基于BP神经网络的颅脑损伤患者预后影响因素研究

邹立群，姚莉

颅脑损伤是常见的外科疾病之一，主要为外力所致头颅及颅内组织损伤，具有严重性、紧急性、伤残率高的特点，已经成为我国危害较大的疾病之一。据统计每年全世界有5 000 万人患有颅脑损伤，已经成为年轻人的主要死因[1]。近年来，重症医学科加强与多科室协作，承担了较多重症颅脑损伤患者的救治工作。

近年来，Logistic模型在颅脑损伤预后因素分析中广泛运用，但此模型要求数据指标满足独立性、正态性，而且缺乏针对性，无法全面预测个体性差异。BP 神经网络（Back Propagation Neural Network）是数据挖掘技术中应用最广泛的一种，它包含输出层、输入层和隐含层。整个过程包括正向传播和反向传播，正向传播是从输入层输入信息或数据，经隐含层处理，最终传向输出层；反向传播与正向传播方向相反，是将均方误差信息从输出层向输入层传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小[2]。基于这种传播方式，BP神经网络可更好地拟合非线性函数，快速有效挖掘显著影响因素。本文运用102例颅脑损伤患者的样本数据，构建BP神经网络模型，从选取的10 个指标中，筛选出与颅脑损伤预后相关性较高的因素，提升了预测精准度，科学地帮助临床决策。

1 资料与方法

1.1 一般资料

回顾性纳入2018～2022 年入住本院重症医学科的颅脑损伤患者102 例。纳入标准：年龄＞18岁；伤后6 h 内入院；入院前行CT 检查明确诊断颅脑外伤，影像学至少具备以下表现之一：硬膜下血肿、硬膜外血肿、脑内血肿。排除标准：妊娠或哺乳期女性；脑干出血及罹患恶性肿瘤；严重心、肺、肝、肾等脏器功能衰竭；入院3 d内死亡及出院。其中，男66 例（64.7%），女36 例（35.3%）；年龄≥60 岁53例（52%），＜60岁49例（48%）。本研究经医院伦理委员会批准。

1.2 方法

参照既往研究和临床经验[3,4]，统计所有患者的年龄、性别、入院时平均动脉压、出血量、血乳酸、血糖、急性生理与慢性健康评分（acute physiology and chronic health evaluation II，APACHEⅡ）、格拉斯哥昏迷评分（Glasgow coma scale，GCS）、是否脑疝形成、弥漫性轴索损伤等10 个指标数据。其中GCS评分中气管插管患者的语言反应评分默认1 分，出血量、脑疝形成、弥漫性轴索损伤主要依靠影像学诊断。参照格拉斯哥预后评分（Glasgow outcome scale，GOS）定义，简化预后效果界定方式，分为良好、较差、死亡三个等级：良好：是指恢复良好或轻度残疾但可在帮助下正常工作生活；较差：是指严重残疾需他人照料生活或存在生命体征但反应较差；死亡。对上述指标进行分类变量赋值，见表1。根据病历随访及电话随访，获取入院30 d后的患者预后效果，良好30 例（29.5%），较差23 例（22.5%），死亡49例（48%）。

表1 分类变量赋值及患者一般资料

1.3 统计学处理

采用SPSS25.0软件进行统计分析。首先采用χ2检验进行单因素分析，P＜0.05为差异有统计学意义，筛选出非相关性指标；其次，构建BP 神经网络模型进行多因素分析，根据颅脑损伤患者一般资料和指标数据，对患者预后效果进行分类预测研究。

2 结果

2.1 单因素分析

年龄、平均动脉压、出血量、脑疝形成、血乳酸、血糖、GCS评分、APACHEⅡ评分、弥漫性轴索损伤等因素有统计学意义（P＜0.05），性别因素无统计学意义（P＞0.05），见表2。

