专利名称：确定受试者的功能残气量的制作方法
技术领域：
本发明涉及确定正在被机械通气的受试者的功能残气量。
背景技术：
功能残气量是在正常呼吸结束时肺部中的气体的体积。在被机械通气的患者中看到的某些疾病状态下，该体积减小。为了解决功能残气量的减小，能够调整呼吸治疗的呼气末正压(“PEEP”)。在一些实例中，还可以基于功能残气量而调整呼吸治疗的其他参数。已知测量功能残气量的常规通气系统。然而，这些系统通常要求氧气消耗的测量。 氧气消耗的测量在相对高浓度的O2(例如，大于80%的氧气浓度)时趋向于不可靠。氧气消耗的测量还典型地要求将确定功能残气量的系统并入对受试者提供呼吸治疗的总通气系统中。
发明内容
本发明的一个方面涉及一种配置为确定受试者的功能残气量的系统。在一个实施例中，该系统包括处理器，该处理器接收由与受试者的气道处或其附近的气体连通的一个或多个传感器生成的输出信号，并且，执行一个或多个模块。所述一个或多个模块包括浓度模块、成分变化模块以及功能残气量模块。浓度模块配置为根据由处理器接收的输出信号而确定受试者吸入和呼出的气体中的分子种类的浓度。成分变化模块配置为根据浓度模块确定的浓度而自动地识别吸入成分变化，其中，吸入成分变化是在时间上最接近的呼吸期间由受试者吸入的气体中至少一个分子种类的浓度的至少预定幅度的变化。功能残气量模块配置为基于由浓度模块确定的浓度针对所识别的吸入成分变化之后的呼吸来确定受试者的功能残气量，从而使得功能残气量的确定由所识别的吸入成分变化触发。本发明的另一个方面涉及一种确定受试者的功能残气量的方法。在一个实施例中，该方法包括确定受试者吸入的气体中的一个或多个分子种类的浓度；根据所确定的浓度自动地识别吸入成分变化，其中，吸入成分变化是在时间上最接近的呼吸期间由受试者吸入的气体中的至少一个分子种类的浓度的至少预定幅度的变化；确定所识别的吸入成分变化之后的呼吸中由受试者呼出的气体中的一个或多个分子种类的浓度；以及基于所识别的吸入成分变化之后的呼吸中由受试者呼出的气体中的分子种类的浓度而确定受试者的功能残气量，从而使得功能残气量的确定由所识别的吸入成分变化触发。本发明的另一个方面涉及一种配置为确定受试者的功能残气量的系统。在一个实施例中，该系统包括用于确定受试者吸入的气体中的一个或多个分子种类的浓度的装置； 用于根据所确定的浓度自动识别吸入成分变化的装置，其中，吸入成分变化是在时间上最接近的呼吸期间由受试者吸入的气体中至少一个分子种类的浓度的至少预定幅度的变化; 用于确定所识别的吸入成分变化之后的呼吸中由受试者呼出的气体中的一个或多个分子种类的浓度的装置；以及用于基于所识别的吸入成分变化之后的呼吸中由受试者呼出的气体中的分子种类的浓度而确定受试者的功能残气量从而使得功能残气量的确定由所识别的吸入成分变化触发的装置。在参考附图考虑下列描述和所附权利要求书的基础上，本发明的这些及其他目的、特征和特性，以及操作方法和结构的相关元件的功能以及各部件的组合和制造的经济成本将变得更加显而易见，所有这些形成此说明书的一部分，其中，相似的参考数字标示各种图中相应的部分。然而，将会明确地理解到，附图仅用于图示说明和描述的目的，而并不意在作为对本发明的限制的定义。除非上下文清楚地另有所指，否则如在说明书和权利要求书中所使用的，“一”、“一个”和“该”的单数形式包括复数的指示对象。
图1图解说明根据本发明的一个或多个实施例的配置为确定受试者的功能残气量的系统；图2图解说明根据本发明的一个或多个实施例的呼出气体中N2的浓度与累积肺泡通气的绘图；图3图解说明根据本发明的一个或多个实施例的示出实现N2洗出以确定功能残气量的绘图；图4图解说明根据本发明的一个或多个实施例的示出实现N2洗出以确定功能残气量的绘图；图5图解说明根据本发明的一个或多个实施例的使用N2洗出以确定功能残气量而获得的结果；以及图6图解说明根据本发明的一个或多个实施例的确定受试者的功能残气量的方法。
