基于深度學(xué)習(xí)的新型冠狀病毒的防護(hù)措施研究*

王亦瑤 ， 韋 怡 ， 關(guān)軍龍 ， 陳欣宇

（江西科技學(xué)院，江西 南昌 330200）

根據(jù)過去大量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)報(bào)告可知，伴隨全球氣候的巨大變化，多種極端天氣出現(xiàn)的頻率及強(qiáng)度越來越高。聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）曾指出，未來氣候變化的模擬結(jié)果提示人們極端天氣的出現(xiàn)會(huì)加劇傳染疾病的頻發(fā)[1]，而伴隨著病例數(shù)的上升，有理由認(rèn)為天氣、降水等環(huán)境氣候因素會(huì)影響新型冠狀病毒的傳播趨勢(shì)[2]。并且，世界各地區(qū)在冬季寒潮效應(yīng)期間[3]，因居住環(huán)境溫度低導(dǎo)致病毒的傳播概率增加，加上有的地區(qū)因醫(yī)療落后等各種原因?qū)е聜魅静〉膫鞑ズ蛿U(kuò)散。而作為現(xiàn)階段殺傷力最強(qiáng)的傳染性疾病——新型冠狀病毒肺炎，它的防控和治療是目前全球公共衛(wèi)生領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)。但遺憾的是，由于分析方法和所得數(shù)據(jù)的限制，迄今為止仍沒有強(qiáng)有力的流行病學(xué)數(shù)據(jù)，來證明氣候環(huán)境對(duì)新型冠狀病毒肺炎的發(fā)病和傳播有相關(guān)影響[4]。因此，本研究重點(diǎn)對(duì)新型冠狀病毒與氣候特征的關(guān)系及其在環(huán)境傳人下的防護(hù)措施展開探索，并基于深度學(xué)習(xí)、圖像處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)[5]，構(gòu)建VGG模型對(duì)氣候變化導(dǎo)致的新冠肺炎發(fā)病和傳播風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，同時(shí)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果，結(jié)合實(shí)際情況，提出關(guān)于在環(huán)境傳人背景下新型冠狀肺炎防控的有關(guān)建議。

1 基于深度學(xué)習(xí)的VGG模型

1.1 深度學(xué)習(xí)算法

深度學(xué)習(xí)是目前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，其中深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來發(fā)展最為迅速的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析中[6-13]。而基于深度學(xué)習(xí)的VGG模型是Oxford的Visual Geometry Group組織提出的，該網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)工作是在ILSVRC 2014上進(jìn)行的。其主要內(nèi)容是證明增加網(wǎng)絡(luò)的深度，能夠在一定程度上影響網(wǎng)絡(luò)最終的性能。如圖1所示，VGG16是由卷積層、池化層、全連接層等組成。本研究主要通過建立深度學(xué)習(xí)VGG模型，從生產(chǎn)的影像數(shù)據(jù)中自動(dòng)分割出目標(biāo)參數(shù)，并提取其可能存在的影響新型冠狀病毒傳播的氣候特征。

圖1 VGG輸入輸出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

1.2 構(gòu)建VGG模型

流行病學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)兩門學(xué)科的結(jié)合，體現(xiàn)出大數(shù)據(jù)與人工智能時(shí)代的到來以及無行業(yè)不AI的思想。同時(shí)通過結(jié)合今年新興起的深度學(xué)習(xí)方面的相關(guān)知識(shí)，建立模型對(duì)大量天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而得出一定的規(guī)律與預(yù)測(cè)概率，其中主要運(yùn)用到的是卷積層中卷積的概念。

卷積的定義：我們稱(f*g)(n)為f、g的卷積。其具體公式如下。

其連續(xù)的定義為：

其離散的定義為：

VGG16模型中使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方向傳播算法，如圖2所示。反向傳播算法公式：

