。
【０１１５】
たとえば図９に示すβ＝５の本発明の全体の系１４のベクトル軌跡１４８と、図１０に示すα＝０．８３３３の従来技術の系５のベクトル軌跡１４９とは、同じ増幅率に設定した場合を示す。図９および図１０からも明らかのように、ａ＞１であっても、本発明の全体の系１４のほうが従来技術の全体の系５に比べてモジュラスマージン∇Ｍが大きく、安定余裕が大きいことが分かる。
【０１１６】
以上のように、本発明の実施の形態の全体の系１４では、安定余裕を向上することができ、不安定となりにくくすることができる。すなわち各パラメータの設定誤差、患者の状態変化、外乱などによって、制御装置２１が模擬した全体の系１４に対して、実際の全体の系が異なる場合であっても、正帰還構成になりにくく、ランナウェイを防止することができる。これによって患者の負担をさらに低減したサーボ機構の制御方法を実現することができる。
【０１１７】
さらに推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅが、実際の気道抵抗ＲおよびエラスタンスＥに対して少々ずれた場合であっても、上述したように全体の系の安定余裕が大きいので、全体の系１４が不安定となることが防がれ、増幅ゲインβを調整することで、支援圧力Ｐｖｅｎｔを増幅することができる。特に上述したようにａ＜１すなわち、＾Ｒ＜Ｒ、＾Ｅ＜Ｅとなることによって、必ず負帰還のフィードバック構成となり、安定余裕をより大きく設定することができる。したがって医師などが患者の状態を確認して、＾Ｒ＜Ｒ、＾Ｅ＜Ｅとなる推定気道抵抗＾Ｒと推定エラスタンス＾Ｅを設定することによって、正確な気道抵抗ＲおよびエラスタンスＥを求めなくても、ランナウェイが生じる可能性が小さくなり、サーボ機構を制御することができる。
【０１１８】
たとえば現実に起こりうる例として、患者の気道に痰が詰まった場合、一般的に想定する気道抵抗Ｒに比べ、実際の気道抵抗Ｒは大きくなる。このような場合は、本発明の全体の系は、＾Ｒに対してＲが大きくなるので、より安定側に推移することになる。
【０１１９】
また、本発明の実施の形態では、流量偏差ΔＦに応じて目標圧力Ｐｉｎを演算することによって、ほぼリアルタイムの自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに基づいて、支援圧力Ｐｖｅｎｔが決定される。したがって、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓが逐次その波形のパターン、ピーク値および発生期間が変化したとしても、そのときの自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに基づいた支援圧力Ｐｖｅｎｔを与えることができる。
【０１２０】
これによって自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに比例増幅した支援圧力Ｐｖｅｎｔの支援ガスを患者の気道に供給するという圧力支援式人工呼吸器の本来の目的をより確実に実現することができる。またサーボ機構から患者を離脱させていく経過処置を好適に実現することができる。
【０１２１】
図１１は、気道圧力演算器５５を示すブロック線図である。たとえば気道圧力演算器５５は、サーボ機構２０を模擬してモデル化したサーボ機構モデルを有する。この場合、気道圧力演算器５５は、目標圧力Ｐｉｎが与えられると、サーボ機構２０が吐出するであろう吐出圧力、すなわち支援圧力Ｐｖｅｎｔを演算する。具体的には、気道圧力演算器５５に設定される伝達関数Ｇｐ(ｓ)が、サーボ機構２０の過渡特性を模擬した伝達関数Ｇｃ(ｓ)・ｅ−τ・ｓに設定される。
【０１２２】
このように気道圧力演算器５５の伝達関数Ｇｐ（ｓ）が設定されることによって、サーボ機構２０の過渡特性に起因して時間経過とともに変化する演算気道圧力＾Ｐａｗを演算することができる。
【０１２３】
気道圧力演算器５５は、演算した演算気道圧力＾Ｐａｗを、オブザーバ５４に与える。また気道圧力演算器５５は、吸気管路の管路抵抗、制御装置のサンプリング時間、圧力の伝播遅れなどを考慮することによって、気道圧力＾Ｐａｗをさらに正確に推定することができる。
【０１２４】
