王澤宇，陳露，祁鳴

（浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院，浙江 杭州 310000）

人面部識(shí)別（human face recognition）技術(shù)是生物識(shí)別技術(shù)的一種，主要通過計(jì)算機(jī)與光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理等高科技密切結(jié)合，利用人體固有的臉形、虹膜、視網(wǎng)膜、色斑、痣疣以及指紋、靜脈紋等生物特征，和頭部動(dòng)態(tài)、眨眼睛頻率、聲音、筆跡、步態(tài)等行為特征，采用不同特征表示方法分析人面部圖像，提取有效信息進(jìn)行研究?？茖W(xué)研究發(fā)現(xiàn)，疾病不僅會(huì)造成人體內(nèi)在結(jié)構(gòu)、生理功能的異常，還可能會(huì)導(dǎo)致人面部特征、運(yùn)動(dòng)形態(tài)改變或畸形，尤其先天性遺傳疾病會(huì)造成面部特殊特征。基于此，近年來，人臉面部識(shí)別技術(shù)已逐漸進(jìn)入醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域，通過分析患者面部的視覺特征信息研究疾病引起的特殊面容，采集患者面部特征標(biāo)志點(diǎn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建患者面部模式與疾病數(shù)據(jù)庫，最終通過計(jì)算機(jī)機(jī)器診斷來確定患者的疾病類型[1-2]。本文簡(jiǎn)要概述了人面部識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷史與基本原理，以及其在醫(yī)學(xué)遺傳領(lǐng)域上的發(fā)展歷史、應(yīng)用與現(xiàn)狀，為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的遺傳學(xué)研究提供遺傳診斷的依據(jù)[3]。

2 遺傳疾病面部識(shí)別診斷技術(shù)研究與應(yīng)用

18世紀(jì)，1篇基于人面部特征信息進(jìn)行身份鑒別的文章發(fā)表于《Nature》[2]上，開啟了近代人面部識(shí)別技術(shù)應(yīng)用的序幕。

目前，遺傳病診斷包括常規(guī)診斷和特殊診斷。常規(guī)診斷指與一般疾病相同的診斷方法；特殊診斷是指采用遺傳學(xué)方法，包括染色體檢查、家系分析等，是遺傳病確診的關(guān)鍵。前者耗時(shí)短但誤診率高，后者準(zhǔn)確性高卻需耗費(fèi)大量的人力、物力、財(cái)力，非普通家庭所能承擔(dān)。而面部識(shí)別技術(shù)可用技術(shù)模型協(xié)助人力，以數(shù)據(jù)庫補(bǔ)充遺傳學(xué)分析，將線下會(huì)診轉(zhuǎn)化為線上詢?cè)\，在降低誤診率的同時(shí)提高診斷效率。據(jù)統(tǒng)計(jì)，遺傳綜合癥中已明確約有3 500 種遺傳綜合征具有明顯的面部病理特征。面部識(shí)別診斷技術(shù)是由成熟的面部識(shí)別技術(shù)與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域診斷技術(shù)相結(jié)合，通過計(jì)算機(jī)機(jī)器輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病的準(zhǔn)確診斷。面部識(shí)別診斷技術(shù)的基本步驟包括受試者圖像預(yù)處理、人面部檢測(cè)、面部特征信息提取和疾病數(shù)據(jù)庫對(duì)比并分類。具體步驟如下：①獲得受試者（患者）面部圖像。圖像可通過攝像頭、相機(jī)等獲得，圖像需保證清晰度、像素、人臉完整程度、背景光線顏色和被拍攝者的方向與形態(tài)，建立圖像的預(yù)處理標(biāo)準(zhǔn)，有助于批量處理圖像。②檢測(cè)預(yù)處理圖像。按照面部形態(tài)以及比例特征進(jìn)行面部點(diǎn)位標(biāo)記，點(diǎn)位標(biāo)記精細(xì)程度越高，產(chǎn)生數(shù)據(jù)量也就越大，識(shí)別準(zhǔn)確率也就越高。③圖像特征點(diǎn)信息提取。采用Gabor 小波變換（Gabor wavelet transform）、局部二值模式（local binary pattern）等方法對(duì)幾何特征、質(zhì)地和相關(guān)度等特征點(diǎn)進(jìn)行處理與數(shù)據(jù)提取[1]。④完成數(shù)據(jù)提取后，將受試者樣本面部特征數(shù)據(jù)與機(jī)器后端中疾病數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì)，篩選出與樣本特征相似的疾病模型且歸類，從而對(duì)該受試者得出具體診斷結(jié)果，其中可用到的診斷分類、歸類方法包括留一交叉驗(yàn)證法及訓(xùn)練法等[4]。

