中醫(yī)面部色澤望診的客觀量化研究進(jìn)展

韓鵬鵬 王天芳 廖結(jié)英 楊瑩瑩 呂宏蓬

望面部色澤是中醫(yī)望診的重要內(nèi)容之一，在中醫(yī)臨床中占有重要的地位。由于望面部色澤主要依賴于醫(yī)者的主觀感覺(jué)器官，因此，在中醫(yī)理論指導(dǎo)下，運(yùn)用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的方法和手段對(duì)面部色澤信息進(jìn)行采集與分析，使模糊、主觀的診斷信息具有客觀量化的依據(jù)，從而推動(dòng)中醫(yī)望診的現(xiàn)代化進(jìn)程。筆者擬以中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)、萬(wàn)方數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)平臺(tái)和維普期刊資源整合服務(wù)平臺(tái)(VIP)三大中文數(shù)據(jù)庫(kù)為文獻(xiàn)來(lái)源，從基于圖像分析和基于光譜技術(shù)的面部色澤評(píng)價(jià)兩個(gè)方面，對(duì)近十年來(lái)有關(guān)中醫(yī)面部色澤望診的客觀量化研究?jī)?nèi)容進(jìn)行綜述，旨在讓大家了解其研究進(jìn)展，為今后進(jìn)一步研究提供參考。

1 基于圖像分析的面部色澤評(píng)價(jià)

基于圖像的面部色澤評(píng)價(jià)，主要是應(yīng)用顏色空間模型的參數(shù)進(jìn)行色澤的量化分析，常用的顏色空間模型主要有RGB、HSI以及Lab等。

1.1 基于RGB顏色空間模型的面部色澤客觀量化研究

RGB顏色空間模型是根據(jù)國(guó)際制定的Red(700.0 nm)、Green(546.1 nm)、Blue(435.8 nm)三原色來(lái)描述顏色，該三原色可以對(duì)人眼的錐形感光細(xì)胞產(chǎn)生刺激，以不同比例進(jìn)行復(fù)合后，能夠產(chǎn)生與各種頻率可見(jiàn)光等效的色覺(jué)[1]。因?yàn)閿?shù)碼成像中單像素點(diǎn)中的數(shù)據(jù)大部分基于24 bit的RGB值，從而使得RGB色彩資料的獲得更為簡(jiǎn)單。

基于RGB顏色空間模型的面部色澤量化研究，既有單一量化分析RGB值的研究報(bào)道，也有將RGB顏色空間值轉(zhuǎn)化為顏色指數(shù)來(lái)分析的。因?yàn)镽GB顏色空間模型中，是三原色來(lái)描述顏色，單一個(gè)RGB值變化，難以直觀分析色澤的變化規(guī)律。因此，有研究者通過(guò)直接進(jìn)行RGB數(shù)碼圖像的分析或者進(jìn)行轉(zhuǎn)換研究，將RGB顏色空間值轉(zhuǎn)化為青色指數(shù)、紅色指數(shù)、黃色指數(shù)、白色指數(shù)、黑色指數(shù)以及面色總指數(shù)等以評(píng)價(jià)面部色澤，既符合中醫(yī)“五色”理論，又可直觀地反映顏色特征變化。研究報(bào)道中面色分析結(jié)果絕大部分以面部整體的形式呈現(xiàn)，也有分區(qū)域描述的。如吉杉等[2]應(yīng)用中醫(yī)四診儀采集了肝硬化患者整體面部、額部、鼻部、唇部、雙側(cè)臉頰、雙側(cè)眼眶各區(qū)位點(diǎn)的圖像信息，結(jié)果發(fā)現(xiàn)肝硬化患者面部整體、頰區(qū)、眼區(qū)位點(diǎn)R值、G值較健康人群低，失代償期患者頰區(qū)、眼區(qū)B值降低，說(shuō)明單一觀測(cè)面部各部位的RGB值可為肝硬化患者病情判定提供一定依據(jù)。宮愛(ài)民等[3]對(duì)健康人群面色指數(shù)進(jìn)行了觀測(cè)，以此來(lái)探討面色與性別及年齡變化的相關(guān)性。研究結(jié)果也證實(shí)了男、女不同性別之間的面色指數(shù)確實(shí)存在差異；隨著年齡增加，紅色指數(shù)會(huì)出現(xiàn)下降，而黃色指數(shù)出現(xiàn)升高。在面部色澤的臨床研究報(bào)道中，主要關(guān)注了冠心病不同證型[4]，慢性腎衰虛實(shí)兼證、慢性腎衰不同腎功能分期、慢性腎炎濕熱證以及慢性腎衰虛兼濕濁證等腎系疾病[5-9]以及冠心病、慢性腎衰、慢性乙肝之間的鑒別比較[10]。如董夢(mèng)青等[10]應(yīng)用上海中醫(yī)藥大學(xué)自行研制的中醫(yī)面色檢測(cè)儀采集了冠心病、慢性腎衰、慢性乙肝患者的面色圖像，來(lái)探討三種疾病患者的面色指數(shù)變化，研究發(fā)現(xiàn)冠心病組的紅、黑色指數(shù)和面部總指數(shù)相較于慢性腎衰組和慢性乙肝組明顯升高；慢性腎衰組的白、青色指數(shù)相較于冠心病組和慢性乙肝組明顯升高；慢性乙肝組的紅、白、青色指數(shù)和面色總指數(shù)相較于慢性腎衰組明顯降低。

