图像智能处理方法在中医中的应用与挑战

为了便于对图像处理技术在中医领域进行更加深入有效的探索和更加广泛的应用,系统描述了相关研究进展。首先,从图像处理技术的发展与应用出发,理清了该技术在中医图像处理领域的主要研究与应用方向,落脚于中医望诊、中药材鉴别以及数字经络三维重建3个模块,并对模块内各种研究子类进行总结,展示了传统方法与深度学习算法在中医图像处理领域的优缺点以及面临的问题和挑战。其次,总结了中医图像智能处理领域现阶段面临的主要问题,并对未来的研究方向做出了展望。基于计算机图像处理技术的中医智能图像处理与分析虽然取得了一系列有意义的研究成果,但还需要根据临床的实际需求,整理出一套统一的、标准的、标签完善的中医图像数据集,将人工智能与经典的数字图像处理算法多模态中医四诊数据结合起来,真正实现中医诊疗技术的信息化与智能化。

视觉Transformer与多特征融合的脑卒中检测算法

目的急性缺血性卒中是最常见的脑卒中类型,具有发病率高、死亡率高和致残率高的特点。患者发病前症状不明显、发病急骤以及溶栓治疗时间窗窄等问题导致其成为临床上的高危疾病。中医望诊可以在疾病发展早期,通过观察患者形、色、气和神的变化,对患者病情进行诊断和预测,达到“治未病”的目的,与人工智能技术相结合,可以解决缺乏客观和定量评价标准的问题。因此,通过中医望诊中的脸部和手部图像,充分利用两种图像的颜色、纹理等特征以及二者之间的关系特征,本文提出一种基于序列自注意力网络的急性缺血性卒中辅助诊断方法。方法对脸部和手部图像进行山根和大鱼际处的感兴趣区域提取。采用YCbCr颜色空间和灰度共生矩阵,提取区域图像的颜色和纹理特征,将颜色特征和纹理特征进行融合并将其与原图像特征相结合,得到的特征图序列化地输入到Transformer模型中,进一步学习高层次的空间特征和注意力特征。将模型输出结果输入到多层感知机中,从而实现急性缺血性卒中的检测。结果在收集的急性缺血性卒中患者数据集上进行实验,结果表明,提出的基于序列自注意力网络的方法取得了83.57%的准确率,获得较高性能,在速度和便携性上具有很大的优势。结论该方法采用端到端的学习方式,能够有效解决目前临床诊断因医疗资源的差异而受到影响的问题,对于初步判断患者疾病具有指导性的作用,为诊断急性缺血性卒中提供了一种新思路和新方法。

多分支深度特征融合的中医脑卒中辅助诊断

目的脑卒中发病征兆不明显,发病速度快且致死率高,目前医学领域的主要诊疗手段仍是针对脑卒中病时和病后,但在病前预测方面缺少有效办法。中医对于治未病等效果显著,其中望诊更是中医诊疗的重要方式。本文结合中医望诊,基于面部与手部图像提出了一种多分支深度特征融合的中医脑卒中辅助诊断方法。方法针对不同部位图像,分别构建两部位的双分支特征提取模块,将面部和手部的重点区域作为主体分支提取主要特征。根据中医望诊在面部与手部诊疗的特点,进一步将眉心的纹理特征和掌心的颜色特征作为辅助信息提取辅助特征;在此基础上提出信息交互模块(information interaction module,IIM),将主要特征与辅助特征进行有效信息交互,从而辅助主体分支提取更有区别性的信息;最终将两部位的特征进行融合降维用于脑卒中辅助诊断。结果本文将采集的3011例面部和手部图像数据进行筛查扩充后作为实验数据集,并在不同评价指标下与当前主流的分类模型进行对比。实验结果表明,本文方法在准确性上达到了83.36%,相比ResNet-34、DenseNet121、VGG16(Visual Geometry Group 16-layer net)和InceptionV3等其他主流分类模型性能提高了3%-7%;在特异性和敏感性方面分别为82.47%和85.10%,其效果优于对比方法。结论本文方法能够有效结合中医望诊的诊疗经验并通过传统面部和手部图像实现对脑卒中的有效预测,为中医望诊在脑卒中方面的客观化和便捷化发展提供了帮助。