控制对病人的气体或药物供给的利记博彩app

专利名称：控制对病人的气体或药物供给的利记博彩app
技术领域：
本发明涉及用于控制对病人的气体供给的设备。本发明的设备涉及本发明人于1996年10月31日提交并且共同待审的PCT申请AU96/00679，以及题为“用于生理变量的分析系统”的AU专利632932，可将这两个专利的内容援引在此以作参考。
本发明的设备可提供诊断和/或治疗的功能。诊断功能包括监控和/或诊断与病人相关的生理变量。治疗功能包括控制对病人的气体供给。诊断和治疗的功能可以在具有组合功能的一台装置内实现，或者可以通过两台或更多台分开的装置来实现。
本发明的设备对睡眠、与呼吸和睡眠相关的呼吸障碍、睡眠习性、疲劳以及哮喘等的研究、诊断和治疗特别有用，在下文中将对其进行详细描述。但应该理解，本发明并不限于这些应用。
本发明的设备是为了如下用途而研制的，它们包括但不限于对生理变量进行监控、分析、存储、控制以及联网。上述的“对生理变量的控制”包括控制对病人的气体供给。所述气体包括但不限于CPAP(连续的正空气压力)场合的空气、或者是现有技术中对病人供给正空气压力的很多变化型技术中的任何一种。
由于睡眠状态的复杂性和多样性以及能诊断出来的睡眠障碍的广泛性，可以利用本发明的设备同时对很多生理变量和事件进行监控、分析和存储。可监控的生理变量和事件可以包括下列各信号类型的一个或多个通道●呼吸和打鼾的声音●CPAP面罩的声音(监控病人在CPAP面罩内的呼吸声音。这些声音包括打鼾、喘息和其它障碍性的呼吸声音)●脑电波/脑电图(EEG)●眼睛运动/眼电图(EOG)●肌肉功能/肌电图(来自下巴下方肌肉的下颏EMG)●肌肉功能/肌电图(来自呼吸作用的隔膜EMG)●肌肉功能/肌电图(借助侵入或非侵入监控来反映肌肉和神经活动的其它EMG)●病人的姿势●腿部活动(左腿和/或右腿)
●心脏跳动/心电图(ECG)●血氧定量(SaO2-氧饱和)●二氧化碳监控(CO2)●呼吸作用力(腹部、胸部或其它)●气流(鼻或口)●连续的正空气流压力(在应用CPAP进行治疗的过程中监控病人的面罩压力)●CPAP面罩温度(对病人的呼吸活动及气流的CAPA面罩空气温度进行监控)●光线状态●视频图像的图像处理(可确定病人的眼睛是睁开的还是闭合的)●病人的数字视频记录和图像处理技术，用于确定眼皮活动(即，相对于眼睛完全闭合或完全睁开的状态而言，病人的眼睛是睁开的还是闭合的)●受监控的生理数据、视频和声音信号的时间和日期的标记。
●红外线视频监控(用于夜间研究)●复杂声音分析(对呼吸声音的精确全带宽或有限带宽的记录和分析。对这个声音进行分析，并将其与由用于障碍性呼吸的参考数据组成的标准数据或数据库作比较。可以对扩音器进行伺服控制，以便自动地进行轴向调节而使呼吸的声音最佳地聚焦。)●生理事件即ECG心率失常、EEG峰值检测、EEG变细长等●对病人的生理变量进行局域网监控、分析和/或存储●内镜检查●逐次呼吸速度描记●三维成像●虚拟病人监控●用于疲劳和睡眠监控的红外眼部检测●EEG的Δ和α波的检测●利用红外眼部检测来检测眼睛的位置和运动●Δ波检测和相关的睡眠/疲劳/恶化的检测●褥垫装置利用一褥垫传感器装置来监控病人的睡眠状态和呼吸参数。褥垫装置可以用来监控病人的眼电图、睡眠状态、觉醒、姿势、心电图。目前可以从市场上获得两种类型的褥垫装置，一是静电荷敏感型床(SCSB)，二是聚偏氟乙烯型(PVDF-压电塑料)。
当监控一目标的睡眠状态、睡眠习性、呼吸障碍、警醒状态或疲劳状况时，可以对上述的一个或多个生理变量进行连续地监控和/或分析和/或存储。
本发明可允许对有关病人的各变量和/或事件的一个或多个通道进行监控、处理和记录，同时可允许与一远程场所进行精确的数据互连。这个远程场所可以观察、处理或记录实时的病人数据。这种通信联系可以采用很宽范围的传输介质，包括但不限于无线连接，例如频谱展开传输的无线LAN。
已有技术已经提供了用于调节病人呼吸的装置，但是这些装置不能运用本发明所建议的消声原理。虽然申请人明白已有技术可以监控病人呼吸(特别是打鼾)的声音，但这些已有装置并不能以一种可消除病人的上腭板(palette)内的声学振动的方式来调节对一病人的气体供给。
