1、<p>　　單位代碼 </p><p>　　學(xué) 號(hào) 10101033 </p><p>　　分類號(hào) R318 </p><p><b>　　畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)</b></p><p>　　針對(duì)振蕩呼吸測(cè)量的模型研究</p>

2、<p><b>　　2014年6月</b></p><p>　院（系）名稱生物與醫(yī)學(xué)工程學(xué)院</p><p>　專業(yè)名稱生物醫(yī)學(xué)工程</p><p>　學(xué)生姓名劉念</p><p>　指導(dǎo)教師喬惠婷</p><p><b>　　北京航空航天大學(xué)</b></p&

3、gt;<p>　　本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)計(jì)劃</p><p>　?、?、畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）題目：</p><p>　　針對(duì)振蕩呼吸測(cè)量的模型研究 </p><p>　　Ⅱ、畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）使用的原始資料（數(shù)據(jù)）及設(shè)計(jì)技術(shù)要求：</p><p>　　本畢業(yè)設(shè)計(jì)（論

4、文）主要使用基于課題組已有設(shè)備自行采集的數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)已公開的數(shù)據(jù)，研究不同模型與振蕩呼吸測(cè)量法結(jié)合的效果。具體技術(shù)要求包括： </p><p>　　（1）了解呼吸系統(tǒng)力學(xué)特征檢測(cè)的方法 </p><p>　?。?）利用TSI408

5、0及自制設(shè)備測(cè)自主呼吸流量、壓力信號(hào) </p><p>　　（3）基于matlab建立具有自主呼吸的呼吸力學(xué)模型，并描述肺通氣過程 </p><p>　?。?）模擬三種不同外加振蕩源作用于呼吸系統(tǒng)的效果 </p><p>　?。?）研究振蕩呼吸測(cè)量過程中基于模型的呼吸力學(xué)特性估計(jì)方法 </p&

6、gt;<p>　　Ⅲ、畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）工作內(nèi)容及日程進(jìn)度計(jì)劃：</p><p>　　強(qiáng)迫振蕩呼吸測(cè)量技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)氣道阻力的測(cè)量，但強(qiáng)迫振蕩呼吸測(cè)量技術(shù)中對(duì)呼吸系統(tǒng)特征參數(shù)的提取依賴于呼吸系統(tǒng)模型。本畢業(yè)設(shè)計(jì)旨在研究不同模型對(duì)振蕩呼吸測(cè)量法檢測(cè)呼吸系統(tǒng)特征參數(shù)的影響。 </p><p>　　2014.1.10—2014.1.24 預(yù)實(shí)驗(yàn)，測(cè)正常人呼吸流量

7、 </p><p>　　2014.1.25—2014.2.24 文獻(xiàn)調(diào)研，翻譯3篇經(jīng)典文獻(xiàn) </p><p>　　2014.2.25—2014.3.7 開題準(zhǔn)備 </p><p>　　2014.3.08—2014.3.28 自

8、主呼吸模型的建立 </p><p>　　2014.3.29—2014.4.18 外加強(qiáng)迫振蕩下自主呼吸的模擬 </p><p>　　2014.4.19—2014.5.9 呼吸系統(tǒng)力學(xué)特征參數(shù)的識(shí)別 </p><p>　　2014.5.10—2014.

9、5.23 數(shù)據(jù)處理論文撰寫 </p><p>　　2014.5.24—2014.5.30 畢業(yè)答辯準(zhǔn)備 </p><p><b>　?、簟⒅饕獏⒖假Y料：</b></p><p>　　[1]Kretschmer J, Wahl

10、A, Möller K. Dynamically generated models for medical decision support systems[J]. Computers in biology and medicine, 2011, 41(10): 899-907.

11、 </p><p>　　[2]Moller K, Kretschmer J, Schranz C. Hierarchical modeling for medical decision support[C]//Biomedical Engineering and Informatics (BMEI), 2011 4th International Conference on. IEEE,

12、2011, 2: 960-964. </p><p>　　[3]MacLeod D, Birch M. Respiratory input impedance measurement: forced oscillation methods[J]. Medical and Biological Engineering and Computing, 2001, 39(5):

13、505-516. </p><p>　　[4]Navajas D, Farré R. Forced oscillation technique: from theory to clinical applications[J]. Monaldi archives for chest disease, 2001, 5

14、6(6): 555-562. </p><p>　　[5]Hellinckx J, Cauberghs M, De Boeck K, et al. Evaluation of impulse oscillation system: comparison with forced oscillation technique and body plethysmography[J]. European Resp

15、iratory Journal, 2001, 18(3): 564-570. </p><p>　　[6]Jodat R W, Horgan J D, Lange R L. Simulation of respiratory mechanics[J]. Biophysical journal, 1966, 6(6): 773-785. <

16、;/p><p>　　[7]劉天亞，氣道分級(jí)呼吸力學(xué)模型及其機(jī)械通氣數(shù)值模擬，北京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文 </p><p>　　[8]Faria A C D, Lopes A J, Jansen J M, et al. Evaluating the forced oscillation techn

17、ique in the detection of early smoking-induced respiratory changes [J]. Biomed Eng Online, 2009, 25(8): 22. </p><p>　　[9]Navajas D, Farré R. Forced oscillation techniqu

18、e: from theory to clinical applications[J]. Monaldi archives for chest disease, 2001, 56(6): 555-562. </p><p>　　生物與醫(yī)學(xué)工程學(xué)院（系）生物醫(yī)學(xué)工程 專業(yè)類 101012 班</p><p>　　學(xué)生 劉念 </p><p>　　畢業(yè)

19、設(shè)計(jì)（論文）時(shí)間： 自 年 月 日至 年 月 日</p><p>　　答辯時(shí)間： 年 月 日 成績(jī) </p><p>　　指導(dǎo)教師： 喬惠婷 </p><p>　　兼職教師或答疑教師（并指出所負(fù)責(zé)部分）：</p><p>　　教研室主任

20、 </p><p><b>　　本人聲明</b></p><p>　　我聲明，本論文及其研究工作是由本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下獨(dú)立完成的，在完成論文時(shí)所利用的一切資料均已在參考文獻(xiàn)中列出。</p><p><b>　　作者：劉念</b></p><p><b>　　簽字：

21、</b></p><p>　　時(shí)間：2014年 6月</p><p>　　針對(duì)振蕩呼吸測(cè)量的模型研究</p><p>　　學(xué) 生：劉 念</p><p><b>　　指導(dǎo)教師：?jiǎn)袒萱?lt;/b></p><p><b>　　摘要</b></p>

22、<p>　　呼吸系統(tǒng)疾病是威脅人類健康的主要病因之一。呼吸阻抗的測(cè)定對(duì)于一些肺部疾病，如慢性阻塞性肺疾病（COPD），的診斷分級(jí)有重要意義。強(qiáng)迫振蕩技術(shù)（FOT）是近年來發(fā)展起來的一項(xiàng)肺功能檢測(cè)技術(shù)，其利用系統(tǒng)辨識(shí)的思想，通過外加強(qiáng)迫振蕩信號(hào)對(duì)呼吸系統(tǒng)進(jìn)行探測(cè)，并獲取阻抗信息。本文將圍繞不同模型對(duì)振蕩呼吸測(cè)量法檢測(cè)呼吸系統(tǒng)特征參數(shù)的影響開展研究，通過強(qiáng)迫振蕩信號(hào)的選取、呼吸系統(tǒng)生理模型的選取，以及阻抗的估計(jì)算法是實(shí)現(xiàn)強(qiáng)迫振蕩法

