PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Model of dependence between arterial blood pressure and cerebral blood flow. State of the art and the new proposal

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Model zależności pomiędzy tętnczym ciśnieniem krwi a mózgowym przepływem krwi. Stan wiedzy i nowa propozycja
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Cerebral autoregulation is a very important and complicated process to maintain adequate and stable cerebral blood flow. In current medical practice cerebral autoregulation is diagnosed using two measurements: cerebral blood flow (by Doppler Ultrasonography, Magnetic Resonance Imaging or Computed Tomography) and arterial blood pressure. The aim of our study is to determine the dependence of the cerebral blood flow (CBF) on the mean arterial pressure (MAP) by measuring blood pressure and cerebral blood flow using modelling and data processing. The dependence will be presented as a curve based on the Strandgaard's observation of cerebral blood flow changes in response to changes in the mean arterial pressure. These observations we have described using polynomials of degree n = 3, 4, 5 and 6. The four curves were identified using least-squares fitting to Strandgaard's measurements. As the best of the considered curves of degree n = 3, 4, 5 and 6 we choose the one for which the Akaike Information Criterion AIC reaches a minimum. The criterion in the minimum finds compromise between the goodness of fit of the curve to the data and the curve complexity. Minimum of AIC was obtained for n = 4 (Kalicka&Mazur curve). The modelled dependence of CBF on MAP was used in CBF(MAP) simulations for important and typical pressure values: normotensive, hypertensive and patients under unexpected stress. The model selected by the AIC informative criterion, degree n = 4, proved to be good candidate for describing CBF(MAP). This model (Kalicka&Mazur) gives CBF values which are comparable to those the measured for successive MAP values. The measured and the modelled Kalicka&Mazur curve CBF values differed less than the measured and the modelled CBF values of the Dirnagl&Pulsinelli curve and the Olsen curve.
PL
Autoregulacja przepływu mózgowego jest niezwykle ważnym i skomplikowanym procesem umożliwiającym utrzymanie stałych i stabilnych wartości przepływu mózgowego. Obecnie, zaburzenia autoregulacji są diagnozowane dwoma metodami: ocena przepływu mózgowego krwi na tętnicy szyjnej (przy użyciu USG Dopplera) oraz w tkankach mózgowych (przy użyciu rezonansu magnetycznego). Celem tej pracy jest określenie zależności pomiędzy mózgowym przepływem krwi (CBF) a średnim ciśnieniem tętniczym (MAP). Utworzona i wykorzystana zależność CBF(MAP) bazuje na pomiarach Strandgaard'a. Na podstawie tych pomiarów zostały utworzone wielomiany 3, 4, 5 i 6 stopnia poprzez dopasowanie ich, metodą najmniejszych kwadratów, do pomiarów Strandgaard'a. Informacyjne kryterium Akaike (AIC) pozwoliło na wybranie wielomianu stopnia 4 jako modelu osiągającego najlepszy kompromis pomiędzy dobrocią dopasowania krzywej do danych a złożonością krzywej (najmniejsza wartość AIC). Wielomian ten został nazwany krzywa Kalicka&Mazur. Tak przygotowana zależność CBF(MAP) posłużyła do symulacji wartości CBF dla najbardziej typowych wartości ciśnienia: dla pacjentów ze standardowym ciśnieniem tętniczym, dla pacjentów ze stale podwyższonym ciśnieniem tętniczym, a także dla pacjentów z nagłym skokiem ciśnienia tętniczego (pacjenci poddani nagłemu stresowi). Wybrany i zamodelowany wielomian 4 stopnia, krzywa Kalicka&Mazur, wydaje się być dobrym pomysłem na opisanie zależności zmiany CBF(MAP). Wartości zamodelowane dzięki krzywej Kalicka&Mazur w porównaniu z istniejącymi krzywymi Dirnagl&Pulsinelli czy Olsena daje bardziej obiecujące efekty przy porównaniu na danych rzeczywistych.
Wydawca
Rocznik
Strony
176--187
Opis fizyczny
Bibliogr. 18 poz.
