基于BP神经网络的颅脑损伤患者预后影响因素研究.pdf
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1、Neural InjuryAnd Functional Reconstruction,September 2023,Vol.18,No.9临床研究基于BP神经网络的颅脑损伤患者预后影响因素研究邹立群,姚莉作者单位合肥市第二人民医院重症医学科合肥 230000基金项目合肥市卫生健康应用医学研究项目收稿日期2023-04-22通讯作者姚莉摘要目的:建立BP神经网络模型,分析颅脑损伤患者预后的影响因素。方法:收集102例颅脑损伤患者的临床资料,对入院、治疗和预后的临床数据进行2检验后,构建BP神经网络模型,分析各项指标对颅脑损伤患者预后的影响,并绘制ROC曲线。结果:格拉斯哥昏迷评分(Glasgow
2、 coma scale,GCS)、急性生理与慢性健康评分(acute physiology and Chronic Health Evaluation II,APACHE)、脑疝形成、出血量、血糖、弥漫性轴索损伤、血乳酸等7个因素与预后相关性较高(P0.05)。结论:BP神经网络模型对颅脑损伤预后有良好的预测效果。关键词颅脑损伤;BP神经网络;预后;预测中图分类号 R741;R651.1+5 文献标识码ADOI10.16780/ki.sjssgncj.20230307本文引用格式:邹立群,姚莉.基于BP神经网络的颅脑损伤患者预后影响因素研究J.神经损伤与功能重建,2023,18(9):550-
3、552,558.颅脑损伤是常见的外科疾病之一,主要为外力所致头颅及颅内组织损伤,具有严重性、紧急性、伤残率高的特点,已经成为我国危害较大的疾病之一。据统计每年全世界有5 000万人患有颅脑损伤,已经成为年轻人的主要死因1。近年来,重症医学科加强与多科室协作,承担了较多重症颅脑损伤患者的救治工作。近年来,Logistic模型在颅脑损伤预后因素分析中广泛运用,但此模型要求数据指标满足独立性、正态性,而且缺乏针对性,无法全面预测个体性差 异。BP 神 经 网 络(Back Propagation NeuralNetwork)是数据挖掘技术中应用最广泛的一种,它包含输出层、输入层和隐含层。整个过程包括
4、正向传播和反向传播,正向传播是从输入层输入信息或数据,经隐含层处理,最终传向输出层;反向传播与正向传播方向相反,是将均方误差信息从输出层向输入层传播,将误差信号沿原来的连接通路返回,通过修改各层神经元的权值,使得误差信号最小2。基于这种传播方式,BP神经网络可更好地拟合非线性函数,快速有效挖掘显著影响因素。本文运用102例颅脑损伤患者的样本数据,构建BP神经网络模型,从选取的10个指标中,筛选出与颅脑损伤预后相关性较高的因素,提升了预测精准度,科学地帮助临床决策。1 资料与方法1.1 一般资料回顾性纳入20182022年入住本院重症医学科的颅脑损伤患者 102 例。纳入标准:年龄18岁;伤后6
5、 h内入院;入院前行CT检查明确诊断颅脑外伤,影像学至少具备以下表现之一:硬膜下血肿、硬膜外血肿、脑内血肿。排除标准:妊娠或哺乳期女性;脑干出血及罹患恶性肿瘤;严重心、肺、肝、肾等脏器功能衰竭;入院3 d内死亡及出院。其中,男66例(64.7%),女36例(35.3%);年龄60岁53例(52%),60岁49例(48%)。本研究经医院伦理委员会批准。1.2 方法参照既往研究和临床经验3,4,统计所有患者的年龄、性别、入院时平均动脉压、出血量、血乳酸、血糖、急性生理与慢性健康评分(acute physiology andchronic health evaluation II,APACHE)、格
6、拉斯哥昏迷评分(Glasgow coma scale,GCS)、是否脑疝形成、弥漫性轴索损伤等10个指标数据。其中GCS评分中气管插管患者的语言反应评分默认1分,出血量、脑疝形成、弥漫性轴索损伤主要依靠影像学诊断。参照格拉斯哥预后评分(Glasgow outcomescale,GOS)定义,简化预后效果界定方式,分为良好、较差、死亡三个等级:良好:是指恢复良好或轻度残疾但可在帮助下正常工作生活;较差:是指严重残疾需他人照料生活或存在生命体征但反应较差;死亡。对上述指标进行分类变量赋值,见表1。根据病历随访及电话随访,获取入院30 d后的患者预后效果,良好30例(29.5%),较差23例(22.
