基于支持向量機(jī)的左心室短軸縮短率參考值與地理環(huán)境的關(guān)系研究＊

岑敏儀， 葛 淼△， 路春愛， 何進(jìn)偉， 楊紹芳， 姜吉琳， 許金輝， 張 雯， 劉新蕾

基于支持向量機(jī)的左心室短軸縮短率參考值與地理環(huán)境的關(guān)系研究＊

岑敏儀1， 葛 淼1△， 路春愛2， 何進(jìn)偉1， 楊紹芳1， 姜吉琳1， 許金輝1， 張 雯1， 劉新蕾1

1陜西師范大學(xué)旅游與環(huán)境學(xué)院健康地理研究所，西安 710119
2陜西師范大學(xué)醫(yī)院內(nèi)科，西安 710062

目的 觀察地理環(huán)境與左心室短軸縮短率參考值的關(guān)系及其影響機(jī)制，為制定該參考值的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)提供更全面的科學(xué)依據(jù)。方法 收集全國49個市縣的2 252例健康中老年人左心室短軸縮短率的參考值，運(yùn)用全局空間自相關(guān)的Moran’s I指數(shù)探索該醫(yī)學(xué)指標(biāo)與空間位置之間的關(guān)系，再利用相關(guān)分析方法，探尋該醫(yī)學(xué)指標(biāo)與9項(xiàng)地理因素的關(guān)系，進(jìn)一步構(gòu)建回歸模型，分別構(gòu)建基于遺傳算法和網(wǎng)格搜索法的支持向量回歸機(jī)。結(jié)果 研究結(jié)果表明，中國中老年人左心室短軸縮短率參考值在空間上呈正的自相關(guān)性，并與其中5項(xiàng)地理指標(biāo)具有顯著的相關(guān)關(guān)系。經(jīng)過比較分析，基于遺傳算法的支持向量回歸模型在預(yù)測精度上優(yōu)于基于網(wǎng)格搜索法的模型。結(jié)論 若已知某一地區(qū)有關(guān)地理要素的值，則可通過建立支持向量回歸模型得出該區(qū)的中老年人左心室短軸縮短率的參考值。

左心室短軸縮短率； 地理因素； 空間自相關(guān)； 相關(guān)分析； 支持向量回歸

左心室短軸縮短率（left ventricular fractional shortening，LVFS），即左心室收縮時縮短的百分率，是左心室舒張末期內(nèi)徑與左心室收縮末期內(nèi)徑的差值占左心室舒張末期內(nèi)徑的百分率，是反映左心室收縮性能的敏感指標(biāo)［12］。目前，國內(nèi)外有關(guān)左心室短軸縮短率研究的主要對象為肥胖癥、糖尿病、高血壓、心功能衰竭等患者［3－9］，而以健康人為研究對象的，并且對健康人左心室短軸縮短率與地理環(huán)境關(guān)系進(jìn)行研究的文章還未見報道。此外，國內(nèi)仍缺乏左心室短軸縮短率參考值的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，影響了臨床判斷的準(zhǔn)確性。本研究搜集了多個地區(qū)的健康中老年人左心室短軸縮短率實(shí)測值，先進(jìn)行全局空間自相關(guān)分析，結(jié)果顯示該指標(biāo)存在空間自相關(guān)，表明參考值隨地理空間屬性而異，則有必要運(yùn)用相關(guān)分析方法進(jìn)一步研究左心室短軸縮短率參考值與地理因素之間的關(guān)系。最后采用支持向量回歸法構(gòu)建預(yù)測模型，為我國左心室短軸縮短率參考值的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)提供可靠依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 醫(yī)學(xué)指標(biāo)

資料獲取途徑為3種:①通過網(wǎng)絡(luò)搜索引擎搜索中國期刊網(wǎng)、萬方醫(yī)學(xué)網(wǎng)、中國學(xué)術(shù)論文網(wǎng)和中文科技期刊等；②向有關(guān)醫(yī)療機(jī)構(gòu)購買；③研究組實(shí)際測定了部分資料。研究對象為年齡段45～85歲的健康中老年人，均無高血脂、高血壓、高血糖、冠心病及其它心肺疾病。測量儀器均為彩色超聲診斷儀。所有受試者均取左側(cè)臥位，取左心室長軸切面測量左心室舒張末內(nèi)徑（LVIDd）和左心室收縮末期內(nèi)徑（LVIDs），最后計算左心室短軸縮短率（LVFS）: LVFS（%）＝（LVIDd－LVIDs）／LVIDd×100%。

