对胸膜腔内压的无创估计和/或基于对胸膜腔内压的无创估计的呼吸功的计算

摘要

一种方法包括：获取指示对象的无创测得的气道压力的第一生理参数；获取指示进入所述对象的肺中的无创测得的空气流量的第二生理参数；并且基于所述第一生理参数和所述第二生理参数来估计指示所述对象的胸膜腔内压的第三生理参数并生成指示所述胸膜腔内压的信号。另一种方法包括：获取指示对象的无创估计的胸膜腔内压的第一生理参数；确定指示所述对象的肺容量的第二生理参数，所述肺容量基于进入所述对象的肺中的指示无创测得的空气流量的第三生理参数；并且基于所述第一生理参数和所述第二生理参数来确定呼吸功并生成指示所述呼吸功的信号。

说明书

技术领域

下文总体涉及确定对象的生理状态，并且更具体地涉及基于无创确定的参数来估计对象的胸膜腔内压和/或基于无创估计的对象胸膜腔内压来计算对象的呼吸功度量。

背景技术

呼吸功(WOB)被定义为由呼吸肌为了呼吸而做出的努力。当患者被连接到机械通气机时，WOB能够被分为两个分量：1)呼吸的生理功，其是对抗呼吸系统的阻力压力和弹性压力而被消耗的，以及2)由于呼吸装置(气管内管和通气机)而强加的呼吸功。每次呼吸时都计算总的WOB并且将所述总的WOB关于潮气量归一化以给出焦耳/L。

对机械通气的患者中的WOB的实时测量能够被用于评估患者是否具备撤离呼吸机的条件、被用于适当地选择压力支持通气水平、被用于诊断并处置过量的呼吸肌负载、并且被用于监测并防止呼吸肌疲劳或萎缩。WOB计算的黄金标准是坎贝尔(Campbell)图，其是通过绘制对抗胸膜腔内压的肺容量、形成压力-体积循环来构建的。被包围在压力-体积循环的吸气部分和胸壁顺应性线内的面积指示WOB。

坎贝尔图是用来基于WOB评估肺力学异常的影响的有效工具，并且其允许将WOB分成其流量-阻力分量(包括生理的和强加的)和弹性分量。遗憾的是，对胸膜腔内压的直接测量是显著有创的流程。为了构建坎贝尔图，食道压力被用作胸膜腔内压的代用变量。

遗憾的是，测量食道压力并不是无关紧要的任务，并且其要求熟练的操作者进行对气囊的正确放置和充气、操作专用设备并且特别注意避免主要源于患者咳嗽、吞咽以及心源性影响的误差和伪影。因此，经由坎贝尔图的对WOB的日常监测还未被接受为在床边作为常规临床实践，并且采用该图的商用设备的普及渐渐下降。

发明内容

本文中所描述的各方面解决以上提及的问题和其他问题。

以下描述了一种用来无创地确定胸膜腔内压和/或一个或多个其他参数的方法。此外，以下描述了一种用来基于无创确定的胸膜腔内压来确定呼吸功(WOB)值的方法。

在一方面中，一种方法包括：获取指示对象的无创测得的气道压力的第一生理参数；获取指示进入所述对象的肺中的无创测得的空气流量的第二生理参数；并且基于所述第一生理参数和所述第二生理参数来估计指示所述对象的胸膜腔内压的第三生理参数并生成指示所述胸膜腔内压的信号。

在另一方面中，一种方法包括：获取指示无创估计的对象的胸膜腔内压的第一生理参数；确定指示所述对象的肺容量的第二生理参数，所述肺容量基于指示进入所述对象的肺中的无创测得的空气流量的第三生理参数；并且基于所述第一生理参数和所述第二生理参数来确定呼吸功并生成指示所述呼吸功的信号。

在另一个方面中，一种生理参数确定装置包括：参数估计器，其基于对象的无创测得的气道压力和进入所述对象的肺中的无创测得的空气流量，通过将肺的力学模型拟合到所述无创测得的气道压力和进入肺中的所述无创测得的空气流量并且通过使所述无创测得的气道压力与预测的气道压力之间的残差的平方和最小化，来估计所述对象的胸膜腔内压。所述生理参数确定装置还包括度量确定器，其基于所估计的胸膜腔内压和根据进入肺中的所述空气流量确定的肺容量来确定坎贝尔图，并且基于所述坎贝尔图的压力-体积循环和胸壁顺应性线内的面积来确定所述对象的呼吸功。

