舌画像におけるCOVID-19感染の補助的識別のための人工知能に基づく多次元画像解析

本研究は、舌画像の特徴を解析するための多次元画像解析技術を用いて、腺ウイルスおよびCOVID-19患者に対する伝統中国医学（TCM）の診断精度を向上させることを目的としています。舌画像のこれらの特徴は、SSDフレームワークに基づいた深層ニューラルネットワークによって抽出されました。抽出された舌画像において、重要な特徴には舌の色、歯跡、湿度、粗さ、方向、対比などのテクスチャ特性が含まれます。ファジーK均衡クラスタ分析を使用して、ウイルス感染を区別するために特徴を分類しました。統計分析により、群間の舌色のR/G/B値、テクスチャの粗さ、および対比に有意差があることが明らかになり、それらの診断的価値を強調しています。これらの結果は、先進的な画像解析技術がTCM診断の精度を高め、疾病メカニズムへの新たな洞察を提供し、臨床意思決定を支援する可能性があることを示唆しています。