CN110742612A - 用于分析的呼吸选择 - Google Patents

Abstract

本申请涉及用于分析的呼吸选择。本申请描述了用于在考虑不稳定、短促呼吸模式或在其他方面具有挑战性的呼吸模式时从人的所需呼吸段获得气体样本并分析所述气体样本的方法和系统，所述具有挑战性的呼吸模式原本可使从所述所需呼吸段捕获气体样本变得困难。这些技术可提供更可靠、精确且充足的例如呼气末气体的气体样本，且最终提供对所捕获的所述样本的精确分析。

Description

用于分析的呼吸选择

分案申请的相关信息

本案是分案申请。本分案的母案是申请日为2014年1月8日、申请号为201480009292.3、发明名称为“用于分析的呼吸选择”的发明专利申请案。

相关申请案的交叉参考

本申请案主张2013年1月8日申请的第61/750,305号美国临时申请案的权益，所述申请案的全文以引用方式并入本文。

技术领域

本文描述了用于针对诊断目的分析呼出气的装置及方法。更具体地说，本文描述了用于识别呼吸循环的生理相关部分的装置及方法，所述生理相关部分可用于使呼出气的分析关联于潜在生理状况。

背景技术

体内及血流中产生或进入体内及血流中的某些代谢产物及化学物质在呼吸中分泌。体内或血流中的含量可通过测量呼吸中的代谢产物及化学物质而确定。例如，呼吸CO含量可经测量以检测并监测原疾病(例如血液疾病及状况、代谢失调)及环境和行为问题。例如，潮气末CO可与血液CO关联，血液CO可指示溶血、吸烟或吸入中毒。为了测量潮气末CO，可通过捕获呼气结束时的呼吸部分从患者的呼出气无创地收集肺泡气体。可接着对所捕获的潮气末气体的CO浓度进行分析，因此完成无创诊断测量。通常，呼出气体中的分析物的含量与代谢产物或化学物质或体内或血液中的其它物质的含量之间存在关联，例如1:1的比或某个其它比。

已发现，血液-呼吸分析物含量(例如CO气体)的适当且精确关联可取决于呼吸模式。通常，进行呼吸取样且不考虑患者的呼吸模式是否适用于所要进行的诊断分析。当通过测量呼吸中的某种气体来分析血液中的某种气体的含量时，在一些情况中，为了使血液-呼吸含量的关联更精确，患者在呼吸频率及深度方面可能需要以其正常平静潮气量或分钟通气量呼吸模式来呼吸。在其它情况中，如果人执行非平静潮气量呼吸(例如叹气呼吸或屏气呼吸(例如当尝试诊断代谢失调时)或深呼吸(例如当尝试诊断传染病时))，那么血液-呼吸关联可更加精确。

此外，在呼吸测试期间从不合作患者或不能依照指示的患者自动地或半自动地收集潮气末气体可能是有利的。或在一些情况中，患者可能能够合作，但是受测试影响，可能会在异常呼吸时非故意地提交样本。在这些情况中，可能很难从呼吸获得气体的纯净且充足样本。

发明内容

为了解决上述缺陷，本发明提供界定、定向、捕获及分析生理上适当呼吸以进行所要进行的诊断测试且可避免分析可造成错误诊断结果的生理不适当呼吸的系统及方法。

本文描述了可从广泛范围的呼吸模式可靠地收集呼出分析物(例如潮气末气体)的精确样本且可涵盖广泛范围的患者类型、环境状况及临床境况的呼吸分析物分析器及方法。在第一变动中，在一定的时间周期中测量呼吸模式直到发生某一类型的呼吸为止。所需的呼吸类型可通过建立可获得精确样本的呼吸阈值准则来预定义。阈值准则可为例如检测到患者的完整且正常潮气量呼吸。一旦满足阈值准则，可从所述对应呼吸的适当部分获取样本。在第二变动中，从满足两个或两个以上预定义类型的呼吸中的一者的呼吸收集样本。例如，可预定义具有至少0.5秒钟的呼气周期的呼吸，且可预定义完整且正常潮气量呼吸的呼气，且将从首先发生的任何一种呼吸收集样本。在第三变动中，设备可提示用户干扰患者的呼吸模式或以其它方式与用户通信以干扰患者的呼吸模式，使得患者将产生满足某一呼吸类型的呼吸。在第四变动中，设备可获取可对其设置呼吸定向阈值的生理信号的输入，以验证针对主要的临床状况以生理代表性呼吸为目标。在第五变动中，设备可在如果且当发现生理代表性呼吸时以生理代表性呼吸为目标，且如果没有发现生理代表性呼吸，那么设备将以非代表性呼吸为目标，但是将接着应用校正因子以将结果标准化成代表性呼吸。在第六变动中，设备可提示或传达给用户赋予用户等待发生预定义类型的呼吸或取消测试以避免长的等待周期的选项。在第七变动中，设备可需要目标呼吸以满足呼吸类型的准则及呼吸模式稳定性准则两者。

在第八变动中，用于分析呼吸气体的设备包含传感器、呼吸取样系统、处理器及气体分析器。传感器可测量呼吸模式参数。呼吸取样系统可包含气体收集导管。处理器可基于呼吸参数阈值与所测量的呼吸模式参数的比较来确定呼出气是否应被取样以用于分析。阈值可区分生理代表性呼吸及生理非代表性呼吸。气体分析器可分析呼吸气体。

在第九变动中，用于分析呼出气中的气体的设备包含传感器、呼吸取样系统、处理器及气体分析器。传感器可测量包含呼气信号的呼吸参数。呼吸取样系统可包含气体收集导管。处理器可基于呼吸参数阈值与所测量的呼气呼吸信号参数的比较来确定呼出气是否应被取样以用于分析，其中阈值是呼吸参数的部分的持续时间。气体分析器可分析呼吸气体。

在第十变动中，用于收集及分析呼出气中的气体的设备包含传感器、呼吸取样系统、处理器及气体分析器。传感器可测量包含呼气信号的呼吸参数。呼吸取样系统可包含气体收集导管。第一处理器可比较呼吸模式参数阈值与所测量的呼吸模式参数且确定所测量的参数是否满足阈值，其中阈值区分生理代表性呼吸及生理非代表性呼吸。气体分析器可分析呼吸气体，其中气体分析器包括具有第一气体分析算法及第二气体分析算法的第二处理器。第一气体分析算法用于被确定满足阈值的呼吸。第二气体分析算法用于被确定不满足阈值的呼吸，其中第二算法包括校正因子以将来自非代表性呼吸的非代表性结果转换为代表性结果。

在第十一变动中，用于收集及分析呼出气中的气体的设备包含传感器、呼吸取样系统、处理器及气体分析器。传感器可测量包含呼气信号的呼吸参数。呼吸取样系统可包含气体收集导管。处理器可包含用于接收生理信号的输入，其中处理器比较呼吸模式参数阈值与所测量的呼吸模式参数且确定呼吸是否满足阈值，其中阈值是基于生理信号而定义，且其中阈值经定义以区分生理代表性呼吸及生理非代表性呼吸。气体分析器可分析呼吸气体。

在第十二变动中，第八到第十一变动中的任一个中的阈值被选择为表示完整的潮气量呼吸。

在第十三变动中，第八到第十二变动中的任一个中的设备包含呼吸信号趋势化算法，且其中阈值是选自由以下各项组成的群组的至少一项：峰值幅度值、基准值、高于所述峰值幅度值的持续时间、低于所述基准值的持续时间，及当前呼吸与趋势化算法的百分比比较。

在第十四变动中，第八到第十三变动中的任一个中的阈值被选择为幅度值及基准值，其中所述值经选择以表示完整的潮气量呼吸。

在第十五变动中，第十变动的呼吸参数阈值是小于或等于每分钟60次呼吸的呼吸速率。

在第十六变动中，第八到第十五变动中的任一个中的阈值是基于选自由以下各项组成的群组的至少一项：呼气时间、呼气时间的部分、气道压力、CO₂值(随时间变化)、O₂值(随时间变化)、气道温度、呼吸流速、呼吸速率、呼吸深度、呼吸的持续时间、吸气时间、潮气末前时间、潮气末时间、呼气后时间、吸气暂停、峰值吸气压力、峰值呼气压力、用于喷嚏、咳嗽、叠式呼吸或非完整呼吸的特征波形、吸气幅度、呼气幅度，及历史呼吸准则。

在第十七变动中，第十变动的生理信号表示患者的生理参数，其中生理参数是选自由以下各项组成的群组的至少一项：血压、心率、胸部阻抗、体重、身高、年龄、民族、性别、诊断、呼吸率、潮气量、分钟通气量、吸气:呼气比、血液气体、心输出量、潮气末CO₂浓度、肺灌注、碱过剩、O₂饱和度和通气:灌注比。

