許偉明 王傳池 胡鏡清
(1 中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)基礎(chǔ)理論研究所,北京,100700; 2 湖北中醫(yī)藥大學(xué),武漢,430065)
舌苔客觀測量的研究進(jìn)展及問題分析
許偉明1王傳池2胡鏡清1
(1 中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)基礎(chǔ)理論研究所,北京,100700; 2 湖北中醫(yī)藥大學(xué),武漢,430065)
舌苔是臨床辨證的重要依據(jù),其客觀測量意義重大。該文系統(tǒng)總結(jié)了目前舌苔(包括苔色、厚薄、潤燥、腐膩)客觀測量的研究進(jìn)展,提出了舌苔客觀測量研究中有待進(jìn)一步解決的3個問題:舌苔分類標(biāo)準(zhǔn)有待進(jìn)一步統(tǒng)一;舌象特征的采集以及報告規(guī)范有待進(jìn)一步建立;舌苔測量儀器準(zhǔn)確性評價不一致。
舌苔;客觀測量;研究進(jìn)展;問題分析
舌苔是指覆蓋于舌面的一層薄垢。正常舌苔乃由胃氣上蒸所生,病理舌苔則多因邪氣上泛所致?!渡噼b辨證》指出“刮舌驗(yàn)苔以辨疾病”,《形色外診簡摩》云:“有病,則舌必見于苔,病藏于中,苔顯于外”,說明舌苔對于反映疾病病情具有重要意義[1]。
舌苔作為臨床辨證的重要依據(jù),其準(zhǔn)確辨識和客觀測量是辨證規(guī)范化的基礎(chǔ)[2]。望舌苔,應(yīng)注意觀察苔色和苔質(zhì),而苔質(zhì)又包括苔的潤燥、腐膩、厚薄、松牢、剝落、有根無根等變化,本文總結(jié)近年來舌苔客觀測量方面研究進(jìn)展的基礎(chǔ),進(jìn)而分析舌苔客觀測量研究中有待進(jìn)一步解決的問題,希冀促進(jìn)舌苔測量的客觀化和規(guī)范化。
1舌苔客觀測量研究進(jìn)展
1.1 苔色 苔色測量常常與舌色測量同時進(jìn)行。根據(jù)不同的顏色空間,苔色有不同的劃分標(biāo)準(zhǔn),故設(shè)計了不同的舌診系統(tǒng)。翁維良等應(yīng)用“中醫(yī)舌診專家系統(tǒng)”對927冠心病例患者苔色進(jìn)行定量觀察,發(fā)現(xiàn)厚白膩、厚白、薄白膩等不同舌苔之間的RGB值差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.01),并且舌苔的厚薄、腐膩等也明顯影響RGB值的變化,舌苔由白-黃-褐-灰黑的變化,其RGB值由高到低。苔色與舌苔的覆蓋面積也有一定的相關(guān)性[3]。沈蘭蓀教授團(tuán)隊[4]將學(xué)習(xí)矢量量化(LVQ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器應(yīng)用到苔色自動分類中。其訓(xùn)練樣本篩選基于2σ準(zhǔn)則,色度空間的選擇則依據(jù)Fisher比率,對7幅測試舌圖像718個樣本的篩選實(shí)驗(yàn)證明,該方法可有效提高了分類器的性能,與中醫(yī)專家目視判斷相一致。同時,沈蘭蓀教授團(tuán)隊還基于監(jiān)督FCM聚類算法,提出“模糊點(diǎn)”的概念,設(shè)計了多層去模糊處理,分類結(jié)果表明該方法既符合中醫(yī)舌診習(xí)慣的文字描述,還能給出偽彩色舌像圖,形象地表征苔色的分布情況(該團(tuán)隊將舌苔顏色分為白苔、淡黃臺、黃苔、黃褐苔、灰黑苔)[5]。近年來,有學(xué)者利用北京工業(yè)大學(xué)沈蘭蓀教授研制的中醫(yī)舌象分析儀,發(fā)現(xiàn)采用視覺度量空間以及由此轉(zhuǎn)換而來的LCH顏色空間,對描述6種舌苔苔色更為直觀[6]。其外,李謹(jǐn)?shù)萚7]提出定量的光譜分析可用于舌苔的測量,從光譜中主要成份光強(qiáng)的綜合比例可以得出舌苔的顏色組成,從而使苔色得到量化。
