基于多层感知器模型的左室Tei指数参考值地理分布

基于多层感知器模型的左室Tei指数参考值地理分布

韩啸董婕葛淼王子轩

(陕西师范大学旅游与环境学院健康地理研究所，陕西西安710119)

摘要〔〕目的探讨地理环境因素纳入左心室Tei指数正常参考值制定的考量范围内及分析其对健康人左室Tei指数参考值的影响。方法选取地形、气候、土壤3大类25项地理环境指标与健康人左心室Tei指数进行相关分析，选取有显著相关的9项指标参与多层感知器与RBF网络建模，通过学习训练加强预测精度建立模型，与未参与建模的实测值对比，基于多层感知器模型的预测值与实测值拟合效果较好，在95%的置信度下，二者无显著差异。通过对数据的正态性检验分析，选取析取克里金插值法内插出基于多层感知器模型预测的中国健康人左心室Tei指数参考值的地理分布图，拟合参考值的三维空间趋势图并分析环境对指标的影响机制。结果左心室Tei指数与纬度，年平均气温，年降水量，气温年较差，年平均风速，表土粉土阳离子交换量，表土CaSO4含量，表土碱度，表土盐分有显著相关性，基于多层感知器模型的预测值分布趋势由北向南依次递减，自西向东先减小后增大。结论综合生理因素和地理环境因素对参考值的影响，能够更加科学地确定参考值的分布。

关键词〔〕左心室Tei指数；多层感知器；RBF网络；析取克里金插值；空间趋势

中图分类号〔〕Q142〔文献标识码〕A〔

基金项目：国家自然科学基金资助项目(40971060)

通讯作者：葛淼(1960-)，男，研究员，博士生导师，主要从事健康地理学研究。

第一作者：韩啸(1989-)，女，在读硕士，主要从事健康地理及全球变化与灾害防治研究。

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指数即心肌做功指数，又称心肌综合指数(MPI)，在成人中随年龄变化的幅度较小，测量方法简便，且不受心率、心室几何形态的影响，可综合评价心室收缩和舒张的整体功能〔1，2〕。传统的医学研究及左心室Tei指数正常参考值的测定，基于过往病史、性别、身高、年龄等生理因素的考量，未将地理环境因素纳入影响范围之内。关于地理因素对左心室Tei指数的影响，国内外未见诸报道，无统一的参考值标准。

地理环境对人体的影响可以被认为是一个长期的过程，即为了维持正常的健康状态，机体对相应的环境温度、湿度、含氧量等进行适应性的改变，进行生理机制的调节，维持内环境的健康稳定。事实上，地理环境与心功能的关系十分密切，地理环境通过地形、气候、土壤等自然因素，以及饮食水平、生活方式等人文因素综合作用于心脏。所以，分析地理因素，尤其是自然地理因素对于左心室Tei指数的影响，能够更好地进行心功能的综合评价。

1资料与方法

1.1左室Tei指数资料通过对中国科学引文数据库，重要会议论文全文数据库，中国期刊网优秀博、硕士论文、年鉴数据库，中国期刊网全文数据库，维普中文科技期刊数据库，中国科学引文数据库等网络数据库的检索，收集了中国97个市(县)级医院及相关研究单位和医学高等院校测定的5 274例健康人左室Tei指数值；排除心肌病、心力衰竭、风心病、原发性舒张功能不全、冠心病、糖尿病、高血压、心律不齐、先心病等影响左心室功能的疾病，无既往病史，数据搜集的年限为2003~2013年，年龄选择依据联合国世界卫生组织(WHO)对于年龄的统一划分标准(44岁以下为青年人；45~59岁为中年人；60~74岁为年轻的老年人；75~89岁为老年人；90岁以上为长寿老人)。由于Tei指数从出生后至3岁之间有所下降，但3岁以后至成人阶段保持相对稳定〔3,4〕，所以选择3~75岁的健康人群作为研究对象，包括青年、中年、年轻的老年人，采取男女无差别统计。由于组织多普勒测量方法在评价心脏的收缩和舒张功能方面优于脉冲多普勒〔5〕，所以选择在组织多普勒模式下，测量二尖瓣口处A峰结束至下一个心动周期E峰开始的时间间隔，记为a，测量主动脉瓣口处射血时间ET，记为b，a减去b即为心室等容收缩时间(ICT)与心室等容舒张时间(IRT)之和，即左心室Tei指数=(a-b)/ b=(ICT+IRT)/ET。数据分布东部平原区的资料多于西部高原区，沿海地区的资料多于内陆地区，且多集中于城市。

