冠心病合并慢性心力衰竭患者心功能狀態與脈圖時域特征的關聯研究＊

劉 璐，張春柯，陳 瑞，王憶勤，燕海霞，郭 睿＊＊

（1. 上海中醫藥大學基礎醫學院上海市健康辨識與評估重點實驗室 上海 201203 2. 甘州區人民醫院 張掖734000）

慢性心力衰竭[1]是多種病因所致心臟疾病的終末階段，是心臟結構或功能性疾病損傷心室充盈和（或）射血能力，而造成心排血量不能滿足機體組織代謝需要的一種復雜臨床綜合征。幾乎所有的心血管疾病最終都會導致心力衰竭的發生，且冠心病是其主要病因之一，有報道指出[2]冠心病合并心力衰竭者在慢性心力衰竭患者中占23%-73%，經冠脈造影證實為冠心病的約占心力衰竭患者的50%。心衰發生有明確的危險因素，有心臟結構改變的必要條件，在出現左心室功能異常或心衰癥狀之前進行干預，可以顯著降低50%-60%高危人群的心衰發病率和死亡率。慢性心力衰竭可以根據其發生、發展的過程分級，臨床評估慢性心力衰竭者心功能情況較常使用的是心功能分級（NYHA）,其依據患者的活動程度對心功能的受損狀態進行評估，有助于患者病情輕淺程度的判斷及治療方案的選擇。

脈診是中醫臨床極具特色的診法之一，中醫認為，氣、血是形成脈象的物質基礎，心、脈是產生脈象的主要臟器，也是產生脈搏的動力來源，脈象直接反映了心臟和脈道的功能狀態，通過觀察脈象變化可以獲得心臟功能狀態。隨著科學技術的發展，脈診客觀化研究為深入探索脈診的臨床價值提供了手段。本課題組一直從事脈診儀器的研發，在脈象采集與分析方面積累一定的經驗，并已在冠心病的研究中得到應用。 本實驗是以冠心病合并慢性心力衰竭患者為研究對象,通過比較與分析不同程度心功能異常患者的脈圖特征參數，探討脈圖特征輔助診斷冠心病患者心功能異常狀態的意義。

表1 紐約心功能分級[1]

1 資料與方法

1.1 數據資料

本實驗研究對象來源于2017 年9-2019 年9 月上海中醫藥大學附屬曙光東院、上海市中醫醫院、上海市中西醫結合醫院的心內科冠心病患者共193 例，記錄研究對象的基本信息、病例資料、問診信息等。全部資料的獲取均經患者本人知情同意，并對患者的個人信息嚴格保密，資料均用于本次醫學研究。本研究經本校倫理委員會審查批準。

1.2 診斷標準

①冠心病診斷參照國際心臟病學會（ISFC）、世界衛生組織（WHO）臨床命名標準化聯合專題組報告《缺血性心臟病的命名及診斷標準》[3]。②慢性心衰診斷標準依據中國慢性心力衰竭診斷治療指南；心功能分級（NYHA）參照美國紐約心臟病學會據患者自覺癥狀的分級[1]。

1.3 納入標準

①患者均符合冠心病合并慢性心衰的診斷標準；②無其他嚴重臟器功能衰竭患者；③既往無精神疾病者；④患者可以配合研究者完成中醫問診信息及脈象樣本的完整采集；

1.4 排除標準

①由肺源性心臟病、擴張型心肌病、風濕性心臟病、先天性心臟病等其他心臟疾病所致心力衰竭的患者；②合并有重度心律失常，肝、腎、造血系統等嚴重原發性疾病，精神病患者。

1.5 脈象采集

本實驗采用ZBOX-I 型脈象儀采集脈象信息，該型號脈象儀可進行智能采集，實驗操作者根據實時顯示波形調節壓力，采集最佳脈圖，并對人體脈象進行自動化智能分析，得出客觀脈圖參數如時域參數，現已廣泛應用于臨床研究中[4-6]。

圖1 脈圖的幅值和時值

采集患者脈象樣本時，患者取端坐位或平臥位，將脈象儀壓力傳感器探頭置于患者左手關部（此處為橈動脈搏動最明顯處），采集時間為60 s，取最佳脈圖用于后續脈圖參數的提取與分析。

1.6 分析方法

1.6.1 時域分析法

時域分析法是脈圖特征分析中最早使用的分析方法，主要分析脈搏波的高度和脈動時相的關系[7]，該方法主要通過對脈圖上的特征點進行分析，提取并計算脈圖主峰高度、重搏前波高度、降中峽高度、主波上1/3 處寬度、收縮期面積、舒張期面積等信息，從而得到反映脈圖形態、脈勢虛實、脈力強弱等特征，見圖1所示。