図１２は、制御量演算手段５３を示すブロック線図である。制御量演算手段５３は、体積演算器６４と、流量演算器６５と、体積ゲイン乗算器６６と、流量ゲイン乗算器６７と、第１加算器６８と、第２加算器６９とを含む。
【０１２５】
体積演算器６４は、支援ガス供給開始時刻から流量偏差ΔＦを順次積算した値に推定エラスタンス＾Ｅを乗算した体積演算値（＾Ｅ・ΔＦ／ｓ）を演算する。体積ゲイン乗算器６６は、前記体積演算値に予め定める体積増幅ゲインβＶＧを乗算し、その値を第１加算器６８に与える。
【０１２６】
また流量演算器６５は、偏差演算手段５２によって演算される流量偏差ΔＦに、推定気道抵抗＾Ｒを乗算した流量演算値（ΔＦ・＾Ｒ）を演算する。流量ゲイン乗算器６７は、前記流量演算値に予め定める流量ゲインβＦＧを乗算し、その値を第１加算器６８に与える。第１加算器６８は、流量ゲイン乗算器６７から与えられる演算値と、体積ゲイン乗算器６６から与えられる演算値とを加算し、目標圧力Ｐｉｎとして、サーボ機構２０に与える。これによって体積増幅ゲインβＶＧおよび流量増幅ゲインβＦＧをそれぞれ個別に設定することができ、利便性を向上することができる。
【０１２７】
また図１２に示すように、流量演算器６４および体積演算器６５は、演算結果を第２加算器６９にそれぞれ与える。第２加算器６９は、流量演算器６４の演算結果と体積演算器６５の演算結果を加算し、自発呼吸圧力＾Ｐｍｕｓとして演算することができる。なお、体積増幅ゲインβＶＧおよび流量増幅ゲインβＦＧが等しい値βとなる場合、演算した自発呼吸圧力＾Ｐｍｕｓに対して（１＋β）倍に増幅した目標圧力Ｐｉｎを演算することができる。
【０１２８】
また制御装置２１は、表示手段６３を有していてもよい。表示手段６３は、自発呼吸圧力推定器６１の第２加算器６９が演算した自発呼吸圧力＾Ｐｍｕｓを取得し、取得した自発呼吸圧力＾Ｐｍｕｓを表示することができる。これによって医師などは、無侵襲で患者の呼吸の強さである自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを確認することができる。
【０１２９】
図１３は、本発明の実施の一形態の全体の系１４のシミュレーション結果である。図１３には、制御装置２１が、図１１および図１２に示す構成を有する場合のシミュレーション結果である。また、推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅが、実際の気道抵抗Ｒおよび実際のエラスタンスＥに対してずれがある場合（＾Ｒ≠Ｒ、＾Ｅ≠Ｅ）で、かつサーボ機構２０の伝達関数が、一次遅れ要素とむだ時間要素とを含む場合（Ｇｃ（ｓ）・ｅ−τ・ｓ≠１）について示す。
【０１３０】
【表１】
表１には、図１３の全体の系の各パラメータの設定値を示す。シミュレーションでは、模擬的に自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを設定し、その設定される自発呼吸圧力Ｐｍｕｓが与えられる場合における、支援ガスの検出流量Ｆ、支援ガスの検出体積Ｖ、推定自発呼吸圧力＾Ｐｍｕｓ、支援圧力Ｐｖｅｎｔの時間応答を求めている。
【０１３２】
図１４は、従来技術の全体の系５のシミュレーション結果である。図１４は、図１３と対応するように各パラメータが設定される。すなわち流量ゲインＫｆａが＾Ｒ・αに設定され、体積ゲインＫｖａが＾Ｅ・αに設定され、増幅率が１０倍に設定される。また他のパラメータについては、図１３と同様である。
【０１３３】
図１４に示すように、従来技術の全体の系５では、速応性が悪い結果として、患者の吸気期間が終了する吸気終了時刻Ｔ１で、支援ガスの流量Ｆがゼロとならず、図１４（２）にＦ１で示す流量の支援ガスが患者の気道に供給されてしまう。すなわち、患者の状態が、吸気状態から呼気状態に切換った後も、支援ガスを患者に供給することになり、いわゆる非同期状態となる。非同期状態となると、患者の負担が大きくなる。
【０１３４】
また図１４（１）および図１４（４）に示すように、全体の系５の速応性の不足によって、支援圧力Ｐｖｅｎｔが自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対して比例した波形とならず、これによっても患者の負担が大きくなる。
