林谦教授从肝肾论治老年高血压的临床经验

现代中医学者大多从“眩晕”“头痛”“痰饮”的角度进行辨证论治来探讨高血压病。头为“诸阳之会”“清阳之府”,五脏六腑之精气皆上注于头,若气虚亏虚、阴阳失调、痰浊内阻、瘀血阻滞,致清窍失养,均可发为眩晕。林谦教授认为,本病的病因病机大约有4种:情志过极,忧思恼怒,致肝气郁结气滞化火;饮食不节,损伤脾胃,致湿浊中阻;先天不足或年老体衰致肝肾阴虚,阴不潜阳肝阳上亢;年老体虚或久病失养,损伤脾肾之阳,水湿不运,痰湿泛溢。林谦教授通过大量的临床实践经验,得出肝肾功能失调是老年高血压病的最常见基本病因病机,兼顾心、脾、肾、全身血管,以及情、气、血、瘀、痰等病理因素。治疗上以调肝补肾为主,兼顾“益气”“活血”“通络”“化痰”为辅,林谦教授自拟调肝补肾汤,临证兼顾个体辨证论治,临床治疗效果显著,病案举例2例。

辨机论治诊疗模式探析

病机是中医专有术语,是疾病的病变本质。辨识病机是辨病、辨证、辨症状等多种辨证方法的核心,辨机论治诊疗模式可涵盖现有辨病、辨证、辨症状等多种诊疗模式,辨机论治诊疗模式简单、易行,能有效提高临床诊治能力。临证中,辨识病机可按辨基本病机、辨证候病机、辨症状病机、辨复合病机、辨继发病机、辨转归病机等层次逐步深入,以全面把握疾病的病机,从而指导立法处方。

基于卷积神经网络的“舌边白涎”舌象识别研究

目的通过机器学习分析“舌边白涎”舌象特性,对舌象进行局部特征识别研究,探讨卷积神经网络算法在舌象识别应用中的性能。方法使用Python进行图像预处理,搭建用于舌象识别的视觉几何组16层(visual geometry group 16,VGG16)卷积神经网络模型,分析其对“舌边白涎”舌象鉴别分析的效果,并结合热力图分析“舌边白涎”典型舌象表现。结果基于PyTorch框架,进行卷积神经网络的舌象鉴别研究,VGG16及残差网络50层(residual network 50,ResNet50)模型验证准确率均较高,达到80%以上,且ResNet50模型优于VGG16模型,可为舌象识别提供一定参考。基于加权梯度类激活映射(gradient-weighted class activation mapping,Grad-CAM)技术,通过舌苔舌色差异分布的网络可视化,有助于直观进行模型评估分析。结论基于卷积神经网络模型对舌象数据库进行分析,实现“舌边白涎”舌象识别,有助于临床诊疗的客观化辅助分析,为舌诊智能化发展提供一定借鉴。

动态不确定因果图在中医诊断中的应用探讨

动态不确定因果图(DUCG)已成为中医药领域新兴的、先进的知识表示与推理模型。为更好地应用DUCG为中医临床提供诊断推理与决策支持,在归纳总结DUCG中医药领域研究与应用情况的基础上,分析现阶段DUCG在中医诊断中存在的主要问题,包括中医术语规范统一和中医药知识库质量问题、推理算法和模型建造的方法选择与设计问题、DUCG中医诊断模型的平台化和产品化问题等,并据此展开应用思路与方法探讨,提出应深挖DUCG的技术内涵,根据临床实际需求选择精准、高效的推理建模方法,建立符合中医药理论思想、具有中医特色的智能辅助诊断模型,加强DUCG协同研究平台及产品的开发应用。

从气血津液探析代谢组学在中医辨证中的应用

气血津液辨证是中医临床常用的辨证方法之一,是中医辨证论治诊疗体系的重要组成部分。在临床活动中,气血津液辨证因其辨证范围及主观因素的影响,具有一定的局限性。代谢组学可以从“微观辨证”的角度拓宽气血津液辨证的应用范围,提高临床诊断的准确率,提高中医辨证体系的科学性和客观性。为了实现中医证型的标准化,利用代谢组学技术对气血津液辨证进行研究具有一定的理论意义和实用价值。文章对近年来代谢组学在气血津液证型研究中的应用情况进行概述,以期为临床辨证提供新思路及新方法。