在第十八变动中，第八到第十七变动中的任一个中的处理器进一步包括呼吸类型信息算法以确定用于取样的呼吸，其中算法是至少部分基于确定呼吸是选自由以下各项组成的群组的至少一项：屏气呼吸、深呼吸、受迫呼出气、吸气暂停、呼气暂停、平静呼吸，和呼吸模式重复。

在第十九变动中，第八到第十八变动中的任一个中的呼吸趋势化算法是至少部分基于呼吸模式，且其中算法确定在预定次数的重复呼吸之后进行取样。

在第二十变动中，第十九变动的预定呼吸次数是介于1次呼吸与5次呼吸之间。

在第二十一变动中，第十九变动的预定呼吸次数是介于2次呼吸与4次呼吸之间。

在第二十二变动中，用于分析呼出气的设备包含传感器、第一处理器及呼吸取样系统。传感器可测量呼出气的参数。第一处理器可确定测量参数是否满足对应于生理上代表性呼吸的预定准则。呼吸取样系统可在第一处理器确定测量参数满足预定准则时存储呼出气。

在第二十三变动中，第二十二变动的设备包含气体分析器以分析存储的呼吸。在第二十四变动中，第二十三变动的气体分析器包含第二处理器，所述第二处理器在第一处理器确定测量参数满足预定准则时应用第一气体分析算法且在第一处理器确定测量参数不满足预定准则时应用第二气体分析算法，其中第二算法包括校正因子。

在第二十五变动中，第二十二到第二十四变动中的任一者的设备包含生理传感器，所述生理传感器监测患者的生理参数，且其中呼吸取样系统在第三处理器确定生理参数不满足预定生理准则时不存储呼出气。

在第二十六变动中，第二十五变动的生理参数包含选自由以下各项组成的群组的至少一项：血压、心率、胸部阻抗、体重、身高、年龄、民族、性别、诊断、呼吸率、潮气量、分钟通气量、吸气:呼气比、血液气体、心输出量、潮气末CO₂浓度、肺灌注、碱过剩、O₂饱和度和通气:灌注比。

在第二十七变动中，第二十二到第二十六变动中的任一者的预定准则包含最小持续时间。

在第二十八变动中，第二十二到第二十七变动中的任一者的预定准则包含选自由以下各项组成的群组的至少一项：峰值幅度值、基准值、高于所述峰值幅度值的持续时间、低于所述基准值的持续时间，及当前呼吸与趋势化算法的百分比比较。

在第二十九变动中，第二十二到第二十八变动中的任一者的预定准则包含表示完整潮气量呼吸的幅度值及基准值。

在第三十变动中，第二十二到第二十九变动中的任一者的预定准则包含小于或等于每分钟60次呼吸的呼吸速率。

在第三十一变动中，第二十二到第三十变动中的任一者的预定准则是基于选自由以下各项组成的群组的至少一项：呼气时间、呼气时间的部分、气道压力、随时间变化的CO₂值、随时间变化的O₂值、气道温度、呼吸流速、呼吸速率、呼吸深度、呼吸的持续时间、吸气时间、潮气末前时间、潮气末时间、呼气后时间、吸气暂停、峰值吸气压力、峰值呼气压力、用于喷嚏、咳嗽、叠式呼吸或非完整呼吸的特征波形、吸气幅度、呼气幅度，及历史呼吸准则。

在第三十二变动中，第二十二到第三十一变动中的任一者的预定准则是至少部分基于选自由以下各项组成的群组的至少一项：屏气呼吸、深呼吸、受迫呼出气、吸气暂停、呼气暂停、平静呼吸，和呼吸模式重复。

在第三十三变动中，第二十二到第三十一变动中的任一者的预定准则是基于预定次数的重复呼吸。

在第三十四变动中，第三十三变动的重复呼吸次数是介于1次呼吸与5次呼吸之间。

在第三十五变动中，第三十四变动的重复呼吸次数是介于1次呼吸与4次呼吸之间。

在第三十六变动中，用于分析呼吸气体的设备包含传感器、第一处理器、第二处理器、第三处理器及呼吸取样系统。传感器可测量第一呼出气、第二呼出气及第三呼出气的参数。第一处理器可确定第一呼出气的第一测量是否满足第一预定准则。第二处理器可确定第二呼出气的第二测量是否满足第二预定准则，其中当确定第一测量满足第一预定准则时作出第二测量。第三处理器可确定第三呼出气的第三测量是否满足第三预定准则，其中当确定第二测量满足第二预定准则时作出第三测量。呼吸取样系统可在第三处理器确定第三测量参数满足第三预定准则时存储第三呼出气。

在第三十七变动中，第三十六变动的第三预定准则是基于与多次呼吸相关联的趋势。

在第三十八变动中，用于分析呼吸气体的方法包含：测量第一呼出气、第二呼出气及第三呼出气的参数；确定第一呼出气的第一测量是否满足第一预定准则；确定第二呼出气的第二测量是否满足第二预定准则，其中当确定第一测量满足第一预定准则时作出第二测量；确定第三呼出气的第三测量是否满足第三预定准则，其中当确定第二测量满足第二预定准则时作出第三测量；及在确定第三测量满足第三预定准则时存储第三呼出气。

在第三十九变动中，第三十八变动的第三预定准则是基于与多次呼吸相关联的趋势。

附图说明

图1示意地描述根据一个变动的呼吸分析器的概览。

图1b示意地描述根据一个变动的其中可实质上实时进行分析的呼吸分析器的任选概览。

图1c示意地描述根据一个变动的其中可保存样本且随后可进行分析的呼吸分析器的任选概览。

图2描述根据一个变动的用于操作图1的呼吸分析器的示范性控制系统。

图3以曲线图描述描述根据一个变动的基于对从呼吸汲取的气体进行的二氧化碳测量的典型呼吸监测波形。

图4以曲线图描述根据一个变动的基于在近端气道处进行的气道压力测量的典型呼吸监测波形。

图5是描述根据一个变动的基于二氧化碳检测捕获气体样本的操作序列的时序图。

图6是描述根据一个变动的基于气道压力监测捕获气体样本的操作序列的时序图。

图7是描述根据一个变动的从图8中描述的呼吸系列捕获样本的气动示意图。

图8以曲线图描述根据一个变动的从其获取样本的呼吸序列的二氧化碳检测信号对时间。

图9是根据一个变动的信号强度对时间的曲线图。

图10描述根据一个变动的呼吸检测及监测方法的变动的流程图，在所述方法中，比较所测量的呼吸值与设置的阈值。

图11描述根据一个变动的呼吸检测及监测方法的变动的流程图，在所述方法中，当不满足第一组准则时比较所测量的呼吸值与第二组准则。

图12描述根据一个变动的其中用户可输入临床信息到系统中使得系统可区分用于所进行的诊断测试的代表性呼吸及非代表性呼吸的一个变动的流程图。

图13描述根据一个变动的其中用户可输入呼吸类型信息到系统中使得系统可区分用于所进行的诊断测试的代表性呼吸及非代表性呼吸的一个变动的流程图。

图14描述根据一个变动的其中系统从次级监测器接收生理信号输入使得系统可根据患者的生理参数校准其算法的一个变动的流程图。

图15描述根据一个变动的控制系统的变动的流程图，在控制系统中，如果不满足优选呼吸模式阈值参数，那么可使用次级捕获和分析算法。

图16描述根据一个变动的其中如果呼吸速率太快那么调用第二子例程的变动的示范性流程图。

图17描述根据一个变动的来自一系列呼吸的呼吸信号，展示对于潮气末捕获及分析可能太快或不一定是完整的潮气量呼吸的呼吸，以及可为潮气末样本捕获及分析的所需目标的呼吸。

图18描述根据一个变动的来自一系列呼吸的呼吸信号，展示对于分析可能太不稳定或生理上非代表性的呼吸，以及可为潮气末样本捕获及分析的所需目标的呼吸。

图19描述根据一个变动的搜索并捕获叹气呼吸之后的潮气末气体的监测及捕获系统的实例的时序图。

图20是根据一个变动的对比时间的呼吸信号曲线图，展示使用呼气信号参数以确定呼吸是否是代表性的。

图21是根据一个变动的流程图，其描述用于选择呼吸的多部分算法，所述算法包含归类潜在生理上代表性呼吸的第一步骤、将后续呼吸归类为潜在生理上代表性的第二步骤及将后续呼吸归类为生理上代表性的第三步骤。

