中醫(yī)望診圖像數(shù)據(jù)采集與描述的標準化框架及評價方法

中醫(yī)望診圖像數(shù)據(jù)采集與描述的標準化框架及評價方法

中醫(yī)學以全體觀和平衡觀為核心，建立了獨特的生命理論和醫(yī)療體系，成為個性化診斷和治療的典范。中醫(yī)的陰陽協(xié)調(diào)、生命組織的平衡、日常調(diào)節(jié)和治療的概念在疾病的早期預防和健康疾病的預防方面發(fā)揮著重要作用。然而，中醫(yī)的診斷經(jīng)驗和理論主要基于個體醫(yī)生的觀察、分析和總結(jié)。獲取診斷信息的方式是患者和醫(yī)生的感知裝置，這些表達方式主要基于語言和語言。感覺器官和客觀因素的差異嚴重影響了診斷信息的客觀性，降低了重復和可靠性。同時，由于缺乏客觀的詳細記錄，各種表達形式和記錄的變化是不理想的。這種基于語言和語言的知識積累和分類方法，已經(jīng)成為阻礙中醫(yī)診斷技術(shù)和學術(shù)理論發(fā)展的瓶頸。因此，從20世紀開始，相關科學家開始研究中醫(yī)診斷信息的客觀化和量化方法，并開發(fā)了相應的設備。其中，中醫(yī)診斷信息的客觀化和量化研究主要集中在中醫(yī)診斷信息的客觀化和量化研究上。此外，各種設備的銷售手冊和彩色成像技術(shù)也得到了很好的開發(fā)。例如，一些設備側(cè)重于中醫(yī)理論的研究和討論，而另一些設備側(cè)重于使用信息手段進行自動分析。然而，由于信息采集、處理和顯示的隨機性，以及信息的統(tǒng)一，不同設備接收的數(shù)據(jù)有很大的不同，這也影響到數(shù)據(jù)的可靠性和共享，各種顯示效果，以及對儀器的認可和普及。數(shù)據(jù)的校正和標準化是所有后續(xù)研究的基礎。由于缺乏信息采集信息，我們不可避免地會導致不同設備接收到的數(shù)據(jù)之間的差異，從而影響數(shù)據(jù)的可靠性和享樂性，并傳播各種圖像效果。數(shù)據(jù)的校正和標準化是所有后續(xù)研究的基礎。由于缺乏信息采集信息，我們有義務導致不同的研究群體和盲目的研究局面，這極大地限制了中醫(yī)診斷信息網(wǎng)絡的健康發(fā)展?；谥嗅t(yī)診斷的要求，本文分析了當前信息采集和顯示存在的問題。根據(jù)圖像采集環(huán)境的標準化和圖像數(shù)據(jù)的顏色變化方法，提出了圖像采集和描述的標準化框架，并提供了圖像顯示的顏色轉(zhuǎn)換過程和具體方法。1儀器的采集環(huán)境光在被拍攝對象上反射或透射,形成光譜刺激,再經(jīng)成像設備或視覺感官最終產(chǎn)生圖像或影像感覺.因此圖像數(shù)據(jù)不僅與拍攝對象的光譜屬性有關,還受到環(huán)境光照光譜、成像設備光譜靈敏度等因素的影響.對于確定的拍攝對象,當光照發(fā)生變化時,其光譜刺激成分將發(fā)生變化,會形成不同顏色感覺,也對應不同的圖像數(shù)據(jù).中醫(yī)望診,特別是與顏色分辨有關的舌診、面診都非常重視環(huán)境光線的影響,認為光線過暗可使顏色暗滯(日光燈下多偏紫,白熾燈下多偏黃),不理想的光照可使顏色感覺出現(xiàn)假象,建議采用充足而柔和的自然光線,爭取在白天的間接日光下進行［3］.但是自然光的光譜具有很大的不穩(wěn)定性,某些時間段或者天氣條件下,室內(nèi)照度或者色溫情況并不利于望診的準確判斷,而這些不確定性對圖像數(shù)據(jù)的影響則更大.因此,采用人工光源構(gòu)成穩(wěn)定光照環(huán)境成為望診圖像采集普遍采用的照明方式.