睡眠呼吸暂停综合征是困扰肥胖人群和老年人群的一种疾病。近年来，随着生活水平的提高，睡眠呼吸暂停综合征发病年龄逐渐年轻化。睡眠呼吸暂停综合征对人体有着极大的危害，病情轻者记忆力衰退，患有高血压症，重者甚至会血氧急剧下降，猝死。家用睡眠呼吸机是治疗睡眠呼吸暂停综合征的最有效的物理手段，具有无需开刀、使用便捷的优点，具有良好的发展前景。在家用睡眠呼吸机的制作过程中，呼吸过程的研究可以为呼吸机控制提供技术支持。
　　本课题目的是构造一套家用睡眠呼吸机辅助通气呼吸模型，通过真实数据来对肺部呼吸进行分析，最终通过对肺部呼吸的控制模拟中枢性睡眠呼吸暂停综合征。
　　首先对四种睡眠呼吸暂停综合征进行理论分析和病理分类，研究四种病症在呼吸信号上的区别，如口鼻流信号、胸腹运动、血氧等。然后通过MikeBorrello模型对呼吸系统进行Simulink数学模型构建，与之前研究者构建的呼吸机主导通气模型不同，本文在MikeBorrello模型的基础上，对Simulink模型进行优化，本文中构建的数学模型适配家用睡眠呼吸机辅助通气过程，增加人体自主呼吸参数，研究理想状态下肺部自主呼吸信号。
　　最后，通过临床试验，采集不同人群PSG信号，对这些信号按照四种类型睡眠呼吸暂停综合征进行病情判断，依据疾病类型和被测人群分类，把真实口鼻流接信号输入数学模型，输出肺部自主呼吸胸腹信号，与采集的真实胸腹运动进行比较，实验结果显示输出波形特性与真实胸腹信号相近，但是时间上具有滞后性。之后研究理想状态下肺部自主呼吸压力-时间数学信号，模拟疾病发作期间肺部呼吸状态，采集模型输出口鼻流信号，与模拟肺中采集的模拟睡眠呼吸暂停综合征的口鼻流信号进行对比。从目前实测数据分析，可以发现本模型对中枢性睡眠呼吸暂停综合征患者的口鼻流信号实测数据吻合效果比较理想，已获得临床大夫一定程度的认可。
　　本文通过建立合理科学的数学模型来仿真研究呼吸机辅助通气条件下的呼吸运动规律，为指导评估呼吸机辅助通气策略的有效性，探索更优的调控模式提供一条新的技术思路，对相关研究有一定借鉴意义和参考价值。