Машинный анализ спирограмм и управление ИВЛ для снижения повреждения легких больных
Invite pending
Аппараты искусственной вентиляции легких (ИВЛ), которыми оснащены все отделения реанимации и интенсивной терапии, снабжают легкие пациента необходимой для дыхания газовой смесью и выводят из них углекислый газ.
Особенно важно проводить раннюю диагностику патологий органов дыхания в ходе непрерывного контроля за состоянием пациента при ИВЛ, чтобы снизить повреждения легочной ткани и ускорить ее восстановление.
Диагностика основана на автоматическом анализе основных параметров дыхания, а также оптимизация режимов ИВЛ в реальном режиме времени.
Анализ осуществляется по спирографическим данным, полученным с аппаратов ИВЛ, включающим как скалярные (одномерные) функции (изменение давления, потока и объема во времени), так и двумерные функции, представленные в виде петель «объем- давление» и «поток-объем».
Мы ставим перед собой задачу создания новых алгоритмов автоматического облачного анализа состояния системы дыхания по данным спирограмм для обеспечения облачных диагностических функций в аппаратах ИВЛ, машинный анализ данных и мгновенную оптимизацию работы ИВЛ.
Разрабатываем:
Разработки базируются на методах машинной обработки больших данных и системе удаленного управления.
Основные параметры дыхания:
За исходную модель принимается электрическая модель внешнего дыхания предложенная ктн Саламоновой И.С., основанная на математическом методе анализа переходных процессов в электрических цепях.
Основные электрические законы полностью эквиваленты пневматическим законам.
Для онлайн управления ИВЛ внешнего дыхания (сопротивление дыхательных путей, растяжимость лѐгких, постоянная времени) были выбраны:
Для каждого режима разрабатывается своя электрическая модель системы внешнего дыхания пациента при ИВЛ, которая позволит применять методы вычисления значений потока, давления, объѐма, сопротивления дыхательных путей, растяжимости лѐгких на вдохе и выдохе и внедрить методы вычисления параметров внешнего дыхания пациента:
Мы берем несколько точек в 20, 50 и 80 % от максимального значения объѐма вдоха.
Вычисление значений сопротивления и растяжимости осуществляется на участках 0÷20%, 40÷60 %, 80÷100 % от максимального значений объѐма на вдохе циклически с шагом Δk.
Для борьбы с неустойчивостью сигналов, помехами и наличием спонтанного дыхания у пациента в разработанном методе использовано сочетание процедур скользящего усреднения циклов дыхания и полиномиальной аппроксимации.
Новый метод заключается в анализе состояния дыхательной системы по петле «объѐм-давление».
В основе него лежит метод построения сигнатур, при котором представление границы сводится к одномерной функции.
Сравнительный анализ параметров, характеризующих особенности спирографических кривых:
Для того чтобы определения отклонения растяжимости Δα отнормального значения, рассчитывается рассматриваемой петли β и контрольной α.Ширину петли в работе предлагается рассчитывать как сумму значений 1-го и 181-го отсчета функции несмещенной ненормированной сигнатуры петель, нормированных по значениям контрольной петли.
Она вычисляется на уровне центра оси петли, разделяющей саму петлю на экспираторную (на выдохе) и инспираторную (на вдохе) части. Отклонение ширины рассматриваемой петли от контрольной вычисляется как их разность.
Распознавание этих опасных нарушений на ранних стадиях можно провести, используя полученные характеристики. Резкое уменьшение угла наклона α осевой линии петли «объѐм-давление» свидетельствует об увеличении жесткости лѐгких и указывает на развитие возможных осложнений (ОРДС). Резкое изменение величины, увеличение значений параметров r и Sэ указывает на ее расширение и свидетельствует о развитии обструкции дыхательных путей.Для установления факта наличия линейных связей между признаками и измерения степени их зависимости вычисляется ковариационная матрица и находятся коэффициенты корреляции соответствующих пар признаков. Значения коэффициентов корреляции для каждого из признаков близки к единице, что свидетельствует о строгой прямой связи между ними.Кроме того, первый и второй признак (общая ширина петли и ширина экспираторной части петли) имеют наибольшие коэффициенты корреляции с первым признаком – значением сопротивления модельного сигнала.