收集了全國49個市縣的2 252例健康中老年人左心室短軸縮短率的參考值［10－29］，資料來源東部地區(qū)多于西部地區(qū)，主要集中在華東地區(qū)（圖1）。

圖1 數(shù)據(jù)來源分布圖及比例Fig.1 The distribution map of data source and its proportion

1.2 地理指標(biāo)

聶樹人指出［30］，氣象、氣候條件是生命維持系統(tǒng)中最基本最主要的條件之一，它能直接或間接給人類生命維持系統(tǒng)帶來復(fù)雜的刺激，進(jìn)而影響人體健康，其中對人體正常生理過程和健康起作用的主要因素可歸納為:大氣組成、氣壓與風(fēng)、太陽輻射、溫度、降水、干燥度、日照和云量、空氣電離化、氣候類型及氣候帶等方面。

結(jié)合上述情況和資料的可獲取性，選取了與人類生命系統(tǒng)關(guān)系較為密切的有關(guān)地勢和氣象的9項(xiàng)地理指標(biāo):經(jīng)度、緯度、海拔、年日照時數(shù)、年平均溫度、年平均相對濕度、年降水量、氣溫年較差和年平均風(fēng)速，將其表示為X1～X9。資料來源于相關(guān)地理辭典、著作［31－32］以及中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)（http:／／cdc.cma.gov.cn／home.do）。采用了30年數(shù)據(jù)的平均值。

1.3 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)是指在某一特定地區(qū)分布的觀察值與相鄰地區(qū)的觀察值的相互依賴關(guān)系［33］。Tobler的地理學(xué)第一定律指出:任何地理事物都是相互關(guān)聯(lián)的，但距離近的事物之間的關(guān)系比距離遠(yuǎn)的更為密切［34］。通過對采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行全局空間自相關(guān)中的Moran’s I檢驗(yàn)，探索數(shù)據(jù)樣本在研究區(qū)域內(nèi)的分布規(guī)律。

1.4 相關(guān)分析

對健康中老年人左心室短軸縮短率參考值與經(jīng)度、緯度、海拔、年日照時數(shù)、年平均溫度、年平均相對濕度、年降水量、氣溫年較差和年平均風(fēng)速9項(xiàng)地理指標(biāo)進(jìn)行多變量相關(guān)分析，探索該醫(yī)學(xué)指標(biāo)與多個地理因子的相關(guān)關(guān)系及密切程度。

1.5 支持向量機(jī)回歸（SVR）

支持向量回歸機(jī)是指將支持向量機(jī)應(yīng)用于回歸預(yù)測問題，是一種具有很好的推廣能力和非線性處理能力的學(xué)習(xí)機(jī)。支持向量回歸機(jī)可分為線性回歸與非線性回歸，而在實(shí)際問題中，非線性問題更為普遍，本文著重討論非線性支持向量回歸機(jī)，其基本思想如下:對于給定的l個測試樣本｛（X1，Y1），……，（Xi，Yi）｝，i＝1…，l，其中Xi?Rn表示輸入變量，Yi?Rn是與Xi相對應(yīng)的目標(biāo)變量；回歸的目標(biāo)就是尋找輸入變量與目標(biāo)變量之間的非線性映射關(guān)系，繼而將樣本數(shù)據(jù)非線性映射到高維空間F，并通過線性函數(shù)在特征空間下進(jìn)行線性回歸預(yù)測，該線性函數(shù)可表示為:

式（1）中，Φ（x）為輸入變量x到高維特征空間F的非線性映射，w?Rn是系數(shù)向量，b?Rn是常數(shù)項(xiàng)。對于w和b值的確定支持向量回歸方法采取了結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則令回歸風(fēng)險函數(shù)最小化，進(jìn)而引出了下列參數(shù):核函數(shù)參數(shù)、b值、支持向量的個數(shù)、非零的Lagrange乘積因子αi及其對應(yīng)的支持向量以及懲罰因子C值。其中，核函數(shù)的參數(shù)和懲罰因子C需要事先確定，其它參數(shù)可以在進(jìn)行支持向量回歸訓(xùn)練中求解二次規(guī)劃問題時得到。

在傳統(tǒng)的SVR方法中，對于參數(shù)的選取都采用試驗(yàn)法，通過不斷的調(diào)試，選出令人滿意的解。該方法主要依賴人的主觀經(jīng)驗(yàn)，且耗時長。因而，在此引進(jìn)了遺傳算法和網(wǎng)格搜索法對SVR參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。

