基于人工神經網絡的中國人心電圖QT間期參考值的地理分布

基于人工神經網絡的中國人心電圖QT間期參考值的地理分布

張雯葛淼何進偉路春愛1張瑩2楊紹芳姜吉琳許金輝劉新蕾岑敏儀

(陜西師范大學旅游與環境學院健康地理研究所，陜西西安710119)

摘要〔〕目的為制定中國人心電圖QT間期參考值的統一標準提供依據。方法收集中國84個市(縣)級醫院、研究單位及高等院校測定的15 164例健康成年人心電圖QT間期參考值。運用相關分析、主成分分析、人工神經網絡、GIS空間分析等方法研究其與經度、緯度、海拔、年平均氣溫、年平均相對濕度、年降水量、氣溫年較差、表土粉粒百分率、表土陽離子交換量(黏土)、表土陽離子交換量(潛育土)、表土堿度的關系。結果通過五層人工神經網絡模擬健康中國人心電圖QT間期的參考值范圍，并通過克里格插值法精確地內插出中國人心電圖QT間期參考值范圍的地理分布圖。結論知道中國某地的地理要素，就可用此模型估算該地區成年人心電圖QT間期參考值，同時也可用空間分布圖直觀得到中國任何地方的成年人心電圖QT間期參考值。

關鍵詞〔〕QT間期；地理因素；BP 神經網絡；空間分析

中圖分類號〔〕R188〔

基金項目：國家自然科學基金資助項目(40971060)

通訊作者：葛淼(1960-)，男，研究員，博士生導師，主要從事健康地理研究。

1陜西師范大學醫學院2長安大學理學院

第一作者：張雯(1991-)，女，在讀碩士，主要從事醫學正常參考值的地理分布規律研究。

Distribution of reference range of QT interval based on the artificial neural networks

ZHANG Wen，GE Miao，HE Jin-Wei,etal.

College of Tourism and Environment，Shaanxi Normal University，Xi'an 710119，Shaanxi，China

Abstract【】ObjectiveTo supply a scientific basis for unifying the reference value standard of QT interval of Chinese people.MethodsThe QT interval reference values were collected from 15 164 healthy people in 84 areas of China.The correlations between the measured values of QT interval and the 11 geographical factors were analyzed.ResultsAfter 5 layers′Neural Networks and self-study about building the analogue rules for 60 times, the relationship between the normal reference value of QT interval and geographic factors had be limitated with the methods of BP neural networks and Spatial analysis of GIS. The geography distribution map of the reference range of QT interval was inserted exactly with the method of Kriging.ConclusionsIf geographical factors of a particular area are obtained，the QT interval reference value of Chinese people in this area could be calculated using this model and the normal QT interval reference values of Chinese men anywhere in China could be obtained from geography distribution figure.

【Key words】QT interval;Geographical factors;BP neural network;Spatial analysis

QT 間期延長可致尖端扭轉型室速，致死率高〔1〕。QT間期對預測惡性心律失常、心源性猝死、評價抗心律失常藥物療效及毒副作用有重要意義〔2〕。很多人測定了本地區的成年人QT間期參考值〔3～11〕，研究了吸煙對QT間期的影響、正常成人QT間期的比較、各種藥物對QT間期的影響、不同地區QT間期的差別、QT間期的校正方法等，但對于中國成年人QT間期與地理因素的關系國內外還未見報道。本文采用人工神經網絡分析了中國成年人心電圖QT間期參考值與地理因素的關系。

1材料與方法

1.1材料

1.1.1QT間期收集中國83個市(縣)級醫院、研究單位及高等院校測定的15 164例健康成年人QT間期，男9 577例，女5 587例，年齡18～70歲。這些單位分布在中國大陸23個省、市、自治區，缺少臺灣省、西藏自治區、香港特別行政區、澳門特別行政區的資料。QT間期(單位為ms)采用心電圖機進行12導聯的同步心電圖檢查，紙速為25 mm/s,各導聯測三個，取其均值。

