用于健康狀態(tài)辨識(shí)的掌色分析方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種用于健康狀態(tài)辨識(shí)的掌色分析方法，首先，采集測(cè)試者雙手的手掌圖像信息；對(duì)采集的手掌的顏色參數(shù)進(jìn)行計(jì)算；通過測(cè)試者雙手手掌的顏色參數(shù)計(jì)算結(jié)果判斷測(cè)試者是否屬于體虛易感人群。通過采集測(cè)試者雙手的手掌顏色信息后，就能夠直觀、簡(jiǎn)單的確定測(cè)試者的當(dāng)前的健康狀態(tài)，使得測(cè)試者能夠明了自身的體質(zhì)狀況，為制定健康保健方案提供參考。
【專利說明】用于健康狀態(tài)辨識(shí)的掌色分析方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及保健領(lǐng)域，更具體地說，是涉及一種用于健康狀態(tài)辨識(shí)的掌色分析方法。
【背景技術(shù)】
[0002]手診屬于中醫(yī)四診中望、聞、問、切中的望診，是中醫(yī)的重要組成部分。通過觀察手的某些部位的形態(tài)、氣色、紋線等即可判斷身體的健康情況。研究表明，人體的健康信息有80%左右是可以直接觀察到的，而人的手掌又可以反映出80%以上的視覺信息。因此，通過對(duì)人手的診斷可以方便、直觀地察覺到大部分人體健康狀況，為健康保健提供依據(jù)。
[0003]現(xiàn)代醫(yī)學(xué)研究表明，人的雙手上有十二條正經(jīng)經(jīng)脈的八十六個(gè)經(jīng)穴和二百二十四個(gè)奇穴，手上幾乎集中了與體內(nèi)所有器官都有關(guān)系的穴位。人體的各種器官均與手掌聯(lián)接著。所以，身體內(nèi)的各種異常變化都會(huì)由穴和經(jīng)絡(luò)反饋給手的各個(gè)部位，疾病的信號(hào)更會(huì)經(jīng)由血管、神經(jīng)和經(jīng)絡(luò)表現(xiàn)在手的不同部位。手指和手掌的不同部位的形態(tài)改變，以及其中規(guī)律性和特異性的改變就是手診的理論依據(jù)。
[0004]但是，目前對(duì)于掌色與人體健康程度的研究非常少，手診的顏色與光澤信息包含了許多有價(jià)值的人體健康狀況信息，這些有用的信息可以對(duì)一些處在亞健康狀態(tài)人群提供早期的警示，避免不良的體況最終演變成疾病。因此手診的現(xiàn)代化、標(biāo)準(zhǔn)化、科學(xué)化和客觀化是一個(gè)亟待解決的問題。
[0005]近年來，中西醫(yī)學(xué)者運(yùn)用各式各樣的無創(chuàng)檢測(cè)技術(shù)試圖了解亞健康狀態(tài)的發(fā)病原因、發(fā)病機(jī)制以及如何界定亞健康人進(jìn)而改善亞健康狀態(tài)。其中，值得提出的是一些依據(jù)中醫(yī)理論研制的新的、無創(chuàng)傷的、標(biāo)準(zhǔn)化的、簡(jiǎn)便易行的檢測(cè)方法的引入。隨著信息學(xué)科在中醫(yī)診斷領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。中醫(yī)診斷已在量化和標(biāo)準(zhǔn)化方面取得了突破性進(jìn)展。應(yīng)用數(shù)字化中醫(yī)四診診斷技術(shù)來采集、分析與挖掘亞健康狀態(tài)機(jī)體的量化指標(biāo)與客觀指征，建立亞健康狀態(tài)的客觀評(píng)價(jià)與量化診斷體系，將有利于發(fā)揮中醫(yī)藥在健康保健領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種用于健康狀態(tài)辨識(shí)的掌色分析方法。
