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冠心病診斷中中醫(yī)四診客觀化研究的運(yùn)用
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，脈診儀、舌診儀、面診儀、聲診儀應(yīng)運(yùn)而生，但仍存在諸多不足，以下是小編搜集整理的一篇探究冠心病診斷中中醫(yī)四診客觀化研究的論文范文，歡迎閱讀查看。
冠心病具有發(fā)病率高、致殘率高、復(fù)發(fā)率高、病死率高及并發(fā)癥多等特征。現(xiàn)代醫(yī)學(xué)對(duì)冠心病的檢查手段有冠狀動(dòng)脈CT、冠狀動(dòng)脈造影、心血管超聲等，其中冠狀動(dòng)脈造影是診斷冠心病的“金指標(biāo)”,但因其檢查有創(chuàng)、費(fèi)用高，限制了臨床應(yīng)用;冠狀動(dòng)脈CT檢查是一種斷層檢查后重構(gòu)的血管檢查方法，雖屬于無創(chuàng)傷檢查手段，但行CT冠狀動(dòng)脈檢查時(shí)受檢者心率的影響較大。基礎(chǔ)研究和臨床大樣本循證醫(yī)學(xué)研究均表明，中醫(yī)藥對(duì)防治冠心病有著巨大的應(yīng)用潛力。
尋找切實(shí)可行的無創(chuàng)檢查方法對(duì)合理利用醫(yī)療資源、減少患者負(fù)擔(dān)非常重要。中醫(yī)診斷客觀化檢測(cè)有無創(chuàng)、便捷的優(yōu)勢(shì)，目前中醫(yī)四診客觀化已取得了較好的發(fā)展，上海中醫(yī)藥大學(xué)研制的中醫(yī)四診檢測(cè)系統(tǒng)已基本實(shí)現(xiàn)了中醫(yī)面診、舌診、聲診、問診、脈診的采集以及分析，可望為冠心病預(yù)警、健康評(píng)估、臨床療效、中藥新藥評(píng)審的臨床試驗(yàn)提供評(píng)價(jià)指標(biāo)。
1、冠心病舌診研究
舌診是富有中醫(yī)特色的診法之一。舌為心之苗竅，脾之外候�！侗嫔嘀改稀吩唬�“辨舌質(zhì)可辨五臟之虛實(shí)，察舌苔可觀六淫之深淺。”因而舌診對(duì)冠心病證候虛實(shí)寒熱的辨證，以及療效評(píng)價(jià)、預(yù)后判斷都有重要意義。隨著計(jì)算機(jī)及其圖像處理分析技術(shù)研究的深入，舌診客觀化研究有了長足的進(jìn)步。如李敬華[1]運(yùn)用“適于療效評(píng)測(cè)的舌象儀”對(duì)200例冠心病患者舌圖像進(jìn)行分析，計(jì)算了舌體參數(shù)如舌體面積、薄苔與厚苔面積及舌質(zhì)、舌苔各自的顏色平均值(R、G、B)等，發(fā)現(xiàn)舌質(zhì)顏色、舌苔顏色、舌苔厚度、瘀斑瘀點(diǎn)在冠心病各證型分布上有顯著差異。
本課題組提取了100例冠心病患者中醫(yī)治療前后的舌圖像參數(shù)[2],發(fā)現(xiàn)冠心病不同中醫(yī)證型患者在治療前后舌圖像參數(shù)有顯著變化。如心氣虛組治療前舌體多胖厚有齒痕，治療后舌苔厚薄指數(shù)、齒痕指數(shù)下降;心陰虛組治療前患者舌質(zhì)光裂，多屬少津之證，而治療后整體舌色指數(shù)中的R值下降，舌色由深紅到淡紅，裂紋指數(shù)下降;痰濁組患者治療前以膩苔為多見，治療后舌苔腐膩指數(shù)下降。從一定程度上說明舌診參數(shù)的改變能為中醫(yī)診療評(píng)價(jià)提供客觀依據(jù)。
