3384例晚期结直肠癌患者中医舌象特征研究

目的探讨晚期结直肠癌(Advanced colorectal cancer,ACRC)患者舌象在不同临床因素中的分布规律以及对辨证的重要意义,为中医临床诊治ACRC提供参考。方法选取2017年1月1日—2022年9月30日期间在中国中医科学院西苑医院肿瘤科杨宇飞教授门诊治疗的3384例ACRC患者作为研究对象,收集整理3384例患者的一般人口学信息、舌象信息以及诊疗信息。探讨ACRC患者舌象特点,分析在不同临床因素中ACRC患者的舌象分布差异。使用SPSS 26.0统计学软件对数据进行描述性统计分析,主要采用χ^(2)检验或Fisher精确检验对计数资料进行差异性比较。结果纳入3384份ACRC病例进行分析,其中男性1891例,女性1493例,男女构成比为1.27∶1,平均年龄(60.90±25.66)岁,其中男性年龄分布较女性前移;异常舌色以暗红舌、红舌、淡暗舌居多,异常舌形以齿痕舌、裂纹舌以及舌有瘀斑为主,异常舌苔以腻苔与厚苔为主。相关性分析结果显示,发病部位与舌色(暗红,淡暗)、舌形(齿痕)、苔色(黄、白)、苔质(厚、腻、水滑)存在显著统计学差异;初次确诊状态(初发晚期,非初发晚期)与舌色(淡红、淡暗)、舌形(嫩、胖大、齿痕)、苔色(黄、白)、苔质(腻、润、水滑、无)存在显著统计学差异;转移部位(肝转移/肺转移)在舌色(暗红)、舌形(嫩舌、瘦薄舌)、苔色(黄苔、白苔)、苔质(薄苔、厚苔、腻苔)方面存在显著统计学差异;基因突变状态(RAS、BRAF基因突变/野生)与舌色(绛、淡暗舌)、舌形(裂纹、瘀斑、嫩、齿痕)、苔质(腻、厚)存在显著统计学差异;微卫星状态与舌色(红)、舌形(裂纹、齿痕、瘀斑),苔色(黄、白)存在显著统计学差异。结论ACRC患者以虚实夹杂的舌象最为多见,可见不同程度的脾虚、痰湿、阴虚、血瘀、热邪等舌象表现,不同临床因素影响下的ACRC舌象特征具有一定规律性,能够为中医临床诊治ACRC提供参考。

基于文献与专家咨询的中医体质舌象特征研究

目的构建中医体质舌象特征条目池并评价其在体质辨识中的贡献度。方法梳理现有文献中中医体质的舌象特征,构建特征条目池,采用德尔菲法专家咨询形成专家共识。结果通过22篇文献构建了9种体质104项舌象特征条目池,在此基础上,专家对舌象特征在中医体质辨识的重要性进行打分,形成7种体质20项的专家共识条目,总体评价均值为8.13分,其中血瘀质(8.76分)、痰湿质(8.53分)、湿热质(8.42分)和阴虚质(8.39分)表现出较高的贡献度。结论不同体质具有不同的舌象特征,舌象特征对体质辨识具有一定的指导意义,但通过舌象区分体质类型具有一定的难度。

基于梯度提升决策树技术构建问诊融合舌象特征的中医体质辨识模型的探索研究

目的应用机器学习方法,对融合舌象特征的中医体质新型量表与中医体质量表进行多维度优效性比较,以获得更适合临床使用的中医体质辨识模型。方法前瞻性招募患者进行客观化舌象特征和中医体质量表数据采集,将60条目中医体质量表简化为9道多选题形式,利用梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)方法将舌象特征和9题判定的体质特征进行融合进而构建中医体质辨识的GBDT模型,同时建立支持向量回归(support vector regression,SVR)和线性回归(linear regression,LR)机器学习模型,通过比较不同模型位于前3(top3)的偏颇体质一致率以及R 2决定系数,验证GBDT模型的可行性。结果共获得374例患者完整数据。GBDT模型与60条目中医体质量表体质判定结果进行比较,top3一致率为75.56%。从机器学习回归模型性能评价角度来看,GBDT模型的R^(2)决定系数为0.7727,相较于SVR和LR两种方法,R^(2)分别高出0.013和0.0628,表明GBDT模型具有更好的拟合能力。结论融合舌象特征和9题判定的体质特征构建的中医体质辨识GBDT模型具有可行性,有利于提升体质辨识的效率,还具备较高的可靠性和准确性,能够为中医临床决策提供有力支持。

