基于Mask Scoring R-CNN的齿痕舌象识别
2021-05-07芮迎迎孔祥勇刘亚楠董鑫蔡健卢严砖况忠伶
中国医学物理学杂志 2021年4期
芮迎迎,孔祥勇,刘亚楠,董鑫,蔡健,卢严砖,况忠伶
上海理工大学医疗器械与食品学院,上海200093
前言
移动健康技术在中医和远程医疗中的应用呈增长趋势,尤其是在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)爆发期间。舌诊是中医诊断中的重要环节,因其无接触、有效、无创、实时、便捷、成本低等西医检测无法比拟的优势,能在任何时间、任何地点进行辅助诊断,满足全球初级保健系统的需求。舌象能够反映内脏虚实、气血盛衰、病位深浅、预后好坏[1-2]。通过对舌象的客观化研究,能够观察COVID-19 患者的舌象特征及变化,为防治COVID-19 提供治疗依据[3-4]。由于传统舌诊主要依据医师个人经验,易受环境影响,存在主观性、评判标准不一致等问题。因此,越来越多的计算机研究人员开始将其结合计算机视觉领域,建立客观、定量的中医辅助舌诊系统。
齿痕舌的客观化研究具有重要性和挑战性,齿痕舌是中医诊断的一个重要指标。临床实验结果表明在不同临床分型COVID-19患者的舌形分布研究中,齿痕舌易见于普通型患者。据研究,人群中的齿痕舌占比56%,其中严重者占比11%[5]。齿痕舌的识别更具挑战性,主要原因为:(1)齿痕形状多样,变化大,如不同颜色、不同形状、不同类型的齿痕;(2)由于个人隐私和图像获取的限制,舌部的图像数量有限;(3)用于金标准的图像数量有限。舌象的判读需要多个专家的参与,但专家在有限时间内只能将图片分类为有齿痕和无齿痕,并未在图片上标注出齿痕的位置,无法提供齿痕的位置分布、大小、深度等信息。……
登录APP查看全文
