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1、一Y㈩1?53“0?34帥6I⑧天畢大鎣碩士學位論文■■Ⅷ㈣ⅧmⅢa_______一學科專業(yè)：竺!塑墮蘭三堡作者姓名：堡壘指導教師：鹽重型塾堡天津大學研究生院2008年5月舌診中的光譜方法Spectrummethodintongueinspection學科專業(yè)：生物醫(yī)學工程研究生：解鑫指導教師：林凌副教授天津大學精密儀器與光電子工程學院二零零八年五月摘要舌診屬于中醫(yī)望診的一部分，對于診斷疾病有著非常重要的作用。從最初的比色法，到后來的利于計算機和數(shù)碼技術(shù)來采集舌象，舌診的客觀化經(jīng)歷了二十余年的發(fā)展，以往的這些舌診客觀化方法將舌色作為一個綜合的信息來研究，忽略了色光的
2、形成原理，并且都對于照明光源的參數(shù)有很高的要求。為了更加客觀、直接、全面地反應舌體對于光的反射率這一物理特性，本文首次的將光譜法應用到舌象信息的采集中來，通過分析舌體表面的反射光以及對各個波長反射率的方法，來獲得舌象信息。并且以降低主觀因素和外界采集環(huán)境等帶來的影響為目的，創(chuàng)新性的將疊加平均、平滑濾波、計算反射率并歸一化等數(shù)學手段應用到數(shù)據(jù)處理中來，獲得舌象的歸一化反射率曲線。論文通過對不同光源照射下同一舌象、同一個體不同部位、同一舌象前后對比以及不同個體間舌象比較等分析，證明了這種方法可以極大限度的降低光源光譜、采集條件、外界環(huán)境帶來的影響。又以幾組數(shù)據(jù)為對象進行
3、了數(shù)據(jù)特征提取方法的分析，提出了將特征值提取、形態(tài)特征、微分光譜、主成分分析和神經(jīng)網(wǎng)絡等幾種方法應用到舌診的光譜法中去，對曲線分析方法進行了初步探討。在臨床中采集了中風病(中經(jīng)絡)等舌象并加以比較，證明光譜的方法對于臨床中可能出現(xiàn)的同種舌象不同病證，和同樣病證中的不同舌象等情況可以進行良好的區(qū)分。課題的突出之處在于，第一次提出了癥候度量化的概念并對其加以闡述。在選擇了全新的癥候度量化角度的基礎上，通過試驗驗證了光譜方法在舌診中的良好性能，并且在臨床中進行了初步驗證，為提高中醫(yī)診斷的準確性、建立舌象與病證之間的關(guān)系、監(jiān)控患者病程變化提供了新的方法。這不僅是一種新方法，
4、更是在中醫(yī)舌診的方法論上向前邁進了一步。關(guān)鍵詞：中醫(yī)癥候舌診度量光譜歸一化ABSTRACTTongueinspectionbelongstoinspectionoftraditionalChinesemedicine，andplaysanimportantpartindiagnosing．Byinspectingthetongueproperandtonguecoating，informationrelatedwithphysiologicalfunctionandpathologicalchangescanbegot．Theoldmethods，including
5、colorimetricmethodandSOon，arestronglydependenttotheparametersofthelightresource．Anewmethodbasedonspectrumwasdiscussedinthispaperinordertoshowthereflectcharacteristicofthetonguemoreobjectively．Reflectedlightwascollected，andreflectivitywascalculatedandanalyzed．Superposedaveraging，smoothi
6、ngfilteringandnormalizingwereusedforthefirsttimetoreducetheeffectofspectrumofthelightresource．Inthiswayacurvewasgottoshowthereflectcharacteristicofthetongue．Bycomparingthecurvesofdifferentpartsofonevolunteer,thesametongueindifferentlightresource，andthesametonguepictureofdifferentpeople
7、，aconclusionthatthismethodcanreducetheeffectofspectrumofthelightresource，acquisitionconditionsandexternalenvironmentcanbegot．Then，themethodofcurveanalyzingbasedonmorphologicalcharacteristics，differentialspectrum，PCAandneuralnetworkswerediscussedtoextractthecharacteristics．Attheendoft