23、測(cè)量呼吸阻力。</p><p>　　本文主要研究工作如下：</p><p>　　根據(jù)呼吸系統(tǒng)的生理結(jié)構(gòu)背景，建立了多個(gè)不同復(fù)雜度的自主呼吸集中參數(shù)仿真模型，有效模擬了自主呼吸狀態(tài)下的力學(xué)特征；將仿真結(jié)果與文獻(xiàn)資料中結(jié)果對(duì)比，驗(yàn)證本文模型符合呼吸系統(tǒng)生理學(xué)、呼吸力學(xué)等基本理論。</p><p>　　選取不同的強(qiáng)迫振蕩信號(hào)，如正弦波信號(hào)、矩形波信號(hào)等，研究不同強(qiáng)迫振蕩信

24、號(hào)作用于人體呼吸系統(tǒng)的生理響應(yīng)，以及不同層次模型對(duì)強(qiáng)迫振蕩信號(hào)的響應(yīng)。</p><p>　　研究呼吸阻抗辨識(shí)算法，以及其對(duì)呼吸力學(xué)特征的提取效果。基于不同復(fù)雜程度的呼吸系統(tǒng)，對(duì)其運(yùn)用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，實(shí)現(xiàn)呼吸阻抗的辨識(shí)。</p><p>　　關(guān)鍵字：強(qiáng)迫振蕩，呼吸系統(tǒng)，參數(shù)估計(jì)，系統(tǒng)辨識(shí)</p><p>　　Modeling based on Forced O

25、scillation Measurement</p><p>　　Author:Liu Nian</p><p>　　Tutor:Qiao Huiting</p><p><b>　　Abstract</b></p><p>　　The diseases of respiratory have caused many h

26、ealthy problems.For some lung diseases,such as chronic obstructive pulmonary diseases(COPD),it is important to measure the impedance of the respiratory system.Recently,forced oscillation technique(FOT) has been developed

27、 as a new method to detect the respiratory impedance based on system identification,which adds oscillated signals to the autonomous respiratory system.In this paper,we are aiming at using different models to find the fac

28、tors which inf</p><p>　　The paper includes the following parts:</p><p>　　Simulate the respiratory system based on the complexity,and then verify the accuracy of the models which compare the mode

29、ls and the results of some other literatures.</p><p>　　Choose different oscillated signals,such as sine wave,random noise,and find the results of different signals added to the respiratory system.</p>

30、<p>　　Use the least-square method to estimate the impedance of the respiratory ,and compare difference between the initial values and the estimated values which achieve the identification of the respiratory impedan

31、ce.</p><p>　　Key words:Forced oscillation,respiratory system,parameter estimation,system identification</p><p><b>　　目錄</b></p><p><b>　　1 緒論1</b></p>

32、<p>　　1.1研究背景和意義1</p><p>　　1.2研究現(xiàn)狀分析1</p><p><b>　　1.3研究方案4</b></p><p>　　1.4研究?jī)?nèi)容及工作安排5</p><p>　　2 自主呼吸模型的建立7</p><p>　　2.1自主呼吸預(yù)實(shí)驗(yàn)7<

33、;/p><p>　　2.1.1 呼吸運(yùn)動(dòng)7</p><p>　　2.1.2 預(yù)實(shí)驗(yàn)7</p><p>　　2.2呼吸系統(tǒng)建模原理8</p><p>　　2.2.1 呼吸系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)9</p><p>　　2.2.2 Simulink介紹10</p><p>　　2.3自主呼吸不同復(fù)雜程度建

34、模11</p><p>　　2.3.1 自主呼吸動(dòng)力來源11</p><p>　　2.3.2 三種不同的自主呼吸模型12</p><p>　　2.4本章小結(jié)15</p><p>　　3 自主呼吸模型驗(yàn)證16</p><p>　　3.1 自主呼吸模型參數(shù)設(shè)置16</p><p>　　3

35、.2 不同模型的呼吸力學(xué)特征描述16</p><p>　　3.3 自主呼吸模型驗(yàn)證19</p><p>　　3.3.1 呼吸系統(tǒng)生理學(xué)19</p><p>　　3.3.2 自主呼吸模擬結(jié)果21</p><p>　　3.4 本章小結(jié)22</p><p>　　4 強(qiáng)迫振蕩模擬23</p><

36、p>　　4.1 強(qiáng)迫振蕩原理介紹23</p><p>　　4.1.1 強(qiáng)迫振蕩技術(shù)分類23</p><p>　　4.1.2 強(qiáng)迫振蕩阻抗分析24</p><p>　　4.1.3強(qiáng)迫振蕩信號(hào)介紹25</p><p>　　4.2 強(qiáng)迫振蕩模擬后輸出26</p><p>　　4.3 本章小結(jié)27</p

37、><p>　　5 呼吸阻抗辨識(shí)及模型驗(yàn)證28</p><p>　　5.1 參數(shù)估計(jì)28</p><p>　　5.1.1 參數(shù)估計(jì)——最小二乘法原理28</p><p>　　5.1.2 最小二乘法的相關(guān)應(yīng)用31</p><p>　　5.2 模型參數(shù)估計(jì)31</p><p>　　5.3 參數(shù)估

38、計(jì)結(jié)果與分析38</p><p>　　5.4 本章小結(jié)38</p><p><b>　　結(jié)果及討論39</b></p><p><b>　　致謝40</b></p><p><b>　　參考文獻(xiàn)41</b></p><p><b>　

39、　附錄44</b></p><p>　　附錄 A Simulink呼吸系統(tǒng)建模44</p><p>　　附錄B 呼吸系統(tǒng)口端阻力47</p><p><b>　　1 緒論</b></p><p>　　1.1研究背景和意義</p><p>　　呼吸系統(tǒng)疾病是威脅人類健康的主要

40、病因之一。呼吸阻抗的測(cè)定對(duì)于一些肺部疾病，如慢性阻塞性肺疾?。–OPD），的診斷分級(jí)有重要意義。強(qiáng)迫振蕩技術(shù)（FOT）是近年來發(fā)展起來的一項(xiàng)肺功能檢測(cè)技術(shù)，其利用系統(tǒng)辨識(shí)的思想，通過外加強(qiáng)迫振蕩信號(hào)對(duì)呼吸系統(tǒng)進(jìn)行探測(cè)，并獲取阻抗信息。盡管國(guó)外市場(chǎng)已有FOT產(chǎn)品面世，并以開始臨床應(yīng)用,然而在國(guó)內(nèi)，對(duì)于強(qiáng)迫振蕩法的研究才剛剛起步，由于缺乏對(duì)此種技術(shù)的理論認(rèn)識(shí)，國(guó)內(nèi)目前還沒有商業(yè)化的強(qiáng)迫振蕩法測(cè)量呼吸阻力的產(chǎn)品問世。</p>&

41、lt;p>　　基于生理模型的系統(tǒng)辨識(shí)方法是強(qiáng)迫振蕩技術(shù)的核心，強(qiáng)迫振蕩信號(hào)的選取、呼吸系統(tǒng)生理模型的選取，以及阻抗的估計(jì)算法是實(shí)現(xiàn)強(qiáng)迫振蕩法測(cè)量呼吸阻力的重點(diǎn)和難點(diǎn)。本課題將圍繞不同模型對(duì)振蕩呼吸測(cè)量法檢測(cè)呼吸系統(tǒng)特征參數(shù)的影響開展研究。</p><p><b>　　1.2研究現(xiàn)狀分析</b></p><p>　　現(xiàn)代社會(huì)快速發(fā)展使得人們?cè)絹碓街匾暯】祮栴}，而隨

