蕈状乳头 和 舌色
蕈状乳头与舌色关系密切,蕈状乳头的形态及血流状况是影响舌体变化,尤其是 舌色变化的重要因素。
丝状乳头 和 舌苔
丝状乳头表面有一层乳白色 角化膜,所以正常的舌苔呈现白色,厚苔则是由角化膜脱落等原因形成。
《Nature》旗下Scientific Reports发表的论文研究,发现胃炎患者的舌苔微生物群与中医舌诊的诊断结果关联密切。
麻省理工&哈佛医学院 等联合团队 研究发现,舌头的瘀血,与压力有关。 长期压力已被证明会影响肠胃健康,这会影响舌色和舌态。
舌象辩症,最早提及舌诊的是中国的《黄帝内经》,第一部舌诊专著是金元时期《敖氏伤寒金镜录》,民国时期的《辩舌指南》将中西医有关舌诊的知识进行全面的梳理。
舌诊在国际上也有大量研究,例如 日本的 汉方(Kampo)医学、印度的 阿育吠陀(Ayurveda)都将舌头做为判断身体健康的重要预测指标。舌诊的学术研究,在欧美国家也开始日渐流行。
时至今日,舌诊已经成为诊疗系统完善和独成体系的诊断方法。尤其因数码影像等科技的发展,将舌诊带入一个更科学的时代。
图 2 - 《辩舌指南》中
以解剖学为基础的舌图
「 舌象辩症 」 检测的原理
人体的 「 九种体质 」
平和
体质
面色红润
精力充沛
1
气虚
体质
元气不足
疲乏气短
2
阴虚
体质
手足心热
口燥咽干
4
痰湿
体质
皮肤易油
胸闷多汗
5
湿热
体质
易长痘痘
身重困倦
6
血瘀
体质
肤色晦黯
易出瘀斑
7
气郁
体质
平素忧郁
睡眠不好
8
特禀
体质
容易过敏
免疫力差
9
阳虚
体质
畏寒怕冷
精神不振
3
人工智能 「 AI舌诊 」
图 4 - 建设舌象 孟塞尔颜色 数字标准
图 5 - 舌痕 系统智能分析
智能舌象检测,基于 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的图像识别技术,对用户上传的舌头照片 进行 舌象特征提取,分析 舌色、舌苔、舌形,并结合中医理论,输出用户舌象的诊断结果,并给用户推荐个性化健康方案。
例如分析舌痕,舌头一天24小时都压在边上的牙齿上,如果内脏器官和皮肤的肿胀,当伸出舌头,就会在舌边发现好多牙齿印。所以有舌痕,可以是身体气虚和湿重,系统经过 交叉比对、综合分析,最终判断人体的健康状态。
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参考文献: