基于人臉檢測(cè)技術(shù)的高血壓病肝火亢盛證的色部界定法?

李佳佳， 陳仁波， 曹紫嫣， 蓋國忠△

(1.首都醫(yī)科大學(xué)附屬安定醫(yī)院， 北京 100088；2.國家精神心理疾病臨床研究中心， 北京 100088；3.精神疾病診斷與治療北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100088；4.中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)臨床基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究所， 北京 100700)

色部為中醫(yī)特有概念，臟腑及肢節(jié)在面部的色診部位叫色部[1]。有關(guān)色部的論述首見于《黃帝內(nèi)經(jīng)》，后世很多醫(yī)家對(duì)其進(jìn)行了闡釋與補(bǔ)充。色部位置的界定是色部研究的關(guān)鍵點(diǎn)且長期存在爭(zhēng)議，究其原因多為忽視了色部的原理和屬性。本文將從色部的屬性和原理入手，介紹當(dāng)代醫(yī)家對(duì)肝的色部客觀化定位研究方法，結(jié)合高血壓病肝火亢盛證，利用MTCNN人臉檢測(cè)算法對(duì)其色部位置進(jìn)行界定。

1 色部的屬性

色部理論的目標(biāo)是診斷和辨證，必然與病證息息相關(guān)，其屬性為恒動(dòng)性和多樣性。《黃帝內(nèi)經(jīng)》對(duì)色部的定位均是結(jié)合了疾病的部位和性質(zhì)。不同的病位、色部不同。《靈樞·五色》：“黃帝曰：五色之見也，各出其色部。”《望診遵經(jīng)·五色相應(yīng)提綱》：“五色形于外, 五臟應(yīng)于內(nèi), 猶根本之與樹枝也……故有病必有色, 內(nèi)外相襲, 如影隨形, 如鼓應(yīng)桴。[2]”相同的病位，證型不同，氣血變化不同，色部亦不同。《素問·刺熱篇》:“肝熱病者，左頰先赤”，《素問·風(fēng)論篇》：“肝風(fēng)之狀…… 診在目下, 其色青”，《諸病源候論·中風(fēng)候》:“肝中風(fēng)者, 其人但踞坐不得低頭, 繞兩目連額上，色微青。[3]”

《素問·刺熱篇》《靈樞·五色》《靈樞·五閱五使》根據(jù)不同的病證和觀察對(duì)象，分別提出了面部色診法、明堂色診法、五官色診法。以肝為例，肝對(duì)應(yīng)的色部可為左頰、下級(jí)之下、目、目眥。《素問·刺熱篇》:“肝熱病者，左頰先赤。”《靈樞·五色》:“庭者，首面也……下極者，心也；直下者，肝也。”《靈樞·五閱五使》:“目者肝之官也”“肝病者，眥青”。因此疾病的性質(zhì)不同，觀察對(duì)象不同，其對(duì)應(yīng)的色部位置亦不同，色部具有動(dòng)態(tài)變化性和多樣性特點(diǎn)[4-8]。