Следовательно, лучше всего оценивать общее сопротивление (общую ширину петли) или экспираторное сопротивление (ширину петли на выдохе).
Таким образом, разработанный способ загрузки данных ИВЛ в облако, машинный анализ спирограмм и исследования в клинических условиях, постоянный контроль за формой кривой «объѐм-давление», ее наклоном и шириной являются важной составляющей респираторной поддержки, особенно у пациентов с развивающейся патологией лѐгких.
Внедрение в медицинскую систему накопления клинических данных спирограмма ИВЛ с учетом конфиденциальности пациентов, позволит накапливать историю различных случаев течения заболевания легких и производить мгновенный обмен подверженными эффективными режимами работы ИВЛ между медицинскими учреждениями.
Передача через модуль передачи данных, шлюза шифрования данных, прием данных через протокол Message Queuing Telemetry Transport (MQTT), хранение данных в PostgreSQL, визуализацию данных в реальном режиме времени, платформа для анализа данных, инструмент визуализации и машинной анализа и способы информирования персонала о наличии более оптимальных режимов работы ИВЛ.
Особенно важно проводить раннюю диагностику патологий органов дыхания в ходе непрерывного контроля за состоянием пациента при ИВЛ, чтобы снизить повреждения легочной ткани и ускорить ее восстановление.
Диагностика основана на автоматическом анализе основных параметров дыхания, а также оптимизация режимов ИВЛ в реальном режиме времени.
Анализ осуществляется по спирографическим данным, полученным с аппаратов ИВЛ, включающим как скалярные (одномерные) функции (изменение давления, потока и объема во времени), так и двумерные функции, представленные в виде петель «объем- давление» и «поток-объем».
Мы ставим перед собой задачу создания новых алгоритмов автоматического облачного анализа состояния системы дыхания по данным спирограмм для обеспечения облачных диагностических функций в аппаратах ИВЛ, машинный анализ данных и мгновенную оптимизацию работы ИВЛ.
Разрабатываем:
- модель системы внешнего дыхания при ИВЛ, позволяющей оценивать еѐ текущее состояние;
- метод и алгоритм оценки показателей ИВЛ в реальном масштабе времени;
- метод и алгоритм для анализа состояния системы дыхания по комплексу спирометрических данных;
- метод и алгоритм для анализа формы петель, для вычисления параметров петель.
Разработки базируются на методах машинной обработки больших данных и системе удаленного управления.
Основные параметры дыхания:
- давление в дыхательных путях (пиковое давление, давление плато (достигаемое в фазе инспираторной паузы, т.е. в тот момент, когда клапан вдоха уже закрыт, а клапан выдоха не открыт),
- ПДКВ (положительное давление в конце выдоха),
- минутный объѐм,
- дыхательный объѐм (вдох, выдох),
- концентрация О2 на вдохе
- концентрация СО2 на выдохе,
- частота дыхания в минуту,
- механика лѐгких(сопротивление дыхательных путей и растяжимость лѐгких),
- температура вдыхаемой смеси.
За исходную модель принимается электрическая модель внешнего дыхания предложенная ктн Саламоновой И.С., основанная на математическом методе анализа переходных процессов в электрических цепях.
Основные электрические законы полностью эквиваленты пневматическим законам.
Для онлайн управления ИВЛ внешнего дыхания (сопротивление дыхательных путей, растяжимость лѐгких, постоянная времени) были выбраны:
- режим управления вдохом по объѐму (потоку)
- режим управления по давлению
Для каждого режима разрабатывается своя электрическая модель системы внешнего дыхания пациента при ИВЛ, которая позволит применять методы вычисления значений потока, давления, объѐма, сопротивления дыхательных путей, растяжимости лѐгких на вдохе и выдохе и внедрить методы вычисления параметров внешнего дыхания пациента:
- метод вычисления сопротивления на участке вдоха;
- метод вычисления параметров дыхания на участке инспираторной паузы;
- метод вычисления параметров дыхания для способа управления вдохом по давлению;
- метод вычисления параметров дыхания по текущим соседним отсчетам.
