颜色空间在中医望诊客观化研究中的应用进展

2021-04-21夏雨墨高慧王庆盛冯晓王忆勤许朝霞

中国中医药信息杂志 2021年4期

关键词：客观化舌象中医药

夏雨墨，高慧，王庆盛，冯晓，王忆勤，许朝霞

综述

颜色空间在中医望诊客观化研究中的应用进展

夏雨墨，高慧，王庆盛，冯晓，王忆勤，许朝霞

上海中医药大学基础医学院，上海 201203

望诊信息客观化是中医诊断现代化研究的重要内容。舌诊仪、面部色诊仪是实现中医望诊客观化的重要工具，结合颜色空间提取、分析舌面部颜色参数，可为中医望诊提供客观化指标，该方法被广泛运用于中医健康管理、辨证论治及中西医结合研究等方面。本文对目前颜色空间在中医望诊中的应用、望诊客观化仪器的发展进行概述，以期为中医诊断客观化研究提供参考。

颜色空间；舌诊仪；面部色诊仪；望诊；综述

人类对于颜色的感知受到光照、视觉环境、地理环境等客观因素的影响，对不同颜色辨别存在差异。个体间视觉系统的生理结构、心理表征各不相同，所以对色彩的判断、描述也不同[1-4]。为应对事物的图像颜色进行更加准确的测量分析，产生了多种颜色空间（color space）模型，如RGB、Lab、CMY、HSV、HSI、TSL、XYZ、YUV、YIQ、YCbCr颜色空间等。人的舌面与脏腑气血津液关系密切，通过观察舌质、舌苔及面部色泽的变化，能了解机体的生理功能和病理变化。但对舌面特征的正确判断受光线、医生经验、客观标准缺乏等因素的影响，需要能客观记录并正确辨别舌、面色的方法，因此出现了基于图像处理的舌诊仪及面部色诊仪。在对图像进行色彩处理时，应当从中选用更接近于人类视觉认知系统的颜色空间[5]，以采集更加准确的临床数据信息，为临床诊断提供客观量化的舌面部诊断参数。

1 常用颜色空间分类及特征

中医望诊客观化研究中，颜色空间多用于图像色彩的提取、描述及图像分割，常用的有RGB、Lab、HSI、HSV、LCH等颜色空间模型。RGB颜色空间是最基础的颜色空间，基本涵盖了人类能够感知到的所有色彩，应用最为广泛，但其表述颜色时不够直观、均匀，与人感知颜色的方式差距较大，且其分割图像的效果较差，对硬件的要求也较高；Lab模型为均匀颜色空间，色域更广，其颜色表达与临床上观测色彩的过程更为相近，适用于对舌色特征的分析，但其a、b值无法单独明确表现彩度与色相；HSI或HSV等颜色空间模型与人眼感知色彩的方式更为接近，可以更好体现颜色特征，常用于对彩色图像的处理分析；LCH颜色空间更接近人类的色彩辨认方式，符合人的视觉特征，对颜色的反映更加直观[6-10]。此外，还可在分析图像时同时应用多个颜色空间，即混合颜色空间，发挥不同颜色空间的独特优势，以更加准确地表达图像色彩特征[11]。

2 颜色空间在望诊研究中的应用

2.1 舌诊仪

舌诊仪主要由舌图像采集系统和舌象特征处理系统组成。一般运用数码相机拍摄收集舌部图像，但因相机所显示的图片无法准确还原舌部颜色，故还需通过调整设备、光照环境，或利用色卡、颜色空间、数学算法等方式对色彩进行校正，将中医对舌象的抽象定义转化为客观参数，以便于临床收集患者的数据信息，分析中医的诊疗效果[12-13]。目前，随着图像采集设备和计算机技术的发展，舌诊仪的研发取得了较大的进展，常见的有ZBOX-Ⅰ型舌象分析仪、DS01中医舌象采集系统、TDA-1小型舌象仪等，还有热象仪、舌体测算仪等产品也被运用于临床，同时，计算机与生物学技术结合对各种舌象形成原理的探究也推动了舌诊信息客观化的发展[14-15]。

