CN119587003A - 一种基于PetCO2的RER估算方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请的实施例提供了一种基于PetCO2的RER估算方法、装置、设备及存储介质，首先上位机在用户状态为初始状态时向测量设备发送连接信号进行连接，其次在用户状态从准呼气状态转化为恒定流量呼气状态时显示用户实时呼气流量和用户Ef，使得用户实时呼气流量和用户Ef的差值在预设阈值范围中，然后在达到预设时间且用户状态为呼尽状态的情况下发送停止测量指令至测量设备，根据实时呼气流量计算出呼气末二氧化碳浓度，最后根据呼气末二氧化碳浓度与RER的映射关系得到对应的RER数值。通过呼气末二氧化碳浓度来估计RER值不仅简化了测量过程，还能够降低设备的造价和维护成本。

Description

一种基于PetCO2的RER估算方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及呼吸代谢检测技术领域，具体而言，涉及一种基于PetCO2的RER估算方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

呼吸代谢检测是评估人体能量来源及消耗的重要手段之一。自道格拉斯袋法被首次提出以来，至今已有近百年的历史。在此期间，随着科学技术的进步，逐渐发展出了逐步呼吸法和混合气室法等多种测量方案。这些方法的基础在于四个基本的生物医学原理：1.在静息状态下，除了碳水化合物有氧代谢和脂肪代谢外，其他化学反应所消耗的氧气量和产生的二氧化碳量可以忽略不计。2.根据碳水化合物有氧代谢的化学方程式，生成的二氧化碳与消耗的氧气之比为1:1。3.脂肪代谢中生成的二氧化碳与消耗的氧气之比大约为0.7:1。4.通过测定人在静息状态下吸气与呼气过程中的氧气含量、二氧化碳含量以及总的吸入和呼出气体体积，能够计算出二氧化碳产生量与氧气消耗量的比例，从而推断出个体主要依靠哪种能源物质进行供能。目前，在医院营养科常见的代谢车大多采用混合气室法来确定受试者的呼吸交换率(Respiratory Exchange Ratio，RER)。

道格拉斯袋法是最早期用于间接热量测定的技术，被认为是该领域的“金标准”。其工作原理是将测试对象运动过程中排出的所有气体收集在一个或多个预先准备好的气袋里，之后再对气袋内气体的总体积及其成分进行分析，以此来估算整个活动周期内的能量消耗情况。

为了克服道格拉斯袋法无法实时监控且只能提供平均数据的问题，随着计算机技术和传感器技术的发展，逐步呼吸法应运而生。这种方法允许每时每刻监测个体每次呼吸的具体参数，如流量、O₂/CO₂浓度等，进而即时反馈当前状态下的新陈代谢速率变化趋势。

混合气室法则是在一个容积约为5升左右的空间内让被测者呼出的所有气体充分混合后，再统一测定其中各组分的比例。相对于道格拉斯袋法，其虽然不如逐步呼吸法那样能够实现完全实时监控，但也能达到较为准确地反映短期内平均RER的效果；对比逐步呼吸法，尽管响应速度稍逊一筹，但由于其系统设计更加稳健，信号处理相对简单，同时降低了对传感器性能的要求。

混合气室法的优点是可以比较精确地计算出特定时间段内的平均RER值；对于开发者来说，此方案易于实施且硬件成本较低，仅需保证测试对象处于接近静息心率的状态下持续测量约15分钟即可获得可靠结果；目前市场上主流型号的价格区间大致在人民币30万至60万元之间。但是其缺点是对最终用户而言，操作复杂度高且条件苛刻——不仅需要具备专业知识才能正确安装并校正相关仪器，而且整个测量流程也十分冗长，难以满足日常频繁使用的需求；高昂的成本使得普通消费者难以负担得起，设备尺寸较大，不便携带外出。