中國臺灣的蔣依吾等［4］在電腦化中醫(yī)舌診系統(tǒng)中,使用標準色溫冷光燈光(色溫值約5300K,亮度約3100Lx)作為舌診攝影光源;天津大學研究的舌象采集與識別采用冷白光LED作為光源［5］［6］;哈爾濱工業(yè)大學選擇色溫為5400K、顯色指數(shù)90以上的OSRAMT58W直管燈［7］;南京航空航天大學設計的中醫(yī)色診圖像采集系統(tǒng)采用色溫5500K、顯色指數(shù)95的氙燈為儀器光源［8］;北京工業(yè)大學研制的舌象分析系統(tǒng)最先提出了采用D65標準光源進行系統(tǒng)環(huán)境光設計,并嘗試采用性能接近的LED光源［9-10］;隨后,上海中醫(yī)藥大學也采用了顯色指數(shù)95、色溫為6500K的光源［11］,用于舌診和面診信息的采集［12-13］.可見,目前望診儀器的光源環(huán)境一般選擇具有適合光強的白光光源,但采用光源的種類、參數(shù)具有多樣性,并沒有公認的最佳環(huán)境標準.這與中醫(yī)望診對環(huán)境光要求存在一定范圍有關,但給望診儀器的性能評價帶來了困擾.對望診儀器來說,盡管可對采集圖像進行后續(xù)的顏色修正處理,但環(huán)境光仍然是影響圖像數(shù)據(jù)一致性的重要因素,確定標準的環(huán)境光是望診儀器檢測數(shù)據(jù)標準化的第一步.通過測試統(tǒng)計,一般認為中午天空日光的色溫為5500K,平均日光為6500K,北方天空日光為7500K.國際照明委員會(CIE)定義了此3種標準日光的光譜能量分布,圖1所示為這3種日光的歸一化光譜能量(spectralpowerdistribution,SPD)分布［14］.其中,色溫6500K的CIED65標準日光被認為是人眼進行顏色判斷的適用光源.并且,目前計算機圖像系統(tǒng)較常采用的sRGB空間也設定為6500K色溫.因此,本文認為CIED65標準日光是目前較為合適的中醫(yī)望診圖像系統(tǒng)標準環(huán)境光.由于CIED65標準日光是自然光的統(tǒng)計光譜,在望診儀器實際應用中應選擇光源對其模擬.這種模擬不僅是具有6500K的色溫或具有較高的顯色指數(shù),而且應是光譜的近似.因為,色溫只表示光源的光色.同為6500K色溫的光源,其光譜成分可能相差很大,甚至由于采用相關色溫,其光色也有一定差別.這樣的光源模擬CIED65標準日光的程度就有很大差別,從而精確表現(xiàn)顏色的能力也大有不同.圖2為2類D65光源光譜［14］,可看出同樣為6500K色溫,光譜曲線與CIED65標準光源有較大差別.而顯色指數(shù)通常作為評價熒光燈顏色表現(xiàn)能力的一種手段,由于它僅是8個中等飽和色樣顯色指數(shù)的平均值,因此具有較大局限性,尤其對高飽和度顏色的顯色性并不能很好反映.這些問題對光譜波峰狹窄而且間隔較大的光源尤為明顯,它們對波峰外的飽和色顯色性差.例如RGBLED光源,它缺少黃色光譜,對黃色顯色能力差,但仍具有不錯的顯色指數(shù).因此,顯色指數(shù)并不是一個完美的度量標準.可見,簡單根據(jù)光源色溫、顯色指數(shù)來選擇用于望診信息采集的照明光源是不全面的.圖3為Canon5D于相同設置下分別在6500K自然光、顯色指數(shù)為94的D65熒光燈、顯色指數(shù)為95的D65LED下拍攝的SG色板的照片.可看出,該熒光燈光照下的圖片偏冷,LED光照下的圖片偏暖.相比自然光下圖像,一些色塊有明顯的視覺差異,如與望診顏色相關的膚色H7、淡紅色L4、紅色M4、黃色M6等.