[0007]為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案:
[0008]一種用于健康狀態(tài)辨識(shí)的掌色分析方法，該方法的具體步驟為:
[0009]A.采集測(cè)試者雙手的手掌圖像信息；
[0010]B.對(duì)采集的手掌的顏色參數(shù)進(jìn)行計(jì)算；
[0011]C.通過測(cè)試者雙手手掌的顏色參數(shù)計(jì)算結(jié)果判斷測(cè)試者是否屬于體虛易感人群。
[0012]所述步驟A的具體步驟為:
[0013]測(cè)試者將手掌放 入箱體內(nèi)，并將黑紙置于測(cè)試者手背的后面；相機(jī)的鏡頭正對(duì)手掌面，拍攝其雙手的照片；[0014]其中，箱體內(nèi)還設(shè)有拍攝用的光源。
[0015]所述步驟B的具體步驟為:
[0016]B1.采用Canny邊緣算子法提取手掌輪廓；
[0017]B2.將手掌分割為手指遠(yuǎn)側(cè)區(qū)域、掌指關(guān)節(jié)區(qū)域、大魚際區(qū)域以及小魚際區(qū)域；
[0018]其中，手指遠(yuǎn)側(cè)區(qū)域定義為五根手指頭的頂部區(qū)域，即:1)食指、中指、無名指以及小拇指的指尖區(qū)域分別為其所在指頭的前三分之一，2)大拇指的指尖區(qū)域?yàn)榇竽粗傅那岸种唬?br> [0019]掌指關(guān)節(jié)區(qū)域定義為遠(yuǎn)側(cè)掌橫紋至掌指橫紋區(qū)域
[0020]大魚際區(qū)域定義為大魚際肌紋橈側(cè)手掌部區(qū)域
[0021]小魚際區(qū)域定義為小魚際肌紋尺側(cè)；
[0022]B3.分別計(jì)算手指遠(yuǎn)側(cè)區(qū)域、掌指關(guān)節(jié)區(qū)域、大魚際區(qū)域以及小魚際區(qū)域的每個(gè)像素的R值、G值、B值、H值、S值、V值，并對(duì)上述四個(gè)區(qū)域的R值、G值、B值、H值、S值、V值分別求均值，以上述四個(gè)區(qū)域的R值、G值、B值、H值、S值、V值的均值為基數(shù)并分別求均值計(jì)算出手掌的顏色參數(shù)的R值、G值、B值、H值、S值、V值。
[0023]所述步驟B 2的具體步驟為:
[0024]B21.根據(jù)手掌輪廓的曲率變化找到五個(gè)指尖和四個(gè)指窩的特征點(diǎn)，對(duì)指尖指窩進(jìn)行定位后，分割手指遠(yuǎn)側(cè)區(qū)域；
[0025]B22.手指遠(yuǎn)側(cè) 區(qū)域分割出去后，留下手掌區(qū)域，采用模版匹配的方法再分別提取掌指關(guān)節(jié)區(qū)域、大魚際區(qū)域以及小魚際區(qū)域。
[0026]所述步驟C的具體步驟為:
[0027]體虛易感人成人組:I)其左手掌色的R值、G值、B值、H值、V值低于正常人群，S值高于正常人群；2)并且，其右手掌色的G值、B值低于正常人群，S值高于正常人群；
[0028]或者，體虛易感兒童組:I)其左手掌色S值高于正常兒童組；2)并且其右手掌色的S值高于正常兒童組；
[0029]其中，成人組年齡范圍:18歲以上；兒童組年齡范圍:0-14歲。
[0030]與現(xiàn)有技術(shù)相比，采用本發(fā)明的一種用于健康狀態(tài)辨識(shí)的掌色分析方法，通過采集測(cè)試者雙手的手掌顏色信息后，就能夠直觀、簡(jiǎn)單的確定測(cè)試者的當(dāng)前的健康狀態(tài)，使得測(cè)試者能夠明了自身的體質(zhì)狀況，為制定健康保健方案提供參考。
[0031]總之，本發(fā)明能實(shí)現(xiàn)手掌信息采集與分析，為健康保健提供依據(jù)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0032]圖1為人體右掌色澤分析區(qū)域的示意圖；
