基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究课件.pptx

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1、基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究,提纲,中医目诊与虹膜诊断研究现状中医目诊虹膜诊断中医目诊对虹膜诊断的结合与借鉴中医目诊与虹膜诊断的数字化研究现状目诊及其数字化研究现状总结基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究虹膜图像特征分类与定位虹膜图像特征表示,中医目诊与虹膜诊断研究现状中医目诊,目诊是通过观察眼睛各部位的神、色、形、态变化来诊断疾病的一种方法。具有悠久的历史，因其简单易行、诊断明确而受到历代医家的重视。中医目诊的理论最早见于内经“诸脉者皆属于目”、“五色微诊，可以目察”“五脏六腑之精气，皆上注于目而为之精”、“目赤色者病在心，白在肺，青在肝，黄在脾，黑在肾。黄色不可名者，病在胸中”

2、“诊目痛，赤脉从上下者，太阳病；从下上者，阳明病；从外走内者，少阳病”,中医目诊与虹膜诊断研究现状中医目诊,汉代华佗：“目形类丸，瞳神居中而前，如日月之丽东南而晚西北也。内有大络六，谓心、肺、脾、肝、肾、命门各主其一;中络八，谓胆、胃、大小肠、三焦、膀胱各主其一;外有旁支细络，莫知其数，皆悬贯于脑，下连脏腑，通畅血气往来，以滋于目，故凡病发，则有形色丝络显见，而可验内之何脏腑受病也。”但具体如何观察内眼的大络、中络、外眼的旁支细络、“形色丝络”而诊病，未见文献论述2。,中医目诊与虹膜诊断研究现状中医目诊,后世兴起“五轮八廓”学说1,2。五轮学说将眼的不同部位分属于五脏，其中黑睛（角膜、虹膜）属

3、肝，称“风轮”；瞳仁属水，称“水轮”；白睛（球结膜、巩膜）属肺，称“气轮”。八廓理论，将外眼（含胞睑）命名为八个部位，历代眼科名著对八廓定位有所不同2。审视瑶函中云“轮以通部形色为证,而廓惟以轮上丝络血脉为凭，以辨何脏腑之受病。”,中医目诊与虹膜诊断研究现状中医目诊,近现代，中医目诊理论极大发展。彭静山将眼球划成八个经区来诊断全身疾患，并在此基础上发展了彭氏眼针1。陈达夫将伤寒六经分证理论与眼病具体特点结合起来，提出了眼科六经辩证的学说与方法1。王今觉提出了望目辨证理论，阐述了白睛分区与脏腑对应、白睛颜色与形态特征（如点、条、斑等）、白睛血脉分布部位、颜色、形态、沉浮、有根无根、相互关系及其变

4、化等的临床诊断意义；阐述了通过望目辩病位、病因、病机、病性、病势、十六纲及脏腑症候2。,中医目诊与虹膜诊断研究现状中医目诊,以壮医为代表的民族医学也有目诊传统3。壮医称眼睛为“勒答”，认为人体“三道两路”之精气皆上注于目，许多疾病都可以通过观察目的变化而诊断出来。壮族古老的山歌：“着色深浅判新久，弯曲频率别轻重，脉络混浊有湿气，脉络散乱多为风，脉络近瞳属于火，脉络靠边属于寒，黑斑痕来蓝斑虫，临床目诊辨分明。”传统壮医主要是通过肉眼观察患者眼睛上的神采色泽、眼睛灵活度、干涩与否、眼睛上脉络的变化等来诊断疾病,中医目诊与虹膜诊断研究现状中医目诊,综观中医目诊理论与临床实践，历代与近现代许多医家都着

5、重研究眼部的整体特征、白睛及其上血脉特征以辩证，对于黑睛（角膜、虹膜）特征的研究相对比较少，一般仅限于“通部形色”的整体特征。,提纲,中医目诊与虹膜诊断研究现状中医目诊虹膜诊断中医目诊对虹膜诊断的结合与借鉴中医目诊与虹膜诊断的数字化研究现状目诊及其数字化研究现状总结基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究虹膜图像特征分类与定位虹膜图像特征表示,中医目诊与虹膜诊断研究现状虹膜诊断,虹膜诊断是发源于西方的目诊法1。认为整个人体可以弯曲或者圆状投影在虹膜上。它从瞳孔的边缘开始向睫状体的方向将虹膜分为七个区带，每一个区带代表不同脏器，人体器官或部位的变化在其对应的虹膜位置出现改变。体质的状况、疾病的发生

