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    陰虛、陽虛體質(zhì)人群的面診圖像特征分析研究?

    2021-08-25 06:07:12郭元成李福鳳
    關(guān)鍵詞:唇色面色光澤

    楊 帥, 徐 瑩, 關(guān) 茜, 郭元成, 李福鳳

    (上海中醫(yī)藥大學(xué), 上海 201203)

    中醫(yī)體質(zhì)辨識是中醫(yī)治未病與健康管理的重要組成部分,可以為疾病風(fēng)險預(yù)警和身體健康評測提供導(dǎo)向,將體質(zhì)辨識應(yīng)用于健康體檢,有利于全面了解個人及群體身體健康狀況,全方位實施健康管理方案,從而促進全民身體素質(zhì)的提升。面診是中醫(yī)臨床辨證的重要依據(jù),亦是判定人體體質(zhì)的重要方法。《靈樞·邪氣臟腑病形第四》云:“十二經(jīng)脈,三百六十五絡(luò),其血氣皆上于面而走空竅。”面部血脈豐富,為臟腑氣血之外榮,通過觀察面象特征可以了解人體內(nèi)在健康狀態(tài),幫助體質(zhì)判定。探討面診對體質(zhì)辨識的貢獻度和各類體質(zhì)人群的面象特征是中醫(yī)體質(zhì)研究必不可少的內(nèi)容之一。近年來,中醫(yī)體質(zhì)辨識研究逐年增加,關(guān)于不同體質(zhì)人群舌象特征的研究已有很多[1,2],但對不同體質(zhì)人群的面象特征研究卻鮮見報道。傳統(tǒng)的中醫(yī)面診由于具有重主觀形象描述輕客觀量化的特點,限制了其在中醫(yī)體質(zhì)辨識中的應(yīng)用,也不利于開展對不同體質(zhì)類型人群面象特征的研究。隨著現(xiàn)代計算機科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,圖像分析與信息處理技術(shù)為中醫(yī)體質(zhì)與面診的相關(guān)研究提供了方法[3,4]。

    課題組前期已對大腸癌[5]、慢性胃炎[6]等不同疾病人群的舌、面診特征進行了提取分析,發(fā)現(xiàn)舌、面診特征參數(shù)可以作為疾病辨證診斷的參考依據(jù)和療效評價指標。本研究將通過采集陰虛質(zhì)、陽虛質(zhì)與平和質(zhì)人群的面診和問診等信息資料,分析比較其面色、唇色、面部光澤等面診圖像特征參數(shù)的差異,探討面象特征在中醫(yī)體質(zhì)辨識中的診斷價值,為中醫(yī)面診現(xiàn)代化診斷與不同體質(zhì)人群的健康管理提供參考依據(jù)。

    1 對象與方法

    1.1 對象

    本課題組于2019年1月至2019年12月,先后在上海浦東新區(qū)多個社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心和上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬曙光醫(yī)院體檢中心采集體檢人群的樣本數(shù)據(jù),分別采集陰虛質(zhì)、陽虛質(zhì)、平和質(zhì)人群樣本各4000例,經(jīng)納入與排除標準篩選后,最終納入陰虛質(zhì)3980例,陽虛質(zhì)3801例,平和質(zhì)3783例。

    1.2 納入標準

    性別不限,體檢時年齡在18~65歲;體檢前3個月均沒有明顯的急慢性病、危重病發(fā)病史;自愿進行體質(zhì)檢測、填寫知情同意書并接受本研究觀察;依從性好,思維清晰,能夠理解并正常回答問診問題。

    1.3 排除標準

    采集資料信息填寫不完整者;采集的面診圖像不清晰或圖像信息不能被成功檢測分析出結(jié)果。

    1.4 數(shù)據(jù)采集與分析儀器

    采用便攜式中醫(yī)智能診斷設(shè)備云中醫(yī)智能鏡,型號ZY-220-1,上海中醫(yī)藥大學(xué)專利技術(shù)研發(fā),專利號ZL201520303463.5[7]。該儀器基于王琦制定的《中醫(yī)九種基本體質(zhì)分類量表》[8]和《中醫(yī)體質(zhì)分類判定標準》[9],結(jié)合中醫(yī)舌、面象,運用圖像識別、信息處理、數(shù)據(jù)融合等計算機技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)在線、動態(tài)采集用戶舌、面圖像和問診信息,給出中醫(yī)體質(zhì)辨識診斷報告[10]。

    1.5 數(shù)據(jù)采集方法

    打開智能鏡《中醫(yī)體質(zhì)辨識軟件系統(tǒng)》軟件,先輸入用戶個人信息進行注冊登錄,閱讀知情同意書并簽名;進入面診圖像拍攝采集,用戶自然面對屏幕,將面部放入拍攝框點擊拍攝;進入問診信息采集,根據(jù)用戶身體情況勾選問診選項;完成信息采集,在線生成個人體質(zhì)辨識報告。數(shù)據(jù)結(jié)果及診斷報告結(jié)果以Excel格式文件保存。

