本发明属于呼吸机，具体涉及一种基于多模态睡眠数据的呼吸机自动滴定方法。
背景技术：
1、无创呼吸机是治疗睡眠呼吸暂停最有效的方法之一。无创呼吸机对睡眠呼吸暂停的患者，主要的临床价值有三个方面，具体如下：(1)睡眠呼吸暂停的患者，通常都有睡眠状态下的各种不同原因，导致的呼吸道不通畅，呼吸机的正压通气可以纠正睡眠状态下的呼吸道不通畅导致的低压未通气。
2、(2)由于低肺通气可以导致不同严重程度的低氧血症，正压通气不但可以缓解睡眠状态下的呼吸道不完全通畅，还可以纠正由于呼吸道不完全性通气障碍导致的低氧血症、低肺通气。低肺通气、低氧血症可以诱发各种不良反应，甚至可以使高血压，糖尿病很难控制，甚至可以导致猝死，使用了呼吸机就可以纠正低肺通气，导致的不同程度的低氧血症。
3、(3)睡眠呼吸障碍的患者，尤其是有睡眠呼吸暂停时，可能会有中枢或阻塞型的睡眠呼吸暂停。一旦呼吸暂停，可能会加重，已有的低肺通气加重，已有的低氧血症，使用了呼吸机可以解决睡眠呼吸暂停，产生呼吸动作，避免由于呼吸暂停，加重的低氧血症。
4、因此，无创呼吸机机对睡眠呼吸暂停的患者，有较好效果。
5、并且呼吸机的原理是通过持续的气道正压将阻塞的气道通过压力疏通，由于每个用户的气道阻塞情况不同，所以呼吸机需要根据不同人的情况进行滴定调节。
6、现在院内进行压力滴定的方法为将呼吸机和psg连接在一起，护士实时在后台监控用户的睡眠情况及呼吸和血氧浓度变化，然后手动调节呼吸机的压力，促使用户可以顺利入睡，但存在现有压力滴定方法一般通过有经验的技术人员进行，不能实现自主滴定的问题，使用户不能在家中自行滴定呼吸机，因此提出一种基于多模态睡眠数据的呼吸机自动滴定方法。
技术实现思路
1、本发明提供了一种基于多模态睡眠数据的呼吸机自动滴定方法，解决了现有压力滴定方法不能实现自主滴定的问题。
2、为了解决上述技术问题，本发明的技术方案为：一种基于多模态睡眠数据的呼吸机自动滴定方法，包括以下步骤：
3、s1、通过采集设备采集用户的多模态睡眠信号，其中，所述多模态睡眠信号包括脑电信号、肌电信号、眼电信号、体位信号、血氧信号、鼾声信号、胸腹部呼吸起伏信号和呼吸气流信号；
4、s2、通过脑电信号、肌电信号以及眼电信号进行睡眠分析，得到用户的睡眠分期；
5、s3、通过呼吸气流信号、鼾声信号和血氧信号确认用户的呼吸事件，其中，呼吸事件包括打鼾事件、低通气事件、呼吸努力相关微觉醒事件和呼吸暂停事件；
6、s4、基于体位信号、睡眠分期、打鼾事件、低通气事件、呼吸努力相关微觉醒事件和呼吸暂停事件，设计滴定逻辑，通过滴定逻辑调节呼吸机的参数，实现呼吸机的自动滴定。
7、进一步地，所述步骤s2中睡眠分期包括rem期、n1期、n2期、n3期以及w期，其中，rem期表示快速眼动期，n1期表示非快速眼动1期，n2期表示非快速眼动2期，n3期表示非快速眼动3期，w期表示清醒期。
8、进一步地，所述步骤s3的具体步骤为：
9、通过呼吸气流信号和血氧信号分别判断气流的下降幅度和血氧浓度的下降程度：若气流下降幅度达到30％且血氧浓度下降4％，并且持续时间超过10秒，则判定为低通气事件；若气流下降幅度大于等于90％，并且持续时间超过10秒，则判定为呼吸暂停事件；
10、通过呼吸暂停事件和胸腹部起伏信号共同判断呼吸努力相关微觉醒事件；
11、通过鼾声信号获取用户的打鼾事件。
12、进一步地，所述步骤s4中呼吸机包括cpap呼吸机和bpap呼吸机。
13、进一步地，所述cpap呼吸机的滴定逻辑包括：
14、设置起始压力为4，并判断用户的年龄是否小于12岁，若是，则进入第一滴定逻辑，否则，进入第二滴定逻辑；
15、所述第一滴定逻辑包括：
16、观察每5分钟用户的情况，若出现第一事件，则将该呼吸机的压力升高1cmh2o；
17、若压力达到15cmh2o且仍然未消除用户的呼吸事件，或用户在滴定过程中发送不适应cpap呼吸机的指令，则调整为bpap呼吸机；
18、若在滴定过程中，未出现第一事件，且仰卧位rem期达到15分钟，则进行降压滴定，直至再次出现第一事件；
