基于支持向量機的類風濕關節炎早期診斷模型構建及其效果評價

何蛟，賈治林

(大連醫科大學附屬第一醫院，遼寧大連116011)

類風濕關節炎(RA)是一種以關節滑膜炎癥為特征的慢性自身免疫性疾病，其可造成骨侵蝕和關節破壞，最終導致關節畸形［1］。該病目前診斷基于關節病變、血清抗體檢測、滑膜炎及急性期反應物等指標，不利于疾病的早期診斷。支持向量機(SVM)是由Vapnik提出的一種基于統計學習理論和線性分類思想的學習方法［2］，該方法已經在圖像識別、信息處理和基因圖譜識別等方面［3，4］顯示了其良好的應用效果。近年來，SVM已經開始應用于臨床預測診斷方面的研究。例如，在胎兒體質量的預測［5］、鼻咽癌患者生存狀態的預測［6］、乳腺癌預后的預測［7］、人體血液微量元素含量輔助癌癥診斷［8］、腦梗死的預測［9］、非小細胞肺癌［10］以及肝細胞癌診斷中的研究［11］。本研究構建基于SVM的RA早期診斷模型，并對其預測效果進行評價。

1 資料與方法

1.1 研究對象 收集2011年12月～2013年4月住院的RA患者240例(RA組)、其他風濕免疫病患者180例(非RA組)作為研究對象。RA組男94例、女146例，年齡(54.8±14.6)歲，均符合1987年美國風濕協會(ACR)修訂的RA診斷標準。非RA組男89例、女91例，年齡(49.2±11.8)歲。

1.2 方法

1.2.1 早期診斷模型構建方法 采用ELISA法測定抗環瓜氨酸多肽(CCP)抗體，采用免疫比濁法測定類風濕因子(RF)。支持向量機采用不同的內積核函數將形成不同的算法，核函數主要有線性核函數、多項式核函數、高斯徑向基核函數、Sigmoid核函數等，本研究采用高斯徑向基核函數，其形式為K (‖x－xc‖)=exp{－‖x－xc‖2/(2×σ)2)}，其中xc為核函數中心，σ為函數的寬度參數。根據以上原理，采用SVM對RA進行分類預測，分別將訓練集和測試集中患者的RF和抗CCP抗體值及其所屬類別輸入LIBSVM(http://www.csie.ntu.edu.tw/～cjlin/)，對訓練集訓練并構造決策平面，對每個患者進行判別歸類。

1.2.2 診斷模型效果檢驗方法 采用五次交叉驗證法。將420個樣本數據，隨機分為5組，每次取出1組作為預測樣本，其余的作為訓練樣本。采用靈敏度(Sen)、特異度(Spe)和總準確率(Q)來評價分類器的性能，其計算公式分別為Sen=TP/(TP+ FN)、Spe=TN/(TN+FP)、Q=(TP+TN)/(TP+ FN+TN+FP)。式中，TP表示在測試集中被正確判斷的患者個數，FN表示在測試集中被錯判為非患者的患者個數，TN表示在測試集中被正確判斷的非患者個數，FP表示在測試集中被錯判為患者的非患者個數。Sen越大，表明對患者的識別能力越強;Spe越大，則表明其對非患者的判別效果越好。采用Matthews相關系數(MCC)來評價此分類器模型的平衡性能。MCC公式:

其范圍為［－1，1］，值越大，則分類器模型的性能越好。采用SPSS17.0統計軟件。RF、抗CCP抗體和SVM的Q、Sen、Spe比較，采用χ2檢驗。P≤0.05為差異具有統計學意義。

2 結果

SVM仿真診斷Q為85.48%，高于RF(70.71%)和抗CCP抗體(84.05%)。

五次交叉驗證結果顯示，SVM仿真診斷實驗的Sen為88.33%、Spe為81.67%，MCC值為0.702 65，說明模型性能較好。RF診斷結果顯示其Sen為74.17%、Spe為66.11%，抗CCP抗體診斷結果顯示其Sen為78.75%、Spe為91.11%。三者Sen、Spe比較，P均＜0.01。見表1。

表1 SVM五次交叉驗證結果及RF、抗CCP抗體診斷結果

3 討論

3.1 SVM算法原理 SVM建立在統計學習理論的VC維理論以及結構風險最小原理基礎之上，針對模式識別中的兩類線性可分問題，即幾條分割線都能正確地將兩類樣本分開，都能保證使經驗風險為最小，這樣的分割線有無限多條。為使統計學習理論得出的置信范圍最小，就必須找到一條最優分類線使兩類樣本的間隙最大，在更高維的空間中稱為最優分類平面(見圖1)，其中H1、H2分別為各類中離分類線(平面)最近的樣本且平行于分類線(平面)的直線(平面)，它們之間的距離叫做分類間隔(Margin)。

圖1 SVM最優分類平面模式圖

在低維的空間里(如二維空間)無法將各數據進行先行分類，如將其映射到更高維的空間(如三維空間)，就可以找到一個分類面，實現線性可分。SVM的核心思想是通過一個非線性映射，將一個線性不可分的空間映射到一個高維的線性可分的空間。通過內積核函數定義的非線性變換，將輸入空間變換到一個高維空間，并在這個空間中求最優分類超平面，形成樣本分類的決策規則，如圖2。

圖2 SVM的基本原理

3.2 基于VSM的RA早期診斷模型的構建 本研究結果顯示，SVM仿真診斷實驗的Q為85.48%，Sen為88.33%，Spe為81.67%，整體預測準確程度較單獨測定RF和抗CCP抗體時高，且差異具有統計學意義。目前，RA的診斷采用1987年或2009年ACR修訂的診斷標準，并不利于疾病的早期診斷。本研究結果顯示，單獨測定 RA診斷的 Q為70.71%，這與夏文娟等［12］的研究相近。但由于其他風濕病也可檢測出RA陽性，導致其Spe較差。抗CCP抗體診斷的Q為84.05%，高于RF，且其Spe明顯高于RF，這與Sun等［13］的結果一致。目前，臨床上常采用聯合檢測RF和抗CCP抗體的方法提高早期診斷準確率，多項研究［12～15］都表明該方法具有較好的敏感度和特異度，對降低漏診率和改善預后具有較高價值。

郭宙等［9］采用了7種常用的模式分類器預測腦梗死的結果顯示，SVM分類器的效果較人工神經網絡(ANN)、貝葉斯(Bays)和K鄰近法(K-NN)等其他分類器穩定，模型推廣能力較強。本研究顯示，VSM仿真診斷實驗的預測正確率較高，且MCC值較大，說明模型推廣效果較好，具有一定的使用價值。但是，還需要進一步增加特征屬性(如家族史、不良生活習慣和潮濕環境等常見危險因素)，逐步完善RA早期診斷模型，提高其預測能力。

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