刘 璐，张春柯，陈 瑞，王忆勤，燕海霞，郭 睿＊＊

（1. 上海中医药大学基础医学院上海市健康辨识与评估重点实验室 上海 201203 2. 甘州区人民医院 张掖734000）

慢性心力衰竭[1]是多种病因所致心脏疾病的终末阶段，是心脏结构或功能性疾病损伤心室充盈和（或）射血能力，而造成心排血量不能满足机体组织代谢需要的一种复杂临床综合征。几乎所有的心血管疾病最终都会导致心力衰竭的发生，且冠心病是其主要病因之一，有报道指出[2]冠心病合并心力衰竭者在慢性心力衰竭患者中占23%-73%，经冠脉造影证实为冠心病的约占心力衰竭患者的50%。心衰发生有明确的危险因素，有心脏结构改变的必要条件，在出现左心室功能异常或心衰症状之前进行干预，可以显著降低50%-60%高危人群的心衰发病率和死亡率。慢性心力衰竭可以根据其发生、发展的过程分级，临床评估慢性心力衰竭者心功能情况较常使用的是心功能分级（NYHA）,其依据患者的活动程度对心功能的受损状态进行评估，有助于患者病情轻浅程度的判断及治疗方案的选择。

脉诊是中医临床极具特色的诊法之一，中医认为，气、血是形成脉象的物质基础，心、脉是产生脉象的主要脏器，也是产生脉搏的动力来源，脉象直接反映了心脏和脉道的功能状态，通过观察脉象变化可以获得心脏功能状态。随着科学技术的发展，脉诊客观化研究为深入探索脉诊的临床价值提供了手段。本课题组一直从事脉诊仪器的研发，在脉象采集与分析方面积累一定的经验，并已在冠心病的研究中得到应用。 本实验是以冠心病合并慢性心力衰竭患者为研究对象,通过比较与分析不同程度心功能异常患者的脉图特征参数，探讨脉图特征辅助诊断冠心病患者心功能异常状态的意义。

表1 纽约心功能分级[1]

1 资料与方法

1.1 数据资料

本实验研究对象来源于2017 年9-2019 年9 月上海中医药大学附属曙光东院、上海市中医医院、上海市中西医结合医院的心内科冠心病患者共193 例，记录研究对象的基本信息、病例资料、问诊信息等。全部资料的获取均经患者本人知情同意，并对患者的个人信息严格保密，资料均用于本次医学研究。本研究经本校伦理委员会审查批准。

1.2 诊断标准

①冠心病诊断参照国际心脏病学会（ISFC）、世界卫生组织（WHO）临床命名标准化联合专题组报告《缺血性心脏病的命名及诊断标准》[3]。②慢性心衰诊断标准依据中国慢性心力衰竭诊断治疗指南；心功能分级（NYHA）参照美国纽约心脏病学会据患者自觉症状的分级[1]。

1.3 纳入标准

①患者均符合冠心病合并慢性心衰的诊断标准；②无其他严重脏器功能衰竭患者；③既往无精神疾病者；④患者可以配合研究者完成中医问诊信息及脉象样本的完整采集；

1.4 排除标准

①由肺源性心脏病、扩张型心肌病、风湿性心脏病、先天性心脏病等其他心脏疾病所致心力衰竭的患者；②合并有重度心律失常，肝、肾、造血系统等严重原发性疾病，精神病患者。

1.5 脉象采集

本实验采用ZBOX-I 型脉象仪采集脉象信息，该型号脉象仪可进行智能采集，实验操作者根据实时显示波形调节压力，采集最佳脉图，并对人体脉象进行自动化智能分析，得出客观脉图参数如时域参数，现已广泛应用于临床研究中[4-6]。

图1 脉图的幅值和时值

采集患者脉象样本时，患者取端坐位或平卧位，将脉象仪压力传感器探头置于患者左手关部（此处为桡动脉搏动最明显处），采集时间为60 s，取最佳脉图用于后续脉图参数的提取与分析。

1.6 分析方法

1.6.1 时域分析法

时域分析法是脉图特征分析中最早使用的分析方法，主要分析脉搏波的高度和脉动时相的关系[7]，该方法主要通过对脉图上的特征点进行分析，提取并计算脉图主峰高度、重搏前波高度、降中峡高度、主波上1/3 处宽度、收缩期面积、舒张期面积等信息，从而得到反映脉图形态、脉势虚实、脉力强弱等特征，见图1所示。

