基于神經網絡技術分析的慢性心力衰竭血瘀證診斷模型研究

王娟 趙慧輝 陳建新 羅良濤　李雪麗　王金平　劉俊杰　王偉

摘要 目的：應用多元數(shù)據(jù)統(tǒng)計和神經網絡挖掘方法構建慢性心力衰竭（Chronic Heart Failure，CHF）患者血瘀證基于多系統(tǒng)理化指標信息的診斷模型，探索與慢性心力衰竭患者血瘀證相關的理化指標信息的組合模式及其生物學意義。方法：選取2010年3月至2011年8月四川省成都市中西醫(yī)結合醫(yī)院和浙江省杭州市中醫(yī)院收治的CHF患者100例，分為觀察組（血瘀證患者組）和對照組（非血瘀證患者組），其中觀察組37例，對照組57例。觀察組為進行臨床流行病學調查，收集患者四診信息和生物樣本進行多系統(tǒng)理化指標的檢測分析。在分析差異指標基礎上，綜合應用回歸方法及神經網絡數(shù)據(jù)挖掘方法進行數(shù)據(jù)模型建設，從而形成慢性心力衰竭血瘀證患者的多系統(tǒng)理化指標診斷模型。結果：本研究共納入100例心力衰竭患者，其中血瘀證患者占37%。應用上述方法篩選出有統(tǒng)計學意義的多系統(tǒng)理化指標信息20項，按照條目的顯著性順序依次進入神經網絡數(shù)據(jù)挖掘模型，顯示篩選指標的建模準確率為75.4%，測試樣本的準確率達到82.4%。結論：神經網絡數(shù)據(jù)挖掘方法可以用于臨床理化指標信息數(shù)據(jù)進行CHF患者血瘀證的建模分析，與血瘀者密切相關的多系統(tǒng)理化指標信息也為進一步了解心力衰竭血瘀證的病理生理機制提供了參考依據(jù)。

關鍵詞 慢性心力衰竭；血瘀證；診斷模式；數(shù)據(jù)挖掘

Abstract Objective：To construct the diagnosis model of chronic heart failure （CHF） patients with blood stasis syndrome based on multi-system physical and chemical index information by multiple data statistics tools and neural network mining methods，and to explore the biological significance of the physical and chemical index information related to the blood stasis syndrome of chronic heart failure patients.Methods：Clinical epidemiological investigation of 100 patients with CHF treated in Chengdu Integrated TCM & Western Medical Hospital and Hangzhou Hospital of Traditional Chinese Medicine from March 2010 to August 2011 was conducted，and the four diagnosis information of the patients was collected.The physical and chemical indexes of the biological samples were also detected and analyzed.On the basis of analysis of difference index，the regression method and the neural network data mining method were used to analyze the data to form the multi-system physical and chemical index diagnosis model of the patients with chronic heart failure and blood stasis syndrome.Results：The study included 100 patients with heart failure，of which 37% were patients with blood stasis syndrome.The above method was used to screen out 20 items of multi-system physical and chemical index，and the data mining model of the neural network was conducted according to the order of significance of the items.The accuracy of the model was 75.4%，and the accuracy of the test sample was 82.4%.Conclusion：The neural network data mining method can be used in the modeling and analysis of CHF patients with the blood stasis syndrome based on clinical physical and chemical information data.The multi-system physical and chemical information closely related to blood stasis also provide reference for further understanding of pathophysiological mechanism of chronic heart failure and blood stasis syndrome.

Key Words Chronic heart failure； Blood stasis syndrome； Diagnostic mode； Neural network analysis