根据本发明，提供了一种用于控制对病人的气体供给的设备，所述供给适于维持有效的呼吸功能，所述设备包括用于监控与所述病人相关的一个或多个生理变量的装置；用于从所述一个或多个变量推导出可表示与所述病人的呼吸状态相关的数据的装置；以及用于从所述数据确定一基本上能防止所述状态恶化的气体压力值的装置。
监控装置可以包括诸如多个传感器和/或换能器之类的装置，用于查询和监控与病人相关的各种生理状态的变量。生理变量可以包括呼吸作用、呼吸气流、血氧定量和/或声音。为此，监控装置包括一空气压力波或声音/声学振动传感器，以监控与病人的呼吸功能相关的呼吸声音和/或空气压力波。该空气或声音压力波传感器可以包括一扩音器、空气压力传感器、气流传感器或类似装置。该空气/声音压力波传感器可以靠近病人，例如安装在用于向病人供给气体的鼻式或鼻口式面罩内，或者可以位于适合监控病人气流和/或声音的任何位置。或者，该设备可以包括其它呼吸输入参数，以便监控和检测呼吸作用和/或呼吸障碍。
每一传感器和/或换能器可产生一代表被监控变量的模拟信号。监控装置可以包括用于对模拟信号放大和/或进行模拟处理的装置。后者可以进行滤波和/或其它波形整理。可以将被处理的信号馈送至一模拟-数字转换器，以将每个模拟信号转换成一相应的数字信号。可以将每个数字信号馈送至一数字式处理器，例如一微处理器或微型计算机。数字式处理器可以包括用于从代表病人呼吸状态的数字信号数据进行推导的软件。该软件可以包括例如一算法之类的手段，以从这些数据确定一基本上能防止所述呼吸状态恶化的气体压力值。该算法适于产生一其相位相对于所述病人呼吸和/或声音的相位相差180°的气体压力信号，以及一与所述相位信号相比变化得相对较慢的另一个气体压力信号。后者可以用来控制对病人的气体供给，以消除或大大补偿呼吸障碍的作用。当没有对呼吸障碍作很大的修正时，软件适于激活一药物(例如通气剂)的供给。这样就能防止致命的或严重的哮喘。该软件还适于确定药物数量方面的要求。后者可以根据病历和病症对气体压力治疗的不响应程度来确定。
下面将结合附图，对本发明的一较佳实施例作具体描述，在各附图中

图1是本发明气体供给装置的一实施例的方框图；图1A至图1F示出了与图1所示装置相关的波形；图2示出了可以与图1所示装置一同使用的系统软件的总图；图3、图3A和图3B是声音和呼吸事件检测器/记录器的流程图；图4和图4A是呼吸消声反馈伺服系统的流程图；以及图5是根据本发明原理改进的气体供给系统的另一种形式。
现请参阅图1，扩音器2从病人1拾取声音并将它转换成一电信号。来自扩音器2的电信号本质上是一种模拟信号，并被供给给信号放大和处理模块3。
放大和处理模块3将模拟信号放大，并根据需要进行滤波和/或波形整理。然后将模拟信号供给给模块5。模块5还可以接收来自于一个或多个传感器和/或换能器的数据，所述传感器和/或换能器适于对诸如呼吸作用、呼吸气流、病人的氧饱和、脑电波(EEG)、心跳(ECG)、眼球运动(EOG)、肌肉功能(EMG)、病人姿势等与病人1有关的生理变量的范围进行监控。传感器和/或换能器可用模块4来表示，它能将表示所监控的生理变量的模拟信号提供给模块5。
模块5包括一个或多个模拟-数字转换器和一个诸如微处理器或微控制器之类的数字式中央处理单元(CPU)。在CPU内装有软件，软件包括用来生成特别是气体控制信号的一个或多个处理算法。气体控制信号可以根据需要适于产生一恒定的或变化的气体压力和/或气流，以对主要的呼吸障碍作出补偿。
将气体控制信号馈送给压力传感器6，以产生一气体压力，该气体压力具有一相同的频率但是相对于由扩音器2拾取的呼吸信号的相位来说基本相差180°。由压力传感器6产生的反相位气体压力可借助诸如塑料管之类的导管而馈送至病人1，并可通过鼻式或鼻口式面罩而施加于病人，以基本消除或补偿主要呼吸障碍的作用。压力传感器6可以包括一用于控制气体压力或声学传感器(例如一扩音器驱动器)的压力阀。
该装置可有选择地包括一药物供给模块7，用于直接或通过连接于压力传感器6的气体馈送装置来供给例如通气剂(ventilum)之类的药物。药物供给模块7可接收来自模块5的数字处理单元的控制信号。用于启动药物供给的信号是根据由模块4至模块5的病人的大量数据而作出的。
