基于CiteSpace的舌診儀研究現(xiàn)狀可視化分析*

朱青青，周宗慧，孫 璇，田春穎，王東軍，王泓午

天津中醫(yī)藥大學(xué)，天津 301617

舌診作為中醫(yī)學(xué)最具特色的診斷方法之一，具有重要的臨床診斷意義。舌質(zhì)候五臟病變，側(cè)重血分；舌苔候六腑病變，側(cè)重氣分。通過舌診，可以判斷邪正盛衰、區(qū)別病邪性質(zhì)、辨別病位深淺、推斷病勢進(jìn)退、估計病情預(yù)后。舌的變化又能反映氣血津液的盛衰。歷代中醫(yī)醫(yī)家都十分重視舌診，但由于傳統(tǒng)舌診一般依靠醫(yī)生目測進(jìn)行診察和判斷，因過于主觀導(dǎo)致其結(jié)果容易出現(xiàn)誤差，同時也無法精確記錄舌象。既不利于舌象研究，也無法滿足研究要求的可重復(fù)性，學(xué)術(shù)交流也相對困難［1］，從而不利于中醫(yī)舌診的傳承和推廣。舌診儀作為中醫(yī)舌診現(xiàn)代化與客觀化的產(chǎn)物，它的研發(fā)為舌象信息的量化奠定了基礎(chǔ)，符合舌診客觀化的發(fā)展要求，有利于中醫(yī)走向世界，使其能夠更好地為人類健康事業(yè)做貢獻(xiàn)［2］。為總結(jié)中醫(yī)舌診儀的發(fā)展進(jìn)程、歸納本領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)并探求未來的發(fā)展趨勢，現(xiàn)對2000—2020年公開發(fā)表的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行計量可視化分析。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源本研究以中國知網(wǎng)為數(shù)據(jù)來源，文獻(xiàn)檢索式：“舌象儀”or“舌診儀”or“舌診客觀化”or“舌象采集”or“舌象分割”and“中醫(yī)”。檢索年限為2000年1月至2020年8月。

1.2 研究方法CiteSpace是由陳美超教授利用Java語言開發(fā)的應(yīng)用于文獻(xiàn)分析、數(shù)據(jù)挖掘的一款可視化軟件［3］。能將大量文獻(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成可視化知識圖譜，通過分析尋找出研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)，更加直接清楚地發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)中的信息和難以察覺的相關(guān)性［4］。采用CiteSpace 5.7軟件完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化后，根據(jù)選取的節(jié)點(diǎn)類型，以作者、機(jī)構(gòu)和關(guān)鍵詞為研究目標(biāo)，繪制可視化圖譜。

2 結(jié)果

共檢索到661條結(jié)果，納入661篇文獻(xiàn)。閱覽661篇文獻(xiàn)摘要后，均滿足本研究需要，即所納入文獻(xiàn)均與中醫(yī)舌象儀研究領(lǐng)域相關(guān)。

2.1 發(fā)文量文獻(xiàn)發(fā)文量的變化能反映一個研究領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r及未來的研究趨勢。根據(jù)中國知網(wǎng)核心合集數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計，舌象儀的相關(guān)研究在2000—2020年共發(fā)表661篇中文文獻(xiàn)。2007年發(fā)文量最多，為46篇；2009年發(fā)文量急劇下降；2015年最少，為28篇。以2005年為時間節(jié)點(diǎn)，近15年來，該領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)數(shù)量顯著增加，每年發(fā)表文獻(xiàn)平均在30篇以上。近20年來，舌象儀相關(guān)研究文獻(xiàn)的年發(fā)文量總體穩(wěn)定增加，說明越來越多的學(xué)者參與了舌診儀的研究。見圖1。