    1.6 觀察指標

    1.6.1 面象特征分布 每張面診圖片由2名副高級以上職稱的中醫(yī)專家分別判讀,將面色分為正常、紅、白、黑、黃、青6類,唇色分為淡白、淡紅、紅、暗紅、紫5類,面部光澤分為有光澤、少光澤、無光澤3類。判讀結(jié)果出現(xiàn)差異的由2位專家共同協(xié)商達成一致。

    1.6.2 面診圖像參數(shù) 包括面色參數(shù)、唇色參數(shù)和光澤指數(shù)三部分。其中面色參數(shù)包括面色L值、面色a值、面色b值,唇色參數(shù)包括唇色L值、唇色a值、唇色b值,光澤指數(shù)包括有光澤指數(shù)、少光澤指數(shù)、無光澤指數(shù)。

    1.7 面診圖像顏色處理方法

    本研究采用Lab色彩空間模型,L代表亮度,表示從純黑到純白;a表示從紅色到綠色,b表示從黃色到藍色。如L值越大面色越白、明亮、有光澤;a值越大面色越紅,b值越大面色越黃等,結(jié)果依據(jù)Lab三因素綜合判定。本研究檢測系統(tǒng)使用Open CV計算機視覺庫,將Lab分量對齊做了量化處理,使其處于[0~255]取值范圍并特此說明。

    1.8 統(tǒng)計學(xué)方法

    2 結(jié)果

    2.1 陰虛、陽虛體質(zhì)人群的面象特征分布

    表1示,陰虛體質(zhì)人群的面色分布除正常色(53.6%)外,面白(15.3%)、面紅(14.8%)占比較高;陽虛體質(zhì)人群的面色分布除正常色(42.0%)外,面白(30.8%)、面青(13.1%)占比較高。表2示,陰虛體質(zhì)人群的唇色分布以淡紅(60.1%)為主,淡白(32.3%)占比較高,其余唇色占比較低;陽虛體質(zhì)人群的唇色分布以淡紅(53.9%)為主,淡白(38.3%)占比較高,其余唇色占比較低。表3示,陰虛體質(zhì)人群的面部光澤分布:少光澤(38.8%)>無光澤(30.8%)>有光澤(30.4%),少光澤與無光澤共占比69.6%,可見面部出現(xiàn)缺乏光澤的比例較高;陽虛體質(zhì)人群的面部光澤分布:少光澤(36.9%)>有光澤(31.9%)>無光澤(31.2%),少光澤與無光澤共占比68.1%,可見面部出現(xiàn)缺乏光澤的比例較高。

    表1 陰虛、陽虛體質(zhì)人群面色分布比較

    表2 陰虛、陽虛體質(zhì)人群唇色分布

    表3 陰虛、陽虛體質(zhì)人群面部光澤分布

    2.2 陰虛、陽虛體質(zhì)人群的面診圖像特征參數(shù)比較

    2.2.1 陰虛、陽虛體質(zhì)人群的面色參數(shù)比較 表4示,與平和質(zhì)人群比較,陽虛質(zhì)與陰虛質(zhì)人群的面色L值均升高(P<0.05),陽虛質(zhì)人群的面色L值高于陰虛質(zhì)人群(P<0.05);陰虛質(zhì)人群的面色a值較平和質(zhì)升高(P<0.05),陽虛質(zhì)人群的面色a值較平和質(zhì)降低(P<0.05),陰虛質(zhì)人群的面色a值高于陽虛質(zhì)(P<0.05);陽虛質(zhì)與陰虛質(zhì)人群的面色b值較平和質(zhì)降低(P<0.05),陰虛質(zhì)人群的面色b值低于陽虛質(zhì)(P<0.05)。

    表4 陰虛、陽虛體質(zhì)人群的面色參數(shù)比較

    2.2.2 陰虛、陽虛體質(zhì)人群的唇色參數(shù)比較 表5示,與平和質(zhì)人群比較,陽虛質(zhì)與陰虛質(zhì)人群的唇色L值均升高(P<0.05),陽虛質(zhì)人群的唇色L值高于陰虛質(zhì)(P<0.05);陰虛質(zhì)人群的唇色a值較平和質(zhì)升高(P<0.05),陰虛質(zhì)人群的唇色a值高于陽虛質(zhì)(P<0.05);陽虛質(zhì)與陰虛質(zhì)人群的唇色b值較平和質(zhì)降低(P<0.05),陰虛質(zhì)人群的唇色b值低于陽虛質(zhì)(P<0.05)。

    表5 陰虛、陽虛體質(zhì)人群的唇色參數(shù)比較

    2.2.3 陰虛、陽虛體質(zhì)人群的面部光澤參數(shù)比較 表6示,與平和質(zhì)人群比較,陽虛質(zhì)人群的無光澤指數(shù)升高(P<0.05),陰虛質(zhì)人群的無光澤指數(shù)與平和質(zhì)比較差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05),但有升高趨勢;與平和質(zhì)人群比較,陰虛質(zhì)與陽虛質(zhì)人群有光澤指數(shù)均降低(P<0.05);陰虛質(zhì)與陽虛質(zhì)人群兩者的面部光澤參數(shù)比較均無明顯差異(P>0.05)。

