基于文獻計量學的舌象儀研究＊

莊淑涵，李 馨，田之魁，關媛媛，孫 璇，田春穎，張斌杰，王雪穎，郭世珍，步懷恩，王泓午＊＊

（1. 浙江中醫藥大學護理學院 杭州 310053；2. 天津中醫藥大學健康科學與工程學院 天津 301617；3. 天津市第三老年公寓中醫科 天津 300151）

中醫診斷方法由望診、聞診、問診、切診四部分構成。而舌診作為望診的重要組成部分，是臨床醫生必須掌握的技能，對于中醫臨床具有重要指導意義，但傳統舌診主要依靠目測，存在主觀性強的缺點[1-2]。因此，實現舌診客觀化成為中醫診斷學發展的必然趨勢。隨著醫學、計算機等科學技術的發展，中醫舌診客觀量化研究取得了顯著進步，并被應用于基礎及臨床研究[3]。目前，舌象儀是實現中醫舌診客觀化的重要儀器，但尚缺乏統一的標準[4]。故本文通過對正式發表的舌象儀的相關文獻進行文獻計量學分析，以了解目前的研究現況，希望為今后進一步研究提供方向。

1 資料與方法

1.1 數據來源及檢索結果

本文對中國知網、維普以及萬方三大數據庫進行題名或關鍵詞檢索，檢索式為“舌象儀or 舌象分析儀or 舌診儀or 舌象采集or 數字舌圖or 舌象分割or 舌體分割or 舌象分析or 舌診客觀化”，檢索時間為建庫至2018 年10 月。中國知網數據庫檢索文獻944 篇，萬方數據庫686 篇，維普數據庫283 篇。將三個數據庫文獻進行合并，查重后余1228 篇，按照本文的納入和排除標準，剔除數據重復文獻77 篇，非舌象儀研究文獻657篇、綜述類102篇，文摘類26篇，最終有效文獻366篇，其中期刊文章195 篇，會議論文35 篇，碩士學位論文108篇，博士學位論文27篇，博士后學位論文1篇。

1.2 文獻納入標準

研究舌象儀的期刊論文、會議論文和學位論文；若內容雷同且經判斷為同一研究者，選擇資料最完整的文獻。

1.3 文獻排除標準

綜述類；非醫療衛生研究類文獻，如文摘、科普類；主要研究未涉及舌象儀者。

1.4 數據提取

將篩選后的366 篇文獻全文下載后，對文獻進行相關數據提取，主要提取內容包括：文獻標題、發表時間、文獻作者、第一作者所在地區、第一作者所在機構、期刊情況、資助基金來源、主要研究內容、舌象儀型號及舌象儀研發單位等。

1.5 分析方法

采用SPSS19.0 軟件進行統計分析，對文獻提取的相關信息，即文獻標題、發表時間、文獻第一作者、第一作者所在地區、第一作者所在機構、期刊情況、資助基金來源、主要研究內容、舌象儀型號及舌象儀研發單位等方面進行文獻的計量學分析，計數資料采用構成比進行描述。

2 研究結果

2.1 文獻年份統計

通過對納入文獻進行發表時間方面的統計發現，舌象儀研究文獻最早發表于1979 年，1979 年至2004年的35年期間，每年發表的相關文獻數量相對較少而且無明顯增加。2005年-2007年期間舌象儀的相關研究文獻出現了迅猛增長，2007年發文量最多，達33篇。2008年至今，除2013年發表舌象儀的相關研究文獻數量較少（16 篇）外，其他年份舌象儀的相關研究文獻數量較為穩定，介于21 篇到28 篇之間。截止到2018 年10 月，2018 年的總發文量為17 篇。1979 年至今發表的相關研究文獻具體數據見表1，發表文獻的變化趨勢見圖1。

2.2 文獻所有作者統計

366 篇文獻共涉及作者648 位，總累計頻次1023，其中發文量最多的作者是來自上海中醫藥大學的王憶勤，累計發表文獻21 篇。根據普賴斯定律，本文核心作者最低文獻量取整為4。發文量為4 篇及以上的作者共計33 位，累計頻次239。占總累計頻次的19% ＜50%，不符合普賴斯定律的要求，提示尚未形成舌象儀相關研究的核心作者。發文量在4篇及以上的作者情況，見表2。

