夏雨墨，高慧，王慶盛，馮曉，王憶勤，許朝霞

綜述

顏色空間在中醫(yī)望診客觀化研究中的應用進展

夏雨墨，高慧，王慶盛，馮曉，王憶勤，許朝霞

上海中醫(yī)藥大學基礎醫(yī)學院，上海 201203

望診信息客觀化是中醫(yī)診斷現(xiàn)代化研究的重要內(nèi)容。舌診儀、面部色診儀是實現(xiàn)中醫(yī)望診客觀化的重要工具，結(jié)合顏色空間提取、分析舌面部顏色參數(shù)，可為中醫(yī)望診提供客觀化指標，該方法被廣泛運用于中醫(yī)健康管理、辨證論治及中西醫(yī)結(jié)合研究等方面。本文對目前顏色空間在中醫(yī)望診中的應用、望診客觀化儀器的發(fā)展進行概述，以期為中醫(yī)診斷客觀化研究提供參考。

顏色空間；舌診儀；面部色診儀；望診；綜述

人類對于顏色的感知受到光照、視覺環(huán)境、地理環(huán)境等客觀因素的影響，對不同顏色辨別存在差異。個體間視覺系統(tǒng)的生理結(jié)構(gòu)、心理表征各不相同，所以對色彩的判斷、描述也不同[1-4]。為應對事物的圖像顏色進行更加準確的測量分析，產(chǎn)生了多種顏色空間（color space）模型，如RGB、Lab、CMY、HSV、HSI、TSL、XYZ、YUV、YIQ、YCbCr顏色空間等。人的舌面與臟腑氣血津液關系密切，通過觀察舌質(zhì)、舌苔及面部色澤的變化，能了解機體的生理功能和病理變化。但對舌面特征的正確判斷受光線、醫(yī)生經(jīng)驗、客觀標準缺乏等因素的影響，需要能客觀記錄并正確辨別舌、面色的方法，因此出現(xiàn)了基于圖像處理的舌診儀及面部色診儀。在對圖像進行色彩處理時，應當從中選用更接近于人類視覺認知系統(tǒng)的顏色空間[5]，以采集更加準確的臨床數(shù)據(jù)信息，為臨床診斷提供客觀量化的舌面部診斷參數(shù)。

1 常用顏色空間分類及特征

中醫(yī)望診客觀化研究中，顏色空間多用于圖像色彩的提取、描述及圖像分割，常用的有RGB、Lab、HSI、HSV、LCH等顏色空間模型。RGB顏色空間是最基礎的顏色空間，基本涵蓋了人類能夠感知到的所有色彩，應用最為廣泛，但其表述顏色時不夠直觀、均勻，與人感知顏色的方式差距較大，且其分割圖像的效果較差，對硬件的要求也較高；Lab模型為均勻顏色空間，色域更廣，其顏色表達與臨床上觀測色彩的過程更為相近，適用于對舌色特征的分析，但其a、b值無法單獨明確表現(xiàn)彩度與色相；HSI或HSV等顏色空間模型與人眼感知色彩的方式更為接近，可以更好體現(xiàn)顏色特征，常用于對彩色圖像的處理分析；LCH顏色空間更接近人類的色彩辨認方式，符合人的視覺特征，對顏色的反映更加直觀[6-10]。此外，還可在分析圖像時同時應用多個顏色空間，即混合顏色空間，發(fā)揮不同顏色空間的獨特優(yōu)勢，以更加準確地表達圖像色彩特征[11]。

2 顏色空間在望診研究中的應用

2.1 舌診儀

舌診儀主要由舌圖像采集系統(tǒng)和舌象特征處理系統(tǒng)組成。一般運用數(shù)碼相機拍攝收集舌部圖像，但因相機所顯示的圖片無法準確還原舌部顏色，故還需通過調(diào)整設備、光照環(huán)境，或利用色卡、顏色空間、數(shù)學算法等方式對色彩進行校正，將中醫(yī)對舌象的抽象定義轉(zhuǎn)化為客觀參數(shù)，以便于臨床收集患者的數(shù)據(jù)信息，分析中醫(yī)的診療效果[12-13]。目前，隨著圖像采集設備和計算機技術的發(fā)展，舌診儀的研發(fā)取得了較大的進展，常見的有ZBOX-Ⅰ型舌象分析儀、DS01中醫(yī)舌象采集系統(tǒng)、TDA-1小型舌象儀等，還有熱象儀、舌體測算儀等產(chǎn)品也被運用于臨床，同時，計算機與生物學技術結(jié)合對各種舌象形成原理的探究也推動了舌診信息客觀化的發(fā)展[14-15]。

