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1、内 容 研究意义1 相关知识介绍2 方法介绍3 工作内容4 研究意义 大脑： 脑组织几乎没有能量储备，大脑依靠连续不断血液循环来提供氧和 葡萄糖等营养物质来维持正常的功能和结构的完整性。 大脑的重量约占人体体重的2%，但是却要消耗人体25%的氧和15 20%的供血（安静平躺的情况下）。 大脑对缺血十分敏感，当大脑的供血不足或中断时，由于没有氧、 葡萄糖和其他营养物质，在35分钟后脑细胞就开始软化甚至死亡。为 保护脑组织不受缺血的影响，大脑就需要一种能够保证相对稳定的供血 机能，这就是脑血流调节机能。 具有正常的自动调节能力对于脑机体是至关重要的。 但是，当发生脑卒中、高血压、脑外伤、脑肿瘤等严
2、重的脑损伤时会使 脑血流自动调节功能下降。目前在临床上虽然可以控制动脉血压，但由 于不了解每一个体的脑血流自动调节状态，无法实时的调整脑灌注压， 也就无法保证脑血流量的恒定。 因此，如果能及时、准确的评价患者的脑血流自动调节能力，对脑血管 疾病的诊断及治疗有重要的指导意义。 研究意义研究意义 大脑自动调节功能可以简单的描述成在当灌注压（CPP）变化时大脑维持脑 血流在恒定的范围的机制 。 CBF = CPP / CVR CBF = CPP/(8*l)/r4 相关知识介绍 1、肌源性学说 2、代谢学说 3、神经源性学说 4、内皮细胞源学说 脑血流自动调节功能的生理机制还没有完全的被解释.目前主
3、要有4种学说以解释脑血流自动调节功能的生理机制。 数据采集 连续血压测量仪 多谱勒超声测量脑血流速度 (TCD) 分析dCA的数据 1、 外界模拟ABP改变 束带法 通过使受试者周期的呼吸引起ABP周期波动等 、自发ABP改变 休息状态的ABP改变 方法介绍 静态脑血流自动调节分析：研究血压变化引起的血流变化脑血流自动调 节能力，在没有考虑时间因素条件下。 脑 血 流 动脉血压 静态脑血流自动调节 自动调节的上限：当动脉灌注压升高到维持脑血流量恒定的最高值时，脑 血管阻力增高到最大限度，如果动脉灌注压超过该点时，脑血流则呈线性 增高，脑血管阻力反而降低。维持脑血流恒定的最高灌注压值，即为脑血
4、流自动调节的上限。脑血流自动调节上限，是机体保护脑组织免受因灌注 压过高而使脑血流增高的最大耐受能力。若超过自动调节的上限，则可立 即导致脑的过渡灌注，从而引起脑水肿和颅内压增高等症状。 自动调节的下限：若动脉灌注压降低到维持脑血流恒定的最低值时，脑血 流量固定不变，脑血管阻力达到最低，此值即为脑血流自动调节的下限。 若动脉灌注压下降至低于自动调节的下限时，脑血流则呈线性减少。动脉 灌注压降低到出现脑缺血症状时，此灌注压值即为机体的最低耐受压。 脑血流动态自动调节（dCA） 动脉血压 脑血流速度 传统动态分析方法 1、Tiecks model Tiecks1995年提出一个简单的二阶微分方程公
5、式去描述脑血压和脑 血流的关系，它是第一个试图去量化大脑自动调节的动态特性。 dP = (MABP - iABP)/(iABP - CCP) (4.1) x2 = x2 + (x1 - 2D * x2)/(f * T) (4.2) x1 = x1 + (dP- x2)/(f * T) (4.3) MCAv = iMCAv * (1 + dP - K * x2) (4.4) matlab仿真结果:在这个数学模型中,定义脑自动调节指数ARI,从上图底到上依次定ARI=0- 9,9个等级,9代表脑血流调节的最佳状态,0代表自动调节机能完全消失。 通过下肢束带法实际测得的曲线与之比较,利用最小二乘方法
