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呼吸系统诊断范文1
1.护理诊断与美国护理实务分类系统
目前美国护士学会(ANA)已经认可的护理实务分类系统如下:
1.1NANDA护理诊断分类系统。
1.2lowa 的护理措施分类和护理结果分类系统。
1.3Saba(Georgetown) 的居家健康护理分类系统。
1.4Omaha 的社区护理分类系统。
1.5Ozbolt's的病人护理资料分类系统。
1.6手术室的护理诊断、护理措施和护理结果分类系统。
其中,社区护理分类系统和居家健康照顾分类系统,应用于社区和居家护理的护理实务领域。NANDA 的护理诊断和Iowa的 护理措施分类(NIC)和护理结果分类(NOC)则较多地在医院护理中应用。上述1.3、1.4、1.5、1.6的每一个护理实务分类系统,都包括了护理诊断分类、护理措施分类和护理结果分类。
Iowa的护理措施分类(NIC)有基本生理、复杂生理、行为、安全、家庭和健康服务系 统这6个范畴,下属27个类别,共计433项护理措施。Iowa的护理结果分类(NOC)已经建立 了190个评价项目,是一个对在护理作用下的病人结果的综合分类系统,每一个结果都描述 为一个可以测量的动态概念,包括定义、测量表和参照基准。NIC和NOC都是已经相对应地和NANDA护理诊断进行联系的,使这3个分类系统可以相互接连,成为统一的护理实务分类系统。由于不同护理实务领域中的服务对象不同,所出现的与健康有关的问题也就不同,因此 ,护理诊断也就出现了不同的“群集”现象。也就是说,不同的护理实务分类系统包含了不同的护理诊断及其分类。例如,在美国的社区护理机构常应用的Omaha分类系统分为4个范畴 ( domains ),下属44个病人健康问题;居家护理机构常使用的分类系统HHCC分为20类,下属147个护理诊断。
2.国际护理实务分类系统(ICNP)
国际护士会(ICN)认为护理专业需要一种国际共通的语言,以求统一;1989年开始组织“国际护理实务分类系统(International Classification of Nursing Practice ICN P ) ”的研究和发展。ICNP是包括护理现象分类( Nursing Phenomena Classific ation ) 、护理行动分类( Nursing Actions Classification )和护理结果分类( Nursing Outcomes Classification )的统合的护理实务分类系统,目的是用护理的专业语言叙述和记录临床护理实务,为临床护理决策提供一个科学的基础,同时它本身作为一套护理专业语言和分类系统,也便于将护理资料纳入当今健康服务计算机化的信息系统。
护理现象分类目前主要是指护理诊断分类。护理现象是一个外延比护理诊断更大的概念。人类之所有与健康有关的问题,是一个复杂而广阔的现实领域。疾病诊断和护理诊断这两个分类系统,分别描述了该领域中不同的健康问题,而且都处在发展的进程中。ICN认为,现有疾病谱尚未涉及的健康问题,都有可能属于护理现象,正等待着世界各国临床护士和护理科学家继续探索性和开拓性的科学认识。
1996年的ICNP第一版本( Alpha version )发表后,在美、欧、亚共有19个国家给予了 回馈和参与。目前,欧洲的许多国家正在加紧护理诊断、护理措施和护理结果的分类研究。他们依据ICNP开发临床护理信息系统和数据库系统,以使欧洲各国的基本护理资料具有可 比性。1999年新近出版了ICNP第二版本( Beta version ),ICN希望有更多的国家进行研究。
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关键词：机电一体化；故障诊断；维护管理
中图分类号：TH-39文献标志码：A文章编号：1006-6012（2015）12-0169-01
1机电一体化系统概述
所谓的机电一体化主要是指在机构的动力功能、信息处理功能、控制功能以及主攻能上引入电子方面的技术，将电子化的设计与软件以及机械装置有效的结合进而构成的系统的总称。其主要是从系统的观点来出发，综合运用自动控制技术、机械技术、信息技术、电力电子技术、微电子技术以及传感测控技术根据系统功能的目标所要求的，从而进行布局。每个功能单元合理配置，在高质量的、高可靠性的、多功能的以及低能耗意义上来实现具有的特定的功能。
