圖像處理在中醫望診中的應用

王曉灑 王峰 王宏武 潘觀潮 劉進輝

摘要：隨著中醫的發展，診察方式也逐漸智能化，將現代科技融入診察過程成為中醫發揚光大的重點，其中圖像處理技術得到廣泛的應用。本文對圖像處理在中醫望診中的應用進行了綜合論述，對面目、手掌、舌像的診察進行了詳細的總結和分析。首先，對圖像處理的發展歷史和方向進行了概述;其次，總結了利用圖像處理來進行診察的研究現狀;最后，總結了目前圖像處理在中醫診察中已得到運用的重要技術，明確了圖像處理運用于中醫領域的重要性，并對未來其在中醫診察中的進一步發展方向及前景進行了展望。

關鍵詞： 圖像處理;中醫望診;四診;面診;舌象

中圖分類號：TP391? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）22-0212-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Application of Image Processing in Traditional Chinese Medicine

WANG Xiao-sa，Everett WANG，WANG Hong-wu，PAN Guan-chao，LIU Jin-hui

Abstract：With the development of traditional Chinese medicine， the methods of examination and examination have gradually become more intelligent. Integrating modern technology into the examination process has become the focus of Chinese medicine development， and image processing technology has been widely used. In this paper， the application of image processing in traditional Chinese medicine diagnosis is comprehensively discussed， and the examination of face， palm and tongue image is summarized and analyzed in detail. Firstly， the development history and direction of image processing are summarized. Secondly， the research status of image processing for diagnosis is summarized. Finally， the important techniques that image processing has been applied in Chinese medicine examination are summarized， and the image processing is clarified. It is used in the field of traditional Chinese medicine and looks forward to its future development direction and prospects in TCM examinations.

Key words： image processing; traditional Chinese medicine diagnosis; four diagnosis; face consultation; tongue image

中醫，指中國勞動人民創造的傳統醫學，歷史悠久，底蘊深厚，是一套完整的醫學理論體系，其中融入了大量的臨床診治經驗，已被列入世界衛生組織最具影響力的醫學綱要。中醫診察包括四種方式，即“望聞問切”，簡稱“四診”。望診主要通過觀察患者的面目、口、齒、鼻、舌和舌苔、皮膚和四肢的形態、顏色等特點，作為病情判斷的因素，其中最為重要的為面診和舌診。

傳統中醫望診時，病情的判斷方法主要依賴醫生已有的診斷經驗，易受主觀性和就診環境的影響，這給中醫的發展帶來了不利的因素。現代化計算機視覺和傳統中醫望診相結合，不僅可以提高中醫診察的準確性，同時也為中醫望診的科學研究和教學提供了條件。

1 圖像處理的發展概述

1.1圖像處理的發展歷史

計算機科學是一個豐富的包含許多分支的科學知識系統，圖像處理技術是其中分支之一。近年來，圖像處理技術在計算機技術較快發展的帶領下，也取得了很大的發展。20世紀60年代初，圖像處理開始作為一門獨立的學科出現。其目的是通過計算機來改善圖像的質量，對處理低質量的圖像信號，改善圖像質量，提高人們的視覺感受。隨后，計算機技術、數學建模和綜合醫學影像等相關學科的較快發展，引領了圖像處理技術的更高質量、更深層次發展。很多發達國家投入較多人力、物力在該領域，取得了不少重要成果。時下人工智能、深度學習正飛速發展，相信這些新興學科也會帶動圖像處理技術進一步發展。

1.2圖像處理的發展方向

近年來，我國各類科學技術急速發展，圖像處理技術也日漸得到完善，各類相關軟件對圖像的高層次處理能力也日益強大。圖像處理的應用領域也越來越廣，目前主要的應用領域有：航空航天技術、通信工程、生物和醫學工程、工業和工程、軍事公安、機器人視覺、視頻和多媒體、科學可視化和電子商務等方面。圖像處理在醫學方面也有很大的應用價值，醫學圖像處理技術正在向診斷一體化、圖像描述定量化、圖像三維化、可視化及網絡化等方向發展。