舌图像分析常采用RGB、HSV、HSI、Lab、LCH、YCrCb等颜色空间。其中，HSI颜色空间可避免RGB空间在处理舌诊图像时所产生的颜色扭曲，且更符合人们对图像特征的描述[16]；Lab颜色空间更适用于舌下静脉分割，可清晰表达舌下络脉分布[17]；LCH颜色空间能准确表现和区分不同苔色，适用于舌面苔色客观化研究[18]。临床常用舌诊仪及其采用颜色空间[19-21]见表1。

2.2 面部色诊仪

面部望诊为中医察色诊病的重要环节，医者通过观察患者颜面部的肤色异常、色泽荣枯及形态改变，内候其脏腑、气血的盛衰情况。面诊客观化主要针对面部肤色、唇色、光泽等特征进行采集与分析，通过对比面部常色及病色的颜色数据帮助诊断疾病。

面部色诊的客观化通常运用面部色诊仪完成，首先采集面部色彩图像，之后从中提取图像的颜色数据，对参数进行特征分析[22-24]。有关仪器的研究主要集中在中国、日本和韩国，包括YM-Ⅲ中医面诊仪采集系统、圣美孚ZMT-1A舌面诊仪、道生舌面诊测信息采集系统等[25]。此外，也有人将光电血流容积仪、分光光度测色仪、色差计、红外热成像技术等应用于中医面诊客观化研究中，虽在临床上应用不广，但仍可为研究者提供新的科研思路[26]。

面诊客观化研究常应用RGB、Lab、HSV、YIQ、CMYK、YCbCr等颜色空间获取色诊图像的参数值。其中，YCbCr颜色空间可排除面部细节及面部动态变化等干扰因素；YIQ颜色空间的聚类特性较好，其信号通道可以更好地描述唇部颜色[27]；RGB、HSV、Lab此类三通道颜色空间可更好地保留面部光泽的数据信息，应用偏最小二乘、线性判别分析等算法提取，能增强对面部光泽的正确识别判断[28]。临床常见面部色诊仪及所涉及的颜色空间[29-31]见表2。

表1 临床常见舌诊仪的颜色空间应用及特点

名称颜色空间特点 ZBOX-Ⅰ型舌象分析仪 RGB、HSV颜色表现丰富，色彩还原度高，体现舌色基本属性、纯度及亮度 DS01-B舌诊仪 RGB、HSV、Lab快速从周围环境中分离并提取舌象，不受时间、光线、温度的影响，能够较准确地还原患者舌部特征 TDA-1小型舌象仪 RGB、Lab、HSI颜色表达直观，分类实用且可行

表2 临床常见面部色诊仪的颜色空间应用及特点

名称颜色空间特点 YM-Ⅲ系列面诊仪RGB、YCbCr排除亮度改变带来的干扰，便于分割图像的目标区域及后期运算 ZBOX-Ⅰ型舌面脉象数字化采集分析仪RGB、HSV涵盖人眼可感知的所有色彩，充分表现面部色调、明度及饱和度 DS01-A中医四诊仪RGB、HSV、Lab对面色及光泽度同时进行描述，转换后更符合人类视觉特点且更加直观

2.3 其他

颜色空间除用于舌诊、面诊的客观化研究外，亦可对人的指甲颜色、斑疹颜色、肤色等展开研究。孔林涛等[32]应用HSV颜色空间分析拔罐所形成的罐斑，发现拔罐所致的瘀斑与与皮肤病变所产生的红斑在参量上有所区别，且性别是罐斑产生及消失的影响因素。Wang等[33]通过提取尿毒症患者指甲的RGB、Lab、HSI、YCbCr颜色空间数值，发现患者透析前后的血红蛋白值与指甲颜色变化数值存在一定联系。张杜娟[34]依据RGB、HSV颜色空间建立肤色模型，进行图像分割，以识别区分正常皮肤和病变皮肤，为诊断皮肤病提供客观依据。