因此现有基于混合气室法的呼吸代谢检测设备虽能在一定程度上满足专业领域的需求，但在面向大众市场的推广方面仍存在诸多障碍。因此，开发一种解决方案显得尤为必要。

发明内容

本申请提供了一种基于PetCO2的RER估算方法、装置、设备及存储介质，通过呼气末二氧化碳浓度来估计RER值不仅简化了测量过程，还能够降低设备的造价和维护成本。

为了实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种基于PetCO2的RER估算方法，所述方法应用于上位机中，所述上位机与测量设备连接，所述方法包括：

在用户状态为初始状态时向测量设备发送连接信号进行连接；

在用户状态从准呼气状态转化为恒定流量呼气状态时显示用户实时呼气流量和用户Ef，使得用户实时呼气流量和用户Ef的差值在预设阈值范围中；

在达到预设时间且用户状态为呼尽状态的情况下发送停止测量指令至测量设备，根据实时呼气流量计算出呼气末二氧化碳浓度；

根据呼气末二氧化碳浓度与RER的映射关系得到对应的RER数值。

在一种可能的实施方式中，呼气末二氧化碳浓度与RER的映射关系是通过用户个人信息得到的，用户个人信息包括在恒定流量呼气状态中的呼气流量、在恒定流量呼气状态中的肺活量、身高、体重、性别、年龄、种族、作息习惯、所在时区、测量时间和映射关系表。

在一种可能的实施方式中，测量设备包括二氧化碳传感器和流量传感器；

二氧化碳传感器的二氧化碳浓度测量值绝对误差为0.5％，采样频率大于5hz，响应时间小于500ms。

流量传感器的流量测量值相对误差为15％，采样频率大于5hz，响应时间小于500ms。

在一种可能的实施方式中，呼气末二氧化碳浓度与RER为一一映射的关系。

第二方面，本申请实施例还提出了一种基于PetCO2的RER估算装置，所述装置包括：

发送模块，用于在用户状态为初始状态时向测量设备发送连接信号进行连接；

测量模块，用于在用户状态从准呼气状态转化为恒定流量呼气状态时显示用户实时呼气流量和用户Ef，使得用户实时呼气流量和用户Ef的差值在预设阈值范围中；

计算模块，用于在达到预设时间且用户状态为呼尽状态的情况下发送停止测量指令至测量设备，根据实时呼气流量计算出呼气末二氧化碳浓度；

生成模块，用于根据呼气末二氧化碳浓度与RER的映射关系得到对应的RER数值。

第三方面，本申请还提出了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现如第一方面任一项所述的RER估算方法。

第四方面，本申请还提出了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现如第一方面任一项所述的RER估算方法。

上述本申请主方案及其各进一步选择方案可以自由组合以形成多个方案，均为本申请可采用并要求保护的方案；且本申请，(各非冲突选择)选择之间以及和其他选择之间也可以自由组合。本领域技术人员在了解本申请方案后根据现有技术和公知常识可明了有多种组合，均为本申请所要保护的技术方案，在此不做穷举。

相对现有技术，本申请的实施例提供了一种基于PetCO2的RER估算方法、装置、设备及存储介质，首先上位机在用户状态为初始状态时向测量设备发送连接信号进行连接，其次在用户状态从准呼气状态转化为恒定流量呼气状态时显示用户实时呼气流量和用户Ef，使得用户实时呼气流量和用户Ef的差值在预设阈值范围中，然后在达到预设时间且用户状态为呼尽状态的情况下发送停止测量指令至测量设备，根据实时呼气流量计算出呼气末二氧化碳浓度，最后根据呼气末二氧化碳浓度与RER的映射关系得到对应的RER数值。通过呼气末二氧化碳浓度来估计RER值不仅简化了测量过程，还能够降低设备的造价和维护成本。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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他相关的附图。

图1示出了本申请实施例提出的基于PetCO2的RER估算方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例中的特征可以相互结合。

在现有技术中，由于混合气室法的缺点为：第一、测量操作对于用户而言太繁琐——不能由用户一个人完成单次测量，且单次测量时间太长。第二、对传感器的精度要求相对较高，且设备体型庞大，导致其造价和维护成本昂贵。

