1、中医现代研究收稿日期：；修订日期：基金项目：国家自然科学基金面上项目（）；国家重点研发计划中医药现代化研究专项（）作者简介：杨 帅（），男（汉族），河南鲁山人，上海中医药大学博士研究生，主要从事中医四诊信息化研究及临床应用工作通讯作者简介：张红凯（），男（汉族），河北保定人，上海中医药大学高级实验师，博士学位，主要从事中医四诊客观化研究工作基于关联规则的阴虚、阳虚体质与舌、面诊图像特征的关联性分析杨 帅，钱 鹏，叶 进，李福凤，张红凯（上海中医药大学，上海）摘要：目的 探索阴虚、阳虚体质与舌、面诊图像特征的关联性，为中医体质辨识提供客观化、数字化参考依据。方法 采集阴虚、阳虚体质人群的舌、面诊
2、图像信息资料，利用 算法构建关联规则模型，分析阴虚、阳虚体质与舌、面诊特征信息之间的关联性。结果 按关联性指标提升度大小排序：（）阴虚、阳虚体质与舌、面诊单项特征的关联性：阴虚质主要与舌色红绛（）、舌裂纹（）、唇色红（）存在强关联性；阳虚质主要与舌色淡白（）、唇色淡白（）存在强关联性；（）阴虚、阳虚体质与舌、面诊多项组合特征的关联性：阴虚质主要与面红 舌红 苔黄（）存在强关联性；阳虚质主要与唇淡白 舌淡白（）存在强关联性。结论 通过关联规则的数据挖掘方法筛选出的与体质关联度较高的舌、面象特征符合阴虚、阳虚体质的临床病机表现特点，为中医体质辨识提供了特色的舌、面诊数字化参考依据。关键词：阴虚质；
3、阳虚质；舌诊；面诊；关联规则 标识：中图分类号：；文献标识码：文章编号：（），（，）：，（）：（）：（），（），（）；（）（）（）：（）；（），：；舌、面诊是中医临床辨证诊断的重要内容之一，亦是中医体质辨识的重要依据。目前舌、面象对体质辨识的贡献度尚无客观化评价，不同舌、面诊图像特征与不同体质的关联度尚无科学数据支撑，导致众多通行的中医体质辨识方法多采用传统问卷调查形式，多依据单一问诊材料进行判断；部分结合舌、面诊信息者也多采用人工肉眼辨识，主观性较强，可重复性稍差。因此，深入挖掘不同舌、面诊特征与各体质类型的内在关联规律，探索结合舌、面诊信息的综合体质自动辨识方法显得尤为重要。课题组在前期研
4、究已发现阴虚、阳虚体质人群的舌、面象特征分布具有一定特点，且其图像特征参数之间存在差异，。本研究将在既往研究基础上，通过运用关联规则的 算法模型，挖掘阴虚、阳虚体质与舌、面诊图像特征信息之间的的关联规则模式，探讨舌、面象特征对于阴虚、阳虚体质判定的关联性和贡献度，从中抽取出能够辅助中医体质辨识诊断和决策的关联规则与模式，为中医体质辨识提供客观、量化的舌、面诊参数依据。时珍国医国药 年第 卷第 期 研究资料 研研究究对对象象 课题组于 年 月至 年 月先后在上海浦东新区张江镇等多个社区卫生服务中心和上海中医药大学附属曙光医院体检中心采集体检人群的样本数据，依据体质判定标准及经纳入与排除标准筛选后
5、，共纳入阴虚质 例、阳虚质 例。纳纳入入与与排排除除标标准准 纳纳入入标标准准 经便携式中医体质辨识仪判定为阴虚、阳虚体质；性别不限，岁年龄 岁；检测前 个月内没有明确的心、脑、肝、肾等系统急慢性疾病、危重病发病史及手术史；自愿接受本研究项目观察，对本课题研究的目的、方法等具体情况充分了解后自愿签署知情同意书；依从性良好，能够积极配合数据采集。排排除除标标准准 体质判定结果存在 个及以上复合体质类型，且仪器无法依据权重判定阴虚或阳虚体质为该对象主要体质类型者；采集的舌、面诊图像不清晰，或图像信息不能被成功检测分析出结果；受检测对象存在面部化妆、舌体染苔等影响舌、面诊信息准确判断者。剔剔除除标标
6、准准 采集资料信息不完整或不准确者；凡不符合纳入标准而被误纳入的数据。数数据据采采集集与与仪仪器器设设备备 仪仪器器设设备备 运用上海中医药大学自主研发的便携式中医体质辨识仪（型号：，专利号：）作为采样及体质辨识仪器。该仪器将中医四诊与智能信息技术结合，嵌入了“中医体质辨识模块”，将基于王琦制定的中医九种基本体质分类量表和中医体质分类判定标准，运用图像识别、信息处理、数据融合等计算机技术，能够实现用户四诊信息在线、动态采集和中医体质的自动辨识。其中受检者的舌、面诊图像通过仪器配置的专业摄像头采集，仪器自带灯带补光和图像色彩校正功能，保证了舌、面诊图像色彩的高还原性和检测的准确性。数数据据采采集