中圖分類號：R285文獻標識碼：Adoi：10.3969/j.issn.1673-7202.2018.09.006

慢性心力衰竭作為各種心臟病的終末結局，發(fā)病率逐年升高，已成為世界公認的衛(wèi)生難題[1]。血瘀證一直以來被視為多種心血管疾病的主要證候，活血化瘀法也被廣泛應用于中醫(yī)臨床治療心血管疾病中[2]。中醫(yī)學認為慢性心力衰竭的主要病機為“心氣虛-血瘀-水停-心虛加重”的過程，血瘀證在整個疾病發(fā)生發(fā)展過程中扮演重要角色。關于血瘀證相關的概念，中醫(yī)學早在《黃帝內經》中就有“血脈凝泣”“惡血”“凝血”“衄血”等描述。[3]近些年來，陳可冀、李連達兩位院士領銜的研究團隊較早系統(tǒng)的闡釋了血瘀證的科學內涵，為心腦血管病以活血化瘀為主和向其他學科輻射治療奠定了理論基礎，關于血瘀證各層面的生物學基礎研究也日漸引起眾多學者關注[4]?，F(xiàn)代研究表明，不同疾病同一證候生物學指標呈現(xiàn)類似的變化特征，可作為證候客觀化研究的有力補充[5]。多元數(shù)據(jù)挖掘方法重視海量指標間的相互作用并充分考慮到中醫(yī)證候復雜性特點，在中醫(yī)證候研究中扮演越來越重要的角色[6]。如何結合醫(yī)學研究進展，充分運用中醫(yī)宏觀辨證思想，應用多種數(shù)據(jù)挖掘工具，篩選不同系統(tǒng)和層次的指標信息以揭示慢性心力衰竭血瘀證的病理生理基礎是值得探究的問題。本研究將在深入分析CHF血瘀證患者臨床資料與多系統(tǒng)理化指標間的內在聯(lián)系的基礎上，采用神經網絡數(shù)據(jù)挖掘方法構建基于多系統(tǒng)理化指標的CHF血瘀證模型，以期為后續(xù)中醫(yī)證候研究提供了客觀依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取2010年3月至2011年8月四川省成都市中西醫(yī)結合醫(yī)院和浙江省杭州市中醫(yī)院收治的CHF患者100例，其中男62例，女38例，年齡42～83歲，平均年齡（63.4±3.43）歲。其中原發(fā)病為冠心病的60例，高血壓性心臟病50例，擴張性心肌病12例，其他類型的心臟病8例。納入的CHF患者經中醫(yī)辨證后觀察組37例，對照組57例。2組患者在性別、年齡、病程分布等方面比較，差異無統(tǒng)計學意義（P>0.05），具有可比性。

1.2 診斷標準 患者心功能分級參照美國紐約心臟病協(xié)會的標準，其中Ⅰ級患者6例，Ⅱ級28例，Ⅲ級46例，Ⅳ級20例。所有CHF患者的診斷均參考2005年ACC/AHA公布的慢性心力衰竭診斷治療指南。血瘀證診斷參照1986年中國中西醫(yī)結合學會活血化瘀專業(yè)委員會制定的標準[7]。

1.3 納入標準 1）上述醫(yī)院收治住院的CHF患者；2）年齡在40～85歲之間；3）自愿簽訂知情同意書；4）符合CHF疾病診斷標準。

1.4 排除標準 合并嚴重心律失常伴有血流動力學改變者；血象升高，并發(fā)感染者；胸片提示有片狀陰影；合并嚴重肝腎功能不全、惡性腫瘤者；妊娠或哺乳期婦女；精神病、傳染病患者等不適宜納入研究的患者。

1.5 研究方法

1.5.1 臨床信息采集 符合納入標準的患者入組時全面采集其四診信息，填寫CHF臨床信息采集表并判別中醫(yī)證候。

1.5.2 指標檢測流程 待測指標血樣來源于CHF患者空腹肘靜脈血（除心電圖、超聲心動圖外）。采血時間統(tǒng)一規(guī)定為患者入組后第2 d清晨，由專業(yè)人員完成，采血時分別使用無添加管（5 mL）、EDTA抗凝管（8 mL）、枸掾酸抗凝管（3 mL），采血后從EDTA抗凝管中另取2 mL L抗凝血待測，其余管在4 ℃條件下超速離心15 min（轉速3 000 r/min），分別留取血清和血漿樣品凍存在-20 ℃和-80 ℃冰箱待測。

1.6 待檢的理化指標 1）血常規(guī)指標；2）肝、腎功能、脂類代謝指標、電解質指標；3）甲狀腺功能；4）心肌酶譜指標；5）特異性標志物HSECRP、C3、NT-pro BNP；6）超聲心動和心電圖指標等共計69項指標。