42、著環(huán)境污染的日益嚴(yán)重。據(jù)世界衛(wèi)生組織2013年報(bào)道的世界十大死因，COPD(Chronic Obstructive Pulmonary Disease)慢性阻塞性肺病從之前第六位上升到了第四位。COPD是一種重要的慢性呼吸系統(tǒng)疾病，患病人數(shù)多，病死率高。由于其緩慢進(jìn)行性發(fā)展，嚴(yán)重影響患者的勞動(dòng)能力和生活質(zhì)量。COPD患者在急性發(fā)作期過后，臨床癥狀雖有所緩解，但其肺功能仍在繼續(xù)惡化，并且由于自身防御和免疫功能的降低以及外界各種有害因素的影

43、響，經(jīng)常反復(fù)發(fā)作，而逐漸產(chǎn)生各種心肺并發(fā)癥。對(duì)于COPD患者的檢測(cè)指標(biāo)主要是通過肺功能檢查，體現(xiàn)在呼氣容積占肺活量的百分比，肺總量和一氧化碳彌散量等氣流首先的客觀指標(biāo)上。在我國(guó)，嚴(yán)重急性呼吸綜合癥(SARS，Severe Acute Respiratory Syndromes)、禽流感和甲流傳染病都在社會(huì)上引起了極大的恐慌,它們無一不與呼吸的重要器官--肺有極大的聯(lián)系,由此可見對(duì)肺組織進(jìn)行及早的預(yù)防與治療有著十分重要的意義[1]。<

44、;/p><p>　　目前對(duì)于肺功能的檢查，主要能夠測(cè)出以下幾種指標(biāo)：肺容量，即在呼吸運(yùn)動(dòng)中，呼吸幅度不同可以引起肺內(nèi)容納氣體量的變化；肺通氣，測(cè)定單位時(shí)間內(nèi)肺臟吸入或呼出的氣量；呼吸力學(xué)，從力學(xué)的觀點(diǎn)對(duì)呼吸運(yùn)動(dòng)進(jìn)行分析；血液中氣體的運(yùn)送，包括氧和二氧化碳的運(yùn)送等方面。但是常規(guī)肺功能檢查仍存在許多局限[2]：1、各種指標(biāo)的測(cè)量需要病人的高度配合，如按照各種用力呼吸模式進(jìn)行呼吸。所以對(duì)嬰幼兒、高齡人群實(shí)施起來很不方便[3

45、]；2、目前對(duì)呼吸阻力的測(cè)量?jī)H僅局限在氣道阻力上，并沒有得到更加全面的呼吸阻力信息，如慣性阻力、彈性阻力；3、由于很多疾病早期病變通常發(fā)生在小氣道，而由于小氣道阻力僅占?xì)獾雷枇?0%，此種檢查通常很難發(fā)現(xiàn)小氣道病變。</p><p>　　在這種情況下，F(xiàn)OT（Forced Oscillation Technique）強(qiáng)迫振蕩技術(shù)越來越多的被關(guān)注。強(qiáng)迫振蕩法是一種呼吸阻抗測(cè)量技術(shù)，通過振蕩發(fā)生器產(chǎn)生一個(gè)特定頻率和振

46、幅的壓力振蕩，振蕩波施加于受試者的口腔并疊加在呼吸氣流之上，隨氣流進(jìn)入氣道和肺組織，通過測(cè)量口腔處的壓力和流速，進(jìn)而計(jì)算呼吸系統(tǒng)的總阻抗。強(qiáng)迫振蕩技術(shù)最大的優(yōu)勢(shì)在于測(cè)試階段只需受檢者進(jìn)行平靜的潮氣呼吸，并無任何呼吸模型的要求，因此對(duì)于兒童和高齡病人依然有著良好的檢測(cè)效果。其次強(qiáng)迫振蕩法能夠檢測(cè)呼吸阻力的很多參數(shù)，如：。并能通過模型分析得到周邊氣道阻力這一在臨床上很難得到指標(biāo)，而這一指標(biāo)通常反映了很多疾病的早期病變，目前很多學(xué)者進(jìn)行了一些

47、疾病的早期病變與FOT數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。但如何選擇振蕩信號(hào)，以及振蕩信號(hào)對(duì)阻抗估算的影響并沒有明確的答案，因此我們將圍繞振蕩呼吸開展對(duì)于振蕩呼吸測(cè)量的模型研究。</p><p>　　強(qiáng)迫振蕩技術(shù)于1956年首次被提出，而該項(xiàng)技術(shù)在當(dāng)時(shí)由于受限于數(shù)據(jù)處理算法、振蕩裝置控制策略和電子芯片技術(shù)的發(fā)展，使得其一直停留在實(shí)驗(yàn)室的階段，沒有相應(yīng)的產(chǎn)品推出[1]。1960年Mead使用此種方法發(fā)現(xiàn)強(qiáng)迫振蕩信號(hào)可以施加在自主呼吸信

48、號(hào)上[4-5]。而隨后一些科研人員使用這種技術(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)表明，F(xiàn)OT技術(shù)測(cè)量的正常人和肺部阻塞患者的呼吸系統(tǒng)阻力有明顯差異[6]。</p><p>　　1968年Grimby首次發(fā)現(xiàn)肺阻塞性疾病的呼吸阻力具有頻率依賴性[7]，這一重要發(fā)現(xiàn)對(duì)隨后的研究產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，使得目前大部分針對(duì)FOT方法獲得的數(shù)據(jù)都是在頻域進(jìn)行處理。呼吸阻力隨頻域變化如下圖所示：</p><p>　　圖1.1 呼吸阻

49、抗的頻率依賴性[8]</p><p>　　上述研究大都使用一種或者幾種不同頻率的正弦振蕩壓力波的進(jìn)行測(cè)量。此種方法需要進(jìn)行大量重復(fù)試驗(yàn)才能得到不同頻率的呼吸阻抗。1975 年MICHAELSON提出一種使用隨機(jī)信號(hào)作為輸入的振蕩測(cè)量方法，至此拉開了研究不同強(qiáng)迫振蕩信號(hào)測(cè)呼吸阻抗的研究[9]。而隨著技術(shù)的進(jìn)步，先進(jìn)的傳感器技術(shù)與信號(hào)處理技術(shù)的引入，也使得FOT測(cè)量越來越多的被應(yīng)用。</p><p

50、>　　進(jìn)入20世紀(jì)以后，F(xiàn)OT技術(shù)已被廣泛接受，其可靠性得到了ERS（European Respiratory Society）的認(rèn)可，并于2005年發(fā)表了FOT測(cè)量技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化文檔[10]，F(xiàn)OT邁向了技術(shù)成熟期，而目前FOT面臨的主要問題是通過FOT獲得的數(shù)據(jù)的臨床解釋問題，因此國(guó)內(nèi)外有很多學(xué)者都致力于研究FOT測(cè)量所得各個(gè)指標(biāo)與各種呼吸疾病之間的關(guān)系，如：S Kanda研究了FOT數(shù)據(jù)與哮喘、COPD之間的聯(lián)系，并認(rèn)為其數(shù)據(jù)

51、不僅能夠檢驗(yàn)哮喘與COPD患者，而且比常規(guī)肺功能檢查具有更高的靈敏度，M Kubota與XM Liu的研究也同樣驗(yàn)證了這些信息[11-13]。而又由于FOT技術(shù)良好的敏感性與對(duì)早期病變檢測(cè)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，其被大量運(yùn)用于嬰幼兒哮喘與COPD疾病早期檢測(cè)。</p><p>　　而在國(guó)內(nèi)，對(duì)于強(qiáng)迫振蕩法的研究才剛剛起步，由于缺乏對(duì)此種技術(shù)的理論認(rèn)識(shí)，國(guó)內(nèi)目前還沒有商業(yè)化的強(qiáng)迫振蕩法測(cè)量呼吸阻力的產(chǎn)品問世，大部分研究人員都使

