心血管疾病是全球的首要死因,其临床预防、诊断和治疗是一项艰巨的工作。心血管生理和病理研究对心血管疾病的防治至关重要,而微循环作为心血管系统的重要组成部分,其功能特性是心血管生理和病理研究的重点之一。微循环主要功能是通过血液传输为组织和器官提供氧和其他代谢所需物,而微循环血管调控机制能动态调节血流分布以适应周围组织的代谢需求变化。微循环血管调控机制错综复杂,数学模型为此类研究提供了一种定量且有效的分析方法。目前,多数的微循环血管调控数学模型基于理论血管网络,忽略了真实网络中血管结构、血流分布和功能的异质性特性,限制了模型在生理和临床研究中的应用。基于真实血管网络的模型能反映异质性的血流分布和功能特性,从而提高模型仿真的真实性,有利于模型在生理研究中的应用。然而,基于真实血管网络的血管调控模型在调控机制建模、参数优化和模型稳定性等方面尚存在不足,尤其是长、短时程调控机制的耦合建模,缺乏足够的研究。本博士论文研究目标是通过对调控机制建模、参数优化和模型稳定性等建模关键技术问题的研究,建立基于真实微循环网络数据的长、短时程血管调控模型及其耦合模型,并分析相关血管调控机制对疾病发生与发展的影响。具体完成了以下工作:1、建立了微循环长时程血管调控相关的结构自适应模型,解决了模型血管动力学参数计算稳定性和自适应参数优化效率问题,提升了模型的实用性。基于该模型分析了多自适应信号协同作用下的血管调控过程以及自适应信号缺失时的网络功能异常,证明了多信号协同作用对长时程血管调控稳定的重要性。2、建立了基于脉动血流的微循环短时程血管紧张度调控模型,仿真了血流脉动性对内皮一氧化氮(Nitric Oxide,NO)释放及血管管径舒张的促进作用。应用该模型发现了网络输入血流频率和幅值变化对微循环脉动性衰减和血管调控影响的差异,证明了脉动特性对短时程血管紧张度调控的重要性。3、基于NO参数耦合了结构自适应模型和血管紧张度调控模型,应用该耦合模型研究了微循环长短时程血管调控机制的相互作用。4、探索了上述模型应用于病理情况分析的可行性,分析了高血压和缺血情况时血管调控机制与微循环结构和功能的相互作用。仿真结果发现血管调控机制异常会导致持续高血压或加剧局部缺血及缺氧情况,与临床研究结果一致,验证了模型在病理情况仿真中的有效性。在上述工作中,本文的主要创新点在于:1、提出了一种基于全局搜索的改进量子粒子群算法,有效解决了血管调控模型中的参数优化问题,提高了模型的应用性。2、提出了基于脉动血流输入的血管紧张度调控模型技术,解决了血流脉动性诱导的血管调控建模问题,为研究微循环血流脉动特性及其对血管调控和网络功能特性的影响提供了有益的探索和模型基础。3、提出了基于NO信号的微循环长短时程血管调控机制耦合的建模技术,解决了基于复杂微循环网络的长短时程血管调控耦合问题,为促进微循环血管调控模型中多尺度、多机制的耦合研究提供了可行的技术框架。本文所建立的微循环网络长、短时程血管调控模型为微循环生理和病理研究提供了有效的定量研究工具。模型进一步完善后,将有益于提高心血管基础研究水平,助力心血管疾病的预防和治疗。