参见图1A至1F，图1A示出了与一打鼾病人相关的典型的声压波。该声压波冲击到扩音器2上。如图所示，波的相邻脉冲之间具有时间间隔“t”。当时间“t”大于约10秒时，可以通过装置的模块5将其判断为一窒息症状。
图1B示出了由扩音器2输出的模拟电信号，该信号被输人至如图1所示的放大和处理模块3。
图1C示出了由模块5输出、并输入图1模块6的(模拟)气体控制信号。
图1D示出了与从模块6至病人1的管道供给的气体(空气)相关的实际流量/压力。
图1E示出了图1A中的声压波，其中时间(水平)轴线已扩大10倍。
图1F示出了图1D中的实际流量/压力，其中时间(水平)轴线已扩大10倍。
将图1E和1F的波形作比较就可以看出，在时间t1，图1E波形的波峰伴随着图1F波形的波谷，这表示一个相位差，该相位差可以消声，并对主要呼吸障碍作出补偿。
参见图2，下列方式的组合可以单独地或同时地实时工作。
a)声音和呼吸时间的检测器/记录器。
b)声音和呼吸时间的检测器/记录器重放系统。
c)声学反馈伺服系统。
以下将结合一典型应用(打鼾检测)来描述每一种工作方式。
块1块1表示系统程序开始。起始步骤可以通过从系统控制器中选择开始记录来启动。或者，起始步骤可以这样来进行，即，将系统配置成在预定的时间启动，或者装置可以在设备通电时自动地启动。
块2声音和呼吸时间检测器/记录器块2表示系统的时间检测和记录功能的模式。该设备可以在最小的存储器要求下来使用，在此情况下，系统对例如打鼾之类事件的发生和频率的检测和记录的处理能力可允许采用一基本的检测装置。
例如，该设备可以用来监控病人的呼吸声音并记录打鼾指数，以便让医生确定病人的打鼾程度。该设备可以用来检测一病人打鼾的频率和严重程度(借助测量声音的幅度)。由于对存储方面的要求极低，所以这是该设备最简单的工作方式。不必记录原始的声音，可以将设备设定为只在例如每一小时的单位时间内对打鼾事件进行检测和计数。通过向一个医务人员提供表示每小时检测到的打鼾次数的指示信号以及打鼾的声音大小，就可以根据需要向病人建议更佳的诊断和/或治疗方式。
或者，该设备也可以用这样的方式来工作，即，将来自扩音器和/或其它输入传感器的原始数据储存起来。这种工作方式可以与上述较简单的检测方式相结合来检测病人的呼吸障碍，例如打鼾，同时能提供一种允许医务人员阅读病人的原始数据并验证设备检测精度的装置。
前一种不具有原始数据记录功能的方法的优点是，可以提供一种低成本的装置，与记录来自于输入信号的所有原始信号的情况相比，其对存储器的要求较少，只需记录一事件的发生和发生事件的时间即可。
块3呼吸消声反馈伺服系统(RACFSS)RACFSS表示这样一种工作方式，即，可监控病人的呼吸声音，例如打鼾，同时可产生一控制信号以向一目标提供调制的气体。向病人供给的调制气体的相位和气流与来自病人的被监控的声音信号有关。这是因为由于病人上腭板的振动而造成的打鼾可以借助极性与原始声源相反的声波或压力波波形来加以消除或去除。在打鼾的例子中，上腭板的振动会受到与使病人打鼾的声压波的极性相反的、可调节病人腭板的压力的反作用。这个“极性相反”的压力或消声作用可以通过鼻式面罩或全鼻口式面罩而施加于病人。调制气体的供给最好是以最少量的气体就能让病人的呼吸稳定下来。
来自病人的被监控信号可以是声音、气流、呼吸作用或其它用于检测病人呼吸的手段。
对气体供给的控制能以这样一种方式“跟踪”来自病人的声音，即，通过施加一基础压力来消除由于生理作用(例如打鼾)而产生的声压波，所述基础压力具有一声学相位与病人的原始打鼾声音相反的调制压力信号。
虽然已有技术包括连续正空气压力(CPAP)装置(Sullivan)、可变正空气压力装置(VPAP)、所需正压力装置、自设定装置(由ResMed设计，可自动调节CPAP压力)，但本发明的设备可以在快速的动态范围和频率下施加一调制的压力波以及一基础压力，藉以消除病人的诸如打鼾之类的生理性声音。此类气体供给装置需要采用例如隔膜之类特殊的压力驱动器，以便借助最小的调制气体压力/流量和最小的基础压力来施加频率高得足以消除病人打鼾的调制作用。