2、冠心病面診研究
中醫(yī)學(xué)認(rèn)為，面部皮膚薄嫩、體內(nèi)氣血盛衰變化最易通過面色變化顯露出來�！鹅`樞·邪氣臟腑病形》曰：“十二經(jīng)脈，三百六十五絡(luò)，其血?dú)饨陨嫌诿娑呖崭[。”面部色澤變化能反映人體臟腑的氣血盛衰。心主血脈，其華在面，因此，面診在心病診治中有十分重要的意義，對(duì)心主血脈功能強(qiáng)弱有所提示。胡志希等[3]檢測(cè)冠心病心血瘀阻證患者與健康人面部5個(gè)區(qū)域的血流容積參數(shù)情況，發(fā)現(xiàn)冠心病心血瘀阻證患者上述指標(biāo)有異常變化。
袁肇凱等[4]對(duì)心氣虛、心血虛、心脈瘀阻證患者進(jìn)行面部血管容積觀測(cè)，也發(fā)現(xiàn)面部血管容積變化與不同證型的病理生理有一定相關(guān)性。本課題組應(yīng)用自行研制的中醫(yī)面診數(shù)字化檢測(cè)儀采集并分析了冠心病、慢性支氣管哮喘、慢性腎功能衰竭、慢性乙型肝炎患者面色特征信息，發(fā)現(xiàn)不同疾病面色參數(shù)變化有一定的規(guī)律[5].對(duì)359例冠心病患者面色進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，氣陰兩虛組、血瘀兼虛組、陰陽兩虛組以面色青黑和黃赤色較為多見;痰瘀互結(jié)組、陰虛組、氣虛組以面色青黑較為多見;不同證型之間面色參數(shù)R、G、B有顯著性差異，提示面色參數(shù)可作為冠心病臨床辨證的客觀依據(jù)之一[6].
3、冠心病聲診研究
中醫(yī)聲診是聞診的主要組成部分，是指醫(yī)生通過聽患者聲音的強(qiáng)弱、清濁等變化來辨析患者病之新久、寒熱虛實(shí)的不同性質(zhì)�！峨y經(jīng)》認(rèn)為，“聞而知之者，聞其五音以別其病”,此即五聲應(yīng)五臟理論。與其他診法相比，聲診的客觀化研究成果尚未彰顯。林源等[7]運(yùn)用電腦音頻分析儀分析了哮喘患者治療前后發(fā)音改變的規(guī)律，高也陶[8]利用二十五音分析儀實(shí)時(shí)測(cè)定發(fā)音的頻率，根據(jù)“五臟相音”理論，研究了健康人的二十五音規(guī)律。
本課題組運(yùn)用小波包分解，結(jié)合非線性分析方法分析了寒、熱、虛、實(shí)證型受測(cè)者的聲診信息;基于“五臟相音”理論，分析五臟疾病患者的聲診信息等。如我們運(yùn)用自行研發(fā)的“中醫(yī)聞診采集系統(tǒng)”采集虛實(shí)證型聲樣308例，其中氣虛150例、陰虛52例、實(shí)證55例、正常對(duì)照組51例，并運(yùn)用小波包變換和非線性時(shí)間序列方法提取上述聲樣不同頻段的近似熵，對(duì)正常與非健康、實(shí)證與虛證、氣虛與陰虛聲樣進(jìn)行了分類識(shí)別，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，正常與非健康、實(shí)證與虛證、氣虛與陰虛的聲樣近似熵值在不同頻段具有顯著差異，基于支持向量機(jī)對(duì)上述證型進(jìn)行分類識(shí)別，其識(shí)別率分別達(dá)到88.9%、90.4%、87.8%[9].