Name: objectification of tongue diagnosis in traditional medicine, data analysis, and study application
Uploaded: 2023-04-14T14:15:00
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इस काम को चीन के राष्ट्रीय प्रकृति फाउंडेशन (अनुदान संख्या 82004504), चीन के विज्ञान और प्रौद्योगिकी मंत्रालय के राष्ट्रीय कुंजी अनुसंधान और विकास कार्यक्रम (अनुदान संख्या 2018 वाईएफसी 1707606), सिचुआन प्रांत के चीनी चिकित्सा प्रशासन (अनुदान संख्या 2021 एमएस 199) और चीन के राष्ट्रीय प्रकृति फाउंडेशन (अनुदान संख्या 82174236) द्वारा समर्थित किया गया था।

इस अध्ययन को नेशनल नेचुरल साइंस फाउंडेशन ऑफ चाइना प्रोजेक्ट द्वारा अनुमोदित किया गया है, एसोसिएशन विश्लेषण के आधार पर टीसीएम चेहरे की छवि के गतिशील परिवर्तन नियमों का निर्माण। नैतिकता अनुमोदन संख्य?...

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	<li>Jiu, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+herbal+therapy+on+intestinal+microbiota+and+serum+metabolomics+in+different+rat+models+of+Mongolian+medicine.">Effects of herbal therapy on intestinal microbiota and serum metabolomics in different rat models of Mongolian medicine.</a> Evidence-Based Complementary and Alternative. 2022, 7255780 (2022).</li><li>Xi, J., Xin, Y., Teregle, <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Study+on+the+correlation+between+the+animal+model+of+Mongolian+medicine+34;Xieri+disease&amp;#34;+and+serum+ALT+and+AST.">Study on the correlation between the animal model of Mongolian medicine 34;Xieri disease&amp;#34; and serum ALT and AST.</a> Electronic Journal of Cardiovascular Diseases in Combination of Traditional Chinese. 4 (33), 134-135 (2016).</li><li>Yin, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Study+on+the+mechanism+of+serum+differential+protein+changes+in+bronchial+asthma+based+on+proteomics.">Study on the mechanism of serum differential protein changes in bronchial asthma based on proteomics.</a> Chinese Journal of Traditional Chinese Medicine. 47 (22), 6227-6234 (2022).</li><li>Wang, X. 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D., Zhang, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+fully+connected+neural+network+based+on+migration+learning+for+tongue+image+classification.">A fully connected neural network based on migration learning for tongue image classification.</a> Journal of the Second Military Medical University. 39 (8), 897-902 (2018).</li><li>Song, C., Wang, B., Xu, J. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Research+on+tongue+feature+classification+method+based+on+deep+migration+learning.">Research on tongue feature classification method based on deep migration learning.</a> Computer Engineering and Science. 43 (8), 1488-1496 (2021).</li><li>Ding, H. J., He, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Study+on+modern+techniques+and+methods+of+tongue+diagnosis.">Study on modern techniques and methods of tongue diagnosis.</a> Shi Zhen Chinese Medicine. 21 (5), 1230-1232 (2010).</li><li>Zhai, P. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+multi-stage+tongue+image+classification+algorithm+incorporating+attention+mechanism.">A multi-stage tongue image classification algorithm incorporating attention mechanism.</a> Computer Engineering and Design. 42 (6), 1606-1613 (2021).</li><li>Hou, Y. 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ऊपर प्रस्तुत तुलना परिणामों के आधार पर, यह स्पष्ट है कि विचाराधीन चार एल्गोरिदम की विशेषताएं विविध हैं, और उनके अलग-अलग फायदे और नुकसान नीचे वर्णित हैं। यू-नेट संरचना, एक पूर्ण संक्रामक नेटवर्क के संशो?...