    表6 陰虛、陽虛體質(zhì)人群的面部光澤參數(shù)比較

    3 討論

    面診是中醫(yī)望診的主要內(nèi)容,是辨證論治的重要依據(jù)之一。中醫(yī)倡導(dǎo)“司外揣內(nèi)”“有諸內(nèi)者,必形諸外”思想,通過觀察人體外在征象可以推測體內(nèi)健康情況。中醫(yī)認為面部為經(jīng)絡(luò)匯聚之處,五臟六腑之氣血皆上榮于面,面部血脈豐富,為臟腑氣血之外榮,所以體內(nèi)五臟六腑之氣血盈衰皆可通過面部反映出來。面部的顏色、光澤、唇色等特征均可反映人體臟腑氣血的盛衰及體質(zhì)的偏頗。正如《望診遵經(jīng)》所言:“光明潤澤者,氣也,青赤黃白黑者,色也。有氣不患無色,有色不可無氣?!钡珎鹘y(tǒng)的面診方法主要以醫(yī)師對面部特征的目測觀察及臨床經(jīng)驗判別為主,診斷結(jié)果的準確性常受限于醫(yī)師臨床思維能力和診斷技能水平等主觀因素,缺乏一定的客觀化診斷標準和依據(jù),因此雖然王琦將面象特征作為9種基本中醫(yī)體質(zhì)類型的分類及其診斷表述依據(jù)[8],但在制定《中醫(yī)體質(zhì)量表》時并未將過多的面象特征作為各大體質(zhì)判定的條目,一定程度上忽視了面診作為體質(zhì)辨識方法的重要性?,F(xiàn)代科技的發(fā)展為中醫(yī)面診客觀化、數(shù)字化研究提供了技術(shù)與方法,因此本課題組采用現(xiàn)代圖像特征提取與信息處理技術(shù),利用Lab色彩模型對不同體質(zhì)人群的面診圖像特征進行分析研究,為不同體質(zhì)人群的面診客觀化診斷及中醫(yī)體質(zhì)辨識提供量化參考依據(jù)。

    本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),陽虛質(zhì)人群的面色較平和質(zhì)與陰虛質(zhì)人群明顯偏白,陰虛質(zhì)人群的面色紅程度明顯高于平和質(zhì)和陽虛質(zhì),且陽虛質(zhì)人群出現(xiàn)面色紅的可能性最小。陰虛質(zhì)人群主要表現(xiàn)為唇色紅,其唇色紅的程度明顯高于平和質(zhì)和陽虛質(zhì)人群;陽虛質(zhì)人群主要表現(xiàn)為唇色淡白,其唇色淡白的程度明顯高于平和質(zhì)和陰虛質(zhì)人群,兩者與專家人工判讀結(jié)果基本保持一致。陰虛質(zhì)與陽虛質(zhì)人群的面部光澤對比雖然沒有明顯差異,但兩者的面部光澤均明顯差于平和質(zhì),均屬缺乏光澤,但尚無法區(qū)別陰虛質(zhì)與陽虛質(zhì)面部缺乏光澤的輕重程度。

    中醫(yī)理論認為全身氣血皆可上注于面,陽虛質(zhì)者因素體陽氣虧虛,機體失于溫煦,導(dǎo)致陰寒偏盛,無力推動氣血運行,面部失于濡養(yǎng),因而面色、唇色較陰虛質(zhì)、平和質(zhì)者更為淡白;與陽虛體質(zhì)相對而言,陰虛質(zhì)者常體內(nèi)陰液虧少,水不制火,“陰虛則熱”,陰不足以斂陽于內(nèi)而致虛熱內(nèi)生征象,因而面色、唇色較陽虛質(zhì)、平和質(zhì)者更為偏紅。因陰虛質(zhì)、陽虛質(zhì)均屬中醫(yī)偏頗虛性體質(zhì),無論是陽虛氣血失于濡養(yǎng),或是陰虛津液不足失于滋潤,均可導(dǎo)致面部缺乏光澤。本研究結(jié)果與中醫(yī)理論認知陰虛、陽虛體質(zhì)面色、唇色及面部光澤度表現(xiàn)基本一致,說明面色和唇色特征參數(shù)可以作為判別陰虛、陽虛體質(zhì)的有效參考指標,而面部光澤參數(shù)只能判定陰虛、陽虛體質(zhì)區(qū)別于平和質(zhì),卻不能作為區(qū)分陰虛、陽虛體質(zhì)的判定指標。

    本次研究證實了面診圖像特征可以作為陰虛、陽虛體質(zhì)人群的判別標準之一,為中醫(yī)體質(zhì)辨識提供了重要的面診量化參數(shù)指標,也為不同體質(zhì)人群的健康狀態(tài)評價及疾病的預(yù)防提供了有效參考依據(jù),同時為不同體質(zhì)的面診圖譜參數(shù)量化研究奠定了基礎(chǔ),對于臨床輔助診療和中醫(yī)健康管理具有一定的指導(dǎo)作用。

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