论文部分内容阅读
脑血管疾病严重危害人类健康,临床研究发现脑血管疾病和颅内压(Intracranial Pressure,ICP)等生理参数的异常密切相关。颅内压的波动会影响脑血流量的稳定,甚至引起脑功能障碍。脑血流自动调节功能(Autoregulation of Cerebral Blood Flow,ACBF)可以保证颅内压在5~13mmHg之间波动的情况下,脑血流量维持在与新陈代谢的需求相匹配的正常水平。本文在对脑循环解剖结构及前人模型结论进行分析的基础上,应用血液动力学基本理论,对颅内压(ICP)与脑血流(Cerebral Blood Flow,CBF)关系的数学模型进行了仿真;通过研究脑血流的自动调节机制,得出了动脉阻抗与颅内压的关系,并利用此关系对上述模型做了改进并进行了仿真计算。本研究工作主要从以下三个方面展开:1.颅内压与脑血流关系模型的仿真对文献中脑血流及脑脊液循环参数模型进行分析,该模型包括了主要影响ICP的生物力学参数,如脑脊液动力学参数、颅内阻力参数和脑血液动力学参数等。在模型中加入了二极管来模拟脑脊液循环的单向性,通过仿真计算得到了颅内压的波形图,与实验数据比较发现理论计算结果能够反映临床现象。2.动脉阻抗与颅内压关系的研究应用血液动力学的相关原理,依据脑血流自动调节机制,建立了反映残余血流的数学模型。通过仿真计算发现在脑血管闭塞发生后,残余血流量与残余血流通道的平均半径、平均动脉压(Mean Arterial Blood Pressure,MABP)、ICP、血管狭窄段的长度等多种因素有关,其中残余血流通道的平均半径为一个主要的影响因素。对平均动脉压和ICP、CBF和ICP、CBF和脑灌注压(Cerebral Perfusion Pressure,CPP)的实验数据分别进行拟合,由拟合结果推导得到动脉流阻(Resistance(arterial),Ra)与ICP关系的函数,用此函数代替颅内压与脑血流关系数学模型中的常数Ra,使模型体现了脑血流的自动调节功能。3.颅内压与脑血流关系数学模型的改进根据Ra与ICP之间的函数关系,对已建立的颅内压与脑血流关系的数学模型进行改进,利用MATLAB对模型的状态方程进行求解。以ICP升高3mmHg、升高1.5mmHg、降低3mmHg为例来说明在考虑ACBF的影响时,CBF随ICP的变化情况,效果较为理想。验证了改进后的颅内压与脑血流关系的数学模型能够较好地吻合现有的一些医学结论,为临床无创监测颅内压提供了一个新思路。