中医舌诊新技术研究进展❋

魏翔宇， 詹松华， 周 华， 张钰莹

(上海中医药大学附属曙光医院， 上海 200120)

舌诊隶属望诊范畴，《难经》谓“望而知之谓之神”。舌诊是具有鲜明中医特色的诊断技术，其理论逐渐丰富和完善。舌诊包括望舌体与望舌苔，细分又有辨舌质、舌色、舌形、舌态以及苔色、苔质等不同。舌体位居口腔，形态位置固定便于观察，这些特点使舌诊标准化、客观化研究具备理想的先天条件。此外，舌诊信息可用于指导疾病诊断、病情评估、疾病转归、疗效评价多方面。因此，对舌诊图像的采集、储存及分析具有广阔的应用潜力。目前舌诊标准化研究主要集中在舌象采集及分析两方面。

1 舌诊图像采集的标准化研究

早期舌诊图像标准化采集主要依托标准照明环境及光学设备实现。通常基于人工制造的封闭环境，如采集暗箱、遮光布、主动光源等部件，配合数码相机获取图像。这一时期的代表性成果，包括北京中医药大学叶永安[1]、上海中医药大学许家佗[2，3]等研制的舌诊图像采集暗箱及系统装置。

这些研究初步解决了舌诊图像采集设备“有或无”的问题，并具备小型化及便携式优点。随着对舌诊图像质量要求的提高，人工调节光源逐渐暴露出可靠性低、图像质量不稳定等问题。目前舌诊图像的标准化采集多利用高光谱图像技术[4]，克服可见光与数码相机光谱范围窄的局限，获得全波段内的舌体信息。

同时，标准化采集环境下获取的舌象原始资料，需要经过预处理(如滤波)提高图像信噪比，使舌象资料质量稳定的同时，便于舌体与舌苔的图层分离和区域分割，以及进一步的病情分析。从已公开的理论及报道来看，实现舌体与舌苔图像分割的方法很多，有根据区域特征的彩色图像区域分割算法[5]，有通过构建舌象高分辨率网络结构，提取舌象特征的分割算法[6]，有针对目标区域不同颜色阈值提高舌象分割精度的方法[7]，这些方案从不同技术路径实现了舌质与舌苔图像的高质量分离，为后续的舌象分析奠定基础。

2 舌诊图像分析的标准化研究

舌诊图像的标准化采集为舌象大数据的构建和多平台共享奠定了基础，拓展了舌诊的应用场景。临床医生既可将数字化舌诊信息用于证候分析、疗效评价，同时也可将舌诊资料统一储存管理，便于进一步挖掘舌诊数据的价值。实现这些功能需要对舌诊图像进行标准化分析，对舌色、舌体、苔色等要素进行标准化识别与归类。

当前研究广泛采用的舌象分析方法包括RGB(红、绿、蓝)色值空间，HSV(色调、饱和度、明度值)色彩空间，以及舌体局部特征的灰阶差分方法，通过这些多维度参数，建立舌象及表面纹理特征的数据库[8]。这类分析方法兼顾了人眼分辨习惯与机器识别的需求，此类技术主要面临舌(苔)色偏差与校正、舌象的机器辨识分类与优化、舌体图像质量控制等问题。

针对开放环境下采集舌(苔)图像存在的色彩偏差、伪影干扰等问题，赵晓梅等[9]分别提出基于布谷鸟搜索(cuckoo search，CS)和基于等效圆方法的舌色校正算法[10]，针对不同光源环境下的图像进行偏色检测和校正，提高了图像质量的稳定性。

舌诊首辨舌(苔)色，有团队将现代色度学理论引入舌色分类研究中[11]，将不同舌象资料从色度学角度进行等级聚类分析，对传统舌诊经验进行量化研究，同时指出色度学各项参数是舌诊标准化与客观化的关键技术指标。目前该领域仍然缺乏较为统一的舌象采集与图像校正方案。

在舌象提取阶段，既往主要依靠人工识别，容易带入研究者的主观意识，不同样本之间偏差较大，不利于舌象大数据的整合与共享。机器分类减少了人工干预。在各种分类算法研究中，舌象模型的质量对机器辨识的准确率有决定作用，要实现机器高效辨识大样本舌象信息，需要一定样本量的舌象数据进行训练。

目前有关舌象提取的模型较多[12]，根据提取目标不同可分为舌体模型、苔质分离模型、舌体局部特征模型，不同的模型采用的算法有所不同。如舌象提取阶段，常用的Snake模型、基于阈值和图论的分割模型；在苔质分离阶段，常用的基于聚类或分割的模型等[13-15]，这些模型在某些舌体和苔质类别的研究中已经取得了较高的准确率。

某些舌象具有局部特性但定位难度较高，如病理状态下舌苔与舌体瘀斑图像的鉴别，陈飞飞等[16]采用形态学开闭重建预处理的分水岭算法，对舌体图像进行细分割，可以得到理想的舌体瘀斑区域。

齿痕舌常见于各类阳虚水泛证型患者，如脾虚湿盛证。齿痕舌属于较稳定的舌体局部特征之一，不同证候分型和舌体部位之间的波动变化较小。有研究[17]利用深度神经网络模型对齿痕舌进行特征提取研究，在500例样本中，获得了理想的准确率，且这一齿痕舌模型具有良好的迁移能力，具备较稳定的舌体特征提取能力和应用价值。