19、其中，第一事件为至少出现事件a1、事件a2、事件a3和事件a4中的任意一种，事件a1表示不小于一次呼吸暂停事件，事件a2表示不小于一次低通气事件，事件a3表示不小于三次呼吸努力相关微觉醒事件，事件a4表示不小于1min的鼾声；
20、所述第二滴定逻辑包括：
21、观察每5分钟用户的情况，若出现第二事件，则将该呼吸机的压力升高1cmh2o；
22、若压力达到20cmh2o且仍然未消除用户的呼吸事件，或用户在滴定过程中发送不适应cpap呼吸机的指令，则调整为bpap呼吸机；
23、若在滴定过程中，未出现第二事件，且仰卧位rem期达到15分钟，则进行降压滴定，直至再次出现第二事件；
24、其中，第二事件为至少出现事件b1、事件b2、事件b3和事件b4中的任意一种，事件b1表示不小于两次呼吸暂停事件，事件b2表示不小于三次低通气事件，事件b3表示不小于五次呼吸努力相关微觉醒事件，事件b4表示不小于3min的鼾声。
25、进一步地，所述bpap呼吸机的滴定逻辑包括：
26、设置起始压力为4、最小ps为4以及最大ps为8，并判断用户的年龄是否小于12岁，若是，则进入第三滴定逻辑，否则，进入第四滴定逻辑，其中，ps表示吸气压力ipap和呼气压力epap之间的差值；
27、所述第三滴定逻辑包括：
28、观察每5分钟用户的情况，若出现第一事件，则将该呼吸机的吸气压力ipap升高1cmh2o；若仅出现事件a1，则将该呼吸机的吸气压力ipap和呼气压力epap同时升高1cmh2o；
29、若在滴定过程中，未出现事件a1与第一事件，且仰卧位rem期达到15分钟，则进行降压滴定，直至再次出现事件a1或第一事件；
30、采用所述第三滴定逻辑的滴定过程中，吸气压力ipap最高为20cmh2o；
31、所述第四滴定逻辑包括：
32、观察每5分钟用户的情况，若出现第二事件，则将该呼吸机的ipap压力升高1cmh2o；若仅出现事件b1，则将该呼吸机的ipap压力和epap压力同时升高1cmh2o；
33、若在滴定过程中，未出现事件b1与第二事件，且仰卧位rem期达到15分钟，则进行降压滴定，直至再次出现事件b1或第二事件；
34、采用所述第四滴定逻辑的滴定过程中，吸气压力ipap最高为30cmh2o。
35、进一步地，所述仰卧位rem期为用户处于rem期且处于仰卧位；
36、所述仰卧位通过体位信号获取。
37、本发明的有益效果是：(1)提出了一种可以居家实现闭环自动滴定的方法，借助于穿戴式的脑电和呼吸采集设备，结合智能手机的实时计算分析，并将结果反馈给呼吸机的控制单元，调节呼吸机的压力参数，调节完成后，脑电采集设备继续实时采集用户的脑电和呼吸数据，如此反复调节，指导用户入睡；
38、(2)本发明根据数据分析的结果对呼吸机进行自动调节，让呼吸机的压力更适配用户的感受，更舒服，适配用户的呼吸节奏，改善用户睡眠呼吸暂停情况，实现了护士人工滴定的效果；
39、(3)本发明可以通过闭环滴定，呼吸机压力更加适配，改善患者的睡眠过程，让患者更快入睡；
40、(4)本发明可以长时间记录患者的睡眠情况，了解患者使用呼吸机之后的睡眠改善情况。
1.一种基于多模态睡眠数据的呼吸机自动滴定方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态睡眠数据的呼吸机自动滴定方法，其特征在于，所述步骤s2中睡眠分期包括rem期、n1期、n2期、n3期以及w期，其中，rem期表示快速眼动期，n1期表示非快速眼动1期，n2期表示非快速眼动2期，n3期表示非快速眼动3期，w期表示清醒期。
3.根据权利要求1所述的基于多模态睡眠数据的呼吸机自动滴定方法，其特征在于，所述步骤s3的具体步骤为：
4.根据权利要求2所述的基于多模态睡眠数据的呼吸机自动滴定方法，其特征在于，所述步骤s4中呼吸机包括cpap呼吸机和bpap呼吸机。
5.根据权利要求4所述的基于多模态睡眠数据的呼吸机自动滴定方法，其特征在于，所述cpap呼吸机的滴定逻辑包括：
6.根据权利要求5所述的基于多模态睡眠数据的呼吸机自动滴定方法，其特征在于，所述bpap呼吸机的滴定逻辑包括：
7.根据权利要求5或6所述的基于多模态睡眠数据的呼吸机自动滴定方法，其特征在于，所述仰卧位rem期为用户处于rem期且处于仰卧位；