Мы берем несколько точек в 20, 50 и 80 % от максимального значения объѐма вдоха.
Вычисление значений сопротивления и растяжимости осуществляется на участках 0÷20%, 40÷60 %, 80÷100 % от максимального значений объѐма на вдохе циклически с шагом Δk.
Для борьбы с неустойчивостью сигналов, помехами и наличием спонтанного дыхания у пациента в разработанном методе использовано сочетание процедур скользящего усреднения циклов дыхания и полиномиальной аппроксимации.
Новый метод заключается в анализе состояния дыхательной системы по петле «объѐм-давление».
В основе него лежит метод построения сигнатур, при котором представление границы сводится к одномерной функции.
Сравнительный анализ параметров, характеризующих особенности спирографических кривых:
- направление основной оси анализируемой петли «объѐм-давление» (tg α) или угловое отклонение от оси контрольного дыхательного цикла ( α);
- величина среднеквадратического отклонения σ спирограммы; — ширина петли r (или оценка площади петли в фазе выдоха Sэ);
- выраженность артефактов Art.Вычисляется среднеквадратическое отклонение между элементами функции сигнатуры рассматриваемой отклоненной петли и элементами выборки функции сигнатуры контрольной петли.Наклон оси петли tg α лѐгких C=tg α.
Для того чтобы определения отклонения растяжимости Δα отнормального значения, рассчитывается рассматриваемой петли β и контрольной α.Ширину петли в работе предлагается рассчитывать как сумму значений 1-го и 181-го отсчета функции несмещенной ненормированной сигнатуры петель, нормированных по значениям контрольной петли.
Она вычисляется на уровне центра оси петли, разделяющей саму петлю на экспираторную (на выдохе) и инспираторную (на вдохе) части. Отклонение ширины рассматриваемой петли от контрольной вычисляется как их разность.
Распознавание этих опасных нарушений на ранних стадиях можно провести, используя полученные характеристики. Резкое уменьшение угла наклона α осевой линии петли «объѐм-давление» свидетельствует об увеличении жесткости лѐгких и указывает на развитие возможных осложнений (ОРДС). Резкое изменение величины, увеличение значений параметров r и Sэ указывает на ее расширение и свидетельствует о развитии обструкции дыхательных путей.Для установления факта наличия линейных связей между признаками и измерения степени их зависимости вычисляется ковариационная матрица и находятся коэффициенты корреляции соответствующих пар признаков. Значения коэффициентов корреляции для каждого из признаков близки к единице, что свидетельствует о строгой прямой связи между ними.Кроме того, первый и второй признак (общая ширина петли и ширина экспираторной части петли) имеют наибольшие коэффициенты корреляции с первым признаком – значением сопротивления модельного сигнала.
Следовательно, лучше всего оценивать общее сопротивление (общую ширину петли) или экспираторное сопротивление (ширину петли на выдохе).
Таким образом, разработанный способ загрузки данных ИВЛ в облако, машинный анализ спирограмм и исследования в клинических условиях, постоянный контроль за формой кривой «объѐм-давление», ее наклоном и шириной являются важной составляющей респираторной поддержки, особенно у пациентов с развивающейся патологией лѐгких.
Внедрение в медицинскую систему накопления клинических данных спирограмма ИВЛ с учетом конфиденциальности пациентов, позволит накапливать историю различных случаев течения заболевания легких и производить мгновенный обмен подверженными эффективными режимами работы ИВЛ между медицинскими учреждениями.
Передача через модуль передачи данных, шлюза шифрования данных, прием данных через протокол Message Queuing Telemetry Transport (MQTT), хранение данных в PostgreSQL, визуализацию данных в реальном режиме времени, платформа для анализа данных, инструмент визуализации и машинной анализа и способы информирования персонала о наличии более оптимальных режимов работы ИВЛ.