基于數(shù)值模擬的睡眠呼吸檢測儀設(shè)計及其氣道優(yōu)化分析

宋亮，張冰

1.北京化工大學(xué) 機電工程學(xué)院，北京 100029；2.廈門北化生物產(chǎn)業(yè)研究院，福建 廈門 361000

引言

睡眠呼吸檢測是針對人體在睡眠過程中的呼吸情況進(jìn)行實時監(jiān)控，分析主要呼吸生理指標(biāo)進(jìn)行疾病的早期初診，預(yù)防可能由于上呼吸道阻塞而引起的呼吸暫停現(xiàn)象。近年來，隨著人們對睡眠呼吸情況的重視，關(guān)于其檢測分析產(chǎn)品已陸續(xù)出現(xiàn)，因此設(shè)計一種價格便宜、操作簡單且方便攜帶的睡眠呼吸檢測儀具有重大的實用價值。李芬[1]基于相關(guān)產(chǎn)品調(diào)研和用戶分析后，在醫(yī)用多導(dǎo)睡眠儀基礎(chǔ)上闡述了便攜式睡眠檢測產(chǎn)品設(shè)計的創(chuàng)新理念，為本文便攜式結(jié)構(gòu)指明了設(shè)計方向。金星亮[2]提出人體睡眠呼吸暫停檢測算法，同時設(shè)計與檢測儀配套的數(shù)據(jù)處理軟件，對本文軟件系統(tǒng)設(shè)計提供了理論支持。何子軍[3]基于雙壓差傳感器法構(gòu)建了呼吸信號獲取系統(tǒng)，討論了彈性阻力、順應(yīng)性等動力學(xué)參數(shù)對氣流流場分布的影響，本文的氣流計算模型基于此提出新思路。因此本文在前人研究的基礎(chǔ)上，對睡眠呼吸檢測儀的軟硬件系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計，同時針對氣流進(jìn)氣道運用有限元數(shù)值模擬方法進(jìn)行優(yōu)化分析，為后續(xù)研究提供了理論基礎(chǔ)。

1 氣道優(yōu)化模型

目前氣流進(jìn)氣道在便攜式呼吸醫(yī)療設(shè)備領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，且根據(jù)設(shè)備功能不同所采用的氣道結(jié)構(gòu)設(shè)計也樣式各異[4]。由于人體呼吸氣流信號較為微弱，在氣道內(nèi)流動過程中受到內(nèi)截面影響產(chǎn)生不同的壓力梯度，因此合理的氣道設(shè)計對系統(tǒng)檢測呼吸信號非常重要。

氣道內(nèi)氣流計算模型圖，見圖1。當(dāng)氣流流經(jīng)一段漸縮氣道時，氣流將會被加速，其動能迅速增加，靜壓力會相應(yīng)的降低，理想情況下根據(jù)能量守恒定律，氣道內(nèi)氣流的總能量不變[5]，其中Pi和Pi+1分別是氣流流經(jīng)橫截面xi和xi+1的平均壓力，則由質(zhì)量守恒定律和連續(xù)性方程可得：

式中，Vi是氣流流經(jīng)橫截面xi時的平均速度，ρi是氣流密度，A(xi)是橫截面xi面積；Vi+1是氣流流經(jīng)橫截面xi+1時的平均速度，ρi+1是氣流密度，A(xi)是橫截面xi+1面積,同時由于氣流密度在其流動過程中保持不變即ρi=ρi+1=ρ，考慮到氣流重力勢能差為零，結(jié)合伯努利方程可得氣流流量為：

式中ΔP=Pi-Pi+1，K是線性參數(shù)，它與氣流流動有關(guān)，λ是非線性參數(shù)，它與人體呼吸氣流狀態(tài)有關(guān)，不同呼吸態(tài)下其取值范圍在0.4～0.6之間略有不同，上式λ=0.5即為正常呼吸態(tài)下取值[6]。若設(shè)定單次呼氣或吸氣時間為t，則存在以下關(guān)系：

式中，QT是單次呼氣或吸氣時間t內(nèi)的潮氣量，T可以是一個呼吸周期。因此，基于實驗驗證對氣道內(nèi)的氣流壓力流量進(jìn)行標(biāo)定，即可得出二者關(guān)系式進(jìn)而指導(dǎo)優(yōu)化氣道模型，提高系統(tǒng)檢測精度[7]。

圖1 氣道內(nèi)氣流計算模型圖

2 系統(tǒng)方案設(shè)計

2.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計

睡眠呼吸檢測儀的硬件系統(tǒng)設(shè)計主要是從主副功能兩方面實現(xiàn)，其中主功能主要是以呼吸氣流壓力流量作為檢測指標(biāo)，通過微處理器和呼吸傳感器等信號采集單元實現(xiàn)；副功能是在主功能基礎(chǔ)上的延伸，包括數(shù)據(jù)存顯、危險報警、電源管理和氣阻調(diào)控等功能。在上述設(shè)計中，盡量降低成本、減少系統(tǒng)功耗、增長待機時間,實現(xiàn)便攜式設(shè)備特點。硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖，見圖2。