1.2 苔厚薄 苔厚薄測量的原理不一。衛(wèi)保國等首先分割了舌質(zhì)與舌苔,并將舌苔見底程度的定量化結(jié)果作為舌苔的厚度,研制了以計算機(jī)為核心的數(shù)字化中醫(yī)舌象分析儀[8]。蔣依吾則提出從舌苔與舌質(zhì)之相對色澤對比來判定厚薄程度,當(dāng)對比差距越大時,則苔越厚;反之,當(dāng)對比差距越小時,則苔越薄[9]。而根據(jù)薄舌苔的紋理較為粗糙、厚舌苔的紋理較為細(xì)膩這一原理,劉宇博提出可以運(yùn)用舌苔區(qū)域的傅里葉(Fourier)能量譜的方法鑒別舌苔的厚薄)[10]。
1.3 苔潤燥 舌苔潤燥主要根據(jù)舌圖像表面的亮度進(jìn)行測量,目前主要運(yùn)用二分光反射模型。蘇開娜等采用圖像處理技術(shù)進(jìn)行舌苔潤燥分析,提出了一種基于二分光反射模型的有效方法:首先檢測出舌苔圖像上的較高亮度區(qū)域;進(jìn)而識別出其中真正的亮斑區(qū);再依據(jù)亮斑的有無、大小和亮度特性得出舌苔潤燥分類[11]。以蘇開娜的研究為基礎(chǔ),蔡軼珩將該算法進(jìn)行了改進(jìn):通過分析水分亮斑區(qū)與較亮本色區(qū)在彩色空間中的不同色簇分布情況,實(shí)現(xiàn)對水分亮斑區(qū)的識別。利用該算法對400例舌象進(jìn)行了分析,識別準(zhǔn)確率約為80%,大大高于原算法的符合率[12]。謝濤等的研究則提出了舌苔潤燥的量化測量指標(biāo)——潤燥系數(shù),在對舌苔圖像水分亮斑區(qū)標(biāo)記的前提下,再計算其相對面積S和相對亮度L的乘積,即為潤燥系數(shù)。相對面積S表示亮斑區(qū)面積與舌苔總面巧之比,相對亮度L表示亮斑區(qū)的平均亮度與舌像最大亮度的比值。由于亮斑區(qū)是舌苔潤燥程度的直接表現(xiàn)形式,因此可通過衡量亮斑區(qū)的參數(shù)來間接量化潤燥程度[13]。
1.4 苔腐膩 苔腐膩主要根據(jù)舌苔的紋理特征進(jìn)行測量。朱潔華等用CIE L×u×v×彩色空間模式,利用分層K-means聚類方法確定色彩類,并結(jié)合Gabor濾波器彩色對比特征與線性判斷函數(shù)分析舌像紋理特征。113幅有效舌共12 321個有效模塊的實(shí)驗(yàn)表明:與專家判別比較,該方法對裂紋、嫩、膩3類舌象特征的相符率達(dá)90%以上[14]。衛(wèi)保國等首先采用改進(jìn)的子空間法將舌苔區(qū)分為固定大小的塊,對各塊以投影長度比作為分類判別特征來分析紋理結(jié)構(gòu)的疏密,可信度不夠高時再結(jié)合表達(dá)顆粒粗細(xì)的紋理粗糙度特征進(jìn)行分類。在分類結(jié)果的基礎(chǔ)上給出整幅舌圖像的腐膩指數(shù)和描述。結(jié)果表明圖像的識別結(jié)果正確率為83%[15]。許家佗等根據(jù)膩苔的苔質(zhì)顆粒細(xì)膩致密,腐苔顆粒粗大,糙苔干結(jié)粗糙等紋理特征,應(yīng)用灰度差分統(tǒng)計方法,進(jìn)行舌象紋理的量化和定義分類,總體識別率達(dá)到了74%[16]。
1.5 綜合測量 苔色、苔質(zhì)各方面的特征密切相關(guān),更多的研究側(cè)重于對苔色、苔厚薄、苔腐膩的綜合測量。