块3的步骤可以单独进行，或结合块2或块4一起进行。当块3作为一单独步骤时，系统是以一种治疗控制方式来使用的，可以藉此来治疗病人的窒息、打鼾、呼吸不足等症状。
块4声音和呼吸事件检测器/记录器重放系统块4表示这样的装置，它具有如下的阅读手段a)从扩音器输入的被监控的原始数据；b)阅读由设备检测到的事件，以便验证设备的事件检测能力的精度和准确度。这一功能有助于为设备的用户提供对借助该设备而获得的任何诊断的验证支持功能。
c)有选择的或随机的取样事件的存储。这种工作方式允许设备储存受检事件的一个或多个有选择的或随机的样本。虽然只储存了有限的一组原始数据样本，但可以根据每单位时间(例如每小时)所发生的事件来对所有的事件进行检测、计数和概括。这种计数可以大大降低存储器的要求，同时通过记录一个或多个检测到的典型事件来提供一个用于验证一被记录事件的方法。可利用该功能的一个例子是，当监控一病人的打鼾情况时，可以通过让使用者阅读一些已记录下来的、包括过量背景噪声的样本事件来指示由过量的背景噪声造成的错误检测，并指示应该注意观察这些系统结果。
图3、3A和3B示出了与图2中的块2(声音和呼吸事件检测器/记录器)的工作相关的流程图。下面将结合图3、3A和3B来描述与块2相关的步骤。
步骤1步骤1表示系统启动，这可以通过使一特定启动时间的预编程启动来操作，即，给设备通电或通过远程启动命令来实现。
步骤2步骤2表示将来自一输入源的数据转换成一数字格式，以便由设备的中央处理单元以数字化方式作进一步地处理。输人数据可以是(但并不限于)来自扩音器的输入数据。或者，输入数据可以是来自其它可检测病人呼吸状况的手段，例如是一气流传感器，如热敏呼吸传感器、热电偶呼吸传感器、呼吸作用传感器；来自病人呼吸面罩(鼻式或鼻口式)的声音；附连于病人的振动传感器装置；或其它可监控病人呼吸声音或生理状况的装置。
步骤3步骤3表示设备的主要处理能力，包括如下项目逐次呼吸检测逐次呼吸检测可允许检测每个呼吸周期的“过零点”，以便将病人的每一次呼吸周期都进行分类。对各呼吸周期进行分类可允许进行第二和第三级的分析，以便将当前的病人呼吸周期与以前的呼吸周期作比较而确定病人在呼吸时的任何特性变化。这在需要确定RACFSS在稳定病人呼吸方面是否起到所需作用时是一个必要的功能，即，通过用于消除打鼾症状的鼻式呼吸面罩来施加增大和/或调制的空气压力或气流，或者是通过用于消除哮喘症状(即喘息衰弱)的面罩来施加通气剂。这两个例子都是RACFSS的直接应用。
频谱分析(SA)SA可以使频谱在幅度和频带方面进行细分。此类分析还可以结合幅度或半周期幅度的分析。用于频谱分析的采样周期可以在各处理阶段内发生变化，以便确定对瞬时呼吸声音的变化和长时期呼吸声音的变化的识别。配置形成SA处理变量的各参数可以由设备的用户确定，或通过临床研究预先设定。
快速傅立叶转换(FFT)FFT是一种传统的分析方法，是为了确定在各种频率下都受到监控的电源而设置的。用于FFT的样本周期可以在各处理阶段内发生变化，以便确定对瞬时呼吸声音的变化和长时期呼吸声音的变化的识别。配置形成FFT处理变量的各参数可以由设备的用户确定，或通过临床研究预先设定。
幅度确定分析可以确定从扩音器输入的各信号的幅度，包括以下情况每个周期的幅度每1/2周期的幅度在各种时间间隔(即1/2秒、1秒、5秒、10秒、20秒、30秒、1分钟、5分钟)下的平均幅度。
运行的平均幅度，即，在每个新的1/2周期或被监控信号的周期之后(平均幅度的间隔可以是1/2秒、1秒、5秒、10秒、20秒、30秒、1分钟、5分钟或其它时间间隔)重新计算的平均水平。
已确定信号平均水平的周期可以由设备用户配置或通过临床研究来预先设定。
信号-噪声的分析信号-噪声的分析，通过使输入阶段的电子信号短路并除去外界的声音，可以确定正常的系统噪声，以参照系统的电子噪声-外界噪声来校准系统。先进的信号-噪声分析还可以克服不希望有的房间噪声而部分地识别病人的呼吸声音。对背景噪声的确定可以允许进行精确的阈值计算，从而精确地设定应该忽略扩音器信号的一个点。
步骤4步骤4表示设备的一种可选用的能力，即，可以将被监控病人的数据和主要分析数据储存到永久的或半永久的装置上，例如硬盘或快擦磁盘装置。将这一功能表示为可选用的是因为设备可以不配置或只配置极少量的永久或半永久的存储装置，以便降低制造成本。