1.6 遺傳算法參數(shù)尋優(yōu)

遺傳算法是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化過程中的自然選擇和孟德爾的遺傳變異學(xué)說的一種具有普適性、并行性和全局尋優(yōu)能力的算法［35－36］。遺傳算法參數(shù)尋優(yōu)的具體流程如下:

①先設(shè)定懲罰因子C，核函數(shù)g參數(shù)和損失函數(shù)epsilon中p參數(shù)的尋優(yōu)范圍。

②隨機(jī)生成1組參數(shù)并實(shí)行某種方案的編碼，進(jìn)而構(gòu)造初始種群。

③將初始種群的個體輸入支持向量回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練，計算它的誤差函數(shù)，進(jìn)一步確定個體的適應(yīng)度，若誤差越大，則適應(yīng)度小，同時被遺傳到下一代種群中的可能性小，否則，被遺傳到下一代種群的可能性越大。

④判斷適應(yīng)度函數(shù)的大小是否滿足要求或者達(dá)到最大迭代次數(shù)，若是，則跳到步驟⑥，否則直接進(jìn)入下一步。

⑤應(yīng)用選擇、交叉和變異算子產(chǎn)生新的種群，接著重復(fù)步驟③進(jìn)行迭代。

⑥最后輸出最佳參數(shù)C、g、p，并對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練以得到最佳回歸模型。

1.7 網(wǎng)格搜索法參數(shù)尋優(yōu)

網(wǎng)格搜索法是通過給定步長，將懲罰因子C和核函數(shù)g參數(shù)的搜索范圍劃分為網(wǎng)格，遍歷網(wǎng)格內(nèi)所有的點(diǎn)以尋找全局最優(yōu)參數(shù)組合，其主要流程如下:

①設(shè)定懲罰因子C、核函數(shù)g參數(shù)的搜索范圍和搜索步長，從而使參數(shù)C和g的搜索范圍在坐標(biāo)系上構(gòu)成了1個二維網(wǎng)格。

②將原訓(xùn)練樣本分為n個子集，其中n－1個子集作為訓(xùn)練樣本，余下的1組作為預(yù)測樣本。在二維網(wǎng)格中選取1對參數(shù)組合（C，g），先對訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練，得出1個判決函數(shù)，繼而對預(yù)測樣本進(jìn)行預(yù)測并計算預(yù)測準(zhǔn)確率。通過n次交叉檢驗(yàn)，得出n組預(yù)測值，最后取n次預(yù)測準(zhǔn)確率的平均值為最終的準(zhǔn)確率值。

③重復(fù)上一步驟，使二維網(wǎng)格中全部的參數(shù)組合都訓(xùn)練1遍。

④最后，以所有的參數(shù)組合（C，g）和對應(yīng)的預(yù)測準(zhǔn)確率繪制出參數(shù)選擇結(jié)果圖。

2 結(jié)果

2.1 空間自相關(guān)分析

得出中國中老年人左心室短軸縮短率參考值的全局空間自相關(guān)Moran’s I指數(shù)為0.824，標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計量Z得分為3.712，顯著性水平P值為0.000 2。Z＞0且P＜0.01表明中老年人左心室短軸縮短率參考值在全國范圍內(nèi)存在極為顯著的正空間自相關(guān)性，即相似的左心室短軸縮短率參考值（高值或低值）存在明顯的空間集聚性，而并不是隨機(jī)分布的，這說明了該指標(biāo)參考值會隨著空間屬性的變化而變化。

2.2 多變量相關(guān)分析

中國中老年人左心室短軸縮短率參考值與經(jīng)度、緯度、年日照時數(shù)、氣溫年較差和年平均風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與海拔、年平均氣溫、年平均相對濕度和年降水量呈正相關(guān)關(guān)系，其中與經(jīng)度、緯度和年平均溫度的相關(guān)性顯著，與海拔高度和年降水量的相關(guān)性十分顯著，其相關(guān)系數(shù)r值及顯著性水平P值如表1。

表1 地理因素與左心室短軸縮短率參考值的r值和P值Table 1 Values of r and Pof geographical factors and left ventricular fractional shortening