1.7 數(shù)據(jù)挖掘和建模 采用SPSS 20.0軟件中神經網絡多層感知器（MLP）程序對篩選出的CHF血瘀證相關的理化指標進行模型構建。

1.8 質量控制 課題組對所有參與研究的醫(yī)師進行了統(tǒng)一培訓并考核，全程進行質量控制，并開展了小范圍的預調查以幫助醫(yī)師形成較好的一致性。在此基礎上，每位患者的中醫(yī)辨證工作由副主任醫(yī)師以上職稱、臨床工作經驗5年以上的3名醫(yī)生獨立完成。

1.9 統(tǒng)計學方法 采用SPSS 20.0統(tǒng)計軟件對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學分析，計量資料采用t檢驗或非參數(shù)檢驗，計數(shù)資料采用χ2檢驗。應用二值Logistic回歸分析進行二值變量多因素分析，方法選用向后逐步法（Backward：Wald），變量進入回歸模型的檢驗水準為0.05，剔除水準為0.10，進一步篩選指標用于特征模式的構建。

2 結果

2.1 觀察組理化指標t檢驗結果 1）血常規(guī)指標中淋巴細胞（LYMPH）、淋巴細胞比率（LYMPH1%）、紅細胞壓積（HCT）降低，而血小板分布寬度（PDW）升高；2）肝腎功、電解質指標中氯（CL）降低；3）甲狀腺激素水平指標中三碘甲狀原氨酸總T3（TT3）降低；4）免疫指標中補體C3升高；5）心電圖和心動超聲指標中左室后壁厚度（LVPWD）降低，二尖瓣口舒張早期血流峰值（MRSE）升高，差異有統(tǒng)計學意義（P<0.05）。見表1。

2.2 血瘀證患者理化指標Logistic回歸分析結果 Logistic回歸分析結果以理化指標信息為自變量，血瘀證為因變量，共篩選出15項指標與CHF血瘀證相關。血常規(guī)指標中中性粒細胞（NEUT）、中性粒細胞比率（NEUTL）、單核細胞（MONO）、血小板（PLT）、HCT，電解質指標中鈉（NA）、氯（CL）、鎂（MG），肝腎功指標中肌酸（Cr）、C3、堿性磷酸酶（ALP）、腺苷酸氨酶（ADA）、總蛋白（TP），甲狀腺激素水平指標中TT3，心動超聲指標中LVPWD等進入模型。見表2。

2.3 血瘀證患者理化指標神經網絡建模結果 整合上述與血瘀證相關的20項指標，進行神經網絡多層感知器（MLP）建模分析，反復驗證達到較為穩(wěn)定的狀態(tài)，訓練樣本的準確率為75.4%，測試樣本的準確率為82.4%，如圖1所示。進一步分析構建模型中各指標與血瘀證的相關性，與血瘀證的相關性依次為TP、NEUTL、MONO等。見圖2。

3 討論

CHF為多種心臟功能或器質性疾病導致心室受損泵血或充盈功能低下，進而發(fā)展為以呼吸困難、乏力和體液潴留為主要癥狀的臨床綜合征，心室重構和神經內分泌系統(tǒng)過度激活等復雜機制參與其中[8]。臨床實踐證明中醫(yī)藥干預CHF療效確切，尤其在改善患者生命質量、減少中西藥用藥不良反應等方面顯示出巨大優(yōu)勢。同時，對于CHF中醫(yī)證候的研究一直以來備受關注、表征組學、生物信息學等相關學科的應用也揭示了證候不僅是疾病過程中病因病機的綜合反映，其生物學指標間相互作用、相互影響的動態(tài)變化信息，必然能夠將證候生物學基礎更加全面、真實的呈現(xiàn)出來。目前，血瘀證作為CHF的重要證候之一，其生物學研究結果表明心臟功能及結構受損、心臟電生理變化、神經內分泌系統(tǒng)紊亂及炎性反應等環(huán)節(jié)作用其中，隨證候演變和進展表現(xiàn)出一定的規(guī)律性[9]。因此，本研究在聯(lián)合運用t檢驗和Logistic回歸方法尋找與CHF血瘀證患者密切相關的理化指標群的基礎上，用神經網絡MLP方法構建血瘀證的診斷模型，進一步探討與CHF血瘀證相關的理化指標群的生物學意義。

