基于多層感知器模型的左室Tei指數參考值地理分布

基于多層感知器模型的左室Tei指數參考值地理分布

韓嘯董婕葛淼王子軒

(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〔〕目的探討地理環境因素納入左心室Tei指數正常參考值制定的考量范圍內及分析其對健康人左室Tei指數參考值的影響。方法選取地形、氣候、土壤3大類25項地理環境指標與健康人左心室Tei指數進行相關分析，選取有顯著相關的9項指標參與多層感知器與RBF網絡建模，通過學習訓練加強預測精度建立模型，與未參與建模的實測值對比，基于多層感知器模型的預測值與實測值擬合效果較好，在95%的置信度下，二者無顯著差異。通過對數據的正態性檢驗分析，選取析取克里金插值法內插出基于多層感知器模型預測的中國健康人左心室Tei指數參考值的地理分布圖，擬合參考值的三維空間趨勢圖并分析環境對指標的影響機制。結果左心室Tei指數與緯度，年平均氣溫，年降水量，氣溫年較差，年平均風速，表土粉土陽離子交換量，表土CaSO4含量，表土堿度，表土鹽分有顯著相關性，基于多層感知器模型的預測值分布趨勢由北向南依次遞減，自西向東先減小后增大。結論綜合生理因素和地理環境因素對參考值的影響，能夠更加科學地確定參考值的分布。

關鍵詞〔〕左心室Tei指數；多層感知器；RBF網絡；析取克里金插值；空間趨勢

中圖分類號〔〕Q142〔文獻標識碼〕A〔

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，主要從事健康地理學研究。

第一作者：韓嘯(1989-)，女，在讀碩士，主要從事健康地理及全球變化與災害防治研究。

Geographical distribution of left ventricle Tei index of healthy people based on the multilayer perceptron model

HAN Xiao,DONG Jie,GE Miao,etal.

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

Abstract【】ObjectiveTo analyze the relationship between geographical environment factors and the left ventricular Tei index,explore the distribution of Tei reference values of different geographic environment, and provide a scientific basis for clinical examination.Methods25 geographical factors and left ventricle Tei index were selected to extract 9 geographical factors which had significant correlation for building the multilayer perceptron model and radial-basis function model respectively. The prediction precision of the model was strengthened by training and learning,the multilayer perceptron model fitting was better than radial-basis function for the comparison between predicted values and measured values that were not participate in the modeling.Through the test of normality for the predicted values based on the multilayer perceptron model, the interpolation method of disjunctive kriging was chosen to make the geographical distribution of left ventricle Tei index and matched the trend analysis diagram,in addition,analyze the influence mechanism of geographical environment factors and left ventricle Tei index.ResultsThere were significant correlations between left ventricle Tei index and latitude,the annual average temperature, annual precipitation, annual temperature range,the annual average wind speed, soil cation exchange capacity(slit), calcium sulfate content in topsoil,alkalinity in topsoil,salinity in topsoil. The predictive values based on the multilayer perceptron model were decreased from north to south,decreased first and then increased from west to east.ConclusionsIt could be more scientific to formulate the left ventricle Tei index distribution on the basis of synthesizing the physiological factors and the geographical environment factors.

【Key words】Left ventricle Tei index；Multilayer perceptron；Radial-basis function；Disjunctive Kriging；Space trend

Tei指數即心肌做功指數，又稱心肌綜合指數(MPI)，在成人中隨年齡變化的幅度較小，測量方法簡便，且不受心率、心室幾何形態的影響，可綜合評價心室收縮和舒張的整體功能〔1，2〕。傳統的醫學研究及左心室Tei指數正常參考值的測定，基于過往病史、性別、身高、年齡等生理因素的考量，未將地理環境因素納入影響范圍之內。關于地理因素對左心室Tei指數的影響，國內外未見諸報道，無統一的參考值標準。