52、用外國(guó)產(chǎn)品研究FOT技術(shù)與各種疾病之間的聯(lián)系。如：王玉等人研究了FOT數(shù)據(jù)與COPD疾病之間的聯(lián)系，并認(rèn)為FOT能較好地反映氣道阻力，方法簡(jiǎn)便，不需特殊配合, 對(duì)COPD的診斷有很好的應(yīng)用價(jià)值[14]。謝娟娟等人研究了兒童咳嗽性哮喘與FOT數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，并指出對(duì)于患兒FOT測(cè)得數(shù)據(jù)出現(xiàn)顯著下降（P<0.01），認(rèn)為此項(xiàng)技術(shù)適用于幼兒肺功能檢查[15]。</p><p>　　不僅如此，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，

53、目前國(guó)內(nèi)外都發(fā)展出一系列計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷的專家系統(tǒng)，而又由于FOT能夠獲取大量數(shù)據(jù)，因此基于FOT數(shù)據(jù)進(jìn)行肺功能診斷的專家系統(tǒng)在近幾年得到了蓬勃的發(fā)展。如Erika Meraz、Miroslava Barúa等人都對(duì)計(jì)算機(jī)輔助診斷兒童呼吸疾病進(jìn)行了深入研究[16-17]。此項(xiàng)研究結(jié)果顯示，使用FOT數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算機(jī)輔助診斷顯示出了良好的診斷效果，但臨床使用仍有待進(jìn)一步的研究。</p><p>　　綜

54、上所述，F(xiàn)OT技術(shù)由于其無創(chuàng)、簡(jiǎn)單易用等特點(diǎn)，已經(jīng)越來越多的被應(yīng)用與臨床測(cè)量。從FOT的誕生至今已經(jīng)半個(gè)世紀(jì)有余，它因此越來越成熟并且被越來越多的人所了解接受。雖然目前FOT仍存在一些不足之處，例如上呼吸道分流對(duì)結(jié)果的影響、FOT數(shù)據(jù)的臨床解釋仍不完善。但是，越來越多的科學(xué)研究者加入FOT的研究隊(duì)伍，這無疑進(jìn)一步顯示了此項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展前景。</p><p><b>　　1.3研究方案</b>&

55、lt;/p><p>　　建立強(qiáng)迫振蕩測(cè)定呼吸阻抗的數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)呼吸阻抗辨識(shí)算法，借助計(jì)算機(jī)模擬的手段分析呼吸阻抗辨識(shí)的影響因素，為國(guó)產(chǎn)FOT肺功能儀的研制奠定理論基礎(chǔ)。</p><p><b>　　研究方案如下：</b></p><p>　　檢索和閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，了解國(guó)內(nèi)外在本研究方向的研究現(xiàn)狀，以及強(qiáng)迫振蕩技術(shù)的原理、現(xiàn)有的呼吸力學(xué)模型及系統(tǒng)辨識(shí)

56、方法。</p><p>　　在閱讀文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，建立人體呼吸力學(xué)模型，分別從不同細(xì)致層次實(shí)現(xiàn)對(duì)自主呼吸的模擬。采用集總參數(shù)的思想建立分別建立簡(jiǎn)單RC模型、將胸肺順應(yīng)性分開的RCC模型和復(fù)雜的RRCC呼吸力學(xué)模型，并利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)健康成人自主呼吸的模擬。</p><p>　　自主實(shí)現(xiàn)呼吸系統(tǒng)建模的基礎(chǔ)上，建立強(qiáng)迫振蕩作用于口端的模型，分別模擬不同頻率及強(qiáng)度下呼吸系統(tǒng)的流量壓力響應(yīng)。選取不同的

57、振蕩發(fā)生器產(chǎn)生不同的振蕩信號(hào)，例如不同頻率、幅度的正弦波或隨機(jī)噪聲壓力源。</p><p>　　算法實(shí)現(xiàn)：利用模型模擬結(jié)果對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證，基于不同復(fù)雜程度的呼吸系統(tǒng)模型，對(duì)其運(yùn)用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，實(shí)現(xiàn)呼吸阻抗的辨識(shí)。</p><p>　　結(jié)合文獻(xiàn)及可能的實(shí)驗(yàn)對(duì)基于模型的算法進(jìn)行分析。</p><p>　　6.結(jié)果分析整理，撰寫論文。</p>&l

58、t;p>　　1.4研究?jī)?nèi)容及工作安排</p><p>　　基于生理模型的系統(tǒng)辨識(shí)方法是強(qiáng)迫振蕩技術(shù)的核心，強(qiáng)迫振蕩信號(hào)的選取、呼吸系統(tǒng)生理模型的選取，以及阻抗的估計(jì)算法是實(shí)現(xiàn)強(qiáng)迫振蕩法測(cè)量呼吸阻力的重點(diǎn)和難點(diǎn)。本課題將圍繞不同模型對(duì)振蕩呼吸測(cè)量法檢測(cè)呼吸系統(tǒng)特征參數(shù)的影響開展研究。</p><p>　　本論文主要研究?jī)?nèi)容如下：</p><p>　　研究人體自主

59、呼吸狀態(tài)下呼吸力學(xué)特征，建立了多個(gè)不同復(fù)雜度的自主呼吸集中參數(shù)仿真模型，模擬自主呼吸狀態(tài)下的力學(xué)特征。</p><p>　　研究不同強(qiáng)迫振蕩信號(hào)作用于人體呼吸系統(tǒng)的生理響應(yīng)，以及不同層次模型對(duì)強(qiáng)迫振蕩信號(hào)的響應(yīng)。</p><p>　　研究基于不同呼吸系統(tǒng)模型的呼吸阻抗辨識(shí)算法，以及其對(duì)呼吸力學(xué)特征的提取效果。</p><p>　　論文各章節(jié)安排如下：</p&g

60、t;<p><b>　?。壕w論</b></p><p>　　介紹本論文的研究背景、研究目的以及研究意義，國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，并介紹本論文的課題研究?jī)?nèi)容及論文結(jié)構(gòu)安排。</p><p>　　第二章：自主呼吸模型的建立</p><p>　　通過文獻(xiàn)閱讀基礎(chǔ)，建立3種人體呼吸力學(xué)模型。利用Matlab解常微分方程和Simulink搭建相關(guān)

61、模塊兩種方法建立自主呼吸模型。</p><p>　　第三章：自主呼吸模型驗(yàn)證</p><p>　　在建立的三種自主呼吸模型的基礎(chǔ)上，得到口端流量，口端壓力，肺內(nèi)容量，流量-壓力環(huán)等相關(guān)波形圖，并與文獻(xiàn)中的波形進(jìn)行比較，從而驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。</p><p>　　第四章：強(qiáng)迫振蕩模擬</p><p>　　建立強(qiáng)迫振蕩作用于口端的模型，分別模擬不

62、同頻率及強(qiáng)度下呼吸系統(tǒng)的流量壓力響應(yīng)。選取不同的振蕩發(fā)生器產(chǎn)生不同的振蕩信號(hào)，例如不同頻率、幅度的正弦波或隨機(jī)噪聲波壓力源。</p><p>　?。汉粑杩贡孀R(shí)及模型驗(yàn)證</p><p>　　基于不同復(fù)雜程度的呼吸系統(tǒng)模型，對(duì)其運(yùn)用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，實(shí)現(xiàn)呼吸阻抗的辨識(shí)。結(jié)合文獻(xiàn)及可能的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)模型的算法進(jìn)行分析和驗(yàn)證。</p><p>　　最后是得出的結(jié)論，