3 基于颜色空间的舌、面诊客观信息临床应用

3.1 体质辨识

中医高度重视对疾病的预防，而体质的纠偏是中医防治疾病的重要一步。目前，研究者们运用现代诊断仪器、基因检测、建立大数据库等推动“治未病”及“体质辨识”中医特色学科的发展。舌面部的望诊信息在临床上具有易获得、易判断、易客观化的优势，通过舌诊、面诊客观仪器和颜色分析技术寻找舌、面特征与体质间的关联，有利于建立体质辨识的量化指标，更好地实现中医未病先防、既病防变的目的[35-37]。

孙源等[38]借助ZBOX-Ⅰ型舌脉象数字化采集分析仪研究104例体型消瘦儿童的舌色、苔色特征发现，相对于正常儿童，消瘦儿童舌尖舌色和双侧舌苔的R、G、B值及舌苔整体颜色的R、G值高，其中气血两虚体质儿童舌色的R、G、B值与舌苔的R、G值比痰湿体质儿童高。临床上可通过参考儿童舌象的R、G、B值辨识儿童体质，尽早纠正儿童不良的生活、饮食习惯，达到防治疾病的效果。梁玉梅[39]运用YCbCr颜色空间椭圆模型处理面部图像，准确定位出人面所在位置，再利用RGB、HSV颜色空间提取面部各区域的纹理、色彩等参数信息，寻找面部特征与不同体质间的联系，为中医辨明体质、防治疾病及实施健康管理提供新思路。

3.2 病证诊断

观察舌面区域及整体特征是中医临床辨证诊病的重要方式。舌诊、面部色诊客观检测仪器及颜色空间被广泛应用于中医临床研究，通过分析舌象、面色的客观化数值与中医证型、实验室理化指标的关联，对中医疾病诊断及辨证分型具有一定的指导意义。

韩柯柯等[40]使用DKF-Ⅱ型中医舌诊仪收集5种证型大肠癌患者的舌象参数，经软件分析舌色及苔色的R、G、B值后发现，与正常人群比较，大肠癌患者舌色的R、G、B值高而苔色的R、G、B值低。其中，气血两虚型患者舌色的G值高，较脾肾阳虚型更为显著；湿热蕴结型患者苔色的R、G、B值较其他证型高，较肾精亏虚型更加显著。数据体现出大肠癌及其不同证型的患者舌色、苔色参数值存在明显差别，可在临床上辅助中医辨证诊断大肠癌。宫爱民等[41]使用中医四诊仪器采集肝纤维化患者的面部图像，通过RGB、Lab参数对各证型患者面部颜色与光泽同时分析后得出：湿热型患者G-B值较高，提示该证型患者面色偏黄；肝肾阴虚型患者a值高，表示此类患者面色偏红；肝郁脾虚型患者b值高，提示面色偏青；气虚血瘀型患者L值低，面色青黑且黯。可见面部色泽的客观化数据为肝纤维化的临床辨证分型及诊疗提供了依据。

3.3 临床疗效评估

舌面诊断仪器也被应用于对疾病诊疗效果的评估。医生通过对比患者治疗前后的舌面参数，对患者的预后作出判断，以达到尽快调整治疗方案、提高治疗有效率的目的。望舌面之变以测病情之变，是中医临床进行疗效观察的有效方式，目前临床上通过掌握舌诊、面诊参数的动态变化，能更准确地认识疾病发展进程以及评测疗效[42]。

黄景斌等[43]采用TDA-1型小型舌象仪收集110例糖尿病患者治疗前后舌部图像，并运用Matlab软件对舌体各部位的RGB、Lab、HSV颜色空间参数进行分析，发现治疗有效组患者舌根部B、b值发生变化且数值接近于健康组，可为糖尿病疗效评估提供参考。王祉等[44]应用上海中医药大学自主研发的中医面诊数字化检测仪采集冠心病患者一段时间内的面诊图像，再通过软件获取图中的RGB、HSV参数，对比分析后发现，冠心病患者接受中医治疗后，面诊图像参数中R、G、S、V值下降，说明患者面色晦黯、青紫程度减轻，提示中医药治疗可有效缓解冠心病患者血瘀症状。