表2 患者临床资料的单因素分析

2.2 BP神经网络模型

基于χ2检验的结论，将性别因素排除，其余9个指标纳入BP神经网络模型的输入层，输入层单元数为9。隐含层数常规选择1，隐含层节点根据经验公式及凑试法选取8，激活函数为双曲正切；预后为输出层，输出层单元数为3，激活函数为恒等式，误差函数为平方和。将所有样本随机分为训练集、检验集、坚持集，训练集用于发现和学习数据潜在规律，建立模型；检验集为模型内置验证，用于快速调参，减小泛化误差，获取最优模型；坚持集可作为外置验证，评估模型最终性能，并具有预测能力。三者样本比例设置为5∶3∶2，见图1。

图1 BP神经网络工作示意图

根据BP 神经网络模型，得出预后为良好、较差、死亡的预测概率值，带回模型中，绘制出三者的受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC），其曲线下面积area under the curve，AUC）可作为评价模型预测效能的指标，本研究预后为良好、较差、死亡的预测概率值AUC值分别为0.805（95%CI0.719～0.890，P＜0.05）、0.831（95%CI0.751～0.911，P＜0.05）、0.855（95%CI0.780～0.931，P＜0.05），说明模型预测能力较强。通过坐标可计算出最佳临界点，此时预测为良好的灵敏度、特异度、约登指数分别为0.816、0.792、0.608；预测为较差的灵敏度、特异度、约登指数分别为0.878、0.698、0.576；预测为死亡的灵敏度、特异度、约登指数分别为0.837、0.698、0.535，见图2、图3。根据模型结果显示，APACHEⅡ评分重要性100%，弥漫性轴索损伤重要性87.3%，血糖重要性76.5%，血乳酸重要性76.0%，GCS 评分重要性67.8%，脑疝形成重要性62.6%，出血量重要性53.4%，年龄和平均动脉压对预后影响较小，见图4。

图2 预后的预测概率为较差和死亡的ROC曲线

图3 预后的预测概率为良好的ROC曲线

图4 各因素与颅脑损伤预后效果的相关性

3 讨论

3.1 颅脑损伤患者预后模型预测效能良好

本研究预测概率为良好、较差、死亡的AUC 值分别为0.805、0.831、0.855，模型预测能力较强。分析原因可能是BP神经网络对数据资料并无要求，可输入连续性变量，能充分利用资料信息，且有非线性映射能力、自我学习、容错性强的特点；另外在选取数据资料时，覆盖了生命体征监测、神经系统查体与评分、影像学检查、实验室检查等多个方面，进行χ2检验筛选有效变量。本研究将χ2检验和BP神经网络相结合，可提高模型的预测精准性和拟合效果。

3.2 颅脑损伤患者预后影响因素分析

χ2检验和BP神经网络模型结果显示，性别因素对于患者预后无明显影响；APACHEⅡ评分、弥漫性轴索损伤、血糖、血乳酸、GCS 评分、脑疝形成、出血量与预后密切相关，年龄和平均动脉压对预后影响较小。

APACHEⅡ评分是重症医学常用评分之一，涵盖慢性健康评分、急性生理学评分和年龄评分，分值越高，表示病情越重，预后效果越差。根据BP神经网络模型显示，APACHEⅡ评分与预后相关性高达100%，这可能由于颅脑损伤导致多脏器功能不全、病理生理较复杂，常规评分只能反映单一系统或脏器功能，难以评估整体，而APACHEⅡ评分因包含多个急慢性指标，较其他评分系统更加全面合理[5]。

本研究显示，未形成脑疝的患者死亡率为25%，脑疝形成的患者死亡率为60%，是未形成脑疝者的2.4倍。这可能由于颅脑损伤后出现脑水肿、颅内压增高，使部分脑组织通过颅内交通孔道挤压到压力较低位置，形成脑疝。疝出的脑组织挤压周围的血管及神经等结构，造成其缺血缺氧，加重脑水肿[6]，从而引起中枢神经系统损伤，甚至死亡。因此，对于明确由颅脑损伤导致脑疝形成的患者，应尽早行颅脑手术，减轻颅高压，防止患者发生中枢功能衰竭导致死亡。

