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功能介紹

系統為各個特征配置神經網絡或機器學習最優的算法模型,基于多尺度卷積神經網絡進行舌象局部特征定量化分析,能夠識別自然光照條件下舌色、苔色等30余種屬性,對舌象特征進行精準的辨識,此外還可根據臨床科研的需求,通過對患者在診前、治療過程及愈后的舌象特征辨識,從多個維度建立數據分析模型,廣泛應用于糖尿病、高血壓、高血脂、冠心病、慢阻肺、消化系統等疾病的舌象特征變化規律研究。

臨床試驗檔案管理

按研究病種對受試者各項醫學檢查、中醫臨床采集模板自定義配置,系統提供模塊化、組件化、邏輯流程圖可視化配置工具,滿足多中心采集數據、APP異步上傳及分析舌脈象特征數據、檔案查詢管理和關中心等。

臨床試驗檔案數據管理.bmp

病種舌象采集

通過平臺提供的API接口,中醫院、中醫高校、科研機構進行病種舌象采集與上傳,建立病種舌象數據庫與病例檔案,支持病人采集上傳與線下批量上傳。

病種舌象采集.bmp

舌象特征分析

系統對不同光照環境、不同設備采集上傳的舌象,進行人工智能校正與分析,自動產生準確的舌診報告。系統支持五臟、三焦進行區域定位,準確識別多種舌象特征。
       系統同時支持舌體局部定量化分析:點刺瘀點的數量與位置、剝落苔位置、厚膩苔程度、區域苔色(如:舌中黃、舌根黃)、區域舌色(如:舌尖紅、舌兩邊淡)。具體特征如下:

 

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  • 舌色

    淡白、淡、淡紅、紅

    絳、絳紫、淡紫、青紫

  • 舌形

    胖大、瘦薄、點刺、瘀斑、瘀點

    齒痕、裂紋、蒼老、嬌嫩

  • 津液

    滑苔、潤苔、燥苔、糙苔

  • 舌下絡脈異常程度

    正常舌脈、青紫粗脹

    短而細色偏淡

  • 苔色

    白苔、淡黃苔、黃苔

    焦黃苔、灰黑苔、焦黑苔

  • 苔質

    薄苔、厚苔、腐苔、膩苔

    剝苔、少苔、無苔

變化規律研究
通過病人在診前、治療過程及愈后的舌象特征檢測,系統按照病種、病程、性別、年齡、職業、地區等多個維度建立數據分析模型,進行舌象特征與疾病變化規律的研究。
 
算法案例
舌象特征與病證頻數分析.png
舌象特征與病證頻數分析
胃癌術前、術后、化療對舌象特征差異性分析.png
胃癌術前、術后、化療對舌象特征差異性分析
胃癌與非胃癌對舌象特征差異性分析.png
胃癌與非胃癌對舌象特征差異性分析
中醫舌象特征層次聚類分析.png
中醫舌象特征層次聚類分析
中醫舌象特征對胃癌預測.png
中醫舌象特征對胃癌預測
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中醫舌象特征與病證的關聯規則

系統應用

安徽中醫藥大學第一附屬醫院.jpg
安徽中醫藥大學第一附屬醫院
中國醫學科學院腫瘤醫院.jpg
中國醫學科學院腫瘤醫院
中國中醫科學院望京醫院.jpg
中國中醫科學院望京醫院
中國中醫科學院廣安門醫院.jpg
中國中醫科學院廣安門醫院
北京中醫藥大學東方醫院.jpg
北京中醫藥大學東方醫院
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清華大學玉泉醫院
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中國人民解放軍總醫院
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浙江省立同德醫院
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北京中醫藥大學東直門醫院

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譚蔚泓院士領銜中國科學院大學附屬腫瘤醫院采用中醫舌診AI開放平臺進行胃癌患者舌象特征分析研究

服務方式

提供舌象與病種關系研究SaaS服務,快速實現病種舌象采集、舌象特征分析與變化規律研究。

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