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基于灰度共生矩阵的中医虚实证舌象分类研究 黄勃1李乃民2刘春雨1张大鹏3王宽全1林晓东2张宏2王淑英2张宏志1 (1哈尔滨工业大学2解放军第211医院3香港理工大学) 【摘要】中医证型是具有中国传统医学独特色彩的重要内容，是中医临床认识疾病、诊疗疾病、预防疾 病，对疾病进行辨证施治的主要依据与根本．要应用现代计算机技术进行中医客观化的研究，准确地根据采 集到的舌图像识别出中医证型是重要而且必要的。灰度共生矩阵是图像纹理分析的一种常用的方法，本文以 多个方向灰度共生矩阵的综合灰度共生矩阵为特征提取方法，提取了舌图像的能量、对比度、熵和逆差等二 次统计特征组成特征向量，对中医虚证实证舌象纹理进行了分类，并取得了较好的结果。 【关键词】虚证实证灰度共生矩阵 一、概述 中医学是中华民族的传统医学，讲究的是“辩证论治”，中医证型既不是现代医学所说 的症状，又不是某一具体疾病病名。通常认为，证型就是在致病因素作用下，机体内外环境 各系统之间相互关系发生紊乱所产生的综合反应。它是反应疾病处于某一阶段的病因、病机、 病位、病势等病理要素综合性，。具有特定含意的重要概念。 中医证型不但概括了病人疾病的症状和体征的全部内容，又具有证据的涵意。从某种意 义上讲，证型既反应了生命物质，在疾病过程中具有时相性的本质性，又反映了事物变化的 情况。 中医证型是一个具有中国传统医学独特色彩重要内容，是中医临床认识疾病、诊疗疾病、 预防疾病，对疾病进行辨证施治的主要依据与根本。要应用中医诊断方法治疗疾病，必须了 解和掌握中医常用证型，同样，要应用现代计算机技术进行中医客观化的研究，准确地根据 采集到的舌图像识别出中医证型也是重要而且必要的。 灰度共生矩阵【1J是图像纹理分析的一种常用的方法，它能精确地反映纹理的粗糙程度和重 复方向，利用这种方法可对地理信息、遥感、SAR以及木材等纹理图像进行分析和描述。本文 以多个方向灰度共生矩阵的综合灰度共生矩阵为特征提取方法，提取了舌图像的能量、对比 度、熵和逆差等二次统计特征组成特征向量，对虚证实证舌象进行了分类，并取得了较好的 结果。 二、研究对象与方法 根据中医理论和中医临床经验，在虚证实证舌象的分类研究中，我们主要从舌体边缘选 取64×64的子图像作为我们的研究对象。为此，首先我们要将舌体与背景分开，即获得舌体 的边缘，其次要在沿舌体的边缘选取子图像，最后因为这些选取到的部分多为倾斜的图像， 为此我们要对其进行相应得旋转，变成64×64的子图像，并对其进行RGB空间到灰度的变换。 上述过程如图1所示。 图1虚证、实证分类研究对象选取过程 (一)图像纹理特性分析 4 通过对大量的虚证实证舌象的观察，我们可以得出虚证实证舌图像的一些主要纹理特性。 图2中，a为虚证对应的舌图像，b为实证对应的舌图像。 (1)虚证图像比较光滑，灰度分布比较均匀，实证图像比较粗糙，灰度分布不很均匀； (2)虚证图像的纹理规律性较强，实证图像纹理较为杂乱，规律性较弱； (3)虚证图像临近像素灰度值反差较小，实证图像I临近像素灰度值反差较大； (4)虚证图像的纹理较细，实证图像的纹理较粗。 (a)虚证 (b)实证 图2虚证实证对应的舌图像 (二)特征提取 灰度共生矩阵是图像纹理分析一种常用方法，基于灰度共生矩阵一些二次统计特征如能 量、熵和对比度等能很好的描述图像纹理的规律性、复杂程度等特性，因此，结合我们对虚 证、实证图像的观察分析结果，这里采用了灰度共生矩阵作为特征提取方法。 1、灰度共生矩阵(GLCM) levelco-occurrence 灰度共生矩阵(Gray 出的Ⅲ，是一种用来分析图像纹理特征的重要方法，并且已在图像纹理分类中取得了不错的效 果。灰度共生矩阵通过计算图像中有一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性，反映图像 在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息幢’。 灰度共生矩阵描述了在图像中，在口方向上，距离为d的一对像元分别具有灰度j和歹的 出现概率瞳1．其具体定义为：设一幅图像在水平和垂直方向上分别有腑和修个像元，灰度级为 为像素的灰度量化