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[국내논문] 설진의 표준화를 위한 제언 : 설태 후박의 진단기준을 중심으로
A Proposal for Standardization of Tongue Diagnosis Based on Diagnostic Criteria of Tongue Coating Thickness 원문보기

대한한방내과학회지 = The journal of internal Korean medicine, v.33 no.1, 2012년, pp.1 - 13  

손지희 (경희대학교 한의과대학 비계내과학 교실) ,  김진성 (경희대학교 한의과대학 비계내과학 교실) ,  박재우 (경희대학교 한의과대학 비계내과학 교실) ,  류봉하 (경희대학교 한의과대학 비계내과학 교실)

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Background : In oriental medicine, the status of the tongue is an important indicator to diagnose the condition of one's health, such as physiological and the clinicopathological changes of internal organs. A tongue diagnosis is not only convenient but also non-invasive, and therefore widely used in...

주제어

#tongue diagnosis   #tongue coating   #digital tongue diagnosis system  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
舌診이란? 舌診은 환자의 舌質과 舌苔의 변화를 눈으로 관찰하여 질병을 변증하는 한의학의 진단 방법이다1. 설질은 舌體라고도 부르며 혀의 근육과 혈맥 등의 조직을 가리키고, 설태는 설체에 씌운 苔狀物을 가리킨다.
설진의 진단결과는 어떤 변화에 영향을 받는가? 그러나 설진은 비침습적이고 간편한 진단방법임에도 불구하고 널리 활용되지 못하고 있다. 조명이나 날씨 등 외부 환경의 변화가 진단결과에 많은 영향을 미치게 되며, 진단자의 경험과 지식을 바탕으로 하기 때문에 객관적이고 재현성 있는 결과를 얻기 힘들기 때문이다. 또한 설진의 진단기준이 명확하지 못하고, 특히 설태의 두께를 판정하는 기준이 모호하여 진단자간의 일치된 결과를 얻기 힘들다.
설태가 설진에 있어 중요한 진단 요소인 이유는? 혀를 진단할 때는 주로 진단자의 시각 정보에 근거하는 망진을 시행하며 혀의 색깔, 형태, 움직임, 설태 등을 주로 보게 되는데, 특히 설태는 혀의 표면에 생기는 이끼 모양의 부착물로 색깔, 습윤정도, 두께, 형태, 범위 등을 통해 사기의 성질과 침입한 부위, 진액의 유무 등을 가려볼 수 있다고 하여 설진에 있어 중요한 진단 요소로 이용되고 있다5. 이 중 설태의 두께는 설태 색깔 다음으로 주요한 진단기준이 되는 요소로 설태가 두꺼우면 厚苔, 얇으면 薄苔로 진단하여 병위의 깊은 정도와 질병의 성질, 정사의 상태 등을 측정할 수 있는 지표로 유용하게 사용되고 있다1.
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참고문헌 (32)

  1. 李鳳敎, 朴英培, 金泰熙. 漢方診斷學. 서울: 成輔社; 1986, p. 70-91. 

  2. 라이프21출판부. 중의진단학. 서울: 침코리아; 2006, p. 71-87. 

  3. 임양근. 진단학 아틀라스 설진. 서울: 정담; 2003, p. 1-35. 

  4. 김근호, 유현희, 김종열. 디지털 자동 설진 시스템 구축을 위한 설태 인식 알고리즘 기초 연구. 동의생리병리학회지 2009;23(1):97-103. 

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  5. 최은지, 김근호, 유현희, 이혜정, 김종열. 백태 중후태 및 박태 분류 판별함수 설계. 한국한의학연구원 논문집 2007;13(3):119-24. 

  6. 박종기. 설진의 원리와 의의에 관한 고찰. 대한한의진단학회지 1998;2(1):183-206. 

  7. 江涵暾. 筆花醫鏡. 서울: 일중사; 1993, p. 32. 

  8. 吳坤安. 傷寒指掌. 상해: 상해과학기술출판사; 1982, p. 6-32. 

  9. 송천빈. 동의설진원색도보. 서울: 고려의학; 1998, p. 1-6. 

