楊 帥， 徐 瑩， 關(guān) 茜， 郭元成， 李福鳳

(上海中醫(yī)藥大學(xué)， 上海 201203)

中醫(yī)體質(zhì)辨識是中醫(yī)治未病與健康管理的重要組成部分，可以為疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和身體健康評測提供導(dǎo)向，將體質(zhì)辨識應(yīng)用于健康體檢，有利于全面了解個(gè)人及群體身體健康狀況，全方位實(shí)施健康管理方案，從而促進(jìn)全民身體素質(zhì)的提升。面診是中醫(yī)臨床辨證的重要依據(jù)，亦是判定人體體質(zhì)的重要方法?！鹅`樞·邪氣臟腑病形第四》云:“十二經(jīng)脈，三百六十五絡(luò)，其血?dú)饨陨嫌诿娑呖崭[?！泵娌垦}豐富，為臟腑氣血之外榮，通過觀察面象特征可以了解人體內(nèi)在健康狀態(tài)，幫助體質(zhì)判定。探討面診對體質(zhì)辨識的貢獻(xiàn)度和各類體質(zhì)人群的面象特征是中醫(yī)體質(zhì)研究必不可少的內(nèi)容之一。近年來，中醫(yī)體質(zhì)辨識研究逐年增加，關(guān)于不同體質(zhì)人群舌象特征的研究已有很多[1，2]，但對不同體質(zhì)人群的面象特征研究卻鮮見報(bào)道。傳統(tǒng)的中醫(yī)面診由于具有重主觀形象描述輕客觀量化的特點(diǎn)，限制了其在中醫(yī)體質(zhì)辨識中的應(yīng)用，也不利于開展對不同體質(zhì)類型人群面象特征的研究。隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，圖像分析與信息處理技術(shù)為中醫(yī)體質(zhì)與面診的相關(guān)研究提供了方法[3，4]。

課題組前期已對大腸癌[5]、慢性胃炎[6]等不同疾病人群的舌、面診特征進(jìn)行了提取分析，發(fā)現(xiàn)舌、面診特征參數(shù)可以作為疾病辨證診斷的參考依據(jù)和療效評價(jià)指標(biāo)。本研究將通過采集陰虛質(zhì)、陽虛質(zhì)與平和質(zhì)人群的面診和問診等信息資料，分析比較其面色、唇色、面部光澤等面診圖像特征參數(shù)的差異,探討面象特征在中醫(yī)體質(zhì)辨識中的診斷價(jià)值，為中醫(yī)面診現(xiàn)代化診斷與不同體質(zhì)人群的健康管理提供參考依據(jù)。

1 對象與方法

1.1 對象

本課題組于2019年1月至2019年12月，先后在上海浦東新區(qū)多個(gè)社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心和上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬曙光醫(yī)院體檢中心采集體檢人群的樣本數(shù)據(jù)，分別采集陰虛質(zhì)、陽虛質(zhì)、平和質(zhì)人群樣本各4000例，經(jīng)納入與排除標(biāo)準(zhǔn)篩選后，最終納入陰虛質(zhì)3980例，陽虛質(zhì)3801例，平和質(zhì)3783例。

1.2 納入標(biāo)準(zhǔn)

性別不限，體檢時(shí)年齡在18～65歲；體檢前3個(gè)月均沒有明顯的急慢性病、危重病發(fā)病史；自愿進(jìn)行體質(zhì)檢測、填寫知情同意書并接受本研究觀察；依從性好，思維清晰，能夠理解并正常回答問診問題。

1.3 排除標(biāo)準(zhǔn)

