14、心血管系统建模与心脏移植后心率变异性的非线性研究

心血管系统建模与心脏移植后心率变异性的非线性研究

1. RR 间期估计与心血管系统建模

在心血管系统建模中，我们考虑使用多输入 NARMA 模型来估计 RR 间期。此次输入信号为 ILV（瞬时肺容积）和 MSNA（肌肉交感神经活动）。研究表明，心脏交感神经活动（CSNA）与 MSNA 相关，这意味着存在共同机制影响二者。使用 MSNA 而非平均血压（MBP）来估计 RR 间期，可绕过动脉压力感受器和中枢神经系统。

下面分别介绍线性和非线性建模的结果：
- 线性建模 ：除低频（LF）波段外，在各种生理条件下，相对残差误差方差（RRV）值相近。在 LF 波段，Ni 条件下 MSNA 与 RR 间期关系的线性程度大于 Ba 和 Pe 条件。与之前使用 MBP 预测 RR 间期的结果相比，Ni 条件下的线性程度相近，这证实了 MSNA 的 LF 波动与 RR 间期的波动高度相关，且在交感神经激活时这种关系更具线性特征（线性建模中，RRVfk - P’ 和 RRVF; - Ba 的 p 值分别为 0.012 和 0.017，具有统计学意义）。此外，在 LF 波段和 Ni 条件下，使用 MSNA 进行 RR 间期的线性估计与使用 MBP 的结果相同。
- 非线性建模 ：在本次实验中，非线性建模优于线性建模。从图 16 可以看出，各种 RRV 值明显更小，且不同生理条件下存在一定差异。特别是在 LF 波段，RRVfk - Bn 的 p 值为 0.016，RRVFk - Pe 的 p 值为 0.0001，具有显著的统计学差异。

通过上述研究，我们得出以下结论：
1. 肌肉交感神经活动表现出与 RR