若要确保在系统工作时或稍后时可以阅读到来自被监控病人的原始输入数据，则此类存储器是必须的。医生或设备用户可能会要求阅读这些数据。阅读原始数据，就可以验证由该设备所监控之信息的类型，并使设备向用户显示在哪里检测到以及检测到的是什么事件。于是，设备用户就可以验证设备的检测算法和处理能力，这在利用该设备来提供可靠的病情诊断时是一个重要因素。
例如，如果将该设备用于嘈杂的环境，则错误的事件检测的数量将会增加，使设备的工作变得不可接受。该情况可以这样确定，即，观察记录的数据，并在细查系统性能时通过有经验的人员来观察是否存在没有检测到或错误检测的事件。
步骤5步骤5表示系统的RAM，它可以用来储存设备的各种处理要求，以及最小的数据存储要求，如事件检测、事件检测的频率(即每小时所发生的事件)、事件的随机或有选择的存储、病人的标识、以及其它存储要求。
步骤6步骤6表示设备的第二级处理能力。这包括对由前述步骤3确定并在步骤4和/或步骤5储存起来的主要分析物的输出数据进行观察的能力。需要使各种不同的输出数据与每一种类型的第二级分析相关，以提供一个用于识别有效的第二级生理事件的更精确的方法。例如，与涉及较少处理和具有较差判别检测能力的检测手段相比，对长时期生理呼吸特性与短时期的以及环境噪声进行识别可以提供一个更精确的检测基础。
有效生理呼吸的声音有效的“生理呼吸声音”是指与背景电子系统噪声和背景房间噪声相对而言的来自于病人的声音。对信噪比的分析(步骤3)可以校准系统的噪声，同时，由于存在各种可能的房间噪声，所以克服生理噪声而对房间噪声进行校准的工作变得更加复杂。“生理呼吸声音”是指正常的呼吸声音以及各种障碍性的呼吸声音，如打鼾、喘息、咳嗽等。生理呼吸声音可以这样来确定，即，将实际数据(在图3中被标注成A、B、C、D、F)与能体现各种呼吸和睡眠障碍的预存数据作比较。
实时的逐次呼吸分析(频率和幅度)逐次呼吸的频率分析可以是按照幅度、频谱和/或快速傅立叶变换的数据来对每个呼吸周期进行分类分析。随后，按照每个呼吸周期的频率和幅度的表征，对为每个呼吸周期(这里的每个呼吸周期是在上述的步骤6中检测到的)确定的频率和幅度特性进行整理。通过以这种方式为每个呼吸周期赋予特征，就可以提供一定水平的背景噪声(环境和电子系统的噪声)判别。由于呼吸噪声可以例如与呼吸周期的波峰和波谷点相关，所以所述噪声判别是可能的。背景噪声将不像生理呼吸噪声那样与呼吸周期相关。这是一个怎样在步骤6实施噪声判别的例子。
环境声音环境声音是所记录的总的声音减去电子信号噪声和生理呼吸声音。
“病人的睡眠状态”可以通过该设备并借助例如觉醒检测之类的简单方法来确定。所谓觉醒检测可以通过监控附加的通道，如来自一专用的敏感褥垫的移动来进行。褥垫可以是压电陶瓷型或电容放电型。借助这两种褥垫，设备可以监控病人体移动的频率、幅度和规律性，以显示病人是否有可能醒过来。
步骤7步骤7表示设备的第三级处理能力，包括参考来自步骤6的信息(可相对于背景和系统噪声的第二级分析而确定有效的生理事件)进行一最终的分析，并将生理事件的数据归人由医务人员识别的各类别中，以确定关于病人的呼吸障碍或睡眠状态的诊断。
这种分类可以包括对一窒息事件的识别。后者典型地是这样来识别的，即，在“病人的睡眠状态”下，其不呼吸的时间超过10秒。在本发明中，这可以通过对由超过10秒的相对呼吸沉静所间断的打鼾声音进行检测来识别。这种分析和归类可以提供一个能显示打鼾指数或每小时打鼾数量的方法。每小时的打鼾数量可以由设备用户来识别，并例如作为病人遭受“障碍性睡眠窒息”的一个指示项。
通过将病人的当前和先前(即，相对于前次声音特性而言的当前声音幅度和频率)的声音幅度和频率特性与表征各种呼吸障碍的基准数据库作比较，就可以对病人的呼吸障碍进行精确的分类。通常，例如哮喘之类待确诊的疾病可以借助本发明的一个简单的表示方法，并通过声音分析来检测可以作为哮喘或哮喘发病特征的喘息，有效地加以检测。例如，喘息可以用一预存的参数组来表示，这个参数组可以在检测到一喘息信号时，用一个典型的特征来表示。典型的喘息参数可以通过临床研究来确定。将当前监控的病人信号特征与来自一呼吸障碍样本的一组典型参数作比较，有助于使本发明的设备借助最少量的监控通道(即，在最普通的RACFSS实施时，一个简单的扩音器通道)快速而精确地检测大量的呼吸障碍。
