A new neurophysiological human thermal model based on thermoreceptor responses, the NHTM model, has been developed to predict regulatory responses and physiological variables in asymmetric transient environments. The passive system is based on Wissler’s model, which is more complex and refined. Wissler’s model segments the human body into 21 cylindrical parts. Each part is divided into 21 layers, 15 for the tissues and 6 for clothes, and each layer is divided into 12 angular sectors. Thus, we have 3780 nodes for the tissues and 1512 for clothes. The passive system simulates heat exchange within the body and between the body and the surroundings. The active system is composed of the thermoregulatory mechanisms, i.e., skin blood flow, shivering thermogenesis, and sweating. The skin blood flow model and the shivering model are based on thermoreceptor responses. The sweating model is that of Fiala et al. and is based on error signals. The NHTM model was compared with Wissler’s model, and the results showed that a calculation based on neurophysiology can improve the performance of the thermoregulation model. The NHTM model was more accurate in the prediction of mean skin temperature, with a mean absolute error of 0.27 °C versus 0.80 °C for the original Wissler model. The prediction accuracy of the NHTM model for local skin temperatures and core temperature could be improved via an optimization method to prove the ability of the new thermoregulation model to fit with the physiological characteristics of different populations.

中文翻译：

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基于热感受器反应的新神经生理学人体热模型

已经开发了一种基于热感受器反应的新神经生理学人体热模型，即 NHTM 模型，用于预测不对称瞬态环境中的调节反应和生理变量。被动系统基于 Wissler 模型，该模型更加复杂和精炼。Wissler 的模型将人体分成 21 个圆柱形部分。每部分分为21层，其中15层为纸巾，6层为衣服，每层又分为12个角扇区。因此，我们有 3780 个用于组织的节点和 1512 个用于衣服的节点。被动系统模拟身体内以及身体与周围环境之间的热交换。活跃系统由体温调节机制组成，即皮肤血流、颤抖的产热和出汗。皮肤血流模型和颤抖模型基于热感受器反应。出汗模型是 Fiala 等人的模型。并且基于误差信号。NHTM 模型与 Wissler 模型进行了比较，结果表明基于神经生理学的计算可以提高体温调节模型的性能。NHTM 模型在预测平均皮肤温度方面更准确，平均绝对误差为 0.27 °C，而原始 Wissler 模型的平均绝对误差为 0.80 °C。通过优化方法可以提高NHTM模型对局部皮肤温度和核心温度的预测精度，以证明新的体温调节模型能够适应不同人群的生理特征。NHTM 模型与 Wissler 模型进行了比较，结果表明基于神经生理学的计算可以提高体温调节模型的性能。NHTM 模型在预测平均皮肤温度方面更准确，平均绝对误差为 0.27 °C，而原始 Wissler 模型的平均绝对误差为 0.80 °C。通过优化方法可以提高NHTM模型对局部皮肤温度和核心温度的预测精度，以证明新的体温调节模型能够适应不同人群的生理特征。NHTM 模型与 Wissler 模型进行了比较，结果表明基于神经生理学的计算可以提高体温调节模型的性能。NHTM 模型在预测平均皮肤温度方面更准确，平均绝对误差为 0.27 °C，而原始 Wissler 模型的平均绝对误差为 0.80 °C。通过优化方法可以提高NHTM模型对局部皮肤温度和核心温度的预测精度，以证明新的体温调节模型能够适应不同人群的生理特征。与原始 Wissler 模型的 0.80 °C 相比，平均绝对误差为 0.27 °C。通过优化方法可以提高NHTM模型对局部皮肤温度和核心温度的预测精度，以证明新的体温调节模型能够适应不同人群的生理特征。与原始 Wissler 模型的 0.80 °C 相比，平均绝对误差为 0.27 °C。通过优化方法可以提高NHTM模型对局部皮肤温度和核心温度的预测精度，以证明新的体温调节模型能够适应不同人群的生理特征。