从微观到“近”微观辨证:源流、争议及展望

微观辨证学作为一门将传统诊断方法与现代科学技术相结合的新兴学科,具有良好的发展前景,但在研究过程中也存在一定争议。本文结合古今文献梳理微观辨证学研究源流,分别从病种适用、指导思想和微观指标方面总结微观辨证学研究过程中待完善之处。据此进一步从内涵、适用范围、与传统辨证和微观辨证的联系方面提出对“近”微观辨证理论的思考,认为在将现代医学检测依据纳入中医辨证领域的同时,应立足于中医学整体思维模式,为现代中医诊断技术的发展提供新思路。

2023年中医诊断学研究进展

2023年,中医诊法理论研究主要集中在望诊和脉诊领域,致力于将诊法理论与临床病证紧密结合,并扩展到舌诊、面诊、鼻诊和手诊等领域,结合现代影像学技术,提高了诊断的灵活性和准确性。多维辨证体系构建为现代医学所需,结合现代技术在心血管病、咳嗽、疫病等方面得到应用,开辟了中西医结合新途径。证候辨证研究通过横向数据揭示证候分布的规律性,旨在规范研究,客观反映病因、病机及病情发展趋势。动物模型成为验证中医理论和探索新治疗方法的关键,在线粒体功能、能量代谢、免疫调节和炎症反应等方面,揭示了证候的生物学基础,分析及揭示了代谢物、基因表达、细胞因子等标志物及肠道菌群变化与证候形成的相关关系。传统中医诊断技术与大数据分析、机器学习和传感器技术结合,在舌诊、面诊、脉诊等领域取得进展,显著提高了诊断方法的精准度和客观性,应用高通量影像组学参数分析、注意力机制模型和电子鼻技术,提升了中医诊断的标准化和科学性,也为远程医疗和个性化诊疗创造了新的可能性。

知识驱动的中医智能诊疗研究思路与方法

中医诊疗数字化和智能化是中医现代化发展的重要方向。充分发掘和利用中医先验知识,建立知识驱动的中医智能诊疗方法和模型,对中医现代化发展具有重要意义。在梳理和分析以知识工程为代表的中医智能诊疗问题的基础上,提出以多模态数据为基础,构建涵盖知识抽取、知识组织和辅助诊疗于一体,知识驱动的中医智能诊疗研究思路和方法,以期为中医诊疗数字化和智能化研究提供参考。

机器学习驱动中医诊断智能化的发展现状、问题及解决路径

本文对人工智能(artificial intelligence,AI)技术的机器学习算法,特别是传统机器学习和深度学习分析中医四诊信息以实现诊断智能化的应用和局限进行概述,并结合多源多模态信息处理、智能辨病辨证等探讨了智能诊断的发展现状,为智能决策的辅助诊疗提供基础。基于AI应用于中医诊断的适用性,分析目前中医诊断智能化赋能的技术难题,如缺乏四诊采集标准和大型带标注的先验数据集,缺乏多算法共建智能诊断模型的研究,以及对智能诊疗模型的疗效评价研究等,并详细分析解决路径,以期为中医诊断智能化应用提供发展方向。

基于中医辨证体系的证候规范化研究现状概述

证候规范化研究具有重要意义。选取合适的中医辨证体系作为理论指导,更是开展证候规范化研究的基础。中医辨证体系林立,各有所长,随着现代多学科交叉融合的需要,新的中医辨证体系也在逐步发展完善。综述汇总现代中医证候规范化研究所使用的辨证体系,并对其进行述评。认为在进行证候规范化研究前,应综合考虑疾病的不同特性、过往的临床经验等因素,选取最适宜该疾病的中医辨证体系进行研究。