63、是對(duì)本論文的一個(gè)總結(jié)，并討論其中存在的問題，提出了改進(jìn)的建議。</p><p>　　2 自主呼吸模型的建立</p><p>　　2.1自主呼吸預(yù)實(shí)驗(yàn)</p><p>　　2.1.1 呼吸運(yùn)動(dòng)</p><p>　　隨著胸廓的擴(kuò)張和回縮，空氣經(jīng)呼吸道進(jìn)出肺稱為呼吸運(yùn)動(dòng)。肺的舒縮完全靠胸廓的運(yùn)動(dòng)。胸廓擴(kuò)張時(shí)，將肺向外方牽引，空氣入肺，稱為吸氣運(yùn)動(dòng)。

64、胸廓回縮時(shí)，肺內(nèi)空氣被排出體外，稱為呼氣運(yùn)動(dòng)。正常成年人在安靜狀態(tài)下呼吸時(shí)，每次吸入或呼出的氣量稱為潮氣，平均約為400-500毫升。每分鐘出入肺的氣體總量稱為每分通氣量，它等于潮氣量和呼吸頻率的乘積。正常成年人在安靜狀態(tài)下的呼吸頻率為16-18次/分，所以每分通氣量約6000-8000毫升。適應(yīng)體力活動(dòng)需要而加強(qiáng)呼吸時(shí)，每分通氣量可達(dá)70升。正常人在平和呼氣之后，如再做最大呼氣稱為補(bǔ)呼氣，約為1000-1500毫升。在平和吸氣之后，如

65、再做最大吸氣，稱為補(bǔ)吸氣，約為1000-1800毫升。潮氣、補(bǔ)呼氣、補(bǔ)吸氣三者之和稱為肺活量，男性約為3500毫升，女性約為2500毫升。它是一次肺通氣的最大范圍，可以反映肺通氣功能的儲(chǔ)備力量及適應(yīng)能力。肺活量的大小與人的身高、胸圍、年齡、健康情況有關(guān)。肺活量并不等于肺內(nèi)所容納的全部氣體量，即便在被呼氣之后，肺內(nèi)也還余留著一部分氣體不能完全呼出，稱為余氣。健康青年人的余氣約為1000-1500毫升。人們每次吸入的空氣，從鼻腔</p

66、><p><b>　　2.1.2 預(yù)實(shí)驗(yàn)</b></p><p>　　在本課題開始時(shí),首先運(yùn)用Certifier® FA Plus Ventilator Test System 4080進(jìn)行自主呼吸測(cè)量預(yù)實(shí)驗(yàn)。其實(shí)驗(yàn)裝置圖和測(cè)得自主呼吸的波形圖如圖2.1所示。Certifier® FA Plus Ventilator Test System 4080是

67、一種多功能系統(tǒng)，它能夠直觀地測(cè)量各種呼吸模式，比如說成人，兒童，麻醉患者等。它也能夠檢測(cè)一些其他的醫(yī)療設(shè)備，像是麻醉氣體輸送儀器，制氧儀等。它小巧的外觀能夠讓使用者更加方便的運(yùn)用在外場(chǎng)服務(wù)、藥店或是其他別的地方。</p><p>　　圖2.1 Certifier® FA Plus Ventilator Test System 4080外觀圖</p><p>　　使用該設(shè)備，我們

68、初步得到了自主呼吸的流量波形圖。測(cè)量示意圖以及最終得到的自主呼吸流量波形圖如圖2.3所示。經(jīng)過預(yù)實(shí)驗(yàn)得到的自主呼吸的各個(gè)波形圖有助于之后自主呼吸建模結(jié)果的校正。</p><p>　　圖2.2 實(shí)驗(yàn)裝置圖 圖2.3 自主呼吸實(shí)際流量信號(hào)</p><p>　　2.2呼吸系統(tǒng)建模原理</p><p>　　呼吸系統(tǒng)的力學(xué)研究較

69、早地采用了模型模擬的方法，通過建立呼吸力學(xué)模型研究肺通氣的機(jī)械過程極其機(jī)理。呼吸氣體流量、容量、壓力等是模型關(guān)注的變量，呼吸器官的彈性特性與氣流阻力特性是模型的重要參數(shù)，模型的變量的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律和參數(shù)則是呼吸力學(xué)研究的出發(fā)點(diǎn)和歸宿。呼吸系統(tǒng)的力學(xué)研究常常采用集總參數(shù)等效電路模型描述呼吸系統(tǒng)的粘彈性力學(xué)特性。力學(xué)系統(tǒng)與其等效電路模型中各個(gè)變量的對(duì)應(yīng)關(guān)系如表2.1所示。</p><p>　　表2.1 力學(xué)系統(tǒng)與其等效

70、電路各個(gè)變量對(duì)應(yīng)關(guān)系</p><p>　　由于建模時(shí)呼吸系統(tǒng)的簡(jiǎn)化方式不同以及模型中參數(shù)和狀態(tài)變量線性與否，呼吸系統(tǒng)力學(xué)模型通常存在不同的形式。</p><p>　　本論文主要根據(jù)生理仿真建模的方法，在呼吸系統(tǒng)力學(xué)模型的等效電路基礎(chǔ)之上，運(yùn)用Matlab求解常微分方程或者是運(yùn)用更為直觀的Simulink搭建各個(gè)模塊，從而模擬人體的呼吸情況。其模型的概念圖如圖2.4所示：</p>

71、<p>　　圖2.4 自主呼吸模型概念圖</p><p>　　2.2.1 呼吸系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)</p><p>　　呼吸總阻力[18-20]</p><p>　　氣體從肺外進(jìn)入肺內(nèi)，需要呼吸做功，呼吸做功的需要克服3種阻力：黏性阻力、彈性阻力、慣性阻力，他們共同組成了呼吸系統(tǒng)的呼吸總阻力。有些研究學(xué)者又將黏性阻力與慣性阻力合稱為非彈性阻力，將肺通氣的阻力分

72、為：彈性阻力（靜態(tài)阻力）和非彈性阻力（動(dòng)態(tài)阻力），前者主要包括肺和胸廓的彈性阻力，是平靜呼吸時(shí)的主要阻力，約占總阻力的2/3；非彈性阻力約占平靜呼吸總阻力的1/3，其中又以氣道的黏性阻力為主。</p><p><b>　　A.彈性阻力</b></p><p>　　彈性阻力主要來自肺和胸廓的彈性（一般情況下氣道的彈性阻力可忽略不計(jì)），在氣流停止的靜止?fàn)顟B(tài)下仍然存在，屬靜

73、態(tài)阻力。</p><p><b>　　B.粘性阻力</b></p><p>　　粘性阻力包括組織阻力和氣道阻力。其中氣道阻力是指氣體流經(jīng)呼吸道時(shí)，氣體之間相互碰撞、摩擦、以及氣體與呼吸道的摩擦產(chǎn)生的阻力。約占非彈性阻力的80%-90%。其大小隨流速增加而增加是動(dòng)態(tài)阻力。氣道口徑是影響氣道阻力最重要的因素。在不同的氣流形式下氣道阻力與氣道口徑的關(guān)系也略有不同，層流：氣道

74、阻力與氣道口徑4次方成反比。湍流：氣道阻力與氣道半徑的5次方成反比。而組織阻力來自呼吸器官位移所產(chǎn)生的摩擦，比如肺與胸廓間、肺葉之間產(chǎn)生的摩擦。</p><p><b>　　C.慣性阻力</b></p><p>　　慣性阻力是氣流在發(fā)動(dòng)、變速、轉(zhuǎn)向時(shí)和組織變性時(shí)產(chǎn)生的阻力，所占比例很小，臨床上通常忽略不計(jì)。</p><p><b>　

