舌面象仪是如何实现中医传统的“舌诊”和“面诊”过程？

舌面象仪是如何实现中医传统的“舌诊”和“面诊”过程？

舌面象仪是一种中医辅助诊断工具，它结合了现代图像采集技术、图像处理技术和人工智能算法，用于客观化、标准化和量化中医传统的“舌诊”和“面诊”过程。

它本身不能独立“看准病”，而是通过提供客观数据和辅助分析，帮助中医师更准确地判断证候（证型）。

它实现“看准病”（更准确地辅助辨证）主要通过以下几个步骤：

高质量图像采集：

使用标准化的光源（如D65标准光源）和特定角度、距离的摄像头，在可控的环境下拍摄患者的舌头和面部照片。

目的是排除环境光、拍摄角度等干扰因素，获取清晰、色彩还原度高的原始图像，这是后续分析准确的基础。

图像预处理：

对采集到的图像进行一系列处理，例如：

去噪： 消除图像中的随机噪声。

色彩校正： 确保图像颜色在不同设备、环境下的一致性。

分割： 关键的一步，将舌头区域从背景（嘴唇、牙齿等）中精确地分割出来；对面部图像，可能分割特定区域（如颧部、鼻部）或识别特征点（如唇色）。

标准化： 将图像调整到标准尺寸和方向，便于后续特征提取和比较。

特征提取与分析：

这是舌面象仪的核心功能。利用图像处理和模式识别技术，从分割好的舌象和面象中提取大量与中医诊断相关的特征：

舌象特征：

舌色： 淡白、淡红、红、绛、青紫等。通过分析RGB、Lab等色彩空间的值来判断。

苔色： 白苔、黄苔、灰黑苔等。同样通过色彩分析。

苔质： 薄苔、厚苔、腻苔（细腻粘稠）、腐苔（颗粒粗大疏松）、剥苔（舌苔部分剥落）等。通过纹理分析、区域覆盖度计算等判断。

舌形： 胖大、瘦小、齿痕、裂纹、点刺等。通过形态学分析、边缘检测、特征点识别等判断。

舌下脉络： 颜色（淡紫、青紫、紫黑）、粗细、弯曲程度等。需要专门分割舌下区域进行分析。

面象特征 (相对舌象应用较少、更复杂)：

面色： 整体或局部的颜色（如萎黄、晄白、潮红、青紫）。

光泽： 有神（润泽）、无神（枯槁）。

局部特征： 如目眶暗黑、鼻头发红、唇色变化等。

特征量化与数据库比对：

将提取到的各项特征转化为可量化的数值（如RGB值、面积占比、纹理复杂度指数、长度宽度比等）。

将这些量化数据与内置的中医证候知识库和历史病例数据库进行比对分析。这个知识库是基于大量的中医经典理论、临床经验和经过标注的舌面象数据建立的，定义了不同证候（如气虚、血虚、阴虚、阳虚、痰湿、湿热、血瘀等）所对应的典型舌象和面象特征范围。

人工智能辅助辨证：

运用机器学习（如支持向量机SVM、随机森林）或深度学习（如卷积神经网络CNN）算法，训练模型学习舌面象特征与中医证候之间的复杂映射关系。

当输入一个新患者的舌面象特征时，模型会根据学习到的规律，预测该患者可能属于哪些证候的概率或可能性。

模型可以识别出一些细微的、人眼不易察觉的特征差异。