2圖像處理在中醫領域的應用

2.1圖像處理在望診方面應用的研究現狀

中醫“望聞問切”四診的計算機化、客觀化是發展中醫技術的重要內容。近年來，國內外在對四診計算機化的研究中有了很大進展。其中，中醫四診中的望診是應用圖像處理技術最多的診察方法。望診中的面象和舌象可反應人身體健康狀況的信息，為疾病的定性定位及預后提供了診斷依據，利用圖像處理對圖中信號加以提取，可捕捉到人眼不易察覺的身體特征信息，有利于提高望診的準確性[1]。中醫舌診計算機化的研究經過近幾年的不斷完善，已經發展的較為成熟，目前實現了通過圖像處理對舌形、舌色、舌態、舌苔等特征進行分類。當前面診客觀化主要研究方法是：基于信息采集儀器和圖像處理對面診進行研究。隨著圖像處理技術與相關采集裝置性能的不斷進步，中醫面診客觀化也具備了充分的條件[2]。

2.2圖像處理在望診中用到的主要技術

2.2.1面診

面部反映著肺腑，肺腑的生理病理狀況都可通過望面色來了解。劉文蘭等[3]從色診角度研究如何利用數碼攝像技術區分亞健康狀態人群和乙型肝炎患者，分別對取樣人群的手部、面部和舌象進行拍照，檢測圖像的紅、綠、藍色值，發現受試者中亞健康狀態人群和乙型肝炎患者在色診方面存在明顯差別。許家佗等[4]應用數字圖像分析技術對不同健康狀態的人群進行面色分析，得出健康和亞健康狀態的人群面部顏色存在顯著差異。

2.2.2目診

中醫眼科將眼分為一一對應心、肝、脾、肺、腎的五部分，觀察眼的各部分形態可用于診察臟腑的病變。郭鋒等[6]通過區域分割、邊緣提取、灰度投影、模板匹配、對稱變換等方法，對人眼睛的各部分進行精準定位，通過眼球的移動速度、顏色、形狀等特征來判斷病位和病性。金秋春等[7]通過多通道Gabor濾波提取虹膜紋理特征，研究如何提取虹膜上由身體某器官發生病變后產生的變化。朱貴東[8]提出一種基于vonKries色適應的分區顏色校正方法，對眼像色彩偏差進行矯正;通過自適應邊緣跟蹤實現對白睛絡脈的自動跟蹤;構建了一個了“望目辯證”的數字化實驗系統并初步驗證其可行性。

2.2.3手診

手診是通過觀察人體手的紋路形態、變化、規律，對人體臟腑的健康狀態做出推理的一種診察手段。夏雨[9]取哮喘病患者和健康人的手掌樣本，結合輪廓提取、閾值分割、模板匹配等方法提取待診察區域，簡單實現手診的自動化分析。三歲以下小兒診脈困難，通常通過指診來診察疾病。江梅等[10]采集小兒肺炎指紋圖像樣本，對圖像的RGB值進行分析，并對圖像進行線性濾波和邊緣檢測，得到指紋的三關分布圖。研究發現肺炎患兒的指紋圖像顏色特征與健康兒童之間存在明顯特定差異。

2.2.4舌診

舌診是望診中通過觀察舌頭及舌苔的色澤、形態變化來輔助診斷的一個重要方法。舌質和舌苔和人的內臟相關，舌質的變化可反應內臟的盛衰和氣血的虛實，而舌苔的顏色、厚薄可反應肺腑的寒、熱、虛、實。舌苔望診包括望苔色和望苔質兩個部分。現在圖像處理在舌診中的應用已經很廣泛，并且技術也較為成熟，主要涉及的技術包括舌象分割和舌質舌苔的特征提取。

