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命宦
5 years ago
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1 隐结构模型及其在中医药研究中的应用学术论坛隐结构模型在中医证候研究中应用的回顾与展望张连文香港科技大学 2018 年 6 月 23 日河南. 郑州

2 2 引言用隐结构模型研究中医证候的方法称为隐结构法第一篇文章发表于 2006 年张连文, 袁世宏. 隐结构模型与中医辨证研究 (Ⅰ) 隐结构法的基本思想及隐结构分析工具. 北京中医药大学学报,29(6):365~369, 今天演讲的目的回顾隐结构法的基本思想发展历程研究现状展望隐结构法将来的发展

3 3 提纲 1. 关于证候的一个基本看法证候即隐变量 2. 隐结构法目标 1: 证实证候的客观合理性 3. 隐结构法目标 2: 建立辨证分型方案和规则 4. 相关西医研究方法 5. 其它研究证候的方法 6. 总结与展望

4 4 文献 1. 张连文, 袁世宏. 隐结构模型与中医辨证研究 (Ⅰ) 隐结构法的基本思想及隐结构分析工具. 北京中医药大学学报,29(6):365~369, N. L. Zhang, S. H. Yuan, T. Chen and Y. Wang (2008). Latent tree models and diagnosis in traditional Chinese medicine. Artificial Intelligence in Medicine. 42: N. L. Zhang, S. H. Yuan, T. Chen and Y. Wang (2008). Statistical Validation of TCM Theories. Journal of Alternative and Complementary Medicine, 14(5): 张连文. 从统计学角度看中医理论. 香港大公报, 2007 年 3 月 11 日.

5 5 中医证理论与隐结构例如关于肾阴虚, 中医认为 : 肾阴亏虚, 脑髓官窍骨骼失养, 则见腰膝酸痛眩晕耳鸣健忘齿松发落 ; ; 虚火上扰心神, 故烦热少寐 ; 肾阴不足, 失于滋润, 虚火蕴蒸, 故见口燥咽干, 形体消瘦, 潮热盗汗, 或骨蒸发热, 颧红, 尿黄少舌红少苔, 脉细数, 为阴虚内热之象显变量 (manifest variable): 直接观察到的腰膝酸痛舌红少苔脉细数, 隐变量 (latentvariable): 不是直接观察到的肾阴虚肾阴虚失养肾阴虚失滋润阴虚内热中医理论是一个隐结构 :[1] 隐变量与显变量之间, 以及隐变量与隐变量之间的关系

6 6 中医隐结构从哪里来? 毛主席说 : 人的正确思想, 只能从社会实践中来, 无数客观外界的现象通过人的眼耳鼻舌身这五个官能反映到自己的头脑中来, 开始是感性认识这种感性认识的材料积累多了, 就会产生一个飞跃, 变成了理性认识, 这就是思想

7 7 人脑的思维习惯人脑对规律性的东西充满好奇如果注意到几件事情多次同时出现, 我们会问为什么例 : 晚上站在窗前往外望, 观察到规律附近大楼有几间屋, 它们透过窗帘的射出光线时而亮时而暗 ; 时而红时而绿, 同步变化了一段时间解释看同一电视频道这个解释基于对世界的认识

8 8 回到古代古人观察到规律畏寒怕冷腰背冷四肢冷经常一起出现古人会问为什么解释基于当时对人体和世界的认识世界 : 阴阳五行 ; 人体 : 基本解剖结论 : 阳虚阳温煦身体, 阳不足则冷假说 : 上述是中医理论的内容形成的渠道之一

9 9 关于中医辨证理论的认识基于上述观点可以认为, 中医理论是人脑在通过对众多病例的观察发现了一些规律后, 为解释这些规律而引入的一个用自然语言描述的隐结构中医理论 = 对统计规律的描述 + 对统计规律的诠释中医临床用这个人脑构造的隐结构来指导辨证, 因此缺乏客观性定量性 [1,2, 3, 4]

10 10 提纲 1. 关于证候的一个基本看法 2. 隐结构法目标 1: 证实证候的客观合理性 3. 隐结构法目标 2: 建立辨证分型方案和规则 4. 相关西医研究方法 5. 其它研究证候的方法 6. 总结与展望