基于深度学习的舌象特征研究

目的/意义应用深度学习技术达到舌象分析自动化的目的,为中医舌象标准化提供参考依据,进一步推进中医诊疗技术现代化进程。方法/过程构建以区域关联性为基础、引入标签松弛技术的语义分割损失函数,显式约束舌象分割模型学习局部区域各像素关联性的同时,对错误标签具有一定的容错能力;从舌象特征中内含的颜色相关性潜在先验出发,在模型构建阶段将舌象特征仅解耦为两类下游多标签分类任务,在加速模型拟合的同时有效降低模型复杂度。结果/结论在自建数据集上验证算法有效性,舌象分割MIoU指标为96.57%,舌象分析宏F 1值、平均准确率分别为88.58%、82.59%。

166例慢性胃炎患者舌象特征的计算机识别研究

目的:将已建立的舌色计算机识别方法应用于临床,为检验和修正该方法提供依据。方法:对166例慢性胃炎患者舌色与苔色、舌质老嫩、点刺瘀点等舌象特征进行了观察分析。结果:计算机程序识别有较好的识别效果,识别总体符合率分别为舌色86.75％,苔色92.16％,舌象的老嫩74.10％,点刺、瘀点77.10％。结论:应用计算机进行临床舌诊具有识别客观和标准恒定的优势,具有良好的应用前景。

166例慢性胃炎患者舌象特征与证型关系的初步观察

为研究胃炎患者的舌象特征与证型关系 ,设计应用“舌象量级识别记录表”对 166例慢性胃炎患者的舌象进行观察分析 ,并对舌象与中医辨证分型间的关系作判别分析 ,筛选出淡红舌、淡白舌、青紫舌、黄苔和剥苔 5个变量参数 ,建立了慢性胃炎不同证型的舌象分类判别函数。所得的判别函数对原始数据判别正确的总回代率为 5 1 80 % ,其中脾胃虚弱型 73 33% ,脾胃湿热型 70 .0 0 % ,胃络瘀血型和胃阴虚型分别有 5 9 0 9%和 5 5 .0 0 %。

716例广东地区原发性高血压病患者的中医舌象特征及病机探讨

目的:探索广东地区原发性高血压病(Essential Hypertension,EH)的中医病机及舌象变化特点。方法:通过临床流行病学调查,收集716例原发性高血压病患者的舌象资料,并进行描述性统计分析和逐步Logistic回归分析。结果:舌质以绛舌(40.8%)、胖大舌(87.6%)出现的频率最高,其次是黯红舌(33.3%)、紫舌(23.2%)、红舌(16.2%)、裂纹舌(71.8%)、齿痕舌(59.6%)、点刺舌(40.8%),兼有瘀斑瘀点20例;舌苔以黄苔(90.5%)、薄苔(67.6%)出现的频率最高,其次为腻苔(52.5%)、厚苔(29.1%);92%以上的患者舌下络脉特征发生改变。舌体与舌苔的综合分析得出绛舌与点刺舌、瘀斑瘀点、颤动舌、痿软舌、苔少、剥苔、燥苔相关;黯红舌与胖大舌、腻苔相关;红舌与瘦小舌、点刺舌、黄苔相关,紫舌与厚苔、白苔、黄苔相关;淡黯舌与润苔、白苔相关;淡红舌与齿痕舌相关。结论:广东地区EH病属本虚标实,血液壅滞贯穿始终。本虚常表现为阴虚和气虚,标实常表现为火热和痰浊。

2型糖尿病舌象特征研究述评

中医药在预防糖尿病前期、调节血糖及延缓糖尿病并发症等方面作用确切,但尚缺乏客观化、定量化的中医评价指标。随着图像处理、人工智能等技术应用于糖尿病舌诊客观量化研究中,舌象特征与糖脂代谢指标相关性、糖尿病中医证候、糖尿病及其并发症的风险预警等方面研究取得了一定进展。本文对近年来糖尿病舌象特征研究进行概述并提出展望,为相关研究及临床诊断提供参考。