图22以曲线图描述根据一个变动的呼吸压力信号，其用于识别对应于来自不同的肺段的经呼气的气体的不同呼气段。

图23展示图1中所示的系统的气动示意图，且其中所述系统用于定向、隔离及测量来自如图22中描述的呼吸曲线的任何部分的分析物。

具体实施方式

这里描述了用于测量某些呼吸波形特性的装置及方法。所测量的特性可用于区分可产生精确气体测量的呼吸与不一定产生精确气体测量的呼吸。在所示变动中，为了示范性目的，描述ETCO气体测量，且患者的呼吸样本被示为通过应用真空从患者汲取到仪器中。然而，本发明还适用于其它呼吸气体的测量及收集呼吸气体的其它方法，例如患者呼吸到例如仪器中。

在一些变动中，可测量一或多个呼吸参数以识别呼吸的不同组成部分及相应时间周期，且可使用气动系统以使用所识别的时间周期捕获取样管中的呼出气的部分。在一些变动中，可使用一或多个阀及/或流量控制机构(例如(例如)真空泵)以调节汲取到取样管中的气体的流速。在一些变动中，可分析捕获到的呼吸部分以获取患者的生理状态指标。

所测量的呼吸参数可包含以下各项中的一或多项：二氧化碳、氧气、气道压力、气道温度、呼吸流速、胸部阻抗、隔膜移动或神经分布、呼吸声音及呼吸振动。识别呼吸的部分的时间周期可包含识别所述时间周期的实质上开始及终止。

例如当尝试监测血流中的生理状况(例如溶血)时，可从潮气末周期获取诊断气体样本。为了解释目的，下文给出用于取样潮气末气体以进行潮气末CO测量的示范性变动，然而，所述原理也适用于其它诊断目的。

图1示意地描述根据一个变动的用于捕获呼出气的装置的一个变动的概览，所述装置包含取样插管1及气体样本收集及分析仪器2。可例如使用取样插管1及流量产生器12从患者汲取气体。流量产生器的流速可由流量换能器(例如布置为流速传感器(pneumotach)的压力传感器阵列26及28)测量。所测量的流速可用作闭环反馈控制以控制流量产生器的流速。呼吸传感器(例如二氧化碳检测计10或压力传感器26)用于实时测量呼吸模式。来自呼吸的所需部分的气体被捕获且隔离在存储收集室18中。进入存储室的气体受至少一个阀V1控制，例如共同端口c总是敞开，且第二敞开端口a收集气体或第二敞开端口b隔离存储室。V1与流量产生器之间可存在阀V2以参与V1隔离存储室。未经捕获用于分析的气体经引导经由旁通管20远离存储室。经捕获气体通过气体成分分析器14(例如CO传感器)从存储室发送。具有微处理器24的控制系统22以相关联的算法来控制系统。流量产生器例如可为真空泵或压力泵，例如隔膜泵，或另一类型的流量产生装置，例如真空源、来自正压源的文氏管，或注射泵。用于管理气体路由的阀可为如所示的3通道2位阀的布置，或可为4通道3位阀的布置。如果使用了二氧化碳检测计10，则二氧化碳检测计10使用红外线(IR)瞬时地测量呼吸模式。例如，气体成分分析器可为具有反应时间的电化学传感器，或气相色谱仪或质谱仪。其它变动可使用不同的气体分析器。样本存储室可为相当长度的小孔内径管或导管以减小横截面，这会减小沿导管长度的气体分子的相互作用。取样插管可由任何非刚性的抗扭结塑料(例如热固塑料(例如硅酮、尿烷或尿烷掺合物)或例如热塑塑料(例如PVC、C-FLEX))或其它材料构造。插管可具有一定范围的内径，且在一些变动中，插管具有小于.080英寸的直径以使呼吸气体符合边界在其中可减小混合横截面的呼吸段之间的柱状行为。

压力传感器16是额外的压力传感器，其可与26串联使用使得除了使用其进行气道压力测量以外还可确定流速。在利用可变流速的一些变动中，流速可用于调整泵速度。在通过压力而非二氧化碳检测测量呼吸曲线的情况下，压力传感器16还可用于周围信息。在一些变动中，瞬时一氧化碳传感器可用作呼吸传感器来代替二氧化碳检测计或气道压力传感器。还可使用其它瞬时呼吸传感器。

旁通管20允许从患者或从周围汲取的气体绕过样本管18，在此段时间期间，样本管可与这些气体隔离。在此布置中，阀V1可在端口a处封闭且阀V2可在端口b处敞开以允许从b流过c。流量产生器可用于汲取取样气体使其通过旁通管。推管21可用于将样本管18中的潮气末样本从样本管中推到传感器14，此时阀V1及V3各自在端口b处敞开且V2在端口a处封闭。当不希望患者气体污染内部气体通道时或为了清洗系统，阀V4通过敞开端口b将源气体从患者气体切换到周围气体。

在一些变动中，上文图1中所示的气动系统可包含如由图1c中的仪器2c所示的可移除式取样室18'。例如，样本管18'可从系统移除。以此方式，气动系统可能能够用所需气体填充样本管，且样本管可在另一位置处进行分析，或保存起来以供后续分析之用。在其它变动中，气体可从样本管路由到可移除式取样室。在此变动中，所述室可取代分析器14或以其它方式定向使得其可被移除及/或取代。在图1b中例证的其它变动中，正在讨论的分析物可由仪器2b实时测量或由传感器14实质上实时测量。在此情况中，传感器14可负责测量呼吸信号以用于呼吸选择及应被测量的选定呼吸段的确定的目的，以及负责测量正在讨论的分析物的含量。或者，任选地，传感器16可负责呼吸选择及呼吸段定向，而传感器14负责测量正在讨论的分析物的含量。在任何情况中，全文描述的呼吸选择算法及呼吸段定向算法适用于所有不同类型的仪器配置。

图2描述根据一个变动的用于操作图1的装置的示范性控制系统22。一个模块或算法200执行呼吸监测及检测功能。在此模块中，确定呼吸模式或个别呼吸是否满足某些准则，以确定呼吸是否将被捕获用于分析。在一些变动中，准则可经实时预定义或定义，或由用户定义、自动地定义或半自动地定义。例如，预定义准则可为存储在装置的软件中的绝对或相对阈值参数。或者，用户可输入相对于正在执行的特定测试的某种信息，且系统可使用所述信息以定义准则。或者，系统可基于主要状况实时地自动建立准则。或者，可采用上述技术的组合。后续控制系统、模块或算法400执行呼吸样本捕获功能，且另一后续控制系统、模块或算法500执行呼吸样本分析。如图2中的虚线所示，考虑替代操作序列，其中对于其中实时或实质上实时执行样本分析步骤500的仪器配置跳过呼吸样本捕获算法400。

图3及4分别描述基于CO₂及气道压力的呼吸的典型呼吸信号模式。图3以曲线图描述从人的气道(例如从其鼻子)汲取的呼吸中测量的二氧化碳(CO₂)信号随时间变化的角度来看的根据一个变动的典型呼吸模式，其中时间在水平轴上且CO₂含量在垂直轴上。在呼气相E期间，排出CO₂，因此CO₂含量增加。在吸气相I期间，周围空气占据鼻子，因此所测量的CO₂基本上下降到零。基于人的呼吸模式、其年龄、其如何呼吸及任何潜在的急性或慢性医疗状况，呼吸CO₂曲线可存在多种形状。曲线可展示呼气相的以下子部分：(1)开始部分或潮气末前段PET，包括低CO₂，因为气体可仅仅为来自缺少CO₂的近端气道的气体，(2)中间部分，展示CO₂迅速从零增加到肺的远段处的CO₂含量，及(3)潮气末ET部分，展示CO₂的稳定或平衡，表示来源于用于所述呼出气的肺泡的CO₂，及(4)呼气周期的恰好结束时的潜在恒定峰值含量。然而，可存在不同于此曲线的许多其它曲线。峰值CO₂含量在潮气末周期期间通常是4％到6％，且在吸气周期期间接近或等于零。