而與之相對應的圖像數(shù)據(jù)則有20以上的不同,由此給后續(xù)數(shù)據(jù)分析帶來了較大不便.因此,望診信息的采集光源應具有適當?shù)纳珳?、強?同時還要與自然光光譜分布接近的人工光源.目前,較為理想的光源應該是標準D65日光模擬光源,可作為評價標準光源;專業(yè)D65熒光燈和少數(shù)高端LED也具有不錯的性能.此外,在舌、面拍攝范圍內(nèi),光照需達到一定的均勻性要求.2旅游地景觀研究數(shù)據(jù)的應用特點中醫(yī)診斷學具有傳統(tǒng)的主觀性、模糊性思維,再加上人眼對環(huán)境的適應性和經(jīng)驗性記憶,給予傳統(tǒng)望診較大的寬容度.但這些認知卻造成望診輔助診斷儀器的開發(fā)普遍忽視其數(shù)據(jù)的標準化和準確性,存在“差不多就可以”的誤區(qū).各環(huán)節(jié)處理上的偏差,最終累積帶來很大的不確定性,同樣的顏色刺激可能出現(xiàn)20以上的圖像數(shù)據(jù)偏差.在此數(shù)據(jù)采集基礎上進行的識別及統(tǒng)計分析研究的成果,往往僅適用于確定數(shù)據(jù)樣本,缺乏實用性和推廣性,造成目前儀器各成一派、數(shù)據(jù)標準混亂、互換移植性差的局面.而圖像在不同設備之間傳遞時,更會帶來顯示效果的多種多樣,嚴重時人眼即能感覺到明顯失真.目前望診儀器較多地采用數(shù)碼相機作為圖像采集設備,如上海道生醫(yī)療科技有限公司、天津大學;也有采用數(shù)碼攝像機的,如香港理工大學深圳研究院.無論采用哪種設備,除了滿足一定的像素數(shù)并達到一定的清晰度要求,由于不同設備的硬件組成、軟件設計以及參數(shù)設置存在差異,同樣的入射光譜顏色刺激經(jīng)不同數(shù)碼設備將得到不同的RGB數(shù)值,也就是說不同設備的RGB顏色空間是不同的,因此設備RGB空間屬于與設備有關的顏色空間.圖4為在相同光照環(huán)境下不同相機拍攝的SG色板圖像,圖4(a)為Canon5D單反相機拍攝的色板照片,圖4(b)為Canon400D單反相機拍攝的色板照片,可看出顏色表現(xiàn)有明顯差異.為了使得不同設備的顏色表述具有較高的一致性,需要建立不同設備的顏色空間和確定的與設備無關的顏色空間之間的映射關系,從而可采用統(tǒng)一、確定的顏色空間來表述中醫(yī)望診對象,這一過程就是圖像數(shù)據(jù)描述的標準化,可由采集過程的顏色修正來實現(xiàn).2.1srgp空間的定義XYZ空間:是最先采用數(shù)學方式定義的色彩空間之一.它以一系列視覺顏色匹配實驗為基礎,通過線性變換得出相應的3個顏色匹配函數(shù),顏色光譜與匹配函數(shù)乘積的積分即為該顏色的XYZ值,也稱三刺激值［15-16］.CIELAB(CIEL*a*b*)空間:經(jīng)常采用Lab作為非正式縮寫,3個基本坐標表示顏色的亮度(L*,L*=0指示黑色,L*=100指示白色),它在紅色/品紅色和綠色之間的位置(a*負值指示綠色,而正值指示品紅色)和它在黃色和藍色之間的位置(b*負值指示藍色,而正值指示黃色).它可由簡單公式從XYZ計算得到,但比XYZ在感知上更接近人類視覺,即在L*a*b*空間上相同數(shù)量的變化產(chǎn)生大約相同視覺感知的變化.sRGB空間:是惠普與微軟一起開發(fā)的用于顯示器、打印機以及因特網(wǎng)的一種RGB色彩空間.雖然它的設計與當時的CRT顯示器匹配,但是大量的非CRT設備也遵循這一標準,因此該顏色空間已經(jīng)成為圖像領域常用的一種標準顏色空間.