一种气管插管的清洁装置的制作方法

1.本发明涉及气管插管的清洁技术领域，具体涉及一种气管插管的清洁装置。


背景技术：

2.气管插管主要是在患者不能自主呼吸时为患者创建的一个临时性的人工呼吸通道的一种医疗器械，是通过将气管插管插入患者气管或者支气管，以辅助呼吸。但是病人在呼吸的过程中，在气管的内部会产生分泌物，该分泌物的存在会对气管插管所提供的呼吸通道产生影响，严重时会堵塞呼吸通道。
3.现有技术中一般是利用吸痰机定时进行吸痰以达到清洁气管插管的目的，具体的是将吸痰管送入气管导管进行吸痰，一次吸痰的时间应小于15秒，连续吸痰不超过三次。
4.发明人在实践中，发现上述现有技术存在以下缺陷：上述现有技术在清理的过程中需要凭经验判断需要清理多少次能将痰清理干净，没有实际的参考依据。


技术实现要素：

5.为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种气管插管的清洁装置，所采用的技术方案具体如下：本发明提供了一种气管插管的清洁装置，该清洁装置包括分别与控制器相连的测压器、呼吸机和声音传感器；测压器用于检测气管插管端部的气囊内部压力，呼吸机用于检测气道内压力，湿化器用于采集气道内湿化值，声音传感器用于检测患者呼吸的声压，控制器执行如下步骤：获取同一时间段内在气管插管的气囊中的第一压力序列、人体气道内的第二压力序列、人体气道的湿化值序列以及人体呼吸的声压序列；获取人体气道内的所述第二压力序列的压力极差和压力均值，所述压力极差与所述压力均值之比为最大压力变化程度；将所述最大压力变化程度与所述声压序列的方差之间的乘积取倒数得到呼吸顺畅程度；计算所述第一压力序列与所述第二压力序列之间的压力相似度；根据所述湿化值序列的湿化均值与所述压力相似度，得到清污难度；所述清污难度分别与所述湿化均值和所述压力相似度呈负相关关系；将所述清污难度与所述呼吸顺畅程度之比得到操作难度指标，将所述操作难度指标输入预测网络预测清理强度，以参考所述清理强度适时调整清洁的次数。
6.进一步，所述第一压力序列、第二压力序列、湿化值序列以及声压序列的采样频率相同。
7.进一步，所述计算所述第一压力序列与所述第二压力序列之间的压力相似度的步骤包括：利用采用动态时间规整计算第一压力序列和第二压力序列之间的距离相似度，距离相似度的倒数为所述压力相似度。
8.进一步，所述计算所述第一压力序列与所述第二压力序列之间的压力相似度的步骤，进一步包括以下优化步骤：计算第一压力序列和第二压力序列之间的皮尔逊相关系数，
利用皮尔逊相关系数调整所述距离相似度的大小得到优化后的压力相似度。
9.进一步，所述预测网络采用tcn时间卷积网络，所述tcn时间卷积网络的损失函数采用均方差损失函数。
10.进一步，所述预测网络采用tcn时间卷积网络，所述tcn时间卷积网络的损失函数为每个样本的影响权重与均方差损失的加权求和。
11.进一步，所述样本的影响权重的获取步骤包括：获取所述tcn时间卷积网络的训练集，所述训练集包括多类样本，每类样本中包括多个操作难度指标；获取每类样本与其他类别样本之间的距离之和，根据所述距离之和得到每类样本的置信度，所述置信度与所述距离之和呈负相关关系；将训练集中所有样本所对应的置信度进行归一化，得到每类样本的影响权重，将每类样本的影响权重作为相应类别下样本的影响权重。
12.进一步，所述多类样本的获取步骤包括：按照操作难度指标的大小进行均匀分类，分为不同的多类样本。
13.本发明具有如下有益效果：本发明实施例提供了一种气管插管的清洁装置，该清洁装置通过监控气道的压力和湿化值、气囊的压力和呼吸的声压，通过对监控数据进行分析判断气道内堵塞物的清理难度，医护人员可参考该清理难度的数值大小调整清理的次数以及清理的强度，达到辅助清洁气道的目的。
附图说明
