TWI296110B - Tongue diagnosis systems and methods - Google Patents

Description

1296110 九、發明說明： 【發明所屬之技術領域】 本發明係有關於影像處理技術，且特別有關於醫學影像處理。 【先前技術】 中醫診斷精髓在於「辨證論治」，而辨證以望、聞、問、切四 診為依據，其中舌診是中醫望診中重要項目。中國醫學早至内經 時期就有舌診之記載，到了十六世紀時，因溫病學之興起，舌診 遂處於蓬勃發展階段。舌診在早期之發展，侷限於臨床應用上， 雖然近年來中國大陸進行相當多舌診研究工作，但在臨床舌診判 讀上，絕大部分均缺乏客觀指標，而無法達到研究上對可重複性 之要求。因此，為使中醫舌診能朝向現代化和定量化方向發展， 加強推廣舌診電腦影像處理研究，是件刻不容缓之工作。 以電腦為工具來辅助舌象判讀之先前技術如中華民國專利公 告第三一一三一九號「舌象影像分析處理系統，」此系統僅單就 舌面影像進行分析，使用者必須以手動方式沿該舌面影像中之舌 邊緣擷取一選定區域.，該選定區域限定為一封閉之多邊形區域， 再以電腦程式將該選定區域分割成複數個子區域，作舌色分析與 苔厚分析。取像至分析過程需人為介入操作，並不方便，舌象影 像易因色彩之失真而導致舌象判讀之偏差，舌色與苔厚分析所擷 取之特徵偏少，無法完全取代醫師以人眼論症過程，而各分析結 果亦無整合判讀步驟，需仰賴醫師人工解讀，有效性及實用性令 人質疑，並非功能完整之現代化舌診系統。 【發明内容】 有鑑於此，本發明之目的在提供覌代化中醫舌診系統。

0623-A20738TWF(N2); JOSEPH 1296110 基於上述目的，本發明實施例提供一種舌診方法，執行於一 舌診系統中，上述舌診系統包含一攝影單元、一校正單元、一舌 部特徵擷取單元、一舌診分析單元、一舌診判讀單元及一顯示單 元。首先，以上述攝影單元搭配一固定之光源，對舌面攝像，以 擷取數位化之上述舌診影像。由上述校正單元對前述數位化之上 述舌診影像進行攝影機及色彩校正。由上述舌部特徵擷取單元針 對前述經攝影機參數及色彩校正後之上述舌診影像進行舌部特徵 擷取。由上述舌診分析單元針對前述擷取之舌部特徵進行舌部影 像之分析。由上述舌診判讀單元依前述舌診分析結果進行判讀。 由上述顯示單元顯示前述舌診判讀結果。 另外，本發明實施例提供一種舌診系統，包含一攝影單元、 一校正單元、一舌部特徵擷取單元、一舌診分析單元、一舌診判 讀單元及一顯示單元。上述攝影單元搭配一固定之光源，對舌面 攝像，以擷取一數位化之舌診影像。上述校正單元對前述數位化 之上述舌診影像進行攝影機及色彩校正。上述舌部特徵擷取單元 針對前述經攝影機參數及色彩校正後之上述舌診影像進行舌部特 徵擷取。上述舌診分析單元針對前述擷取之舌部特徵進行舌部影 像之分析。上述舌診判讀單元依前述舌診分析結果進行判讀。上 述顯示單元顯示前述舌診判讀結果。 【實施方式】 以下將說明舌診系統。參照第1圖，在一示範的實施例中， 舌診系統10耦接一資料庫20。舌診系統10中，攝影單元1耦接 校正單元2、舌部特徵擷取單元3、舌診分析單元4、舌診判讀單 元5、及顯示單元6。參照第2圖，攝影單元1包含暗房11、攝影 機12、光源13、比色卡14、固定架15及電腦裝置16。校正單元· 0623-A20738TWF(N2)；JOSEPH 6 1296110 料元3、錄分 以由電觸裝置(例如電· :舌咖單元5可 單元^可以包含顯示器。）執订之㈣或由電路實作。顯示 進行舌診系㈣之舌診操作大致分為以下▲個邱八 ⑴攝衫早幻取得舌診影像（步禪 L、個部分 攝影機參數校正及舌診影像校正（步驟S2X3/正單元2進 70 3將舌像！i·校正後舌診 部特徵操取單 :析單“對分離出來的觸胸;， ‘ J舌下絡脈等分析（步驟S4M5)舌診_ ^舌色、 果進仃整合觸(步驟S5) 、早U將分析結 肆S6)。舌岭^ 1Λ 過顯不早7^ 6顯示舌診果（牛 大可!全自動或半自動方式進行處理。 為三個階段：⑴低階處理…中階2動程 4理即為舌診影像攝取及數位化階段，中理。低 ^，高階處理料最後舌賊模糊分析階段 从徵擷取階 影像數位化、揭取舌頭影像、揭取舌H 糸統包括舌診 :顯示等步驟。下面將詳述特定實施例析、判讀 步驟。 丨刀之貝、作方法及操作 攝衫單元1取得舌診影像（步驟si): 人員，依固刀並舌*影像之攝影係由經過訓練之操作 ==展姿勢不同造成干擾;且舌背影像攝影是:患者 1後-㈣進行’以免除飲食對舌背表面顏色造成拿塑。建立 ==7at考慮所獲得之舌診影像必須二醫師 ί看到之㈣—致，因此舌診研究在影像_過程中，避免失直 疋其取重要課題。所以建立正確攝影環境之基本條件為：標準前

0623-A20738TWF(N2) JOSEPH 7 1296110 置準備程序、光源、和攝影器材等。 標準前置準備程序：標準前置準備程序是為避免飲食造成染 苔，故於攝影兩小時前需避免進食。另外，由於伸舌姿勢及舌頭 是否用力，均對舌頭表面產生明顯變化，為使擷取之舌診影像能 有正確品質，故要求受測者能統一舌診檢查作業時伸舌程序，以 避免因患者伸舌姿勢不同而造成誤差。 光源：在避免失真之考量上，光源13符合特定光源色溫、種 類、特性等舉例來說，光源13接近標準色溫5400K(例如色溫值約 5300Κ，亮度約3100Lux)之光源，例如固定之日光燈光源，且具 有持續性、冷光、及柔和等特性。暗房11可以使光源13固定， 避免外來光源干擾。 攝影器材：一般傳統攝影機和攝錄影機，由於無法直接擷取 數位訊號，故不適合應用在舌診科學研究上。而且一般攝影機在 沖洗過程中所遇到之干擾因素更為複雜攝影機12擷取數位化舌診 影像，其解析度符合舌診系統10之要求。舉例來說，攝影機12 可為電荷搞合元件(Charge-Coupled Device，簡稱CCD)彩色攝影 機，並且也可以是可拍攝連續序列之攝影機。 暗房11阻絕外來光源，避免外來光線對攝影結果之影響。另 外舌診攝影頭部固定架15使舌頭照射部位、光源、和攝影機三者 位置固定，避免因彼此間距離不同而對攝取影像之亮度及可信度 造成影響。於光源控制方面，使用標準色溫冷光燈光作為舌診攝 影光源，以避免因色溫因素影響影像色調(Hue)，並可免除一般燈 光因光源發熱，而影響舌頭血液循環，造成干擾。攝影單元1使 得受測者在設定並經校正過之標準取像環境内，拍攝舌診影像。 校正單元2進行攝影機參數校正及舌診影像校正（步驟S2) : 正確攝影環境建立好後，接著所要進行之工作是攝影機參數 0623-A20738TWF(N2)；JOSEPH 8 1296110 校正以及色彩校正。攝影機鏡頭本身，在成像過程中，由於光學 中心偏移（Offset Optical Center)，會造成影像扭曲（RadM Lens

