基于线性时不变系统的家庭冠心病仿真预测模型研究

Cronary Heart Disease (CHD), also called Cronary Artery Disease, is often caused by atherosclerosis, which has been regardered as "First Killer" and one of the most important preventive dieseases of WHO and all over the world. Research on efficient non-clinical defense methods are becoming the best hot issues. Traditional CHD prediction methods and models are basically less timely, inprecise, non-pervaisve and not fit for long-time family use.This proposal introduces a grey-box based CHD modele with a unique informatics perspective, which employs linear time invariant system (LTI) and aims at family use. The model structure is setup based on concluding the traditional varisous CHD risk factors and is identified via the method of discrete approximation. The model is verified through combined computer simulation and clinical testing. The simulation takes both continuous and discrete formulations and interacts with clinical experiments,which can finally promote the original model results.In the end, the model will also be simplified by model order reduction, which is specially considered for applicable family use.The research will keep close connections between computer simulation/prediction and clinical verification, which guarantees the real authority of the model and prepares for other related application research of China.

冠心病，即冠状动脉粥样硬化心脏病，已经成为"第一杀手"，是世界卫生组织和各国重点防治的疾病之一，行之有效的院外非临床预测、预防措施是目前的研究热点。传统的冠心病预测方法和模型基本都存在预测时效性差、精度低、普适性弱、不适合家庭个人长期监测预防使用的缺点。本项目从信息技术角度出发，以家庭冠心病预测为目标，提出基于灰箱方法的线性时不变系统冠心病模型，拟通过归纳冠心病各种风险因子在发病过程中的作用和内在的关联特征建立模型结构，通过基于离散化近似模型的系统辨识确定模型，结合有效的连续、离散模型计算机仿真算法，对比临床检验结果对模型进行修正迭代，在模型基本完善的基础上再施以模型降阶处理，以期简化模型状态空间，增加家庭使用的实时性和简便性。本项目将模型的计算机仿真预测和冠心病临床实验紧密结合互动，确保最终模型的临床权威性，为国家相关应用研究打下理论基础。

冠心病，即冠状动脉粥样硬化心脏病，已经成为人类健康“第一杀手”。传统的冠心病评估预测方法和模型存在时效性差、精度低、普适性弱、不适合长期监测预防使用的缺点。本项目从系统建模角度出发，提出基于线性时不变系统冠心病模型，通过归纳冠心病各种风险因子在发病过程中的作用和内在的关联特征建立模型结构，通过基于离散化近似模型的系统辨识确定模型，对比临床检验结果对模型进行修正迭代，对来自合作单位阜外心血管病医院的已知样本的临床黄金标准SYNTAX评分比较，精确度（准确率）达到95%以上。未来，还需要继续扩大建模样本数量和覆盖性，以提高对随机新样本的预测精度。. 同时，本项目基于对心血管系统的深入研究和测量，发现了一项新的心血管系统指标：sVRI（压力引入的血管响应指数），可以很好地反映由于交感神经引起的周围血管收缩状态，在排除用户心理压力（Stress）或者认知负载（Cognitive load）的影响的情况下（如血压检测时让患者保持安静状态），具备评价心血管健康指数的潜力（未来进一步验证）。该研究成果发表到人机交互领域的顶级国际会议CHI 2015 (CCF A 类），并获得了Best Honorable Mention Award （唯一大陆获奖学者），reviewer和参会者均认为该指标的可穿戴和普适应用潜力巨大。. 本项目共发表论文10篇，其中SCI索引4篇，EI索引4篇。项目申请发明专利1项、软著2项，作为“普适计算软硬件关键技术与应用”项目的重要的技术和应用组成部分，获得2015年国家科技进步奖二等奖（第四完成人）。