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为解决动脉血流（ABF）测量受限问题，研究人员开展脓毒症时 ABF 估算研究，发现黑箱模型表现更优。
研究背景：探索心血管奥秘的挑战
在人体的心血管系统中，动脉脉搏波就像一位神秘的信使，承载着心脏和血管健康的重要信息。它由左心室产生，沿着循环系统一路前行，在这个过程中，由于动脉树的分叉和阻抗不匹配，部分脉搏波会发生反射。这些反射波的出现、到达时间和幅度，会对动脉血压（ABP）波形产生显著影响，而 ABP 波形又与心血管疾病的发生、发展密切相关。
波分离分析（WSA）作为评估脉搏波传播和反射的 “黄金标准”，能够将 ABP 波形分解为向前波（Pf）和向后（反射）波（Pb），通过分析这两种波的幅度等信息，可对心血管风险进行定量评估。例如，反射幅度（RM，计算为Pb与Pf幅度之比）已被证实与心力衰竭和不良心血管事件紧密相关，Pb的幅度也能预测心血管事件和全因死亡率。然而，WSA 需要同时测量 ABP 和动脉血流（ABF），ABF 的测量往往具有侵入性，操作复杂，需要专业设备和技术人员，在临床环境中难以广泛应用。
为了突破这一困境，科研人员尝试了多种方法，如三角法、个性化血流估计法和多高斯分解法等。但这些方法大多依赖于 ABP 波形上的特征点（如拐点和重搏切迹）来估计 ABF，不仅算法复杂，而且在 ABP 波形形态改变时，特征点难以准确识别，容易产生误差。
研究开展：探索新方法的征程
在这样的背景下，来自意大利米兰理工大学电子、信息和生物工程系（DEIB）的研究人员挺身而出，决心探索一种更可靠的方法。他们开展了一项为期 5 天的猪脓毒症实验，旨在评估基于侵入性 ABP 测量的黑箱建模方法在估算 ABF，进而获取可靠脉搏波分析（PWA）指标方面的性能。
研究方法：开启新途径的钥匙
- 实验方案与仪器：研究严格遵循相关动物实验法规和指南，选用 20 只家猪（体重 39.8 ± 2.7 kg，雌雄比例 1:1）。实验前，对猪进行手术准备和仪器安装，在左颈动脉放置动脉导管连续记录颈动脉 ABP，在右颈动脉周围放置流量探头连续采集 ABF，信号以 100Hz 的频率记录。实验分为脓毒症组（SS，n=10）和假手术组（SH，n=10），脓毒症通过腹腔注射自体粪便诱导。
- 数据预处理：从每个时间点的 ABP 和 ABF 波形中选取 5 - 10 分钟的信号段进行分析，这些信号段需平稳、无伪影且不受外界干扰。对信号进行低通移动平均滤波去除高频噪声，利用特定算法识别心搏起始点，选取 10 个连续心搏并对齐 ABP 和 ABF 信号，生成平均心搏模板。根据 ABP 波形的拐点出现时间将其分为 A 型（拐点在收缩峰前）和 B 型（拐点在收缩峰或峰后），对 B 型波形增加样本量后共得到 41 个 A 型和 27 个 B 型模板。
- 对比方法：研究人员将黑箱建模方法与三角流近似法、个性化血流估计法和多高斯分解法进行对比。三角流近似法根据 ABP 波形特征点构建三角形状的 ABF 波形；个性化血流估计法通过确定 ABP 波形上的三个参考点，利用 Hermite 插值函数创建更个性化的 ABF 近似；多高斯分解法将 ABP 模板分解为加权和移位的高斯函数来推导向前和向后波。
- 黑箱建模 - ARX 模型：针对 A 型和 B 型波形分别建立自回归外生输入（ARX）模型。将 ABP 和 ABF 信号归一化到 0 - 1 之间，根据 Akaike 信息准则（AIC）和最小描述长度（MDL）确定模型阶数。通过不同策略构建最终模型，并在测试集上进行验证，使用均方根误差（RMSE）评估模型拟合优度。
研究结果：新方法的优势初现
- 模型性能：研究发现，采用 AIC 准则且固定 20 个系数的模型在估计 ABF 时表现最佳，误差平均约为 8%。
- 指标比较：对于 A 型波形，黑箱建模方法和三角流近似法能获得最接近金标准的指标值，个性化血流估计法有低估趋势，多高斯分解法显著高估。对于 B 型波形，除个性化血流估计法和黑箱建模法外，其他方法均显著高估指标值，且个性化血流估计法对Pb峰值高估明显，不适合 ABP 分解。
- 一致性分析：Bland - Altman 分析显示，黑箱建模方法在 A 型和 B 型波形中均具有最低的偏差，表明其与金标准的一致性最好。
研究结论与讨论：新方法的意义与展望
本研究提出的基于黑箱建模的 ABF 估计方法，克服了传统方法中特征点识别的难题，在生理和非生理条件下都能提供更可靠的波反射指标。尤其是在 B 型波形（常见于严重外周血管扩张情况，如脓毒症）的分析中，该方法表现出色，而其他方法则严重失败。
然而，研究也存在一些局限性，如样本量较小，尤其是 B 型数据集，模型还需在临床环境中进一步验证。未来研究应聚焦于将这些发现应用于人类，特别是 ICU 患者，考虑个体差异和复杂临床情况的影响。
这项研究为从血压波形估计动脉血流提供了新的思路，有望推动 WSA 技术在临床重症监护和血流动力学稳定评估中的应用，为心血管疾病的诊断和治疗带来新的突破。研究成果发表在《Medical & Biological Engineering & Computing》上，为相关领域的研究开辟了新的方向。