6、和康复过程可以通过虹膜的颜色、密度、纹理、坑洞、裂缝、线条及瞳孔形状等虹膜特征反映出来。,中医目诊与虹膜诊断研究现状虹膜诊断,中医目诊与虹膜诊断研究现状虹膜诊断,随着虹膜诊断的流行和广泛使用，国际上许多工作研究了虹膜诊断作为疾病诊断工具的有效性。2000年Ernst的工作综述了当时关于虹膜诊断的所有工作（Archives of ophthalmology）。其中共有17个研究工作是对虹膜诊断学作为疾病诊断手段的有效性进行验证。其中多数没有采用对照组或是有对照的非盲试验，其结果都显示虹膜诊断是有效的。但17个中有4个是有对照的盲法试验，单纯使用虹膜图像进行虹膜诊断，其结果否定了虹膜诊断的有效性。

7、西方医学界因部分虹膜诊断结果不能得到严格双盲对照实验支持而对虹膜诊断存在质疑5。,中医目诊与虹膜诊断研究现状虹膜诊断,大量研究工作从实验结果、临床数据的角度，证实了虹膜与疾病之间显著相关。Zhang 6证实了瞳孔和卷缩轮大小、形状、边缘光滑度，在胃肠道疾病患者和对照组中有显著差异。Marcus Ang7的研究显示角膜环独立于已知的心血管危险因素，与心血管疾病相关。董飞侠8进行的慢性肾病分期研究，显示虹膜外观特征分别与慢性肾病分期和中医辨证分型相关。08-Salles Salles研究了糖尿病患者虹膜中的胰腺区域，98%出现组织密度低、有坑洞的糖尿病眼征。07-Natalie Natalie研究

8、了听力状况与虹膜对应区域关系，在双盲随机对照实验中虹膜师对听力受损与正常对象的辨别中达到了70%的正确性。,中医目诊与虹膜诊断研究现状虹膜诊断,Um04研究了虹膜体质类型和载脂蛋白E基因多态性之间的关系。该研究结果显示，神经性虹膜在高血压组的比例明显高于对照组，此外对于特定等位基因的携带者而言，神经性虹膜会增加高血压的相对风险。Um9还研究了血管紧张素转换酶基因多态性、高血压和虹膜体质之间的相关性。研究结果显示，血管紧张素转换酶DD基因型在高血压患者中的比例以DD基因型同时是神经性体质的比例都明显高于对照组。Um等人关于虹膜与体质的相关性，对虹膜诊断学中的观点提供了支持；同时也提示不同体质对疾

9、病的遗传易感性与虹膜体质类型，很可能同时决定于基因多样性。这也为虹膜体质类型与疾病的遗传易感性提供了分子生物学角度的理解。,中医目诊与虹膜诊断研究现状虹膜诊断,可见尽管虹膜诊断还存在争议，但虹膜与疾病、体质、中医辨证分型等因素之间具有相关性，值得深入研究和发掘。并且，虹膜诊断理论中对虹膜特征的深入观察、总结与研究，对于中医目诊中虹膜（黑睛）特征的相对缺乏可能具有重要的补充和借鉴作用。,提纲,中医目诊与虹膜诊断研究现状中医目诊虹膜诊断中医目诊对虹膜诊断的结合与借鉴中医目诊与虹膜诊断的数字化研究现状目诊及其数字化研究现状总结基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究虹膜图像特征分类与定位虹膜图像特征表

10、示,中医目诊与虹膜诊断研究现状结合与借鉴,目前在现代中医与民族医学的目诊理论与方法中，已经有人对虹膜诊断进行了结合与借鉴。郑德良结合中医目诊理论与西方虹膜诊断理论，提出了中医望眼辨证理论，通过观察眼睛各区的变化诊断全身疾病1。现代壮医目诊专家在继承前人经验的基础上，经多年临床实践，将白睛诊法、虹膜诊断相结合，总结出现代壮医目诊的新方法，通过观察白睛、黑睛、瞳孔的色泽、形态以及脉络的细微变化，找出壮医目诊眼征来判断疾病的位置、病因病性和预后3。此外，壮医目诊专家还制定了壮医目诊操作技术规范及六步积分法3。通过壮医目诊观察患者左、右眼白睛和黑睛相应反映区，根据所获得阳性眼征，进行评判积分，以帮助临

