李太东　陈丹婷　施伟

[摘要] 目的 研究不同设计方案对计算机数字化色觉定量测试的准确度，寻找可行性解决方案。 方法 采用基于瑞利匹配法则设计的A、B、C三种不同方案，对165例色觉异常和20例色觉正常学生进行R、G值测量。 结果 方案A基本能检出色觉正常者与异常者，B、C方案检出色觉异常的比例最大，且能初步确定色觉异常程度（P<0.01）。 结论 数字化色觉定量检查具有可行性，C方案能初步检测色觉异常轻重程度;较低亮度范围内的样本黄色可以使色觉异常检出比率提高且稳定。

[关键词] 色觉异常;定量;色觉检查;瑞利匹配法则;计算机辅助

[中图分类号] R77          [文献标识码] B          [文章编号] 1673-9701（2020）14-0070-04

[Abstract] Objective To study the accuracy of different design schemes for computer-aided digital quantitative test of color vision， and to find feasible solutions. Methods Three different schemes A， B and C were adopted based on the Rayleigh matching rule. R and G values were measured in 165 cases of abnormal color vision and 20 students with normal vision. Results Plan A could be used to basically detect those with normal and abnormal vision， and plans B and C could be used to detect the highest proportion of abnormal vision， which could initially determine the degree of color vision abnormality（P<0.01）. Conclusion Digital quantitative test of color vision is feasible， and plan C can initially detect the degree of abnormality in color vision; the yellow color of the sample in the lower brightness range can make the detection rate of abnormality in color vision high and stable.

[Key words] Abnormal color vision; Quantitative; Color vision test; Rayleigh matching rule; Computer-aided

色觉辨别是一种重要的功能，很多职业需要正确的辨别颜色，如化学实验、化工生产、纺织印染行业、冶金行业、美术彩印、医疗行业、地质资源勘查行业以及航空、交通等均需要良好的色觉识别才能完成工作，避免发生严重危害[1]。青光眼早期可以出现色觉异常[2，3]，视神经病变也可以出现色觉异常，部分药物如乙胺丁醇也会出现色觉异常的副作用等，色觉定量检查可以作为此类疾病的辅助检查和药物副作用的监测[4-6]，但初略的区分色觉轻重对这类疾病监测误差较大，需要更为精准的定量检查有利于判断病情，如何准确的对色盲色弱的轻重进行分级诊断也是色觉检查的主要任务。目前色觉检查方法有D-15、D-100色调检测法，基于瑞利法则的颜色混合测定法、Nagel色盲镜法、彩色线团法，基于假同色原理的各种色盲检查图，其中色盲檢查图最为常用。色盲检查图存在着色彩容易老化、检查随机性强、有的结果存在互相矛盾、色弱与色盲界定存在重合、不能定量等问题，D-15精准度不够，D-100较为繁琐，需要配备较多检查色子、色相子老化等问题[6，7]。基于此，数字化色觉定量检查以其方便保存、快速、能定性、定量等优点逐渐得到色觉研究者的重视[8-11]，部分研究者认为基于瑞利匹配法则的定量色觉检查方法是较为可行的方法[11-13]。物理学家Rayleigh发现黄光可以由红光与绿光混合而成，即瑞利颜色匹配理论[13]，瑞利匹配法则基本方法是用绿光（550 nm）和红光（670 nm）在一个半圆形视场混合，同时单色黄光（589 nm）投射到另一半视场中，通过调整混合光中红绿光比例及黄光的亮度即可达到两侧颜色的匹配。本研究采用瑞利法则进行数字化色觉检查定量尝试，利用计算机设计不同方案进行色觉测试，初步研究显示不同的设计方案对色觉测试效果存在差异，部分设计方案具有一定的定量效果，现报道如下。

1 对象与方法

1.1 研究对象

选取本校2018年9月2018级大一新生中检出的色觉异常学生165例和色觉正常学生20例，其中男生183例，女生2例，平均年龄18.61岁。

1.2 方法

所有被试学生均先由体检人员采用俞自萍色盲检查图第5版进行初步检查诊断[1]，色觉正常和异常者由2名眼科医师复核，并依据检查图结果异常轻重进行色盲、色弱分级，分为色盲Ⅰ级、色盲Ⅱ级、色弱Ⅲ级、色弱Ⅳ级、色觉正常。每种方案均先由20名检测为色觉正常者进行测试。

