摘要：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%。

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：目的系统评价针灸并用与柳氮磺吡啶(SASP)治疗溃疡性结肠炎(Ulcerativecolitis,UC)的疗效差异。方法计算机检索中国期刊全文数据库(CNKI)、万方数据库(Wan Fang)、重庆维普中文科技期刊数据库(VIP)、中国生物医学文献数据库网络版(CBM)以及Pub Med、EMbase和The Cochrane library数据库中有关针灸并用治疗UC的所有随机对照试验(RCTs),检索时间为建库至2020年2月24日。由两名研究者独立地进行文献筛选与资料提取,对纳入研究进行质量评价,采用Rev Man 5.3软件进行Meta分析。结果总共纳入12项RCTs,合计970例UC患者。Meta分析结果显示,总有效率方面:OR=7.32,95%CI(4.58,11.70),P<0.00001;治疗后便常规正常患者所占比例:OR=4.31,95%CI(1.96,9.48),P=0.0003。不良反应发生率方面:OR=0.17,95%CI(0.08,0.37),P=0.0001。结论针灸并用治疗UC的疗效优于SASP,且安全性较高,但由于纳入的文献质量较低,仍需更多设计严谨的多中心、大样本RCTs研究加以验证。

摘要：目的系统评价中医外治法对胃食管反流病的临床疗效及安全性。方法计算机检索Web of Since,Pub Med,中国知网,万方数据库和中国生物医学文献数据库,收集中医外治法(或联合内服药物)治疗胃食管反流病的随机、半随机对照试验,用Revman5.20软件对结果进行Meta分析。结果共纳入文献30篇,3706例患者。Meta分析结果显示外治法(或联合内服药物)在总有效率(RR=1.15,95%CI 1.12~1.18)、镜下有效率(RR=1.15,95%CI 1.14~1.37)及复发率(RR=0.39,95%CI 0.30~0.52)方面优于内服药物,且可显著降低症状积分、反流性疾病问卷(Reflux disease questionnaire,RDQ)积分,改善血清胃泌素水平。结论中医外治法是治疗胃食管反流病的有效手段,但仍需更严谨设计的临床试验以进一步验证。