图 1 中，h1 为主波波幅；h3 为重搏前波波幅；h4 为降中峡波幅；h5 为重搏波波幅，主要反映大动脉的顺应；t1视为左心室快速射血时间；t2为脉图起点到主波峡之间的时值；t3 为脉图起点到重搏前波之间的时值；t4视为心脏的收缩期时值；t5视为心脏的舒张期时值；T 视为一个心动周期；w 视为动脉内高压力水平持续的时值。As 是t4 时值内脉图曲线与横轴围成的面积，定义为收缩期脉图面积；Ad 是时值内脉图曲线与横轴围成的面积称，定义为舒张期脉图面积[8]。

本实验计算了各项参数的比值，如：h3/h1、h4/h1、h5/h1、t1/T、t1/t4、As/Ad 左、作为脉图参数，用于统计分析。

1.6.2 统计分析

本实验中涉及的数据若分布正态且方差齐，则选用参数检验方法，其统计结果用均值和标准差表示，其形式为“± SD”；否则用非参数检验方法进行统计分析，统计结果用中位数（M）和四分位数（QR）进行描述，其形式为“M(QRL-QRH)”。

1.6.3 模式识别方法

随机森林[9,10]是一种集成分类算法，它是通过将多棵分类决策树模型集成的一种组合模型，这种组合模型比传统的分类模型，具有更高的预测准确率，对异常值和噪声具有更好的容忍度，并且不容易产生过拟合，是一种高度灵活的机器学习算法，并且已在生物信息、医学等领域拥有广泛的应用，因此，本文基于脉图时域参数，运用随机森林分类算法建立冠心病合并心力衰竭患者心功能状态评估模型并进行识别。

2 结果

本实验根据纳入标准和排除标准，目前采集并整理的冠心病合并心力衰竭患者临床样本共193 例，按照NYHA 心功能I-Ⅳ分级分为心功能不全轻度组（心功能I 级、心功能II 级），心功能不全中、重度组（心功能III级、心功能III级），由于2组脉图时域参数分布非正态，因此选用非参数检验法，数据描述为“M(QLQH)”。2组脉图时域参数的统计分析结果如下所示。

2.1 冠心病合并慢性心力衰竭患者的基本信息

对2组冠心病心力衰竭患者的基本信息（性别、年龄、BMI）进行组间比较，计数资料采用χ2检验，计量资料采用方差分析，统计结果如表2所示。

表2 显示，本实验中冠心病合并慢性心力衰竭患者不同分组间的性别构成、年龄、BMI 组间无显著差异。

2.2 冠心病合并慢性心力衰竭心功能不全患者脉图时域特征的组间比较

本实验运用非参数检验对冠心病心力衰竭患者脉图时域特征参数进行组间比较，纳入研究的参数包括：t1、t2、t3、t4、t5、T、h3/h1、h4/h1、h5/h1、As/Ad、t1/T、t4/T、t1/t4、W/T，其中参数t3、t4、t5、T、h4/h1、h5/h1、t1/T、t1/t4有统计学差异（表3），其余参数无统计学差异。

表2 冠心病心力衰竭者的心功能分组基本信息统计（± SD）

表2 冠心病心力衰竭者的心功能分组基本信息统计（± SD）

注：2组间基本信息无显著差异（P ＞0.05）

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表3 冠心病合并慢性心力衰竭患者脉图时域参数比较（M (QL-QH)）

表4 基于脉图时域参数的冠心病心力衰竭者的心功能分组的识别

表3显示，与心功能不全轻度组比较，心功能不全中、重度组 h4/h1、t1/T、t1/t4（P＜ 0.05）显著增大；t4（P＜ 0.01）,t3、t5、T、h5/h1（P＜ 0.05）显著减小。

2.3 基于脉图时域参数的心功能不全评估模型的建立与测试

本实验基于脉图时域参数，运用随机森林分类器建立冠心病合并慢性心力衰竭患者心功能不全评估模型，模型采用3倍交叉验证的方式，其识别结果如表4所示。

表4显示，基于脉图时域特征参数建立的模型对2组冠心病合并慢性心力衰竭者的心功能进行分类识别，其平均识别率为70.93%，心功能轻度组识别率为72.73%，心功能中、重度组识别率为68.82%。

3 讨论

冠心病是由多因素导致冠状动脉粥样硬化斑块形成进而引起心肌供血不足的一种疾病。中医认为与脉象形成关系最密切最直接的脏腑是心。“心主血脉”、“气如橐龠，血如波澜，血脉气息，上下循环”，脉搏的搏动源自于心，心气心阳引起心脏搏动，气血的运行是脉象的生理基础，脉象即为动脉血管之应征，应心脏之舒缩而波动。因此，观察脉象变化有助于探析心功能状态。

