還在討論高以翔的耳垂？小黑屋的醫學面相學研究了解一下……
作者：Dr.庄（侵刪）
圖片來源：網路、柏柏、Dr.庄（侵刪）
編輯：寧丶
來源： 雙鴨山科研小黑屋
古代面相學
古語有云：相由心生。也就是說，面相臉型刻印了人的性格特點、人生走向。面相學在東方最早記載於《禮記》。而將人類外表和人的個性和本質關聯的觀念，從古希臘時期就已經存在了。
例如，古代面相學家提出，人類額頭形成的角度，或是人鼻子的形狀，是一個人是否誠實或者有犯罪傾向的重要特徵。
再如，面相學是皇帝重要的選妃依據，根據面相學選擇出來的妃子多是下巴豐滿，顴骨有肉的「旺夫相」（如下圖，在此心疼古代皇帝10秒～），而所謂下巴尖如錐的「網紅臉」往往預示晚年苦貧，不利夫。
圖為光緒帝的瑾妃（左）
溥儀的淑妃文綉（右）
人海中匆匆一瞥，似乎有些眼熟？
人臉特徵與疾病
隨著現代科學技術的發展尤其是人工智慧技術的湧現，醫學面相學開始披上了科學的外衣。
例如，美國國家人類基因組研究所的科學家們開發出一種利用人臉識別技術診斷患齶心面綜合征（DiGeorge syndrome）患者的方法。齶心面綜合征是一種由於 22 號染色體小片段缺失所引發的遺傳性疾病，臨床表現為面部異常、胸腺發育不全、齶裂、低鈣血症以及身材矮小等許多嚴重問題。研究者對 101 名來自非洲、亞洲和拉丁美洲的患者進行研究，將信息特徵與人臉識別技術相結合，測試結果顯示患者的概率成功率達96.6%。這項技術同樣還能診斷出唐氏綜合征。
齶心面綜合症
進行人臉識別分析
當然，作為嚴謹的科研愛好者，小黑屋的處理方式是用文獻和證據說話。
經過前期文獻的檢索，我們認為人臉特徵跟疾病有關聯的理論依據是存在的：人臉特徵與先天的基因有關，而這些編碼面部特徵基因也相應具有調控其他分子通路的功能，可能參與了某些疾病的發生髮展。把「面部特徵-基因表達-疾病發生髮展」串起來的機制通路有：
Facial morphological characteristics are related to the expression of several genes, and closely linked to the activity of several signaling pathways, including BMP, SHH, FGF, ENPP1 and Wnt/β-catenin. IRF6 (interferon regulatory factor 6) is a key factor in the growth and development of keratinocytes.
ENPP1 (ectonucleotide pyrophosphatase/phosphodiesterase 1) encodes an enzyme that negatively regulates bone mineralization. When mutated at 5′UTR and 3′UTR, it leads to a change in the height of the upper face.
The GHR (growth hormone receptor) gene affects the normal growth and development of the human body. FGFR1 (fibroblast growth factor receptor 1) affects normal facial morphology development in humans and is associated with the cephalic index in multiple populations.
也可參考以下文獻（都是基因與面部形態相關的文章）：
PLoS Genet. 2012 Sep;8(9):e1002932.
PLoS Genet. 2016 Aug 25;12(8):e1006149.
Am J Hum Genet. 2012 Mar 9;90(3):478-85.
Dental Press J Orthod. 2015 Nov-Dec;20(6):60-7.（這篇文獻是講面部形態跟睡眠呼吸暫停綜合征的相關性，內容很有趣，雖然只是很簡單的把面部形態分為5型）
人臉特徵與心血管疾病
某些臉部特徵與心血管疾病的關係已經明確，雖然只是簡單的觀察性研究報道。例如，最近因明星猝死引起熱烈討論的冠狀溝，英文叫Frank sigh，最早在新英格蘭雜誌有文章描述。後續的觀察性關聯分析的文獻很多。
BMC Cardiovasc Disord. 2014 Apr 4; 14:43. Diagonal earlobe crease and coronary artery disease in a Chinese population.
BMC Cardiovasc Disord. 2016 Jan 20; 16:17. Did Dumbo suffer a heart attack? independent association between earlobe crease and cardiovascular disease.
Int J Cardiol. 1998 Dec 31; 67(3): 251-5. Dermatological indicators of coronary risk: a case-control study.
有趣的是，居然還有文獻對文藝復興的藝術作品進行古病理學（表示沒聽說過這個學科，黑人問號臉）分析，對古代歷史人物肖像上的耳垂冠狀溝進行疾病分析（這種發文章的騷操作讓人耳目一新～）
圖：Palaeopathology of the earlobe crease (Frank"s sign): New insights from Renaissance art
當然，有關人臉特徵與冠心病關係的研究，比較全面的當屬2014年發表在Circulation雜誌的文章。研究者分析了各種與年齡相關的人體特徵與缺血性心臟病,心肌梗死(MI)和死亡風險的關聯。在10885名20歲至93歲之間的人群隨訪35年後，發現男性禿頂、耳垂冠狀溝和黃色瘤與缺血性心臟病和心肌梗塞的風險增加獨立相關。隨著年齡相關徵象數量的增加，缺血性心臟病和心肌梗死的風險逐漸增加。
與年齡相關的人臉特徵
A：髮際線後移；
B：禿頂；
C：冠狀溝；
D：角膜退行環；
E：黃色瘤；
圖：隨著年齡相關人臉徵象數量的增加，缺血性心臟病和心肌梗死的風險逐漸增加。
人臉特徵與冠心病診斷
與冠心病有關的臉部特徵其實更多，包括眉毛的分布，毛髮的濃密，五官的皺褶等等，都可能起到作用。因此，需要更大範圍的臉部自動特徵提取與變數篩選，研究這些跟冠心病診斷的關係。
進入人工智慧和互聯網 時代，當然是藉助技術去獲取更加簡易低成本的冠心病診斷方式，對後續患者是否行冠脈造影檢查的決策有重要提示作用。試想，患者入院後，主管醫生拿出手機APP給患者刷個臉，就可以初步顯示患冠心病的概率；再根據概率高低安排相應的侵入性或非侵入性檢查，這樣管病人不要太容易（想想都覺得開心～）
經過方案設計，倫理，知情後（背後無數艱辛，省略無數字），小黑屋的「暗黑」醫學面相學研究開始了～
因胸痛入院行冠脈造影的患者，在同樣的光線（導管室內），同一個相機，同一個技術員在多個角度分別獲取患者的臉部照片，根據造影結果分為冠心病和非冠心病。
Samples of the face image dataset
最終收集309個患者1528 臉部照片，對人臉照片進行面部和耳部定位（感謝深圳大學計算機視覺研究所所長沈琳琳教授團隊強大的技術支持），提取8個感興趣區域，進行特徵提取，最後用決策樹和隨機森林模型（很基礎的機器學習模型）建模。
研究分析流程圖
最終模型的冠心病診斷預測準確度為72.3%（中等偏上的預測水平）
results of CHD prediction
論文主要結果以《Face Analysis for Coronary Heart Disease Diagnosis》全文被第十二屆圖像與信號處理，生物醫學工程與信息學國際學術會議（http://www.cisp-bmei.cn/）接收。
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