2故障诊断一般过程及方法
2.1机电一体化设备故障的诊断步骤
首先是要对设备状态的特征信号进行检测；然后是提取一些相应的征兆从检测到的特征信号中；最后要根据这些出现的征兆和其它诊断出来的信息来对设备的状态进行识别，以此完成对机电一体化设备故障的诊断。其检测设备的特征信号，通常来讲，表现为其所具有的两种形式：其一，通过温度、射线、弹性波、电流以及振动等表以能量的方式而表现出来的特征信号。其二，通过直接看到的裂缝、锈蚀，或者以设备所产生的油液、排放的烟雾等等以物态形式从而表现出特征信号。对于这些通过检测能量方式而表现出来的一些特征信号，如不对其使用人的感官，那么一定要对其进行传感装置的使用，因为这类信号的检测是能量通过交换才能完成的。其中，以物态形式进行提取，通常只采用特定的直接观测或者是收集装置，而不对此使用传感装置。
2.2现代故障诊断方法
（1）神经网络诊断。为了使故障诊断的准确性得到提高，要对神经元的感特性进行利用，把不一样的故障特征数据进行交叉处理。其中，最为重要的是通过神经网络技术，例如，蚂蚁算法、遗传算法进行融合，以此对故障诊断的准备率以及其执行的效率得到有效的提高。
（2）专家系统诊断。所谓的专家系统技术是指把专家的专业诊断知识通过汇总，做成一个数据，系统可以自动分析机电设备故障的特征数据，并能监测机电设备的状态，从而利用数据库中专家知识数据对机电设备的故障进行分析和诊断。
（3）模糊技术诊断。模糊技术诊断是在合理的模糊规则判断逻辑下，根据不同故障因素的权重进行故障诊断，主要用来对多种因素共同影响的故障类型进行准确判定。
3机电一体化系统的故障原因分析
3.1机电设备机械磨损
通常情况下，机械设备在安装的过程中，都会存在装配误差和制造误差，所谓的零误差都是相对的，所以经常会有直接受力部件之间相互接触相互磨损的现象出现。
3.2电气设备线路老化
由于受到电压的影响和电流的冲击，机电设备的电子元器件难免会发生氧化、疲劳和绝缘老化的现象，在机电一体化系统中，据有关部门的统计数据分析，至少有一半以上的事故都是因为电气线路老化而造成的。
3.3液压元件密封问题
在机电设备的正常运转过程中，设备的液压元件需要承受压力和交变荷载的冲击。而由于受这些因素的影响，设备中液压元件会出现疲劳现象，久之，元件的密封性就会出现问题。
3.4人为因素
在机电设备的正常运转过程中，由于工作人员没有严格按照操作规程来工作，存在安全意识不强的问题，就会使机电系统在工作时出现故障，不仅会造成停机，甚至还会带来安全事故。
3.5工况环境差
在机电系统设备的运行中，工作人员容易忽略设备工作环境的因素，缺少必要的保养和维护，这都会造成机电系统设备故障频繁出现，甚至设备会过早的报废。
4机电一体化系统维护管理的具体策略
4.1实施状态维修策略
所谓的状态是指机电系统设备的各种状态，主要包括设备的待机状态，运转状态，过载状态等，获取这些状态全部依赖于设备工作人员的操作记录日记和传感器的监测。而状态维修是指要根据机电设备的状态科学合理的制定出维修的策略，例如要根据机电设备的实际状态，来确定大修、中修、小修还是不修等策略，如果个别不是很关键的零部件出现磨损，但对机电设备的整体运行没有造成影响，就可以采取不修的策略。
4.2引入监督体制、提高操作规范性
在机电系统设备的运行中，要引入监督体制，提高操作规程的规范性，安全人员要在操作工位上定检、巡检，提高操作人员的操作规范，并通过完善监督机制，降低机电系统设备故障发生的机率。
4.3重视维护管理人才的培养
要加大对技术人员的培养力度，加强对于机电设备故障诊断和维护保养方面的学习，提高技术人员的专业知识，以便对机电设备进行有效的诊断，做好设备维护保养工作，提高机电一体化设备使用年限。
5结束语
在工业生产中，机电一体化系统发挥着重要的作用，并且随着科技水平的不断发展，机电一体化系统会更加的完善，但是由于机电系统结构复杂，自动化程度较高，发生故障的机率也比较大，所以要认真分析机电设备故障，并制定合理的措施，定期认真的进行维护和保养，提高技术人员的专业技能，通过有效的状态监测预防各种机电设备故障的发生。
参考文献：
[1]董金森,张小扬.论机电一体化技术[J].有色金属加工,2009,(02):20.