जीभ अवलोकन पारंपरिक चीनी जातीय चिकित्सा (टीसीएम) में एक व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली तकनीक है। जीभ का रंग और आकार शारीरिक स्थिति और विभिन्न रोग गुणों, सेवरिटीज और प्रोग्नोस को प्रतिबिंबित कर सकता है। उदाहरण के लिए, पारंपरिक हमोंग चिकित्सा में, जीभ के रंग का उपयोग शरीर के तापमान की पहचान करने के लिए किया जाता है जैसे, एक लाल या बैंगनी जीभ गर्मी से संबंधित रोग संबंधी कारकों को इंगित करती है। तिब्बती चिकित्सा में, एक स्थिति को रोगी की जीभ को देखकर, बलगम के रंग, आकार और नमी पर ध्यान देकर आंका जाता है। उदाहरण के लिए, हेई रोग वाले रोगियों की जीभ लाल और खुरदरी या कालीऔर सूखी हो जाती है; ज़ीरी रोग2 वाले रोगियों में पीली और सूखी जीभ होती है; इस बीच, बदाकन रोग3 वाले रोगियों में सफेद, आर्द्र और नरम जीभ4 होती है। ये अवलोकन जीभ की विशेषताओं और शरीर विज्ञान और विकृति के बीच घनिष्ठ संबंध को प्रकट करते हैं। कुल मिलाकर, जीभ की स्थिति निदान, रोग की पहचान और उपचार प्रभाव के मूल्यांकन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।
इसके साथ ही, विभिन्न जातीय समूहों के बीच विविध रहने की स्थिति और आहार प्रथाओं के कारण, जीभ की छवियों में भिन्नता स्पष्ट है। रंग के निर्धारण के लिए एक अंतरराष्ट्रीय मानक के आधार पर स्थापित लैब मॉडल, 1931 में कमीशन इंटरनेशनल एक्लेयर (सीआईई) द्वारा तैयार किया गया था। 1976 में, एक रंग पैटर्न को संशोधित और नामित किया गया था। लैब रंग मॉडल तीन तत्वों से बना है: एल चमक से मेल खाता है, जबकि ए और बी दो रंग चैनल हैं। ए में गहरे हरे रंग (कम चमक मूल्य) से ग्रे (मध्यम चमक मूल्य) से उज्ज्वल गुलाबी (उच्च चमक मूल्य) तक के रंग शामिल हैं; बी उज्ज्वल नीले (कम चमक मूल्य) से ग्रे (मध्यम चमक मूल्य) से पीले (उच्च चमक मूल्य) तक जाता है। पांच जातीय समूहों के जीभ के रंग के एल एक्स ए एक्स बी मूल्यों की तुलना करके, यांग एट अल .5 ने पाया कि हमोंग, हुई, झुआंग, हान और मंगोलियाई समूहों की जीभ छवियों की विशेषताएं एक दूसरे से काफी अलग थीं। उदाहरण के लिए, मंगोलियाई लोगों में पीले जीभ कोटिंग के साथ गहरी जीभ होती है, जबकि हमोंग में सफेद जीभ कोटिंग के साथ हल्की जीभ होती है, यह सुझाव देते हुए कि जीभ की विशेषताओं का उपयोग आबादी की स्वास्थ्य स्थिति का आकलन करने के लिए नैदानिक संकेतक के रूप में किया जा सकता है। इसके अलावा, जीभ छवियां जातीय चिकित्सा के नैदानिक अनुसंधान में साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के लिए मूल्यांकन सूचकांक के रूप में कार्य कर सकती हैं। उन्होंने टीसीएम निदान के लिए एक नींव के रूप में जीभ छवियों को नियोजित किया और चीनी और पश्चिमी चिकित्सा के साथ संयुक्त रूप से चाउ-लिंग-डैन छर्रों (सीएलडी ग्रैन्यूल्स- टीसीएम में मौसमी इन्फ्लूएंजा सहित सूजन और ज्वर संबंधी बीमारियों के इलाज के लिए उपयोग किया जाता है) की सुरक्षा और प्रभावकारिता का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन किया। परिणामों ने नैदानिक अध्ययनों के लिए एक मूल्यांकन सूचकांक के रूप में जीभ छवियों की वैज्ञानिक वैधता स्थापित की। फिर भी, पारंपरिक चिकित्सा चिकित्सक आम तौर पर जीभ की विशेषताओं का निरीक्षण करने और रोगियों की शारीरिक और रोग संबंधी स्थितियों का आकलन करने के लिए व्यक्तिपरकता पर भरोसा करते हैं, जिसके लिए अधिक सटीक संकेतकों की आवश्यकता होती है।
इंटरनेट और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी के उद्भव ने जीभ निदान को डिजिटल और ऑब्जेक्टिफाइंग करने का मार्ग प्रशस्त किया है। इस प्रक्रिया मेंजीभ छवियों 7 का गुणात्मक और उद्देश्य विवरण प्रदान करने के लिए गणितीय मॉडल का उपयोग करना शामिल है, जो जीभ की छवि की सामग्री को दर्शाता है। प्रक्रिया में कई चरण शामिल हैं: छवि अधिग्रहण, ऑप्टिकल मुआवजा, रंग सुधार और ज्यामितीय परिवर्तन। पूर्व-संसाधित छवियों को तब छवि स्थिति और विभाजन, सुविधा निष्कर्षण, पैटर्न पहचान आदि के लिए एक एल्गोरिथम मॉडल में खिलाया जाता है। इस प्रक्रिया का आउटपुट जीभ छवि डेटा का एक अत्यधिक कुशल और सटीक निदान है, जिससेजीभ निदान के ऑब्जेक्टिफिकेशन, परिमाणीकरण और सूचनाकरण के लक्ष्य को प्राप्त किया जा सकता है। इस प्रकार, जीभ निदान डेटा की उच्च दक्षता और उच्च परिशुद्धता प्रसंस्करण का उद्देश्य प्राप्त किया जाता है। जीभ निदान ज्ञान और गहरी सीखने की तकनीक के आधार पर, इस अध्ययन ने स्वचालित रूप से एक कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग करके जीभ की छवियों से जीभ शरीर और जीभ कोटिंग को अलग कर दिया, ताकि डॉक्टरों के लिए जीभ की मात्रात्मक विशेषताओं को निकाला जा सके, निदान की विश्वसनीयता और स्थिरता में सुधार किया जा सके, और बाद में जीभ निदान ऑब्जेक्टिफिकेशनअनुसंधान के लिए तरीके प्रदान किए जा सकें।