Distortion)、單位像素不平均（Non-unity Pixel Aspect Ratio)，因 此必須先經過校正參數設定，將所得之原始影像校正為正確影 像。其校正步驟如下： 第4圖為影像失真之攝影機模型，其數學表示式為： 一 X: X' :R_( +7) ⑴ R = Rx.Ry^Rz = Ά r2 h r4 r5 r6 ，T = X· Ty w - V 其中 3 r、 ;z〇 一 R為轉換矩陣’（Xk，Yk，Zk)為攝影機座標系統之座標； (Xw，Yw，Zw)為世界座標系統之座標。成像可能為向邊緣凹入或凸 出，如第5圖所示，校正目的在於調整成像為矩形，其數學表示 式為： = 1+。巧 (2) ，其中从為還原變形參數，其絕對值越大代表變 形程度越高。由上述步驟可得攝影機參數校正之結果(以下稱為東 數校正後舌診影奸舉例來說，第6A及別圖分別顯示校正前後 之影像實例。 像機參數校正完成之後’接著校正單元2對攝取進來之參數 校正後舌診影像進行色彩校正工作。由於輪人裝 機 或_扑輸出裝置（如顯示單元6或印表機）對於顏色;機現不 0623-A20738TWF(N2);J〇SEPH 9 !29611〇 盡相同，為避免造成舌診影像色彩上有所 先對兩者間做校正。料複數輸人裝置取像前， 裝置之間也需要校正，且輸出裝置之間也=出衣置，則輪入 幕間之校正，可利用IT8.7標準色稿，先梅:乂正。攝影機與蝥 檔，再設^螢幕使用相同色彩描述方式^校=影，色彩插述 襄置。接下來在取舌頭影像時，攝影機12將^衣置與輪出 卡和色彩比對卡)與受測者一併攝影，作為校正 含灰階 之依據。校正單元2先由影像中將色彩 £ :和明暗度 比色卡上各顏色之顏色成份標準色值，計算出顏色成 办 式，並以此轉換公式對整體舌診影像進行色彩校正。影像可以^ 包括紅綠藍三原色（Red_Green_Blue，簡稱RGB)、色調飽 (Hue-Saturation-Intensity，簡稱 HSI)、ESL、Lab、Yuv、或青 f 頁黑（Cyan-Magenta-Yell〇w_Black，簡稱CMYK)等色彩模式之彩色 影像。以下利用RGB之影像為例說明。程式在讀取舌診影像時會 自動擷取影像中色彩比對卡之顏色資訊，並以比對卡原本定義之 標準色值，分別計算出其紅色(Red，簡稱幻、綠色（Green，簡稱 G)、藍色(Blue，簡稱B)之線性轉換公式，最後在以此轉換公式對 舌#影像進行校正。舉例來說’色卡上有紅色、綠色、藍色、青 綠色（Cyan)、洋紅色（Magenta)、黃色（Yen〇w)、以及黑色（Black) 等七種顏色，且每種顏色各有其定義之r、g、B標準色值，因此 在進行校正前，需先將從影像中取得之比色卡顏色之R、G、B色 值分別進行排序，並劃分為八個區段，以其所對應之標準色值計 算出各區段内之線性對應關係。以R值為例，其轉換關係如第7 圖所示，校正單元2取得依據此關係圖的轉換公式如下： 如果 RXiSRXc$RXi+l，貝ij 0623-A20738TWF(N2); JOSEPH 10 (3) 1296110 其中0Si‘7( ·分成§個區 ARY ^敫）’ RXe為欲校正之值，RYc 為极彳父正後之值。且RXi為影料取得之比 色之 RYi為RXi對應之標準色之值。间 “ w. ^ 问理，校正單元2可以取得G值 與B值轉換公式。校正單元2根 骒上述轉換公式校正參數校正後 舌％影像(如在第8圖中影像8八) )產生色％校正後舌診影像（如影 傢 。 舌部特徵擷取單元3將舌頭影 S3)： 像區域從影像中分離出來（步

取得經色雜正過之舌診影像後，接下來所要進行之工作是 將舌頭㈣從影像巾分離出來。此部分需湘影像處理之技術完 成，實際處理步驟因舌正面及舌背面影像之差異，於作法上有些 許不同。參照第9 ®，舌部特徵擷取單元3以如下方式舌頭影像 區域從影像中分離出來： 1·根據影像攝取時之環境特性，舌部特徵擷取單元3產生一個 包含舌頭影像區域之舌正面矩形區域影像（步驟S31)。首先，舌部 特徵擷取單元3找ϋ影像中心點，然後以影像中心點出發，尋找 上邊界、下邊界、左邊界、及右邊界。上邊界之偵測演算法為： 步驟1 :計异目前這一列中間段之像素平均值

IF+J

CurMean = 1 七 j 七 1 n 其中Rk、Gk、Bk為像素點込之R、g、B值；W為中心點之

0623-A20738TWF(N2)；JOSEPH 1296110 水平座標。 步驟 2 :若 Min_CurMean>20 .，則 Min=CurMean，並記錄目前 這一列為上邊界。 步驟3 :向上一列，反覆步驟1與步驟2動作，直到到達影像 邊界上限停止。 同理下邊界、左邊界、右邊界之偵測演算法與上邊界偵測演 算法雷同。從影像8B取得之舌正面矩形區域影像如第10圖中影 像所示。從第11圖取得之舌背面矩形區域影像如第12圖所示。 舌部特徵擷取單元3也可以舌背面邊界檢測法則，將舌診影 像中非舌頭部分之影像區域濾除，以檢測出一包含舌頭之舌背面 矩形區域影像。而舌背面處理方法為，在擷取影像時先界定X軸 或Y轴的區域範圍，如此可縮小搜尋範圍，並可先過濾掉不需要 之影像，除了能減少往後搜尋另一座標軸之時間外，也能不受非 區域範圍之不必要資訊干擾搜尋之正確性。由影像樣本觀察，如 果已知Y軸範圍，則X軸區域界線特徵將會單純許多，因此必須 先確定Y軸區域範圍，再搜尋X轴區域範圍界線，以下分別對Y 軸和X軸做說明： 步驟1、確定Y軸範圍（即區域上、下邊界）： (A)尋找Y軸範圍第一步驟 由觀察得知，有相當數量樣本内，影像口腔内都有拍攝到牙 齒；而牙齒的顏色(R、G、B值)和鄰近區域顏色有相當差異，並 且接近口腔牙齒邊緣又恰好是舌背影像區域上、下界，因此牙齒 便是搜尋Y軸區域界線重要特徵；經過所有口腔内有拍攝到牙齒 的影像樣本統計’定義以下檢測條件·· (I)上方牙齒的RGB值範圍， (Π)上方牙齒RGB差值範圍， 0623-A20738TWF(N2)； JOSEPH 12 w〇ll〇 :)上方牙齒和口腔RGB差值範圍， (玫)下方牙齒RGB值範圍， (v)下方牙歯RGB差值範圍為，及 二)下方牙齒和口腔差值範圍。 利用牙齒顏色(r、g、b值 度為高的性質，找尋接似白色及牙齒本身較口腔亮 齒而言）、最低位置之像素(對下=緣最高位置之像素(對上方牙 即所求之Y軸上、下界。 万牙齒而言），此兩像素的Y座標 (β)尋找Y軸範圍第二步驟 但是對於口腔内沒有拍摄 步的方法就無法使用；因此拍=皆有牙齒的影像，第一 的嘴唇邊«高位置之像料«形下，接近口腔 (對下方牙齒而言)便是Y轴上、下^A而言）、最低位置之像素 區域皆没有_的線條，可以使用邊=於這—條邊緣上、下的 的最高位置之像细上方心==方咖這-條邊緣 齒而言）。 。）或取低位置之像素（對下方牙 步帮2'確定X軸範圍（即區域左、右邊界广 心2像=觀察得知，在口腔崎了”外，有大部分地方 被包要制讀兩旁和陰影交界，即可將舌背恰好 :在舌以矩形區域影像内；由於陰影顏色值(臟值）皆在 要由外’而舌背顏色值(RGB值)报明顯較陰影為亮，因此只 在一：已知的¥軸範圍搜尋某區塊平均顏色值(細值） 值叮，且和位於接近口㈣料純塊㈣均顏色(腦 界)差值在-定值以上；則此兩鄰·塊交界處即是區域左、右邊 舌部特徵揭取單元3依上述步驟處理便可得舌背面矩形區域

