O presente estudo empregou U-Net e outros algoritmos de aprendizagem profunda para segmentar uma imagem de língua e comparou os resultados da segmentação para investigar a objetivação do diagnóstico de língua.
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Artigo de método
Objetivação do Diagnóstico da Língua na Medicina Tradicional, Análise de Dados e Aplicação do Estudo
* These authors contributed equally
Neste artigo
Resumo
Resumo
O diagnóstico da língua é uma técnica essencial do diagnóstico da medicina tradicional chinesa (MTC), e a necessidade de objetivar imagens da língua por meio da tecnologia de processamento de imagens é crescente. O presente estudo fornece uma visão geral dos progressos realizados na objetivação da língua na última década e compara modelos de segmentação. Vários modelos de aprendizagem profunda são construídos para verificar e comparar algoritmos usando conjuntos de imagens reais da língua. Os pontos fortes e fracos de cada modelo são analisados. Os resultados indicam que o algoritmo U-Net supera outros modelos em relação à precisão de precisão (PA), recordação e média de interseção sobre união (MIoU). No entanto, apesar do progresso significativo na aquisição e processamento das imagens da língua, um padrão uniforme para objetivar o diagnóstico da língua ainda não foi estabelecido. Para facilitar a aplicação generalizada de imagens de língua capturadas usando dispositivos móveis na objetivação do diagnóstico da língua, novas pesquisas poderiam abordar os desafios colocados pelas imagens de língua capturadas em ambientes complexos.
Introdução
A observação da língua é uma técnica amplamente utilizada na medicina étnica tradicional chinesa (MTC). A cor e a forma da língua podem refletir a condição física e várias propriedades, severidades e prognósticos da doença. Por exemplo, na medicina tradicional hmong, a cor da língua é usada para identificar a temperatura corporal, por exemplo, uma língua vermelha ou roxa indica fatores patológicos relacionados ao calor. Na medicina tibetana, uma condição é julgada observando a língua de um paciente, prestando atenção à cor, forma e umidade do muco. Por exemplo, as línguas de pacientes com doença de Heyi tornam-se vermelhas e ásperas ou pretas e s....
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Protocolo
Este estudo foi aprovado pelo projeto da Fundação Nacional de Ciências Naturais da China, Constructing Dynamic Change rules of TCM Facial image Based on Association Analysis. O número de aprovação ética é 2021KL-027, e o comitê de ética aprovou o estudo clínico a ser realizado de acordo com os documentos aprovados, que incluem protocolo de pesquisa clínica (2021.04.12, V2.0), consentimento informado (2021.04.12, V2.0), materiais de recrutamento de sujeitos (2021.04.12, V2.0), casos de estudo e/ou relatos de caso, fichas de diário do assunto e outros questionários (2021.04.12, V2.0), uma lista de participantes no ensaio clínico, aprovação de projeto de pesquisa, etc. ....
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Resultados
Para os resultados da comparação, ver Figura 12, Figura 13 e Tabela 1, onde o ambiente construído por este estudo usa as mesmas amostras para treinar e testar o modelo do algoritmo. Indicador MIoU: U-Net > Seg-Net > PSPNet > DeeplabV3; Indicador MPA: U-Net > Seg-Net > PSPNet > DeeplabV3; indicador de precisão: U-Net > Seg-Net > DeeplabV3 > PSPNet; recall: U-Net > Seg-Net > PSPNet > DeeplabV3. Quanto maior o v.......
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Discussão
Com base nos resultados de comparação apresentados acima, fica evidente que as características dos quatro algoritmos considerados são variadas, e suas vantagens e desvantagens distintas são descritas a seguir. A estrutura U-Net, baseada na modificação e expansão de uma rede de convolução completa, pode obter informações contextuais e posicionamento preciso através de um caminho de contratação e um caminho de expansão simétrico. Ao classificar cada ponto de pixel, esse algoritmo alcança uma maior precisão de segmentação e.......
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Divulgações
Os autores declaram não haver conflitos de interesse.
Agradecimentos
Este trabalho foi apoiado pela Fundação Nacional da Natureza da China (concessão n.º 82004504), pelo Programa Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Chave do Ministério da Ciência e Tecnologia da China (concessão n.º 2018YFC1707606), pela Administração de Medicina Chinesa da Província de Sichuan (concessão n.º 2021MS199) e pela Fundação Nacional da Natureza da China (concessão n.º 82174236).
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Materiais
| Nome | Empresa | Número de catálogo | Comentários |
|---|---|---|---|
| CPU | Intel(R) Core(TM) i7-9700K | ||
| GPU& | nbsp; NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti (8192MB) | ||
| Sistemas operacionais | Microsoft Windows 10 Professional Edition (64 bits) | ||
| Linguagem | de programação Python | ||
| RAM | 16G |
Referências
- 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,
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Reimpressões e permissões