因此为了降低测量设备的造价和简化用户的操作，本申请实施例提出了一种基于PetCO2的RER估算方法、装置、设备及存储介质，通过要求用户深吸一口气，憋气10s，再以恒定的流速对着一个测量仪器吹出体内气体的方式，通过测量仪器内的二氧化碳传感器的时序信号数据，计算对应的RER，可以大大降低设备的造价和维护成本。此外，将用户单次测量时间缩短至30s以内，且测量流程尽可能简单，以达到任何一个toC端用户都能使用此设备快速上手的效果，接下来对其进行详细说明。

用户的测量阶段包含且仅包含4个状态，依次为：初始状态、准呼气状态、恒定流量呼气状态、呼尽状态：

初始状态(_INIT_)：人体处于静息状态下，吸气直至肺部刚好充满气体的时刻。此时，肺内的氧气、氮气和二氧化碳浓度与大气中的相应成分浓度相等。

准呼气状态(_READY_)：从初始状态开始憋气10秒后达到的状态。这意味着，在这个点上，人体已经准备好开始以一个恒定的速度进行呼气动作了。

恒定流量呼气状态(_EXHALE_)：从准呼气状态(_READY_)出发，个体开始以一个恒定速率进行呼气的过程。这里的“恒定流量”指的是在整个呼气过程中保持不变的呼气速度，该速度由肺活量除以总的呼气时间来决定。

呼尽状态(_END_)：当个体持续处于恒定流量呼气状态直到由于肺内可用气体量不足而自然停止呼气时所到达的状态。这标志着一次完整的呼吸循环结束。

定义变量符号。Ef：在_EXHALE_中的呼气流量。Vc：在_EXHALE_中的肺活量。T：在_EXHALE_中的呼气时间。PetCO2：呼气末二氧化碳浓度，即人体在_END_下，呼出气体的二氧化碳浓度。PvCO2：肺部静脉血二氧化碳浓度，其数值等于溶解在肺部静脉血液内的二氧化碳分压(单位为mmhg)除以大气压(等于780mnhg)。V_total：人体内总气量(单位：ml)。V_total[_INIT_]：在_INIT_下，人体内的总气量。V_total[_READY_]：在_READY_下，人体内的总气量。V_total[_EXHALE_]：在_EXHALE_下，人体内的总气量。V_total[_END_]：在_END_下，人体内的总气量。V_O2：人体内氧气含量(单位：ml)。V_O2[_INIT_]：在_INIT_下，人体内的氧气含量。V_O2[_READY_]：在_READY_下，人体内的氧气含量。

V_CO2：人体内二氧化碳含量(单位：ml)。V_CO2[_INIT_]：在_INIT_下，人体内的二氧化碳含量。V_CO2[_READY_]：在_READY_下，人体内的二氧化碳含量。V_CO2[_EXHALE_]：在_EXHALE_下，人体内的二氧化碳含量(是一个与呼气时间t有关的量)。V_CO2[_END_]：在_END_下，人体内的二氧化碳含量。V_CO2(_EXHALE_)：在_EXHALE_下，人体呼出二氧化碳的量(单位为：ml)。V_O2(_EXHALE_)：在_EXHALE_下，人体呼出氧气的量(单位为：ml)。V_CO2(raise)：人体在某一段时间内对应的二氧化碳的生成量(这里特指用户在_INIT_到_READY_过程中二氧化碳的生成量)。即V_CO2(raise)＝V_CO2[_READY_]-V_CO2[_INIT_]。V_O2(comsume)：人体在某一段时间内对应的氧气消耗量(这里特指用户在_INIT_到_READY_过程中氧气的消耗量)。即V_O2(comsume)＝V_O2[_INIT_]-V_O2[_READY_]。RER：人体在静息状态下，对应的呼吸商。其中RER＝V_CO2(raise)/V_O2(comsume)。正常情况下，RER∈[0.7,1]。

基于上述，假设对于相同的身高、体重、性别、年龄、种族、作息习惯的人群，在相同的时区下的相同时间段内，在_INIT_到_READY_过程中的耗氧率是一样的。耗氧率的计算公式为耗氧率＝V_O2(comsume)/V_total[_INIT_]。