[0033]圖2為本發(fā)明的實(shí)施例的右手掌采集示意圖；
[0034]圖3為圖2中的右手掌的手掌提取輪廓示意圖；
[0035]圖4為圖3中的標(biāo)定右手掌的指尖指窩示意圖；
[0036]圖5為分割圖4中指尖指窩后的手掌示意圖；
[0037]圖6為本發(fā)明的實(shí)施例中的分割出的手掌的各個(gè)部分的示意圖。
【具體實(shí)施方式】[0038]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例進(jìn)一步說明本發(fā)明的技術(shù)方案。
[0039]關(guān)于手掌分區(qū)的內(nèi)容，目前鮮有文獻(xiàn)涉及，本發(fā)明根據(jù)以下理論進(jìn)行手掌分區(qū)的探索。首先，手掌的皮膚屬厚型皮膚，與全身大部分皮膚結(jié)構(gòu)不同，較少受到色素的影響，而主要受到皮下毛細(xì)血管血流顏色的影響，故血流情況對(duì)手掌的顏色有較大影響。其次，解剖學(xué)認(rèn)為，五指指尖及大小魚際是手部毛細(xì)血管最為密集的區(qū)域。由于雙手指頭是毛細(xì)血管最密集的區(qū)域，其次為大小魚際，而指根部由于手指的運(yùn)動(dòng)亦常常處于高度充血狀態(tài)，以上區(qū)域?qū)ζは卵髯兓顬槊舾?，其顏色最容易受到手部血流變化的影響?br> [0040]本發(fā)明根據(jù)以上原理，確定手掌色澤的分析區(qū)域如下圖1所示，其中11為手指遠(yuǎn)側(cè)區(qū)域，即遠(yuǎn)側(cè)指間關(guān)節(jié)至指尖區(qū)域；12為掌指關(guān)節(jié)區(qū)域，即遠(yuǎn)側(cè)掌橫紋至掌指橫紋區(qū)域；13為大魚際區(qū)域，即大魚際肌紋橈側(cè)手掌部區(qū)域；14為小魚際區(qū)，即小魚際肌紋尺側(cè)。
[0041]實(shí)施例
[0042]拍攝條件:
[0043]中醫(yī)掌診米集設(shè)備(高35cm,長(zhǎng)40cm,寬40cm),數(shù)碼相機(jī)(Canon E0S50D) 一臺(tái)，聯(lián)想計(jì)算機(jī)(K46A) —臺(tái)。
[0044]中醫(yī)掌診采集設(shè)備，包括箱體、光源和拍攝裝置，光源和拍攝裝置位于箱體內(nèi)，拍攝裝置維相機(jī)。拍攝時(shí)，相機(jī)的鏡頭垂直于手掌平面，采集手掌信息。本發(fā)明能實(shí)現(xiàn)手掌信息采集與分析，為健 康保健提供依據(jù)。
[0045]拍攝方法
[0046]采集時(shí)，囑被采集者手部自然放松正對(duì)鏡頭，去除手部飾物，采集者以黑紙置于被采集者手背的后面，再以掌診采集設(shè)備分別拍攝其雙手照片，所有測(cè)試者均在安靜自然狀態(tài)下進(jìn)行。
[0047]分析系統(tǒng)
[0048]本研究基于OpenCV開發(fā)適合手掌顏色與紋理分析的計(jì)算機(jī)分析軟件。
[0049]1.手掌顏色分析
[0050](I)讀入掌診采集設(shè)備采集的手掌圖像，如圖2所示；
[0051](2)手掌輪廓的提取
[0052]采用Canny邊緣算子法提取手掌輪廓。Canny邊緣算子是利用高斯函數(shù)的一階微分來實(shí)現(xiàn)的，該算子具有較好的邊緣檢測(cè)特性，能夠在邊緣檢測(cè)和噪聲抑制之間得到較好的平衡，如圖3所示；
[0053](3)手指遠(yuǎn)側(cè)區(qū)域、掌指關(guān)節(jié)區(qū)、大魚際區(qū)和小魚際區(qū)的區(qū)域分割