具体实施例方式图1图解说明配置为确定受试者12的功能残气量的系统10。具体而言，系统10 不测量O2消耗量就确定受试者12的功能残气量。这并不是说，系统10在测量O2消耗量的情况下不可操作，而是不需要这样的测量以进行确定。系统10对功能残气量的确定是实时地或近实时进行的。如本文所使用的，术语“近实时”是指足够接近实时地执行以在根据处理的结果而对受试者12提供正在进行的治疗中有价值的处理。例如，近实时地确定功能残气量将提供与受试者12的当前功能残气量有关的度量，该度量能够用作用于动态地调整正在提供至受试者12的呼吸治疗的一个或多个方面的反馈参数(例如，PEEP)。在一个实施例中，系统10包括通气系统14、电子存储设备16、传感器18以及处理器20。通气系统14配置为使受试者12机械通气。这样，通气系统14包括气体输送回路 22和压力生成器24。在一个实施例中，通气系统14与电子存储设备16、传感器18和/或处理器20中的一个或多个一体地提供。在一个实施例中，通气系统14是从电子存储设备 16、传感器18和/或处理器20中的一个或多个分开并分立的系统。气体输送回路22配置为在通气期间将气体输送至受试者12的气道并从受试者12 的气道接收气体。气体输送回路22包括管道22和接口设备28。管道26是在压力生成器 24和接口设备28之间延伸以在其间传递气体的柔性管道。接口设备28配置为将气体从管道26输送至受试者12的气道，并且，从受试者12的气道接收气体至管道26中。接口设备28可以包括用于在管道26和受试者12的气道之间传递气体的有创或无创设备。例如，接口设备28可以包括鼻罩、鼻/ 口罩、全面罩、鼻导管、气管内管、LMA、气管导管和/或其他接口设备。接口设备28还可以包括头帽组件，例如用于移除接口设备28和将接口设备28紧固至受试者12的安装带或保护带。压力生成器24配置为在回路22内生成将气体推入受试者12的肺部和从受试者 12的肺部提取气体的压力以使受试者12机械通气。应当注意到，尽管压力生成器24在图 1中示出并且在本公开中被称为单个部件，但压力生成器24将典型地包括两个分开的子系统可控制地将正压提供至回路22的一个子系统和可控制地将负压提供至回路22的一个子系统。这些分开的子系统中的每个可以包括压力源(正或负)和用于将回路14可控制地放置为与压力源连通的一个或多个阀。可以由压力生成器24的子系统之一或两者实现的压力源的非限制性示例包括壁气源、鼓风机、加压罐或气罐和/或其他压力源。在一个实施例中，压力生成器24还控制经由回路22而提供至受试者12的气体的成分。例如，在该实施例中，压力生成器可以控制提供至受试者12的气体中的氧气的浓度。在一个实施例中，电子存储设备16包括电子地存储信息的电子存储介质。电子存储设备16的电子存储介质可以包括与系统10—体地(即，基本上不可移动地)提供的系统存储设备和/或可移动地经由例如端口(例如USB端口、火线端口等)或驱动器(例如磁盘驱动器等)而可连接至系统10的可移动存储设备之一或两者。电子存储设备16可以包括光学可读存储介质(例如，光盘等)、磁性可读存储介质(例如，磁带、磁性硬盘驱动器、 软盘驱动器等)、基于电荷的存储介质(例如，EEPR0M、RAM等)、固态存储介质(例如，闪存驱动器等)和/或其他电子可读存储介质中的一个或多个。电子存储设备16可以存储软件算法、由处理器20确定的信息、在控制通气系统14中实现的信息、与传感器18所生成的信号有关的信息和/或使系统10能够正确地发挥作用的其他信息。电子存储设备16可以是系统10内的独立的部件，或者，电子存储设备16可以与系统10的一个或多个其他部件 (例如，处理器20) —体地提供。在一个实施例中，传感器18包括配置为监测回路22内的气体的一个或多个参数的一个或多个传感器。这样，传感器18生成传达与回路22内的气体的一个或多个参数有关的信息的输出信号。