目的本研究拟采用色度学方法,建立基于人眼视知觉特性的、反映舌色色貌的分类体系,并提取典型舌色色样,通过舌色分类研究,提高数字舌诊的客观化与规范化程度。方法舌色分析是通过量化舌的颜色特征,准确地表达和传递舌的颜色信息,为临床诊断提供依据。舌色的客观化度量问题最终是颜色的定量度量,现代颜色科学为其提供了理论支持与技术手段。1.基于聚类分析的舌色分类研究,根据文献调研估算样本量为1500-2500例,同时满足平均每种舌象不少于30例。运用色彩管理技术对数字舌图进行色彩还原,然后选择CIElab、lch均匀颜色空间描述舌图颜色信息,包括色相、明度、饱和度,建立数据库。应用聚类分析进行舌色分类研究。2.基于CIElab、lch均匀颜色空间开展舌色色样研究,根据舌色的颜色信息,确定完整覆盖舌色的颜色分布区域,等距划分颜色空间,提取基于人眼视觉特征的舌色标准色样。3.平和体质舌色分类特征调查,将舌色标准色样与平和质人群舌色色度空间的比较,观察两者色度值差异,同时根据色差判断两组舌色的异同。4.舌色分类研究成果的验证性研究采用数字化评价方法,比较舌色分类数据与临床采集样本人群色度空间、聚类中心色度参数。结果1.运用色度学的研究结果表明：以淡红舌为比较的基准,舌色色度数据的变化可以体现出视觉判断下舌色表现出的连续、渐变的特征。2.基于视觉判断的舌色分类研究发现,舌色聚集于红黄色域空间内,男性舌色偏暗,女性舌色偏于浅淡。3.舌色色度学数据整体收敛在相对集中的区域内部,根据舌色拾取软件的命名,以粉色为主要聚集中心。其次,数据簇集为约11大类,彼此间分割清晰,类内聚集状态均匀。4.本研究发现非人工判读分类结果与人工判断结果存在不一致的地方,淡白舌分类两者比较,以人工判断为基准,吻合率达到55.56%,其它舌色吻合度情况如下：淡红舌31.08%、红舌30.75%、暗红舌23.99%、绛舌47.37%、淡暗舌19.17%、紫暗舌37.97%。5.平和体质人群舌色分布总体特征与体检人群相接近,不同舌色数据在颜色空间中呈现出特征性聚集状态,数据簇集趋势明显,不同数据集合之间边界相对清晰,整体分布集中,边缘位置散在数据量小,空间分布图显示两组数据类聚集特征相同。6.临床采集样本舌色色域范围较大,标准研究划定的舌色范围,尚未完全涵盖临床所见舌色,仍需进一步扩大研究范围,广泛采集舌色样本。结论1.以人眼视觉判断为基础,应用聚类分析方法进行舌色分类研究,获得舌色分类数据的一般特点,并获取典型舌色的样品数据。从而揭示能够完整和等距覆盖舌色空间的颜色规律,为提取符合人眼颜色视觉特性的舌色色样奠定基础。2.将色度学的方法用于分析基于人眼视觉的舌诊,可以借助色度值描述舌诊信息,为舌诊经验的理论提升和客观分析提供了共同平台；应用数学方法获取典型色的色度值,为进一步研究提供了方法学基础。3.设定标准条件进行舌色的采集与分析,对于舌色分类研究的准确性和可重复性具有决定作用。