總之，基于RGB顏色空間模型的客觀量化研究，在健康人群與患病人群的面部色澤評(píng)價(jià)中均得到應(yīng)用。由于單一觀測(cè)RGB值與人眼視覺(jué)效果有所差異，近年來(lái)研究者多采用面色指數(shù)的觀測(cè)，使得面部色澤特征的表達(dá)更加直觀?；赗GB面色指數(shù)評(píng)價(jià)面色特征的應(yīng)用結(jié)果，為分析健康人群的生理性變化及臨床病證的診斷提供一定客觀、量化的參考依據(jù)。

1.2 基于HSI顏色空間模型的面部色澤客觀量化研究

HSI顏色空間是基于人的視覺(jué)系統(tǒng)感知色彩的方式而建立的一個(gè)色空間，由孟塞爾于1915年提出；其中，H(Hue)為色調(diào)，表示對(duì)不同顏色的感受，如紅色、綠色、藍(lán)色等，S(Saturation)為飽和度表示顏色的純度，I(Intensity)表示顏色的強(qiáng)度[11]；亦有部分研究描述成HSV，只是將Intensity換成了Value。目前中醫(yī)面部望診的HSI顏色空間結(jié)果往往是將RGB顏色空間數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性數(shù)字轉(zhuǎn)化而來(lái)[1]，之所以將RGB轉(zhuǎn)換為HIS進(jìn)行量化分析，這是因?yàn)镠和S值與人感受顏色的方式是緊密相聯(lián)的，能與中醫(yī)臨床色診的目測(cè)結(jié)果直接相關(guān)聯(lián)，非常適合彩色特性數(shù)據(jù)的檢測(cè)與分析。

基于HSI顏色空間模型的面部色澤量化研究，有些僅分析RGB或HSI(HSV)值，有些則運(yùn)用面色指數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)，甚至還增加了光澤指數(shù)、唇色指數(shù)等。光澤指數(shù)包括有光澤指數(shù)、少光澤指數(shù)及無(wú)光澤指數(shù)，唇色指數(shù)主要是指HSI色彩空間下的色調(diào)H，飽和度S和明度I[11]。面部色澤分析結(jié)果絕大部分以面部整體的形式呈現(xiàn)，也有分區(qū)域描述者。

有些研究?jī)H以RGB或HSI(HSV)值評(píng)價(jià)面部色澤。如吉杉等[12]應(yīng)用DS-01A中醫(yī)四診儀檢測(cè)了肝硬化代償期患者198例，失代償期患者164例及健康人134例的面色圖像，通過(guò)分析受試者面部整體、額區(qū)、鼻區(qū)、唇區(qū)、左右臉頰區(qū)、眼區(qū)各部位HSV值，結(jié)果發(fā)現(xiàn)肝硬化患者面部整體、頰區(qū)、眼區(qū)位點(diǎn)H、V值相較于健康人群低，失代償期患者面部整體、頰區(qū)、眼區(qū)位點(diǎn)S值相較于代償期患者高，表明對(duì)面部不同位點(diǎn)HSV值的觀測(cè)可為肝硬化患者病情程度的判定提供一定依據(jù)。王祉等[13]應(yīng)用上海中醫(yī)藥大學(xué)自行研制的中醫(yī)舌診、面診數(shù)字化檢測(cè)儀采集了36例冠心病患者的面色圖像，通過(guò)對(duì)治療前后的RGB、HSI值進(jìn)行比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)治療后的H值較治療前降低，治療前后的R、G、B、H、I值無(wú)顯著性差異，治療后的R、G、S、I值出現(xiàn)下降趨勢(shì)，B值出現(xiàn)上升趨勢(shì)，說(shuō)明對(duì)于RGB、HSI值的觀測(cè)可以對(duì)冠心病患者治療后的臨床療效作出評(píng)價(jià)。相似的研究報(bào)道還有對(duì)高血壓裂紋舌患者[14]、冠心病痰瘀互結(jié)證和血瘀證患者[15]以及五臟系疾病患者[16]RGB、HSI值的觀測(cè)。