中医舌象特征与胸部CT在病毒性肺炎中的相关性研究

目的:探索病毒性肺炎患者胸部CT影像学分期与中医舌象特征的相关性。方法:选取2020年1月至2022年2月北京中医药大学东方医院和黄石中医院收治的病毒性肺炎患者的舌象和胸部CT影像117例作为研究对象,采用单因素分析舌质、舌体、舌苔在不同CT分期的分布情况,对有意义的自变量进行多因素Logistic回归分析探讨胸部CT分期与舌象特征的相关性。结果:117例病毒性肺炎患者CT所示早期17例(14.53%)、进展期85例(72.65%)、消散期15例(12.82%)。患者舌质淡色舌者20例(17.09%)、红舌者29例(24.79%)、紫舌者68例(58.12%);舌苔少无苔者31例(26.5%)、薄苔者19例(16.24%)、腻苔者67例(57.26%);舌体瘦小者12例(10.3%)、正常者49例(41.9%)、肥大者56例(47.9%)。单因素分析结果显示舌质、舌体、舌苔与胸部CT影像不同分期间的差异有统计学意义(P<0.05),纳入舌质、舌体、舌苔等因素进行多因素logistic回归分析。多因素分析结果显示胸部CT早期比进展期红舌、少无苔、薄苔多,瘦小舌少;消散期比进展期红舌、少无苔、瘦小舌多。结论:病毒性肺炎患者的舌质在胸部CT早期多为淡舌,在进展期多为紫舌和消散期多为红舌;舌苔在胸部CT早期多为薄苔,在进展期多为腻苔,消散期多为少无苔;舌体在胸部CT早期多为正常、肥大(正常偏多),在进展期多为正常、肥大(肥大偏多),消散期多为正常、瘦小(瘦小偏多)。

慢性肾衰虚兼湿浊证的舌象特征研究

目的：观察慢性肾衰患者虚兼湿浊证的舌象特征。方法：应用中医舌、面诊检测仪（型号：DKF-Ⅱ）采集慢性肾衰患者的舌诊信息,分析并比较慢性肾衰患者虚兼湿浊证与其余各组舌象客观化参数的差异。结果：（1）舌苔参数：慢性肾衰患者虚兼湿浊证与正常组比较,苔色R值、B值明显降低（P〈0.05）;与纯虚证组比较,苔色R值、G值和B值都明显升高（P〈0.05）。（2）舌体参数：慢性肾衰患者虚兼湿浊证与正常组比较,舌色R值、G值明显升高（P〈0.05）,与虚兼其他证组（湿热、瘀血）比较,舌色G值明显升高（P〈0.05）。结论：中医舌、面诊检测仪可以客观地描述慢性肾衰患者虚兼湿浊证的舌诊特征,舌诊客观化参数可作为临床判别慢性肾衰虚兼湿浊证的中医诊断参考依据之一。

2413例健康成年人舌象特征规律研究

目的:探索健康成年人舌诊信息规律特点。方法:采集2413健康成年人舌象信息进行特征分析。结果:舌质淡红936例,占38.78%;淡白舌601例,占24.90%;暗红256例,占10.61%。舌形:胖大及略胖898例,占37.21%;齿痕956例,占39.62%;点刺舌709例,占29.38%。舌苔:厚苔739例,占30.61%;淡黄847例,占35.10%;黄苔187例,占7.76%。结论:观察舌象等中医证候能及早发现其健康偏颇的隐形信息,增加健康体检的精确度。

体检者中子宫肌瘤患者的舌象特征研究

目的:探讨体检人群中的子宫肌瘤患者的舌象特征,同时采用色度学的方法对子宫肌瘤患者的舌色色度值进行分析。方法:采用病例对照研究(1∶1)的方法,对244例子宫肌瘤患者和对照组进行舌诊和数字舌图拍摄,比较两组的舌色、舌形、苔色、舌苔厚度构成以及舌色的色度值。结果:医生肉眼判断的结果为:子宫肌瘤组与非子宫肌瘤组的舌色、苔色与苔厚比较没有统计学差异,子宫肌瘤组的正常舌形出现率显著降低,差异的产生与子宫肌瘤组中齿痕舌和瘀点舌的发生率增高有关。在LCH颜色空间中,子宫肌瘤组的色相偏于红橙色,非子宫肌瘤组的色相偏于红主色。齿痕舌与瘀点舌的舌色饱和度降低。结论:子宫肌瘤患者齿痕舌和瘀点舌的发生率增高。运用色度学的分析方法可提高舌色诊断的精确度。

临界高血压人群计算机舌象特征与中医症状的流行病学调查研究

临界高血压是具有向正常和高血压双向发展的中间状态。本研究着重从计算机舌象特征和中医症状方面对临界高血压进行了和正常人、高血压病的对比调查研究。研究发现水湿、气虚和阳虚在临界高血压中占有较大的比重,说明高血压发病过程存在化虚化寒化湿的病理变化。

