Name: objectification of tongue diagnosis in traditional medicine, data analysis, and study application
Uploaded: 2023-04-14T14:15:00
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이 작업은 중국 국립 자연 재단(보조금 번호 82004504), 중국 과학 기술부 국가 핵심 연구 개발 프로그램(보조금 번호 2018YFC1707606), 쓰촨성 한약청(보조금 번호 2021MS199) 및 중국 국가 자연 재단(보조금 번호 82174236).

이 연구는 중국 국립 자연 과학 재단(National Natural Science Foundation of China) 프로젝트인 연관 분석을 기반으로 한 TCM 얼굴 이미지의 동적 변화 규칙 구성의 승인을 받았습니다. 윤리 승인 번호는 2021KL-027이며, 윤리위원회는 임상 연구 프로토콜(2021.04.12, V2.0), 정보에 입각한 동의(2021.04.12, V2.0), 피험자 모집 자료(2021.04.12, V2.0), 연구 사례 및/또는 사례 보고서, 피험자 일지 카드 및 기타 설문지(2021.04.12, V2....

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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. 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T. <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+feature+analysis+and+diagnosis+model+of+diabetic+tongue+based+on+random+forest+algorithm.">Study on the feature analysis and diagnosis model of diabetic tongue based on random forest algorithm.</a> Chinese Journal of Traditional Chinese Medicine. 37 (3), 1639-1643 (2022).</li><li>Chen, C. 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위에 제시된 비교 결과를 바탕으로, 고려중인 4 가지 알고리즘의 특성이 다양하다는 것이 분명하며, 그 뚜렷한 장점과 단점이 아래에 설명되어 있습니다. 전체 컨볼루션 네트워크의 수정 및 확장을 기반으로 하는 U-Net 구조는 수축 경로와 대칭 확장 경로를 통해 상황 정보와 정확한 위치 지정을 얻을 수 있습니다. 이 알고리즘은 각 픽셀 포인트를 분류하여 더 높은 분할 정확도를 달성하고 학습된 ?...