有些研究運(yùn)用面色指數(shù)、光澤指數(shù)及唇色指數(shù)進(jìn)行面部色澤的評(píng)價(jià)。如李雪等[11]應(yīng)用上海中醫(yī)藥大學(xué)自行研制的DKF-Ⅱ型中醫(yī)舌、面診數(shù)字化檢測(cè)系統(tǒng)采集了貴州苗族與江蘇漢族各429名健康人的面色圖像，以研究不同地區(qū)、民族的差異對(duì)于人群面部色澤的影響，研究發(fā)現(xiàn)苗族人群紅、黑色指數(shù)及面色總指數(shù)明顯高于漢族人群；苗族人群白、黃色指數(shù)、各光澤指數(shù)、唇色指數(shù)H、S值低于漢族人群，而青色指數(shù)、唇色指數(shù)I值高于漢族人群。也有學(xué)者進(jìn)行了相似研究[17]。蘇義書[18]運(yùn)用道生醫(yī)療科技有限公司生產(chǎn)的DS01-A舌面脈信息采集體質(zhì)辨識(shí)系統(tǒng)對(duì)健康體檢人群和原發(fā)性痛風(fēng)患者不同體質(zhì)面部光澤度、唇色、面色的差異進(jìn)行比較指出：在面部光澤度方面無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；在唇色、面色方面平和質(zhì)、痰濕質(zhì)、血瘀質(zhì)原發(fā)性痛風(fēng)患者唇色暗紅色比例、陰虛質(zhì)中紅色面色比例、痰濕質(zhì)黃色比例以及濕熱質(zhì)紅色比例高于健康體檢者，濕熱質(zhì)中唇色紅色比例、平和質(zhì)和陰虛質(zhì)中正常面色比例低于健康體檢者。李福鳳團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用上海中醫(yī)藥大學(xué)自行研制的DKF-II中醫(yī)面診數(shù)字化檢測(cè)系統(tǒng)觀測(cè)了大腸癌、2型糖尿病患者的面部色澤參數(shù)，以大腸癌患者為例，研究發(fā)現(xiàn)大腸癌組的紅、青、黑色指數(shù)比正常人高，白、黃色指數(shù)比正常人低；面部有光澤指數(shù)比正常人低；唇色飽和度S比正常組高，明度I比正常組低；大腸癌氣血兩虛組的紅色指數(shù)比其他組低，與脾虛氣滯組有顯著差異；濕熱蘊(yùn)結(jié)組白色指數(shù)比其他組低，與脾腎陽(yáng)虛組有顯著差異。也有學(xué)者對(duì)慢性腎衰、冠心病、慢性乙肝、支氣管哮喘、慢性胃炎患者的面部色澤參數(shù)的變化進(jìn)行了觀測(cè)[19-21]。

總之，基于HSI顏色空間模型的面部色澤量化研究，其觀測(cè)對(duì)象涵蓋了健康人群與患病人群，其中有些研究的面色評(píng)價(jià)是基于體質(zhì)分類進(jìn)行的。此類研究既有對(duì)RGB或HSI(HSV)值的直接觀測(cè)，也有通過(guò)面色指數(shù)、唇色指數(shù)及光澤指數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)面部色澤的。相較于RGB顏色空間模型，HSI顏色空間模型更符合人眼的視覺(jué)效果?；贖IS的面部色澤評(píng)價(jià)的應(yīng)用結(jié)果，初步驗(yàn)證了中醫(yī)關(guān)于不同種族和體質(zhì)的健康人群的面部色澤存在差異的認(rèn)識(shí)；不同病證面部色澤的量化分析，為臨床病證的診斷提供一定客觀、量化的參考依據(jù)。

