本文通過研究血管反應性測試中手指溫度變化與血管功能之間的關系，提出一種新的血管功能無創檢測方法，為心血管疾病的早期診斷和防治提供依據。課題組定制血流阻斷、溫度、血氧等模塊搭建數據采集系統，并利用Labview開發數據采集軟件。首先，選擇健康受試者24例（A組，男10例，女14例），平均年齡（44.6±9.0） 歲。心血管疾病患者33例（B組，男23例，女10例），平均年齡（57.2±9.9） 歲。記錄受試者阻斷側指端溫度、脈搏、血氧飽和度及阻斷壓力等信號，同時測量受試者常規生理參數。運用時域分析方法，提取指端溫度信號參數分別為：初始溫度（Ti）、溫度回彈值（TR）、溫度回到初始值的時間（RIt）等12個溫度相關的參數。同時結合測量的身體質量指數(BMI)、收縮壓（SPB）、舒張壓（DBP）等常規生理參數進行統計分析，發現共有8個參數在兩組人群中差異具有統計學意義。在此基礎上，建立了血管功能判別函數。研究結果顯示，肱動脈阻斷再開放過程中指端溫度變化與血管功能密切相關。通過研究結果的展示，期望本文結果可為血管功能早期檢測奠定基礎。
引用本文： 董晴, 李霞, 萬云高, 呂高泉, 王欣欣, 張寬. 基于指溫變化的血管功能無創檢測方法的初步研究. 生物醫學工程學雜志, 2016, 33(): 144-148. doi: 10.7507/1001-515.20160026 復制
引言
心血管疾病嚴重威脅人類健康。據世界衛生組織調查，全球約有三分之一的人死于心血管疾病，心血管疾病的病死率、致殘率已躍居各種疾病的首位，且發病率逐年提高，發病年齡也呈下降趨勢[1]。近年來大量研究表明早期的心血管疾病患者盡管還沒有表現出自覺癥狀，但血壓、血流、血管阻力、血管彈性和血液粘性等一系列參數較之正常人體已經開始發生變化。血管的功能、結構異常是各種心血管疾病發生的共同基礎[2]。如果能及時檢查出這些血流參數的變化，就可能在還沒有癥狀的前提下預判出心血管疾病的潛在威脅，為心血管疾病的早期發現、預防和治療提供依據。
手指溫度監測技術(Digital thermal monitoring,DTM)利用組織溫度直接受血流影響的特性，通過監測指尖溫度在血管響應性測試過程中的變化，達到間接監測血管響應性的目的，目前已經成為血管功能無創檢測的研究熱點之一[3]。該方法主要利用熱電偶檢測指端溫度在肱動脈閉塞再開放過程中手指溫度的變化，以間接反映血管的功能狀況。近年來，研究者們已開展了多項相關研究，例如：Dhindsa等[4]從溫度波形圖中提取了起始溫度(start temperature，Tstart)、最低溫度(minimum temperature,Tmin)、最高溫度(maximun temperature,Tmax)、溫度回彈值(temperature rebound，TR)以及最高溫度與最低溫度的差(temperature factor,TF=Tstart-Tmin )共計5個參數對溫度波形進行了初步分析。
目前基于手指溫度監測技術的血管功能檢測方法仍處于研究階段，尚未研制出為臨床所接受和認可的檢測儀器和方法。本文通過搭建DTM數據采集系統并進行臨床數據采集，嘗試利用時域分析法對手指溫度數據進行深入挖掘，初步建立基于溫度參數的血管功能無創檢測方法。
1 系統設計
1.1 硬件系統搭建
課題組定制了溫度、血氧脈搏波和血流阻斷模塊，利用RS232串口連接到USB2.0轉串口卡上，通過USB與PC機連接。硬件模塊結構如圖1所示。
圖1
硬件模塊結構圖
Figure1.
Structure diagram of hardware module
1.2 軟件系統開發
采用LabView 2011(2011，NI)編寫數據采集軟件。根據模塊的通訊協議，建立軟硬件之間的聯系，實現數據的采集、顯示、保存以及指令的發送。該軟件系統可以自動判斷模塊的連接狀態，操作者可以輸入受試者的個人信息，自由設置阻斷壓力和阻斷時間。搭建的采集系統，可以實時采集受試者的手指溫度、血氧飽和度、心率以及袖帶壓力等信號值并能實時顯示采集手指溫度、血氧、脈搏波和阻斷壓的波形圖形。DTM采集系統結構框圖如圖2所示。
圖2
DTM采集系統結構框圖
Figure2.
