冠状动脉粥样硬化性心脏病患者脉图递归定量分析特征与凝血功能关联研究

陈瑞，张春柯，王忆勤，燕海霞，郭睿

1.上海中医药大学基础医学院，上海 201203；2.上海市健康辨识与评估重点实验室，上海 201203

《中国心血管病报告2018》显示，中国冠状动脉粥样硬化性心脏病（coronary atherosclerotic heart disease，CHD）患者约1100 万[1]。CHD 指因冠状动脉粥样硬化引起冠状动脉管腔内狭窄、堵塞，甚至形成斑块，导致心肌组织血氧供需失衡的疾病，可引起心肌梗死、心力衰竭等并发症[2]。凝血系统异常与冠状动脉粥样硬化是诱发CHD 的主要原因[3]，凝血因子和凝血机制是其发生发展过程中的重要因素[4]。有研究认为，凝血功能检验可判断心脑血管疾病患者的预后[5]。

传统中医脉诊依赖于医生经验及主观判断，其临床应用与传承发展受到限制。随着多学科理论和技术向中医学交叉渗透，中医脉诊客观化得以发展。脉图分析与处理方法从线性向非线性发展，为深入挖掘脉诊的临床价值提供了新的思路与方法。人体是一个复杂系统，存在着广泛耦合动力学现象，包括生物电磁现象、机械运动、生物化学反应动力学现象、细胞动态反应等，表现为强烈的非线性[6]。人体生理信号如脉搏信号具有非线性特征。在脉象信号分析中，时域、频域等常见的线性分析方法难以挖掘脉象信号的非线性信息，会造成部分脉象信息丢失。有学者认为，使用非线性动力学方法研究脉象信号，可挖掘出其内在的非线性特征[7]。

递归定量分析（recursive quantitative analysis，RQA）是一种非线性动力学方法。本研究采用RQA分析方法提取CHD 患者脉图的非线性特征，并与凝血指标进行典则相关分析（canonical correlation analysis，CCA），探讨CHD 患者脉图的非线性特征与凝血功能的相关性。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选择2018 年7 月－2019 年11 月上海中西医结合医院及上海中医药大学附属曙光医院心内科住院CHD 患者205 例，其中女性93 例、男性112 例，平均年龄（64.1±11.0）岁。采集患者基本信息、脉象信号及凝血四项指标[凝血酶原时间（PT）、活化部分凝血酶时间（APTT）、国际标准化比率（INR）及纤维蛋白原（FIB）]，对中医证型无限制。患者对本研究知情，告知其信息严格保密，资料仅用于本研究。本研究经上海中医药大学伦理委员会审查批准（8167150607）。

1.2 纳入标准

①符合国际心脏病学会和协会/世界卫生组织临床命名标准化联合专题组报告《缺血性心脏病的命名及诊断标准》[8]的CHD 患者；②能配合完成脉象信息采集者。

1.3 排除标准

①伴心律失常、瓣膜性心脏病、严重心力衰竭者；②伴严重内分泌、血液、代谢系统性疾病及严重胃肠道、肾脏病者；③有恶性肿瘤者；④精神病患者。

1.4 脉象采集方法

保持室内安静，采集前向患者介绍相关流程，嘱其尽可能保持呼吸平稳。患者取仰卧位，前臂伸直，掌心向上，微握拳，手臂放松，左侧腕关节下放置脉枕垫，采用压力脉冲信息分析系统（Smart TCM-Ⅰ，上海亚太计算机信息系统有限公司）采集患者左腕掌侧横纹桡动脉搏动处脉图，采集时间60 s，取最佳脉图用于脉图参数的提取与分析。

1.5 脉图分析方法

递归图是一种从二维图形上观察非线性时间序列内部动力学递归现象的分析方法[9]，是分析系统非线性动力学特性的有效工具。对于实际采样获得的一维度时间序列如脉图信号，为了研究其非线性动力学特性，可根据Taken 嵌入理论[10]，构造递归图。见图1。

图1 脉图信号递归图

递归图方法简单、易于实现，但不能实现对生理系统的定量分析。为了量化递归图表现出的系统递归现象，研究者提出RQA[11-12]，主要包括以下测量参数：递归率（recurrence rate，RR，指递归图中递归点的百分比），确定性（determinism，DET，指递归图上构成45°对角线结构的递归点的百分比），对角线长度的均值（averaged diagonal length，L），最长对角线（length of longest diagonal line，Lmax），递归熵（entropy of diagonal length，ENTR，递归图中45°对角线分布的Shannon熵），层状度（laminarity，LAM，在递归图中能够形成垂直/水平结构的递归点的百分比），诱捕时间（trapping time，TT，即竖直/水平线段长度均值，包含递归图中垂直结构的数量和长度，测量系统在一个特定状态的平均时间），最长竖直/水平线段长度（length of longest vertical line，Vmax） 。不同的RQA 测度描述了系统不同的动力学行为，能反映递归图中更丰富的信息。本课题组前期研究提取了脉图的非线性动力学RQA 特征，发现脉图RQA 特征在CHD 脉象识别[13]、证型识别[14]、与血脂的关联研究[15]中得到较好应用。本研究提取CHD 患者脉图RQA 特征，并分析其与凝血指标的相关性。