0623-A20738TWF(N2)；J〇SEPH 13 1296110 影像(如第12圖所示）。 2.利用彩色分量間相對特性，先強化舌頭影像與周遭其他部位 之差異（步驟S32)。之後再選擇適當臨界值Th將強化後之影像變 成二值影像。此部分，舌正面與舌背面影像之處理方式相同，其 作法如下： 影像強化： 經由取樣觀察舌頭邊緣和周遭皮膚兩處之RGB彩色分量，發 現此兩處之紅色分量值以及藍色分量值並沒有很明顯之差距，有 些區域是舌頭邊緣上紅色及藍色分量值較周遭皮膚為大，有些區 域則是皮膚上分量值為大，並沒有一致的規律可尋。出現如此現 象，即導因於此兩處區域並非均勻平滑表面。然而舌頭色彩會較 周遭皮膚來得紅潤之關鍵在於綠色分量值之差異，比較此兩處綠 色分量值，可以發現皮膚上G值大於在舌頭邊緣上G值，另外， 在舌頭邊緣上G值通常和B值差不多或較大，而在皮膚上G值則 皆大於B值。不論是舌頭或周遭皮膚，其紅色分量值均較綠色分 量值及藍色分量值為大，換言之：

R 1 G，R 之 B 由於此三個原色間之相對特性，其組合結果使得舌面色彩感 覺會較皮膚紅潤。 由於舌頭邊緣和皮膚此兩處亮度值差距不夠明顯，不足以用 來檢測舌頭邊界，如果能夠將此兩處對比予以增強，則擷取舌頭 工作將較為容易，如前所述，此兩處R值及B值沒有明顯差別， 唯一比較明顯差別處在於G值表現上。因此可以假設R、B是常 數而G是變數，利用這些彩色分量值彼此間相對特性，導出下列 強化對比公式： 0623- A20738TWF(N2); JOSEPH 14 (4)1296110

if R>G,R>B

[G \G-B\ + 1 其中分母加1是為避免分母為0之狀況。第（4)式之意義，在 分子部分，當G值愈接近R值時，分子愈小，則整個式子結果也 變小，反之，如果G值和R值差距愈大，分子愈大，則式子結果 也跟著變大。同理，在分母部分，當G值愈接近B值時，分母愈 小，式子結果則變大，反之，如果G值和B值差距愈大，分母愈 大，式子結果反而變小。由於舌邊G值小於皮膚G值，所以第（4) 式在舌頭邊緣表現是分子大而分母小，在皮膚表現則恰好相反， 是分子小而分母大，因此： 2周遭皮膚 舌頭邊緣

R-G p-^+i

R-G |(? 一為+1 第（4)式之目的在於區隔舌頭邊緣及其周遭皮膚，對於矩形區 域影像中太暗或太亮之像素，因其對比鮮明不須代入上式中計 算，由取樣觀察結果，符合下述範圍内之像素才須代入第（4)式中 計算： 180 < R + G + B < 480 (5) 其上下界之臨界值設定並非絕對，只是經由觀察所定之概略 值，若像素之R、G、B值總和小於180表示其為暗像素，則將該 點灰階值直接定為0，若像素之R、G、B值總和大於480表示其 為亮像素，則將該點灰階值定為255，暗像素通常出現在陰影區 域，而亮像素則多出現在舌面上，通常是由舌苔（白苔和黃苔）及唾 液反光所產生。另一方面，將舌正面及舌背面矩形區域影像内每 一個符合第（5)式之像素代入第（4)式中計算，並求出 0623-A20738TWF(N2) JOSEPH 15 (6)l296ll0 Σί 平均值M= 變異數 、C (7)

R-G —____ ______ 其中lG —ΰ丨+1，C表示矩形區域内符合第（5)式之像素總數。 然後再灰階值對應關係，將強化後數值對應到灰階範圍〇至255 之間，（M-V)對應灰階值0，（M+V)對應灰階值225。藉以增加其 動態範圍，即可得到一張經強化之舌頭邊緣和周遭皮膚對比之矩 形灰階影像，如第13A及13B圖所示。 3·二值化（步驟S33) ·· 依據上一步所得之強化影像，可經由以下條件將其轉為二值 化影像·· 如果 E(x，y)>Th，則 Bin(X，y)為白；否則 Bin(x，y)為黑。 其中E(x，y)為經強化後之舌頭影像，如第13A圖所示，Bin(x，y; 為經一值化之舌頭影像，如第13c圖所示。同理第13D圖為第 圖之二值化舌背影像。 4.利用衫像邊緣檢測方法找出舌頭邊界（步驟s34)。在舌正面 影像之處理’從上—步麟之二值化舌頭影像，經統計影像中連 :白ί數目仝別對舌頭兩側、舌頭上邊、舌頭下邊進行邊緣檢 」出舌頭邊界’亚使用貝兹曲線(Bezier Curve)之曲線描1 會方 式’如弟u圖所示，將舌頭邊緣以黃色點描|f出來，其公式如下： Q(u)-P〇(i.u)3+3piU(1_u)2+3p2u2(i_u) + ^3 ⑻ 由於此曲線已提供曲綠丰 達到更好之邊緣效果Γ最^因此再彻局部邊緣搜尋，以 邊緣檢測法則，從上、=部特徵擷取單元3以如上之舌正面 U舌正面矩形區域影像取得舌邊界影像與舌