1.3 基于Lab顏色空間模型的面部色澤客觀量化研究

Lab顏色空間是一種均勻色空間，是根據(jù)CIE(國(guó)際照明組織委員會(huì))在1931年所制定的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)色度系統(tǒng)(CIE 1931色度系統(tǒng))基礎(chǔ)上建立的。Lab顏色模型由三個(gè)要素組成，其中L代表亮度，a和b是指兩個(gè)顏色通道。1976年進(jìn)一步改進(jìn)為CIE 1976 L*a*b*顏色空間。作為一個(gè)均勻的色空間，在色差計(jì)算上有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，可以計(jì)算出與人眼觀察能力相匹配的色差參數(shù)，如2個(gè)樣本間的色度差、飽和度差、色相差、明度差、總色差等參數(shù)，有利于量化結(jié)果之間的比較研究。

雖然Lab顏色空間參數(shù)原則上基于可見(jiàn)光范圍內(nèi)(波長(zhǎng)間隔小于5 nm)光譜數(shù)據(jù)計(jì)算而獲得，但有部分研究者通過(guò)數(shù)碼成像的RGB 3個(gè)位點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行Lab顏色空間的推導(dǎo)，以進(jìn)行色差的比較研究。如宮愛(ài)民等[22]應(yīng)用舌面一體檢測(cè)系統(tǒng)采集了372例上海中醫(yī)藥大學(xué)在校學(xué)生的面色信息，除比較RGB值之外，還進(jìn)行了Lab顏色空間參數(shù)結(jié)果的分析，以進(jìn)行健康人群面部色澤四季之間變化規(guī)律研究。結(jié)果顯示，夏季a值最高，說(shuō)明夏季面色以紅色為主；b值春季較高，說(shuō)明春天面色偏青；冬季面色L值最低，說(shuō)明冬季面色偏于灰黑色。該研究團(tuán)隊(duì)[23]還應(yīng)用上海中醫(yī)藥大學(xué)與上海亞泰公司研發(fā)的中醫(yī)四診儀器采集了120例肝纖維化患者的面色圖像，Lab參數(shù)結(jié)果表明：肝纖維化濕熱中阻證面色偏黃色、肝腎陰虛證面色以紅色為主、肝郁脾虛型面色偏青、氣虛血瘀證面色偏暗，面色偏青黑色，為肝纖維化的中醫(yī)臨床診斷提供了參考。

這里要說(shuō)明的是，基于數(shù)碼的RGB值推導(dǎo)的Lab參數(shù)結(jié)果存在一定的失真，在各色差參數(shù)的比較時(shí)尤為明顯，還是以分光光度測(cè)色設(shè)備采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析為好。

1.4 基于HSI與Lab顏色空間模型綜合分析的面部色澤客觀量化研究

許家佗等[24]應(yīng)用自行設(shè)計(jì)研制的面色舌象采集標(biāo)準(zhǔn)光源箱，NIKON D40單鏡頭反光數(shù)碼照相機(jī)對(duì)207名受試者進(jìn)行了面色圖像采集，分別對(duì)額頭、左頰、右頰、鼻頭、下頜、口唇共6個(gè)部位進(jìn)行亞健康不同證型的RGB、HIS、Lab分析，指出亞健康各證型組之間存在較多顯著性差異，對(duì)局部面色的分析比整體更有價(jià)值。崔龍濤等[25]對(duì)大學(xué)生亞健康狀態(tài)氣虛型、血虛型、陰虛型、氣郁型各20例進(jìn)行中藥干預(yù)2周，通過(guò)對(duì)額頭、右頰、左頰、鼻頭、下頜5個(gè)部位的中藥干預(yù)前后的Lab、HSI分析，指出中藥干預(yù)后亞健康狀態(tài)氣虛型學(xué)生額頭、右頰、左頰、鼻頭、下頜各部L、I值明顯升高，b、H值明顯降低，陰虛型下頜部b值明顯降低，氣郁型額頭S值、鼻頭和下頜的a、S值明顯升高，而血虛型無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。阮銘等[26]應(yīng)用四診儀采集了觀察組97例惡性腫瘤伴抑郁焦慮患者的面色圖像，對(duì)照組為排除內(nèi)科疾病的正常人，結(jié)果發(fā)現(xiàn)觀察組眼眶、鼻子、額頭、口唇和面部整體的灰度、各部位V值、各部位L值低于對(duì)照組，H值在顏色空間上色度接近黃色，對(duì)照組更接近紅色，觀察組比對(duì)照組面色黑、顏色深、暗淡。