4 小结及展望

颜色空间及中医诊断仪器的应用为中医诊断客观化、现代化发展提供了强大的活力与动力，但也存在一些问题和争议：①在仪器的研制上，缺乏统一规范标准，所采集的图像及数据信息良莠不齐；②中医辨证诊断结果受季节、地域等因素的影响，目前尚未形成足够大的样本库对不同条件下采集的诊断数据进行分析比对；③无法评价仪器的临床效用及其研究报告的规范程度，故难以判断仪器在临床上的应用效果[45-46]。针对上述情况，可从以下方面进行思考：①制定诊断客观化仪器生产、图像数据提取及临床应用评价等方面的统一标准，建立诊断客观化大数据库，并加强各地间的信息数据交流；②舌诊客观化的研究内容多为舌色、苔色的辨识及舌部图像的分割，而少有对舌形、舌态、舌神、苔质的研究。一方面可对舌诊展开多方位的研究，另一方面，医生也应当在临床上宏观把握患者舌神之荣枯、舌体灵动与否及舌象在病程中的变化，并结合其他四诊内容，对患者病情、预后作出综合判断；③目前，颜色空间大多应用于舌面部的客观化研究，而中医望诊的内容不仅局限于此。已有学者基于颜色空间对尿液颜色进行数据分析[47]；也有学者通过颜色空间获得舌象量化指标，寻找与西医理化指标间的联系[48]。小儿病理指纹、患者所排病理产物的颜色均属中医望诊范畴，但对此进行客观化研究较少。因此，颜色空间有望被应用于中医望诊客观化中的更多领域。

[1] 赵小明,滕鹏超,宗靖国.人眼对不同颜色色差辨别能力的研究[J].电子科学技术,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] 许光明,吴昭,谢晓燕,等.颜色检测综述[J].工业控制计算机,2015, 28(3)：92-94.

[6] 尚文文,王亚伟,薛双双,等.基于舌象色谱比较分析的舌诊方法[J].激光与光电子学进展,2020,57(3)：194-202.

[7] 徐晓昭,沈兰荪,刘长江.CIEDE2000在中医舌象色差评价中的应用[J].世界科学技术－中医药现代化,2007,9(5)：111-115,121.

[8] 张广宇.一种有效的舌体分割算法研究[J].电脑知识与技术,2017, 13(29)：160-162.

[9] 潘思行,林育,周苏娟,等.基于神经网络和支持向量机的中医体质辨识模型研究[J].世界科学技术－中医药现代化,2020,22(4)：1341-1347.

[10] 梁嵘,陈松鹤,黄庆梅,等.基于CIELAB、LCH的典型舌色与复杂舌色的颜色特征研究[J].江西中医学院学报,2008,20(3)：92-94.

[11] 刘新华,赵子谦,旷海兰,等.基于特征选择的皮肤检测混合颜色空间的选取[J].北京邮电大学学报,2018,41(1)：24-30.

[12] 袁善敏,钱鹏,李福凤.中医舌、面诊颜色校正方法研究进展[J].中华中医药杂志,2019,34(9)：4183-4185.

[13] 唐佳林,张冲,郭岩锋,等.融合多颜色空间信息的彩色图像色差校正算法[J].计算机科学,2020,47(S1)：157-160,165.

[14] 孙璇,田春颖,庄淑涵,等.舌诊仪采集技术的文献计量学研究[J].天津中医药大学学报,2020,39(2)：186-192.

[15] 黄淑琼,张云龙,周静,等.浅谈中医舌象客观化、定量化、标准化研究[J].中华中医药杂志,2017,32(4)：1625-1627.

[16] 卢玲,徐学军,马燕,等.一种基于时令变化的舌诊技术[J].科研信息化技术与应用,2019,10(4)：41-49.

[17] 李伟.舌下静脉血管分割及其病理特征分析研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学,2016.

[18] 陈松鹤,梁嵘,王召平.6种舌苔颜色数据的三维分布特征的描述[J].时珍国医国药,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] 陈聪,洪静,宋雪阳,等.冠心病痰瘀互结证舌诊图像特征参数分析[J].中医杂志,2019,60(16)：1395-1400.

