基于双阶段元学习的小样本中医舌色域自适应分类方法

舌色是中医(TCM)望诊最关注的诊察特征之一。在实际应用中,通过一台设备采集到的舌象数据训练得到的舌色分类模型应用于另一台设备时,由于舌象数据分布特性不一致,分类性能往往急剧下降。为此,该文提出一种基于双阶段元学习的小样本中医舌色域自适应分类方法。首先,设计了一种双阶段元学习训练策略,从源域有标注样本中提取域不变特征,并利用目标域的少量有标注数据对网络模型进行微调,使得模型可以快速适应目标域的新样本特性,提高舌色分类模型的泛化能力并克服过拟合。接下来,提出了一种渐进高质量伪标签生成方法,利用训练好的模型对目标域的未标注样本进行预测,从中挑选出置信度高的预测结果作为伪标签,逐步生成高质量的伪标签。最后,利用这些高质量的伪标签,结合目标域的有标注数据对模型进行训练,得到舌色分类模型。考虑到伪标签中含有噪声问题,采用了对比正则化函数,可以有效抑制噪声样本在训练过程中产生的负面影响,提升目标域舌色分类准确率。在两个自建中医舌色分类数据集上的实验结果表明,在目标域仅提供20张有标注样本的情况下,舌色分类准确率达到了91.3%,与目标域有监督的分类性能仅差2.05%。

基于持续学习的中医舌色苔色协同分类方法

中医(traditional Chinese medicine, TCM)舌诊客观化研究中需要分析的舌象特征很多,不同的舌象特征往往采用单独的方法进行分析,导致分析系统的整体实现复杂度大幅增加。为此,基于持续学习的思想,提出一种中医舌色苔色协同分类方法,该方法将舌色分类作为旧任务,将苔色分类作为新任务,充分利用2个任务的相似性和相关性,仅通过一个网络结构就同时实现舌色和苔色的准确分类。首先,设计一种基于全局-局部混合注意力机制(global local hybrid attention, GLHA)的双分支网络结构,将网络高层语义特征与低层特征相融合,提升特征的表达能力;然后,提出基于正则化和回放相结合的持续学习策略,使得该网络在学习新任务知识的同时有效防止对旧任务知识的遗忘。在2个自建的中医舌象特征分析数据集上的实验结果表明,提出的协同分类方法可以获得与单个任务相当的分类性能,同时可以将2个分类任务的整体复杂度降低一半左右。其中,舌色分类准确率分别达到93.92%和92.97%,精确率分别达到93.69%和92.87%,召回率分别达到93.96%和93.16%;苔色分类准确率分别达到90.17%和90.26%,精确率分别达到90.05%和90.17%,召回率分别达到90.24%和90.29%。

基于噪声样本渐近修正的中医舌色分类方法

基于深度学习的中医舌色分类模型具备良好的性能,但是依赖大量正确标注的样本.由于人工标注样本费时费力,不可避免地存在错误标注,导致模型在训练过程中对噪声样本过拟合,使其泛化能力变差.为此,本文提出了一种基于噪声样本渐近修正的中医舌色分类方法.首先,根据舌色分类的特点,提出了一种全局-局部特征融合方法,将其嵌入到ResNet18骨干网络中,构建了舌色分类网络,并采用集成学习范式,提高分类模型的可靠性和稳定性;其次,针对噪声样本下的舌色分类网络训练问题,提出了样本注意力机制和噪声样本标签重新标注机制,在训练过程中对干净样本和噪声样本加以区分,赋予不同的权重,并逐步对噪声样本标签进行修正;最后,采用Boostrapping损失函数降低模型对噪声样本的关注度,抑制噪声样本对分类性能的影响.将提出的方法在两个自建的舌色分类数据集上进行了实验验证,结果表明,该方法通过渐进地对噪声标签进行校正,可以获得比现有的有噪样本下图像分类方法更高的分类精度,Acc指标分别达到了94.6%和93.65%.