總之，HSI以人的視覺(jué)系統(tǒng)感知色彩的方式進(jìn)行參數(shù)表征，Lab色空間的均勻特性有利于色差的比較，因此，HSI與Lab顏色空間模型的結(jié)合性評(píng)價(jià)具有更好的互補(bǔ)性。基于HSI與Lab顏色空間模型的面部色澤綜合評(píng)價(jià)，觀測(cè)對(duì)象涉及亞健康人群與患病人群，面部色澤結(jié)果多采用分區(qū)域描述。上述基于HIS與Lab顏色空間模型相結(jié)合的面部色澤評(píng)價(jià)結(jié)果，為辨識(shí)不同類型的亞健康狀態(tài)與觀測(cè)一些疾病的面部色澤特征提供了一定參考。

2 基于光譜技術(shù)的面部色澤評(píng)價(jià)

基于光譜技術(shù)的色澤數(shù)據(jù)采集與RGB的3個(gè)可見(jiàn)光波長(zhǎng)位點(diǎn)不同，而是進(jìn)行可見(jiàn)光范圍內(nèi)(間隔波長(zhǎng)<5～10 nm)的反射光或透射光的數(shù)據(jù)采集，可直接進(jìn)行CIE色度學(xué)參數(shù)結(jié)果的對(duì)接，具有更好的準(zhǔn)確性，如CIE三刺激值XYZ、色度坐標(biāo)xy以及CIE 1976 L*a*b*等。

基于光譜技術(shù)的色澤測(cè)定主要有分光光度設(shè)備與光譜儀設(shè)備2類。早期主要是應(yīng)用分光光度測(cè)色類設(shè)備進(jìn)行樣本反射率(或透射率)的檢測(cè)，在CIE1976L*a*b*均勻顏色空間下對(duì)明亮度L、紅光度a、黃光度b、飽和度C值、400～700 nm波長(zhǎng)段下的面色反射率、色差比較結(jié)果等指標(biāo)進(jìn)行分析。如許家佗團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用日產(chǎn)柯尼卡美能達(dá)CM-2600D分光測(cè)色儀對(duì)不同健康狀態(tài)下受試者面部額部、眉間部、鼻部、下頦、左右顴部、左右眼胞8處的光譜色度指標(biāo)進(jìn)行了觀測(cè)[27-29]。以疾病狀態(tài)下的觀測(cè)為例，研究發(fā)現(xiàn)疾病組L值顯著低于健康組，b、C值顯著高于健康組，各波長(zhǎng)段下反射率顯著低于健康組；疾病組除左右眼胞外的6處L、a、b、C值有顯著差異；五臟病各組光譜色度特征比較有顯著差異。反映了分光光度測(cè)色系統(tǒng)可區(qū)分不同健康狀態(tài)下的面部色澤。

