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摘要
目的 探索3种参数识别方法(阻抗模曲线法、阻抗分量法、遗传算法)在脑Willis环11单元集中参数模型参数识别问题求解上的应用。方法 以两侧颈内动脉、椎动脉的流量和压力波形为入口条件，计算正常、两侧椎动脉狭窄情况下模型的参数值，使用Simulink建模对识别算法进行验证，最后对流量加一定噪声验证识别算法的稳定性。结果 正常情况下，阻抗模曲线法获得的近端阻力偏大，阻抗分量法求解的前交通动脉阻力偏大，遗传算法能获得比较合理的模型参数值。两侧椎动脉狭窄情况下，使用阻抗模曲线法能明显得到后循环近端阻力增加的结果，但使用阻抗分量法和遗传算法所得的结果主要是远端阻力有较大增幅。结论 3种方法识别出的参数计算出的压力数据和实际数据仍有差别，考虑为建模误差、源数据误差和计算误差。阻抗模曲线法在区分近端阻力变化上有一定效果，但是某些参数的识别上有较大误差。阻抗分量法能够进行参数识别，但方法不稳定，计算误差较大。遗传算法能获得比较好的近似解，但在区分椎动脉狭窄上存在一定问题。综合阻抗模曲线法和遗传算法可能在未来使用模型进行疾病诊断上发挥比较好的作用。
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单位复旦大学附属华山医院; 神经内科; 复旦大学
