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        數(shù)字圖像處理技術(shù)在中醫(yī)眼診方面的應(yīng)用

        2020-08-13 06:54:30朱曉萌姜峰龐嘉楠
        科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2020年16期

        朱曉萌 姜峰 龐嘉楠

        摘 ? 要:隨著中醫(yī)學(xué)發(fā)展,中醫(yī)診察方式逐步趨向智能化數(shù)字化。在舌診儀、脈診儀出現(xiàn)之后,眼診儀器的研究逐漸開始進行,其主要通過圖像處理技術(shù)與計算機視覺技術(shù)來實現(xiàn)。將攝像頭所采集的患者完整眼球圖像在計算機上進行定位,按照中醫(yī)眼診理論對白睛圖像進行分區(qū),對每個區(qū)域圖像中白眼球上的紅血絲的顏色、形狀等特征以及其他可能出現(xiàn)的斑塊等癥狀進行檢測,在與健康樣本對比后得到該區(qū)域圖像所映射的身體部位的狀況,最終得出身體健康情況。將結(jié)果顯示給醫(yī)生及患者,方便醫(yī)生的診斷以及提供參考,患者也可看到自己眼像,使癥狀對于患者更直觀。

        關(guān)鍵詞:中醫(yī)眼診 ?計算機視覺 ?圖像處理

        中圖分類號:R241;TP391.41 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標(biāo)識碼:A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號:1674-098X(2020)06(a)-0148-03

        Abstract: With the development of Chinese medicine, TCM diagnosis and inspection methods are gradually becoming more intelligent and digital. After the appearance of the tongue diagnosis instrument and the pulse diagnosis instrument, the research of ophthalmological instruments begins gradually, which was mainly realized by image processing technology and computer vision technology. The complete eyeball image of the patient collected by the camera is positioned on the computer, and the white-eye image is partitioned according to the theory of TCM ophthalmology. The color, shape, and other possible plaques of red blood streak on the white eyeballs in each area image are detected, and the status of the body part mapped in the area image is obtained after comparison with healthy samples, and finally the physical health condition is obtained. The results are displayed to the doctor and the patient for the doctor's diagnosis and reference. Patients can also see their own eyes, making symptoms more intuitive to the patient.

        Key Words:Chinese medicine ophthalmology; Computer vision; Image processing

        1 ?引言

        (1)眼診背景。

        中醫(yī)是一套完整的、融入大量的臨床經(jīng)驗醫(yī)學(xué)理論體系,已被世界衛(wèi)生組織列入最具影響力的醫(yī)學(xué)綱要。其中,觀眼診斷,是通過觀察眼的各部分形態(tài)診察臟腑的病變的實用的診斷技術(shù),是依據(jù)表里相應(yīng)等學(xué)說、根據(jù)長期臨床實踐經(jīng)驗總結(jié)出來的診斷方法。中醫(yī)認(rèn)為“眼清則心靜、眼濁則淤、眼朦則衰”,眼睛帶有人體各部位的生物信息并能真實地反映人體內(nèi)部的眾多生理與病理變化。病癥在雙眼球上的反映主要是在眼球(眼白部分)上出現(xiàn)血絲、斑塊與濁環(huán)。目前眼診的診斷主要依靠經(jīng)驗豐富的中醫(yī),根據(jù)肉眼觀測進行診斷和分析。

        鄭氏望眼辨證(又稱中醫(yī)望眼辨證),起源于20世紀(jì)60年代,21世紀(jì)初以來經(jīng)過臨床實驗研究,已逐步成為新的眼像研究學(xué)派。鞏(結(jié))膜眼像辨證,就是臨床對眼組織中的鞏膜 、球結(jié)膜所表現(xiàn)的眼像形態(tài)特征進行觀察,并按照中醫(yī)望眼辨證的原理進行診斷及治療。將水平線(即內(nèi)、外兩眥角頂點連線)以下的部分由內(nèi)眥至外眥分成A、B、C、H區(qū),具體分區(qū)如圖1。其中每個區(qū)域?qū)?yīng)不同的身體部位。這是臨床上長期積累所得,在實證上還不是很完善,區(qū)間之位置也不太嚴(yán)格,需要通過反復(fù)比較才能確定。雖然如此,利用這種區(qū)分方法,已基本解決了臨床的各種診斷難題[1]。

        (2)圖像處理與計算機視覺的發(fā)展背景。

        圖像處理(Image Processing)指數(shù)字圖像處理,是利用計算機根據(jù)所需結(jié)果對圖像進行處理的技術(shù),包括去除噪聲、增強、復(fù)原、分割、壓縮以及特征提取識別等處理。隨著模式識別、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)建模等相關(guān)學(xué)科快速發(fā)展,圖像處理技術(shù)也日益強大,在通信工程、生物醫(yī)學(xué)工程等領(lǐng)域應(yīng)用也越來越多。醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)正在向診斷一體化、圖像描述定量化、圖像三維化、可視化及網(wǎng)絡(luò)化等方向發(fā)展[2]。

