中医论文哪里有？本文采用统计学方法和机器学习技术分析舌头特征与胃癌之间的关联性。通过对胃癌患者和非胃癌受试者的舌头特征进行显著性差异分析、重要性分析和相关性分析，获取与胃癌关联性较高的舌头特征。
1.绪论
1.2国内外研究现状
基于舌头特征和深度学习技术的疾病风险预测方法研究通常包含三个步骤：预处理舌头图像、分析舌头特征与疾病之间的联系和建立疾病预测模型。第一步的主要作用是从原舌头图像中获取完整的舌体，提高舌头数据集的质量，为后续的特征分析和建立预测模型排除干扰因素；第二步通过分析患者和正常人的舌头特征，探究疾病与舌头特征的关联性，筛选用于预测疾病的舌头特征；第三步选取适合疾病预测的深度学习模型，通过训练和优化预测模型，实现对疾病准确且快速地筛查。在本节中，首先介绍了胃癌检测方法的研究现状，随后展开介绍了舌头图像预处理和舌头特征分析方法的研究现状。
1.2.1胃癌检测方法研究现状
胃癌的治疗和康养需要结合手术、化疗及放疗等西医治疗方式和中医药治疗[13,14]。大部分早期的胃癌患者通过微创手术可以根除病灶，而进展期和晚期的胃癌患者需要采用以手术切除肿瘤为主，以化疗、放疗和中医药治疗为辅的综合治疗方式，实现控制胃癌发展，延长患者生存时间的效果。因此，早期识别胃癌患者并及时干预，延缓胃癌的发展，这对改善患者的生活质量有积极作用。目前检测胃癌的方式分为侵入式方法和非侵入式方法。
3.舌头图像采集与预处理方法
3.1舌头图像来源及采集方式
数据收集于山西省肿瘤医院和山西省中医药大学附属医院。通过自制的舌象仪采集703张图像作为后续研究和预测胃癌的数据集，该数据集包括103张胃癌患者的舌头图像和600张非胃癌患者的舌头图像，其中包括其他疾病患者和正常人。舌诊仪硬件部分由摄像头、环形光源和紫外灯等构成。环形光源发出色温6500K和照度2800Lux的稳定光源，通过仪器内部的弧形光导结构反射光线，构建标准的采集环境。在此环境下，使用摄像头采集舌头图像。在拍摄舌头图像之前，确保这些受试者两小时内没有饮食、服用药物和刮舌苔。医生明确诊断受试者所患的疾病后，受试者在研究人员的指导下进行舌头图像的采集。受试者被安排坐在舌象采集仪器前，将下巴放在下颌托上，自然伸出舌头。使用舌象采集仪器采集舌头照片过程如图3-1所示。在舌头图像拍摄过程中，研究人员严格控制舌头图像的质量。出现由于受试者呼气导致图像模糊或伸出舌头蜷缩造成图像异常等状况，研究人员会删除图像并重新拍摄。采集每个受试者的舌头图像后，对仪器进行消毒和通风，以确保采集环境的卫生和安全。所有受试者在拍摄舌头照片前，研究人员会告知他们本研究的内容及意义，并承诺保护每一位受试者的隐私。
5.胃癌深度学习预测方法研究
5.1基于EfficientNet的胃癌预测模型设计
为了避免传统图像分类算法中特征尺度单一、维度缩放易饱和和分类效果差等缺点，本文采用基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的EfficientNet网络[76]搭建胃癌预测模型，实现准确地识别胃癌患者和非胃癌患者的舌头图像。构建胃癌预测模型的流程如图5-1所示。
为了提升分类网络的性能，部分网络通过增加卷积核个数的方式提高网络的特征学习能力；部分网络通过使用更多层结构的方式来提高网络提取特征的能力；部分网络通过增强图像分辨率的方式丰富感受野中的视觉信息，达到提升网络识别准确率的效果。这些改进CNN的方法，只是选择从网络深度、网络宽度和图像分辨率等其中一个方向进行优化。增加网络的深度，能提取到更深层的特征信息，并能将模型迁移到其他学习任务中，但网络的深度过深容易出现梯度消失和梯度爆炸等现象；增加网络的宽度，能学习到更多的细粒度特征，但宽度很大而深度较浅的网络很难学习到深层的特征信息；增加输入网络的图像分辨率能够获得更高层次的细粒度特征信息，但对于特别高的输入分辨率，带来的增益会减小，并且较高分辨率的图像会增加计算量。
5.2胃癌预测模型的训练过程
训练胃癌深度学习预测模型所使用的软件和硬件环境配置与第三章中训练基于DeeplabV3+网络的舌头分割模型使用的软件和硬件环境配置相同。用于建立预测模型的数据集按8：1：1的比例分为训练集、验证集和测试集。其中560张图片用于训练胃癌预测模型，70张图片用于调整和优化已经训练好的预测模型，最后用73张图片对最终预测模型的性能进行测试和评估。
本节设计的胃癌预测网络模型训练过程可分为训练阶段和测试阶段，共迭代80个Epoch。在模型训练过程中，为了加快训练速度和提高模型的准确率，同样使用批处理方式将数据集分几个批次输入到网络模型中。为了获得泛化性强的预测模型，训练时载入在ImageNet数据集上训练得到的权重。训练过程中，使用交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）计算真实值概率分布P(X)和预测值概率分布Q(X)之间的差异。CrossEntropy Loss函数内部的归一化指数函数会对二分类的结果转化为概率，使每一类的概率范围映射在（0,1）区间且所有类别的概率之和为1。
6.总结及展望
6.2未来展望
本文完成了基于中医舌象的胃癌深度学习预测模型的设计与实现。该预测模型可以通过非侵入性且简便的方式对胃癌患者进行预测，具有一定的临床应用价值。但在本研究工作中仍存在一些不足，下一步规划如下：
（1）扩大数据集规模。本文所设计的舌体分割模型与胃癌预测模型均基于自建的舌头数据集。使用数据量较少的数据集进行训练，所得的模型存在泛化能力差的问题。因此需要获取更多的临床舌头图像，并注重胃癌患者舌头图像的采集。
（2）优化舌头图像获取方式。虽然本文使用舌象仪采集舌头图像，但每个病人的伸舌姿势和舌头颤动等因素会影响拍摄效果的稳定性。因此有必要对舌头图像的获取方式进行优化，保证获得的图像能够最大程度地反映舌头的真实状态和特征。
（3）改进网络模型的结构。本文设计的舌体分割模型和胃癌预测模型在部署到计算机上运行时，会消耗大量的计算资源。为了提高这些模型的性能和应用范围，需优化网络模型的结构，保证预测准确率的同时降低运算量，使其适用于便携式设备。
参考文献（略）