有學(xué)者同時測量苔色和苔厚薄。沈蘭蓀教授團(tuán)隊利用多類支持向量機(jī)學(xué)習(xí)算法(CTSVM)對苔色和舌苔的厚度定性和定量描述(共分為白苔、白厚苔、薄白苔,黃苔、薄黃苔、黃厚苔,褐苔、灰苔、黑苔共9種),用北京中醫(yī)醫(yī)院拍攝的300例舌圖像進(jìn)行了舌苔特征分析的實(shí)驗(yàn),以是否符合中醫(yī)專家的臨床判斷為評價標(biāo)準(zhǔn),發(fā)現(xiàn)對苔色判別的符合率達(dá)98%,對舌苔厚度的符合率達(dá)94%[17-18]。該課題組還對多類支持向量機(jī)方法的比較,并結(jié)合舌象樣本的特點(diǎn),進(jìn)一步提出一種DAG和決策樹結(jié)合應(yīng)用于舌色苔色識別的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在保證識別速度的同時,識別率有了進(jìn)一步提高(平均正確識別率為93.87%)[19-20]。劉關(guān)松等[21-22]提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的舌苔自動分類方法,結(jié)果表明該方法能較好的分別出5類舌苔(薄白苔,白苔,薄黃苔,黃苔和灰黑苔)。周越等應(yīng)用了2D Gabor小波變換和色度信息檢測舌體區(qū)域,運(yùn)用統(tǒng)計方法標(biāo)定舌苔點(diǎn)以及確定其顏色(舌苔顏色分為白、亮黃和黃),通過色度信息和2D Gabor小波系數(shù)能量(GWTE)量化舌苔的厚度,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該方法行之有效[23-24]。
有學(xué)者同時對苔厚薄和腐膩進(jìn)行測量。如臺灣的Chiu CC通過灰度共生矩陣的能量特征,檢測舌體四個子區(qū)膩苔的有無[25]。該研究團(tuán)隊還利用首先運(yùn)用結(jié)構(gòu)識別方法分成區(qū)域,利用RGB彩色模型結(jié)合傳統(tǒng)紋理算法并研究厚薄苔與膩苔的定量標(biāo)準(zhǔn)[26]。張季等基于舌圖像紋理的粗糙、疏密度和圖像亮度等參數(shù)與舌苔厚薄、腐膩、潤燥等特征具有較高相關(guān)度,提出采用可采用分形維數(shù)這一穩(wěn)定的數(shù)據(jù)量實(shí)現(xiàn)苔厚薄、腐膩的標(biāo)準(zhǔn)[27]。也有研究對苔質(zhì)紋理特征算法進(jìn)行了探索,包括采用禁忌算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合等[28]。
有學(xué)者同時對苔的苔色、厚薄和腐膩進(jìn)行了綜合測量。丁明等采用L×a×b彩色模式研究苔色,利用模式識別得到8類舌苔(薄白、薄黃、白膩、黃膩、厚黃膩、厚白膩、灰黑、水滑)的分類結(jié)果[29]。該方法分類判別的效果與一般臨床報道大致相符,但并未與中醫(yī)專家目視進(jìn)行比較。張萌等以模式識別、圖像處理和中醫(yī)舌診理論為研究基礎(chǔ),結(jié)合中醫(yī)診斷規(guī)則,采用一種新的基于集成學(xué)習(xí)的AdaBoost算法,數(shù)據(jù)表明,對苔黃、苔白、苔薄、苔厚、少苔、苔膩系統(tǒng)的識別速度和準(zhǔn)確率令人滿意,并且隨著樣本集的數(shù)量不斷增大,通過重新訓(xùn)練,識別的準(zhǔn)確率將隨之提高[30]。另有學(xué)者提出了可以利用被動式的三維重建,實(shí)現(xiàn)舌象的立體顯示[31]。其外,有學(xué)者基于顏色特征提示區(qū)別舌苔和舌質(zhì),紋理特征計算子圖像的能量,幾何特征分析舌形狀以及舌厚度,有形物質(zhì)包含了紅刺、瘀斑瘀點(diǎn)、齒痕、舌紋等特征的檢測,開發(fā)了計算機(jī)自動舌像分析系統(tǒng)[32]。