  10. 苑琳琳, 李文書, 姚建富, 宋紅, 鄭小偉. 中？舌診信息處理技術硏究進展. 上海中醫學大學學報 2011; 25(2):80-6. 

  11. 郭睿, 王憶勤, 顔建軍. 中？舌診的客觀化硏究. 中國中西？結合雜志 2009;29(7):642-5. 

  12. 朱佶華, 阮邦志, 勵俊雄. 舌診客觀化硏究的一？圖像處理方法. 中國生物？學工程學報 2001;20(2):132-7. 

  13. 翁維良, 黃世敬. 中？舌診客觀化硏究. 中國工程科學 2001;3(1):78-82. 

  14. Pang B, Zhang D, Li N, Wang K. Computerized tongue diagnosis based on Bayesian networks. IEEE Trans Biomed Eng 2004;51(10):1803-10. 

    상세보기 crossref

  15. Zhang H, Wang K, Zhang D, Pang B, Huang B. Computer aided tongue diagnosis system. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc 2005;7:6754-7. 

  16. Chiu CC. A novel approach based on computerized image analysis for traditional Chinese medical diagnosis of the tongue. Comput Methods Programs Biomed 2000;61(2):77-89. 

    상세보기 crossref

  17. Yue XQ, Liu Q. Analysis of studies on pattern recognition of tongue image in traditional Chinese medicine by computer technology. Zhong Xi Yi Jie He Xue Bao 2004;2(5):326-9. 

    상세보기 crossref

  18. Wu J, Zhang Y, Bai J. Tongue area extraction in tongue diagnosis of traditional chinese medicine. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc 2005;5:4955-7. 

  19. 황인덕, 신상훈, 김기왕. KR-A-0053033. 2006.05.19. 

  20. 박경모, 이영명. KR-A-0087965. 2008.10.02. 

  21. 김근호, 최은지. KR-A-0030957. 2009.03.25. 

  22. 김근호, 이전, 최은지, 류현희, 김종열. 그래프 및 기하 정보를 이용한 설진 영역 추출. 대한전기학회논문지 2007;56(11):1873-2066. 

  23. 전영주, 김근호. KR-A-0027296. 2010.03.11. 

  24. Kim J, Jung Y, Park K, Park JW. A digital tongue imaging system for tongue coating evaluation in patients with oral malodour. Oral Dis 2009;15(8):565-9. 

    상세보기 crossref

  25. 김제균. 디지털 설진 시스템의 개발. 학위논문(학사). 경희대학교 대학원; 2005. 

  26. 어윤혜. 디지털 설진 시스템을 위한 설 검출과 분류. 학위논문(석사). 경희대학교 대학원; 2006. 

  27. 정용재, 김진성, 오승환, 한가진, 김유승, 홍인아, 등. 디지털 설진기를 이용한 구취군과 비구취군 간의 설태 평가. 대한한의학회지 2010;31(1):23-9. 

    원문보기 상세보기

  28. Eo YH, Kim JG, Yoo HS, Kim JY, Park KM. Quantitative Study on Tongue Images according to Exterior, Interior, Cold and Heat Patterns. J. Korean Oriental Med 2006;27(2):134-44. 

  29. Winkel EG, Roldan S, Van Winkelhoff AJ, Herrera D, Sanz M. Clinical effects of a new mouthrinse containing chlorhexidine, cetylpyridinium chloride and zinc-lactate on oral halitosis. A dual-center, double-blind placebo-controlled study. J Clin Periodontol 2003;30(4):300-6. 

    상세보기 crossref

  30. Kim JS, Han GJ, Choi BH, Park JW, Park KM, Yeo IK, et al. Development of Differential Criteria on Tongue Coating Thickness in Tongue Diagnosis. Complement Ther Med; In press. 

  31. Fleiss JL. Design and analysis of clinical experiments. New York: Wiley; 1999, p. 23-7. 

  32. Shourt, PE, Fleiss, JL. Intraclass correlation, uses in assessing rater reliability. Psychol Bull 1979;86(2):420-8. 

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