任何情况下，用户延长在_READY_下的憋气时间，V_CO2[_READY_]/V_total[_READY_]的数值不会发生变化。另外用户在_EXHALE_的T＝8s。(V_CO2[_END_]/V_total[_END_])＝PetCO2。

用户在_EXHALE_期间，(V_CO2[_EXHALE_]/V_total[_EXHALE_])的数值不变，PetCO2＝PvCO2。当人体在静息状态下，只有碳水的有氧代谢和脂代谢这两种反应涉及氧气的消耗和二氧化碳的生成。

大气中，只考虑氮气、氧气、二氧化碳、稀有气体的浓度，其中氮气的浓度＝78％，氧气的浓度＝20％，稀有气体的浓度＝2％，二氧化碳的浓度＝0％。V_total[_INIT_]＝V_total[_READ_](经过论证V_total[_READ_]会随着人体能量供应的来源不同而不同，但是其差异小于V_total[_INIT_]*2％，可以忽略不计)。PvCO2是可以真实反应人体细胞层面代谢中二氧化碳生成量的指标——V_CO2[_READY_]＝PvCO2*V_total[_READ_]。

值得注意的是，一个人在静息状态下，除了碳水的有氧代谢和脂代谢以外，其余的的化学反应所消耗的氧气量和二氧化碳的产生量都是恒定的，或者含量很低可以忽略不计。根据人体碳水的有氧代谢的化学反应式，其生成的二氧化碳含量与消耗的氧气含量的比例是＝1：1。根据人体脂代谢的化学反应式，其生成的二氧化碳含量与消耗的氧气含量的比例是＝0.7：1(近似值)。一个人的能量供应来源于碳水的比例为(RER–0.7)/(1-0.7)，来源于脂肪的比例为(1-RER)/(1-0.7)。

本申请实施例提出的一种基于PetCO2的RER估算方法，其应用于上位机中，上位机与测量设备连接，其中采用该方法制成的产品分为硬件部分和软件部分。

在硬件部分中流量传感器用来测量通过气道的空气流量，二氧化碳传感器检测气体中二氧化碳的浓度，蓝牙模块允许测量设备与上位机或其他智能设备无线通信，传输收集到的数据。气道提供了一个通道，让用户可以正常呼吸的同时，让传感器能够准确地捕捉呼吸过程中的信息。电源为整个测量电子设备供电，确保所有组件能够正常运作，指示灯用于显示设备的工作状态、电池电量或是提醒用户何时开始/停止测试等。上述组件被组装在一个类似于电子烟大小的装置内，便于携带且使用方便。所有电子元件集成在一块电路板上，形成一个紧凑而功能齐全的便携式测量工具。

上位机也在硬件部分中，其中蓝牙接收来自测量电子设备的数据，数据处理模块负责对接收到的数据进行处理，包括但不限于清洗、转换格式等步骤，以便于后续分析，显示屏：展示经过处理后的信息，如实时RER值、历史记录等可视化内容给用户查看。

在软件部分中，数据映射表定义了如何将原始传感器读数转换成有意义的信息，比如如何从流量和CO₂浓度数据推算出具体的RER数值，用户信息管理存储每位用户的个人信息，包括但不限于Vc(肺活量)、Ef(效率因子)、身高、体重、性别、年龄、种族等基本信息，以及作息习惯、所在时区、具体测量时间等动态信息，RER计算接口基于上述收集到的所有相关信息，利用算法来计算个人化的RER值，该过程涉及到复杂的数学模型，以确保结果尽可能准确反映用户的实际代谢情况。

请参照图1，图1示出了本申请实施例提出的基于PetCO2的RER估算方法的流程示意图，该方法包括：

步骤S1、在用户状态为初始状态时向测量设备发送连接信号进行连接。

在步骤S1中，首先用户首先在上位机上登录账户，登录成功后，上位机会自动加载用户个人信息和相关数据，用户个人信息包括在恒定流量呼气状态中的呼气流量、在恒定流量呼气状态中的肺活量、身高、体重、性别、年龄、种族、作息习惯、所在时区、测量时间和映射关系表。之后为了准备接收来自测量电子设备的数据，用户需要手动开启上位机的蓝牙功能，确保两个设备之间能够建立无线通信，用户开启测量电子设备的电源。此时，设备上的指示灯会变成绿色，表示设备已通电且处于待机模式。

