166例慢性胃炎患者舌象特征的计算机识别研究

目的：将已建立的舌色计算机识别方法应用于临床，为检验和修正该方法提供依据。方法：对166例慢性胃炎患者舌色与苔色、舌质老嫩、点刺瘀点等舌象特征进行了观察分析。结果：计算机程序识别有较好的识别效果，识别总体符合率分别为舌色86.75％，苔色92.16％，舌象的老嫩74．10％，点刺、瘀点77．10％。结论：应用计算机进行临床舌诊具有识别客观和标准恒定的优势，具有良好的应用前景。     

舌象与常见病证临床检测指标关系的研究进展

舌象是中医临床诊断的重要依据,病证结合诊断是中医临床面临的主要问题,研究中、西医诊断指标之间的关系是未来中医临床发展的关键环节。以中医舌诊为切入点,综述传统诊法中的舌象与常见病证临床检测指标及现代化舌象图像量化指标与常见病证临床检测指标间的关系。通过分析认为,舌象量化指标与西医临床检测指标的关系研究尚不充分,运用计算机技术提取、分析舌象量化指标,辅以人工智能技术,从微观角度探讨中医舌诊对临床疾病诊断的意义,有利于构建舌诊与证候、疾病、客观指标之间的内在联系。     

慢性运动性疲劳的脉图评价研究

目的探讨建立以脉图指标为主的慢性运动性疲劳的评价方法。方法通过对15名运动员进行持续4个月的强化训练,建立慢性运动疲劳模型;检测疲劳前后脉图、血液和尿液生化指标、反应时、心率变异性（HRV）等的变化,以期对慢性运动性疲劳进行评价。结果慢性运动疲劳后脉率加快（P〈0.05）、降中峡h4抬高（P〈0.05）、w/t增大（P〈0.01）,脉图主波变宽大,降中峡抬高并前移,脉象变弦;皮质醇、血红蛋白明显升高（P〈0.01）,尿pH下降（P〈0.05）;反应时显著延长（P〈0.01）;心率变异性中TV、LF/HF呈增大趋势。结论慢性运动疲劳后脉图变化以主波宽大、降中峡抬高并前移为主要特征,可以将脉图作为慢性运动性疲劳的评价方法之一。     

舌象数字图像采集条件的实验观测

引言 舌象的采集条件是影响舌诊计算机客观化研究的关键环节之一，随着舌诊客观化研究的深入，舌象的采集条件已经不可避免地成为亟待解决的问题。为此，我们在舌象采集条件方面进行了一些实验观测，仅供研究同道们参考。     

浅析中医四诊特点及其与辨症的作用关系

中医学是在长期的医疗实践中逐步形成和发展起来的，其诊断疾病的理论和方法开始奠基亦较早。西元前五世纪，着名医家扁鹊就以“切脉、望色、听声、写形，言病之所在”而擅长诊病。疾病的诊断过程，实质上是一个对疾病认识的过程。中医学对疾病的认知和判断，具有鲜明的自身特色，     

基于室内自然光条件采集舌图像色差校正方法的研究

目的：建立基于室内自然光条件下所采集舌图像的色差校正方法，为舌像颜色准确定量分析奠定方法学基础。方法：将尼康D70 610万像素单镜头反光数码照相机分别设置于自动白平衡（未校正）和手动白平衡（硬件校正）模式，拍摄麦克贝斯24色色卡5种红色类色块和154例舌象，应用NIKON CAPURE NX 1．0．1软件对自动白平衡（未校正）拍摄的图像进行软件校正：通过色差值计算、Imatest软件测试、人工判读比较三类图像（未校正、硬件校正、软件校正）的色差情况。结果：色差值计算结果表明，在自动白平衡（未校正）、手动白平衡（硬件校正）、软件校正三种方法中，软件校正图像的总色差值最小；Imatest软件测试结果提示软件校正图像的色差最小；人工判断结果提示，软件校正的舌像颜色与实际舌象的颜色最为接近，符合率最高。结论：室内自然光条件下采集的舌像通过软件校正后，颜色还原真实。该方法操作方便，有着良好的中医临床应用前景。     

乳腺增生病患者舌面与增生组织体表红外辐射强度相关性分析

目的:通过对患者乳腺增生组织体表红外辐射强度与舌面红外辐射强度相关性的分析研究,建立乳腺增生病中医舌诊红外辐射强度辅助诊断指标。方法:采用上海技术物理研究所研制的PHE-201型体表红外光谱仪分别检测20例肝郁痰凝型和16例冲任失调型乳腺增生病患者乳腺增生组织体表及舌面红外辐射强度。采用直线相关检验方法分析患者乳腺增生组织体表红外辐射强度与舌面红外辐射强度的相关性。结果:肝郁痰凝型和冲任失调型患者乳腺增生组织体表红外辐射强度与自身舌面不同检测点红外辐射强度成正相关的波段分别有127个和71个,占总波段数的83.55%和46.71%。结论:舌面红外辐射强度可以作为乳腺增生病中医舌诊的辅助指标。     

中医舌诊多媒体教学系统的设计与实现

计算机辅助教学（Computer assisted instruction,缩写为CAI是计算机应用技术在教育领域中的延伸，已成为现代教育技术应用研究领域中的热点。以《中医诊断学》中舌诊为主要内容，探讨了《中医舌诊》课程CAI课件的设计与实现。     

基于舌象参数与多指标特征联合的2型糖尿病风险预测模型

目的:将舌象参数与基本生理指标相结合,运用机器学习算法建立糖尿病风险预测模型。方法:应用TDA-1型数字舌象仪和舌诊分析系统获取舌象参数,分析糖尿病前期组与糖尿病组基本生理指标、实验室检查与舌象参数统计学差异,借助4种经典算法建立糖尿病风险预测模型。结果:生理指标与舌象参数联合特征支持向量机糖尿病前期预测模型性能最佳,F1为0.81,Precision为0.71,Recall为0.94。生理指标与舌象参数联合特征神经网络2型糖尿病预测模型曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.83,Precision为0.73。结论:将基本生理指标与舌象参数特征结合可以提高支持向量机糖尿病前期预测模型和神经网络2型糖尿病风险预测模型的分类效果,符合临床对于2型糖尿病风险预测的实际需要。     

多巴酚丁胺与心得安对家犬脉象图的影响

目的:检测心搏出量对脉象图的影响。方法:选取家犬为实验对象,通过采用静脉推注正心力药多巴酚丁胺、负心力药心得安以观察不同心脏功能状态下的脉象图变化。结果:多巴酚丁胺药后脉搏波主波幅度(h1)、重搏前波幅度(h3)、降中峡幅度(h4)值和脉图收缩期面积(As)、舒张期面积(Ad)、心搏出量(SV)明显高于心得安组;而脉搏波高度之比(h3/h1、h4/h1),后者明显大于前者,差异有统计学意义。结论:脉象图波幅的高低与心脏收缩功能的强弱显著相关,其中尤以主波及收缩期面积的关系更为直接和密切。