地理環境對人體的影響可以被認為是一個長期的過程，即為了維持正常的健康狀態，機體對相應的環境溫度、濕度、含氧量等進行適應性的改變，進行生理機制的調節，維持內環境的健康穩定。事實上，地理環境與心功能的關系十分密切，地理環境通過地形、氣候、土壤等自然因素，以及飲食水平、生活方式等人文因素綜合作用于心臟。所以，分析地理因素，尤其是自然地理因素對于左心室Tei指數的影響，能夠更好地進行心功能的綜合評價。

1資料與方法

1.1左室Tei指數資料通過對中國科學引文數據庫，重要會議論文全文數據庫，中國期刊網優秀博、碩士論文、年鑒數據庫，中國期刊網全文數據庫，維普中文科技期刊數據庫，中國科學引文數據庫等網絡數據庫的檢索，收集了中國97個市(縣)級醫院及相關研究單位和醫學高等院校測定的5 274例健康人左室Tei指數值；排除心肌病、心力衰竭、風心病、原發性舒張功能不全、冠心病、糖尿病、高血壓、心律不齊、先心病等影響左心室功能的疾病，無既往病史，數據搜集的年限為2003~2013年，年齡選擇依據聯合國世界衛生組織(WHO)對于年齡的統一劃分標準(44歲以下為青年人；45~59歲為中年人；60~74歲為年輕的老年人；75~89歲為老年人；90歲以上為長壽老人)。由于Tei指數從出生后至3歲之間有所下降，但3歲以后至成人階段保持相對穩定〔3,4〕，所以選擇3~75歲的健康人群作為研究對象，包括青年、中年、年輕的老年人，采取男女無差別統計。由于組織多普勒測量方法在評價心臟的收縮和舒張功能方面優于脈沖多普勒〔5〕，所以選擇在組織多普勒模式下，測量二尖瓣口處A峰結束至下一個心動周期E峰開始的時間間隔，記為a，測量主動脈瓣口處射血時間ET，記為b，a減去b即為心室等容收縮時間(ICT)與心室等容舒張時間(IRT)之和，即左心室Tei指數=(a-b)/ b=(ICT+IRT)/ET。數據分布東部平原區的資料多于西部高原區，沿海地區的資料多于內陸地區，且多集中于城市。

1.2地理環境資料地形資料來源于國家測繪局數據中心提供的共享資料，氣候資料來源于中國氣象科學數據共享服務網，土壤資料來源于世界土壤數據庫(Harmonized World Soil Database)。三類自然地理環境指標包含25個亞指標，分別為地形指標，包括經度X1，緯度X2，海拔高度(m)X3；氣候指標，包括年日照時數(h)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，年平均風速(m/s)X9；土壤指標，包括表土砂粒百分率(% wt)X10，表土粉粒百分率(% wt.)X11，表土黏粒百分率(% wt.)X12，表土參考容重(kg/dm3)X13，表土容重(kg/dm3)X14，表土石礫含量(%vol.)X15，表土有機質含量(% wt.)X16，表土pH值X17，表土粘土陽離子交換量(cmol/kg)X18，表土粉土陽離子交換量 (cmol/kg)X19，表土基本飽和度(%)X20，表土總可交換量(cmol/kg)X21，表土CaCO3含量(cmol/kg)X22，表土CaSO4含量(cmol/kg)X23，表土堿度(cmol/kg)X24，表土鹽分(dS/m)X25共25項。

1.3方法在SPSS19.0中建立數據庫并進行標準化處理，分別將25項地理環境指標值與左室Tei正常參考值進行雙變量相關分析，提取具有顯著相關性的地理因子，在Clementine 12.0中構建多層感知器網絡模型和經向基函數(RBF)網絡模型，進行左室Tei參考值的預測，通過對模型的檢驗和實測值的比較，選擇較優模型，最后利用析取克里金插值法內插出中國健康成年人左室Tei指數參考值的地理分布圖并擬合出參考值的三維空間趨勢圖。