11、床诊断。,中医目诊与虹膜诊断研究现状结合与借鉴,但由于中医目诊与西方虹膜诊断在理论基础、诊断方法上存在显著区别，目前对虹膜诊断的借鉴还主要体现在直接利用虹膜诊断的某些结论，未能将其很好的融入中医特色的辨证论治诊疗体系中。虹膜特征与中医辨证中的病位、病因、病机、病性、病势等证候要素间的关系还有待深入研究。,提纲,中医目诊与虹膜诊断研究现状中医目诊虹膜诊断中医目诊对虹膜诊断的结合与借鉴中医目诊与虹膜诊断的数字化研究现状目诊及其数字化研究现状总结基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究虹膜图像特征分类与定位虹膜图像特征表示,中医目诊与虹膜诊断的数字化研究现状,针对计算机辅助虹膜诊断，国外已开发出相关的

12、产品加拿大 CNRI 的 Telelris-Analysis System 2002美国Patientdetails 系统韩国 Shuttog 公司的 Bexel IRINA 系统俄罗斯设计的计算机辅助虹膜诊断系统等。目前最具代表性和最先进的系统是韩国的 Bexel IRINA 系统，已在韩国和俄罗斯获得 FDA 认证。俄罗斯的计算机辅助虹膜诊断系统则可用于运动员的体质测评12。,中医目诊与虹膜诊断的数字化研究现状,相对于虹膜诊断数字化、中医舌诊与脉诊数字化的研究现状，中医目诊的数字化研究进展还处于起步阶段。在中医目诊数字化方面，王今觉提出了“推进望目辨证数字化诊断系统工程，实现中医诊断客观化

13、”10。与中国科学院计算技术研究所合作，构建了“望目辩证”数字化实验系统，采集病人的眼像信息、四诊信息，并建立档案；通过脏腑部位划分、白睛络脉提取、白睛斑块分割和斑块高度判断等算法将眼像中的医学特征提取出来，依据由专家经验得到的诊断规则进行层次推理，自动得到诊断结果。以胃脘痛的诊断为例，该系统诊断符合率达到80%11。该系统主要是基于白睛特征进行诊断，没有与虹膜特征相结合。,中医目诊与虹膜诊断的数字化研究现状,“望目辩证”数字化实验系统处理流程 11,“望目辩证”示意图11,中医目诊与虹膜诊断的数字化研究现状,“望目辩证”数字化实验系统的眼像诊断子系统 11,提纲,中医目诊与虹膜诊断研究现状中

14、医目诊虹膜诊断中医目诊对虹膜诊断的结合与借鉴中医目诊与虹膜诊断的数字化研究现状目诊及其数字化研究现状总结基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究虹膜图像特征分类与定位虹膜图像特征表示,目诊及其数字化研究现状总结,虹膜与疾病、体质、中医辨证分型等因素之间具有相关性，值得深入研究和发掘；虹膜诊断理论对于中医目诊中虹膜（黑睛）特征的相对缺乏可能具有重要的补充和借鉴作用，且中医与民族医学目诊对虹膜诊断的借鉴有待进一步深化，虹膜特征与中医辨证的病位、病因、病机、病性、病势等证候要素间的关系还有待深入研究；中医目诊的数字化方面已经有了一定成果，但目前还没有将白睛特征与虹膜特征相结合的诊断系统。,目诊及其数字

15、化研究现状总结,有必要研究和设计基于中医目诊的虹膜图像特征数字化表示方法，以实现虹膜诊断中所涉及的虹膜图像特征的准确定位与表示在此基础上，参照“望目辩证”数字化实验系统的白睛特征表示与专家知识，结合病人的症状、体征、四诊资料、中医辨证的病位、病因、病机、病性、病势等证候要素信息，可构建大规模的病例样本库。该样本库即蕴含中医目诊相关的专家经验与客观数据。进一步地，可通过诸如决策树算法、关联规则分析、相关性分析等算法，深入挖掘和研究虹膜特征与疾病、体质、中医证候要素之间的关系，并对中医与民族医学的目诊理论进行大规模的临床验证与研究。,提纲,中医目诊与虹膜诊断研究现状中医目诊虹膜诊断中医目诊对虹膜诊