圖2 硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

臨床上關(guān)于睡眠呼吸暫停的診斷標(biāo)準(zhǔn)是：在連續(xù)7 h的睡眠中發(fā)生30次以上的呼吸暫停現(xiàn)象，或者平均每小時低通氣次數(shù)超過5次，其中呼吸暫停現(xiàn)象是指睡眠呼吸中止10 s以上，低通氣是指睡眠呼吸氣流下降50%以上[8]。因此，針對睡眠呼吸檢測的主要指標(biāo)是呼吸壓力流量。鑒于此，系統(tǒng)采用STM 32微處理器，它具有豐富的片內(nèi)外設(shè)和出眾低功耗效率，能夠滿足醫(yī)療電子設(shè)備功能需求[9]，同時考慮到人體呼吸壓力范圍在±1 kPa內(nèi)，在低設(shè)計成本理念上選用飛思卡爾微壓傳感器作為信號采集單元，其輸出電壓信號為0.5～4.5 V，精度高體積小廣泛應(yīng)用于呼吸醫(yī)療設(shè)備上，并在其信號輸出端附加RC濾波電路消除雜亂信號干擾。另外設(shè)計SD卡存儲數(shù)據(jù)以滿足日常睡眠時長的使用需求，并通過液晶顯示屏顯示實測值及呼吸曲線，同時選用單頻音壓電蜂鳴報警器預(yù)防呼吸暫停現(xiàn)象的發(fā)生，電源管理方面采用USB和鋰電池雙供電方式為系統(tǒng)提供電量，氣阻調(diào)節(jié)功能是指通過阻尼移動實現(xiàn)氣道內(nèi)氣流阻力的調(diào)節(jié)，從而提供相關(guān)呼吸訓(xùn)練功能。

2.2 系統(tǒng)軟件設(shè)計

軟件系統(tǒng)主要以Keil μ Vision4作為開發(fā)平臺，采用C語言進(jìn)行程序編寫，利用模塊化結(jié)構(gòu)設(shè)計方法實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集分析、結(jié)果顯示存儲和危險報警等功能，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。系統(tǒng)各模塊進(jìn)行初始化后，設(shè)定采樣時間為50 ms，數(shù)據(jù)經(jīng)過RC濾波處理后送入微處理器分析，顯示出實測數(shù)據(jù)和呼吸曲線，若所得呼吸壓力值超出預(yù)設(shè)閾值，則系統(tǒng)報警同時輸出數(shù)據(jù)至SD卡。軟件系統(tǒng)流程圖，見圖3。

圖3 軟件系統(tǒng)流程圖

3 結(jié)果

基于上述氣流計算模型，設(shè)定t=10 s基于實驗驗證作出氣流壓力P與流量Q的關(guān)系圖，見圖4，并擬合出二者關(guān)系為：

圖4 氣流壓力-流量關(guān)系曲線圖

針對本實驗設(shè)計的S型氣道（專利號：2016108777313），預(yù)先選取4個等徑距的橫截面作為檢測位置進(jìn)行實驗[10]，同時設(shè)定其檢測位置與中心平面的水平距離為xi，見圖5。氣道內(nèi)4個不同檢測位置與氣流壓力關(guān)系圖，見圖6，由圖分析可知氣流壓力在出現(xiàn)呼氣階段峰值后開始波動下降，到達(dá)吸氣階段峰值后逐漸上升，完成一個完整呼吸周期。當(dāng)檢測位置xi選取在x1和x2（即檢測前置）時，由于位置較靠近氣流入口，氣流流速過大導(dǎo)致壓力迅速下降，檢測數(shù)據(jù)無法及時反映相關(guān)呼吸情況，而x3和x4（即檢測后置）受此影響較小，同時由于氣道內(nèi)氣流穩(wěn)態(tài)過程恢復(fù)較慢，因此合理的檢測位置xi應(yīng)選取在x4處。

圖5 氣道內(nèi)檢測位置及實物圖

將上述4個檢測位置的壓力數(shù)據(jù)通過模型計算出相應(yīng)的流量值，發(fā)現(xiàn)其最大偏差為5.6%，因此考慮取平均值并運用Fluent-UDF編寫相關(guān)邊界條件[11]。采用Gambit對氣道結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分，生成251756個計算域網(wǎng)格，并設(shè)定流量入口邊界條件，出口與外界大氣相通，設(shè)定絕熱無滑移壁面邊界條件，收斂判定的殘差值為0.0001，同時設(shè)定接近體溫36℃的空氣物性參數(shù)[12]如下：密度為1.165 kg/m3， 比 熱 容 為 1.013 kJ/kg·k， 流 動 系 數(shù) 為0.02675 w/m·k，粘度系數(shù)為 1.86×10-5Pa·S。

選取呼吸周期T=10 s針對氣道進(jìn)行有限元數(shù)值模擬，其內(nèi)部氣流壓力場分布，見圖7，圖中T=1、3和5 s是呼氣階段不同時刻的壓力場，T=6、8和10 s是吸氣階段不同時刻的壓力場，各圖左側(cè)為壓力場各處所表示的壓力值，單位為Pa，同時提取檢測位置x4處的壓力值與實驗值繪制成曲線圖，見圖8，從圖中可以看出兩組數(shù)據(jù)變化趨勢基本吻合，表明檢測位置選取合理，符合預(yù)期理論設(shè)計。實驗產(chǎn)品樣機，見圖9。