舌圖像分析常采用RGB、HSV、HSI、Lab、LCH、YCrCb等顏色空間。其中，HSI顏色空間可避免RGB空間在處理舌診圖像時所產(chǎn)生的顏色扭曲，且更符合人們對圖像特征的描述[16]；Lab顏色空間更適用于舌下靜脈分割，可清晰表達舌下絡脈分布[17]；LCH顏色空間能準確表現(xiàn)和區(qū)分不同苔色，適用于舌面苔色客觀化研究[18]。臨床常用舌診儀及其采用顏色空間[19-21]見表1。

2.2 面部色診儀

面部望診為中醫(yī)察色診病的重要環(huán)節(jié)，醫(yī)者通過觀察患者顏面部的膚色異常、色澤榮枯及形態(tài)改變，內(nèi)候其臟腑、氣血的盛衰情況。面診客觀化主要針對面部膚色、唇色、光澤等特征進行采集與分析，通過對比面部常色及病色的顏色數(shù)據(jù)幫助診斷疾病。

面部色診的客觀化通常運用面部色診儀完成，首先采集面部色彩圖像，之后從中提取圖像的顏色數(shù)據(jù)，對參數(shù)進行特征分析[22-24]。有關儀器的研究主要集中在中國、日本和韓國，包括YM-Ⅲ中醫(yī)面診儀采集系統(tǒng)、圣美孚ZMT-1A舌面診儀、道生舌面診測信息采集系統(tǒng)等[25]。此外，也有人將光電血流容積儀、分光光度測色儀、色差計、紅外熱成像技術等應用于中醫(yī)面診客觀化研究中，雖在臨床上應用不廣，但仍可為研究者提供新的科研思路[26]。

面診客觀化研究常應用RGB、Lab、HSV、YIQ、CMYK、YCbCr等顏色空間獲取色診圖像的參數(shù)值。其中，YCbCr顏色空間可排除面部細節(jié)及面部動態(tài)變化等干擾因素；YIQ顏色空間的聚類特性較好，其信號通道可以更好地描述唇部顏色[27]；RGB、HSV、Lab此類三通道顏色空間可更好地保留面部光澤的數(shù)據(jù)信息，應用偏最小二乘、線性判別分析等算法提取，能增強對面部光澤的正確識別判斷[28]。臨床常見面部色診儀及所涉及的顏色空間[29-31]見表2。

表1 臨床常見舌診儀的顏色空間應用及特點

名稱顏色空間特點 ZBOX-Ⅰ型舌象分析儀 RGB、HSV顏色表現(xiàn)豐富，色彩還原度高，體現(xiàn)舌色基本屬性、純度及亮度 DS01-B舌診儀 RGB、HSV、Lab快速從周圍環(huán)境中分離并提取舌象，不受時間、光線、溫度的影響，能夠較準確地還原患者舌部特征 TDA-1小型舌象儀 RGB、Lab、HSI顏色表達直觀，分類實用且可行

表2 臨床常見面部色診儀的顏色空間應用及特點

名稱 顏色空間特點 YM-Ⅲ系列面診儀RGB、YCbCr排除亮度改變帶來的干擾，便于分割圖像的目標區(qū)域及后期運算 ZBOX-Ⅰ型舌面脈象數(shù)字化采集分析儀RGB、HSV涵蓋人眼可感知的所有色彩，充分表現(xiàn)面部色調(diào)、明度及飽和度 DS01-A中醫(yī)四診儀RGB、HSV、Lab對面色及光澤度同時進行描述，轉(zhuǎn)換后更符合人類視覺特點且更加直觀

2.3 其他

顏色空間除用于舌診、面診的客觀化研究外，亦可對人的指甲顏色、斑疹顏色、膚色等展開研究?？琢譂萚32]應用HSV顏色空間分析拔罐所形成的罐斑，發(fā)現(xiàn)拔罐所致的瘀斑與與皮膚病變所產(chǎn)生的紅斑在參量上有所區(qū)別，且性別是罐斑產(chǎn)生及消失的影響因素。Wang等[33]通過提取尿毒癥患者指甲的RGB、Lab、HSI、YCbCr顏色空間數(shù)值，發(fā)現(xiàn)患者透析前后的血紅蛋白值與指甲顏色變化數(shù)值存在一定聯(lián)系。張杜娟[34]依據(jù)RGB、HSV顏色空間建立膚色模型，進行圖像分割，以識別區(qū)分正常皮膚和病變皮膚，為診斷皮膚病提供客觀依據(jù)。

