基于CiteSpace的舌诊仪研究现状可视化分析*

朱青青，周宗慧，孙 璇，田春颖，王东军，王泓午

天津中医药大学，天津 301617

舌诊作为中医学最具特色的诊断方法之一，具有重要的临床诊断意义。舌质候五脏病变，侧重血分；舌苔候六腑病变，侧重气分。通过舌诊，可以判断邪正盛衰、区别病邪性质、辨别病位深浅、推断病势进退、估计病情预后。舌的变化又能反映气血津液的盛衰。历代中医医家都十分重视舌诊，但由于传统舌诊一般依靠医生目测进行诊察和判断，因过于主观导致其结果容易出现误差，同时也无法精确记录舌象。既不利于舌象研究，也无法满足研究要求的可重复性，学术交流也相对困难［1］，从而不利于中医舌诊的传承和推广。舌诊仪作为中医舌诊现代化与客观化的产物，它的研发为舌象信息的量化奠定了基础，符合舌诊客观化的发展要求，有利于中医走向世界，使其能够更好地为人类健康事业做贡献［2］。为总结中医舌诊仪的发展进程、归纳本领域的研究热点并探求未来的发展趋势，现对2000—2020年公开发表的相关文献进行计量可视化分析。

1 资料与方法

1.1 数据来源本研究以中国知网为数据来源，文献检索式：“舌象仪”or“舌诊仪”or“舌诊客观化”or“舌象采集”or“舌象分割”and“中医”。检索年限为2000年1月至2020年8月。

1.2 研究方法CiteSpace是由陈美超教授利用Java语言开发的应用于文献分析、数据挖掘的一款可视化软件［3］。能将大量文献数据转化成可视化知识图谱，通过分析寻找出研究领域的热点，更加直接清楚地发现隐藏在大量数据中的信息和难以察觉的相关性［4］。采用CiteSpace 5.7软件完成数据转化后，根据选取的节点类型，以作者、机构和关键词为研究目标，绘制可视化图谱。

2 结果

共检索到661条结果，纳入661篇文献。阅览661篇文献摘要后，均满足本研究需要，即所纳入文献均与中医舌象仪研究领域相关。

2.1 发文量文献发文量的变化能反映一个研究领域的发展状况及未来的研究趋势。根据中国知网核心合集数据库统计，舌象仪的相关研究在2000—2020年共发表661篇中文文献。2007年发文量最多，为46篇；2009年发文量急剧下降；2015年最少，为28篇。以2005年为时间节点，近15年来，该领域的研究文献数量显著增加，每年发表文献平均在30篇以上。近20年来，舌象仪相关研究文献的年发文量总体稳定增加，说明越来越多的学者参与了舌诊仪的研究。见图1。

图1 2000—2020年舌诊仪文献发文量变化趋势

2.2 研究者发文情况研究者发文量的多少能反映该学者对该领域的熟悉程度以及科研能力［5］。根据中国知网数据库中数据显示，国内开展舌诊仪研究的作者较多，有203位学者曾对舌诊仪进行过研究，但产出较少，多数学者的发文量少于10篇。选取发文量居前8的作者进行分析：1）前8位学者发文总量为121篇，占18.3%，说明国内研究舌诊仪的学者较分散；2）王忆勤教授发文量排名第一，表明王忆勤教授为该领域较有影响力的学者；3）发文量前8位的学者中，最早的发文几乎在2010年以前，说明他们在此领域的研究时间较长，有较丰富的经验。见表1。

表1 国内舌诊仪研究发文量居前8名的学者

使用CiteSpace 5.7绘制研究作者合作知识图谱，对研究作者的发文量进行统计分析后发现：发文量频次2次及以上的作者共203人，其中频次为2次的作者有140人（68.9%），频次为3～4次的作者有42人（20.7%），5次及以上高产作者仅21人（10.3%），可见该研究领域的作者普遍发文量较低。此外，研究学者之间合作较少，仅有部分学者之间进行了少量合作，因此未来学者之间应加强合作与交流，分享研究心得与体会，以期发表高质量高水平高影响力的论文成果。见图2。

图2 研究作者合作知识图谱

2.3 文献中第一作者所属省份分布纳入661篇文献共涉及203位第一作者和26个省市，发文量最多的省市是上海市、北京市、天津市、广东省、福建省、江苏省、江西省和山东省，发文量均在10篇以上。可以看出经济较发达地区对舌诊仪研究较为关注。见表2。

表2 第一作者所属省份分析

2.4 论文发表机构分布以文献作者单位和机构为计量方法，列出发文量前8位的机构。其中发文量前3位的机构分别是北京工业大学信号与信息处理研究室（30篇）、上海中医药大学（29篇）及北京工业大学信息学部微电子学院（21篇）；其中北京工业大学发文量最多，为51篇，说明在研究舌诊仪方面，研究机构主要以工科类大学为主，其次是各大中医药类大学。见表3。

表3 国内舌诊仪研究发文量居前8位的机构

研究机构合作知识图谱时间跨度设置为2000—2020年，1年为1个时间切片。对研究作者的单位进行统计分析后发现：1）出现频次2次及以上的机构共63个，其中频次为2次的机构41个（65.1%），频次为3～4次的机构14个（22.3%），5次及以上高产作者仅8个（12.7%），说明研究舌诊仪的单位机构较为分散，发文量较少。2）主要研究机构为电子工程类大学和各地的中医药大学，且各个机构间虽有联系，但合作程度较低，未来应加强各研究机构间的合作。见图3。