其他研究還涉及舌苔從舌體中分離,劉明等的研究高光譜成像技術(shù)用于中醫(yī)舌診舌苔信息的提取中,運(yùn)用500~600 nm波段之間舌體高光譜信息,可以反映舌質(zhì)與舌苔部位反射光信息的差異,從而為舌苔與舌質(zhì)的分離提供客觀依據(jù)[33]。王學(xué)民等提出物體顯色原理以及光的三原色原理,提出一種基于雙光源的舌質(zhì)舌苔分離方法,對白光和綠光舌象分別利用Snakes算法和人工交互的方式進(jìn)行自動與半自動分割,再利用基于互信息的圖像配準(zhǔn)方法使分割得到的2個舌體圖像各部分基本對齊,最后對配準(zhǔn)后的白、綠光舌體圖像應(yīng)用相同的K均值聚類(K-means)算法進(jìn)行舌質(zhì)舌苔分離,并將2者分離結(jié)果進(jìn)行比較[34]。
2小結(jié)
從以上研究可以看出,苔色的測量主要根據(jù)不同的顏色空間進(jìn)行劃分,舌苔的厚薄則從舌苔見底程度、舌苔與舌質(zhì)之相對色澤對比、舌苔的紋理等角度進(jìn)行測量,舌苔潤燥主要根據(jù)舌圖像表面的亮度測量,苔腐膩主要根據(jù)舌苔的紋理特征進(jìn)行測量。其外,更多的研究涉及苔色、苔厚薄、苔腐膩的綜合測量。隨著多學(xué)科的參與、多種先進(jìn)科技手段的應(yīng)用,目前舌苔的客觀測量在苔色、厚薄、潤燥、腐膩及綜合測量等方面均取得了積極進(jìn)展。
3討論
舌苔的客觀測量雖已取得不少進(jìn)展,但目前尚未出現(xiàn)一種得到業(yè)界廣泛公認(rèn)、臨床廣泛應(yīng)用的舌診測量儀器。我們認(rèn)為,下述問題的進(jìn)一步解決,將有助于推動舌苔客觀量化研究。
3.1 舌苔分類標(biāo)準(zhǔn)有待進(jìn)一步統(tǒng)一 傳統(tǒng)的舌診同時受到主觀經(jīng)驗(yàn)和客觀環(huán)境的影響,同一分類的相鄰屬性之間容易出現(xiàn)混淆[35]。如上文提及的關(guān)于舌苔的分類中,沈蘭蓀教授團(tuán)隊分為白苔、白厚苔、薄白苔,黃苔、薄黃苔、黃厚苔,褐苔、灰苔、黑苔共9類,劉關(guān)松等則分別出5類舌苔(薄白苔,白苔,薄黃苔,黃苔和灰黑苔,丁明等則得到了8類舌苔(薄白、薄黃、白膩、黃膩、厚黃膩、厚白膩、灰黑、水滑),可以說,目前為止尚未形成一個統(tǒng)一的客觀、量化的診斷標(biāo)準(zhǔn)。因此,我們呼吁,在舌診客觀條件相對成熟的情況下,有必要制定一套統(tǒng)一的、得到學(xué)界公認(rèn)的舌診客觀量化診斷標(biāo)準(zhǔn),這是舌苔客觀量化的前提和基礎(chǔ)[36]。
3.2 舌象特征的采集以及報告規(guī)范有待進(jìn)一步建立 舌苔同舌質(zhì)比較,舌苔變化更迅速,影響因素更多。除了脾胃病變等疾病因素外,飲食不潔、藥物、季節(jié)氣候、體質(zhì)[36-37]等其他多種因素都能對舌苔的變化產(chǎn)生影響,這些因素對舌苔變化的影響程度不一、時間不等,給舌苔的客觀測量帶來了一定的難度。如膩苔一項(xiàng),腫瘤患者舌苔圖像對應(yīng)細(xì)而密的灰度紋理,而非腫瘤患者的膩苔圖像對應(yīng)的灰度紋理較復(fù)雜[38];還有醫(yī)家提出黃苔非皆主熱證,黃膩苔不純屬濕熱[39-40]等。《中藥新藥臨床研究四診客觀化專家共識》指出:“倡議行業(yè)學(xué)會組織有關(guān)專家,在國家有關(guān)部門指導(dǎo)下,成立專題工作組,著力協(xié)調(diào)、引導(dǎo),率先建立具有行業(yè)指導(dǎo)性、統(tǒng)一的中醫(yī)四診臨床信息采集及其報告的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)/規(guī)范”[41],這一點(diǎn)對于舌苔的客觀測量也同樣適用。