11 11 文献 1. 张连文, 袁世宏. 隐结构模型与中医辨证研究 (Ⅰ) 隐结构法的基本思想及隐结构分析工具. 北京中医药大学学报,29(6):365~369, 张连文, 袁世宏, 陈弢, 王燚. 隐结构模型与中医辨证研究 (II) 肾虚数据分析. 北京中医药大学学报, 31(9):548~587, 袁世宏, 张连文, 陈弢, 王燚. 隐结构模型与中医辨证研究 (III) 模型辨证与专家辨证. 北京中医药大学学报, 31(10): 659~663, 王天芳, 张连文, 赵燕, 王燚等. 隐结构模型及其在中医证候研究中的应用. 北京中医药大学学报, 32(8): 519~526, N. L. Zhang, S. H. Yuan, T. Chen and Y. Wang (2008). Latent tree models and diagnosis in traditional Chinese medicine. Artificial Intelligence in Medicine. 42: N. L. Zhang, S. H. Yuan, T. Chen and Y. Wang (2008). Statistical Validation of TCM Theories. Journal of Alternative and Complementary Medicine, 14(5): Y Zhao, NL Zhang, T Wang, Q Wang (2013), Discovering Symptom Co-Occurrence Patterns from 604 Cases of Depressive Patient Data Using Latent Tree Models, The Journal of Alternative and Complementary Medicine. 8. Z.X. Xu, N. L. Zhang, Y.Q. Wang, G.P. Liu, J. Xu, T. F. Liu, and A. H. Liu (2013). Statistical Validation of Traditional Chinese Medicine Syndrome Postulates in the Context of Patients with Cardiovascular Disease. The Journal of Alternative and Complementary Medicine. 18, 1-6.

12 12 隐结构法目标 1: 证实证候的客观合理性收集关于症状出现的数据 ( 不包括证候诊断结果, 无标签数据 ) 对数据进行分析, 基于症状出现的规律, 建立统计隐结构模型如果数据分析得到的隐变量隐结构与中医吻合, 那么就为中医理论的合理性提供了客观证据 [2, 6]

13 13 肾虚数据分析阳虚失温煦膀胱失约肾虚肾精亏虚阴虚模型结构与相关中医理论吻合 [2, 6] 模型中各个证候的症状各成一堆, 而没有混在一起, 展现出很强的规律性, 为中医理论的合理性提供了客观证据

14 心血管疾病数据分析 14

15 项目 2003CB 数据分析结果我们用隐树模型分析了项目收集的流调症状数据, 抑郁症 (604 份病例,100 个变量 ) 慢性乙型肝炎 (582 份病例,105 个变量慢性肾功能衰竭 (601 份病例,108 个变量 COPD 急性期 (779 份病例,106 个变量 ) COPD 稳定期 (774 份病例,106 个变量 ) 更年期综合征的围绝经期 (802 份病例,113 个变量 ) 绝经后期 (782 份病例,99 个变量 ) 溃疡性结肠炎活动期 (829 份病例,116 个变量 )

16 项目 2003CB 数据分析结果 Page 16

17 项目 2003CB 数据分析结果分析所得到的模型结构无一例外地与相关的中医理论都基本吻合, 从而有力的支持了该 973 项目的主要结论之一 : 证临床表现为具有内在联系的症状体征组合, 这种组合可以通过临床流行病学调查与数据分析的证实

18 18 隐结构分析与隐树分析隐树模型是一种结构简单的隐结构模型先得到隐树模型, 再进行加边, 可以得非树结构隐结构模型结果发现, 所添加的连接都很细微, 没有显著作用, 另一方面, 计算复杂度却大大增加 [4] 这表明, 隐树模型 ( 而非更为复杂的模型 ) 是分析症状体征恰当的工具

19 19 提纲 1. 关于证候的一个基本看法 2. 隐结构法目标 1: 证实证候的客观合理性 3. 隐结构法目标 2: 建立辨证分型方案和规则 4. 相关西医研究方法 5. 其它研究证候的方法 6. 总结与展望

