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。

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 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.

目的:探讨维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)继发性甲旁亢(secondary hyperparathyroidism,SHPT)患者舌象分布规律的相关性,旨在从中医学角度认识、治疗本病提供新的参考依据.方法:选取2020 年06 月—2022 年06 月上海健康医学院附属金山区中心医院血液透析中心SHPT患者89 例,收集患者基本临床资料及生化指标,记录患者舌象,分析SHPT患者舌象分布规律的相关性.结果:(1)SHPT患者舌象分布舌质颜色以淡白舌出现的比例最高,其次是红舌、青紫舌及淡红舌,舌体形态方面以齿痕舌和裂纹舌的比例最高,舌苔特征方面苔色以白苔居多,薄苔为主.(2)SHPT患者的舌质颜色与患者总胆固醇和低密度脂蛋白差异有统计学意义(P<0.05).(3)SHPT患者的舌苔与患者血红蛋白、红细胞、红细胞比容、Kt/V、URR差异有统计学意义(P<0.05).结论:SHPT患者舌象分布舌质颜色可作为判断病情变化的一项参考依据.

针对舌图像舌体边缘分割模糊、小区域分割错误等问题,本研究设计了一种双编码特征提取路径的方法,以获取丰富的信息特征,辅助舌体精确分割.首先,设计双编码特征提取路径,其中,空间信息路径保留空间信息并生成高分辨率特征图,上下文信息路径提高网络提取多尺度特征能力;其次,采用一种特征融合模块,融合空间信息路径和上下文信息路径的输出特征;最后,采用轻量级解码器模块减少模型参数量,提高模型计算效率.结果显示,该方法精确率、召回率、F1 分数和平均交并比(mean intersection over union,MIoU)分别达 98.82%、98.53%、98.60%和 97.67%,模型总参数量和每秒浮点运算次数(floating point operations per second,FLOPs)为7.54 M和67.09 G.结果表明,该方法可有效提高舌体的分割精度,显著改善舌体小区域分割错误和边缘模糊性,为中医舌象智能辅助分析提供必要支撑.

舌诊是中医诊疗疾病的重要方法和手段,近些年来研究者将中医舌诊与现代技术相结合,对舌象特征进行提取和数字化处理,以及从微观角度探究舌象形成的分子机制,并取得了一定的研究成绩.本文从舌诊的数字化分析方法、现代组学技术以及它们在临床应用方面进行了归纳,总结了研究现状、当前研究存在的问题,以及对未来研究趋势的展望,为后续的舌诊客观化研究提供一定的思路和参考.

目的 通过总结红外仪、舌象仪、脉象仪等现代化中医诊断装备在临床应用情况,探究装备在设计研发、收集客观数据等方面的研究进展,为促进其发展提出相关建议.方法 检索2012-2022 年CNKI数据库中与中医诊断装备相关的文献,依据临床疾病分科对文献进行整理归纳,分析临床各科常用中医诊断装备种类,探究常用中医诊断装备临床应用的局限性并展望其未来发展趋势.结果 共检索文献175篇,在呼吸(内)科疾病中舌诊仪应用最多;心血管(内)科疾病中脉诊仪应用最多;消化(内)科、骨(外)科、妇产科和儿科疾病中红外仪应用最多.结论 客观的中医诊断装备需要辅以更加高效、准确、完善的相关技术,同时要深化中医思维对所测量的各种指标及物理量的解读,制定统一标准.只有更切合临床使用的需求,才能真正促进中医诊断装备的应用.

舌诊是中医辨治疫病的重要客观依据.本研究将舌象APP应用于新型冠状病毒肺炎患者的舌象特征观察,以了解其在疫情环境下的适用性,助力中医药诊治传染病工作.通过实践发现,舌象APP让医生能够较便捷、迅速、灵活地客观采集患者舌象,通过舌象特征数据分析能够一定程度上客观反映新冠肺炎的舌象特征一般规律.舌象APP所采集舌象信息提示新冠肺炎患者舌色以红色为主,苔色多苔白、苔黄或黄白相兼,苔厚、苔腻患者较多.通过此次舌象APP的实践应用,反映出一些问题:①舌象APP对舌形、舌苔判断重复性较差,如APP对相同舌图分析结果中舌胖瘦不一致率高达(62.96%);②舌象APP分析指标仍以定性指标为主,区分度较差,未能很好地进一步反映不同年龄、性别、疾病分型及不同发病时间段的舌象差异及规律;③舌象APP所采集舌象特征指标不全,缺乏舌象光泽度(如舌暗)、舌态等信息.本研究启示,应充分结合现代先进科学技术,通过录制舌象短视频、定性指标定量化、全面采集舌象特征指标、加强舌象特征标定等改进措施,促进舌象APP的迭代升级,更好助力于中医防治疫病工作.

目的 舌苔和舌质分类对于后续的舌象客观化诊断具有重要的作用,高光谱图像包含大量的数据信息,能够有助于分类效果提升.但是高光谱图像信息量巨大,且传统的方法提取特征不够充分,如何有效提取数据信息并促进舌诊客观化仍是个值得深究的问题.因此,本文提出面向高光谱舌图像的深度学习算法,利用深层网络来提取高光谱图像的数据信息,从而提升舌苔和舌质的分类效果.方法 使用高光谱相机对图像进行采集,对采集的图像构造谱图进行预处理从而简化输入数据的冗余性;为了提取高光谱舌图像的数据信息,在算法上设计了一种可以获取底层特征的残差网络结构,加入了跳跃连接并在每个卷积层前加入批量归一化(batch normallization,BN)和带参数的ReLU(parametric rectified linear unit,PReLU)激活函数来提前激活网络,因此可以提取深层的光谱空间特征以提升分类精度.结果 在高光谱舌图像数据集上的实验表明,本文算法分类精度达到93.9％,优于传统的基于RGB图像分类方法和CNN(convolutional neural network)与VGG(visual geometry group)网络.分类结果图显示,除了舌苔和舌质交界处光谱曲线相差不大的地方会有误分类的现象,分类结果与标签图基本一致.结论 该深度学习算法可以较好地完成舌苔和舌质分类任务,为后续舌象特征信息的计算机自动分析提供良好基础.