附图说明

本发明可以采取各种部件和各部件的布置以及各种步骤和各步骤的安排的形式。附图仅出于图示优选实施例的目的，并且不得被解释为对本发明的限制。

图1示意性地图示了与通气机连接的生理参数确定装置。

图2示意性地图示了生理参数确定装置的范例，包括参数估计器和度量确定器。

图3示出了使用无创确定的胸膜腔内压而生成的范例坎贝尔图。

图4图示了用于无创地估计胸膜腔内压的力学模型。

图5图示了与图5的力学模型等价的、用于无创地估计胸膜腔内压的电气模型。

图6示意性地图示了图2的生理参数确定装置的不具有度量确定器的变型。

图7示意性地图示了图2的生理参数确定装置的不具有参数估计器的变型。

图8图示了如本文所描述地进行估计的、无创估计的胸膜腔内压和测得的食道压力的曲线图。

图9图示了如本文所描述地进行估计的、估计的肺阻力的曲线图。

图10图示了如本文所描述地进行估计的、估计的肺顺应性的曲线图。

图11示出了经校正的测得的食道压力和无创估计的胸膜腔内压。

图12图示了基于无创估计的胸膜腔内压的压力-体积循环，其与基于测得的食道压力的压力一体积循环相结合。

图13图示了基于无创估计的胸膜腔内压的压力-体积循环，其与基于用来移除心源性分量的低通滤波之后的测得的食道压力的压力-体积循环相结合。

图14图示了用于基于无创确定的参数来估计胸膜腔内压的范例方法。

图15图示了用于基于无创确定的胸膜腔内压来确定呼吸功度量的范例方法。

图16示意性地图示了与RLS算法相结合的参数估计器的范例。

具体实施方式

下文描述了一种用来无创地确定胸膜腔内压和/或采用所述无创确定的胸膜腔内压和/或其它无创确定的胸膜腔内压来确定对象的呼吸功(WOB)度量的方法。

图1图示了与通气机104相结合的生理参数确定装置102，所述生理参数确定装置备选地可以与有创和无创应用相结合。控制器106控制通气机104。

在图示的实施例中，设备108提供从通气机104到对象或目标的空气路径。在有创通气的情况下，设备108能够是气管内管、气管造口术管等，包括“Y”接头。在无创的情况下，设备108能够是鼻面罩、全脸面罩等，包括在通气机104与面罩之间的任何管道。

气道压力传感器112测量气道处的压力，并且空气流量传感器110测量气道处的空气流量。在有创通气的情况下，传感器110和112能够被连接到设备108的“Y”接头或其他部分。在无创通气的情况下，传感器110和112能够被连接到设备108的患者面罩或其它部分。

生理参数确定装置102接收测得的空气流量和测得的气道压力作为输入，并且包括参数估计器114和/或度量确定器116中的至少一个，其处理接收到的数据和/或由其导出的数据，例如指示对象的生理和/或健康状态的参数和/或度量。

参数估计器114处理输入的测得的空气流量和气道压力，并且基于其来确定一个或多个参数。如以下更详细地描述的，参数估计器114基于处理输入的测得的空气流量和气道压力来至少估计胸膜腔内压。其它参数包括但不限于：肺阻力和肺顺应性。所估计的胸膜腔内压可以被反馈到通气机控制器106的控制环路以帮助控制通气机104、基于此来评估呼吸健康和/或以其他方式处理数据的计算系统118，和/或以其他方式被采用。

度量确定器116处理输入的测得的空气流量和由参数估计器114输出的至少一个估计的参数，并且基于此来生成生理度量。如以下更详细地描述的，度量确定器116通过处理根据测得的空气流量和所估计的胸膜腔内压而确定的体积来至少确定对象的WOB。

这涉及：获取胸膜腔内压，所述胸膜腔内压可以由参数估计器114生成和/或以其他方式被获取；绘制肺容量对胸膜腔内压的曲线图；并且以数学方式计算压力-体积循环和胸壁顺应性线内的面积，所述面积等于呼吸功。同样地，能够将信息提供到计算系统118以进行处理和/或以其他方式采用。

生理参数确定装置102能够是呼吸机104和/或其他计算设备的部分。例如，装置102能够是具有(一个或多个)微处理器的(一个或多个)计算机的部分，所述(一个或多个)微处理器运行被存储或编码在计算机可读存储介质(例如物理存储器或其他非时态介质)上的(一个或多个)计算机可读指令。额外地或备选地，(一个或多个)微处理器能够运行由载波、信号或其它瞬态介质承载的计算机可读指令。

