中醫舌診新技術研究進展?

魏翔宇， 詹松華， 周 華， 張鈺瑩

(上海中醫藥大學附屬曙光醫院， 上海 200120)

舌診隸屬望診范疇，《難經》謂“望而知之謂之神”。舌診是具有鮮明中醫特色的診斷技術，其理論逐漸豐富和完善。舌診包括望舌體與望舌苔，細分又有辨舌質、舌色、舌形、舌態以及苔色、苔質等不同。舌體位居口腔，形態位置固定便于觀察，這些特點使舌診標準化、客觀化研究具備理想的先天條件。此外，舌診信息可用于指導疾病診斷、病情評估、疾病轉歸、療效評價多方面。因此，對舌診圖像的采集、儲存及分析具有廣闊的應用潛力。目前舌診標準化研究主要集中在舌象采集及分析兩方面。

1 舌診圖像采集的標準化研究

早期舌診圖像標準化采集主要依托標準照明環境及光學設備實現。通常基于人工制造的封閉環境，如采集暗箱、遮光布、主動光源等部件，配合數碼相機獲取圖像。這一時期的代表性成果，包括北京中醫藥大學葉永安[1]、上海中醫藥大學許家佗[2，3]等研制的舌診圖像采集暗箱及系統裝置。

這些研究初步解決了舌診圖像采集設備“有或無”的問題，并具備小型化及便攜式優點。隨著對舌診圖像質量要求的提高，人工調節光源逐漸暴露出可靠性低、圖像質量不穩定等問題。目前舌診圖像的標準化采集多利用高光譜圖像技術[4]，克服可見光與數碼相機光譜范圍窄的局限，獲得全波段內的舌體信息。

同時，標準化采集環境下獲取的舌象原始資料，需要經過預處理(如濾波)提高圖像信噪比，使舌象資料質量穩定的同時，便于舌體與舌苔的圖層分離和區域分割，以及進一步的病情分析。從已公開的理論及報道來看，實現舌體與舌苔圖像分割的方法很多，有根據區域特征的彩色圖像區域分割算法[5]，有通過構建舌象高分辨率網絡結構，提取舌象特征的分割算法[6]，有針對目標區域不同顏色閾值提高舌象分割精度的方法[7]，這些方案從不同技術路徑實現了舌質與舌苔圖像的高質量分離，為后續的舌象分析奠定基礎。

2 舌診圖像分析的標準化研究

舌診圖像的標準化采集為舌象大數據的構建和多平臺共享奠定了基礎，拓展了舌診的應用場景。臨床醫生既可將數字化舌診信息用于證候分析、療效評價，同時也可將舌診資料統一儲存管理，便于進一步挖掘舌診數據的價值。實現這些功能需要對舌診圖像進行標準化分析，對舌色、舌體、苔色等要素進行標準化識別與歸類。

當前研究廣泛采用的舌象分析方法包括RGB(紅、綠、藍)色值空間，HSV(色調、飽和度、明度值)色彩空間，以及舌體局部特征的灰階差分方法，通過這些多維度參數，建立舌象及表面紋理特征的數據庫[8]。這類分析方法兼顧了人眼分辨習慣與機器識別的需求，此類技術主要面臨舌(苔)色偏差與校正、舌象的機器辨識分類與優化、舌體圖像質量控制等問題。

針對開放環境下采集舌(苔)圖像存在的色彩偏差、偽影干擾等問題，趙曉梅等[9]分別提出基于布谷鳥搜索(cuckoo search，CS)和基于等效圓方法的舌色校正算法[10]，針對不同光源環境下的圖像進行偏色檢測和校正，提高了圖像質量的穩定性。

舌診首辨舌(苔)色，有團隊將現代色度學理論引入舌色分類研究中[11]，將不同舌象資料從色度學角度進行等級聚類分析，對傳統舌診經驗進行量化研究，同時指出色度學各項參數是舌診標準化與客觀化的關鍵技術指標。目前該領域仍然缺乏較為統一的舌象采集與圖像校正方案。

在舌象提取階段，既往主要依靠人工識別，容易帶入研究者的主觀意識，不同樣本之間偏差較大，不利于舌象大數據的整合與共享。機器分類減少了人工干預。在各種分類算法研究中，舌象模型的質量對機器辨識的準確率有決定作用，要實現機器高效辨識大樣本舌象信息，需要一定樣本量的舌象數據進行訓練。

目前有關舌象提取的模型較多[12]，根據提取目標不同可分為舌體模型、苔質分離模型、舌體局部特征模型，不同的模型采用的算法有所不同。如舌象提取階段，常用的Snake模型、基于閾值和圖論的分割模型；在苔質分離階段，常用的基于聚類或分割的模型等[13-15]，這些模型在某些舌體和苔質類別的研究中已經取得了較高的準確率。

某些舌象具有局部特性但定位難度較高，如病理狀態下舌苔與舌體瘀斑圖像的鑒別，陳飛飛等[16]采用形態學開閉重建預處理的分水嶺算法，對舌體圖像進行細分割，可以得到理想的舌體瘀斑區域。

齒痕舌常見于各類陽虛水泛證型患者，如脾虛濕盛證。齒痕舌屬于較穩定的舌體局部特征之一，不同證候分型和舌體部位之間的波動變化較小。有研究[17]利用深度神經網絡模型對齒痕舌進行特征提取研究，在500例樣本中，獲得了理想的準確率，且這一齒痕舌模型具有良好的遷移能力，具備較穩定的舌體特征提取能力和應用價值。