1.6 凝血指标采集与检测方法

患者入院后第2 日清晨空腹抽取静脉血1.8 mL，置于含109 mmol/L 枸橼酸钠0.2 mL 抗凝管中颠倒混匀，3000 r/min 离心10min，取上清液，采用STA-REvolution 全自动血凝分析仪，凝固法检测PT、APTT、INR，Clauss 法检测FIB。Diagnostica Stago 公司提供仪器、配套试剂盒及质控品。每日检测前做好室内质控，标本于采集后1 h 内离心、3 h 内完成检测。

1.7 统计学方法

CCA 是利用2 组变量间的线性关系反映2 组变量间整体相关性的统计学方法。本研究令脉象RQA 特征为数据集set1＝{RR、DET、L、Lmax、、ENTR、LAM、TT、Vmax}，凝血四项为数据集set2＝{PT、APTT、INR、FIB}，采用SPSS25.0 统计软件进行CCA。P＜0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 简单相关分析

CHD 患者脉图RQA 特征与凝血四项的简单相关分析见表1，各指标间相关系数均较小，该相关系数矩阵不能反映2 组变量间的实质联系。因此，采用CCA 进一步分析。

表1 CHD 患者凝血四项与脉图RQA 特征的简单相关分析

2.2 典则相关分析

2.2.1 典则变量相关系数检验结果

CCA 的一般结果见表2。第一对典则变量的相关系数是0.608，大于2 组指标间的任一简单相关系数。检验总体中所有典则相关均为0 的假设时显著性概率P＝0.000，在α＝0.05 显著水平，否定所有典则相关为0 的假设，即至少有1 个典则相关是显著的。提示CHD 患者脉图RQA 特征与凝血四项有较强的相关性。因此，脉图RQA 特征与凝血四项的相关性研究转化为对第一对典则相关变量间关系的研究。

表2 脉图RQA 特征参数与凝血四项指标的典则相关分析

2.2.2 典则变量相关系数

CHD 患者脉图RQA 特征标准化典则系数见表3，令脉图RQA 特征的第一对典则变量为U1，U1＝1.584RR ＋0.270DET＋0.553L－ 0.093Lmax－0.244ENTR－0.368LAM－1.581TT＋0.846Vmax。由表达式可知，RR、L、LAM、TT 和Vmax与脉图RQA特征第一对典则变量U1 相关系数较大，分别为1.584、0.553、-0.368、-1.581、0.846，提示U1 主要反映了RR、L、LAM、TT、Vmax的变化。

CHD 患者凝血四项的标准化典则系数见表4。令凝血四项的第一对典则变量为V1，则V1＝-0.144PT＋0.205APTT－0.629INR＋0.286FIB。由表达式可知，APTT、INR 和FIB 的第一对典则相关系数较大，分别为0.205、-0.629 和0.286，提示V1 主要反映了APTT、INR、FIB 变化。

第一对典则相关系数主要反映了脉图RQA 特征RR、L、LAM、TT、Vmax与凝血指标APTT、INR、FIB 的关系。

表3 CHD 患者脉图RQA 特征的标准化典则系数

表4 CHD 患者凝血四项的标准化典则系数

2.2.3 典则载荷系数

脉图RQA 特征参数在自身的典则载荷和在对方的典则交叉载荷见表5。第一对典则变量U1 中RR、TT、Vmax在自身典则载荷较高，分别为0.904、0.709、0.816，其余脉图RQA 特征在自身典则载荷均较小。结合U1 表达式可知，TT相关系数为-1.581，与其在自身典则载荷正负相反，提示TT 在2 组变量间是一个校正变量。因此，U1 主要反映了RR、Vmax的变化。

表5 CHD 患者脉图RQA 特征参数的第一对典则载荷与第一对典则交叉载荷

凝血四项在自身的典则载荷和在对方的典则交叉载荷见表6。第一对典则变量V1 中APTT、INR、FIB 在自身的典则载荷和在对方的典则交叉载荷均较大，在自身的典则载荷分别为0.792、-0.935、0.828，在对方的典则交叉载荷分别为0.481、-0.568、0.503，PT 在自身典则载荷和在对方典则交叉载荷均很小。结合V1 表达可知，APTT、INR、FIB 的相关系数与载荷系数正负相同。因此，V1主要反映了APTT、INR和FIB 的变化，且APTT、INR、FIB 与U1 的相关性较高。