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关键词:神经模糊系统;传感器故障诊断;Matlab仿真
中图分类号:TP212.1文献标识码:A文章编号:1672-3198(2009)16-0267-01
1 模糊逻辑系统
对mamdani系统,规则有如下形式:
Rl:如果x1是Fl1且…….且xn是Fln,则y是Gl(l=1,2,…,M,l表示第l条规则)。其中,Fli为论域UiR上的模糊集合,Cl为论域VR上的模糊集合。X=[x1,x2,…,xn]′为输入语言向量,y为输出语言变量。
定理:对于mamdani系统,模糊产生器采用单值模糊产生器,模糊蕴含采用Rp,and运算采用乘积运算,反模糊化方法采用中心平均模糊消除器,则mamdani系统的输入输出关系为:
y=f(x)=∑Ml=1l∏ni=1μFl1(xi)
∑Ml=1[∏ni=1μFl1(xi)](1)
其中,l为G′的中心,μGl(l)=maxμGl(y)=1。
2 传感器的故障诊断
我们考虑三个传感器的故障诊断问题,决策规则如下:
IF r1≠0 and r2=0 THEN(传感器1故障)
IF r1≠0 and r2≠0 THEN(传感器2故障)
IF r1≠0 and r2≠0 THEN(传感器3故障)
建立三层模糊感知器,实现对各传感器的故障诊断。此时有三条模糊规则,将r1和r2作为系统的输入,y为输出,当输出y等于1,2,3时分别表示传感器1故障、传感器2故障和传感器3故障。初始的决策规则就变为:
IF r1≠0 and r2=0 THEN y=1
IF r1≠0 and r2≠0 THEN y=2
IF r1≠0 and r2≠0 THEN y=3
下图表示了建立的神经模糊系统:
此时采用最小二乘学习算法对该系统进行学习,以修正中间层和输出层之间的权值vi(i=1,2,3)。
最小二乘学习算法如下:
对n个样本点(xp,yp)p=1,2,…,n
Y=[f(x1)f(x2)…f(xn)]′
θ=[12…M]′
令:
A=ω1(x1)ω2(x1)…ωM(x1)
ω1(x2)ω2(x2)…ωM(x2)
ω1(xn)ω2(xn)…ωM(xn)
则有:Y=A•θ(2)
性能指标为:
J=12(Y-Yd)′(Y-Yd)(3)
Yd=[y1y2…yn]′(4)
J最小时:
θ*=(A′A)-1A′Yd(5)
此时就找到最优的θ*=[1,2,…,M]′,使网络的输出误差最小。
这里采用正态隶属度函数:
μ(x)=e-(x-x0)22σ2(6)
3 仿真
分别取r1,r2为[-10,10]上的整数来进行Matlab仿真,系统的期望输出、实际输出和误差分别为:
4 结论
当θ*=[1.0001 2.0000 3.0012]′时,性能指标J取得最小值0.0013,此时,验证该网络的性能,输入如下的r1,r2值,得到的网络输出,如表所示:
参考文献
[1]李士勇.模糊控制神经控制和智能控制论[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,1996.
[2]刘琪,张鸿辉,黄贞贞.基于模糊C均值聚类的石油钻井工作状态分析[J].周口师范学院学报,2009,(5).
[3]陈松龄,刘琪.模糊控制在锅炉燃烧系统中的仿真研究[J].大众科技,2008,(10).
[4]曲向平,张颖.改进的遗传算法对模糊控制的优化及应用[J].建材技术与应用,2009,(1).