利用機器學習還可以實現對舌診圖像的質量控制和評價，以防止不合格的舌象資料干擾機器學習的結果，如舌體過度緊繃、唾液過多、未完全暴露以及舌體圖像失真等情況[18]。由于特定疾病帶來的舌象變化差異較大，樣本數據不足等問題，總體來說目前研究多從健康人群入手。

3 舌象客觀化與疾病相關性研究

中醫理論認為，同種疾病臨床表現與證型不同，反映出的舌象特征也不盡相同，這給單病種的舌象規律研究帶來了挑戰。因此，目前針對病理狀態下的舌象客觀化、病理性舌苔特征的提取與分割，多以疾病的某一證型、階段或病機為切入點進行關聯研究。

1項針對原發性高血壓伴高同型半胱氨酸血癥患者的研究發現[19]，該型高血壓患者的苔色偏黃，以舌中部為主，舌右側黃苔積聚明顯。該研究為高血壓病亞型群體建立了較為穩定的舌象特征數據庫。

慢性胃炎在中醫辨證中多離不開濕熱之邪，具體證候分型中有熱偏盛和濕偏盛的不同，有研究[20]針對慢性胃炎患者群體構建了舌(苔)色、舌體胖瘦、膩苔等指數，分析不同參數與慢性胃炎不同證候之間的相關性，最終總結出不同證型與舌(苔)色、舌體胖瘦、膩苔等指數的相關性，為慢性胃炎患者的中醫診斷及辨證提供了客觀標準化舌象參數。

冠心病多存在本虛標實病機，然而具體辨證分型中多存在虛實夾雜證候，此時采用舌象客觀化技術，根據舌色的RGB色值差異和HSV色彩差異，可以分析患者本虛與標實的權重及各類虛實夾雜證候與特定舌色之間的相關性，為辨證施治提供大數據指導[21]。

我國肝病發病率較高，1項有關慢性乙肝患者舌象客觀化特征的多中心、大樣本研究[22]表明，在慢性乙型肝炎患者群體中，肝膽濕熱型舌象特點為舌色紅、苔色黃、苔質膩，而肝郁脾虛型舌象特點為舌色淡紅、苔色白、苔質薄，齒痕舌。此2種證型患者具備穩定的舌象特征，這其中的舌象規律，有助于進一步揭示不同證型患者各自潛在的發病機制。

上述研究對不同疾病與舌象信息之間的相關性做出了不同程度的有益嘗試，值得今后的研究借鑒。此外，南京中醫藥大學徐天成[23]等團隊長期致力于舌苔與腸道、口腔菌群的相關性研究，將體內具體菌群變化與舌苔變化規律相結合，促進中醫理論與現代醫學體系的交互。上海、北京等多個團隊[24，25]圍繞糖尿病患者血糖、糖化血紅蛋白、尿視黃醇結合蛋白、同型半胱氨酸等指標與舌(苔)色的相關性研究，將糖尿病患者的舌(苔)色變化規律用于指導血糖控制、心腦腎微血管并發癥的預測中。

4 小結與展望

4.1 未來舌診新技術研究的主攻方向

舌診作為中醫診斷學的重要內容，從目前研究進展可以看出主要聚焦在以下研究方向，一是建立一系列舌診采集與分析標準；二是將采集的海量舌診數據，結合一系列算法與深度學習相關技術，實現舌診信息的智能分析，減少人為主觀因素干擾；三是將標準化的舌診信息用于指導疾病研究，探索疾病與舌診信息之間的關系；四是帶動面診、脈診等四診相關研究的跟進，為互聯網醫療時代的應用場景做準備，實現中醫四診信息的遠程共享、多平臺交互、數字化儲存等功能。

4.2 舌診新技術在中醫現代化研究中扮演的關鍵角色

舌診新技術研究是中醫四診信息化建設的重要組成部分，由于其圖像采集與處理的屬性，伴隨著近年來大數據科學、深度學習等相關技術的蓬勃發展，有逐漸形成獨立學科的趨勢。回顧X線、CT、磁共振及超聲等影像學的發展歷史及在醫學領域的應用，這對于構建以舌診為核心特色的中醫影像學(TCM Imageology)有良好的借鑒意義。查閱既往資料，尚未見有“中醫影像學”一詞。文章認為，中醫舌診新技術的研究，在充足的技術儲備之下，中醫舌診完全可以與面診、體質辨識系統等進行整合，構建屬于中醫的影像學科。中醫影像學的建設，也將帶動脈診學、脈象學的研究建設，最終實現中醫四診系統的現代化，賦予中醫診斷學以全新的內涵。

4.3 舌診新技術的國際標準化探索之路

隨著四診儀、舌象儀等新型硬件的迭代，2019年國際標準化組織正式發布了一項中醫舌診相關的國際標準(ISO20498-5)，該標準由上海中醫藥大學王憶勤教授團隊主導制定，是一種規范化的舌象數字化表示方法，用于客觀地表示舌(苔)色屬性，不受采集設備影響。該標準從源頭確保舌診圖像的質量，解決了舌診數據互通的壁壘，有助于提高我國中醫基礎研究在國際交流中的話語權。

舌診與各類疾病的相關性研究尚存在諸多空白。這些短板阻礙著中醫四診統一平臺的建設與推廣，因此需要中醫與相關各界科研工作者共同協調，在發展中解決。同時，串聯舌診、面診、脈診等系統研究成果，構建中醫影像學及新型中醫診斷學平臺，將帶動中醫現代化建設上升到新的高度。