隨著光譜檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展，基于光譜儀的測(cè)色具有檢測(cè)速度更快、分辨率更好、可耦合于光纖、自動(dòng)繪出光譜圖等優(yōu)勢(shì)。如曾常春團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用海洋光學(xué)USB4000型VIS/NIR可見(jiàn)近紅外光纖光譜儀采集了516名正常人群印堂、準(zhǔn)頭、口唇與舌質(zhì)的色澤信息，獲得了CIE 1964色度坐標(biāo)、亮度、主波長(zhǎng)、色純度等色度學(xué)參數(shù)的正常值參考范圍；同時(shí)，還比較了印堂與準(zhǔn)頭部位的色差，結(jié)果顯示：總色差為1.846、明度差為0.514、色度差為1.773、飽和度差為1.759、色相差為0.218單位，以與人眼色差能力相對(duì)的參數(shù)進(jìn)行表述[30-32]。朱志榮等[33]對(duì)印堂和準(zhǔn)頭部位的明度Y值與其色度的主波長(zhǎng)和興奮純度的相關(guān)性進(jìn)行了分析，結(jié)果表明膚色中偏白或偏黑不會(huì)對(duì)色診光譜測(cè)色的主色調(diào)造成影響，而明度Y值與興奮純度有負(fù)相關(guān)性，說(shuō)明其主色調(diào)飽和度受到皮膚偏白或偏黑的影響，以正確地理解色度學(xué)參數(shù)與望診之對(duì)應(yīng)性。張郁靖等[34]應(yīng)用光纖光譜儀對(duì)翠鳥羽毛(翠羽)、干枯的草葉片(草茲)進(jìn)行青色特性分析，雞冠和干涸的豬血(衃血)進(jìn)行赤色分析，螃蟹的腹部(蟹腹)和枳實(shí)進(jìn)行黃色分析以及35名正常人的鼻準(zhǔn)與額頭進(jìn)行反射光譜分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn)主生的青(翠羽)、赤(雞冠)、黃(蟹腹)光譜分析反映出反射色譜波峰單一，體現(xiàn)了其色的鮮艷性；而主死的青(草茲)、赤(衃血)、黃(枳實(shí))光譜分析反映出其反射色譜以復(fù)合色為主，體現(xiàn)了色的晦暗；正常人群的面色則在一定程度上顯示了紅黃微隱與氣血的充盈，通過(guò)望色的鮮艷性或晦暗性可以反映主生與主死之色的差異性。鄔艷波等[35]應(yīng)用光纖型可見(jiàn)近紅外光譜儀搭建的光譜測(cè)色系統(tǒng)采集了268位肝原性黃疸患者的面色信息，通過(guò)比較肝原性黃疸陰黃與陽(yáng)黃患者的色差變化，結(jié)果發(fā)現(xiàn)二者在鼻尖與額頭部位的總色差分別為9.98和5.82色差單位，在明度上的差別最為明顯。上述研究表明，基于光譜儀的測(cè)色技術(shù)，分辨率更高，有利于細(xì)微色差的對(duì)比分析。

總之，基于光譜技術(shù)的面部色澤評(píng)價(jià)，可直接進(jìn)行CIE色度學(xué)參數(shù)結(jié)果的對(duì)接，對(duì)色差分析的準(zhǔn)確性更有優(yōu)勢(shì)。尤其是近年來(lái)，高光譜成像技術(shù)取得較大的突破，對(duì)中醫(yī)面部色澤的量化研究具有潛在的影響作用。高光譜成像的數(shù)據(jù)與數(shù)碼成像相比，一個(gè)像素點(diǎn)信息由24 bit的RGB值提升為全可見(jiàn)光范圍的光譜數(shù)據(jù)，從而使光譜技術(shù)的測(cè)色得到質(zhì)的提升。如李慶利等[36]基于高光譜技術(shù)研發(fā)了一款中醫(yī)舌象輔助診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)替代數(shù)碼相機(jī)采集舌圖像，提供了更加豐富的舌象信息，使舌診更加客觀化和精確化。高光譜成像技術(shù)將圖像信息和光譜信息合為一體，具有良好的空間分辨率，具有廣泛性、信息全面性、使用安全性、技術(shù)實(shí)用性、數(shù)據(jù)處理方法多樣性等特點(diǎn)[37]。今后若將高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于面部望診的客觀量化研究中，將進(jìn)一步推動(dòng)先進(jìn)光子學(xué)技術(shù)與面部望診參數(shù)量化的交叉學(xué)科發(fā)展。

3 展望

基于近十年的研究報(bào)道，中醫(yī)面部色澤望診的客觀量化研究主要圍繞人體不同健康狀態(tài)下的面部色澤進(jìn)行評(píng)價(jià)?；趫D像分析和光譜技術(shù)的面部色澤信息評(píng)價(jià)是面部色澤客觀量化研究的主要方法。

基于圖像的色澤數(shù)據(jù)分析，目前仍主要應(yīng)用數(shù)碼成像設(shè)備采集信息資料，借助RGB、HSI以及Lab顏色空間參數(shù)實(shí)現(xiàn)量化分析與評(píng)價(jià)，其中RGB顏色空間可以與數(shù)碼設(shè)備對(duì)接以獲得相關(guān)數(shù)據(jù)值，但其結(jié)果的變化不能直接對(duì)應(yīng)人眼色覺(jué)；將數(shù)據(jù)進(jìn)行HIS值轉(zhuǎn)換，有利于順應(yīng)人眼感知色彩的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)果的比較與分析。Lab色空間對(duì)亮度、色相、飽和度3個(gè)參數(shù)的衡量是一個(gè)心理的色彩，具有與人眼的色彩判別特點(diǎn)相近的優(yōu)勢(shì)；同時(shí)，作為一個(gè)均勻的顏色空間參數(shù)在中醫(yī)面部望診中的應(yīng)用，可以將人眼對(duì)色知覺(jué)差異值進(jìn)行量化的表征；兩個(gè)樣本間的比較可以獲得總色差、明度差、色度差、飽和度差、色相差等具體特征性的比較結(jié)果，而應(yīng)用HIS色空間參數(shù)比較時(shí)僅能知H、I、S值的差值大小，其色差特點(diǎn)與差值就無(wú)法量化，也就是說(shuō)，基于國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)Lab色空間的應(yīng)用將更有利于中醫(yī)面部望診的標(biāo)準(zhǔn)化與規(guī)范化發(fā)展。