表6 CHD 患者凝血四项的第一对典则载荷与第一对典则交叉载荷

2.2.4 典则相关结构图

结构图用以表示原始变量与典则变量间的相关系数阵[16]。第一对典则变量结构图见图2。脉图RQA特征RR 和Vmax可较好反映凝血四项的第一对典则变量V1，且与V1 呈正相关。凝血指标APTT、INR、FIB 可较好反映脉图RQA 特征的第一对典则变量U1，且APTT、FIB 与RR、Vmax呈正相关，INR 与RR、Vmax呈负相关。

图2 CHD 患者脉图RQA 特征参数与凝血四项的第一对典则变量结构图

3 讨论

CHD 病理基础主要是动脉粥样硬化和血栓的形成。目前认为，凝血异常是其发病的主要原因之一[3]。大多数CHD 患者存在高凝状态或血栓状态，严重血栓前患者会伴有明显的血小板活化、FIB 明显增高与纤溶功能下降[17]，，冠状动脉内血栓状态是CHD 发展的最后阶段[18]，一些凝血激活分子可反映高凝状态或血栓形成等情况[19]。APTT 是直接反映内源性凝血系统功能的指标[20]。FIB 是由肝脏合成的一种由二硫键连接的糖化基蛋白，也是纤维蛋白前体，整个分子呈纤维状，是粥样斑块纤维帽的主要成分，通过损伤血管内皮细胞、介导炎症反应[21-22]、诱导红细胞及血小板聚集[23]和影响血液黏度[24]，使血液处于高凝状态。FIB 水平会随着冠状动脉病变程度加重而升高[25-26]，FIB 水平与心绞痛严重程度密切相关[27]。APTT、FIB是血栓前状态常用检测指标[28]。有研究表明，测定APTT、FIB 可在一定程度上评估冠状动脉病变程度，二者水平越高，多提示患者冠状动脉病变程度越严重[29]。INR 作为评估外源性凝血功能状况的重要指标，在临床上评价抗凝药物有效性方面有很重要的意义[30]，INR 过低，有引起栓塞和脑卒中的风险[31]。

《素问·痿论篇》有“心主身之血脉”，《濒湖脉学》有“气如橐龠，血如波澜，血脉气息，上下循环”。中医学早已认识到脉象的产生与心脏搏动、心气盛衰、脉道通利和气血盈亏相关。正如现代医学所述，心血管信息如心脏功能、血管弹性、血流惯性、血液黏度等变化首先在脉搏波中得到反映与展现。因此，研究脉图特征与现代医学指标的相关性，有助于了解引起脉图变化的因素，挖掘脉图变化反映的病理信息。本研究所用脉象仪可调节压力，实时显示波形，引导智能采集，判断数据优劣，对人体脉象进行数字化及自动化智能分析，得出客观化脉象指标。脉图的RQA 特征反映了脉象信号系统的非线性动力学特性，其中RR 增大反映系统具有较高的规律性，Vmax越大表明系统稳定性越强，二者都反映了系统的复杂度，其值越大，系统复杂度越低。Lipsitz[32]发现生理信号的复杂度随着老年化呈现出降低趋势。Costa 等[33]研究显示，时间复杂度降低是精神疾病病理动力学的关键特征。有研究显示，静息状态下焦虑障碍患者部分核心异常脑区的信号复杂度低于健康对照组[34-36]。一般认为，系统的复杂度降低伴随某种病理改变，复杂度降低已被指出是病理动力学的普遍特征[37]。

本研究显示，APTT、INR、FIB 的变化对脉图RQA 特征影响较大，APTT、FIB 与脉图RQA 特征RR、Vmax呈正相关，INR 与RR、Vmax呈负相关。APTT、FIB 增大，提示CHD 患者冠状动脉病变程度越严重[29]；INR 过低，有引起栓塞和脑卒中的风险[31]。凝血指标的上述变化反映在脉象上，表现为脉图特征参数RR、Vmax增大，说明脉象信号系统复杂度降低，反映了心血管系统的调节能力减弱，病理情况更为严重。这一结论符合临床特征。脉象非线性特征为CHD患者的病理状态提供了较好的表征方式。

总之，CHD 患者凝血功能信息可在脉图RQA 特征中有所反映，脉图RQA 特征可用于评估CHD 患者凝血状态。本研究借助现代科学技术挖掘脉诊临床诊断价值，可望为CHD 诊疗提供脉诊特征参数。