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Python和Julia(多语言)急性呼吸窘迫综合征

article 2024/11/24 13:08:45

急性呼吸窘迫综合征 (ARDS) 是一种严重的肺部疾病，其特征是炎症、肺泡损伤和气体交换受损。基于 Python 的模型可以模拟 ARDS 病理生理学，尤其侧重于气体交换、肺顺应性和机械通气效果。

肺力学：
- 肺顺应性 $\left(C_L\right): C_L=\frac{\Delta V}{\Delta P^p}$ ，其中 $\Delta V$ 是肺容量变化， $\Delta P$ 是压力变化。
- 顺应性下降是 ARDS 的标志。
气体交换：
- 使用肺泡气体方程或扩散定律建模：
  
  $_2= FiO _2 \times\left(P_B-P_{ H _2 O }\right)-\frac{ PaCO _2}{R}$

其中：

$PaO _2$ ：动脉血氧分压。
$FiO _2$ ：吸入氧分数。
$P_B$ ：气压。
$P_{ H _2 O }$ ：水蒸气压。
$R$ ：呼吸商。

肺分流术：
- 模拟因炎症或液体填充而失去功能的肺泡。
- 分流分数 $\left(Q_s / Q_t\right)$ 表示绕过功能性肺泡的血液百分比。
呼吸机设置：
- 模拟潮气量 (VT)、呼气末正压 (PEEP) 和呼吸频率 (RR) 的影响。

🌵Python示例

肺顺应性函数：

def lung_compliance(delta_v, delta_p):
    """Calculate lung compliance."""
    if delta_p == 0:
        return float('inf')  # Avoid division by zero
    return delta_v / delta_p

肺泡气体方程：

def alveolar_gas_equation(fio2, pb=760, ph2o=47, paco2=40, r=0.8):
    """Calculate arterial oxygen tension (PaO2)."""
    return fio2 * (pb - ph2o) - (paco2 / r)

分流术模型

def shunt_fraction(shunt, cardiac_output, oxygen_content_arterial, oxygen_content_mixed):
    """
    Shunt fraction estimation.
    shunt: Fraction of blood not participating in gas exchange.
    cardiac_output: Total blood flow (L/min).
    """
    return shunt * cardiac_output * (oxygen_content_arterial - oxygen_content_mixed)

示例模拟：

设置肺顺应性、气体交换和呼吸机参数的初始值。
根据 ARDS 进展反复更新这些值。

可视化：

使用 Matplotlib 或 Plotly 等库进行可视化：

动脉血氧饱和度 $\left( PaO _2\right)$ 。
肺顺应性随时间的变化。
不同呼吸机策略的有效性。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Example simulation of PaO2 vs. shunt fraction
shunt_fractions = np.linspace(0, 1, 100)
paO2_values = [alveolar_gas_equation(0.21, paco2=40) * (1 - shunt) for shunt in shunt_fractions]

plt.plot(shunt_fractions, paO2_values)
plt.xlabel('Shunt Fraction')
plt.ylabel('PaO2 (mmHg)')
plt.title('Impact of Shunt Fraction on Arterial Oxygen')
plt.show()

🌵Julia示例

下面是用于建模氧气交换和顺应性动力学的基本 Julia 示例：

using DifferentialEquations, Plots

# Parameters
C = 50.0    # Lung compliance (mL/cmH2O)
R = 5.0     # Resistance (cmH2O/L/sec)
P_vent = 15 # Ventilator pressure (cmH2O)
D = 1.0     # Diffusion constant
A = 70.0    # Alveolar surface area (m^2)
P_alv = 100 # Alveolar partial pressure O2 (mmHg)
P_cap = 40  # Capillary partial pressure O2 (mmHg)

# Differential equations
function lung_dynamics!(du, u, p, t)
    V, O2 = u # u[1]: Lung volume, u[2]: Oxygen exchange
    du[1] = (P_vent - V / C - R * V) # Volume change
    du[2] = D * A * (P_alv - P_cap) # Oxygen exchange
end

# Initial conditions
u0 = [0.0, 0.0]  # Initial lung volume and oxygen
tspan = (0.0, 10.0) # Time span

# Solve ODEs
prob = ODEProblem(lung_dynamics!, u0, tspan)
sol = solve(prob)

# Plot results
plot(sol, xlabel="Time (s)", ylabel="Values", label=["Volume (mL)" "Oxygen Exchange"])