14.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
15.图1为本发明的一种气管插管的清洁装置的结构框图；图2为本发明的一种气管插管的清洁装置中控制器的数据处理方法流程图。
具体实施方式
16.为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种气管插管的清洁装置，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
17.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
18.为了解决凭经验判断清洁次数的问题，本发明实施例给出清理强度，在吸痰时可参考该清理强度的大小来调整清理次数。本发明实施例通过对气囊压力、气道压力、气道湿化值和声压数据进行处理得到操作难度指标，将该操作难度指标输入预测网络得到清理强度，医护人员可参考该清理强度调整吸痰的次数。
19.下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种气管插管的清洁装置的具体方案。
20.请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种气管插管的清洁装置结构框图，该清洁装置包括分别与控制器相连的测压器、呼吸机和声音传感器；测压器用于检测气管插管端部的气囊内部压力，呼吸机用于检测气道内压力，湿化器用于采集气道内湿化值，声音传感器用于检测患者呼吸的声压，控制器分别接收测压器、呼吸机和声音传感器采集的数据，并对数据进行处理。
21.如图2所示，本实施例的控制器的数据处理方法的流程图，包括如下步骤：步骤s001，获取同一时间段内在气管插管的气囊中的第一压力序列、人体气道内的第二压力序列、人体气道的湿化值序列以及人体呼吸的声压序列。
22.对于气囊内的第一压力序列的采集方法具体包括：气管插管的前端设有气囊，在气管插管的注气端连接测压器，利用测压器检测气囊的内压，并记录预设时间段内气囊的压力序列。记该气囊的压力序列为第一压力序列，假设该预设时间段为1分钟，采样频率为1秒，第一压力序列用符号表示，则有，其中表示在该预设时间段内第次采样的气囊内的压力值。医学上规定一般气管插管的气囊的压力范围一般为25-30 mmhg，在气囊的压力位于该压力范围内时，既不影响气管粘膜的毛细血管灌注压，又能有效地封闭气囊与气管间隙的最小压力。如果压力过高则可能会压迫局部气管黏膜，引起黏膜的局部缺血坏死，导致气管变形，进而影响患者呼吸。
23.对于气道内的第二压力序列的采集方法具体包括：在采集第一压力序列的同时，采用与第一压力序列相同的采样频率，同步采集相同的预设时间段内人体气道内的第二压力序列。通过呼吸机测量患者气道内的压力数据，通过观测患者气道内的压力数据来反映气道是否被分泌物堵塞；记人体气道内的第二压力序列为，则有,其中表示在该预设时间段内第次采样的人体气道的压力值。由于在正常情况下，吸气末或者呼气末，气流停止，从肺泡经各级气道到口、鼻腔各处的压力相等；吸气时压力递减，呼气时则递增，进而呈现出周期性的变化规律；正常人的气道压力不超过20 cmh2o，伴随着呼吸呈现出规律性的变化；但是对于在气流阻塞、用力呼吸或者机械通气时，气道内压的变化幅度增大。
24.对于气管内的湿化值序列的采集方法具体包括：在采集第一压力序列和第二压力序列的同时，采用与第一压力序列相同的采样频率，同步采集气管内的湿化值序列。利用呼吸机中湿化器同步采集相同的预设时间段内湿化值，通过检测气管内的湿化数据来反映气管插管内壁和分泌物的润滑程度。记气管内的湿化值序列为，则有，其中表示在该预设时间段内第次采样的气管内的湿化值。在气管湿化程度不够时，会导致气管插管内壁干燥，同时分泌物湿化不够时，吸污管与气管插管内壁的摩擦力大，吸污管在吸污以及吸污之后不易取出，会给患者带来不必要的痛楚；如果湿化程度足够，则气管插管的内壁比较润滑且分泌物比较湿润，取出会相对容易。