呼吸系统诊断范文4
关键词：数控机床电气控制系统；故障诊断；维护
中图分类号：TG519 文献标识码：A
1 数控机床电气系统的故障调查
数控机床电气系统的故障调查，是发现故障及排除故障的基础性工作，具有十分重要的作用。故障调查工作主要包括：（1）询问调查，积极向操作者询问故障产生的全过程，全面掌握有效信息，并依此做出初步判断。（2）现场调查，根据初步掌握的信息，进行现场故障分析检查，进一步掌握故障信息。（3）故障分析，根据掌握的有效信息，对故障进行彻底分析，找出故障发生的原因，并积极寻找解决之策。（4）排除故障的准备，在确定故障发生的原因之后，做好排除准备，包括工具仪表的准备、局部的拆卸、零部件的修理，元器件的采购等。
2 数控机床电气系统故障诊断的方法
2.1 直观诊断方法
直观诊断方法是检查数控机床电气系统故障的最基本、最常用的方法。经验丰富的维修人员往往通过观察机床的光、声、味等异常现象即可判断出问题所在，从而判断出故障的原因并做好相关处理。
2.2 自诊法
随着技术的不断发展进步，现代数控系统已逐步实现故障的自诊，随时监视数控系统软件和硬件的工作状态，及时反应包括硬件、用户零件程序、标准循环、数控通道等方面的异常信息，为故障处理提供极大的方便。电子、电器装置上等部件上都有各种状态和故障指示灯，由此判断故障所在的位置及类型，进而采取相应解决措施，信号与报警指示分析的结合，能够及时排除故障，进行有效维修，是一种较为可靠的方法。
2.3 参数分析诊断法
数控机床的参数设置的合理性是机床正常运行的关键，参数一经设置后，相关数值便不可更改，具有一定的稳定性。但是由于数控设备长期运行，产生各个零部件磨损、性能变化等原因，引起参数丢失会发生变化，从而引起混乱现象，影响了机床的正常工作，甚至需要停机排除，严重影响了生产活动。因此，需要对相关参数进行分析和诊断，并进行有效调整，保障机床的正常运行。
2.4 置换及转移诊断法
置换，即在确定故障原因的前提下，为缩短停机维修的时间，保障生产的顺利进行，而利用备用的印制电路板、集成电路芯片、模板或元器件等替换有疑点的部分，然后再去检查修复故障板。转移，就是在不能确定故障板又没有备件的情况下，可以将CNC系统中具有相同功能的两块电路板、集成电路芯片、模板或元器件互相交换，观察故障现象是否随之转移，从中判断故障部位。
2.5 仪器检查诊断法
故障仪器检查，主要是为了检查出故障源，若将故障源定位在元器件上，便可彻底掌握故障的性质，了解故障产生的原因，从而大大节约了维修费用及停机时间。如使用电路板在线测试议或电路板故障测试议，事前输入电路板特性参数，通过比较，能找出问题所在。
3 电气系统故障的排除
电气系统故障的排除方法有很多种，主要有：（1）改善电源质量，主要是为了稳压电源，改善电源波动，进而减少电源板的故障。（2）系统报警时，可采取硬件初始化复位的方法，实现对系统的故障清除，同时，要做好相关数据的拷贝记录，以免造成数据丢失。（3）使用搜索功能进行检查，对异常参数进行更改和程序更正，从而确保机床正常运行。（4）用性能完好的备件替换诊断出故障的线路板，做初始化启动，使机床迅速投入正常运转，然后将出故障的线路板修理。
4 数控机床电气控制系统的日常维护
4.1 数控机床设备管理规程的制定
数控机床电气系统进行合理的日常维护和保养，离不开行之有效的设备管理规程。企业应加强重视，针对机床的具体性能和加工对象制定科学、合理的设备管理规程，以保障设备管理工作的高效进行。同时，还应建立相关的故障检查、维修工作等档案，包括保养内容及各个功能元器件的保养周期，为设备维护工作提供依据。
4.2 数控机床电压维护
通常情况下，电网电压额定值为10%～-15%，数控系统的电网电压波动应控制在这个额定值的范围内。若超出正常额定值有效范围，系统则不能正常运行，因此，在日常维护中，要加大对数控装置使用的电网电压进行监视。
4.3 数控机床电气柜门维护
一般情况下，数控机床不允许随意打开柜门，除了必要的调整和维修外。加工车间空气中多含有灰尘、油雾及金属粉末等污染物，如果它们落入数控系统内的印制线路板或电子器件上，很容易引起元器件之间绝缘电阻下降，甚至导致元器件及印制线路板损坏。因此在日常维护中，如非必要，杜绝随意打开柜门。
4.4 数控机床电气柜散热通风装置维护
数控机床电气柜温度过高，系统过热，极易引起故障，影响机床的正常运行。因此，日常维护中，要经常检查各功能模块使用的冷却风扇运转的情况，同时，还要检查风道过滤网是否堵塞。若散热通风装置灰尘较多，则应及时清除。
4.5 久置数控机床维护
数控机床的日常维护，还应包括对久置机床的维护。如果数控系统闲置半年以上不用，应保证每月给数控系统通电，编制循环程序让数控机床各轴运动半小时以上，保障机床的整体性能。
结语
数控机床是企业生产中的重要设备，其性能及使用寿命直接关系着企业的生产和经济效益。对数控机床电气系统进行合理的日常维护和保养，可使设备保持良好的状态，有效地预防和降低数控机床的故障发生率，保证安全生产，减少停机损失。只有加强对数控机床电气控制系统的故障诊断，并针对出现的故障进行维修，才能保障企业生产的正常进行，才能在最少设备支出的基础上最大限度实现企业的经济效益，增强企业的核心竞争力，促进企业的持续、快速、健康发展。
参考文献
[1]朱悦涵，颜冠辰.PLC在数控机床电气控制系统的故障诊断中的应用[J].机电技术，2012（05）：40-43.
