基于Mask Scoring R-CNN的齒痕舌象識別

芮迎迎，孔祥勇，劉亞楠，董鑫，蔡健，盧嚴磚，況忠伶

上海理工大學醫療器械與食品學院，上海200093

前言

移動健康技術在中醫和遠程醫療中的應用呈增長趨勢，尤其是在新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）爆發期間。舌診是中醫診斷中的重要環節，因其無接觸、有效、無創、實時、便捷、成本低等西醫檢測無法比擬的優勢，能在任何時間、任何地點進行輔助診斷，滿足全球初級保健系統的需求。舌象能夠反映內臟虛實、氣血盛衰、病位深淺、預后好壞［1-2］。通過對舌象的客觀化研究，能夠觀察COVID-19 患者的舌象特征及變化，為防治COVID-19 提供治療依據［3-4］。由于傳統舌診主要依據醫師個人經驗，易受環境影響，存在主觀性、評判標準不一致等問題。因此，越來越多的計算機研究人員開始將其結合計算機視覺領域，建立客觀、定量的中醫輔助舌診系統。

齒痕舌的客觀化研究具有重要性和挑戰性，齒痕舌是中醫診斷的一個重要指標。臨床實驗結果表明在不同臨床分型COVID-19患者的舌形分布研究中，齒痕舌易見于普通型患者。據研究，人群中的齒痕舌占比56%，其中嚴重者占比11%［5］。齒痕舌的識別更具挑戰性，主要原因為：（1）齒痕形狀多樣，變化大，如不同顏色、不同形狀、不同類型的齒痕；（2）由于個人隱私和圖像獲取的限制，舌部的圖像數量有限；（3）用于金標準的圖像數量有限。舌象的判讀需要多個專家的參與，但專家在有限時間內只能將圖片分類為有齒痕和無齒痕，并未在圖片上標注出齒痕的位置，無法提供齒痕的位置分布、大小、深度等信息。……