1.2地理环境资料地形资料来源于国家测绘局数据中心提供的共享资料，气候资料来源于中国气象科学数据共享服务网，土壤资料来源于世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database)。三类自然地理环境指标包含25个亚指标，分别为地形指标，包括经度X1，纬度X2，海拔高度(m)X3；气候指标，包括年日照时数(h)X4，年平均气温(℃)X5，年平均相对湿度(%)X6，年降水量(mm)X7，气温年较差(℃)X8，年平均风速(m/s)X9；土壤指标，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，表土参考容重(kg/dm3)X13，表土容重(kg/dm3)X14，表土石砾含量(%vol.)X15，表土有机质含量(% wt.)X16，表土pH值X17，表土粘土阳离子交换量(cmol/kg)X18，表土粉土阳离子交换量 (cmol/kg)X19，表土基本饱和度(%)X20，表土总可交换量(cmol/kg)X21，表土CaCO3含量(cmol/kg)X22，表土CaSO4含量(cmol/kg)X23，表土碱度(cmol/kg)X24，表土盐分(dS/m)X25共25项。

1.3方法在SPSS19.0中建立数据库并进行标准化处理，分别将25项地理环境指标值与左室Tei正常参考值进行双变量相关分析，提取具有显著相关性的地理因子，在Clementine 12.0中构建多层感知器网络模型和经向基函数(RBF)网络模型，进行左室Tei参考值的预测，通过对模型的检验和实测值的比较，选择较优模型，最后利用析取克里金插值法内插出中国健康成年人左室Tei指数参考值的地理分布图并拟合出参考值的三维空间趋势图。

2结果

2.1相关分析在25项地理环境指标中，左心室Tei指数参考值与X2、X5、X7、X8、X9、X19、X23、X24、X25有相关性(r分别为0.217、-0.218、-0.222、0.193、0.164、0.189、0.179、0.193、0.167，均P<0.05)；与X1、X3、X4、X6、X10、X11、X12、X13、X14、X15、X16、X17、X18、X20、X21、X22无明显相关性，r分别为-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多层感知器与RBF网络〔9〕在Clementine 12.0软件中，以纬度，年平均气温，年降水量，气温年较差，年平均风速，表土粉土阳离子交换量，表土CaSO4含量，表土碱度，表土盐分9个地理环境指标作为输入变量，以左室Tei指数为输出变量，进行机器学习，基于对数据的准确性估计，进一步提高模型预测精度，进行专家模式训练，最终采用3个隐藏层，第1层为10个神经元，第2层为15个神经元，第3层为20个神经元，进行持续1 000次的训练。见图1。

图1　多层感知器模型预测结果

图2　RBF神经网络预测结果

从模型预测结果可看出，预测精度达到94.162%，其中年平均气温和年降水量及表土CaSO4含量对左心室Tei指数的影响程度较大，与相关分析的显著性结果比较一致。RBF神经网络和多层感知器网络类似，同为3层前向网络，第2层为隐藏层，其隐藏神经元以基函数为激活函数，通过径向基函数对输入产生非线性映射，和其他前向网络相比，具有最佳的函数逼近性能和全局最优特性〔9,10〕。在Clementine 12.0软件中，同样以纬度，年平均气温，年降水量，气温年较差，年平均风速，表土粉土阳离子交换量，表土CaSO4含量，表土碱度，表土盐分9个地理环境指标作为输入变量，以左室Tei指数为输出变量，建立数据流，通过调整隐节点的个数(5)，学习率(0.9)，径向覆盖长度(1.0)以及持续学习周期(30)等参数不断训练，提高模型预测精度，使其达到90%以上，最终得到的建模结果见图2。从模型预测结果可看出，预测精度达到了90.983%，其中表土盐分和表土碱度对左室Tei指数的影响程度较大，年降水量和年平均风速的重要性较低。

2.3模型检验在实际应用模型的过程中，实测值与预测值会产生一定的拟合偏差，为了获得较为准确的预测结果，选择未参加建模的数据，与预测结果进行对比检验。选取北京、天津、上海、重庆、广州等19个城市中未参与模型训练的健康人左心室Tei指数参考值，将多层感知器网络和RBF网络通过训练得到的预测值与未参与模型训练的数据进行对比，见表1。