基于中医舌色变化比较分析的自我健康监测方法研究

目的为了预防未知疾病对个人健康造成的损害以及减少个人健康监测的成本,依据中医舌色变化能反映人类诸多疾病的原理,提出一种基于舌色变化比较分析的自我健康监测方法。方法通过图像采集设备采集个人舌象,利用深度学习和传统图像处理技术,借助RGB与CIE Lab色彩模型的转换关系,获得舌色的特征值,建立自我健康标准舌象数据库。采集新的舌象,通过异向缩放模板匹配原理从数据库中找出最佳匹配模板,通过差分比较分析法得到新采集的舌象与最佳匹配的模板舌象的舌色变化特征值,结合定量参数设置范围进行自我健康监测。通过自我舌象异常仿真实验验证所提方法的有效性。结果通过自我舌象数据库构建、异向缩放模板匹配、舌色差分分析等技术实现了自我舌色变化阈值的设置,并能提取新采集的舌象图像的舌色,将之与标准舌象数据库中的舌色进行差分,再将差分值与已设定阈值比较,从而监测健康。异常仿真实验验证了所提方法的有效性和实用性。结论基于中医舌色变化比较分析的自我健康监测方法能简便地对个人健康状态进行监控,同时对中医舌诊的客观化发展起到一定的推进作用。

基于区域注意力机制的有噪样本下中医舌色分类算法研究

目的由于舌色标注样本中常常包含有错误标签,这些噪声样本会导致舌色分类性能不高、模型泛化能力差等问题。因此,需要建立自动舌色分类模型,提升有噪标注样本下舌色分类的准确率,促进中医(TCM)舌诊客观化研究。方法从中医舌色分类的特点出发,提出了一种基于区域注意力机制的有噪样本下中医舌色分类方法。本方法的创新性包括两点:一方面,根据中医医生舌诊的习惯,提出了一种区域注意力机制,增强网络对于舌尖和舌两侧等舌色区域的特征提取能力,而抑制其他区域的特征;另一方面,针对噪声标注样本下的分类网络训练问题,设计了一种对称修正的交叉熵损失函数,用于对舌色分类网络进行优化训练,抑制噪声样本对分类性能的影响。结果在3个自建中医舌色分类数据集上的分类结果显示,准确率分别达到了94.96%、93.36%和93.92%,mAP分别达到了94.53%、93.05%和93.38%,Macro-F1分别达到了94.67%、93.16%和92.43%。结论设计的舌色分类方法能以较低的模型复杂度,显著提升分类精度,提升有噪声样本标注情况下的分类鲁棒性。

肠阻塞骡暗红舌色和青紫舌色的血液动力流变学的研究

将无创伤性血液动力流变学技术和方法应用到家畜舌色的研究中 ,对 4 5匹健康成年骡和 4 7匹肠阻塞骡的舌色与血液动力流变学之间的相关性进行了研究。结果表明 ,暗红舌色组和青紫舌色组 PR、 CO、 CI、 EWK、 BLK、 FEK、 BV、η、 MRT、 MST均显著或非常显著地高于正常组 (P<0 .0 5或 P<0 .0 0 1) ,SV、SI、VPE、LVWI、PP、MSP、VER、MHR显著或非常显著的低于正常组 (P<0 .0 5或 P<0 .0 0 1) ,其余参数差异不显著 (P>0 .0 5 ) ;青紫舌色组 PR、η、MRT和 MST显著高于暗红舌色组 (P<0 .0 5或 P<0 .0 0 1) ,MHR显著低于暗红舌色组 (P<0 .0 5 )。其余参数差异不显著 (P>0 .0 5 )。

舌色与心脏功能及血管功能的关系

使用ＲＭ－６０００型多道生理记录仪同步检测了１１６例患者的心阻抗图及其微分图、颈动脉搏动图及其微分图、心音图以及心电图等心功能指标。测算出各类舌象患者的心脏收缩舒张功能以及动脉顺应性、总外周阻力。结果显示紫瘀舌组排血前期（ＰＥＰ）比其他组延长，血流动力学指数、心肌收缩力指数（ＨＩ）、每搏心输出量（ＳＶ）、射血指数（ＳＶＩ）、心脏指数（ＣＩ）等均比其他各组为低。暗红舌与淡白舌在心功能指标方面也均比淡红舌者差，而红舌者的心功指标则接近淡红舌。因此，５类舌象按心功能指标的优劣排序，则为淡红舌＞红舌＞暗红舌＞淡白舌＞紫瘀舌。

