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    TCMI智能中診平臺(tái)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)

    2018-06-17 06:15孫琦李新霞武建鄭韋婕李凱鵬袁季晨旭
    醫(yī)學(xué)信息 2018年7期

    孫琦 李新霞 武建 鄭韋婕 李凱鵬 袁季晨旭

    摘 要:目前使用中醫(yī)推拿治療手段解決一些亞健康問(wèn)題,已經(jīng)得到社會(huì)極大的關(guān)注與認(rèn)可,而國(guó)內(nèi)存在著掛號(hào)難、掛號(hào)久等令人煩惱的醫(yī)療現(xiàn)狀,盡管有很多致力于幫助掛號(hào)和排隊(duì)就診的APP和服務(wù),但并不能很好地改善問(wèn)題。根據(jù)這一現(xiàn)狀,本著為亞健康人群提供方便快捷中醫(yī)診療方式的理念,團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一款基于舌象識(shí)別技術(shù)的智能中診平臺(tái)。系統(tǒng)通過(guò)對(duì)用戶上傳的舌象照片進(jìn)行識(shí)別再結(jié)合用戶選擇的臨床表現(xiàn)癥狀,為用戶診斷出對(duì)應(yīng)的病癥并且提供相應(yīng)的推拿治療方案。

    關(guān)鍵詞:智能中診;舌象識(shí)別;推拿教學(xué);個(gè)性化推送

    中圖分類號(hào):TP311.52 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B DOI:10.3969/j.issn.1006-1959.2018.07.003

    文章編號(hào):1006-1959(2018)07-0007-03

    Design and Development of TCMI Intelligent Middle-Diagnostic platform

    SUN Qi,LI Xin-xia,WU Jian,ZHENG Wei-jie,LI Kai-peng,YUAN Ji-chen-xu

    (Nanjing University of Traditional Chinese Medicine,Nanjing 210023,Jiangsu,China)

    Abstract:At present,the use of traditional Chinese medicine massage therapy to solve some sub-health problems has received great attention and recognition from the society.However,there are vexing medical conditions in China,such as difficult registration,long registration,and so on.Although there are many app and services dedicated to helping registered and queued visits,it does not improve the problem very well.According to the present situation,and in line with the idea of providing convenient and quick TCM diagnosis and treatment for sub-healthy people,the team designed and developed an intelligent mid-diagnosis platform based on tongue image recognition technology.Through the identification of the tongue picture uploaded by the user and the clinical symptoms selected by the user,the system can diagnose the corresponding symptoms and provide the corresponding massage treatment scheme for the user.

    Key words:Intelligent diagnosis;Tongue image recognition;Massage teaching;Personalized push

    中醫(yī)是我國(guó)一項(xiàng)優(yōu)秀的民族文化遺產(chǎn),其歷史悠久,理論獨(dú)特、療效顯著,承載著中華民族幾千年的寶貴經(jīng)驗(yàn)和理論知識(shí)。其中,中醫(yī)診斷,包括辨證論治、八綱辨證、隨證論治等,在臨床上具有十分廣泛的應(yīng)用。本次研究與開(kāi)發(fā)的APP采用舌象識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)中醫(yī)診斷的便利化,使患者在家就能方便了解自身的身體狀況,并做出相應(yīng)調(diào)理,治病于未發(fā)之時(shí),有效起到預(yù)防效果。軟件加入中醫(yī)推拿相關(guān)內(nèi)容,給予相關(guān)患者以更多的養(yǎng)生與治療的選擇和指導(dǎo)。

    1系統(tǒng)架構(gòu)

    1.1系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu) 本應(yīng)用作為Android應(yīng)用程序,由Activity、Content Provider、Service、BroadcastReceiver四大組件組成。應(yīng)用設(shè)計(jì)框架基于MVC設(shè)計(jì)模式,即模型-視圖-控制器。UI界面主要利用LinearLayout、PercentRelativeLayout布局及其嵌套。

    系統(tǒng)采用C/S模式。移動(dòng)客戶端主要負(fù)責(zé)發(fā)送HTTP請(qǐng)求以及顯示應(yīng)用服務(wù)器端響應(yīng)的JSON數(shù)據(jù)。首先客戶端將用戶病情信息傳送到服務(wù)器端,然后服務(wù)器端利用圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘等算法對(duì)用戶病情信息做出合理的診斷,再將診斷信息傳輸?shù)桨沧繎?yīng)用端,從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器中診和智能推拿治療方案推薦兩者的結(jié)合,見(jiàn)圖1。

    軟件主要分為機(jī)器問(wèn)診,中醫(yī)問(wèn)答交流互動(dòng)論壇,家庭自主推拿教學(xué),健康養(yǎng)生文章推送以及個(gè)人中心5個(gè)主要功能模塊(見(jiàn)圖2)。