[0054]手指遠(yuǎn)側(cè)區(qū)域的分割；首先根據(jù)手掌輪廓的曲率變化找到五個(gè)指尖和四個(gè)指窩的特征點(diǎn)，對(duì)指尖指窩進(jìn)行定位。根據(jù)許多張手掌圖像分析發(fā)現(xiàn)，指尖區(qū)域是指五根手指頭的頂部區(qū)域。食指、中指、無名指和小拇指的指尖區(qū)域大概占據(jù)了其所在指頭區(qū)域的三分之一，而大拇指區(qū)域則大概占據(jù)了大拇指區(qū)域的二分之一。根據(jù)這個(gè)特征及五個(gè)指尖和四個(gè)指窩特征點(diǎn)的定位，分割手指遠(yuǎn)側(cè)區(qū)域。
[0055]具體的講如圖4所示，手掌遠(yuǎn)側(cè)區(qū)域的分割利用曲率找到手指的五個(gè)指尖位置，分別為:A、C、E、G、J和四個(gè)指窩位置，分別為:B、D、F、H，
[0056]利用大拇指指尖為大拇指長(zhǎng)度的1/2、其他四個(gè)手指頭指尖為指頭長(zhǎng)度的1/3的長(zhǎng)度關(guān)系切割出指尖部位。[0057]過拇指指窩作拇指指尖與指窩連線的垂直線，可以找到與拇指指窩相對(duì)應(yīng)的另外一個(gè)點(diǎn)，同理可以找到食指和小拇指的指窩對(duì)應(yīng)點(diǎn)，通過指窩點(diǎn)的連接可以分割出手掌?？拷∧粗傅氖终埔粋?cè)各點(diǎn)擬合成一條直線，然后以此直線為基準(zhǔn)，旋轉(zhuǎn)至水平位置，如圖5所示。
[0058]掌指關(guān)節(jié)區(qū)域、大魚際區(qū)域以及小魚際區(qū)域的區(qū)別分割。手指遠(yuǎn)側(cè)區(qū)域分割出去后，留下手掌區(qū)域，采用模版匹配的方法提取指關(guān)節(jié)區(qū)域、大魚際區(qū)域和小魚際區(qū)域，如圖6所示。
[0059](4)計(jì)算手掌顏色參數(shù)
[0060]在RGB彩色空間下的分量值:R值為紅色通道值、G值為綠色通道值、B值為綠色通道值；在HSV彩色空間下的分量值:H值(色調(diào))、S值(飽和度)、V值(亮度)。
[0061]分別計(jì)算手指遠(yuǎn)側(cè)區(qū)域、掌指關(guān)節(jié)區(qū)域、大魚際區(qū)域以及小魚際區(qū)域的每個(gè)像素的R值、G值、B值、H值、S值、V值，并對(duì)上述四個(gè)區(qū)域的R值、G值、B值、H值、S值、V值分別求均值，以上述四個(gè)區(qū)域的R值、G值、B值、H值、S值、V值的均值為基數(shù)再分別求均值計(jì)算出手掌的顏色參數(shù)的R值、G值、B值、H值、S值、V值。
[0062]2.統(tǒng)計(jì)學(xué)方法
[0063]將全部數(shù)據(jù)輸入電腦，采用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)管理，采用SPSS18.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析。對(duì)于服從正態(tài)分布的計(jì)量資料采用方差分析、數(shù)據(jù)的結(jié)果以均數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)差表達(dá)
(;士SD);不服從正態(tài)分布的計(jì)量資料先秩轉(zhuǎn)換后再用方差分析，數(shù)據(jù)的結(jié)果以中位數(shù)
及四分位數(shù)間距(Mj^Qu)表達(dá)。計(jì)數(shù)資料采用卡方檢驗(yàn)。
[0064]采樣的年齡組見表1的易感組與正常組一般情況(^ + SD)
[0065]表1
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【權(quán)利要求】