Twórcy
autor
  • Politechnika Gdańska, Wydział Inżynierii Biomedycznej, 80-925 Gdańsk, ul. Narutowicza 11/12
autor
  • Politechnika Gdańska, Wydział Inżynierii Biomedycznej, 80-925 Gdańsk, ul. Narutowicza 11/12
Bibliografia
  • [1] J. Bullock, J. Boyle, M.B. Wang: Physiology, Elsevier Urban & Partner, Wrocław 2004.
  • [2] R. Kaźmierski: Ultrasound diagnostic handbook in neurology, Czelej, Lublin 2011.
  • [3] O.B. Paulson, S. Strandgaard, L. Edvinsson: Cerebral autoregulation, Cerebrovascular and brain metabolism reviews, vol. 2(2), 1990, s. 161-192.
  • [4] N.A. Lassen: Cerebral blood flow and oxygen consumption in man, Physiological Reviews, vol.39, 1959, s. 183-238.
  • [5] D.D. Heistad, H.E. Kontos: Cerebral circulation,[w:] Bethesda: Handbook of Physiology, American Physiological Society, 1983.
  • [6] E. Gao, W. L. Young, J. Pile-Spellman, E. Ornstein, Q. Ma: Mathematical considerations for modeling cerebral blood flow autoregulation to systemic arterial pressure, American Journal of Physiology - Heart and Circulatory Physiology, vol. 274(3), 1998, s. H1023-H1031.
  • [7] Y.C. Tzeng, P.N. Ainslie: Blood pressure regulation IX: cerebral autoregulation under blood pressure changes, European Journal of Applied Physiology, vol. 114, 2014, s. 545-559.
  • [8] W. Traczyk, A. Trzebski: Human physiology with elements of applied physiology and clinical, PZWL, Warszawa 2001.
  • [9] M. Czosnyka, P. Smielewski, S. Piechnik, L.A. Steiner, J.D. Pickard: Cerebral autoregulation following head injury, Journal of neurosurgery, vol. 95(5), 2001, pp. 756-763
  • [10] M. Ursiono, A. Ter Minassian, C.A. Lodi, L. Beydon: Cerebral hemodynamics during arterial and CO2 pressure changes: in vivo prediction by a mathematical model, American Journal of Physiology Heart and Circulatory Physiology, vol. 279, 2000, s. H2439-H2455
  • [11] M. Czosnyka, Z. Czosnyka, K.J. Agarwal-Harding, J.D. Pickard: Modeling of CSF Dynamics: Legacy of Professor Anthony Marmarou, Acta Neurochirurgica Supplementum, vol. 113, 2012, s. 9-14.
  • [12] M. Latka, M. Turalska, M. Glaubic-Latka, W. Kolodziej, D. Latka, B.J. West: Phase Dynamics In cerebral auto-regulation, American Journal of Physiology, Heart and Circulation Physiology, vol. 289, 2005, s. H2272-H2279
  • [13] S.K. Piechnik, M. Czosnyka, H.K. Richards, P.C. Whitfield, J.D. Pickard: Cerebral Venous Blood Outflow: A theoretical Model Based on Laboratory simulation, Neurosurgery, vol. 49(5), 2001.
  • [14] U. Dirnagl, W. Pulsinelli: Autoregulation of cerebral blood flow in experimental focal brain ischemia, Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, vol. 10, 1990, s. 327-336
  • [15] S. Strandgaard, J. Olesen, E. Skinhoj, N. A. Lassen: Autoregulation of brain circulation in severe arterial hypertension, British Medical Journal, vol. 1, 1973, s. 507-510
  • [16] Chobanian et al.: The Seventh Report of the Joint National Committee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure: The JNC 7 Report, JAMA, vol.289(19), 2003, s. 2560-2571
  • [17] R. Kalicka: Mathematical modeling of physiological systems to aid in diagnosis and therapy, Academic Publishing House Exit, Warszawa 2013.
  • [18] F.H. Jones, M.L. Dyken, R. King: Cerebral blood flow, metabolism and mean arterial pressure changes following unilateral internal carotid endarterectomy: Cerebral ischemia and Elevated systemic arterial pressure. Stroke, vol. 3, 1972, s. 441-445.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-f28b14b3-90df-4380-9058-50370b31ab77
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.