°623-A2〇738TWF(N2)；J〇SEPH 16 1296110 碩曲線影像（包含舌邊緣曲線及 及第⑽圖所示。其中上述舌頭曲頭身如弟i5A圖 行邊緣修正。，、中上31舌料峰像，可以人工錄方式進. 北舌部特徵擷取單元3以如下之舌背面邊緣檢測法則從上述舌 月面矩形區域影像取得一舌背曲線影像。舌背面影像之處理，為 ^於邊界檢測，必須將前面得到之舌背面二值化黑白影像先做 ⑴利用之前檢測矩形區域部分所用之牙齒顏色範圍，當矩形 區域影像某像素的顏色和牙齒顏色相同，則在二值化里白聲 料相同位置之像素填〇(黑色），主要目的是將在檢測矩形區域 %，可能仍包含在矩形區域的牙齒部分，從二值化黑白影像移除； W利用後面分離舌下絡脈部分所用的舌下絡脈顏色範圍，如 果矩形區域影像某像素的顏色範圍和舌下絡脈顏色相同，則在二 位置的像素則填入255(白色)，主要是因為： 曰強汾像對比％，I、色的舌下絡脈和要增強的紅色舌背部分，顏 色不同，無法被增強。所以在此部分強制將可能是舌下絡脈部分、 加入二值化黑白影像； 、工過以上步驟之修正，所得到二值化黑白影像可能包含舌下 絡脈舌背部分和小部分嘴唇，接著將此二值化黑白影像交由下列 · 步驟處理’即可得到舌背影像邊界及舌背曲線影像·· ^驟1、連接二值影像像素成各別區塊·· 由於仔到的二值化黑白影像中還有許多孤立雜點，因此利肖 屬於舌背部分白色像素具叢聚現象m值化黑白影像每 個像素檢查，若其存在_定數量白色㈣，則將此像素填入 255(白色）’否則填a 〇(黑色），如此則叢聚之像素會連接成個別區 塊，而孤立像素就會被移除。結果如第16A圖所示。 0623-A20738TWF(N2); Joseph 17 1296110 步驟2、為不同區塊編號： 接著檢測二值化黑白影像每個像素；若為黑色像素或已編號 像素，則跳過繼續檢測下一個像素；若為白色像素則使用洪水填 充法(Flood Fill)將該白色像素所在區塊都填入目前編號，並在該區 塊都填入編號後，將目前編號加一，並繼續檢測檢測下一個像素·， 當所有像素都檢測後，則所有區域都已編上號碼；第16B圖是經 上色處理過的編號後二值化黑白影像，圖中不同區塊已被編上不 同號碼。 步驟3、找出面積最大的區塊，並將區塊内部填滿： 由於舌背部分在二值化黑白影像中佔了大部分面積，因此這 時所有區塊中面積最大者即是舌背部分；於是計算所有區塊面 積，並記錄面積最大區塊編號，接著保留這個編號區塊而將其他 區塊填入0(黑色），則留下區塊即是舌背部分；但由於此區塊中上 有黑色區塊未被填滿，因此沿著矩形區域邊界上像素檢測，若為 面積最大區塊編號像素，則跳過繼續檢測檢測邊界上下—個像 素；若為黑色像素則使用洪水填充法(F1〇〇dFm)將該黑色像素所在 的區塊都填人步驟2中最後編號加—號碼，並在該區塊都填 號後，並繼續檢測檢測下一個像素，但填入的號碼不變；當矩飛 區域邊界上像素都檢職，便將所有不是剛才填人號碼像素都』 入255(白色），而將是剛才填入號碼像素都填人〇(黑色）；則不二 舌背部分區塊内部是否有黑色區塊，都會被填滿；於是可 内部沒有黑色區塊舌背二值化黑白影像。結果如第i6c圖所:到 步驟4、檢查是否有舌背部分被牙齒或嘴唇遮住： 。 由於許多舌背影像中，舌尖部分常常會被牙齒或嘴唇遮住 所以檢測出舌背邊界就會缺少舌尖部分。不過因為缺少的部八、 常是在矩形區域檢測時被上方邊界切割或是被牙㈣嘴:通

0623-A20738TWF(N2); JOSEPH 18 1296110 舌嫩為和水平線相似之情形。所以只要檢測 γ座標為” 5—str 邊界舰魏贴邊界， 定比例.若Μ 舌背邊界在此之長度是否超過一 疋比例，右超過一定比例，則認 顯示檢測之帶狀區域。—步驟結束。請圖 =:5、找出舌背邊界上代入二次曲線之像素： 個後i須在舌背邊界上找出代人二次曲線之料，直中兩 像辛=:步驟中檢測帶狀區域的左方和右方;找尋:方的 ==箭頭方向由左而右移動斜線尋找，直到找到第 方=:::是第16E圖中圓_内的白色像素。而找尋右 方似，如第16F圖所示，依斜_ 左f動钭一斜線搜尋完時再依曲線箭頭方向由右而 到找到第-個白色像素，即是第碰圖中圓 的像素U第三個像相是找尋白色區塊中最左或最右 和矩rpH:左的像麵㈣11域左邊界距離及最右的像素 == 離，取距離最小之像素做為代人二次曲« 最左«右白色像素即白色區塊中 第簡圖中三個圓圈内白色像=長度則是到邊界距離。 桐庶各，、Ρ為被找出代入二次曲線的三 北二於的—人曲線是用來表示被牙齒或嘴钱住的舌 =二:且别_代人之像素是預估二次曲線和已知舌背邊緣 =像素’所以二次曲線必須要包含此兩像素；而第三個代入 則是為了使二次曲線能配合舌詩體形狀，採用白色區塊 中取左或最右之像素，使求出之二次曲線能更接近被遮住之舌尖