采集資料信息填寫不完整者；采集的面診圖像不清晰或圖像信息不能被成功檢測分析出結(jié)果。

1.4 數(shù)據(jù)采集與分析儀器

采用便攜式中醫(yī)智能診斷設(shè)備云中醫(yī)智能鏡，型號ZY-220-1，上海中醫(yī)藥大學(xué)專利技術(shù)研發(fā)，專利號ZL201520303463.5[7]。該儀器基于王琦制定的《中醫(yī)九種基本體質(zhì)分類量表》[8]和《中醫(yī)體質(zhì)分類判定標(biāo)準(zhǔn)》[9]，結(jié)合中醫(yī)舌、面象，運(yùn)用圖像識別、信息處理、數(shù)據(jù)融合等計(jì)算機(jī)技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)在線、動態(tài)采集用戶舌、面圖像和問診信息，給出中醫(yī)體質(zhì)辨識診斷報(bào)告[10]。

1.5 數(shù)據(jù)采集方法

打開智能鏡《中醫(yī)體質(zhì)辨識軟件系統(tǒng)》軟件，先輸入用戶個(gè)人信息進(jìn)行注冊登錄，閱讀知情同意書并簽名；進(jìn)入面診圖像拍攝采集，用戶自然面對屏幕，將面部放入拍攝框點(diǎn)擊拍攝；進(jìn)入問診信息采集，根據(jù)用戶身體情況勾選問診選項(xiàng)；完成信息采集，在線生成個(gè)人體質(zhì)辨識報(bào)告。數(shù)據(jù)結(jié)果及診斷報(bào)告結(jié)果以Excel格式文件保存。

1.6 觀察指標(biāo)

1.6.1 面象特征分布 每張面診圖片由2名副高級以上職稱的中醫(yī)專家分別判讀，將面色分為正常、紅、白、黑、黃、青6類，唇色分為淡白、淡紅、紅、暗紅、紫5類，面部光澤分為有光澤、少光澤、無光澤3類。判讀結(jié)果出現(xiàn)差異的由2位專家共同協(xié)商達(dá)成一致。

1.6.2 面診圖像參數(shù) 包括面色參數(shù)、唇色參數(shù)和光澤指數(shù)三部分。其中面色參數(shù)包括面色L值、面色a值、面色b值，唇色參數(shù)包括唇色L值、唇色a值、唇色b值，光澤指數(shù)包括有光澤指數(shù)、少光澤指數(shù)、無光澤指數(shù)。

1.7 面診圖像顏色處理方法

本研究采用Lab色彩空間模型，L代表亮度，表示從純黑到純白；a表示從紅色到綠色，b表示從黃色到藍(lán)色。如L值越大面色越白、明亮、有光澤；a值越大面色越紅，b值越大面色越黃等，結(jié)果依據(jù)Lab三因素綜合判定。本研究檢測系統(tǒng)使用Open CV計(jì)算機(jī)視覺庫，將Lab分量對齊做了量化處理，使其處于[0～255]取值范圍并特此說明。

1.8 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

2 結(jié)果

2.1 陰虛、陽虛體質(zhì)人群的面象特征分布

表1示，陰虛體質(zhì)人群的面色分布除正常色(53.6%)外，面白(15.3%)、面紅(14.8%)占比較高；陽虛體質(zhì)人群的面色分布除正常色(42.0%)外，面白(30.8%)、面青(13.1%)占比較高。表2示，陰虛體質(zhì)人群的唇色分布以淡紅(60.1%)為主，淡白(32.3%)占比較高，其余唇色占比較低；陽虛體質(zhì)人群的唇色分布以淡紅(53.9%)為主，淡白(38.3%)占比較高，其余唇色占比較低。表3示，陰虛體質(zhì)人群的面部光澤分布：少光澤(38.8%)>無光澤(30.8%)>有光澤(30.4%)，少光澤與無光澤共占比69.6%，可見面部出現(xiàn)缺乏光澤的比例較高；陽虛體質(zhì)人群的面部光澤分布：少光澤(36.9%)>有光澤(31.9%)>無光澤(31.2%)，少光澤與無光澤共占比68.1%，可見面部出現(xiàn)缺乏光澤的比例較高。