25.对于人体呼吸的声压序列的采集方法具体包括：同理，在采集上述数据的同时，采用相同的采样频率，同步采集相同的预设时间段内的声压序列。本发明实施例通过外置的声音传感器采集患者的呼吸音，患者如果发出喘鸣音吗，说明患者气管内存在堵塞的分泌物，影响了正常的呼吸。其中喘鸣症状是由于患者气道中存在分泌物导致患者呼吸不畅而
产生的一种症状，喘鸣音为一种连续、持久且具备乐音性的呼吸气道产生的附加声音。记呼吸的声压序列为，则有，其中表示在该预设时间段内第次采样的呼吸的声压。
26.步骤s002，获取人体气道内的第二压力序列的压力极差和压力均值，压力极差与压力均值之比为最大压力变化程度；将最大压力变化程度与声压序列的标准差的乘积取倒数得到呼吸顺畅程度。
27.其中，第二压力序列的压力极差是压力序列中所有压力数据的最大值与最小值的差值，将取压力序列中的最大值的表达式记为、将取压力序列中的最小值的表达式记为、将极差记为，则有。
28.压力均值为压力序列中所有压力数据的平均值，将取压力序列中压力均值的表达式记为，则极差与压力均值的比值为预设时间段内患者气道内的最大压力变化程度，将最大压力变化程度记为，该最大压力变化程度的值越大，表示患者气道的压力变化越大，压力越不稳定，说明此时患者的气道内存在较多的分泌物堵塞气道。
29.声压序列的标准差是声压序列中所包含的所有声压数据的标准差，该标准差越大说明声压数据中偏离平均值的程度越大，反映出患者呼吸不畅，其呼吸音大小不均且变化幅度较大，可能为喘鸣症状的概率就越大；标准差越小，则反映出患者呼吸顺畅，呼吸音大小比较均匀。将声压序列的标准差记为，在患者呼吸越顺畅时，呼吸音大小的变化幅度越小且气道内的最大压力变化程度越小，因此患者的呼吸顺畅程度分别与气道内的最大压力变化程度、声压序列的标准负相关。具体的，通过声压序列的标准差与最大压力变化程度的乘积反映患者的呼吸不畅的程度，将呼吸不畅程度记为，则有，将呼吸不畅程度取倒数得到呼吸顺畅程度：，呼吸顺畅程度与声压序列的标准差负相关、与最大压力变化程度负相关，最大压力变化程度越大、呼吸顺畅程度的值越小，声压序列的标准差越大、呼吸顺畅程度的值越小。
30.步骤s003，计算第一压力序列与第二压力序列之间的压力相似度；根据湿化值序列的湿化均值与压力相似度，得到清污难度；清污难度分别与湿化均值和压力相似度呈负相关关系。
31.将第一压力序列与第二压力序列之间的压力相似度记为、湿化值序列中所有湿化值的湿化均值记为、清污难度记为，则在该预设时间段的清污难度的表达式
为：。当患者气道中存在影响呼吸顺畅的分泌物时会引起气道压力增加，进而导致气道压力与气囊压力之间的压力相似度降低，相似度越小，说明气道内的分泌物的影响越大，越不好清理；否则，相似度越大，说明气道内分泌物的影响越小，越好清理。湿化值越大，说明气道越湿润，越容易清理，湿化值越小，说明气道越干燥，摩擦力越大，越不容易清理。因此，患者气道的湿化均值越大、压力相似度越大，清污难度就越小；湿化值越小，压力相似度越小，清污难度越大。
32.其中，压力相似度的计算方法可以采用动态时间规整计算第一压力序列和第二压力序列之间的距离相似度，距离相似度与压力相似度之间呈负相关关系，将距离相似度的倒数作为压力相似度，其中距离越大、压力相似度越小，距离越小、压力相似度越大。