20 文献 1. 袁世宏, 张连文, 陈弢, 王燚. 隐结构模型与中医辨证研究 (III) 模型辨证与专家辨证. 北京中医药大学学报, 31(10): 659~663, 王天芳, 张连文, 赵燕, 王燚等. 隐结构模型及其在中医证候研究中的应用. 北京中医药大学学报, 32(8): 519~526, 张连文, 袁世宏, 王天芳, 赵燕等. 隐结构分析与西医疾病的辨证分型 (I): 基本原理. 世界科学技术 --- 中医药现代化, 13 卷 (3 期 ): 498~502, 张连文, 许朝霞, 王忆勤, 刘腾飞等. 隐结构分析与西医疾病的辨证分型 (II): 综合聚类. 世界科学技术 --- 中医药现代化, 14 卷 (2 期 ), 张连文, 傅晨, 刘腾飞等. 隐结构分析与西医疾病的辨证分型 (III): 辨证规则的建立. 世界科学技术 --- 中医药现代化, 2014, 第 4 期. 6. Zhang NL, Fu C, Liu TF, Chen BX, Poon KM, Chen PX, Zhang YL. A data-driven method for syndrome type identifi cation and classifi cation in traditional Chinese medicine. J Integr Med. 2017; 15(2) F Chen, NL Zhang, et al. Identification and classification of TCM syndrome types among patients with vascular mild cognitive impairment using latent tree analysis. J Integr Med. 2017; 2017; 15 (3) 许玉龙, 李延龙, 吴秀艳, 张连文. 用于确定患者群中中医证候分布规律和特点的三种症状数据分析方法的比较. 20

21 21 西医疾病的中医辨证分型从中医角度把西医疾病患者群分为数类某西医疾病患者群中 1. 有哪些证候类型? 2. 每个证候类型的特点是什么? 3. 如何分辨不同的证候类型? 1 + 2: 辨证分型方案 ; 3: 辨证分型规则

22 22 基于无标签数据建立辨证分型方案和规则基于症状分布特点对患者进行聚类分析找到与证候对应的患者子类利用患者子类的统计特性对证候进行定量化, 并且建立辨证规则怎样获得与证候对应的患者类? 隐树分析

23 23 怎样通过隐树分析获得与证候对应的患者类? 数据进行隐树分析, 得到包含所有症状的整体隐树模型其中有许多隐变量每个隐变量代表对患者的一种划分 3021 例心血管疾病数据的隐树模型 [4]

24 24 怎样从整体模型中获得的患者类? 探索过程的三个阶段 : 整体隐树模型中的隐变量已经对应证候 [1, 2, 3] ( 单对单假设 ) : 综合聚类 : 需要综合考虑数个隐变量才能获得与证候对应的患者类 [4,5] : 综合聚类需要有灵活性才能使患者类与证候的对应更贴切 [6, 7] 促成了隐结构法与西医研究方法接轨 3021 例心血管疾病数据的隐树模型 [4]

25 25 隐树分析揭示数据的各种侧面 Y2 与胸闷和气短 / 气急 / 憋气相连, 反应气虚气滞 Y9 与畏寒肢冷相连, 反应阳虚 Y18 反应实热内盛 Y20 是心火上炎于心之苗窍之表现 Y25 反应热扰心神

26 26 单对单假设不切合实际由于 Y18 Y20 和 Y25 都与心火亢盛有关 Y 实热内盛之象 Y 心火上炎于心之苗窍之表现 Y 热扰心神之症需要综合考虑 Y18 Y20 和 Y25, 对患者进行进一步聚类分析, 这样才能得到与心火亢盛对应的患者类综合聚类

27 27 综合聚类把 Y18 Y20 和 Y25 及相关症状变量从整体模型中取出构造三层模型, 通过数据分析确定合聚类变量 Z1 的取值个数以及模型的概率参数最后把 Z1 代表的划分作为综合聚类分析的结果

28 28 心火亢盛综合聚类结果患者被分为两类, 分别占总体的 22% 和 78% 区分这两个类最重要的症状是心烦口苦等 ( 信息曲线 ) 两个类的特点如表所示 ( 类概率分布 ) 基于这些特点, 认为隐类 Z1=s1 是与心火亢盛对应的患者类

29 综合聚类需要灵活性在血管源性轻度认知障碍 (VMCI) 中确定气虚的综合聚类模型 [5] Y01 与气虚有关, 但其下的面色萎黄小便清长却与气虚无关 Y12 与气虚有关, 但其下的脉滑却与气虚无关 Y25 与气虚有关, 但其下的面红却与气虚无关等等 29

30 30 综合聚类需要灵活性允许只使用隐变量下部分症状 Y01 下面只使用便干便难排便无力 Y05 下面只使用便干失眠多梦如果只用其中之一症状, 则直接与综合隐变量相连 ( 脉细 )

