作者：冯岱雅，孙喜庆，卢虹冰

【关键词】  失重模拟

    A simulation study on effect of weightlessness on blood cycle

　　【Abstract】 AIM:  To study the effect of changes in blood cycle system on the weightlessness by means of computer simulation. METHODS:  On basic principles of hydrodynamics, improved multiple nonlinear body model was established by pspice language. The model had 4 subparts: model of the heart, model of arteries, model of veins and model of peripheral blood vessels. To test the validation of the model, the data of cardiovascular system simulated by the model on 1G were compared with the data of experiment. The changes of arterial blood pressure and venous pressure on the weightlessness and microgravity were simulated by the model. RESULTS:  The results of arterial blood pressure (ABP), left ventricular pressure (LVP) and left atria pressure (LAP) simulated by the model on 0G were consistent with the experimental data. No marked changes were found in systolic blood pressure (SBP) on 0G, while diastolic blood pressure (DBP) on 0G declined. The central venous pressure (CVP) on 0G and on microgravity were similar and they tended to increase compared with the CVP on 1G. CONCLUSION:  The model can simulate the effect of changes in cardiovascular system on the weightlessness.

　　【Keywords】  weightlessness simulation; blood pressure

　　【摘要】 目的： 利用计算机仿真失重对人体心血管系统的影响. 方法：  根据流体力学的基本原理，利用pspice语言建立改进后的多元非线性人体模型，模型包括人体心脏模型、动脉系统模型、静脉系统模型以及外周血管模型等四部分.利用所建立的模型仿真人体在1G环境下心血管系统主要生理参数，与实验资料对比，以验证其有效性，然后仿真0G与微重力环境下动脉血压与静脉血压的变化. 结果： 模型仿真的1G环境下人体的主动脉压（ABP）、左室压（LVP）、左房压（LAP）、中心静脉压（CVP），结果与实验数据一致；仿真的0G环境下收缩压（SBP）变化不明显，舒张压（DBP）有降低的趋势;0G和微重力环境下CVP值接近，且相对1G环境下CVP有增加的趋势.结论： 仿真模型是有效的，可以模拟失重条件下心血管系统的变化.

　　【关键词】 失重模拟；血压

　　0引言

　　失重将对人体心血管系统产生不利影响. 人体实验的方法取得了一定的进展，但是许多指标在现有的条件下难以获得. 近年来广泛开展了对这一领域的计算机仿真研究，以弥补人体实验的不足. 我们在以前建立的人体仿真模型基础上，建立了人体的心血管系统的链式模型，同时仿真了失重对血压的影响，为人体实验提供预测和指导.

　　1材料和方法

　　1.1模型描述流体力学的液体网络理论认为,心血管系统是一个由两个往复泵及复杂的黏弹性管道构成的流体管系. 如果只关心流体管系中某些点的压力和流量的瞬态特性及管系参数对它们的影响,就可以将流体管系考虑成一个流体网络. 由于流体网络所导出的传输方程与电学网落中相应的方程有相同形式，所以可用电学网络中的许多概念和方法解决生物流体网络的问题，两者具体等效关系（Tab 1）.表1电学参量与生理参量对应表（略）

　　我们在这一基础上，以人体生理功能、解剖结构以及生物医学实验数据来确定模型的系统参量及其数学关系，建立了一个多元非线性人体心血管系统模型.根据我国航天员的选拔标准，确定模型所用标准人身高170 cm，体质量65 kg.模型是以美国Drexel大学Jaron教授等建立的多元非线性人体循环系统模型以及白净等［1］近年的工作为基础，应用pspice语言建立了人体心血管系统模型，模型是一闭环正反馈系统，包括两大部分，心脏模型和血管模型.心脏模型包括左、右心两大部分，左、右心为结构相同的两个等效网络，但各自参数取值不同，模型根据Suga等提出的时变弹性公式建立［2］. 血管模型将血管分为16段，每段包括动脉、静脉以及外周血管3部分，由NavierStokes方程得到各段血管压力、流量间的关系［3］,模型可调节G值的大小以仿真0G和微重力对人体的影响.

　　1.2仿真内容利用所建模型，仿真研究：  1G环境下人体的ABP, LVP及LAP的压力时间曲线，并和权威实验资料中标准曲线进行对比，以验证仿真模型的有效性; 在0G环境下人体ABP, LVP及LAP的压力时间曲线; 在0, 1G和微重力（G=0.001）环境下CVP的压力时间曲线.

