摘要：中医舌诊是一个极其复杂的过程,是以舌症彩色图像的识别为主,并综合考虑脉象和其它临床数据的中医医疗诊断方法。可信度方法是人工智能领域的一种不确定推理方法,它通过量化不确定知识将不确定信息确定化,被广泛用于处理各种随机不确定信息。通过融合模糊逻辑推理、神经网络技术及可拓学方法,研究了一种基于竞争神经网络的中医舌诊智能推理模型,以VC++6.0和SQL Server2000为开发工具,实现了对中医专家诊断推理过程的模拟。并在推理过程中嵌入了可信度的评价体系,对输入模式信息和专家经验信息的关系引入了可信度度量,借鉴贝叶斯理论方法对神经网络的推理结果的可信度进行了研究,从而使诊断准确率大大提高,且系统使用简洁、方便。

摘要：本文介绍了中医舌诊多媒体课件制作的思路及过程,并对其中的界面进行了说明.

摘要：随着人工智能技术的发展,研究者开始尝试利用知识图谱技术来推动中医学的发展。本文提出了一种基于知识图谱的中医舌诊仪设计方案。该方案通过构建中医舌诊知识图谱,实现了对舌象知识的结构化表示和计算推理,以实现舌象的智能化分析和辨证论治。总体而言,该设计方案具有重要的理论意义和应用前景。

摘要：传统中医舌诊教学多以文字描述为主,与舌诊实际教学需求存在较大差距,这种矛盾在西医院校中更为突出。因此,在网络发达的今天,中医舌诊教学需要与多种媒体教学有机结合,采用多种教学手段,让学生从不同的方式获得知识信息。本文讨论通过中医舌诊网络教学方案的设计,建立一个开放、互动、科学、高效的教学模式。

摘要：针对舌像纹理复杂细微的特点,以YOLOv3目标检测算法为基础,提出一种Double-D优化架构的改进算法。采用细粒度特征融合和多尺度预测,设计稠密直通映射连接优化模型底层图像的特征信息,更加精准实现小目标的识别分类;进一步根据稀疏权重进行通道剪枝,降低模型参数计算量,便于网络深化。将该算法应用到中医舌像的临床病例的识别过程,其结果表明,其在图像识别的准确性和泛化性能上相较现有方法有一定提升。

摘要：中医舌诊客观化研究主要包括舌象特征识别、标准化制定以及辨证诊断过程的信息化处理。将分形思想引入到中医舌诊客观化研究领域,通过计算舌象数字化图像分形维数建立舌苔特征分类统计的新方法,通过计算多维分形谱的相关参数定量表征舌体苔状物的不同分布区域起伏程度,设计实现舌诊辨证诊断信息处理系统。

摘要：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。

摘要：中医舌象的物理特性主要反映在舌体的颜色上 ,而如何进行颜色的测量以及如何在不同设备间保持色彩的一致性和重复性 ,即彩色校正是研制中医舌象分析仪必须解决的难题 .该文简要介绍了中医舌象分析仪的系统结构 ,同时讨论了照明光源的选择和设计 。

摘要：舌象诊断是中医诊断中必不可少的方法之一,其蕴含丰富的健康信息,可成为中医智能诊疗的关键落足点。文中基于用户使用逻辑开发应用程序,融合了人工智能技术提取舌象影像特征,根据中医舌诊规范和临床指南进行了智能分析;再利用分析结果与信息化平台融合,开发了信息化、智能化的舌象辅助诊断系统。

摘要：舌象特征的自动分析是中医舌诊客观化的核心内容。舌苔颜色作为舌象最基本的特征,其分类的准确程度决定了后续舌象分析的有效性。因此,提出了基于轻型卷积神经网络架构的舌苔颜色分类方法。考虑到实际采集中舌象样本较少且类别不平衡的特点,对舌象样本中不平衡的舌苔颜色类别进行数据扩充;通过设计轻型卷积神经网络,将特征提取和分类纳入到一个框架中统一进行处理,利用数据驱动学习图像与其属性的映射关系,得到舌苔颜色分类模型,从而实现对舌象样本的苔色分类。实验结果表明,提出的舌苔颜色分类方法可以取得94. 85%的分类准确率,对辅助中医临床诊疗及临床研究具有现实意义。