换一批基于机器学习的舌象形质诊断分析研究现状与展望
Research status and prospect of tongue image diagnosis analysis based on machine learning
摘要基于图像的智能化诊断是中医舌诊现代化研究的重要方向.近年来,以卷积神经网络(CNNs)、Transformers等深度学习为代表的机器学习方法被广泛应用于电子计算机断层扫描(CT)、核磁共振成像(MRI)等医学影像图像分析领域,使得临床决策更加高效和精准.先进的人工智能技术也为中医舌诊医疗器械研发和数字化中医舌诊方法创造了新的机遇,促进了中医舌诊的标准化和智能化.经典图像分析方法实现了舌象的颜色数据化表达,但对于复杂的舌象形质特征如齿痕、点刺、裂纹、厚薄、腐腻、剥苔等的综合识别分析仍是当前舌诊研究面临的瓶颈问题.本文从舌象形质特征的智能分析与病证诊断应用等方面展开论述,归纳了经典的图像分析方法与深度学习方法的研究现状,梳理了舌象特征在临床疾病风险预测中的应用情况,提出了人工智能舌诊技术的机遇挑战和发展方向.总之,传统中医舌诊与人工智能技术结合,将有效提升中医舌诊的科学内涵,提升舌诊临床普适应用,推动中医诊疗模式的现代化发展.
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关键词
舌象图像形质特征深度学习智能诊断舌诊Tongue imageShape and texture featureDeep learningIntelligent diagnosisTongue diagnosis
DOI
10.1016/j.dcmed.2024.04.002
发布时间
2024-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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