舌下络脉诊法研究❋

王 瑜， 屠立平， 许家佗

(上海中医药大学基础医学院， 上海 201203)

舌下络脉诊法指从舌底观察舌的络脉主干、细络分支在内的舌下静脉外观形态和颜色特征等以指导临床疾病诊断的方法。正常情况下，舌下络脉见舌底之舌质淡红、润而有津，舌系带居中，不长不短[1]，舌系带左右两侧纵行的大络脉管径不超过2.7 mm，长度不超过舌下肉阜到舌尖连线的3/5，颜色黯红，无分支和紫点[2]。作为传统中医学特有的诊断方法，舌下络脉诊法在临床具有观察便捷、信息采集无侵入等优势，其形态、颜色、润燥以及络脉主干长度、充盈度等客观反映了人体气血运行情况和脏腑功能变化。但总体而言，其现代研究与应用的深度和广度远远落后于舌诊其他领域，诸多瓶颈亟待突破。本文对近年来国内外的舌下络脉研究进行总结与思考。

1 舌下络脉常用临床诊断方法

不局限于仅从舌腹面观察位于舌系带左右两侧纵行的淡紫色络脉，现代舌下络脉研究扩充了观察舌下细络、瘀点瘀斑、瘀血颗粒、黏膜变化等微观内容。因此诊察舌下络脉时，需要被观测者取坐位，头稍后仰，张口翘舌，舌尖轻抵上颚与门齿界处以充分暴露舌下。

舌下络脉具体观测方法主要有：(1)目测法[3]：使用游标卡尺在舌下络脉距舌根1 cm 处测量血管横径；(2)比量法：用预先绘有量度数值的消毒纸片在口腔中用镊子比量；(3)拟物法[4]：以笔芯直径评估舌下络脉外径，以不超过红蓝铅笔直径范围(一般铅笔芯直径为2 mm，红蓝铅笔芯直径为3 mm)为正常；(4)比色法[5]：自制包括淡紫、紫红、青紫及紫黑色在内的比色板，用于比对被观测者舌下络脉颜色；(5)照片法：用数码相机或舌诊仪等[6]拍摄被观测者舌下照片，用于后期评估。

现有的舌下络脉诊断标准较多，将其中的代表性标准进行归纳(见表1)。

表1 舌下络脉诊断主要标准

2 舌下络脉异常的机制研究

20世纪末，国内专家团队对舌下络脉进行了解剖结构研究，判断舌下神经伴行静脉是舌下络脉所见较为恒定的静脉[14，15]，认为舌下络脉是居于舌腹面黏膜固有层及下层的舌下神经伴行静脉与舌神经伴行静脉及其属支[16，17]。国外Southam JC[18]等试验认为，结缔组织变化与舌下络脉曲张之间无显著性关系，对舌下络脉解剖结构的探索为其现代机制研究奠定了基础。

病理生理学研究一般认为，舌下络脉异常原因在于舌静脉丰富的静脉瓣[19]。具体表现为舌动脉血流量减少时，舌内毛细血管动脉端压力降低，颈内静脉血欲逆流入舌静脉，而静脉瓣的存在使血液瘀积于各瓣膜远侧，严重时引起静脉壁扩张、膨大成静脉球，加之静脉血氧含量少，就会出现舌下络脉异常囊泡样改变。而当红细胞比容和血浆黏度增加，红细胞变形性减低，与血小板聚集性增强、血液高凝、流速缓慢，则产生末梢血管瘀血[20]；如有血管壁损害则导致血管通透性增加，因此易观察到舌下瘀点、瘀斑等。

舌下络脉的分子生物学研究在一定程度上还原了其异常变化机制。有研究者通过制备肝前型、肝内型以及复合型3种不同门脉高压模型，模拟肝癌患者门脉高压症发病过程，发现舌下络脉迂曲增粗及细络增多、颜色紫黯等异常表现，多与血清血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor，VEGF)及其2 型受体(vascular endothelial growth factor receptor 2，VEGFR2)、缺氧诱导因子 1α(Hypoxia-induciable factor 1-α，HIF-1α)的蛋白表达和mRNA水平具有一定的相关性[21]，提示VEGF、HIF-1α等物质参与了异常舌下络脉形成的过程。