面部識(shí)別技術(shù)及成果已初步應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，在具有明顯面部病理特征的疾病中，人面部識(shí)別技術(shù)可對(duì)其進(jìn)行精確識(shí)別與分類，且具有診斷的潛在應(yīng)用價(jià)值，如先天遺傳性疾病、內(nèi)分泌疾病、慢性疲勞綜合征和CFS 缺乏等疾病[5]。2003年，人面部識(shí)別技術(shù)第1次被成功地應(yīng)用于遺傳綜合征的面部識(shí)別，證明計(jì)算機(jī)機(jī)器通過識(shí)別算法識(shí)別遺傳綜合征的可行性較高。該實(shí)驗(yàn)選取55 例患有5 類不同遺傳綜合征的測(cè)試者，包括脆性X綜合征（窄長(zhǎng)臉、面中部發(fā)育差、前額突出、下頜前突、耳部特殊改變,如大耳、耳外翻、招風(fēng)耳、單耳輪等）、德朗熱綜合征（小頭、弓形眉、連體眉、短鼻、鼻孔前傾、長(zhǎng)人中、上唇薄、嘴角上翹和顎/頜小）、黏多糖貯積癥3型（頭大、舟型頭、前額突出、眉毛濃密、眼睛突出、眼瞼腫脹、鼻梁低平、鼻孔上翻和嘴唇大而厚）、Prader-Willi綜合征（窄臉、前額窄凸、長(zhǎng)顱、單眼皮、杏仁眼、斜視、窄鼻梁、薄上唇、嘴角下垂、小嘴、小下頜）和Williams-Beuren綜合征（小頭、眉間潮紅、眼裂小、斜視和低鼻梁）。試驗(yàn)采用人工設(shè)置32 個(gè)面部標(biāo)記點(diǎn)并使用Gabor小波變換進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，結(jié)果采用留一法將單個(gè)樣本進(jìn)行對(duì)比與分類，試驗(yàn)結(jié)果最終顯示診斷準(zhǔn)確率達(dá)到76%，而試驗(yàn)中的臨床遺傳學(xué)專家對(duì)同樣的圖片進(jìn)行判斷，其準(zhǔn)確率僅為62%，低于計(jì)算機(jī)的識(shí)別正確率。計(jì)算機(jī)能更好的、更精準(zhǔn)的識(shí)別受試者患有的潛在疾病。

2.1 唐氏綜合征 唐氏綜合征是最常見的因染色體異常導(dǎo)致的遺傳綜合征。唐氏綜合征患者具有的特殊面容特征包括眼距寬、眼裂小、眼外側(cè)上斜、有內(nèi)眥贅皮，鼻根低平，外耳小，舌胖、常伸出口外，流涎多，身材矮小，頭圍低于正常人、頭前后徑短、枕部平呈扁頭，頸短，皮膚寬松等特殊的面容特征，可被計(jì)算機(jī)捕捉且識(shí)別檢測(cè)率較高[6-7]。2014年，研究者采用多個(gè)不同的分類器（包括支持向量機(jī)、k-近鄰、隨機(jī)森林和線性鑒別分析）識(shí)別唐氏綜合征患者和正常人群，正確率最高為96.7%。實(shí)驗(yàn)中識(shí)別技術(shù)采用獨(dú)立分量分析（independent component analysis），同時(shí)，改進(jìn)了標(biāo)志點(diǎn)的檢測(cè)，用該技術(shù)分析出的代表性面部特征非常符合臨床的觀察。另外，實(shí)驗(yàn)還測(cè)試該技術(shù)分辨唐氏綜合征和其他遺傳綜合征，到97%的正確率。有研究者認(rèn)為，該技術(shù)可有效地用于唐氏綜合征的檢測(cè),并可推廣至其他遺傳綜合征的識(shí)別[8]。