2結果

2.1相關分析在25項地理環境指標中，左心室Tei指數參考值與X2、X5、X7、X8、X9、X19、X23、X24、X25有相關性(r分別為0.217、-0.218、-0.222、0.193、0.164、0.189、0.179、0.193、0.167，均P<0.05)；與X1、X3、X4、X6、X10、X11、X12、X13、X14、X15、X16、X17、X18、X20、X21、X22無明顯相關性，r分別為-0.104、0.088、0.117、-0.115、0.040、0.002、0.067、-0.079、-0.111、0.029、-0.017、-0.011、0.125、-0.029、-0.050、0.032，均P>0.05。

2.2多層感知器與RBF網絡〔9〕在Clementine 12.0軟件中，以緯度，年平均氣溫，年降水量，氣溫年較差，年平均風速，表土粉土陽離子交換量，表土CaSO4含量，表土堿度，表土鹽分9個地理環境指標作為輸入變量，以左室Tei指數為輸出變量，進行機器學習，基于對數據的準確性估計，進一步提高模型預測精度，進行專家模式訓練，最終采用3個隱藏層，第1層為10個神經元，第2層為15個神經元，第3層為20個神經元，進行持續1 000次的訓練。見圖1。

圖1　多層感知器模型預測結果

圖2　RBF神經網絡預測結果

從模型預測結果可看出，預測精度達到94.162%，其中年平均氣溫和年降水量及表土CaSO4含量對左心室Tei指數的影響程度較大，與相關分析的顯著性結果比較一致。RBF神經網絡和多層感知器網絡類似，同為3層前向網絡，第2層為隱藏層，其隱藏神經元以基函數為激活函數，通過徑向基函數對輸入產生非線性映射，和其他前向網絡相比，具有最佳的函數逼近性能和全局最優特性〔9,10〕。在Clementine 12.0軟件中，同樣以緯度，年平均氣溫，年降水量，氣溫年較差，年平均風速，表土粉土陽離子交換量，表土CaSO4含量，表土堿度，表土鹽分9個地理環境指標作為輸入變量，以左室Tei指數為輸出變量，建立數據流，通過調整隱節點的個數(5)，學習率(0.9)，徑向覆蓋長度(1.0)以及持續學習周期(30)等參數不斷訓練，提高模型預測精度，使其達到90%以上，最終得到的建模結果見圖2。從模型預測結果可看出，預測精度達到了90.983%，其中表土鹽分和表土堿度對左室Tei指數的影響程度較大，年降水量和年平均風速的重要性較低。

2.3模型檢驗在實際應用模型的過程中，實測值與預測值會產生一定的擬合偏差，為了獲得較為準確的預測結果，選擇未參加建模的數據，與預測結果進行對比檢驗。選取北京、天津、上海、重慶、廣州等19個城市中未參與模型訓練的健康人左心室Tei指數參考值，將多層感知器網絡和RBF網絡通過訓練得到的預測值與未參與模型訓練的數據進行對比，見表1。

表1　健康人左心室Tei指數預測值與實測值

將19個城市健康成年人左心室Tei指數的實際測量值和兩種神經網絡預測模型估計的預測值進行對比，繪制曲線圖，可看出，多層感知器網絡預測值與真實測量值擬合的效果較好，誤差相對較小，加之多層感知器模型預測的變量重要性與相關分析中的變量顯著程度比較一致，所以選擇多層感知器網絡訓練的模型進行全國健康人左心室Tei指數參考值的預測。見圖3。

圖3　左室Tei指數預測值與實測值對比

為更進一步驗證模型效果，在SPSS19.0中，運用成對樣本t檢驗，比較實測值與多層感知器模型預測值，在95%的置信度下，對應的雙側P值為0.346>0.05，所以認為預測值與實測值之間無顯著性差異，即健康人左心室Tei指數實測值和預測值之間存在較好的一致性。

2.4空間分布選取全國2 322個市縣作為觀測點，根據緯度，年平均氣溫，年降水量，氣溫年較差，年平均風速，表土粉土陽離子交換量，表土CaSO4含量，表土堿度，表土鹽分9個地理環境指標值，利用多層感知器網絡模型進行健康人左心室Tei指數參考值的預測，并根據預測值進行空間插值。