隨著數(shù)碼成像與數(shù)字圖像技術(shù)的發(fā)展，對(duì)中醫(yī)面部色澤望診的客觀量化研究起到了直接促進(jìn)作用，如基于圖像的面部色澤比較研究，國(guó)內(nèi)若干研究團(tuán)隊(duì)自行建立有中醫(yī)面部(包括舌診)信息采集系統(tǒng)。然而，這里想要說(shuō)明的是，對(duì)目前色澤研究的RGB值范圍各小組數(shù)據(jù)存在較大差異，其原因可能是數(shù)碼成像過(guò)程若干因素所導(dǎo)致的偏倚，如成像設(shè)備本身的差異、光源的不同、曝光程度、與樣本的距離、白平衡干擾等因素。有研究團(tuán)隊(duì)提出采用統(tǒng)一設(shè)備、標(biāo)準(zhǔn)光源等方法，但仍因標(biāo)準(zhǔn)不一致限制著中醫(yī)面部望診的多中心合作性研究的發(fā)展進(jìn)程。另外，數(shù)碼RGB并不等同于CIE 1931標(biāo)準(zhǔn)色度的RGB概念，應(yīng)用數(shù)碼的RGB值代替CIE RGB進(jìn)行CIE Lab顏色空間參數(shù)的轉(zhuǎn)換，將使結(jié)果帶來(lái)一定失真，在色澤量化研究時(shí)需值得我們注意，在顏色測(cè)量技術(shù)中原本就不推薦應(yīng)用數(shù)碼成像資料的結(jié)果進(jìn)行色度學(xué)參數(shù)的計(jì)算與分析。

基于光譜技術(shù)的測(cè)色方法，能夠采集全可見(jiàn)光波段范圍內(nèi)一定間隔波長(zhǎng)的數(shù)據(jù)，也就是光譜數(shù)據(jù)，特別是同色異譜情況下可以根據(jù)光譜數(shù)據(jù)去分析該色澤產(chǎn)生的深層次含義。隨著光學(xué)技術(shù)的發(fā)展，基于光譜儀的色度檢測(cè)設(shè)備得到很大發(fā)展，不僅具有檢測(cè)速度快、精確度高、分辨力高等優(yōu)勢(shì)，還可以根據(jù)不同標(biāo)準(zhǔn)照明體的光譜特點(diǎn)進(jìn)行均一化處理，對(duì)同一樣本可以獲得相同色度學(xué)結(jié)果[38]，即可以避免照射光源對(duì)色澤結(jié)果帶來(lái)的干擾。集成像與光譜技術(shù)于一體的高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用，可以在面診資料采集的過(guò)程獲得全部位點(diǎn)基于光譜的色澤資料，在數(shù)據(jù)資料的完整性與分析處理的能力上具有更大的應(yīng)用前景，但其便攜性和波長(zhǎng)分辨率仍需得到進(jìn)一步提升。

總之，面部色澤望診為中醫(yī)望診的重要內(nèi)容，備受歷代醫(yī)家的重視。開展面部色澤望診的客觀量化研究，不僅可為臨床辨別病證提供更為精準(zhǔn)的依據(jù)，而且在體質(zhì)辨識(shí)、治未病領(lǐng)域有潛在價(jià)值。但今后的研究中還有很多關(guān)鍵性問(wèn)題需要解決。例如，如何解決客觀界定中醫(yī)的五色的問(wèn)題，如何精準(zhǔn)分辨相同面色之間(如面如煙煤、黧黑、青黑、蒼黑、灰黑等)的微小差異等。這些都需要我們結(jié)合現(xiàn)代的光學(xué)、色度學(xué)及人工智能等多學(xué)科的方法進(jìn)行進(jìn)一步的探索。