五脏瘀血舌象共性特征和舌图像数字处理技术及诊断规则提取的研究

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作者
刘梅
机构
[1] 广州中医药大学
关键词
五脏; 瘀血舌象; 图像处理; 诊断规则;
D O I
暂无
年度学位
2008
学位类型
博士
导师
摘要
舌诊是望诊的一个重要内容,也是中医诊法的特色之一。瘀血舌象在临床很常见,在舌象研究中具有较强的代表性。近十余年来,随着血瘀证研究的重大进展,瘀血舌象的研究已引起广泛关注并取得一定的研究成果,本课题以导师组的前期研究为基础,针对当前舌象研究存在的不足,在基金的资助下,从五脏瘀血舌象形成的共性特征开展研究,系统挖掘五脏瘀血舌象在形成过程中的分布规律、影响因子及与舌象的相关性研究。并结合一些新学科、新技术,开展舌象数字化提取技术和方法学研究,并建立舌象诊断的模糊算法及规则,为实现中医舌象诊断数字化尝试新的方法。论文共包括五个部分: 第一部分文献研究 本研究包括三部分内容:第一部分:主要系统整理古代瘀血舌象的相关文献。本研究运用手工加计算机检索技术相结合的方法,从瘀血舌象形成的病因、病机、五脏相关性、疾病的关系及治法方药进行系统论述,便于临床应用;第二部分:现代医家从临床观察、实验研究开展瘀血舌象的形成机理研究,大多数学者认为瘀血舌象的形成是在各种致病因子的作用下,由机体相继发生的血流动力学、血液流变学改变以及微循环障碍等综合因素影响的结果。第三部分:随着计算机技术、图像分析技术、人工智能技术等的发展,利用现代科技手段对中医舌象进行客观识别和分析,系统整理舌象信息获取、图像处理技术及舌象仪器的研制等方面进行系统阐述和分析,推动项目组把握研究热点,开展舌象数字化采集和信息获取的技术和方法的研究。 第二部分五脏瘀血舌象的临床和实验研究 一、五脏瘀血舌象的临床研究 研究目的:探讨五脏瘀血舌象的临床表现特征。 研究对象:肝、心、脾、肺、肾五脏各100例瘀血舌患者、60例非瘀血舌患者与20例健康人。 研究方法:采用前瞻性研究方法,将临床观察与计算机图像自动识别分析相结合。 研究结果与结论: 1、瘀血舌的舌质研究:瘀血舌组的舌质表现以青紫舌、淡紫舌为主,反应内科疾病的瘀血舌形成多以气血运行失常及气血亏虚导致。 2、瘀血舌的舌苔研究:瘀血舌组舌苔多表现为黄厚苔、白厚苔,肾病的舌苔多表现为灰黑苔,说明五脏血瘀的形成病位多在里,与痰湿、气血失衡有关;肾病血瘀证在临床表现程度上讲都较重,因此,多灰黑苔,与久病及肾,肾多虚夹瘀有关。 3、瘀血舌的舌下络脉研究:本研究主要从舌下络脉的色泽、宽径、主干长度、主干形态、主干充盈度五个方面探讨瘀血舌的舌下络脉特点。瘀血舌组与非瘀血舌组的舌下络脉色泽按出现频率依次为青紫色>紫黑色>紫红色>淡紫色,宽径均>4.0mm,主干长度多超过舌下肉阜至舌尖的3/5,主干形态多表现为弥漫性曲张或局限性曲张,主干充盈度以饱满隆起或明显隆起圆柱形多见,外带多见有密网状小血管或囊柱状、粗枝状、囊状突起似葡萄串状。 二、临床实验研究 研究目的:从分子水平探讨病瘀血舌象形成的病理机制。 研究对象:在临床研究所纳入病例中,肝、心、脾、肺、肾五脏各100例瘀血舌患者、60例非瘀血舌患者与20例健康人。。 研究方法:空腹静脉采血检测以下指标: (1)血清一氧化氮(NO)的测定:硝酸还原酶法; (2)内皮素(ET)、血栓素B2(TXB2)、6-酮-前列腺素F1α(6-Keto-PGF1α)的测定:RIA法; (3)血液流变学检测。 研究结果与结论: 1、研究结果 1.1五脏瘀血舌象各组的ET、ET/NO均显著高于对照组和非瘀血舌组(P<0.01),NO均显著低于对照组和非瘀血舌组(P<0.01)。 