圖7 T=10 s內(nèi)氣道氣流壓力場分布云圖

圖8 檢測位置x4模擬與實驗對比

圖9 實驗樣機圖

4 討論與結(jié)論

本文通過構(gòu)建氣道內(nèi)氣流壓力流量計算模型，從有限元數(shù)值模擬和實驗兩方面對比研究S型氣道內(nèi)4種不同檢測位置對呼吸信號檢測效果的影響。相比于漸縮型氣道和拉法爾型氣道[13]，從壓力無量綱標(biāo)準(zhǔn)差角度分析，S型氣道由于其中心線具有前急后緩型變化，能夠有效緩解氣流壓降造成的分離現(xiàn)象，氣道的橫截面形狀由橢圓入口隨寬度收斂角逐漸縮小至圓形出口[14]，使得氣道壓力波動變化較小，檢測后置能夠減少數(shù)據(jù)失真及滯后現(xiàn)象，適合進(jìn)行系統(tǒng)采樣。系統(tǒng)方案設(shè)計方面采用便攜式結(jié)構(gòu)，針對硬件和軟件系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計輸出，結(jié)合可穿戴式設(shè)計能夠解決日常使用及調(diào)節(jié)問題[15]，比同類產(chǎn)品MSA100和PIKO-1更易于攜帶普及且成本更低，利用無線傳輸技術(shù)將檢測數(shù)據(jù)同步上傳云端服務(wù)器[16]，家人通過APP能夠及時得知檢測情況，但由于在參數(shù)指標(biāo)上進(jìn)行了簡化，檢測準(zhǔn)確率會有所下降，后續(xù)加入具有多指標(biāo)集成功能的傳感器陣列[17]，更加科學(xué)全面的檢測生理指標(biāo)。

[1] 李芬.OSAS老年患者的便攜式睡眠監(jiān)測產(chǎn)品設(shè)計研究[D].北京:北京理工大學(xué),2015.

[2] 金星亮.便攜式睡眠呼吸暫停低通氣監(jiān)測儀的研制[D].長沙:中南大學(xué),2010.

[3] 何子軍.呼氣信號分析方法及其在肺功能檢查中的應(yīng)用研究[D].合肥:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué),2014.

[4] 陳武忠.阻抗呼吸檢測系統(tǒng)在多參數(shù)監(jiān)護儀中的應(yīng)用[J].中國醫(yī)療設(shè)備,2013,28(3):118-120.

[5] Pelletier C.Ventilator Respirator Hardware and Software Design Specification[M].New York:Freescale Semoconductor Inc,2014.

[6] 王瑩.國人上呼吸道系統(tǒng)生物力學(xué)模型研究與臨床應(yīng)用[D].大連:大連理工大學(xué),2012.

[7] 胡寒冬,陳洪波.便攜式睡眠呼吸暫停低通氣監(jiān)測儀的設(shè)計[J].電子測量與儀器學(xué)報,2011,(9):814-815.

[8] Epstein LJ,Kristo D,Strollo J,et al.Clinical guideline for the evaluation, management and long-term care of obstructive sleep apnea in adults[J].J clin sleep med,2012,5(3):263-276.

[9] 劉鑫,張虹,陳嵐.圍內(nèi)外手術(shù)期呼吸訓(xùn)練器的設(shè)計[J].中國組織工程研究與臨床康復(fù),2010,14(48):9051-9053.

[10] Haniffa M,Lasserson J.Interventions to improve compliance with continuous positive airway pressure for obstructive sleep apnea[J].Coch Dat Sys Rev,2001,18(4):36.

[11] Alexopoulos A,Karakosta P,Kiparissides C,et al.Flow and particle deposition using an integrated CFD model of the respiratory system[J].Brun Univ,2011,211-216.

[12] Zhang Z,Kleinstreuer C.Species heat and mass transfer in a human upper airway model[J].Int J Heat Mass Trans,2003,46(25):4755-4758.

[13] 鮑淑娣,張元亭.遠(yuǎn)程醫(yī)療:穿戴式生物醫(yī)療器械[J].醫(yī)療器械信息,2014,10(5):1-3.

[14] Pandian PS,Mohanavelu K,Saffer KP.Smart Vest: Wearable multi-parameter remote physiological monitoring system[J].Med Engin Phys,2015,30(4):466-467.

[15] 竇元珠,許小俊,薄紅瑞,等.射頻微功率雷達(dá)在智能睡眠管理中的應(yīng)用[J].中國醫(yī)療設(shè)備,2016,31(8):16-20.

[16] Ahmed M,Patel PN,Rosen I.Portable monitors in the diagnosis of obstructive sleep apnea[J].Chest,2013,132(5):1672-1677.

[17] Liu XM,Lian Y,Chen SC.The design of multi-parameter and portable monitor for sleep apnea status[M].Berlin:Springer,2014:583-588.