這些顏色空間都僅與標準觀察者顏色感知相關,可用于人眼感知顏色的確定表述,但又各具特點.XYZ空間是由顏色光譜及人眼光譜靈敏度確定的色度表述空間,充當了很多其他色彩空間的定義基礎.L*a*b*空間是與人眼色差感覺較為一致的均勻色空間,以此為基礎可方便進行與人眼感覺一致的色差計算(如修正模型優(yōu)化過程的目標函數(shù)、精度評價).sRGB空間采用與計算機圖像表述一致的坐標形式,是圖像顯示記錄最為直接的顏色空間.2.2期望圖像的顏色修正針對某個與設備無關的標準顏色空間,可建立不同設備空間與標準空間之間的映射關系,通過這一映射關系對圖像進行顏色修正,進而實現(xiàn)對望診圖像的標準化描述,其流程如圖5所示.在相同環(huán)境下采用相同設備拍攝由多色塊組成的色板圖像,提取各色塊的圖像RGB數(shù)據(jù),并測量得到各色塊的標準顏色空間值,由此建立訓練樣本對集合,通過數(shù)學方法確定樣本對之間的映射關系.將拍攝的望診圖像數(shù)據(jù)經(jīng)該映射關系計算,即可得到相應的標準空間圖像數(shù)據(jù).基于上述思路,部分望診客觀化研究者提出了一些顏色校正的方法以期解決系統(tǒng)間的一致性問題.目前,針對望診圖像的顏色修正一般采用完全回歸法.完全回歸法是將原始圖像數(shù)據(jù)和標準空間數(shù)據(jù)之間看做黑盒,通過樣本訓練得到映射關系回歸模型.例如采用多項式模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型、支持向量機模型等［6，17］,在確定基本的模型結(jié)構(gòu)和初始參數(shù)后,即可通過一定數(shù)量的已知樣本值訓練得到模型參數(shù),確定映射關系,使得訓練樣本經(jīng)模型輸出的標準空間描述值與標準值差異為最小.這種方法算法復雜度一般較高,對于訓練樣本可達到很高的回歸精度,但是訓練樣本的數(shù)量和分布將影響算法的擴展泛化精度,也就是說雖然訓練樣本原始數(shù)據(jù)經(jīng)模型計算可非常接近標準值,但如果訓練樣本選取數(shù)量較少或者分布色域不全面,則非訓練樣本經(jīng)模型計算后的值將明顯偏離標準值.更為重要的是,目前研究往往關注映射算法本身,卻忽視了算法設定與采集過程參數(shù)的匹配以及成像物理過程的先驗意義,未能較系統(tǒng)地提出解決框架.原理模型法是圖像采集和顯示設備領域常用的方法,它根據(jù)圖像采集設備的光電轉(zhuǎn)換原理建立對應的映射關系模型,一般采用XYZ空間作為標準空間.圖像采集設備中圖像探測器的光電轉(zhuǎn)換特性在工作區(qū)域一般呈線性,但由于顯示器的電光轉(zhuǎn)換存在非線性關系,為了匹配這種非線性,采集設備中往往加入gamma校正環(huán)節(jié)得到設備RGB值.因此,原理模型法首先采集不同亮度的灰板圖像數(shù)據(jù),并建立三顏色通道的亮度校準關系曲線,通過查找曲線得到與各訓練樣本設備RGB值對應的亮度值,即線性RGB值,并基于訓練樣本建立線性RGB值與XYZ值的矩陣關系,使得訓練樣本經(jīng)模型輸出的標準空間描述值與標準值差異為最?。?8］.該方法簡單快速,由于根據(jù)設備顏色特性有針對性地建立模型關系,因此簡單的算法即可達到較高的擴展精度.在圖像采集光照與色度空間標準光照匹配的情況下,基于系統(tǒng)原理模型的顏色修正方法更適合望診圖像的數(shù)據(jù)標準化.2.3基于同質(zhì)差異的差異評價指標由于望診圖像涉及顏色多樣,為了評價標準化描述的準確性,即評價采集過程顏色修正的精度,可通過測定系統(tǒng)對特定色塊描述的準確性來實現(xiàn).