在一些变动中，呼出气中的CO₂含量可用于确定呼吸的周期的持续时间，例如潮气末前时间TPET、呼气时间TE、潮气末时间TET、吸气时间TI或呼吸周期时间TBP。在进一步变动中，呼吸周期的持续时间可以通过所述周期的开始及终止来表征。在一些变动中，CO₂含量可用于确定呼吸的周期的开始或终止。在其它变动中，CO₂含量的第一时间导数可用于确定呼吸的周期的开始或终止。在又其它变动中，CO₂含量的第二时间导数可用于确定呼吸的周期的开始或终止。在一些变动中，CO₂含量和CO₂含量时间导数的组合可用于确定呼吸的周期的开始或终止。在一些变动中，潮气末周期的开始可由呼出气的CO₂含量的第一时间导数的变化来确定，所述变化例如CO₂含量的第一时间导数的突然降低。在一些变动中，CO₂含量的第一时间导数的降低可大于10％的降低。在一些变动中，CO₂含量的第一时间导数的降低可大于25％的降低。在一些变动中，导数将接近或变为零，分别展示极小变化速率或峰值稳定。在其它变动中，潮气末周期的开始可由CO₂含量的大的第二时间导数来确定。在一些变动中，潮气末周期的终止可由最大CO₂含量来确定，最大CO₂含量可由CO₂含量的第一时间导数的正负号变化来检测或确认，因为所述导数的变负与CO₂含量从其峰值下降相关联。在进一步变动中，开始周期的开始可由CO₂含量的第一时间导数的突然增加来确定。在其它变动中，开始周期的开始可由CO₂含量从零CO₂含量增加来确定。在一些变动中，中间周期的终止可由呼出气的CO₂含量的第一时间导数的变化来确定，所述变化例如CO₂含量的第一时间导数的突然降低。在一些变动中，CO₂含量、其第一时间导数或其第二时间导数可用于确定一或多个周期的开始及终止。可使用其它呼吸传播气体来代替CO₂用于测量呼吸曲线。例如，可测量氧气，其将指示吸气期间的氧气浓度高于呼气。还考虑呼吸模式可由快速响应CO传感器瞬时或实质上瞬时测量。在此情况中，参考图1，传感器10可为快速响应CO传感器，其描绘呼吸模式且还测量潮气末CO含量。在应用随后描述的各种呼吸合格及不合格变动之后，可报告合格的呼吸的CO含量作为结果。

从所测量的气道压力的角度来看，图4以曲线图描述根据一个变动的典型呼吸信号，展示吸气相期间的负压力及呼气相期间的正压力。通常在平静呼吸期间，峰值呼气压力可对应于呼气相的中间及潮气末周期的开始。在图3及4中，TI、TE、TPET、TET、TPE分别表示吸气时间、呼气时间、潮气末前时间、潮气末时间及呼气后时间。还可存在吸气暂停(未展示)，其中吸气期间的肺肌肉运动的峰值在呼气周期开始之前暂停。当在鼻孔的入口处测量时，峰值吸气压力在平静呼吸期间可为-1cwp到-4cwp，且在深呼吸期间多达-15cwp，且峰值呼气压力在平静呼吸期间可为+0.5cwp到+2.0cwp且在深呼吸期间多达+10cwp。代表性压力及气体浓度可随环境状况而改变，例如在相同体积单位下，低温期间的气道压力可增加。

在一些变动中，可使用气道压力以确定呼吸的周期的开始及终止。在其它变动中，气道压力的第一时间导数可用于确定呼吸的周期的开始或终止。在又其它变动中，气道压力的第二时间导数可用于确定呼吸的周期的开始或终止。在一些变动中，气道压力及气道压力时间导数的组合可用于确定呼吸的周期的开始或终止。在一些变动中，潮气末周期的开始可由最大气道压力(即，气道压力的零第一时间导数)来确定。在一些变动中，潮气末周期的终止可由零气道压力确定。在一些变动中，气道压力、其第一时间导数或其第二时间导数可用于确定一或多个周期的开始及终止。气道压力可通过与取样内腔平行地延伸插管的长度的次级内腔来测量，或可通过引出到取样内腔中或通过将感测换能器放置于患者的气道处来测量。

在一些变动中，呼吸传感器监测人的呼吸随时间的变化，且通过确定呼吸模式特有的持续更新值来将呼吸模式趋势化。例如，可对每一次呼吸测量并更新呼吸信号的正峰值。可比较峰值与先前峰值。可对先前次数的多次呼吸的峰值取平均值。类似地，可将呼吸的时间相关方面(例如呼气时间)趋势化。可识别并非正常呼吸的各种呼吸相关事件，且可存在异常算法以免确定性步骤中非故意地包含这些非正常呼吸事件。例如，可事先或基于对特定患者的监测来定义喷嚏、咳嗽、叠式呼吸或非完整呼吸的特征波形，且当呼吸传感器检测到这些特征波形时，可从适当的确定性算法中将其排除。

图5以曲线图描述根据一个变动的当气体样本退出呼吸传感器时与样本到达样本管时之间的迟滞周期。顶部描图展示三次呼吸的依据时间变化的实际呼吸相，中间描图展示呼吸序列的二氧化碳检测信号对时间及当气体样本退出二氧化碳检测计时与当到达样本管输入阀时之间的迟滞周期。气体通过取样插管从人行进到二氧化碳检测计的行进时间是由tα表示。因此，二氧化碳检测信号展示呼气真正开始之后不久的呼气的开始。气体退出二氧化碳检测计且开始进入样本收集室的行进时间是由tβ表示。因此，如底部描图中所示，样本室隔离阀V1在由二氧化碳检测计检测到潮气末周期开始之后过了tβ一段时间，在时间t(1)向位置a敞开，持续时间为样本收集时间t(s)。

图6以曲线图描述根据一个变动的呼吸序列的气道压力信号对时间。顶部描图展示实际呼吸相，中间描图展示气道压力信号，且下部描图展示样本隔离管阀V1位置。在气道压力描图中，展示气体样本离开患者的气道与到达样本管输入阀之间的迟滞周期。实际呼吸与压力之间的相移是tΦ，其近似等于行进距离除以声速，因此其相对具有瞬时性。气体退出人的气道且开始进入样本收集室的行进时间是由tδ表示。因此，阀V1在由二氧化碳检测计检测到潮气末周期开始之后过了tδ一段时间之后，在时间t(1')，朝位置a敞开，持续时间为样本收集时间t(s)。图5及6中出于示范性原因展示二氧化碳检测及气道压力信号，且呼吸传感器可具有其它类型，例如温度或声学。

图8以曲线图描述根据一个变动的由系统2监测的一系列呼吸B(1)、B(2)到B(n+1)的呼吸波形800对时间。在所示实例中，呼吸信号是二氧化碳检测信号，然而，其可为任何其它呼吸传感器信号。最终，系统2确定特定一次呼吸或多次呼吸或呼吸模式满足必要准则，且以一次呼吸或多次呼吸为目标从所述一次呼吸或多次呼吸的潮气末段捕获气体。在所示实例中，以呼吸B(n)的潮气末样本ET(n)为目标进行样本采集及成分测量。

图7描述根据一个变动的气动系统700及图1中所示的系统2的示范性操作。在图7中，来自图8中的呼吸B(n)的潮气末气体的体积V(18)由系统700运输到样本室18中，在样本室18中捕获所述气体且在气体由传感器15分析之前将气体与其它气体隔离。在捕获样本之前患者气体的流动路径是从患者通过V4、二氧化碳检测计11、V1、样本管18、V2、泵12、V3，接着离开排气管27。当潮气末样本的尾端到达V1或样本管18的入口时，阀进行切换，使得流动路径是从周围入口25通过V4、二氧化碳检测计11、旁通管20、V2、泵12，接着离开排气管27。当系统准备好将样本从样本管发送到传感器15时，阀被切换使得流动路径从患者入口1变为周围入口25通过V4、二氧化碳检测计11、旁通管20、V2、泵12、推管21、样本管18、V1，接着通过传感器15且离开传感器排气管。在这些操作之前清洗掉推管中的任何患者气体。

图9展示根据一个变动的传感器信号强度对时间的曲线图900的部分。传感器可包含上文讨论的传感器15。在所示实例中，信号14'是来自发生在电化学传感器中的反应的电压或电流响应。在样本被发送而通过传感器时，传感器因此通过信号上升而发生反应。上升及持续时间与样本中的气体量有关。随时间对传感器信号积分或对随时间对传感器信号取平均值将提供与样本中的气体量的相关。在一些变动中，系统校准可改善精确度。本发明考虑，正在讨论的分析物的分析的定时及定位可以多种方式执行。例如，在从受试者汲取或获得呼出气时，可实时或实质上实时进行分析。或者，可在某个稍晚时间通过保存所捕获的样本来执行分析。或者，如一些实施例中针对示范性目的展示，可在样本采集之后的短时间内通过相同仪器执行分析。在一些这样的情况中，图7中所示的设备的方面并非必需的，然而，测量全文描述的生理上代表性的呼吸所需的呼吸选择算法仍将适用。例如，隔离及保持样本的样本管18不一定是必需的，且旁通管20及推管21不一定是必需的。或者，传感器14不一定是必需的，因为传感器10可测量呼吸信号以用于确定并选择代表性呼吸，以及测量正在讨论的分析物的含量。此外，阀V1到V4中的一些阀不一定是必需的。或者，例如，呼吸样本采集仪器可耦合到另一分析物测量仪器，例如气相色谱仪或其它分析仪器。前述实例是针对说明目的提供且不应被解释为限制本发明。

