利用EMG信号的时间-频率分析的患者-通气机同步/开始检测的系统和方法技术方案

技术编号:38901573 阅读:16 留言:0更新日期:2023-09-22 14:20
本发明专利技术涉及一种用于检测耦合到通气系统(10)的患者的自主呼吸的开始的计算机实现的方法,包括在处理器(44)处接收来自设置在该患者身上的肌电图(EMG)传感器(56,58)的EMG信号。该方法还包括经由该处理器(44)预处理该EMG信号(64),以利用一组带通滤波器将该EMG信号(64)分离成具有EMG信息的多个分量(86)。该方法还包括经由该处理器(44)单独分析该多个分量(86)中的每个分量(86),以检测该患者的该自主呼吸的开始。该方法还包括当该多个分量(86)中的至少两个分量(86)指示该患者的该自主呼吸的开始时,经由该处理器(44)确定该患者的该自主呼吸的开始正在发生。的该自主呼吸的开始正在发生。的该自主呼吸的开始正在发生。

【技术实现步骤摘要】
利用EMG信号的时间

频率分析的患者

通气机同步/开始检测的系统和方法

技术介绍

[0001]本文所公开的主题涉及通气机的控制。
[0002]通气机操作的基本模式可以基于是通气机还是患者发起呼吸而分成子类别。患者发起的呼吸被称为自主呼吸。当通过自主呼吸事件触发换气动作时,最重要的是一旦患者试图呼吸,通气机就开始吸气过程。换句话说,在患者努力与通气机动作之间应存在定时同步。据估计,在约50%的呼吸中,存在患者

通气机不同步。任何患者

通气机不同步均可导致患者不适、睡眠障碍,并延迟患者的撤机。当前,在患者的横膈膜开始肌肉激活的时间到其导致面部区域处的压力和流量变化的时间之间存在延迟(例如,几百毫秒延迟)。因此,需要更早地检测患者的吸气努力的开始并且改善自主呼吸期间患者与通气机之间的同步。

技术实现思路

[0003]下文概述了与最初要求保护的主题范围相称的某些实施方案。这些实施方案并非旨在限制要求保护的主题的范围,而是这些实施方案仅旨在提供可能的实施方案的简要概述。实际上,本专利技术可包括多种形式,这些形式可类似于或不同于下文所述的实施方案。
[0004]在一个实施方案中,提供了一种用于检测耦合到通气系统的患者的自主呼吸的开始的计算机实现的方法。该方法包括在处理器处接收来自设置在该患者身上的肌电图(EMG)传感器的EMG信号。该方法还包括经由该处理器预处理该EMG信号,以利用一组带通滤波器将该EMG信号分离成具有EMG信息的多个分量。该方法还包括经由该处理器单独分析该多个分量中的每个分量,以检测该患者的该自主呼吸的开始。该方法还包括当该多个分量中的至少两个分量指示该患者的该自主呼吸的开始时,经由该处理器确定该患者的该自主呼吸的开始正在发生。
[0005]在另一个实施方案中,提供了一种通气系统。该通气系统包括对处理器可执行例程进行编码的存储器。该通气系统还包括处理器,该处理器被配置为访问该存储器并且执行该处理器可执行例程,其中该例程在由该处理器执行时使该处理器执行动作。这些动作包括接收来自设置在该患者身上的肌电图(EMG)传感器的EMG信号。这些动作还包括预处理该EMG信号,以利用一组带通滤波器将该EMG信号分离成具有EMG信息的多个分量。这些动作还包括单独分析该多个分量中的每个分量,以检测该患者的该自主呼吸的开始。这些动作还包括:当该多个分量中的至少两个分量指示该患者的该自主呼吸的开始时,确定该患者的该自主呼吸的开始正在发生。
[0006]在另一个实施方案中,提供了一种非暂态计算机可读介质。该计算机可读介质包括处理器可执行代码,该处理器可执行代码在由处理器执行时使该处理器执行动作。这些动作包括接收来自设置在该患者身上的肌电图(EMG)传感器的EMG信号。这些动作还包括预处理该EMG信号,以利用一组带通滤波器将该EMG信号分离成具有EMG信息的多个分量。这些动作还包括单独分析该多个分量中的每个分量,以检测该患者的该自主呼吸的开始。这些动作还包括:当该多个分量中的至少两个分量指示该患者的该自主呼吸的开始时,确定该
患者的该自主呼吸的开始正在发生。
附图说明
[0007]参考附图阅读以下详细描述时,将更好地理解本专利技术主题的这些和其他特征、方面和优点,附图中相同的符号在整个附图中表示相同的部分,其中:
[0008]图1是根据本公开的各方面的机械通气系统的示意图;
[0009]图2是根据本公开的各方面的处理EMG信号以确定耦合到通气系统的患者的自主呼吸的开始的示意图;
[0010]图3是根据本公开的各方面的利用校准模块的EMG信号的校准过程的示意图;
[0011]图4A和图4B是示出根据本公开的各方面的EMG信号的有用分量的识别和该EMG信号的预处理的示意图;
[0012]图5是根据本公开的各方面的利用信号预处理模块来识别心电图(ECG)出现的EMG信号的预处理过程的示意图;
[0013]图6示出了根据本公开的各方面的原始EMG信号和经滤波EMG信号以及原始EMG信号和经滤波EMG信号的相应快速傅里叶变换(FFT)的曲线;
[0014]图7示出了根据本公开的各方面的示出对ECG出现的检测的曲线以及用于获得该曲线的过程;
[0015]图8是根据本公开的各方面的利用开始触发检测模块的开始触发检测过程的示意图;
[0016]图9示出了根据本公开的各方面的利用经校准阈值来对EMG信号的分量进行开始检测;并且
[0017]图10示出了根据本公开的各方面的在EMG信号的多个分量中对多次呼吸的呼吸开始的检测的相对开始时间。
具体实施方式
[0018]在下面将描述一个或多个具体的实施方案。为了提供这些实施方案的简明描述,并非实际具体实施的所有特征都要在说明书中进行描述。应当理解,在任何此类实际具体实施的开发中,如在任何工程或设计项目中,必须做出许多特定于具体实施的决策以实现开发者的具体目标,诸如遵守可能因具体实施而不同的系统相关和业务相关约束。此外,应当理解,此类开发努力可能是复杂且耗时的,但对于受益于本公开的普通技术人员来说仍然是设计、制作和制造的常规任务。
[0019]介绍本专利技术主题的各种实施方案的要素时,冠词“一个”、“一种”、“该”和“所述”旨在表示存在一个或多个(种)所述要素。术语“包括”、“包含”和“具有”旨在是包含性的,并且意指除了列出的元件之外还可存在附加元件。此外,以下讨论中的任何数值示例旨在非限制性的,并且因此附加的数值、范围和百分比在所公开的实施方案的范围内。
[0020]如可以理解的,本公开的具体实施可以体现为系统、方法、设备或计算机程序产品。因此,本公开的各方面可采取完全硬件实施方案、完全软件实施方案(包括固件、常驻软件、微代码等)或组合软件和硬件方面的实施方案的形式,这些实施方案在本文中通常均可以称为“电路”、“模块”或“系统”。此外,本公开的各方面可采取体现在一个或多个计算机可
读介质中的计算机程序产品的形式,该介质具有体现在其上的计算机可读程序代码。
[0021]本公开提供了用于检测耦合到通气系统(例如,机械通气机)的患者的自主呼吸的开始的系统和方法。所公开的实施方案利用具有丰富频率内容的信号(例如,肌电图(EMG)信号)来检测患者的自主呼吸的开始。具体地,所公开的实施方案利用EMG信号的在线时间

