深度学习构建舌象分类系统在银屑病中医证型识别中的应用
蔡淑娴1
朱东宁2
徐皓玮1
黄嘉淇1
李逍宇1
李卓豪2
刘秀峰2
闫玉红3
1.广州中医药大学第二临床医学院(广东 广州 510405)2.广州中医药大学医学信息工程学院(广东 广州 510006)3.广东省中医院皮肤科(广东 广州 510120)
摘要：目的 构建基于深度学习的银屑病舌象分类系统,提升脾虚湿阻证与血瘀证的客观辨识能力.方法 收集981张脾虚湿阻证与血瘀证银屑病患者的舌象图像,采用改进U-Net(编码器为ResNet-34,优化上采样与跳跃连接)实现舌体自动分割,并引入Macenko颜色标准化及Albumentations增强以降低设备与光照差异影响.构建两阶段分类框架:第一阶段精准提取舌体区域;第二阶段融合EfficientNet-B3与Swin-Tiny构建Hybrid Model,并引入跨模态多头注意力机制,融合局部纹理与全局结构特征以完成证型分类.结果 改进U-Net在舌体分割中性能最优,Dice系数达0.98,IoU为0.89,显著优于原始U-Net(Dice 0.85).在证型分类中,Hybrid Model表现最佳,五折平均准确率为0.981 6,平均AUC为0.999 3,F1分数显著优于单一模型;Macenko增强使F1-score提升8.3%,单图推理时间为38 ms,满足临床实时需求.结论 所构建模型能有效区分银屑病脾虚湿阻证与血瘀证,为中医辨证提供客观依据,具备良好的临床应用前景.
关键词：银屑病脾虚湿阻证血瘀证中医舌诊深度学习
分类号：R241.25(中医临床学)TP181(自动化基础理论)R275.9(中医皮肤科学与性病学)
资助基金：省部共建中医湿证国家重点实验室重点项目(SZ2021ZZ37)广州市科学技术局市校企联合资助项目(2024A03J0727)广东省中医院慢病管理专项课题(YN2024MB007)广州中医药大学筑峰造尖行动计划(GZY2025GB0417)
论文发表日期：2026-02-10
在线出版日期：2026-02-07（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 395-405 )
英文信息