图10描述根据一个变动的呼吸监测及检测算法200的变动的流程图，在所述算法200中，比较所测量的呼吸值(例如气体浓度)与设置阈值。在步骤202中，起始搜索所需呼吸的呼吸模式监测。在步骤204中，应用将与所测量的呼吸信号进行比较的阈值或准则。在步骤206中，测量下一次呼吸。在步骤208中，比较所测量的呼吸与步骤204中设置的阈值或准则。在步骤210及212中，分别确定是否满足阈值。如果满足，那么系统转变到气体取样算法400。如果不满足，那么系统可在步骤214中重设阈值或准则且接着测量下一次呼吸。任何时候如果不满足准则，那么系统可在步骤216中提供取消或退出测试的选项。在一些变动中，阈值可为出厂默认值，或选自对应于不同临床表现的默认值的菜单。阈值可由用户或由系统基于与由用户输入的测试有关的信息来确定。在一些变动中，阈值可应用于呼气信号或吸气信号，且可包含幅度准则、时序准则、满足幅度准则所需的时序准则、满足时序准则所需的幅度准则、平均化准则、百分比准则及其任何组合。在系统监测患者的呼吸模式时，可按照需要更新阈值。一旦满足阈值，系统分别前进到取样算法400及分析算法500。

图11描述根据一个变动的呼吸监测及检测算法200的变动的流程图，在所述算法200中，如果不满足第一组准则，那么可比较所测量的呼吸值与第二组准则。例如，在步骤202中起始呼吸监测之后，在步骤204中，例如可设置第一准则且第一准则可为例如呼吸速率要求之类的简单准则，例如每分钟20次到40次呼吸。在步骤206中测量呼吸且在步骤218中应用准则之后，如果如步骤222中所确定满足所述准则，那么系统进入气体取样算法步骤400。然而，如果如步骤224中所确定不满足所述第一准则，那么系统在步骤220中应用第二组更复杂的准则。此第二组准则可能是多个准则，例如，幅度准则、时序准则及历史呼吸平均值的百分比准则的组合。一旦例如如步骤226中所确定满足第二组准则，那么系统可进入气体取样算法步骤400。气体取样算法及气体分析算法可将满足第一或第二准则中的哪一个纳入考虑。例如，一个准则可指示比另一准则更一致的样本，且可因此调整算法。在一些变动中，可使用第三、第四、第五或任何数目的准则，且可根据样本满足哪个准则而调整取样及分析算法。在一些变动中，如步骤214中所示，例如可基于主要状况来调整、更新、重设或改变第一或第二组准则。

图12到14描述校准系统以查找并定向可针对给出的临床表现产生所需结果的生理上代表性呼吸的算法。一旦用相关输入参数校准系统，系统就搜索适当类型的呼吸且可拒绝其它呼吸。一旦找到适当类型的呼吸，系统就可捕获并分析所述呼吸的潮气末部分。后续呼吸分析步骤因此将提供与原疾病的精确相关。例如，如果测量ETCO，那么强力呼吸期间的呼吸可被归类为非代表性呼吸且可被拒绝。或者，深度受迫呼吸期间的呼吸同样地可被归类为非代表性呼吸且可被拒绝。在无这些算法的情况下，可捕获并分析非代表性呼吸，从而产生不一定真正与血液浓度或原疾病相关的结果。

图12描述根据一个变动的其中在步骤230中用户可将相关临床信息输入到系统的用户接口30中的一个变动的流程图。系统的控制系统22可使用所述输入以校准呼吸监测及检测算法200，以区分与所进行的诊断测试有关的临床代表性呼吸及非代表性呼吸。例如，输入的信息可为年龄、体重、身高、BMI、代谢速率、性别、民族、诊断、分钟通气量、潮气量、呼吸率、平静呼吸率、吸气时间、呼气时间、I:E比、心率、血液气体或心输出量，或其组合。例如，如果输入新生儿的年龄及体重，那么可校准呼吸检测算法以查找满足某个呼吸速率的呼吸。例如，如果输入1日龄及7.5lbs，那么55到65的呼吸速率可被指派给呼吸检测阈值参数，以便定向、捕获并分析所述患者的正常平静潮气量呼吸模式所特有的呼吸。

图13描述根据一个变动的其中在步骤244中用户可将所需呼吸类型信息输入到系统的用户接口30中的一个变动的流程图。系统的控制系统22可使用此输入以校准呼吸监测及检测算法200，以便区分与所进行的诊断测试有关的代表性呼吸及非代表性呼吸。例如，输入的呼吸类型信息可为叹气呼吸、屏气呼吸、深呼吸、受迫呼出气、吸气暂停或呼气暂停、呼吸速率或呼吸频率参数，或其组合。例如，当诊断代谢失调时，可能需要对呼吸进行定性分析来确定化学物质的存在与否。在此情况中，深呼吸及屏气呼吸动作可为用于定性测量的最优呼吸。或者例如，临床医师可确定患者的正常平静潮气量呼吸速率，且将此呼吸速率输入到系统中，所述系统针对此呼吸速率来校准呼吸监测及检测算法。例如，输入的呼吸速率可为32bpm，从而造成算法阈值被设置为30bpm到34bpm，使得系统从满足准则的呼吸搜索、捕获潮气末气体并分析所述潮气末气体。替代地，如由步骤240所示，用户可将待执行的诊断测试的类型输入到系统的用户接口30中，且运用所述信息且任选地结合步骤244中输入的信息，控制系统设置或选择呼吸监测及检测算法200中要使用的用于所需呼吸的准则。

图14描述根据一个变动的其中在步骤252中系统的控制系统22从次级监测器接收生理信号输入的一个变动的流程图。系统的控制系统可使用所述输入针对患者的生理参数校准其呼吸监测及检测算法200，以便区分所进行的诊断测试的代表性呼吸及非代表性呼吸。例如，生理参数可为心率、呼吸率、etCO₂(潮气末CO₂)、血压、心输出量、肺灌注、血液气体、碱过剩、血压、氧气饱和度、通气：灌注比或其组合。例如，当测量从血流扩散的肺泡气中的某种化学物质或分析物时，从血液到肺泡中的扩散速率可取决于肺血流的速率。心率或心输出量越高，扩散速率就越高且肺泡气中的化学物质的浓度就越高。因此，一旦将心输出量或心率输入到系统中，系统就可针对所述参数校准其自身，以针对患者的主要临床状况对肺泡气测量结果进行标准化。除了输入生理参数以外，如步骤250中所示，用户可将取样的所需呼吸类型或待执行的所需诊断测试或患者相关参数输入到用户接口30中，以补充从呼吸监测及检测算法200中的步骤252输入的生理参数，以便取样并执行所需呼吸及/或测试。

图15描述根据一个变动的控制系统22的变动的流程图，在控制系统22中，如果如步骤212中所确定不满足主要或优选呼吸模式阈值参数，那么可使用次级捕获及分析算法B392。例如，主要的一组阈值参数可为呼吸速率及呼气时间相关参数。例如，算法A 390可定向来自生理上表示正常呼吸模式或平静潮气量或替代地表示诊断应用所需的呼吸的气体的潮气末段。如果如步骤210中所确定满足主要的一组阈值参数，那么系统分别输入捕获及分析算法400及500且因此确定结果。然而，如果如步骤212中所确定不满足这些参数，那么系统可分别在算法B 392中输入第二组捕获及分析算法401及501。例如，如果呼吸率太高及/或如果呼气时间太短，那么系统的捕获及分析算法可包含呼吸频率校正。例如，捕获子例程401可造成样本管可90％填充有潮气末气体且10％填充有潮气末前气体，因此稀释潮气末样本。在此情况中，分析算法501可以数学方式校正此稀释。呼吸频率及稀释可被提供作为其中可需要第二组算法的一个实例，然而应注意，存在可需要第二组捕获及分析算法的其它原因。例如，算法B可包含从用户或自动地接收额外输入，以针对主要临床表现校准呼吸检测阈值参数。例如，如果患者进行强力呼吸，那么可预先确定：潮气末气体测量值是例如真实测量值的50％，且系统可按照需要捕获、分析及调整。其它潜在输入参数可为心跳参数(例如心率、心输出量或血流量)、气体交换参数(例如血液气体或脉搏血氧法)、其它呼吸参数(例如分钟通气量)或患者类型参数(例如年龄、性别、身高或疾病状态)。