7、5%),死亡49例(48%)。1.3 统计学处理采用SPSS25.0软件进行统计分析。首先采用2检验进行单因素分析,P0.05为差异有统计学意义,筛选出非相关性指标;其次,构建BP神经网络模型进行多因素分析,根据颅脑损伤患者一般资料和指标数据,对患者预后效果进行分类预测研究。2 结果2.1 单因素分析年龄、平均动脉压、出血量、脑疝形成、血乳酸、血糖、GCS评分、APACHE评分、弥漫性轴索损伤等因素有统计学意义(P0.05),性别因素无统计学意义(P0.05),见表2。550神经损伤与功能重建2023年9月第18卷第9期2.2 BP神经网络模型基于2检验的结论,将性别因素排除,其余9个指标纳入
8、BP神经网络模型的输入层,输入层单元数为9。隐含层数常规选择1,隐含层节点根据经验公式及凑试法选取8,激活函数为双曲正切;预后为输出层,输出层单元数为3,激活函数为恒等式,误差函数为平方和。将所有样本随机分为训练集、检验集、坚持集,训练集用于发现和学习数据潜在规律,建立模型;检验集为模型内置验证,用于快速调参,减小泛化误差,获取最优模型;坚持集可作为外置验证,评估模型最终性能,并具有预测能力。三者样本比例设置为532,见图1。根据BP神经网络模型,得出预后为良好、较差、死亡的预测概率值,带回模型中,绘制出三者的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristi
9、c curve,ROC),其曲线下面积area under the curve,AUC)可作为评价模型预测效能的指标,本研究预后为良好、较差、死亡的预测概率值AUC值分别为 0.805(95%CI0.7190.890,P0.05)、0.831(95%CI0.7510.911,P0.05)、0.855(95%CI0.7800.931,P0.05),说明模型预测能力较强。通过坐标可计算出最佳临界点,此时预测为良好的灵敏度、特异度、约登指数分别为0.816、0.792、0.608;预测为较差的灵敏度、特异度、约登指数分别为0.878、0.698、0.576;预测为死亡的灵敏度、特异度、约登指数分别为
10、0.837、0.698、0.535,见图 2、图 3。根据模型结果显示,APACHE评分重要性100%,弥漫性轴索损伤重要性87.3%,血糖重要性76.5%,血乳酸重要性 76.0%,GCS 评分重要性 67.8%,脑疝形成重要性62.6%,出血量重要性53.4%,年龄和平均动脉压对预后影响较小,见图4。3 讨论3.1 颅脑损伤患者预后模型预测效能良好本研究预测概率为良好、较差、死亡的 AUC 值分别为0.805、0.831、0.855,模型预测能力较强。分析原因可能是BP神经网络对数据资料并无要求,可输入连续性变量,能充分利用资料信息,且有非线性映射能力、自我学习、容错性强的特点;另外因素性
11、别(男/女)年龄平均动脉压出血量脑疝形成血乳酸血糖GCS评分APACHE评分弥漫性轴索损伤预后赋值男性=0/女性=160岁=0/60岁=175 mmHg=0/75 mmHg=130 mL=0/30 mL=1否=0/是=14 mmol/L=0/4 mmol/L=111.1 mmol/L=0/11.1 mmol/L=18分=0/8分=115分=0/15分=1否=0/是=1良好=0/较差=1/死亡=2例数/例(%)66(64.7)/36(35.3)49(48)/53(52)72(70.6)/30(29.4)26(25.5)/76(74.5)36(35.3)/66(64.7)50(49)/52(51)
