功能介绍

系统为各个特征配置神经网络或机器学习最优的算法模型,基于多尺度卷积神经网络进行舌象局部特征定量化分析,能够识别自然光照条件下舌色、苔色等30余种属性,对舌象特征进行精准的辨识,此外还可根据临床科研的需求,通过对患者在诊前、治疗过程及愈后的舌象特征辨识,从多个维度建立数据分析模型,广泛应用于糖尿病、高血压、高血脂、冠心病、慢阻肺、消化系统等疾病的舌象特征变化规律研究。

临床试验档案管理

按研究病种对受试者各项医学检查、中医临床采集模板自定义配置,系统提供模块化、组件化、逻辑流程图可视化配置工具,满足多中心采集数据、APP异步上传及分析舌脉象特征数据、档案查询管理和关中心等。

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病种舌象采集

通过平台提供的API接口,中医院、中医高校、科研机构进行病种舌象采集与上传,建立病种舌象数据库与病例档案,支持病人采集上传与线下批量上传。

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舌象特征分析

系统对不同光照环境、不同设备采集上传的舌象,进行人工智能校正与分析,自动产生准确的舌诊报告。系统支持五脏、三焦进行区域定位,准确识别多种舌象特征。
       系统同时支持舌体局部定量化分析:点刺瘀点的数量与位置、剥落苔位置、厚腻苔程度、区域苔色(如:舌中黄、舌根黄)、区域舌色(如:舌尖红、舌两边淡)。具体特征如下:

 

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  • 舌色

    淡白、淡、淡红、红

    绛、绛紫、淡紫、青紫

  • 舌形

    胖大、瘦薄、点刺、瘀斑、瘀点

    齿痕、裂纹、苍老、娇嫩

  • 津液

    滑苔、润苔、燥苔、糙苔

  • 舌下络脉异常程度

    正常舌脉、青紫粗胀

    短而细色偏淡

  • 苔色

    白苔、淡黄苔、黄苔

    焦黄苔、灰黑苔、焦黑苔

  • 苔质

    薄苔、厚苔、腐苔、腻苔

    剥苔、少苔、无苔

变化规律研究
通过病人在诊前、治疗过程及愈后的舌象特征检测,系统按照病种、病程、性别、年龄、职业、地区等多个维度建立数据分析模型,进行舌象特征与疾病变化规律的研究。
 
算法案例
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舌象特征与病证频数分析
胃癌术前、术后、化疗对舌象特征差异性分析.png
胃癌术前、术后、化疗对舌象特征差异性分析
胃癌与非胃癌对舌象特征差异性分析.png
胃癌与非胃癌对舌象特征差异性分析
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中医舌象特征层次聚类分析
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中医舌象特征对胃癌预测
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中医舌象特征与病证的关联规则

系统应用

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安徽中医药大学第一附属医院
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中国医学科学院肿瘤医院
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中国中医科学院望京医院
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中国中医科学院广安门医院
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北京中医药大学东方医院
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清华大学玉泉医院
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中国人民解放军总医院
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浙江省立同德医院
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北京中医药大学东直门医院

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谭蔚泓院士领衔中国科学院大学附属肿瘤医院采用中医舌诊AI开放平台进行胃癌患者舌象特征分析研究

服务方式

提供舌象与病种关系研究SaaS服务,快速实现病种舌象采集、舌象特征分析与变化规律研究。

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