2 色部理論的原理

色部的理論依據(jù)為五行互藏理論，其出發(fā)點(diǎn)為氣一元論。《河洛原理》：“太極一氣產(chǎn)陰陽，陰陽化合生五行，五行既萌，遂含萬物。[9]”五行互藏早在《黃帝內(nèi)經(jīng)》多個(gè)篇章中有所蘊(yùn)含，如《素問·陰陽別論篇》:“凡陽有五，五五二十五陽。”明·張介賓在《類經(jīng)圖翼·五行統(tǒng)論》中明確提出了五行互藏的理論：“五行者，水火木金土也……第人皆知五之為五，而不知五者之中，五五二十五，而復(fù)有互藏之妙焉。[10]”《素問·移精變氣論篇》:“夫色之變化，以應(yīng)四時(shí)之脈……以合于神明也。”天、地、人，人體各部分桴鼓相應(yīng)，陰陽之中復(fù)有陰陽，五行之中復(fù)有五行，揭示了生命的整體性與復(fù)雜性，與現(xiàn)代的生物全息理論相吻合。全息論基本原理為從潛顯信息總和看，任一部分都包含著整體的全部信息。“全息”能夠根據(jù)部分反映整體特征，還原整體影像，各個(gè)部分均為整體的縮影，貯存著整個(gè)宇宙的全息信息。1973年，張穎清發(fā)現(xiàn)了第二掌側(cè)全息穴位群和人體的許多全息元，通過對(duì)其分布規(guī)律的探討與研究發(fā)現(xiàn)，人體各個(gè)部分、各個(gè)系統(tǒng)均遵循相同的分布規(guī)律，提出了生物體結(jié)構(gòu)的全息胚學(xué)說，創(chuàng)立了全息生物學(xué)[11-14]。由于人體的每一個(gè)部分均包含了完整的生命信息，因此色部存在于不同部位。以肝為例，當(dāng)觀察對(duì)象為面部時(shí)色部為左頰；當(dāng)觀察對(duì)象為明堂時(shí)，色部為下極直下；當(dāng)觀察對(duì)象為五官時(shí)色部為目，當(dāng)觀察對(duì)象為目時(shí)色部為黑睛。

人體的每一個(gè)部分都包含完整的生命信息，但是每個(gè)部位反映的生命信息又是有序而不均勻的，正是由于生命信息的完整性和分布的不均勻性，構(gòu)成了色部的理論基礎(chǔ)。圖1是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)在大腦皮質(zhì)運(yùn)動(dòng)和感覺的反射投射區(qū)解剖圖，顯示生命信息的分布是完整有序而不均勻的，如手的投射區(qū)域明顯大于其他區(qū)域，拇指的投射區(qū)又大于其他手指的投射區(qū)域。中醫(yī)學(xué)以陰陽標(biāo)記屬性，以陽為例，經(jīng)脈有太陽、少陽、陽明，陽蹺、陽維、督脈，陽的比例明顯不同；五臟六腑六腑為陽，五臟為陰，又有陽中之陽，陰中之陽等推之萬物。正如《道德經(jīng)》所言：“道生一，一生二，二生三，三生萬物”。如以五臟為例，人體的每一個(gè)部位均包含了五臟的生命信息，如abcde分別對(duì)應(yīng)心肝脾肺腎，但是由于生命信息分布的不均勻性，在特定的部位就能觀察到不同的生命信息，該部位分布較多的生命信息可由大寫表示。《素問·刺熱篇》：“肝熱病者，左頰先赤；心熱病者，顏先赤；脾熱病者，鼻先赤；肺熱病者，右頰先赤；腎熱病，頤先赤。”如果五臟疾病性質(zhì)為熱病，根據(jù)《素問·刺熱篇》觀察對(duì)象為人體整個(gè)面部，那么心的色部生命信息可能為Abcde,對(duì)應(yīng)顏，肝的色部生命信息可能為aBcde，對(duì)應(yīng)左頰(如圖2)以此類推。如果觀察對(duì)象為明堂，明堂亦包含了五臟的生命信息abcde，那么心的色部生命信息可能為Abcde，對(duì)應(yīng)下極。肝的色部生命信息可能為aBcde，對(duì)應(yīng)下極直下。五行互藏理論說明機(jī)體內(nèi)部的無限可分性、人體組織器官的復(fù)雜性和功能屬性的多樣性。色部的動(dòng)態(tài)變化性和多樣性的根本原因是病證氣血變化的復(fù)雜性和生命信息的完整有序性與分布的不均勻性。

圖1 大腦皮質(zhì)運(yùn)動(dòng)和感覺投射區(qū)

圖2 《素問·刺熱篇》面部色部區(qū)