图2图示了生理参数确定装置102的范例。生理参数监测设备102包括肺容量确定器202，其接收测得的空气流量作为输入并基于此来确定肺容量。在图示的实例中，肺容量确定器202对接收到的测得的空气流量进行积分并基于其来确定肺容量。在其他实例中，采用其他方法来确定肺容量。

估计器204接收测得的空气流量、测得的气道压力以及所确定的肺容量作为输入。测得的空气流量和气道压力能够在它们被确定时(即实时地)或在预定的时间延迟之后被传达到生理参数确定装置102。估计器204采用将模型208拟合到输入的测得的空气流量、测得的气道压力和所确定的肺容量的算法206，并基于此来确定胸膜腔内压。以下结合图16描述了参数估计器114的非限制性范例。

呼吸功(WOB)确定器210接收所估计的胸膜腔内压和所确定的肺容量作为输入，并且确定WOB值。在一个实例中，呼吸功(WOB)确定器210基于WOB算法212来确定WOB值，在一个实例中，所述WOB算法212包括根据无创确定的输入信息在包括每次呼吸或呼吸的子集的一次或多次呼吸时生成坎贝尔图并计算WOB。

短暂地转到图3，图示了范例坎贝尔图302。y轴304表示以功能性残气量为参照的肺容量，并且x轴306表示以基线值为参照的食道压力，从而使呼吸在图的原点308(零压力和容积点)处开始。在自主呼吸期间，压力-体积循环310沿顺时针方向移动并且其斜率312表示动态肺顺应性(C_L)。在吸气(I)314期间，食道压力降低并且肺容量增大。呼气(E)316通常是被动的，体积和压力两者都在呼吸的结束时返回到零。

图上也画出了其斜率等于胸壁顺应性(C_CW)的线318，其在零流量点处开始。关于图2和图3，WOB确定器210能够将WOB确定为由无创压力-体积循环310的吸气部分和胸壁顺应性线318包围的面积。为了确定胸壁顺应性线318的斜率，如在Banner等人的“Partiallyandtotallyunloadingrespiratorymusclesbasedonreal-timemeasurementsofworkofbreathing”(Chest，第106卷，第6号，第1835-1842页，1994年12月)中描述的和/或以其他方式，对象能够保持完全放松。例如，也能够使用C_CW的标称值。

参考图2、图4和图5，讨论了模型208的非限制性范例。图4和图5分别示出了范例模型208的力学等价方案和电气等价方案。在该范例中，模型208表示肺的一阶单分隔模型，所述模型具有气道压力(P_ao)、肺阻力(R_L)、肺顺应性(C_L)和胸膜腔内压(P_pl)。

能够如公式1所示以数学方式来描述模型208：

公式1：

$>P_{ao}\left(t\right)=R_L\left(t\right)\stackrel{·}{V}\left(t\right)+\frac{1}{C_L\left(t\right)}\left(V\right(t)-FRC)+P_{pl}\left(t\right)+P_0$>

其中，t表示时间，表示进入肺中的空气流量，V表示肺容量，FRC表示功能性残气量，并且P₀表示对以下事实进行解释的常数项，即在FRC处当阻力压力项和弹性压力项两者都为零时气道开放压力P_ao不等于胸膜腔内压P_pl。R_L和C_L被表达为时间的函数，以指示肺的力学属性不是随时间恒定的，而是在整个呼吸中变化。

能够将公式1的最后两项组合成单个时变项，得到公式2：

公式2：

$>P_{ao}\left(t\right)=R_L\left(t\right)\stackrel{·}{V}\left(t\right)+\frac{1}{C_L\left(t\right)}\left(V\right(t)-FRC)+P_0^{*}\left(t\right).$>

以向量形式对公式2进行重新排列，得到公式3：

公式3：

其中，θ(t)是待估计的参数向量，x(t)是输入向量并且y(t)是输出。在公式3中，输出y(t)是测得的气道压力信号P_ao，而输入是由测得的流量信号FRC以上的体积V以及等于1的常数项组成的3×1向量。能够通过对流量信号的数值积分来获取FRC以上的体积。

使用气道压力(P_ao)和流量测量结果，能够有效地使用经修改的RLS算法实时估计含有三个不同时变参数R_L、C_L以及P₀*的参数向量。在Vahidi的“Recursiveleastsquareswithforgettingforonlineestimationofvehiclemassandroadgrade：Theoryandexperiments“(VehicleSystemDynamics，43卷，1号，31-55页，2005年)中讨论了适合的RLS算法的范例。本文中还预期RLS和/或非RLS的其他算法(例如卡尔曼滤波器、优化方法等)。