步骤7还具有这样的功能，即，将病人的每个呼吸周期与病人呼吸特性的数据库作比较。呼吸特性的数据库来自于以前的临床研究，它可以与各种呼吸障碍的频率和幅度特性相匹配。在此方式下，将当前的病人频率和幅度特性值与已知的特性及相关障碍的数据库作比较，有助于精确地诊断病人的呼吸障碍。例如，如果病人正在喘息，那么这个声音分析的频率和幅度就很可能与用于喘息的诊断分类的基准数据库相匹配，再与病人的其它状况相结合，就可以对哮喘加以诊断。这种诊断可导致输送通气剂。在此病例下，输出的状态或事件可以是高水平的喘息。在喘息的例子中，可以用一通气剂输送装置来代替RACFSS作为反馈元素。对病人施加作为反馈元素的通气剂以消除喘息的声音症状是一种精确和准确的、可输送绝对少量药剂但是对喘息型哮喘高度响应的方法。
通气剂跟踪算法例如可以(在设备的第三级方式下)增大或减少对病人的通气剂供给，直到喘息停止。随后，可以将通气剂输送的最佳值储存在一个诊断通气剂设定的查阅表内(用作医务人员以后的诊断基准)。因此，可以用与每种病人状态或呼吸事件相关的方式来确定通气剂输送的各种数值。
步骤8步骤8表示设备的一种可储存被监控事件的类型(即打鼾、喘息、窒息)、事件时间、事件在硬盘、快擦磁盘或其它永久和半永久存储装置中的持续时间。
该功能是可选择的，因为如上所述，设备可以没有或只有极少的永久性或半永久性存储能力以降低设备的制造成本。对原始数据的阅读还使设备能向用户显示在哪里以及发生了什么事件。于是，系统的用户就可以验证该设备的检测算法和处理能力，这对于使用该设备提供可靠病理诊断而言是一个非常重要的因素。
步骤9步骤9表示系统的RAM或其它永久性存储装置，它可以用来储存设备的各种处理要求，以及极少量的数据存储要求，如第三级分析结果的临时储存。临时储存可以为设备的用户提供一种对病人诊断的概况。这种最简单的诊断可以是例如打鼾指数(例如每小时的打鼾次数)。
步骤10步骤10可提供“停止记录”模式。这可以通过检测系统是否具有一有效的预编程停止时间，或者系统是否已被选择为“关”，或者系统的电源是否已被关掉来实现。
步骤11步骤11是随着步骤10的系统选择关机之后的程序结束步骤。
图4和图4A中示出了与图2所示的块3(呼吸消声反馈伺服系统-RACFSS)的工作相关的流程图。下面将图4和4A来描述与块3相关的各步骤。
步骤1步骤1表示系统启动，这可以通过使一特定启动时间的预编程启动来操作，即，给设备通电或通过远程启动命令来实现。
步骤2步骤2表示装置的可检测系统用户对治疗方式之选择的功能。对治疗方式的选择是一种可选用的功能，它可允许系统对气体供给装置加以控制，同时对呼吸障碍提供检测和监控。当把设备用作打鼾或窒息的显示器时可以不需要治疗功能，当把装置用于监控声音并同时利用设备的消声功能来提供气体供给控制时，就需要治疗功能。
步骤3步骤3可对包括扩音器输入数据在内的输入数据进行分析。对输入数据的分析是通过阅读如以上图3所示流程图中详细示出的第一、第二和第三级结果来进行的。
需要检测是否已经发生了例如打鼾之类的事件，以便准备设备以用RACFSS方式进行工作。
步骤4步骤4可确定是否检测到一呼吸事件或呼吸事件的发生。设备将自我准备而跟踪来自一呼吸事件的受检信号幅度，以便产生一控制信号而利用气体供给的方式来消除生理事件。
步骤5步骤5可产生用于提供一适当的基准压力和调制压力的控制信号。
这个控制信号包含一基准或低频压力或气流控制，以及一高频调制压力或气流控制。该设备可产生用于控制一外部装置的控制信号。或者，可以将该设备结合到一个气体供给装置内，该装置能调节对一病人面罩(即鼻式或全面罩)的压力或气流。
可以对由扩音器检测到的原始声波进行频率相近、相位相反的压力控制。设备应该具有足够的能力来产生这种反相的空气流调制作用和一基准压力，以便在对病人施加极小压力(即通过鼻式面罩)的情况下消除各种生理事件，如打鼾。希望能将对病人的供给压力保持在一个很小的水平，以使病人的不适程度最小，并使由于气体供给介人治疗所造成的副作用最小。