1.一種用于健康狀態(tài)辨識(shí)的掌色分析方法，其特征在于: 該方法的具體步驟為: A.采集測(cè)試者雙手的手掌圖像信息； B.對(duì)采集的手掌的顏色參數(shù)進(jìn)行計(jì)算； C.通過測(cè)試者雙手手掌的顏色參數(shù)計(jì)算結(jié)果判斷測(cè)試者是否屬于體虛易感人群。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于健康狀態(tài)辨識(shí)的掌色分析方法，其特征在于: 所述步驟A的具體步驟為: 測(cè)試者將手掌放入箱體內(nèi)，并將黑紙置于測(cè)試者手背的后面；相機(jī)的鏡頭正對(duì)手掌面，拍攝其雙手的照片； 其中，箱體內(nèi)還設(shè)有拍攝用的光源。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于健康狀態(tài)辨識(shí)的掌色分析方法，其特征在于: 所述步驟B的具體步驟為: B1.采用Canny邊緣算子法提取手掌輪廓； B2.將手掌分割為手指遠(yuǎn)側(cè)區(qū)域、掌指關(guān)節(jié)區(qū)域、大魚際區(qū)域以及小魚際區(qū)域； 其中，手指遠(yuǎn)側(cè)區(qū)域定義為五根手指頭的頂部區(qū)域，即:1)食指、中指、無名指以及小拇指的指尖區(qū)域分別為其所在指頭的前三分之一，2)大拇指的指尖區(qū)域?yàn)榇竽粗傅那岸种? 掌指關(guān)節(jié)區(qū)域定義為遠(yuǎn)側(cè)掌橫紋至掌指橫紋區(qū)域 大魚際區(qū)域定義為大魚際肌紋橈側(cè)手掌部區(qū)域 小魚際區(qū)域定義為小魚際肌紋尺側(cè)； B3.分別計(jì)算手指遠(yuǎn)側(cè)區(qū)域、掌指關(guān)節(jié)區(qū)域、大魚際區(qū)域以及小魚際區(qū)域的每個(gè)像素的R值、G值、B值、H值、S值、V值，并對(duì)上述四個(gè)區(qū)域的R值、G值、B值、H值、S值、V值分別求均值，以上述四個(gè)區(qū)域的R值、G值、B值、H值、S值、V值的均值為基數(shù)并分別求均值計(jì)算出手掌的顏色參數(shù)的R值、G值、B值、H值、S值、V值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于健康狀態(tài)辨識(shí)的掌色分析方法，其特征在于: 所述步驟B 2的具體步驟為: B21.根據(jù)手掌輪廓的曲率變化找到五個(gè)指尖和四個(gè)指窩的特征點(diǎn)，對(duì)指尖指窩進(jìn)行定位后，分割手指遠(yuǎn)側(cè)區(qū)域； B22.手指遠(yuǎn)側(cè)區(qū)域分割出去后，留下手掌區(qū)域，采用模版匹配的方法再分別提取掌指關(guān)節(jié)區(qū)域、大魚際區(qū)域以及小魚際區(qū)域。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)所述的用于健康狀態(tài)辨識(shí)的掌色分析方法，其特征在于: 所述步驟C的具體步驟為: 體虛易感人成人組:I)其左手掌色的R值、G值、B值、H值、V值低于正常人群，S值高于正常人群；2)并且，其右手掌色的G值、B值低于正常人群，S值高于正常人群； 或者，體虛易感兒童組:I)其左手掌色S值高于正常兒童組；2)并且其右手掌色的S值高于正常兒童組； 其中，成人組年齡范圍:18歲以上；兒童組年齡范圍:0-14歲。
【文檔編號(hào)】A61B5/00GK103735247SQ201310713656
【公開日】2014年4月23日 申請(qǐng)日期:2013年12月20日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月20日
【發(fā)明者】郭睿, 王憶勤, 顏建軍, 雷昭, 郝一鳴, 夏雨, 許文杰, 燕海霞 申請(qǐng)人:上海中醫(yī)藥大學(xué), 華東理工大學(xué)