中医舌象特征与体质类型关联系统的设计与实现

针对中医舌象特征与体质类型之间可能存在着某些关联这一重要问题,本文设计并实现了一个中医舌象特征与体质类型关联系统,为揭示其中的内在关联规律提供科学有效的方法和技术手段。本文从系统结构、系统功能和系统特点等方面详细介绍了系统的设计与实现。系统利用计算机对受检者的体质信息和舌象信息进行采集和自动分析识别,并利用特异性和敏感性分析找出舌象特征与体质类型之间的内在关联。该系统的识别和分析结果可作为中医临床诊治的一项科学、可靠的实践依据,同时该系统能够为中医诊断研究者提供一个研究中医舌象与中医体质内在关联的综合软件平台。

SARS舌象特征之文献研究

根据目前的文献资料 ,对SARS的舌质、舌苔、舌下静脉特征 。

不同CKD分期慢性肾衰患者的舌象特征研究

目的:观察比较不同CKD分期慢性肾衰患者的舌象特征。方法:使用中医舌、面诊检测仪采集慢性肾衰患者的舌诊信息,比较不同CKD分期慢性肾衰患者的舌象客观化参数差异。结果:(1)舌苔参数:与正常组相比,CKD3、CKD4、CKD5期慢性肾衰患者苔色R值、苔色B值、厚薄特征值均明显下降(P<0.05),CKD3、CKD4期慢性肾衰患者的苔色G值明显下降(P<0.05),与CKD3期相比,CKD4和CKD5期的厚薄特征值明显下降(P<0.05);(2)舌体参数:与正常组相比,CKD3、CKD4、CKD5期患者的舌色R值、舌色G值均明显升高(P<0.05),CKD4期患者的胖瘦特征值明显升高(P<0.05),与CKD4期组相比,CKD3期患者的胖瘦特征值明显降低(P<0.05)。结论:中医舌、面诊检测仪可以客观地描述不同CKD分期的慢性肾衰患者的舌象特征,结果表明舌诊参数可作为临床判别慢性肾衰不同CKD分期的中医客观依据之一。

大肠癌脾胃虚弱证患者舌象特征及舌苔脱落细胞凋亡相关性研究

目的:探讨大肠癌脾胃虚弱证患者舌象特征、舌苔脱落细胞成熟度与大肠癌的相关性。方法:通过舌象采集,刮取舌苔,并对舌苔脱落细胞采用巴氏染色法观察细胞的成熟度。结果:三组舌质特征、舌苔特征、MI、MV经统计学分析,P<0.05。结论:大肠癌组舌象特征为舌淡白、苔腻,较对照组有明显改变。且大肠癌发生时,舌苔细胞凋亡受抑制,增殖的舌上皮细胞覆于舌面,处于中层的细胞增多(MI中层细胞所占比例升高),舌苔变厚,MV值变小。

功能性消化不良体检人群舌象特征及其临床治疗

目的:探讨功能性消化不良患者的舌象特征及临床治疗。方法:收治功能性消化不良患者128例为观察组,选择非功能性消化不良患者128例为对照组,比较两组临床资料。结果:对照组舌象特征为舌淡红而明润、舌苔薄白,苔质干湿适度。观察组男性患者湿热阻胃证占39.5%,脾胃虚弱证占27.6%;女性患者肝胃不和证占38.5%,胃阴不足证占26.9%。观察组治疗2周后均有效。结论:舌象是功能性消化不良患者临床诊断重要组成部分,对临床辨证论治具有重要的意义。

基于深度迁移学习的舌象特征分类方法研究

舌象分析是计算机视觉技术在中医望诊的客观化、定量化应用研究中的一个重要课题,其中2个关键步骤是舌体分割和舌象分类。通过级联分类器在原始图像上实现自动舌体定位,再将分割后的舌体图像在GoogLeNet和ResNet上进行深度迁移学习训练,用得到的深度网络对齿痕、裂纹和舌苔厚薄3种主要舌象特征进行分类。从中医医疗机构中获取2245幅舌体图像建立数据集,对齿痕、裂纹和舌苔厚薄3类舌体图像进行分类实验,结果表明,所提方法分类性能优于传统的舌体图像特征分类方法,验证了基于深度迁移学习的舌象特征分类方法的有效性。