Name: objectification of tongue diagnosis in traditional medicine, data analysis, and study application
Uploaded: 2023-04-14T14:15:00
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Este trabajo fue apoyado por la Fundación Nacional de la Naturaleza de China (subvención no.82004504), el Programa Nacional de Investigación y Desarrollo Clave del Ministerio de Ciencia y Tecnología de China (subvención no.2018YFC1707606), la Administración de Medicina China de la Provincia de Sichuan (subvención no.2021MS199) y la Fundación Nacional de la Naturaleza de China (subvención no.82174236).

Este estudio ha sido aprobado por el proyecto de la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China, Constructing Dynamic Change rules of TCM Facial image Based on Association Analysis. El número de aprobación ética es 2021KL-027, y el comité de ética ha aprobado que el estudio clínico se lleve a cabo de acuerdo con los documentos aprobados que incluyen el protocolo de investigación clínica (2021.04.12, V2.0), consentimiento informado (2021.04.12, V2.0), materiales de reclutamiento de sujetos (2021.04.12, V2.0...

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Sobre la base de los resultados de comparación presentados anteriormente, es evidente que las características de los cuatro algoritmos considerados son variadas, y sus distintas ventajas y desventajas se describen a continuación. La estructura U-Net, basada en la modificación y expansión de una red de convolución completa, puede obtener información contextual y posicionamiento preciso a través de una ruta de contratación y una ruta de expansión simétrica. Al clasificar cada punto de píxel, este algoritmo logr...

La observación de la lengua es una técnica ampliamente utilizada en la medicina étnica tradicional china (MTC). El color y la forma de la lengua pueden reflejar la condición física y diversas propiedades de la enfermedad, severidades y pronósticos. Por ejemplo, en la medicina tradicional hmong, el color de la lengua se utiliza para identificar la temperatura corporal, por ejemplo, una lengua roja o púrpura indica factores patológicos relacionados con el calor. En la medicina tibetana, una condición se juzga observando la lengua de un paciente, prestando atención al color, la forma y la humedad del moco. Por ejemplo, las lenguas de los pacientes con enfermedad de Heyi se vuelven rojas y ásperas o negras y secas1; los pacientes con enfermedad de Xieri2 tienen la lengua amarilla y seca; mientras tanto, los pacientes con enfermedad de Badakan3 tienen una lengua blanca, húmeda y suave4. Estas observaciones revelan la estrecha relación entre las características de la lengua y la fisiología y la patología. En general, el estado de la lengua juega un papel vital en el diagnóstico, la identificación de la enfermedad y la evaluación del efecto del tratamiento.
Al mismo tiempo, debido a las diversas condiciones de vida y prácticas dietéticas entre los diferentes grupos étnicos, las variaciones en las imágenes de la lengua son evidentes. El modelo Lab, establecido sobre la base de un estándar internacional para la determinación del color, fue formulado por la Commission International Eclairage (CIE) en 1931. En 1976, un patrón de color fue modificado y nombrado. El modelo de color Lab se compone de tres elementos: L corresponde al brillo, mientras que a y b son dos canales de color. a incluye colores de verde oscuro (valor de brillo bajo) a gris (valor de brillo medio) a rosa brillante (valor de brillo alto); b va de azul brillante (valor de brillo bajo) a gris (valor de brillo medio) a amarillo (valor de brillo alto). Al comparar los valores L x a x b del color de la lengua de cinco grupos étnicos, Yang et al.5 encontraron que las características de las imágenes de la lengua de los grupos Hmong, Hui, Zhuang, Han y Mongol eran significativamente distintas entre sí. Por ejemplo, los mongoles tienen lenguas oscuras con una capa de lengua amarilla, mientras que los hmong tienen lenguas claras con una capa de lengua blanca, lo que sugiere que las características de la lengua pueden usarse como un indicador de diagnóstico para evaluar el estado de salud de una población. Además, las imágenes de la lengua pueden funcionar como un índice de evaluación para la medicina basada en la evidencia en la investigación clínica de la medicina étnica. He et al.6 emplearon imágenes de la lengua como base para el diagnóstico de la MTC y evaluaron sistemáticamente la seguridad y eficacia de los gránulos de Chou-Ling-Dan (gránulos de EPC utilizados para tratar enfermedades inflamatorias y febriles, incluida la gripe estacional en la MTC) combinados con la medicina china y occidental. Los resultados establecieron la validez científica de las imágenes de la lengua como índice de evaluación para estudios clínicos. Sin embargo, los médicos tradicionales generalmente confían en la subjetividad para observar las características de la lengua y evaluar las condiciones fisiológicas y patológicas de los pacientes, lo que requiere indicadores más precisos.
La aparición de Internet y la tecnología de inteligencia artificial ha allanado el camino para digitalizar y objetivar el diagnóstico de la lengua. Este proceso implica el uso de modelos matemáticos para proporcionar una descripción cualitativa y objetiva de las imágenes de la lengua7, reflejando el contenido de la imagen de la lengua. El proceso incluye varios pasos: adquisición de imágenes, compensación óptica, corrección de color y transformación geométrica. Las imágenes preprocesadas se introducen en un modelo algorítmico para el posicionamiento y segmentación de imágenes, extracción de características, reconocimiento de patrones, etc. El resultado de este proceso es un diagnóstico altamente eficiente y preciso de los datos de imágenes de la lengua, logrando así el objetivo de objetivación, cuantificación e informatización del diagnóstico de la lengua8. Por lo tanto, se logra el propósito de una alta eficiencia y un procesamiento de alta precisión de los datos de diagnóstico de la lengua. Basado en el conocimiento del diagnóstico de la lengua y la tecnología de aprendizaje profundo, este estudio separó automáticamente el cuerpo de la lengua y el recubrimiento de la lengua de las imágenes de la lengua utilizando un algoritmo informático, con el fin de extraer las características cuantitativas de las lenguas para los médicos, mejorar la confiabilidad y consistencia del diagnóstico y proporcionar métodos para la posterior investigación de objetivación del diagnóstico de la lengua9.

