★ 丁成華 杜建強 朱明峰 張康 鄭紹勇 寧倫 高巍巍 陳鈴 鄧露露 張珂 (江西中醫(yī)學(xué)院南昌330004)

舌象的客觀化診斷是舌診研究的熱點之一。舌診是通過觀察病人舌質(zhì)和舌苔變化以診察疾病的方法，為臨床醫(yī)生的必察之項［1］。近年來，有越來越多的學(xué)者投入到計算機(jī)舌診的研究中，本課題組多學(xué)科研究人員攜手合作，優(yōu)勢互補;借鑒國內(nèi)外有關(guān)研究成果，對中醫(yī)舌診進(jìn)行客觀化、數(shù)字化研究與探索。

1 舌象采集環(huán)境研究

圖像采集是舌象分析的重要前提，對于舌象采集環(huán)境，研究人員主要從光源選取、CCD 設(shè)備和色彩校正方法等方面開展研究。對光源的選取嘗試以人工光源代替自然光，有學(xué)者比較了人工光源和自然光對舌象的影響［2－3］，人工光源研究比較一致的方法是在暗室、暗箱等環(huán)境下，應(yīng)用D50、D65 等標(biāo)準(zhǔn)光源照明，但受到色溫、顯色性、光譜連續(xù)性等因素的制約，不能完全替代自然光，而且設(shè)備繁雜，臨床實用性較差。臨床應(yīng)用過程中，舌象采集的最佳環(huán)境仍是自然光［4］。自然光條件下使用國際色彩聯(lián)盟(ICC)提出的數(shù)碼相機(jī)圖像校正方法進(jìn)行舌色色塊校正研究具有較好的校正效果［5］。有研究表明，晴天上午10 點鐘左右室內(nèi)(同一地點)光照充足，自然光線照度、色溫參數(shù)相對穩(wěn)定，一致性較好，可作為中醫(yī)望診光源環(huán)境設(shè)計的參考標(biāo)準(zhǔn) 。隨著研究的深入，越來越多的關(guān)于采集標(biāo)準(zhǔn)化的觀點被提出，相關(guān)的采集設(shè)備也不斷升級與成熟。

本課題組分別在自然光和暗室條件下采集舌象，即分別采用了人工光源與自然光源，人工光源多與CCD 設(shè)備融為一體，如天津天堰等多家公司研制的數(shù)字化舌象采集儀，并對圖像進(jìn)行客觀量化數(shù)據(jù)分析;對于自然光源的選擇，基于文獻(xiàn)［3－6］研究成果，課題組對臨床患者舌圖像的采集多選擇在晴天上午9 －11 點自然光線下進(jìn)行。極少數(shù)情況下，直接采用了數(shù)碼相機(jī)的自帶閃光燈作為照射光源。相機(jī)分別采用尼康COOL P1950;佳能600D、500D、70D 等多款單反相機(jī)，使閃光燈功能關(guān)閉，采用微距模式，多點自動聚焦，感光度為100，白平衡設(shè)置為日光或手動。拍攝的照片分辨率為1 600 ×1 200 以上。偶爾使用高分辨率的索尼、尼康等數(shù)碼自動相機(jī)。利用12 級別的灰度色標(biāo)和若干彩色色標(biāo)作為監(jiān)督色塊，將不同條件下獲取的舌象通過TRM 模型還原到標(biāo)準(zhǔn)條件下的色度值。

2 舌象的預(yù)處理研究

舌象的預(yù)處理對后續(xù)的定量工作有著至關(guān)重要的影響;陳海燕等［7］提出使用多個色彩通道動態(tài)選取閾值，再根據(jù)先驗的空間信息輔助判斷，最終分離舌苔舌質(zhì)的算法。通過與手工分離結(jié)果以及現(xiàn)有自動分離算法的比較，分析表明該算法在分離舌苔舌質(zhì)的準(zhǔn)確度以及處理速度上都有較好的效果。

本課題組［8－10］利用舌象色調(diào)和亮度等多種顏色信息，實現(xiàn)了一種自適應(yīng)多閾值舌象分割算法。將舌象的顏色和空間位置特征相結(jié)合，利用貪心規(guī)則實現(xiàn)了舌象的提取，解決了其它算法不能提取有苔舌象的問題。并且在顏色空間利用模糊聚類方法實現(xiàn)了舌質(zhì)與舌苔的分離。該方法通過樣本加權(quán)有效提高了苔質(zhì)分離的速度，取得了較好的實驗效果(詳見圖1)。

3 舌象的量化研究

3.1 舌色的定量研究

針對舌象彩色信息的處理，研究人員分別應(yīng)用了RGB 模型，YUV 模型，Lab 模型、YCrCb 模型和HSI 模型等多種顏色模型。王永剛等［11］將舌質(zhì)和舌苔的顏色識別問題分解為苔質(zhì)分離和顏色細(xì)分2步。結(jié)果表明，該方法簡單且操作性強，能夠有效地用于舌診客觀化。本課題組應(yīng)用多個顏色模型對舌象顏色進(jìn)行定量研究，利用CIELAB 顏色空間，分析數(shù)據(jù)庫中各類舌色(每類50 例)在顏色空間中的數(shù)據(jù)特征和分布特征，結(jié)果各類舌色特征分量的色度值區(qū)間如表1。

表1 CIELAB 顏色空間舌色分布數(shù)據(jù)