2.3 支持向量機(jī)回歸模型

2.3.1 基于遺傳算法的支持向量回歸機(jī) 采用Faruto［37］的SVM＿GUI工具箱中的基于遺傳算法參數(shù)尋優(yōu)的支持向量回歸機(jī)進(jìn)行預(yù)測。遺傳算法自動尋優(yōu)時，控制參數(shù)為最大進(jìn)化代數(shù)100，種群數(shù)量20，交叉驗(yàn)證折數(shù)為5。另外，支持向量回歸算法采用epsilon－SVR作為預(yù)測模型，核函數(shù)為徑向基（RBF）核函數(shù)。懲罰因子C的尋優(yōu)范圍為（0，100），RBF核函數(shù)中g(shù)ama即g參數(shù)的尋優(yōu)范圍為（0，100），epsilon－SVR模型中損失函數(shù)epsilon即p參數(shù)尋優(yōu)范圍為（0，1）。

為避免具有不同量綱和量綱單位的評價指標(biāo)影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，則需要對各變量進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化即歸一化處理，以解決各變量之間的可比性問題。另外對數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA降維（即主成分分析），通過把高維數(shù)據(jù)投影到低維空間來并盡量保持原來數(shù)據(jù)的信息，設(shè)置累積貢獻(xiàn)率為95%。降維預(yù)處理的結(jié)果為將樣本維數(shù)由原來的9降為5（圖2）。

圖2 降維圖Fig.2 Dimensionality reduction plots

遺傳算法是一種智能尋優(yōu)的隨機(jī)算法，它每次搜索的路徑都不一致，所以在多次的訓(xùn)練中很難得到相同的參數(shù)組合，可以得到多個最優(yōu)解。進(jìn)行了10次訓(xùn)練，得到10個不同的支持向量回歸模型，計算訓(xùn)練樣本和測試樣本的均方誤差MSE。多次訓(xùn)練結(jié)果所得的訓(xùn)練樣本和測試樣本的均方誤差MSE的值較為穩(wěn)定，波動范圍較?。▓D3）。

圖3 10次訓(xùn)練所得的訓(xùn)練樣本和測試樣本的均方誤差Fig.3 Mean squared error（MSE）of training samples and testing samples after 10times of training

選取訓(xùn)練和測試MSE較小的即第4次所得模型作為最終預(yù)測模型，其尋優(yōu)結(jié)果為C＝61.60，g＝99.86，p＝0.15。訓(xùn)練樣本的實(shí)測值與預(yù)測值如圖4所示。

圖4 基于遺傳算法的支持向量回歸模型的預(yù)測值與實(shí)測值Fig.4 The predicted values and measured values of the support vector regession model based on genetic algorithm

2.3.2 基于網(wǎng)格尋優(yōu)的支持向量機(jī)回歸 采用Faruto的SVM＿GUI工具箱中的基于網(wǎng)格搜索參數(shù)尋優(yōu)的支持向量回歸機(jī)進(jìn)行預(yù)測，回歸模型算法亦采用epsilon－SVR作為預(yù)測模型，核函數(shù)為徑向基（RBF）核函數(shù)。懲罰因子C和核函數(shù)參數(shù)g的搜索范圍均為（2－8，28），學(xué)習(xí)步長為0.5，交叉驗(yàn)證折數(shù)為5。

網(wǎng)格搜索法能確保得出唯一的最優(yōu)參數(shù)組合，因?yàn)樗闅v了搜索范圍內(nèi)全部參數(shù)組合。在進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)前，同樣需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理以及降維處理。最后得出的最優(yōu)參數(shù)組合為:C＝0.25，g＝90.51，CV MSE＝0.042。訓(xùn)練樣本的均方誤差MSE為5.72，測試樣本的MSE為2.54（圖5）。訓(xùn)練樣本的實(shí)測值與預(yù)測值如圖6所示。

圖5 SVR參數(shù)尋優(yōu)Fig.5 The optimization of parameters of the support vector regression model

圖6 基于網(wǎng)格搜索法的支持向量回歸模型的預(yù)測值與實(shí)測值Fig.6 The predicted values and measured values of the support vector regression model based on Grid searching method

2.4 模型比較

選取基于遺傳算法訓(xùn)練組中模擬和預(yù)測效果較好的第4次訓(xùn)練模型與基于網(wǎng)格搜索法的支持向量機(jī)回歸模型進(jìn)行比較（表2、3）。首先對兩模型的預(yù)測精度進(jìn)行比較，在遺傳算法回歸模型所得結(jié)果中，無論是訓(xùn)練樣本還是測試樣本的均方誤差和平均相對誤差絕對值均低于基于網(wǎng)格算法的模型，表明GA回歸模型具有更高的預(yù)測精度。

表2 兩模型測試樣本預(yù)測效果比較Table 2 Comparison of the predictive power between the two models

