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1、慢性阻塞性肺部疾病患者 舌診指標與肺功能狀態之關係,指 導 教 授 ：馬建中 共同指導教授：蔣依吾、張恆鴻、李燊銘 博士班研究生：陳建仲,計畫編號:87 CCMP-RD-19 慢性阻塞性肺部疾病患者 肺功能狀態與中醫證型 及舌診科學化研究之關係,主 持 人 : 陳建仲 協同主持人 : 馬光亞 張恆鴻 蔣依吾 夏德椿,摘 要,本研究共蒐集51名肺部疾病患者，在控制的環境下擷取舌診影像，除人為觀察記錄外，並利用電腦以RBG和HSL模式分析舌診影像，以探討不同肺功能狀態下的舌色表現，並建立中醫診斷學中舌診的客觀指標。 舌質顏色以因子分析發現明度、紅色、藍色、綠色為第一因子，彩度為第二因子。淡白舌、淡
2、紅舌、紅舌、紫紅舌、淡紫舌、青紫舌等不同舌色，可反映出肺功能的不同嚴重程度。若以紅舌系列與紫舌系列比較，則顯現出紅舌系列病況較輕，紫舌病況較重。 舌苔方面，舌苔的厚薄在色相、彩度、明度、紅色、綠色、藍色上均具有統計學上的差異。若以苔色與肺功能作比較，白苔肺功能嚴重程度較輕，黃苔肺功能嚴重程度較重。此外，白苔、黃苔的自動判讀，可用彩度、亮度和紅色、藍色、綠色五個數，或用藍色、綠色二個變數，經方程式計算後之數值作診斷依據。,前 言,舌診電腦化研究進展,大陸自1985年，開始進行影像電腦化的研究工作，從安徽中醫學院與中國科技大學合作進行了第一個舌象量化的研究。 北京中醫研究所對舌象特性進行量化的研究
3、到1990年製造了一部舌色比測儀等。 臺灣近幾年來也展開舌診儀器的研發工作如逢甲大學邱氏中原大學等都從醫學工程的角度對舌診儀器的開發工作不遺餘力。 本人曾針對舌診電腦化工作中，舌頭影像擷取過程會遭遇到的問題提出探討。,慢性阻塞性肺部疾病,慢性阻塞性肺部疾病（Chronic Obstructive Pulmonary Disease, COPD）包括慢性支氣管炎和肺氣腫兩種，時常在一次嚴重的肺部感染或發炎後而發生、或是在反覆性肺部發炎後所遺留下來的後遺症。 慢性阻塞性肺部疾病患者不僅容易造成反覆性感染外，若有呼吸道感染症狀或天候變化時更容易使病情惡化，若到了疾病末期會引起肺部功能衰竭。,研 究
4、目 的,本研究計畫之重點，在於建立中醫診斷學中舌診的客觀指標，藉由慢性阻塞性肺部疾病患者來探討不同肺功能狀態下的舌色表現，以了解肺部疾病與中醫診斷學中舌診之關係，並希望能在舌診科學化的工作能做出貢獻。,材料與方法,研 究 對 象,樣本自於中國醫藥學院附設醫院胸腔內科門診之慢性阻塞性肺部疾病患者，若病患無系統性或其他器官之疾病，且無接受呼吸治療患者，年齡介於 27 - 78 歲間之病患，為本研究之對象。 依呼吸量計所測得肺功能之狀況，以FEV1（用力呼氣第一秒鐘最大呼氣流量）與FVC（最大肺活量）之比值為依據，將實驗組分成輕、中、重共三組，並以有呼吸系統疾病但肺功能正常者為對照組（如表一）。 本
5、研究總共蒐集患者51人，其中對照組9人，輕度組19人，中度組10人，重度組13人。,表一 研究樣本分組統計表,研究測量 (一)問卷表,患者經篩選為本研究之樣本後，詳細詢問患者之基本資料，而病程、病名、抽煙狀況、飲食習慣、服用藥物狀況等均予以記載。,研究測量 (二)肺功能檢查,肺功能檢查則使用Sensormedics公司出廠，編號Vmax 22之呼吸量計（Spirometer），作為本研究測量肺功能狀態之使用儀器。 問卷表之後，患者至肺功能室接受肺功能檢測，以了解是否有阻塞性或限制性之肺部疾患，並據以瞭解病情輕重程度。 此項檢查操作，是由經過特殊訓練的固定技術員來操作，以求數據的可靠性，並免因技
