兔血液凝血功能診斷的改進Fisher判別法

葉 穩，馬晨豐，程攀科，周 倜

（第三軍醫大學學員旅十三隊，重慶 400038）

臨床上多種疾病的癥狀均會出現凝血功能異常，如全身炎癥反應綜合征、膿毒癥、多器官功能障礙綜合征等。而且隨著疾病的不斷發展，患者往往會出現彌漫性血管內凝血（發生率為30%～50%）。通常臨床中將凝血功能分為正常、低凝血和高凝血3種，因此判斷患者凝血功能狀況是治療前的第一要務。

臨床上常通過檢測“凝血四項”［PT、活化部分凝血活酶時間（APTT）、TT和FIB］來判斷凝血功能，此種方法操作簡便，檢測廉價，應用廣泛，但其診斷的準確性較差，通常約有30%的患者無法通過此方法準確推斷其凝血類型。另一方面，凝血功能診斷的黃金標準是一種稱為血栓彈力圖（thrombelastograph，TEG）的檢測方法，但價格比較昂貴。本文通過判別分析，建立此2種方法的內在聯系，并逐步通過分析以“凝血四項”法代替TEG法，實現簡單判別。

1 資料與方法

1.1 一般資料 本文所采用數據均由本校數學教研室提供，樣本量為250。選取實驗用家兔，水平式生物撞擊造成兔胸部創傷，繼而分別注入內毒素，測量凝血4項指標［1－4］。儀器采用C－2000高性能四通道血凝儀。

1.2 方法

1.2.1 改進的Fisher判別原理 Fisher判別法，就是將多元的統計量經過數學投影，變換為一元投影值，繼而進行各類別間的判別分析［5－8］。本文在進行Fisher判別前，對所有統計量進行預處理。借助MATLAB 6.5中的遺傳優化箱，通過實碼加速遺傳算法的投影尋蹤（projection pursuit，PP）［9－11］方法，得出每項指標的權值，進而按照權值的差異，進行判別分析。

1.2.2 PP模型 構造投影指標函數:設根據經典凝血類型評判方法確定的凝血類型為f（i），評判指標為x（n，m）（其中m為評判指標數目，n為樣本數，且n＝1，2…，250；m＝1，2，3，4）。本文中將凝血類型f（i）分為3類，及1、2、3，其分別對應正常、低凝血和高凝血。

由于凝血類型的評判指標有多種，因此需要將此多指標問題綜合成一個單一數值的形式進行比較。本文采用金菊良等［9］PP模型，其方法是將多維的評判指標x（n，m）轉化為以T＝｛t（1），t（2），t（3），t（4）｝為投影方向的一維投影值Y（n）。

上式中，T＝｛t（1），t（2），t（3），t（4）｝可認為是各個評判指標的權值，本文所做討論只是得出各個指標的投影權值T，并不求出投影指標函數。繼而，將各個指標值按照得出的投影權值T進行分配，求出新的指標值，再按照Fisher判別法判別分析各樣本的凝血類型。

在進行求解之前，為了消除量綱的影響，需對各指標進行標準化，標注化函數為:

按照PP模型理論，在進行綜合投影時，求投影值Y（n）應盡可能大地提取x（n，m）中的變異信息，即Y（n）的方差達到盡可能大。同時要求f（m）與Y（n）的相關系數r2盡可能大:

式中，V（m）為各指標投影值的方差，r2為f（m）與Y（n）的相關系數。

求解投影權值T:由于投影指標函數S（T）只隨投影方向T的變化而變化.可通過求解投影指標函數最大化問題來估計最佳投影權值T，即

這是一個以T＝｛t（1），t（2），t（3），t（4）｝為優化變量的非線性優化問題，用常規方法處理較困難，故可采用運用基于實數編碼的加速遺傳算法（RAGA）［12］對各個指標的最優的權值進行計算。

1.2.3 各個指標的投影權值T

1.2.4 Fisher判別函數

上式中P（1），P（2），P（3）分別表示凝血類型1，2，3的判別得分。

1.3 求解 運用MATLAB 6.5中的遺傳優化箱求解各個指標的投影權值T。運用SPSS10.0中的Fisher判別法求解各判別函數。

2 結 果

本次實驗共采樣250份，其中正確判別樣本230份，判別正確率為92.00%。去除指標APTT后，判別正確率為94.8%。優化后對于低凝類型的評判準確率由最初的48.5%上升至74.29%。具體各項判別情況見討論部分。

