【技术实现步骤摘要】
模拟失重条件下脑血管血流的仿真模型
本专利技术属于生理信号仿真
，特别涉及一种模拟失重条件下脑血管血流的仿真模型。
技术介绍
生理信号仿真技术，是指基于生理信号产生及传播机理的简化和假设，建立可描述生理信号产生及传播的数学表达，并获得正定的，具有生理意义的解。该技术可为研究分析生理信号提供技术平台，并在此平台上开展各种仿真实验，用于研究真实系统的特性。目前这种方法已应用于众多领域，表现出其它实验方法无法比拟的优越性，如不受时空限制，对系统反应进行预测；参数选择及控制非常灵活，可实现极端条件下的仿真实验；可为系统预研提供基础，大大节省研究经费以及缩短实验周期等。人体循环系统是一个相当复杂的非线性连续动态系统，对它进行定量研究具有较大难度。另一方面，大量的生理信号测量实验不能在人体上直接进行，因此对其进行仿真研究是更为可行，且被普遍接受的研究方法。血液在人体循环系统中的流动规律遵循流体力学的一般规律，这为建立循环系统的仿真模型提供了基础。基于对人体体循环生理及病理的认识，目前已建立起体循环血液流动的多种数学...
【技术保护点】
1.模拟失重条件下脑血管血流的仿真模型，其特征在于，包括主动脉管、头臂动脉管、颈动脉管、锁骨下动脉管、椎动脉管、颈内动脉管、颈外动脉管、基底动脉管、大脑中动脉管、大脑前动脉管、大脑后动脉管、前交通动脉管和后交通动脉管；/n主动脉管、头臂动脉管和锁骨下动脉管构成体循环动脉网络，体循环动脉网络的末端，包含降主动脉下游、锁骨下动脉下游和颈外动脉下游；血流从该体循环动脉网络流入颈动脉管和椎动脉管，随后流入由颈内动脉管、颈外动脉管、基底动脉管、大脑中动脉管、大脑前动脉管、大脑后动脉管、前交通动脉管和后交通动脉管构成的脑循环动脉网络；脑循环动脉网络的末端，包含大脑中动脉下游、大脑前动脉...
【技术特征摘要】
1.模拟失重条件下脑血管血流的仿真模型，其特征在于，包括主动脉管、头臂动脉管、颈动脉管、锁骨下动脉管、椎动脉管、颈内动脉管、颈外动脉管、基底动脉管、大脑中动脉管、大脑前动脉管、大脑后动脉管、前交通动脉管和后交通动脉管；
主动脉管、头臂动脉管和锁骨下动脉管构成体循环动脉网络，体循环动脉网络的末端，包含降主动脉下游、锁骨下动脉下游和颈外动脉下游；血流从该体循环动脉网络流入颈动脉管和椎动脉管，随后流入由颈内动脉管、颈外动脉管、基底动脉管、大脑中动脉管、大脑前动脉管、大脑后动脉管、前交通动脉管和后交通动脉管构成的脑循环动脉网络；脑循环动脉网络的末端，包含大脑中动脉下游、大脑前动脉下游和大脑后动脉下游；
所述动脉模型中，每个动脉管都由若干单元组成，每一个单元均采用薄壁直血管；血管中的血流均为轴对称层流；每一个单元均采用集中参数的电路等效模型来模拟，电路等效模型包含串联的一个电阻、一个电感及一个电容，来模拟血流阻力、血流惯性和液容；
每一单元的电路结构相似，但参数不同，参数由血管半径、血管长度、管壁厚度、管壁弹性、血液密度和血液粘度计算所得；
在主动脉管、头臂动脉管、颈动脉管、锁骨下动脉管、椎动脉管、颈内动脉管、颈外动脉管和基底动脉管中，当血流在上述动脉管中流动时，由重力作用产生血压的下降或上升；血压下降或上升，取决于血流在上述动脉管中的流动方向是向下或向上；
血压上升或下降的幅度分别与动脉管长度，以及动脉管走形与重力方向夹角的余弦值成正比；即血压变化量PG表达式如下：
PG＝ρglcosθ
ρ表示血液密度，g表示重力加速度，l表示动脉管长度，θ表示动脉管走形与重力方向的夹角；
针对站立体位，脑部位于心脏的上方，血流克服重力被输送至脑部时，血压发生下降，表现为站立体位时的脑灌注压低于平卧位时的脑灌注压，脑血流量因而减小，当脑血流量小于标准值时，脑循环动脉网络的末端外周血管扩张，增大液容，减小脑血流的液阻；
失重条件下，因重力导致的血压下降会完全消失，即表现为失重时的脑灌注压高于正常重力作用时的脑灌注压，脑血流量因而增加；当脑血流量大于标准值时，脑循环动脉网络的末端外周血管通过收缩减小液容，增大脑血流的液阻，从而维持脑血流的稳定。
2.如权利要求1所述的模拟失重条件下脑血管血流的仿真模型，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张弛，李德玉，郭一菲，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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