發(fā)掘疾病和其風險因素關(guān)系的圖像方法探析

程文靜 劉燕美

【摘要】該文介紹了一種醫(yī)學數(shù)據(jù)分類研究中的圖像分析方法，它把概念模型，數(shù)據(jù)和分類方法有效地整合在了一起，涵蓋了完整的分類操作并采用了一系列圖形圖像和計算組件。通過案例研究展示了如何使用該系統(tǒng)尋找癌癥死亡率和一些可能存在的危險因素之間的關(guān)系。

【關(guān)鍵詞】醫(yī)學數(shù)據(jù);分類;圖形圖像

1.引言

近年來出現(xiàn)的大量復雜的醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)促進了醫(yī)學方面一些新設想的探索研究。在數(shù)據(jù)中發(fā)掘分類成了分析和展示有關(guān)健康問題和社會經(jīng)濟因素之間關(guān)系中的關(guān)鍵一步。構(gòu)造類別不僅需要分類方法和數(shù)據(jù)，還需要人類專業(yè)領(lǐng)域的知識。這是一個反復的，不斷學習的過程，研究者力求在數(shù)據(jù)，方法和概念知識中達到穩(wěn)定的平衡。然而，大多數(shù)方法在這一過程中無法實現(xiàn)預期的效果，因為代表這三方面的工具，即概念知識，數(shù)據(jù)和分類方法，是在不同的軟件產(chǎn)品中實現(xiàn)的，彼此之間鮮有交互。因此，分析人員只能檢測結(jié)果的成功或失敗，卻很難發(fā)現(xiàn)問題所在。所以我們需要的是一個能整合這三個方面的模型，使分析人員在工作過程中能全面把握這三個方面，從而發(fā)現(xiàn)醫(yī)學數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟因素之間確定的關(guān)系或模式。研究表明，可視化圖像是人和計算組件之間的有效接口，能幫助人們反復分析數(shù)據(jù)樣本，結(jié)合固有的知識顯示分類，找出存在的問題。在這樣的組件中，數(shù)據(jù)和關(guān)系可以通過圖形圖像來表達和解釋，使整個研究過程步驟清晰且高效。

2.解決方案

本文介紹了一種基于可視化界面的方法，它由賓夕法尼亞大學的研究人員發(fā)明[1]，把數(shù)據(jù)研究，分類方法與關(guān)系的概念化結(jié)合了起來，連接了以下四個步驟：1）創(chuàng)建，瀏覽和修改概念模型。2）選擇概念進行特定的分析。3）從出現(xiàn)的結(jié)構(gòu)中挖掘數(shù)據(jù)以明確地表達概念。4）根據(jù)結(jié)果中出現(xiàn)的新關(guān)系動態(tài)地修改概念。具體來說，用戶首先基于自己的專業(yè)知識在conceptvista中構(gòu)建初始關(guān)系的概念圖，conceptvista是一種基于TouchGraph可視化工具包的動態(tài)概念圖畫圖工具[4]。然后將數(shù)據(jù)在不同的視圖工具中（如平行坐標圖，散點圖和等值線圖）從屬性和地理空間兩方面進行分析，尋找屬性之間的關(guān)系，這也可以通過以上可視化工具的交互來實現(xiàn)。由此用戶可以從中選擇選擇恰當?shù)膶傩院瓦m當?shù)姆椒▉硇拚f的知識模型并構(gòu)造出一個新的概念模型。

3.案例研究

3.1 數(shù)據(jù)和研究區(qū)域

研究組選定美國阿巴拉契亞山區(qū)為研究區(qū)域，那里的癌癥死亡率高于美國全國平均水平。該區(qū)域包含156個郡，涵蓋了肯塔基州和賓夕法尼亞州部分區(qū)域和整個西弗吉尼亞州。數(shù)據(jù)集包含了如人口數(shù)量，種族，性別等屬性。

