在心血管疾病的诊疗中,评估心血管功能是制定恰当的治疗方案和进行合理用药的必要前提,然而,临床上仍缺乏可靠的定量化评估手段。在此背景下,研究者近年来提出通过循环系统生物力学模型与临床数据的融合来定量评估心血管功能的方法,并开展了一系列验证性研究,然而,前期工作很少涉及有关评估精度的研究,一定程度上限制了其临床应用价值。本文的主要目的在于识别影响患者个体化心血管功能评估精度的关键因子,并量化分析各因子的影响程度,为该评估方法的临床应用提供理论支持,同时,通过对评估方法的改良,进一步强化评估结果与临床治疗所需信息的对应关系。本文通过参数敏感度分析并结合子集选择的方法,识别与血流动力学计算和主要模型参数(与心血管功能的评估目标对应)评估相关的次主要模型参数。利用虚拟临床数据开展数值实验,首先分析了单项临床数据存在不同程度测量误差(误差区间:0-5%)和单个次主要参数存在不同比例变动(变动率范围:0-30%)时主要模型参数评估结果的变化规律;进一步地,通过多因素分析方法研究了临床数据测量误差和次主要参数变动同时存在对评估结果的影响。另外,对评估系统进行了改良,使其可以利用左心室压力曲线和心室体积数据来估测心室等容舒张时间常数,提高了对心功能评估的全面性和对临床数据的利用率。本文的研究发现:(1)临床数据测量误差引起评估结果的变化显著,而次主要参数变动造成的评估结果变化较小;(2)评估误差随着临床数据测量误差和次主要参数变动范围的改变呈近似线性变化规律;(3)多项临床数据同时存在测量误差或多个次主要参数同时变动产生的评估误差与单变量误差分析结果有可比性。根据本文的研究结果,临床数据的精确采集是确保心血管功能评估结果可靠的关键环节。次主要参数虽然在患者间存在实际的个体差异性,对其进行固定处理对评估结果的影响较小,证明本文研究的心血管功能评估方法具有较好的鲁棒性,临床应用前景可期。由于本文仅利用虚拟临床数据开展了研究,有必要在后续的研究中利用患者实测数据进一步检验该方法的临床应用价值。