3 基于顏色空間的舌、面診客觀信息臨床應用

3.1 體質(zhì)辨識

中醫(yī)高度重視對疾病的預防，而體質(zhì)的糾偏是中醫(yī)防治疾病的重要一步。目前，研究者們運用現(xiàn)代診斷儀器、基因檢測、建立大數(shù)據(jù)庫等推動“治未病”及“體質(zhì)辨識”中醫(yī)特色學科的發(fā)展。舌面部的望診信息在臨床上具有易獲得、易判斷、易客觀化的優(yōu)勢，通過舌診、面診客觀儀器和顏色分析技術尋找舌、面特征與體質(zhì)間的關聯(lián)，有利于建立體質(zhì)辨識的量化指標，更好地實現(xiàn)中醫(yī)未病先防、既病防變的目的[35-37]。

孫源等[38]借助ZBOX-Ⅰ型舌脈象數(shù)字化采集分析儀研究104例體型消瘦兒童的舌色、苔色特征發(fā)現(xiàn)，相對于正常兒童，消瘦兒童舌尖舌色和雙側(cè)舌苔的R、G、B值及舌苔整體顏色的R、G值高，其中氣血兩虛體質(zhì)兒童舌色的R、G、B值與舌苔的R、G值比痰濕體質(zhì)兒童高。臨床上可通過參考兒童舌象的R、G、B值辨識兒童體質(zhì)，盡早糾正兒童不良的生活、飲食習慣，達到防治疾病的效果。梁玉梅[39]運用YCbCr顏色空間橢圓模型處理面部圖像，準確定位出人面所在位置，再利用RGB、HSV顏色空間提取面部各區(qū)域的紋理、色彩等參數(shù)信息，尋找面部特征與不同體質(zhì)間的聯(lián)系，為中醫(yī)辨明體質(zhì)、防治疾病及實施健康管理提供新思路。

3.2 病證診斷

觀察舌面區(qū)域及整體特征是中醫(yī)臨床辨證診病的重要方式。舌診、面部色診客觀檢測儀器及顏色空間被廣泛應用于中醫(yī)臨床研究，通過分析舌象、面色的客觀化數(shù)值與中醫(yī)證型、實驗室理化指標的關聯(lián)，對中醫(yī)疾病診斷及辨證分型具有一定的指導意義。

韓柯柯等[40]使用DKF-Ⅱ型中醫(yī)舌診儀收集5種證型大腸癌患者的舌象參數(shù)，經(jīng)軟件分析舌色及苔色的R、G、B值后發(fā)現(xiàn)，與正常人群比較，大腸癌患者舌色的R、G、B值高而苔色的R、G、B值低。其中，氣血兩虛型患者舌色的G值高，較脾腎陽虛型更為顯著；濕熱蘊結(jié)型患者苔色的R、G、B值較其他證型高，較腎精虧虛型更加顯著。數(shù)據(jù)體現(xiàn)出大腸癌及其不同證型的患者舌色、苔色參數(shù)值存在明顯差別，可在臨床上輔助中醫(yī)辨證診斷大腸癌。宮愛民等[41]使用中醫(yī)四診儀器采集肝纖維化患者的面部圖像，通過RGB、Lab參數(shù)對各證型患者面部顏色與光澤同時分析后得出：濕熱型患者G-B值較高，提示該證型患者面色偏黃；肝腎陰虛型患者a值高，表示此類患者面色偏紅；肝郁脾虛型患者b值高，提示面色偏青；氣虛血瘀型患者L值低，面色青黑且黯?？梢娒娌可珴傻目陀^化數(shù)據(jù)為肝纖維化的臨床辨證分型及診療提供了依據(jù)。

3.3 臨床療效評估

舌面診斷儀器也被應用于對疾病診療效果的評估。醫(yī)生通過對比患者治療前后的舌面參數(shù)，對患者的預后作出判斷，以達到盡快調(diào)整治療方案、提高治療有效率的目的。望舌面之變以測病情之變，是中醫(yī)臨床進行療效觀察的有效方式，目前臨床上通過掌握舌診、面診參數(shù)的動態(tài)變化，能更準確地認識疾病發(fā)展進程以及評測療效[42]。