中醫(yī)學認為，心主神明，為君主之官，心力衰竭是由于心病日久影響到全身的氣血陰陽及其他臟器功能，出現(xiàn)的臟腑功能衰竭。研究結果顯示血瘀證患者炎性改變依然是CHF血瘀證患者重要的生物學基礎之一。Val-HeFT前期的研究[10-11]也表明，升高的中性粒細胞計數(shù)和降低的淋巴細胞計數(shù)與CHF病變程度有關，晚期更為明顯。血瘀證患者與健康者血常規(guī)指標的比較分析研究[12]顯示平均紅細胞體積、紅細胞體積分配寬度、平均血小板體積及血小板體積分配寬度四項指標差異有統(tǒng)計學意義，且聯(lián)合檢測陽性率高，可用于血瘀證的篩選與診斷。本研究中的PDW在血瘀證患者中顯示出較高的診斷意義，PLT指標的變化也反映了CHF血瘀證患者依然存在血小板功能障礙及血液流變學的改變。此外，酶譜和總蛋白的變化反映出血瘀證患者體內存在肝功損傷的傾向；肌酐水平升高反映了腎功能受損的趨勢，而CL、NA、MG等多種電解質紊亂和補體功能失調也是血瘀證患者生物學變化之一。CHF血瘀證患者中出現(xiàn)甲狀腺功能下降的機制尚未明確。有報道稱其可能為患者體內神經內分泌激素激活，導致T4轉化為T3減少；應激缺氧及心肌損害使組織利用T3增加；組織缺氧使外周T4脫碘途徑發(fā)生改變，由5′-位脫碘轉化為5位脫碘，導致無活性的rT3生成增加等[13]。CHF患者較常出現(xiàn)組織缺氧、胃腸瘀血、進食少，營養(yǎng)物質匱乏等都會引起CHF患者甲狀腺激素合成與代謝發(fā)生障礙[14]。超聲心動主要根據(jù)二尖瓣口血流參數(shù)來評估左室舒張功能，其中A峰/E峰（A/E）可作為CHF不同中醫(yī)辨證分型的重要依據(jù)[15]。本研究中CHF患者超聲心動數(shù)據(jù)中A峰、E峰以及左室后壁厚度的變化表明CHF血瘀證患者大多伴有左室舒張功能的障礙。

在方法學方面，神經網絡作為常用的非線性的數(shù)據(jù)建模工具被廣泛的應用與復雜模型構建中，通過神經元節(jié)點之間的連接賦予權重，并在訓練算法迭代過程中不斷調整，降低誤差并提升預測精度[16]。其中多層感知器（MLP）模型采用前饋結構將數(shù)據(jù)拆分成訓練集、測試集、驗證集，有助于發(fā)現(xiàn)復雜關系[17]。訓練集用來預估網絡參數(shù)，測試集可以防止過度訓練，驗證樣本用來評估最終網絡。當因變量是連續(xù)型數(shù)據(jù)時，神經網絡的預測的連續(xù)值為輸入數(shù)據(jù)的連續(xù)函數(shù)；當因變量是分類型數(shù)據(jù)時，神經網絡將會根據(jù)數(shù)據(jù)將記錄劃分為最適合的類別，因此在處理中醫(yī)復雜數(shù)據(jù)方面具有獨特的優(yōu)勢。研究表明神經網絡方法在Logistic回歸的變量獨立性的假設不滿足時，優(yōu)于Logistic回歸[18]。因此，本研究在運用t檢驗和Logistic回歸分析后，進一步對與CHF血瘀證相關的理化指標群進行了神經網絡的建模處理，在測試集和預測樣本中都得到了較高的準確率。

中醫(yī)證候數(shù)據(jù)之間往往交相關聯(lián)，知識集約程度高，信息量巨大，因此在證候的生物學信息挖掘過程中，需要多種方法互參互證才能更好地揭示證候本質。本研究的臨床數(shù)據(jù)以CHF血瘀證患者為例，來源相對單一，結果在一定程度上能夠說明證候是疾病某一階段各層面生物學信息的綜合概括。同時，研究也揭示了CHF血瘀證的診斷和判定并不僅局限于血液流變學的異常，可能是神經內分泌因素、炎性反應因素等體內多系統(tǒng)相互影響的結果。在今后研究中，將納入更廣泛的病例，進一步獲得更為精準的結論，為CHF的中醫(yī)藥防治提供更多參考依據(jù)。

參考文獻

[1]Mcalister FA，Stewart S，F(xiàn)errua S，et al.Multi disciplinary strategies for the management of heart failure patients at high risk for admission：a systematic review of randomized trials[J].J Am Collcardiol，2004，44（4）：810-819.