Structure diagram for datum capture system of DTM
2 臨床試驗
2.1 臨床資料
選擇健康受試者24例，其中男10例，女14例，年齡(44.6±9.0)歲，設為A組。心血管疾病患者33例，其中男23例，女10例，年齡(57.2±9.9)歲，設為B組。其中健康組(A組)：主要為體檢結果健康的首都醫科大學學生、老師及其他外部人員。心血管疾病患者組(B組)：主要為宣武醫院心臟內科確診的心腦血管疾病患者。受試者均對本試驗知情并同意測試。
采集前3 d，受試者不能吸煙、喝酒、飲用咖啡，試驗前3小時內無大運動量運動或重體力勞動，心血管疾病患者在測試前至少停藥1 d。
2.2 試驗方法
2.2.1 儀器設備
(1)課題組自行開發的DTM數據采集儀器。
(2)其他檢測儀器：HC2180指夾式無創血流參數檢測儀；水銀血壓計；非接觸式電子體溫計；人體秤；卷尺。
2.2.2 預實驗
預實驗主要對試驗環境、試驗方案進行確定。手指溫度不但和血流量傳導熱量有關，而且與其所處環境的溫度和通風狀況有關，血液向手指傳遞熱能量時，如果室溫過高會造成更多的熱量損失在周圍環境中[5-6]。課題組通過預實驗確定較理想的試驗條件為：室溫23～24 ℃，相對濕度40%～60%，保證周圍環境通風性良好。從而確定整個試驗過程在相對穩定的環境進行。
另外，經過預實驗確定阻斷前后采集數據時間約為5 min，阻斷壓為受試者本人收縮壓加50 mm Hg，阻斷時間為2 min。
2.2.3 臨床試驗
步驟如下：①控制試驗環境符合要求；②受試者填寫調查問卷；③受試者情緒穩定10 min后，測量并記錄血壓、身高、體重、體溫、腰圍等，靜息2 min后，運用HC2180指夾式無創血流參數檢測儀，測量心輸出量；④受試者靜息5 min后進行DTM試驗。將阻斷袖帶固定于受試者左上臂。打開數據采集軟件，輸入阻斷壓力和阻斷時間，采集數據5 min，然后袖帶自動加壓并保持阻斷2 min，阻斷結束后自動放氣，保持記錄數據5 min；⑤試驗結束。
3 結果及分析
3.1 受試者生理指標
受試者基本信息主要包括性別和年齡，常規生理指標主要包括：人體質量指數(body mass index，BMI)、體溫(temperature，T)、收縮壓(systolic blood pressure，SBP)、舒張壓(diastolic blood pressure，DBP)、脈壓差(difference of blood pressure，DP)、心率(heart rate，HR)、心輸出量(cardiac output，CO)等，如表1所示。
表1
受試者信息及生理指標
Table1.
Information and physiological indexes of the subjects
3.2 參數提取
首先，利用Matlab(2011b,MathWorks)對溫度信號進行低通濾波，然后利用時域分析方法在溫度信號中進行參數提取，共提取初始溫度(initial temperature，Ti)、阻斷階段溫度下降的范圍(temperature scope of dropping to minimum during occlusion，Ts1)、阻斷結束溫度下降范圍(temperature scope of dropping to minimum during end occlusion，Ts2)、阻斷結束到溫度最低點的時間(the time of lowest temperature endtime occusion，Tlt)、溫度回到初始溫度的時間(the time of the temperature recovering to initial status,RIt)、最高溫度與最低溫度的差(the maximum to minimum temperature difference，Dmm)、最低溫度到最高溫度的時間(The maximum to minimum temperature of the time，Tmm)、TR、溫度回升階段一階導數最大值(first derivative maximum of the temperature rebound，Dmax)、達到Dmax的時間(time of arriving at Dmax，TDmax)、溫度下降斜率(temperature drop slope，Slope1)、溫度回升斜率(temperature rebound slope，Slope2)。共計12個手指溫度波形指標。
3.3 統計分析
采用SPSS 19.0軟件進行統計分析，數據均采用均數±標準差表示。先對A組和B組的所有生理指標及波形指標進行正態分布和方差齊性檢驗，對符合條件的進行兩組獨立樣本t檢驗，將不滿足正態分布和方差齊次性的參數進行秩和檢驗(Mann-Whitney U)，判斷兩組獨立樣本是否有相同的分布，P＜0.05為差異有統計學意義。
對A組和B組符合正態性分布和方差齊性的參數進行兩組獨立樣本t檢驗，如表2所示：
表2
兩組獨立樣本t檢驗結果
Table2.