【０１３５】
これに対して、本発明の全体の系１４は、サーボ機構２０の過渡特性に応じて支援圧力Ｐｖｅｎｔが設定されるので、図１３（２）に示すように、吸気終了時刻Ｔ１で、支援ガスの検出流量Ｆがゼロとなる。すなわち本発明の全体の系１４では、非同期状態が生じる可能性を小さくする設定、または調整が可能であり、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに応じた吸気期間でのみ、支援ガスを供給することができる。
【０１３６】
また図１３（１）および図１３（５）に示すように、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに比例した支援圧力Ｐｖｅｎｔを与えることができる。本発明の全体の系１４では、増幅ゲインβを増大させても、非同期状態となることがない。また推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅが、実際の推定気道抵抗ＲおよびエラスタンスＥに対して誤差がある場合であっても、非同期状態となることがない。このように非同期状態となることを防止することによって、患者の負担をさらに低減して、人工呼吸を行うことができる。
【０１３７】
このように非同期状態を解消し、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに比例した支援圧力Ｐｖｅｎｔを与えることができるのは、制御装置２１が、サーボ機構２０および空気回路による圧力伝達の遅れを予測したモデルを内方し、そのモデルに基づいて、流量推定値＾Ｆを推定しているからである。
【０１３８】
図１５は、表１に示すパラメータのうち、増幅ゲインβを１９に変更した場合のシミュレーション結果である。図１５に示すように、増幅ゲインβを極端に大きくした場合、本実施の形態の全体の系１４では、図１５（２）に示すように、支援ガスの流量Ｆが振動的となる場合がある。このように支援圧力Ｐｖｅｎｔが振動的となることは、あまり好ましくない。
【０１３９】
図１６は、図１５に示す状態から流量ゲイン乗算器６７によって流量増幅ゲインβＦＧを流量演算値を５０％に減少させた場合のシミュレーション結果である。支援ガスの流量Ｆが振動的な場合には、流量増幅ゲインβＦＧを減少させて、その値を第１加算器６８に与えることによって、図１６に示すように支援ガスの流量が振動的になることを防止することができる。これによって支援ガスの流量が振動的になることなく、増幅率を増幅させることができる。
【０１４０】
また、流量増幅ゲインβＫＧは、ＰＩ制御における比例ゲインに相当する。したがって流量増幅ゲインβＫＧを調整することで、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対する速応性を向上することができる。また体積増幅ゲインβＶＧは、ＰＩ制御における積分ゲインに相当する。したがって体積増幅ゲインβＶＧを調整することで、目標圧力Ｐｉｎの定常ゲインを調整することができる。
【０１４１】
このように体積増幅ゲインβＶＧおよび流量増幅ゲインβＦＧを調整することによって、定常ゲインと合わせて、速応性および減衰性などの制御特性を向上して目標圧力Ｐｉｎを設定することができる。なお、本発明の全体の系１４は、上述したように、安定性が向上されているので、パラメータ選択の自由度が大きく、増幅ゲインβを増幅したり、体積増幅ゲインβＶＧおよび流量増幅ゲインβＦＧを変更しても、ランナウェイが生じにくく、好適に調整することができる。
【０１４２】
図１７は、人工呼吸器１７の一例を示すブロック図である。制御装置２１は、コンピュータを含む制御装置本体３３と、流量検出手段５０と、入力手段３９と、表示手段４０と、サーボアンプ４８とを含む。また制御装置２１は、気道圧力検出手段６１をさらに含んでいてもよい。
【０１４３】
流量検出手段５０は、サーボ機構２０の吸気管路２５を流れる気体の流量を電気信号に変換し、その電気信号を制御装置本体３３に与える。入力手段３９は、医師および看護士などのサーボ機構２０を管理する管理者からの推定気道抵抗Ｒ＾および推定エラスタンス＾Ｅ、増幅ゲインβ、サーボ機構２０の時定数Ｔｃおよびむだ時間τなどが入力される。入力手段３９は、入力された情報を示す信号を制御装置本体３３に与える。
