基于模糊聚類的舌體胖瘦分析*

★　張康　杜建強　丁成華　朱明峰　(江西中醫藥大學　南昌 330004)

基于模糊聚類的舌體胖瘦分析*

★張康*第一作者：張康，男，碩士，講師。研究方向：醫學圖像處理。E-mail:21846498@qq.com。杜建強丁成華*通信作者：丁成華，女，教授，博士生導師。研究方向：中醫診斷學。E-mail:chenghuading@163.com。朱明峰(江西中醫藥大學南昌 330004)

摘要：舌體胖瘦是舌診的重要內容之一，但傳統的舌診方法主要依靠醫生目視，具有一定的主觀性、模糊性和不確定性。影響了舌診的發展與提高。本文首先對舌體模板使用不同的曲線擬合函數，分析舌體胖瘦，然后通過模糊聚類算法，實現舌體胖瘦的自動分析，結合臨床，探討意義。

關鍵詞：模糊聚類；舌體胖瘦；曲線擬合；臨床意義

舌診是中醫獨具特色的診斷方法，是中醫臨床必察之項，在中醫臨床上占有重要地位。

舌體胖瘦是中醫舌診的重要內容之一。舌體較正常人肥大，輕則厚大異常，重則脹塞滿口，稱為胖大舌。舌體萎縮，瘦小而薄，稱為瘦薄舌。由于傳統中醫舌診主觀性強， 在判斷舌體胖瘦上尚無統一的標準， 因而造成對同一個病人，不同的醫生可能得出不同不一樣的診斷結果。本文從臨床采集的數字舌圖像中，篩選100幅，采用計算機算法，實現了舌體胖瘦客觀化和自動分類。結合圖像與病情信息，胖大舌圖像多攝于氣虛、陽虛患者，病機多為陽虛失運，水濕上犯；瘦小舌圖像多攝于氣血虛、陰虛患者，病機多為陰血虧虛，舌體失養。

1基于曲線擬合的舌體胖瘦分析和比較

本文舌體胖瘦分析算法步驟如下：

(1)對舌體模板(如圖1)進行邊緣檢測(如圖2)，本文使用拉普拉斯算子。并將舌體邊緣上半部分致零，獲得舌體下半部分邊緣圖像(如圖3)。

(2)獲取圖2-3所有不為零像素點的行和列坐標，并對行坐標進行歸一化處理。歸一化的目的是為了實現不同分辨率圖像擬合系數的比較。

圖1　舌體模板；圖2　對模板邊緣檢測結果；圖3　舌體下半部邊緣；圖4　二次曲線擬合；圖5　高斯函數擬合

圖6　二次函數系數a數據矩陣

2舌體胖瘦閾值的確定

(1)通過對100幅樣本舌圖像進行人工判讀分類，其中50幅舌圖像人工判讀為胖舌，另外50幅人工判讀為瘦舌。分別建立二次函數系數a和高斯函數系數σ的數據矩陣(10×10大小)。以二次函數系數a矩陣為例，在矩陣的前五行，輸入人工判讀胖舌體二次函數系數a，后五行輸入人工判讀瘦舌體二次函數系數a(圖6)。其平面圖像如圖8。

(2)獲取系數矩陣直方圖(如圖7)。舌體胖瘦閾值選取兩個波峰之間的波谷。二次曲線系數a閾值確定為2.4，高斯曲線系數σ閾值確定為18。

3使用FCM模糊聚類算法自動識別舌體胖瘦

FCM算法在解決圖像的模糊性和不確定性方面有很大優勢，但也存在一些缺點：(1)在聚類的類數無法事先確定，使用時需人工輸入；(2)類中心和隸屬度矩陣的初始值不確定，這時需要事先進行猜測或隨機初始化；對于圖像進行聚類時，運算量很大，速度較慢。

圖7　二次曲線系數矩陣直方圖

均值，并作為聚類中心初始值。如果聚類數為1，計算所有峰值處橫坐標a值的平均值，并作為聚類中心初始值。(3)對系數矩陣以直方圖波峰個數為聚類數，以波峰處的系數值為聚類中心初值，對系數矩陣進行FCM模糊聚類。自動識別舌體胖瘦。

圖8　系數a矩陣；圖9　FCM聚類分類矩陣

對圖8進行FCM聚類分析，得到圖9聚類結果。

4總結

本文舌算法對舌體胖瘦的識別有較高的準確率，通過對100幅舌圖像實驗結果和中醫臨床人工判讀結果做對比，二次曲線的擬合效果稍差于高斯曲線擬合。采用本文方法進行舌體胖瘦的自動分析。其中86幅圖像的分析結果與人工判讀結果吻合得較好。

參考文獻

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Analysis Fat or Thin of the Tongue Body Based on the Fuzzy Cluster

ZHANG Kang, DU Jian-qiang, DING Cheng-hua, ZHU Ming-feng

JiangxiUniversityofTraditionalChineseMedicine,Nanchang330004,China.

Abstract:The fat or thin of tongue body is the main content of Tongue Diagnosis for traditional Chinese medical science. Traditional tongue inspection mainly depends on doctor's eyesight and subjective observe to diagnose a disease. It lacks objectivity and hinders further development. In this paper, split the tongue using a variety of curve fitting function, analysis the fat or thin of tongue body. Then use fuzzy clustering algorithm for automatic analysis the fat or thin of tongue body and explore the significance.

Key words:Fuzzy Cluster；Fat and Thin of Tongue; Curve Fitting; Clinical Significance

收稿日期：(2014-08-13)編輯：秦小瓏

中圖分類號：R229

文獻標識碼：B

基金項目：*江西省衛生廳中醫藥科研計劃項目(2013A085)；江西中醫藥大學校級課題(2013ZR0075，07375104，51203206，JSJSJ-2012-08)；國家自然科學基金項目(81260527)；江西省自然科學基金項目(20114BAB201030)；江西省科技計劃項目(2011ZBBG70050)；江西省高水平學科專項(20120329)。