颅脑损伤患者大多产生颅内血肿，一般幕下血肿超过10 mL，幕上血肿超过20 mL，即可引起脑水肿及颅高压，出现脑血管损伤及血管痉挛，导致内皮细胞肿胀坏死，释放毒素，引起继发性损伤[7]。另有报道血肿量超过50 mL患者死亡率明显升高。本次研究结果提示出血量大于30 mL 的患者死亡率为73%，出血量小于30 mL的死亡率为39%。且神经网络模型提示出血量与预后相关性强，因此认为出血量为预后的重要影响因素。

正常情况下人体的内环境处于稳态，急性颅脑损伤打破平衡，导致机体处于应激状态。兴奋下丘脑-垂体-肾上腺皮质轴和蓝斑-交感-肾上腺髓质轴，导致交感神经兴奋、迷走神经被抑制，儿茶酚胺急剧分泌。刺激升糖激素分泌，并抑制胰岛素的分泌，从而出现应激性高血糖。并且在急性颅脑损伤时，脑组织处于缺血缺氧状态，无氧代谢可使葡萄糖转化为氢离子及乳酸，引起机体代谢性酸中毒，从而引发继发性脑损伤[8-9]。本次研究中入院血糖值＜11.1 mmol/L的患者预后良好比例较大，而死亡率较低。多因素分析提示入院血糖值正态化重要性为76.5%。故认为入院血糖值与颅脑损伤患者预后密切相关。

GCS评分是最经常应用的评估颅脑损伤的指标之一[10]，包括睁眼反应、运动反应及语言反应，GCS评分高低一定程度上能反映患者脑干、大脑皮质的损伤程度，评分越低，预后效果往往更差。从χ2检验结果可以看出，GCS评分＜8分的患者预后良好率较低，死亡率明显较高。因此，GCS 评分可作为预测颅脑损伤患者预后和死亡的评分工具，具有良好的特异性和准确性[11]。

乳酸是组织无氧代谢的产物之一，动态监测血乳酸是及时发现组织缺氧缺血的重要手段[12]。颅脑损伤时脑水肿及脑缺氧缺血加重，无氧代谢使糖分不能充分利用，产生乳酸集聚；儿茶酚胺增多，作用于血管α受体，收缩颅内、肝脏、肾脏、皮肤等血管，造成局部缺血缺氧。神经递质释放，阻断氧化磷酸化、也可产生大量乳酸。颅脑损伤时机体可能产生严重的电解质紊乱，需要大量耗能增加细胞膜的离子泵功能，但因机体缺氧缺血，缺乏有效的有氧代谢，只能通过糖的无氧酵解获得ATP能量。并且颅脑损伤致使线粒体内膜损伤，导致丙酮酸不能进入三羧酸循环而转化成乳酸，造成乳酸堆积。所以血乳酸监测对颅脑损伤患者有重要临床意义。

弥漫性轴索损伤又称为弥漫性脑白质损伤，主要弥漫分布于脑白质、以轴索损伤为主要改变的一种原发性脑实质的损伤[13]。由于钝性外力使颅脑产生角和旋转加速度，颅内产生剪切力，损伤小血管和神经轴索，导致认知功能异常、四肢瘫痪、甚至长期昏迷。此类患者意识恢复慢，严重的患者甚至伴有去大脑强直，导致植物状态。本研究发现，合并弥漫性轴索损伤患者与非合并者相比，死亡率较高、良好率较低，与国内研究基本一致。

综上所述，BP神经网络模型对颅脑损伤预后有良好的预测效果；APACHEⅡ评分、弥漫性轴索损伤、血糖、血乳酸、GCS评分、脑疝形成、出血量等七个因素与预后密切相关，可为颅脑损伤预后研判提供重要参考依据，临床应多予重视、尽早干预，改善颅脑损伤患者预后。