【０１４４】
表示手段４０は、患者の気道圧力を報知する報知手段である。表示手段４０は、制御装置本体３３から受ける表示指令信号に基づいて、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの時間的変化を示す波形を表示画面に表示する。
【０１４５】
サーボアンプ４８は、制御装置本体３３が演算した目標圧力Ｐｉｎを示す信号をポンプ用アクチュエータ３１に与える。ポンプ用アクチュエータ３１は、目標圧力Ｐｉｎを示す信号に基づいてポンプを制御し、サーボ機構２０の吐出圧力がフィードバック制御される。
【０１４６】
制御装置本体３３は、インターフェース１０１と、演算部１０２と、一時記憶部１０３と、記憶部１０４とを含む。インターフェース１０１は、接続される流量検出手段５０からの信号が入力されて、その信号を演算部１０２に与える。記憶部１０４は、制御装置本体３３が実行すべきプログラムが記憶され、演算部１０２が記憶部１０４に記憶されるプログラムを読み出して実行することによって、前記流量推定手段５１、偏差演算手段５２、制御量演算手段５３を実現することができる。これによって制御装置本体３３は、前述するサーボ機構２０の制御を行うことができる。また記憶部１０４は、コンパクトディスクなどのコンピュータ読取可能な記録媒体であってもよい。
【０１４７】
サーボ機構２０は、制御装置２１によって、吐出する支援ガスの圧力が制御可能なものであり、患者の気道１５に支援ガスを導く吸気管路２５が形成されていれば、特に限定されない。たとえば図１７に示すようにベローズ型ポンプを有する人工呼吸器であってもよい。また配管を介して支援ガスを供給する人工呼吸器であってもよい。
【０１４８】
サーボ機構２０の過渡特性は、患者の状態に比べて大きく変動することがなく、予めその特性を求めることができる。たとえばサーボ機構２０の伝達関数が予め求められて、その伝達関数の要素が前記気道圧力演算器５５に設定される。同様に流量検出手段の検出遅れなども予め求められて、制御装置２１に与えられる。
【０１４９】
図１８は、本発明のさらに他の実施の形態の全体の系１３を示すブロック線図である。図１８に示す全体の系１３は、図２に示す全体の系１４に対して、流量推定手段５１の構成の一部が異なる以外は、同一の構成を有する。したがって同様の構成については、説明を省略し、図２の全体の系１４に対応する符号を付する。
【０１５０】
流量推定手段５１は、検出遅れ演算器６０をさらに有する。検出遅れ演算器６０は、流量検出手段５０を模擬してモデル化した検出手段モデルを有する。この場合、検出遅れ演算器６０は、オブザーバ５４から推定流量＾Ｆが与えられると、流量検出手段５０の検出遅れに基づいた推定流量＾Ｆを演算し、この演算結果を偏差演算手段５２に与える。偏差演算手段５２は、検出遅れ演算器６０が演算した推定流量＾Ｆから、流量検出手段５０によって検出された検出流量を減算して、流量偏差ΔＦを演算する。これによって流量推定手段５１は、患者の気道に供給された支援ガスの流量Ｆを検出してから、検出手段５０が検出結果を出力するまでの時間変化に基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量＾Ｆをさらに精度よく演算することができる。したがって非同期状態をさらに確実に防止することができる。
【０１５１】
図１９は、本発明に関連する実施の形態の全体の系１２を示すブロック線図である。図１９に示す全体の系１２は、図２に示す全体の系１４に対して、流量推定手段５１の構成の一部が異なる以外は、同一の構成を有する。したがって同様の構成については、説明を省略し、図２の全体の系１４に対応する符号を付する。
【０１５２】
流量推定手段５１に換えて、圧力検出手段６１を備えてもよい。圧力検出手段６１は、患者の気道内の圧力である気道圧力Ｐａｗを検出する。そして圧力検出手段６１は、検出した気道圧力Ｐａｗをオブザーバ５４に与える。このようにしても、上述した効果を達成することができる。また気道圧力Ｐａｗを検出することで、サーボ機構２０の遅れの影響を考慮することなく、気道圧力Ｐａｗを取得することができ、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに正確に対応した支援圧力Ｐｖｅｎｔで支援ガスを患者の気道に与えることができる。