一个或多个参数可以包括流速、体积、气体中存在的一个或多个分子种类的浓度、压力、温度、湿度和/或其他参数中的一个或多个。在一个实施例中，传感器18 包括快速O2传感器、体积二氧化碳检测传感器(具有与流动和CO2有关的输出)、流速传感器、压力传感器、二氧化碳检测计和/或其他传感器中的一个或多个。尽管传感器18被图解说明为设置在回路22内，但在一个实施例中，传感器18中的至少一个一体地设置在压力生成器24内。在该实施例中，传感器18生成的输出信号可以经由在压力生成器24上提供的通信端口或接口而与压力生成器24外部的处理器(例如，处理器20)通信。处理器20接收传感器18生成的输出信号(和/或与传感器18生成的输出信号有关的信息)。处理器20配置为提供系统10中的信息处理能力。这样，处理器20可以包括数字处理器、模拟处理器、设计为处理信息的数字电路、设计为处理信息的模拟电路、状态机和/或用于电子地处理信息的其他机构中的一个或多个。尽管处理器20在图1中显示为单一实体，但这只是出于图解说明的目的。在一些实施方式中，处理器20可以包括多个处理单元。这些处理单元可以物理地位于相同的设备内，或者，处理器20可以代表协调操作的多个设备的处理功能。例如，在一个实施例中，处理器20表示与通气系统14相关联的控制压力生成器24的处理器和与独立的设备相关联的确定受试者12的功能残气量的处理器所提供的处理功能。如图1中所示，在一个实施例中，处理器20包括浓度模块30、成分变化模块32、肺泡体积模块34、功能残气量模块36和/或其他模块。模块30、32、34和/或36可以以软件； 硬件；固件；软件、硬件和/或固件的某种组合实现和/或用别的方式实现。应当意识到，尽管模块30、32、34以及36在图1中被图解说明为共同位于单个处理单元内，但在处理器20 包括多个处理单元的实施方式中，模块30、32、34和/或36可以定位成远离其他模块。而且，下面描述的不同的模块30、32、34和/或36所提供的功能的描述是出于图解说明的目的，并不意在为限制性的，因为模块30、32、34和/或36的任何一个都可以提供比所描述的功能更多或更少的功能。例如，可以消除模块30、32、34和/或36中的一个或多个，并且， 模块30、32、34和/或36中的部分或全部功能可以由模块30、32、34和/或36中的其他模块提供。作为另一示例，处理器20可以包括一个或多个另外的模块，其可以执行下面归因于模块30、32、34和/或36之一的功能的部分或全部。浓度模块30配置为确定受试者12吸入和呼出的气体中分子种类的浓度。浓度模块30确定来自由处理器20从传感器18接收的输出信号的该信息。浓度模块30确定的浓度包括受试者12在单次吸入中所吸入的气体中的02、C02、N2、H20和/或其他分子种类中的一个或多个的浓度。浓度模块30所确定的浓度包括受试者12在单次呼出中所呼出的气体中的02、C02、N2和/或其他分子种类中的一个或多个的浓度。在一个实施例中，所确定的N2 的浓度并不直接由传感器18测量。在该实施例中，假设N2构成受试者12吸入或呼出的所有气体中非O2或CO2的部分。根据该假设，N2的浓度根据下面的关系而确定FN2 = I-FO2-FCO2 (1)其中，FN2代表N2的浓度，FO2代表O2的浓度，并且，FCO2代表CO2的浓度。成分变化模块32配置为自动地识别吸入成分变化。吸入成分变化是在例如以单位时间定义或定义为许多时间上最接近的呼吸等的预定时期期间由受试者12吸入的气体中的至少一个分子种类的至少浓度的预定幅度的变化。例如，在一个实施例中，成分变化模块32监测受试者12吸入的O2的浓度，并且，如果受试者12吸入的O2的浓度经历预定幅度或更大的变化，则识别出吸入成分变化。预定幅度可以是例如大约5%、大约7. 5%、大约 10%、大约12. 5%、大约15%、大约50%、大约70%和/或其他幅度。出于种种原因，由通气系统14提供至受试者12以供吸入的O2的浓度在治疗期间可能变化。