采用VB编程设计基于瑞利匹配法则的电脑软件，利用计算机RGB颜色合成原理，用不同的R、G值组合成颜色作为样本色块，被试人员通过调整R、G值数字合成匹配色块，使其与样本色块颜色一致达到测试终点，计算样本色块R、G值与匹配终点时匹配色块的R、G值之差，作为被试人员的定量色觉测试值（离散数度）。其中设计采用3种方案，见封三图4。

1.2.1 A方案  样本色块R、G值相等为上下三角形与匹配色块左右三角形交叉构成正方形的四个色块，上下三角颜色一致可检测人员手动调试，左右三角形颜色一致由被测人员通过两个滑块分别改变R、G值匹配成与上下三角主观一致，匹配值减去样本值（下同）。

1.2.2 B方案  色块设计思路与方案A一致，但样本色块由随机产生不同的R、G值，起始匹配R、G值分别位于两端，一种起始为绿色，一种起始为红色。

1.2.3 C方案  色块设计思路与方案A一致，但样本色块为固定的R、G值，起始匹配R、G值分别位于两端，一种起始为绿色，一种起始为红色。

1.3 统计学分析

采用SPSS16.0统计学软件进行统计分析，对色盲与色弱组采用两样本成组进行秩和检验，P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

采用俞自萍第5版色盲检查图[1]检查诊断为色觉正常者20例学生对每种方案进行试验测试，结果显示A、B、C三种方案数字离散结果均在0～1。对色觉异常者检查结果如下。

2.1 25例色觉异常者A方案检查结果

A方案25例，采取以红色为起始颜色，通过按键移动调整R、G值，被试人员认为四个色块一致时的R、G值为测试值并记录，见表1。色觉异常者采用俞自萍第5版色觉图谱检查诊断，下同。色觉异常大部分能被检出，部分色盲数字离散不明显，25例中5例（20%）色盲数字离散度≤2，与色觉正常者不能区分，且色盲与色弱的数字离散也存在交叉，不能区分色觉异常程度。

2.2 B方案

2.2.1 50例色觉异常者B方案检查结果  B方案50例，单排数字的是采取以红色为起始颜色，通过按键移动调整R、G值，被试人员认为四个色块一致时的R、G值为测试值并记录（双排数字的上排数字代表以纯红色为起始颜色，下排纯绿色为起始颜色的测试结果值），见表2。

2.2.2 50例色觉异常者B方案色弱与色盲两样本成组比较  色觉异常均能被检测出，且数字离散越大，色觉异常程度越重;部分色盲数字离散小，用不同红绿颜色作为起始色则离散明显增大。以色觉检查数字离散度大的颜色数字进行均数统计，如两次检查结果不一致以最大一次计算，对色弱与色盲两样本成组比较进行秩和检验（色弱Ⅲ级、色弱Ⅳ级均计算为色弱值，色盲Ⅰ级、色盲Ⅱ级均计算为色盲值），B方案对色弱色盲检测的数字离散度有显著差异，能区分色盲色弱。见表3。

2.3 C方案

2.3.1 90例色觉异常者C方案检查结果  固定阈值测试共计90例：单排数字的是采取以红色为起始颜色，通过按键移动调整R、G值，被试人员认为四个色块一致时的R、G值为测试值并记录（双排数字的上排数字代表以纯红色为起始颜色，下排纯绿色为起始颜色的测试结果值），见表4。

2.3.2 90例色觉异常者C方案色弱与色盲两样本均数比较  色觉异常能被检测出，且数字离散越大，色觉异常程度越重;6例（6.67%）色盲数字离散不明显，用不同红绿颜色作为起始色则离散明显增大。以色觉检查数字离散度大的颜色数字进行均数统计，如两次检查结果不一致以最大一次计算，对色弱与色盲两样本成组比较进行秩和检验（色弱Ⅲ级、色弱Ⅳ级均计算为色弱值，色盲Ⅰ级、色盲Ⅱ级均计算为色盲值），C方案对色弱色盲检测的数字离散度有显著差异，可以区分色盲色弱。见表5。