测量电子设备会自动搜索并尝试连接到已经开启了蓝牙功能的上位机。一旦两者成功配对连接后，测量电子设备上的指示灯颜色会变为蓝色，表明蓝牙连接已经建立，然后用户深吸一口气以达到一个相对稳定的基线状态(_INIT_)。这个状态是为了确保测量时用户处于静息状态，以便获得准确的呼吸数据。在这个初始状态下，用户按下测量电子设备上的“开始测量”按钮。这一操作不仅启动了数据采集过程，还向测量电子设备发送了一个连接信号，确认上位机已经准备好接收数据。按下“开始测量”按钮后，测量电子设备通过其内置的流量传感器和二氧化碳传感器收集数据，并实时地经由蓝牙发送给上位机进行处理。同时，测量电子设备的指示灯变更为黄色，表明正在执行数据采集任务。

步骤S2、在用户状态从准呼气状态转化为恒定流量呼气状态时显示用户实时呼气流量和用户Ef，使得用户实时呼气流量和用户Ef的差值在预设阈值范围中。

在步骤S2中，上位机界面上显示一个10秒的倒计时。用户根据上位机的提示进行憋气，以达到接近_READ_的状态，用户需要深吸一口气并保持憋气状态，直到倒计时结束，当10秒憋气倒计时结束后，上位机界面上会显示“开始呼气”的提示，用户根据上位机的提示开始呼气，进入_EXHALE_状态，测量电子设备通过蓝牙向上位机实时传输用户的呼气流量信号。此时，上位机会检测到显著大于0的流量值。

上位机界面上会显示用户当前的实时呼气流量，同时，上位机还会显示用户的Ef值(Ef＝Vc/T，其中Vc是肺活量，T是呼气时间)，之后界面上还会显示一个8秒的倒计时，以帮助用户调节呼气力度，用户根据上位机显示的实时呼气流量和自己的Ef值之间的差异，调整自己的呼气力度，使其尽可能接近Ef值，确保两者的差值在预设的阈值范围内。

步骤S3、在达到预设时间且用户状态为呼尽状态的情况下发送停止测量指令至测量设备，根据实时呼气流量计算出呼气末二氧化碳浓度。

上位机界面上显示的8秒倒计时结束后，界面会显示“测量完成”的提示，上位机会向测量电子设备发送“停止测量”命令。此时，用户达到_END_状态，即呼尽状态，测量电子设备接收到“停止测量”命令后，会断开与上位机的蓝牙连接，并将指示灯从黄色变为绿色，表示设备已停止工作并回到待机状态。

产品的软件根据测量过程中流量传感器和二氧化碳传感器采集到的实时信号数据进行处理，通过分析这些数据，软件能够计算出呼气末二氧化碳浓度(PetCO2)。具体来说，PetCO2是呼气过程中最后部分气体中的二氧化碳浓度，通常用来评估肺部通气功能和代谢状态。

步骤S4、根据呼气末二氧化碳浓度与RER的映射关系得到对应的RER数值。

呼气末二氧化碳浓度与RER的映射关系是通过用户个人信息得到的，用户个人信息包括在恒定流量呼气状态中的呼气流量、在恒定流量呼气状态中的肺活量、身高、体重、性别、年龄、种族、作息习惯、所在时区、测量时间和映射关系表。

产品的软件根据用户信息和映射关系表生成PetCO2与RER的映射关系，其中涉及的映射关系表包含了不同PetCO2值与RER值之间的对应关系。这些关系是基于大量数据和科学研究得出的，软件根据上述用户信息和映射关系表，生成一个特定于该用户的PetCO2与RER的映射关系。这个映射关系考虑了用户的个体差异，使得计算结果更加准确。