1.2五脏瘀血舌象各组的TXB2、TXB2/6-Keto-PGF1α均显著高于对照组和非瘀血舌组(P<0.05~P<0.01),6-Keto-PGF1α均显著低于对照组和非瘀血舌组(P<0.01) 1.3五脏瘀血舌象各组的血沉、血沉方程K值均显著高于对照组(P<0.01);此外,瘀血舌组和非瘀血舌组的全血粘度(低切、中切、高切)、全血还原粘度(低切、中切、高切)、红细胞压积、红细胞聚集指数均显著高于对照组(P<0.05~P<0.01);瘀血舌组的全血粘度(低切)、血沉、全血还原粘度(低切、中切)、红细胞聚集指数、红细胞电泳指数均显著高于非瘀血舌组(P<0.05~P<0.01)。 2、结论 2.1 ET—NO失衡是瘀血舌象形成的影响因素之一 一氧化氮与内皮素是一对内皮依赖性的血管收缩/舒张因子。瘀血舌患者体内ET-NO平衡被打破,以缩血管因子ET水平升高占优势。瘀血舌患者病变程度较非瘀血舌患者严重。推测ET-NO失衡,尤其ET水平增高是血瘀的病理基础之一,亦是瘀血舌象形成的重要影响因素。认为ET、NO、ET/NO的水平可作为瘀血舌患者诊断、疗效观察和预后分析的参考指标。 2.2 TXA2—PGI2平衡失调是瘀血舌象形成的关键病理基础 TXA2主要是由血小板微粒体合成并释放的一种强烈促进血管收缩和血小板聚集的生物活性物质,而PGI2是由血管内皮细胞合成和释放的一种舒张血管和抗血小板聚集的生物活性物质。生理状态下,TXA2和PGI2作用对立,在血管内皮界面保持一种动态平衡,对调节、维护血小板功能、血管紧张度及心血管内环境平衡稳定起重要的作用。TXA2-PGI2失衡导致舌微循环障碍可能是瘀血舌形成的病理生理学基础。认为综合观察TXB2、6-Keto-PGF1α、TXB2/6-Keto-PGF1α的异常程度可作为判断瘀血舌的客观参考指标。 2.3_血液流变学的改变是瘀血舌象形成的最终病理环节 瘀血舌象的形成是各种相关理化因子功能失调,最终导致瘀血舌患者血液存在“粘”、“浓”、“凝”、“聚”状态,血液凝聚性增高,最终形成五脏瘀血舌的共同病理基础,导致舌微循环障碍。因此,血液流变学异常引起舌微循环障碍是瘀血舌象形成的最终环节。 第三部分舌图像数字化处理技术的研究 研究目的:开展图像数字化、标准化研究。 研究方法:运用颜色矢量像素法开展舌图像分割,采用模糊数学方法确定舌彩色图像边缘,运用几何数学方法开展舌下络脉数字化研究。 效果:图像的分割是计算机图像处理的一个经典课题,是开展舌象图像处理最关键也是最先进行的一步。本研究采用颜色矢量像素法,保留对彩色图像丰富的颜色和纹理等信息进行分割,取得较令人满意的效果,并能确定舌象的边缘,了解舌体大小及反应舌齿痕。运用颜色矢量像素法和几何数学方法提取舌下络脉的长度及宽度,使图像能清晰表现舌下络脉的特征,然后运用数学的方法对其开展数字化研究,推进舌下络脉的临床诊断标准数字化,由于属于早期探索研究,将作为课题组下一步研究的方向。 第四部分:舌象特征信息与中医临床数据和病例获取诊断规则的挖掘算法研究 研究目的:建立舌象特征信息与中医临床数据之间的诊断规则的算法。 研究方法:应用机器学习、数据挖掘、模式识别等方法 效果: 在综合应用机器学习、数据挖掘、模式识别及中医症状信息量化等方面的研究成果基础上,研究了一种新的FP-growth算法,给出了算法的详细描述,实现了算法的流程,并成功地应用于中医舌诊病例数据库的诊断规则挖掘,测试结果表明该算法速度快,适应性强。模拟中医专家诊断过程的效果令人满意。 第五部分结语 本课题的创新性: 1、以五脏为整体开展瘀血舌象的研究,通过挖掘有效数据,建立五脏瘀血舌象的共性特征,包括临床分布规律及形成机理; 2、运用颜色矢量像素法对彩色图像进行分割,既可让分析更直观,又可保留原图像所有的信息,提高分析的精确度; 3、应用几何数学与颜色矢量像素法开展舌下络脉的图像处理研究,能较清晰获取舌下络脉的信息,便于舌下络脉的数字化诊断研究; 4、建立一套适合中医临床诊断的算法规则,便于中医数据的挖掘和应用。
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