2.4 三种方案检查结果比较

A方案色弱与色盲的R、G值检测值重合较多，不能有效区分色弱与色盲，B、C两方案能区分色弱与色盲，且C方案的R、G检测值大小与色觉障碍轻重呈正相关。

3 讨论

色觉检查目前主要以假同色检查图为主，以俞自萍编著的色盲检查图最为常用。但该检查图有的图片过于抽象，有时难于辨认，也存在着检查结果有时互相矛盾的地方，色弱与色盲存在重合不易区分、不能定量。为克服这些不足，一些研究者开始对色觉检查进行数字化研究[8-11，14-16]，采用红绿色所占比例来定量计算色觉异常。而本研究也是基于瑞利匹配法则，但是采用计算机辅助，直接计算红、绿颜色的差值作为色觉异常程度，进行数字化初步探讨，计算机软件设计三种不同的方案来进行比较。因电脑显示屏为液晶屏，存在着角度不同同样颜色也会呈现不同色，基于此，设计方案把不同上下左右色块交叉呈现于视觉中心，设计方案A、B、C。三种方案的正常色觉者结果均在0～1，故未统计。方案A结果显示：色觉异常者大部分数字离散度均>3，但色盲Ⅱ者也有为0的，其原因可能系检查人员在改变样本色块数字时难易程度导致。检查中发现，样本色块黄色亮度较低时，色觉异常被检出比率高，颜色越浅，亮度越明亮，色觉异常检出比率越低;但颜色过深、过暗时检查比率也会变低，提示在一定范围内的暗黄色可以使色觉异常检出比率提高且稳定。方案B结果提示，色觉异常者均能检出数字离散≥3，且提示数字离散越大，色觉异常程度越重;但少数显示色盲者数字离散比较小，采用不同红绿起始则会离散增大，考虑是红色异常或绿色異常存在着轻重差别导致，红色觉异常主要表现在红色与深绿色混淆，蓝与紫不分，绿色觉主要是淡绿与深红混淆，绛色与青色混淆。如红色起始端测试小、绿色起始端测试大，说明是绿色异常为主;反之红色异常为主。但由于色盲也存在着数字离散小的问题，故不能排除样本色块随机产生而导致测试难度不同所致，采用两样本成组比较进行秩和检验（P<0.01）， B方案数字离散度能区分色盲与色弱。方案C根据上述检测出现的问题进行进一步完善改进，将样本色块固定，结果提示，数字离散度越大，色觉异常程度越重，数字离散越小，色觉异常程度越轻，其中1例色觉图谱检查为色弱者，用C方案检查为色觉正常，采用几本不同色觉检查图谱复查显示为色觉正常，避免了错误结论。仅有极少数存在异常，考虑与起始色端有关，是红绿色觉异常严重程度不同导致，复查显示可重复性较高，对C方案进行样本均数t检验（P<0.01），C方案检测的数字离散度可以区分色盲与色弱。但也存在极少数色弱数字离散较大、色盲数字离散小的问题，但比例不大，具体原因考虑：一是色觉检查图谱误差（如被试人员背诵、记忆）;二是被检测人员如果色觉障碍和起始色块不一致（如红色盲，起始色块是绿色），另一个色块移动就容易接近正常值，通过加测反向色块起始颜色可以改进完善。另一方面，B、C两方案对色弱轻重、色盲轻重还不能明确进行分级，还需进一步研究完善。

总之，基于瑞利法则采用计算机辅助进行色觉测试，不同的设计方案对色觉测试的效果不同，固定的R、G值且起始端在红或绿端设计（即本研究的方案C）对绝大多数色觉异常者均能检出，大部分色觉异常越重，其数字离散度越大，数字离散越小，色觉异常越轻;仅有少数结果与此相反，采用两种起始端颜色测试可以提高测试的准确度;较低亮度范围内的样本黄色可以使色觉异常检出比率提高且稳定。本研究还需进一步与其他检测方法进行更大样本比对和改进。

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（收稿日期：2019-11-06）