采集特定色塊的圖像數(shù)據(jù),經(jīng)修正模型后得到標準空間的描述值,并計算其與標準值之間的差異,以此來衡量色塊標準化描述的精度.這一過程與修正模型的建立過程非常相似,只不過模型建立過程是通過修正模型參數(shù)使得訓練樣本的輸出值與標準值差異最小,而評價過程是通過計算特定的測試樣本輸出值與標準值差異來衡量系統(tǒng)修正精度.評價過程涉及兩方面問題:一是哪些特定色塊用于評價比較合適;二是采用哪種差異指標用于評價更為合理.目前,用于顏色測試的常用色板就由比較有代表性的色塊組成.例如Colorchecker24色板由6個灰色塊,以及18個包括天藍色、葉綠色、膚色等在內(nèi)的自然物顏色塊組成.而ColorcheckerSG色板則擴展到140個顏色塊,并加入了多個不同類型的膚色塊,如圖6所示.在望診圖像的標準化描述中,可選用這些標準色板對系統(tǒng)進行評價,但是針對望診對象的顏色特點,設計包含多種膚色、舌色、苔色在內(nèi)的專用評價色板,則可更準確、實用地評價系統(tǒng)的顏色描述性能.值得注意的一點是,評價過程中的測試樣本應該與建模過程中的訓練樣本不同,以確保評價的合理有效.評價差異一般采用標準顏色空間的距離指標,但由于L*a*b*空間是與人眼色差感覺較為一致的均勻色空間,因此采用基于該空間的顏色距離差作為差異評價指標更為合理.其中,CIE2000色差公式被認為是目前最符合人眼色差感覺的差異指標.圖6為采用模型方法對圖4進行修正后的結(jié)果(數(shù)據(jù)已轉(zhuǎn)化為sRGB空間),采用CIE2000色差公式計算色塊平均色差,色差值由原來的2.6747降為1.4164,顏色表現(xiàn)也更加相近.值得注意的是,高精度的修正需建立在正確的曝光、白平衡基礎上,各環(huán)節(jié)的有效控制才會達到較高精度.那些試圖用映射模型解決一切顏色偏差問題的做法,往往會因推廣性差反而帶來圖像質(zhì)量的下降.一些高端相機提供了相應的標準sRGB顏色空間的輸出功能,即相機內(nèi)實現(xiàn)了設備RGB空間向標準色空間的轉(zhuǎn)換,以這類相機為采集設備時,白平衡設置的準確性是獲得理想數(shù)據(jù)的關鍵,可采用監(jiān)督色板或灰板獲得準確的白平衡參數(shù).此時,系統(tǒng)的精度評價需要首先將測試色塊的sRGB值轉(zhuǎn)換為L*a*b*值,再計算色差.3顯示設備顏色特性的修正除了數(shù)據(jù)的標準化以外,中醫(yī)望診系統(tǒng)實用化的另一個關鍵是能真實地再現(xiàn)原始望診對象,這一性能將影響醫(yī)生對于病例圖像的辨證判斷.由于圖像是由各像素的RGB顏色值組成,因此對于原始對象的再現(xiàn)主要體現(xiàn)在顏色的復現(xiàn)上.為了實現(xiàn)系統(tǒng)的復現(xiàn)性能,在根據(jù)采集過程的顏色特性關系,實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準化描述基礎上,還要進一步考慮顯示設備的顏色特性及其修正問題.與采集過程類似,由于顯示設備原理差異及硬件不同,對同一圖像數(shù)據(jù)顯示的顏色往往有偏差,因此同樣需要針對設備顏色特性的測試與修正,即建立顯示設備RGB空間與標準顏色描述空間之間的映射關系,這一過程稱為顯示設備的顏色修正.其修正算法