החפצת אבחון לשון ברפואה המסורתית, ניתוח נתונים ויישום המחקר
Summary
המחקר הנוכחי השתמש ב-U-Net ובאלגוריתמים אחרים של למידה עמוקה כדי לפלח תמונת לשון והשווה את תוצאות הסגמנטציה כדי לחקור את החפצת אבחון הלשון.
Abstract
אבחון לשון הוא טכניקה חיונית של אבחון הרפואה הסינית המסורתית (TCM), והצורך בהחפצת תמונות לשון באמצעות טכנולוגיית עיבוד תמונה הולך וגדל. המחקר הנוכחי מספק סקירה כללית של ההתקדמות שחלה בהחפצת לשון בעשור האחרון ומשווה מודלים של סגמנטציה. מודלים שונים של למידה עמוקה נבנים כדי לאמת ולהשוות אלגוריתמים באמצעות ערכות תמונות לשון אמיתיות. נקודות החוזק והחולשה של כל מודל מנותחות. הממצאים מצביעים על כך שהאלגוריתם של U-Net עולה בביצועיו על מודלים אחרים הנוגעים למדדי דיוק דיוק (PA), היזכרות וממוצע הצטלבות על פני איחוד (MIoU). עם זאת, למרות ההתקדמות המשמעותית ברכישה ובעיבוד של תמונות לשון, טרם נקבע סטנדרט אחיד לאבחון החפצת לשון. כדי להקל על היישום הנרחב של תמונות לשון שצולמו באמצעות מכשירים ניידים בהחפצה של אבחון לשון, מחקר נוסף יכול להתמודד עם האתגרים שמציבות תמונות לשון שצולמו בסביבות מורכבות.
Introduction
תצפית לשון היא טכניקה נפוצה ברפואה האתנית הסינית המסורתית (TCM). הצבע והצורה של הלשון יכולים לשקף את המצב הגופני ואת תכונות המחלה, חומרותיה ופרוגנוזות שונות. לדוגמה, ברפואת המונג המסורתית, צבע הלשון משמש לזיהוי טמפרטורת הגוף, למשל, לשון אדומה או סגולה מצביעה על גורמים פתולוגיים הקשורים לחום. ברפואה הטיבטית, מצב נשפט על ידי התבוננות בלשון של מטופל, תוך שימת לב לצבע, לצורה וללחות של הריר. לדוגמה, הלשונות של חולים עם מחלת היי הופכות אדומות ומחוספסות או שחורות ויבשות1; חולים עם מחלת Xieri2 יש לשון צהובה ויבשה; בינתיים, לחולים עם מחלת בדקאן3 יש לשון לבנה, לחה ורכה4. תצפיות אלה חושפות את הקשר ההדוק בין תווי הלשון לבין פיזיולוגיה ופתולוגיה. באופן כללי, מצב הלשון ממלא תפקיד חיוני באבחון, זיהוי מחלות והערכת השפעת הטיפול.
במקביל, בשל תנאי חיים מגוונים ומנהגי תזונה בין קבוצות אתניות שונות, ניכרים הבדלים בדימויי הלשון. מודל המעבדה, שנקבע על בסיס תקן בינלאומי לקביעת צבע, גובש על ידי הוועדה הבינלאומית לאקלראז’ (CIE) בשנת 1931. בשנת 1976 שונתה תבנית צבע וקיבלה את שמה. מודל הצבע Lab מורכב משלושה אלמנטים: L מתאים לבהירות, בעוד a ו-b הם שני ערוצי צבע. A כולל צבעים מירוק כהה (ערך בהירות נמוכה) דרך אפור (ערך בהירות בינונית) עד ורוד בהיר (ערך בהירות גבוהה); B עובר מכחול בהיר (ערך בהירות נמוכה) לאפור (ערך בהירות בינונית) לצהוב (ערך בהירות גבוהה). על ידי השוואת ערכי L x a x b של צבע הלשון של חמש קבוצות אתניות, יאנג ואחרים מצאו כי המאפיינים של תמונות לשון של קבוצות המונג, חוי, ג’ואנג, האן ומונגוליה היו שונים באופן משמעותי זה מזה. לדוגמה, למונגולים יש לשונות כהות עם ציפוי לשון צהוב, בעוד שלבני המונג יש לשון בהירה עם ציפוי לשון לבן, דבר המצביע על כך שתווי הלשון יכולים לשמש כאינדיקטור אבחוני להערכת מצב הבריאות של אוכלוסייה. יתר על כן, תמונות לשון יכולות לתפקד כמדד הערכה לרפואה מבוססת ראיות במחקר קליני של רפואה אתנית. הוא ועמיתיו השתמשו בתמונות לשון כבסיס לאבחון TCM והעריכו באופן שיטתי את הבטיחות והיעילות של כדורי Chou-Ling-Dan (גרגרי CLD המשמשים לטיפול במחלות דלקתיות וחום, כולל שפעת עונתית ב- TCM) בשילוב עם רפואה סינית ומערבית. התוצאות ביססו את התוקף המדעי של תמונות לשון כמדד הערכה למחקרים קליניים. עם זאת, רופאים מסורתיים מסתמכים בדרך כלל על סובייקטיביות כדי לבחון את מאפייני הלשון ולהעריך את מצבם הפיזיולוגי והפתולוגי של החולים, הדורשים אינדיקטורים מדויקים יותר.