3.3 舌苔測量儀器準(zhǔn)確性評價不一致 目前,現(xiàn)有舌象儀等客觀測量儀器準(zhǔn)確性的評價,主要依據(jù)是舌象儀判斷與專家判斷的吻合率。但由于中醫(yī)臨床經(jīng)驗(yàn)的多樣性,目前尚未形成舌象診斷專家共識,導(dǎo)致不同儀器之間無法用統(tǒng)一的評價指標(biāo)進(jìn)行比較。比如,研究者采用RGB、HSV、Lab等各種不同的色彩模式進(jìn)行判別,如何進(jìn)行比較也是研究的難點(diǎn)之一[42]。同時,設(shè)計嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?,同時能計算得出敏感度、特異度的舌象診斷性試驗(yàn)開展也尚不多見。
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(2017-07-26收稿 責(zé)任編輯:張文婷)
ResearchProgressandProblemsAnalysisofObjectiveMeasurementofTongFur
Xu Weiming1,Wang Chuanchi2,Hu Jingqing1
(1InstituteofBasicTheoryforChineseMedicine,ChinaAcademyofChineseMedicineScience,Beijing100700,China; 2HubeiUniversityofTraditionalChineseMedicine,Wuhan430065,China)
Tong fur is an important evidence for clinical pattern differentiation with great significance in objective measurement.This article systematically summarized the research progress of tong fur including color,thickness,dryness,greasy and putrid.The article proposed three problems to be further solved:Firstly,tongue fur classification criteria needs to be further unified; Secondly,the standard of tongue fur feature collection and reporting needs to be further established; Thirdly,the accuracy evaluation of tongue measurement instrument needs to become consistent.
Tong Fur; Objective measurement; Research progress; Problems analysis
R241.25
:Adoi:10.3969/j.issn.1673-7202.2017.09.003
國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)項(xiàng)目(2014CB542903)——“基于冠心病痰瘀互結(jié)證辨證方法的創(chuàng)新研究”;國家重大新藥創(chuàng)制科技重大專項(xiàng)課題(2013ZX09303301)——“中藥新藥臨床研究技術(shù)平臺規(guī)范建設(shè)”;中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)基礎(chǔ)理論研究所自主選題研究項(xiàng)目(YZ-1668)
許偉明(1988.12—),男,2015級在讀博士研究生,研究方向:中醫(yī)證候臨床辨證的應(yīng)用研究,E-mail:xuweiming1989@163.com
胡鏡清(1965.12—),男,博士,博士研究生導(dǎo)師,研究員,研究方向:適應(yīng)中醫(yī)藥理論構(gòu)筑與診療模式的臨床方法研究,E-mail:gcp306@126.com