舌下络脉的客观识别与颜色分类研究

目的探讨中医舌下络脉诊的颜色信息客观识别方法。方法结合计算机视觉,尝试利用紧凑型全卷积网络(CFCNs)和19种深度学习分类模型等算法进行研究,并设计双络脉矩形算法,作为舌下络脉分割识别和颜色信息提取的手段。结果应用“去除反光点+数据扩充+数据后处理”方法获取的舌底分割的精确率为0.9559,F1值为0.9473、mIoU值为0.9000,应用“去除反光点+语义分割舌体结果作为输入+数据扩充+后处理边缘膨胀腐蚀”方法获取的舌下络脉分割结果精确率为0.7784、F1值为0.7383、mIoU值为0.5851,均明显优于目前经典的或改进的U-net模型。舌下络脉颜色分类上,DenseNet161-bc-early_stopping分类模型的效果最佳,准确率达0.8037。结论深度学习方法对于识别中医舌下络脉颜色信息具有一定作用,可为中医舌下络脉诊的颜色量化检测技术研究提供新方法。

基于深度卷积神经网络算法和先验知识构建冠心病患者大鱼际望诊模型的思路与方法

基于全息理论的中医望诊可以辅助诊断西医疾病,但目前中医望诊主要依靠名老中医药专家的经验传承,存在望诊客观化、标准化程度不够,缺乏行业内认可度高的望诊转化技术的问题。而望诊融合人工智能信息化技术,可以提升中医望诊客观化、标准化的水平,可以有效地降低疾病的恶化率和病死率,促进中医望诊经验的转化。据此,结合前期开展的大鱼际特征与冠心病关系研究,得出大鱼际望诊可以用于冠心病早期预警筛查。以大鱼际望诊和冠心病之间的关系为例,将先验知识和深度卷积神经网络算法深度融合,将特征提取和分类合为一体,利用深度学习端对端的显著特点,输入观察到的原始大鱼际图像像素数据或信息,通过对大鱼际照片的大量深度学习,构建冠心病患者的关键特征要素,融合先验知识后,输出是否为冠心病的分类结果,中间为深层的网络结构。这一思路将提出一种中医望诊客观化、标准化的智能化算法,促进中医望诊经验的转化思路与方法,以提高基层群众的疾病预警筛查能力,服务“健康中国”战略。

从中医脉学的发展谈“系统辨证脉学”

系统辨证脉学是现代创新脉学的典型代表,通过对中医脉学溯源,梳理从传统脉学到现代脉学的发展脉络,总结系统辨证脉学的理论体系。系统辨证脉学具有系统性和辨证性两大基本特点。从脉体、脉壁、脉搏波和血流四个方面,将25对脉象要素进行归类,形成系统辨证脉学的整体架构。手指感觉系统开发和诊查区域是其特色技术要点。从脉象要素到层次到系统形成明晰的思维过程,进而构建出脉治相应的辨证诊疗模式。系统辨证脉学丰富了中医脉学的体系内涵,为实现多学科汇通及中医药现代化起到了极大的促进作用。

系统辨证脉学对《黄帝内经》脉诊命题的继承创新

系统辨证脉学遵循《黄帝内经》脉诊“可诊有过之脉”原则建立脉象信息系统,对传统脉诊定义模糊及歧义之处进行明晰,完善了脉诊信息采集的维度,形成了5个维度、25对脉象要素信息描述系统。遵循《黄帝内经》“凡诊者,必知终始”,建立脉象分析系统,依据脉象要素与机体状态的映射关系,耦合形成脉象系统。脉象系统包括体质、病因、病机、西医疾病等,各个脉象系统通过脉象要素之间的联系能够反映疾病过程中的重要节点、责任因素及内在动力学,即中医临床脉诊的“心智模型”。在脉象系统的指导下,能够灵活、准确地制定临床治疗原则,形成内在逻辑严密的临床综合治疗服务包,实现多层次、多维度指导下的综合治疗。

妊娠脉象客观化研究的现状与思考

妊娠脉在中医脉诊中占有重要地位,历代医家对妊娠脉辨析有着丰富的经验,也是脉诊客观化研究中不可分割的一部分。妊娠脉象蕴含复杂多样的生理病理信息和客观的临床结局指标,是脉诊客观化研究重要的突破口。概述妊娠脉象的研究现状,从采集设备、临床方案、随访工作、分析方法等方面表述存在的问题和思考,以期为探索中医脉诊客观化提供新的思路。