75、　D.非彈性阻力</b></p><p>　　黏性阻力與慣性阻力合稱非彈性阻力，非彈性阻力只能在氣流存在或者有存在傾向的情況下存在，因此又稱為動(dòng)態(tài)阻力。</p><p>　　(2)呼吸系統(tǒng)的總順應(yīng)性</p><p>　　順應(yīng)性是彈性阻力的倒數(shù)，通常采用C表示順應(yīng)性，E表示彈性阻力。從物理學(xué)的觀點(diǎn)看，肺和胸廓這兩個(gè)彈性體屬于串聯(lián)結(jié)構(gòu)，呼吸系統(tǒng)的總彈性阻力E

76、re等于肺彈性阻力EL和胸廓彈性阻力Ecw之和。其中，肺的順應(yīng)性和胸廓的順應(yīng)性可分別表示為：</p><p><b>　　(2.1)</b></p><p><b>　　(2.2)</b></p><p>　　2.2.2 Simulink介紹</p><p>　　Simulink是Matlab中的一

77、種可視化仿真工具， 是一種基于Matlab的框圖設(shè)計(jì)環(huán)境，是實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模、仿真和分析的一個(gè)軟件包，被廣泛應(yīng)用于線性系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)、數(shù)字控制及數(shù)字信號(hào)處理的建模和仿真中。Simulink可以用連續(xù)采樣時(shí)間、離散采樣時(shí)間或兩種混合的采樣時(shí)間進(jìn)行建模，它也支持多速率系統(tǒng)，也就是系統(tǒng)中的不同部分具有不同的采樣速率。</p><p>　　Simulink能夠提供一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模、仿真和綜合分析的集成環(huán)境。在該環(huán)境中，

78、無需大量書寫程序，而只需要通過簡(jiǎn)單直觀的鼠標(biāo)操作，就可構(gòu)造出復(fù)雜的系統(tǒng)。Simulink具有適應(yīng)面廣、結(jié)構(gòu)和流程清晰及仿真精細(xì)、貼近實(shí)際、效率高、靈活等優(yōu)點(diǎn)。</p><p>　　Simulink是用于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)的多領(lǐng)域仿真和基于模型的設(shè)計(jì)工具。對(duì)各種時(shí)變系統(tǒng)，包括通訊、控制、信號(hào)處理、視頻處理和圖像處理系統(tǒng)，Simulink提供了交互式圖形化環(huán)境和可定制模塊庫來對(duì)其進(jìn)行設(shè)計(jì)、仿真、執(zhí)行和測(cè)試。<

79、/p><p>　　構(gòu)架在Simulink基礎(chǔ)之上的其他產(chǎn)品擴(kuò)展了Simulink多領(lǐng)域建模功能，也提供了用于設(shè)計(jì)、執(zhí)行、驗(yàn)證和確認(rèn)任務(wù)的相應(yīng)工具。Simulink與MATLAB緊密集成，可以直接訪問MATLAB大量的工具來進(jìn)行算法研發(fā)、仿真的分析和可視化、批處理腳本的創(chuàng)建、建模環(huán)境的定制以及信號(hào)參數(shù)和測(cè)試數(shù)據(jù)的定義。</p><p>　　2.3自主呼吸不同復(fù)雜程度建模</p>&

80、lt;p>　　2.3.1 自主呼吸動(dòng)力來源</p><p>　　自主呼吸的動(dòng)力來源與所有呼吸肌群的共同作用[21]。由于膈肌是呼吸的主要?jiǎng)恿碓?，Jodat指出測(cè)量得到的腹壓與胸膜腔內(nèi)壓即可作為整個(gè)呼吸系統(tǒng)的動(dòng)力，并擬合得到了所有呼吸肌群的作用力Pmus的函數(shù)形式。</p><p><b>　　平靜呼吸時(shí)：</b></p><p><

81、;b>　　(2.3)</b></p><p>　　其中a1<a2；b2=a1×ti，ti是吸氣時(shí)間，t1 是呼氣流速達(dá)到最大的時(shí)間，T 是整個(gè)呼吸周期時(shí)間長(zhǎng)度，2×Kmus是呼吸肌肉最大作用力。</p><p>　　圖2.5 自主呼吸動(dòng)力來源波形圖</p><p>　　2.3.2 三種不同的自主呼吸模型</p>

82、<p>　　RC模型[22]，該模型的等效電路圖如圖2.6所示，其中電阻R和電容C分別代表氣道阻力和氣道順應(yīng)性。</p><p>　　圖2.6 RC模型 </p><p>　　RCC模型[22]，該模型是在RC模型的基礎(chǔ)上，將順應(yīng)性進(jìn)一步細(xì)化，分別為胸廓順應(yīng)性和肺部順應(yīng)性，其等效電路圖如圖2.7所示。 </

83、p><p>　　圖2.7 RCC模型</p><p>　　RRCC模型[23]，根據(jù)圖2.8所示的等效電路圖，和分別表示氣道的阻力和順應(yīng)性，和則表示肺部的阻力和順應(yīng)性。</p><p>　　圖2.8 RRCC模型</p><p>　　模型等效電路確立后，列出相應(yīng)的常微分方程：</p><p>　　RC模型：

84、 (2.4)</p><p>　　RCC模型： (2.5)</p><p>　　RRCC模型： (2.6) . ...</p>&l

85、t;p>　　運(yùn)用Matlab直接解相應(yīng)的常微分方程，或者運(yùn)用Simulink搭建相應(yīng)模型。圖2.9是運(yùn)用Matlab解相應(yīng)的常微分方程得到的結(jié)果，圖2.10是運(yùn)用simulink搭建模型得到的結(jié)果，經(jīng)比較得到，兩種方式所得到的口端流量、壓力等波形圖是大致相同的。因此，在之后進(jìn)行的分析比較中，可以選取任意一種方式。</p><p>　　圖2.9 Matlab解常微分方程所得結(jié)果</p><

86、;p>　　圖2.10 Simulink搭建模型得到的口端流量、壓力</p><p>　　但是，不管是RC模型，RCC模型或者是RRCC模型，研究者都可以根據(jù)需要選擇采用線性還是非線性形式。由于呼吸系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的非線性時(shí)變系統(tǒng)，線性模型雖然避免了計(jì)算的繁瑣，但是不能反映呼吸系統(tǒng)的非線性特性，而這些非線性特性包含更多真實(shí)系統(tǒng)的行為特性，對(duì)呼吸機(jī)的工程研究和臨床研究都相當(dāng)有用。</p><

87、p><b>　　2.4本章小結(jié)</b></p><p>　　本章介紹了呼吸系統(tǒng)的相關(guān)參數(shù)及3種自主呼吸模型的建立。主要是針對(duì)呼吸系統(tǒng)的復(fù)雜程度劃分，并列出相應(yīng)的常微分方程。</p><p>　　3 自主呼吸模型驗(yàn)證</p><p>　　3.1 自主呼吸模型參數(shù)設(shè)置</p><p>　　根據(jù)健康成人的呼吸力學(xué)特征參數(shù)

88、設(shè)置模型參數(shù)，見表3.1。自主呼吸周期T設(shè)為4秒，相當(dāng)于呼吸頻率15/min；吸氣時(shí)間ti、呼氣流速達(dá)到最大所需時(shí)間t1和呼吸肌最大作用力2*Kmus均來源于易韋韋模型。其他參數(shù)均來自Athanasiades模型中1號(hào)成人志愿者[24]。</p><p>　　表3.1 健康成人的呼吸力學(xué)特征參數(shù)</p><p>　　3.2 不同模型的呼吸力學(xué)特征描述</p><p>