又如，我們采集五臟病變患者聲樣803例，其中肺系139例、肝系48例、脾系86例、腎系66例、心系464例，另設(shè)正常組100例。以五臟相音理論為指導(dǎo)，運(yùn)用樣本熵方法對(duì)上述聲樣進(jìn)行分析，提取與中醫(yī)五臟分類相關(guān)的特征參數(shù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在嵌入維數(shù)為2時(shí)，上述6類聲樣在不同頻段的樣本熵均有顯著性差異，且五臟病變患者聲樣不同頻段的總樣本熵值呈現(xiàn)如下規(guī)律：肺系組最高，其次為脾系組、心系組、肝系組、腎系組和正常組[10].中醫(yī)學(xué)認(rèn)為，“肺主聲”,若肺系生理病理發(fā)生改變，其反應(yīng)于聲音的信息則最為明顯，聲音信號(hào)的復(fù)雜度更高，體現(xiàn)在樣本熵值上趨于更高。我們采集100例冠心病患者治療前后的聲診信息，結(jié)果發(fā)現(xiàn)冠心病心氣虛證、心陰虛證和痰濁證治療前后聲診參數(shù)的變化有顯著差異[2].從一定程度上說明聲診參數(shù)的改變能為中醫(yī)診療評(píng)價(jià)提供客觀依據(jù)。
4、冠心病脈診研究
脈診是醫(yī)生用手指切按患者的脈搏，感知脈動(dòng)應(yīng)指的形象，以了解病情、判斷病癥的診察方法。脈象的形成與心臟的搏動(dòng)、脈道的通利和氣血的盈虧直接相關(guān)。近20年來中醫(yī)脈診客觀化研究取得很大的發(fā)展，陳素云等[11]基于時(shí)域特征探討了120例冠心病患者橈動(dòng)脈脈圖時(shí)域特征及與血液流變學(xué)的關(guān)系;楊天權(quán)等[12]用頻率分析方法計(jì)算了冠心病動(dòng)脈硬化患者脈圖諧波的幅值和相角，發(fā)現(xiàn)脈圖諧波分量對(duì)于診斷動(dòng)脈硬化有一定的臨床意義;孫智山等[13]基于時(shí)域方法探討了冠心病患者冠狀動(dòng)脈狹窄程度與脈象弦度有一定的相關(guān)性。
本課題組運(yùn)用不同的方法對(duì)冠心病脈象進(jìn)行了研究�；跁r(shí)域方法分析了冠心病脈圖時(shí)域參數(shù)與冠脈狹窄程度及超聲心動(dòng)圖指標(biāo)的相關(guān)性[14],研究表明，冠狀動(dòng)脈及心臟形態(tài)的病理改變可能是冠心病脈圖形態(tài)變化的病理基礎(chǔ)之一�；跁r(shí)頻結(jié)合方法如HHT方法分析比較了冠心病與正常人的脈圖特征的差異、同一患者支架植入手術(shù)前后脈圖特征的差異，研究表明，HHT方法對(duì)于區(qū)別冠心病患者與正常人的脈象以及冠心病患者支架植入術(shù)前后的脈象變化有顯著意義[15].基于非線性動(dòng)力學(xué)方法分析了冠心病脈象特征，如基于遞歸定量分析、樣本熵研究了冠心病患者與正常人群脈圖的差異，通過繪制上述參數(shù)的ROC曲線評(píng)估了這些參數(shù)區(qū)分冠心病組和正常組脈圖的診斷價(jià)值[16-17].