严继林教授辨治阳虚四法简介

严继林教授是戴氏经方医学流派首席传承人。严教授在接受学院和师承双重教育的基础上,结合长期的临证与思考,发展和延伸了戴氏流派的学术特色,认为“保阳气”为临证第一要义,力倡阳气在临证时的重要性和决定性,针对阳虚提出“固阳”“回阳”“达阳”及“和阳”四法,驭繁就简,根据病机证候,临证时可单独运用,亦可合并运用。本文介绍了相应的方药以及附子的使用剂量,较有特色,运用得当,可以赅尽阳虚之治。

基于计算机视觉的腰背痛患者痧象图片处理和分析研究

目的提出痧象图片处理和分析的思路和方法,为痧象数字化研究提供参考。方法以计算机视觉技术为基础,以腰背痛患者背部痧象处理和分析为目标,提出痧象图片预处理、特征提取和筛选、痧象分析等系列方法,并进行实验验证。结果痧象预处理方法能够实现原始图像颜色校正和背部区域精准分割;特征提取方法提取了腰背痛患者94个痧象颜色和纹理特征,筛选得到20个关键特征;痧象分析方法能够找到与不同证候相关的关键特征。结论利用计算机视觉方法能够较好地完成痧象图片的预处理、特征识别和提取、痧象分析和理解,可以为痧象数字化和客观化研究提供支撑。

杂病六经辨证研究现状述评

杂病特别是慢性非传染性疾病(简称慢病)患病率逐年攀升,造成疾病负担日渐增重。杂病种类繁多,病因、病位多元,病性复杂,辨证时往往难以用脏腑、经脉来概括,唯有六经方可将其统括无余。近年来基于六经理论认识杂病的病因病机,进而指导其辨证论治疗效优势突出,已成为研究重点。本文基于六经实质,首先阐述六经辨治杂病的合理性与必然性,进而从病患体质、病位与病邪性质、八纲、六经证候群等方面,对目前临床运用六经辨治杂病时,较为广泛研究的内容进行归类述评。并指出,临床应用六经辨治杂病,切忌偏执一端,应依据六经一体,气化相关,病位互损,相兼为患的整体观,认识杂病病机,指导杂病论治。具体而言,需辨体质,察气化失常之所在,析八纲之所属,明主证与兼证,重分经论治,并发挥随证治之的并证论治思想优势,以最大程度地指导杂病临证。

基于条纹投影三目系统的舌面完整点云获取方法

传统的舌诊过程存在客观性较差的问题,将计算机视觉技术应用于舌诊可以有效推进舌诊客观化。双目立体视觉结合结构光条纹投影技术是三维测量的常用手段,但对于舌诊的测量场景,由于舌体表面常带有津液和口水等,造成条纹图像出现分布随机性较大的高反光区域,导致相位解算错误和点云缺失。本文提出了一种基于光栅投影的三目测量系统,由3个相机构成1个三目和3个双目子系统。在相位和级次约束基础上引入双极线约束,提高三目立体匹配精度,并利用匹配点补充优化三目匹配点集,重建高反光区域点云。结果显示,对比传统双目系统,本系统的匹配精度和重建精度均得到提升,特别是在真实舌面测量中能够生成纹理清晰、特征完整的点云,对舌面高反光区域进行了有效测量,有助于舌诊的客观化进行。

舌诊在慢性肝病中的应用刍议

舌诊作为中医特色诊法之一,在肝病的诊治与预防中具有重要意义。慢性肝病患者在不同的病理阶段有不同的舌象改变。舌色可反映肝病轻重缓急,如缓解期多见淡红舌,发作期多见红绛舌,而严重肝病多见青紫舌;舌形可反映肝病形气神,其中长条舌、圆柱舌是慢性肝病的常见舌形,舌缘肿大或者肝积舌多代表慢性肝病中的占位性病变;舌苔与肝病轻重及疾病预后有关,还可辅助诊断慢性肝病的细菌感染情况。此外,舌象在慢性肝病的临床用药指导中也具有重要意义,可多方面、多角度指导临床。