884例体检人群舌色数字图像应用不同颜色模型的比较

目的 :探讨不同颜色模型在中医数字舌诊中的意义。方法 :运用舌像处理软件对 884例体检人群提取舌色的RGB值和Lab值 ,并进行YUV模型、YCrCb模型和HSL模型颜色空间模型转换 ,将各模型数据和人工判断的舌色进行比较及其相关分析。结果 :各颜色模型数值与舌质颜色呈显著性相关的为L、b和S值 ;L和a值在淡红舌和红舌之间有显著差异 ,而在淡红和暗红之间 ,L值和b值有显著差异 ,在红舌与暗红舌之间 ,a值有显著差异。结论 :Lab是适用于中医临床舌色研究的颜色模型。

舌色形成的机理探讨

现行的中医诊断学教材对舌诊中有关舌色的讲述仅仅局限于从中医的角度,缺乏现代医学更有力的佐证。为更好地理解舌色,现将几部著名舌诊文献中有关舌色的外观、主证和成因部分进行摘录,并结合现代医学对舌色形成原因的认识,从中西医两个角度进行分析和归纳,从而总结出影响舌色的几个主要因素,以期更全面地理解舌色。

基于“治未病”思想肝病不同血瘀证舌色与舌下络脉的研究

目的:探讨肝病不同血瘀证舌色及舌下络脉的瘀血程度。方法:用RGB值定量分析及舌下络脉的观察方法。结果:血瘀证各组的舌质红色分量R值较淡红舌显著降低(P<0.05或P<0.01),绿色分量的G值接近(P>0.05),蓝色分量B值显著增高(P<0.05或P<0.01);青紫舌与各血瘀证的舌质RGB值的观察表明:青紫舌比血瘀证各组的舌质红色分量R值显著降低(P<0.05或P<0.01),绿色分量的G值接近(P>0.05),蓝色分量B值显著增高(P<0.05或P<0.01);肝病各血瘀证组与正常组的舌下络脉主干充盈度相比较,湿热瘀滞证多见饱满隆起弯曲,占91.4%;各组主干充盈度分布有统计学差异(P<0.01);肝病各血瘀证组舌下络脉多见双支干、多支干,湿热瘀滞证多见多支干,占60%,气虚血瘀证多见双支干,占64.7%;各组主干形态分布有统计学差异(P<0.01)。结论:血瘀程度越重,蓝色分量B值越高,青紫舌比血瘀证各组的舌质蓝色分量B值显著增高,说明青紫舌的瘀血程度大于其他瘀血舌;湿热瘀滞证多见多支干、饱满隆起弯曲,说明湿热瘀滞证的瘀滞程度大于其他血瘀证的瘀血舌,说明肝病瘀血舌象舌下络脉主干形态和主干充盈度的临床观察可作为肝病不同血瘀证微观证型分类的诊断指标之一。

原发性肝癌不同中医证型患者舌色的光谱测色及其色度学比较研究

目的:应用光谱测色法检测原发性肝癌不同证型患者的舌色资料,并进行其舌色的色度学比较研究,探讨原发性肝癌不同辨证分型的舌色特点以及舌色和证型之间的关系。方法:应用光谱测色法采集133名原发性肝癌患者的舌色数据资料,根据临床特点辨证为肝郁脾虚、湿热蕴结、肝肾阴虚、气滞血瘀4类证型,观察各证型色度坐标、主波长分布、兴奋纯度的变化特点和CIELAB均匀色彩空间分布特点,比较各型色度角、彩度的区别,并分析不同证型之间总色差、明度差、色度差、饱和度差、色相差等参数的区别。结果:原发性肝癌患者不同证型舌色的色度坐标分布不同;气滞血瘀型的主波长分布明显不同于其他3个证型;兴奋纯度值在肝郁脾虚、湿热蕴结、肝肾阴虚型肝癌患者呈现为逐渐增加的特点(P<0.01);不同证型舌色于CIELAB三维色空间分布区域不同;色度角结果提示气滞血瘀型为负值,与其他3型明显不同(P<0.01);肝郁脾虚、湿热蕴结、肝肾阴虚型的彩度值呈现为逐渐增加的特点(P<0.01),与兴奋纯度的结果一致;色差比较中,以人眼观察能力为衡量方式的结果量化了不同证型舌色的各矢量差别。结论:原发性肝癌不同证型患者的舌色存在着明显色差,与临床舌色的特点相符,这将为原发性肝癌中医辨证分型标准的统一提供客观参考,有利于舌诊度量的标准化与规范化。