33.优选的，为了得到更准确的压力相似度，通过计算第一压力序列和第二压力序列之间的皮尔逊相关系数，利用皮尔逊相关系数调整距离相似度的大小得到优化后的压力相似度。具体的，将利用动态时间规整算法计算第一压力序列和第二压力序列之间的距离相似度的计算公式记为、通过皮尔逊相关系数计算第一压力序列和第二压力序列的相似度的计算公式记为，则有：。通过两种计算序列相似度的手段计算压力序列之间的相似程度，取两种方式的均值作为最终的相似度，能够得到更加准确的结果。
34.步骤s004，将清污难度与呼吸顺畅程度之比得到操作难度指标，将操作难度指标输入预测网络预测清理强度，以参考清理强度适时调整清洁的次数。
35.将操作难度指标记为，由于呼吸越顺畅程度越大说明气道内存在影响呼吸的堵塞物越少、清污难度越大则说明起到内存在堵塞物的清理难度越大，由此可知，清污难度与操作难度之间为正相关关系、与呼吸顺畅程度之间为负相关关系，则有，其中表示清污难度，表示呼吸顺畅程度。
36.预测网络采用tcn时间卷积网络，该tcn时间卷积网络的训练过程包括：根据历史数据得到大量的操作难度指标，以操作难度指标为训练集，将训练集输入tcn时间卷积网络进行训练，预测清理气道的清理强度，网络的损失函数采用均方差损失函数。
37.优选的，为了进一步提高网络的预测精度，将训练集中的操作难度指标进行分类得到多类样本，每类样本中包括多个操作难度指标，不同类别中的操作难度指标所属的难度级别不同，获取每类样本与其他类别样本之间的距离之和，根据距离之和得到每类样本的置信度，置信度与距离之和呈负相关关系；将训练集中所有样本所对应的置信度进行归一化，得到每类样本的影响权重，将每类样本的影响权重作为相应类别下样本的影响权重。在本发明实施例中将操作难度指标均匀分为10类，通过当前类别中的操作难度指标与整体样本中的操作难度指标之间的相似度分配每类的置信度，以每类的置信度作为该类别中每个样本对损失函数的影响权重。具体的，将第类操作难度指标记为，则训练集为，将第类操作难度指的置信度记为，则有：，其
中，表示每个样本与整体样本的距离之和，也即分别计算第类操作难度指标与训练集中每一类样本之间的距离，最后将所有与第类操作难度指标的距离相加得到距离之和。其中表示利用动态时间规整计算得到的距离值。单个样本与整体样本之间的距离之和越大，则表示该样本与整体之间的相似度越小，可信度越低；反之，则表示样本与整体之间的相似度越大，可信度越大。利用相同的方法计算得到每类操作难度指标的置信度，以每类操作难度指标的置信度作为类别内每个样本的置信度，进而得到训练集中所有样本的置信度，利用该置信度为每个样本分配权重。具体的分配权重的方法为：将所有样本的置信度进行归一化得到的影响权重，将训练集中所有样本的影响权重相应的记为，其中表示第个操作难度指标样本的权重。进而tcn时间卷积网络的损失函数为每个样本的影响权重与均方差损失的加权求和，将tcn时间卷积网络的损失函数的表达式记为，其中表示第个操作难度指标作为输入样本时的均方差损失、表示第个操作难度指标作为输入样本时的影响权重。
38.利用tcn时间预测网络能够预测在不同的预设时间段内患者气道内的清理难度，医护人员可参考该清理难度对患者的气道进行清理。本发明实施例给出了清理气道的参考指标，以指导医护人员做相应的清理工作。
39.进一步地，还包括显示模块，用于显示清理强度这一指标，供医护人员直观、清楚的了解，为后续医护人员及时对气管插管的清理提供了参考依据。
40.综上所述，本发明实施例提供了一种气管插管的清洁装置，通过监控气道的压力和湿化值、气囊的压力和呼吸的声压，通过对监控数据进行分析判断气道内堵塞物的清理难度，医护人员可参考该清理难度的数值大小调整清理的次数以及清理的强度，达到辅助清洁气道的目的。
41.需要说明的是：本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
42.以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。