表3 兩模型預(yù)測精度比較Table 3 Comparison of the predictive accuracy between the two models

在運(yùn)行性能上，遺傳算法比網(wǎng)格搜索法擁有更快的參數(shù)尋優(yōu)速度，故前者比較適合于大樣本數(shù)據(jù)預(yù)測，但它具有隨機(jī)性，容易陷入局部最優(yōu)化，無法保證得到唯一的最優(yōu)參數(shù)組合；后者雖然預(yù)測速度相對較慢，適合小樣本數(shù)據(jù)預(yù)測，但可以保證搜索到最優(yōu)參數(shù)組合。

3 討論

3.1 醫(yī)學(xué)指標(biāo)與地理因素之間的關(guān)系分析

左心室短軸縮短率受心臟大小、個體差異及心率影響很小，是反映左心室收縮性能的重要指標(biāo)，若該指標(biāo)發(fā)生不利變化，提示機(jī)體心肌收縮性能下降［1］。本文的研究結(jié)果顯示，地勢、水分條件和溫度因素均與我國中老年人左心室短軸縮短率參考值具有顯著相關(guān)性，具體為:海拔高度、經(jīng)度、緯度、年平均氣溫和年降水量，而海拔高度是主要影響因素。

3.2 地勢

隨海拔高度的上升，空氣變得稀薄，其含氧量也隨之降低。人體維持正常生命活動所需的能量主要來源于生物氧化過程，若氧的供給量低于人體正常所需，則會導(dǎo)致機(jī)體的代謝機(jī)能和形態(tài)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，從而引起人體一系列的生理病理變化。

研究表明［3840］，在高原低氧的環(huán)境中，機(jī)體的主要代償性反映是心臟的代償性變化，主要表現(xiàn)為每搏輸出量、射血分?jǐn)?shù)、左心室短軸縮短率的增大，這是通過加強(qiáng)心肌收縮力和加快心率來實(shí)現(xiàn)的。這是由于低氧引起的交感－腎上腺活動增強(qiáng)，兒茶酚胺釋放增多，導(dǎo)致心功能增強(qiáng)。這也與本文所得海拔高度與左心室短軸縮短率呈正相關(guān)的結(jié)果相符合。

3.3 水分條件

經(jīng)度和年降水量因素的差異主要帶來水分的變化。前者在空間上表現(xiàn)為從沿海地區(qū)到內(nèi)陸地區(qū)的氣候由濕潤向干旱的變化，而后者會直接影響該區(qū)的干濕程度。

Devereux等［41］的研究中指出，血液粘度的升高可導(dǎo)致外周阻力的增加。在Richard的研究基礎(chǔ)上，臧益民等［42］分析了血液粘度與心臟收縮功能之間的關(guān)系，指出當(dāng)血液粘度增高時，心臟需加強(qiáng)做功來滿足機(jī)體正常的代謝需求，導(dǎo)致了缺血心肌氧的供需矛盾加劇，進(jìn)一步削弱心臟收縮功能；反之，當(dāng)血液粘稠度降低時，會使血流阻力明顯減少，心臟負(fù)荷減少，導(dǎo)致收縮能力的增強(qiáng)。有關(guān)研究指出［43］，在高濕的環(huán)境下，血液充盈度增大，血液被稀釋而使其粘稠度降低。心肌收縮能力隨血液粘稠度的降低而增強(qiáng)，提示左心室短軸縮短率的增加，這也表明了左心室短軸縮短率與濕度是呈正相關(guān)的。需要指出的是，上述統(tǒng)計結(jié)果顯示經(jīng)度與左心室短軸縮短率呈負(fù)相關(guān)，這可能是經(jīng)度的差異除了帶來水分條件的差異還有其他氣候條件的差異，從而導(dǎo)致結(jié)果的不同。

3.4 溫度因素

緯度差異主要帶來氣溫的變化。理論上，太陽輻射隨緯度的增加而減弱，導(dǎo)致溫度從赤道到極地逐漸降低。研究表明［44］，低溫可使血液中的纖維蛋白原的含量增加，血液粘稠度增高。心肌收縮力隨血液粘稠度的增高而減弱，提示左心室短軸縮短率降低。這也表明了左心室短軸縮短率與溫度呈正相關(guān)。