31 31 综合聚类需要灵活性这样, 综合聚类模型与中医理论吻合的更好 Y01 反映气虚对排便的影响 Y02: 反映气虚对饮食的影响 Y08: 气虚在脉位和强度的体现 Y09: 反映气虚对脉速的影响 Y20: 气虚在舌象上的体现 Y25: 反映气虚对睡眠的影响 Y29: 气虚的主要表现 W 反映的是心气虚

32 32 Z1 有 3 个取值, 把患者分成了 3 类气虚综合聚类结果通过分析, 认为 Z1=s0 这类患者无气虚, 而 Z1=s1 和 s2 这两类患者有气虚 Z1=s1: 乏力气短胸闷心悸的概率较高, 偏心气虚 Z1=s1: 腰膝酸软肢倦身重小便失禁自汗失眠多梦的概率较高, 偏肾气虚假设两类之区别不重要, 合二为一

33 气虚综合聚类结果把 s1 与 s2 和并后, 就得到一个与气虚对应的患者类, 其统计特征可以用来定量刻画气虚 VMCI 患者中有气虚证候, 占 44% 有气虚之患者下列症状出现的概率比较高 : 腰膝酸软乏力肢倦身重气短胸闷心悸 33

34 34 辨证规则 [5, 6, 7] 基于综合聚类结果, 得出判断气虚的规则阈值是 : 13 总分 >=13, 判断为气虚总分 <13, 判断为非气虚准确度相对于基于综合聚类模型的辨证

35 35 分值的含义 : 对数优势比 (log odds ratio) 乏力在气虚人群中出现的概率是 0.73, 不出现的概率是 0.27 odds 是 0.73/0.27 = 2.7 乏力在非气虚人群中出现的概率是 0.29, 不出现的概率是 0.71 odds 是 0.29/0.71 = 0.41 所以, 乏力是气虚的正面证据, 强度是两个 odds 之比值的对数

36 36 阈值的含义阈值 (13) 的含义有两个方面如果有一个症状在气虚人群中 100% 出现, 那么它未出现就可以确诊非气虚但是, 症状在有气虚时并不 100% 一定出现, 未出现并不表示一定是非气虚, 只是对非气虚提供支持证据阈值的一个方面是所以这样的证据的总和阈值的另一个方面是气虚自己出现的频率, 频率低就是支持非气虚的证据

37 37 辨证规则的含义如果正面证据超过负面证据气虚如果正面证据未超过负面证据非气虚

38 38 提纲 1. 关于证候的一个基本看法 2. 隐结构法目标 1: 证实证候的客观合理性 3. 隐结构法目标 2: 建立辨证分型方案和规则 4. 相关西医研究方法 5. 其它研究证候的方法 6. 总结与展望

39 西医相关研究怎样在无金标准情况下将患者群划分成有临床意义的子类是中医和西医共同面对的一个重要问题确定抑郁症的亚型, 就是要在没有金标准的情况下, 把抑郁症的亚型患者分成若干个类, 这和中医的辨证分型是性质完全一样的问题在西医研究中, 隐类分析已经被广泛用于解决这个问题隐类分析还存在一些问题, 隐树分析法是对隐类分析的一种改进这样就与西医相关方法接轨了 39

40 40 西医相关研究隐类分析越来越多地在西医研究中运用 Am J Epidemiology (impact factor 5.6) 2014 综述 : 180 篇相关文章 : Van Smeden et al. Latent class models in diagnostic studies when there is no reference standard--a systematic review. Am J Epidemiol Feb 15;179(4):423-31

41 西医相关研究一个例子 Li,, Kendler, Psychological Medicine, 2014, 44, 通过隐类分析确定汉族妇女人群中重性抑郁症 (MD) 的亚型 41

42 西医相关研究 Li,, Kendler, 通过对 6008 例 MD 病例的症状信息进行隐类分析, 得到 3 个亚型中国文化特色基于 DSM-IV 关于 MD 的 9 条标准 : A1 抑郁的心境状态 ; A2 所有活动的兴趣或乐趣明显降低 ; A3 体重明显降低 / 食量减少 ; A4 失眠或者睡眠过度 ; A5 激动不安或者迟钝滞后 ;A6 容易疲劳 ; A7 感觉无价值 / 罪恶感 ;A8 集中注意力的能力降低或者优柔寡断 ;A9 自杀的企图数据是无标签的, 划分是基于症状分布特点根据统计学原则得到的 42

