Plataforma de engenharia de visualização para diagnóstico de pulso TCM - Diagnóstico de pulso baseado em aprendizado federado para diagnosticar pulsos escorregadios e agitados e outros recursos de imagem de forma de onda para auxiliar no estudo da análise lógica patológica do TCM

Os processos de diagnóstico da Medicina Tradicional Chinesa (MTC) concentram-se nos seguintes quatro tipos principais de métodos de diagnóstico, consistindo em inspeção, olfato, investigação e palpação. O mais importante é a palpação, também chamada de diagnóstico de pulso, que é medir o pulso da artéria do pulso pelos dedos do médico da MTC para detectar o estado de saúde do paciente. O diagnóstico de pulso tem três partes, ou seja, 'Chun', 'Guan' e 'Chy', com a localização. As medidas do pulso correspondem a diferentes partes dos órgãos do corpo. Neste projeto, é para classificar os tipos de pulso usando instrumentos de medição de pulso especializados. A onda de pulso medida (Measured Pulse Wave, MPW) foi segmentada em curvas de onda de pulso arterial (APWC) pelo método de sugestão de imagem. O objeto de investigação deste projeto é recolher e agrupar doentes diagnosticados por praticantes de medicina tradicional chinesa, nomeadamente pulso escorregadio, pulso agitado e grupo controlo de pulso normal, com pelo menos 80 casos para cada grupo. O objetivo da pesquisa deste projeto é principalmente realizar a plataforma de engenharia de visualização do diagnóstico de pulso TCM - com base no diagnóstico de pulso de aprendizado federado para diagnosticar os recursos de imagem de forma de onda de pulso, como pulso escorregadio e pulso agitado para fornecer pesquisa de análise lógica patológica auxiliar TCM e back-end cross-federal aprendizagem de diagnóstico de pulso TCM Implementação do sistema de nó. Em outras palavras, espera-se que as características da onda de pulso medidas por médicos da MTC que cooperam com especialistas na área possam ser coletadas de muitos nós de aprendizado federados de diagnóstico de pulso da TCM e analisadas pelo método Multiple-Expert Repertory Grid Elicitation (MERGE). Finalmente, o modelo de inteligência artificial baseado em FL é treinado para realizar análises de lógica patológica TCM e pesquisas relacionadas. Os resultados serão fornecidos aos médicos da MTC como uma referência importante para auxiliar no diagnóstico clínico.