基于智能算法的子宮內膜異位癥輔助診斷模型的建立

摘要：目的 基于智能算法建立子宮內膜異位癥（endometriosis， EM） 的輔助診斷模型，并評價其檢驗效能。方法 以確診的220例子宮內膜異位癥患者為觀察組，以同期檢查的健康女性100例為對照組，對她們的血清取樣分析CA125、MIF、AQP1、VEGF、EmAb/TNF-α、IL-6 、IL-8 、PD14、HE4、IL-4、TGF-β、RANTES、MMP-9在血清中含量。利用單因素Logistic回歸分析篩選出與子宮內膜異位癥的發生有統計學意義的12種血清標記物，以這12種血清標記物水平為自變量，以是否患病為因變量，應用支持向量機算法建立EM的12對1的數學輔助診斷模型，并通過60例測試集評價其效果。結果 成功建立了基于支持向量機的EM輔助診斷模型，支持向量機診斷模型的診斷準確度、敏感性、特異性分別為91.67%、93.33%、90%。結論 支持向量機診斷模型的診斷準確率、敏感性及特異性較高，對EM的診斷有重要的參考價值，可做為臨床醫生的輔助診斷工具。

關鍵詞：子宮內膜異位癥；血清標記物；Logistic回歸；支持向量機

Establishing the Auxiliary Diagnosis Model of the Endometriosis Based on Intelligent Algorithms

YUAN Jia-ying1，ZHANG Jian-hua2，LIU Hua3

（1.Department of Ultrasonic Diagnosis，Hospital of Henan Province Military Area Command，Zhengzhou 450014，Henan，China；

2.School of Electrical Engineering，Zhengzhou University，Zhengzhou 450001，Henan，China；

3.Department of Equipment，Xinyang Central Hospital，Xinyang 464000，Henan，China）

Abstract：Objective Establishing the auxiliary diagnosis model of the endometriosis（EM） based on intelligent algorithms. Methods 220 patients that have been diagnosed as EM patients were set as observation group， 100 healthy women who accepted the diagnosis at the same time were treated as control group. The content of CA125，MIF，AQP1，VEGF，EmAb/TNF-α，IL-6 ，IL-8，PD14，HE4，IL-4，TGF-β，RANTES，MMP-9 in their serum were analyzed. And then screening out 12 kinds of serum markers that of statistical significance with the occurrence of EM by Logistic single factor regression analysis and treat these 12 kinds of serum markers level as independent variable， whether attacked by EM was assumed as dependent variable. Auxiliary EM diagnostic model of 12 to 1 was built according to the SVM（support vector machine） method， and the effect was evaluated form 60 test set at last. Results A EM auxiliary diagnostic model based on the SVM was built， the accuracy rate， sensibility and specificity were 91.67%，93.33%，90% respectively. Conclusion The accuracy rate， sensibility and specificity of SVM diagnostic model is high and has important reference value in the EM diagnosis， which can be treated as auxiliary diagnostic tool in clinical treatment.

Key words：Endometriosis； Serum markers； Logistic regression； Support vector machine

子宮內膜異位癥（ endometriosis， EM） 是指具有生長功能的子宮內膜組織， 出現在子宮腔被覆黏膜以外的身體其他部位所造成的一種病變， 是一種具有惡性生物學行為的良性婦科疾病，在我國，近年來發病率有所升高。目前對該病的發病機制尚不十分明了，但診斷和治療方法較多， 其中腹腔鏡檢查是EM的診斷金標準， 但畢竟屬有創性檢查， 且手術并發癥及診斷費用較高，還有一些無癥狀者，容易發生漏診現象[1]。近年來，隨著計算機及相關技術的廣泛應用，使醫學領域，尤其是臨床診斷發生了重大的變化，開創了數字診斷新時代。計算機輔助診斷模型如人工神經網絡、支持向量機、線性回歸模型等越來越多的被應用在醫學診斷上[2]。因此，本研究通過篩選分析與子宮內膜異位癥相關的血清標記物，利用支持向量機建立簡易診斷模型，為子宮內膜異位癥的診斷提供可靠工具，從而提高子宮內膜異位癥臨床診斷的準確率，對及時制定行之有效的治療方案意義重大。