例如，为了监测功能残气量、调整混合静脉血的分压(PvO2)、按看护者的需求(例如，在患者吸痰期间)、由于呼吸机治疗的变化、为了进行氧气传感器的校准和/或出于其他原因，通气系统14可以自动地、手动地和/或周期性地调整提供至受试者12以供吸入的 O2的浓度。在一个实施例中，成分变化模块32基于浓度模块30确定的浓度而识别吸入成分变化。在一个实施例中，成分变化模块32基于来自通气系统14中提供的处理器的由受试者 12吸入的气体中一个或多个分子种类的浓度的测量而识别吸入成分变化，以控制提供至受试者12以供吸入的气体的成分。肺泡体积模块34配置为确定受试者12的呼吸的肺泡潮气量。呼吸的肺泡潮气量是到达受试者12的呼吸系统中的肺泡的气体体积(例如，肺部中的可用于与受试者12的血液进行气体交换的气体体积)。肺泡体积模块34基于传感器18生成的输出信号并基于受试者12吸入和呼出的气体中的分子种类的浓度而进行该确定，所述输出信号传达与受试者12的单次吸入和呼出的流量和/或体积有关的信息。例如，根据在给定的呼吸期间由受试者12吸入和呼出的O2和/或CO2的浓度以及总气体的体积，肺泡体积模块可以确定给定呼吸的肺泡潮气量或来自一系列呼吸的累积体积。功能残气量模块36配置为确定受试者12的功能残气量。在一个实施例中，功能残气量模块36根据对受试者12呼吸的气体中一个或多个分子种类的洗出或洗入的分析而确定受试者12的功能残气量。该分析是基于由浓度模块30确定的受试者12呼出的气体中存在的一个或多个分子种类的浓度和/或基于由肺泡体积模块34确定的肺泡潮气量。在呼吸期间，02、C02以及N2被吸入受试者的肺部并从受试者的肺部呼出。如果提供至受试者12以供吸入的气体中的这些种类的浓度保持为固定，那么，随着这些气体在肺部中进行交换，O2和CO2的浓度将在吸入和呼出之间改变。另一方面，在肺部中不进行交换的队的浓度在受试者12吸入和呼出的气体中应当基本上相同。当提供至受试者12以供吸入的气体中这些种类的浓度在治疗期间变化(例如，出于治疗目的而升高或降低O2)时，具有新成分的呼吸气体与具有先前成分的气体(例如，由肺部的功能残气量保持的气体)在肺部中相遇。这些气体混合，导致呼出气体具有不同于吸入气体的N2的浓度。在接下来的几次呼吸的过程中，具有先前成分的肺部的功能残气量中的气体与具有新成分的吸入气体混合，直到N2的水平稳定且在吸入气体和呼出气体这两者中变得基本上相等为止。该过程被称为N2的洗出或洗入。使受试者12吸入的气体成分的变化之后的N2的浓度稳定所要求的呼吸次数和/或气体量取决于受试者12的功能残气量(例如，取决于具有呼吸结束时受试者12的肺部中所保持的旧成分的气体体积)。如应当从上文意识到的，N2的洗出或洗入是由正在被受试者12吸入的气体的成分变化引起的。例如，受试者12吸入的气体中的O2的浓度变化导致N2从受试者12的肺部的功能残气量洗出或洗入受试者12的肺部的功能残气量。这样，成分变化模块32对吸入成分变化的识别触发功能残气量模块36对功能残气量的确定。在一个实施例中，为了根据N2的洗出或洗入确定受试者12的功能残气量，功能残气量模块36分析取决于针对成分变化模块32识别的吸入成分变化之后的呼吸的累积肺泡通气的受试者12呼出的气体中的N2的浓度。以图解说明的方式，图2图解说明取决于在 N2从所识别的吸入成分变化之后的受试者的功能残气量中的洗出期间的呼吸的累积肺泡通气的由受试者呼出的气体中的N2的浓度的绘图38。绘图38包括在所识别的吸入成分变化之后的呼出时提供的数据点40和拟合至数据点40的线42。如在图2中能够看出的，N2从受试者的功能残气量的洗出通常是指数衰减。事实上，如果受试者的肺部被认为是单个腔室，那么，绘图38能够被认为是简单的指数衰减，衰减的体积常数是受试者的功能残气量的体积。然而，在受试者的肺部不健康的实例中，肺部的该模型(例如，单个腔室)可能不提供功能残气量的准确测量。