图16描述根据一个变动的分别主要呼吸监测及检测子例程260及次级呼吸监测及检测子例程280的一个变动的流程图。在子例程A 260中，在步骤262中起始计数器，例如呼吸计数器或时间计数器，且开始测量呼吸模式信号，例如呼吸速率或潮气末时间。在步骤264中，测量下一次呼吸的呼吸信号。在步骤266中，比较呼吸信号测量与阈值或准则，且确定是否转变到捕获算法400，或提示用户，或转变到其它子例程280。在子例程A 260中，如果不满足呼吸准则，那么可提示用户检查系统设置是否正确，且用户还可被提示等待或对患者作出调整，例如身体位置，或等待直到患者不激动为止。如果仍然不满足呼吸准则，那么系统可输入第二子例程(子例程B)，其中搜索替代类型的呼吸，例如叹气呼吸。一旦发现，可捕获并分析呼吸的潮气末段，且如果需要则对结果应用校正因子。例如，如果确定步骤266中不满足准则，那么在步骤268中，系统命令用户接口30给用户提示呼吸检测状态。例如，在步骤266中，准则可为小于60bpm的呼吸速率及大于.5秒钟的潮气末时间。如果不满足，那么最终可调用子例程B 280。然而，在调用子例程B之前，步骤266可在步骤270中命令用户接口显示消息，例如“呼吸速率太快”或“请放慢患者的呼吸速率”或询问用户例如其是否希望“等待呼吸类型A？”或“调用算法B？”。在步骤268中，如果不满足指示信号较弱或消失的各种准则，那么系统可在步骤268中命令用户接口显示消息，例如“检查插管是否接好”或“检查患者是否在用安装插管的鼻孔呼吸”。

在子例程B 280中，在步骤282中起始计数器，例如呼吸或时间计数器，且测量第一次呼吸。在步骤284中，计数器递增。在步骤264中，测量下一次呼吸。在步骤286中，比较所测量的呼吸与算法B的呼吸监测及检测准则，且如果步骤290中满足所述准则，那么在步骤400中对呼吸取样。例如，在步骤286中，所述准则可正查找叹气呼吸。如果如步骤292中所示不满足准则，那么在步骤288中对所测量的呼吸应用另一组准则，例如某一呼气时间需求。如果如步骤294中所示满足，那么在步骤400中对呼吸取样，然而如果如步骤296中所示不满足，那么循环继续测量下一次呼吸，及/或系统给用户提示如步骤216中所示退出的选项。

图17及18关于呼吸的潮气末部分是否表示肺泡气浓度来描述有效及无效呼吸的实例。包含幅度及频率准则的各种呼吸信号准则包含在呼吸检测及定向算法中以取消“无效”呼吸的资格且使“有效”呼吸具有资格。准则可包含呼吸的趋势化及当前呼吸与最近趋势的比较，及与默认阈值及替代地与基于测试的主要境况的自定义阈值的比较。可能有利的是定向满足完整的正常潮气量呼吸的呼吸，且还可能有利的是定向多次完整的正常潮气量呼吸之后的稳定状态呼吸中间的呼吸，以确保已达到或重建呼吸中的气体成分的稳定状态条件。

图17是根据一个变动的描述例如来自新生患者的不稳定呼吸模式的时序图。呼吸参数信号测量值展示在垂直轴上，且可例如为CO₂信号。呼吸监测及检测算法可设置用于CO₂信号的阈值准则以将呼吸归类为有效或无效以用于取样目的。阈值准则可为信号的(多个)峰值幅度300、(多个)信号基准电平302及各种频率或时间相关参数，例如分别用于吸气时间TI 306、呼吸周期时间TBP 304、呼气时间TE 308及/或潮气末时间TET 310的阈值。如曲线图中所示，呼吸b1到b11的持续时间对于系统来说可能太短而不能真实地从这些呼吸捕获精确的潮气末样本。此系列呼吸的平均呼吸速率是96bpm，这将使这些呼吸的波形的呼气部分的持续时间为近似.313秒钟。鉴于呼气的潮气末段是呼气的后半部分，只有所述.313秒钟的部分将为定向潮气末样本的适当段，其可产生不可靠样本。即使对于新生儿来说此也如此快的呼吸不一定是完整的潮气量呼吸；相反地，其可为部分呼吸，或强力呼吸，或几乎是死区呼吸，在所述情况中，潮气末气体即使可被精确地收集也仍然将不会表示肺泡气且反而将具有更多死区气体。因此，对呼吸b1到b11中的任何一个执行潮气末测量这可能不精确且非所需。为了筛选掉这些迅速且不完整的呼吸，可设置呼吸信号幅度阈值以定义完整的潮气量呼吸，例如，呼气相期间达到某个峰值且吸气相期间达到某个谷值，以及分别在所述阈值上方及下方保持适当时间周期。现在参考呼吸b12到b16，虽然呼吸b16表现为满足两个提出的阈值时，但是其前面是不稳定且不一致的呼吸，且虽然其可为完整的潮气量呼吸，但是所述呼吸中的潮气末气体不一定已达到稳定状态气体成分含量。现在参考呼吸b17到b19，三次连续呼吸满足潮气量阈值需求，且在此实例中，提出呼吸b19已达到稳定状态潮气末气体成分含量，且是用于定向、捕获及测量的临床代表性呼吸。

图18展示根据一个变动的一系列呼吸b1到b19(包含生理代表性呼吸及非代表性呼吸)的额外实例。描述呼吸b2与b3之间的呼吸信号噪声的实例。此噪声可例如为传感器噪声、由窒息周期伴随的传感器噪声、患者移动、插管移动、咳嗽的噪声或其它高频呼吸相关噪声或心脏发生的噪声。这些波形可被取消取样的资格，因为其可能无法产生有效的肺泡气样本。呼吸b3满足先前在图17中描述的阈值准则，然而，呼吸b3的气体成分可不平衡，因为其跟随噪声，因此呼吸b3可由呼吸定向算法取消资格。呼吸b4到b6描述呼吸堆叠，其中下一次呼吸在先前呼吸完成之前开始。呼吸堆叠期间的呼吸中的潮气末气体不一定表示肺泡气且可被拒绝。呼吸堆叠之后的呼吸b7及b8仍然不平衡且也被拒绝。呼吸b9为吸气屏气呼吸或吸气叹气、呼气后周期或窒息周期所特有。取决于所进行的诊断测试，来自呼吸b9的呼出气可能需要被取消资格，因为潮气末气体可含有高于正常肺泡气浓度的气体浓度，这是因为血液中的气体需要更长时间才能扩散到肺泡中。呼吸b10也可由于其气体成分仍未恢复正常的风险而被定向算法拒绝。呼吸b11是小于平均正常呼吸的部分不完整呼吸，且也被定向算法拒绝，且呼吸b12及b13可由于其没有恢复到其正常气体成分而被拒绝。呼吸b14大于正常呼吸，且可被算法拒绝。最后，存在满足阈值准则的一系列3次或更多次连续正常呼吸，且可以呼吸b18为目标来取样。还可使用以上定向及呼吸资格算法的其它置换形式。例如，可改变进行取样之前的呼吸次数。

在前述描述中，叹气呼吸可被取消资格，因为其潮气末气体不一定表示稳定状态肺泡气浓度。然而，在一些生理状态及临床状况中，以叹气呼吸为目标可能是有利的。在这些情形中，所述呼吸可为肺泡气的更精确表示，或在其它情形中，叹气呼吸可为可被真正捕获以供分析的唯一类型的呼吸，且校正因子可经应用以将所测量的结果转换为真实生理值。图19描述其中系统从叹气吸气之后的呼出气获取潮气末气体样本的变动。如顶部描图中所示，呼吸模式是相对不稳定的且呼吸速率在t0与t1之间相对较快，如通过测量呼吸速率确定，例如如针对前面三个呼吸周期bp1、bp2及bp3展示的三次呼吸滑动平均值。结果，呼吸模式的潮气末部分并不明显或未充分定义来可靠地从潮气末周期捕获样本，及/或捕获体积足够大能供传感器精确分析的潮气末样本体积。在图19中所示的实例中，因为呼吸模式太不稳定及/或太迅速，所以可建立准则以监测叹气呼吸的发生。例如，测量呼吸的吸气时间并比较其与阈值时间，且如果满足或超过阈值，那么呼吸可被归类为叹气呼吸。阈值时间可为例如平均历史吸气时间的250％。用于确定呼吸是否是叹气呼吸的阈值准则可为例如基于历史吸气时间建立的吸气时间值，例如最后3次呼吸的平均吸气时间的150％。替代地，其可为基于正常值预定义的吸气时间值。例如，示为ti1、ti2及ti3的三次循序呼吸的平均吸气时间可用于建立与潜在叹气呼吸相比较的平均值。在所示实例中，吸气时间ti9显示相对于先前提及的三次呼吸的平均值的大幅增加，且因此ti9之后的呼气应被视为潜在叹气呼吸呼气。测量其呼气时间te9将有助于评估其是否是叹气呼吸。呼气时间te9可与先前呼气时间比较。或替代地，叹气可由吸气信号的幅度来确定，例如气道压力信号是否是大于正常值的负值。一旦发生叹气呼吸，可以下一次呼气为目标从潮气末段采集气体样本。