3 舌下络脉在临床疾病诊断中的应用

舌下络脉诊法的临床应用主要集中于舌下络脉与心脑血管病、肝病、糖尿病、恶性肿瘤等疾病相关性研究，以及对舌下络脉异常的临床危险因素调查。

3.1 心脑血管病

舌下络脉变化可作为心脑血管疾病严重程度的判别指标。高血压、高血脂作为最常见的心脑血管疾病，其患者舌下络脉异常改变提示伴有心脑血管损害的可能性增加[22]。丁喜艳等[23]发现，原发性高血压患者舌下络脉分度与血压分级呈正相关。刘燕平等[24]观察发现，高脂血症患者舌下络脉变化显著高于正常对照组。王发渭等[25]观察冠心病患者舌下络脉发现，其异常率达89.29%，且随着患者年龄或病程增长，舌下络脉增粗、延长、迂曲、扩张、侧枝多以色泽深紫等变化程度加重；史琦等[11]病证结合分析认为，冠心病血瘀证患者舌下络脉特点主要是络脉长、粗、中重度迂曲、颜色青紫或紫黑，但不同证型的舌下络脉观察指标存在一定的差异性，可考虑将舌下络脉作为判断冠心病患者证型的辅助依据。曹利民等[26]认为，舌下络脉瘀滞程度能显著反映急性脑梗死神经功能缺损程度。王瑞华等[12]研究了54例慢性心力衰竭患者舌下络脉特征与红细胞、血小板、白细胞等指标之间的关联性，发现血小板活性成分与舌下络脉关系尤为密切，提示观察舌下络脉可能是判断心力衰竭患者缺血缺氧和血液瘀滞状态的有效方法。因此，将舌下络脉指征结合血清等检查，作为对某些心脑血管疾病的联合诊断依据，将在心脑血管疾病的中医辨证、疗效评估以及预后转归上发挥一定作用。

3.2 肝病

肝病的发病进程常常伴随舌下络脉的异常变化。符小玉等[27]通过对118例慢性乙型肝炎患者肝活检发现，舌下络脉积分与肝组织学分期成正相关, 积分越高纤维化程度越明显。“肝舌”被认为是肝硬化的特异性指标[1]，一般是指舌体肿胀呈红蓝色，络脉充血。Duarte NT等[28]研究发现，肝硬化患者舌下络脉曲张的患病率显著高于非肝硬化患者，进一步定性和定量研究将为探索肝硬化与早期胃食管静脉曲张之间的联系开辟新途径。邓伟哲等[29]提取123例原发性肝癌患者舌下络脉特征，发现舌下络脉长度、宽度和所在位置均与门静脉血流动力学参数显著正相关，可用于预测原发性肝癌患者门静脉压力变化。针对不同临床分期，刘庆等[30]综合分析认为 = 3 〔 ROMAN Ⅲ期原发性肝癌患者舌下络脉的异常程度较Ⅰ期和Ⅱ期高。由此可得知，在判断肝病病程和动态跟踪的过程中, 探察舌下络脉变化是便捷和行之有效的方法。

3.3 糖尿病

舌下络脉异常与糖尿病的发病以及病情轻重程度之间具有一定的正相关。袁洁观察200例糖尿病患者舌下络脉[31]发现，病程长、血糖、糖化高的患者舌下络脉迂曲越严重，舌底瘀血程度提示病情深浅。Hsu PC等[32]对140例2型糖尿病患者进行横断面研究，发现2型糖尿病患者舌下络脉侧支充血明显，其与严重动脉硬化具有一定的相关性。杨栓柱等[33]观察并分析了115例2型糖尿病肾病患者舌下络脉，认为舌下络脉程度与糖尿病肾病临床病程进展成正相关。郝爱真等[34]探讨了老年糖尿病患者舌下络脉指标及临床意义，发现老年糖尿病组舌下络脉变化较正常对照组严重，2组舌下络脉异常变化均随年龄增加或病程延长而日趋明显, 合并心脑血管病者舌下络脉的增粗、延长、迂曲、扩张、侧枝增多以及色泽深紫等变化加重。因此，研究舌下络脉异常与糖尿病发病之间的关联，据此对糖尿病患者进行针对性检查和早期干预，对糖尿病防治具有重要意义。