表1 陰虛、陽虛體質(zhì)人群面色分布比較

表2 陰虛、陽虛體質(zhì)人群唇色分布

表3 陰虛、陽虛體質(zhì)人群面部光澤分布

2.2 陰虛、陽虛體質(zhì)人群的面診圖像特征參數(shù)比較

2.2.1 陰虛、陽虛體質(zhì)人群的面色參數(shù)比較 表4示，與平和質(zhì)人群比較，陽虛質(zhì)與陰虛質(zhì)人群的面色L值均升高(P<0.05)，陽虛質(zhì)人群的面色L值高于陰虛質(zhì)人群(P<0.05)；陰虛質(zhì)人群的面色a值較平和質(zhì)升高(P<0.05)，陽虛質(zhì)人群的面色a值較平和質(zhì)降低(P<0.05)，陰虛質(zhì)人群的面色a值高于陽虛質(zhì)(P<0.05)；陽虛質(zhì)與陰虛質(zhì)人群的面色b值較平和質(zhì)降低(P<0.05)，陰虛質(zhì)人群的面色b值低于陽虛質(zhì)(P<0.05)。

表4 陰虛、陽虛體質(zhì)人群的面色參數(shù)比較

2.2.2 陰虛、陽虛體質(zhì)人群的唇色參數(shù)比較 表5示，與平和質(zhì)人群比較，陽虛質(zhì)與陰虛質(zhì)人群的唇色L值均升高(P<0.05)，陽虛質(zhì)人群的唇色L值高于陰虛質(zhì)(P<0.05)；陰虛質(zhì)人群的唇色a值較平和質(zhì)升高(P<0.05)，陰虛質(zhì)人群的唇色a值高于陽虛質(zhì)(P<0.05)；陽虛質(zhì)與陰虛質(zhì)人群的唇色b值較平和質(zhì)降低(P<0.05)，陰虛質(zhì)人群的唇色b值低于陽虛質(zhì)(P<0.05)。

表5 陰虛、陽虛體質(zhì)人群的唇色參數(shù)比較

2.2.3 陰虛、陽虛體質(zhì)人群的面部光澤參數(shù)比較 表6示，與平和質(zhì)人群比較，陽虛質(zhì)人群的無光澤指數(shù)升高(P<0.05)，陰虛質(zhì)人群的無光澤指數(shù)與平和質(zhì)比較差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)，但有升高趨勢；與平和質(zhì)人群比較，陰虛質(zhì)與陽虛質(zhì)人群有光澤指數(shù)均降低(P<0.05)；陰虛質(zhì)與陽虛質(zhì)人群兩者的面部光澤參數(shù)比較均無明顯差異(P>0.05)。

表6 陰虛、陽虛體質(zhì)人群的面部光澤參數(shù)比較

3 討論

面診是中醫(yī)望診的主要內(nèi)容，是辨證論治的重要依據(jù)之一。中醫(yī)倡導(dǎo)“司外揣內(nèi)”“有諸內(nèi)者，必形諸外”思想，通過觀察人體外在征象可以推測體內(nèi)健康情況。中醫(yī)認(rèn)為面部為經(jīng)絡(luò)匯聚之處，五臟六腑之氣血皆上榮于面，面部血脈豐富，為臟腑氣血之外榮，所以體內(nèi)五臟六腑之氣血盈衰皆可通過面部反映出來。面部的顏色、光澤、唇色等特征均可反映人體臟腑氣血的盛衰及體質(zhì)的偏頗。正如《望診遵經(jīng)》所言：“光明潤澤者，氣也，青赤黃白黑者，色也。有氣不患無色，有色不可無氣。”但傳統(tǒng)的面診方法主要以醫(yī)師對面部特征的目測觀察及臨床經(jīng)驗(yàn)判別為主，診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性常受限于醫(yī)師臨床思維能力和診斷技能水平等主觀因素，缺乏一定的客觀化診斷標(biāo)準(zhǔn)和依據(jù)，因此雖然王琦將面象特征作為9種基本中醫(yī)體質(zhì)類型的分類及其診斷表述依據(jù)[8]，但在制定《中醫(yī)體質(zhì)量表》時(shí)并未將過多的面象特征作為各大體質(zhì)判定的條目，一定程度上忽視了面診作為體質(zhì)辨識方法的重要性?，F(xiàn)代科技的發(fā)展為中醫(yī)面診客觀化、數(shù)字化研究提供了技術(shù)與方法，因此本課題組采用現(xiàn)代圖像特征提取與信息處理技術(shù)，利用Lab色彩模型對不同體質(zhì)人群的面診圖像特征進(jìn)行分析研究，為不同體質(zhì)人群的面診客觀化診斷及中醫(yī)體質(zhì)辨識提供量化參考依據(jù)。

