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近年，中心动脉压得到了医疗界的高度重视。2006年，欧洲最大规模高血压研究ASCOT的亚组研究CAFE(Conduit Artery Function Evaluation)的研究结果显示:中心动脉压和中心脉压比外周肱动脉血压更能反映心脏负荷，与心血管事件的发生更加密切相关。同时，欧洲高血压协会和欧洲心脏病协会联合发布的高血压管理指导手册已经将中心动脉压作为血压管理的单独指标。因此，准确、便捷的中心动脉血压估计已经成为心血管病，特别是高血压病管理的关键技术。 目前，无创连续中心动脉血压估计是世界性难题，尚无突破性研究成果。现有的血压检测技术只能单独进行连续外周血压测量和离散中心动脉血压测量，不仅不能解决上述问题，而且自身还存在缺陷。连续外周血压测量技术领域中，动脉张力法和容积补偿法血压测量技术只能进行连续的外周血压检测，且对设备的穿戴要求很高。基于脉搏波波速法的连续血压测量技术只能进行外周血管平均压测量。中心动脉血压估计技术领域中，通用传递函数法和多点移动平均法均基于临床实验和经验，缺少系统理论基础，且为通用方法，不能排除被试的心血管个体差异对估计结果的影响。 为解决上述难题，本论文首次提出了无创连续中心动脉血压估计理论方法，我们将其命名为”模型法（MCCAP:Model-based Continuous CentralAortic Pressure）”。本文的主要工作和创新点如下: 提出了一种基于粘性流体力学的动脉血管网络模型。该模型能够反映人体动脉血管网络结构，且模型结构简单，易于计算，模型参数与当前的生物医学界的动脉血管参数一致。该模型以粘性流体力学为基础，首先建立理想弹性血管微元的流体力学控制方程组，进而推导出人体大中动脉和小微动脉的流体力学控制方程组并建模。最后由血管模型的级联得到人体动脉血管网络模型。 提出了一种动脉血管网络模型参数的个性化估计方法。该估计方法的重点在于对桡动脉脉搏波波形的分析。脉搏波波形可以通过压力传感器在体表采集，易于实施。该参数估计方法首先推导得到上述动脉血管网络模型中桡动脉血管模型的数学表达式，进而通过最小二乘算法及桡动脉血压波形分析得到上述表达式中的桡动脉模型的参数:血管顺应性、血液流动惯量和血流阻力。最后根据桡动脉模型参数推导得到动脉血管网络模型参数。 首次提出桡动脉连续收缩压/舒张压理论计算方法。该方法基于个性化桡动脉血管模型，对Moens-Korteweg方程进行改进，同时建立了脉搏波波速与收缩压/舒张压的关系方程。实验表明，该方法可逐拍跟踪人体的桡动脉收缩压与舒张压波动。 首次提出了中心动脉血压波形的理论计算方法。使用个性化动脉血管网络模型，计算出相应被试者的升主动脉-桡动脉传递函数，由通过桡动脉连续收缩压/舒张压理论校准的桡动脉血压波形估计出中心动脉血压波形。实验表明，该方法在估计中心动脉血压的准确度和稳定性方面比现有方法具有明显的优势。方法符合美国AAMI标准。