2.4.1正態性檢驗利用K-S方法〔11〕檢驗數據的正態性，檢驗結果Z值為5.553，顯著性P值為0.000<0.05，所以數據不服從正態分布。

2.4.2克里金插值〔12〕空間分布圖針對本文數據非正太分布的特點，選取析取克里金插值的方法。選擇ArcGIS19.0軟件下的地統計模塊進行析取克里金插值導入的中國基礎地理信息地圖來源為國家基礎地理信息數據中心的1∶400萬中國地圖。見圖4。

圖4　中國健康人左室Tei指數參考值空間分布圖

2.4.3空間趨勢圖利用ArcGIS中的空間趨勢分析模塊對左心室Tei指數進行趨勢分析，將二維平面點提高到研究區域的三維圖中，樣點的位置據經緯度繪制在x，y平面上，在每個樣點的上方，左心室Tei值由z維中的高度給定，值將會作為散點圖投影到x，z平面和y，z平面上，據此可以清楚地看到數據的空間趨勢變化。見圖5。

圖5　左心室Tei指數空間趨勢面圖

3討論

由現代心臟生理學相關介紹可知，等容收縮期縮短伴隨著左心室射血時間的延長是心肌的收縮能力增強、射血排空增加的表現，而心室收縮末期由于心室幾何結構的改變可產生一種促使心室復位的舒張勢能，心室收縮愈好這種勢能也就愈大，對心室的舒張也就愈有利〔13〕。由于良好的心室舒張勢能來自并起始于強有力的收縮，這使得IRT亦縮短，分子(ICT、IRT)變小，分母(LVET)增大，Tei指數值變小〔14〕，所以心肌收縮力強弱是影響左心室Tei指數的重要條件，心肌收縮能力增強，Tei指數減小。

3.1氣候環境對左室Tei指數的影響年平均氣溫越高，說明全年溫度中屬氣溫高值的天數較多，在較高溫度的環境中，機體由于應激導致交感神經興奮，腎上腺髓質活化，分泌腎上腺素〔15〕。腎上腺素作為兒茶酚胺的一種，在血液中含量水平增高，則心肌收縮力增強，機體處于此種環境的時間偏多，對較熱環境產生熱習服，長此以往，心肌收縮功能力增強，Tei指數變小。所以從此角度考慮，年均溫與Tei指數呈負相關關系。據伯努利方程中論述的風速與壓強關系可知，流速高處壓力低，流速低處壓力高。所以隨著年平均風速的增強，大氣壓強相對減弱，在進行呼吸作用時，吸氣使胸內負壓增大，促進靜脈回流，若外界大氣壓減小，則胸內負壓相對減小，靜脈回流量相對減少。在一定范圍內，靜脈回流量減少，心室充盈度減小，心肌初長減小，心肌收縮力則相對減弱，人體對此種環境產生習服，心肌收縮強度減弱，Tei指數增加，所以年平均風速與Tei指數呈正相關關系。

據大氣含氧量公式ρ=80.67(p-e)/(273+t)可知(ρ為含氧量(g/m3，t為氣溫℃，p為氣壓hPa，e為水汽壓hPa)，大氣含氧量與空氣中的大氣壓、溫度、水汽壓等有直接關系。在大氣環境中，隨著溫度t的升高，氣壓p會隨之下降，而年平均相對濕度和年降水量越高，則空氣中的水汽含量越大，水汽壓e隨之增大，所以若溫度升高，降水量增大，則大氣含氧量下降。由于心臟不停地舒縮活動，心肌要從冠狀動脈循環中攝取氧氣，而心肌耗氧量的多少與心肌收縮力相關，心肌收縮力強，心肌耗氧量大，若長期處于大氣含氧相對較低的環境，為維持血氧供需平衡，機體進行習服過程，減少其心肌耗氧量，則心肌收縮強度相對較低，Tei指數增大。從這一角度考慮，則年均溫與降水量與Tei呈正相關關系。