黃景斌等[43]采用TDA-1型小型舌象儀收集110例糖尿病患者治療前后舌部圖像，并運用Matlab軟件對舌體各部位的RGB、Lab、HSV顏色空間參數(shù)進行分析，發(fā)現(xiàn)治療有效組患者舌根部B、b值發(fā)生變化且數(shù)值接近于健康組，可為糖尿病療效評估提供參考。王祉等[44]應用上海中醫(yī)藥大學自主研發(fā)的中醫(yī)面診數(shù)字化檢測儀采集冠心病患者一段時間內(nèi)的面診圖像，再通過軟件獲取圖中的RGB、HSV參數(shù)，對比分析后發(fā)現(xiàn)，冠心病患者接受中醫(yī)治療后，面診圖像參數(shù)中R、G、S、V值下降，說明患者面色晦黯、青紫程度減輕，提示中醫(yī)藥治療可有效緩解冠心病患者血瘀癥狀。

4 小結(jié)及展望

顏色空間及中醫(yī)診斷儀器的應用為中醫(yī)診斷客觀化、現(xiàn)代化發(fā)展提供了強大的活力與動力，但也存在一些問題和爭議：①在儀器的研制上，缺乏統(tǒng)一規(guī)范標準，所采集的圖像及數(shù)據(jù)信息良莠不齊；②中醫(yī)辨證診斷結(jié)果受季節(jié)、地域等因素的影響，目前尚未形成足夠大的樣本庫對不同條件下采集的診斷數(shù)據(jù)進行分析比對；③無法評價儀器的臨床效用及其研究報告的規(guī)范程度，故難以判斷儀器在臨床上的應用效果[45-46]。針對上述情況，可從以下方面進行思考：①制定診斷客觀化儀器生產(chǎn)、圖像數(shù)據(jù)提取及臨床應用評價等方面的統(tǒng)一標準，建立診斷客觀化大數(shù)據(jù)庫，并加強各地間的信息數(shù)據(jù)交流；②舌診客觀化的研究內(nèi)容多為舌色、苔色的辨識及舌部圖像的分割，而少有對舌形、舌態(tài)、舌神、苔質(zhì)的研究。一方面可對舌診展開多方位的研究，另一方面，醫(yī)生也應當在臨床上宏觀把握患者舌神之榮枯、舌體靈動與否及舌象在病程中的變化，并結(jié)合其他四診內(nèi)容，對患者病情、預后作出綜合判斷；③目前，顏色空間大多應用于舌面部的客觀化研究，而中醫(yī)望診的內(nèi)容不僅局限于此。已有學者基于顏色空間對尿液顏色進行數(shù)據(jù)分析[47]；也有學者通過顏色空間獲得舌象量化指標，尋找與西醫(yī)理化指標間的聯(lián)系[48]。小兒病理指紋、患者所排病理產(chǎn)物的顏色均屬中醫(yī)望診范疇，但對此進行客觀化研究較少。因此，顏色空間有望被應用于中醫(yī)望診客觀化中的更多領域。

[1] 趙小明,滕鵬超,宗靖國.人眼對不同顏色色差辨別能力的研究[J].電子科學技術,2014,1(3)：303-307.

[2] WANG Z X, ZHANG D L, MA H L. The effect of high altitude on human color perception[J]. Sheng Li Xue Bao：Acta Physiologica Sinica, 2019,71(6)：833-838.

[3] JRAISSATI Y, DOUVEN I. Delving deeper into color space[J]. i-Perception,2018,9(4)：1-27.

[4] ENNIS R J, ZAIDI Q. Geometrical structure of perceptual color space：Mental representations and adaptation invariance[J]. Journal of Vision,2019,19(12)：1.

[5] 許光明,吳昭,謝曉燕,等.顏色檢測綜述[J].工業(yè)控制計算機,2015, 28(3)：92-94.

[6] 尚文文,王亞偉,薛雙雙,等.基于舌象色譜比較分析的舌診方法[J].激光與光電子學進展,2020,57(3)：194-202.

[7] 徐曉昭,沈蘭蓀,劉長江.CIEDE2000在中醫(yī)舌象色差評價中的應用[J].世界科學技術－中醫(yī)藥現(xiàn)代化,2007,9(5)：111-115,121.

[8] 張廣宇.一種有效的舌體分割算法研究[J].電腦知識與技術,2017, 13(29)：160-162.

