基于深度学习的自动化舌头分析系统,用于辅助中医诊断
Tingnan Chen1, Yutong Chen1, Zili Zhou2
1College of Biomedical Engineering, Sichuan University, Chengdu, China.
Frontiers in physiology
|May 13, 2025
概括
这项研究引入了一种使用深度学习和中国传统医学 (TCM) 进行更客观诊断的自动化舌头分析系统. 人工智能系统提高了舌头特征提取和分类的准确性.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 传统中国医药 传统中国医药
背景情况:
- 传统中医 (TCM) 舌头诊断缺乏客观性和一致性.
- 需要自动化系统来标准化和提高舌头分析的准确性.
研究的目的:
- 开发一种自动化舌头分析系统,将深度学习与TCM原则相结合.
- 通过人工智能提高舌头诊断的准确性和客观性.
主要方法:
- 一个用于稳定图像采集的硬件设备.
- 一个改进的半监督的U2net细分算法.
- 一个高性能色彩校正模块用于图像标准化.
- 一个舌头图像分析算法,基于TCM特征融合了各种特征.
主要成果:
- 该系统在特征提取和分类方面表现出强大的性能.
- 实验结果验证了该系统在舌头分析中的一致性和可靠性.
结论:
- 拟议的自动化系统为舌头分析提供了可靠和一致的方法.
- 这项技术解决了传统诊断方面的挑战,并支持未来的研究,包括与内镜发现的相关性.