一种自然光图像颜色校正方法在舌色图像校正中的应用

目的建立一种室内非直射自然光条件下的医学图像颜色校正分析方法并初步应用。方法根据色彩还原算法结合自制彩色、灰度色标作为校正的监督色标建立TRM颜色校正方法,并对410幅舌色图像进行了校正。结果舌色a*、b*值除淡白舌组外,校正前后各组均有显著性差异(P<0.05),校正后a*、b*值离散度和变异系数较校正前减小。49例典型舌象校正后Fisher's分类方法与人工分类比较总体一致率75.5%,一致性检验结果Kappa值为0.675(P<0.05)。结论不同舌象颜色经拓扑剖分-影射还原法校正后能较好的体现其L*a*b*颜色特征。拓扑剖分-影射还原模型校正方法能明显降低自然光条件下舌色图像的色差,具有良好的颜色校正效果。

基于舌色分析软件1.0的中药疗效评估研究

目的:应用舌色分析软件1.0对正常人组与治疗组患者治疗前后的舌色进行分析比较,探讨将该软件运用于中药疗效评估研究中的可行性。方法:采用舌色分析软件1.0对正常人组与治疗组患者的舌色、舌苔面积进行比较,将舌质色调、明度、饱和度、红色值、绿色值、蓝色值等定量指标作为评估中药疗效的客观指标。结果:治疗组患者舌色各项指标与正常人组比较有不同程度的差异;治疗组患者治疗前后舌色、舌苔定量指标的比较亦有不同程度的差异。结论:舌色分析软件1.0具有灵敏度高、重复性好的特点,将其作为进行中药疗效客观评价的方法之一,具有一定的意义。

舌象分析仪中舌色重现方法的研究

近年来随着图象技术的普及和多媒体应用的增长 ,如何获得真实、恒定的彩色重现效果已受到广泛的关注。本文提出了一种色貌评价与三刺激值匹配相结合的在线彩色校正方法。通过对大量图象进行的实验 ,表明该方法在中医舌象分析仪的应用中能够获得较好的效果 ,满足实用的要求。

慢性疲劳综合征患者面色、舌色客观化特征分析

目的研究慢性疲劳综合征(CFS)人群的面色、舌色参数,为CFS的中医诊断提供量化的客观依据。方法选择CFS患者132例(CFS组)和健康查体者108例(对照组),利用道生DSO1-A舌面脉信息采集体质辨识系统采集两组面色、舌色特征,按照五脏分属进行自动分割,各部位分别取色度L(代表明度)、a(代表从红色到深绿色)、b(代表从蓝色到黄色)指标进行统计分析。结果面色特征:CFS组总体、眼眶、鼻头L值低于对照组,唇色a值低于对照组,鼻头b值高于对照组(P均<0. 01)。舌色特征:CFS组舌中L值高于对照组,舌边右L值低于对照组; CFS组全舌、舌边左、舌边右a值高于对照组,舌中b值高于对照组(P <0. 05或<0. 01)。舌苔的b值高于对照组(P <0. 01)。结论 CFS患者存在面色暗淡、唇色较淡、鼻部色黄的面色特征和舌边尖红、舌中苔黄的舌质特征,以肝郁脾虚证为主。

舌色视觉计算方法在中成药疗效评估中的应用

目的建立基于舌色视觉计算的中成药疗效评估方法。方法以自主研发WZX舌象颜色计算机分析系统、舌象分析软件1.0,对125例血瘀、心脾两虚、肾阳虚、肾阴虚、胃肠实热5组证型患者中成药(复方丹参片、归脾丸、金匮肾气丸、知柏地黄丸、三黄片)治疗前后舌色进行H、L、S、R、G、B测定,并以此作为疗效评估的指标。结果:125例患者治疗前舌质H、L、S与正常人比较及不同证型组间比较均有不同程度差异;同一证型治疗前后自身比较,也有一定差异,治疗后舌质H、L、S渐趋正常。结论舌色视觉计算方法作为中药疗效客观评价的方法之一是可行的。

