El presente estudio empleó U-Net y otros algoritmos de aprendizaje profundo para segmentar una imagen de lengua y comparó los resultados de segmentación para investigar la objetivación del diagnóstico de lengua.
Artículo de método
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El presente estudio empleó U-Net y otros algoritmos de aprendizaje profundo para segmentar una imagen de lengua y comparó los resultados de segmentación para investigar la objetivación del diagnóstico de lengua.
El diagnóstico de la lengua es una técnica esencial del diagnóstico de la medicina tradicional china (MTC), y la necesidad de objetivar las imágenes de la lengua a través de la tecnología de procesamiento de imágenes está creciendo. El presente estudio proporciona una visión general del progreso realizado en la objetivación de la lengua durante la última década y compara los modelos de segmentación. Se construyen varios modelos de aprendizaje profundo para verificar y comparar algoritmos utilizando conjuntos de imágenes de lengua reales. Se analizan las fortalezas y debilidades de cada modelo. Los hallazgos indican que el algoritmo U-Net supera a otros modelos con respecto a la precisión de precisión (PA), el recuerdo y la intersección media sobre las métricas de unión (MIoU). Sin embargo, a pesar del progreso significativo en la adquisición y procesamiento de imágenes de la lengua, aún no se ha establecido un estándar uniforme para objetivar el diagnóstico de la lengua. Para facilitar la aplicación generalizada de imágenes de lengua capturadas utilizando dispositivos móviles en la objetivación del diagnóstico de lengua, la investigación adicional podría abordar los desafíos planteados por las imágenes de lengua capturadas en entornos complejos.
La observación de la lengua es una técnica ampliamente utilizada en la medicina étnica tradicional china (MTC). El color y la forma de la lengua pueden reflejar la condición física y diversas propiedades de la enfermedad, severidades y pronósticos. Por ejemplo, en la medicina tradicional hmong, el color de la lengua se utiliza para identificar la temperatura corporal, por ejemplo, una lengua roja o púrpura indica factores patológicos relacionados con el calor. En la medicina tibetana, una condición se juzga observando la lengua de un paciente, prestando atención al color, la forma y la humedad del moco. Por ejemplo, las lenguas de los pacientes c....
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Este estudio ha sido aprobado por el proyecto de la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China, Constructing Dynamic Change rules of TCM Facial image Based on Association Analysis. El número de aprobación ética es 2021KL-027, y el comité de ética ha aprobado que el estudio clínico se lleve a cabo de acuerdo con los documentos aprobados que incluyen el protocolo de investigación clínica (2021.04.12, V2.0), consentimiento informado (2021.04.12, V2.0), materiales de reclutamiento de sujetos (2021.04.12, V2.0), casos de estudio y / o informes de casos, tarjetas del diario de sujetos y otros cuestionarios (2021.04.12, V2.0), una lista de participantes en el ensayo c....
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Para obtener los resultados de la comparación, consulte la Figura 12, la Figura 13 y la Tabla 1, donde el entorno construido por este estudio utiliza las mismas muestras para entrenar y probar el modelo de algoritmo. Indicador MIoU: U-Net > Seg-Net > PSPNet > DeeplabV3; Indicador MPA: U-Net > Seg-Net > PSPNet > DeeplabV3; indicador de precisión: U-Net > Seg-Net > DeeplabV3 > PSPNet; Recordemos: U-Net > Seg-Net >.......
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Sobre la base de los resultados de comparación presentados anteriormente, es evidente que las características de los cuatro algoritmos considerados son variadas, y sus distintas ventajas y desventajas se describen a continuación. La estructura U-Net, basada en la modificación y expansión de una red de convolución completa, puede obtener información contextual y posicionamiento preciso a través de una ruta de contratación y una ruta de expansión simétrica. Al clasificar cada punto de píxel, este algoritmo logra una mayor .......
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Los autores no tienen ningún conflicto de intereses que declarar.
Este trabajo fue apoyado por la Fundación Nacional de la Naturaleza de China (subvención no.82004504), el Programa Nacional de Investigación y Desarrollo Clave del Ministerio de Ciencia y Tecnología de China (subvención no.2018YFC1707606), la Administración de Medicina China de la Provincia de Sichuan (subvención no.2021MS199) y la Fundación Nacional de la Naturaleza de China (subvención no.82174236).
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| Nombre | Empresa | Número de catálogo | Comentarios |
|---|---|---|---|
| CPU | Intel(R) Core(TM) i7-9700K | ||
| GPU | NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti (8192MB) | ||
| Sistemas operativos | : Microsoft Windows 10 Professional Edition (64 bits) | ||
| Lenguaje de programación | : Python | ||
| RAM | 16G |
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