數字化色覺定量檢查研究

李太東　陳丹婷　施偉

[摘要] 目的 研究不同設計方案對計算機數字化色覺定量測試的準確度，尋找可行性解決方案。 方法 采用基于瑞利匹配法則設計的A、B、C三種不同方案，對165例色覺異常和20例色覺正常學生進行R、G值測量。 結果 方案A基本能檢出色覺正常者與異常者，B、C方案檢出色覺異常的比例最大，且能初步確定色覺異常程度（P<0.01）。 結論 數字化色覺定量檢查具有可行性，C方案能初步檢測色覺異常輕重程度;較低亮度范圍內的樣本黃色可以使色覺異常檢出比率提高且穩定。

[關鍵詞] 色覺異常;定量;色覺檢查;瑞利匹配法則;計算機輔助

[中圖分類號] R77? ? ? ? ? [文獻標識碼] B? ? ? ? ? [文章編號] 1673-9701（2020）14-0070-04

[Abstract] Objective To study the accuracy of different design schemes for computer-aided digital quantitative test of color vision， and to find feasible solutions. Methods Three different schemes A， B and C were adopted based on the Rayleigh matching rule. R and G values were measured in 165 cases of abnormal color vision and 20 students with normal vision. Results Plan A could be used to basically detect those with normal and abnormal vision， and plans B and C could be used to detect the highest proportion of abnormal vision， which could initially determine the degree of color vision abnormality（P<0.01）. Conclusion Digital quantitative test of color vision is feasible， and plan C can initially detect the degree of abnormality in color vision; the yellow color of the sample in the lower brightness range can make the detection rate of abnormality in color vision high and stable.

[Key words] Abnormal color vision; Quantitative; Color vision test; Rayleigh matching rule; Computer-aided

色覺辨別是一種重要的功能，很多職業需要正確的辨別顏色，如化學實驗、化工生產、紡織印染行業、冶金行業、美術彩印、醫療行業、地質資源勘查行業以及航空、交通等均需要良好的色覺識別才能完成工作，避免發生嚴重危害[1]。青光眼早期可以出現色覺異常[2，3]，視神經病變也可以出現色覺異常，部分藥物如乙胺丁醇也會出現色覺異常的副作用等，色覺定量檢查可以作為此類疾病的輔助檢查和藥物副作用的監測[4-6]，但初略的區分色覺輕重對這類疾病監測誤差較大，需要更為精準的定量檢查有利于判斷病情，如何準確的對色盲色弱的輕重進行分級診斷也是色覺檢查的主要任務。目前色覺檢查方法有D-15、D-100色調檢測法，基于瑞利法則的顏色混合測定法、Nagel色盲鏡法、彩色線團法，基于假同色原理的各種色盲檢查圖，其中色盲檢查圖最為常用。色盲檢查圖存在著色彩容易老化、檢查隨機性強、有的結果存在互相矛盾、色弱與色盲界定存在重合、不能定量等問題，D-15精準度不夠，D-100較為繁瑣，需要配備較多檢查色子、色相子老化等問題[6，7]。基于此，數字化色覺定量檢查以其方便保存、快速、能定性、定量等優點逐漸得到色覺研究者的重視[8-11]，部分研究者認為基于瑞利匹配法則的定量色覺檢查方法是較為可行的方法[11-13]。物理學家Rayleigh發現黃光可以由紅光與綠光混合而成，即瑞利顏色匹配理論[13]，瑞利匹配法則基本方法是用綠光（550 nm）和紅光（670 nm）在一個半圓形視場混合，同時單色黃光（589 nm）投射到另一半視場中，通過調整混合光中紅綠光比例及黃光的亮度即可達到兩側顏色的匹配。本研究采用瑞利法則進行數字化色覺檢查定量嘗試，利用計算機設計不同方案進行色覺測試，初步研究顯示不同的設計方案對色覺測試效果存在差異，部分設計方案具有一定的定量效果，現報道如下。

1 對象與方法

1.1 研究對象

選取本校2018年9月2018級大一新生中檢出的色覺異常學生165例和色覺正常學生20例，其中男生183例，女生2例，平均年齡18.61歲。

1.2 方法

所有被試學生均先由體檢人員采用俞自萍色盲檢查圖第5版進行初步檢查診斷[1]，色覺正常和異常者由2名眼科醫師復核，并依據檢查圖結果異常輕重進行色盲、色弱分級，分為色盲Ⅰ級、色盲Ⅱ級、色弱Ⅲ級、色弱Ⅳ級、色覺正常。每種方案均先由20名檢測為色覺正常者進行測試。