혀 관찰은 중국 전통 의학(TCM)에서 널리 사용되는 기술입니다. 혀의 색과 모양은 신체 상태와 다양한 질병 특성, 중증도 및 예후를 반영할 수 있습니다. 예를 들어, 전통 몽족 의학에서 혀의 색은 체온을 식별하는 데 사용됩니다 (예 : 빨간색 또는 보라색 혀는 열과 관련된 병리학 적 요인을 나타냅니다). 티베트 의학에서는 환자의 혀를 관찰하고 점액의 색, 모양 및 수분에주의를 기울여 상태를 판단합니다. 예를 들어, 헤이이병 환자의 혀가 붉어지고 거칠어지거나 검고 건조해집니다1; Xieri 질병2 환자는 혀가 노랗고 건조합니다. 한편, 바다칸병3 환자는 하얗고 습하며 부드러운 혀4를 가지고있다. 이러한 관찰은 혀의 특징과 생리학 및 병리학 사이의 밀접한 관계를 보여줍니다. 전반적으로 혀의 상태는 진단, 질병 식별 및 치료 효과 평가에 중요한 역할을 합니다.
동시에, 다양한 인종 그룹 간의 다양한 생활 조건과 식습관으로 인해 혀 이미지의 차이가 분명합니다. 색상 결정을위한 국제 표준을 기반으로 설립 된 Lab 모델은 1931 년 CIE (Commission International Eclairage)에 의해 공식화되었습니다. 1976 년에 색상 패턴이 수정되고 명명되었습니다. Lab 색상 모델은 세 가지 요소로 구성됩니다 : L은 밝기에 해당하고 a와 b는 두 개의 색상 채널입니다. A는 짙은 녹색 (낮은 밝기 값)에서 회색 (중간 밝기 값)에서 밝은 분홍색 (높은 밝기 값)까지의 색상을 포함합니다. b는 밝은 파란색(낮은 밝기 값)에서 회색(중간 밝기 값), 노란색(높은 밝기 값)으로 바뀝니다. Yang 등5 은 5개 종족 그룹의 혀 색깔에 대한 L x a x b 값을 비교함으로써 몽족, 후이족, 좡족, 한족 및 몽골족의 혀 이미지 특성이 서로 유의하게 다르다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 몽골인은 노란색 혀 코팅이 된 어두운 혀를 가지고 있는 반면 몽족은 흰색 혀 코팅이 된 밝은 혀를 가지고 있어 혀 특징이 인구의 건강 상태를 평가하기 위한 진단 지표로 사용될 수 있음을 시사합니다. 또한 혀 이미지는 민족 의학의 임상 연구에서 증거 기반 의학에 대한 평가 지표로 기능할 수 있습니다. He et al.6 은 한의학 진단의 기초로 혀 이미지를 사용하고 중국 및 서양 의학과 결합된 Chou-Ling-Dan 펠릿(한의학의 계절성 인플루엔자를 포함한 염증 및 열성 질환 치료에 사용되는 CLD 과립)의 안전성과 효능을 체계적으로 평가했습니다. 그 결과 임상 연구의 평가 지표로서 혀 이미지의 과학적 타당성이 확립되었습니다. 그럼에도 불구하고 전통적인 의료 종사자는 일반적으로 혀의 특성을 관찰하고 환자의 생리적, 병리학적 상태를 평가하기 위해 주관성에 의존하므로 보다 정확한 지표가 필요합니다.
인터넷과 인공 지능 기술의 출현은 혀 진단을 디지털화하고 객관화하는 길을 열었습니다. 이 과정은 수학적 모델을 사용하여 혀 이미지의 내용을 반영하는 혀 이미지7에 대한 질적이고 객관적인 설명을 제공하는 것을 포함한다. 이 프로세스에는 이미지 획득, 광학 보정, 색상 보정 및 기하학적 변환과 같은 여러 단계가 포함됩니다. 그런 다음 전처리된 이미지는 이미지 포지셔닝 및 분할, 특징 추출, 패턴 인식 등을 위한 알고리즘 모델에 공급됩니다. 이 과정의 결과는 혀 이미지 데이터의 매우 효율적이고 정확한 진단이며, 이에 따라 혀 진단의 객관화, 정량화 및 정보화의 목표를 달성한다8. 따라서, 혀 진단 데이터의 고효율 및 고정밀 처리의 목적이 달성된다. 본 연구는 혀 진단 지식과 딥러닝 기술을 바탕으로 컴퓨터 알고리즘을 이용하여 혀 영상에서 혀 몸체와 혀 코팅을 자동으로 분리하여 의사를 위한 혀의 정량적 특징을 추출하고 진단의 신뢰성과 일관성을 향상시키며 후속 혀 진단 객관화 연구방법을 제공한다 9.

<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

혀 진단은 한의학(TCM) 진단의 필수 기술이며, 영상처리 기술을 통한 혀 영상의 대상화에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 본 연구는 지난 10년 동안 혀 객관화의 진행 상황에 대한 개요를 제공하고 세분화 모델을 비교합니다. 실제 혀 이미지 세트를 사용하여 알고리즘을 검증하고 비교하기 위해 다양한 딥 러닝 모델이 구축됩니다. 각 모델의 강점과 약점을 분석합니다. 연구 결과에 따르면 U-Net 알고리즘은 정밀 정확도(PA), 재현율 및 MIoU(Mean Intersection over Union) 메트릭과 관련하여 다른 모델보다 성능이 우수합니다. 그러나 혀 이미지 획득 및 처리가 크게 발전했음에도 불구하고 혀 진단을 객관화하기 위한 통일된 표준은 아직 확립되지 않았습니다. 혀 진단 객관화에서 모바일 장치를 사용하여 캡처한 혀 이미지의 광범위한 적용을 용이하게 하기 위해 추가 연구는 복잡한 환경에서 캡처된 혀 이미지로 인해 발생하는 문제를 해결할 수 있습니다.