הופעתם של האינטרנט וטכנולוגיית הבינה המלאכותית סללה את הדרך לדיגיטציה והחפצה של אבחון לשון. תהליך זה כרוך בשימוש במודלים מתמטיים כדי לספק תיאור איכותי ואובייקטיבי של תמונות לשון7, המשקף את התוכן של תמונת הלשון. התהליך כולל מספר שלבים: רכישת תמונה, פיצוי אופטי, תיקון צבע וטרנספורמציה גיאומטרית. התמונות המעובדות מראש מוזנות לאחר מכן למודל אלגוריתמי למיקום וסגמנטציה של תמונות, חילוץ תכונות, זיהוי תבניות וכו ‘. תוצר תהליך זה הוא אבחון יעיל ומדויק ביותר של נתוני תמונת לשון, ובכך משיג את המטרה של החפצה, כימות ואינפורמציה של אבחון לשון8. כך מושגת המטרה של יעילות גבוהה ועיבוד מדויק של נתוני אבחון הלשון. בהתבסס על ידע באבחון לשון וטכנולוגיית למידה עמוקה, מחקר זה הפריד באופן אוטומטי את גוף הלשון ואת ציפוי הלשון מתמונות לשון באמצעות אלגוריתם ממוחשב, על מנת לחלץ את התכונות הכמותיות של הלשון עבור רופאים, לשפר את האמינות והעקביות של האבחון, ולספק שיטות למחקר החפצה של אבחון לשון לאחר מכן9.
Protocol
Representative Results
Discussion
בהתבסס על תוצאות ההשוואה שהוצגו לעיל, ניכר כי המאפיינים של ארבעת האלגוריתמים הנדונים מגוונים, והיתרונות והחסרונות המובהקים שלהם מתוארים להלן. מבנה U-Net, המבוסס על שינוי והרחבה של רשת קונבולוציה מלאה, יכול לקבל מידע קונטקסטואלי ומיקום מדויק באמצעות נתיב התקשרות ונתיב התרחבות סימטרי. על ידי…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
עבודה זו נתמכה על ידי הקרן הלאומית לטבע של סין (מענק מס’ 82004504), התוכנית הלאומית למחקר ופיתוח מפתח של משרד המדע והטכנולוגיה של סין (מענק מס’ 2018YFC1707606), מינהל הרפואה הסינית של מחוז סצ’ואן (מענק מס’ 2021MS199) וקרן הטבע הלאומית של סין (מענק מס’ 82174236).
Materials
| CPU | Intel(R) Core(TM) i7-9700K | ||
| GPU | NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti (8192MB) | ||
| Operating systems | Microsoft Windows 10 Professional Edition (64-bit) | ||
| Programming language | Python | ||
| RAM | 16G |
Riferimenti
- Jiu, G., et al. Effects of herbal therapy on intestinal microbiota and serum metabolomics in different rat models of Mongolian medicine. Evidence-Based Complementary and Alternative. 2022, 7255780 (2022).
- Xi, J., Xin, Y., Teregle, Study on the correlation between the animal model of Mongolian medicine 34;Xieri disease" and serum ALT and AST. Electronic Journal of Cardiovascular Diseases in Combination of Traditional Chinese. 4 (33), 134-135 (2016).
- Yin, L., et al. Study on the mechanism of serum differential protein changes in bronchial asthma based on proteomics. Chinese Journal of Traditional Chinese Medicine. 47 (22), 6227-6234 (2022).
- Wang, X. H., Bao, L. Band Seed. The origin and development of tongue diagnosis in Mongolian medicine. Chinese Ethnic Folk Medicine. (1), 64-65 (2008).
- Yang, S., et al. A comparative study on the feature parameters of tongue diagnosis images in five nationalities. Chinese Journal of Traditional Chinese Medicine. 36 (11), 6428-6430 (2021).
- He, J. Y., et al. Efficacy and safety of Chou-Ling-Dan granules in the treatment of seasonal influenza via combining Western and traditional Chinese medicine, protocol for a multicentre, randomised controlled clinical trial. BMJ Open. 9 (4), e024800 (2019).
- Wang, D. J., et al. Scientific knowledge mapping and visualization analysis in the field of Chinese medicine tongue feature objectification research. World Science and Technology – Modernization of Chinese Medicine. 23 (9), 3032-3040 (2021).
- Yuan, S. M., Qian, P., Li, F. F. Research progress of color correction methods for tongue and face diagnosis in traditional Chinese Medicine. Chinese Journal of Traditional Chinese Medicine. 34 (9), 4183-4185 (2019).
- Kanawong, R., et al. Tongue image analysis and its mobile app development for health diagnosis. Advances in Experimental Medicine and Biology. 1005, 99-121 (2017).