7、集分分析析方方法法 打开“中医体质辨识软件系统”，告知受试者图像采集的注意事项，如勿面部化妆、勿配带眼镜、嘱用户漱口以排除喝咖啡等染苔影响等。阅读知情同意书并签名。嘱受试者取端坐位，将下颏放在仪器的托架上，前额顶住上方靠架，保持静止，自然面对屏幕，将面部放入拍摄框内，点击拍摄并保存面诊图像；然后进行舌诊图像拍摄，嘱受试者保持正确的伸舌姿势，伸舌时尽量张大口伸出舌头，充分暴露舌体，舌体放松，不宜过分用力，舌面平展，舌尖自然下垂，点击拍摄并保存舌诊图像。舌、面诊图像拍摄完毕后，在线传输至云端服务器进行舌、面诊图像特征参数的实时分析提取。受试者继续按照提示完成问诊信息采集，各项信息采集完毕后，后台自
8、动生成体质类型辨识报告。由 名副高级以上职称的中医专家分别对仪器拍摄的舌、面诊图像进行判读，填写课题组制定的中医舌、面诊判定量表，当判读结果出现分歧时由两位专家共同协商达成一致。研究方法 建建立立数数据据集集 首先将阴虚、阳虚体质人员的舌、面诊图像特征数据以 文件形式录入，并进行数据清洗及预处理，采用二进制位进行数据标识，对照前期确定的舌、面诊图像特征指标细目（见下文）逐一赋值，“有”赋值为“”，“无”赋值为“”。最终建立阴虚、阳虚体质的舌、面诊特征数据集。确确立立观观测测指指标标 依据专家意见，参照全国中医药行业高等教育“十三五”规划教材第十版中医诊断学的相关内容制定如下观测指标。舌舌诊诊图
9、图像像特特征征 舌色分为舌淡白、舌淡红、舌红、舌绛红、舌淡暗 类，苔色分为苔白、苔黄、灰黑 类，舌象形态特征包括舌体胖、瘦、正常，舌体有、无裂纹、舌苔薄、厚。面面诊诊图图像像特特征征 面色分为正常、红、白、黑、黄、青 类，唇色分为淡白、淡红、红、暗红、紫 类，面部光泽分为有光泽、少光泽、无光泽 类。建建立立关关联联规规则则 模模型型 使用数据挖掘软件 ，采用关联规则的 算法建立关联规则模型。建立并链接节点形成数据流，首先将阴虚、阳虚体质人群的舌、面诊数据集分别导入源中的“数据库”里，将“表”“过滤”分别连接到数据源，“表”节点用于查看数据源中的信息数据，“过滤”节点用于预处理数据源中的数据杂质
10、；然后连接“类型”节点，“类型”用于数据类型的具体设置，其中处理后的数据的测量标志类型均设置为“标志型”，取值采用二分类，为（，），输入角色设置为“两者”。然后将该节点分别连接到建模中的“”节点，形成“数据源 类型 模型”数据流。执行“模型”，将舌、面诊特征作为自变量（关联规则的前项），体质作为因变量（关联规则的后项），依据所建立数据集的大小及预实验结果，进行最小支持度和置信度的确定，按顺序运行模型得出规则，将产生的关联规则导出到 表格中。关联规则分析一般使用支持度、置信度与提升度三个常用指数来衡量关联关系。支持度反映规则的普遍性，置信度反映规则的可靠性，提升度则用来衡量关联规则的强度大小。结
11、果 阴阴虚虚、阳阳虚虚体体质质与与面面诊诊单单项项特特征征的的关关联联规规则则分分析析结结果果 设置最低支持度，最小置信度，最大前项为，以体质为后项，面色、唇色、面部光泽特征为前项，构建关联规则的 算法模型，共产生 条关联规则，按照提升度大小对规则进行排序，提升度小于 的规则不具有意义。其中提升度 代表有意义的规则有 条，结果见表。通过综合观察每条规则的支持度、置信度与提升度大小，发现阴虚质与面色红且少光泽、唇红具有强关联性，其中关联性最强的特征为唇红（提升度 ）；阳虚质与面色白或青、唇色淡白或暗红具有强关联性，其中关联性最强的特征为唇淡白（提升度 ）。表 阴虚、阳虚体质与面诊特征的关联规则后