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>CPU</td>
			<td>Intel(R) Core(TM) i7-9700K</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>GPU</td>
			<td>&#160;NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti (8192MB)</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Operating systems</td>
			<td>Microsoft Windows 10 Professional Edition (64-bit)</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Programming language</td>
			<td>Python</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RAM</td>
			<td>16G</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

objectification of tongue diagnosis in traditional medicine, data analysis, and study application

जीभ निदान पारंपरिक चीनी चिकित्सा (टीसीएम) निदान की एक आवश्यक तकनीक है, और छवि प्रसंस्करण प्रौद्योगिकी के माध्यम से जीभ छवियों को ऑब्जेक्टिफाई करने की आवश्यकता बढ़ रही है। वर्तमान अध्ययन पिछले एक दशक में जीभ ऑब्जेक्टिफिकेशन में हुई प्रगति का अवलोकन प्रदान करता है और विभाजन मॉडल की तुलना करता है। वास्तविक जीभ छवि सेट का उपयोग करके एल्गोरिदम को सत्यापित करने और तुलना करने के लिए विभिन्न गहन शिक्षण मॉडल का निर्माण किया जाता है। प्रत्येक मॉडल की ताकत और कमजोरियों का विश्लेषण किया जाता है। निष्कर्षों से संकेत मिलता है कि यू-नेट एल्गोरिदम सटीक सटीकता (पीए), रिकॉल, और मीन इंटरसेक्शन ओवर यूनियन (एमआईओयू) मैट्रिक्स के बारे में अन्य मॉडलों से बेहतर है। हालांकि, जीभ छवि अधिग्रहण और प्रसंस्करण में महत्वपूर्ण प्रगति के बावजूद, ऑब्जेक्टिफाइंग जीभ निदान के लिए एक समान मानक अभी तक स्थापित नहीं किया गया है। जीभ निदान ऑब्जेक्टिफिकेशन में मोबाइल उपकरणों का उपयोग करके कैप्चर की गई जीभ छवियों के व्यापक अनुप्रयोग की सुविधा के लिए, आगे के शोध जटिल वातावरण में कैप्चर की गई जीभ छवियों द्वारा उत्पन्न चुनौतियों को संबोधित कर सकते हैं।

तुलना परिणामों के लिए, चित्रा 12, चित्रा 13 और तालिका 1 देखें, जहां इस अध्ययन द्वारा निर्मित पर्यावरण एल्गोरिदम मॉडल को प्रशिक्षित और परीक्षण करने के लिए समान नमूनों का उपयोग ?...

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Objectification of Tongue Diagnosis in Traditional Medicine, Data Analysis, and Study Application

वर्तमान अध्ययन ने जीभ की छवि को विभाजित करने के लिए यू-नेट और अन्य गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग किया और जीभ निदान के ऑब्जेक्टिफिकेशन की जांच के लिए विभाजन परिणामों की तुलना की।

पारंपरिक चिकित्सा, डेटा विश्लेषण और अध्ययन अनुप्रयोग में जीभ निदान का ऑब्जेक्टिफिकेशन

Tongue diagnosis is an essential technique of traditional Chinese medicine (TCM) diagnosis, and the need for objectifying tongue images through image ...

