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研究背景与意义中心动脉压（Central Aortic Pressure, CAP）是指心脏收缩和舒张时主动脉根部的压力，是评估心血管健康的重要参数。CA...

研究背景与意义中心动脉压（Central Aortic Pressure, CAP）是指心脏收缩和舒张时主动脉根部的压力，是评估心血管健康的重要参数。CAP的测量对于诊断高血压、冠心病、心力衰竭等心血管疾病具有重要价值。传统的CAP测量主要依赖侵入式有创方法，但由于其操作复杂、风险较高，限制了其在临床的广泛应用。因此，发展无创、准确、便捷的CAP测量方法一直是医学研究的热点和难点。传统侵入式有创测量方法传统的CAP测量通常采用导管插入主动脉或颈动脉的方法，直接获取动脉内的压力波形。这种方法虽然准确度高，但操作复杂、风险高、成本高，且不适用于长期连续监测。因此，非侵入式测量方法的研究具有重要的临床意义。无创式测量方法无创式CAP测量方法主要包括基于外周动脉压力波形转换的方法和基于血管弹性的方法。基于外周动脉压力波形转换的方法这类方法通过采集外周动脉（如桡动脉、股动脉等）的压力波形，利用转换算法估算CAP。其中最常用的是脉搏波传导速度（Pulse Wave Velocity, PWV）和脉搏波分析（Pulse Wave Analysis, PWA）技术。这些方法简单易行，但准确度受多种因素影响，如年龄、性别、血管弹性等。基于血管弹性的方法这类方法通过测量血管壁的弹性特性来间接估算CAP。常用的有超声测量颈动脉弹性、光电容积脉搏波描记法（Photoplethysmography, PPG）等。这些方法无需侵入性操作，但准确度受设备性能、操作技术等多种因素影响。机器学习在中心动脉压测量中的应用近年来，随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始探索将其应用于CAP测量。通过采集患者的多生理参数（如心率、血压、心电图等），利用机器学习算法构建预测模型，实现对CAP的准确估算。这种方法具有无创、便捷、可连续监测等优势，有望成为未来CAP测量的主流方法。挑战与未来展望尽管机器学习在CAP测量中取得了一定的成果，但仍面临诸多挑战。如数据质量问题、模型泛化能力、实时性要求等。未来研究应关注以下几个方面：数据质量提升通过优化数据采集设备和方法，提高数据质量和数量，为机器学习模型提供更可靠的训练数据模型优化与创新针对CAP测量的特点，研究更适合的机器学习算法和模型结构，提高预测准确度和泛化能力实时性要求针对CAP监测的实时性要求，研究如何在保证准确度的前提下，提高算法的运算速度和效率多模态融合结合多种无创测量方法（如PPG、超声等），实现多模态数据的融合分析，进一步提高CAP测量的准确度临床验证与推广通过大规模的临床试验验证机器学习模型在实际应用中的效果，推动其在临床的广泛应用综上所述，中心动脉压测量作为心血管健康评估的重要手段，其无创、准确、便捷的测量方法一直是研究的热点和难点。随着机器学习技术的发展和应用，未来有望在CAP测量领域取得更多突破和进展。