圖1 2000—2020年舌診儀文獻(xiàn)發(fā)文量變化趨勢

2.2 研究者發(fā)文情況研究者發(fā)文量的多少能反映該學(xué)者對該領(lǐng)域的熟悉程度以及科研能力［5］。根據(jù)中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)開展舌診儀研究的作者較多，有203位學(xué)者曾對舌診儀進(jìn)行過研究，但產(chǎn)出較少，多數(shù)學(xué)者的發(fā)文量少于10篇。選取發(fā)文量居前8的作者進(jìn)行分析：1）前8位學(xué)者發(fā)文總量為121篇，占18.3%，說明國內(nèi)研究舌診儀的學(xué)者較分散；2）王憶勤教授發(fā)文量排名第一，表明王憶勤教授為該領(lǐng)域較有影響力的學(xué)者；3）發(fā)文量前8位的學(xué)者中，最早的發(fā)文幾乎在2010年以前，說明他們在此領(lǐng)域的研究時間較長，有較豐富的經(jīng)驗(yàn)。見表1。

表1 國內(nèi)舌診儀研究發(fā)文量居前8名的學(xué)者

使用CiteSpace 5.7繪制研究作者合作知識圖譜，對研究作者的發(fā)文量進(jìn)行統(tǒng)計分析后發(fā)現(xiàn)：發(fā)文量頻次2次及以上的作者共203人，其中頻次為2次的作者有140人（68.9%），頻次為3～4次的作者有42人（20.7%），5次及以上高產(chǎn)作者僅21人（10.3%），可見該研究領(lǐng)域的作者普遍發(fā)文量較低。此外，研究學(xué)者之間合作較少，僅有部分學(xué)者之間進(jìn)行了少量合作，因此未來學(xué)者之間應(yīng)加強(qiáng)合作與交流，分享研究心得與體會，以期發(fā)表高質(zhì)量高水平高影響力的論文成果。見圖2。

圖2 研究作者合作知識圖譜

2.3 文獻(xiàn)中第一作者所屬省份分布納入661篇文獻(xiàn)共涉及203位第一作者和26個省市，發(fā)文量最多的省市是上海市、北京市、天津市、廣東省、福建省、江蘇省、江西省和山東省，發(fā)文量均在10篇以上?？梢钥闯鼋?jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)對舌診儀研究較為關(guān)注。見表2。

表2 第一作者所屬省份分析

2.4 論文發(fā)表機(jī)構(gòu)分布以文獻(xiàn)作者單位和機(jī)構(gòu)為計量方法，列出發(fā)文量前8位的機(jī)構(gòu)。其中發(fā)文量前3位的機(jī)構(gòu)分別是北京工業(yè)大學(xué)信號與信息處理研究室（30篇）、上海中醫(yī)藥大學(xué)（29篇）及北京工業(yè)大學(xué)信息學(xué)部微電子學(xué)院（21篇）；其中北京工業(yè)大學(xué)發(fā)文量最多，為51篇，說明在研究舌診儀方面，研究機(jī)構(gòu)主要以工科類大學(xué)為主，其次是各大中醫(yī)藥類大學(xué)。見表3。

表3 國內(nèi)舌診儀研究發(fā)文量居前8位的機(jī)構(gòu)

研究機(jī)構(gòu)合作知識圖譜時間跨度設(shè)置為2000—2020年，1年為1個時間切片。對研究作者的單位進(jìn)行統(tǒng)計分析后發(fā)現(xiàn)：1）出現(xiàn)頻次2次及以上的機(jī)構(gòu)共63個，其中頻次為2次的機(jī)構(gòu)41個（65.1%），頻次為3～4次的機(jī)構(gòu)14個（22.3%），5次及以上高產(chǎn)作者僅8個（12.7%），說明研究舌診儀的單位機(jī)構(gòu)較為分散，發(fā)文量較少。2）主要研究機(jī)構(gòu)為電子工程類大學(xué)和各地的中醫(yī)藥大學(xué)，且各個機(jī)構(gòu)間雖有聯(lián)系，但合作程度較低，未來應(yīng)加強(qiáng)各研究機(jī)構(gòu)間的合作。見圖3。