呼吸系统诊断范文5
关键词：模糊神经网络，训练函数，学习函数，性能函数
中图分类号： TP391 文献标识码： A
模糊神经网络（ fuzzy neural network，FNN） 是模糊逻辑推理与BP神经网络的结合，利用误差信号反向传播、调节权重，具有良好的自适应性、自组织性和很强的自学习能力，是数据分类和模式识别的有力工具，目前，模糊神经网络在临床疾病诊断中的应用日益广泛[1-4] 。消化道系统中的急性胰腺炎、胆囊炎（胆石症）、急性胃肠炎等疾病之间，由于有很多相似的症状体征，从而极容易引起误诊，为了能对这些疾病进行准确的辅助诊断，本文将消化道系统中急性胰腺炎、胆囊炎（胆石症）、急性胃肠炎等疾病的诊断技术引入模糊神经网络，借助模糊神经网络的模式识别来进行诊断。
1 资料与方法
1.1 一般资料 收集了2011年1月～2012年10月南昌大学第四附属医院的100例消化道系统疾病患者的各种检测结果，100例患者中胆结石伴胆囊炎患者30例，急性胆囊炎10例，急性胃肠炎32例，急性胰腺炎28例，诊断结果均得到病理证实。
1.2 数据预处理 提取胆结石伴胆囊炎患者、急性胆囊炎患者、急性胃肠炎患者、急性胰腺炎患者的血液分析及生化筛查等39项检测数据和7项临床症状为第1层的输入向量。7个临床症状通过利用模糊数学的"降半梯形"结构的录属函数来赋值：
其中， yji为第i 个对象对第j 类症状的隶属函数 ，其定义域为[0 ，λ（2）m （i）] 。
1.3 模糊神经网络模型的建立： 由3层前向BP神经网络组成。第1层为数据预处理层，先提取患者的46个特征值再对其进行模糊化处理；第2层为隐含层；第3层为输出层，输出层为消化道系统的四种疾病，其结构如下图（图1）：
2 模糊神经网络临床诊断的实现
2.1 网络训练 从全部样本中随机抽取70 例（胆结石伴胆囊炎21例，急性胆囊炎6例，急性胃肠炎23例，急性胰腺炎20例）作为训练组，15例作为验证组（胆结石伴胆囊炎6例，急性胆囊炎3例，急性胃肠炎2例，急性胰腺炎4例），15例为测试组（胆结石伴胆囊炎3例，急性胆囊炎1例，急性胃肠炎7例，急性胰腺炎4例）。用MATLAB 2012a编程，分别对FNN 进行训练，并用完成训练的网络模型进行验证和测试。网络的训练函数为trainlm，学习函数为learngdm，误差性能函数为mse，各层的传递函数为logsig，训练次数设置为1000。
2.2 仿真诊断结果 通过神经网络的训练、验证和和测试，在训练次数达到40次时，训练、验证和和测试误差同时达到最小，其中验证误差稍大一点，但也只有2.99 ，见图2：
从图2中可以看出，模糊神经网络（FNN）具有较快的收敛速度，只用了40次训练，就使训练误差、验证误差、测试误差都同时达到最小，从而使仿真诊断测试的准确率能大大提高。为了能了解模糊神经网络临床诊断的效果，于是把训练组、验证组和测试组的诊断结果进行对照，见表1：
3总结
将神经网络技术与模糊理论结合构起来进行医学知识处理是一种很好的方法，这种方法也适用于其他它领域的知识处理，该系统的识别能力与训练集关系密切，若能搜集更多的典型病例，系统的识别能力将进一步提高。
参考文献：
[1]黄永锋， 岑康等. 模糊神经网络在颅脑磁共振图像分割中的应用研究[N]. 中国生物医学工程学报， 2003， 22（ 6） ： 508-512.