本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，陽虛質(zhì)人群的面色較平和質(zhì)與陰虛質(zhì)人群明顯偏白，陰虛質(zhì)人群的面色紅程度明顯高于平和質(zhì)和陽虛質(zhì)，且陽虛質(zhì)人群出現(xiàn)面色紅的可能性最小。陰虛質(zhì)人群主要表現(xiàn)為唇色紅，其唇色紅的程度明顯高于平和質(zhì)和陽虛質(zhì)人群；陽虛質(zhì)人群主要表現(xiàn)為唇色淡白，其唇色淡白的程度明顯高于平和質(zhì)和陰虛質(zhì)人群，兩者與專家人工判讀結(jié)果基本保持一致。陰虛質(zhì)與陽虛質(zhì)人群的面部光澤對比雖然沒有明顯差異，但兩者的面部光澤均明顯差于平和質(zhì)，均屬缺乏光澤，但尚無法區(qū)別陰虛質(zhì)與陽虛質(zhì)面部缺乏光澤的輕重程度。

中醫(yī)理論認(rèn)為全身氣血皆可上注于面，陽虛質(zhì)者因素體陽氣虧虛，機(jī)體失于溫煦，導(dǎo)致陰寒偏盛，無力推動氣血運(yùn)行，面部失于濡養(yǎng)，因而面色、唇色較陰虛質(zhì)、平和質(zhì)者更為淡白；與陽虛體質(zhì)相對而言，陰虛質(zhì)者常體內(nèi)陰液虧少，水不制火，“陰虛則熱”，陰不足以斂陽于內(nèi)而致虛熱內(nèi)生征象，因而面色、唇色較陽虛質(zhì)、平和質(zhì)者更為偏紅。因陰虛質(zhì)、陽虛質(zhì)均屬中醫(yī)偏頗虛性體質(zhì)，無論是陽虛氣血失于濡養(yǎng)，或是陰虛津液不足失于滋潤，均可導(dǎo)致面部缺乏光澤。本研究結(jié)果與中醫(yī)理論認(rèn)知陰虛、陽虛體質(zhì)面色、唇色及面部光澤度表現(xiàn)基本一致，說明面色和唇色特征參數(shù)可以作為判別陰虛、陽虛體質(zhì)的有效參考指標(biāo)，而面部光澤參數(shù)只能判定陰虛、陽虛體質(zhì)區(qū)別于平和質(zhì)，卻不能作為區(qū)分陰虛、陽虛體質(zhì)的判定指標(biāo)。

本次研究證實(shí)了面診圖像特征可以作為陰虛、陽虛體質(zhì)人群的判別標(biāo)準(zhǔn)之一，為中醫(yī)體質(zhì)辨識提供了重要的面診量化參數(shù)指標(biāo)，也為不同體質(zhì)人群的健康狀態(tài)評價(jià)及疾病的預(yù)防提供了有效參考依據(jù)，同時(shí)為不同體質(zhì)的面診圖譜參數(shù)量化研究奠定了基礎(chǔ)，對于臨床輔助診療和中醫(yī)健康管理具有一定的指導(dǎo)作用。