استخدمت الدراسة الحالية U-Net وغيرها من خوارزميات التعلم العميق لتقسيم صورة اللسان ومقارنة نتائج التجزئة للتحقيق في تجسيد تشخيص اللسان.
يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية
مقالة منهجية
تجسيد تشخيص اللسان في الطب التقليدي وتحليل البيانات وتطبيق الدراسة
* These authors contributed equally
في هذه المقالة
ملخص
الملخص
تشخيص اللسان هو تقنية أساسية لتشخيص الطب الصيني التقليدي (TCM) ، وتتزايد الحاجة إلى تجسيد صور اللسان من خلال تقنية معالجة الصور. تقدم هذه الدراسة لمحة عامة عن التقدم المحرز في تشييء اللسان على مدى العقد الماضي وتقارن نماذج التجزئة. يتم إنشاء نماذج التعلم العميق المختلفة للتحقق من الخوارزميات ومقارنتها باستخدام مجموعات صور اللسان الحقيقية. يتم تحليل نقاط القوة والضعف في كل نموذج. تشير النتائج إلى أن خوارزمية U-Net تتفوق على النماذج الأخرى فيما يتعلق بدقة الدقة (PA) ، والاستدعاء ، ومتوسط التقاطع عبر مقاييس الاتحاد (MIoU). ومع ذلك ، على الرغم من التقدم الكبير في الحصول على صورة اللسان ومعالجتها ، لم يتم بعد وضع معيار موحد لتشخيص اللسان الموضوعي. لتسهيل التطبيق الواسع النطاق لصور اللسان الملتقطة باستخدام الأجهزة المحمولة في تشييء تشخيص اللسان ، يمكن إجراء مزيد من الأبحاث معالجة التحديات التي تفرضها صور اللسان الملتقطة في بيئات معقدة.
المقدمة
مراقبة اللسان هي تقنية مستخدمة على نطاق واسع في الطب العرقي الصيني التقليدي (TCM). يمكن أن يعكس لون وشكل اللسان الحالة البدنية وخصائص المرض المختلفة وشدته وتوقعاته. على سبيل المثال ، في طب الهمونغ التقليدي ، يتم استخدام لون اللسان لتحديد درجة حرارة الجسم ، على سبيل المثال ، يشير اللسان الأحمر أو الأرجواني إلى العوامل المرضية المتعلقة بالحرارة. في الطب التبتي ، يتم الحكم على الحالة من خلال مراقبة لسان المريض ، مع الانتباه إلى لون وشكل ورطوبة المخاط. على سبيل المثال ، تصبح ألسنة المرضى الذين يعانون من مرض Heyi حمراء وخشنة أو سوداء وجافة1 ؛ المرضى الذين يعانون من مرض Xieri2 لديهم ألسنة صفراء وجافة. وفي....
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
البروتوكول
تمت الموافقة على هذه الدراسة من قبل مشروع المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين ، بناء قواعد التغيير الديناميكي لصورة الوجه TCM بناء على تحليل الارتباط. رقم الموافقة على الأخلاقيات هو 2021KL-027 ، وقد وافقت لجنة الأخلاقيات على الدراسة السريرية التي سيتم إجراؤها وفقا للوثائق المعتمدة والتي تشمل بروتوكول البحث السريري (2021.04.12 ، V2.0) ، الموافقة المستنيرة (2021.04.12 ، V2.0) ، مواد توظيف الموضوع (2021.04.12 ، V2.0) ، حالات الدراسة و / أو تقارير الحالة ، بطاقات مذكرات الموضوع والاستبيانات الأخرى (2021.04.12 ، V2.0) ، قائمة المشاركين في التجربة السريرية ، الموافقة على مشروع البحث ، إلخ. تم الحصول على موافقة مستنيرة من المرضى المشاركين في الدراسة. النهج التجريبي الر....
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
النتائج
للحصول على نتائج المقارنة ، انظر الشكل 12 والشكل 13 والجدول 1 ، حيث تستخدم البيئة التي أنشأتها هذه الدراسة نفس العينات لتدريب واختبار نموذج الخوارزمية. مؤشر MIoU: U-Net > Seg-Net > PSPNet > DeeplabV3 ؛ مؤشر MPA: U-Net > Seg-Net > PSPNet > DeeplabV3 ؛ مؤشر الدقة: U-Net > Seg-Net > DeeplabV3 > PSPNet ؛ أذكر: يو نت > Seg-Net > PSPNet > DeeplabV3. كلما كانت قيمة المؤشر أكبر ، زادت دقة التجزئة وكان أداء النموذج أفض.......
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
المناقشة
بناء على نتائج المقارنة المعروضة أعلاه ، من الواضح أن خصائص الخوارزميات الأربعة قيد النظر متنوعة ، ومزاياها وعيوبها المميزة موصوفة أدناه. يمكن لهيكل U-Net ، القائم على تعديل وتوسيع شبكة التفاف كاملة ، الحصول على معلومات سياقية وتحديد المواقع بدقة من خلال مسار تعاقد ومسار توسع متماثل. من خلال تصنيف كل نقطة بكسل ، تحقق هذه الخوارزمية دقة تجزئة أعلى وتقسم الصورة مع النموذج المدرب بسرعة أكبر. من ناحية أخرى ، تتمتع خوارزمية Seg-Net ، التي تضم بنية متماثلة لجهاز التشفير ووحدة فك التشفير ، بميزة التكيف بسرعة مع المشكلات الجديدة.......
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
الإفصاحات
ليس لدى المؤلفين أي تضارب في المصالح للإعلان.
شكر وتقدير
تم دعم هذا العمل من قبل مؤسسة الطبيعة الوطنية في الصين (المنحة رقم 82004504) ، والبرنامج الوطني للبحث والتطوير الرئيسي التابع لوزارة العلوم والتكنولوجيا في الصين (منحة رقم 2018YFC1707606) ، وإدارة الطب الصيني في مقاطعة سيتشوان (منحة رقم 2021MS199) ومؤسسة الطبيعة الوطنية الصينية (منحة رقم 82174236).
....الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
المواد
| الاسم | الشركة | رقم فهرسي | التعليقات |
|---|---|---|---|
| وحدة المعالجة المركزية | Intel(R) Core(TM) i7-9700K | ||
| GPU | NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti (8192MB) | ||
| أنظمة التشغيل | Microsoft Windows 10 Professional Edition (64 بت) | ||
| لغة البرمجة | Python | ||
| RAM | 16G |
المراجع
- Jiu, G., et al. Effects of herbal therapy on intestinal microbiota and serum metabolomics in different rat models of Mongolian medicine. Evidence-Based Complementary and Alternative. 2022, 7255780(2022).
- Xi, J., Xin, Y., Teregle,
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
إعادة الطباعة والأذونات