1.1.2地理資料共選取三類地理因素進行分析：地勢指標、氣候指標、土壤指標。地勢資料取材于有關地理著作和辭典〔12～14〕，海拔高度與氣象指標來自于中國氣象科學數據共享服務網(http://cdc.cma.gov.cn/)，土壤指標數據來源于聯合國糧農組織(FAO)和維也納國際應用系統研究所(IIASA)構建的世界和諧土壤數據庫(Harmonized World Soil Database)(HWSD)(http://www.fao.org/nr/land/soils/harmonized-world-soil-database/zh/)。選取的地理指標：X1經度，X2緯度，X3海拔高度(m)， X4年平均氣溫(℃)，X5年平均相對濕度(%)，X6年降水量(mm)，X7氣溫年較差(℃)， X8表土粉粒百分率(% wt.)， X9表土陽離子交換量(黏土) (cmol/kg)，X10表土陽離子交換量(潛育土) (cmol/kg)， X11表土堿度(cmol/kg)。

1.2方法

1.2.1相關分析運用相關分析〔15〕計算中國人心電圖QT 間期參考值與地理因素X1～X11的單相關系數。

1.2.2因子分析由于地理因子較多， 用SPSS主成分分析,把一些錯綜復雜的變量總結為少數幾個綜合因子，取消地理因子之間較嚴重的共線性。

1.2.3神經網絡的構建人工神經網絡(NN) 是一種能模擬人腦處理信息的智能化系統〔16，17〕,通過輸入層、隱含層和輸出層研究變量間的非線性關系。本文用 5 層 BP 神經網絡模型分析和預測QT間期與地理因素復雜的非線性關系。模型分訓練和預測兩部分,訓練部分主要從訓練數據中獲取神經網絡的權重參數,模擬預測部分運用獲取的參數對新的輸入進行預測。

2結果

2.1相關分析選取的11個地理因素指標中，有8個地理因素與心電圖QT間期具有相關性，分別是：X1、X3、X4、X7、X8、X9、X10、X11，r值分別為-0.292、-0.265、-0.281、-0.348、-0.260、0.294、0.295、-0.474，均P<0.05，其余X3、X5、X6與QT間期無關，r值分別為0.180、-0.193、-0.196，均P>0.05。

2.2主成分分析

2.2.1因子分析適用性判斷可以使用KMO統計量和Bartlett球形檢驗加以判斷〔18～21〕，當KMO統計量>0.5，或者Bartlett球形假設被拒絕，則說明各指標之間并非獨立，取值是有關系的。經檢驗后，KMO統計量為0.550>0.5，說明各變量間的相關程度無太大差異，數據適合做因子分析；由Bartlett球形檢驗，P=0.000<0.01，球形假設被拒絕，因此11個地理因素間并非獨立，有必要進行因子分析。見表1。

2.2.2公因子提取對選取的11個地理變量進行公因子的提取，由表2可知，前4個因子的累計貢獻率達82.408%，說明已經包含了各地理變量的82.408%的信息，效果較好。由特征根碎石圖(圖1)可以看出，當取第5個特征根時，曲線特征值已下降到1以下，所以選取4個公共因子代替原始的11個地理變量來研究對成年人心電圖QT間期參考值的影響。

表1地理指標相關系數矩陣

X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X11.00-0.03-0.660.3770.2570.356-0.15-0.070.060-0.15-0.42X2-0.031.000.176-0.81-0.80-0.830.802-0.350.434-0.260.510X3-0.660.1761.00-0.63-0.46-0.47-0.030.1590.2280.2190.145X40.377-0.81-0.631.000.8380.896-0.690.075-0.390.045-0.39X50.257-0.80-0.460.8381.000.865-0.580.206-0.490.257-0.37X60.356-0.83-0.470.8960.8651.00-0.670.136-0.360.235-0.40X7-0.150.802-0.03-0.69-0.58-0.671.00-0.250.226-0.150.566X8-0.07-0.350.1590.0750.2060.136-0.251.00-0.13-0.02-0.13X90.0600.4340.228-0.39-0.49-0.360.226-0.131.000.1190.362X10-0.15-0.260.2190.0450.2570.235-0.15-0.020.1191.00-0.08X11-0.420.5100.145-0.39-0.37-0.400.566-0.130.362-0.081.00