2.2 德朗熱綜合征 2014 年，一種新型技術(shù)面部畸形新分析（facial dysmorphology novel analysis，F(xiàn)DNA）技術(shù)被用于識(shí)別CdLS患者的面部圖像。研究者選取34例CdLS患者的照片作為陽性樣本，97例非CdLS的其他綜合征患者作為陰性樣本，對(duì)FDNA系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練完畢的系統(tǒng)識(shí)別31例NIPB，或 SMC1A 基因突變的 CdLS 患者和非 CdLS 受試者（分別為16、6、9例），其識(shí)別正確率為87%，而醫(yī)學(xué)專家對(duì)相同樣本的識(shí)別正確率為77%。可見FDNA技術(shù)對(duì)CdLS患者和非CdLS受試者的辨識(shí)能力較強(qiáng)，臨床前景較好[4]。

2.3 努南綜合征 Noonan綜合征（努南綜合征），1963年由Noonan 和Ehmke 首次認(rèn)定的一種疾病，患者伴有特殊面容和多發(fā)畸形，包括先天性心臟病。Noonan 綜合征的發(fā)病率為1:2 500～1:1 000，目前明確發(fā)病相關(guān)基因?yàn)镻TPN11、SOS1、RAF1、RIT1、KRAS、BRAF、SHOC2等，與絲裂原活化蛋白酶（RAS-MAPK）信號(hào)通路異常有關(guān)[9-10]。Noonan 綜合征的主要特征包括特殊面容（即眼距增寬、瞼裂下斜、蹼頸）、先天性心臟病、身材矮小和胸部畸形。約25%的患者有精神發(fā)育遲滯，50%患者有出血傾向。骨骼系統(tǒng)、神經(jīng)系統(tǒng)、泌尿生殖系統(tǒng)、淋巴系統(tǒng)、眼睛和皮膚可不同程度地受累[11-14]。2004 年，Hammond 等[15]使用 11 個(gè)遺傳綜合征的醫(yī)學(xué)診斷相關(guān)特征點(diǎn)，包括內(nèi)外眼角、上嘴唇中點(diǎn)、左右嘴角、鼻根、鼻尖、人中、下巴等，同時(shí)采用密度表面模型（dense surface model，DSM）和3D人臉模型分析的方法進(jìn)行Noonan綜合征面部特征的建模和分析。實(shí)驗(yàn)中采用5 種分類器包括近鄰均值、C5.0 決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯回歸和支持向量機(jī)識(shí)別Noonan患者和健康人群。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表現(xiàn)敏感性和特異性的最高水平達(dá)到94%和88%。2017 年3 月，Paul Kruszka 等[16]選取非洲、亞洲和拉丁美洲等地共20 多個(gè)國(guó)家的罕見病患者樣本，運(yùn)用人面部特征識(shí)別技術(shù)進(jìn)行試驗(yàn)比對(duì)，其中患者平均年齡8 歲。總樣本量為322 例，標(biāo)注樣本量為125 例Noonan患者，其中女性占比46%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，敏感性為94%，特異性為90%。