圖3 研究機(jī)構(gòu)合作知識圖譜

2.5 研究熱點(diǎn)與前沿

2.5.1 關(guān)鍵詞聚類及共現(xiàn)分析 共現(xiàn)分析是對具有多項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的一種統(tǒng)計方法，根據(jù)指標(biāo)間的相似程度進(jìn)行類別劃分，實(shí)現(xiàn)指標(biāo)分類［6］。對各聚類中的關(guān)鍵詞分析發(fā)現(xiàn)各聚類研究內(nèi)容具有交叉性，說明舌診儀的研究主題較為明顯，主要可以歸納為“圖像處理”“中醫(yī)證候”“數(shù)據(jù)處理”3個方面。見表4。

表4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)聚類

通過對舌診儀的研究文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，共得到131個關(guān)鍵詞，其中出現(xiàn)頻次最高的是“舌診”“舌象”“中醫(yī)舌診”。其次，出現(xiàn)頻率較高的關(guān)鍵詞是“舌診客觀化”“遷移學(xué)習(xí)”“圖像分割”，且中心性相對較高。早期主要關(guān)注舌診儀的舌象分析、舌體分割層面。隨后，研究熱點(diǎn)開始向數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)、人工智能、信息化等內(nèi)容拓展。從關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析可以看出，有關(guān)舌診儀的研究呈現(xiàn)從單一問題研究向多維度綜合研究發(fā)展的趨勢，這將是促進(jìn)舌診儀發(fā)展的重要突破口。見圖4。

圖4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜

對舌診儀的研究文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞時區(qū)分析可以看出網(wǎng)絡(luò)模塊化的評價指標(biāo)，Modularity（聚類模塊值Q=0.5494）一般認(rèn)為Q＞0.3意味著聚類結(jié)構(gòu)顯著。Sihouette（聚類平均輪廓值S=0.5522）中S大于0.5表示網(wǎng)絡(luò)聚類合理，具有重要參考價值。其中2001年至2008年，“舌診”“客觀化”“舌象”“圖像分割”“圖像處理”出現(xiàn)頻率較高，說明研究初期把實(shí)現(xiàn)中醫(yī)舌象診斷客觀化作為研究舌診儀的重要標(biāo)準(zhǔn)。2020年“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”成為熱點(diǎn)關(guān)鍵詞，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)的代表算法之一，說明舌診儀的研究逐漸與人工智能相結(jié)合，未來舌診儀的研究將與計算機(jī)的發(fā)展密切相關(guān)。見圖5。

圖5 關(guān)鍵詞聚類時區(qū)

2.5.2 關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析 突現(xiàn)（burst）測量的是含關(guān)鍵詞文獻(xiàn)被引頻次的變化率，可以反映一定階段內(nèi)關(guān)注度較大的研究內(nèi)容，可清晰地發(fā)現(xiàn)近年來該研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)歷史演變情況和前沿［6-7］。通過關(guān)鍵詞突現(xiàn)信息的前13位發(fā)現(xiàn)：2000年至2007年，“舌象分析”是被引頻次最多的關(guān)鍵詞，表明早期舌診儀的研究，對舌象的分析關(guān)注度最高；在2004—2008年，“圖像處理”被引次數(shù)最多，表明這5年以研究舌象圖片的處理為主要方向；“舌苔”成為2013—2020年舌診儀研究文獻(xiàn)中被引次數(shù)最多的關(guān)鍵詞；2018至2020年“數(shù)據(jù)挖掘”被引次數(shù)最多，反映了舌診儀的研究在人工智能、深度學(xué)習(xí)方面的關(guān)注度越來越高。見圖6。