6、術不成熟或者因不同人員操作所產生的人為誤差。,研究測量 (三)舌診攝影記錄,患者舌診的診斷由二位以上資深中醫師共同判讀，在共同認定之判讀作為舌診之確定診斷。 本研究攝影部份，在附設醫院中醫診斷研究室開設舌診研究室並設立暗房，阻絕外來光源，以避免外來光線對舌診攝影之影響。為求環境穩定，設計舌診攝影頭部固定架，使舌頭照射部位、光源、和相機三者位置能固定，以避免因彼此間距離的不同而對亮度造成影響，而影響影像的可信度。,研究測量 (三)舌診攝影記錄,光線方面，以Kaiser Repro-Beleuchtungseinrichtung RB 5000標準色溫冷光燈光，作為本研究中舌診攝影的光源。本燈光之
7、色溫值為5300oK，亮度為3100Lux。 影像擷取採用 Nikon E2 數位相機，底片色溫值訂為5300oK，ISO值訂為1600，以手動曝光模式操作，光圈為f11，快門為1/125秒，影像以Bitmap(BMP)檔案貯存，解析度為12801000，檔案大小為3.6MB。,研究測量 (三)舌診攝影記錄,在每位患者做舌診攝影前，除了以Kodak公司出品的Q-13灰階與色卡(Gray card)做曝光的矯正以避免明度(Lightness)和彩度(saturation)的失真外，並以Gossen Colormaster 3F色溫表詳細記載每張影像的色溫值和亮度值。 影像攝影由經過訓練的操作人員
8、，依固定的程序攝影，並注意患者伸舌頭的姿勢及舌頭的狀態，以避免因患者伸舌頭的姿勢不同所造成的干擾。舌頭影像攝影在患者進食後二小時進行，以避免飲食所造成的影響。,研究測量 (四)影像處理,在586電腦 Windows 95的環境之下，舌影像經取傅利葉轉換 (Fourier transform) 後之頻域徵值加以量化。 在顏色判斷上，以Adobe photoshop 4.0影像分析軟體，利用HSL (hue, saturation and lightness) 和RGB(Red, Green, Blue)顏色模型，判斷出舌質及舌苔的顏色。,統 計 方 法,本研究利用SPSS統計軟體進行。 經數據化
9、之舌診資料，在舌色和苔色的RGB和HSL數值的相關性以因子分析法加以檢定。 Kruskal-Wallis one way anova 以及Jonckheere-Terpstra方法檢定舌色和苔色之RGB和HSL兩者數值與肺功能狀態之關連性，並以回歸方程式之方法求得舌色判讀之公式。 不同的舌色和苔色與肺功能之間的相關性是否有規律可循，則使用卡方檢定方法加以檢定。,結 果,舌色色彩模組之因子分析,在舌色方面，若將HSL色彩模組和RGB色彩模組做因子分析，發現明度(Lightness)、紅色(Red)、藍色(Blue)、綠色(Green)為第一因子，彩度(Saturation)為第二因子，累積解釋力
10、達97.2%。,表二 舌質資料彩度量度和顏色資料因子分析統計表 factor 1 factor 2 S 0.02783 0.99448* L 0.92384* 0.37088 R 0.92859* 0.35772 G 0.89802* -0.32103 B 0.86689* -0.47779 註”*”表示在統計學上有顯著意義。,舌色與肺功能關係,若將舌色區分為淡白舌、淡紅舌、紅舌、紫紅舌、淡紫舌、青紫舌等六種舌色，與不同肺功能嚴重程度之間做卡方檢定，發現這種顏色分類方式在反應肺功能狀態上於統計學上具有顯著的意義(p=0.033)（表三）。,表三 舌質顏色與不同肺功能狀態之關係 正常 輕度 中度
