基于面部数字化指标的高尿酸血症人群面色研究❋

李加才,许家佗,屠立平,石玉琳,李 军

(1.上海健康医学院实践教学中心,上海 201318;2.上海中医药大学基础医学院,上海 201203)

望诊是中医学的一种诊断方法,望面色是望诊的重要内容之一,指医生通过观察患者颜面五官的色泽变化,来判断整体及各相应内脏的健康状况,从而为诊断和治疗提供依据。传统望面色主要依赖于医生的主观观察,在临床常出现诊断标准不统一的情况,影响疗效,因此需要一套客观化的量化指标来规范。随着信息技术的发展,基于计算机辅助系统的面部特征研究使面诊技术更加客观化、数字化,目前已应用于计算机辅助诊断[1]和面色定性定量分析[2-3],包括对糖尿病[4]、肝炎[5]的客观化研究。课题组前期使用内置数码相机获取了标准固定模式拍摄下的面部图像,通过分析整体面色和局部面色的指标特征,可将提取的面色特征转换为Lab色彩空间,进而转化为面色数字化指标。本研究基于面色数字化研究基础,分析不同浓度尿酸人群面色数字化指标的差异,进行高尿酸人群和正常人群的分类,可为数字化面诊技术用于临床诊断奠定基础。

1 资料与方法

1.1 一般资料

病例来自2019年2月1日—2019年12月28日上海中医药大学附属曙光医院体检人群,最终纳入男性样本1 178例,其中高尿酸血症组人数为849人,正常组人数为329人,年龄分布在21～50岁之间。年龄分层:结合本次体检人群的特点及样本量情况,以10岁为1个年龄段进行分层,共分为21～30岁、31～40岁、41～50岁3个年龄段。按尿酸浓度分为4组:尿酸小于420 μmol/L为正常组、420～480 μmol/L组、480.1～540 μmol/L组和540 μmol/L以上组。研究对象为3个年龄层不同尿酸浓度人群。

1.2 诊断标准

参照《高尿酸血症和痛风治疗的中国专家共识》以尿酸酶法测定空腹血尿酸值,男性高于420 μmol/L为高尿酸血症[6]。

1.3 纳入标准

符合高尿酸血症诊断,且无感染、肝病、血液系统疾病和其他可引发血象变化的疾病;近3个月内无急性病或慢性病急性发作者;自愿参加本研究, 并签署知情同意书。

1.4 排除标准

有明确的合并疾病;职业性质与面色颜色有关联;皮肤颜色与面色属于遗传性的偏色;面部化妆者。

1.5 面色采集方法

嘱受试者端坐位,平视前方,轻闭眼,面部表情自然,不要皱眉张嘴等,训练其正确的拍摄姿势,完成图像采集。如果受试者佩戴眼镜需摘下眼镜,采集仪器和采集后的面色图像见图1。

图1 采集仪器、采集标准的面色图像

1.6 面色分析方法

本研究依据《灵枢·五色》《素问·刺热篇》《灵枢·五阅五使》《素问·风论篇》等理论,运用深度学习的第三方库Dlib[7]自带的人脸检测模块方法,实现人脸五官的检测定位,将面部分为代表性的九个部位,包括庭(额头)、阙(眉间)、明堂(鼻尖)、颏(下颌)、颧(左颧、颧)、颊(左颊、右颊)和唇,人脸分割成9个感兴趣区域(region of interest,ROI),分割方法基于实验室前期基础研究[8-9]。中医面色检测仪分析结果以Excel格式保存, 参数为额头、眉间、鼻尖、下颌、左颧、右颧、左颊、右颊、唇、整体面部的颜色指标值L、a、b、c、h,其中,L代表该部位的明度, a正值代表红光度, b正值代表黄光度,c表示饱和度,h表示色调。

1.7 统计学方法

采用SPSS 25.0软件对数据进行统计学分析。计量资料以表示,方差齐者采用独立样本t检验、单因素方差分析;方差不齐者,采用独立样本非参数秩和检验,以P<0.05为差异具有统计学意义。将数字化面色指标作为自变量,血尿酸量作为因变量,进行多元线性回归分析,选取逐步回归法探索血尿酸与面色指标的相关性。以面色客观化指标作为变量,建立二元Logistic回归,纳入变量,确定曲线下面积(AUC)。