        計算機視覺(Computer Vision),常稱Open CV,主要是利用攝像頭和計算機代替人眼,識別、跟蹤和檢測預(yù)觀察目標(biāo)以及進一步處理圖像,以便更加適合人眼觀察或?qū)?shù)據(jù)傳輸?shù)接嬎銠C[3]。Open-CV最早于1999年由英特爾公司啟動,現(xiàn)今被涉及計算機視覺的工程與項目廣泛應(yīng)用。

        2 ?設(shè)計思路及創(chuàng)新點

        我們將眼診這一中醫(yī)理論結(jié)合計算機及圖像處理技術(shù)等完成眼診系統(tǒng),以實現(xiàn)中醫(yī)望眼診斷的智能化,為醫(yī)生和病人提供便利。

        2.1 設(shè)計思路

        2.1.1 圖像處理在中醫(yī)領(lǐng)域的應(yīng)用

        中醫(yī)“望聞問切”的計算機化、客觀化、數(shù)據(jù)化是發(fā)展中醫(yī)內(nèi)容的重要過程,其近年來的研究有了很大進展,其中望診主要是用圖像處理技術(shù)來實現(xiàn)的診察方法。望診可反映人身體健康狀況的信息,為疾病的定性定位提供了診斷依據(jù),利用圖像處理對信號加以提取,有利于提高望診的準(zhǔn)確。中醫(yī)望診中舌診的計算機化經(jīng)過不斷完善,已經(jīng)實現(xiàn)了通過圖像處理對舌體形態(tài)、顏色及舌苔等特征進行分類。

        2.1.2 圖像處理在眼診的應(yīng)用

        隨著圖像處理技術(shù)與相關(guān)采集裝置性能的不斷進步,中醫(yī)眼診客觀化也具備了充分的條件。郭鋒通過區(qū)域分割、邊緣提取、灰度投影、模板匹配及對稱變換等方法,對人眼睛的各部分進行精準(zhǔn)定位,通過眼球的顏色、形狀等特征來判斷病位和病性;朱貴東在博士階段研究中提出一種新的顏色校正方法——基于von-Krie色適應(yīng)的分區(qū)顏色校正方法,對眼像顏色偏差進行矯正,通過自適應(yīng)邊緣跟蹤來實現(xiàn)對白睛絡(luò)脈的自動跟蹤;他還構(gòu)建了一個“望目辯證”的數(shù)字化實驗系統(tǒng)并初步驗證其可行性[2]。

        2.2 創(chuàng)新點及研究價值

        2.2.1 創(chuàng)新點

        目前暫無成熟眼診智能輔助系統(tǒng),這將是一個全新的中醫(yī)智能診斷設(shè)備;

        傳統(tǒng)眼診受醫(yī)師經(jīng)驗積累等影響,診斷結(jié)果缺乏客觀指標(biāo);

        具有輔助中醫(yī)眼診的功能,進行疾病智能預(yù)診斷和病理智能診斷。

        2.2.2 研究價值

        (1)學(xué)術(shù)價值。

        目前此領(lǐng)域并沒有成熟的項目,OpenCV在生物識別方面雖已用于人臉識別,但極少用于人眼檢測。本項目借鑒前輩在中醫(yī)望眼領(lǐng)域有限的成果,以及其他中醫(yī)診療儀器的研究完成項目,從了解眼診理論到構(gòu)建大體模型,再細節(jié)化完成。

        (2)社會效益。

        將傳統(tǒng)眼診過程中由醫(yī)生翻開病人眼皮觀診變成病人轉(zhuǎn)動眼珠由攝像頭記錄圖片,方便醫(yī)生診斷,提高病人就診舒適度。

        簡單的診斷可由患者自行操作電腦完成,更加容易及普遍診斷。

        將中醫(yī)理論轉(zhuǎn)變?yōu)楹啽愕挠嬎銠C機器操作。

        3 ?功能實現(xiàn)及簡述

        3.1 功能實現(xiàn)簡述

        主要功能:根據(jù)觀眼診斷學(xué)理論,實現(xiàn)觀眼診斷的智能化的處理。包括:

        (1)實現(xiàn)眼白區(qū)的采集,并具有智能化提示;

        (2)合并成一副完整眼球圖像,便于中醫(yī)診斷;

        (3)疾病智能化預(yù)判診斷實現(xiàn);