3 當(dāng)代醫(yī)家對(duì)肝的色部客觀化定位

后世很多醫(yī)家根據(jù)自己的醫(yī)療實(shí)踐，結(jié)合《黃帝內(nèi)經(jīng)》對(duì)色部進(jìn)行了闡述和界定，但其位置界限缺乏規(guī)范。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，色診走向了客觀化，色部的界定方法仍顯粗糙、復(fù)雜且定位不夠精準(zhǔn)，其色部位置界定尚未結(jié)合病證，未進(jìn)行深入摸索和驗(yàn)證。對(duì)色部的研究方向脫離了病證本身，忽視了色部的屬性，只言病不言證，或者只言證不言病，應(yīng)引起研究者的重視[15-21]。王鴻謨根據(jù)《靈樞·五色》繪制了臟腑色部中心坐標(biāo)圖，肝的色部中心(G)在前正中線與兩顴骨最高點(diǎn)連線的交點(diǎn)，正當(dāng)鼻梁骨最高處；根據(jù)《素問·刺熱篇》，在自然標(biāo)志物的基礎(chǔ)上繪制了五臟色區(qū)分布圖(如圖3)，肝區(qū)(GQ)上界為左眼及外延線，右界為右眼角口角連線[22]。李江帆結(jié)合《說文解字注》和《靈樞·五色》，在自然標(biāo)志物的基礎(chǔ)上，從文字學(xué)角度對(duì)色部(“明堂”“闕”“庭”“蕃”“蔽”)在頭面部的位置進(jìn)行了界定[1]。陳伏兵提出了用模塊二維主成分分析方法(modular two dimensional principal component analysis，M2DPCA)對(duì)圖像矩陣進(jìn)行了分塊，用于人臉識(shí)別的方法[23]。蔡藝芳結(jié)合《素問·刺熱篇》和M2DPCA建立面部坐標(biāo)體系(如圖4)，將面部分為30個(gè)矩陣模塊，肝區(qū)模塊為GL1,GL2,GL3,GL4[24]。高也陶根據(jù)《靈樞·五色》和前人總結(jié)成果結(jié)合解剖標(biāo)志，制定了面部臟腑肢節(jié)圖(如圖5)[14]。唐旖旎等使用望診儀采集186例胃部疾病的患者和60例正常組人群的面部圖片，經(jīng)統(tǒng)計(jì)軟件發(fā)現(xiàn)，2組人群胃區(qū)色部參數(shù)明顯不同,該研究色部劃分出自《靈樞·五色》，以明代蔣示吉和當(dāng)代高也陶制定[25]。

圖3 五臟色區(qū)分布圖

圖4 面部坐標(biāo)體系圖

圖5 面部臟腑肢節(jié)圖

4 MTCNN人臉檢測(cè)算法

隨著計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的深入發(fā)展，其研究熱點(diǎn)之一的人臉檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)日趨成熟，作為人臉識(shí)別的重要階段，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于機(jī)場(chǎng)、高鐵站、火車站等人口密集場(chǎng)所，并在監(jiān)控、追蹤、自動(dòng)駕駛等學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域炙手可熱。其中，基于深度學(xué)習(xí)的人臉檢測(cè)方法已成為現(xiàn)階段研究人員研究的重點(diǎn)之一。Multi-task Cascaded Convolutional Networks(MTCNN)人臉檢測(cè)[26-28]算法是目前效果最好的人臉檢測(cè)和人臉特征點(diǎn)定位算法之一，能夠通過深層網(wǎng)絡(luò)提取人臉特征。該方法不僅具有速度快等特點(diǎn)，且在光照變化、部分遮擋和人臉轉(zhuǎn)動(dòng)的情況下也能得到較好的人臉檢測(cè)結(jié)果。該人臉檢測(cè)算法是通過構(gòu)建級(jí)聯(lián)架構(gòu)來整合多任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)的，主要由3個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)組成，即P-Net、R-Net、O-Net，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖6所示。

第一階段Proposal Network (P-Net)，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要由全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，通過層數(shù)較少的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以快速獲取候選可能包含人臉的窗體，此時(shí)的候選人臉窗體數(shù)量較多，這一階段屬于粗檢。