- Yu, Y., et al. Semantic segmentation evaluation index and evaluation method. Computer Engineering and Application. , (2023).
- Sehyung, L., Negishi, M., Urakubo, H., Kasai, H., Ishii, S. Mu-net: Multi-scale U-net for two-photon microscopy image denoising and restoration. Neural Networks. 125, 92-103 (2020).
- Huang, X. M., et al. A review on the application of U-Net and its variants in medical image segmentation. Chinese Journal of Biomedical Engineering. 41 (5), 567-576 (2022).
- Lu, J. H., Xu, Y. F., Wang, Y. Q., Hao, Y. M. Research overview of tongue objectification in traditional Chinese medicine based on computer image technology. World Science and Technology – Modernization of Traditional Chinese Medicine. 24 (11), 4568-4573 (2022).
- Mansour, R. F., Althobaiti, M. M., Ashour, A. A. Internet of things and synergic deep learning based biomedical tongue color image analysis for disease diagnosis and classification. IEEE Access. 9, 94769-94779 (2021).
- Cai, Y. H., Hu, S. B., Guan, J., Zhang, X. F. Analysis of the development and application of tongue diagnosis objectification techniques in Chinese medicine. World Science and Technology – Modernization of Chinese Medicine. 23 (7), 2447-2453 (2021).
- Ghosh, S., Das, N., Nasipuri, M. Reshaping inputs for convolutional neural network: some common and uncommon methods. Pattern Recognition. 93, 79-94 (2019).
- Shang, Z. M., et al. Research progress of digital acquisition and characterization of tongue diagnosis information. Chinese Journal of Traditional Chinese Medicine. 36 (10), 6010-6013 (2021).
- Ning, J., Zhang, D., Wu, C., Yue, F. Automatic tongue image segmentation based on gradient vector flow and region merging. Neural Computing and Applications. 21, 1819-1826 (2012).
- Zheng, F., Huang, X. Y., Wang, B. L., Wang, Y. H. A method for tongue detection based on image segmentation. Journal of Xiamen University. 55 (6), 895-900 (2016).
- Li, Y. T., Luo, Y. S., Zhu, Z. M. Deep learning-based tongue feature analysis. Computer Science. 47 (11), 148-158 (2020).
- Wang, Y. D., Sun, C. H., Cui, J. L., Wu, X. R., Qin, Y. X. Research on deep learning-based tongue fissure segmentation algorithm. World Science and Technology – Modernization of Chinese Medicine. 23 (9), 3065-3073 (2021).
- Wang, X. M., Wang, R. Y., Guo, D., Lu, S. Z., Zhou, P. Research on the identification method of tongue punctures based on auxiliary light source. Journal of Sensing Technology. 29 (10), 1553-1559 (2016).
- Yang, J. D., Zhang, P. A fully connected neural network based on migration learning for tongue image classification. Journal of the Second Military Medical University. 39 (8), 897-902 (2018).
- Song, C., Wang, B., Xu, J. T. Research on tongue feature classification method based on deep migration learning. Computer Engineering and Science. 43 (8), 1488-1496 (2021).
- Ding, H. J., He, J. C. Study on modern techniques and methods of tongue diagnosis. Shi Zhen Chinese Medicine. 21 (5), 1230-1232 (2010).
- Zhai, P. B., et al. A multi-stage tongue image classification algorithm incorporating attention mechanism. Computer Engineering and Design. 42 (6), 1606-1613 (2021).
- Hou, Y. S. A new clustering analysis algorithm based on deep learning. Journal of Xinxiang University. 35 (12), 4 (2018).
- Shi, Y. L., et al. A decision tree algorithm for classification of non-small cell lung cancer evidence based on tongue and pulse data. World Science and Technology – Modernization of Chinese Medicine. 24 (7), 2766-2775 (2022).
- Li, J., Hu, X. J., Zhou, C. L., Xu, J. T. Study on the feature analysis and diagnosis model of diabetic tongue based on random forest algorithm. Chinese Journal of Traditional Chinese Medicine. 37 (3), 1639-1643 (2022).
- Chen, C. H., et al. The characteristics of the combination of the four diagnostic methods of traditional Chinese medicine from the perspective of the differences between Chinese and Western medical diagnosis methods. Journal of Guangzhou University of Traditional Chinese Medicine. 28 (3), 332-334 (2011).
- Chen, R., et al. Correlation analysis of tongue image and western medicine typing in 382 patients with novel coronavirus pneumonia based on Lab colour model and imaging histology. Chinese Journal of Traditional Chinese Medicine. 36 (12), 7010-7014 (2021).
- Ju, J. W., Jung, H., Lee, Y. J., Mun, S. W., Lee, J. H. Semantic segmentation dataset for AI-based quantification of clean mucosa in capsule endoscopy. Medicina. 58 (3), 397 (2022).
- Wu, X., et al. A review of research on deep learning in tongue image classification. Computer Science and Exploration. , 1-23 (2022).