<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

El diagnóstico de la lengua es una técnica esencial del diagnóstico de la medicina tradicional china (MTC), y la necesidad de objetivar las imágenes de la lengua a través de la tecnología de procesamiento de imágenes está creciendo. El presente estudio proporciona una visión general del progreso realizado en la objetivación de la lengua durante la última década y compara los modelos de segmentación. Se construyen varios modelos de aprendizaje profundo para verificar y comparar algoritmos utilizando conjuntos de imágenes de lengua reales. Se analizan las fortalezas y debilidades de cada modelo. Los hallazgos indican que el algoritmo U-Net supera a otros modelos con respecto a la precisión de precisión (PA), el recuerdo y la intersección media sobre las métricas de unión (MIoU). Sin embargo, a pesar del progreso significativo en la adquisición y procesamiento de imágenes de la lengua, aún no se ha establecido un estándar uniforme para objetivar el diagnóstico de la lengua. Para facilitar la aplicación generalizada de imágenes de lengua capturadas utilizando dispositivos móviles en la objetivación del diagnóstico de lengua, la investigación adicional podría abordar los desafíos planteados por las imágenes de lengua capturadas en entornos complejos.

Para obtener los resultados de la comparación, consulte la Figura 12, la Figura 13 y la Tabla 1, donde el entorno construido por este estudio utiliza las mismas muestras para entrenar y probar el modelo de algoritmo. Indicador MIoU: U-Net > Seg-Net > PSPNet > DeeplabV3; Indicador MPA: U-Net > Seg-Net > PSPNet > DeeplabV3; indicador de precisión: U-Net > Seg-Net > DeeplabV3 > PSPNet; Recordemos: U-Net > Seg-Net > PSPNet > DeeplabV3. Cuanto may...

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

El presente estudio empleó U-Net y otros algoritmos de aprendizaje profundo para segmentar una imagen de lengua y comparó los resultados de segmentación para investigar la objetivación del diagnóstico de lengua.

Objetivación del diagnóstico de la lengua en medicina tradicional, análisis de datos y aplicación de estudios