一般來說，人們認為較高的癌癥死亡率與缺乏發(fā)現(xiàn)和預防知識以及未能及時治療有較大關(guān)系。此外，低收入，落后的教育水平，高失業(yè)率等社會經(jīng)濟因素也被認為可能對公眾健康造成負面影響。根據(jù)以上因素首先構(gòu)造出關(guān)系概念圖，如圖1所示，它是以貧困和高死亡率有關(guān)，富裕和低死亡率有關(guān)的猜想為基礎(chǔ)的，由此開始分析具體數(shù)據(jù)來對乳腺癌和宮頸癌做研究。

3.2 癌癥數(shù)據(jù)和風險因素的分類挖掘

挖掘是一個反復的學習過程，該集成系統(tǒng)從知識驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動兩種方法中都汲取了優(yōu)點，使分析人員可以在概念，數(shù)據(jù)和分類方法三方面無縫切換。根據(jù)癌癥死亡率的高低研究區(qū)域被分為三類，即低，中，高，在區(qū)域等值線圖中用三種顏色表示了出來，如圖2所示。

圖1 乳腺癌和貧困及相關(guān)因素的原始概念圖

圖2 1970-1994該區(qū)域乳腺癌死亡率的分類等值線圖

可以看到，賓夕法尼亞（上部）的大部分地區(qū)被紫色和淺紫色標記，而肯塔基州（下部）和西弗吉尼亞州（中部）的許多郡被淺紫色和灰色標記。這種模式表明，乳腺癌死亡率較高的郡大都集中在賓夕法尼亞，而在肯塔基和西弗吉尼亞州的郡中乳腺癌死亡率居中或較低。

接下來探討產(chǎn)生這種分布的原因。根據(jù)較高的癌癥高死亡率與較低的社會經(jīng)濟地位有關(guān)的假設，添加一個變量“人均收入”，由此生成一個二維圖，如圖3所示，兩個變量乳腺癌死亡率和人均收入分別用紫色和綠色表示。

圖3 由乳腺癌死亡率和人均收入生成的分類等值線圖

根據(jù)兩個變量的值，把156個郡分為九類，即低低，低中，低高，中低，中高，高低，高中，和高高。標記為深灰色的縣同時具有較高的乳腺癌死亡率和人均收入。顯然，人均收入高的郡縣同樣大都集中在賓夕法尼亞，低收入和低乳腺癌死亡率的郡（淺灰色）集中在西弗吉尼亞和肯塔基。這種結(jié)果說明乳腺癌的死亡率與收入是正相關(guān)的，也就是說，在這一地區(qū)，貧困誘發(fā)高癌癥死亡率的猜測并不夠準確，至少在乳腺癌方面是這樣。

在上述方法中只同時分析了兩個變量，如果要分析它們和其他潛在的風險因素之間的關(guān)系，如教育，衛(wèi)生服務等，還需要在系統(tǒng)中應用其他的工具，如電子表格，平行坐標圖（PCP），散點圖，散點圖和地圖的矩陣等。電子表格可以列出所有的數(shù)字格式的數(shù)據(jù);PCP顯示平行軸的所有變量的值;散點圖顯示一對變量的屬性值;等值線圖觀測地理位置的分類。這些工具的功能優(yōu)勢被結(jié)合起來應用在系統(tǒng)中。

在這個案例中共有四十六個變量，包括各種與癌癥死亡率可能相關(guān)的社會經(jīng)濟因素，如人口，人均收入，租金，教育情況，吸煙，肥胖，等等。電子表格可以列出所有的數(shù)據(jù)集，但是很難從表中大量的普通數(shù)字中發(fā)現(xiàn)有用的模式。

從所有變量中選出四個，乳腺癌死亡率、宮頸癌死亡率，以及它們的社會經(jīng)濟風險因素，表示在一個散點圖和地圖矩陣中（圖4）。每對變量的關(guān)系可以分別從散點圖中的兩個屬性空間和地圖中直觀地顯示出來。紅色線條是回歸線，表示屬性相關(guān)性的R值顯示在散點圖的每個面板上部?？さ念伾缮Ⅻc圖顯示的變量二維分類結(jié)果決定，共有九種，每種代表一個二元分類。用淺紫色標識的郡在X軸表示的變量中有較高的值，在Y軸表示的變量中有較低的值。用淺綠色標識的郡在Y軸表示的變量中有較高的值，在X軸表示的變量中有較低的值。在兩個變量中都有相對較高值的郡用深灰色表示，在兩個變量中都有相對較低值的郡用淺灰色表示。