〇623'A20738TWF(N2) JOSEPH 19 1296110 部分。 步驟6、求出表示被牙齒或嘴唇遮住舌背部分之二次曲線： 利用找到的三個像素之座標（〜乃）、（心*^、（〜乂），代入以下 聯立方程式： yx = axl +Βχλ+α < y2 = ax\ +bx2 -\-c y3 = ax] + + c 可解出聯立方程式解a、b、c三個係數，再將係數代回，即 可求出二次曲線方程式户瓜2;依照此方程式在舌背曲線二 值化黑白影像中繪出在矩形區域上方邊界之二次曲線圖形，則可 得到預估隱藏舌背曲線二值化黑白影像，如第161圖所示。第16J 圖則是根據舌背曲線二值化黑白影像和預估隱藏舌背曲線二值化 黑白影像檢測出的邊緣，所繪出完整的舌背曲線影像，其中包含 舌背面之舌頭影像。原始RGB彩色影像經由檢測矩形區域、增強 影像對比、影像二值化及邊界檢測等步驟，最後得出之舌背邊緣 影像與人眼辨識結果吻合，證明這裡所提出之特徵擷取方法具實 用性，非常適用於自動化舌診影像特徵擷取。 5·特徵擷取（步驟S35)。根據舌苔與舌質在色調和亮度之差 異，舌部特徵擷取單元3分別依據舌質分離演算法則及舌苔分離 演算法則進一步將前面所擷取出之舌頭曲線影像中舌正面之舌頭 影像的舌質部分及舌苔部分分離，以取得舌苔影像（如第17A圖所 示）與舌質影像(如第17B圖所示）。 步驟1 : 前面獲得之舌頭曲線影像，必須再分離為舌質與舌苔兩大特 徵，由於收集之實驗影像並無灰黑苔病症，僅有白黃苔病例，因. 此將以白黃苔為處理原則，暫不考慮灰黑苔情況，欲將舌苔與舌 0623-A20738TWF(N2) JOSEPH 20 1296110 質分離，可利用舌質區域是屬於紅色系且亮度較舌苔為低，以及 舌苔則是非紅色系且亮度較舌質為高，此兩項特性分離出舌苔舆 舌質。經由取樣隨機觀察發現，舌苔與舌質之色調表現並不如預 想中的壁壘分明，在某些區域中，舌質色調反較舌苔色調為大， 尤其是在苔質交界處居多，兩者在亮度表現上則較色調情況好 些，大多數舌苔亮度均較舌質亮度為高。 步驟2 : 將舌頭曲線内像素代入下式，用以強化影像： _ R — G X 一 |G:5| + 1 若該像素亮度值不在下列第（9)式範圍内則不予採用，亮度值 小於0.28者表示因陰影造成其視覺效果很暗，已不再具有任何實 質診察意義，因此予以摒除。同樣道理，亮度值大於0.78者表示 因反光造成其視覺效果很亮，亦不具有診察意義，因此也予以摒 除0 0.28 < / < 0.78 (9) 在舌質舌苔判斷上，滿足下式條件者則標記為舌質，否則標 記為舌苔。 Η<10 or I<0Μ and R-G>3S and x>\A R—G>2Q and χ>1·75 (10) 第（10)式中各項常數均係由觀察統計分析後結果，10是因 實驗影像中舌苔色調均大於10,故色調小於10者即可定為舌質， 而在舌質亮度表現上很少會大於0.68,且大多都在0.5以下，在彩 色分量表現方面，舌質上R值和G值之差通常會較舌苔為大，因 此造成舌質X值大於舌苔X值，且經觀察發現，當R值與G值之 差大於38時，通常表現為舌質狀態，但為避免將少數舌苔誤判為 舌質，因此必須輔以第二條件，即是其X值必須在1.4以上。另外， 0623-A20738TWF(N2)；JOSEPH 21 1296110 由觀察亦發現，大多數舌質x值均大於175，同樣為避免少數誤 判，須辅以附加條件，即R值與G值之差須在2〇以上。 、 至於舌背面影像，由前面所擷取出之舌背曲線影像，依昭下 述舌下絡脈分離演算法則，可分離出舌下絡脈影像： …、 步驟1、找出舌下絡脈原始像素·· 經觀察所有影像樣本後發現，舌τ絡脈顏色大多為淡紫或紫 色，而其顏色及各顏色間的色差如下·· (1)1^值範圍為11:88〜120、（}:72〜112、3:56〜1()4， (ii)rgb 差值範圍為 R_G ·· 〇〜20、G_B : 4〜16、 因此只要在彩色原始矩形區域影像中，若有顏色及各顏色間 的色差在上述⑴⑻範圍内的像素，便在舌下絡脈原始像素二值 化黑白影像相同位置的像素内填入255(白色），否則填人〇(黑色）； 最後所有舌下絡脈原始像素二值化黑白影像的白色像素就^所要 找出舌下絡脈原始像素。 步驟2、連接原始像素成大區塊： 由於找出的舌下絡脈原始像素影像中還有許多孤立雜點，因 此和邊界檢測部份相同，利用舌下絡脈部份白色像素有叢聚現 象，對舌下絡脈原始像素影像每個像素檢查，若以其為中心9x9 個像素方形區塊中存在—定數量白色像素，則將此像素填入 255(白色）’否則填入0(黑色）’如此則叢聚像素會連接成各別的區 塊，而孤立像素會被移除。 步驟3、為不同區塊編號： •，著&測連接後舌下絡脈原始像素二值化黑白影像每個像 素，=為黑色像素或已編號像素，則跳過繼續檢測檢測下一個像 素，:為白色像素則使用洪水填充法將該白色像素所在區塊都填 扁號並在該區塊都填入編號後，將目前編號加一，並繼 0623-A20738TWF(N2)；J〇seph 22 1296110 續檢測檢測下一個像素；當所有像素都檢測後，則所有區域都已 編上號碼。 步驟4、找出面積最大與次大之區塊，並將區塊内部填滿： 由於舌下絡脈部份在二值化黑白影像中佔了大部份面積，因 此這時所有區塊中面積最大和次大者即是舌下絡脈部份；其作法 是計算所有區塊面積，並記錄面積最大和次大區塊編號，接著保 留最大和次大區塊而將其他區塊填入0(黑色），則留下區塊即是舌 下絡脈部份；但由於留下區塊中上有黑色區塊未被填滿，因此沿 著矩形區域邊界上像素檢測，若為面積最大和次大區塊編號像 素，則跳過繼續檢測檢測邊界上下一個像素；若為黑色像素則使 用洪水填充法將該黑色像素所在區塊都填入步驟三的最後編號再 加一，並在該區塊都填入編號後，並繼續檢測檢測下一個像素， 但填入號碼不變；當矩形區域邊界上像素都檢測後，便將所有不 是剛才填入號碼像素都填入255(白色），而將是剛才填入號碼像素 都填入〇(黑色）；則不論舌下絡脈部份區塊内部是否有黑色區塊， 都會被填滿；於是可以得到内部沒有黑色區塊的舌下絡脈二值化 黑白影像。將舌下絡脈原始像素二值化黑白影像編號後影像去除 舌下絡脈區塊後，則剩下區塊即可視為瘀點；第18圖則是結合舌 背曲線二值化黑白影像和舌下絡脈二值化黑白影像邊緣及瘀點影 像，所繪出最後舌背曲線及舌下絡脈及瘀點影像。 利用上述舌診系統自動取得之上述舌頭曲線影像及舌背曲線 影像，可以人工手繪方式進行邊緣修正。舌診系統也可以提供選 取工具，用以提供人工手繪方式圈選矩形、圓形、橢圓形、任意 形狀等舌部影像區域進行分析。 舌診分析單元4進行舌質、舌苔、舌色、舌態、及舌下絡脈 等分析（步驟S4): 0623-A20738TWF(N2) JOSEPH 23 1296110 經由上述四個處理步驟得到舌苔影像、舌質影像、舌下絡脈 影像及特徵資訊後，接著便是舌診分析單元4進行舌苔、舌質、 舌色、舌態、及舌下絡脈之分析，系統將進一步分析舌苔、舌質、 及舌下絡脈顏色、相對面積等特徵。由於醫師在進行舌診特徵判 讀時，是以所視舌診特徵表現狀況判斷其病症程度，也就是醫師 解釋病症狀況時，通常是以程度用語來表示病症深淺，如··滿嚴 重的、還算正常等日常用語，這些語句本身具有模糊性質，而且 病症解釋是屬於程度問題，不應只是單純地歸類為正常或不正常 這種二值邏輯觀念，因此非常適合以模糊理論觀念來解讀舌診特 徵意義。 舌診分析單元4進行各項舌診特徵之判斷方式，在舌正面之 方法如下： 1. 苔色判斷方面，可由舌苔影像之色調而定，藉由舌苔影像中 各苔色色調之比重以判斷其病症種類及病症程度，苔色主要分為 白苔、黃苔，各種苔色色調範圍之界定，是依據收集之實驗影像， 由多位中醫專家共同認定而作數據上之統計歸納得到。 2. 在苔之有無及厚薄方面，可根據舌苔面積佔舌頭總面積之比 重判斷其無苔程度，當舌苔面積佔舌頭總面積之比重愈小時，其 無苔程度愈高，另外，可根據舌苔與舌質之相對色澤對比來判定 厚薄程度，當對比差距越大時，則苔越厚，反之，當對比差距越 小時，則苔越薄。 3. 苔的偏全變化方面，若舌苔面積佔舌頭總面積之比例越高 時，表示苔面佈滿舌面程度越高，另由舌苔在舌面上分佈的對稱 性可判斷其偏左、偏右及偏差程度。 4. 苔的剝脫程度則由苔面分佈上之缺塊程度而定，苔面的缺塊 越嚴重表示其剝苔程度越高。 0623- A20738TWF(N2); JOSEPH 24 1296110 5.舌色之判斷，可由舌質影像之色調而定，藉由舌質影像中各 舌色色調之比重以判斷其病症種類及病症程度，舌色主要分為淡 紅舌、淡白舌、紅舌、绛（crimson)舌和青紫舌，各種舌色色調範 圍之界定，同樣是依據實驗影像經多為中醫專家判定並加以統計 歸納而得。 6·在色澤方面，則由統計色調、飽和度、亮度三者之整體表現 作綜合判斷。舉例來說，榮舌應該紅潤有光彩，反之，枯舌則顯 得黯淡無光彩。 7·朱點之多寡方面，由於朱點顏色較為紅豔並且呈點狀散佈， 因此可藉由訂定朱點色調範圍並判斷是否為點狀性質，以判斷是 否產生朱點，朱點色調範圍亦由實驗影像統計歸納而得。 而舌診分析單元4對舌背面之判斷方法，可以根據舌下絡脈 特徵表現狀況判斷其病症程度。舌下絡脈主要特徵為舌下絡脈長 度、舌下絡脈寬度、舌下絡脈支幹分支數、以及舌下絡脈色澤； 其中長度、寬度由於每個人舌背大小不一，因此採用舌下絡脈長 度和舌背長度比例及舌下絡脈寬度和舌背寬度比例作為特徵的數 值。色澤則可以根據舌下絡脈色調、飽和度、亮度、R值、G值、 B值，區分成淡紫、青紫、紫黑或其他色澤。以第19圖為例，A 表示右舌下絡脈長度、B表示舌背長度、A/B表示右舌下絡脈長度 和舌背長度比例；而C表示右舌下絡脈寬度、D表示舌背寬度、 C/D表示右舌下絡脈寬度和舌背寬度比例。 舌診判讀單元5將分析結果進行整合判讀（步驟S5): 接著，舌診判讀單元5進一步以模糊理論(Fuzzy Theory)進行 舌診特徵分析工作。每一項舌診特徵就是一個模糊集（Fuzzy Set)， 為各種舌苔、舌質、及舌下絡脈特徵，定義其相關歸屬函數 0623-A20738TWF(N2)；JOSEPH 25 1296110 (Membership Function)，以表示其程度上 形成特徵集(Pattern Set)。舌診判讀單一、、而所有舌# 4寸徵 如評定舌診結t根據中醫辨證·:可以評定標準表 對於不議、取糊之掏;°，=項魏嫩叉分析， 加以計算，並综合判讀，再做出最後=目_糊值(Fuzzi— 其中包含苔多寡、苔偏左偏右、〜果’如第20圖所示， 點、及裂舌等特徵的數值化報告ϋι'Ί剝苔、苔色、朱 的舌頭面積比例、色調、亮度、及其它^舌神評語、舌質及舌苔 顯示單元5將診斷結果顯示(步驟⑼：屬性° 舌診系統10可將診斷結果顯示於 並貯存至該電腦之儲存媒體中。、電知之顯示器的預定位置 ^方便使用者更精確獲得舌診影 中包含輔助卫具，如影像放 “刀析之，、、。果，糸統 使用者在«舌診影像時，可_==工具（此卫具是為了讓 擷取像素(Pixel)資訊工具（此工且 局部或全部之影像觀察）、 像之咖值）、顯示水平了讓使用者能輕易地得知影 者得知影像之實際大小）、縮圖瀏覽ΓΓ/此工具是ί 了讓使用 圖’讓使用者能輕易地至影像中二-具（此工具相當於影像地 具、分析資料存成試算表 二…位置）、顯不分析報告工 具’對資料作進—步之分析工作）广利用Exeel之統計與圖表工 最後關於整合部分，本 第η圖所示，與系統診斷,果1依^舌質舌苔對照記錄表，如 肝硬化、糖尿病衫f 2G騎示，關於肝炎、 將分析和診斷之結果儲存貝舌台育料作統計與分析，並 師之實際診斷結果進行:=t20，最後將此龐大資料與中醫 口並提供作為中醫舌診教學之用，或