2.2.3因子得分通過因子分析得出的每個變量在公共因子中的得分系數矩陣見表3。由表3可得出Z1，Z2，Z3，Z4的表達式為:Z1=-0.034X1-0.181X2-0.149X3+0.218X4+0.235X5+0.209X6-0.072X7-0.023X8-0.187X9+0.048X10+0.024X11；Z2=0.560X1+0.099X2-0.281X3+0.090X4-0.037X5+0.066X6-0.054X7-0.156X8+0.266X9-0.016X10-0.265X11；Z3=-0.047X1+0.179X2-0.337X3+0.069X4+0.064X5+0.026X6+0.356X7-0.418X8-0.043X9+0.016X10+0.420X11；Z4=0.046X1-0.080X2+0.251X3-0.038X4-0.004X5+0.097X6-0.213X7-0.155X8+0.488X9+0.635X10-0.098X11；(1)。將原始變量的值代入上式中,求得Z1，Z2，Z3，Z4值。

圖1　特征根碎石圖

表2方差分解累積表

成份解釋的總方差 初始特征值 提取平方和載入 合計方差的%累積%合計方差的%累積%旋轉平方和載入合計15.04245.83445.8345.04245.83445.8344.79921.86616.96462.7971.86616.96462.7972.16531.14310.39573.1921.14310.39573.1922.22141.0149.21682.4081.0149.21682.4081.31750.8267.50789.91560.6345.76395.67970.2001.82197.50080.1241.12998.62890.1080.98299.611100.0390.35099.961110.0040.039100.000

表3成分得分系數矩陣

Z1Z2Z3Z4X1-0.0340.560-0.0470.046X2-0.1810.0990.179-0.080X3-0.149-0.281-0.3370.251X40.2180.0900.069-0.038X50.235-0.0370.064-0.004X60.2090.0660.0260.097X7-0.072-0.0540.356-0.213X8-0.023-0.156-0.418-0.155X9-0.1870.266-0.0430.488X100.048-0.0610.0160.635X110.024-0.2650.420-0.098

(2)

上式中,net(j xi) 為第一隱含層第 j 個神經元接收到的信號,xi為輸入,ωi,j為輸入層第i個神經元和第一隱含層第j個神經元之間的連接權重。log sig(xi)為 logsig 函數,

(3)

第二隱含層與第一隱含層,第三隱含層與第二隱含層,輸出層與第三隱含層通過線性函數激活,各層接收到的信號如下:

(4)

上式中,netj(ki) 為第j層隱含層(j=2,3,4) 和輸出層(j=5) 接收到的信號,ωi,j 為各層神經元和前一層神經元之間的連接權重,netj- 1(ki) 為前一層第 ki個神經元的輸入〔30〕。運用上述方法構建中國人心電圖QT間期參考值與地理因素 BP 神經網絡結構圖,見圖2。

通過 MATLAB 里提供的人工神經網絡工具箱，對不同訓練次數時人工神經網絡的誤差變化曲線及訓練終止時的均方差進行分析。 通過篩選，選擇訓練次數為 60 次和 70 次作為男性肺一氧化碳彌散量參考值最優訓練次數進行訓練；表4是心電圖QT間期參考值與地理因素訓練的模擬值和實測值對比表，圖3是誤差曲線遞減圖，模擬結果見圖4。

圖2　BP神經網絡流程圖

圖3　BP神經網絡60次訓練(A)和70次訓練(B)誤差曲線

Z1Z2Z3Z4Y實測Y60Y70北京-0.730.861.24-0.83376.1377.64±0.27370.92±0.52武漢0.940.410.331.20376.0376.24±0.27378.57±0.52廣州1.550.54-0.861.10397.0396.48±0.27374.37±0.52衢州0.920.97-0.250.74394.0392.19±0.27378.85±0.52新疆-0.97-2.80-0.14-1.50376.1376.97±0.27400.72±0.52成都0.84-0.95-1.07-0.63370.0368.49±0.27367.09±0.52江蘇0.610.41-0.47-1.00358.1356.53±0.27366.65±0.52西安-0.03-0.58-0.66-1.00364.8364.63±0.27367.22±0.52