12、40(39.2)/62(60.8)48(47)/54(53)81(79.4)/21(20.6)87(85.3)/15(14.7)30(29.5)/23(22.5)/49(48)表1 分类变量赋值及患者一般资料因素性别年龄平均动脉压出血量脑疝形成血乳酸GCS评分APACHE评分弥漫性轴索损伤血糖男女60 岁60 岁75753030否是44881515否是11.111.1预后/例良好2281020228228201010202281416282624较差185121110135187168151112212203815死亡26233118409193094032171534463391026232
13、值5.7386.67911.1310.70319.31510.0213.63824.90622.9178.777P值0.0570.0350.0040.0040.0000.0070.0010.0000.0000.012表2 患者临床资料的单因素分析图1 BP神经网络工作示意图551Neural InjuryAnd Functional Reconstruction,September 2023,Vol.18,No.9在选取数据资料时,覆盖了生命体征监测、神经系统查体与评分、影像学检查、实验室检查等多个方面,进行2检验筛选有效变量。本研究将2检验和BP神经网络相结合,可提高模型的预测精准性和拟合效
14、果。3.2 颅脑损伤患者预后影响因素分析2检验和BP神经网络模型结果显示,性别因素对于患者预后无明显影响;APACHE评分、弥漫性轴索损伤、血糖、血乳酸、GCS评分、脑疝形成、出血量与预后密切相关,年龄和平均动脉压对预后影响较小。APACHE评分是重症医学常用评分之一,涵盖慢性健康评分、急性生理学评分和年龄评分,分值越高,表示病情越重,预后效果越差。根据BP神经网络模型显示,APACHE评分与预后相关性高达100%,这可能由于颅脑损伤导致多脏器功能不全、病理生理较复杂,常规评分只能反映单一系统或脏器功能,难以评估整体,而APACHE评分因包含多个急慢性指标,较其他评分系统更加全面合理5。本研究
15、显示,未形成脑疝的患者死亡率为25%,脑疝形成的患者死亡率为60%,是未形成脑疝者的2.4倍。这可能由于颅脑损伤后出现脑水肿、颅内压增高,使部分脑组织通过颅内交通孔道挤压到压力较低位置,形成脑疝。疝出的脑组织挤压周围的血管及神经等结构,造成其缺血缺氧,加重脑水肿6,从而引起中枢神经系统损伤,甚至死亡。因此,对于明确由颅脑损伤导致脑疝形成的患者,应尽早行颅脑手术,减轻颅高压,防止患者发生中枢功能衰竭导致死亡。颅脑损伤患者大多产生颅内血肿,一般幕下血肿超过10 mL,幕上血肿超过20 mL,即可引起脑水肿及颅高压,出现脑血管损伤及血管痉挛,导致内皮细胞肿胀坏死,释放毒素,引起继发性损伤7。另有报道
16、血肿量超过50 mL患者死亡率明显升高。本次研究结果提示出血量大于30 mL的患者死亡率为73%,出血量小于30 mL的死亡率为39%。且神经网络模型提示出血量与预后相关性强,因此认为出血量为预后的重要影响因素。正常情况下人体的内环境处于稳态,急性颅脑损伤打破平衡,导致机体处于应激状态。兴奋下丘脑-垂体-肾上腺皮质轴和蓝斑-交感-肾上腺髓质轴,导致交感神经兴奋、迷走神经被抑制,儿茶酚胺急剧分泌。刺激升糖激素分泌,并抑制胰岛素的分泌,从而出现应激性高血糖。并且在急性颅脑损伤时,脑组织处于缺血缺氧状态,无氧代谢可使葡萄糖转化为氢离子及乳酸,引起机体代谢性酸中毒,从而引发继发性脑损伤8-9。本次研究
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