t test analysis results of independent-samples in the two groups
A組和B組的指標不滿足正態分布和方差齊次性的參數進行秩和檢驗。如表3所示：
表3
秩和檢驗結果
Table3.
Mann-Whitney U analysis results
對以上提取的參數及生理指標進行統計分析，發現其中8個參數其差異具有統計學意義，分別為 Dmm、Tmm、Ts2、BMI 、DBP、DP、SBP和CO。將這8個指標作為統計量進行Fisher判別，建立判別方程。判別分析使用步進方式輸入變量，直到分類正確率達到最大。最終篩選出3個參數(Dmm，BMI，SBP)建立了Fisher分類判別函數，設A組的判別函數為(function1，F1)，B組的判別函數為(function2，F2)，Y值為判定該數據是否可以被本組接受：
F1=0.907Dmm+1.975×BMI+0.546×SBP-54.994
F2=-0.734Dmm+2.245×BMI+0.608×SBP-17.17
Y=F1/F2
依次將受試者的Dmm，BMI，SBP數值代入方程中，計算得到的F1、F2的值，并計算Y的值。若Y＞1(即F1＞F2)，則該樣本屬于A組；若Y＜1(即F1＜F2)，則該樣本屬于B組。依次將數據帶入F1、F2的判別函數，通過比較分析得出A、B組的分類情況。將計算后的分類后結果與實際分組進行比較。分析結果表明DTM檢測法在判定A組準確率為91.7 %，判定B組準確率為72.7 %，說明該判別函數對區分健康人群和心血管疾病患者有一定的參考價值。
4 討論
心血管疾病是人體的循環系統疾病。其主要特點是：患者還沒有自覺癥狀時，其心血管的結構和功能已經開始發生改變。心血管疾病一旦發病即使治療也不可逆轉，無疑會給患者帶來極大的生理和精神痛苦。當今心血管疾病領域的工作重點已逐漸轉移至預防和病變早期干預。
本研究基于DTM原理，開發了相應的數據采集系統，并進行了臨床試驗，采集了健康者和心血管疾病患者在肱動脈阻斷再開放過程中的手指溫度、血氧等生理信號，并從溫度信號中提取了多個時域參數，結合常規生理指標進行統計分析，發現兩組人群差異有統計學意義的溫度信號時域參數有3個：Dmm、Tmm 、Ts2，常規生理指標有5個：BMI、DBP、DP、SBP和 CO。研究結果表明，基于上述8個參數建立的判別函數可較為有效地區分健康人群和心血管疾病患者。
目前，TR值是DTM研究中標示血管功能的一個重要參數，Gul等[7]研究指出患者的TR值小于健康人的TR值。Ahmadi等[8]對129名心血管疾病患者，其中男88例，女41例，年齡(63.0±9)歲，進行DTM檢測,對TR值進行統計分析后發現差異具有統計學意義。雖然現階段其他研究均表明TR值是判定心血管疾病的重要參數，然而本研究結果卻發現，兩組人群的TR值差異不具有統計學意義，測試過程中部分健康者的TR為負值，有些心血管疾病患者的TR值反而是正值，因此TR值是否能夠作為區分健康與疾病的確定指標尚有待進一步研究。
本研究還發現，在對左上肢肱動脈阻斷結束釋放時，阻斷結束點(the temperature of the end occlusion,Te)并不是DTM過程中的溫度最低點。溫度并沒有回升而是繼續下降到溫度最低點(the minimum temperature of the time,Tmin)這一過程中 Ts2(Ts2=Te-Tmin)差異具有統計學意義，這可能與血管閉塞再灌注過程中的血流慣性有關。