[2]付長庚，高鑄燁，楊巧寧，等.冠心病血瘀證病證結合診斷標準的系統(tǒng)研究[J].中西醫(yī)結合心腦血管病雜志，2018，16（3）：257-260.

[3]李媛.冠心病慢性心功能不全患者心臟舒縮功能與中醫(yī)證候相關性研究[D].北京：北京中醫(yī)藥大學，2009：67-82.

[4]蔣躍絨，謝元華，張京春，等.陳可冀治療心血管疾病血瘀證用藥規(guī)律數(shù)據(jù)挖掘[J].中醫(yī)雜志，2015，56（5）：376-380.

[5]邱德有，吳小紅，黃璐琦.現(xiàn)代生命科學技術對中醫(yī)藥發(fā)展的影響[J].世界科學技術-中醫(yī)藥現(xiàn)代化，2001，3（2）：12-16.

[6]王穎純，白麗娜.基于BP神經網絡的中醫(yī)脈診體質類型判定[J].中醫(yī)雜志，2014，55（15）：1288-1291.

[7]中國中西醫(yī)結合研究會活血化瘀研究委員會.血瘀證診斷標準[J].中西醫(yī)結合雜志，1987，7（3）：129.

[8]中國中西醫(yī)結合學會心血管疾病專業(yè)委員會，中國醫(yī)師協(xié)會中西醫(yī)結合醫(yī)師分會心血管病學專家委員.慢性心力衰竭中西醫(yī)結合診療專家共識[J].中國中西醫(yī)結合雜志，2016，36（2）：133-141.

[9]王科，張弘，李曦.益氣活血湯對氣虛血瘀型心衰患者中醫(yī)證候及生活質量的影響[J].陜西中醫(yī)，2018，39（1）：32-34.

[10]Anand R，LatiniR，MassonS，et al.C-Reactive Protein in Heart Failure Value and the Effect of Valsartan[J].Circulation，2005，112（10）：1428-1434.

[11]Anand S，YenJ，F(xiàn)lrea VG，et al.Prognostic of neutron philandlymPhoeyteeounts in heart failure：results from Val-HeFT Program and abstracts from the American College of Cardiology 53rd AnnualSeientifieSession[M].NewOrleansLouisiana，2004：1163-1211.

[12]張道杰.F-800血液分析儀對血瘀證的診斷價值[J].山東中醫(yī)學院學報，1995，19（5）：325-326.

[13]劉正興，王青.低T3綜合癥與充血性心力衰竭[J].疑難病雜志，2002，1（1）：54-65.

[14]Chen PU，He SH，Wang LH，et al.Relation between thyroxine and primary disease in congestive heart failure children[J].Chin J Emerg Med，2003（12）：191-192.

[15]周杰，高曉玲，張寶州.充血性心力衰竭中醫(yī)辨證分型與心功能參數(shù)及甲狀腺激素相關性的臨床研究[J].中國中西醫(yī)結合雜志，2004，24（10），872-874.

[16]劉旺華，洪凈，李花，等.人工神經網絡在中醫(yī)診斷信息化中的應用[J].湖南中醫(yī)藥大學學報，2017，37（7）：809-812.

[17]趙鐵牛，于春泉，王惠君，等.人工神經網絡在中醫(yī)證候學中的應用初探[J].中華中醫(yī)藥雜志，2014，29（3）：831-833.

[18]Fleiss LJ，Levin B，Paik MC.Statistical Methods for Rates and Pro portions[M].3rd ed.John Wiley&Sons，Inc.，NJ，USA：2003.

（2018-06-29收稿 責任編輯：張文婷）