在一些实例中，能够将N2从受试者的肺部的洗出或洗入建模为从数量η个腔室的洗出或洗入，其中，η大于1，并且，每个腔室具有未知的体积。η个腔室的功能残气量能够通过将绘图38与包括η个腔室的模型所提供的数据进行匹配的数据匹配和/或数值搜索算法确定，以不仅确定肺部的总功能残气量，而且还确定对体积的均勻性和腔室的通气的某些测量(例如，单个腔室的功能残气量等)。η个腔室的每个被建模为具有特征指数洗出或洗入。将η个洗出曲线的平均与绘图38相比。经由示例，图3示出图解说明将呼吸系统建模为多个独立腔室的方法的绘图。具体而言，图3表示原始数据(菱形点)，其图解说明氮气从肺部的洗出的指数衰减。图3还表示与受试者的呼吸系统内所建模的独立腔室对应的三个绘图，并且，还表示与原始数据匹配的这些独立腔室的曲线的聚集。虽然在图3中绘制的数据的受试者是健康的受试者时， 其具有两个基本上均勻的肺腔和表示气道的剩余部分的第三个较小的腔室，但图4示出图解说明受伤的(动物)受试者的结果的绘图。在图4中，三个独立腔室曲线与原始数据的拟合提供指示受伤的受试者的肺腔并不大致相当的结果(例如，具有比更少受伤或者未受伤的肺部更小的体积的受伤的肺部)。返回图1，在一个实施例中，通过实现关于绘图38而在上面讨论的技术中的一种或多种(在图2中示出并在上面讨论)，功能残气量模块36分析取决于所识别的吸入成分变化之后受试者12的总肺泡通气的受试者12呼出的气体中的队的浓度。功能残气量模块 36对功能残气量的确定可以包括受试者12的肺部的总功能残气量、受试者12的肺部的单个腔室的功能残气量、传达与受试者12的肺部的功能残气量的均勻性有关的信息和/或与受试者12的功能残气量有关的其他信息的度量。图5图解说明实施上面所描述的系统的所获得的实验结果。具体而言，图5提供如在2550和5410mL之间改变的人体体积箱中的实际功能残气量与利用上述系统得到的功能残气量的测量的绘图。在进行图5中示出的测量中，使用.5和1之间的吸入氧气变化。 如能够在图5中看出的，结果良好地相关，绘图的斜率接近统一。尽管图3-5图解说明N2洗出的建模和结果，但应当意识到，这并不意在为限制性的。由图3-5图解说明且在上面描述的原理还适用于其他气体分子种类和/或多洗入及多洗出。图6图解说明确定正在被机械通气的受试者的功能残气量的方法44。下面呈现的方法44的操作意在为图解说明的。在一些实施例中，方法44可以利用未描述的一个或多个另外的操作和/或不利用所讨论的一个或多个操作来完成。另外，在图6中图解说明并在下面描述的方法44的操作顺序并不意在为限制性的。在一些实施例中，方法44可以由具有与上面关于系统10(在图1中示出)描述的那些部件类似的构部件的系统实现。然而，这并不限制下面的公开，因为方法44可以在除了先前阐明的背景和/或系统以外的各种其他背景和/或系统中实现。在操作46，确定受试者吸入的气体中一个或多个分子种类的浓度。所述一个或多个分子种类可以包括02、CO2, N2和/或其他分子种类中的一个或多个。可以从由与气体连通的一个或多个传感器生成的输出信号和/或从配置为将气体提供至受试者以供吸入的通气系统来确定一个或多个分子种类的浓度。在一个实施例中，由与浓度模块30(在图1 中示出并在上面描述)相同或相似的浓度模块执行操作46。在操作48，确定是否发生吸入成分变化，其中，吸入成分变化是在操作46确定其浓度的分子种类中的至少一个的浓度的至少预定幅度的变化。在一个实施例中，将成分变化的幅度和成分保持不同的长度一起考虑。经由非限制的示例，在一个实施例中，所检测到的成分变化必须在预定数量的呼吸或时间长度内发生，操作48才确定其为吸入成分变化。 操作48的确定基于在操作46确定的浓度。在一个实施例中，操作48由与成分变化模块 32 (在图1中示出并在上面描述)相同或相似的成分变化模块执行。如果在操作48未识别吸入成分变化，那么，方法44返回操作46。