中医舌诊中舌色的色度学特征研究

[目的]运用色度学的方法对各类舌色的量化特征进行了研究,以期为舌色判断的客观化提供依据。[方法]对207幅各类舌色图谱扫描后,分析取样点R(红)、G(绿)、B(蓝)各分量值与其总和的比值。同时对青紫类舌色的以上述指标进行聚类后,再与其他常见舌色进行组间比较。[结果]淡白舌G比最高,R比和B比居中;红色类舌R比最高,G比和B比较低;青紫类舌B比最高,G比居中,R比最低。淡白舌NR+NG+NB最大,红色类舌最小,青紫类舌居中。[结论]不同中医专著中的舌色图谱呈现一定的色度学规律,但其参数的使用宜结合临床实际。

230例舌象图谱中舌色诊断结果分析

[目的]通过10名中医师对230例舌图中舌色诊断结果的分析,探讨并分析不同中医师对观察结果一致性的影响。[方法]让10名中医师在自然光线下,对舌色较为典型、印刷质量较高的230副舌图进行观察并填写舌色观察表,判断结果一致率采用百分比表示。[结果]从舌色诊断结果的分析看出:1)舌诊具体内容丰富,观察结果离散性较大,舌象的复杂性与模糊性使传统的望舌方法难以客观地描述某一舌象。2)不同的中医师因为其视觉生理、知识水平,经验以及语言习惯等因素影响,对同一舌图有不同的判断结果,这样难以准确地判断舌象。[结论]中医需要寻求更客观的方式来诠释舌色的内容,从而减少因为各种原因引起的舌色判别结果的不一致性。所以在传统辨舌的基础上,建立标准舌色样本库以及自动识别系统有重要意义和价值。

基于不同颜色空间的舌色分类的评价

分类算法最好的评价指标是分类误差,在综合常用舌色分类算法和在不同的颜色空间中提取舌色特征的基础上,基于360张舌图片,考查了常用的9个3维颜色空间和18个2维色度平面,采用交叉验证的方法对舌色分类器的性能进行评价,形成了一个系统的舌色色度空间的分类性能评价体系,为选择合适的颜色空间来提取特征和选择分类性能较强的分类算法对舌色分类提供了依据。结果表明,在知觉颜色空间、感知均匀空间内和包含亮度信息的2维色度平面上提取舌色特征对于舌色分类具有较好的分类性能。

106例2型糖尿病患者舌色分布特点及相关因素分析

目的探讨2型糖尿病患者舌色分布特点及其与西医实验室指标的相关性,尝试从舌色角度为糖尿病临床辨证论治与判断预后转归提供更多的参考依据。方法选取2018年12月—2019年4月于北京中医药大学东直门医院肾病内分泌Ⅱ科住院治疗的2型糖尿病患者106例,应用舌象仪统一采集患者舌象资料。由2位高年资中医内科专家分别从舌色的红、紫、暗3个维度评分,进行程度量化,将量化结果录入《中医舌诊专家判读数据库》。同时收集患者舌象采集前后2周内的实验室指标[单次空腹静脉血糖、空腹指尖血糖、早餐后2 h指尖血糖、糖化血红蛋白、血常规、肾功能、离子、血清白蛋白、血脂、尿视黄醇结合蛋白、同型半胱氨酸和反映尿蛋白情况的尿微量白蛋白、α1微球蛋白、尿白蛋白肌酐比(ACR)、24 h尿蛋白定量]。研究2型糖尿病患者舌色分布特点并分析以上实验室指标与舌色的相关性。结果106例2型糖尿病患者舌色均有偏红的特点,聚类类别方差分析显示糖尿病初期、中期、后期3类群体舌红评分比较差异无统计学意义(P均>0.05),病程及舌紫、舌暗评分差异均有统计学意义(P均<0.05),随着病程进展,舌紫、舌暗的程度不断加深。舌红的程度与糖化血红蛋白呈负相关(r=-0.296,P<0.05);舌紫的程度与糖化血红蛋白、尿视黄醇结合蛋白均呈正相关(r=0.395,0.391,P均<0.05);舌暗的程度与糖化血红蛋白、同型半胱氨酸均呈正相关(r=0.328,0.336,P均<0.05)。结论糖尿病患者不同病程中均有舌色偏红的特点;随糖尿病病程的延长,舌紫、舌暗程度加深;舌色与糖化血红蛋白、尿视黄醇结合蛋白、同型半胱氨酸相关,可作为评估糖尿病患者血糖控制情况、预测心脑肾大小微血管并发症的重要中医诊断学要素。