TCM 脈拍診断のための可視化エンジニアリング プラットフォーム - フェデレーテッド ラーニングに基づく脈拍診断は、滑りやすい脈や途切れ途切れの脈拍などの脈拍を診断します。

伝統中国医学 (TCM) の診断プロセスは、検査、嗅覚、探究、および触診からなる次の 4 つの主なタイプの診断方法に焦点を当てています。 最も重要なものは、患者の健康状態を検出するために中医医師の指で手首の動脈の脈を測定する、脈診とも呼ばれる触診です。 脈診は「春」、「関」、「血」の3つの部位に位置を合わせて診断します。 手首の寸法は、体の臓器のさまざまな部分に対応しています。 このプロジェクトでは、専用の脈拍測定器を使用して脈拍の種類を分類します。 測定された脈波 (Measured Pulse Wave、MPW) は、画像提案法によって動脈脈波曲線 (APWC) にセグメント化されました。 このプロジェクトの研究目的は、伝統的な中国医学の開業医によって診断された患者、つまり、滑りやすい脈、途切れ途切れの脈拍グループ、および正常な脈拍制御グループを収集してグループ化し、各グループに少なくとも 80 例を含めることです。 このプロジェクトの研究目的は、主にTCM脈拍診断の視覚化エンジニアリングプラットフォームを実行することです-連合学習の脈拍診断に基づいて、滑りやすい脈拍や途切れ途切れの脈拍などの脈波画像の特徴を診断し、補助的なTCM病理学的論理分析研究を提供しますおよびTCMパルス診断のバックエンドクロスフェデラル学習ノードシステムの実装。 つまり、中医医師が各分野の専門家と協力して測定した脈波特性を、多くの中医脈診断連合学習ノードから収集し、Multiple-Expert Repertory Grid Elicitation (MERGE) 法で解析できることが期待されます。 最後に、FL に基づく人工知能モデルをトレーニングして、TCM の病理学的論理分析と関連研究を実行します。 結果は、臨床診断を支援するための重要な参考資料として、TCM の医師に提供されます。