2 结果

2.1 不同年龄人群血尿酸浓度的基本情况

本研究共纳入正常组329人,尿酸420～480 μmol/L组330人,尿酸480.1～540 μmol/L组279人,尿酸大于540 μmol/L组240人,其中21～30岁,尿酸正常组112人,420～480 μmol/L组131人,480.1～540 μmol/L组97人,540 μmol/L以上组92人;31～40岁尿酸正常组123人,420～480 μmol/L组117人,480.1～540 μmol/L组124人,540 μmol/L以上组97人;41～50岁尿酸正常组94人,420～480 μmol/L组82人,480.1～540 μmol/L组58人,540 μmol/L以上组51人。

2.2 21～30岁男性不同浓度尿酸数字化面色参数分析

21～30岁男性尿酸420～480 μmol/L组与正常组数字化面色指标整体L、整体a、整体b、整体c、整体h组间比较差异无统计学意义(P>0.05),表明尿酸420～480 μmol/L组与正常组面部颜色指标比较无明显差异。尿酸480.1～540 μmol/L组和540 μmol/L以上组在数字化面色指标整体L、整体a、整体b、整体c、整体h组间比较差异无统计学意义(P>0.05),表明尿酸480.1～540 μmol/L组和540 μmol/L以上组面部颜色指标比较无明显差异。尿酸480.1～540 μmol/L组和540 μmol/L以上组与正常组数字化面色指标整体h差异有统计学意义(P<0.05),480.1～540 μmol/L组与420～480 μmol/L组数字化面色指标整体h差异有统计学意义(P≤0.05),表明在色度上480.1～540 μmol/L组和540 μmol/L组与正常组面色指标存在差异,480.1～540 μmol/L组与420～480 μmol/L组面色指标存在差异,且尿酸480.1～540 μmol/L组和540 μmol/L以上组色度值低于正常组。尿酸480.1～540 μmol/L组与正常组数字化面色指标整体a差异有统计学意义(P<0.05),表明在红光度上尿酸480.1～540 μmol/L组与正常组面色指标存在差异,且尿酸480～540 μmol/L组红光度高于正常组,见表1。

表1 21～30岁男性不同浓度尿酸组面色指标比较

2.3 31～40岁男性不同浓度尿酸数字化面色参数分析

31～40岁男性尿酸420～480 μmol/L组、480.1～540 μmol/L组、540 μmol/L以上组与正常组比较,面色指标整体b和整体h差异有统计学意义(P≤0.05),表明在黄色颜色程度和色调上,尿酸420～480 μmol/L组、480.1～540 μmol/L组、540 μmol/L以上组与正常组存在差异,且3组在黄色颜色程度和色调上低于正常组。尿酸420～480 μmol/L组、尿酸480.1～540 μmol/L组与540 μmol/L以上组面色指标整体L、整体a、整体b、整体c、整体h组间比较,差异无统计学意义(P>0.05),表明尿酸在420 μmol/L以上时不同浓度尿酸人群之间面部颜色指标无明显差异,见表2。

表2 31～40岁男性不同浓度尿酸组面色指标比较

2.4 41～50岁男性不同浓度尿酸数字化面色参数分析

尿酸420～480 μmol/L组与正常组比较面色指标整体L、整体a、整体b、整体c、整体h组间比较差异无统计学意义(P>0.05),表明尿酸420～480 μmol/L组与正常组面部颜色指标无明显差异。尿酸480.1～540 μmol/L组与正常组、420～480 μmol/L组在面色指标整体b和整体h值差异有统计学意义(P<0.05),表明在黄色颜色程度和色调上尿酸480.1～540 μmol/L组与正常组、420～480 μmol/L组存在差异,且480.1～540 μmol/L组黄色颜色程度和色调低于其他2组。尿酸480.1～540 μmol/L组与540 μmol/L以上组在面色指标整体L、整体a、整体b、整体c、整体h组间比较差异无统计学有意义(P>0.05),表明在尿酸480 μmol/L以上时,不同浓度高尿酸血症面色数字化指标上无明显差异,见表3。

