发明名称 一种呼吸机的控制方法及其控制系统
摘要 本发明公开了一种呼吸机的控制方法及其控制系统,其中控制方法是:通过传感器采集吸气和呼气信号;根据采集到的吸气和呼气信号,微控制器利用自相关方法计算呼吸率,并根据呼吸率与睡眠期的相关性推导当前睡眠状态;微控制器输出当前睡眠状态,呼吸机按照该睡眠状态进行相应力度和节奏的供气,达到人机同步。呼吸机控制系统包括设定模块、电机功率放大器、传感器和微控制器,设定模块输出端连接微控制器输入端,传感器输出端连接微控制器输入端,微控制器输出端连接电机功率放大器输入端,呼吸机控制系统控制呼吸机供气,与人的睡眠期(清醒期、浅睡期、深睡期和REM期)生理状态相结合,符合呼吸生理需求。
申请公布号 CN103495249B 申请公布日期 2016.04.20
申请号 CN201310476581.1 申请日期 2013.10.12
申请人 中山大学 发明人 蒋庆;张彦军;罗语溪;邹科举;王宏杰;梁九兴
分类号 A61M16/00(2006.01)I 主分类号 A61M16/00(2006.01)I
代理机构 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 代理人 林丽明
主权项 一种呼吸机的控制方法,其特征在于,包括以下步骤:S1.通过传感器采集吸气和呼气信号;S2.根据采集到的吸气和呼气信号,微控制器利用自相关方法计算呼吸率,并根据呼吸率与睡眠期的相关性推导当前睡眠状态;S3.微控制器输出当前睡眠状态,呼吸机按照该睡眠状态供气;所述步骤S2的具体实现方式为:S21.根据采集到的吸气和呼气信号,微控制器利用自相关方法计算呼吸率:a.根据公式<img file="FDA0000902600920000011.GIF" wi="807" he="134" />计算呼吸信号传感器每30秒的平均呼吸率,其中s,τ和N表示吸气和呼气信号,时间延迟和每30秒里的数据点数;b.通过原始信号计算得出的自相关的值随平均呼吸间隔周期性的波动,在检测到第一个延迟后,利用公式<img file="FDA0000902600920000012.GIF" wi="278" he="157" />计算平均呼吸率,其中τ<sub>peak</sub>,f<sub>s</sub>和f<sub>rate</sub>表示第一个峰值的延迟,采样率和呼吸率的估计值;c.用局部加权散点图法对信号进行平滑,利用公式<img file="FDA0000902600920000013.GIF" wi="317" he="157" />计算平滑后的呼吸率,其中W,r和S表示权矩阵,平均呼吸率和平滑后的呼吸率,在此基础上计算呼吸率的方差,然后得出绝对值,进一步估计总的呼吸率方差参数;S22.微控制器根据呼吸率与睡眠期的相关性推导睡眠期:d.去除每个睡眠期开始后第一个45秒和结束前最后一个45秒,去除15秒以上和1.5秒以下的数据;去除所有睡眠期中不显示的呼吸间隔,消除各个睡眠期代表局部趋势的大波动;e.利用自相关功能定义<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><mi>C</mi><mrow><mo>(</mo><mi>s</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&equiv;</mo><mo>&lt;</mo><msub><mi>&Delta;&tau;</mi><mi>i</mi></msub><msub><mi>&Delta;&tau;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>+</mo><mi>s</mi></mrow></msub><mo>&gt;</mo><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><mi>L</mi><mo>-</mo><mi>s</mi></mrow></mfrac><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>L</mi><mo>-</mo><mi>s</mi></mrow></munderover><msub><mi>&Delta;&tau;</mi><mi>i</mi></msub><msub><mi>&Delta;&tau;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>+</mo><mi>s</mi></mrow></msub><mo>,</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000902600920000014.GIF" wi="814" he="143" /></maths>得到被s分析的呼吸间隔τ<sub>i</sub>的相关,其中L是记录中的呼吸数量,Δτ<sub>i</sub>≡τ<sub>i</sub>‑&lt;τ&gt;,&lt;τ&gt;是呼吸间隔的平均值;Δτ<sub>i</sub>不相关,C(s)就是0,对于s的正向;存在一个相关的值s<sub>×</sub>,相关功能会正向到s<sub>×</sub>,消失在s<sub>×</sub>以上;f.对于长程的相关性,C(s)按照能量公式C(s)~S<sup>‑γ</sup>,0<γ<1计算;g.引入去趋势波动分析DFA在有噪声情况下的长程相关性,消除直接计算C(s)有限记录中噪声程度的阻碍和数据中非动态因素的影响,避免检测到假的相关性。
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