2.4 其他遺傳疾病 除上述遺傳疾病種類以外，仍有多種遺傳疾病具有明顯的面部患病特征可通過人工智能面部識(shí)別進(jìn)行診斷，包括克氏綜合征（Klinefelter syndrome，KS）、X染色體易裂癥等遺傳疾病[17]。針對(duì)表現(xiàn)出特殊面部特征的疾病，面部識(shí)別技術(shù)均能較準(zhǔn)確的識(shí)別并進(jìn)行診斷[18-19]，如內(nèi)分泌代謝性疾病庫欣綜合征[20-22]、肢端肥大癥[23-24]等。2011年，實(shí)驗(yàn)室研究人員選取57 例肢端肥大癥患者面部圖片樣本進(jìn)行試驗(yàn)，加入60張正常人面部圖像，使用面部圖像輔助診斷（facial image diagnostic aid，F(xiàn)IDA）人臉分類軟件對(duì)患者及正常人群進(jìn)行識(shí)別。建立Gabor 小波變換與留一交叉驗(yàn)證方法對(duì)實(shí)驗(yàn)圖像進(jìn)行分析處理，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，患者識(shí)別正確率為71.9%，對(duì)照組圖像識(shí)別正確率為91.5%，略高于醫(yī)學(xué)專家的63.2%和80.8%[25]。

2.5 遺傳疾病常規(guī)診斷現(xiàn)狀與技術(shù)對(duì)比 遺傳疾病常規(guī)診斷依賴于傳統(tǒng)醫(yī)生的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)與診斷技術(shù)，個(gè)體差異較大，而人面部識(shí)別技術(shù)可依據(jù)數(shù)據(jù)庫識(shí)別成功率較高，且已在遺傳綜合征、肢端肥大癥等疾病領(lǐng)域取得了良好效果。同時(shí)，人面部識(shí)別技術(shù)也可用于其他具有特殊特征的疾病類型，如慢性疲勞綜合征和內(nèi)分泌疾病等有面部特征改變的疾病。人面部識(shí)別診斷技術(shù)作為遺傳疾病診斷輔助手段或遺傳疾病篩查手段具有高效、簡(jiǎn)單、便宜、非侵入性和易推廣等優(yōu)點(diǎn)。

但人面部識(shí)別診斷尚需實(shí)現(xiàn)以下幾方面工作：①識(shí)別診斷成功率受到樣本數(shù)據(jù)量的限制。數(shù)據(jù)量積累越多，所獲得的檢測(cè)結(jié)果往往越精確。②受地域限制。不同地域不同人種的面部特征及數(shù)據(jù)往往不同，需在計(jì)算機(jī)內(nèi)建立多套樣本模型以保證識(shí)別檢測(cè)的成功率。③需建立年齡、BMI和家庭基礎(chǔ)信息匹配的人面部識(shí)別數(shù)據(jù)庫，盡量完善統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)信息與種類，從而保證計(jì)算機(jī)識(shí)別的準(zhǔn)確性。

3 展望

經(jīng)過人面部識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展與完善，越來越多的遺傳綜合征將被計(jì)算機(jī)記錄，應(yīng)用開發(fā)機(jī)器算法，有望覆蓋遺傳綜合征檢測(cè)篩查。在國(guó)內(nèi)遺傳咨詢臨床醫(yī)生嚴(yán)重缺乏、國(guó)內(nèi)醫(yī)療資源分布不均的環(huán)境下，傳統(tǒng)疾病檢測(cè)診斷的高昂費(fèi)用將推進(jìn)人面部識(shí)別技術(shù)這種人力資源消耗少、費(fèi)用低廉的新型醫(yī)療檢測(cè)方式的普及與應(yīng)用[26]。雖然面部識(shí)別技術(shù)應(yīng)用前景可觀，但在醫(yī)學(xué)遺傳領(lǐng)域，對(duì)其技術(shù)穩(wěn)定性的評(píng)估和臨床應(yīng)用的普適性還需要實(shí)踐探索，尤其是相似面部病理特征的區(qū)分與歸類，仍有待醫(yī)學(xué)與計(jì)算機(jī)領(lǐng)域研究者共同推進(jìn)。