图19中的下部描图中所示的阀V1到V4控制各个操作序列，包含监测呼吸模式、将潮气末样本获取到样本管中及将样本推到气体分析器。如所属领域技术人员将容易了解，阀V1到V4用于解释目的且可使用具有更多或更少阀的系统，且因此调整时序。阀可为如图1及7中所示的3位阀，其中共同端口c总是敞开，且端口a或b在任何给出时间敞开。在时间326处，起始吸气时间计数器。在时间328处，结束吸气时间计数器。在时间330处，起始呼气时间计数器。在时间332处，检测到呼出气的末端退出呼吸传感器，例如二氧化碳检测计。在时间334处，终止呼气时间计数器。在时间336处，起始样本行进时间计数器，从而跟踪气体样本从呼吸传感器到样本管的行进时间。在时间340之前Tz秒钟的时间338处，发送命令到适当的阀以隔离所需气体样本与系统中的其它气体。在时间332之后T'秒钟的时间340处，潮气末气体样本的末端已到达样本管的入口或阀V2。在时间342处，发送命令以切换阀端口，使得气体不能流过样本管18，且气体从周围入口进入(参见图1及7)。在时间344处，所有阀切换到敞开的端口b使得样本由周围空气推到传感器以供成分分析。叹气吸气之后的呼出气出于多种原因可有利地为ETCO测量提供良好的气体源。首先，呼气时间及潮气末时间有可能延长，从而相对容易地以潮气末部分为目标，且因此对于某些诊断测试潜在地更精确。其次，叹气期间的吸气深度填充肺泡超过正常值，因此在后续呼气中提供大于平均潮气末量的潮气末量，因此潜在地提供更丰富的潮气末样本以供分析。第三，与正常呼吸相比，在叹气吸气期间肺泡中的气体的滞留时间一般较长，且此较长滞留时间允许从血流中交换更多气体到肺泡中，且因此潮气末气体中测量的ETCO可提供比正常呼吸的潮气末部分中测量的ETCO更精确的血液CO表示。第四，叹气呼吸趋向于补充肺中膨胀不全(atellectactic)或未完全膨胀的区域。因此，叹气呼吸之后的呼气中的潮气末气体在某些临床情形中对于整个肺来说可能更具代表性，且因此可能对于血流中的CO更具代表性。

图20描述根据一个变动的呼吸参数信号幅度随7次呼吸b1到b7的序列变化的曲线图。在图20中，气体的潮气末段被描绘为ET1到ET7，呼气信号时间参数被描绘为EST1到EST7，且呼气时间被描绘为TE。如曲线图中可见，第四次呼吸b4的呼吸周期BP4表现为等于前三次呼吸的呼吸周期，且因此呼吸4可被视为可进行有效潮气末气体测量的代表性呼吸。然而，经仔细检验，呼吸4实际上并非历史典型呼吸的代表，如由呼气信号参数EST4指示。对应于长于平均吸气时间的吸气时间的呼吸b4的较短EST4(例如吸气屏气或暂停)可造成潮气末浓度并不代表肺泡气。前面是两次明显代表性呼吸的呼吸b7有可能是由已经达到稳定状态的潮气末气体组成，且代表肺泡气。为了防止非故意地捕获非代表性呼吸且确保捕获代表性呼吸(归因于以上范例)，一些变动利用呼气时间信号而非呼吸周期或除了呼吸周期以外还利用呼气时间信号，以确定呼吸是否是代表性目标。呼气时间信号可为呼气持续时间、信号上升的持续时间或与呼吸信号的呼气相相关联的其它频率相关参数。

图21描述根据一个变动的呼吸选择算法379。算法379包括至少两个阶段。在前期初始化步骤中，在步骤202中，起始呼吸模式监测，在步骤204中，应用一组主要阈值或使用默认值，且在步骤206中，因此测量下一次呼吸。主要阈值可为例如幅度及时序值。步骤380到387描述算法379的第一个主要阶段。在初始化之后且在第一次呼吸的测量期间及之后，在步骤380中，比较呼吸与所述组主要阈值。在步骤382及384中，分别确定所测量的呼吸是否满足阈值准则，且在步骤386及387中，所测量的呼吸分别被归类为代表性或非代表性。如果归类为非代表性，那么算法返回到步骤206。如果归类为代表性，那么算法移到开始于测量下一次呼吸的步骤206'的第二个阶段。在步骤380'中，比较所测量的呼吸与主要阈值参数。主要阈值参数可为与步骤380中的参数相同的参数，或可在测量之间修订或更新。在步骤382'及384'中，分别确定是否满足主要阈值参数。在步骤386'及387'中，呼吸分别被归类为潜在代表性或非代表性的。如果呼吸被归类为非代表性，那么算法返回到步骤206，否则呼吸可移到算法的第三个阶段。在第三个阶段中，在步骤388中建立一组次级呼吸信号阈值参数，且在步骤206”中测量下一次呼吸。次级阈值参数可为例如呼吸信号幅度及/或基于步骤386中归类的潜在代表性呼吸建立的时序值。在步骤388中，接着在步骤386'中归类的潜在代表性呼吸与步骤386中归类的先前潜在代表性呼吸之间作出比较。在步骤390及391中，确定步骤206”中测量的呼吸是否满足次级阈值参数，且如果是，那么呼吸被归类为代表性且被发送用于取样及测量，否则算法返回到步骤206。

在图21中描述的多阶段算法379中，例如主要阈值可为呼吸信号幅度及呼吸信号的部分的持续时间，以验证呼吸波形并非假影且并非异常呼吸，例如叹气呼吸、部分呼吸或呼吸屏气呼吸。如果呼吸满足阈值，那么同样地评价下一次呼吸。如果下一次呼吸也满足阈值，那么接着可比较其与第一次呼吸以验证呼吸模式是稳定的。因此，次级阈值参数可为与先前呼吸的比较的参数，假设先前呼吸满足主要阈值。所述比较可例如在指示呼吸深度的信号幅度及/或指示呼吸周期或呼吸速率的信号持续时间方面进行。此可减小对并非规则的潮气量呼吸或并非所需呼吸类型的呼吸进行取样的风险。此外，例程可有助于保证最终经取样呼吸是从另一正常呼吸之后的呼吸获取的，因此潜在地避免异常呼吸将对后续正常呼吸的成分产生影响。所示实例中与先前呼吸的比较是与一次先前潜在代表性呼吸的比较，但是所述比较也可为一个以上先前潜在代表性呼吸，没有必要循序比较。例如，可比较第10次呼吸与第3次、第5次及第7次呼吸，其各自被归类为潜在代表性的，且在所述情况中，其它介入中间的呼吸基于主要阈值参数被视为非代表性的。

此外，在其中收集在样本管中的样本并非纯潮气末样本且用潮气末前呼出气稀释的情形中，可使用例如图20中所示的EST4的呼气信号参数而非使用基于呼吸周期BP4的呼吸速率校准稀释。此稀释校正技术可有利地增加校正精确度，因为样本管稀释对呼气持续时间依赖的程度可大于对呼吸周期持续时间依赖的程度。

如本文中使用，术语潮气末可被理解为指代在呼气周期结束时或接近结束时的呼出气段，且可在从人呼出死区之后。此外，除了测量整个说明书中例证的潮气末气中的气体(例如CO)之外，还考虑可以相同或类似方式测量例如颗粒物及其它化学物质的非气体。

