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 activa-tion 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.

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.

以《世卫组织西太平洋区域传统医学国际标准术语》和《ISO 23961-1：2021 中医药-诊断术语-第一部分：舌》共有的舌象术语为对比分析语料，以朱文锋主编的《中医诊断学》和《牛津高阶英汉双解词典（第8版）》为主要参考资料，采取翻译适应选择论，从语言维、文化维、交际维角度分析与总结两大版本舌象术语国际标准的主要特点，发现该类术语选词、词性与结构存在差异、复合特征舌象术语采取单一标准、术语语境阐述不同及标准术语缺失等问题，表明译者在术语语境中为取得不同的交际效果，会考虑其术语适用对象的差异性；另外，WHO舌象术语以教育培训为主要目的，旨在为各国从业者提供基础知识，而ISO舌象术语以信息客观化为主要目的，旨在规范各类诊断仪器之间的信息交互。

自20世纪20年代以来，"下颌短小后缩畸形、舌后垂和呼吸道阻塞"被确定为Pierre Robin序列征(Pierre Robin syndrome，PRS)。PRS可单独发生或合并其他综合征，如第一、二腮弓综合征及其他相关综合征。PRS可导致新生儿呼吸困难和进食困难，患有严重PRS的儿童可能在出生后不久死于呼吸道阻塞；胎儿期早期诊断可于分娩后得到及时治疗，因此PRS的早期诊断非常重要，可为PRS的早期诊断提供更客观的依据。本文主要介绍近年来影像学早期诊断和三维数字化技术在PRS诊断方面的研究进展。

目的:运用文献计量学方法分析国内外冠心病中医舌诊相关研究，旨在了解研究现状，为冠心病临床诊疗的进一步研究提供参考。方法:检索中国知识资源总库（CNKI）、中文科技期刊数据库（重庆维普）、中国生物医学文献数据库（CBM）、中国学术期刊数据库（万方数据）、PubMed、Embase、Cochrane Library、Web of Science建库至2022年12月31日有关冠心病舌诊的研究文献。采用BICOMBS 2.0、CiteSpace 6.1.R6和Excel 2019软件分析冠心病舌诊相关研究的发文量、地区、机构、作者、研究热点等文献关键特征。结果:纳入中文文献364篇、英文文献5篇。辽宁中医药大学是发表中文相关研究最多的机构，上海中医药大学是发表英文相关研究最多的机构，不同发文机构间的合作关系不紧密。王忆勤（上海中医药大学）是发表中、英文文献数量最多的作者，中文文献发文量较多的作者间合作紧密。中文研究热点包括冠心病及其证候特征、舌诊客观化研究和基于名老中医临证经验的数据挖掘；英文研究内容包括现代化数据采集分析和专家共识。结论:我国国内冠心病舌诊研究团队初具规模；冠心病舌诊研究英文文献较少，发展水平相对滞后。今后不同机构和研究人员需加强国际合作，以提升中医诊断学的国际影响力。

舌诊是中医特色诊断方法之一，但其发展始终受到缺乏客观量化指标的制约。随着计算机技术的飞速发展与算法时代的到来，中医舌诊现代化研究逐渐成为科研热点。本文通过对舌诊现代化研究文献及相关专利进行梳理，对舌诊研究及相关仪器研发应用概况进行归纳总结，发现国内外学者均致力于舌诊相关研究，重视制定相关国际标准；舌诊采集与分析技术不断发展；舌诊仪器也逐渐丰富，目前应用场合扩展至家庭自用，但仍主要用于教学、科研等方面，涉及中医药临床疗效评价、临床病例分型及健康管理等领域，还有很大的发展空间。今后应加强多区域研究中心间的交流，促进不同领域人才间的沟通，不断弥补不足、促进舌诊研究的发展。