本研究建立的血管功能判別函數，其判別健康人A組準確率91.7%，患者B組準確率72.7%，可以較為有效地對健康人和心血管疾病患者進行區分，初步驗證了DTM數據采集系統及方法的準確性和有效性。
本文研究結果說明，通過筆者自行搭建的手指溫度檢測系統，可有效地記錄受試者左上肢肱動脈，在血管阻塞再放開過程中手指溫度的數據。通過分析此過程中手指溫度的參數，發現其結果與受試者的血管功能狀況存在著一定相關性。由于試驗的樣本量較少，能否用于早期診斷心血管疾病還有待進一步研究。
引言
心血管疾病嚴重威脅人類健康。據世界衛生組織調查，全球約有三分之一的人死于心血管疾病，心血管疾病的病死率、致殘率已躍居各種疾病的首位，且發病率逐年提高，發病年齡也呈下降趨勢[1]。近年來大量研究表明早期的心血管疾病患者盡管還沒有表現出自覺癥狀，但血壓、血流、血管阻力、血管彈性和血液粘性等一系列參數較之正常人體已經開始發生變化。血管的功能、結構異常是各種心血管疾病發生的共同基礎[2]。如果能及時檢查出這些血流參數的變化，就可能在還沒有癥狀的前提下預判出心血管疾病的潛在威脅，為心血管疾病的早期發現、預防和治療提供依據。
手指溫度監測技術(Digital thermal monitoring,DTM)利用組織溫度直接受血流影響的特性，通過監測指尖溫度在血管響應性測試過程中的變化，達到間接監測血管響應性的目的，目前已經成為血管功能無創檢測的研究熱點之一[3]。該方法主要利用熱電偶檢測指端溫度在肱動脈閉塞再開放過程中手指溫度的變化，以間接反映血管的功能狀況。近年來，研究者們已開展了多項相關研究，例如：Dhindsa等[4]從溫度波形圖中提取了起始溫度(start temperature，Tstart)、最低溫度(minimum temperature,Tmin)、最高溫度(maximun temperature,Tmax)、溫度回彈值(temperature rebound，TR)以及最高溫度與最低溫度的差(temperature factor,TF=Tstart-Tmin )共計5個參數對溫度波形進行了初步分析。
目前基于手指溫度監測技術的血管功能檢測方法仍處于研究階段，尚未研制出為臨床所接受和認可的檢測儀器和方法。本文通過搭建DTM數據采集系統并進行臨床數據采集，嘗試利用時域分析法對手指溫度數據進行深入挖掘，初步建立基于溫度參數的血管功能無創檢測方法。
1 系統設計
1.1 硬件系統搭建
課題組定制了溫度、血氧脈搏波和血流阻斷模塊，利用RS232串口連接到USB2.0轉串口卡上，通過USB與PC機連接。硬件模塊結構如圖1所示。
圖1
硬件模塊結構圖
Figure1.
Structure diagram of hardware module
1.2 軟件系統開發
采用LabView 2011(2011，NI)編寫數據采集軟件。根據模塊的通訊協議，建立軟硬件之間的聯系，實現數據的采集、顯示、保存以及指令的發送。該軟件系統可以自動判斷模塊的連接狀態，操作者可以輸入受試者的個人信息，自由設置阻斷壓力和阻斷時間。搭建的采集系統，可以實時采集受試者的手指溫度、血氧飽和度、心率以及袖帶壓力等信號值并能實時顯示采集手指溫度、血氧、脈搏波和阻斷壓的波形圖形。DTM采集系統結構框圖如圖2所示。
圖2
DTM采集系統結構框圖
Figure2.
