基于无创多模态数据的心血管功能个体化建模

摘要：

   中心动脉和心室压力波形蕴含心血管系统的大量功能信息，相比外周动脉压而言，其对心血管事件有更独立且显著的预测作用。但是，这些数据的有创测量创伤大、成本高，因此无创估计是研究热点。心血管功能个体化建模将从这些数据的无创重建、功能评估、干预优化展开论述。

首先，本讲座介绍课题组基于无创多模数据的中心动脉、左心室和右心室压力波形重建方面的研究。其中，中心动脉压力波形采用自适应传递函数、基于Tube-load模型、弹性腔模型的个体化重建，以及采用SIMO盲辨识技术来个体化重建；左心室压力波形则结合one-fiber model以及agPCE重建；右心室压力波形则通过Mooney-Rivlin超弹性模型来重建。仿真结果表明平均相对误差≤9.4%；同时还通过有限元仿真产生训练样本并采用特征提取和机器学习来估计右心室压力，均方根误差≤6.79 mmHg，与有限元结果一致。

其次，基于这些压力波形还进行了动脉僵硬度的无创检测。实验室首先提取这些波形的时频特征，再基于McHenry算法选择有效特征估测动脉僵硬度。结果表明相对于现有算法，该算法估测精度最高（r=0.85）。另外，实验室还结合一维波传播模型和狭窄压降模型来评估动脉狭窄。分别在颈动脉、降主动脉以及髂动脉加入不同程度狭窄，进行仿真分析，构建虚拟数据库，并筛选合理数据；然后，通过灵敏度分析筛选出关键参数；最后，通过支持向量机对动脉狭窄的位置和程度进行检测；重度狭窄准确率高于93%，中度狭窄准确率高于85%。

同时，实验室还研究了非药物无创干预。采用多生理信号同步采集、波形分析、特征提取等方法，对比研究了心肺运动试验前中后高血压受试者和健康对照组PPG形态学特征及呼吸频率等特征的即时响应。实验发现运动中高血压受试者的PPG收缩峰与舒张峰之间的时间延迟、衰减指数及呼吸频率等特征显著增加，且两者的PPG二阶导数特征在运动前无显著差异，但运动中差异显著。发现运动激励下血流动力学响应差异不仅反映高血压受试者的心血管风险，也可评估动脉僵硬度的早期变化。

报告人介绍：

徐礼胜，教授、博导、中国医药信息学会理论与教育专委会主任委员、中国中医药信息研究会诊断信息分会副会长、IEEE高级会员、中国生物医学工程学会高级会员、第六届辽宁省学科评议组成员、国家科技部、教育部奖项评审专家、国家自然科学基金会评专家。国际杂志Computers in Biology and Medicine、Physiol Meas、BME Online等编委。负责和参与国家重点研发计划、国自然基金、香港政府基金等项目27项。已发表论文210余篇，包括Advanced Science (IF:16.8)、IEEE Trans在内SCI期刊120多篇；出版中英文专著各2部，已获27项发明专利。主要研究方向为基于多模态数据的心血管系统智能无创诊疗新技术。