    在機(jī)器問(wèn)診模塊,用戶可根據(jù)自己的病癥來(lái)與機(jī)器進(jìn)行問(wèn)診交流。我們模仿中醫(yī)臨床問(wèn)診流程,根據(jù)用戶選擇進(jìn)一步劃分病癥類別,縮小病癥范圍。在確定范圍后,用戶填寫(xiě)對(duì)應(yīng)類別的中醫(yī)問(wèn)診單以及上傳自己的舌象照片,最后機(jī)器給出用戶診斷結(jié)果以及相應(yīng)推拿治療方案機(jī)器手法解說(shuō)。例如當(dāng)我們?cè)诖四K選擇內(nèi)科,上傳自己的舌象照片,并在內(nèi)科中選擇發(fā)熱、鼻塞、頭部脹痛、咽喉腫痛、咳吐黃痰。系統(tǒng)首先對(duì)用戶的舌象進(jìn)行識(shí)別,并得出舌尖邊紅赤、苔薄白微黃的癥狀序列,接著系統(tǒng)將舌象識(shí)別出的癥狀結(jié)合用戶手動(dòng)選擇的癥狀與系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中各類病癥的癥狀表進(jìn)行相似度計(jì)算,計(jì)算出相似度最高病癥為風(fēng)熱感冒,那么軟件將給出用戶診斷書(shū)——風(fēng)熱型感冒(見(jiàn)圖3),并在用戶診斷書(shū)中詳細(xì)介紹病癥的證候、類型、臨床表現(xiàn)、治則以及一整套的推拿治療手法同時(shí)配有相應(yīng)的穴位示意圖與手法示意圖。

    在中醫(yī)問(wèn)答交流互動(dòng)論壇模塊,系統(tǒng)為用戶提供一個(gè)廣泛的交流平臺(tái),用戶可以在該平臺(tái)上提出一些有關(guān)中醫(yī)學(xué),日常養(yǎng)生等方面的問(wèn)題。其他用戶圍繞問(wèn)題進(jìn)行討論交流與回答,為提問(wèn)者提供相關(guān)經(jīng)驗(yàn)、建議等,軟件設(shè)置用戶信用評(píng)分機(jī)制,問(wèn)題提出者可以根據(jù)回答著的評(píng)分來(lái)判斷回答的可靠性,而回答者亦可通過(guò)回答問(wèn)題來(lái)提高自己的信用評(píng)分。

    在家庭自主推拿教學(xué)模塊,系統(tǒng)根據(jù)季節(jié)時(shí)令變化,提供當(dāng)季常見(jiàn)病、多發(fā)病的推拿手法。用戶可時(shí)常進(jìn)行瀏覽、學(xué)習(xí)有關(guān)于推拿的知識(shí)以及手法。

    在健康養(yǎng)生文章推送模塊,系統(tǒng)主要根據(jù)用戶的問(wèn)題關(guān)注度,瀏覽、搜索、診斷、收藏等個(gè)人信息記錄,建立特定的用戶模型,根據(jù)模型推送更符合用戶需求的文章。通過(guò)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)于用戶的個(gè)性化文章推送。讓用戶能夠更方便迅速地看到適合自己的推送,節(jié)約了用戶搜尋判斷文章可讀性的時(shí)間。

    在個(gè)人中心模塊,主要是供用戶查看、修改自己的各種信息。其中包含用戶的個(gè)人信息、文章收藏記錄、問(wèn)題的提問(wèn)/回答記錄等。用戶通過(guò)“意見(jiàn)反饋”,可以對(duì)我們的軟件提出意見(jiàn)或建議。

    1.2系統(tǒng)核心技術(shù)

    1.2.1機(jī)器問(wèn)診 為提高系統(tǒng)診斷的專業(yè)性準(zhǔn)確性,系統(tǒng)設(shè)計(jì)效仿中醫(yī)臨床問(wèn)診流程,輔以舌象識(shí)別技術(shù),實(shí)現(xiàn)機(jī)器自動(dòng)化診斷。通過(guò)對(duì)《推拿學(xué)》數(shù)據(jù)的提取分類整理,依照病癥分型,整理出每個(gè)病癥的病名、證候、臨床表現(xiàn)及常見(jiàn)誘發(fā)因素、常見(jiàn)病癥、病癥治則。此外將癥狀數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的生僻、專業(yè)性較強(qiáng)的名詞替換為常見(jiàn)易懂的名詞,從而形成機(jī)器問(wèn)診數(shù)據(jù)庫(kù),并根據(jù)病癥的劃分,將用戶的病癥屬性類別一步一步細(xì)化。

    其過(guò)程使用數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹(shù)思想進(jìn)行分類,從而既保證了分類的精度又獲得了決策樹(shù)易于抽取可理解的分類規(guī)則的優(yōu)勢(shì)。