0623-A20738TWF(N2) JOSEPH 26 1296110 作為研究國人常見疾病之參考。 此外，本系統所建立之現代化中醫舌診系統，可以應用於中 醫舌診教學。由於系統可將分析結果資料存入資料庫中，因此可 應用系統所得之成果，發展一套在網際網路應用的線上學習能力 測驗系統。以數位影像資料為依據，配合舌診電腦化系統，建立 一套中醫舌診教學與評量系統，透過全球資訊網(World Wide Web) 及電腦網路之應用，將其應用於中醫舌診學習能力測驗的範疇， 讓學生透過電腦及網路，從已經建立完成之數位影像資料庫，進 行舌診項目上學習測驗與評量，不僅提供了更具彈性之教學評量 環境，對教學者或學習者而言，更提供了一個多元化的學習資源 及新的學習測驗管道。 由上所述，本創作所發展之現代化中醫舌診系統，可自動進 行舌診分析及診斷，做為醫師診療時之參考，並能有效解決臨床 舌診判讀上，缺乏客觀指標而無法達到研究上可重複性之缺點， 是故，本創作實具新穎創作性與方便實用性，自已符合新型專利 要件，懇請鈞局貴審查委員能加以詳審，並賜准專利，以優惠 民生，實感得便。 ’ .以上係將本創作做一詳細說明，惟以上所述者，僅為本創作 之較佳實施例而已，當不能以此限定本創作實施之範圍，即凡依 本創作申請專利範圍所作之均等變化與修飾，皆仍屬本創作之專 利涵盖之範圍内。 雖然本發明已以較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本 發明，任何熟習此技藝者，在不脫離本發明之精神和範圍内，當 可作各種之更動與潤飾，因此本發明之保護範圍當視後附之申請 專利範圍所界定者為準。 0623-A20738TWF(N2);JOSEPH . 27 1296110 【圖式簡單說明】 第1圖顯示舌診系統一實施例之結構方塊圖。 第2圖顯示攝影單元一實施例之結構方塊圖。 第3圖顯示舌診方法一實施例之流程圖。 第4圖顯示影像失真之攝影機座標模型示意圖。 第5圖顯示成像變形影像示意圖。 第6A圖係攝影機參數校正前之影像。 第6B圖係攝影機參數校正後之結果。 第7圖顯示紅色值轉換對應關係圖。 第8A圖係經色彩校正前之舌正面影像。 第8B圖係經色彩校正後之舌正面影像。 第9圖顯示步驟S3 —實施例之流程圖。 第10圖顯示舌正面區域矩形影像一實例。 第11圖顯示包含舌背面之影像實例。 第12圖顯示舌背面區域矩形影像一實例。 第13A圖顯示經強化後之舌正面影像實例。 第13B圖顯.示經強化後之舌背面影像實例。 第13C圖顯示經二值化後之舌正面影像實例。 第13D圖顯示經二值化後之舌背面影像實例。 第14圖顯示貝茲曲線實例示意圖。 第15A圖顯示舌邊界影像實例。 第15B圖顯示舌頭曲線影像實例。 第16A圖顯示舌背面連接後之二值化黑白影像實例。 第16B圖顯示編號後之舌背面二值化黑白影像實例。 第16C圖顯示舌背面二值化黑白影像實例。 第16D圖顯示舌背面矩形檢測帶狀區域實例。 0623-A20738TWF(N2); JOSEPH 28 1296110 第16E圖顯示二次曲線代入像素檢測方向（左方像素）。 第16F圖顯示二次曲線代入像素檢測方向（右方像素）。 第16G圖顯示二次曲線代入像素（第三像素）實例。 第16H圖顯示二次曲線代入像素(所有像素）實例。 第161圖顯示預估隱藏舌背曲線二值化黑白影像實例。 第16J圖顯示舌背曲線影像實例。 第17A圖顯示舌苔影像實例。 第17B圖顯示舌質影像實例。 第18圖顯示舌下絡脈影像實例。 第19圖顯示右舌下絡脈和舌背的長度及寬度示意圖。 第20圖顯示依據舌診判讀單元做出之診斷結果實例。 第21圖顯示舌苔舌質對照記錄表實例。 【主要元件符號說明】 1〜攝影單元； 2〜校正單元；， 3〜舌部特徵擷取單元； 4〜舌診分析單元； 5〜舌診判讀單元； 6〜顯示單元； 8A〜參數校正後舌診影像； 8B〜色彩校正後舌診影像； 10〜舌診系統； 11〜暗房； 12〜攝影機； 13〜光源； 0623-A20738TWF(N2)；JOSEPH 29 1296110 14〜比色卡； 15〜固定架； 16〜電腦裝置 20〜資料庫； E1-E4〜點0