यह प्रोटोकॉल जीभ छवियों को विभाजित करने के लिए डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है और स्वचालित रूप से जीभ को पूरी छवि से अलग करता है, जिसका उपयोग आगे के शोध के लिए किया जा सकता है। यह प्रोटोकॉल आधार एल्गोरिथ्म का चयन करने के लिए चार-जीभ छवि विभाजन एल्गोरिदम के प्रदर्शन की तुलना करता है जो एक स्पष्ट काउंटर के साथ जीभ को विभाजित कर सकता है। इस अध्ययन में पेटेंट उपकरणों और एल्गोरिथ्म का उपयोग किया जाता है।पेशेवर उपकरणों और मास्टर कंप्यूटर प्रौद्योगिकी का उपयोग करने की सिफारिश की जाती है। शुरू करने के लिए, रोगियों के भाषाई चेहरे की छवियों को एकत्र करने के लिए स्व-विकसित हैंडहेल्ड लिंगुअल फेस डायग्नोस्टिक उपकरण तैयार करें। कंप्यूटर पेज पर रोगी का नाम, लिंग, आयु और बीमारी भरें।इसके बाद, रोगी को सीधे बैठने और कंप्यूटर से जुड़े छवि अधिग्रहण डिवाइस को स्थिति में रखने के लिए कहें। फिर, रोगी के चेहरे को छवि अधिग्रहण उपकरण में रखें और उन्हें अपनी जीभ को अपने मुंह से अधिकतम सीमा तक बढ़ाने के लिए कहें। कंप्यूटर स्क्रीन पर छवियों के माध्यम से सत्यापित करें कि रोगी सही स्थिति में है और जीभ और चेहरा पूरी तरह से उजागर हैं।तीन छवियों को कैप्चर करने के लिए कंप्यूटर स्क्रीन पर शूट बटन को तीन बार दबाएं। फिर, मैन्युअल रूप से चेहरे और जीभ की एकत्रित छवियों का चयन करें। उन्हें सॉफ्टवेयर के छवि अधिग्रहण पृष्ठ के अनुसार फ़िल्टर करें।एक समय में प्रत्येक रोगी से तीन छवियां एकत्र करें और मैन्युअल स्क्रीनिंग के लिए छवियों को एक फ़ोल्डर में निर्यात करें। इसके बाद, एक मानक, पूरी तरह से उजागर, अच्छी तरह से रोशन, और स्पष्ट छवियों का चयन करें, एल्गोरिदम प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए नमूना। उन छवियों को हटाएँ जो मानक छवि के मानदंडों को पूरा नहीं करती हैं।बहिष्करण के मानदंड अपूर्ण जीभ और चेहरे के जोखिम और छवियां हैं जो बहुत अंधेरे हैं। जीभ छवि विभाजन करने के लिए, LabelMe खोलें और इंटरफ़ेस के ऊपरी बाएं कोने में ओपन बटन पर क्लिक करें। खंडित की जाने वाली छवि वाले फ़ोल्डर का चयन करें और फ़ोटो खोलें।बिंदुओं को ट्रैक करने के लिए बहुभुज बनाएँ बटन पर क्लिक करें। जीभ और भाषाई आकृतियों को ट्रैक करें, चयनित क्षेत्रों के अनुसार उन्हें नाम दें, और सहेजें। सभी ट्रैकिंग समाप्त करने पर, छवि को डेटा फ़ोल्डर में सहेजने के लिए सहेजें क्लिक करें.डिवाइस को 1080x1920 पिक्सेल के आकार के साथ छवियों को कैप्चर करने के लिए सेट करें और सुनिश्चित करें कि भरी हुई छवि का आकार 1920x1920 पिक्सेल है। प्रत्येक रोगी की छवियों को मैन्युअल रूप से स्क्रीन करें ताकि तीन छवियों में से एक का चयन किया जा सके और बनाए रखा जा सके जो बेकाबू कारकों के लिए ली गई थीं, जैसे कि विषय पलक झपकना और लेंस ब्लॉकिंग। मॉडल के प्रशिक्षण के लिए, 200 व्यक्तियों या 600 छवियों से डेटा एकत्र करें और स्क्रीनिंग के बाद उपयोग करने योग्य लगभग 200 छवियों को बनाए रखें।छवि संख्या के अनुसार सभी जीभ छवियों को यादृच्छिक रूप से विभाजित करें, उनमें से 70% को प्रशिक्षण सेट में और 30% छवियों को टेस्ट सेट फ़ोल्डर में रखें। एनाकोंडा पायथन और लेबलमी को उनकी आधिकारिक वेबसाइटों से डाउनलोड और इंस्टॉल करें। वातावरण को सक्रिय करें और समग्र वातावरण की स्थापना और समायोजन को पूरा करें।अनुसंधान उद्देश्य के लिए उपयुक्त मॉडल चुनें। इस अध्ययन में, UNet, SegNet, DeepLab संस्करण 3, और PSPNet को सत्यापन के लिए चुना गया था। इसके बाद, स्थापित वातावरण में डीप लर्निंग एल्गोरिदम मॉडल का निर्माण करें।मानों को समायोजित करके मापदंडों को ट्यून करें और प्रशिक्षण सेट का उपयोग करके मॉडल प्रशिक्षण पूरा करें। LabelMe एनोटेशन और समान छवि आकार विधियों का उपयोग करके, अनुसंधान सामग्री के साथ संयोजन में आवश्यक डेटा सेट का निर्माण करें। विभाजन के परिणामों की जांच करें और अधिक व्यापक मूल्यांकन प्राप्त करने के लिए चार मैट्रिक्स, परिशुद्धता, याद, औसत पिक्सेल सटीकता या एमपीए, और एमआईओयू के आधार पर मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करें।चार मॉडलों के उत्पन्न मूल्यों की तुलना करें। मूल्य जितना अधिक होगा, विभाजन सटीकता उतनी ही अधिक होगी और मॉडल का प्रदर्शन उतना ही बेहतर होगा। सूचकांक परिणामों के अनुसार, यूनेट एल्गोरिदम एमआईओयू, एमपीए, परिशुद्धता और याद में अन्य एल्गोरिदम से बेहतर है, और इसकी विभाजन सटीकता भी अधिक है।PSPNet MIOU, MPA और रिकॉल में DeepLab संस्करण 3 से बेहतर है, जबकि DeepLab संस्करण 3 मॉडल सभी इंडेक्स में सेगमेंट मॉडल से कम है। जीभ विभाजन में, छवि में बाहरी लाल क्षेत्र जीभ विभाजन से उत्पन्न होता है और आंतरिक हरा क्षेत्र जीभ कोटिंग विभाजन से उत्पन्न होता है। इस अध्ययन में, यूनिट एल्गोरिदम ने जीभ विभाजन में अच्छा प्रदर्शन किया, और यूनिट एल्गोरिदम के आधार पर आगे के शोध किए जा सकते हैं।

