基于多維圖像分析技術的腺病毒感染中醫舌象特征分析*

榮文雅，王仲霞，何婷婷，景 婧，王麗蘋，孫永強，朱 云，許文濤，桑秀秀，田 淼，劉力政，冷源銘，楊 偉**，王睿林**

（1.南方醫科大學中醫藥學院 廣州 510515；2.解放軍總醫院第五醫學中心 北京 100039；3.復旦大學工程與應用技術研究院 上海 200433；4.中國中醫科學院中醫臨床基礎醫學研究所 北京 100700）

腺病毒是一種DNA病毒，通常會引起輕微感染，涉及上呼吸道或下呼吸道、胃腸道或結膜[1]，其具有發病急、感染途徑多、傳播速度快、病死率高和后遺癥發生率高、易合并肺炎產生重癥病例等特點[2]，可引起嚴重的支氣管堵塞，也可通過血液傳播造成多系統功能損害，重癥肺炎還會影響電解質與酸堿平衡等[3]。腺病毒感染常可以導致重癥肺炎，尤其是3、7、55型血清型[4]。腺病毒感染所引起的急性呼吸道傳染病可能會在封閉人群中迅速傳播，擁擠和不良的衛生行為可能會促進傳播。近年來，我國關于腺病毒感染病例報道也逐漸增多[5-8]。

舌診作為中醫望診的重要內容之一，可以為臨床辨證施治提供有效的依據[9]。傳統的舌診方法主要是根據醫生目測、語言文字說明、經驗辨析，并要求在短時間內進行判斷，其診斷結果既受醫生的知識水平、思維能力和診斷技能的限制，又受光線、溫度等外部客觀條件的影響，缺乏客觀評價標準[10]。而臨床舌診中對舌質、舌苔、舌形與舌態特征的準確定量詮釋尤為重要。運用現代科學方法為舌診建立客觀指標，使其更準確、客觀地反映人體機能狀態，對于提高中醫舌診的客觀化和精準度具有重要意義。目前舌象的研究已取得初步成效，如趙靜等[11]通過光譜技術來進行舌象分析，用于疾病快速篩查和中醫證候辨識等。周勝等[12]應用DS01-A道生四診儀檢測250例經胃鏡診斷為胃潰瘍的舌象，發現觀察舌苔厚薄指數、腐膩指數、剝苔指數可以間接評估胃內局灶性炎癥反應的變化。洪樂等[13]通過舌象分析，綜合利用計算機圖像識別技術進行智能化中醫體質辨識，建立了一個基于舌象分析的中醫體質辨識系統。應薦等[14]采用自主研發的PHE201體表紅外光譜儀對乳腺增生患者舌體各部進行紅外輻射光譜測定，發現乳腺增生患者舌前、舌中、舌邊等部位紅外輻射光譜形態相似。

參照以往溫病論治[15]，腺病毒感染患者的舌象具有一定特征，然而目前關于腺病毒感染舌診客觀化研究的報道較少。本研究以腺病毒感染患者為研究對象，采集并利用多維圖像分析技術分析患者舌象，應用描述性統計、統計檢驗和聚類分析討論其特征，使腺病毒中醫舌診更精準化、客觀化，為中醫辨證論治提供支撐。

1 臨床資料

1.1 研究對象

收集了85例2020年6月-2021年1月就診于解放軍總醫院第五醫學中心肝病醫學部中醫肝病科已確診腺病毒感染患者的舌診圖像：其中腺病毒患者發熱（A+C）41例、無發熱（T+P）30例、密切接觸（N）14例（缺1例患者舌診圖像），選取30例與患者年齡、身高及體重相匹配的成年人舌診圖像作為正常對照。從以上受試者中共采集280張舌象信息，每位受試者最多的采集了舌象7張，最少的采集了舌象1張。由于圖片質量問題，共刪除21張舌象，其中，有11張舌象無法識別（舌象特征取值全為0），有10張舌象識別不清（多數舌象特征取值為0），最終納入分析的感染腺病毒患者66例和正常人群30例。然后，對受試者單日多次拍照的舌象特征數據取均值。其中，特征變量“是否檢測到齒痕”取均值后向上取整。

1.2 診斷標準

腺病毒患者均符合2013年頒布的《腺病毒感染診療指南》中腺病毒診斷標準[16]：①咽拭子實時定量PCR（Real-time PCR）法檢測腺病毒特異性核酸陽性；②血清腺病毒特異性IgM抗體陽性；③急性期與恢復期雙份血清標本腺病毒特異性IgG抗體4倍以上升高。

1.3 納入標準

①腺病毒患者：符合2013年頒布的《腺病毒感染診療指南》中腺病毒診斷標準[16]；年齡18-80歲，性別不限；愿意配合舌象拍攝并簽署知情同意書者。患者臨床資料完整且依從性高；②正常人群：既往無慢性疾病史；3個月內無急性疾病史等；舌象為淡紅舌、薄白苔者；年齡18-70歲，性別不限；愿意配合舌拍攝并簽署知情同意書者。