        (4)病理智能化診斷實現(xiàn)。

        3.2 眼診具體實現(xiàn)過程

        (1)將高清攝像頭連接到路由器,采集眼睛(白眼球)圖像。

        (2)網(wǎng)絡(luò)攝像頭通過WI-FI將采集到的圖片傳輸至計算機,顯示在攝像頭上位機上。

        (3)患者在指示下用手指撐開眼皮,通過上位機控制抓取眼球的上、下、左、右四幅圖片,得到四張包含整個眼球信息的圖像并顯示。

        (4)對于采集到的圖像進行定位,確定當(dāng)前為眼球的哪一部分。

        (5)在電腦端進行圖像分割,按照中醫(yī)方法中的分區(qū)把代表身體不同部分的每一區(qū)域分割出來。

        (6)檢測每個區(qū)域是否存在血絲,判斷相對應(yīng)部位是否有疾病。

        (7)進行狀況排除,比如熬夜,外部物理撞擊對于眼球血絲的影響。

        (8)將采集圖像與樣本相比較初步判斷病癥,為醫(yī)生提供參考。

        (9)對于血絲的血色深淺、粗細程度、特殊形狀等等詳細信息的判斷得出病人病癥的詳細狀況。

        在研究過程中需要熟練運用計算機技術(shù)、圖像處理技術(shù)、模式識別技術(shù)、嵌入式設(shè)計技術(shù),并咨詢專業(yè)的中醫(yī)眼診專家,完成眼診智能輔助系統(tǒng)。

        4 ?存在問題及原因分析

        4.1 目前存在的技術(shù)性問題

        問題:眼球圖像的拼接技術(shù)的掌握。

        解決方案:跳過圖片拼接步驟,直接對四幅圖片進行劃區(qū)識別判斷是否存在紅血絲以完成簡單診斷功能。完成身體部位存在病變與否的判斷后,再有剩余時間進行項目完善,攻克圖片拼接問題。

        4.2 中醫(yī)眼診智能化普遍問題

        (1)中醫(yī)診療數(shù)據(jù)具有不規(guī)范性,數(shù)據(jù)化難以實現(xiàn)。

        現(xiàn)代中醫(yī)診斷設(shè)備尚未在臨床推廣應(yīng)用,未實現(xiàn)真正意義上的數(shù)據(jù)化,更難以實現(xiàn)大數(shù)據(jù)。這是制約中醫(yī)藥智能化發(fā)展的關(guān)鍵問題。

        (2)缺乏中醫(yī)藥與模式識別學(xué)科交叉人才及研發(fā)平臺。

        當(dāng)前中醫(yī)學(xué)人才與AI人才相結(jié)合的研究平臺與項目還很少,缺乏真正的學(xué)術(shù)聯(lián)合開發(fā),兼具中醫(yī)與AI背景的交叉學(xué)科人才更是鳳毛麟角。此外,受時間成本、技術(shù)水平等限制,目前尚無通過三類器械證書的AI中醫(yī)或大健康產(chǎn)品[4]。

        5 ?結(jié)語

        本文中首先對中醫(yī)眼診及圖像處理技術(shù)的研究背景進行了了解和概述;其次對所做項目的研究與實現(xiàn)進行了概述;最后對于整個眼診項目目前仍存在的問題、相應(yīng)的措施以及使問題存在的部分原因進行了分析和論述。

        在中醫(yī)診斷領(lǐng)域,以舌診、脈診為代表的客觀化技術(shù)逐漸成熟,形成了舌診儀、脈診儀等多種中醫(yī)診斷儀器,涉及邊緣提取、區(qū)域分割、特征提取及模板匹配等技術(shù),而中醫(yī)診察客觀化需要的遠不止這些?,F(xiàn)代中醫(yī)診斷技術(shù)的發(fā)展使癥狀信息逐步實現(xiàn)客觀數(shù)據(jù)化,在問診主觀癥狀方面逐步實現(xiàn)規(guī)范化和定量化,都為診斷技術(shù)數(shù)據(jù)化、智能化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。雖然目前圖像處理技術(shù)在中醫(yī)的應(yīng)用更偏重于面診和舌診中,但未來眼診樣本特征信息數(shù)據(jù)庫會越來越完整。運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將診察采集到的信息與數(shù)據(jù)庫進行比對,從而得到診察結(jié)果;甚至可利用采集到的大量特性信息數(shù)據(jù),訓(xùn)練一個深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),來實現(xiàn)智能診察的效果。

        參考文獻

        [1] 鄭德良.中醫(yī)望眼辨證圖解[M].沈陽:遼寧科學(xué)技術(shù)出版社,2016.

        [2] 王曉灑,王峰,王宏武,等.圖像處理在中醫(yī)望診中的應(yīng)用[J].電腦知識與技術(shù),2019,15(22):212-213,221.

        [3] 毛星云.OpenCV3編程入門[M].北京:電子工業(yè)出版社,2015.

        [4] 趙宇平,李楠,閆朋宣,等.中醫(yī)藥人工智能現(xiàn)狀研究及發(fā)展思考[J/OL].中國中西醫(yī)結(jié)合雜志:1-4[2020-03-25].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2787.R.20191111.1550.002.html.

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