2018, Vol. 39
2. 东北大学 教育部医学影像计算重点实验室, 辽宁 沈阳 110169
2. Key Laboratory of Medical Image Computing, Ministry of Education, Northeastern University, Shenyang 110169, China
血管系统是一个复杂精细的生命系统, 维持着人体生命的正常运行.脉搏波作为人体基本的生理信号, 蕴含着丰富的心血管系统的生理病理信息, 通过采集分析脉搏波信号, 可以用来预测或诊断人体心血管系统的健康状态.
随着计算机技术的快速发展, 基于脉搏波信号的建模仿真法逐渐成为研究心血管系统的主要方法.建模仿真法分为集中参数模型和分布参数模型.集中参数模型是依据弹性腔理论, 建立心血管系统的弹性腔模型.在19世纪末, Frank[1]首次提出了弹性腔理论, 建立了弹性腔模型, 利用一个大的弹性腔来模拟人体的主要动脉血管.之后Goldwyn等[2]建立了双弹性腔模型, 利用两个相连的弹性腔来模拟动脉血管.何为等[3]将心血管系统集中参数的建模细分为高度集中参数和精细集中参数两个方向.弹性腔模型从总体上刻画了心血管系统的集中特性, 却无法体现脉搏波的传播性质.分布参数模型是利用脉搏波的传播理论, 建立心血管系统的弹性管模型.Womersley[4]提出并求解血流控制的线性方程, 研究了弹性直管、刚性直管、分叉血管以及异径直管等情况.Ling等[5]提出非线性局部流动理论, 考虑了血管壁的大变形和非线性弹性特性以及保留了血流运动方程中对流加速度项.Alastruey等[6]将分布参数模型扩展, 构建全身的动脉网络来探讨脉搏波的传播机制.弹性管模型虽然可以反映脉搏波的传播性质, 但不适合用来模拟微循环系统.
因此, 本文基于上肢血管系统的真实生理特性来综合两种模型的优点, 应用心血管系统的血流动力学原理并结合解剖学知识, 建立肱-指动脉的弹性管与弹性腔融合模型, 从而对人体上肢血管系统进行更加深入地研究, 为医疗设备研发和临床诊断提供新的思路与理论依据.
1 模型的建立 1.1 肱-桡弹性管模型在弹性管理论中, 一般假定动脉血管中流动的血液是密度为常数的理想流体, 同时不再考虑血液的黏性特征, 也不考虑小动脉对大动脉的作用, 利用弹性管两端的纯流阻来表示[7].通过上述的假设和简化, 最终可以得到从主动脉弓分叉出来到指端动脉为止的臂动脉是1条横截面积恒定和管壁弹性模量均匀的弹性管.因此, 可以建立描述动脉管路中血液流动的线性方程为
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(1) |
式中:L为血管单位长度流感; C为血管单位长度流容; p为弹性管任一点的瞬时血压; q为弹性管任一点的瞬时血流量.
对式(1)进行拉普拉斯变换, 即可得到此波动方程的一般解.由于脉搏波信号是一个不规则的连续信号, 无法用一个已知的函数来表示, 所以需要先将其离散化, 然后用已知函数近似代替.本文利用多个小阶梯来逼近真实脉搏波信号, 当弹性管近端的输入压力为脉搏波pA0(t)时, 可以将它考虑为N个小压力阶跃p0i组成, 其表达式为
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最后, 按照线性叠加理论, 可得到弹性管模型的血压和血流量传输方程:
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(3) |
其中:β0为弹性管近端反射系数; βl为弹性管远端反射系数; C0为脉搏波波速; l为臂动脉长度; Zc为弹性管特性阻抗; U(t)为单位阶跃函数.
肱-桡弹性管模型是对肱动脉到桡动脉的动脉血管段建立弹性管模型.将肱动脉处的实测压力脉搏波作为弹性管模型的输入pA0(t), 并将不同的力学参数β0, βl和C0代入上述的传输方程, 则可在桡动脉处得到对应的压力脉搏波波形[6].