表3 41～50岁男性不同浓度尿酸组面色指标比较

2.5 高尿酸480.1～540 μmol/L组与正常组面部不同部位数字化指标分析

420～480 μmol/L组、480.1～540 μmol/L组和540 μmol/L以上组与正常组在整体面色比较上,480.1～540 μmol/L组与正常组面色数字化指标差异性偏多,为进一步研究面部不同部位数字化指标的差异,以高尿酸480.1～540 μmol/L组和正常组进行面部不同部位研究,分析其面色数字化指标关系。结果显示:面部九个部位和整体面部在面色指标b和h与正常组比较差异有统计学意义(P≤0.05),面部眉间、鼻尖、左颧、右颧、左颊部位和整体面部在面色指标a与正常组比较差异有统计学意义(P<0.05),表明在红色程度上,高尿酸组和正常组在面部额头、眉间、鼻尖、左颧、右颧、左颊部位和整体面部颜色指标上存在差异,且高尿酸组红色程度高于正常组。额头、下颌、右颊部位的面色指标c与正常组比较差异有统计学意义(P<0.05),表明在饱和度上,高尿酸480.1～540 μmol/L组和正常组在面部额头、下颌、右颊部位面部指标存在差异,且高尿酸480.1～540 μmol/L组小于正常组,见表4。以尿酸为因变量,面部数字化面色指标为变量,建立多元线性回归方程:尿酸=657.47-4.05×鼻尖h+10.15×左颧a-9.22×左颊b+4.70×右颧h-4.06×鼻尖L-5.48×唇b。以正常组和高尿酸480.1～540 μmol/L组颜色指标进行Logistic回归,指标筛选结果见表5,纳入指标进行ROC曲线绘制,见图2,得出曲线下面积AUC等于0.72。

表4 正常组和高尿酸480.1～540 μmol/L组男性面色指标比较

3 讨论

随着计算机学科的快速发展,图像处理的面色技术在中医临床上起着重要作用。本研究整合临床指标数据,对不同尿酸人群面部特征做进一步的定性、定量分析,找出差异性指标,提高中医临床诊断水平。面部客观化诊断因无创、可存储、便携的优势具有广阔的临床前景。研究选取高尿酸血症不同年龄段男性与正常组比较,通过不同浓度高尿酸血症人群与正常组比较,结果表明,在21～30岁、31～40岁和41～50岁年龄层,相比于正常对照组,高尿酸血症组面部整体数字化指标值存在差异性,为后期研究奠定基础。面部颜色特征的表述基于Lab色空间和Lch颜色空间,Lab色空间(CIELAB color space),由国际委员会在1976年定义,L表示亮度,范围在0～100之间,0代表黑色,100代表白色;a和b分别在-128～+127之间,其中+a代表红色,-a表示绿色,+b表示黄色,-b表示蓝色。Lch颜色空间以不同的颜色分量予以描述,以颜色的明亮程度(Light)、饱和度(Chroma)、色调(Hue)三种颜色分量,其中L表示亮度值,c表示饱和度,值越高则提示颜色越深,越低则代表颜色越浅淡。h表示色调角度值,即色的相貌(如红绿蓝等),红色对应50度、黄色对应110度、绿色对应170度、青色对应230度、蓝色对应290度、紫色对应350度[10-11]。研究发现,在与正常对照组比较,21～30岁、31～40岁、41～50岁年龄段,高尿酸血症组a值增大,b值减小,h值减小,结合颜色空间综合分析,高尿酸血症组面色偏于晦暗,可能与中医证型脾虚湿组有关[12-13]。多元线性回归结果显示,尿酸结果与鼻尖h、鼻尖L、左颧a、右颧h、左颊b、唇b呈线性相关,面部数字化指标在一定程度上反映尿酸水平。二元Logistic回归表明在判断是否为高尿酸血症组时,鼻尖h、鼻尖L、左颧a、右颧h、左颊b具有统计学意义,OR值大于1的有左颧a、右颧h,与尿酸呈倍数关系,表明面部左颧和右颧部位数字化指标与尿酸相关性较高。

本研究初步探索了面色数字化指标与高尿酸血症的关系,表明面色数字化指标对高尿酸血症有一定的敏感性,面部客观化指标应用于高尿酸血症有一定的可行性,后续需进一步探索不同证候的高尿酸血症人群面部特点,并结合生化指标、内分泌指标等参数进行分析。