The partial pressures of oxygen and carbon dioxide in alveoli, $P_ACO_2, P_AO_2$, are very useful medical indices to monitor respiratory ability of patients. There is no method for direct measurement of $P_ACO_2, P_AO_2$. And existing method for predicting $P_ACO_2, P_AO_2$ has limitations in dynamic input handling and its size.
In this study, we fabricated a compact electronic equipment that can predict $P_ACO_2, P_AO_2$ with dynamic input. Design and implementation of system is divided into hardware part and software parts.
The Hardware part of this system includes a DSP (Digital Signal Processor) and a NDIR (Non-Dispersive Infra-Red) $CO_2$ gas sensor that can continuously measure the expiratory carbon-dioxide partial pressure from which we extract the end-tidal value, $P_{ET}CO_2$,.
The Software parts are composed of system operating routine and computing routines. System operating routine for hardware part is designed by axiomatic approach. Computing routine is based on recently developed CBGA(Computational Blood Gas Analysis) algorithm
Developed equipment performs fast floating-point calculation for prediction of $P_ACO_2$ and $P_AO_2$$ from the peripheral input data consisting of $P_IO_2$, $P_{ET}CO_2$, the pair ($P_VCO_2, P_VO_2$ : the carbon dioxide and oxygen partial pressure of venous blood gas) and another pair ($PaCO_2, PaCO_2$ : the carbon dioxide and oxygen partial pressure of arterial blood gas).
In order to check the performance, animal experiment has been carried on swine with various $F_IO_2$ and RR(Respiratory Rate) values. The results are compared with the alveolar partial pressures calculated by the clinician`s bedside formula. We conclude that the present portable measurement system has exhibited academic and clinical importance for further development of ICU medical equipments.
본 연구에서는 대형 종합병원의 중환자실에서 호흡장애 판단의 중요한 지표가 되는 폐포가스를 이론적으로 종래의 방법보다 정확히 분석할 수 있는 통합된 전자, 전산 시스템을 구현하였다.
본 시스템은 Digital Signal Processor와 사용자 친화적 주변장치로 구성되어 가볍고 빠른 계산 속도로 소수점 연산을 수행하며 비분산적외선 이산화탄소 측정 센서를 통해 실시간으로 호기말 호흡가스 이산화탄소 측정을 할 수 있다.
호흡가스교환 평형점에서의 폐포 내 산소 및 이산화탄소 분압 예측 알고리즘을 구현은 KAIST에서 개발한 CBGA(Computational Blood Gas Analysis)를 바탕으로 한 호흡가스교환 모델링과 지배방정식에 대한 연구가 진행되었다.
하드웨어 설계를 위해서는 장치의 성능요구사항을 분석하고 센서 및 프로세스 모듈의 특징을 파악하여 시스템 통합에 대한 연구를 진행하였다.
소프트웨어 설계를 위해서 공리적 설계방법을 적용하여 기능요구와 설계 파라미터를 계충적으로 설정하여 시스템의 설계방정식을 완성하였으며 최적절차를 구하기 위해 설계행렬을 비연성화 설계하였다.
폐포가스 '폐포가스 예측시스템'의 기계적 성능과 정확성 확인을 동물 호흡 실험을 통하여 수행하였다. '폐포가스 예측시스템'의 연산 결과로서 얻은 폐포가스분압을 통상적으로 임상의가 폐포의 산소분압을 개략적으로 확인하기 위해 사용하는 Bedside formula의 값과 비교하였다.
그 결과 흡입가스의 산소농도가 낮아질수록 구성된 장비를 통해 예측한 값과 Bedside formula의 값의 차이가 커지는 경향성을 가짐을 확인하였다. 따라서 낮은 흡입가스산소농도에서의 '폐포가스 예측시스템' 필요성을 확인할 수 있었다.