1.4 排除標準

①因精神因素對病情描述不清、不能配合采集舌診圖像者；②嚴重水電解質紊亂、酸中毒等急性并發癥者；③患有其他嚴重內科疾病如腫瘤、免疫系統、血液系統等疾病者；④服用類固醇等影響糖代謝的藥物者；⑤孕婦及哺乳期患者。患兒監護人同意且簽署知情同意書，本研究經過醫院倫理委員會審批同意實施（倫理審批編號：2020001D）。

2 觀察指標與研究方法

2.1 舌采集

2.1.1 采集環境與設備

舌苔圖像采集時間為早晨的7∶00-9∶00。舌象采集環境為光線為良好的門診室內，色溫范圍：4500-7200 K，照度范圍：320-3630 lx。被測者拍攝前禁食食物，禁飲有色飲料。被檢查者坐位，張嘴伸舌、舌體放松、舌面平展、舌尖自然下垂，色差校正色卡舉在相機視線內，拍攝舌圖像。相機與受試者的拍攝距離為20 cm如需重新拍攝，休息3-5 min后再采集，最后選取最佳者儲存。舌診圖像數字分析診斷系統用于所有舌像的采集。

自然光色溫照度測量采用日本柯尼卡美能達公司的CL-200色溫照度計；舌象采集設備選用Canon EOS M100數碼相機，固定于舌象采集專用支架上；校正色卡選用柯達Q-13灰階卡，拍攝時放于舌側。用Canon EOS M100數碼相機在自動白平衡模式下拍攝舌象以及灰度色卡。選取柯達Q-13灰階卡的中灰色塊來設置白平衡，通過Nikon Capture NX軟件進行顏色的校正。其原理主要是：軟件根據數碼相機拍攝RAW格式圖像時記錄的白平衡信息將圖像中的顏色通道通過增益系數進行校正。

2.1.2 舌診圖像目標檢測

對于舌診圖像目標檢測，主要選取了4個關鍵目標的檢測，包括舌頭區域、舌苔區域、齒痕區域以及裂紋區域，這里采用了YOLOV4[17]網絡框架下的舌診圖像目標檢測算法集合，通過對最新算法的大量實驗，得到最優的算法組合，提高了卷積神經網絡（CNN）的準確性。

2.1.3 儀器系統處理

（1）舌苔顏色提取：分別計算舌苔區域的RGB分量的顏色均值。R代表紅色值，G代表綠色值，B代表藍色值。

（2）齒痕判別：齒痕為目標檢測的結果，判斷齒痕的個數，置信度取0.6。

（3）舌苔裂紋占比計算：根據舌苔上裂紋檢測的結果做分割，同時對于多個細小的裂紋交錯的部分做區域融合，得到裂紋的面積，計算了裂紋與舌苔的面積占比。

（4）舌苔濕度計算：舌苔濕度定義為反光區域，即舌苔部分亮度超過一定閾值的白色點，根據現有提供的圖片樣本，很多舌苔上反光的部分并不是很亮，這里給出的閾值為170，統計反光區域的亮度點，計算占比。由于拍攝圖像某些反光并不明顯或圖像偏暗，會使得某些值偏低。后續可以考慮統一拍攝環境及補光標準。

（5）舌苔紋理特征值提取：對于舌苔部分計算Tamura紋理特征，Tamura紋理特征的六個分量對應于心理學角度上紋理特征的六種屬性分別是粗糙度（Coarseness）、對比度（Contrast）、方向度（Directionality）、線像度（Linelikeness）、規整度（Regularity）和粗略度（Roughness）。這里主要選取了粗糙度、對比度、方向度3分量特征來描述舌苔的紋理特征。

2.2 統計學方法

將所有患者基本信息、中醫舌象特征信息導入數據庫，采用R4.0.2和SPSS22.0進行統計分析與驗證。各組數據均進行正態性檢驗和方差齊性檢驗，計數資料采用頻數表示，使用卡方檢驗或Fisher精確檢驗進行分析。以腺病毒感染者不同程度無發熱、密切接觸、發熱和正常為結局，隨機森林算法[18]采用Gini指數確定舌象特征的重要度，模糊K-Means聚類分析采用系統聚類中的R型分析法；計量資料符合正態分布的數據用均值±標準差（±s）表示，采用t檢驗或者方差分析（ANOVA）比較組或多組間的差異，非正態分布的數據，用中位數（M）、四分位間距表示，采用Mann-Whitney U檢驗或Kruskall-Wallis H檢驗來比較兩組或多組間的差異。以P〈0.05為差異有統計學意義。

