一种跟踪收缩压的智能气压式止血装置的研制

【作 者】刘洪运，李开元，张政波，郭俊艳，王卫东

1 中国人民解放军总医院医学工程保障中心，北京市，100853

2 中国人民解放军总医院护理部，北京市，100853

0 引言

由于现代化局部战争、军事训练、车祸以及其它意外事故造成的肢端创伤进行急救时，止血装置对突发性急救止血及后期手术过程中获取干净、清晰的术野对促进手术的顺利开展具有异常重要的意义。在临床上，止血装置还被广泛应用于急诊手术、择期手术和患者静脉穿刺等医疗场所[1-4]。

从发明橡皮管止血带以来，止血装置经历了由胶膜带到手动空气止血带直至现在的各种智能气压式止血装置的发展历程，在一定程度上减轻了医生的工作量，实现了自动化，但其可操作性和灵活性依然很差，且现有的止血装置基本上都是自始至终保持初始设置的一个相对过高的压力值下进行止血，导致实际应用中不良反应多发，引起局部和全身的疼痛、压伤、肌肉损伤、神经麻痹、筋膜间室综合征、缺血性挛缩、厌氧感染、中毒性休克以及肺、肠、脑、脊髓、肾脏器损伤等危及生命的一系列并发症[3-5]。

众所周知，人体的动脉血压并非恒定不变，是随着人体的健康状况、所处的环境及生理、心理状态的变化而改变，而现有的止血装置很少能够根据血压的变化实时调整止血压力[6-9]。本文研制的智能气压式止血装置具有体积小、易便携和电池供电等特点，但最为重要的是该止血装置可跟踪患者的收缩压，根据收缩压实时调整袖带止血压力，在急救、手术中获取干净、清晰术野下，使止血压力最小、最优化，从而最大限度地降低与止血装置相关的并发症发生，达到提高手术效率和改善预后的效果。

1 跟踪收缩压的止血压力模型的建立

本研究拟采用彩色多谱勒超声确定阻断动脉血流的最低止血压力，并探讨人体收缩压、舒张压、肢体周径、体重指数等个体因素对止血压力的影响，从而建立充气止血压力数学模型，为设置充气止血压力提供依据。

征得单位伦理委员会同意，招募志愿参与本实验的健康士兵70名，并签署了知情同意书。其中男性40人，占57.1%，女性30人，占42.9%；平均年龄22.45±3.56岁，最大28岁，最小18岁；身高（160～180）cm，平均（168.59±4.58）cm，体重（45～112）kg，平均（59.66±11.69）kg。纳入标准及排除标准如下：

纳入标准：①年龄≥18 岁，且＜28 岁；②身体健康且四肢远端动脉搏动有力者；③本人知情同意。

排除标准：①既往患有心血管疾病或其他血管病者；②既往有四肢手术史者。

以上肢为例，实验过程获取收缩压、舒张压、上肢周径、体重指数等多项数据，采用 SPSS13.0软件对上肢充气止血压力与诸因素进行二元变量Pearson相关分析，结果如表1所示。由表1知，上肢动脉血流阻断压与其中的5项指标呈正相关，它们是收缩压（r=0.657，p＜0.01）、舒张压（r=0.424，p＜0.01）、上肢周径（r=0.716，p＜0.01）、肱动脉管径（r=0.436，p＜0.01）、肱动脉血流速度（r=0.280，p＜0.05），而与体重指数无相关性（p＞0.05）。

表1 影响上肢动脉血流阻断压的单因素分析结果Tab.1 Results of single factor analysis for arterial occlusion pressure of upper extremities

将单因素分析中有显著相关性的收缩压、舒张压、上肢周径、肱动脉管径、肱动脉血流速度作为自变量，以动脉血流阻断压力为因变量，进行多因素线性逐步回归分析。结果上肢周径（β= 3.158，p＜0.01）、收缩压（β= 0.408，p＜0.01）进入回归分析，如表2所示，得到上肢动脉血流阻断压力的预测回归方程： P阻断压力＝C+BX1+AX2（X1为上肢周径，X2为收缩压）。下肢动脉阻断血流阻断压力的预测回归方程可通过同样的方法获得，此处不再赘述。

