基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的腎小球?yàn)V過(guò)率評(píng)估方程與99mTc-DTPA腎動(dòng)態(tài)顯像法測(cè)定值的相關(guān)性研究

陳有維，方華偉，萬(wàn)福俊，何樂(lè)愚，陳 杰

（嘉興醫(yī)學(xué)院附屬嘉興市第二醫(yī)院腎臟科，浙江嘉興314000）

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的腎小球?yàn)V過(guò)率評(píng)估方程與99mTc-DTPA腎動(dòng)態(tài)顯像法測(cè)定值的相關(guān)性研究

陳有維，方華偉，萬(wàn)福俊，何樂(lè)愚，陳 杰

（嘉興醫(yī)學(xué)院附屬嘉興市第二醫(yī)院腎臟科，浙江嘉興314000）

目的應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)評(píng)估腎小球?yàn)V過(guò)率，并研究與99m锝-二乙烯三胺五醋酸（99mTc-DTPA）腎動(dòng)態(tài)顯像法測(cè)定值的相關(guān)性，探討適合慢性腎臟病患者腎小球?yàn)V過(guò)率評(píng)估的新方法。方法選擇慢性腎臟病患者500例，隨機(jī)分為A、B 2組。A組300例為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，構(gòu)建三層誤差通向傳導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用A組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估方程。B組200例為驗(yàn)證數(shù)據(jù)，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估方程計(jì)算腎小球?yàn)V過(guò)率，與99mTc-DTPA腎動(dòng)態(tài)顯像法測(cè)定值比較。結(jié)果2種方法均值比較差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）。2種評(píng)估結(jié)果高度相關(guān)（P＜0.01）。結(jié)論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以用于評(píng)估腎小球?yàn)V過(guò)率，其結(jié)果與腎動(dòng)態(tài)顯像法相當(dāng)。

腎小球?yàn)V過(guò)率；技術(shù)評(píng)估，生物醫(yī)學(xué)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（計(jì)算機(jī)）

腎小球?yàn)V過(guò)率（glomerular filtration rate，GFR）是慢性腎臟疾病分期的重要依據(jù)，而99m锝-二乙烯三胺五醋酸（99mTc-DTPA）腎動(dòng)態(tài)顯像法測(cè)定值比較精確地反映了腎臟的濾過(guò)能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一門重要邊緣學(xué)科，是一個(gè)由許多簡(jiǎn)單的并行工作的處理單元組成的系統(tǒng)，其功能取決于網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、連接強(qiáng)度以及各個(gè)單元的處理方式［1］。誤差通向傳導(dǎo)（back propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。本研究根據(jù)BP網(wǎng)絡(luò)原理構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，生成評(píng)估方程，并與99mTc-DTPA腎動(dòng)態(tài)顯像法比較，報(bào)告如下。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象：2008年7月—2011年4月慢性腎臟病患者500例。剔除標(biāo)準(zhǔn)為急性腎衰竭、嚴(yán)重心力衰竭、嚴(yán)重水腫、年齡＜18歲以及嚴(yán)重酸堿水電解質(zhì)紊亂患者。其中男性313例，女性187例；年齡18～91歲，平均（51±18）歲。基礎(chǔ)疾病為原發(fā)或繼發(fā)性腎小球腎炎、糖尿病腎病、高血壓性腎病、成人型多囊腎等。應(yīng)用堿性苦味酸動(dòng)力法檢測(cè)血肌酐（serum creatinine，Scr），99mTc-DTPA腎動(dòng)態(tài)顯像法測(cè)定GFR。