[9] 潘思行,林育,周蘇娟,等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機的中醫(yī)體質(zhì)辨識模型研究[J].世界科學技術－中醫(yī)藥現(xiàn)代化,2020,22(4)：1341-1347.

[10] 梁嶸,陳松鶴,黃慶梅,等.基于CIELAB、LCH的典型舌色與復雜舌色的顏色特征研究[J].江西中醫(yī)學院學報,2008,20(3)：92-94.

[11] 劉新華,趙子謙,曠海蘭,等.基于特征選擇的皮膚檢測混合顏色空間的選取[J].北京郵電大學學報,2018,41(1)：24-30.

[12] 袁善敏,錢鵬,李福鳳.中醫(yī)舌、面診顏色校正方法研究進展[J].中華中醫(yī)藥雜志,2019,34(9)：4183-4185.

[13] 唐佳林,張沖,郭巖鋒,等.融合多顏色空間信息的彩色圖像色差校正算法[J].計算機科學,2020,47(S1)：157-160,165.

[14] 孫璇,田春穎,莊淑涵,等.舌診儀采集技術的文獻計量學研究[J].天津中醫(yī)藥大學學報,2020,39(2)：186-192.

[15] 黃淑瓊,張云龍,周靜,等.淺談中醫(yī)舌象客觀化、定量化、標準化研究[J].中華中醫(yī)藥雜志,2017,32(4)：1625-1627.

[16] 盧玲,徐學軍,馬燕,等.一種基于時令變化的舌診技術[J].科研信息化技術與應用,2019,10(4)：41-49.

[17] 李偉.舌下靜脈血管分割及其病理特征分析研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學,2016.

[18] 陳松鶴,梁嶸,王召平.6種舌苔顏色數(shù)據(jù)的三維分布特征的描述[J].時珍國醫(yī)國藥,2009,20(11)：2852-2854.

[19] DUAN J L, DENG B, SONG G H, et al. Application of computer-aided tongue inspection for preliminary screening of esophageal cancer[J]. Chinese Journal of Integrative Medicine,2018,24(10)：746-751.

[20] 陳聰,洪靜,宋雪陽,等.冠心病痰瘀互結(jié)證舌診圖像特征參數(shù)分析[J].中醫(yī)雜志,2019,60(16)：1395-1400.

[21] 江濤,曾令旨,齊真,等.高尿酸血癥患者舌象的圖像特征研究[J].中醫(yī)雜志,2018,59(22)：1948-1952.

[22] 陳淑華.面部顏色空間分析及其在疾病診斷中的應用[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學,2016.

[23] 胡潔嫻,劉旺華.中醫(yī)面部色診現(xiàn)代研究進展[J].中醫(yī)學報,2020, 35(5)：1001-1005.

[24] ZHENG D M, DAI Z D, WANG H M. Development and preliminary application of objectifying system for TCM color inspection[J]. Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, 2012,29(4)：395-403.

[25] 林鋒,譚迎,周鵬,等.中醫(yī)面診系統(tǒng)調(diào)研報告[J].中國體視學與圖像分析,2019,25(3)：225-240.

[26] 朱龍,劉霏,靳楓.面部望診客觀化研究進展[J].貴州中醫(yī)藥大學學報,2020,42(4)：76-81.

[27] 林怡,王斌,許家佗,等.基于面部圖像特征融合的中醫(yī)望診面色分類研究[J].實用臨床醫(yī)藥雜志,2020,24(14)：1-5.

[28] 李福鳳,李國正,周睿,等.基于PLS、LDA的中醫(yī)面診光澤識別研究[J].世界科學技術－中醫(yī)藥現(xiàn)代化,2011,13(6)：977-981.

[29] 劉媛,趙鵬程,陸小左.一種面診圖像的分割算法[J].電腦知識與技術,2017,13(26)：183-185.

[30] 陳聰,洪靜,丁曉東,等.冠心病痰瘀互結(jié)證面診圖像特征參數(shù)分析[J].時珍國醫(yī)國藥,2019,30(7)：1768-1770.

[31] 阮銘,陳敬賢,沈小珩,等.惡性腫瘤伴抑郁焦慮患者中醫(yī)面色、舌象觀察及客觀化分析[J].遼寧中醫(yī)藥大學學報,2019,21(7)：140-143.

[32] 孔林濤,夏國坤.HSV色彩空間罐斑顏色特征研究[J].天津科技大學學報,2012,27(2)：70-73.