Research

JoVE Journal

Medicine

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मानव भाषा से Fungiform (स्वाद) Papillae लीजिए तकनीक

The sense of taste is critical for human life. It informs the body about the quality of food that will be potentially ingested and stimulates metabolic ...

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Visualization of Metabolites Identified in the Spatial Metabolome of Traditional Chinese Medicine Using DESI-MSI

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Enema of Traditional Chinese Medicine for Patients with Severe Acute Pancreatitis

गंभीर तीव्र अग्नाशयशोथ वाले रोगियों के लिए पारंपरिक चीनी चिकित्सा की एनीमा

Severe acute pancreatitis (SAP) is characterized by high mortality rates, numerous complications, and extreme difficulties in treatment. A traditional ...

A Traditional Chinese Medicine Characteristic Therapy for Bronchial Asthma: Moxibustion

ब्रोन्कियल अस्थमा के लिए एक पारंपरिक चीनी चिकित्सा विशेषता थेरेपी: मोक्सीबसेशन

Bronchial asthma is a chronic inflammatory disease of the airway which can lead to symptoms such as recurrent wheezing, shortness of breath, chest ...

Standardized Tuina Manipulation for Knee Osteoarthritis in Rats

Tuina Manipulation to Reduce Inflammation and Cartilage Loss in Knee Osteoarthritis Rats

Understanding the Mechanism of Tuina Manipulation in Rats (Video) | JoVE

घुटने के पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस चूहों में सूजन और उपास्थि हानि को कम करने के लिए ट्यूना हेरफेर

Clinical trials suggest that Tuina manipulation is effective in treating knee osteoarthritis (KOA), while further studies are required to discover its ...