Dr. Tongue: Sign-Oriented Multi-label Detection for Remote Tongue Diagnosis

要約

舌診断は西洋医学および伝統的中国医学において重要なツールであり、舌の特性を分析することで患者の健康状態について重要な洞察を提供します。
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックにより、正確な遠隔医療評価の必要性が高まっており、遠隔医療による正確な舌の属性認識の重要性が強調されています。
これに対処するために、符号指向のマルチラベル属性検出フレームワークを提案します。
私たちのアプローチは、舌画像を標準化し、環境要因を軽減する適応型舌特徴抽出モジュールから始まります。
これに続いて、特定の舌の属性を識別するサイン指向ネットワーク (SignNet) が続き、経験豊富な医師の診断プロセスをエミュレートし、包括的な健康評価を可能にします。
私たちの方法論を検証するために、遠隔医療用に特別に設計された広範な舌画像データセットを開発しました。
既存のデータセットとは異なり、私たちのデータセットは、包括的な属性ラベルのセットを備え、リモート診断用に調整されています。
このデータセットは公開され、研究に貴重なリソースを提供します。
初期テストでは、舌のさまざまな属性の検出精度が向上していることが示されており、遠隔医療評価に不可欠なツールとしての当社のフレームワークの可能性が強調されています。

要約(オリジナル)

Tongue diagnosis is a vital tool in Western and Traditional Chinese Medicine, providing key insights into a patient’s health by analyzing tongue attributes. The COVID-19 pandemic has heightened the need for accurate remote medical assessments, emphasizing the importance of precise tongue attribute recognition via telehealth. To address this, we propose a Sign-Oriented multi-label Attributes Detection framework. Our approach begins with an adaptive tongue feature extraction module that standardizes tongue images and mitigates environmental factors. This is followed by a Sign-oriented Network (SignNet) that identifies specific tongue attributes, emulating the diagnostic process of experienced practitioners and enabling comprehensive health evaluations. To validate our methodology, we developed an extensive tongue image dataset specifically designed for telemedicine. Unlike existing datasets, ours is tailored for remote diagnosis, with a comprehensive set of attribute labels. This dataset will be openly available, providing a valuable resource for research. Initial tests have shown improved accuracy in detecting various tongue attributes, highlighting our framework’s potential as an essential tool for remote medical assessments.

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