【０１５３】
図２０は、本発明のさらに他の実施の形態の全体の系１１を示すブロック線図である。図２０に示す全体の系１１は、図２に示す全体の系１４の気道圧力演算器５５に設定される伝達関数Ｇｐ(ｓ)が、次式で表わされた場合について、等価変換したモデルである。
【０１５４】
【数１０】
ここで、γは、０＜γ＜１に設定される係数であり、他の記号については、上述する記号にそれぞれ対応する。この伝達関数は、実際の気道抵抗Ｒ、実際の肺エラスタンスＥが既知である場合を示しており、実際の気道抵抗Ｒ、実際の肺エラスタンスＥが不明の場合には、（１５）式は、次式によって代用される。
【０１５６】
【数１１】
このように気道圧力演算器５５の伝達関数を設定して、図２０に示す全体の系１１に設定することによって、サーボ機構２０のむだ時間要素による遅れを、γ・Ｇｃ（ｓ）・ｅ−τ・ｓの要素によって補償することができ、好適にサーボ機構のむだ時間の遅れを補償することができる。
【０１５８】
このように気道圧力演算器５５は、目標圧力Ｐｉｎに基づいて気道圧力Ｐａｗを推定できればよい。したがって気道圧力演算器５５の伝達関数Ｇｐ(ｓ)が、サーボ機構２０の特性を模擬した伝達関数Ｇｃ(ｓ)以外に設定されていてもよい。
【０１５９】
図２１は、本発明のさらに他の実施の形態の全体の系１０を示すブロック線図である。図２１に示す全体の系１０は、図２に示す全体の系１４に対して、流量推定手段５１に設定される推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅの設定が異なる以外は、同一の構成を有する。したがって同様の構成については、説明を省略し、図２の全体の系１４に対応する符号を付する。
【０１６０】
図２２は、気道抵抗Ｒを説明するためのグラフである。気道内を流れる支援ガスの流れが層流となる場合には、気道圧力Ｐａｗに比例して、その流速が直線的に変化する。しかし実際には、気道は、分岐を繰り返し太さも均一でないので、支援ガスの流れは乱流となる。したがって乱流抵抗を考慮して推定気道抵抗＾Ｒを設定する。
【０１６１】
具体的には、流量推定手段５１に設定される前記推定気道抵抗＾Ｒは、支援ガスの流量にかかわらず一定に設定される第１抵抗係数＾ＲＴと、前記推定流量演算器で演算される支援ガスの流量＾Ｆに基づく第２抵抗係数＾ＫＴとを加算した値である。第１抵抗係数＾ＲＴおよび第２抵抗係数＾ＫＴは、患者の気道抵抗に応じた係数に設定される。また肺のみならず胸郭などを含めた呼吸器官全体の抵抗を、推定気道抵抗＾Ｒとして設定してもよい。他の近似式で表わされる推定気道抵抗＾Ｒによって気道抵抗Ｒを近似してもよい。
【０１６２】
図２３は、肺のコンプライアンスを説明するためのグラフである。流量推定手段５１に設定される推定エラスタンス＾Ｅは、前記支援ガス体積演算器で演算される支援ガス体積＾Ｖに基づく値であり、肺のコンプライアンスＣの逆数となる。コンプライアンスＣは、患者の吸気期間中においては、支援ガスの体積Ｖの増加とともに非線形的に増加し、飽和特性とヒステリシス特性とを有する。
【０１６３】
肺胞圧力演算器５９が、予めコンプライアンスＣと支援ガスの体積との関係を示す情報を予め取得することによって、コンプライアンスが非線形である場合を考慮したであっても、正確に肺胞圧力Ｐａｌｖを演算することができる。
【０１６４】
このようにより非線形となる呼吸器管のモデルをオブザーバが有することによって、より精度よく推定流量＾Ｆを推定することができる。これによって自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを精度よく推定することができるとともに、推定した自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに応じて、支援圧力Ｐｖｅｎｔを決定することができる。
【０１６５】