6、选择最符合的曲线，即为受 试者实际的自动调节指数.在算法中T、D、K分别表示时间常量、衰减因子、动态自动调节因 数。 由于算法是最先被引入的方法，较为经典，被各国研究者广泛应用。但是Tiecks模型完全 根据数学公式，引入T、D、K分别表示时间、衰减因子、动态调节因数三个参数，并没有考虑 脑血流自动调节的生理机制，同时由于该算法需要外界干扰血压和可重复性较差，所以不是“ 金”标准。 2、Transfer function analysis 利用脑血流自动调节的高频滤波特性，同步记录平均动脉压和脑血流速 度的自然波动曲线，利用谱分析的方法来评价自动调节功能。把脑血流速度和 动脉血压的时域自发曲线
7、经离散傅立叶变换获得频域的动脉血压、脑血流速度 功率谱和交叉谱，分析得出脑血流速度和动脉血压相位移。 （f）、V（f） 是ABP和CBFV的FFT频域转换。 通过频域转换表明脑血流动态自动调节与频率相关，三个频率范围可能有不 同的特性： 1、低频部分(0.2HZ)有高相关系数、较大幅值和较小相位 3、中间频率（0.07-0.2HZ）增加的相关系数0.5HZ、增加的幅值、减小的 相位。 ABP自相关谱 ABP、CBFV互相关谱 平方相关系数 传递函数 传递函数幅值是由传递函数实部和虚部求得相位 3、Physiological models 生理模型是一种使用生理参数（ABP、CBF、ICP和CP
8、P等）生 理系统的数学表示法，这种模型被用于研究系统的生理和病理 机制。 下面是Ursinos的描述血流控制系统特征的一种非线性电子电路 模型。通过电子原器件模拟脑血流循环动力学系统。使用 Ursinos提供的参数变量，模型能够仿真出相应的ICP和CBFV 在生理和病理条件下任意的ABP变化。比起上面描述的模型， 这个模型考虑了较全面的一系列脑血流调节系统参数。但是这 种模型也是在部分理想假设的生理条件下 。 图 Ursinos 模型 4、linear adaptive filter model 在频率0.04HZ-0.2HZ范围ABP和CBFV有较高相关系数表现更强线性 关系,使用线性自适应
9、滤波器有： 算法简单 参数相对较少的特点 可以快速跟踪CBFV变换,量化脑血流 较强抗干扰能力等优点 并且易应用到临床中 传统LMS算法自适应滤波器 n时刻输入信号矢量： M是自适应滤波器的阶数，加权向量： 滤波器输出： d （n）为系统的期望响应信号，以e（n）值控制权向量使得y （n）逼近d（n），权系数的修改算法。 步 骤 系统辩识 5、nonlinear adaptive filter model 由于多方面的原因,Volterra级数模型是非线性系统最广泛采用的模型.非线性系统的Volterra级数展 开是非递归级 数组成的, (针对 二阶级 数和N阶滤 波器, Volterra L
10、MS算法)输入信号和权系数. ， 输出信号： 均方误差（MSE）目标函数的估计： 采用LMS算法使目标函数最小化：一阶和二阶项采用不同的收敛因子 线性自适应滤波器： MSE =6.3391 非线性自适应滤波器： MSE=2.2875 异常信号检测与处理 步骤：1、选窗 约1s 采样点 50 2、求pressure and velocity cross-correlation 相关系数a1 velocity(i) and velocity(i-1) auto-correlation 相关系数a2 3、max(a1)0.97 或 max(a2)0.95 判断该段为异常信号段 velocity 工作内容 Abp good CBF good H Wiener filter Abp H Simulated CBF 4、系统辩识 原始血压与血流 处理后血流与未处理血流 单击此处编辑母版副 标题样式 单击此处编辑母版标题样式 *32