1 資料與方法

1.1一般資料 2013年1月～2015年1月因痛經、不孕或盆腔包塊在醫院婦科行腹腔鏡或手術且經病理檢查確診為EM 的患者220例為觀察組，對照組為臨床和病理檢查排除了EM的同期于我院體檢的健康女性100例 。病例組年齡21～49歲，平均36.24歲，對照組年齡20～45歲，平均32.26歲，兩組臨床資料無統計學差異。

納入標準：月經周期正常的育齡期婦女，所有患者術前6個月內均未接受過激素治療， 無嚴重感染、自身免疫疾病、血液系統疾病、惡性腫瘤等疾病。

1.2方法 兩組患者均在術前3d內， 同時為月經周期的卵泡期空腹用無抗凝劑真空采血管抽取靜脈血5ml， 對照組于同期空腹抽取靜脈血5ml。2 min內行3 000 r /min 離心20 min，取上清液，于-20℃冰箱保存。

采用酶聯免疫吸附法（ELISA）法測定血清中CA125、MIF、AQP1、VEGF、TNF-α、IL-6 、IL-8 、PD14、HE4、IL-4、TGF-β、RANTES、MMP-9的水平。其中，儀器為BIORAD 550型酶標儀（美國），試劑盒購自RD Systems 公司，包括底物、檢測抗體、結合抗體、稀釋液及終止劑等。 EmAb 測定采用間接ELISA 法， 藥盒為上海凱博生化試劑有限公司生產。操作步驟嚴格按照說明書進行。

1.3統計學分析 采用SPSS 19. 0 統計軟件進行統計學分析，對各血清標記物進行Logistic回歸分析，篩選出對結果具有統計學意義的變量后進行下一步工作。

1.4支持向量機 支持向量機（Support Vector Machine， SVM）是一種建立在統計學習理論的VC維理論和結構風險最小原理基礎上的通用學習方法，基于學習機器在測試數據上的誤差率（即泛化誤差率），以訓練誤差率和一個依賴于VC維數（Vapnik-Chervenenkis dimension）的項的和為界，在可分模式情況下，支持向量機對于前一項的值為零，并且使第二項最小。支持向量機體系如圖1所示。

圖1 支持向量機體系

運用支持向量機算法建立子宮內膜異位癥的輔助診斷模型，將結果分為患病和不患病兩類，隨后對每個類別分為兩組，重新組合數據，一組作為訓練集，另一組作為測試集。使用由Chih-JenLin等提出的LIBSVM3.17軟件構建了SVM0、SVM1兩個分類器，以血清標記物特征向量作為輸入向量，使用目前比較流行的貫序最小優化算法。

本研究采用平行網格搜索方法選擇支持向量機的參數。網格搜索算法是將懲罰參數C和核參數分別取M個值和N個值，對M×N個（C，）的組合，分別訓練不同的SVM，再估計其推廣識別率，從而在M×N個（C，）的組合中得到推廣識別率最高的一個組合作為最優參數。經過驗證，最終確定最優參數（C，）為（12，1）。

1.5 子宮內膜異位癥診斷模型的評價 預測模型建立完畢后，將該模型用于剩余60例病例的鑒別診斷，以檢測模型的有效性。評價診斷模型的常用指標有：

準確度=（TP+TN）/（TP+TN+FP+FN）×100%

敏感性=TP/（TP+FN）×100%

特異性=TN/（TN+FP）×100%

其中，TP為真陽性數，TN為真陰性數，FP為假陽性數，FN為假陰性數。

2 結果

2.1 兩組臨床資料和血清標記物測定結果 兩組中血清CA125、MIF、AQP1、VEGF、TNF-α、IL-6 、IL-8 、PD14、HE4、IL-4、TGF-β、RANTES、MMP-9的測定結果比較，差異具有統計學意義（ P <0.05） ，而其它臨床資料，差異無統計學意義（P>0.05）見表1。