上述した本発明の実施の形態は、本発明の一例示であって、発明の範囲内において、構成を変更することができる。たとえば上述したブロック線図は、本発明の例示に過ぎず、同様の効果を得ることができるならば、等価変換されてもよい。また検出流量Ｆが与えられたコンピュータが目標圧力Ｐｉｎを演算する場合、各手段がソフトウエアによって実現されてもよい。
【０１６６】
また推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅは、医師が適切に設定してもよいが、予め計測器器によって測定した気道抵抗ＲおよびエラスタンスＥを用いてもよい。また特許文献２に開示される推定方法によって求められる気道抵抗＾Ｒおよびエラスタンス＾Ｅを用いてもよい。
【０１７０】
【発明の効果】
以上のように請求項１記載の本発明によれば、制御量演算手段が自発呼吸圧力Ｐｍｕｓを表わす値である流量偏差ΔＦに基づいて、目標圧力Ｐｉｎを決定する。したがって自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに比例増幅した支援圧力Ｐｖｅｎｔの支援ガスを患者の気道に供給するという圧力支援式人工呼吸器の本来の目的を確実に実現することができる。
【０１７１】
さらに検出した支援ガスの流量Ｆにゲインを直接付与して圧力情報値を作成する従来技術に比べて、全体の系の安定限界に対する余裕を大きくすることができる。これによってランナウェイが生じにくい系を構成することができる。したがって外乱が生じたり、時間遅れがあったり、患者の呼吸器官の状態が変化したりして、実際の全体の系が変動した場合であっても、正帰還構成になりにくく、ランナウェイを防止することができる。ランナウェイを防止することによって、患者の負担をさらに低減したサーボ機構の制御方法を実現することができる。
また気道圧力演算器によって患者の気道内の圧力＾Ｐａｗを演算することによって、精度よく支援ガスの流量＾Ｆを求めることができる。たとえば気道圧力演算器は、検出流量の検出遅れ、制御装置の演算遅れなどを考慮して気道内の圧力＾Ｐａｗを演算することによって、人工呼吸における非同期状態を防ぐことができる。呼吸器官モデルは、比較器と、推定流量演算器と、支援ガス体積演算器とを有し、推測される患者の気道抵抗＾Ｒおよびエラスタンス＾Ｅが設定される。これによって患者の呼吸器官モデルを模擬してモデル化することができる。
【０１７２】
また請求項２記載の本発明によれば、サーボ機構の時間特性に応じて支援ガスの流量＾Ｆを演算することで、より精度よく支援ガスの流量＾Ｆを演算することができる。また患者が支援ガスを吸引する呼気期間と、サーボ機構が支援ガスを患者の気道に供給する供給期間とがずれることを防止することができる。いわゆる非同期状態を防ぐことができる。これによって患者の呼吸動作における負担をさらに低減することができる。
【０１７３】
また請求項３記載の本発明によれば、検出手段の時間特性に応じて支援ガスの流量＾Ｆを演算する。たとえば流量推定工程では、むだ時間要素を考慮した検出手段の伝達関数に基づいて支援ガスの流量＾Ｆを演算する。これによってより精度よく支援ガスの流量＾Ｆを算出することができる。また検出手段の検出遅れに起因して生じる非同期状態を防ぐことができる。したがって患者の呼吸動作における負担をさらに低減することができる。
【０１７４】
また請求項４記載の本発明によれば、流量偏差ΔＦを前述するように流量ゲインＫＦＧおよび体積ゲインＫＶＧ を付与することによって、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓの大きさに比例する支援圧力Ｐｖｅｎｔを与えることができる。これによって自発呼吸圧力の時間変化に応じた支援圧力Ｐｖｅｎｔで支援ガスを患者に供給することができ、患者の負担を低減することができる。
【０１７５】
また各流量ゲインＫＦＧおよび体積ゲインＫＶＧを調整することによって、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対する速応性を向上するとともに、支援圧力Ｐｖｅｎｔが振動的になることを防ぐことができる。
【０１７７】