表1 舌象儀相關研究各年份發表文獻統計表

圖1 發表文獻的趨勢圖

2.3 文獻第一作者所在地區分布統計

舌象儀相關文獻第一作者所在地區的統計分析結果顯示，上海市所占比例最大（26.2%），其余依次為北京市（22.1%）、天津市（12.3%）、廣東省（9.6%）等省及直轄市。地區分布的具體數據見表3。

2.4 文獻第一作者所在機構分布統計

從第一作者所在機構來看，上海中醫藥大學（12.0%）、北京工業大學（10.7%）、北京中醫藥大學（6.8%）、天津大學（5.7%）及天津中醫藥大學（4.9%）等機構從事的相關研究較多，發文量前十名的單位分布見表4。

表2 舌象儀相關研究文獻第一作者統計表

表3 舌象儀相關研究文獻第一作者省份統計表

表4 舌象儀相關研究文獻第一作者機構統計表

2.5 期刊情況統計

195 篇期刊論文中155 篇（81.0%）發表在核心期刊，37 篇（19.0%）發表在非核心期刊。其中刊文量最多的期刊是世界科學技術—中醫藥現代化，累計刊載文獻11 篇，各自占本次研究納入文獻總數的5.6%。根據普賴斯定律，本文核心期刊最低文獻量m=0.749nmax=3.317，取整為4，刊文量為4篇及以上的期刊共14 本，累計刊載文章84 篇，占期刊文獻總量的43.3%＜50%，不符合普賴斯定律的要求，提示尚未形成舌象儀相關研究核心期刊。刊文量在4篇及以上的期刊情況，見表5。

表5 舌象儀相關研究文獻刊載期刊統計表

2.6 資助情況統計

366 篇論文中166 篇（45.5%）注明資金支持，200篇（54.6%）沒有注明有資金支持。調查顯示共有65項資金資助舌象儀相關研究，主要的資助來源有國家自然科學基金、國家科技支撐計劃、國家高科技研究發展計劃、國家重點基礎研究發展計劃以及各類廳局級項目。具體的基金資助情況見表6。

2.7 研究內容統計

366 篇舌象儀相關研究的論文中，研究內容主要涉及圖像采集技術、成像技術、圖像處理技術、圖像分析技術、舌象儀的臨床應用及舌象儀的實驗室應用等內容，詳情見表7。

在舌象儀應用方面，實驗室研究使用的實驗動物包括大鼠（4 篇），小鼠（1 篇）和鵪鶉（1 篇）。臨床應用則包括消化系統疾病（19 篇）、內分泌系統疾病（19篇）、泌尿系統疾病（8 篇）、循環系統疾病7（篇）、免疫系統疾病（6篇）、呼吸系統疾病（3篇）、腫瘤科疾病（15篇）、兒科疾病（7 篇）、外科疾病（3 篇）、婦科疾病（3篇）、骨科疾病（1 篇）、健康狀態或體檢（15 篇）。臨床應用范圍較廣，應用人群最廣泛的前5 個人群是糖尿病人群（15 篇）、健康體檢人群（9 篇）、慢性胃炎人群5篇、慢性乙型肝炎人群（5 篇）及慢性腎衰人群（5）篇。具體臨床應用情況見表8。

表6 舌象儀相關研究文獻資助情況統計表

表7 舌象儀相關研究內容情況統計表

2.8 舌象儀型號及研發單位情況分析

在納入的366 篇文獻中，59 篇文章明確指出使用或研發的舌象儀型號，上海道生醫療科技有限公司生產的ZBOX 型舌象儀和DS01 舌象儀，DS01 舌象儀包括DS01-A 和DS01-B 兩種型號；上海中醫藥大學研發的TDA-1 小型舌象儀和DKF-Ⅱ舌象儀；上海中醫藥和上海亞太計算機信息系統有限公司研發的ZBOX-Ⅰ舌象儀；上海中醫藥大學和上海交通大學研發的TP-Ⅰ舌象儀；天津市天中依脈科技開發股份有限公司研發的YM-Ⅲ中醫舌象采集儀；上海亞太計算機信息系統有限公司研發的Smart TCM-I 舌象儀；哈爾濱工業大學和香港理工大學研發的TIAG 舌象儀；天津中醫藥大學研發的3D 舌象儀；研究使用SKYLAKR DTS 2005 舌象儀、SKYLARK TDS-2005 舌象儀和SX-002 舌象儀的文章未標注研發單位。具體的舌象儀型號及研發單位情況見表9。

