题目：心血管参数估计方法研究

        动脉硬化和动脉狭窄是心血管疾病的重要诱因，严重危害人们的生命健康。目前临床的日常检测主要是基于脉搏波特征参数进行，不能实现定位检测；影像学检测技术可以精确检测出动脉疾病位置，但费用昂贵、操作复杂。本文希望通过研究心血管参数估计的方法，估计与动脉疾病相关的血管参数值，以根据参数值与疾病之间的映射关系来反映动脉疾病位置。

        本文主要研究工作如下：

        1、根据心血管系统的生理结构背景，建立了多个不同复杂度的心血管集中参数仿真模型，有效模拟了脉搏波在心血管系统各级动脉分支中的传播；将仿真结果与文献资料中结果对比，验证本文模型符合心血管系统生理学、血流动力学等基本理论。

        2、研究了基于参数分析的非线性优化参数估计方法。应用灵敏度分析和子集选择方法对模型进行参数分析，从 85 个参数中选择出43个作为要估计的未知参数，将其他42个固定为标称值，减少估计参数的数目；运用非线性最小二乘优化方法进行参数估计，估计结果误差水平由8.82%±6.42%改善为8.19%±5.40%（平均误差±均方根误差），提高了估计结果的准确性和稳定性；实验验证了本方法能够提高参数估计速度，同时降低准则函数值，提高估计质量。

        3、考虑到基于参数分析的非线性优化参数估计方法是一种全局优化技术，提出基于多区域搜索的参数估计方法。经过模型降维将未知参数由85个降为66个；利用自适应加权的最小二乘迭代对心血管系统上肢、下肢及头颈部参数进行并行搜索估计，比较分析估计结果子集；初步用仿真病例数据验证了本方法能够实现对动脉疾病的定位反映。

        本文研究的心血管参数估计方法为动脉疾病无创日常定位检测的实现提供了理论基础和技术支持。