3 結果

3.1 不同人群基線水平

腺病毒感染不同程度患者與正常人群性別（男69例，女27例）、年齡（23.0（20.0，25.0）歲，最小值18歲，最大值80歲）、身高（172.0±6.9 cm）、體重（65.0±7.3 kg）、基線體溫（36.5（36.5，39.0）℃，最小值36.5℃，最大值40.5℃）等基線情況比較，差異無統計學意義（P〉0.05），具有可比性（見表1）。

3.2 各類人群舌象特點

腺病毒感染不同程度患者與正常人群舌色、舌形、苔色、苔質特征的整體比較見表1。處理后的96例舌象數據按嚴重程度分類，針對每個變量對4類人群分析進行兩兩比較，結果如表2所示；其中R代表紅色值，G代表綠色值，B代表藍色值。四類人群中舌苔顏色R，舌苔顏色G，舌苔顏色B的比較，差異具有統計學意義（P〈0.05）；舌苔顏色R中，發熱患者與密切接觸患者，密切接觸患者與正常人群，無發熱患者與正常人群，差異具有統計學意義（P〈0.05）。舌苔顏色G中，密切接觸患者與正常人群，無發熱患者與正常人群，差異具有統計學意義（P〈0.05）；舌苔顏色B中，發熱患者與無發熱患者，無發熱患者與正常人群，差異具有統計學意義（P〈0.05）；齒痕有無、舌苔濕度、紋理粗糙度、紋理方向、紋理對比度的4類人群比較，差異具有統計學意義（P〈0.05）。其中，齒痕有無檢測中，發熱患者與正常人群，密切接觸患者與無發熱患者，無發熱患者與正常人群，差異具有統計學意義（P〈0.05）；舌苔濕度中，發熱患者、密切接觸患者、無發熱患者與正常人群，差異都具有統計學意義（P〈0.05）；紋理粗糙度中，發熱患者、密切接觸患者、無發熱患者與正常人群，差異都具有統計學意義（P〈0.05）；紋理方向度中，發熱患者與正常人群，差異具有統計學意義（P〈0.05）；紋理對比度中，發熱患者、密切接觸患者、無發熱患者與正常人組，差異具有統計學意義（P〈0.05）。4類人群的典型舌苔圖像見圖1。

表1 舌象特征的組間比較

續表

圖1 物體探測儀

3.3 整體舌像聚類結果

以腺病毒感染不同程度：無發熱、密切接觸、發熱以及正常人群為結局，利用隨機森林算法對所有舌象特征進行建模，用Gini指數篩選出重要特征：舌苔顏色R均值、舌苔顏色G均值、紋理粗糙度、紋理對比度，結合3.2的結果，納入以上舌象特征，對感染腺病毒不同程度患者與正常人群進行模糊K-Means聚類R型分析，得到如下表3和圖2的聚類結果。首先每一類都是有代表性的，最具特點的第4類是以正常人為主，結合圖2，可以看出正常人更多的體現在第2個主成分上，進而可以大致推斷：較正常人群，患病人群在第2主成分上表現稍差；第3類的代表性樣本為發熱（A+C）和無發熱（T+P）為主，主要表現在第2主成分上；第2類的代表性樣本以發熱（A+C）人群更為明顯，其在第1主成分上表現的更好；第1類的代表性樣本分布沒有較大差異，基本上不偏向哪個主成分。綜上，根據舌苔顏色R均值、舌苔顏色G均值、紋理粗糙度、紋理對比度獲取的兩個主成分，用不同顏色圓實點畫出的4類人群散點圖具有較好的區分度。

圖2 4類人群典型舌苔圖像

表3 腺病毒感染的3類不同程度患者與正常人群舌象特征進行模糊K-Means聚類R型分析

3.4 4類人群舌象特征的核密度分布圖

另外，我們還按舌苔顏色R均值、舌苔顏色G均值、舌苔顏色B均值、齒痕有無、舌苔裂紋占比、舌苔濕度、舌苔紋理（紋理粗糙度，紋理方向度，紋理對比度）分別畫出4類人群對應的核密度分布圖，從圖3可以看出，舌苔顏色R均值、舌苔顏色G均值、舌苔顏色B均值、紋理對比度、舌苔濕度、紋理粗糙度對4類人群具有一定的區分度。