1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模：①數(shù)學(xué)工具，運(yùn)用矩陣工作室軟件（Matlab 2010）。②網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，一般情況下，采用一個(gè)S型隱含層加上一個(gè)線性輸出層的三層網(wǎng)絡(luò)的輸出，可以逼近任何一個(gè)連續(xù)函數(shù)。設(shè)定輸入層神經(jīng)元數(shù)2個(gè)，一個(gè)隱含層，神經(jīng)元數(shù)2個(gè)，激勵(lì)函數(shù)采用對(duì)數(shù)S型函數(shù)，輸出層神經(jīng)元數(shù)1個(gè)，激勵(lì)函數(shù)采用線性函數(shù)。③輸入層變量，觀察MDRD簡(jiǎn)化腎小球?yàn)V過(guò)率方程1（GFR1），發(fā)現(xiàn)患者年齡、Scr值對(duì)GFR影響很大，直接關(guān)系到GFR的結(jié)果，于是將該2項(xiàng)參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層變量。性別變量簡(jiǎn)化處理，如果是女性則直接乘以0.742。GFR1= 186×（Scr/88.4）-1.154×年齡-0.203×0.742（女性）［2］。④訓(xùn)練數(shù)據(jù)，Matlab隨機(jī)化，從全部500例患者中隨機(jī)抽取300例作為網(wǎng)絡(luò)輸入層數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)的99mTc-GFR作為輸出層數(shù)據(jù)，形成300組訓(xùn)練數(shù)據(jù)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)行歸一化處理，歸一化后年齡=（年齡-18）/（120-18），歸一化后肌酐=（Scr-30）/（2 000-30）。⑤網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，運(yùn)用Levenberg-Marquardt算法（L-M法）得出數(shù)值和閾值后，得出腎小球?yàn)V過(guò)率方程2（GFR2）。目標(biāo)均方誤差等于4×10-6。運(yùn)行Matlab進(jìn)行運(yùn)算，直到達(dá)到目標(biāo)均方誤差，記錄網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

1.3 數(shù)據(jù)驗(yàn)證：選取余下未使用的200例數(shù)據(jù)，利用GFR2計(jì)算GFR，結(jié)果與99mTc-GFR進(jìn)行比較。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法：應(yīng)用SPSS11.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。計(jì)量資料以±s表示，采用t檢驗(yàn)。相關(guān)性采用線性回歸分析。P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練：應(yīng)用Matlab軟件采用L-M法對(duì)300組訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行了177次計(jì)算，均方誤差達(dá)到目標(biāo)。訓(xùn)練結(jié)束后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，見(jiàn)表1。

表1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值

2.2 評(píng)估方程：依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及數(shù)據(jù)訓(xùn)練后得到的參數(shù)，得出評(píng)估方程。評(píng)估方程=EXP｛10.6/［1+EXP（1.612-年齡）/461.957+Scr/ 65.65］｝-76.18/［1+EXP（-2.992-年齡/ 483.183-Scr/577.053）+77.2］。如是女性，結(jié)果需乘以0.742，Scr單位為μmol/L，Exp表示自然對(duì)數(shù)為底指數(shù)函數(shù)。

2.3 數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果：使用評(píng)估方程計(jì)算B組數(shù)據(jù)GFR為（56.835±28.335）mL/min，與腎動(dòng)態(tài)顯像法測(cè)定值（56.804±28.319）mL/min比較，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（t=0.489，P＞0.05）。線性回歸分析得出相關(guān)系數(shù)（r=0.999，P＜0.01），回歸方程為Y= 0.135+0.999X，2組結(jié)果之間高度相關(guān)。