3 討 論

3.1 判別結果討論

表1 改進Fisher法各凝血類型判別正確率

由表1可知，運用本模型進行評判時，正常凝血類型的評判較為準確，而低凝血類型的評判結果準確率較差。且總的評判正率為92.00%，評判結果較一般的Fisher評判結果的正確率顯著曾高。兩種方法差異對比，見表2、3。

表2 改進Fisher法中各凝血類型判別情況（n）

由表2與表3對比可看出，改良后的方法比對于高凝血類型的評判上正確率有了明顯的提高，然而對于低凝血類型的判別并未凸顯出較強的優勢。

3.2 低凝血類型的評判討論

3.2.1 相關誤差討論 欲討論各個評價指標對于低凝血類型評判的干擾，則需得出各個評價指標的正常值范圍。經對樣本中所有正常凝血類型各指標數據分析，發現其均服從正態分布。當置信水平為95%時，各個指標的正常范圍為表4所示。

表3 原始Fisher法中各凝血類型判別情況（n）

表4 各個指標的正常范圍

對照表4，分析低凝血類型誤判樣本中各指標偏離情況如表5。

表5 低凝血中各指標偏離情況（n）

由表5可看出，指標APTT及FIB的偏差較大。先分析兩指標的生理學意義，即FIB其本質為一種糖蛋白，由肝臟合成，是評判凝血功能的一項重要指標。導致FIB降低的主要原因是肝酶功能低下，合成減少，其本身的降低會延長凝血時間，即樣本表現為低凝。而在本文的所有樣本中，FIB并未表現出明顯降低，因此分析實驗過程中可能是其他因素對FIB干擾。APTT是內源性凝血系統的一個較為敏感的篩選試驗，臨床中用來驗證先天性或獲得性凝血因子Ⅶ、Ⅸ、Ⅺ缺陷。本文中所有低凝樣本中，該值均表現為延長，其與事實相符。但由于APTT的高度敏感性，因此其受外界干擾較大，可能存在較大誤差。

3.2.2 相關影響因素討論 選取15例血液標本進行實驗影響因數分析，結果見表6、7。

表6 血樣標本對檢測的影響（，n＝15）

表6 血樣標本對檢測的影響（，n＝15）

標本 PT（s） FIB（g／L） APTT（s） TT（s）原始標本9.17±0.532.52±0.3212.1±0.1420.4±3.05糾正后標本10.5±0.452.76±0.2717.9±0.4222.5±2.43

表7 標本及時測定與放置5h后測定值比較（，n＝15）

表7 標本及時測定與放置5h后測定值比較（，n＝15）

時間 PT（s） FIB（g／L） APTT（s） TT（s）即時測定10.70±0.432.88±0.5314.76±0.1222.69±2.48放置5h測定12.34±0.152.73±0.1418.98±0.3724.53±1.56

由以上實驗可看出，APTT受外界因素影響較大，在血樣標本不純，標本放置時間較長，標本中出現凝血塊等情況下［13］，APTT的波動性均顯著高于其他因素。而因素FIB的變化較小，穩定性好，對實驗的干擾小。故認為評價指標APTT穩定性較差，從評判體系中去除。因此，在滿足條件P（1）－P（3）≤2.0（即1型與3型判別函數值的相差小于2）時，可去除APTT此項檢驗。

去除APTT檢驗項后的評判函數為:

將評價指標APTT從評判體系中去除后對于低凝類型的評判準確率結果見表8。

表8 兩種方法對低凝類型的評判準確率比較

此結果與羅萬春等［14］的判別結果出入較大，而且在之前投影尋蹤法所給出的指標權重中，APTT明顯大于FIB，然而再去除指標權重較大的APTT后，評判準確率有了明顯的提高。其原因可能是:APTT是內源性凝血系統的一個較為敏感的篩選試驗。當血液表現為低凝時，其會表現為延長，例如內源系統因子先天性缺乏的血友病等。本文中所檢測的樣本，其低凝時APTT均表現為延長，但可能由于實驗過程中的誤差等因素，使其波動性較大，從而加大了實驗產生的不確定性［15］。其具體原因仍待進一步探究。

隨著數學中判別分析方法的不斷發展，其判別的準確性不斷提高。但須引起注意的是，在應用數學方法進行評價時，不能單一的只相信純數學評價結果，而應結合其相應的實際臨床意義，以此作為評判分析的根本出發點，才能收到滿意的結果。

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