3.5 總結(jié)與展望

基于Moran’s I指數(shù)對我國中老年人左心室短軸縮短率進(jìn)行空間自相關(guān)分析，有利于探索該醫(yī)學(xué)指標(biāo)在空間上的分布規(guī)律。根據(jù)I指數(shù)判斷該醫(yī)學(xué)指標(biāo)在全局范圍內(nèi)屬于何種形式的分布，可進(jìn)一步判斷該醫(yī)學(xué)指標(biāo)是否隨著空間屬性的變化而變化，為進(jìn)行空間分析提供科學(xué)依據(jù)。另外，研究結(jié)果顯示我國中老年人左心室短軸縮短率與多項(xiàng)地理指標(biāo)具有一定的相關(guān)性，關(guān)于該項(xiàng)研究的報道仍未見，這也為傳統(tǒng)的研究方法提供了新的思路。在未來的研究中應(yīng)該不僅僅著重于與人體內(nèi)部環(huán)境關(guān)系的研究，而且要注重研究與外部環(huán)境的關(guān)系，這是一個新的研究方向。

針對支持向量回歸機(jī)參數(shù)的不定性，本文分別采用遺傳算法和網(wǎng)格搜索法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。遺傳算法比網(wǎng)格搜索法具有更高的預(yù)測精度，但是遺傳算法不能與網(wǎng)格搜索法一樣最終得出1組最優(yōu)參數(shù)，遺傳算法每一次參數(shù)尋優(yōu)的結(jié)果不盡相同，還需要對結(jié)果進(jìn)行篩選。總體上，兩種尋優(yōu)方法所得的支持向量機(jī)回歸模型均具有較好的模擬效果。若知道某一地區(qū)的經(jīng)度、緯度、海拔、年日照時數(shù)、年平均溫度、年平均相對濕度、年降水量、氣溫年較差和年平均風(fēng)速等地理因素，則可以通過建立支持向量機(jī)回歸模型對該地區(qū)的中老年人左心室短軸縮短率參考值進(jìn)行預(yù)測，如北京市，經(jīng)度116.07°，緯度為39.89°，海拔為31.39m，年日照時數(shù)2 764h，年平均溫度12.3℃、年平均相對濕度60%、年降水量572mm、氣溫年較差30.8℃、年平均風(fēng)速為2.5m／s，則利用基于遺傳算法的支持向量回歸模型進(jìn)行預(yù)測得該區(qū)中老年人左心室短軸縮短率的參考值為（28.82±4.42）%。

未來應(yīng)加強(qiáng)地理因素對左心室短軸縮短率的影響機(jī)制的研究。左心室短軸縮短率是反映左心室收縮功能的敏感指標(biāo)，在臨床判斷上具有重要的意義，開展影響機(jī)制的研究具有一定潛在價值。

［1］ 張榮生，陳麗玲，林凌，等.絕經(jīng)對心臟功能的影響［J］.中國實(shí)用婦科與產(chǎn)科雜志，2000，16（2）:99－101.

［2］ 陳海寧，馬燕，龍鳳，等.左心室短軸縮短率、射血分?jǐn)?shù)評估α地中海貧血胎兒心功能的研究［J］.臨床超聲醫(yī)學(xué)雜志，2010，12（10）:661－664.

［3］ 鐘傳軍，陳細(xì)香.慢性心力衰竭患者血清心肌肌鈣蛋白I與心肌重構(gòu)及心臟功能的相關(guān)性分析［J］.河北醫(yī)學(xué)，2014，20（1）:45－48.

［4］ 蘇建平，丁輝，崔一萍.單純中、重度肥胖者左心功能指標(biāo)與健康同期1∶1配對比較［J］.中國臨床康復(fù)，2005，9（23）:26－27.

［5］ 郭清，關(guān)浩增，陳敏.超聲心動圖對老年糖尿病患者左室結(jié)構(gòu)及功能變化的評價［J］.廣西醫(yī)科大學(xué)學(xué)報，2005，22（6）:885－887.

［6］ 丁彥春，曲鵬，夏稻子.高血壓左室構(gòu)型與左室中層力學(xué)的關(guān)系［J］.高血壓雜志，2000，8（4）:320－323.

［7］ 尹敏華.超聲對慢性心功能衰竭患者左心功能評價價值［J］.心血管病防治知識（學(xué)術(shù)版），2013，（12）:45－47.

［8］ Milani R V，Lavie C J，Mehra M R，et al.Left ventricular geometry and survival in patients with normal left ventricular ejection fraction［J］.Am J Cardiol，2006，97（7）:959－963.

［9］ Schillaci G，Verdecchia P，Reboldi G，et al.Subclinical left ventricular dysfunction in systemic hypertension and the role of 24－h(huán)our blood pressure［J］.Am J Cardiol，2000，86（5）:509－513.