采用VB編程設計基于瑞利匹配法則的電腦軟件，利用計算機RGB顏色合成原理，用不同的R、G值組合成顏色作為樣本色塊，被試人員通過調整R、G值數字合成匹配色塊，使其與樣本色塊顏色一致達到測試終點，計算樣本色塊R、G值與匹配終點時匹配色塊的R、G值之差，作為被試人員的定量色覺測試值（離散數度）。其中設計采用3種方案，見封三圖4。

1.2.1 A方案? 樣本色塊R、G值相等為上下三角形與匹配色塊左右三角形交叉構成正方形的四個色塊，上下三角顏色一致可檢測人員手動調試，左右三角形顏色一致由被測人員通過兩個滑塊分別改變R、G值匹配成與上下三角主觀一致，匹配值減去樣本值（下同）。

1.2.2 B方案? 色塊設計思路與方案A一致，但樣本色塊由隨機產生不同的R、G值，起始匹配R、G值分別位于兩端，一種起始為綠色，一種起始為紅色。

1.2.3 C方案? 色塊設計思路與方案A一致，但樣本色塊為固定的R、G值，起始匹配R、G值分別位于兩端，一種起始為綠色，一種起始為紅色。

1.3 統計學分析

采用SPSS16.0統計學軟件進行統計分析，對色盲與色弱組采用兩樣本成組進行秩和檢驗，P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

采用俞自萍第5版色盲檢查圖[1]檢查診斷為色覺正常者20例學生對每種方案進行試驗測試，結果顯示A、B、C三種方案數字離散結果均在0～1。對色覺異常者檢查結果如下。

2.1 25例色覺異常者A方案檢查結果

A方案25例，采取以紅色為起始顏色，通過按鍵移動調整R、G值，被試人員認為四個色塊一致時的R、G值為測試值并記錄，見表1。色覺異常者采用俞自萍第5版色覺圖譜檢查診斷，下同。色覺異常大部分能被檢出，部分色盲數字離散不明顯，25例中5例（20%）色盲數字離散度≤2，與色覺正常者不能區分，且色盲與色弱的數字離散也存在交叉，不能區分色覺異常程度。

2.2 B方案

2.2.1 50例色覺異常者B方案檢查結果? B方案50例，單排數字的是采取以紅色為起始顏色，通過按鍵移動調整R、G值，被試人員認為四個色塊一致時的R、G值為測試值并記錄（雙排數字的上排數字代表以純紅色為起始顏色，下排純綠色為起始顏色的測試結果值），見表2。

2.2.2 50例色覺異常者B方案色弱與色盲兩樣本成組比較? 色覺異常均能被檢測出，且數字離散越大，色覺異常程度越重;部分色盲數字離散小，用不同紅綠顏色作為起始色則離散明顯增大。以色覺檢查數字離散度大的顏色數字進行均數統計，如兩次檢查結果不一致以最大一次計算，對色弱與色盲兩樣本成組比較進行秩和檢驗（色弱Ⅲ級、色弱Ⅳ級均計算為色弱值，色盲Ⅰ級、色盲Ⅱ級均計算為色盲值），B方案對色弱色盲檢測的數字離散度有顯著差異，能區分色盲色弱。見表3。

2.3 C方案

2.3.1 90例色覺異常者C方案檢查結果? 固定閾值測試共計90例：單排數字的是采取以紅色為起始顏色，通過按鍵移動調整R、G值，被試人員認為四個色塊一致時的R、G值為測試值并記錄（雙排數字的上排數字代表以純紅色為起始顏色，下排純綠色為起始顏色的測試結果值），見表4。

2.3.2 90例色覺異常者C方案色弱與色盲兩樣本均數比較? 色覺異常能被檢測出，且數字離散越大，色覺異常程度越重;6例（6.67%）色盲數字離散不明顯，用不同紅綠顏色作為起始色則離散明顯增大。以色覺檢查數字離散度大的顏色數字進行均數統計，如兩次檢查結果不一致以最大一次計算，對色弱與色盲兩樣本成組比較進行秩和檢驗（色弱Ⅲ級、色弱Ⅳ級均計算為色弱值，色盲Ⅰ級、色盲Ⅱ級均計算為色盲值），C方案對色弱色盲檢測的數字離散度有顯著差異，可以區分色盲色弱。見表5。

