作者：司宏宗,刘勋,王涛，格鹏飞，Park Albert
作者单位：266071）中国山东省青岛市，青岛大学计算科学与工程技术研究中心；（266071）中国山东省青岛市，青岛大学图书馆；校医院；（730020）中国甘肃省兰州市，甘肃省疾病预防控制中心；5Department of Economics, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan 48109, the United States
【摘要】 目的：建立起小学生近视诊断的新方法。方法：基于年龄、性别、年级、身高、体质量和血红蛋白指标，用基因表达式编程（gene expression programming,GEP）与线性判别分析（linear discrimination analysis,LDA）方法对近视与正常视力学生进行分类判别。结果：GEP方法获得的特异度和敏感度分别是0.71和0.79，而LDA方法的特异度和敏感度分别是0.67和0.71。GEP方法在诊断小学生近视方面要优于LDA方法。结论：GEP方法建立的诊断模型可用于小学生近视的辅助诊断。
【关键词】 近视；基因表达式编程；线性判别分析；诊断；学生
Comparison of gene expression programming and linear discrimination analysis for diagnosing myopia
HongZong Si, Xun Liu, Tao Wang, PengFei Ge, Park Albert
Institute for Computational Science and Engineering, Qingdao University, Qingdao 266071, Shandong Province, China; Library of Qingdao University, Qingdao 266071, Shandong Province, China;Hospital of Qingdao University, Qingdao 266071, Shandong Province, China;Center for Disease Control of Gansu Province, Lanzhou 730020, Gansu Province, China;Department of Economics, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan 48109, the United States
AbstractAIM: To construct new diagnosis method of myopia in primary students. METHODS: Basis on the age, sex, grade, height, weight and HB indices, gene expression programming (GEP) and linear discrimination analysis (LDA) were used to diagnose normal and myopia students.RESULTS: The sensitivity and specificity of GEP mehtod were 0.79 and 0.71, respectively. And those of LDA mehtod were 0.71 and 0.67, respectively. GEP was better than LDA for the diagosis of myopia in primary students. CONCLUSION: The GEP can be used as the aided method for diagnosing myopia.
KEYWORDS: myopia; GEP; LDA; diagnosis; student
儿童屈光不正是一个全球性的医学和社会问题，屈光不正儿童中近95%人群是近视。近视眼的患病是逐年增多，已引起全社会的广泛关注，特别是病理性近视眼也是致盲的主要原因。据调查全世界近视发病率为22%，亚洲以日本、新加坡和中国(香港、台湾)等地的近视检出率最高[15]，而我国近视发病率居于世界之首，发病率为31%，儿童近视眼的患病较以往增多，我国不同地区相关年龄儿童近视眼发病率为26%～33%[68]。素质教育已受到高度重视，而视力低下特别是近视对素质教育构成了严重障碍，不论是在流行病学研究、临床治疗研究还是在发病机制的基础研究方面，近视眼已日益成为研究的焦点[911]。学生学习压力、学习时间、与家长文化程度等对学生视力都有影响[12]。但是对于学生近视的诊断在我国主要用标准视力表来进行，对于大范围的学生体检来说，视力表的正确应用与否、光线、体检人员的判断标准等都会直接影响到诊断的准确性，进一步会影响学生视力的矫正。另外对于学生的近视诊断除了视力表外，应该有屈光度的检查，可是在许多学生体检中很难实现。然而学生的身高、体质量、性别、年龄、上学年级与血红蛋白很容易得到，并且比较准确，为了给学生近视提供新的可靠诊断手段，人工智能应该可以建立方便安全以及快速的诊断方法，基因表达式编程(gene expression programming,GEP)是1999年由葡萄牙科学家Ferreira提出的，具有很好判别效果，本研究为了验证GEP的可靠性还引入了线性判别(linear discrimination analysis,LDA)分析方法。
1对象和方法