圖3 腺病毒感染的3類不同程度患者與正常人群舌象特征進行模糊K-Means聚類R型分析

4 討論與展望

舌診作為中醫臨床診療的重要要素，是一種極具中醫特色的無創性診斷方法，中醫溫病學強調注重舌象的觀察，有“溫病看苔”的表述[19]，腺病毒感染的臨床診療需要參照溫病學內容[20]，其舌象分析可以作為溫病舌象觀察的一個示例。溫病容易化燥傷陰，在溫病后期，邪入營血或深入下焦。則邪熱熏蒸，陰液耗傷嚴重。溫病變化發展迅速，而舌象對于疾病的反映尤為敏感，能夠反映人體氣血津液的盈虧情況。因此通過辨舌可以直觀的判斷津液耗傷的嚴重程度。溫病對舌象的觀察包括舌苔、舌質、舌態等內容[21]。溫病辨舌可以辨病邪性質、病位深淺、病勢進退、津液盈虧等，并且舌象反映的更加直觀便捷，對于起病急，傳變快的溫病診斷具有重要意義。中醫舌診的觀察，歷來主要以臨床中醫師觀察后進行語言描述進行記錄，舌質顏色的紅、絳，舌體的瘦、薄，舌苔的厚、膩，這些表述在不同的中醫師的觀察往往只能以定性的方式呈現，無法加以量化，隨著近代色度學，近代光學技術，數字圖像處理技術和計算機處理技術的發展，使中醫舌診從主觀定性的表達走向客觀化、定量化、標準化成為可能。本研究通過現代圖像分析技術從舌苔顏色、齒痕有無、舌苔濕度、紋理粗糙度、紋理方向度、紋理對比度幾個維度對腺病毒感染者中醫舌象觀察內容進行客觀表述，發現舌苔顏色R方面，發熱患者與密切接觸患者、密切接觸患者與正常人群、無發熱患者與正常人群，差異具有統計學意義（P〈0.05）。舌苔顏色G方面，密切接觸患者與正常人群、無發熱患者與正常人群，差異具有統計學意義（P〈0.05）；舌苔顏色B方面，發熱患者與無發熱患者、無發熱患者與正常人群，差異具有統計學意義（P〈0.05）；以上結果表明：正常人群感染病毒到產生發熱癥狀的過程中，舌苔顏色發生了客觀的變化，與中醫溫病學認為溫病進展過程中，舌苔從白到黃，溫熱的病程特點是一致的。正常舌象舌質淡紅，舌苔薄白；黃苔一般是從白苔轉化而來，標志邪熱已入氣分，而其厚薄、潤燥又可反映病位的深淺及津傷的程度。《溫熱論》說：“或黃甚，或如沉香色，或如灰黃色，或老黃色，或中有斷紋，皆當下之，如小承氣湯，用檳榔、青皮、枳實、元明粉、生首烏等。”溫病見黃苔時應當以祛邪存陰為主要治療原則。另外，齒痕有無、舌苔濕度、紋理粗糙度、紋理方向、紋理對比度的四類人群比較，差異具有統計學意義（P〈0.05）。其中，齒痕有無檢測方面，發熱患者與正常人群、密切接觸患者與無發熱患者、無發熱患者與正常人群，差異均具有統計學意義（P〈0.05）。舌苔濕度方面，發熱患者與正常人群、密切接觸患者與正常人群、無發熱患者與正常人群，差異均具有統計學意義（P〈0.05）；紋理粗糙度方面，發熱患者與正常人群、密切接觸患者與正常人群、無發熱患者與正常人群，差異均具有統計學意義（P〈0.05）；紋理方向度方面，發熱患者與正常人群，差異具有統計學意義（P〈0.05）；紋理對比度方面，發熱患者與正常人群、密切接觸患者與正常人群、無發熱患者與正常人群，差異均具有統計學意（P〈0.05），將上述的幾個特征和隨機森林算法、模糊KMeans聚類分析的圖像分析結果可與中醫理論可進行互釋：中醫認為齒痕主濕[22]，舌苔濕度在中醫學中的表述是“苔膩”程度與“濕”，舌苔之膩者，乃為穢濁邪氣入里太深，正氣不能祛邪于外而上泛于口所致，舌苔黃膩而垢，或干澀深黃厚膩是表邪入里之候。《辨舌指南·辨舌之津液》記載：“膩者有形，揩之不去，為穢濁盤踞中宮。”4組人群舌象特征之間的差異增加了濕的客觀精準辨識；舌苔裂紋的形成在中醫學上也常常提示有熱邪傷陰。本研究對腺病毒不同程度感染者的舌色、齒痕及舌苔紋理、舌苔濕度等方面的動態變化進行分析，將主觀的文字表述與客觀的圖像分析結果進行互參互釋，也為腺病毒感染中醫證候病機提供客觀依據，使以腺病毒為代表的溫病舌苔診療更加客觀量化，有助于發揮中醫藥特色和優勢的診療技術在腺病毒的防治方面的作用，同時也有助于對腺病毒等溫病的臨床療效進行客觀評價，進一步的研究可以將不同病毒或細菌感染屬于中醫溫病范疇的舌像特征進行綜合對比研究，探討不同溫病之間舌像客觀的差異，為中醫藥防治新突發傳染病提供更細化的技術支撐。

圖4 腺病毒感染的三類不同程度患者與正常人群的舌象特征核密度分布圖