在应用于病人气体供给时，本发明的设备的产生一伺服环作用方面具有独特的能力。通过调制和控制供给的基准压力而使打鼾(由于病人上腭板的振动)过程中的声音最小，该设备可以施加精确数量的反相调制压力以稳定上腭板的振动。该设备通过用传统技术来产生一连续的或慢速变化(低频)的气体供给-例如变化率为压力或气流从所谓连续的变成每秒10个周期的一定范围(从0CMH20到20CMH20)的压力。同时，该设备可以提供较高频率的调制气体供给-例如变化率为压力或气流从每秒5个周期变成每秒1000个周期的一定范围(0CMH20到3CMH20)的压力。本发明的设备可以提供这两种形式的气体供给，它们可以是连续的并且较高频率的气体调制。在一种形式中，后者可以通过一隔膜(类似于扬声器驱动器的纸盆)来提供，以调制低频，或对来自于一传统的呼吸通气机或空气供给吹风装置的连续的气体供给进行调制。下面将结合图5来描述可以对连续的气体供给系统加以调节的、根据本发明原理的方式的一个例子。
步骤6高频压力的变化和低频基础压力的变化可以借助系统的控制来进行连续的检查，以便不超过预编程的病人安全极限。这些压力极限值可以用两种方法来检测和检查。
1)系统的控制可以限制基础压力和来自于系统的调制控制输出的大小，以便不超过预设的病人极限值。
2)该设备可以借助连接于病人呼吸的压力或气流传感器来监控对病人气体的供给。所述接口可以是例如一附连于病人呼吸面罩的传感器。可以利用该设备将受监控的气流或压力限制在由系统或系统用户(进行监控的医务人员)重新编程的病人安全极限值的范围之内。
步骤7步骤7可以用来对任何过高的压力或气流的调制进行纠正，以使其维持在病人安全极限值范围内。
步骤8步骤8是将扩音器信号的当前数据与扩音器信号的先前数据作比较，并通过比较算法和减法来确定激活的压力变化是否对呼吸事件的幅度有作用。也就是说，被激活的压力变化的作用是否能导致当前的呼吸事件(即呼吸声音)减少(声音信号的幅度降低)。可以参考图1A至1F所示的波形。
步骤9步骤9可确定压力或气流变化的激活是否能减小呼吸事件的作用，即打鼾的副作用。
该步骤的目的是确定对病人施加的空气压力和气流的变化是否能直接减轻病人的呼吸障碍的症状。
步骤10是否已经选择了系统的“停止记录”方式或系统的预编程停止时间，或系统的电力是否已经中断或切断。
步骤11步骤11是随步骤10的系统关闭选择之后的结束步骤。
***图5示出了按照本发明的原理对一连续气体供给系统进行改进的例子。改进是通过一T形截面的构件50来进行的，该构件插设在与系统相关的供应基座或连续的压力或气流51。这个改进包括一空气压力调制器52(参见图1的模块6)，该调制器与T形截面构件50的腿部相通，从而使由调制器52产生的空气压力的变化施加到基座或连续压力或空气流5 1而形成一个复合压力/空气流53。复合流53是由基础压力51以及通过调制器52产生的调制压力/空气流组合而成。通过调制器52施加的空气压力的变化的频率大大高于由连续的气体供给系统所产生的变化。
最后，应该理解，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，应该可以在以上描述的各部件的构造和配置中引入各种变型、改进和/或添加。
权利要求
1.用于控制对病人的气体供给的设备，所述供给工作适于维持有效的呼吸功能，所述设备包括用于监控与所述病人相关的一个或多个生理变量的装置；用于从所述一个或多个变量推导出可表示与所述病人的呼吸状态相关的数据的装置；以及用于从所述数据确定一基本上能防止所述状态恶化的气体压力值的装置。
2.如权利要求1所述的设备，其特征在于，所述生理变量包括呼吸气流和/或声音。
3.如权利要求2所述的设备，其特征在于，所述确定装置包括一适于产生一气体压力信号的算法，该压力信号的相位相对于所述病人呼吸和/或声音的相位相差180°。
4.如权利要求2所述的设备，其特征在于，所述气体压力值包括一调制的分量。
5.如权利要求4所述的设备，其特征在于，所述调制的分量与所述病人呼吸和/或声音的声学相位相反。
6.如权利要求4或5所述的设备，其特征在于，所述调制的分量适于从声学上消除病人上腭板内的振动。