89、;　　在實(shí)際測(cè)量中，自主呼吸口端的壓力不等于大氣壓，是從口端到大氣一段距離的壓力差，這段壓力差在建模中被忽略了，但在之后的強(qiáng)迫振蕩中需要考慮這一部分。因此常用的方法是將氣道模型中的R拆分為兩部分，其中一部分代表口端到大氣的壓力衰減。</p><p>　　RC模型：設(shè)置模型初始參數(shù)后，設(shè)置自主呼吸動(dòng)力即呼吸肌作用力Pmus，健康成人在呼吸肌作用力Pmus作用下的自主呼吸模擬結(jié)果如圖3.1所示。模擬結(jié)果從第二個(gè)呼吸周

90、期開始已處于穩(wěn)定狀態(tài)，故截取穩(wěn)定后的兩個(gè)呼吸周期進(jìn)行說明。</p><p>　　圖3.1 口端流量、口端壓力 </p><p>　　圖3.2 肺內(nèi)容量、肺內(nèi)壓</p><p>　　圖3.3 流量-壓力環(huán)</p><p>　?。?）RCC模型：在RC模型的基礎(chǔ)上，還可以得到胸膜內(nèi)壓及壓力-容積曲線如圖3.4所示。</p>&l

91、t;p>　　圖3.4 胸膜腔內(nèi)壓、肺內(nèi)壓</p><p>　　圖3.5 壓力-容積環(huán)</p><p>　?。?）RRCC模型：能夠得到口端壓力、流量，肺內(nèi)壓力等的波形圖，并且RRCC模型能夠更加準(zhǔn)確的描述出人體生理構(gòu)造。</p><p>　　3.3 自主呼吸模型驗(yàn)證</p><p>　　3.3.1 呼吸系統(tǒng)生理學(xué)</p>

92、<p><b>　　肺內(nèi)壓</b></p><p>　　肺內(nèi)壓是指肺泡內(nèi)的壓力。在呼吸暫停、聲帶開放、呼吸道暢通時(shí)，肺內(nèi)壓與大氣壓相等。吸氣之初，肺容積增大，肺內(nèi)壓暫時(shí)下降，低于大氣壓，空氣在此壓差推動(dòng)下進(jìn)入肺泡，隨著肺內(nèi)氣體逐漸增加，肺內(nèi)壓也逐漸升高，至吸氣末，肺內(nèi)壓已升高到和大氣壓相等。反之，在呼氣之初，肺容積減小，肺內(nèi)壓暫時(shí)升高并超過大氣壓，肺內(nèi)氣體便流出肺，使肺內(nèi)氣體逐漸減

93、少，肺內(nèi)壓逐漸下降，至呼氣末，肺內(nèi)壓又降到和大氣壓相等。呼吸過程中，視呼吸的緩急、深淺和呼吸道是否暢通而定。若呼吸慢，呼吸道通暢，則肺內(nèi)壓變化較??；若呼吸快，呼吸道不夠通常，則肺內(nèi)壓變化較大。平靜呼吸時(shí)，呼吸緩和，肺容積的變化也較小，吸氣時(shí)，肺內(nèi)壓較大氣壓約低0.133-0.266kpa(1-2mmHg),即肺內(nèi)壓為-0.266—-0.133kpa；呼氣時(shí)較大氣壓約高0.133—0.266kpa(1-2mmHg).</p>

94、<p><b>　　胸膜腔內(nèi)壓</b></p><p>　　胸膜有兩層，即緊貼于肺表面的臟層和緊貼于胸廓內(nèi)壁的壁層。兩層胸膜形成一個(gè)密閉的潛在的腔隙，為胸膜腔。胸膜腔內(nèi)僅有少量漿液，沒有氣體。胸膜腔內(nèi)的壓力為胸膜腔內(nèi)壓，可用兩種方法進(jìn)行測(cè)定。一是直接法，將與檢壓計(jì)相連接的注射針頭斜刺入胸膜腔內(nèi)，檢壓計(jì)可直接顯示出胸膜腔內(nèi)的壓力。直接法的缺點(diǎn)是有刺破胸膜臟層和肺的危險(xiǎn)。另一種方法是

95、間接法，讓受試者吞下帶有薄壁氣囊的導(dǎo)管至下胸部食管，由測(cè)量呼吸過程中食管內(nèi)壓的變化來間接地顯示胸膜腔內(nèi)壓的變化。這時(shí)因?yàn)槭彻茉谛貎?nèi)介于肺和胸壁之間，食管壁薄而軟，在呼吸過程中兩者的變化基本一致，故可以測(cè)食管內(nèi)壓力的變化以間接反應(yīng)胸膜腔內(nèi)壓的變化。</p><p>　　測(cè)量表明，胸膜腔內(nèi)壓比大氣壓低，為負(fù)壓。平靜呼氣末胸膜腔內(nèi)壓約為-0.665—-0.399kpa(-5—-3mmHg),吸氣末約為-1.33—-0.

96、665kpa(-10—-5mmHg).分析作用于胸膜腔的力，主要有兩種力通過胸膜臟層作用于胸膜腔：一是肺內(nèi)壓，使肺泡擴(kuò)張；一是肺的彈性回縮力，使肺泡縮小。因此，胸膜腔內(nèi)的壓力實(shí)際上是這兩種方向相反的力的代數(shù)和，即：</p><p>　　胸膜腔內(nèi)壓=肺內(nèi)壓-肺彈性回縮力 (3.1)</p><p>　　在吸氣末和呼氣末，肺內(nèi)壓等于大氣壓，因而：<

97、/p><p>　　胸膜腔內(nèi)壓=大氣壓-肺彈性回縮力 (3.2)</p><p>　　圖3.6 吸氣和呼氣時(shí)，肺內(nèi)壓、胸膜腔內(nèi)壓和呼吸容積的變化</p><p>　　3.3.2 自主呼吸模擬結(jié)果</p><p>　　對(duì)自主呼吸模型模擬結(jié)果進(jìn)行討論分析如下：</p><p>　　在呼氣末

98、時(shí)，呼吸肌處于舒張狀態(tài)，肺內(nèi)壓等于外界大氣壓。胸膜腔內(nèi)壓Ppl=-2.69cmH2O；呼吸道內(nèi)沒有氣體流動(dòng)，Q=0.</p><p>　　t=0s時(shí)開始進(jìn)入吸氣相，肋間外肌、膈肌等呼吸肌群收縮，呼吸肌作用力增大即Pmus相對(duì)于大氣壓負(fù)向增加、絕對(duì)值增大；胸廓在呼吸肌作用下向外擴(kuò)張，使得胸膜腔內(nèi)壓變得更負(fù)；肺內(nèi)壓在胸膜腔內(nèi)壓的作用下逐漸低于外界大氣壓，氣體在外界大氣壓-肺內(nèi)壓壓差的作用下進(jìn)入肺泡。呼吸肌總的收縮時(shí)間

99、ti等于1.2s，此時(shí)Pmus達(dá)到負(fù)向最大值-6cmH2O,此時(shí)吸氣結(jié)束，呼吸肌即將處于舒張狀態(tài)。整個(gè)吸氣相，大氣道氣體流量Q與t=0.75s時(shí)達(dá)到正向最大0.80L/s,肺內(nèi)壓于0.71s達(dá)到負(fù)向最大值-1.13cmH20；胸膜腔內(nèi)壓也與9.08達(dá)到負(fù)向最大值-5.87cmH2O.</p><p>　　t=1.2s開始進(jìn)入呼氣相：肋間外肌、膈肌等呼吸肌群舒張，Pmus相對(duì)于大氣壓降低即其絕對(duì)值逐漸減小。t=1.