地球熱量源自于太陽輻射，隨著緯度的增加，接受的地表熱量輻射在不斷的減小，年平均氣溫隨之降低，氣溫年較差隨之增大。在中國大陸地區，年降水量在同一經度水平上隨緯度的升高而明顯降低〔16〕，所以緯度對心功能的作用主要是通過影響其他地理環境因子而實現的。

3.2土壤環境對左室Tei指數的影響土壤是比大氣環境更為穩定的生活環境，土壤中許多元素對于人類健康是必需的，這些元素大多通過食物和飲用水，以及呼吸作用進入人體。巖石通過風化作用分解形成土壤，而土壤是構成人類食物供應的農作物得以生長的基礎，作為水文循環的一部分，飲用水在巖石和土壤中移動〔17〕。所以人類健康與自然地質環境緊密相關，地質環境中的微量元素通過土壤-水-植物-食物-人這一食物鏈進入人體，影響人體的生長發育和機體功能〔18〕。分析結果表明，若土壤中的Ca2+基本上以碳酸鹽的形式存在，可溶性碳酸鹽可以很好地被植物吸收并大量溶于水，通過此種間接的方式進入人體，影響體液中的離子循環。CaSO4作為一種微溶物質，極少量的溶于水，所以不能被植物較好的吸收利用，表土CaSO4含量越多，則土壤中Ca2+以沉淀作為存在方式的量越多，通過飲食和水進入人體的Ca2+含量則越少。從人體機能方面考慮，心肌的收縮性能對細胞外液中的Ca2+濃度有明顯的依賴性，在一定范圍內，細胞外液中Ca2+的濃度高，興奮時內流的Ca2+量多，心肌的收縮力強〔19,20〕，Tei指數則增大。

研究表明，在堿性環境中植物會更多地吸收陽離子，抑制陰離子交換，向外放出較多H+，使外部環境向中介點移動〔21〕。但由于外部存在的土壤-水體這一循環環境，部分土壤中的H+會通過水體環境進入人體，H+濃度的升高，會與Ca+產生競爭作用，因為H+濃度的增加可以取代心肌中與肌鈣蛋白結合的Ca2+，從而使心肌收縮力減弱，影響Tei指數增大。局部體液調節是較長時間內的人體調節機制，通過外環境進入人體內環境的各種離子不斷參與人體體液循環，若體內酸性物質和離子相對增多，會使血管相對舒張，導致心臟泵血的外周阻力降低，使左心面對的血管內阻力負荷變小〔14〕，從而減少了心肌做功強度，Tei指數也會隨之增大。總之，不同地區的土壤，其理化性質包括孔隙度、土壤肥力及pH值等差異明顯，導致土壤中人體所必需的元素及其賦存形態也有較大差異，影響植物及水體對元素和離子的吸收攝取，間接的影響人體心臟的收縮與舒張功能。關于左室Tei指數的正常參考值，目前的臨床研究尚未有統一。Eto等〔4〕研究表明：3歲以下兒童Tei指數隨年齡增長而降低，到3歲以后將不再變化。年齡≤3歲者，左室Tei指數為0.40±0.09，年齡>3歲者，左室Tei指數為0.33±0.02，叢娟等〔22〕在組織多普勒方法下的測定，正常人的左心室Tei值為0.41±0.07，各年齡組間Tei指數測值無明顯差別(P>0.05)，而Bruch等〔23〕通過心導管檢查測得正常人左室 Tei 指數為0.39±0.05。這些研究都是基于醫學生理基礎進行考量測定，并未將地理環境因子納入考量范圍內。大量的研究表明，環境和人體有著密切的聯系，對人體內環境起著潛移默化的改變，人體為維持其正常生理狀態也不斷調整自身對環境的適應機能，所以不同的地理環境造就不同的生理健康指標，將地理環境對左心室Tei指數的影響納入指標正常值的考量之下。綜合生理因素和地理環境因素對參考值的影響，能夠更加科學準確地制定參考值范圍。

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〔2014-06-16修回〕

(編輯袁左鳴)