在樣本熵的基礎(chǔ)上，我們運(yùn)用多尺熵分析比較了冠心病患者與高血壓病患者、正常組脈象的差異[18].為了闡明脈象的遞歸定量參數(shù)能提高冠心病證型的識(shí)別率，我們基于問診信息和脈象參數(shù)建立了冠心病證型識(shí)別模型并進(jìn)行了分類預(yù)測(cè)，研究表明，基于問診信息融合脈象遞歸定理參數(shù)建立的證型模型，其識(shí)別性能高于融合脈象時(shí)域參數(shù)建立的模型;融合脈象參數(shù)(時(shí)域參數(shù)或遞歸定理參數(shù))建立的證型模型，其識(shí)別性能均高于僅基于問診信息建立的模型[19],該研究同時(shí)驗(yàn)證了脈診在辨證中的重要作用，為建立“四診合參”模型奠定了基礎(chǔ)�；跁r(shí)頻方法結(jié)合非線性動(dòng)力學(xué)方法，我們提取了HHT方法分解后冠心病脈象模型函數(shù)(IMF)的能量值、IMF樣本熵值，發(fā)現(xiàn)冠心病各模態(tài)的能量、樣本熵值顯著小于正常組;基于這兩類特征，運(yùn)用隨機(jī)森林分類器對(duì)兩組進(jìn)行區(qū)分，識(shí)別率可達(dá)90.21%[20].
5、冠心病問診研究
問診被視為“診病之要領(lǐng)，臨證之首務(wù)”,在四診中占有重要地位。傳統(tǒng)問診來源于醫(yī)生的耳聞、患者的口述，其主觀性強(qiáng)、模糊性大，可重復(fù)性差，給臨床科研帶來困難。據(jù)文獻(xiàn)[21]報(bào)道，用以表達(dá)四診信息的癥狀表詞有817個(gè)，由發(fā)生部位和性質(zhì)聯(lián)合組成的復(fù)合癥狀有2317個(gè)，如果再考慮癥狀的發(fā)生原因、誘發(fā)、加重等因素，形成的復(fù)合癥狀達(dá)4500個(gè)之多。因此，學(xué)者們開展了中醫(yī)問診規(guī)范化、客觀化研究。如王哲等[22]對(duì)中醫(yī)癥狀的量化表達(dá)方面進(jìn)行了嘗試，采用臨床流行病學(xué)調(diào)查、條目分析及經(jīng)驗(yàn)性篩選等方法，編制了簡明抑郁癥中醫(yī)證候自評(píng)量表。
本課題組以中醫(yī)心系問診量表的研制為切入點(diǎn)，進(jìn)行了問診規(guī)范化的研究。我們運(yùn)用問卷法，通過文獻(xiàn)梳理、專家討論，初步確定了心系問診的條目池，在此基礎(chǔ)上，借助多元統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行癥狀的篩選，并對(duì)量表進(jìn)行信度、效度等檢驗(yàn)，從而研制了中醫(yī)心系問診采集量表[23].在量表制作完善的基礎(chǔ)上，結(jié)合現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)，研制了心系問診信息采集系統(tǒng)[24],實(shí)現(xiàn)了中醫(yī)心系問診信息的規(guī)范化和數(shù)字化。為了探討心血管疾病的中醫(yī)問診分類特征，為中醫(yī)證候診斷標(biāo)準(zhǔn)的建立提供客觀依據(jù)，我們嘗試運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別等方法建立中醫(yī)問診模型。我們運(yùn)用中醫(yī)心系問診量表和采集系統(tǒng)采集了3021例心系疾病患者的信息，其中冠心病有1521例[21],建立了中醫(yī)心系問診的隱結(jié)構(gòu)模型[25],該模型無論定性層面或定量層面都與心系辨證理論基本吻合。基于問診信息應(yīng)用支持向量機(jī)(徑向基函數(shù)與多項(xiàng)式函數(shù)2種算法)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ACON與OCON2種結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò))建立3000例心血管疾病常見證型心氣虛、心陽虛、心陰虛、痰濁、氣滯以及血瘀證的證候模型，研究發(fā)現(xiàn)，基于OCON結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的證候模型，其識(shí)別準(zhǔn)確率最高，均在60%以上，其中心氣虛和心陽虛證分別高達(dá)92.4%、82.9%[26].