2 同步收缩压的智能气压式止血装置设计

表2 上肢动脉血流阻断压的多元线性逐步回归分析Tab.2 Multiple linear regression analysis for arterial occlusion pressure of upper extremities

2.1 系统结构及硬件电路设计

图1为本文设计的可跟踪收缩压的智能气压式止血装置的系统示意图。该止血装置主要由血压测量、止血带压力调整、液晶显示、按键电路等核心电路组成，其原理就是利用单片机控制血压测量模块准实时地测量出患者的血压参数，由患者的收缩压及其相应的肢端周径参数根据前文建立的模型确定上肢或下肢的止血压力；同时压力传感器实时地将止血带的压力通过模数转换传递给单片机，单片机通过控制电磁阀和气泵进行反馈控制，最终实现止血压力的最小化、最优化。

图1 系统总体框图Fig.1 System block diagram

图2中的(a)和(b)所示为所研制智能气压式止血装置的实物图，可实现范围为(8～34) kPa收缩压的测量，并根据收缩压和周径参数实时调整止血压力。止血装置的充气时间≤60 s，持续时间为60 min，达到这一时间后，单片机控制止血带以(0.53±0.13) kPa/s的速度缓慢自动放气，总放气时长(2～3) min。

2.2 软件设计

本文所研制的可跟踪收缩压的智能止血装置系统基于Keil集成开发环境进行相应的软件设计，选择单片机使用的C语言作为编程语言，核心程序流程如图3所示。系统上电初始化后，进入相应参数设置的等待状态，设置患者肢端的周径；当血压测量按键动作后，系统开始进入周期为五分钟的血压自动测量模式，获取收缩压后联合肢体周径参数计算止血压力。尔后系统进行止血袖带手动、自动工作方式的判断，无论何种工作方式，单片机C8051F340将对止血袖带进行充气，同时计时器开始计时，并对实测的止血袖带压力值进行调整，直至达到计算止血压力为止。系统能判断止血是否达60 min，若达到了就进行缓慢放气，使肢端充血以降低相应并发症的发生。整个过程中LCD会显示相应的目标参数、系统状态等信息。

图3 系统主程序流程图Fig.3 Flow chart of main program

3 系统性能测试

对设计的止血装置开展相关技术参数和稳定性实验，利用CuffLink公司生产的无创血压分析仪模拟人体，设置不同的血压和心率参数，对设计的止血装置进行模式配置后进行测试。表3为实验数据，标准值为收缩压、舒张压和心率（括弧中数值）。实验结果表明，该气压式自适应止血装置可以实现相应的功能，并具有良好的稳定性和重复性。

招募20名健康受试者，纳入标准与排除标准如前文所述，利用飞利浦公司ALT5000彩色多普勒超声血流显像仪（探头频率5 MHz～10 MHz），观察受试者血流图像，对所研制的可跟踪收缩压智能气压式止血装置进行上肢血流阻断实验。图4为实验过程中1名受试者肱动脉血流阻断前后的多普勒超声血流图像。

20名受试者平均血流阻断压力为（20.31±2.23）kPa，最大值为22.40 kPa，最小值为18.00 kPa，成功率达到100%。

图4 肱动脉血流阻断前后的彩色多普勒超声血流频谱图像Fig.4 Color Doppler ultrasonography blood fl ow spectrum of brachial artery before and after occlusion

4 结论

目前用于突发性急救止血、临床手术和静脉穿刺等的止血装置很少考虑患者的个体差异，一直沿用上肢加压（33.33～40.00）kPa、下肢加压（40～66.67）kPa的传统止血压力，或者通过在收缩压的基础上增加（6.67～10.67）kPa的波动压力进行止血[10]。这样固然可以获得干净、清晰的术野，但同时也增加了相应并发症发生的风险，并存在操作繁琐、灵活性差的问题。本文在大量临床实验数据的基础上建立了充气止血压力的数学模型，实现了止血压力跟踪收缩压的控制。通过对系统的性能测试及对健康受试者实验证实，系统具有止血的功能，稳定性良好，获得的止血压力与传统用设置止血压力的方法相比更合理，对减少创伤失血，延长止血带应用时间，减少缺血性损伤等具有重要的临床意义，也为进一步优化止血装置，实现智能化止血控制提供参考。

表3 止血装置测压实验数据Tab.3 Experimental data of blood pressure test of the designed tourniquet kPa(次)

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