2.4 三種方案檢查結果比較

A方案色弱與色盲的R、G值檢測值重合較多，不能有效區分色弱與色盲，B、C兩方案能區分色弱與色盲，且C方案的R、G檢測值大小與色覺障礙輕重呈正相關。

3 討論

色覺檢查目前主要以假同色檢查圖為主，以俞自萍編著的色盲檢查圖最為常用。但該檢查圖有的圖片過于抽象，有時難于辨認，也存在著檢查結果有時互相矛盾的地方，色弱與色盲存在重合不易區分、不能定量。為克服這些不足，一些研究者開始對色覺檢查進行數字化研究[8-11，14-16]，采用紅綠色所占比例來定量計算色覺異常。而本研究也是基于瑞利匹配法則，但是采用計算機輔助，直接計算紅、綠顏色的差值作為色覺異常程度，進行數字化初步探討，計算機軟件設計三種不同的方案來進行比較。因電腦顯示屏為液晶屏，存在著角度不同同樣顏色也會呈現不同色，基于此，設計方案把不同上下左右色塊交叉呈現于視覺中心，設計方案A、B、C。三種方案的正常色覺者結果均在0～1，故未統計。方案A結果顯示：色覺異常者大部分數字離散度均>3，但色盲Ⅱ者也有為0的，其原因可能系檢查人員在改變樣本色塊數字時難易程度導致。檢查中發現，樣本色塊黃色亮度較低時，色覺異常被檢出比率高，顏色越淺，亮度越明亮，色覺異常檢出比率越低;但顏色過深、過暗時檢查比率也會變低，提示在一定范圍內的暗黃色可以使色覺異常檢出比率提高且穩定。方案B結果提示，色覺異常者均能檢出數字離散≥3，且提示數字離散越大，色覺異常程度越重;但少數顯示色盲者數字離散比較小，采用不同紅綠起始則會離散增大，考慮是紅色異常或綠色異常存在著輕重差別導致，紅色覺異常主要表現在紅色與深綠色混淆，藍與紫不分，綠色覺主要是淡綠與深紅混淆，絳色與青色混淆。如紅色起始端測試小、綠色起始端測試大，說明是綠色異常為主;反之紅色異常為主。但由于色盲也存在著數字離散小的問題，故不能排除樣本色塊隨機產生而導致測試難度不同所致，采用兩樣本成組比較進行秩和檢驗（P<0.01）， B方案數字離散度能區分色盲與色弱。方案C根據上述檢測出現的問題進行進一步完善改進，將樣本色塊固定，結果提示，數字離散度越大，色覺異常程度越重，數字離散越小，色覺異常程度越輕，其中1例色覺圖譜檢查為色弱者，用C方案檢查為色覺正常，采用幾本不同色覺檢查圖譜復查顯示為色覺正常，避免了錯誤結論。僅有極少數存在異常，考慮與起始色端有關，是紅綠色覺異常嚴重程度不同導致，復查顯示可重復性較高，對C方案進行樣本均數t檢驗（P<0.01），C方案檢測的數字離散度可以區分色盲與色弱。但也存在極少數色弱數字離散較大、色盲數字離散小的問題，但比例不大，具體原因考慮：一是色覺檢查圖譜誤差（如被試人員背誦、記憶）;二是被檢測人員如果色覺障礙和起始色塊不一致（如紅色盲，起始色塊是綠色），另一個色塊移動就容易接近正常值，通過加測反向色塊起始顏色可以改進完善。另一方面，B、C兩方案對色弱輕重、色盲輕重還不能明確進行分級，還需進一步研究完善。

總之，基于瑞利法則采用計算機輔助進行色覺測試，不同的設計方案對色覺測試的效果不同，固定的R、G值且起始端在紅或綠端設計（即本研究的方案C）對絕大多數色覺異常者均能檢出，大部分色覺異常越重，其數字離散度越大，數字離散越小，色覺異常越輕;僅有少數結果與此相反，采用兩種起始端顏色測試可以提高測試的準確度;較低亮度范圍內的樣本黃色可以使色覺異常檢出比率提高且穩定。本研究還需進一步與其他檢測方法進行更大樣本比對和改進。

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（收稿日期：2019-11-06）