12、项前项支持度 置信度 提升度阴虚质面红 阴虚质面色正常 阴虚质唇红 阴虚质少光泽 阳虚质面白 阳虚质面青 阳虚质唇淡白 阳虚质唇暗红 阳虚质少光泽 支持度 阴阴虚虚、阳阳虚虚体体质质与与舌舌诊诊单单项项特特征征的的关关联联规规则则分分析析结结果果 设置最低支持度，最小置信度，最大前项为，以体质为后项，舌色、苔色、舌象形态等特征信息为前项，构建关联规则的 算法模型，共产生 条关联规则，其中提升度 代表有意义的规则有 条，见表。通过综合观察每条规则的支持度、置信度与提升度大小，发现阴虚质与舌色红绛或红、苔黄薄、有裂纹、舌体瘦小存在强关联性，其中关联性最强的特征为舌红绛（提升度）；阳虚质与舌色淡白、
13、苔薄白、舌体胖大存在强关联性，其中关联性最强的特征为舌淡白（提升度 ）。表 阴虚、阳虚体质与舌诊特征的关联规则后项前项支持度 置信度 提升度阴虚质舌红绛 阴虚质舌红 阴虚质苔黄 阴虚质裂纹 阴虚质薄苔 阴虚质瘦舌 阳虚质舌淡白 阳虚质苔白 阳虚质薄苔 阳虚质胖舌 支持度 时珍国医国药 年第 卷第 期 阴阴虚虚、阳阳虚虚体体质质与与舌舌、面面诊诊多多项项组组合合特特征征的的关关联联规规则则分分析析结结果果 设置最低支持度，最小置信度，最大前项为，以体质为后项，舌、面诊特征信息为前项，构建关联规则的 算法模型，共产生 条关联规则，按照提升度大小进行排序，提升度小于 的规则不具有意义。由于数目较多，
14、我们仅从得到的关联规则中选取每类体质的支持度大小排序前 位的规则来观察分析多项组合特征的舌、面诊特征信息与体质的关联性。结果见表。表 体质与舌、面诊多项组合特征的关联规则后项前项支持度 置信度 提升度阴虚质面红 舌红 苔黄 阴虚质裂纹 舌红 薄苔 阴虚质面红 苔黄 薄苔 阴虚质唇红 舌红 薄苔 阴虚质唇红 裂纹 薄苔 阴虚质裂纹 苔黄 阴虚质裂纹 薄苔 阴虚质舌红 苔黄 阴虚质唇红 舌体瘦 阴虚质舌红 薄苔 阳虚质唇淡白 舌淡白 阳虚质舌淡白 薄苔 阳虚质胖大舌 薄苔 阳虚质唇淡白 薄苔 阳虚质面白 唇淡白 支持度 从表 结果来看，按关联性大小排序，与阴虚质关联性较高的组合特征主要有：面红 舌
15、红 苔黄、裂纹 舌红 薄苔、面红 苔黄 薄苔、唇红 舌红 薄苔、唇红 裂纹 薄苔、裂纹 苔黄、裂纹 薄苔、裂纹 舌体瘦、舌红 苔黄等，其中关联性最强的为面红 舌红 苔黄（提升度 ）；与阳虚质关联性较高的组合特征主要有：唇淡白 舌淡白、舌淡白 薄苔、胖大舌 薄苔、唇淡白 薄苔等，其中关联性最强的是唇淡白 舌淡白（提升度 ）。讨论关联规则是中医药数据挖掘领域中最为成熟与常用的方法之一，它能够运用特定的搜索算法，发现大量数据项集之间的有意义关联，因此广泛地应用于从大量中医药信息数据中抽取隐含的、有效的、潜在有价值的信息和规律。本文选取关联规则法中最为经典的 算法开展研究。通过分析阴虚、阳虚体质与舌、
16、面诊单项特征信息之间关联规则结果，我们发现面色红、唇色红、面部少光泽、舌色红绛、舌色红、苔色黄、薄苔、瘦舌、裂纹舌与阴虚质具有强关联性，其中关联性最强的舌面特征分别为唇红与舌绛红。分析原因，阴虚质人群阴液亏乏，致阴虚无以制阳，虚火内生，血得热则行，热盛致气血沸涌，使面部、口唇舌体血脉充盈，故面色、舌色及口唇色红，尤以两颧部色红；阴血亏损，津液耗伤，舌体失养，以致舌面某处萎缩断裂，形成裂纹。而面色白、唇色淡白、面部少光泽、舌色淡白、苔色白、薄苔、胖舌与阳虚质具有强关联性，其中关联性最强的舌面特征分别为唇淡白与舌淡白。分析原因，阳虚质人群阳气虚衰，生化阴血的功能减退，推动血液运行之力亦减弱，以致血液不能营运于面部及舌中，故舌色淡白、面色偏白，以白为主，唇色淡白，缺少光泽。舌、面诊特征可以作为体质辨识的方法依据，通过关联规则的数据挖掘方法筛选出的与体质关联度较高的舌、面象特征符合阴虚、阳虚体质的临床病机表现特点，为中医体质辨识提供了特色的舌、面诊数字化参考依据。而且，从中我们不难发现唇色作为面诊特征特征之一，可以作为区分阴虚、阳虚体质的重要参考指标，提示我们辨识人体体质除观察面色、舌色外，唇
