增强对脑血流自动调节的理解与临床应用：一种新型集成数值框架
医学物理
2025-09-15 v1 计算工程、金融与科学
摘要
脑血流自动调节（CA）是一种基础机制，主要通过调节脑小血管直径来调节脑血管阻力，以响应全身动脉压的波动从而维持稳定的脑血流量（CBF）。然而，由于脑血管结构的复杂性以及难以准确量化控制该自动调节过程的血流动力学和生理参数，临床上对CA的理解仍然有限。方法：在本研究中，我们引入了一种新型数值算法，该算法采用三个偏微分方程和一个常微分方程来捕捉关键CA驱动因素的空间和时间分布，包括脑血管系统内的动脉压（P）以及氧分压（PO_2）和二氧化碳分压（PCO_2），并结合Windkessel模型依次根据计算出的P、PO_2和PCO_2来调节CBF。该算法与我们先前开发的个性化0D-1D多维模型依次集成，以考虑患者特异性效应。结果：该集成框架使用两个独立的数据集进行了严格验证，证明了其在一系列生理条件下捕捉CA对CBF调节效应方面具有高可靠性和准确性。结论：这项工作显著推进了我们对CA的理解，并为开发旨在改善脑血管疾病患者临床预后的基于血流动力学的治疗策略提供了有前景的基础。
引用
@article{arxiv.2509.10295,
title = {Enhancing understanding and clinical applications of cerebral autoregulation: A novel integrated numerical framework},
author = {Qi Zhang and Meng-di Yang and Xuan-hao Xu and Xiu-li Xu and Shuai Tian and Li-ling Hao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.10295},
year = {2025}
}
备注
17 pages, 5 figures