通过流量传感器和二氧化碳传感器实时采集的数据，软件已经计算出了用户的实际PetCO2值，软件会将实际测量的PetCO2值与之前生成的PetCO2与RER的映射关系进行比对，找到最接近的PetCO2值及其对应的RER值，最终，软件会输出对应的RER数值，用于评估用户的代谢状态和能量消耗情况。

在一种可能的实施方式中，测量设备包括二氧化碳传感器和流量传感器；

二氧化碳传感器的二氧化碳浓度测量值绝对误差为0.5％，采样频率大于5hz，响应时间小于500ms。

流量传感器的流量测量值相对误差为15％，采样频率大于5hz，响应时间小于500ms。

流量传感器的作用：第一、告知上位机用户的呼气状态：通过检测流量变化，流量传感器可以判断用户是否已经开始呼气或停止呼气。第二、实时显示用户的流量值和Ef的差异：帮助用户以恒定的流量呼气，并确保在8秒时达到特定的结束点(_END_)。

精度需求为相对误差小于15％，在15L/min到55L/min的流量范围内，传感器的测量值与真实值之间的最大相对偏差不超过15％。例如，如果实际流量是30L/min，那么测量值应该在25.5L/min到34.5L/min之间。采样频率大于5Hz，每秒钟至少采集5个数据点，确保数据的连续性和准确性。响应时间小于500ms，传感器从检测到流量变化到输出稳定读数的时间不超过500毫秒，保证了实时性和快速响应。

二氧化碳传感器作用是计算PetCO2(呼气末二氧化碳)，建立与数集的一一映射关系，从而计算RER(呼吸交换率)。PetCO2的取值范围为一个正常人在_INIT_到_READY_期间大约会消耗6％的氧气。这会导致体内产生浓度为4.2％～6％的二氧化碳(完全代谢脂肪时产生的二氧化碳浓度为4.2％，完全代谢碳水化合物时产生的二氧化碳浓度为6％)。

二氧化碳传感器精度需求：绝对误差0.5％，在4.2％～6％的CO2浓度范围内，传感器的测量值与真实值之间的最大偏差不超过0.5％。例如，如果实际CO2浓度是5％，那么测量值应该在4.975％到5.025％之间。采样频率大于5Hz，每秒钟至少采集5个数据点，确保数据的连续性和准确性。响应时间小于500ms，传感器从检测到CO2浓度变化到输出稳定读数的时间不超过500毫秒，保证了实时性和快速响应。

在一种可能的实施方式中，呼气末二氧化碳浓度与RER为一一映射的关系。

在上述定义的假设条件和用户测量步骤下，定义式RER＝V_CO2(raise)/V_O2(comsume)，等价于RER＝PetCO2/耗氧率。根据RER的定义：RER＝V_CO2(raise)/V_O2(comsume)。根据用户的身体信息得出此人的耗氧率。由此RER的计算式可以写为RER＝V_CO2(raise)/(V_total[_INIT_]*耗氧率)。根据_INIT_的定义，V_CO2[_INIT_]＝0。V_CO2(raise)＝V_CO2[_READY_]-V_CO2[_INIT_]。V_CO2(raise)＝V_CO2[_READY_]。PvCO2可以用来度量人体内二氧化碳浓度的真实情况。RER＝(V_total[_INIT_]*PvCO2)/(V_total[_INIT_]*耗氧率)。RER＝PvCO2/耗氧率。根据PetCO2＝PvCO2，RER＝PetCO2/耗氧率。

综上PetCO2与RER存在一一映射关系，这个关系表明，在特定的假设条件下，通过测量PetCO2和已知的耗氧率，可以直接计算出RER。

在一种可能的实施例中，假设大气中的二氧化碳浓度为0％，在(_INIT_)状态下，人体内的二氧化碳浓度也被定义为0％，因此，在(_READY_)状态时，人体细胞层面的二氧化碳浓度等于体内产生的二氧化碳的浓度。

当人体处于(_READY_)状态时，肺泡内二氧化碳分压(PvCO2)等于体内产生二氧化碳的浓度，此时，PetCO2(呼气末二氧化碳浓度)的取值范围为4.2％～6％，前提是用户的耗氧率属于正常值。即使耗氧率有轻微波动，这个范围也不会有显著变化。