Structure diagram for datum capture system of DTM
2 臨床試驗
2.1 臨床資料
選擇健康受試者24例，其中男10例，女14例，年齡(44.6±9.0)歲，設為A組。心血管疾病患者33例，其中男23例，女10例，年齡(57.2±9.9)歲，設為B組。其中健康組(A組)：主要為體檢結果健康的首都醫科大學學生、老師及其他外部人員。心血管疾病患者組(B組)：主要為宣武醫院心臟內科確診的心腦血管疾病患者。受試者均對本試驗知情并同意測試。
采集前3 d，受試者不能吸煙、喝酒、飲用咖啡，試驗前3小時內無大運動量運動或重體力勞動，心血管疾病患者在測試前至少停藥1 d。
2.2 試驗方法
2.2.1 儀器設備
(1)課題組自行開發的DTM數據采集儀器。
(2)其他檢測儀器：HC2180指夾式無創血流參數檢測儀；水銀血壓計；非接觸式電子體溫計；人體秤；卷尺。
2.2.2 預實驗
預實驗主要對試驗環境、試驗方案進行確定。手指溫度不但和血流量傳導熱量有關，而且與其所處環境的溫度和通風狀況有關，血液向手指傳遞熱能量時，如果室溫過高會造成更多的熱量損失在周圍環境中[5-6]。課題組通過預實驗確定較理想的試驗條件為：室溫23～24 ℃，相對濕度40%～60%，保證周圍環境通風性良好。從而確定整個試驗過程在相對穩定的環境進行。
另外，經過預實驗確定阻斷前后采集數據時間約為5 min，阻斷壓為受試者本人收縮壓加50 mm Hg，阻斷時間為2 min。
2.2.3 臨床試驗
步驟如下：①控制試驗環境符合要求；②受試者填寫調查問卷；③受試者情緒穩定10 min后，測量并記錄血壓、身高、體重、體溫、腰圍等，靜息2 min后，運用HC2180指夾式無創血流參數檢測儀，測量心輸出量；④受試者靜息5 min后進行DTM試驗。將阻斷袖帶固定于受試者左上臂。打開數據采集軟件，輸入阻斷壓力和阻斷時間，采集數據5 min，然后袖帶自動加壓并保持阻斷2 min，阻斷結束后自動放氣，保持記錄數據5 min；⑤試驗結束。
3 結果及分析
3.1 受試者生理指標
受試者基本信息主要包括性別和年齡，常規生理指標主要包括：人體質量指數(body mass index，BMI)、體溫(temperature，T)、收縮壓(systolic blood pressure，SBP)、舒張壓(diastolic blood pressure，DBP)、脈壓差(difference of blood pressure，DP)、心率(heart rate，HR)、心輸出量(cardiac output，CO)等，如表1所示。
表1
受試者信息及生理指標
Table1.
Information and physiological indexes of the subjects
3.2 參數提取
首先，利用Matlab(2011b,MathWorks)對溫度信號進行低通濾波，然后利用時域分析方法在溫度信號中進行參數提取，共提取初始溫度(initial temperature，Ti)、阻斷階段溫度下降的范圍(temperature scope of dropping to minimum during occlusion，Ts1)、阻斷結束溫度下降范圍(temperature scope of dropping to minimum during end occlusion，Ts2)、阻斷結束到溫度最低點的時間(the time of lowest temperature endtime occusion，Tlt)、溫度回到初始溫度的時間(the time of the temperature recovering to initial status,RIt)、最高溫度與最低溫度的差(the maximum to minimum temperature difference，Dmm)、最低溫度到最高溫度的時間(The maximum to minimum temperature of the time，Tmm)、TR、溫度回升階段一階導數最大值(first derivative maximum of the temperature rebound，Dmax)、達到Dmax的時間(time of arriving at Dmax，TDmax)、溫度下降斜率(temperature drop slope，Slope1)、溫度回升斜率(temperature rebound slope，Slope2)。共計12個手指溫度波形指標。
3.3 統計分析
采用SPSS 19.0軟件進行統計分析，數據均采用均數±標準差表示。先對A組和B組的所有生理指標及波形指標進行正態分布和方差齊性檢驗，對符合條件的進行兩組獨立樣本t檢驗，將不滿足正態分布和方差齊次性的參數進行秩和檢驗(Mann-Whitney U)，判斷兩組獨立樣本是否有相同的分布，P＜0.05為差異有統計學意義。
對A組和B組符合正態性分布和方差齊性的參數進行兩組獨立樣本t檢驗，如表2所示：
表2
兩組獨立樣本t檢驗結果
Table2.
t test analysis results of independent-samples in the two groups
A組和B組的指標不滿足正態分布和方差齊次性的參數進行秩和檢驗。如表3所示：
表3
秩和檢驗結果
Table3.