［10］ 胡軍利，王少春，陳東風(fēng)，等.超聲速度向量成像技術(shù)評價主動脈瓣置換同期冠狀動脈旁路移植術(shù)患者左心室長軸收縮功能［J］.中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù)，2013，29（4）:536－540.

［11］ 孫桂珍.慢型克山病彩色多普勒超聲心動圖分析［D］.濟(jì)南:山東大學(xué)，2010.

［12］ 杭洪霞，孫輝.多普勒測定E／E′比值評價2型糖尿病患者左室功能的價值［J］.求醫(yī)問藥（下半月），2012，10（2）:576－577.

［13］ 王寶月，郭巍.多普勒超聲Tei指數(shù)評價尿毒癥患者的左室功能［J］.中國廠礦醫(yī)學(xué)，2008，21（2）:148－149.

［14］ 李玉子，廉哲勛，金哲，等.原發(fā)性高血壓左心室心肌重量指數(shù)與心肌收縮功能的關(guān)系［J］.中國心血管雜志，2001，6（4）: 203－204.

［15］ 邢佳儂，王宏宇，孫堯.動脈僵硬度與冠心病患者心功能的關(guān)系研究［J］.中國民康醫(yī)學(xué)2008，20（3）:185－189.

［16］ 王全江，張煜華，車正蘭，等.室壁中層縮短率評價早期2型糖尿病患者左室收縮功能的價值［J］.臨床超聲醫(yī)學(xué)雜志，2013，15（1）:48－50.

［17］ 趙星祥，凌蘇，張德全，等.老年高血壓病血壓類型及對左室功能影響的研究［J］.哈爾濱醫(yī)科大學(xué)學(xué)報，2001，35（3）:204－206.

［18］ 張一娜，武小薇，林維彬，等.定量組織速度成像評價急性心肌梗死后不同時段左心室功能［J］.中國臨床康復(fù)，2004，8（6）: 1030－1031.

［19］ 張寶琪，馬培麟，黃曉新，等.矽肺全肺灌洗前后心血管X線與超聲心動圖的動態(tài)觀察［J］.實(shí)用放射學(xué)雜志，2001，17（7）: 525－527.

［20］ 張婧姝，鄭慧.實(shí)時三平面定量組織速度成像技術(shù)與斑點(diǎn)追蹤技術(shù)評價擴(kuò)張型心肌病患者左室縱向收縮不同步性［J］.安徽醫(yī)科大學(xué)學(xué)報，2013，48（11）:1360－1363.

［21］ 朱晴.高血壓和糖尿病對老年人心血管病變的影響［J］.山西醫(yī)科大學(xué)學(xué)報，2009，40（8）:722－725.

［22］ 陳廣勝.高血壓患者和高血壓前期人群左心室結(jié)構(gòu)和功能的研究［D］.南京:南京醫(yī)科大學(xué)，2005.

［23］ 劉麗萍.男性慢性心力衰竭患者雄激素和血鈉水平與心功能的相關(guān)性研究［D］.蘇州:蘇州大學(xué)，2008.

［24］ 陳健，張連生，祁正軍，等.超聲對慢性心功能衰竭患者左心功能的評價價值［J］.河北醫(yī)學(xué)，2012，18（12）:1740－1742.

［25］ 王玉芝.多普勒超聲對無癥狀性心力衰竭的評估［J］.心血管康復(fù)醫(yī)學(xué)雜志，2001，10（6）:499－501.

［26］ 許錦榮，陳玲，曾堅，等.老年心力衰竭患者核因子－κB與心功能的關(guān)系［J］.實(shí)用醫(yī)學(xué)雜志，2009，25（13）:2080－2081.

［27］ 梁健球.關(guān)于心肌梗死后心力衰竭患者血漿中miRNA表達(dá)及基于ECHO的心肌能量消耗的研究［D］.廣州:南方醫(yī)科大學(xué)，2013.

［28］ 史培杰，黃電波，陳樹彤，等.老年糖尿病并高血壓對心血管組織的影響［J］.心血管康復(fù)醫(yī)學(xué)雜志，2010，19（4）:429－432.

［29］ 黃敬垣，鄭哲嵐，程蕓.應(yīng)變率成像評價慢性肺源性心臟病患者左心功能的價值［J］.上海醫(yī)學(xué)，2012，35（3）:231－234.

［30］ 聶樹人.醫(yī)學(xué)地理學(xué)概論［M］.西安:陜西師范大學(xué)出版社，1988:196－202.

