基于指脉的血液黏度无创检测的可行性分析

王雷 张新宇 杨琳 孟煜

0 引言

我国心血管疾病的发病率及死亡率处于上升阶段[1]，严重影响人类身体健康。心血管疾病的发病是病理特征长期积累的结果，在病理特征积累过程中伴有血液黏度状态的改变，从而反映人体心血管系统的炎症病变[2-8]，所以血液黏度的长期动态监测对心血管疾病的预防具有重要意义[9-11]。

研究发现，目前临床上通常采用玻璃毛细管黏度计、旋转黏度计等有创检测方式来获得血液黏度。有创检测方式的准确度较高，但无法做到对血液黏度长期动态检测[12]。脉搏波能反映人体心血管的重要信息[13-14]，罗志昌等[15]发现脉搏波波形面积与血液黏度之间存在一定相关性，提出了基于微循环血流模型的无创检测血液黏度计算方法，该方法主要利用桡动脉脉搏波进行血液黏度的计算，而桡动脉的测量易受绑带压力、人体位移等外部干扰。指尖容积脉搏波通过检测血容量变化带来的光电强度搏动来获取脉搏波信息[16]，受外部干扰较小。研究表明心血管病理累积过程中也会伴有基础生理因素和血液生化指标的改变，血液黏度与生理、血液生化之间状态变化规律对发病机制的研究具有重要意义[17-20]。临床上低切血液黏度表征血液在微血管中的流动状态，指脉采集于指尖，血液流动环境是微血管。指脉计算出的血液黏度与低切血液黏度之间的关系对无创检测血液黏度的可行性具有重要意义。

本研究利用指脉波形面积拟合微血管半径，通过泊肃叶定律公式计算无创的微血管血液黏度，分析微血管血液黏度计算值与全血黏度的相关性，结合血液黏度与基础生理因素、血液生化指标之间的状态变化规律，验证基于指脉的血液黏度无创检测的可行性。

1 研究方法

1.1 研究对象和仪器设备

以63例40～86岁的北京工业大学教师作为检测样本，其中男性30人，女性33人。采集信息包括四大类：基础生理因素，包括身高、体重、腰围、臀围、体表面积、收缩压、舒张压；血液生化指标，包括总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白(high density lipoprotein，HDL)、低密度脂蛋白(low density lipoprotein，LDL)；全血黏度，包括高切血黏液度、中切血黏液度、低切血液黏度；指尖光电容积脉搏波。

本研究利用AU640全自动生化分析仪(美国贝克曼库尔特有限公司)检测总胆固醇、甘油三酯、LDL、HDL浓度；利用LG-R-80系列血液黏度仪(北京中勤世帝科学仪器有限公司)检测切变率分别为200 s-1、50 s-1、1 s-1条件下的高切血液黏度、中切血液黏度、低切血液黏度。利用北京工业大学生物医学工程系自制的脉搏波无创检测仪采集指尖光电容积脉搏波，通过波形面积计算微血管血液黏度。

1.2 基于指尖光电容积脉搏波的血液黏度的计算

血液在微血管等值模型中的流动可近似为牛顿流体的泊肃叶流动，因此可根据泊肃叶定律公式进一步得到血液黏度值[21]，计算公式如下：

(1)

式中：r0为等值生理模型圆管半径；Δp为等值生理模型圆管两端压差；Q在水平均匀圆管中做层流流动时流体的体积流量；l为等值生理模型圆管的长度。

1.2.1 血液黏度计算公式

泊肃叶定律公式中的参数代表人体真实的血管值和血流量，与微血管等值模型有一定差异，因此依据脉搏波血流动力学理论将公式(1)中参数转换为易于测量的临床检测指标形式。

体积流量Q通过每分钟心输出量CO(cm3/s)计算得出：

Q=CO/60

(2)

基于脉搏波的心输出量计算公式[22]如下：

(3)

(4)

式中：PP为脉压差；R为无量纲量，用来修正心输出量；H为身高；A为年龄；K为光电容积脉搏波波形面积。

在微血管中等值生理模型中圆管两端压力差Δp用肱动脉脉压差表示。

圆管长度l可由平均血流速度um与血液平均滞留时间tm的乘积表示。tm为血流半更新率ALK的倒数：

l=umtm

(5)

tm=1/ALK

(6)

ALK=25.2×10-3×CO/BSA

(7)

BSA为人体体表面积，计算公式如下：

BSA=0.0061H+0.0128W-0.1529

(8)

式中：H为身高,cm；W为体重,kg。

经推导可得到含有临床可测生理参数的血液黏度计算公式：

(9)

式中：R0为微血管等值半径,mm。

1.2.2 微血管半径拟合

(10)

式中：μ′为低切血液黏度。

(11)

1.2.3 无创血液黏度计算公式

将公式(11)带入公式(9)便可得到基于脉搏波的微血管血液黏度值：

(12)