圖6 深度學(xué)習(xí)-Multi-task Cascaded Convolutional Networks(MTCNN)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

第二階段Refine Network (R-Net)，相比P-Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)增加了一個(gè)全連接層，通過加深的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)獲取候選人臉窗體，可以丟棄大量的重疊窗體和非人臉窗體，這一階段屬于細(xì)檢，此時(shí)圖像中大部分人臉的位置可以得到。

第三階段Output Network (O-Net)，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層比R-Net層又多了一層卷積層，通過進(jìn)一步使用更深的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，去除不符合條件的候選人臉窗體，保留符合條件的候選人臉窗體，同時(shí)對(duì)5個(gè)人臉面部關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行定位。

最終，通過構(gòu)建級(jí)聯(lián)的P-Net、R-Net、O-Net網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)人臉的進(jìn)一步精確檢測(cè)與定位，獲取人臉在圖片中的位置以及關(guān)鍵點(diǎn)的位置。

5 基于高血壓病肝火亢盛證的色部位置界定

本文基于高血壓病肝火亢盛證利用人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)肝的色部進(jìn)行定位。高血壓病是以體循環(huán)動(dòng)脈壓增高為特點(diǎn)的臨床綜合征，最早屬于中醫(yī)學(xué)“脈脹”，后多屬于“眩暈”“頭痛”范疇。本病與血脈直接相關(guān)，《黃帝內(nèi)經(jīng)》認(rèn)為“諸風(fēng)掉眩，皆屬于肝”，高血壓病與肝關(guān)系密切。《素問·刺熱篇》:“肝熱病者，左頰先赤”。從目前文獻(xiàn)資料來看，高血壓病肝火亢盛證人群分布較其他證型更為廣泛，相較其他證型具有病情較輕、病程較短，血壓變異規(guī)律與正常生理血壓變化較為接近，靶器官損傷與其他證型相比較輕的特點(diǎn)[29-35]，這可能與疾病由邪實(shí)為主向虛實(shí)夾雜再向正虛為主的發(fā)展過程相關(guān)。面部色診的改變具有早期診斷的功效，疾病發(fā)生的極早期即可先見于色。《靈樞·邪氣臟腑病形》:“正邪之中人也，微先見于色，不知于其身，若有若無，若亡若存，有形無形，莫知其情。”《靈樞·邪氣臟腑病形》:“十二經(jīng)脈，三百六十五絡(luò)，其血?dú)饨陨献⒂诿娑呖崭[”，人體顏面部為十二經(jīng)脈三百六十五絡(luò)匯聚的地方，精氣、血?dú)馔鈽s的部位，能迅速、直接反映人體精氣、血?dú)獾淖兓＜膊≡谏休p淺不易發(fā)覺的階段，即可顯現(xiàn)于顏面氣色。與中醫(yī)色診吻合度高且研究意義重大。

《素問·刺熱篇》:“肝熱病者，左頰先赤”，明確指出了肝發(fā)生熱病時(shí)，觀察對(duì)象應(yīng)為人體面部，色部為左頰。如何對(duì)左頰部進(jìn)行定位？人的面部大小寬窄不一，如何設(shè)計(jì)出適合普遍適用的位置界定？本文在觀察了112例高血壓病肝火亢盛證、118例高血壓病非肝火亢盛證、110例正常人面部特征的基礎(chǔ)上，結(jié)合人體特點(diǎn)和計(jì)算機(jī)自動(dòng)化特點(diǎn)，經(jīng)過摸索首次利用MTCNN人臉檢測(cè)算法，在病證結(jié)合的基礎(chǔ)上提出了高血壓病肝火亢盛證的色部界定法，以左側(cè)瞳孔直下與左側(cè)鼻翼水平交界處為原點(diǎn)，提取與面部成比例的皮膚色塊，基于該色部定位法進(jìn)行的高血壓病肝火亢盛證的色診診斷模型準(zhǔn)確率為85.24%，具有快速簡(jiǎn)捷、自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)定位、精準(zhǔn)度高、個(gè)體化強(qiáng)等特點(diǎn)(見圖7)。