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

Este protocolo utiliza un algoritmo de aprendizaje profundo para segmentar las imágenes de la lengua y separa automáticamente la lengua de toda la imagen, que se puede utilizar para futuras investigaciones. Este protocolo compara el rendimiento del algoritmo de segmentación de imágenes de cuatro lenguas para seleccionar el algoritmo base que puede segmentar una lengua con un contador claro. En este estudio se utilizan instrumentos y algoritmos patentados.Se recomienda utilizar instrumentos profesionales y dominar la tecnología informática. Para comenzar, prepare el instrumento de diagnóstico facial lingual de mano de desarrollo propio para recopilar imágenes faciales linguales de los pacientes. Complete el nombre, el sexo, la edad y la enfermedad del paciente en la página de la computadora.A continuación, pídale al paciente que se siente derecho y coloque el dispositivo de adquisición de imágenes conectado a la computadora. Luego, coloque la cara del paciente en el instrumento de adquisición de imágenes y pídale que extienda la lengua fuera de la boca en la mayor medida. Verifique a través de las imágenes en la pantalla del ordenador que el paciente está en la posición correcta y que la lengua y la cara están completamente expuestas.Presione el botón de disparo en la pantalla de la computadora tres veces para capturar tres imágenes. Luego, seleccione manualmente las imágenes recopiladas de la cara y la lengua. Fílvelos según la página de adquisición de imágenes del software.Recopile tres imágenes de cada paciente a la vez y exporte las imágenes a una carpeta para la detección manual. A continuación, seleccione una imagen estándar, totalmente expuesta, bien iluminada y clara, la muestra para el entrenamiento y la prueba de algoritmos. Elimine las imágenes que no cumplan los criterios de una imagen estándar.Los criterios de exclusión son la exposición incompleta de la lengua y la cara y las imágenes demasiado oscuras. Para realizar la segmentación de imágenes de lengua, abra LabelMe y haga clic en el botón Abrir en la esquina superior izquierda de la interfaz. Seleccione la carpeta que contiene la imagen a segmentar y abra las fotos.Haga clic en el botón Crear polígono para realizar un seguimiento de los puntos. Rastree las formas de la lengua y linguales, asígneles un nombre de acuerdo con las áreas seleccionadas y guárdelas. Al finalizar todo el seguimiento, haga clic en Guardar para guardar la imagen en la carpeta de datos.Configure el dispositivo para capturar imágenes con un tamaño de 1080x1920 píxeles y asegúrese de que el tamaño de la imagen rellena sea de 1920x1920 píxeles. Examine manualmente las imágenes de cada paciente para seleccionar y retener una de las tres imágenes que se tomaron por factores incontrolables, como el parpadeo del sujeto y el bloqueo de la lente. Para entrenar el modelo, recopile datos de 200 individuos o 600 imágenes y conserve alrededor de 200 imágenes que se puedan usar después de la proyección.Divida aleatoriamente todas las imágenes de la lengua según el número de imagen, colocando el 70% de ellas en el conjunto de entrenamiento y el 30% de las imágenes en la carpeta del conjunto de pruebas. Descargue e instale Anaconda Python y LabelMe desde sus sitios web oficiales. Active el entorno y complete la instalación y el ajuste del entorno general.Elija el modelo apropiado para el propósito de la investigación. En este estudio, UNet, SegNet, DeepLab Versión 3 y PSPNet fueron seleccionados para la validación. A continuación, cree el modelo de algoritmo de aprendizaje profundo en el entorno instalado.Ajuste los parámetros ajustando los valores y complete el entrenamiento del modelo con el conjunto de entrenamiento. Utilizando la anotación LabelMe y métodos de tamaño de imagen uniformes, construya el conjunto de datos requerido junto con el contenido de la investigación. Examine los resultados de la segmentación y evalúe el rendimiento del modelo en función de cuatro métricas, precisión, recuperación, precisión media de píxeles o MPA, y MIOU, para obtener una evaluación más completa.Compare los valores generados de los cuatro modelos. Cuanto mayor sea el valor, mayor será la precisión de segmentación y mejor será el rendimiento del modelo. De acuerdo con los resultados del índice, el algoritmo UNet es superior a los otros algoritmos en MIOU, MPA, precisión y recuperación, y su precisión de segmentación también es mayor.PSPNet es mejor que DeepLab Versión 3 en MIOU, MPA y recuperación, mientras que el modelo DeepLab Versión 3 es más bajo que el modelo de segmento en todos los índices. En la segmentación de la lengua, el área roja externa en la imagen resulta de la segmentación de la lengua y el área verde interna resulta de la segmentación del recubrimiento de la lengua. En este estudio, el algoritmo de unidad funcionó bien en la segmentación de la lengua, y se pueden realizar más investigaciones basadas en los algoritmos de la unidad.

Research

JoVE Journal

Medicine

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Medicina

Microarray-based Identification of Individual HERV Loci Expression: Application to Biomarker Discovery in Prostate Cancer

La identificación basada en microarrays de expresión individual HERV Loci: Aplicación al descubrimiento de biomarcadores en el cáncer de próstata

The prostate-specific antigen (PSA) is the main diagnostic biomarker for prostate cancer in clinical use, but it lacks specificity and sensitivity, ...

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

Hydra, una plataforma basada en la computadora para ayudar a los clínicos en el diagnóstico y análisis Cardiovascular

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

Análisis de alto rendimiento de datos de asignación óptica mediante electromap

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

Preparación de la solución de naringenina para aplicación in vivo

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

Una determinación de disolución in vitro de componentes de múltiples índices en gránulos de Rhodiola de medicina tibetana

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

Visualización de metabolitos identificados en el metaboloma espacial de la medicina tradicional china utilizando DESI-MSI

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

Enema de Medicina Tradicional China para Pacientes con Pancreatitis Aguda Severa

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

Una terapia característica de la medicina tradicional china para el asma bronquial: la moxibustión

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

Manipulación estandarizada de Tuina para la artrosis de rodilla en ratas

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

Autor destacado: Entendiendo el mecanismo de la manipulación de la tuina en ratas 

Manipulación de Tuina para reducir la inflamación y la pérdida de cartílago en ratas con artrosis de rodilla

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