圖1 舌體自動分割

本試驗比較了各類舌色與淡紅舌的色度學(xué)數(shù)據(jù):紅舌與淡紅舌比較，L* 小于淡紅舌、A* 大于淡紅舌、B* 小于淡紅舌，暗紅舌的L* 小于淡紅舌、A* 大于淡紅舌、B* 小于淡紅舌;淡暗舌與淡紅舌比較，L* 大于淡紅舌、A* 小于淡紅舌、B* 小于淡紅舌，紫暗舌的L* 小于淡紅舌、A* 小于淡紅舌、B*小于淡紅舌，淡白舌的L* 大于淡紅舌、A* 小于淡紅舌、B* 大于淡紅舌，絳舌的L* 小于淡紅舌、A*大于淡紅舌、B* 小于淡紅舌。淡白色L* 最大，表示亮度最大。絳舌A* 值最大，表明舌色顏色最紅。紫暗舌和絳舌B* 最小，表示藍(lán)色成分偏多，顏色偏紫。(A* 負(fù)值指示綠色而正值指示品紅，B* 負(fù)值指示藍(lán)色而正值指示黃色，L * = 0 生成黑色，而L* = 100 指示白色)。

3.2 舌體歪斜的定量研究

衛(wèi)保國等［12－13］采用一種新的確定對稱中軸線的方法，并結(jié)合嘴角定位，實現(xiàn)了舌體歪斜的自動定量分析;采用曲線擬合參數(shù)與曲線形狀胖瘦的關(guān)系，結(jié)合舌體的長寬比，實現(xiàn)了舌體胖瘦的自動定量分析。

本課題組提出了一種具有自校正的舌象歪斜自動分析方法［14］。比較和分析了現(xiàn)有中軸提取方法，事實證明已知方法均不適用于舌象的中軸提取。設(shè)計了一種利用形態(tài)對稱分析提取中軸的算法，該算法具有自動校正舌根部位的邊界的能力，提高了中軸分析的準(zhǔn)確程度。提出了一種借助舌象的變異色調(diào)分量進(jìn)行嘴角分析的方法。在對比實驗中，該方法較原有方法有更高的準(zhǔn)確性，并且效率較原有方法更高。

4 舌象與疾病相關(guān)性研究

翁維良等［15］運用“中醫(yī)舌診專家系統(tǒng)”對照觀察了352 例血瘀證舌質(zhì)和218 例非血瘀證舌質(zhì)的改變，進(jìn)行了舌質(zhì)RGB 的量化觀測，認(rèn)為舌質(zhì)RGB 對血瘀證量化診斷具有重要參考價值。本課題組對69 例冠心病患者舌象進(jìn)行RGB 值特征分析，發(fā)現(xiàn)舌苔的RGB 值均多大于舌質(zhì);是因為整體舌苔亮度大于舌質(zhì)，反映在HSI 空間就是舌苔I 值大于舌質(zhì)。由于被采集的冠心病患者舌質(zhì)顏色偏紫紅色，反映在RGB 色彩空間上R 值最大，G 值最小，和實驗所獲得數(shù)據(jù)相符(見圖2)。許家佗等［16］研究了基于圖像分析的亞健康狀態(tài)舌象顏色特征。本課題組不斷從臨床調(diào)查入手，對舌象與多臟腑病證的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行探究［17－19］。

圖2 舌質(zhì)與舌苔RGB 均值、HSI 均值

5 舌象與臨床數(shù)據(jù)融合研究

課題組通過舌象與體質(zhì)關(guān)聯(lián)研究［20］，探索性的研制了中醫(yī)體質(zhì)的臨床決策支持系統(tǒng)，該系統(tǒng)由5 個模塊組成。分別是查詢模塊，調(diào)查結(jié)構(gòu)模塊，調(diào)查修改模塊，調(diào)查刪除模塊和數(shù)據(jù)分析模塊。該屬性信息，體質(zhì)信息和舌象特征信息(其中舌象特征包括:舌色、舌形、舌態(tài)、舌下絡(luò)脈、舌苔厚薄、苔質(zhì)和苔色)是通過調(diào)查模塊進(jìn)行收集。測試者的體質(zhì)類型是通過計算機(jī)自動識別并與之對應(yīng)的選方用藥由計算機(jī)自動生成。通過具體的數(shù)據(jù)分析模塊，舌象特征與體質(zhì)類型間的特異性和敏感性關(guān)系數(shù)據(jù)可自動獲得。該系統(tǒng)的應(yīng)用與不斷改進(jìn)，將有助于輔助中醫(yī)臨床診治。同時，課題組還研制了“基于XML的中醫(yī)動態(tài)結(jié)構(gòu)化電子病歷系統(tǒng)”［21］該系統(tǒng)的實現(xiàn)具有一定的前瞻性意義和臨床實用價值。

綜上，多年來，筆者從舌象采集環(huán)境、舌體分割、舌質(zhì)和舌苔的分離、顏色量化以及其他舌體特征的識別、舌象與體質(zhì)、相關(guān)疾病的關(guān)聯(lián)研究等方面開展了探索性的研究。隨著研究的深入，將進(jìn)一步探究舌象與臨床證候之間的內(nèi)在聯(lián)系，使舌診研究建立在同步與動態(tài)的臨床調(diào)查、圖像分析的基礎(chǔ)上。

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