1.2 桡-指弹性腔模型在弹性腔理论中, 一般将动脉看作是一个弹性腔, 假定对于某一特定时刻, 腔内的各种流动参数如血压和血流等处处相同, 它们只是时间的函数, 与位置无关, 并且假定弹性腔内的体积与弹性腔内的压力呈正比例关系[8].
桡-指弹性腔模型是对桡动脉到指端动脉的动脉血管段建立弹性腔模型.桡-指弹性腔模型由集中参数R, L, C二阶系统构成.根据等效电路原理, 并应用质量守恒与动量守恒定律, 可得到桡-指弹性腔容积脉搏波的方程式如下:
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(4) |
从而能够导出其微分方程:
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(5) |
其中:将桡动脉处的压力脉搏波作为模型输入pin, 其由压力脉搏传感器测得; 将指端处的容积脉搏波作为模型输出qout, 其由光电容积脉搏传感器测得.根据上述数学表达式, 若将表示不同生理条件的微循环模型参数R, L, C代入模型中, 并给定桡动脉处压力脉搏波pin, 则可以在指端处得到对应模型参数的容积脉搏血流波形qout.
1.3 肱-指弹性管与弹性腔融合模型弹性管模型是偏微分方程, 它的脉搏波波形是随时间t和位置x两个变量一起变化的, 而弹性腔模型是常微分方程, 它的脉搏波波形只是时间t的函数, 与位置x无关.通过两个模型(弹性腔模型和弹性管模型)的融合, 消去它们在空间维度上的差异, 实现了两种尺度模型的建立[9].在模型融合的过程中, 应用血管压力和血液流量在弹性管模型与弹性腔模型接触面处的连续性原理, 建立二者的联系, 具体关系表达式如下:
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式(6), 式(7)中:上角标代表两个模型的界面, 即(1D→0D)代表弹性管模型到弹性腔模型的界面处; 下角标代表不同的模型类型, 即0代表弹性腔模型, 1代表弹性管模型; p代表血管压力; q代表血液流量; l代表血管段长度.在弹性管模型与弹性腔模型的界面处, 把弹性管模型终端的血管压力p和血液流量q的输出波形作为弹性腔模型始端的输入波形.式(8)中:上角标代表不同的血管段, 即b代表肱动脉，r代表桡动脉; lbr代表肱动脉到桡动脉的距离.
弹性管模型和弹性腔模型的结合发生在两个模型相连的血管段处, 将肱动脉作为模型的起始端, 把指端动脉作为模型的终端, 中间经过的是距离肱动脉始端处长度lbr的桡动脉.在弹性管模型的始端处输入实测的肱动脉血压波形, 然后压力信号沿着弹性管传输到弹性管末端即桡动脉处, 将此时弹性管输出的压力波形作为桡-指弹性腔模型的输入信号, 经过弹性腔的作用, 最终在弹性腔的输出端可得到指端的脉搏波信号, 见图 1.
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图 1 肱-指弹性管与弹性腔融合模型 Fig.1 Fusion model from brachial artery to finger artery |
本实验以东北大学在校大学生为研究对象, 共采集24人, 其中男生12人, 女生12人, 年龄范围为23~28岁, 均为健康的年轻者, 无不良过往病史.脉搏数据采集的主要设备为成都泰盟科技有限公司研发生产的BL-420多通道生理信号记录仪.在采集脉搏信号的同时并记录了每位受试者的年龄、身高、体重、血压等主要生理信息.
本实验的采集过程共分为三个步骤:第一步, 测量血压.受试者在平静状态下处于坐姿, 取三次血压平均值为最终血压值.第二步, 采集指端动脉处容积脉搏波信号.采样频率为1 kHz, 采集时间为3 min.第三步, 同步采集肱动脉、桡动脉、指端动脉三处压力脉搏波信号.采样频率为1 kHz, 采集时间为3 min.第四步, 测量距离.利用软尺分别测量三处动脉之间的距离.