[2]徐力平，尚丹. 模糊神经网络在肺癌CT 诊断中的应用[N]. 郑州大学学报（医学版），2014，49（2）：191-194.
呼吸系统诊断范文6
【关键词】阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征 诊断 鉴别诊断
中图分类号：R56文献标识码：B文章编号：1005-0515（2011）12-074-01
【Abstract】Objective To explore the obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome diagnosis, and misdiagnosis of difference in differential diagnosis of disease. Methods To analysis 102 cases of obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome (OSAHS ) retrospectively, and discuss the essential discrimination for diagnosis of OSAHS with other diseases. Results 102 cases were disgnosed with polysomnography (PSG), but 2 cases were diagnosed as pituitary tumor, 2 cases as thyroid function low with clinical manifestations , imaging and serology examination. Conclusion PSG is the golden rule for diagnose of OSAHS, and clinical manifestations, imaging and serology examination is helpful for the differentiation of OSAHS.
【Key words】obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome diagnosis differential diagnosis
阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome，OSAHS)是指患者在睡眠时上气道塌陷阻塞引起的呼吸暂停和低通气，通常伴有打鼾、呼吸结构紊乱、白天嗜睡等表现，并可能导致全身多器官病变，如引起高血压、冠心病等病症。
1 资料与方法
1.1 一般资料 我院耳鼻喉科行多导睡眠监测检查初诊为OSAHS。选取2010年6月至2011年6月 共 102例OSAHS者。男：女为98/4，年龄19岁-69岁，平均年龄42.3岁，病程0.5-15年，平均6.4年。其中OSAHS患者中轻度18例，中度39例，重度45例。合并全身其它疾病：高血压48例，心脑血管疾病(包括脑梗、冠心病)25例，2型糖尿病10例。初诊误诊病例4例，其中2例为垂体瘤，2例为甲状功能低下患者。所有患者均行血常规、肝肾功能、血糖、心电图常规检查，并常规监测血压3天，对主诉有头痛、鼻塞、怕冷、水肿患者，分别选择头颅MRI（15例）、鼻窦高分辨率CT（51例）、甲状腺功能检查（10例）。
1.2 诊断标准 根据中华医学会对OSAHS的诊断标准[1]，患者睡眠时有打鼾、反复呼吸暂停，通常伴有白天嗜睡、注意力不集中、情绪障碍等症状，可合并高血压、缺血性心脏病等。多导睡眠图显示呼吸暂停低通气指数（apnea hypopnea index, AHI）大于5次/小时，以阻塞性呼吸事件为主。OSAHS病情程度和低氧血症程度判断依据见表1。
2 结果
