目的本文对冀东地区油田职工体检人群进行多类健康相关信息的规范化采集、整理与分析,获取与高血压疾病相关的证候特点及面、舌图像特征。通过总结高血压患者生活环境、起居习惯、既往病史、中医舌、脉诊断信息,完成高血压疾病的相关影响因素分析,并研究其证候要素分布特点。通过图像识别技术对舌面特征进行识别,实现对高血压患者的面部、舌部特征挖掘,以及对不同证候人群的面部、舌部差异性信息的识别,精确化描述中医望诊信息,拓展中医望诊的应用方法。方法本课题筛选冀东地区油田职工体检样本,获取其与健康相关的内容包括:(一)依靠询问获取的信息包括被调查患者的:1家庭、个人背景情况调查2中医临床问诊相关的诊断信息3生活现状与作息特征4既往史以及长期健康状况等(二)中医医师的诊断结论与图像类的诊断信息。包括患者在中医医师诊断后的舌诊、脉诊的结论性信息与规范化采集的面部、舌部的图像信息。借助自动化的图像识别技术,数据分析技术,完成对相应的样本数据研究。收集样本751例,经剔除筛选后得到高血压样本160人,正常高值样本216人,非高血压对照组样本283人,共计659人,参与比较分析。结果1高血压的综合相关因素整体样本的血压相关性分析表明:年龄、身高、体重、性别、腰围、臀围、肩胛下皮褶厚度、BMI、腰臀比、是否吸烟、是否饮酒等呈现有显著正相关性,最终学历、受教育年限、家庭收入、劳逸情况与血压呈现负相关。在腰臀比数据中表明中心性肥胖在男性样本中数值偏高,且与高血压的血压值呈正相关性。通过有序多分类逻辑回归方法计算得到腰围、上臂肱三头肌腹处皮褶厚度、年龄、腰臀比、性别五项数据具备回归结论的显著性,该因子的回归计算可以解释56.90%高血压组间的差异性。对整体样本的组间比较发现:日常生活信息方面,高血压患者具有在定居时间久、长期站立、入睡速度快,睡眠期间较少被干扰,早醒、咳嗽或者打鼾频次多、运动频次、运动量略高,食肉频次较低等特征;自觉健康评价与主诉方面,高血压患者精神紧张程度偏高、易于困倦、浮肿、起立头晕、语音低弱、健忘、多愁善感等状态、常伴随有胸胁胀痛、手脚发凉、畏寒、大便干燥、肢体麻木感;既往史方面,高血压患者的高血脂、脑血管疾病、自身免疫性疾病的既往史发病率高于非高血压对照组;中医舌脉信息中,高血压组与非高血压组相比,舌中部位苔色偏黄,偏厚,腐腻,舌下络脉迂曲程度较高,舌尖的红点出现频次高,左右脉脉宽高,弦脉比例高,脉搏力度偏低,节律更加不齐。2高血压样本组内的证候要素因子分析结果160例高血压样本基线数据的性别间差异主要表现在年龄、最终学历,身高体重,腰围,吸烟与饮酒方面。男性的高血压数量明显高于女性,年龄偏低,血压值未现出明显的性别间差异性。对高血压样本的症状群进行因子分析,总结出8个维度的正交向量作为公因子,对高血压证候描述的累计贡献率可达到60%以上。结果表明高血压样本证候中依据脏腑分类的病位体现在脾、肝,其次是肾;痰湿、精亏、气虚为该样本的主要病性特点。3整体样本的舌面信息分析与高血压证候特征数据挖掘通过应用主动形变模型AAM设计自动化的人脸关键望诊信息识别系统,完成整体样本的组间面诊、舌诊数据获取与信息分析。结果表明:(1)男性高血压组样本形态方面表现出左侧眉宽值高,色彩方面表现出双目晦暗,上唇偏蓝,面色黄色亮度值分布均匀,面色亮度值较低,舌色偏蓝而少黄,非高血压组则相反。(2)女性高血压组样本形态方面表现出眉形更圆,双眉较宽,不对称,双眉外侧间距大,左眉更平直。双眼偏小而狭长,双目外侧上倾角更低,双目目内眦目外眦角度更尖锐,左眼下缘曲线更加平直,双唇的视觉面积更小,鼻子更宽。色彩方面表现出双目更加晦暗,上唇淡红,有黄色瘀斑,面色较黯淡,尤以面色偏红偏青部位为重。(3)舌面信息中产生组间差异性的数据存在较大的性别间差异。男性样本共有12项指标存在组间差异性,包括1项面部形态指标,10项面色指标与1项舌色指标;而女性样本共有32项指标存在组间差异性,包括24项面部形态指标,7项面色指标与1项舌色指标。两性间重合的指标仅有3项面部色彩指标与1项舌色指标。因此对高血压的面、舌图像数据的组间分析需要考虑性别间差异。(4)依据面部特征与高血压之间的回归分析,可以实现近半数的样本在舌面特征的回归预测血压值与测量血压值之间的差异少于10mmHg。进一步对高血压组样本进行4种证候分类下的面部形态、色彩以及舌诊信息差异性指标分析,发现:(1)数据表明男性阴阳两虚组患者双眼面积,右眼外侧度数显著大于阴虚阳亢组、鼻宽显著小于阴虚阳亢组;左眼内侧度数显著高于痰湿壅盛组。(2)阴阳两虚组样本的下唇红色分布较阴虚阳亢组不均程度更高,右眼偏蓝程度显著高于痰湿壅盛组样本。阴阳两虚组样本面色偏青区视觉亮度差较大,高光区明显,相关数值显著高于阴虚阳亢组。(3)女性样本中阴阳两虚组样本的左眼外侧角度,左眼似圆度与右眼的内侧角度显著高于阴虚阳亢组。(4)痰湿壅滞组样本的下唇亮度高,右侧眉区偏黄,且右眉区域黄色、红色色彩分布色差大;肝火亢盛组与阴阳两虚组样本下唇亮度低,阴阳两虚组样本右侧眉区偏蓝,红色、黄色色彩均匀;痰湿壅滞组样本面色偏黄、偏红,黄色分布不均,肝火亢盛,阴阳两虚组样本面色偏青;痰湿壅盛组样本舌色偏黄,肝火亢盛组样本舌色偏蓝。男性样本10项面部形态指标与3项面部色彩指标具备证候间差异性,而女性样本,则有3项形态学指标,11项面部色彩指标,以及1项舌诊色彩指标具备组间的差异性。女性的舌面数据涵盖4种证候,可实现证候间的差异评价,而男性样本的数据尚未有针对肝火亢盛组样本的特异性面诊、舌诊数字化指标。对上述指标的综合分析,可以构建高血压面部特征的模式图谱,完成高血压舌面诊断特征的数据结构。结论本研究对高血压相关的生活习惯、证候、既往史、中医四诊信息等进行了梳理,深度挖掘与高血压相关的多种类型的信息,构建了高血压的发病链。研究成果可服务于健康人群的高血压危险因素评估,为高血压疾病患者的证候评价与预后康复分级提供数据基础。本研究利用机器学习实现舌面信息自动采集,利用自动化图像识别技术对人脸的形态、色彩特征,数字化表达中医面部、舌部特征,提升了中医望诊信息的表达精度。能够辅助证候的诊断,为临床医生辨证提供借鉴,并可支持相关辅助诊断系统的研发。