1.3 相关性分析

探究微血管血液黏度计算值与全血黏度之间的相关性，血液黏度与基础生理因素、血液生化指标之间的相关性。研究使用SPSS 26.0软件进行数据统计学分析，采用Pearson相关性分析来分析数据的相关性，P<0.05为具有相关性，具有统计学意义；采用多元回归分析进行数据的线性拟合。

2 结果

2.1 微血管血液黏度计算值与全血黏度的相关性

微血管血液黏度计算值与高切血液黏度、中切血液黏度、低切血液黏度相关性结果分别为0.125、0.145、0.292，分析结果表明微血管血液黏度计算值与低切血液黏度呈正相关(r=0.292,P<0.05)，如图1所示。

图1 微血管血液黏度计算值与低切血液黏度之间的相关性Figure 1 Correlation between the calculated values of microvascular blood viscosity and the whole bloodviscosity at low shear rate

2.1 血液黏度与基础生理因素的相关性分析

生理状态的不同会带来血液黏度变化，对血液黏度与基础生理因素之间进行相关性分析，探究血液黏度与基础生理因素之间的状态变化规律。分析结果表明体重、腰围、BSA与高切血液黏度、中切血液黏度、低切血液黏度、微血管血液黏度计算值都呈正相关，相关性结果见表1。对比微血管血液黏度计算值、全血黏度与基础生理因素的相关性结果，发现通过指脉计算出的微血管血液黏度符合低切血液黏度与基础生理因素之间的状态变化规律。

表1 血液黏度与基础生理因素的相关性Table 1 Correlation between blood viscosity and basic physiological factors

2.2 血液黏度与血液生化指标的相关性

血液中一些血液生化指标的改变会直接影响血液黏度，对血液黏度与血液生化指标进行相关性分析，探究血液黏度与血液生化指标之间的状态变化规律。分析结果表明总胆固醇与高切血液黏度、中切血液黏度、低切血液黏度、微血管血液黏度计算值呈正相关；HDL与低切血液黏度、微血管血液黏度呈负相关，相关性结果见表2。对比微血管血液黏度计算值、全血黏度与血液生化指标的相关性结果，发现通过指脉计算出的微血管血液黏度符合低切血液黏度与血液生化指标之间的状态变化规律。

表2 血液黏度与血液生化指标的相关性Table 2 Correlation between blood viscosity and blood biochemical indexes

3 讨论

本研究利用指脉波形面积拟合微血管半径，通过泊肃叶定律公式计算无创的微血管血液黏度，分析微血管血液黏度计算值与全血黏度相关性，结合血液黏度与基础生理因素、血液生化指标之间的状态变化规律，验证基于指脉的血液黏度无创检测的可行性。

研究通过对微血管血液黏度计算值与全血黏度进行相关性分析，结果发现微血管血液黏度与低切血液黏度呈正相关，指尖光电容积脉搏波采集于手指末端，血液流动环境是微血管，临床上低切血液黏度为低切变率下的全血血液黏度，主要表征血液在微血管的血液流动状态，基于指脉的微血管血液黏度为低切血液黏度无创检测提供了参考依据。

通过对血液黏度与基础生理因素、血液生化因素进行相关性分析，体重、腰围、BSA、总胆固醇与微血管血液黏度计算值、低切血液黏度呈正相关，HDL与微血管血液黏度计算值、低切血液黏度呈负相关，说明通过指脉无创检测出来的血液黏度是符合有创检测出来的低切血液黏度变化规律的。体重和腰围是衡量身体是否肥胖的重要参数，BSA是综合体重和身高两种因素的参数，体重和腰围超出正常范围时，病人多诊断为肥胖，肥胖本身与红细胞聚集有关[23]，红细胞聚集性增加致使血液黏度升高。孙伟光等[24]研究发现，肥胖人群与正常人群的甘油三酯和HDL存在显著性差异，总胆固醇与肥胖也有一定的关联。沉淀于血管壁的胆固醇和甘油三酯导致血管壁增厚，从而造成血管弹性变差、血流灌注不足，此时人体通过红细胞代偿性增生来满足身体供氧需求，致使血细胞压积增高，同时血脂过高还可引发血管内皮损伤[25]，激发凝血系统使血液处于高凝状态，致使血液黏度升高。

4 结论

本研究通过微血管血液黏度与全血黏度之间的相关性结合血液黏度与基础生理因素、血液生化指标之间的变化规律两方面，得出以下结论：基于指脉无创检测出来的微血管血液黏度与有创检测出来的低切血液黏度呈正相关，并且微血管血液黏度符合低切血液黏度的状态变化规律，基于指脉的微血管血液黏度对血液黏度的无创检测具有一定的可行性。本研究由于检测条件有限无法提前通知患病者禁用药物，排除了有相关病史的受试者，故纳入人数有限，拟在后续研究中扩大被测者人群进行分析，进行更加全面深入的探究。