    最后,根據(jù)用戶選擇的癥狀組,與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一類病癥證型的對(duì)應(yīng)癥狀組相匹配計(jì)算,選擇適應(yīng)性最高的兩種證型編碼,并通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言,以編碼查詢到庫(kù)中的具體病癥,及其對(duì)應(yīng)病癥描述。再以病名的對(duì)應(yīng)編碼為查詢關(guān)鍵字從數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)出該病的相關(guān)推拿治療方案。用于記錄用戶對(duì)各個(gè)病癥選擇的核心代碼如下:

    for(inti=0;i<20;i++){

    finalint temp=i;

    textView[i].setOnClickListener(new View.OnClickListener(){

    @Override

    public void onClick(View v){

    flag[temp]++;

    if(flag[temp]%2==1){

    textView[temp].setTextColor(getResources().

    getColor(R.color.purple));

    ProvinceDao d=new ProvinceDao(ChoiceSysptomsActivity.this);

    intnno=Integer.parseInt(d.nnobyzhengzhuang( textView[temp].

    getText().toString()));

    jisuan[nno]++;

    }else{

    textView[temp].setTextColor(getResources().getColor(R.color.green));

    ProvinceDao d=new ProvinceDao(ChoiceSysptomsActivity.this);

    intnno=Integer.parseInt(d.nnobyzhengzhuang( textView[temp].

    getText().toString()));

    jisuan[nno]--;

    }}});}

    1.2.2推薦系統(tǒng) 在個(gè)人推送中使用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的建模與分類,根據(jù)用戶的過(guò)往瀏覽記錄以及收藏文章的喜好種類,將用戶進(jìn)行分類與關(guān)聯(lián),建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,根據(jù)模型給用戶進(jìn)行相關(guān)文章的推薦。

    首先給所有的推送文章貼上不同類型的標(biāo)簽,在服務(wù)器端對(duì)海量的瀏覽記錄進(jìn)行分析,歸類,使用Apriori算法關(guān)聯(lián)出一批具有相似愛(ài)好的用戶群。在進(jìn)行文章推送時(shí),即根據(jù)不同的用戶群進(jìn)行貼合用戶行為喜好的健康養(yǎng)生文章推送。

    1.2.3舌象識(shí)別 中醫(yī)舌診觀察內(nèi)容豐富,而舌診圖像復(fù)雜性和模糊性高使得計(jì)算機(jī)模式識(shí)別時(shí)要特殊處理。為了能夠最終得到一個(gè)較為準(zhǔn)確的識(shí)別結(jié)果,我們首先對(duì)手機(jī)拍攝的圖像進(jìn)行去模糊,去角度偏差、光源偏差,去噪聲,加強(qiáng)對(duì)比度,銳化邊緣和紋理等預(yù)處理工作。然后提取舌象,利用常規(guī)舌象的灰度直方圖特性進(jìn)行第一輪粗分割,選用最合適的邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行第二輪粗分割,最后使用Snakes動(dòng)態(tài)輪廓法進(jìn)行細(xì)分割得到完整的舌象輪廓。軟件采集大量舌象數(shù)據(jù)庫(kù)信息作為識(shí)別的來(lái)源,從圖書(shū)、網(wǎng)絡(luò)、實(shí)際拍攝等渠道獲取圖像作為原數(shù)據(jù)提取分析并入庫(kù),采用聚類算法將同種的圖片挑選出來(lái),分門(mén)別類,并計(jì)算每一種類各特征值的取值區(qū)間,作為識(shí)別判定的先驗(yàn)依據(jù)。當(dāng)然必定存在計(jì)算機(jī)無(wú)法精確識(shí)別,或是識(shí)別出錯(cuò)的情況,這時(shí)候需要結(jié)合專家望診,給出正確意見(jiàn)。

    2 總結(jié)

    TCMI智能中診平臺(tái)模仿中醫(yī)傳統(tǒng)診斷疾病的過(guò)程,結(jié)合推拿等中醫(yī)特色治療手段,為用戶提供一體化的診斷與治療手法,實(shí)現(xiàn)零中醫(yī)基礎(chǔ)用戶自助治療。軟件應(yīng)用主要涉及移動(dòng)醫(yī)療與人工智能領(lǐng)域,是一款基于移動(dòng)端的中醫(yī)工具類智能診斷系統(tǒng)。

    當(dāng)然軟件也存在不足之處。因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)中的診斷手法以及結(jié)果均來(lái)自書(shū)籍,還未經(jīng)過(guò)大量臨床實(shí)踐,所以診斷結(jié)果以及推薦的推拿手法僅供參考。此外軟件目前使用的算法還不能夠精確定位用戶的病情,且推薦治療方案并不適用于一些嚴(yán)重的急性病癥,為更進(jìn)一步優(yōu)化軟件的性能,團(tuán)隊(duì)將會(huì)進(jìn)一步學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘,設(shè)計(jì)出更精確更合理的舌象識(shí)別算法以及個(gè)性化推薦算法

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    [5]張璐瑤,汪莉,包璇,徐天馥,徐偉.基于局部灰度閾值的舌象裂紋檢測(cè)方法[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2017,13(29):163-165.

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    收稿日期:2018-3-10;修回日期:2018-3-26

    編輯/成森

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