2.2 模型的评价方法本文利用波形相似度的方法对模型的输出波形给予评价.在进行波形相似度的比较时, 选择的是均方根百分误差[10]和特征参数[11]两个指标.其中, 均方根百分误差是从全局考虑, 反映的是波形整体的性质; 而特征参数指标, 则从局部出发, 表明的是波形的细节特征.它们各从不同的角度刻画了波形的相似度, 能全面反映波形性能, 以下为两种方法的具体计算过程:
1) 均方根百分误差评价指标.均方根百分误差表示的是实测波形与模型输出波形二者误差的百分比, 具体计算方法为
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式中:u(i)为实测波形; v(i)为仿真波形.
2) 特征参数评价指标.脉搏波波形特征参数主要分为时间类特征参数和幅值类特征参数两类.本文采用了4个主要的特征参数来进行分析, 前两个参数为时间类参数, 后两个参数为幅值类参数, 其计算方法见表 1.
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表 1 主要的特征参数 Table 1 Main characteristic parameters |
在弹性管模型和融合模型的始端, 输入同一实测肱动脉脉搏波, 经过两种模型的传输, 则可在各自模型终端得到相应的指端动脉仿真波形.由图 2可见, 输出指端动脉波形与实测指端动脉波形, 从主波到切迹部分存在较大偏差, 从切迹到重搏波部分存在较小偏差, 从重搏波到波形终点有一定波动, 其余部分拟合良好.由图 3可见, 输出指端动脉波形与实测指端动脉波形, 只在切迹到重搏波部分存在较小偏差, 其余部分拟合良好.
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图 2 指端动脉的实测波形与弹性管模型仿真波形对比 Fig.2 Comparison of the measured waveform and the waveform simulated by the tube-load model at finger artery |
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图 3 指端动脉的实测波形与融合模型仿真波形对比 Fig.3 Comparison of the measured waveform and the waveform simulated by the fusion model at finger artery |
对弹性管模型和融合模型, 在PRD, t1, t2, H1, H2指标下相应实测与仿真波形的误差进行统计分析.由图 4可知, 两种模型的PRD, H1, H2误差值相差较大, 而t1, t2误差值相差较小.由表 2可知, 融合模型指标的误差值均低于弹性管模型对应指标的误差值.对PRD, t1, t2, H1和H2指标, 融合模型比弹性管模型的误差值分别降低了12.5%, 0.9%, 1.4%, 20.2%和18.4%.
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图 4 弹性管模型和融合模型的不同指标的误差分布对比 Fig.4 Comparison of error distribution of different indexes between the tube-load model and the fusion model (a)—均方根百分误差; (b) —主波起始点到降中峡最低点时间; (c) —主波起始点到重搏波最高点时间; (d) —降中峡高度; (e) —重搏波高度. |
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表 2 弹性管模型和融合模型的不同指标误差的统计结果 Table 2 Statistical results of the error of different indexes between the tube-load model and the fusion model |
融合模型相比弹性管模型误差减少, 是由于在忽略尺动脉的情况下, 肱动脉到桡动脉部分主要由1根中型动脉构成, 细的分支较少, 主要集中1根血管, 可以用弹性管模型来近似; 而桡动脉到指端动脉部分处于大量微动脉与微静脉的交汇处, 聚集着大量的毛细血管, 此部分属于手掌的微循环, 不能再用1根弹性管来近似, 这样带来较大误差, 也不符合实际情况[7].在人体上肢动脉血管段处, 弹性管模型适合模拟肱动脉到桡动脉部分, 不适合模拟肱动脉到指端动脉部分, 所以应选用能反映微循环生理特性的弹性腔模型来仿真.
4 结语通过上述指标分析, 融合模型的均方根百分误差是最小的, 而且切迹幅值与重搏波幅值也与实测波形最接近, 很好地模拟了波的反射情况.因此, 对于人体上肢血管系统而言, 融合模型优于弹性管模型, 更加接近上肢血管系统的真实状态.
未来建模的发展趋势是多尺度模型的结合, 在接下来的研究中, 将2维或3维模型与0维模型和1维模型结合, 构成三种或四种尺度模型, 充分整合各种模型的优点, 进一步提高模型的精度.同时将建模的范围扩展到更多的人体血管甚至全身各处, 建立包括心脏在内的完整循环系统.
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