圖4　BP神經網絡60次訓練(A)和 70次訓練(B)后模擬值和實測值

圖5　中國人心電圖QT 間期參考值空間分布圖

2.4繪制心電圖QT間期參考值范圍分布圖利用國家基礎點，將各個觀測點的X1，X2，X3， X4，X5，X6，X7， X8， X9，X10， X1111項地理指標代入方程(1)，計算出Z1，Z2，Z3，Z4的值，并代入訓練了60次的神經網絡模型進行仿真，計算出這2 322個市縣成年人心電圖QT間期參考值的預測值。應用ArcGIS10.0軟件中的空間分析工具進行克里金(Krigng)插值〔31～34〕，精確地擬合出中國成年人心電圖QT間期參考值的空間分布規律(圖5)。由圖5可以清楚得出中國任何地方成年人心電圖QT間期參考值，位于同一色系的QT間期正常參考值相等，色系變化越快的區域QT間期參考值變化越大，反之變化平穩。西部心電圖QT間期參考值范圍變化較快,中東部較緩慢。中國成年人心電圖QT間期參考值的分布趨勢為中東部偏低(350～387 ms)，西部較高(387～427 ms)，且以青海和甘肅為中心以同心圓向周圍遞減。

3討論

地理環境是由大氣、 水、 土壤、 生物和礦物等各種地理要素組成的有機整體,它是人類賴以生存的物質基礎。人的機體與地理環境處在一個矛盾統一的過程中,生命有機體一方面不斷地從地理環境中攝取生命活動需要的物質,同時,生命活動的代謝產物及人類的生活行為、 方式也在不斷地影響地理環境,在進行物質交換過程中,也伴隨著能量的交換,形成了人與地理環境之間相互作用而處于一種動態平衡。因此,相同地理環境下的QT間期參考值應該是相同的,不同地理環境下的QT間期參考值應該是不同的,QT間期參考值與地理因素之間應該是有依賴關系的。

從單相關系數可以看出,隨著緯度、表土陽離子交換量(黏土)、表土陽離子交換量(潛育土)的增加,中國人QT間期參考值也在增加。隨著經度、年平均氣溫、氣溫年較差、表土粉粒百分率、表土堿度的增加,中國人QT間期參考值在減小。氣溫年較差是影響中國人QT間期參考值最主要的地理因素，表土堿度是影響中國人QT間期參考值最主要的土壤地理因素。

3.1年平均氣溫和氣溫年較差與QT間期參考值的關系年平均氣溫和氣溫年較差與QT間期參考值呈負相關，氣溫年較差是影響中國人QT間期參考值最主要的地理因素。較低的氣溫會改變人體血液的某些指標，會使超常循環的血流量比平常要少好幾倍，體內有限的血液，在短時間內涌向體表，使心、腦供血量銳減。心肌缺血時,心室復極延長、復極離散性增加,在心電圖上表現為 QT 間期延長〔35〕。

3.2經度和緯度與QT間期參考值的關系經度與QT間期呈負相關，緯度與QT間期呈正相關，也即中國的東部比西部的QT間期短，北部比南部的QT間期長(與圖6的結果一致)。南部年平均氣溫高，QT間期短。東北地區氣溫年較差大，QT間期短。深居內陸的西北干旱地區年平均氣溫低，QT間期長；且西北地區海拔高，QT間期長。例如，在海拔高度3 500 m的地方，大氣壓為500 mmHg,氧分壓為100 mmHg(僅為海平面氧分壓的70%)，動脈血氧飽和度為87.5%，處于環境性缺氧的狀況。缺氧對心肌細胞的除極和復極，傳導都會有一定的影響，表現在心電圖上為QT間期延長。因此經度和緯度與QT間期的關系是建立在中國的地形氣候因素的基礎上。

與過去的相關分析、多元回歸模型、主成分分析等相比,人工神經網絡模型更能反映地理因素和心電圖QT間期參考值范圍間復雜的非線性關系。而且,基于人工神經網絡模型,不需要人為定義模型的結構和參數,最大限度地降低了人為影響,提高了模擬的精度。

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〔2013-12-21修回〕

(編輯徐杰)