また請求項５記載の本発明によれば、推定気道抵抗＾Ｒとして第１抵抗係数と第２抵抗係数とを加算した値に設定される。また推定エラスタンス＾Ｅとして前記支援ガス体積演算器で演算される支援ガス体積＾Ｖに基づいて設定される。これによって患者の呼吸器系のモデルを精度よく模擬してモデル化することができ、患者の状態に精度よく対応した支援圧力Ｐｖｅｎｔで支援ガスを供給することができる。これによって患者の負担をさらに低減することができる。
【０１７８】
また請求項６記載の本発明によれば、前記推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅは、制御中に変更可能に設定されることで、利便性を向上することができる。たとえば患者の状態、サーボ機構の種類などに応じて、推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅを変更することで、患者の呼吸器系のモデルを実際の気道抵抗および肺のエラスタンスの変化に追従させることができる。
【０１７９】
またたとえば支援ガスの流量変化が振動的となる場合には、推定気道抵抗Ｒに相当するゲインを減少させることで、支援ガスの流量変化が振動的となることを防止することができる。これによってさらに患者の負担を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態の人工呼吸器１７と患者１８を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の一形態の全体の系１４を具体的に示すブロック線図である。
【図３】本発明の全体の系１４における自発呼吸時の換気量Ｖｍｕｓとアシスト呼吸時の換気量Ｖａｓｔとの関係を示すグラフである。
【図４】図２の本発明の全体の系１４を等価変換して整理して示すブロック線図である。
【図５】図２４に示す従来技術の全体の系５を等価変換して示すブロック線図である。
【図６】モデルの安定度を説明するためのグラフである。
【図７】ａ＜１である場合の本発明の全体の系１４のナイキスト線図を示す。
【図８】ａ＜１である場合の従来技術の全体の系５のナイキスト線図を示す。
【図９】ａ＞１である場合の本発明の全体の系１４のナイキスト線図を示す。
【図１０】ａ＞１である場合の従来技術の全体の系５のナイキスト線図を示す。
【図１１】気道圧力演算器５５を示すブロック線図である。
【図１２】制御量演算手段５３を示すブロック線図である。
【図１３】本発明の実施の一形態の全体の系１４のシミュレーション結果である。
【図１４】従来技術の全体の系４のシミュレーション結果である。
【図１５】表１に示すパラメータのうち、増幅ゲインβを１９に変更した場合のシミュレーション結果である。
【図１６】図１５に示す状態から流量ゲイン乗算器６７によって流量増幅ゲインβＦＧを流量演算値を５０％に減少させた場合のシミュレーション結果である。
【図１７】人工呼吸器１７の一例を示すブロック図である。
【図１８】本発明のさらに他の実施の形態の全体の系１３を示すブロック線図である。
【図１９】 本発明に関連する実施の形態の全体の系１２を示すブロック線図である。
【図２０】本発明のさらに他の実施の形態の全体の系１１を示すブロック線図である。
【図２１】本発明のさらに他の実施の形態の全体の系１０を示すブロック線図である。
【図２２】気道抵抗Ｒを説明するためのグラフである。
【図２３】肺のコンプライアンスを説明するためのグラフである。
【図２４】従来技術の人工呼吸器１と患者２とを含む全体の系５を示すブロック線図である。
【図２５】従来技術の全体の系５における自発呼吸時の換気量Ｖｍｕｓとアシスト呼吸時の換気量Ｖａｓｔとの関係を示すグラフである。
【符号の説明】
１４ 全体の系
１７ 人工呼吸器
２０ ガス供給サーボ機構
２１ 制御装置
５０ 流量検出手段
５１ 流量推定手段
５２ 偏差演算手段
５３ 制御量演算手段
５４ オブザーバ
Ｐｍｕｓ 自発呼吸圧力
Ｐｉｎ 目標圧力
Ｐｖｅｎｔ 支援圧力
Ｆ 実際の支援ガスの流量
＾Ｆ 推定される支援ガスの流量
ΔＦ 流量偏差
Claims (6)
- 患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対応する目標圧力Ｐｉｎに基づいて、酸素を含む支援ガスを、患者の自発呼吸圧力Ｐｍｕｓに対応した支援圧力Ｐｖｅｎｔで、患者の気道に供給する圧力支援式人工呼吸器のガス供給サーボ機構を制御する制御装置であって、