　　2结果

　　2.1仿真1G环境下的生理变量ABP变化范围为78~118 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）, LVP为4~116 mmHg, LAP为3~14 mmHg，权威实验资料中ABP为75~117 mmHg, LVP为2~118 mmHg, LAP为2~12 mmHg，且两者波形相似（Fig 1, 2），模型仿真结果与实验数据大体吻合，说明模型有效.

　　2.21G与0G环境下SBP, DBP仿真结果仿真的1G环境下人体SBP为118 mmHg，0G环境下为115 mmHg，变化不大； 1G环境下人体DBP为75 mmHg，0G环境下为58 mmHg，有明显下降的趋势；0G环境下人体脉压比1G环境下大14 mmHg.0G和1G环境下ABP, LVP及LAP的压力时间曲线波形相似（Fig 2, 3）.

　　2.31G, 0G与微重力环境下CVP仿真结果仿真1G环境下人体CVP变化范围为5.821~5.873 cm H2O（1 cm H2O =0.098 kPa），平均为5.847 cm H2O ；微重力（G=0.001G）环境下为9.053~9.137 cm H2O，平均为9.095 cm H2O ；0G环境下为9.055~9.145 cm H2O，平均为9.1 cm H2O. 0.001G与0G环境下CVP平均值分别比1G环境下CVP平均值高3.248 cm H2O 与3.253 cm H2O ，可见失重后CVP有升高的趋势，而0.001G与0G之间的CVP差别不大.1G, 0G与0.001G环境下CVP的压力时间曲线波形相似（Fig  4）.

　　3讨论
 
　　近年来广泛开展了失重对人体血液循环系统影响的仿真研究.  我们所采用的模型属于链式模型范畴，在考虑到系统的输入输出的同时对系统内部按照其自身的结构，结合研究的目的进行细分，这就使建立的模型具有较好的准确度，更接近于实际.实践也证明，链式模型在精度、动态响应方面远优于黑箱理论模型和集总参数模型［4］. 本模型计算速度快，所仿真的实验数据与标准曲线接近，证明了链式模型确实在仿真研究中具有实用性和优越性.

　　在验证模型有效性的基础上，我们模拟了失重后人体血压的变化.仿真结果表明，失重后SBP变化不大，提示失重后心输出量可能改变不大，从而对SBP影响有限.仿真计算出的DBP在失重后明显降低，说明失重后在心输出量变化不大的情况下，心舒张期中血液向外周流动的速度加快，心舒张期末存留在主动脉中的血量减少，使DBP降低，提示外周阻力可能减小. CVP是衡量人体在0G或微重力环境下体液头向转移的一个重要指标，也是持续监测心充盈压唯一可能的手段，它的大小取决于心脏射血能力和静脉回心血量之间的相互关系. CVP与心脏射血能力呈负相关，与静脉回心血量呈正相关. 　 0G时CVP较1G时增加，提示失重后心脏射血能力减弱或静脉回流加快，导致CVP升高，而外周静脉压升高也可能导致同样效果. 近年研究表明， 0G环境中人体实验初期CVP升高，微重力环境下早期未出现CVP升高［5］. 仿真结果表明，0G与微重力环境下，初期的CVP均较1G时升高，而且两者的CVP几乎在同一范围内变化，这与人体实验结果存在矛盾，尚待进一步研究.

　　【参考文献】

　　［1］ 白净. 生理系统仿真［M］. 清华大学出版社，1994:85-115.

　　［2］ 白净. 血液循环系统仿真［M］. 清华大学出版社，1995:134-179.

　　［3］ Jaron D, Moore TW, Bai J. Cardiovascular responses to acceleration stress: A  computer simulation ［M］. Proceedings of the IEEE,  1988;76(6):700-707.

　　［4］ 任挺进，李志刚，谢茂清，等.链式结构模型与多段集总参数模型的比较［J］.清华大学学报，1999:10(39):251-255.

　　Ren TJ，Li ZG, Xie MQ, et al. Comparison study between chain structure model and multisegment model based on lumpedparameter ［J］. J Tsinghua Univ, 1999:10(39):251-255.

　　［5］汪德生,孙磊,向求鲁,等. 模拟失重或微重力条件下中心静脉压变化的研究进展［J］. 航天医学与医学工程，1999；12(6):459-463.