[33] WANG X M, SHAO N, WANG R Y, et al. Diagnosis of uremia patients based on color space[J]. Journal of Measurement Science and Instrumentation,2020,11(1)：38-44.

[34] 張杜娟.基于膚色模型與顏色空間的目標識別算法[J].國外電子測量技術,2019,38(10)：54-58.

[35] 彭立,呂崇山,錢林超.中醫(yī)體質(zhì)分類中的舌象特征研究及辨舌驗體質(zhì)的可行性探討[J].中醫(yī)雜志,2017,58(12)：1002-1004.

[36] 夏淑潔,李燦東.中醫(yī)診斷現(xiàn)代化與健康狀態(tài)辨識[J].中醫(yī)雜志, 2019,60(4)：277-279,294.

[37] 付煥杰,湯毅.中醫(yī)治未病辨識方法研究的概況[J].天津中醫(yī)藥, 2017,34(8)：574-576.

[38] 孫源,劉娜娜,陳佳,等.消瘦兒童104例中醫(yī)體質(zhì)及舌象特征參數(shù)分析[J].中華中醫(yī)藥雜志,2020,35(1)：353-355.

[39] 梁玉梅.基于面象特征的中醫(yī)體質(zhì)自動辨識系統(tǒng)研究[D].北京：北京工業(yè)大學,2016.

[40] 韓柯柯,錢峻,張偉妃,等.大腸癌臨床辨證舌診信息特征研究[J].中華中醫(yī)藥學刊,2018,36(3)：668-671.

[41] 宮愛民,曹玉,董秀娟,等.120例肝纖維化患者舌面象特征分析[J].世界科學技術－中醫(yī)藥現(xiàn)代化,2016,18(10)：1646-1651.

[42] 王洋,李書楠,王昌恩,等.中醫(yī)療效評價中舌象研究重要性探析[J].中華中醫(yī)藥雜志,2017,32(10)：4347-4349.

[43] 黃景斌,許家佗,張志楓,等.基于舌象圖像分區(qū)指標的糖尿病療效評價[J].中華中醫(yī)藥雜志,2017,32(3)：1148-1151.

[44] 王祉,董夢青,王憶勤,等.基于舌、面、脈診圖像參數(shù)的冠心病中醫(yī)療效評價研究[J].中華中醫(yī)藥雜志,2015,30(3)：693-695.

[45] 沈鵬英,程紹民,馮金晨,等.舌脈診客觀化研究的思考[J].江西中醫(yī)藥,2018,49(2)：68-70.

[46] 關媛媛,莊淑涵,田春穎,等.舌象儀臨床應用研究的方法學及報告質(zhì)量評價[J].世界科學技術－中醫(yī)藥現(xiàn)代化,2020,22(2)：487-497.

[47] 魏若凡,嚴榮國,申家珂,等.基于RGB顏色識別的尿液成分分析[J].電子測量技術,2020,43(13)：161-166.

[48] 林彥廷,李軍,胡曉娟,等.舌象與常見病證臨床檢測指標關系的研究進展[J].上海中醫(yī)藥大學學報,2020,34(3)：94-98.

Application Progress of Color Space in Objectivization Research on TCM Inspection Diagnosis

XIA Yumo, GAO Hui, WANG Qingsheng, FENG Xiao, WANG Yiqin, XU Zhaoxia

The objectivization of inspection information is important to the modernization research of TCM diagnosis. Tongue diagnosis instrument and facial color diagnosis instrument are the main tools to realize the objectivization of TCM inspection. Combining the color space to extract and analyze the color parameters of the tongue and face can provide objective indicators for TCM inspection diagnosis, which has been widely used in TCM health management, syndrome differentiation, integrated traditional Chinese and Western medicine research. This article reviewed the current application of color space in TCM inspection and the development of TCM intelligent inspection instruments, in order to provide references for the objectivization research on TCM diagnosis.

color space; tongue diagnosis instrument; face diagnosis instrument; TCM inspection diagnosis; review

R2-05

A

1005-5304(2021)04-0135-05

10.19879/j.cnki.1005-5304.202010187

國家自然科學基金面上項目（82074333）；上海市中醫(yī)科技創(chuàng)新項目（ZYKC201701017）；上海市健康辨識與評估重點實驗室（13DZ2261000）

許朝霞，E-mail：zhaoxia7001@126.com

（收稿日期：2020-10-15）

（修回日期：2020-10-27；編輯：華強）