目的 传统中医体质辨识主要依靠填写体质量表,存在一定的主观性,而后出现了基于舌象辨识体质的方法,为体质辨识客观化奠定了基石,但这些方法往往依赖于舌诊仪、面诊仪等专业设备.研究旨在提出一种仅依赖室内光学摄像头的基于人体骨骼特征的中医体质辨识模型,研讨将体质辨识的输入特征扩展至全身的可行性.方法 采集受试者身高、体质量、性别、全身图像,并让受试者填写体质量表,以量表测试结果作为数据标注,利用深度学习算法提取人体骨骼特征,并利用神经网络建立身高、体质量、性别以及骨骼特征与受试者体质之间的联系,建立基于骨骼特征的中医体质辨识模型,并评估其表现.结果 实验结果表明,基于人体骨骼特征的中医体质辨识模型在样本数据上取得了一定的准确性,在仅依靠室内光学摄像头的条件下,能够达到与基于舌象的体质辨识模型相近的水平.结论 基于人体骨骼特征的中医体质辨识模型能够在仅依靠室内光学摄像头的条件下实现中医体质辨识,相较于传统的体质量表更加具有客观性,相较于基于舌象的方法更加便捷.未来可以对此类方法进行多模态融合,优势互补,进一步完善中医体质辨识客观化、智能化、多模态化.

目的 对舌、面诊图像特征提取及分割分类研究的相关文章进行总结分析,探究该领域的研究热点及发展前沿趋势,为今后的舌、面诊图像处理相关研究提供思路.方法 以中国知网为数据来源,根据排纳标准和检索策略,最终纳入文献439篇,最后采用Gephi绘图软件对相关文献的作者、研究机构以及关键词进行共词网络可视化分析.结果 结合年发文量可知整体发文量较少,但总体趋势呈平稳上升;研究团队主要以李福凤、张新峰、许家佗、王忆勤和王泓午等的团队为代表;研究机构多为地区性医工交叉的合作形式.结论 研究热点趋势向深度学习的图像处理方向发展,同时跨地区跨机构之间的团队合作有待加强,进一步推动多学科交叉融合及中医望诊(舌、面诊)智能客观定量化发展.

目的 从西医临床典型病例的舌图入手,探索中西医对于舌象认识的联系.方法 搜集新英格兰杂志(The New England Journal of Medicine,NEJM)发表在临床影像专栏中附有舌图的文献,提取文献中所记载的舌的症状、体征以及西医疾病信息后,以中医舌诊方法,从舌质、舌苔、舌下络脉3个方面对舌图进行诊断,并判断舌的症状、体征是否与某一诊断结果相对应,并对所得结果进行分析.结果 共纳入病例48例,其中舌动态异常6例,均可与中医异常舌态相对应;舌形状异常34例,12例可以做出相应的中医舌象诊断,包括7例舌形异常、5例苔质异常,其余22例为继发性舌体结构改变;舌颜色异常8例,其中舌色异常1例、舌下络脉异常1例、苔色异常6例.结论 基于舌的形态和功能探求中医、西医对舌象认识联系,为后期采用比色卡、舌面仪等中医诊断装备提取舌象参数提供参考,以此推动中医舌诊客观化与规范化.

目的 通过卷积神经网络对冠心病痰湿证的舌象进行分类识别,提高冠心病痰湿证舌象识别准确率.方法 选取2020年10月至2022年8月在内蒙古自治区乌兰浩特市妇幼保健院、陕西中医药大学第二附属医院等地采集到的200例冠心病患者,其中痰湿证组、非痰湿证组各100例,运用ConvNeXt模型、朴素贝叶斯网络、K近邻模型、决策树算法、支持向量机模型进行舌象分类辨识.结果 不同模型的舌象分类平均准确度均在50％以上,ConvNeXt模型的平均准确度最高为89.44％;ConvNeXt模型验证集中痰湿证和非痰湿证2个类别的平均准确度、精确率、F1值和召回率均接近90％.结论 使用ConvNeXt模型进行舌象分类识别,能够较为准确地从舌诊上区分冠心病痰湿证与非痰湿证,客观化的人工智能识别技术,可以辅助冠心病痰湿证的临床诊断,有助于中医舌诊客观化研究的发展.