3.4 恶性肿瘤

舌下络脉诊法对于恶性肿瘤诊断分期、辨证论治以及转移预后都具有指导意义。邵翠丽等[35]观察103例肺癌患者舌下络脉，记录舌下络脉长短、粗细、分支数、周围小络脉、瘀点瘀斑等，发现肺癌患者舌下络脉分级水平明显高于正常人； Ⅲ+Ⅳ期肺癌患者舌下络脉分级水平高于I+Ⅱ期肺癌患者。在对舌下络脉具体颜色值的研究中，刘红等[36]发现，肺癌患者舌下络脉颜色的H值较高，S值、I值较低，分析认为肺癌患者因血液瘀滞明显导致舌下络脉颜色以青紫色、紫黑色为主，且颜色较淡暗。韩柯柯[37]观察100例大肠癌患者的舌下络脉分布情况，发现其中实证的湿热蕴结证、瘀毒内阻证舌下络脉长度为中度(超过舌下肉阜与舌尖连线的3/5但不到舌端)，颜色青紫或蓝紫，轻中度迂曲；虚实夹杂证舌下络脉瘀点瘀斑多见；虚证舌下络脉长短、粗细、颜色、形态、瘀点瘀斑等多为轻中度。郭建新等[38]把68 例同步根治性放化疗的局部晚期鼻咽癌患者分为舌下络脉正常组和舌下络脉异常组，随访发现，舌下络脉异常与否对局部晚期鼻咽癌病人的5年生存率无显著影响，但舌下络脉异常组5年无转移率60.5%，低于正常组，提示舌下络脉变化可作为鼻咽癌患者是否易发生远处转移的指标之一。Yang X等[39]观察117例乳腺癌患者发现，有舌下络脉结节的患者乳腺癌复发或转移风险高于无舌下结节患者，认为舌下络脉结节是痰凝于舌面的标志，可将其作为转移性乳腺癌的诊断标志物做进一步研究。加之有临床认为，恶性肿瘤舌下络脉变化可能早于舌质、舌色变化[40]，这都将在恶性肿瘤早期预警上发挥前瞻性作用。

那语气像是刚才什么都没有发生似的，我心里七上八下地坐在了萍萍的身边，然后看着林孟拿着一张白纸和一支笔走过来，他和我们坐在了一起，他对萍萍说：“你做了对不起我的事……”

3.5 临床危险因素

目前研究认为，年龄是舌下络脉异常的公认危险因素之一，与年龄相关的舌下络脉变化可能与全身性疾病相关。Hedström L等[41]获取了281名牙科门诊患者的舌下络脉图片及其心血管疾病病史、吸烟状况等信息，采用多元逻辑回归分析评估了以上变量对于舌下络脉曲张发病率的影响，发现舌下络脉曲张的发生和数量随年龄增长而上升，吸烟、心血管疾病也是其发病危险因素。Akkaya N等[42]进一步评估了舌下络脉异常与先前研究中其他危险因素之间的关联，认为舌下络脉异常与高血压、假牙磨损高度相关。

4 舌下络脉图像技术研究

4.1 光谱法

光谱及光谱成像技术可获得光谱连续的图像信息[43]。将光谱技术应用于舌诊客观化，基于高光谱图像提取舌下络脉特征的光谱曲线[44]，改善了舌下络脉信息获取方式，并且取得了一定成果。Li Q等[45]开发了一种高光谱舌成像系统，使用隐马尔可夫模型(Hidden markov model)从高光谱图像中提取舌下络脉。经试验评估发现，与使用电荷耦合器件相机(charge-coupled device camera, CCD Camera)拍照的传统方法相比，隐马尔可夫模型算法以频谱特征捕获图像，突破了利用灰度值识别舌下络脉的原有图像识别方法，具有较高精度。

4.2 计算机图像特征提取和分析

在舌下络脉图像分割技术上，Chiu CC等[46]提取了舌下络脉两侧主干长度、宽度、面积和颜色信息，为基于舌下络脉形状、颜色分析来客观评估舌下络脉血瘀状况提供了一种潜在的解决方案。郑舜仁等[47]运用模糊理论(Fuzzy theory)将计算机撷取的舌下络脉与舌背的长宽比例、平均色调、饱和度、亮度等各项特征综合分析，建立舌下络脉异常程度与不同病证程度深浅的非线性规则，有望建立中医舌诊专家系统。