0623-A20738TWF(N2) JOSEPH

Claims (1)

1296 41720號申請專利範圍修正本十、申請專利範圍： 修正日期：96.d〇 fL· 正 1·一種舌診方法，執行於一舌診系統中，以進行舌正面或 舌背面舌診影像分析及判讀，上述舌診系統包含一攝影單元、 一自動校正單元、一自動舌部特徵掏取單元、一自動舌診分析 單元、一自動舌診判讀單元及一顯示單元，包含下列步驟： a·攝取舌診影像：以上述攝影單元搭配一固定之光源，對 舌面攝像，以擷取數位化之上述舌診影像，舌診影像包含一舌 頭之舌正面或舌背面影像； b. 自動色彩校正：由上述自動校正單元對上述數位化舌診 影像進行自動化攝影機校正及色彩校正； c. 自動舌部特徵擷取：由上述自動舌部特徵彌取單元針對 前述經攝影機參數及色彩校正後之舌診影像進行自動化舌部特 徵擷取； d. 自動舌診分析：由上述自動舌診分析單元針對前述擷取 之舌部特徵進行自動化舌部影像之分析； e. 自動舌診判讀：由上述自動舌診判讀單元依前述舌診分 析結果進行自動化判讀；以及 f. 顯示診斷結果：由上述顯示單元顯示前述舌診判讀結果； 於進行舌正面舌診影像分析時，上述步驟c之自動舌部特 徵擷取步驟更包括cl自動舌正面分離步驟、c2自動舌質分離步 驟、與c3自動舌苔分離步驟；上述cl自動舌正面分離步驟更 包含： 自動將舌診影像中非舌正面部分之影像區域濾除以取得一 舌正面矩形區域影像，其中舌正面矩形區域影像包含上述舌正 面舌診影像；對上述舌正面矩形區域影像進行影像強化、影像 二值化處理；根據上述舌正面矩形區域影像及上述影像強化及 31 1296110 影像二值化處理結果，以 矩形區域影像取得一舌正面邊界3檢測法則，從上述舌正面 ΐϊίΐ 形區域影像、上述舌正面邊界影像盥上述舌 面曲線影像而分離出上述舌正面之舌頭影像； 而於進行舌背面診影像分析時， 徵操取則更包括。4自動舌背 ：動舌㈣ 分離步驟；上述c4自動舌背面邱:：步驟與C5自動舌下絡脈 目動舌者面部分離步驟更包含： 於測=將舌背面舌診影像中非舌頭部分之影像區域渡除，以 二rt背面矩形區域影像；再以所得之上述舌背面矩形區 進行影像強化、影像二值化處理；根據上述影像強化 及衫像二值化處理結果’以舌背面邊緣檢測法龍上述舌背面 =形區域影像取得-舌f面曲線影像；並根據上述舌背面曲線 〜像從上述舌背面矩形區域影像取得上述舌背面之舌頭影像。 ,2·如申請專利範圍第i項所述之舌診方法，其中步驟a之 該光源為日光燈源。 3·如申請專利範圍帛！項所述之舌診方法，其中步驟&之 該數位化舌診影像係包括紅綠藍三原色㈣如㈣心，簡稱 RGB)、色調飽和度（Hue Saturati〇n Intensity，簡稱脱）、Μ、 戈月、’工汽黑（Cyan-Magenta-Yellow-Black，簡稱 CMYK)等色 彩模式之彩色影像。 4·如申請專利範圍第1項所述之舌診方法，其中步驟b中 該數位化舌診影像包括色彩比色卡，供後續色彩校正步驟使用。 5·如申請專利範圍第4項所述之舌診方法，其中步驟b之 該自動色彩校正步驟係以上述之色彩比色卡作為色彩校正依 據’先由影像中將色彩比色卡區域分離出來，再擷取色彩比色 卡上各顏色之顏色成份色值，最後根據上述之色彩比色卡上各 32 1296110 顏色之顏色成份的標準色值 此轉換公式對上述數位化舌㈣像轉換公式，並以 6·如申請專利範圍第】項所述之舌正” 動舌質分離步驟，係以所^ 舌0方法，其中則述C2自 依據舌質分離演算法則進侍：上述分離後舌正面之舌頭影像， 進—步將舌f部分分離。 動舌^離1 =利，圍第1項所述之舌診方法，其中前述C3自 依據舌-分：二Γ:所得之上述分離後舌正面之舌頭影像， 所述“動或7項所述之舌診方法，其中步驟d 之-舌質影像:：Γ3:係以上述。2自動舌質分離步驟所得 進-步進自動舌苔分離步驟所得之-舌苔影像， 進仃自動舌質分析與自動舌苔分析。 9‘如申請專利範圍第8項所述之舌 舌質分析係根據上述舌質影像中之舌質=法舌ί面中:述自動 度。 料特財至少—者，判斷其病症_及病症程 之判Γ.如中請專鄕圍第9餐狀舌料法，其巾舌質心 紅舌、淡::上f:貝：像之色調而定’舌質顏色主要分為淡 火白舌、紅舌、绛舌和青紫舌等。 〜 如中請專利範圍第8項所述之舌診 ^析係根據上述舌笞影像中之舌苔顏色、舌積^動舌苔 2·如申铂專利範圍第η項所述之 又 ^，可由上述舌苔影像之色調而定：：:=中舌苔顏 溥白台、白苔、黃苔和黑苔等。 -色主要分為 13·如申請專利範圍第1項所述之舌診方法，其中自動取得 33 1296110 之上述舌正面曲線影像 修正。 可以進一步以人工 手繪方式進行邊緣 14·如申請專利_第丨項所述之㈣方法， d所述之自動舌診分析步驟，可以進—步以人* ^驟 形、圓形、橢圓梆、k立 于、、日方式圈選矩 15.如申ϋ『形狀等舌正面舌診影像進行分析。 π專彳乾圍第1項所述之舌診方法，1 f所述之顯示診斷結果步驟，係分別將上述自動舌診 上述自動舌診判讀結果統計之資料以報表方式顯示並作；：及 =及將上述資料顯示於上述顯示單元的預定位 存媒體中。 仔主儲 16·如中請專利範圍第i項所述之舌診方法，其中上述e5 自動舌下絡脈分離步驟’係以上述所得之舌背面之舌頭，像C， 依據舌下絡脈分離演算法則，進一步將舌下絡脈部分分離。 17.如申請專利範圍第16項所述之舌診方法，其中步驟d 所j之自動舌診分析步驟，係以上述e5自動舌下絡脈分離步驟 所知之舌下絡脈影像，進一步進行舌下絡脈分析。 18·如申請專利範圍第17項所述之舌診方法，其中上述自 動舌下絡脈分析步驟係根據上述舌下絡脈影像中之舌下絡脈長 度、舌下絡脈寬度、舌下絡脈支幹分支數、及舌下絡脈^澤等 特徵中至少一者，判斷其病症種類及病症程度。 19·如申請專利範圍第18項所述之舌診方法，其中上述之 舌下絡脈長度及寬度用以分別計算舌下絡脈長度和舌背面長度 比例以及舌下絡脈寬度和舌背面寬度比例供上述自動舌診分析 單元分析。 20·如申請專利範圍第18項所述之舌診方法，其中上述之 34 1296110 舌下絡脈色澤，可根據舌下絡脈色調、飽和度、亮度、R值、G 值、或B值來加以區分。 21. 如申請專利範圍第1項所述之舌診方法，其中上述取得 之舌背面曲線影像，可以人工手繪方式進行邊緣修正。 22. 