摘要：睡眠呼吸机要比较好的工作的基础就是准确的检测与判断患者在睡眠过程中它的呼吸节律、呼吸频率、气息强弱...睡眠呼吸机要比较好的工作的基础就是准确的检测与判断患者在睡眠过程中它的呼吸节律、呼吸频率、气息强弱以及呼吸事件等方面的信息作为治疗调压参数调节的依据。因此,睡眠呼吸机对于呼吸参数的检测、呼吸跟随以及呼吸事件的识别是非常重要的。同时,在睡眠过程中对患者呼吸通气状况进行检测具有重大的医学意义。本文以人体睡眠呼吸作为研究对象,采用压力传感器和压差传感器作为系统的检测传感器,结合信号处理技术,研究人体在佩戴睡眠呼吸机情况下,实现呼吸机系统准确及时地跟随人体的呼吸、补偿呼吸通气压力,并检测人体呼吸事件,最后实现自动压力调节。本文通过系统的压力传感器和压差传感器分别采集呼吸机输出的气流压力、管道内压差信号,经滤波送入微处理器内,为软件算法处理提供数据的来源。根据患者在睡眠过程中气流变化特征,提出的一种呼吸压力跟随的算法,该方法实时检测患者呼吸并准确识别呼气与吸气的转换的临界点,同时,根据呼吸的变化及时补偿输出压力,保证实际压力输出与预设的治疗压力一致。根据呼吸阻塞性呼吸暂停与中枢性呼吸暂停的特征,本文提出了一种呼吸暂停事件检测与类型判别的方法,使用该检测算法与市售的呼吸机进行对比实验。实验结果表明,本文提出的检测方法能及时并准确地检测出来。针对患者阻塞性低通气问题,本文提出了基于双阻塞因子的判别方法。该方法根据患者阻塞低通气时波形的特征,对比正常的呼吸与阻塞时的呼吸波形进行对比。通过实验表明该方法能有效准确地判别阻塞性低通气,而且判别的实时性较高。针对呼气阶段可能咳嗽、吞咽等扰动引起的干拢问题,提出一种呼吸努力检测的方法。根据美国睡眠医学学会(American Academy of Sleep Medicine,AASM)提出的有关呼吸事件的最新判读规则,提出了一种自动压力调节方法。实验结果表明,本文提出的自动压力调节算法能有效治疗患者的睡眠呼吸暂停综合症(Sleep Apnea Syndrome,SAS),同时能够提高患者在使用治疗过程中的舒适性与依从性、改善患者睡眠过程中的通气状态。更多还原显示全部