100、61s開始，呼吸肌完全處于松弛狀態(tài)；t=4s時(shí)，呼氣過程結(jié)束即將開始吸氣。整個(gè)呼氣相：胸廓和肺分別在其彈性回縮力作用下逐漸恢復(fù)至吸氣開始時(shí)刻的位置；胸膜腔內(nèi)壓絕對(duì)值逐漸減小；肺內(nèi)壓逐漸高于大氣壓，氣體在肺內(nèi)壓-大氣壓壓差的作用下從肺內(nèi)排出體外；大氣道內(nèi)氣體流量Q與吸氣相氣流方向相反。呼氣過程中，肺內(nèi)壓于t=1.51s時(shí)達(dá)到正向最大值2.42cmH2O；胸膜腔內(nèi)壓于t=1.58s時(shí)達(dá)到最大值-1.35cmH2O；Q于t=1.50s時(shí)也達(dá)到

101、負(fù)向最大值-1.40L/s。</p><p>　　呼氣末即t=12s時(shí)：PA=0.0062cmH2O，約等于大氣壓；Ppl=-2.69cmH2O，約等于吸氣開始時(shí)刻Ppl；肺內(nèi)氣體容量VA=2.78L，與吸氣開始時(shí)刻相等，吸入肺內(nèi)氣體全部排出。至此，完成整個(gè)呼吸過程。</p><p>　　將建模得到結(jié)果和分析與文獻(xiàn)中模型得到的相應(yīng)波形進(jìn)行比較，經(jīng)過比較調(diào)整后，本文所采取的三種呼吸模型均符合

102、生理呼吸力學(xué)。</p><p><b>　　3.4 本章小結(jié)</b></p><p>　　本章依據(jù)健康成人生理指標(biāo)選取模型參數(shù)模擬健康成人自主呼吸。主要選取了肺內(nèi)壓、胸膜腔內(nèi)壓、氣道流量等參數(shù)與文獻(xiàn)中已知的波形進(jìn)行比較，從而確定了本課題選取的三種自主呼吸模型的準(zhǔn)確性和可行性。</p><p><b>　　4 強(qiáng)迫振蕩模擬</b&

103、gt;</p><p>　　4.1 強(qiáng)迫振蕩原理介紹</p><p>　　4.1.1 強(qiáng)迫振蕩技術(shù)分類</p><p>　　根據(jù)外加強(qiáng)迫信號(hào)的輸入部位，可將FOT測(cè)量分為兩類，一類外加壓力信號(hào)加在口腔上，并檢測(cè)口腔處流量，此時(shí)測(cè)得的阻抗為輸入阻抗。另一類外加壓力信號(hào)加在胸腔表面，測(cè)量口腔處流量，此時(shí)測(cè)得的阻抗稱為轉(zhuǎn)移阻抗。由于測(cè)量轉(zhuǎn)移阻抗需要患者坐在一個(gè)封閉的容器內(nèi)

104、，加大了測(cè)量難度、降低了患者舒適度，因此實(shí)際應(yīng)用較少，多用于實(shí)驗(yàn)室研究。因此，本文主要采取模擬外加壓力信號(hào)作用于口腔處，其原理如圖4.1所示。</p><p>　　圖4.1 強(qiáng)迫振蕩原理圖</p><p>　　Pmo-口端壓力；Vmo-口端流量；MTLV-肺部容積</p><p>　　而同一FOT實(shí)驗(yàn)又可使用不同的強(qiáng)迫振蕩信號(hào)，其本質(zhì)是一樣的，最基本的強(qiáng)迫振蕩信號(hào)也

105、是最早研究使用的就是正弦波壓力信號(hào)，使用此種信號(hào)一次實(shí)驗(yàn)只能得到單一頻率的呼吸阻抗，如果要對(duì)比不同頻率的呼吸阻抗，必須使用不同頻率的正弦波信號(hào)進(jìn)行一系列的實(shí)驗(yàn)。因此，針對(duì)這種問題，后來的學(xué)者使用了隨機(jī)噪聲、偽隨機(jī)信號(hào)、脈沖信號(hào)作為輸入研究呼吸阻抗，這些信號(hào)都有著較寬的頻譜，因此一次實(shí)驗(yàn)便能得到較寬頻譜的呼吸阻抗信號(hào)。由于肺的力學(xué)特性是非線性的，因此只能夠適用震幅較小的外加振動(dòng)。課題組采取了如圖4.2的裝置進(jìn)行了預(yù)備實(shí)驗(yàn)。</p&g

106、t;<p>　　圖4.2 測(cè)試實(shí)驗(yàn)裝置 </p><p>　　隨著FOT技術(shù)的發(fā)展，肺功能測(cè)試的發(fā)展也越來越多元化。很多研究致力于寬頻帶下呼吸系統(tǒng)阻抗的研究。而與傳統(tǒng)肺功能測(cè)試相比，F(xiàn)OT測(cè)試最大的缺點(diǎn)是無法區(qū)分氣道阻塞性疾病與氣道限制性疾病。而最大的優(yōu)勢(shì)在于其測(cè)試只需病人最小程度的配合，并且能夠檢測(cè)臨床難以診斷的小氣道病變，而又由于許多疾病早期病變發(fā)生在小氣道，因此又可作為疾病的早期篩查測(cè)試

107、。 </p><p>　　4.1.2 強(qiáng)迫振蕩阻抗分析</p><p>　　呼吸系統(tǒng)阻抗是通過計(jì)算濾除潮氣呼吸影響后的壓力—流量信號(hào)的傅里葉變換計(jì)算得出的[9]。得到的呼吸系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)數(shù)，包含了呼吸系統(tǒng)阻抗的大小與相位信息。</p><p><b>　　(4.1)</b></p><p>　　其中F{}為傅里葉變換。

108、 </p><p>　　研究連續(xù)時(shí)間信號(hào)的頻域特性通常使用傅里葉變換，傅里葉變換是隨時(shí)間變化的函數(shù)對(duì)時(shí)間的加權(quán)求和：</p><p><b>　　(4.2)</b></p><p>　　、分別是在頻率處的實(shí)部與虛部，包含了x(t)頻率特性的幅度與相位信息。</p><p>　　對(duì)于一個(gè)簡(jiǎn)單系統(tǒng)，它的輸入輸出(x(t)

109、,y(t))與轉(zhuǎn)移函數(shù)(H)的關(guān)系可以用下式描述：</p><p><b>　　(4.3)</b></p><p>　　如果x(t)是外加強(qiáng)迫隨機(jī)壓力信號(hào)，y(t)是流量信號(hào)，則阻抗就是的倒數(shù)。但是由于輸入信號(hào)的隨機(jī)性質(zhì)，這樣的計(jì)算顯然是不現(xiàn)實(shí)的。因此，功率譜的概念被引入。針對(duì)上述變量，、可以用來計(jì)算3個(gè)功率譜。輸入功率譜</p><p>　　

110、(4.4) </p><p>　　是的復(fù)共軛。而不再包含相位信息。同樣的，輸出功率譜：</p><p>　　(4.5) </p><p><b>　　互功率譜定義為：</b></p><p><b>　　(4.6) </b></p><

111、;p>　　通過這些功率譜便能得到阻抗的幅度信息：</p><p><b>　　(4.7)</b></p><p>　　相位信息可通過得到：</p><p><b>　　(4.8)</b></p><p>　　這種計(jì)算阻抗的方式可以迅速得到一定頻率范圍內(nèi)阻抗的幅度與相位信息。</p>