3 討論

舌診作為中醫學最具特色的診斷方法之一，具有重要的臨床診斷意義。歷代中醫醫家都對舌診十分

重視，但是由于傳統舌診一般是在現場依靠醫生目測進行診察和判斷，其結果往往過于主觀，容易出現誤差，同時也無法做到精確記錄舌象。這既不利于舌象研究，也無法滿足研究上要求的可重復性，同時學術交流也相對困難[5]。由此，舌象儀便應運而生。作為中醫舌診現代化與客觀化的產物[6]，它的研發為舌象信息的量化奠定了基礎，符合舌診客觀化的發展要求，有利于中醫走向世界，使其能夠更好地為人類健康事業做貢獻[7]。文獻計量學是采用統計學方法，對各類文獻的計量特征進行統計分析，進而揭示和研究文獻情報規律、科學管理以及發展趨勢的一門科學[8]。本文對知網、維普和萬方三大數據庫進行舌象儀相關文獻的檢索，檢索時間為建庫至2018 年10 月，納入有效文獻366 篇，通過年發文量的趨勢線可以看出當前舌象儀的相關研究進入平臺期，需要進一步加強。同時根據普賴斯定律要求，本文納入文獻尚未形成“核心作者”及“核心期刊”。值得注意的是，有較多的國家級、廳局級資金資助了舌象儀相關研究，提示目前舌象儀相關研究得到了一定程度的重視。

表8 舌象儀相關臨床應用情況統計表

表9 舌象儀型號及研發單位情況統計表

舌象儀相關研究主要包括了圖像采集技術、成像技術、圖像分割技術、圖像分析技術、舌象儀的臨床應用及舌象儀的實驗室應用等方面的內容。在圖像采集方面，當前舌象儀多采用高性能的采集設備，圖像的采集條件與光源等因素是其研究中的重要課題[6,9-10]。在成像技術方面，高光譜成像、光學相干層析成像及三維成像等研究較為熱門。尤其是三維成像，對于具有動態特性的真實舌，三維重建方法，可以兼顧其動態特性與分辨率[11-14]。在圖像分割技術方面，目前常使用的方法有閾值法[15]、聚類算法[16]、支持向量機[17]、分水嶺算法[18]、圖割算法[19]、最大類間方差法[20]、區域生長[21]和邊緣檢測算法[22]等[23]，但到目前為止，在舌診客觀化的研究中還沒有實現一個對舌體自動分割十分有效的算法[24]，尚需要深入研究更多的理論算法，并不斷改進[25]。圖像分析技術方面，主要有聚類分類、神經網絡分類[26]、支持向量機以及深度學習[27]等。現有舌象儀測量準確性的評價，主要依據是舌象儀判斷與專家判斷的吻合率，但由于中醫臨床經驗的多樣性，目前尚未形成舌象診斷專家共識，導致不同儀器之間無法用統一的評價指標進行比較[28]。在舌象儀應用方面，實驗室應用較少，臨床應用則較多。臨床研究涵蓋消化系統、內分泌系統、泌尿系統、循環系統、免疫系統、呼吸系統等系統，覆蓋腫瘤科、兒科、外科、婦科、骨科的常見疾病，也包括了中醫健康管理領域。然而研究主要集中在糖尿病[29]、慢性胃炎[30]、慢性乙型肝炎[31-32]及慢性腎衰[33]等疾病上，對其它疾病的研究則比較分散。值得一提的是，舌象儀還被應用在“火星500 長期封閉環境中的中醫辨證”這一項目中[34]。

在舌象儀標準研究方面，國家食品藥品監督管理總局在2016 年發布了《舌象信息采集設備》（YY/T 1488-2016）標準，規定了舌象信息采集設備的術語、定義、要求、試驗方法、檢驗規則、標志、標簽、使用說明書、包裝、運輸和貯存要求。此標準適用于通過成像裝置（數字（碼）照相機或影像傳感器）獲取舌圖像，并對舌圖像進行存儲、對比、分析從而得到輔助診斷所需的舌象信息的設備。目前研究所采用的儀器、使用方法等各異，舌象儀尚存在穩定性和可重復性差的問題[35]，在中醫舌象的采集、分析等方面尚未形成統一的標準，不利于推進行舌象儀的應用推廣[36]。

此外，早期文獻存在舌象儀來源描述不清的情況，如不說明舌象儀來源，或在說明舌象儀來源時僅簡單描述由課題組自行研制，或雖說明舌象儀型號而卻不準確，或雖說明舌象儀的研發單位但有誤等，提示研究者在今后的論文寫作中應更加規范。