圖2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方向傳播算法

其中，n_inn_in為上一隱藏層的輸入子矩陣個(gè)數(shù)。注意到zl和zl?1zl?1的關(guān)系為：

因此，可以得出：

反向傳播通過損失函數(shù)計(jì)算輸出層的δl，然后L通過三種不同的情況進(jìn)行反向傳播算法計(jì)算，如果當(dāng)前是全連接層則有：

如果當(dāng)前是卷積層則有：

如果當(dāng)前是池化層則有：

這里的pool指按照池化區(qū)域大小k和池化標(biāo)準(zhǔn)將輸入張量縮小的過程。如果所有W，bW，b的變化值都小于停止迭代閾值??，則跳出迭代循環(huán)輸出各隱藏層與輸出層的線性關(guān)系系數(shù)矩陣WW和偏移向量b。VGG模型的反向傳播在一定程度上提高了模型的準(zhǔn)確率。

2 氣候數(shù)據(jù)的分析及防疫建議

2.1 氣候數(shù)據(jù)的來源

基于鐘南山院士所提出的環(huán)境傳人的新觀點(diǎn)，本文旨在研究天氣氣候特征的變化與環(huán)境傳人的關(guān)系。而研究氣象環(huán)境因素對(duì)新型冠狀病毒的影響至少要獲得三類數(shù)據(jù)，即氣象數(shù)據(jù)、疾病數(shù)據(jù)及人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)。因相關(guān)數(shù)據(jù)來源不同導(dǎo)致可靠性的不統(tǒng)一，所以本文采用來自中國(guó)疾病預(yù)防控制中心、公共衛(wèi)生科學(xué)數(shù)據(jù)中心、法定報(bào)告?zhèn)魅静”O(jiān)測(cè)系統(tǒng)的疾病數(shù)據(jù)。它們均是由中國(guó)疾病預(yù)防控制中心于2004年開始成立并運(yùn)行的，至今為止報(bào)告的準(zhǔn)確性已經(jīng)接近100%。此外，氣象數(shù)據(jù)來源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)系統(tǒng)，可獲得全國(guó)752個(gè)站點(diǎn)的氣象信息。人口數(shù)據(jù)來自中國(guó)公共衛(wèi)生科學(xué)數(shù)據(jù)中心。所以可以認(rèn)為本研究所用的疾病數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)的來源均具有科學(xué)性和可信性。

本研究以江西省贛州市為例，其數(shù)據(jù)分析的時(shí)間為2019年12月至2020年12月，時(shí)間尺度為月數(shù)據(jù)。其中，從當(dāng)?shù)氐男l(wèi)生行政部門獲取疾病數(shù)據(jù)；從中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)獲取該市的當(dāng)前時(shí)間段氣象數(shù)據(jù)及未來時(shí)間段的氣象預(yù)估數(shù)據(jù)；從中國(guó)疾病預(yù)防控制中心、公共衛(wèi)生科學(xué)數(shù)據(jù)中心獲取當(dāng)前時(shí)間段的人口資料并基于WHO公布的中國(guó)未來的人口增長(zhǎng)率，同時(shí)結(jié)合當(dāng)前時(shí)間段的人口數(shù)來預(yù)估研究區(qū)域的暴露人口數(shù)，這些數(shù)據(jù)的來源很大程度上是可信的。

2.2 氣候特征的研究

通過對(duì)全國(guó)天氣分布情況圖的分析，進(jìn)而獲取贛州市1年的氣溫變化、氣候分布及風(fēng)向分布情況，高溫對(duì)新型冠狀病毒的傳播和活性存在明顯的抑制作用。同時(shí)對(duì)所得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，得知新型冠狀病毒的病例數(shù)與平均氣溫、平均相對(duì)濕度、平均氣候分布和平均風(fēng)速成負(fù)相關(guān)。本研究以贛州市為例把其2020年的病例數(shù)（Y）作為因變量，將平均氣溫（X1）、平均相對(duì)濕度（X2）、平均氣候分布（X3）、平均降水量（X4）和平均風(fēng)速（X5）作為自變量，選擇多元逐步回歸法進(jìn)行處理來進(jìn)一步得出各氣候?qū)Σ《镜挠绊?，如?所示。結(jié)果表明：X2、X4和X5選入方程。方程為：