16、断的结合与借鉴中医目诊与虹膜诊断的数字化研究现状目诊及其数字化研究现状总结基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究虹膜图像特征分类与定位虹膜图像特征表示,基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究虹膜图像特征分类与定位,杜文玉12根据现有的虹膜诊断文献并结合图像的特征定位技术，将虹膜图像的病理特征划分成六大类：精神压力环（nerve rings）：又称线条，代表新陈代谢循环不良，神经处于紧张状态。坑洞（lacunae）：一般来说坑洞越多，体质越差。斑块（pigment dot）：由色素沉积形成。阳光放射沟（toxic radii）：又称裂缝，代表身体机能的衰退。密度：虹膜的组织越紧密，表示身体越健康

17、。颜色：虹膜颜色能反映体内反射区组织器官的功能状况。该工作主要完成了对斑块、裂缝、坑洞特征的定位，并提出了密度特征的描述方法。,基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究虹膜图像特征分类与定位,六大虹膜病理特征 12,基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究虹膜图像特征分类与定位,zhang6的工作，提取和分析了基于瞳孔的特征和基于虹膜卷缩轮的特征，来区分正常人和胃肠道疾病患者。,基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究虹膜图像特征分类与定位,从虹膜图像特征分析和处理的角度，归纳上述工作所描述的特征，主要分为三类：第一类是虹膜的固有结构，因其属性可能发生异常，而将该属性作为度量虹膜病变的特征。比如瞳孔

18、和卷缩轮是虹膜的固有结构，但是其形状变化可能与病理状态相关，从而为度量其形状异常提出了基于瞳孔的特征、基于卷缩轮的特征。第二类是处于病理或异常状态下的虹膜所特有的结构，比如斑块、阳光放射沟（裂缝）、坑洞、线条（精神压力环）老化环（又称钠环、胆固醇环），这些结构不是所有虹膜都具有，其出现本身就可能与病变或异常相关联。因此对这些结构首先需要在虹膜上进行定位，再描述其位置、形状、大小、颜色等属性作为虹膜图像特征。,基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究虹膜图像特征分类与定位,从虹膜图像特征分析和处理的角度，归纳上述工作所描述的特征，主要分为三类：第三类特征是其本身不是固有结构或特有结构，而是针对虹膜

19、整体或部分结构、区域的属性进行描述，该描述性特征的异常通常也能从一个方面反映出虹膜的病变，比如虹膜的颜色和密度（纹理）。针对上述三类不同的虹膜图像特征，通过以下步骤进行定位和表示：首先，需要对原始虹膜图像进行预处理。然后需要对虹膜的固有结构（瞳孔、卷缩轮）和病理结构（斑块、阳光放射沟、线条、坑洞等）进行提取与定位。最后，对上述各个对象的颜色、密度（纹理）、几何等各方面的属性进行描述和表示。,提纲,中医目诊与虹膜诊断研究现状中医目诊虹膜诊断中医目诊对虹膜诊断的结合与借鉴中医目诊与虹膜诊断的数字化研究现状目诊及其数字化研究现状总结基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究虹膜图像特征分类与定位虹膜图像

20、特征表示,基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究虹膜图像特征表示,颜色特征表示LAB各个颜色分量的均值LAB各个颜色分量均方根对比度基于联合直方图的卡方距离作为描述符，度量不同图像之间的颜色差异。,基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究虹膜图像特征表示,密度（纹理）特征表示采用灰度共生矩阵来描述虹膜纹理特征。在得到灰度共生矩阵的基础上，计算对比度、能量、熵和相关性来作为虹膜密度（纹理）特征的度量值。基于瞳孔/卷缩轮的特征表示6基于瞳孔的特征包括：瞳孔圆度、瞳孔大小、瞳孔边界粗糙度；基于卷缩轮的特征包括：卷缩轮圆度、卷缩轮与虹膜直径比、卷缩轮与瞳孔直径比,基于中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究虹