表1　健康人左心室Tei指数预测值与实测值

将19个城市健康成年人左心室Tei指数的实际测量值和两种神经网络预测模型估计的预测值进行对比，绘制曲线图，可看出，多层感知器网络预测值与真实测量值拟合的效果较好，误差相对较小，加之多层感知器模型预测的变量重要性与相关分析中的变量显著程度比较一致，所以选择多层感知器网络训练的模型进行全国健康人左心室Tei指数参考值的预测。见图3。

图3　左室Tei指数预测值与实测值对比

为更进一步验证模型效果，在SPSS19.0中，运用成对样本t检验，比较实测值与多层感知器模型预测值，在95%的置信度下，对应的双侧P值为0.346>0.05，所以认为预测值与实测值之间无显著性差异，即健康人左心室Tei指数实测值和预测值之间存在较好的一致性。

2.4空间分布选取全国2 322个市县作为观测点，根据纬度，年平均气温，年降水量，气温年较差，年平均风速，表土粉土阳离子交换量，表土CaSO4含量，表土碱度，表土盐分9个地理环境指标值，利用多层感知器网络模型进行健康人左心室Tei指数参考值的预测，并根据预测值进行空间插值。

2.4.1正态性检验利用K-S方法〔11〕检验数据的正态性，检验结果Z值为5.553，显著性P值为0.000<0.05，所以数据不服从正态分布。

2.4.2克里金插值〔12〕空间分布图针对本文数据非正太分布的特点，选取析取克里金插值的方法。选择ArcGIS19.0软件下的地统计模块进行析取克里金插值导入的中国基础地理信息地图来源为国家基础地理信息数据中心的1∶400万中国地图。见图4。

图4　中国健康人左室Tei指数参考值空间分布图

2.4.3空间趋势图利用ArcGIS中的空间趋势分析模块对左心室Tei指数进行趋势分析，将二维平面点提高到研究区域的三维图中，样点的位置据经纬度绘制在x，y平面上，在每个样点的上方，左心室Tei值由z维中的高度给定，值将会作为散点图投影到x，z平面和y，z平面上，据此可以清楚地看到数据的空间趋势变化。见图5。

图5　左心室Tei指数空间趋势面图

3讨论

由现代心脏生理学相关介绍可知，等容收缩期缩短伴随着左心室射血时间的延长是心肌的收缩能力增强、射血排空增加的表现，而心室收缩末期由于心室几何结构的改变可产生一种促使心室复位的舒张势能，心室收缩愈好这种势能也就愈大，对心室的舒张也就愈有利〔13〕。由于良好的心室舒张势能来自并起始于强有力的收缩，这使得IRT亦缩短，分子(ICT、IRT)变小，分母(LVET)增大，Tei指数值变小〔14〕，所以心肌收缩力强弱是影响左心室Tei指数的重要条件，心肌收缩能力增强，Tei指数减小。

3.1气候环境对左室Tei指数的影响年平均气温越高，说明全年温度中属气温高值的天数较多，在较高温度的环境中，机体由于应激导致交感神经兴奋，肾上腺髓质活化，分泌肾上腺素〔15〕。肾上腺素作为儿茶酚胺的一种，在血液中含量水平增高，则心肌收缩力增强，机体处于此种环境的时间偏多，对较热环境产生热习服，长此以往，心肌收缩功能力增强，Tei指数变小。所以从此角度考虑，年均温与Tei指数呈负相关关系。据伯努利方程中论述的风速与压强关系可知，流速高处压力低，流速低处压力高。所以随着年平均风速的增强，大气压强相对减弱，在进行呼吸作用时，吸气使胸内负压增大，促进静脉回流，若外界大气压减小，则胸内负压相对减小，静脉回流量相对减少。在一定范围内，静脉回流量减少，心室充盈度减小，心肌初长减小，心肌收缩力则相对减弱，人体对此种环境产生习服，心肌收缩强度减弱，Tei指数增加，所以年平均风速与Tei指数呈正相关关系。