舌象分割現常見的技術有邊緣檢測法、顏色與紋理分割法。對于邊緣檢測法，Zuo WM等[11]提出了一種極性邊緣檢測模型，可以有效地提取舌體邊緣;提出一種動態輪廓模型來分割舌體的圖像。對于顏色和紋理分割法，Wu J等[12]提出一種基于分水嶺變換與動態輪廓模型相結合的提取舌象區域的方法。

對于舌質舌苔的特征提取，劉宇博[13]提出了一種跨越空間分量提取融合后使用Snake模型修正的舌體圖像自動化分割方法。現有舌象自動分析儀，主要由數碼相機的圖像采集系統和照明系統的硬件部分以及舌象分割、舌苔分離、苔質色彩模式識別以及舌苔紋理、厚度的認定等軟件部分組成，模型結構如圖1所示[14]。

3 結語

本文首先對圖像處理的發展歷史和方向進行了概述;其次，總結了利用圖像處理來進行診察的研究現狀。目前圖像處理技術在中醫的應用更偏重于面診和舌診中，主要涉及邊緣提取、區域分割、灰度投影、模板匹配、顏色矯正、區域分割、特征提取等主要技術，而中醫診察客觀化需要的遠不止這些。未來可以建立包括面象、手相、舌象在內的特征信息數據庫，并運用數據挖掘技術將診察采集到的信息與數據庫進行比對，從而得到診察結果;也可利用采集到的大量特性信息數據，訓練一個深度學習系統，來實現智能診察的效果。中醫文化博大精深，且對病情的診斷需考慮多方面的因素，診察客觀化涉及中醫、信息技術等多個學科，需要各學科研究人員齊心協力克服難題，其科研成果才又可能廣泛應用于中醫臨床診察。

參考文獻：

[1] 周蘇娟，涂泳秋，黃展鵬，等.數字圖像處理技術在中醫藥信息化中應用研究概況[J].中國中醫藥信息雜志，2012，19（5）：103-106.

[2] 陳夢竹. 基于膚色檢測的中醫面色識別[D].北京交通大學，2018.

[3] 劉文蘭，于玫，張炎，等.亞健康狀態及慢性乙型肝炎肝腎陰虛證色診客觀化比較研究[J].陜西中醫，2004（01）：27-28.

[4] 許家佗. 基于圖像處理的亞健康狀態面色特征分析[A].中國中西醫結合學會.中國中西醫結合學會診斷專業委員會2009年會論文集[C].中國中西醫結合學會：中國中西醫結合學會，2009：9.

[5] 郭鋒，林穎.中醫望診中眼神跟蹤與分析綜述[J].心智與計算，2007（3）：391-395.

[6] 金秋春，馬琳，王寬全，等. 虹膜圖像上典型疾病特征提取及識別技術研究[A].計算機在診法中的應用與研究論文匯編[C].：中國中西醫結合學會，2005：3.

[7] 朱貴冬. 中醫“望目辨證”的數字化技術研究[D].中國科學院研究生院（計算技術研究所），2006.

[8] 夏雨. 基于機器視覺的望診分析系統研究[D].華東理工大學，2014.

[9] 江梅，張魁星，馬志慶.小兒指紋診法的客觀化研究[J].北京生物醫學工程，2013，32（04）：415-417+420.

[10] Wangmeng Zuo， Kuanquan Wang， Zhang D，et al. Combination of polar edge detection and active contour model for automated tongue segmentation[P]. Image and Graphics， 2004. Proceedings. Third International Conference，2004.

[11] Jia Wu， Yonghong Zhang， Jing Bai. Tongue Area Extraction in Tongue Diagnosis of Traditional Chinese Medicine[P]. Engineering in Medicine and Biology Society， 2005. IEEE-EMBS 2005. 27th Annual International Conference of the，2005.

[12] 劉宇博.舌體圖像分割與特征提取技術的研究與應用[D].沈陽師范大學，2012.

[13] 高凱，畢平.圖像處理技術在中醫舌象研究中的應用[J].醫療衛生裝備，2008（5）：30-32+38.

【通聯編輯：唐一東】