11、 重度 淡白舌 0 2 0 0 淡紅舌 2 4 0 1 紅舌 3 7 0 4 紫紅舌 1 3 5 5 淡紫舌 2 2 0 2 青紫舌 1 1 5 1 Pearson X2 : p=0.03262 Likelihood Ratio：p=0.03496,舌色與色彩模組關係,六種舌色表現與RGB色彩模組和HSL色彩模組數值間之關係，以變異數分析檢定，發現在彩度、明度、紅色、綠色上具有統計學上的差異（表四）。,表四 舌質舌色在不同彩亮度值之檢定 K-W檢定 J-T檢定 H 0.9071 0.4588 S 0.0095* 0.0372* L 0.0390* 0.0008* R 0.0460* 0.001
12、0* G 0.0444* 0.0077* B 0.0554 0.0917 註：(1)J-T檢定以1.淡白舌，2.淡紅舌， 3. 紅舌，4.紫紅舌，5.淡紫舌， 6.青紫舌等舌色為順序作檢定。 (2)”*”表示在統計學上有顯著意義。,肺功能與色彩模組關係,若將肺功能嚴重程度與RGB色彩模組和HSL色彩模組數值間之關係，以變異數分析檢定，發現只有紅色在統計學上的差異（表五）。,表五 不同肺功能嚴重程度下彩亮度值之檢定 K-W檢定 J-T檢定 H 0.4824 0.2368 S 0.0928 0.1039 L 0.1250 0.056 R 0.1512 0.0475* G 0.4712 0.0920
13、 B 0.9626 0.3564 註”*”表示在統計學上有顯著意義。,舌色與肺功能關係,若將六種舌色表現分成紅舌系列（淡白舌、淡紅舌、和紅舌）與紫舌系列（紫紅舌、淡紫舌、和青紫舌），與不同肺功能嚴重程度之間做卡方檢定，則顯現出紅舌系列病況較輕，紫舌病況較重，在統計學上有顯著意義（表六、表七）。,表六 不同舌色與不同肺功能嚴重程度之關係 正常 輕度 中度 重度 紫舌系列 4 6 10 8 紅舌系列 5 13 0 5 Pearson X2 : p=0.03262 Likelihood Ratio：p=0.03496,舌色與肺功能關係,表六 不同舌色與不同肺功能嚴重程度之關係 正常 輕度 中度 重度
14、 紫舌系列 4 6 10 8 紅舌系列 5 13 0 5 Pearson X2 : p=0.03262 Likelihood Ratio：p=0.03496,苔色與色彩模組,在苔色方面，若將HSL色彩模組和RGB色彩模組做因子分析，發現明度(Lightness)、紅色(Red)、藍色(Blue)、綠色(Green)為第一因子，彩度(Saturation)為第二因子（表八）。,表八 舌苔資料彩度量度和顏色資料因子分析統計表 factor 1 factor 2 S -0.28640 -0.95728* L 0.95409* 0.28536 R 0.95420* 0.28486 G 0.87172*
15、 0.42520 B 0.75992* 0.64328 註”*”表示在統計學上有顯著意義。,舌苔厚薄與色彩模組,在舌苔方面，舌苔的厚薄若與色彩學上的HSL色彩模組和RGB色彩模組作變異數分析加以檢定，發現在色相(Hue)、彩度、明度、紅色、綠色、藍色上均具有統計學上的差異（表九）。,表九 舌苔厚薄與彩亮度資料之檢定 K-W檢定 J-T檢定 H 0.0002* 0.0000* S 0.0407* 0.4127 L 0.0255* 0.0042* R 0.0243* 0.0043* G 0.0027* 0.0001* B 0.0420* 0.0567 註”*”表示在統計學上有顯著意義。,舌苔厚薄與苔色關係,苔偏薄者以白苔為主，苔偏厚者以黃苔為主，在統計學上有顯著意義(p=0.0021)（表十、表十一）。,表十 舌苔厚薄與苔色之關係 少苔或無苔 薄白苔 厚苔 白苔 8 3 0 黃苔 12 3 22 Pearson X2 : p=0.0021 Likelihood Ratio：p=0