在前期研究的基礎(chǔ)上，我們對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的多標(biāo)記學(xué)習(xí)進(jìn)行了研究，提出了基于標(biāo)記相關(guān)特征的多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法(revelantfeatureforeachlabel,REAL),建立中醫(yī)證候模型[27-28],基于REAL對(duì)695例冠心病常見證型心氣虛、心陽虛證、心陰虛證、痰濁證、血瘀證和心腎不交證進(jìn)行分析，建立了冠心病中醫(yī)證候模型，對(duì)于上述證型的識(shí)別率分別為73.5%、89.5%、79.1%、63.8%、85.2%、81.8%.REAL模型能很好地處理兼證，充分關(guān)注了證型和癥狀的關(guān)系，適合于中醫(yī)辨證模型的建立。
6、冠心病四診信息融合的研究
中醫(yī)“望、聞、問、切”四診信息是辨證論治的基礎(chǔ)，通過四診合參，達(dá)到審查病因、闡述病機(jī)、確定治療原則以及判斷預(yù)后等目的。然而傳統(tǒng)中醫(yī)診法缺乏客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致中醫(yī)辨證的精確性和可重復(fù)性較差，因此，實(shí)現(xiàn)中醫(yī)四診信息的客觀化、辨證規(guī)范化是中醫(yī)發(fā)展的迫切需要。早在20世紀(jì)70年代，已有學(xué)者在中醫(yī)領(lǐng)域引入計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)，開展了中醫(yī)專家系統(tǒng)的研究[29].
早期的中醫(yī)專家系統(tǒng)都是基于規(guī)則的推理[30],其缺點(diǎn)是自主“學(xué)習(xí)”能力和“適應(yīng)”能力較差，知識(shí)自動(dòng)更新困難。21世紀(jì)初，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等技術(shù)引入到中醫(yī)辨證推理的研究領(lǐng)域，如基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、決策樹方法建立中醫(yī)辨證系統(tǒng)[31-32].由于受限于當(dāng)時(shí)四診信息標(biāo)準(zhǔn)化采集手段及其信息化技術(shù)水平，參與辨證的客觀化指標(biāo)量化不足如望診、聲診等信息尚未客觀量化，影響了最終的辨證結(jié)果。近幾年，中醫(yī)四診信息客觀采集和分析系統(tǒng)的研究日益完善，為開展問診、舌面、脈、聲診等四診客觀信息的融合研究奠定了基礎(chǔ)，四診信息融合研究成為中醫(yī)診斷客觀化研究的必然發(fā)展趨勢(shì)。
20年來本課題組合作開展了中醫(yī)脈診、問診、望診和聲診等檢測(cè)系統(tǒng)的研究，研制出中醫(yī)四個(gè)診法的采集與分析系統(tǒng)，其能夠提供的客觀化指標(biāo)基本覆蓋了四診的信息，解決了參與辨證的客觀化指標(biāo)量化不足的缺陷。在此基礎(chǔ)上，我們研發(fā)了集成的中醫(yī)四診檢測(cè)系統(tǒng)，并對(duì)“四診合參”信息融合研究做了許多創(chuàng)新性的嘗試。應(yīng)用中醫(yī)四診檢測(cè)系統(tǒng)獲取患者的舌診、面診、脈診、問診、聲診等四診綜合信息，基于四診信息分別應(yīng)用支持向量機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了506例心系疾病常見心氣虛、心陽虛證、心陰虛證、痰濁證、血瘀證和氣滯證的證候模型并進(jìn)行預(yù)測(cè)，基于人工神經(jīng)網(wǎng)建立證候模型中，氣滯證模型的識(shí)別最高(87.07%),基于支持向量機(jī)建立的證候模型中，心陽虛證模型的識(shí)別率最高(81.70%)[28,33].為了驗(yàn)證“四診合參”的優(yōu)勢(shì)，分別基于問診、基于問診+望診、基于問診+望診+脈診、基于問診+望診+脈診+聲診4個(gè)數(shù)據(jù)集建立辨證模型并對(duì)其進(jìn)行比較�？