图22以曲线图描述根据一个变动的呼吸压力信号，其用于识别对应于来自肺的不同段的呼出气的不同呼气段。在一些情况中，可希望测量除潮气末段外的来自肺的不同段的气体或其它分析物。例如，来自上部气道的分析物可指示上部气道呼吸问题，如哮喘或气道失调及疾病。来自上部气道与下部小器官之间的中间气道的分析物可指示例如肺癌或起源于胃部从食管进入气道中的分析物的实例形式，且来自下部气道的分析物可指示如肺部感染或潜在系统问题的又其它综合征。此外，一个隔室与另一隔室的比较可有用于理解原疾病或状况。在所示实例中，顶部描图是二氧化碳检测信号且下部描图是气道压力信号，但是测量值可为其它类型的信号，例如氧气、温度或声学。使用信号中的一者或组合，呼气相E可被分离为各个呼气部分，例如上部气道气体、中间气道气体、下部气道气体和潮气末气体的呼气，其分别标记为EUA、EMA、ELA及ET。例如，上部气道气体的呼气开始可由气道压力的正增加来辨别，且上部气道气体呼气的结束可由呼气的CO₂含量的增加来辨别。中间气道气体EMA的呼气开始可由CO₂含量的增加来辨别，且中间气道气体的呼气结束可通过气道压力信号达到稳定水平来辨别。下部气道气体的呼气开始可由气道压力信号的降低来辨别，且下部气道气体的呼气结束可由气道压力信号的斜率变化或CO₂信号的一定上升来辨别。

图23展示图1中所示的系统的气动示意图，且其中所述系统用于定向、隔离及测量来自呼吸曲线的任何部分的分析物，如图22中描述。在所示实例中，呼吸n是由前述描述中解释的程序及技术定向。在此情况中，所需诊断测试检查上部气道中的指示例如哮喘的炎症疾病的分析物。呼吸n中来自上部气道的呼出气EUAG(n)在样本管18中被隔离，且随后被运送到传感器15以进行成分分析。在此情况中，分析可为NO气体或关于炎症反应的其它分析物的分析。在所示示意实例中，来自呼吸n的吸入气IG(n)及呼出气的其它段EMAG(n)、ELAG(n)及来自先前呼吸的潮气末气体ETG(n-1)在系统中的别处且与样本管中的气体样本隔离，以免妨碍目标样本的均质性。虽然已结合图22及23以及前述图提及一些疾病、状况、气体或分析物，但是这些只是作为实例被提及，且所描述的系统、设备、算法及方法可用于针对关注的任何疾病或状况对关注的任何分析物进行取样及测量。

如所属领域技术人员将容易了解，本文描述的装置只是借助于实例提供，且其它装置可用于实施本文描述的方法及系统。此外，虽然所描述的装置可用于说明本发明的某些特征，但是应了解，这里揭示的方法及系统不限于特定装置。

虽然一些变动是通过算法进行讨论，但是应了解，所述描述涵盖具体体现变动的对应方法及设备。

此外，虽然可参考识别气体的部分且接着分析气体来讨论以上变动，但是应了解，一些变动可不包含分析部分。在一些变动中，存储但不分析气体，例如，气体可被运输到远程位置以进行分析。经存储气体应被广泛地了解且包含至少分析之前的存储及用于运输的存储。

在本发明的变动的前述描述中，应注意，还设想到图中描述的操作序列可以所有可能排列组合。此外，虽然实例描述了ETCO测量，但是其可适用于其它气体，例如氢气。此外，虽然一些变动可适用于CO₂测量，但是应了解，本文描述的设备及方法可应用于直接CO传感器。遍及全文提供的实例是本发明的原理的说明，且在不脱离本发明的范围及精神的情况下，所属领域技术人员件可作出各种修改、更改及组合。本文揭示的各种呼吸测量及取样装置的变动中的任一者可包含由任何其它呼吸测量及取样装置或本文的呼吸测量及取样装置的组合描述的特征。因此，除受限于随附权利要求以外，不希望本发明受到限制。对于上文描述的所有变动，无需循序执行方法的步骤。

Claims (25)

1.一种用于选择和分析呼出气的设备，其包括：

传感器，其测量多个呼出气的一个或多个呼吸参数，所述多个呼出气包括至少第一呼出气和第二呼出气；

处理器，其将呼吸选择算法施加至所述多个呼出气以基于所述一个或多个呼吸参数界定用于目标呼吸的一个或多个第一准则，并在满足所述第一个或多个第一准则时，发起对所述目标呼吸的捕获；

呼吸取样系统，其捕获所述目标呼吸；以及

分析器，其测量所述目标呼吸中的分析物。

2.根据权利要求1所述的设备，其中所述分析物为二氧化碳。

3.根据权利要求1所述的设备，其中所述一个或多个第一准则基于峰值幅度、呼气时间、呼气时间的部分、二氧化碳水平、氧气水平、气道压力、气道温度、呼吸速率、呼吸流速、胸部阻抗、呼吸音、呼吸振动、呼吸深度、呼吸持续时间、吸气时间、潮气末前时间、潮气末时间、呼气后时间、吸气暂停、峰值吸气压力、峰值呼气压力、用于喷嚏、咳嗽、叠式呼吸或非完整呼吸的特征波形、吸气幅度、呼气幅度，或历史呼吸准则。

4.根据权利要求3所述的设备，其中所述一个或多个第一准则基于峰值幅度。

5.根据权利要求1所述的设备，其中所述一个或多个第一准则基于呼吸速率。

6.根据权利要求5所述的设备，其中所述呼吸速率小于或等于每分钟60次呼吸。

7.根据权利要求1所述的设备，其中所述呼吸选择算法包括用于发起对所述目标呼吸的捕获的附加准则。

8.根据权利要求7所述的设备，其中所述附加准则包括满足所述一个或多个第一准则的预定呼吸次数。

9.根据权利要求8所述的设备，其中所述预定呼吸次数在1-5次呼吸之间。

10.根据权利要求8所述的设备，其中所述预定呼吸次数在2-4次呼吸之间。

11.根据权利要求1所述的设备，其中所述传感器在一段时间内，或者在若干次呼吸中测量所述一个或多个呼吸参数。

12.一种用于选择和分析呼出气的方法，其包括：

测量多个呼出气的一个或多个呼吸参数，所述多个呼出气包括至少第一呼出气和第二呼出气；

将呼吸选择算法施加至所述多个呼出气以基于所述一个或多个呼吸参数界定用于目标呼吸的一个或多个第一准则；

在满足所述第一个或多个第一准则时，发起对所述目标呼吸的捕获；

使用呼吸取样系捕获所述目标呼吸；以及

测量所述目标呼吸中的分析物。

13.根据权利要求12所述的方法，其中所述分析物为二氧化碳。

14.根据权利要求12所述的方法，其中所述一个或多个第一准则基于峰值幅度。

15.根据权利要求12所述的方法，其中所述呼吸选择算法包括用于发起对所述目标呼吸的捕获的附加准则。

16.根据权利要求15所述的方法，其中所述附加准则包括满足所述一个或多个第一准则的预定呼吸次数。

17.根据权利要求16所述的方法，其中所述预定呼吸次数在1-5次呼吸之间。

18.根据权利要求16所述的方法，其中所述预定呼吸次数在2-4次呼吸之间。

19.一种用于选择和分析呼出气的设备，其包括：

传感器，其测量多个呼出气的一个或多个呼吸参数；

处理器，其基于所述一个或多个呼吸参数检测稳定呼吸周期，且在所述稳定呼吸周期期间发起对目标呼吸的捕获，其中所述目标呼吸同样基于所述一个或多个呼吸参数而满足一个或多个准则；

呼吸取样系统，其捕获所述目标呼吸；以及

分析器，其测量所述目标呼吸中的分析物。

20.根据权利要求19所述的设备，其中所述分析物为二氧化碳。

21.根据权利要求19所述的设备，其中所述一个或多个准则基于峰值幅度、呼气时间、呼气时间的部分、二氧化碳水平、氧气水平、气道压力、气道温度、呼吸速率、呼吸流速、胸部阻抗、呼吸音、呼吸振动、呼吸深度、呼吸持续时间、吸气时间、潮气末前时间、潮气末时间、呼气后时间、吸气暂停、峰值吸气压力、峰值呼气压力、用于喷嚏、咳嗽、叠式呼吸或非完整呼吸的特征波形、吸气幅度、呼气幅度，或历史呼吸准则。

22.根据权利要求21所述的设备，其中所述一个或多个准则基于峰值幅度。

23.一种用于选择和分析呼出气的方法，其包括：

测量多个呼出气的一个或多个呼吸参数；

基于所述一个或多个呼吸参数检测稳定呼吸周期；

在所述稳定呼吸周期期间发起对目标呼吸的捕获，其中所述目标呼吸同样基于所述一个或多个呼吸参数而满足一个或多个准则；

使用呼吸取样系统捕获所述目标呼吸；以及

测量所述目标呼吸中的分析物。

24.根据权利要求23所述的方法，其中所述分析物为二氧化碳。

25.根据权利要求23所述的方法，其中所述一个或多个准则基于峰值幅度。

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