圖 1 中，h1 為主波波幅；h3 為重搏前波波幅；h4 為降中峽波幅；h5 為重搏波波幅，主要反映大動脈的順應；t1視為左心室快速射血時間；t2為脈圖起點到主波峽之間的時值；t3 為脈圖起點到重搏前波之間的時值；t4視為心臟的收縮期時值；t5視為心臟的舒張期時值；T 視為一個心動周期；w 視為動脈內高壓力水平持續的時值。As 是t4 時值內脈圖曲線與橫軸圍成的面積，定義為收縮期脈圖面積；Ad 是時值內脈圖曲線與橫軸圍成的面積稱，定義為舒張期脈圖面積[8]。

本實驗計算了各項參數的比值，如：h3/h1、h4/h1、h5/h1、t1/T、t1/t4、As/Ad 左、作為脈圖參數，用于統計分析。

1.6.2 統計分析

本實驗中涉及的數據若分布正態且方差齊，則選用參數檢驗方法，其統計結果用均值和標準差表示，其形式為“± SD”；否則用非參數檢驗方法進行統計分析，統計結果用中位數（M）和四分位數（QR）進行描述，其形式為“M(QRL-QRH)”。

1.6.3 模式識別方法

隨機森林[9,10]是一種集成分類算法，它是通過將多棵分類決策樹模型集成的一種組合模型，這種組合模型比傳統的分類模型，具有更高的預測準確率，對異常值和噪聲具有更好的容忍度，并且不容易產生過擬合，是一種高度靈活的機器學習算法，并且已在生物信息、醫學等領域擁有廣泛的應用，因此，本文基于脈圖時域參數，運用隨機森林分類算法建立冠心病合并心力衰竭患者心功能狀態評估模型并進行識別。

2 結果

本實驗根據納入標準和排除標準，目前采集并整理的冠心病合并心力衰竭患者臨床樣本共193 例，按照NYHA 心功能I-Ⅳ分級分為心功能不全輕度組（心功能I 級、心功能II 級），心功能不全中、重度組（心功能III級、心功能III級），由于2組脈圖時域參數分布非正態，因此選用非參數檢驗法，數據描述為“M(QLQH)”。2組脈圖時域參數的統計分析結果如下所示。

2.1 冠心病合并慢性心力衰竭患者的基本信息

對2組冠心病心力衰竭患者的基本信息（性別、年齡、BMI）進行組間比較，計數資料采用χ2檢驗，計量資料采用方差分析，統計結果如表2所示。

表2 顯示，本實驗中冠心病合并慢性心力衰竭患者不同分組間的性別構成、年齡、BMI 組間無顯著差異。

2.2 冠心病合并慢性心力衰竭心功能不全患者脈圖時域特征的組間比較

本實驗運用非參數檢驗對冠心病心力衰竭患者脈圖時域特征參數進行組間比較，納入研究的參數包括：t1、t2、t3、t4、t5、T、h3/h1、h4/h1、h5/h1、As/Ad、t1/T、t4/T、t1/t4、W/T，其中參數t3、t4、t5、T、h4/h1、h5/h1、t1/T、t1/t4有統計學差異（表3），其余參數無統計學差異。

表2 冠心病心力衰竭者的心功能分組基本信息統計（± SD）

表2 冠心病心力衰竭者的心功能分組基本信息統計（± SD）

注：2組間基本信息無顯著差異（P ＞0.05）

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表3 冠心病合并慢性心力衰竭患者脈圖時域參數比較（M (QL-QH)）

表4 基于脈圖時域參數的冠心病心力衰竭者的心功能分組的識別

表3顯示，與心功能不全輕度組比較，心功能不全中、重度組 h4/h1、t1/T、t1/t4（P＜ 0.05）顯著增大；t4（P＜ 0.01）,t3、t5、T、h5/h1（P＜ 0.05）顯著減小。

2.3 基于脈圖時域參數的心功能不全評估模型的建立與測試

本實驗基于脈圖時域參數，運用隨機森林分類器建立冠心病合并慢性心力衰竭患者心功能不全評估模型，模型采用3倍交叉驗證的方式，其識別結果如表4所示。

表4顯示，基于脈圖時域特征參數建立的模型對2組冠心病合并慢性心力衰竭者的心功能進行分類識別，其平均識別率為70.93%，心功能輕度組識別率為72.73%，心功能中、重度組識別率為68.82%。

3 討論

冠心病是由多因素導致冠狀動脈粥樣硬化斑塊形成進而引起心肌供血不足的一種疾病。中醫認為與脈象形成關系最密切最直接的臟腑是心。“心主血脈”、“氣如橐龠，血如波瀾，血脈氣息，上下循環”，脈搏的搏動源自于心，心氣心陽引起心臟搏動，氣血的運行是脈象的生理基礎，脈象即為動脈血管之應征，應心臟之舒縮而波動。因此，觀察脈象變化有助于探析心功能狀態。