43 隐类分析原理 Li,, Kendler 说 : 临床诊断方法, 往往是由有经验的临床专家通过观察许多不同患者, 总结出关键症状和体征出现的规律 ( 同质性 ), 而慢慢开始形成的隐类分析, 以相对严谨的统计学方式, 模拟这个过程隐类分析的输入包括 : 一组人工选择的症状变量和关于这些症状在患者出现情况的数据隐类分析的结果是把患者分为相互排斥的几个类 43

44 44 用隐类分析研究中医辨证分型例 :801 例肝炎肝硬化患者数据 [8] 问题 : 确定该患者群中热证的分别情况和特点隐类分析方法 : 1. 基于专业知识在数据中选出与热证有关的症状口渴口咽干燥老舌燥 - 糙苔尿色淡黄滑脉口苦便秘发热舌色红绛数脉 2. 用下面的隐类模型对患者进行聚类分析

45 隐类分析存在的问题需要局部独立假设 (local independence) Van Smedem 的综述文章说 : 隐类分有一个至关重要的假设, 那就是在每个类中, 观测值 ( 即症状 ), 是相互独立的在实际运用中, 这个假设往往不成立, 从而导致估计的偏差 45

46 隐类分析存在的问题局部独立假设的具体表现是, 类别变量 Z1 直接与症状相连直观意义是 : 症状的出现与否完全取决于患者所属的类别, 不受其它因素影响从专业知识来看, 下面的模型更合理在类别变量与症状之间有一些中间隐变量, 分别代表热证的不同方面尿色深黄便秘 : 热证于二便的表现口渴口咽干燥 : 热证之口感反应发热数脉 : 热证的整体表现老舌燥 _ 糙苔 : 热证之舌像反应隐树分析得到下面的模型 46

47 用隐树分析研究中医辨证分型 1. 对数据进行分析, 得到整体隐树模型 2. 基于专业知识和整体模型选出与热证有关的症状口渴口咽干燥老舌燥 - 糙苔尿色淡黄滑脉口苦便秘发热舌色红绛数脉 3. 结合 1 2 构造综合聚类模型, 并用它来进行患者聚类分析如果一个隐变量下有 2 个或以上症状被选择, 该隐变量就出现在综合聚类模型双步隐树分析 : 放宽了局部独立假设 47

48 48 另外一种用隐树分析研究中医辨证分型的方法单步隐树分析 : 不对所以症状进行分析 1. 基于专业知识知识在数据中选出与热证有关的症状 ( 与隐类分析一样 ) 口渴口咽干燥老舌燥 - 糙苔尿色淡黄滑脉口苦便秘发热舌色红绛数脉 2. 对这一部分症状进行分析, 得到一个三层模型, 并用它来进行患者聚类分析算法 : Leonard K. M. Poon, April H. Liu, Nevin L. Zhang: UC-LTM: Unidimensional clusterin using latent tree models for discrete data. Int. J. Approx. Reasoning 92: (2018)

49 49 研究中医辨证分型的三种方法 [8] 1. 隐类分析 2. 单步隐树分析 3. 双步隐树分析两种隐是分析法都方宽了局部独立假设怎样比较? 客观指标 : 哪个模型与数据拟合的最好? 至于专业知识的比较 : 哪个模型最符合中医理论?

50 50 Bayes Information Criterion (BIC) 客观指标统计学中最常用的模型评判准则要求模型与数据尽量拟合, 但不能过于复杂正负分两个版本, 绝对值相同正分 : 越小越好负分 : 越大越好

51 例肝炎肝硬化患者数据 [8] BIC 分比较隐类分析法得到的 BIC 得分普遍较小, 表示该方法得到的模型质量较差单步隐树分析和双步隐树分析得到模型的 BIC 得分接近, 互有输赢

52 52 基于专业知识的比较双步 ( 上 ) 与单步 ( 下 ) 一致之处口渴口咽干燥 : 热证之口感反应老舌燥 _ 糙苔 : 热证之舌像反应不一致 : 双步模型尿色深黄便秘 : 热证于二便的表现发热数脉 : 热证的整体表现单步模型未能清晰反应这些规律另一方面 : 单步隐法操作起来比双步法简单