参数P₀*的值在每个时间步骤中表示对胸膜腔内压的估计加上由常数P₀的值给出的偏移项，如公式4所示：

公式4：

$>P_0^{*}\left(t\right)=P_{pl}\left(t\right)+P_0.$>

如果胸膜腔内压的绝对值待估计，则在呼气结束时(t＝t_EE)，当公式3中的阻力压力项和弹性压力项都为零时，公式5所示的关系成立：

公式5：

$>P_{ao}{|}_{t=t_{EE}}=P_{pl}{|}_{t=t_{EE}}+P_0.$>

因此，P₀能够被表达为如公式6所示：

公式6：

$>P_0=P_{ao}{|}_{t=t_{EE}}-P_{pl}{|}_{t=t_{EE}}.$>

最后，通过将公式6代入公式4，呈现公式7：

公式7：

$>P_{pl}\left(t\right)-P_{pl}{|}_{t=t_{EE}}=P_0^{*}\left(t\right)-P_{ao}{|}_{t=t_{EE}}$>

在每个时间步骤中，一旦估计出参数P₀*，则能够通过从公式7的P₀*中减去P_ao(t＝t_EE)项来实时地获取对胸膜腔内压相对于其在上次呼气结束时的值(其等于在当前吸气循环开始时的值)的相对变化的估计。还能够通过在每个呼气循环的结束时简单地对P_ao信号进行采样而每呼吸一次地实时获取该项。

公式8中示出了估计的结果：

公式8：

该算法提供对胸膜腔内压相对于在当前吸气循环开始时其基线值而不是其绝对值的相对变化的估计。在构建坎贝尔图中，胸膜腔内压的值能够参考其基线值(即其在当前吸气循环开始时的值)，而不影响对WOB的计算。

图16图示了非限制性的范例，其中，参数估计器114采用递归最小二乘(RLS)算法通过使测得的气道压力与预测的气道压力之间的残差的平方和最小化来估计胸膜腔内压。

求和块1602计算无创测得的气道压力与预先估计的气道压力之间的误差。预先估计的气道压力是基于肺力学模型208、预先估计的肺部顺应性、肺阻力以及胸膜腔内压参数、无创测得的空气流量以及导出的肺容量而被估计的。

估计器204接下来通过是预测误差最小化来确定对肺顺应性、肺阻力以及胸膜腔内压的估计。接着肺力学模型208基于这些估计来确定对气道压力的下一估计。对气道压力的下一估计被提供到求和块1602，其基于这些参数来计算下一误差。

重复以上估计参数的过程。每个估计的胸膜腔内压被提供到WOB确定器210，其在采集呼吸的数据之后使用该信息来如本文中描述地确定与呼吸相结合的WOB值。

以上描述了一种方法，其中，肺的一阶单分隔模型被拟合到流量及气道压力测量结果，其提供了胸膜腔内压、肺阻力、肺顺应性等的估计值。在一个实例中，通过使用经修改的递归最小二乘方法使测得的气道压力与模型预测的气道压力之间的残差的平方和最小化来实现估计，并且在每次呼吸时利用无创获取的输入，在所使用的坎贝尔图中采用胸膜腔内压以确定WOB。

图6和图7分别图示了省略度量确定器116和参数估计器114的范例。在图7中，无创确定的胸膜腔内压被提供为输入。能够如本文中描述地通过包括参数估计器114的另一装置和/或以其他方式来估计无创确定的胸膜腔内压。

下面提供无创地确定胸膜腔内压以及基于其的WOB的非限制性范例。

该数据与2分钟的窗口有关，在所述窗口期间利用压力支持通气(PSV)使目标经受持续的气道正压(CPAP)。在2分钟的窗口期间，PSV水平在350秒左右开始从10cmH2O减少到0cmH2O。

在图8的曲线图底部示出了如本文中描述地被估计的无创估计的胸膜腔内压，并且于图8的曲线图顶部示出了测得的食道压力。图9示出了所估计的肺阻力，并且图10示出了所估计的肺顺应性，二者都是如本文中描述地被估计的。

在图示的范例中，在无创估计的胸膜腔内压与测得的食道压力之间存在偏移。偏移表示使食道球囊充气所需要的压力。这确定了食道压力(P_es)的基线值，所述基线值与胸膜内空间中的基线压力明显不同。能够通过从食道测量结果中减去常数项来获取偏移校正。图11示出了经校正的食道压力1102和无创估计的胸膜腔内压1104。

图12图示了根据经校正的测得的P_es创建的坎贝尔图的第一压力-体积循环1202以及根据所估计的P_pl创建的坎贝尔图的第二压力-体积循环1204。假设C_cw线1206的已知斜率来确定WOB。