如果在操作48 识别到吸入成分变化，那么，方法44继续至操作50。在操作50，确定所识别的吸入成分变化之后的呼吸中受试者呼出的气体中的一个或多个分子种类的浓度。基于与受试者呼出的气体连通的一个或多个传感器的输出信号而确定在操作50确定的浓度。在一个实施例中，由浓度模块执行操作50。在操作52，确定所识别的吸入成分变化之后的呼吸中受试者的累积肺泡通气。可以根据确定所识别的吸入成分变化之后单次呼吸的肺泡潮气量而确定受试者的累积肺泡通气。肺泡潮气量(累积和/或单次呼吸)的确定可以基于在操作50和/或46确定的浓度和/或基于由与受试者呼出的气体连通的传感器生成的输出信号，该输出信号传达与流入和/或流出受试者的肺部的气体的总体积和/或流量有关的信息。在一个实施例中，操作52由与肺泡体积模块34(在图1中示出并在上面描述)相同或相似的肺泡体积模块执行。在操作54，确定受试者的功能残气量。响应于在操作48识别的吸入成分变化，基于对一个或多个分子种类从受试者的功能残气量的洗出或洗入的分析，确定受试者的功能残气量。对一个或多个分子种类的洗出或洗入的分析包括分析取决于所识别的吸入成分变化之后的呼吸中受试者的累积肺泡通气(例如，如在操作52所确定的)的所识别的吸入成分变化之后的呼吸中受试者呼出的一个或多个分子种类的浓度(例如，如在操作50所确定的)。例如，分析其浓度以确定受试者的功能残气量的一个或多个分子种类可以包括N2。在一个实施例中，操作54由与功能残气量模块36 (在图1中示出并在上面描述)相同或相似的功能残气量模块执行。在操作56，基于如在操作54确定的受试者的功能残气量，确定是否应当调整正在对受试者提供的呼吸治疗。例如，在操作56可以基于受试者的功能残气量而确定应当对 PEEP进行调整和/或可以调整正在对受试者提供的治疗的其他方面。为了实现操作56的确定，实时或近实时地进行操作46、48、50、52以及54。在一个实施例中，由控制与通气系统 14(在图1中示出并在上面描述)相同或相似的通气系统的处理器执行操作56。在一个实施例中，操作56包括对看护者和/或临床医师提供警报和/或一个或多个推荐治疗调整， 以及从看护者和/或临床医师接收关于对呼吸机治疗进行的一个或多个调整的命令。在一个实施例中，方法44可以以监测模式实现。在监测模式下，不将功能残气量的确定实现为控制患者通气，而是可以响应于处置和/或出于其他目的而进行以监测患者健康。如果在操作56确定不应当调整呼吸治疗，那么，方法44返回操作46。如果在操作 56确定应当调整正在对受试者提供的呼吸治疗，那么，方法44继续进行至操作58。在操作 58，根据在操作56进行的确定而调整呼吸治疗。尽管已出于图解说明的目的并基于目前被认为是最实用且优选的实施例的实施例而详细地描述本发明，但要理解的是，这样的细节仅仅是出于该目的，并且，本发明不限于所公开的实施例，与此相反，其意在涵盖所附权利要求书的精神和范围内的修改和等同布置。例如，要理解的是，本发明预期，尽可能地，任何实施例的一个或多个特征能够与任何其他实施例的一个或多个特征相结合。
权利要求
1.一种配置为确定受试者的功能残气量的系统，其包括传感器，其与受试者的气道处或附近的气体连通；处理器，其接收由所述传感器生成的输出信号；浓度模块，其配置为根据所述输出信号而确定所述受试者吸入和呼出的气体中的分子种类的浓度；成分变化模块，其配置为根据所述浓度模块确定的浓度自动识别吸入成分变化，其中， 吸入成分变化是在时间上最接近的呼吸期间由所述受试者吸入的气体中至少一个分子种类的浓度的至少预定幅度的变化；以及功能残气量模块，其配置为基于由所述浓度模块确定的浓度的变化针对所识别的吸入成分变化之后的呼吸确定所述受试者的功能残气量，从而使得功能残气量的确定由所识别的吸入成分变化触发。