圖6 2000—2020年有關(guān)舌診儀研究的13個突現(xiàn)詞

以2010年為時間節(jié)點(diǎn)，近10年的研究熱點(diǎn)不同于10年前，主要表現(xiàn)為文獻(xiàn)不再局限于傳統(tǒng)的舌象分析、圖像處理，而是對中醫(yī)證型、病證的研究明顯增多，說明舌診儀的研究逐漸向臨床靠近，研究舌診儀的最終目的是將其運(yùn)用于臨床，對疾病進(jìn)行更客觀、標(biāo)準(zhǔn)的診斷。病證與舌象的聯(lián)系也得到了社會和學(xué)者更多的研究和關(guān)注。

3 討論

3.1 研究意義本文通過對舌診儀相關(guān)文獻(xiàn)的研究，可以看出越來越多的學(xué)者致力于提高中醫(yī)診斷的客觀化進(jìn)程，中醫(yī)與科學(xué)技術(shù)的結(jié)合也越來越密切，傳統(tǒng)望診有其特有優(yōu)勢，但中醫(yī)走向世界需要更客觀的指標(biāo)和證據(jù)，信息技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了中醫(yī)舌診客觀化的發(fā)展。

舌診儀的相關(guān)研究主要包括圖像采集技術(shù)、成像技術(shù)、圖像分割技術(shù)、圖像分析技術(shù)、舌診儀的臨床應(yīng)用等內(nèi)容［8］。在技術(shù)層面，仍有許多問題待解決，例如在對舌象圖片進(jìn)行質(zhì)量評價時，不同的人舌體的大小具有差異性，因此很難將舌體面積小的歸為中醫(yī)病態(tài)舌中的“瘦小舌”。由此看出，中醫(yī)診斷的客觀化與標(biāo)準(zhǔn)化將是中醫(yī)未來發(fā)展的方向和趨勢。舌診儀正是中醫(yī)舌診現(xiàn)代化與客觀化的產(chǎn)物與新途徑［9］。

3.2 未來研究趨勢舌診儀目前已經(jīng)應(yīng)用到臨床疾病的研究中。王彬［10］在不同時間點(diǎn)通過舌診儀對冠心病痰瘀互結(jié)證患者舌象進(jìn)行測量，為冠心病痰瘀互結(jié)證的中醫(yī)辨證診斷提供客觀化依據(jù)?？梢?，隨著經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展和現(xiàn)代科技的進(jìn)步，人類生存環(huán)境、生活水平已經(jīng)發(fā)生了較大變化，人類對健康的認(rèn)識不斷提高，對中醫(yī)診療設(shè)備在醫(yī)療保健中應(yīng)用的需求日益增強(qiáng)，所以加強(qiáng)對舌診儀采集技術(shù)和采集舌圖像質(zhì)量的研究，已成為必然趨勢［11］。并且，醫(yī)學(xué)技術(shù)的進(jìn)步對舌診儀的研發(fā)也提出了更高要求［12］，在人工智能快速發(fā)展的今天，醫(yī)療設(shè)備的更新速度也越來越快，舌診儀的研究還處于初級階段，在研究舌診儀的進(jìn)程中還沒有實(shí)現(xiàn)一個對舌體自動分割十分有效的算法［13］，尚需要深入研究更多的理論算法，并不斷改進(jìn)［14］，未來還有很長的路要走。

3.3 本研究存在的局限性在檢索文獻(xiàn)的過程中，CiteSpace規(guī)定的文件格式不含有參考文獻(xiàn)信息，這就限制了本研究只能在共現(xiàn)層面做分析。此外，由于CiteSpace 5.7目前尚不支持中文文獻(xiàn)的查重去重功能，所以同一篇文獻(xiàn)可能被作為多個目標(biāo)納入分析，這會對最終的可視結(jié)果產(chǎn)生影響［15］。

綜上所述，本研究采用文獻(xiàn)計量的方法，利用CitesSpace軟件從文獻(xiàn)的發(fā)布情況、研究熱點(diǎn)及面臨的問題等多角度分析了近20年來舌診儀的研究現(xiàn)狀，通過系統(tǒng)分析揭示了未來舌診儀發(fā)展的趨勢，為未來舌診儀的研究提供了參考與依據(jù)。