[21] 江涛,曾令旨,齐真,等.高尿酸血症患者舌象的图像特征研究[J].中医杂志,2018,59(22)：1948-1952.

[22] 陈淑华.面部颜色空间分析及其在疾病诊断中的应用[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学,2016.

[23] 胡洁娴,刘旺华.中医面部色诊现代研究进展[J].中医学报,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] 林锋,谭迎,周鹏,等.中医面诊系统调研报告[J].中国体视学与图像分析,2019,25(3)：225-240.

[26] 朱龙,刘霏,靳枫.面部望诊客观化研究进展[J].贵州中医药大学学报,2020,42(4)：76-81.

[27] 林怡,王斌,许家佗,等.基于面部图像特征融合的中医望诊面色分类研究[J].实用临床医药杂志,2020,24(14)：1-5.

[28] 李福凤,李国正,周睿,等.基于PLS、LDA的中医面诊光泽识别研究[J].世界科学技术－中医药现代化,2011,13(6)：977-981.

[29] 刘媛,赵鹏程,陆小左.一种面诊图像的分割算法[J].电脑知识与技术,2017,13(26)：183-185.

[30] 陈聪,洪静,丁晓东,等.冠心病痰瘀互结证面诊图像特征参数分析[J].时珍国医国药,2019,30(7)：1768-1770.

[31] 阮铭,陈敬贤,沈小珩,等.恶性肿瘤伴抑郁焦虑患者中医面色、舌象观察及客观化分析[J].辽宁中医药大学学报,2019,21(7)：140-143.

[32] 孔林涛,夏国坤.HSV色彩空间罐斑颜色特征研究[J].天津科技大学学报,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] 张杜娟.基于肤色模型与颜色空间的目标识别算法[J].国外电子测量技术,2019,38(10)：54-58.

[35] 彭立,吕崇山,钱林超.中医体质分类中的舌象特征研究及辨舌验体质的可行性探讨[J].中医杂志,2017,58(12)：1002-1004.

[36] 夏淑洁,李灿东.中医诊断现代化与健康状态辨识[J].中医杂志, 2019,60(4)：277-279,294.

[37] 付焕杰,汤毅.中医治未病辨识方法研究的概况[J].天津中医药, 2017,34(8)：574-576.

[38] 孙源,刘娜娜,陈佳,等.消瘦儿童104例中医体质及舌象特征参数分析[J].中华中医药杂志,2020,35(1)：353-355.

[39] 梁玉梅.基于面象特征的中医体质自动辨识系统研究[D].北京：北京工业大学,2016.

[40] 韩柯柯,钱峻,张伟妃,等.大肠癌临床辨证舌诊信息特征研究[J].中华中医药学刊,2018,36(3)：668-671.

[41] 宫爱民,曹玉,董秀娟,等.120例肝纤维化患者舌面象特征分析[J].世界科学技术－中医药现代化,2016,18(10)：1646-1651.

[42] 王洋,李书楠,王昌恩,等.中医疗效评价中舌象研究重要性探析[J].中华中医药杂志,2017,32(10)：4347-4349.

[43] 黄景斌,许家佗,张志枫,等.基于舌象图像分区指标的糖尿病疗效评价[J].中华中医药杂志,2017,32(3)：1148-1151.

[44] 王祉,董梦青,王忆勤,等.基于舌、面、脉诊图像参数的冠心病中医疗效评价研究[J].中华中医药杂志,2015,30(3)：693-695.

[45] 沈鹏英,程绍民,冯金晨,等.舌脉诊客观化研究的思考[J].江西中医药,2018,49(2)：68-70.

[46] 关媛媛,庄淑涵,田春颖,等.舌象仪临床应用研究的方法学及报告质量评价[J].世界科学技术－中医药现代化,2020,22(2)：487-497.

[47] 魏若凡,严荣国,申家珂,等.基于RGB颜色识别的尿液成分分析[J].电子测量技术,2020,43(13)：161-166.

[48] 林彦廷,李军,胡晓娟,等.舌象与常见病证临床检测指标关系的研究进展[J].上海中医药大学学报,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

1005-5304(2021)04-0135-05

10.19879/j.cnki.1005-5304.202010187