2.如权利要求1所述的系统，其中，所述功能残气量模块配置为基于以下而确定所述受试者的功能残气量(a)在所识别的吸入成分变化之后的呼吸中由所述受试者呼出的气体中的分子种类的浓度；(b)在所识别的吸入成分变化之后的呼吸中由所述受试者呼出的气体中的氮气的浓度；或者(c)在所识别的吸入成分变化之后的呼吸中由所述受试者呼出的气体中的氧气的浓度。
3.如权利要求2所述的系统，还包括肺泡体积模块，其配置为根据由所述处理器接收的所述输出信号而确定所述受试者的呼吸的肺泡潮气量，其中，所述功能残气量模块对所述受试者的功能残气量的确定还基于所识别的吸入成分变化之后的所述受试者的累积肺泡通气。
4.如权利要求3所述的系统，其中，所述功能残气量模块配置为根据对取决于所识别的吸入成分变化之后的呼吸中所述受试者的累积肺泡通气的所述受试者呼出的气体中的所述分子种类的浓度进行的分析，确定所述受试者的功能残气量。
5.如权利要求4所述的系统，其中，为确定所述受试者的功能残气量而对取决于所述受试者的累积肺泡通气的所述受试者呼出的气体中的所述分子种类的浓度进行的所述分析，包括基于取决于所识别的吸入成分变化之后的呼吸中所述受试者的累积肺泡通气的所述分子种类的浓度的指数衰减或指数增长的体积常数而确定所述受试者的功能残气量。
6.如权利要求4所述的系统，其中，为确定所述受试者的功能残气量而对取决于所述受试者的累积肺泡通气的所述受试者呼出的气体中的所述分子种类的浓度进行的所述分析，包括在数据匹配或搜索算法中，将所述受试者的肺部的模型实现为η个腔室的集合，其中，η > 1，其中所述数据匹配或搜索算法将所述受试者的肺部的所述模型拟合至取决于所识别的吸入成分变化之后所述受试者的累积肺泡通气的由所述受试者呼出的所述分子种类的浓度。
7.如权利要求1所述的系统，其中，所述功能残气量模块至少近实时地确定所述受试者的功能残气量。
8.如权利要求1所述的系统，其中，所述功能残气量模块基于由所述浓度模块确定的浓度的变化针对两个或更多个所识别的吸入成分变化之后的呼吸来确定所述受试者的功能残气量。
9.一种确定受试者的功能残气量的方法，所述方法包括确定受试者吸入的气体中的一个或多个分子种类的浓度；根据所确定的浓度自动识别吸入成分变化，其中，吸入成分变化是在时间上最接近的呼吸期间由所述受试者吸入的气体中至少一个分子种类的浓度的至少预定幅度的变化；确定所识别的吸入成分变化之后的呼吸中由所述受试者呼出的气体中的一个或多个分子种类的浓度；基于所识别的吸入成分变化之后的呼吸中由所述受试者呼出的气体中的分子种类的浓度而确定所述受试者的功能残气量，从而使得功能残气量的确定由所识别的吸入成分变化触发。
10.如权利要求9所述的方法，其中，所述受试者的功能残气量的确定基于所识别的吸入成分变化之后的呼吸中由所述受试者呼出的气体中的氮气的浓度。
11.如权利要求9所述的方法，还包括确定所识别的吸入成分变化之后所述受试者的呼吸的肺泡通气，其中，所述受试者的功能残气量的确定还基于所识别的吸入成分变化之后所述受试者的累积肺泡通气。
12.如权利要求11所述的方法，其中，所述受试者的功能残气量的确定基于对取决于针对所识别的吸入成分变化之后的呼吸的所述受试者的累积肺泡通气的所述受试者呼出的气体中的所述分子种类的浓度进行分析。
13.如权利要求12所述的方法，其中，为确定所述受试者的功能残气量而对取决于所述受试者的累积肺泡通气的所述受试者呼出的气体中的所述分子种类的浓度进行的所述分析，包括基于取决于针对所识别的吸入成分变化之后的呼吸的所述受试者的累积肺泡通气的所述分子种类的浓度的指数衰减的体积常数而确定所述受试者的功能残气量。
14.如权利要求12所述的方法，其中，为确定所述受试者的功能残气量而对取决于所述受试者的累积肺泡通气的所述受试者呼出的气体中的所述分子种类的浓度进行的所述分析，包括在数据匹配或搜索算法中，将所述受试者的肺部的模型实现为η个腔室的集合， 其中，η > 1，其中所述数据匹配或搜索算法将所述受试者的肺部的所述模型拟合至取决于所识别的吸入成分变化之后所述受试者的累积肺泡通气的由所述受试者呼出的所述分子种类的浓度。