据大气含氧量公式ρ=80.67(p-e)/(273+t)可知(ρ为含氧量(g/m3，t为气温℃，p为气压hPa，e为水汽压hPa)，大气含氧量与空气中的大气压、温度、水汽压等有直接关系。在大气环境中，随着温度t的升高，气压p会随之下降，而年平均相对湿度和年降水量越高，则空气中的水汽含量越大，水汽压e随之增大，所以若温度升高，降水量增大，则大气含氧量下降。由于心脏不停地舒缩活动，心肌要从冠状动脉循环中摄取氧气，而心肌耗氧量的多少与心肌收缩力相关，心肌收缩力强，心肌耗氧量大，若长期处于大气含氧相对较低的环境，为维持血氧供需平衡，机体进行习服过程，减少其心肌耗氧量，则心肌收缩强度相对较低，Tei指数增大。从这一角度考虑，则年均温与降水量与Tei呈正相关关系。

地球热量源自于太阳辐射，随着纬度的增加，接受的地表热量辐射在不断的减小，年平均气温随之降低，气温年较差随之增大。在中国大陆地区，年降水量在同一经度水平上随纬度的升高而明显降低〔16〕，所以纬度对心功能的作用主要是通过影响其他地理环境因子而实现的。

3.2土壤环境对左室Tei指数的影响土壤是比大气环境更为稳定的生活环境，土壤中许多元素对于人类健康是必需的，这些元素大多通过食物和饮用水，以及呼吸作用进入人体。岩石通过风化作用分解形成土壤，而土壤是构成人类食物供应的农作物得以生长的基础，作为水文循环的一部分，饮用水在岩石和土壤中移动〔17〕。所以人类健康与自然地质环境紧密相关，地质环境中的微量元素通过土壤-水-植物-食物-人这一食物链进入人体，影响人体的生长发育和机体功能〔18〕。分析结果表明，若土壤中的Ca2+基本上以碳酸盐的形式存在，可溶性碳酸盐可以很好地被植物吸收并大量溶于水，通过此种间接的方式进入人体，影响体液中的离子循环。CaSO4作为一种微溶物质，极少量的溶于水，所以不能被植物较好的吸收利用，表土CaSO4含量越多，则土壤中Ca2+以沉淀作为存在方式的量越多，通过饮食和水进入人体的Ca2+含量则越少。从人体机能方面考虑，心肌的收缩性能对细胞外液中的Ca2+浓度有明显的依赖性，在一定范围内，细胞外液中Ca2+的浓度高，兴奋时内流的Ca2+量多，心肌的收缩力强〔19,20〕，Tei指数则增大。

研究表明，在碱性环境中植物会更多地吸收阳离子，抑制阴离子交换，向外放出较多H+，使外部环境向中介点移动〔21〕。但由于外部存在的土壤-水体这一循环环境，部分土壤中的H+会通过水体环境进入人体，H+浓度的升高，会与Ca+产生竞争作用，因为H+浓度的增加可以取代心肌中与肌钙蛋白结合的Ca2+，从而使心肌收缩力减弱，影响Tei指数增大。局部体液调节是较长时间内的人体调节机制，通过外环境进入人体内环境的各种离子不断参与人体体液循环，若体内酸性物质和离子相对增多，会使血管相对舒张，导致心脏泵血的外周阻力降低，使左心面对的血管内阻力负荷变小〔14〕，从而减少了心肌做功强度，Tei指数也会随之增大。总之，不同地区的土壤，其理化性质包括孔隙度、土壤肥力及pH值等差异明显，导致土壤中人体所必需的元素及其赋存形态也有较大差异，影响植物及水体对元素和离子的吸收摄取，间接的影响人体心脏的收缩与舒张功能。关于左室Tei指数的正常参考值，目前的临床研究尚未有统一。Eto等〔4〕研究表明：3岁以下儿童Tei指数随年龄增长而降低，到3岁以后将不再变化。年龄≤3岁者，左室Tei指数为0.40±0.09，年龄>3岁者，左室Tei指数为0.33±0.02，丛娟等〔22〕在组织多普勒方法下的测定，正常人的左心室Tei值为0.41±0.07，各年龄组间Tei指数测值无明显差别(P>0.05)，而Bruch等〔23〕通过心导管检查测得正常人左室 Tei 指数为0.39±0.05。这些研究都是基于医学生理基础进行考量测定，并未将地理环境因子纳入考量范围内。大量的研究表明，环境和人体有着密切的联系，对人体内环境起着潜移默化的改变，人体为维持其正常生理状态也不断调整自身对环境的适应机能，所以不同的地理环境造就不同的生理健康指标，将地理环境对左心室Tei指数的影响纳入指标正常值的考量之下。综合生理因素和地理环境因素对参考值的影响，能够更加科学准确地制定参考值范围。

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〔2014-06-16修回〕

(编辑袁左鸣)