圖4 四個變量顯示在散點圖和地圖矩陣中

每一個散點圖可以表示出坐標軸兩個變量的相關(guān)性并給出其置信度，可以是正相關(guān)（上升），負相關(guān)（下降），或0（不相關(guān)）。如果散點的分布回歸線是從左下到右上的模式，表明兩個變量呈正相關(guān);如果是從左上到右下的模式，表明兩個變量呈負相關(guān)。R值表示了相關(guān)的置信度。右上方的紅色虛線框中是宮頸癌和乳腺癌死亡率變量的散點圖。這兩個變量之間的相關(guān)系數(shù)是為-0.042，表示一個弱的負相關(guān)，這表明宮頸癌死亡率較高的郡的乳腺癌的死亡率相對較低。

再觀察左下方紅色虛線框中對應的等值線地圖。紫色表示具有相對較高的乳腺癌死亡率與較低的宮頸癌死亡率的郡，主要集中在賓夕法尼亞州。淺綠色表示具有較高的宮頸癌死亡率和較低的乳腺癌死亡率的郡，主要集中在西弗吉尼亞州和肯塔基州。

如果需要研究局部區(qū)域，可以很容易地在散點圖中通過拖動虛線框選擇區(qū)域。選擇出來的子區(qū)域會同時在其他的工具（如地圖）中顯示出相應的視圖部分，這樣就實現(xiàn)了不同工具之間的交互功能。

通過同樣的方式可以對其他因素進行分析。根據(jù)整體的最終結(jié)果，可以修訂出一個新的表示癌癥死亡率和社會經(jīng)濟地位關(guān)系的概念圖。最初的概念圖是構(gòu)建在高癌癥死亡率與低社會經(jīng)濟地位有關(guān)的猜想上的。但是結(jié)果顯示，雖然宮頸癌死亡率與社會經(jīng)濟因素呈負相關(guān)，但是乳腺癌死亡率卻與社會經(jīng)濟地位有一定正相關(guān)的關(guān)系。衛(wèi)生服務條件也被從危險因素中去除，因為結(jié)果顯示，醫(yī)患百分比，醫(yī)院數(shù)量與人口數(shù)量的百分比與癌癥死亡率并沒有明顯的關(guān)系。

4.結(jié)論

從案例研究中可以看到，該系統(tǒng)提供了交互式數(shù)據(jù)圖像和分類方法，來發(fā)掘癌癥死亡率及其危險因素之間的關(guān)系。最初的關(guān)系概念可以在數(shù)據(jù)發(fā)掘的過程中逐步被修訂。所以說，針對醫(yī)學數(shù)據(jù)研究的多維特性，圖像集成工具是一個很好的選擇，它使研究過程變得明了且高效。

參考文獻

[1]Dai，X.：“Visualization based approach for exploration of health data and risk factors”，In Proc.of：GeoComputation，Ann Arbor Mi，USA，on CD，2005.

[2]Carr，D.，Wallin，J.，and Carr，D.，2000，Two new templates for epidemiology applications：Linked micromap plots and conditioned choropleth maps.Statistics in medicine，19，2521-2538.

[3]系統(tǒng)可在以下地址查看GoeVista Studio http：//www.geovistastudio.psu.edu.

作者簡介：

程文靜（1983—），女，河南新鄉(xiāng)人，碩士，鄭州航空工業(yè)管理學院助教，研究方向：數(shù)據(jù)知識工程。

劉燕美（1986—），女，河南新鄉(xiāng)人，碩士，鄭州航空工業(yè)管理學院助教，研究方向：計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。