★　张康　杜建强　丁成华　朱明峰　(江西中医药大学　南昌 330004)

基于模糊聚类的舌体胖瘦分析*

★张康*第一作者：张康，男，硕士，讲师。研究方向：医学图像处理。E-mail:21846498@qq.com。杜建强丁成华*通信作者：丁成华，女，教授，博士生导师。研究方向：中医诊断学。E-mail:chenghuading@163.com。朱明峰(江西中医药大学南昌 330004)

摘要：舌体胖瘦是舌诊的重要内容之一，但传统的舌诊方法主要依靠医生目视，具有一定的主观性、模糊性和不确定性。影响了舌诊的发展与提高。本文首先对舌体模板使用不同的曲线拟合函数，分析舌体胖瘦，然后通过模糊聚类算法，实现舌体胖瘦的自动分析，结合临床，探讨意义。

关键词：模糊聚类；舌体胖瘦；曲线拟合；临床意义

舌诊是中医独具特色的诊断方法，是中医临床必察之项，在中医临床上占有重要地位。

舌体胖瘦是中医舌诊的重要内容之一。舌体较正常人肥大，轻则厚大异常，重则胀塞满口，称为胖大舌。舌体萎缩，瘦小而薄，称为瘦薄舌。由于传统中医舌诊主观性强， 在判断舌体胖瘦上尚无统一的标准， 因而造成对同一个病人，不同的医生可能得出不同不一样的诊断结果。本文从临床采集的数字舌图像中，筛选100幅，采用计算机算法，实现了舌体胖瘦客观化和自动分类。结合图像与病情信息，胖大舌图像多摄于气虚、阳虚患者，病机多为阳虚失运，水湿上犯；瘦小舌图像多摄于气血虚、阴虚患者，病机多为阴血亏虚，舌体失养。

1基于曲线拟合的舌体胖瘦分析和比较

本文舌体胖瘦分析算法步骤如下：

(1)对舌体模板(如图1)进行边缘检测(如图2)，本文使用拉普拉斯算子。并将舌体边缘上半部分致零，获得舌体下半部分边缘图像(如图3)。

(2)获取图2-3所有不为零像素点的行和列坐标，并对行坐标进行归一化处理。归一化的目的是为了实现不同分辨率图像拟合系数的比较。

图1　舌体模板；图2　对模板边缘检测结果；图3　舌体下半部边缘；图4　二次曲线拟合；图5　高斯函数拟合

图6　二次函数系数a数据矩阵

2舌体胖瘦阈值的确定

(1)通过对100幅样本舌图像进行人工判读分类，其中50幅舌图像人工判读为胖舌，另外50幅人工判读为瘦舌。分别建立二次函数系数a和高斯函数系数σ的数据矩阵(10×10大小)。以二次函数系数a矩阵为例，在矩阵的前五行，输入人工判读胖舌体二次函数系数a，后五行输入人工判读瘦舌体二次函数系数a(图6)。其平面图像如图8。

(2)获取系数矩阵直方图(如图7)。舌体胖瘦阈值选取两个波峰之间的波谷。二次曲线系数a阈值确定为2.4，高斯曲线系数σ阈值确定为18。

3使用FCM模糊聚类算法自动识别舌体胖瘦

FCM算法在解决图像的模糊性和不确定性方面有很大优势，但也存在一些缺点：(1)在聚类的类数无法事先确定，使用时需人工输入；(2)类中心和隶属度矩阵的初始值不确定，这时需要事先进行猜测或随机初始化；对于图像进行聚类时，运算量很大，速度较慢。

图7　二次曲线系数矩阵直方图

均值，并作为聚类中心初始值。如果聚类数为1，计算所有峰值处横坐标a值的平均值，并作为聚类中心初始值。(3)对系数矩阵以直方图波峰个数为聚类数，以波峰处的系数值为聚类中心初值，对系数矩阵进行FCM模糊聚类。自动识别舌体胖瘦。

图8　系数a矩阵；图9　FCM聚类分类矩阵

对图8进行FCM聚类分析，得到图9聚类结果。

4总结

本文舌算法对舌体胖瘦的识别有较高的准确率，通过对100幅舌图像实验结果和中医临床人工判读结果做对比，二次曲线的拟合效果稍差于高斯曲线拟合。采用本文方法进行舌体胖瘦的自动分析。其中86幅图像的分析结果与人工判读结果吻合得较好。

参考文献

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Analysis Fat or Thin of the Tongue Body Based on the Fuzzy Cluster

ZHANG Kang, DU Jian-qiang, DING Cheng-hua, ZHU Ming-feng

JiangxiUniversityofTraditionalChineseMedicine,Nanchang330004,China.

Abstract:The fat or thin of tongue body is the main content of Tongue Diagnosis for traditional Chinese medical science. Traditional tongue inspection mainly depends on doctor's eyesight and subjective observe to diagnose a disease. It lacks objectivity and hinders further development. In this paper, split the tongue using a variety of curve fitting function, analysis the fat or thin of tongue body. Then use fuzzy clustering algorithm for automatic analysis the fat or thin of tongue body and explore the significance.

Key words:Fuzzy Cluster；Fat and Thin of Tongue; Curve Fitting; Clinical Significance

收稿日期：(2014-08-13)编辑：秦小珑

中图分类号：R229

文献标识码：B

基金项目：*江西省卫生厅中医药科研计划项目(2013A085)；江西中医药大学校级课题(2013ZR0075，07375104，51203206，JSJSJ-2012-08)；国家自然科学基金项目(81260527)；江西省自然科学基金项目(20114BAB201030)；江西省科技计划项目(2011ZBBG70050)；江西省高水平学科专项(20120329)。