在具体算法研究上，舌下络脉提取成功率96.88%的研究来自孙丹萍等[48]提出的基于特征聚类分析的舌下络脉自动提取方法：将原舌下络脉图像从RGB色空间转换到Lab色空间中，利用a、b 2个分量对图像进行聚类，根据聚类中心的位置确定舌下络脉所在的聚类,对提取区域去噪后最终计算出舌下络脉的特征参数。Yan Z等[49]建立舌下络脉数字图像特征定量框架，对具有可见对比度的舌下图像进行了基于像素的舌下络脉分割算法，获得平均正确分割率为75.3%；此外，提出了一种基于贝叶斯决策理论(Bayesian decision theory)的低对比度舌下图像自适应舌下络脉分割算法。结合已有的算法基础，张纬博等[50]使用水域分割算法结合形态学标记提取舌背图像，并通过后期处理修正提取结果提高了分割准确度，丰富了舌背区域撷取的算法。

随着卷积神经网络在舌象图像分割任务中的应用愈加广泛，机器学习所需数据量多、GPU内存大、训练时间长等缺点逐渐显现。为解决上述问题并进一步提高舌下络脉图像的分割精度，Tingxiao Yang等[51]将U-Net体系架构优化为一种浅层神经网络，无需大量数据即可进行良好训练，同时显著提升了对舌下络脉小型细分目标的敏感性，使其轻松集成于更复杂的网络框架中。

5 舌下络脉诊法面临主要问题与解决方案

5.1 缺乏标准化方案设计

舌下络脉采集、观测、诊断标准混乱，是制约舌下络脉诊法客观化发展的主要瓶颈。目前照片法虽然应用相对广泛，但受光源、相机参数等外界环境因素影响较大；现有的舌下络脉诊断标准不一，不利于研究成果间的交流和借鉴。

5.2 机制研究不深入

舌下络脉现代机制研究大多集中于解剖学和血流动力学等宏观领域，与舌下络脉相关的分子生物学等微观研究尚少。目前虽有研究认为，舌下络脉异常特征与微循环障碍之间存在密切相关[52]，但其生理病理机制尚未完全明晰。

5.3 与临床黏合度浅

临床疾病的发展通常是复杂的整体性变化过程，但在相关临床研究上，研究者往往易将舌下络脉特征与舌面舌质、舌苔特征割裂开来，忽略了纳入全面四诊信息特征以合参诊病的重要性。现有临床设计囿于舌下络脉变化与疾病的相关性研究，未能聚焦和发掘具体疾病与舌下络脉特征的深层特异性关系。

5.4 现有技术方法单一

现有的舌下络脉技术方法主要体现在光谱成像和自动化分析两方面，近年来未有新突破。尤其是应用深度学习算法，通过卷积神经网络在舌下络脉图像数据基础上进行研究，目前尚处于起步阶段[53]。

舌下络脉诊法客观化与智能化是未来的必然发展趋势。舌下络脉标准化的实现是进行规范化机制研究的前提，而舌下络脉机制研究为舌下络脉标准化方案设计提供了理论依据。机制研究的深度决定了舌下络脉诊法与临床疾病诊疗的黏合度和应用广度，辅以多样化的舌下络脉图像技术方法，舌下络脉诊法将会更快速地面向客观化和智能化方向发展(见图1)。

图1 面向客观化与智能化的舌下络脉诊法

基于上述，首先要建立统一规范的舌下络脉智能采集设备和标准化采集方案，以此获取稳定的大数据样本作为支撑，并建立基于专家共识的舌下络脉特征诊断标准；其次，结合组织学与胚胎学、免疫组学、实验动物学等进行学科交叉研究，以深入探索舌下络脉机制；再次，探索适应性更强、精度更高的舌下络脉图像提取算法，具体确立用于分析舌下络脉特征的色彩空间模型；最后，探索舌下络脉作为疾病特异性指标的可能性，将舌下络脉与常规的舌质、舌苔联合望诊，乃至四诊合参以指导临床，建立中西医数据融合的临床疾病风险预警模型。未来在人工智能助力下，发源于《黄帝内经》时期的舌下络脉诊法，将会在理论方法与实践技术方面不断突破，逐步提升其临床诊疗价值。