비교 결과는 그림 12, 그림 13 및 표 1을 참조하십시오.이 연구에서 구성한 환경은 동일한 샘플을 사용하여 알고리즘 모델을 학습하고 테스트합니다. MIoU 표시기: U-Net > Seg-Net > PSPNet > DeeplabV3; MPA 표시기: U-Net > Seg-Net > PSPNet > DeeplabV3; 정밀 표시기 : U-Net > Seg-Net > DeeplabV3 > PSPNet; 리콜 : U-Net > Seg-Net > PSPNet > DeeplabV3. 인덱스 값이 클수록 세그멘테이...

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

본 연구는 U-Net 및 기타 딥러닝 알고리즘을 사용하여 혀 이미지를 분할하고 분할 결과를 비교하여 혀 진단의 객관화를 조사했습니다.

전통의학에서 혀 진단의 객관화, 데이터 분석, 연구 적용

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

이 프로토콜은 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 혀 이미지를 분할하고 전체 이미지에서 혀를 자동으로 분리하여 추가 연구에 사용할 수 있습니다. 이 프로토콜은 4-텅 이미지 분할 알고리즘의 성능을 비교하여 클리어 카운터로 텅을 분할할 수 있는 기본 알고리즘을 선택합니다. 이 연구에는 특허받은 기기와 알고리즘이 사용되었습니다.전문 악기와 마스터 컴퓨터 기술을 사용하는 것이 좋습니다. 시작하려면 환자의 설측 얼굴 이미지를 수집하기 위해 자체 개발한 휴대용 설측 얼굴 진단 기기를 준비합니다. 컴퓨터 페이지에서 환자의 이름, 성별, 나이 및 질병을 입력합니다.다음으로, 환자에게 똑바로 앉아서 컴퓨터에 연결된 이미지 획득 장치를 배치하도록 요청하십시오. 그런 다음 환자의 얼굴을 이미지 획득 도구에 놓고 혀를 입 밖으로 최대한 내밀도록 요청합니다. 컴퓨터 화면의 이미지를 통해 환자가 올바른 위치에 있고 혀와 얼굴이 완전히 노출되어 있는지 확인하십시오.컴퓨터 화면의 촬영 버튼을 세 번 누르면 3장의 이미지가 캡처됩니다. 그런 다음 얼굴과 혀의 수집된 이미지를 수동으로 선택합니다. 소프트웨어의 이미지 획득 페이지에 따라 필터링합니다.각 환자로부터 한 번에 3개의 이미지를 수집하고 수동 스크리닝을 위해 이미지를 폴더로 내보냅니다. 다음으로, 알고리즘 학습 및 테스트를 위한 샘플인 완전히 노출되고 조명이 잘 되는 선명한 표준 이미지를 선택합니다. 표준 이미지의 기준을 충족하지 않는 이미지를 삭제합니다.제외 기준은 불완전한 혀와 얼굴 노출과 너무 어두운 이미지입니다. 혀 이미지 분할을 수행하려면 LabelMe를 열고 인터페이스의 왼쪽 상단 모서리에 있는 열기 버튼을 클릭합니다. 분할할 이미지가 포함된 폴더를 선택하고 사진을 엽니다.Create Polygon 버튼을 클릭하여 포인트를 추적합니다. 혀와 설측 모양을 추적하고 선택한 영역에 따라 이름을 지정하고 저장합니다. 모든 추적이 끝나면 저장을 클릭하여 이미지를 데이터 폴더에 저장합니다.1080x1920 픽셀 크기의 이미지를 캡처하도록 디바이스를 설정하고 채워진 이미지의 크기가 1920x1920픽셀인지 확인합니다. 각 환자의 이미지를 수동으로 스크리닝하여 피사체 깜박임 및 렌즈 차단과 같은 제어할 수 없는 요인에 대해 촬영된 세 가지 이미지 중 하나를 선택하고 유지합니다. 모델 학습을 위해 200명의 개인 또는 600개의 이미지에서 데이터를 수집하고 스크리닝 후 사용할 수 있는 약 200개의 이미지를 유지합니다.이미지 번호에 따라 모든 혀 이미지를 무작위로 나누어 70%를 훈련 세트에, 이미지의 30%를 테스트 세트 폴더에 배치합니다. 공식 웹 사이트에서 Anaconda Python 및 LabelMe를 다운로드하여 설치하십시오. 환경을 활성화하고 전체 환경의 설치 및 조정을 완료하십시오.연구 목적에 적합한 모형을 선택합니다. 이 연구에서는 UNet, SegNet, DeepLab 버전 3 및 PSPNet을 검증을 위해 선택했습니다. 다음으로, 설치된 환경에서 딥러닝 알고리즘 모델을 구축합니다.값을 조정하여 파라미터를 조정하고 훈련 세트를 사용하여 모델 훈련을 완료합니다. LabelMe 주석 및 균일한 이미지 크기 방법을 사용하여 연구 콘텐츠와 함께 필요한 데이터 세트를 구성합니다. 세분화 결과를 검사하고 정밀도, 재현율, 평균 픽셀 정확도 또는 MPA 및 MIOU의 네 가지 메트릭을 기반으로 모델 성능을 평가하여 보다 포괄적인 평가를 얻습니다.네 가지 모델의 생성된 값을 비교합니다. 값이 높을수록 분할 정확도가 높아지고 모델의 성능이 향상됩니다. 인덱스 결과에 따르면 UNet 알고리즘은 MIOU, MPA, 정밀도 및 재현율에서 다른 알고리즘보다 우수하며 분할 정확도도 더 높습니다.PSPNet은 MIOU, MPA 및 리콜에서 DeepLab 버전 3보다 우수하지만 DeepLab 버전 3 모델은 모든 인덱스에서 세그먼트 모델보다 낮습니다. 혀 분할에서 이미지의 바깥쪽 빨간색 영역은 혀 분할의 결과이고 안쪽 녹색 영역은 혀 코팅 분할의 결과입니다. 본 연구에서는 단위 알고리즘이 혀 분할에서 잘 수행되었으며, 단위 알고리즘을 기반으로 추가 연구를 수행할 수 있습니다.