时域分析法是一种较直观的脉图分析方法,主要通过对脉图上能反映生理意义的部分进行定量化[7]。一个脉图的典型周期是心脏舒缩活动的一个周期，包括主波、重搏前波、降中峡、重搏波4 个主要的特征点以及相对应的时值，是能反映血管动脉硬化、血管外周阻力、心脏功能的主要特征。如h4/h1、h5/h1反映血管的外周阻力；t1/T、t1/t4 是时值参数，与心脏射血功能有关，其中t1/T、t1/t4 值越大，反映心脏急性射血期速度越慢，左心收缩功能减弱，t4 是左心室收缩期所需时值，t5是左心室舒张期所需时值，T反映心率。

因此，本研究采用时域分析法来提取冠心病合并慢性心力衰竭患者的脉图时域特征，并根据心功能不全状态对患者进行分组，通过对脉图时域参数进行组间比较和分类识别来探讨心功能不全状态与脉图之间的关系。其中，脉图时域参数的组间比较统计结果显示，与轻度心功能不全组比较，中、重度心功能不全组患者的脉图特征参数存在显著变化，具体如下：

①中、重度心功能不全组患者h4/h1 显著增大（P ＜0.05）。h4/h1增大在脉图形态上表现为降中峡抬高，从脉图特征h4/h1 的生理意义可知，h4/h1 增大表明血管外周阻力增大、血管硬化严重，这一病理的改变会引起动脉压力升高，导致心室收缩阻力负荷增大（心脏后负荷过重），最终加重心功能不全，说明脉图特征h4/h1 的增大可以反映心功能不全加重的病理状态。②中、重度心功能不全组h5/h1 显著减小（P＜0.05）。h5/h1 减小在脉图形态上表现为重搏波降低低甚至消失，根据脉图特征h5/h1的生理意义可知，h5/h1减小表明动脉硬化或者主动脉瓣膜关闭不全，当动脉硬化时，动脉压力升高，可导致左心压力后负荷加重；当主动脉瓣膜关闭不全，引起左心室舒张期回流的血量过多，也会导致左心容量后负荷加重，心脏后负荷加重可以直接引起心功能不全加重，甚至左心衰竭，说明脉图特征h5/h1 的减少可以反映心功能不全加重。③中、重度心功能不全组t1/T、t1/t4 均显著延长（P＜0.05）。脉图上述时值特征参数的延长，在脉图形态上表现为脉搏波主波峰值延后，反映了中、重度心功能不全患者心脏急性射血期速度减慢，与心功能不全中重度患者左心收缩功能更弱相符合，说明脉图的时值参数t1/T、t1/t4 的增大可以反映心功能不全加重。④中、重度心功能不全组 t3、t4、t5、T 显著减小（P＜0.05）。在脉图上表现为一个心动周期T 以及相关的时值参数t3、t4、t5 减小，反映了中、重度心功能不全者心率加快，呈现数脉特征。当心功能不全发生时，心率加快是机体的一种重要的代偿机制，冠心病慢性心力衰竭患者长期心肌供血不足，心肌收缩力减弱，心输出量减少导致血压下降，致使心脏迷走神经紧张性减弱，交感神经紧张性增强，此时体液因子参与代偿，促使心率加快，在一定限度内可使心肌收缩率相应增强，有助于增加心排出量；但是心率过快时，由于心排血量下降，心功能不全加重，说明脉图上述时值参数的变化可以反映心功能不全的状态。

由此可见，冠心病合并慢性心力衰竭患者心功能不全状态的改变是引起脉图形态变化的病理基础，可以通过脉图特征如h4/h1、h5/h1、t1/T、t1/t4、t3、t4、t5、T等参数的改变得以客观呈现。

本实验运用随机森林算法，建立冠心病合并慢性心力衰竭患者心功能不全评估模型。该模型基于193例样本的脉图时域特征参数，采用3 倍交叉验证的方式进行模型的训练与预测，确定样本的输出类别；运行该模型对冠心病心力衰竭者的心功能不全状态进行分类识别，其平均识别率为70.93%。该实验结果提示，脉图时域特征参数对于冠心病合并慢性心力衰竭患者心功能不全状态的评估具有一定的意义。

本文比较了冠心病伴不同程度心衰患者的脉图特征参数，且统计得到的具有显著差异的脉图参数能够解释心功能不全的病理状态，可作为临床诊断的参考。当心室充盈良好、收缩力强，主动脉瓣启闭、血管弹性正常时，脉象脉率适宜、节律齐整、来去从容。而当则脉象出现数而无力时，可能意味着心输出量不足，心脏勉为其难，代偿性搏动而致心率加快，这可能是心功能异常的信号。因此，深入挖掘脉图特征与心血管疾病的关系，有助于为辅助诊断心血管疾病。