53 53 提纲 1. 关于证候的一个基本看法 2. 隐结构法目标 1: 证实证候的客观合理性 3. 隐结构法目标 2: 建立辨证分型方案和规则 4. 相关西医研究方法 5. 其它研究证候的方法 6. 总结与展望

54 54 研究证候的其它方法证实质研究兴起于五十年代, 目标是, 寻找证候的客观检测指标, 用客观检测指标对疾病作出诊断 ; 成功标志 : 是否找到与经验基本相符的指标, 既具有敏感性, 又具有特异性证实质研究未成功不同的学者从不同的组织系统和生理病理角度选择了上百个指标, 但目前还没有发现一个指标相对肾虚具有特异性 ( 王洪琦等 1999) 目前多数学者认为证不能用类似西医的方法靠几个特异性的指标来判定

55 55 研究证候的其它方法回归分析和判别分析出发点 : 一组已由专家分类的病例, 每份病例不但有病人的症状, 而且还有专家对病人所作的辨证结论 ( 有标签数据,labelled data) 目的 : 建立回归方程或判别函数, 症状为自变量, 而证候为应变量这种分析是对专家经验的数学总结因此, 缺乏客观性

56 56 研究证候的其它方法变量聚类也称指标聚类症状学聚类其目标是要把相似的变量聚到同一类, 不相似的变量聚到不同的类, 从而揭示变量之间的关系变量聚类的结果没有患者类的概念患者在什么情况下属于第 1 类? 当所出所有症状都出现时?

57 研究证候的其它思路因子分析 : 假设症状的出现和程度是有数量较少的隐因子通过线性变换而得到隐结构法与因子分析在基本思想上相同, 主要区别是因子分不是聚类分析方法使用时一般假设隐因子之间相互独立有因子旋转问题 57

58 58 提纲 1. 关于证候的一个基本看法 2. 隐结构法目标 1: 证实证候的客观合理性 3. 隐结构法目标 2: 建立辨证分型方案和规则 4. 相关西医研究方法 5. 其它研究证候的方法 6. 总结与展望

59 59 总结辨证论治是中医的精髓, 但其基础理论一直受到一些质疑, 实际运用也严重受主观性的影响隐结构法的目标是 1. 基于无标签症状数据证实证候的客观合理性 2. 基于无标签症状数据建立辨证分型方案和规则经过十余年的探索与发展, 隐结构法已基本成熟

60 展望 1. 用隐树分析法, 建立常见西医疾病的中医辨证分型参考标准, 提高临床辨证一致性 2. 将通过隐树分析得到的证型标准与微观指标进行关联分析, 探索证候的物质基础以往这方面的研究基于专家组的证候判断 3. 将通过隐树分析得到的证型标准用于随机双盲试验, 验证中医的有效性例 : 将头痛病人分成若干证型, 不同证型采取不同干预, 将其结局指标与西医措施进行对照 ( 刘平 ) 4. 在综合聚类模型中使用等级变量, 使得症状程度能在分析结果中体现出来 60

61 致谢隐树分析法的研究已经进行了十余年, 其间与众多学者交流探讨, 得到了许多启示和帮助在这里, 表示衷心感谢! 香港科大学袁世宏, 刘腾飞, 刘桦, 潘建文, 王燚, 陈弢, 陈佩弦, 陈周荣等北京中医大学王天芳, 赵燕, 吴秀燕, 王庆国等中医科学院周雪忠, 张润顺, 何丽云, 刘保延, 王阶等上海中医大学许朝霞, 王忆勤, 张华, 刘平等成都中医药大学王米渠, 严石林等香港大学 Jerry Yeung, Vivian Tam 等河南中医药大学许玉龙等 61

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PowerPoint 演示文稿隐结构模型及其在中医证候的研究河南中医药大学许玉龙四川成都 2018 年 6 月 29 日 1 什么是隐结构模型 1 什么是隐结构模型隐结构模型原理, 如果用一句话简单描述, 个人认为是 : 概率同现举个例子, 我们判断小孩是否聪明? 聪明反应速度记忆力语速计算速度椭圆内称为隐变量, 即隐含的知识, 无法通过测量得到 ; 叶子节点是显变量, 可以观察测量到 1 什么是隐结构模型