7.如权利要求4至6中任一项所述的设备，其特征在于，所述气体压力值包括一基本上连续的分量和/或一与所述调制分量相比变化得相对较慢的分量。
8.如前述权利要求中任一项所述的设备，其特征在于，所述生理变量包括脑电波、心跳、肌肉功能和/或病人姿势中的一个或多个。
9.如前述权利要求中任一项所述的设备，其特征在于，所述推导装置和所述确定装置中的至少一个是通过数字式处理装置来提供的。
10.如前述权利要求中任一项所述的设备，其特征在于，所述推导装置包括一种算法。
11.如前述权利要求中任一项所述的设备，其特征在于，所述推导装置包括用于估计睡眠和/或觉醒状态的装置。
12.如前述权利要求中任一项所述的设备，其特征在于，所述推导装置包括用于检测微觉醒的装置。
13.如前述权利要求中任一项所述的设备，其特征在于，所述推导装置包括用于检测呼吸事件的装置。
14.如前述权利要求中任一项所述的设备，其特征在于，它包括一气体供给装置，用于根据所述确定的气体压力来向所述病人供给气体。
15.如权利要求11所述的设备，其特征在于，所述气体供给装置包括一气体压力阀。
16.如权利要求11所述的设备，其特征在于，所述气体供给装置包括一声学传感器，如一扬声器驱动器。
17.如前述权利要求中任一项所述的设备，其特征在于，它包括用于向所述病人供给例如通气剂之类药物的装置。
18.用于控制向一病人供给药物的设备，所述供给适于维持有效的呼吸功能，所述设备包括用于监控与所述病人相关的一个或多个生理变量的装置；用于从所述一个或多个变量推导出可表示与所述病人的呼吸状态相关的数据的装置；以及用于从所述数据确定一基本上能防止所述状态恶化的药物量的装置。
19.如权利要求18所述的设备，其特征在于，所述生理变量包括呼吸气流和/或声音。
20.如权利要求18或19所述的设备，其特征在于，所述药物包括通气剂。
21.用于控制对病人的气体供给的方法，所述供给适于维持有效的呼吸功能，所述方法包括如下步骤监控与所述病人相关的一个或多个生理变量；从所述一个或多个变量推导出可表示与所述病人的呼吸状态相关的数据；以及从所述数据确定一基本上能防止所述状态恶化的气体压力值。
22.如权利要求21所述的方法，其特征在于，所述生理变量包括呼吸气流和/或声音。
23.如权利要求22所述的方法，其特征在于，所述确定步骤包括一适于产生一气体压力信号的算法，该压力信号的相位相对于所述病人呼吸和/或声音的相位相差180°。
24.如权利要求22所述的方法，其特征在于，所述气体压力值包括一调制的分量。
25.如权利要求24所述的方法，其特征在于，所述调制的分量与所述病人呼吸和/或声音的声学相位相反。
26.如权利要求24或25所述的方法，其特征在于，所述调制的分量适于从声学上消除病人上腭板内的振动。
27.如前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述气体压力值包括一基本上连续的分量。
28.如权利要求21至27中任一项所述的方法，其特征在于，所述生理变量包括脑电波、心跳、肌肉功能和/或病人姿势中的一个或多个。
29.一种基本上如结合附图所述的用于控制向一病人的气体供给的设备。
30.一种基本上如结合附图所述的用于控制向一病人的气体供给的方法。
全文摘要
用于控制对病人的气体或药物供给的设备,所述供给适于维持有效的呼吸作用。该设备包括用于监控一个或多个生理变量的装置(2、3、4),所述变量例如是与病人相关的呼吸气流声音、EEG、EOG、EMG和/或病人姿势。该设备还包括用于从所述变量推导出可表示与病人的呼吸状态相关的数据的装置(4),以及用于从所述数据确定一基本上能防止所述状态恶化的气体压力值的装置(5)。确定装置可以包括一适于产生一其相位相对于病人呼吸和/或声音的相位相差180°的算法。该设备可以包括一根据所确定的气体压力向病人供给气体的气体供给装置(6)。该设备可以包括一用于向病人供给药物的药物供给模块(7)。
文档编号A61M16/00GK1254297SQ97182153
公开日2000年5月24日 申请日期1997年5月7日 优先权日1997年5月7日
发明者D·伯顿 申请人:计算机医药导眠有限公司