图3 研究机构合作知识图谱

2.5 研究热点与前沿

2.5.1 关键词聚类及共现分析 共现分析是对具有多项指标的数据进行分类的一种统计方法，根据指标间的相似程度进行类别划分，实现指标分类［6］。对各聚类中的关键词分析发现各聚类研究内容具有交叉性，说明舌诊仪的研究主题较为明显，主要可以归纳为“图像处理”“中医证候”“数据处理”3个方面。见表4。

表4 关键词共现网络聚类

通过对舌诊仪的研究文献进行关键词共现分析，共得到131个关键词，其中出现频次最高的是“舌诊”“舌象”“中医舌诊”。其次，出现频率较高的关键词是“舌诊客观化”“迁移学习”“图像分割”，且中心性相对较高。早期主要关注舌诊仪的舌象分析、舌体分割层面。随后，研究热点开始向数据挖掘、深度学习、人工智能、信息化等内容拓展。从关键词共现分析可以看出，有关舌诊仪的研究呈现从单一问题研究向多维度综合研究发展的趋势，这将是促进舌诊仪发展的重要突破口。见图4。

图4 关键词共现知识图谱

对舌诊仪的研究文献进行关键词时区分析可以看出网络模块化的评价指标，Modularity（聚类模块值Q=0.5494）一般认为Q＞0.3意味着聚类结构显著。Sihouette（聚类平均轮廓值S=0.5522）中S大于0.5表示网络聚类合理，具有重要参考价值。其中2001年至2008年，“舌诊”“客观化”“舌象”“图像分割”“图像处理”出现频率较高，说明研究初期把实现中医舌象诊断客观化作为研究舌诊仪的重要标准。2020年“卷积神经网络”成为热点关键词，卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一，说明舌诊仪的研究逐渐与人工智能相结合，未来舌诊仪的研究将与计算机的发展密切相关。见图5。

图5 关键词聚类时区

2.5.2 关键词突现分析 突现（burst）测量的是含关键词文献被引频次的变化率，可以反映一定阶段内关注度较大的研究内容，可清晰地发现近年来该研究领域的热点历史演变情况和前沿［6-7］。通过关键词突现信息的前13位发现：2000年至2007年，“舌象分析”是被引频次最多的关键词，表明早期舌诊仪的研究，对舌象的分析关注度最高；在2004—2008年，“图像处理”被引次数最多，表明这5年以研究舌象图片的处理为主要方向；“舌苔”成为2013—2020年舌诊仪研究文献中被引次数最多的关键词；2018至2020年“数据挖掘”被引次数最多，反映了舌诊仪的研究在人工智能、深度学习方面的关注度越来越高。见图6。

图6 2000—2020年有关舌诊仪研究的13个突现词

以2010年为时间节点，近10年的研究热点不同于10年前，主要表现为文献不再局限于传统的舌象分析、图像处理，而是对中医证型、病证的研究明显增多，说明舌诊仪的研究逐渐向临床靠近，研究舌诊仪的最终目的是将其运用于临床，对疾病进行更客观、标准的诊断。病证与舌象的联系也得到了社会和学者更多的研究和关注。

3 讨论

3.1 研究意义本文通过对舌诊仪相关文献的研究，可以看出越来越多的学者致力于提高中医诊断的客观化进程，中医与科学技术的结合也越来越密切，传统望诊有其特有优势，但中医走向世界需要更客观的指标和证据，信息技术的发展促进了中医舌诊客观化的发展。

舌诊仪的相关研究主要包括图像采集技术、成像技术、图像分割技术、图像分析技术、舌诊仪的临床应用等内容［8］。在技术层面，仍有许多问题待解决，例如在对舌象图片进行质量评价时，不同的人舌体的大小具有差异性，因此很难将舌体面积小的归为中医病态舌中的“瘦小舌”。由此看出，中医诊断的客观化与标准化将是中医未来发展的方向和趋势。舌诊仪正是中医舌诊现代化与客观化的产物与新途径［9］。

3.2 未来研究趋势舌诊仪目前已经应用到临床疾病的研究中。王彬［10］在不同时间点通过舌诊仪对冠心病痰瘀互结证患者舌象进行测量，为冠心病痰瘀互结证的中医辨证诊断提供客观化依据。可见，随着经济社会的发展和现代科技的进步，人类生存环境、生活水平已经发生了较大变化，人类对健康的认识不断提高，对中医诊疗设备在医疗保健中应用的需求日益增强，所以加强对舌诊仪采集技术和采集舌图像质量的研究，已成为必然趋势［11］。并且，医学技术的进步对舌诊仪的研发也提出了更高要求［12］，在人工智能快速发展的今天，医疗设备的更新速度也越来越快，舌诊仪的研究还处于初级阶段，在研究舌诊仪的进程中还没有实现一个对舌体自动分割十分有效的算法［13］，尚需要深入研究更多的理论算法，并不断改进［14］，未来还有很长的路要走。

3.3 本研究存在的局限性在检索文献的过程中，CiteSpace规定的文件格式不含有参考文献信息，这就限制了本研究只能在共现层面做分析。此外，由于CiteSpace 5.7目前尚不支持中文文献的查重去重功能，所以同一篇文献可能被作为多个目标纳入分析，这会对最终的可视结果产生影响［15］。

综上所述，本研究采用文献计量的方法，利用CitesSpace软件从文献的发布情况、研究热点及面临的问题等多角度分析了近20年来舌诊仪的研究现状，通过系统分析揭示了未来舌诊仪发展的趋势，为未来舌诊仪的研究提供了参考与依据。