圖7 Multi-task Cascaded Convolutional Networks(MTCNN)人臉檢測(cè)算法皮膚塊提取流程

5.1 人臉檢測(cè)

通過MTCNN人臉檢測(cè)算法定位出人臉位置，以及眼睛中心點(diǎn)(x1，y1)(x2，y2)、鼻尖中心點(diǎn)的位置(x3，y3)(如圖8)。

圖8 人臉檢測(cè) 圖9 構(gòu)建坐標(biāo)系

5.2 人臉轉(zhuǎn)正

根據(jù)雙眼中心點(diǎn)定位坐標(biāo)，構(gòu)建計(jì)算坐標(biāo)系(如圖9)。通過反tan公式如下(1)所示，計(jì)算兩眼中心點(diǎn)偏轉(zhuǎn)角度，然后旋轉(zhuǎn)圖片使得兩眼中心點(diǎn)在同一水平位置(如圖10)，雙眼在同一水平線轉(zhuǎn)正后的人臉。

角度

(1)

人臉轉(zhuǎn)正后，雙眼、鼻尖的坐標(biāo)在原圖上也會(huì)相應(yīng)改變。通過旋轉(zhuǎn)角度計(jì)算旋轉(zhuǎn)矩陣以及仿射變換后，獲得旋轉(zhuǎn)后的雙眼以及鼻尖坐標(biāo)(x′1，y′1)(x′2，y′2)(x′3，y′3)(如圖11)。圖4示，根據(jù)新坐標(biāo)以及公式(2)，計(jì)算眼睛與鼻尖之間的水平寬度w，以及雙眼與鼻尖的垂直高度h(如圖12)。

5.3 提取皮膚塊

為適應(yīng)不同人皮膚塊的位置提取需求，故選擇(圖13)反斜線標(biāo)示皮膚塊，該皮膚塊既可以避免在計(jì)算機(jī)自動(dòng)化提取時(shí)提取不必要的鼻子側(cè)，也可以避免提取到上側(cè)眼袋以及左側(cè)臉輪廓之外。該位置具體位于左眼向左平移3/4個(gè)W，向下移動(dòng)1/2個(gè)h為開始位置坐標(biāo)，即(px1，py1)，計(jì)算公式如下(3)，左眼向下移動(dòng)5/4個(gè)h為終點(diǎn)位置坐標(biāo)，即(px2，py2)，計(jì)算公式如下(4)。此部分即作為選擇的人臉左側(cè)皮膚塊，人臉右側(cè)皮膚塊同樣也是如此計(jì)算，與左側(cè)人臉皮膚塊相對(duì)稱。

5.4 單例示范

圖14示，為使用深度學(xué)習(xí)MTCNN網(wǎng)絡(luò)模型，首先對(duì)原始人臉數(shù)據(jù)檢測(cè)定位，然后進(jìn)行人臉轉(zhuǎn)正，最后根據(jù)需求進(jìn)行色部位置的界定。

圖14 單例示范

人工智能在計(jì)算機(jī)圖像視覺領(lǐng)域發(fā)展迅速，表現(xiàn)突出。本文首次在病證結(jié)合的基礎(chǔ)上利用MTCNN人臉檢測(cè)算法提出了高血壓病肝火亢盛證的色部界定法，在提取過程中其皮膚塊大小因人而異，體現(xiàn)了中醫(yī)同身寸、自然標(biāo)志取位法的個(gè)體化思想，具有快速簡(jiǎn)捷、自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)定位、精準(zhǔn)度高、個(gè)體化強(qiáng)的特點(diǎn)。隨著人工智能的發(fā)展，中醫(yī)特色的望聞問切都將可能實(shí)現(xiàn)中醫(yī)客觀化診斷，為建立中醫(yī)特色動(dòng)態(tài)、靈活的客觀化診療體系，將是探索解決中醫(yī)發(fā)展科學(xué)化問題的重要方法之一。