表1 新冠病毒病例與氣象特征的相關(guān)性表

2.3 新型冠狀病毒肺炎防疫建議

1）贛州市的1月至4月為年氣溫最低時(shí)期，新冠病毒在該階段得到了極有利的傳播條件，普通的天氣溫度或是空調(diào)暖氣制熱無法達(dá)到高溫消除病毒的效果，且在這一階段該市平均相對(duì)濕度（X2）較高，故而當(dāng)Y>10時(shí)，表明在這一階段各防疫部門應(yīng)時(shí)刻保持緊急狀態(tài)并嚴(yán)格控制人流聚集，同時(shí)呼吁各家各戶保持家居環(huán)境的干燥以減少新冠病毒的傳播。而對(duì)于外地人員必須建立體溫檢測(cè)、發(fā)熱咳嗽等異常情況報(bào)告、應(yīng)急處置等防控制度。市區(qū)體溫日常檢測(cè)應(yīng)落實(shí)到每家每戶，有發(fā)熱癥狀者立即報(bào)告，同時(shí)送到定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)就診，并加強(qiáng)對(duì)公共場(chǎng)所定期清潔消毒。

2）在5月至9月，即贛州市氣溫開始回升時(shí)期，此時(shí)新冠病毒的傳播相對(duì)受到抑制，故而在該階段，當(dāng)Y≤0時(shí)，該市進(jìn)行一些正常的防護(hù)措施即可，無須過度緊張新冠病毒的傳播。對(duì)每家每戶進(jìn)行日常防疫宣講，保證居住的住所每天開窗通風(fēng)。同時(shí)可以通過煮沸的方法進(jìn)行一些物品的消毒，保證室內(nèi)溫度及濕度相對(duì)穩(wěn)定，從而降低感染新型冠狀病毒的概率。另外市民在外出時(shí)，盡量戴好口罩。

3）在贛州市空氣溫度及空氣濕度開始下降時(shí)，即在10月至12月期間，該市各部門應(yīng)時(shí)刻關(guān)注并及時(shí)監(jiān)測(cè)本市的平均氣溫、平均相對(duì)濕度、平均降水量、平均風(fēng)速等影響新冠病毒病例數(shù)的因素的變化，積極應(yīng)對(duì)在氣溫開始下降時(shí)新冠病毒的傳播。當(dāng)Y>0時(shí)，加強(qiáng)對(duì)市民外出的管控程度，嚴(yán)禁在雨天或低氣溫的天氣出行，從源頭降低人們感染新型冠狀病毒的概率。同時(shí)通過化學(xué)手段（如紫外線、含氯消毒劑等）對(duì)醫(yī)護(hù)所在地進(jìn)行物理消毒，保證醫(yī)院等感染新冠病毒高風(fēng)險(xiǎn)地點(diǎn)的環(huán)境整潔及干燥。

3 小結(jié)

2020年世界各國(guó)因新冠病毒大肆傳播導(dǎo)致的確診以及死亡人數(shù)居高不下，與此同時(shí)各國(guó)的經(jīng)濟(jì)狀況也受到了不同程度的打擊。因此，針對(duì)氣候變化與疾病的關(guān)系，尤其是傳染病方面的研究逐漸成為全球范圍內(nèi)的研究熱點(diǎn)，而在鐘南山院士及其團(tuán)隊(duì)提出新冠病毒出現(xiàn)環(huán)境傳播這一新課題后，該研究熱點(diǎn)已然成為目前全球共同關(guān)注的焦點(diǎn)。本文以贛州市一年的平均氣溫（X1）、平均相對(duì)濕度（X2）、平均氣候分布（X3）、平均降水量（X4）和平均風(fēng)速（X5）作為自變量，選擇多元逐步回歸法進(jìn)行處理，最后，針對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果提出相關(guān)防疫建議。