［31］ 閻崇年，顏吉鶴，宋俊嶺，等.中國市縣大辭典［M］.北京:中共中央黨校出版社，1991:1－1446.

［32］ 顏宏，沈國權(quán)，毛耀順，等.中華人民共和國氣候圖集［M］.北京:氣象出版社，2002:2－250.

［33］ Rosenberg M S，Sokal R R，Oden N L，et al.Spatial autocorrelation of cancer in Western Europe［J］.Eur J Epidemiol，1999，15（1）:15－22.

［34］ Tobler W R.A computer movie simulating urban growth in the Detroit region［J］.Econ Geogr，1970，46（2）:234－240.

［35］ 顧錦榮，劉華強(qiáng)，劉向陪，等.基于遺傳算法－支持向量機(jī)模型在熱帶氣旋強(qiáng)度預(yù)報中的應(yīng)用［J］.海洋預(yù)報，2011，28（3）:8－14.

［36］ 張鑫源，胡曉敏，林盈.遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法的性能對比分析［J］.計算機(jī)科學(xué)與探索，2014，8（1）:90－102.

［37］ Faruto.Learn SVM Step by Step系列視頻－應(yīng)用篇:Libsvm－Faruto GUI版本介紹與使用［EB／OL］.http:／／www.matlabsky.com／thread－18606－1－1.html，2014－7－27.

［38］ 劉學(xué)志，彭蘭玲.高原訓(xùn)練對人體呼吸和循環(huán)系統(tǒng)的影響［J］.天水師范學(xué)院學(xué)報，2007，27（2）:100－102.

［39］ 鄔云紅，肖蓉，唐蜀西，等.返回平原3年以上的高原移居漢族心臟結(jié)構(gòu)及功能的改變［J］.現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)，2013，40（17）: 3162－3165.

［40］ 饒明月.高原缺氧對健康青年男性左心功能影響的研究［D］.重慶第三軍醫(yī)大學(xué)，2014.

［41］ Devereux R B，Drayer J I M，Chien S，et al.Whole blood viscosity as a determinant of cardiac hypertrophy in systemic hypertension［J］.Am J Cardiol，1984，54（6）:592－595.

［42］ 臧益民，牛國保，趙志清.冠心病患者血液粘度變化與左室收縮功能的關(guān)系［J］.臨床心血管病雜志，1988，4（1）:1－3.

［43］ 王勇，章敏，張六通.高濕度環(huán)境影響人體健康理論探析［J］.醫(yī)學(xué)信息，2010，23（10）:3709－3710.

［44］ 成和.高血壓病人的冬季保健［J］.四川農(nóng)業(yè)科技，2004，1:41.

（2014－09－09 收稿）

Support Vector Regression Analysis of the Relationship between the Reference Value of Left Ventricular Fractional Shortening and Geographical Factors

Cen Minyi1，Ge Miao1△，Lu Chun’ai2et al
1Institute of Health Geography，Tourism and Environment College，Shaanxi Normal University，Xi’an 710119，China
2Department of Internal Medicine，Hospital of Shaanxi Normal University，Xi’an 710062，China

ObjectiveTo examine the relationship between geographical factors and left ventricular fractional shortening（LVFS）and the influence mechanism of LVFS in order to provide more complete scientific evidence for establishing the uniform standard for LVFS reference value.Methods A total of 2 252LVFS values of healthy middle－aged and elderly people were collected from 49cities／counties of China.The relationship between the LVFS and space location was explored by using the method of spatial autocorrelation analysis based on the Moran statistics.The correlation analysis between the LVFS and 9geographical factors was performed.Furthermore，the support vector regression model was established based on genetic algorithm and grid search，respectively.Results The reference values of LVFS of middle－aged and elderly people had a positive spatial autocorrelation and they were significantly correlated with 5geographical factors.The support vector regression model based on genetic algorithm was superior to that on grid search method in terms of predictive accuracy.Conclusion The reference value of LVFS of middle－aged and elderly people can be determined based on the support vector regression model，if the geographical factors of a certain region are obtained.

left ventricular fractional shortening（LVFS）； geographical factors； spatial autocorrelation analysis； correlation analysis； support vector regression

R188

10.3870／j.issn.1672－0741.2015.02.013

＊國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（No.40971060）

岑敏儀，女，1990年生，碩士研究生，E－mail:minyicen＠126.com

△通訊作者，Corresponding author，E－mail:gemiao＠snnu.edu.cn