频率分析。利用在线时间

频率分析将信号划分成携带原始信号的频率子带的多个分量。识别信号的有用分量,并且可以利用从每个所识别的分量检测到的开始的组合(例如,在两个或更多个所识别的分量中)来获得或检测开始触发(即,检测自主呼吸的开始)以触发提供自主呼吸支持。在某些实施方案中,在检测到所识别的分量中的一个分量中的开始并且还利用不同的开始检测算法检测到自主呼吸的开始时,触发提供自主呼吸支持可以发生。所公开的实施方案可以提供对患者的呼吸努力的更快和更准确的检测。此外,所公开的实施本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于检测耦合到通气系统的患者的自主呼吸的开始的计算机实现的方法,所述方法包括:在处理器处接收来自设置在所述患者身上的肌电图(EMG)传感器的EMG信号;经由所述处理器预处理所述EMG信号,以利用一组带通滤波器将所述EMG信号分离成具有EMG信息的多个分量;经由所述处理器单独分析所述多个分量中的每个分量,以检测所述患者的所述自主呼吸的开始;以及当所述多个分量中的至少两个分量指示所述患者的所述自主呼吸的所述开始时,经由所述处理器确定所述患者的所述自主呼吸的所述开始正在发生。2.根据权利要求1所述的方法,包括在确定所述自主呼吸的所述开始正在发生时,经由所述处理器提供触发经由所述通气系统向所述患者提供呼吸支持的信号,以使所述呼吸支持与所述自主呼吸的所述开始同步。3.根据权利要求1所述的方法,包括在预处理所述EMG信号之前,经由所述处理器识别所述多个分量中具有EMG信息的分量。4.根据权利要求3所述的方法,其中识别所述具有EMG信息的分量包括将所述多个分量中的每个分量中的EMG活动与从所述患者获得的呼吸特征相关联。5.根据权利要求3所述的方法,包括经由所述处理器基于所识别的分量,从滤波器组中选择所述一组带通滤波器以用于预处理。6.根据权利要求3所述的方法,包括经由所述处理器计算所述多个分量中的每个分量的相应阈值,以用于检测所述自主呼吸的所述开始。7.根据权利要求6所述的方法,其中单独分析所述多个分量中的每个分量以检测所述患者的所述自主呼吸的所述开始包括:检测所述多个分量中的每个分量的包络,并将每个分量的所述包络与其相应的阈值进行比较。8.根据权利要求1所述的方法,其中预处理所述EMG信号包括识别所述EMG信号中的ECG活动的出现,以用于在检测所述患者的所述自主呼吸的所述开始时,在所述多个分量中的每个分量的所述分析中忽略由于残余ECG活动引起的错误触发。9.一种通...

【专利技术属性】
技术研发人员:U
申请(专利权)人:通用电气精准医疗有限责任公司
类型:发明
国别省市:

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