患者の気道に供給された支援ガスの流量Ｆを検出する流量検出手段と、
患者の呼吸器官をモデル化した呼吸器官モデルを有し、支援圧力Ｐｖｅｎｔで支援ガスを供給した場合に、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量＾Ｆを推定する流量推定手段と、
前記検出された流量Ｆと前記推定された流量＾Ｆとの流量偏差ΔＦを演算する偏差演算手段と、
前記流量偏差ΔＦに基づいて前記目標圧力Ｐｉｎを演算し、その目標圧力Ｐｉｎを前記サーボ機構に与える制御量演算手段とを含み、
前記流量推定手段は、前記制御量演算工程で演算される目標圧力Ｐｉｎに基づいて、患者の気道内の圧力＾Ｐａｗを演算する気道圧力演算器をさらに有し、
前記呼吸器官モデルは、自発呼吸圧力Ｐｍｕｓが存在しない場合に、肺の弾性復元力によって生じる肺胞圧力＾Ｐａｌｖを、気道圧力演算器で演算した気道内の圧力＾Ｐａｗから減算する比較器と、
比較器によって減算される減算値を、予め設定される推定気道抵抗＾Ｒで除算して、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量＾Ｆを推定する推定流量演算器と、
支援ガス供給開始時刻から推定流量演算器で演算される支援ガスの流量＾Ｆを順次積算して、支援ガス供給開始時刻から患者の気道に供給されるべき支援ガスの体積＾Ｖを演算する支援ガス体積演算器と、
前記演算した支援ガスの体積＾Ｖに、予め設定される肺の推定エラスタンス＾Ｅを乗算して肺胞圧力＾Ｐａｌｖを演算し、減算器に与える肺胞圧力演算器とを備えることを特徴とする人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置。 - 前記流量推定手段は、前記サーボ機構をモデル化したサーボ機構モデルを有し、前記サーボ機構に目標圧力Ｐｉｎが与えられてから、サーボ機構が支援圧力Ｐｖｅｎｔで支援ガスを供給するまでの時間特性に基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量＾Ｆを推定することを特徴とする請求項１記載の人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置。
- 前記流量推定手段は、流量検出手段をモデル化した検出手段モデルを有し、患者の気道に供給された支援ガスの流量Ｆを検出してから、検出手段が検出結果を出力するまでの時間特性に基づいて、患者の気道に供給されるべき支援ガスの流量＾Ｆを推定することを特徴とする請求項１または２記載の人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置。
- 前記制御量演算手段は、予め設定される流量ゲインＫ ＦＧ を前記流量偏差ΔＦに乗算した第１演算値と、予め設定される体積ゲインＫ ＶＧ を前記流量偏差ΔＦの積分値に乗算した第２演算値とを求め、
第１演算値および第２演算値を加算して目標圧力Ｐｉｎを演算することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置。 - 前記推定気道抵抗＾Ｒは、支援ガスの流量にかかわらず一定に設定される第１抵抗係数と、前記推定流量演算器で演算される支援ガスの流量＾Ｆに基づく第２抵抗係数とを加算した値であり、
前記推定エラスタンス＾Ｅは、前記支援ガス体積演算器で演算される支援ガス体積＾Ｖに基づく値であることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置。 - 前記推定気道抵抗＾Ｒおよび推定エラスタンス＾Ｅの少なくとも一方を、患者の気道に供給された支援ガスの流量Ｆおよび外部から入力される入力値のいずれかに基づいて、変更する変更手段をさらに含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の人工呼吸器のガス供給サーボ機構の制御装置。
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