1.1对象 采用随机整群抽样方法，在全省随机选取天祝和永登两县的学校，天祝县有133所完全的农村小学，永登县完全小学有217所。两县农村所有完全小学（有完整的1～6年级）都是研究对象。2004 0710对两县共调查1～5（6年级学生要进行升学考试，不在本次研究范围人群）年级学生45414名。6～，7～，8～，9～，10～，11～，12～，13～，14～15岁学生人数分别为：682，2560，5999，7478，8302，8320，7269，3235，1310和259名；其中男24220名（53.33%)，女21194名(46.67%)。
1.2方法 按照《中国学生体质、健康状况调查研究工作手册》进行身高、体质量和血红蛋白测试，测试人员经过统一培训，器材统一供给。在省疾病控制中心的技术指导和监督下，两县疾病控制中心和县教育局具体负责实施。学生视力检验由县疾病控制中心负责，视力检验人经过统一培训，每组中必须有一名专业眼科医师负责质量控制。全部采用1990 05 01起在全国实施的灯箱式《标准对数视力表》，由县疾病中心从事学校卫生的医师体检。对有视力问题的学生，必须经过复核。学生的性别、年龄与学生所在年级由学校老师统一从注册名单抄录。GEP与细胞的基因表达过程相比是比较简单。GEP主要包括两个方面：染色体和表达树（ETs），ET主要用来表达染色体的遗传编码信息。在自然界，这种现象叫做翻译，翻译必须按照遗传编码信息和一些规则进行。在GEP中，有两种语言使用：基因和ETs语言。遗传计算旨在研究被计算对象的进化，而遗传计算本身也在人们的研究之下进化。GEP是基于遗传算法(GA)与遗传程序(GP)发展而来，GA比喻为父本，它刚性地使用定长的线性bit串(染色体)为遗传物质，采用简单编码解决简单问题；遗传编程GP比喻为母本，它柔性地使用非线性的、不定长的树结构，采用复杂编码解决复杂问题；而GEP继承了父母的优点，它刚柔相济，表现为定长线性串，易于遗传操作，又间接地对应于柔性的具有非线性的树结构，从而达到了简单编码解决复杂问题的目的，使得在速度上比GA和GP提高了100～60000倍[1314]。所以，GEP同传统的遗传算法GA和遗传编程GP在一些步骤框架上相似，但在个体的编码方法及结果表现上有明显的区别。GEP是GA和GP的继承和发展，它综合了GA和GP的优点，具有更强的解决问题的能力[15]。
统计学分析：所有数据进行计算机双录入、经审核、逻辑查错后，剔除不合理记录，并对其进行整理，使用Excel进行数据录入并用SPSS 10.0统计软件包进行统计分析。
2结果
两县共调查小学1～5年级学生45414名，男生24220(53.33%)，女生21194(46.67%)。男女比例为1.18∶1，受检的学生分布在1，2年级相对较少，而3，4和5年级的学生相对多,基本附合人口性别分布比例。学生主要集中在8～12岁。本研究中学生视力<5.0为视力低下，≥5.0为正常视力。在这次分类中，共用到的变量分别是：年龄、性别、年级、身高、体质量和血红蛋白，得到了较好的分类结果，用GEP的方法获得的特异度和敏感度都比LDA要好，说明GEP在近视的分类诊断中可以起到很好的作用，可以协助诊断近视。LDA和GEP判断学生近视的灵敏度（sensitivity，TP/(TP+FP)=0.71 vs 0.79）和特异度(specificity, TN/(TN+FN)=0.67 vs 0.71)如表1所示。
3讨论
评定诊断试验的应用价值，必须进行评价性试验研究。基本方法是用待评价的诊断试验和标准诊断方法（金标准）检测相同的受试对象，并进行比较，依标准诊断的结果将被检对象分为病例组（实际患某病）和对照组（未患某病），用待评价的诊断试验进行诊断，并将诊断结果记入四格表中，诊断结果包括4种情况：真阳性（实际患病，诊断试验结果亦为阳性）、假阳性（实际未患病，诊断试验结果却为阳性）、真阴性（实际未患病，诊断试验结果亦为阴性）、假阴性（实际患病，诊断试验结果却为阴性）。真阳性和真阴性的试验结果是正确的，假阳性和假阴性的试验结果是错误的，分别计算各种情况的发生概率，就可得出诊断试验真实性评价的指标。评价诊断试验的基本指标是灵敏度和特异度，灵敏度又称真阳性率，即患者被诊断为阳性的概率，此值越大，说明诊断试验越灵敏，计算公式是：TP/(TP+FP）。特异度又称真阴性率，即实际上未患病的人被诊断为阴性的概率，计算公式是：TN/(TN+FN），此值越大，说明诊断试验越精确。由于敏感度高时，虽然有病的人大多数为阳性，而没有病的人也有许多人试验结果为阳性（假阳性率也高），因而敏感度高的试验不能用作肯定或划入疾病的诊断。特异度高的试验常用于肯定某病的存在。寻找、应用诊断试验中有关敏感度和特异度都较好的人工智能方法在近视诊断及其他疾病的诊断实践中是十分重要的。GEP是利用了生物复制表达的思想，由计算机专业人员发展而来的一种方法，这是一种非线性的人工智能方法，具有很好的重现性，当诊断过程出现时，又充分利用了基因突变的特性，由于生物是在发生有益变异才能进化，在不断的进化过程中很好地利用变异性能，从而获得了较好的分类功能。
表 1LDA和GEP算法判断学生近视的灵敏度和特异度（略）
TP：真阳性，FP：假阳性，FN：假阴性，TN：真阴性
在许多工作中，事物之间的联系不一定是线性关系，为了能获得好的诊断效果，同时也是将这一新的人工智能方法应用到疾病诊断和疾病预测中来，我们同时采用了GEP和LDA两种方法，在我们前面工作的基础上，年龄、性别、年级、身高、体质量和血红蛋白几项指标被用来诊断近视与否，从结果来看，GEP有更好的特异度和灵敏度。通过这项易得指标，可以比较客观地判断学生是否近视。
致谢：本项目是在国家疾病预防控制中心的指导下进行的，要特别感谢世界银行、密西根大学、宾夕法尼亚大学、明尼苏达州大学在资金与技术方面的支持，特别感谢天祝县与永登县疾病预防控制中心的合作。
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