如申請專利範圍第1項所述之舌診方法，其中步驟d所 述之舌診分析，可以人工手繪方式圈選矩形、圓形、橢圓形、 或任意形狀之舌背面舌診影像進行分析。 23. —種舌診系統，包含： 一攝影單元，搭配一固定之光源，對舌正面或舌背面攝像， 以擷取一數位化之舌診影像，舌診影像包含一舌頭之舌正面或 舌背面影像； 一自動校正單元，對前述數位化舌診影像進行自動化攝影 機校正及色彩校正； 一自動舌部特徵擷取單元，針對前述經攝影機參數及色彩 校正後舌診影像進行自動化舌部特徵擷取； 一自動舌診分析單元，針對前述掘取之舌部特徵進行自動 化舌部影像之分析； 一自動舌診判讀單元，依前述舌診分析結果進行自動化判 讀；以及 一顯示單元，顯示前述舌診判讀結果； 於進行舌正面舌診影像分析時，上述自動舌部特徵擷取單 元所進行之自動化舌部特徵擷取更包括cl自動舌正面分離步 驟、c2自動舌質分離步驟、與c3自動舌苔分離步驟；上述cl 自動舌正面分離步驟中，上述自動舌部特徵擷取單元將舌正面 舌診影像中非舌頭部分之影像區域濾除以取得一舌正面矩形區 域影像，其中舌正面矩形區域影像包含上述舌正面舌診影像， 35 1296110 對上述舌正面矩形區域影像進行影像強化、影像二值化處理， 根據上述舌正面矩形區域影像及其上述影像強化及影像二值化 處理之結果，以舌正面邊緣檢測法則，從上述舌正面矩形區域 影像取得一舌正面邊界影像與一舌正面曲線影像，並根據上述 舌正面矩形區域影像、上述舌正面邊界影像與上述舌正面曲線 影像而分離出上述舌正面之舌頭影像； 而於進行舌背面舌診影像分析時，上述自動舌部特徵擷取 單元所進行之自動化舌部特徵擷取則更包括c4自動舌背面分離 步驟與c5自動舌下絡脈分離步驟；其中上述舌部特徵擷取單元 將舌背面舌診影像中非舌背面部分之影像區域濾除，以檢測出 一包含上述舌背面之一舌背面矩形區域影像，再以所得之上述 舌背面矩形區域影像，進行影像強化、影像二值化處理，根據 上述影像強化及影像二值化處理結果，以舌背面邊緣檢測法則 從上述舌背面矩形區域影像取得一舌背面曲線影像，以及根據 上述舌背面曲線影像從上述舌背面矩形區域影像取得上述舌背 面之舌頭影像。 24. 如申請專利範圍第23項所述之舌診系統，其中上述攝 影單元包含電荷耦合元件（CCD)之彩色攝影機。 25. 如申請專利範圍第23項所述之舌診系統，其中上述攝 影單元包含可拍攝連續序列之攝影機。 26. 如申請專利範圍第23項所述之舌診系統，其中該光源 為日光燈源。 27. 如申請專利範圍第23項所述之舌診系統，其中該數位 化舌診影像係包括紅綠藍三原色（Red-Green-Blue，簡稱RGB)、 色調飽和度（Hue-Saturation-Intensity，簡稱 HSI)、Lab、Yuv 或青紅黃黑（Cyan-Magenta-Yellow-Black，簡稱CMYK)等色彩模 36 1296110 式之彩色影像。 28·如申請專利範圍第23項所述之舌診系統，其中數位化 舌診影像包括色彩比色卡，供後續色彩校正步驟使用。 29·如申明專利範圍第28項所述之舌診系統，其中上述自 動枚正單元所進行之自動色彩校正處理係以上述之色彩比色卡 作為色彩校正依據，先由影像中將色彩比色卡區域分離出來， 再，取色t比色卡上各顏色之顏色成份色值，最後根據上述之 色％比色卡上各顏色之顏色成份標準色值，計算出顏色成份轉 換公式，並以此轉換公式對上述數位化舌診影像進行色彩校正。 30·如申請專利範圍第23項所述之舌診系統，其中前述α ^舌質分離步射，±述自動舌料賴取單元仙所得之 a:離後舌正面之舌頭影像，依據舌質分離演 將舌質部分分離。 疋7 T渭寻利 自動壬X八私 梦糸統，其中前述c3 上述分’上述自動舌部特徵梅取單元係以所得之 將舌苔部分分離。之舌頭影像’依據舌苔分離演算法則進一步 ^^30 ^31 ^ ^ t _L 質影像和：Γ3早:：以上述c2自動舌質分離步驟所得之-舌 琨仃自動舌質分析與自動舌苔分析。^ 動舌範圍帛32項所述之舌診系統，其中上述自 大小、：：：據上述舌質影像中之舌質顏色、舌質面積 病症程:舌質分佈區域等特徵中至少-者，判斷其病症= 如申凊專利範圍第 33項所述之舌診系統 其中上述自 37 1296110 質:色述:f:像之色調判斷舌質顏色’且舌 動舌診分析單元孫扭祕L > 古^糸統，其中上述自 大丨U ，、根據上述舌苔影像中之舌苔顏色、舌ii而接 =程:…佈區域等特徵…、-者，判斷其二 第35項所述之舌m其中上述自 刀為溥白台、白苔、黃苔和黑苔等。 37·如申請專利範圍第23項所述之舌 正面曲線影像γ u、# ^ ν系、矻，其中上述舌 38如Λ 步以巧繪方式進行邊緣修正。 自動二 '專利範圍第23項所述之舌診系統，其中，上述 圓形、任”卞0万式圈選矩形、圓形、橢 ^形狀4舌正面舌診影像進行舌診分析。 自動二如專利範圍第23項所述之舌診系統，其中，上述 計之資;:作:;Γ對上述舌診分析結果及上述舌診判讀結果統 單元二=°二將前述資料以報表方式顯示於上述顯示 的預疋位置並貯存至一儲存媒體中。 4〇·如申請專利範圍第23項所述之舌玲 于之舌背面之舌頭影像，依據 、，述 將舌下絡脈部分分離。 刀離决异法則，進一步 所述===範Γ40項所述之舌_，其中步驟d 目勳舌矽分析中，上述自動舌診分柝罝m 動舌下絡脈分離所得之舌下絡脈影像，進一牛進广上述c5自 析。 逆步進仃舌下絡脈分 38 1296110 42.如申請專利範圍第4i項所述之舌診系統，其中上述舌 下絡脈分析中，上述自動舌診分析單元係根據上述舌下絡脈影 像中之舌下絡脈長度、舌下絡脈寬度、舌下絡脈支幹分支數、 及舌下絡脈色澤等特徵中至少一者，判斷其病症種類及病症程 度。 43·如申請專利範圍第42項所述之舌診系統，其中上述自 動舌診分析單元根據前述之舌下絡脈長度及寬度計算舌下絡脈 長度和舌背面長度比例以及舌下絡脈寬度和舌背面寬度比例。 44·如申請專利範圍第42項所述之舌診系統，其中，上述 自動舌診分析單元根據舌下絡脈色調、飽和度、亮度、R值、G 值、或B值來加以區分上述之舌下絡脈色澤。 ^ 45·如申請專利範圍第23項所述之舌診系統，其中前述取 知之舌背面曲線影像，可以人工手繪方式進行邊緣修正。 46·如申請專利範圍第23項所述之舌診系統，其中上述自 動舌％分析單元可以根據人工手繪方式圈選矩形、圓形、橢圓 形、或任意形狀之舌背面舌診影像進行分析。 39