3 討 論

在臨床工作中，如何簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確地評(píng)估腎功能是個(gè)需要解決的重要問(wèn)題。GFR是反映腎臟濾過(guò)功能的最佳指標(biāo)，是慢性腎臟病分期的主要依據(jù)，在檢測(cè)腎毒性藥物、移植腎功能評(píng)價(jià)及指導(dǎo)慢性腎臟病防治等方面都有重要意義。GFR可以通過(guò)測(cè)定多種外源性和內(nèi)源性濾過(guò)標(biāo)志物的濾過(guò)率得到，如同位素標(biāo)記物可以作為測(cè)定GFR的方法，99mTc-DTPA腎動(dòng)態(tài)顯像法檢測(cè)準(zhǔn)確性比較高。但是其放射性限制了某些人群如孕婦等的使用，同時(shí)價(jià)格較為昂貴，需要專門設(shè)備，基層很難推廣，也不適合大樣本流行病學(xué)研究。另一方面，預(yù)測(cè)方程用于GFR評(píng)估仍有一定的不足。MDRD簡(jiǎn)化方程是目前臨床常用的評(píng)估方程，但與雙血漿法99mTc-DTPA清除率相比較仍有一定偏差，在腎功能正常以及嚴(yán)重腎功能不全個(gè)體，MDRD簡(jiǎn)化方程很難準(zhǔn)確評(píng)估CFR［2-3］。因此，必要繼續(xù)探索更優(yōu)的GFR評(píng)估方程。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過(guò)反向傳播不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。有研究［3-4］認(rèn)為，回歸方程預(yù)測(cè)的實(shí)質(zhì)是從已知數(shù)據(jù)中計(jì)算回歸方程，再?gòu)幕貧w方程獲得未知的數(shù)據(jù)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)質(zhì)是從已知的數(shù)據(jù)空間，根據(jù)某種原則向未知數(shù)據(jù)空間進(jìn)行映射，從而得到未知數(shù)據(jù)。使用回歸方程難以同時(shí)適應(yīng)不同人群的評(píng)估要求，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)恰好可以發(fā)揮其非線性數(shù)據(jù)處理能力的優(yōu)勢(shì)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后權(quán)值和閾值都已經(jīng)固定下來(lái)，本研究得出的最終神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估方程為GFR2方程，稍作修改即可直接放在MicroSoft Excel中運(yùn)行；通過(guò)方差分析和線性回歸分析，發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方程和腎動(dòng)態(tài)顯像2種方法計(jì)算結(jié)果差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05），兩者計(jì)算結(jié)果高度相關(guān)。

在本研究中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練用的輸出數(shù)據(jù)來(lái)自99mTc-DTPA腎動(dòng)態(tài)顯像法檢測(cè)值，BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)GFR的評(píng)估效果并不比腎動(dòng)態(tài)顯像法更好。如果使用更加可靠的方法，如雙血漿法99mTc-DTPA清除率作為數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，則有望得出更準(zhǔn)確的評(píng)估方程。

總之，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)由于其強(qiáng)大的非線性數(shù)據(jù)處理能力，可以應(yīng)用于GFR的評(píng)估，本研究給出了一個(gè)比較簡(jiǎn)單實(shí)用的GFR評(píng)估方程，是一種新的GFR評(píng)估方法，為臨床實(shí)踐中GFR評(píng)估提供了更多的選擇。

［1］馬銳.21世紀(jì)重點(diǎn)大學(xué)規(guī)劃教材——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理［M］.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2010：23-24.

［2］LEVEY AS，STEVENS LA，SCHMID CH，et al.A new equation to estimate glomerular filatration rate［J］.J Am Mter Med，2009，150（9）：604-612.

［3］閆以聰.回歸方程與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)值預(yù)測(cè)方面的對(duì)比研究綜述［J］.數(shù)理醫(yī)藥學(xué)雜志，2007，20（1）：66-69.

［4］李江濤，許晨，崔春黎，等.CKD-EPI方程對(duì)基于簡(jiǎn)化MDRD方程的慢性腎臟病患者分期的影響［J］.中華腎臟病雜志，2011，27（5）：346-350.

（本文編輯：趙麗潔）

R692

B

1007-3205（2012）12-1432-03

2011-12-11；

2012-05-09

陳有維（1975-），男，遼寧遼陽(yáng)人，嘉興醫(yī)學(xué)院附屬嘉興市第二醫(yī)院主治醫(yī)師，醫(yī)學(xué)學(xué)士，從事腎臟內(nèi)科疾病診治研究。

10.3969/j.issn.1007-3205.2012.12.025