该产品要求RER的绝对误差小于0.06，根据前面的推导，RER与PetCO2成正比，因此，为了满足RER的误差要求，PetCO2的绝对误差需要控制在0.36％以内(对应的范围为2％～10％)，上位机对二氧化碳时序数据的滤波处理可以降低传感器的绝对误差0.2％，综合考虑，二氧化碳传感器本身的测量绝对误差只需小于0.5％即可(对应于二氧化碳浓度测量范围为2％～10％)。

下面给出本申请实施例还提出了一种基于PetCO2的RER估算装置，其用于执行上述实施例及可能的实现方式中示出的RER估算方法各个执行步骤和相应的技术效果，该装置包括：

发送模块，用于在用户状态为初始状态时向测量设备发送连接信号进行连接；

测量模块，用于在用户状态从准呼气状态转化为恒定流量呼气状态时显示用户实时呼气流量和用户Ef，使得用户实时呼气流量和用户Ef的差值在预设阈值范围中；

计算模块，用于在达到预设时间且用户状态为呼尽状态的情况下发送停止测量指令至测量设备，根据实时呼气流量计算出呼气末二氧化碳浓度；

生成模块，用于根据呼气末二氧化碳浓度与RER的映射关系得到对应的RER数值。

本优选实施例提供了一种计算机设备，该计算机设备可以实现本申请实施例所提供的RER估算方法任一实施例中的步骤，因此，可以实现本申请实施例所提供的RER估算方法的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。为此，本申请实施例提供一种存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的RER估算方法中任一实施例的步骤。

其中，该存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。

由于该存储介质中所存储的指令，可以执行本申请实施例所提供的任一RER估算方法实施例中的步骤，因此，可以实现本申请实施例所提供的任一RER估算方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于PetCO2的RER估算方法，其特征在于，所述方法应用于上位机中，所述上位机与测量设备连接，所述方法包括：

在用户状态为初始状态时向测量设备发送连接信号进行连接；

在用户状态从准呼气状态转化为恒定流量呼气状态时显示用户实时呼气流量和用户Ef，使得用户实时呼气流量和用户Ef的差值在预设阈值范围中；

在达到预设时间且用户状态为呼尽状态的情况下发送停止测量指令至测量设备，根据实时呼气流量计算出呼气末二氧化碳浓度；

根据呼气末二氧化碳浓度与RER的映射关系得到对应的RER数值。

2.根据权利要求1所述的RER估算方法，其特征在于，呼气末二氧化碳浓度与RER的映射关系是通过用户个人信息得到的，用户个人信息包括在恒定流量呼气状态中的呼气流量、在恒定流量呼气状态中的肺活量、身高、体重、性别、年龄、种族、作息习惯、所在时区、测量时间和映射关系表。

3.根据权利要求1所述的RER估算方法，其特征在于，测量设备包括二氧化碳传感器和流量传感器；

二氧化碳传感器的二氧化碳浓度测量值绝对误差为0.5％，采样频率大于5hz，响应时间小于500ms；

流量传感器的流量测量值相对误差为15％，采样频率大于5hz，响应时间小于500ms。

4.根据权利要求1所述的RER估算方法，其特征在于，呼气末二氧化碳浓度与RER为一一映射的关系。

5.一种基于PetCO2的RER估算装置，其特征在于，所述装置包括：

发送模块，用于在用户状态为初始状态时向测量设备发送连接信号进行连接；

测量模块，用于在用户状态从准呼气状态转化为恒定流量呼气状态时显示用户实时呼气流量和用户Ef，使得用户实时呼气流量和用户Ef的差值在预设阈值范围中；

计算模块，用于在达到预设时间且用户状态为呼尽状态的情况下发送停止测量指令至测量设备，根据实时呼气流量计算出呼气末二氧化碳浓度；

生成模块，用于根据呼气末二氧化碳浓度与RER的映射关系得到对应的RER数值。

6.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1-4任一项所述的RER估算方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1-4任一项所述的RER估算方法。