時域分析法是一種較直觀的脈圖分析方法,主要通過對脈圖上能反映生理意義的部分進行定量化[7]。一個脈圖的典型周期是心臟舒縮活動的一個周期，包括主波、重搏前波、降中峽、重搏波4 個主要的特征點以及相對應的時值，是能反映血管動脈硬化、血管外周阻力、心臟功能的主要特征。如h4/h1、h5/h1反映血管的外周阻力；t1/T、t1/t4 是時值參數，與心臟射血功能有關，其中t1/T、t1/t4 值越大，反映心臟急性射血期速度越慢，左心收縮功能減弱，t4 是左心室收縮期所需時值，t5是左心室舒張期所需時值，T反映心率。

因此，本研究采用時域分析法來提取冠心病合并慢性心力衰竭患者的脈圖時域特征，并根據心功能不全狀態對患者進行分組，通過對脈圖時域參數進行組間比較和分類識別來探討心功能不全狀態與脈圖之間的關系。其中，脈圖時域參數的組間比較統計結果顯示，與輕度心功能不全組比較，中、重度心功能不全組患者的脈圖特征參數存在顯著變化，具體如下：

①中、重度心功能不全組患者h4/h1 顯著增大（P ＜0.05）。h4/h1增大在脈圖形態上表現為降中峽抬高，從脈圖特征h4/h1 的生理意義可知，h4/h1 增大表明血管外周阻力增大、血管硬化嚴重，這一病理的改變會引起動脈壓力升高，導致心室收縮阻力負荷增大（心臟后負荷過重），最終加重心功能不全，說明脈圖特征h4/h1 的增大可以反映心功能不全加重的病理狀態。②中、重度心功能不全組h5/h1 顯著減小（P＜0.05）。h5/h1 減小在脈圖形態上表現為重搏波降低低甚至消失，根據脈圖特征h5/h1的生理意義可知，h5/h1減小表明動脈硬化或者主動脈瓣膜關閉不全，當動脈硬化時，動脈壓力升高，可導致左心壓力后負荷加重；當主動脈瓣膜關閉不全，引起左心室舒張期回流的血量過多，也會導致左心容量后負荷加重，心臟后負荷加重可以直接引起心功能不全加重，甚至左心衰竭，說明脈圖特征h5/h1 的減少可以反映心功能不全加重。③中、重度心功能不全組t1/T、t1/t4 均顯著延長（P＜0.05）。脈圖上述時值特征參數的延長，在脈圖形態上表現為脈搏波主波峰值延后，反映了中、重度心功能不全患者心臟急性射血期速度減慢，與心功能不全中重度患者左心收縮功能更弱相符合，說明脈圖的時值參數t1/T、t1/t4 的增大可以反映心功能不全加重。④中、重度心功能不全組 t3、t4、t5、T 顯著減小（P＜0.05）。在脈圖上表現為一個心動周期T 以及相關的時值參數t3、t4、t5 減小，反映了中、重度心功能不全者心率加快，呈現數脈特征。當心功能不全發生時，心率加快是機體的一種重要的代償機制，冠心病慢性心力衰竭患者長期心肌供血不足，心肌收縮力減弱，心輸出量減少導致血壓下降，致使心臟迷走神經緊張性減弱，交感神經緊張性增強，此時體液因子參與代償，促使心率加快，在一定限度內可使心肌收縮率相應增強，有助于增加心排出量；但是心率過快時，由于心排血量下降，心功能不全加重，說明脈圖上述時值參數的變化可以反映心功能不全的狀態。

由此可見，冠心病合并慢性心力衰竭患者心功能不全狀態的改變是引起脈圖形態變化的病理基礎，可以通過脈圖特征如h4/h1、h5/h1、t1/T、t1/t4、t3、t4、t5、T等參數的改變得以客觀呈現。

本實驗運用隨機森林算法，建立冠心病合并慢性心力衰竭患者心功能不全評估模型。該模型基于193例樣本的脈圖時域特征參數，采用3 倍交叉驗證的方式進行模型的訓練與預測，確定樣本的輸出類別；運行該模型對冠心病心力衰竭者的心功能不全狀態進行分類識別，其平均識別率為70.93%。該實驗結果提示，脈圖時域特征參數對于冠心病合并慢性心力衰竭患者心功能不全狀態的評估具有一定的意義。

本文比較了冠心病伴不同程度心衰患者的脈圖特征參數，且統計得到的具有顯著差異的脈圖參數能夠解釋心功能不全的病理狀態，可作為臨床診斷的參考。當心室充盈良好、收縮力強，主動脈瓣啟閉、血管彈性正常時，脈象脈率適宜、節律齊整、來去從容。而當則脈象出現數而無力時，可能意味著心輸出量不足，心臟勉為其難，代償性搏動而致心率加快，這可能是心功能異常的信號。因此，深入挖掘脈圖特征與心血管疾病的關系，有助于為輔助診斷心血管疾病。