Research

JoVE Journal

Medicine

Technique to Collect Fungiform (Taste) Papillae from Human Tongue

Technique to Collect Fungiform Taste Papillae from Human Tongue

인간 혀에서 Fungiform (맛) 용의자를 수집하는 기술

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 ...

연구

의학

Hydra, a Computer-Based Platform for Aiding Clinicians in Cardiovascular Analysis and Diagnosis

히드라, 심장 혈관 분석 및 진단에 임상을 방 조에 대 한 컴퓨터 기반 플랫폼

Cardiovascular diseases (CVDs) are the leading cause of death throughout the world. The total risk of developing CVD is determined by the combined effect ...

High-Throughput Analysis of Optical Mapping Data Using ElectroMap

ElectroMap을 사용한 광학 매핑 데이터의 높은 처리량 분석

Optical mapping is an established technique for high spatio-temporal resolution study of cardiac electrophysiology in multi-cellular preparations. Here we ...

Preparation of Naringenin Solution for In Vivo Application

Preparation of Naringenin Solution for In Vivo Application

생체 내 적용을 위한 나린제닌 용액의 제조

The preparation of a compound (phytochemical) solution is an overlooked but critical step prior to its application in studies such as drug screening. The ...

An In Vitro Dissolution Determination of Multi-Index Components in Tibetan Medicine Rhodiola Granules

An In Vitro Dissolution Determination of Multi-Index Components in Tibetan Medicine Rhodiola Granules

Tibetan Medicine Rhodiola Granules의 Multi-Index 성분에 대한 시험관 내 용해 측정

The composition of the Tibetan medicine Rhodiola granules (RG) is complex, and the overall quality of RG is difficult to determine. Therefore, ...

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

DESI-MSI를 이용한 중국 전통 의학의 공간 대사체에서 확인된 대사산물의 시각화

The medicinal use of traditional Chinese medicine is mainly due to its secondary metabolites. Visualization of the distribution of these metabolites has ...

Enema of Traditional Chinese Medicine for Patients with Severe Acute Pancreatitis

중증 급성 췌장염 환자를위한 중국 전통 의학의 관장

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

기관지 천식에 대한 중국 전통 의학 특성 요법 : 뜸

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

무릎 골관절염 쥐의 염증과 연골 손실을 줄이기 위한 Tuina 조작

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