15.如权利要求9所述的方法，其中，所述受试者的功能残气量的确定至少近实时地进行。
16.如权利要求9所述的方法，还包括根据所确定的浓度自动识别一个或多个随后的吸入成分变化；并且其中，基于所识别的吸入成分变化之后的呼吸中由所述受试者呼出的气体中分子种类的浓度而确定所述受试者的功能残气量包括基于所识别的吸入成分变化之后的呼吸中和所识别的随后的吸入成分变化之后的呼吸中由所述受试者呼出的气体中所述分子种类的浓度而确定所述受试者的功能残气量。
17.—种配置为确定受试者的功能残气量的系统，所述系统包括用于确定受试者吸入的气体中的一个或多个分子种类的浓度的装置；用于根据所确定的浓度自动识别吸入成分变化的装置，其中，吸入成分变化是在时间上最接近的呼吸期间由所述受试者吸入的气体中的至少一个分子种类的浓度的至少预定幅度的变化；用于确定所识别的吸入成分变化之后的呼吸中由所述受试者呼出的气体中的一个或多个分子种类的浓度的装置；用于基于所识别的吸入成分变化之后的呼吸中由所述受试者呼出的气体中的分子种类的浓度而确定所述受试者的功能残气量从而使得功能残气量的确定由所识别的吸入成分变化触发的装置。
18.如权利要求17所述的系统，其中，所述受试者的功能残气量的确定基于(a)在所识别的吸入成分变化之后的呼吸中由所述受试者呼出的气体中的氮气的浓度的变化；或者(b)在所识别的吸入成分变化之后的呼吸中由所述受试者呼出的气体中的氧气的浓度的变化。
19.如权利要求17所述的系统，还包括用于确定所识别的吸入成分变化之后的所述受试者的呼吸的肺泡通气的装置，其中，所述受试者的功能残气量的确定还基于所识别的吸入成分变化之后的所述受试者的累积肺泡通气。
20.如权利要求19所述的系统，其中，所述受试者的功能残气量的确定基于对取决于针对所识别的吸入成分变化之后的呼吸的所述受试者的累积肺泡通气的所述受试者呼出的气体中的所述分子种类的浓度的变化进行分析。
21.如权利要求20所述的系统，其中，为确定所述受试者的功能残气量而对取决于所述受试者的累积肺泡通气的所述受试者呼出的气体中的所述分子种类的浓度进行的所述分析，包括基于取决于针对所识别的吸入成分变化之后的呼吸的所述受试者的累积肺泡通气的所述分子种类的浓度的指数衰减的体积常数而确定所述受试者的功能残气量。
22.如权利要求20所述的系统，其中，为确定所述受试者的功能残气量而对取决于所述受试者的累积肺泡通气的所述受试者呼出的气体中的所述分子种类的浓度进行的所述分析，包括在数据匹配或搜索算法中，将所述受试者的肺部的模型实现为η个腔室的集合， 其中，η > 1，其中所述数据匹配或搜索算法将所述受试者的肺部的所述模型拟合至取决于所识别的吸入成分变化之后所述受试者的累积肺泡通气的由所述受试者呼出的所述分子种类的浓度。
23.如权利要求17所述的系统，其中，所述受试者的功能残气量的确定至少近实时地进行。
24.如权利要求17所述的系统，还包括用于根据所确定的浓度自动识别一个或多个随后的吸入成分变化的装置；并且其中，用于基于所识别的吸入成分变化之后的呼吸中由所述受试者呼出的气体中的分子种类的浓度而确定所述受试者的功能残气量的装置包括用于基于所识别的吸入成分变化之后的呼吸中和所识别的随后的吸入成分变化之后的呼吸中由所述受试者呼出的气体中的所述分子种类的浓度而确定所述受试者的功能残气量的直ο
全文摘要
一种以自动方式确定受试者的功能残气量的系统和方法。通过分析受试者呼吸的气体中存在的一个或多个分子种类的洗出和/或洗入而进行受试者的功能残气量的确定。能够无需确定氧气消耗而确定功能残气量。
文档编号A61B5/08GK102245099SQ200980149437
公开日2011年11月16日 申请日期2009年11月30日 优先权日2008年12月9日
发明者J·A·奥尔, L·布鲁尔 申请人:皇家飞利浦电子股份有限公司