如图13所示，对循环1202和1204进行低通滤波可以改进循环1202与1204之间的一致性，其中，示出了根据经校正的测得的P_es创建的第一经滤波压力-体积循环1302以及根据所估计的P_pl创建的第二经滤波压力-体积循环1304。假设C_cw线1306的已知斜率来确定WOB。

在呼吸信号和心源性振荡的谱内容的重叠使得更加难以通过低通、高通或带通滤波器将二者分开的情况下，能够使用通过基于时间的窗口的平滑(平均)。如果来自额外的源的心脏信号(例如SpO2信号)是可用的，那么该信号能够被用于从呼吸信号中去除心源性振荡。额外的滤波是使来自所提出的技术的估计更准确的增强。

图14图示了根据本公开的范例方法。

应当意识到，动作的顺序不是限制性的。这样，本文中预期其它顺序。此外，可以省略一个或多个动作和/或可以包括一个或多个额外的动作。

在1402中，获取对象的无创测得的气道压力。

在1404中，获取无创测得的空气流量。

在1406中，基于获取的空气流量来确定对象的肺容量。如本文中讨论的，能够通过对空气流量进行数学积分来确定肺容量。

在1408中，确定测得的气道压力与所估计的气道压力之间的预测误差，其基于肺力学模型和预先估计的参数。

在1410中，如本文中描述的，通过使预测误差最小化来确定对肺阻力、肺顺应性以及胸膜腔内压的估计。

在1412中，基于模型、测得的空气流量参数、所确定的肺容量参数、以及所估计的肺阻力、肺顺应性和胸膜腔内压参数来确定对气道压力的新的估计。

使用对气道压力的新的估计来重复动作1402-1412。

图15图示了根据本公开的范例方法。

应当意识到，动作的顺序不是限制性的。这样，本文中预期其它顺序。此外，可以省略一个或多个动作和/或可以包括一个或多个额外的动作。

在1502中，获取对象的无创估计的胸膜腔内压。

在1504中，获取无创测得的空气流量。

在1506中，基于获取的空气流量来确定对象的肺容量。如本文中所讨论，能够通过对空气流量进行数学积分来确定肺容量。

在1508中，基于对胸膜腔内压和肺容量的无创估计来生成压力-体积循环。

在1510中，确定或假设已知胸壁顺应线。

在1512中，基于坎贝尔图的压力一体积循和胸壁顺应线内的面积来确定对象的呼吸功度量。

以上可以通过被编码或嵌入在计算机可读存储介质上的计算机可读指令来实施，所述计算机可读指令在由(一个或多个)计算机处理器运行时，令(一个或多个)处理器执行所描述的动作。额外地或备选地，由信号、载波或其它瞬态介质承载计算机可读指令中的至少一个。

在图1、图2、图6和图7中，生理参数确定装置102是独立的装置。在另一范例中，生理参数监测装置102是通气机104、其他通气机(有创的或无创的)和/或具有可作为输入的气道压力和流量信号的其他设备(例如呼吸支持设备)的部分。

上述可提供以下内容：连续且实时地估计肺阻力和顺应性，这将允许肺的力学属性的突然变化被检测到；连续且实时地估计胸膜腔内压而不需要食道导管，并且估计的波形能够被用于借助于WOB、POB或PTP指数来对呼吸肌的工作负载进行量化；并且评估患者对于脱机或拔管的准备。

以上还可以提供以下内容：选择适当的压力支持通气(PSV)水平，从而避免过量呼吸支持而导致呼吸肌萎缩，或者避免可能导致呼吸肌疲劳的欠支持；引入新的通气模式，其中，通气机支持是基于胸膜腔内压的估计值而被触发的；并且引入关于WOB、POB或PTP指数的无创闭环控制模态，其中，压力支持的水平是自动调节的，从而将受控的变量维持在期望的范围内。

上述可以被用作诊断或治疗设备，其中，被绘制成波形或趋势信息曲线图的对WOB、肺阻力和肺顺应性的连续估计能够被用于诊断COPD、ARDS和其他慢性/急性肺部疾病，并且能够被用于引导有关的治疗、治疗路径以及选择适当的医学设备设定。每次呼吸计算的WOB、实时的无创胸膜腔内压以及肺顺应性和阻力能够直接是任何这样的系统的部分，它也能够被用作计算一些其他临床显著信息的潜在技术。

参考优选的实施例已经描述了本发明。他人在阅读和理解了前面的详细说明之后可以想到修改和改变。本发明旨在被构建为包括所有这样的修改和改变，只要它们处于权利要求书或其等价方案的范围之内。