102例初诊为OSAHS患者，有4例误诊，误诊率3.92%，102例患者均有不同程度的打鼾症状，91.2%（93/102）的患者打鼾可影响同室者，66.7%（68/102）患者有憋醒症状，45.1%（46/102）有白天嗜睡症状，47.1%(48/102)合并有高血压，24.5%（25/102）有不同程度的心脑血管疾病（脑梗塞、冠心病等），9.8%（10/102）合并2型糖尿病。4例误诊患者除OSAHS患者常见症状外，2例垂体瘤患者有心悸、头晕症状，无头痛等不适，心电图显示频发室性早搏，影像学检查，头颅MRI显示：蝶窦及鞍区占位。血清学检查显示FT3、FT4、TSH及抗甲状腺球蛋白抗体均增高,生长激素、催乳素等未见异常。余常规检查未见明显异常。2例甲状腺功能低下患者体查均有不同程度的粘液水肿面容，血清学检查显示甲状腺功能低下，TSH增高。
表1 OSAHS病情程度和低氧血症程度判断依据
3 讨论
OSAHS是一种影响身体多个器官、多个系统的全身性疾病，它既可是高血压、心脑血管等疾患的原发病，也可与多种疾病并存，即所谓的重叠。研究显示[2-4]OSAHS是高血压病、冠心病、脑血管疾病、糖尿病、老年痴呆、儿童发育障碍等疾病的独立危险因素，其与代谢综合征的并存率可达20%。因为对OSAHS作为全身性疾病的认识不足，众多误诊认为OSAHS只是简单的上气道组织塌陷或狭窄引起的局部疾病，对其并发症的忽视是导致临床上误诊OSAHS的原因之一。同时临床上以打鼾、睡眠憋醒等症状就诊的患者，并经PSG检查的患者也不能简单的认为是OSAHS，工作中完整收集患者病史及必要的影像学、血清学检查也是非常有必要的。因此在诊断过程中要将OSAHS作为全身性疾病看待，不仅要评估整个上气道，而且要从各个系统全面评估疾病，以免误诊或漏诊。
OSAHS的诊断中PSG的作用是不可替代的，首先PSG可将中枢性阻塞性睡眠呼吸障碍从OSAHS中剔除，同时在睡眠中检测AHI以及最低动脉血氧饱和度，以评估OSAHS的严重程度，因此PSG是诊断OSAHS的金指标，2009年中华医学会的OSAHS诊断指南中就进一步强调了PSG在诊断OSAHS的重要性[1]。
从本组病例中4例初诊误诊患者皆为甲状腺功能异常，他们皆符合中华医学会[1]OSAHS的诊断标准。本组初诊为OSAHS患者均行PSG检查，在进一步的临床检查及病史收集过程中，有4例患者均发现有甲状腺功能的异常，2例患者表现为原发性，2例患者为垂体瘤导致的继发性甲状腺功能亢进。甲状腺功能低下导致OSAHS的可能机制为患者由于粘蛋白在上呼吸道沉积，舌体肥大，上气道粘膜肿胀，导致上气道狭窄，呼吸机和肺组织粘液性水肿，使呼吸驱动受损而合并OSHAS，此外，甲低严重时，肺泡通气减低，使CO2麻醉机呼吸性酸中毒，使呼吸抑制[5]。因此甲低患者合并其它因素（肥胖）均可增高OSAHS的发病率。在临床表现中，不同程度地可表现为肥胖、疲倦、低下、注意力不集中，这些症状与OSAHS临床症状相似，但甲低患者多表现为近期体重加重、全身或下肢水肿，怕冷等症状。当发现该类症状时，需考虑甲低可能，行甲状腺功能检查，进一步确诊。对于甲状腺功能亢进患者，文献显示肢端肥大症与OSAHS的关系密切。肢端肥大患者OSAHS的发病率高于正常人群。Haute等[6]在24个肢端肥大症患者中发现有87.5%的患者有OSAHS。其导致OSAHS的可能机制为垂体腺瘤引起生长激素过多，患者咽腔变窄，面部变形，睡眠中软组织易塌陷。本组患者2例垂体瘤患者未见生长激素增高，由于2例患者本身肥胖，BMI均高于29千克/米2，同时该两患者存在咽腔狭窄，扁桃体肥大等局部因素，因此其导致OSAHS可能为肥胖及上气道狭窄引起，与垂体瘤关联可能性小，垂体瘤可能为该2例OSAHS的合并病症。
总之，要正确诊断OSAHS并不是简单的事情，作为专科医生我们需要了解OSAHS与全身疾病的重要关联，在诊断过程中结合病史、PSG以及必要的辅助检查明确诊断。同时也要与其它专科医生加强合作，如心血管、内分泌等专科医师，告知OSAHS可能是引起或加重高血压、糖尿病等疾病的源头疾病，通过治疗OSAHS，其全身性问题也将得以改善。
参考文献
[1]中华耳鼻咽喉头颈外科杂志编辑委员会.阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征诊断和外科治疗指南[J].中华耳鼻咽喉头颈外科杂志，2009,44（2）：95-96.
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