Mann-Whitney U analysis results
對以上提取的參數及生理指標進行統計分析，發現其中8個參數其差異具有統計學意義，分別為 Dmm、Tmm、Ts2、BMI 、DBP、DP、SBP和CO。將這8個指標作為統計量進行Fisher判別，建立判別方程。判別分析使用步進方式輸入變量，直到分類正確率達到最大。最終篩選出3個參數(Dmm，BMI，SBP)建立了Fisher分類判別函數，設A組的判別函數為(function1，F1)，B組的判別函數為(function2，F2)，Y值為判定該數據是否可以被本組接受：
F1=0.907Dmm+1.975×BMI+0.546×SBP-54.994
F2=-0.734Dmm+2.245×BMI+0.608×SBP-17.17
Y=F1/F2
依次將受試者的Dmm，BMI，SBP數值代入方程中，計算得到的F1、F2的值，并計算Y的值。若Y＞1(即F1＞F2)，則該樣本屬于A組；若Y＜1(即F1＜F2)，則該樣本屬于B組。依次將數據帶入F1、F2的判別函數，通過比較分析得出A、B組的分類情況。將計算后的分類后結果與實際分組進行比較。分析結果表明DTM檢測法在判定A組準確率為91.7 %，判定B組準確率為72.7 %，說明該判別函數對區分健康人群和心血管疾病患者有一定的參考價值。
4 討論
心血管疾病是人體的循環系統疾病。其主要特點是：患者還沒有自覺癥狀時，其心血管的結構和功能已經開始發生改變。心血管疾病一旦發病即使治療也不可逆轉，無疑會給患者帶來極大的生理和精神痛苦。當今心血管疾病領域的工作重點已逐漸轉移至預防和病變早期干預。
本研究基于DTM原理，開發了相應的數據采集系統，并進行了臨床試驗，采集了健康者和心血管疾病患者在肱動脈阻斷再開放過程中的手指溫度、血氧等生理信號，并從溫度信號中提取了多個時域參數，結合常規生理指標進行統計分析，發現兩組人群差異有統計學意義的溫度信號時域參數有3個：Dmm、Tmm 、Ts2，常規生理指標有5個：BMI、DBP、DP、SBP和 CO。研究結果表明，基于上述8個參數建立的判別函數可較為有效地區分健康人群和心血管疾病患者。
目前，TR值是DTM研究中標示血管功能的一個重要參數，Gul等[7]研究指出患者的TR值小于健康人的TR值。Ahmadi等[8]對129名心血管疾病患者，其中男88例，女41例，年齡(63.0±9)歲，進行DTM檢測,對TR值進行統計分析后發現差異具有統計學意義。雖然現階段其他研究均表明TR值是判定心血管疾病的重要參數，然而本研究結果卻發現，兩組人群的TR值差異不具有統計學意義，測試過程中部分健康者的TR為負值，有些心血管疾病患者的TR值反而是正值，因此TR值是否能夠作為區分健康與疾病的確定指標尚有待進一步研究。
本研究還發現，在對左上肢肱動脈阻斷結束釋放時，阻斷結束點(the temperature of the end occlusion,Te)并不是DTM過程中的溫度最低點。溫度并沒有回升而是繼續下降到溫度最低點(the minimum temperature of the time,Tmin)這一過程中 Ts2(Ts2=Te-Tmin)差異具有統計學意義，這可能與血管閉塞再灌注過程中的血流慣性有關。
本研究建立的血管功能判別函數，其判別健康人A組準確率91.7%，患者B組準確率72.7%，可以較為有效地對健康人和心血管疾病患者進行區分，初步驗證了DTM數據采集系統及方法的準確性和有效性。
本文研究結果說明，通過筆者自行搭建的手指溫度檢測系統，可有效地記錄受試者左上肢肱動脈，在血管阻塞再放開過程中手指溫度的數據。通過分析此過程中手指溫度的參數，發現其結果與受試者的血管功能狀況存在著一定相關性。由于試驗的樣本量較少，能否用于早期診斷心血管疾病還有待進一步研究。