21、膜图像特征表示,线条、阳光放射沟特征表示线条和阳光放射沟都是虹膜表面组织凹陷形成的，表现在虹膜图像上，阳光放射沟（裂缝）主要是辐射状的线形结构，线条是完整的圆形或者部分弧线形结构。在不同的光照或成像角度下，可能表现出不同的明暗、颜色深浅。因此，在描述线条、裂缝特征时，不采用颜色属性。在描述线条、裂缝特征时，主要度量其长度属性。计算线条和裂缝的像素点，并得到其与虹膜直径的比值，则可以认为是相对长度表示。对于虹膜整体而言，线条特征的描述包括：线条数目n，线条1的长度L1，线条2的长度L2，线条n的长度Ln。裂缝特征的描述包括：裂缝数目m，裂缝1的长度L1，裂缝2的长度L2，裂缝n的长度Lm。,基于

22、中医目诊的虹膜图像特征表示方法研究虹膜图像特征表示,斑块、坑洞、老化环特征表示斑块特征的颜色表示：斑块区域和虹膜主体区域（虹膜圆环中间的1/3）各自颜色联合直方图之间的卡方距离，用以度量斑块和所在虹膜的颜色差异斑块特征的面积表示：斑块所占用的像素数表示其面积，记为A1；而斑块的面积（像素数）与虹膜面积（像素数）的比值，反映其相对面积，记为A2。本文以相对面积A2作为斑块特征的面积属性的表示。斑块特征的形状表示：假设斑块边界轮廓长度（以像素数计算）为C，形状参数S定义为。该参数反映不规则形状的致密性，形状越不规则，致密性越小。,总结,虹膜与疾病、体质、中医辨证分型等因素之间具有相关性，值得深入研

23、究和发掘；虹膜特征与中医辨证的证候要素间的关系也有待深入研究。本文分析了虹膜图像特征及其分类，设计了针对颜色特征、密度特征、基于卷缩轮/瞳孔的特征、线条、阳光放射沟特征、斑块、坑洞、老化环特征的特征描述和表示方法。初步实验结果显示，该方法能有效地支持虹膜图像特征的表示、度量。,THE ENDTHANKS,参考文献,1 黄惠勇,胡淑娟,彭清华.中医目诊的研究进展与评述J.中华中医药学刊,2013,31(6):147-1483.2 王今觉,望目辨证诊断学M.北京:中国中医药出版社,2013.3 李珪,壮医目诊诊断技术规范与应用研究M.南宁:广西科学技术出版社,20084 P.Fragnay.虹膜诊

24、断学入门M.昆明:云南人民出版社,1982.5 Young-Woo Lim,Young-Bae Park,Young-Jae Park.Experimental study of reliable iris parameters and their relationships with temperament,character,and heart rate variabilityJ.European Journal of Integrative Medicine,2014(6):524531.6 Lin Ma,David Zhang,Naimin Li et al.Iris-based Me

25、dical Analysis by Geometric Deformation FeaturesJ.IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS,2013,17(1):223231.7 MARCUS ANG,WANLING WONG,JUDY PARK et al.Corneal Arcus is a Sign of Cardiovascular Disease,Even in Low-Risk PersonsJ.AMERICAN JOURNAL OF OPHTHALMOLOGY,2011,152(5):864871.8 董飞侠,程银国,黄

26、蔚霞.虹膜诊断与慢性肾病分期及中医辨证的相关性研究J.江苏中医药，2010，42(2):19-20,参考文献,9 Jae-Young Um,Nyeon-Hyoung An,Gui-Bi Yang et al.Novel approach of molecular genetic understanding of iridology:relationship between iris constitution and angiotensin converting enzyme gene polymorphismJ.The American Journal of Chinese Medicine,

27、2005,33(3):501-505.10 王今觉.推进“望目辨证”数字化诊断系统工程，实现中医诊断客观化J.中国实验方剂学杂志,2001,(S1):312-314.11 朱贵冬.中医“望目辨证”的数字化技术研究D.北京:中国科学院,200612 杜文玉.虹膜病理特征提取与诊断模型研究D.哈尔滨:哈尔滨工业大学,200913 Sherif E.Hussein at al.Assessment of the potential iridology for diagnosing kidney disease using wavelet analysis and neural networksJ.B

28、iomedical Signal Processing and Control,2013(8):534-541.14 IPD Lesmana at al.Abnormal condition detection of pancreatic beta-cells as the cause of diabetes mellitus based on iris imageC.ICICI-BME,2011:150-155.15 J.F.Lalonde et al.Using Color Compatibility for Assessing Image RealismC.ICCV 2007:1-8.16刘丽,匡纲要.图像纹理特征提取方法综述J.中国图象图形学报,2009,14(4):622-635.,恭祝马到成功,