Диагностика языка ТКМ Показатели расстройств UGI

Заболевания верхних отделов желудочно-кишечного тракта широко распространены в клинической практике. В настоящее время диагноз пептической язвы зависит только от лабораторных исследований, таких как клинические симптомы, анализ крови, анализ мочи и анализ кала. Но результатом могут быть только вспомогательные исследования, которые не позволяют поставить правильный диагноз, помогая оценить тяжесть язвы. Являясь наиболее подходящим методом диагностики, панэндоскопия позволяет непосредственно наблюдать поражения, оценивать тяжесть заболевания, проводить биопсию, тестировать поражение на доброкачественность или злокачественность, инфекцию Helicobacter Pylorus или нет, степень воспаления и т. д. Но панэндоскопия относится к инвазивному тесту. Если мы сможем наблюдать особенности языка пациентов с заболеваниями верхних отделов желудочно-кишечного тракта с помощью научной диагностики языка, физический дискомфорт, вызванный тестом, будет значительно уменьшен.

Основанный на клиническом обсервационном исследовании, в этом проекте будет использоваться разработанная автоматическая система диагностики языка (ATDS). ATDS был разработан для получения изображений языка и надежного извлечения признаков, чтобы помочь специалистам традиционной китайской медицины в диагностике. Он демонстрирует этапы выполнения трех основных функций, т. е. захвата изображения и калибровки цвета, сегментации области языка и извлечения признаков языка, включенных в ATDS.

Изменения в фоновом освещении могут изменить цвет и яркость полученных изображений, что сильно повлияет на согласованность и стабильность извлеченных признаков языка. Разработанная ATDS может автоматически исправлять отклонения освещения и цвета, вызванные изменением фонового освещения, с помощью цветной полосы, прикрепленной к ATDS. Цветная полоса, расположенная рядом с пациентом, используется для калибровки цвета, чтобы гарантировать неизменное качество изображения даже при различных обстоятельствах. Изображения языка анализируются, сначала выделяя область языка на изображении, чтобы исключить ненужные нижние части лица и фон, окружающий язык, тем самым облегчая идентификацию и извлечение признаков; а затем извлечение особенностей языка с использованием таких критериев, как соотношение сторон, цветовая композиция, расположение, форма и цветовое распределение языка, а также количество соседних пикселей. Особенности, включая цвет языка, трещину на языке, цвет меха, толщину меха, экхимоз, отметину от зуба, красную точку, слюну и форму языка, извлекаются для дальнейшего получения подробной информации о длине, площади, влажности и количестве трещин, отметин и точек. для использования в диагностике языка. Девять основных признаков языка, в том числе цвет языка (слегка белый, слегка красный, красный, темно-красный, темно-фиолетовый), цвет меха (белый, желтый, краситель), толщина меха (нет, тонкий, толстый), слюна (нет, мало, нормальный, чрезмерный), форма языка (тонкий и маленький, умеренный, толстый и большой), трещина на языке, красная точка, экхимоз и следы от зубов (последние четыре признака делятся на категории: отсутствие, легкая, умеренная и тяжелая степень), выбраны для диагностики языка.

В этом проекте будет использоваться проверенный ATDS для извлечения признаков языка у пациентов с заболеваниями верхних отделов желудочно-кишечного тракта. Путем статистического анализа собранных данных и перекрестных ссылок на существующие показатели западной медицины мы стремимся получить значимые показатели ТКМ на основе диагностики языка заболеваний верхних отделов желудочно-кишечного тракта, таких как пептическая язва и т. д. Показатели ТКМ, полученные с помощью процедуры неинтрузивной диагностики языка, могут предоставить врачам ценную информацию для анализа текущего состояния пациента и динамического планирования плана лечения, облегчая раннее выявление и диагностику заболеваний верхних отделов желудочно-кишечного тракта.