利用机器学习还可以实现对舌诊图像的质量控制和评价，以防止不合格的舌象资料干扰机器学习的结果，如舌体过度紧绷、唾液过多、未完全暴露以及舌体图像失真等情况[18]。由于特定疾病带来的舌象变化差异较大，样本数据不足等问题，总体来说目前研究多从健康人群入手。

3 舌象客观化与疾病相关性研究

中医理论认为，同种疾病临床表现与证型不同，反映出的舌象特征也不尽相同，这给单病种的舌象规律研究带来了挑战。因此，目前针对病理状态下的舌象客观化、病理性舌苔特征的提取与分割，多以疾病的某一证型、阶段或病机为切入点进行关联研究。

1项针对原发性高血压伴高同型半胱氨酸血症患者的研究发现[19]，该型高血压患者的苔色偏黄，以舌中部为主，舌右侧黄苔积聚明显。该研究为高血压病亚型群体建立了较为稳定的舌象特征数据库。

慢性胃炎在中医辨证中多离不开湿热之邪，具体证候分型中有热偏盛和湿偏盛的不同，有研究[20]针对慢性胃炎患者群体构建了舌(苔)色、舌体胖瘦、腻苔等指数，分析不同参数与慢性胃炎不同证候之间的相关性，最终总结出不同证型与舌(苔)色、舌体胖瘦、腻苔等指数的相关性，为慢性胃炎患者的中医诊断及辨证提供了客观标准化舌象参数。

冠心病多存在本虚标实病机，然而具体辨证分型中多存在虚实夹杂证候，此时采用舌象客观化技术，根据舌色的RGB色值差异和HSV色彩差异，可以分析患者本虚与标实的权重及各类虚实夹杂证候与特定舌色之间的相关性，为辨证施治提供大数据指导[21]。

我国肝病发病率较高，1项有关慢性乙肝患者舌象客观化特征的多中心、大样本研究[22]表明，在慢性乙型肝炎患者群体中，肝胆湿热型舌象特点为舌色红、苔色黄、苔质腻，而肝郁脾虚型舌象特点为舌色淡红、苔色白、苔质薄，齿痕舌。此2种证型患者具备稳定的舌象特征，这其中的舌象规律，有助于进一步揭示不同证型患者各自潜在的发病机制。

上述研究对不同疾病与舌象信息之间的相关性做出了不同程度的有益尝试，值得今后的研究借鉴。此外，南京中医药大学徐天成[23]等团队长期致力于舌苔与肠道、口腔菌群的相关性研究，将体内具体菌群变化与舌苔变化规律相结合，促进中医理论与现代医学体系的交互。上海、北京等多个团队[24，25]围绕糖尿病患者血糖、糖化血红蛋白、尿视黄醇结合蛋白、同型半胱氨酸等指标与舌(苔)色的相关性研究，将糖尿病患者的舌(苔)色变化规律用于指导血糖控制、心脑肾微血管并发症的预测中。

4 小结与展望

4.1 未来舌诊新技术研究的主攻方向

舌诊作为中医诊断学的重要内容，从目前研究进展可以看出主要聚焦在以下研究方向，一是建立一系列舌诊采集与分析标准；二是将采集的海量舌诊数据，结合一系列算法与深度学习相关技术，实现舌诊信息的智能分析，减少人为主观因素干扰；三是将标准化的舌诊信息用于指导疾病研究，探索疾病与舌诊信息之间的关系；四是带动面诊、脉诊等四诊相关研究的跟进，为互联网医疗时代的应用场景做准备，实现中医四诊信息的远程共享、多平台交互、数字化储存等功能。

4.2 舌诊新技术在中医现代化研究中扮演的关键角色

舌诊新技术研究是中医四诊信息化建设的重要组成部分，由于其图像采集与处理的属性，伴随着近年来大数据科学、深度学习等相关技术的蓬勃发展，有逐渐形成独立学科的趋势。回顾X线、CT、磁共振及超声等影像学的发展历史及在医学领域的应用，这对于构建以舌诊为核心特色的中医影像学(TCM Imageology)有良好的借鉴意义。查阅既往资料，尚未见有“中医影像学”一词。文章认为，中医舌诊新技术的研究，在充足的技术储备之下，中医舌诊完全可以与面诊、体质辨识系统等进行整合，构建属于中医的影像学科。中医影像学的建设，也将带动脉诊学、脉象学的研究建设，最终实现中医四诊系统的现代化，赋予中医诊断学以全新的内涵。

4.3 舌诊新技术的国际标准化探索之路

随着四诊仪、舌象仪等新型硬件的迭代，2019年国际标准化组织正式发布了一项中医舌诊相关的国际标准(ISO20498-5)，该标准由上海中医药大学王忆勤教授团队主导制定，是一种规范化的舌象数字化表示方法，用于客观地表示舌(苔)色属性，不受采集设备影响。该标准从源头确保舌诊图像的质量，解决了舌诊数据互通的壁垒，有助于提高我国中医基础研究在国际交流中的话语权。

舌诊与各类疾病的相关性研究尚存在诸多空白。这些短板阻碍着中医四诊统一平台的建设与推广，因此需要中医与相关各界科研工作者共同协调，在发展中解决。同时，串联舌诊、面诊、脉诊等系统研究成果，构建中医影像学及新型中医诊断学平台，将带动中医现代化建设上升到新的高度。