2.2 血清標記物篩選 使用SPSS19.0進行二分類Logistic回歸分析，單因素Logistic回歸分析結果如表2所示：CA125、AQP1、VEGF、TNF-α、IL-6 、IL-8 、PD14、HE4、IL-4、TGF-β、RANTES、MMP-9與子宮內膜異位癥的發生之間的聯系有統計學意義（P < 0.05）。

2.3 支持向量機模型 利用篩選后的12種血清標記物作為輸入參數，患病與否作為輸出結果，利用訓練組數據建立SVM模型，最后將60例測試樣本輸入到SVM模型進行訓練及仿真。仿真結果如圖2所示。圖2中，空心圓圈表示目標輸出，“*”為SVM的實際仿真輸出。可以看出，支持向量機模型仿真測試病理結果和實際病理結果擬合程度較高，效果較理想。

圖2 SVM仿真測試結果

對支持向量機建立的數學診斷模型的診斷準確率進行檢測，結果見表3。結果顯示，支持向量機的診斷準確率則為91.67%；支持向量機的診斷敏感性及特異性分別為93.33%和90%。

3 討論

子宮內膜異位癥近年來發病率逐年上升，它雖然是生育期女性常見的良性疾病， 但它所表現出的細胞增生、浸潤和復發性都是一種惡性生物學行為[3] ，由于這些特征， 子宮內膜異位癥也成為人們關注的焦點。子宮內膜異位癥的起病原因和發病機制目前尚未完全明確[4]，腹腔鏡檢查是最準確的診斷方法，但屬于有創檢查，并發癥較多，因此尋找一種準確率高的無創診斷方法是十分迫切的[5]。

CA125 為一種糖類抗原， 國內有許多學者[6，8]對CA125水平與子宮內膜異位癥的關系進行了研究，并且多數研究證實子宮內膜異位癥患者血清中CA125水平顯著地高于正常人組，但敏感性較低，可結合其他血清標記物聯合診斷子宮內膜異位癥。奚杰[9]等研究證實子宮內膜異位癥患者血清MIF 水平顯著高于健康人群，且MIF 水平與子宮內膜異位癥分期有關。La和Huebert的研究[10，11]表明，AQP1和VEGF在許多腫瘤組織的微血管內皮細胞中高度表達，刺激內膜生成新生血管。焦路陽等[12]的研究證實TNF-α、IL-6、IL-8在子宮內膜異位癥患者血清中的水平顯著高于健康人群，與本問研究結果一致。PP14是從足月胎盤分離出的一組糖蛋白，具有免疫抑制、誘導細胞分化、促進血管生成等功能[13]，具有促進子宮內膜異位癥患者內膜上的細胞增殖等能力。HE4在許多婦科腫瘤內如卵巢癌、子宮內膜癌中均高表達，可能和婦科腫瘤的產生等有密切關系。左陽花[14]等學者檢測了IL-4和TGF-β在子宮內膜異位癥患者血清中的表達水平，我們的研究結論與左陽花的研究結論一致。Scholl[15]等指出RANTES通過募集免疫細胞，使腹腔液中巨噬細胞數量及活性增強，使腹腔液中的促炎細胞因子、趨化因子及炎性細胞增多，從而作為一種中介物質參與子宮內膜異位癥的的病理發生過程。MMP-9在許多炎癥和腫瘤的生長、侵襲及轉移過程中有著重要作用。本研究選用的血清標記物都是和子宮內膜異位癥有著直接或間接作用的，均是很有可能在子宮內膜異位癥中表達異常的蛋白。

我們通過單因素Logistic回歸分析篩選出與子宮內膜異位癥的發生有統計學意義的12種血清標記物：CA125、AQP1、VEGF、TNF-α、IL-6 、IL-8 、PD14、HE4、IL-4、TGF-β、RANTES、MMP-9，并利用支持向量機算法建立一個輔助診斷模型，準確率達91.67%，結果較好。

支持向量機作為一種輔助診斷工具，屬于計算機輔助診斷的范疇，尚不能完全代替臨床醫師的診斷[16]，但其輔助診斷價值已經得到公認。本研究基于支持向量機建立的子宮內膜異位癥的診斷輔助模型可作為輔助臨床醫生診斷子宮內膜異位癥的有力工具。

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