紤]臨床多兼證，采用REAL算法進(jìn)行辨證模型的建模�；赗EAL算法，建立了693例冠心病四診信息融合的辨證模型，該模型通過互信息最大化來挑選與證型最相關(guān)的特征子集，從而建立心氣虛證、心陽虛證、心陰虛證、痰濁證、血瘀證和心腎不交證的識(shí)別模型。當(dāng)建模的數(shù)據(jù)集采用問診信息時(shí)，上述證型的平均識(shí)別率為84.9%,當(dāng)建模的數(shù)據(jù)集采用問診+望診信息時(shí)，上述證型的平均識(shí)別率為85%,當(dāng)建模的數(shù)據(jù)集采用問診+望診+脈診信息時(shí)，上述證型的平均識(shí)別率為85.1%,當(dāng)建模的數(shù)據(jù)集采用問診+望診+脈診+聲診信息時(shí)，上述證型的平均識(shí)別率為85.8%.由此可見，當(dāng)四診信息收集全面時(shí)，模型的識(shí)別率最高。
7、展望
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，脈診儀、舌診儀、面診儀、聲診儀應(yīng)運(yùn)而生，但仍存在諸多不足，如現(xiàn)有的舌象采集設(shè)備多是從單一角度采集舌象，照相機(jī)采集的單幀圖像易受光源電壓和舌體運(yùn)動(dòng)的影響;中醫(yī)“三部九候”脈診理論與方法尚需大量臨床數(shù)據(jù)予以驗(yàn)證，三探頭傳感器尚未走進(jìn)臨床;有40余年現(xiàn)代化研究歷史的脈診尚未建立標(biāo)準(zhǔn)圖譜及參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)等。此外，分散于不同課題組的研究數(shù)據(jù)是孤立的，難以綜合反映病證診斷的深層意義，而集成的中醫(yī)四診檢測(cè)系統(tǒng)的研發(fā)，四診信息融合的研究，有望解決由于不同診法數(shù)據(jù)分離導(dǎo)致的信息孤島問題。對(duì)整合的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析決策成為大數(shù)據(jù)下中醫(yī)診療技術(shù)必然的發(fā)展趨勢(shì)，大數(shù)據(jù)可以為患者的數(shù)據(jù)信息的收集、存儲(chǔ)、檢索和分析利用提供服務(wù);實(shí)現(xiàn)臨床科研數(shù)據(jù)的持續(xù)積累、有效集成與應(yīng)用。利用大數(shù)據(jù)可以從大量臨床數(shù)據(jù)中發(fā)掘隱藏在現(xiàn)象背后的知識(shí)和規(guī)律。
心血管疾病是威脅人類生命健康的嚴(yán)重疾病，許多心血管疾病如冠心病、高血壓病等在早期可以沒有自覺癥狀，導(dǎo)致患者錯(cuò)過最佳治療機(jī)會(huì)，因此，在疾病未發(fā)生時(shí)便開始積極預(yù)防和干預(yù)可達(dá)到防患于未然。大數(shù)據(jù)下的中醫(yī)診療技術(shù)充分體現(xiàn)中醫(yī)時(shí)間醫(yī)學(xué)和中醫(yī)個(gè)性化診療的特點(diǎn)，能夠?yàn)榛颊邘碜畲蟮氖找妗Ｖ嗅t(yī)四診檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以全面實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)個(gè)人的健康數(shù)據(jù)，醫(yī)生通過監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析方法和模型，繪制患者的健康曲線圖，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)患者的異常情況進(jìn)行預(yù)警，并給予個(gè)性化干預(yù)，達(dá)到防病治病的目的。
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[6]董夢(mèng)青.冠心病不同證候舌、面診信息特征研究與實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)的相關(guān)性研究[D].上海：上海中醫(yī)藥大學(xué)，2013.
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