学术报告--机器学习在中医舌诊中的运用

报告时间：2016年7月11日，下午1：40
报告地点：计算机学院9教北307B室
报告人：密苏里大学计算机科学系许东教授
报告题目：机器学习在中医舌诊中的运用

【专家介绍】许东，于1987 年、1990 年分别获北京大学学士和硕士学位，1995年获美国伊利诺大学博士学位。曾任马里兰美国国立卫生研究院国家癌症研究所访问科学家、美国橡树岭国家实验室生命科学部研究员，现为美国密苏里大学哥伦比亚分校James C. Dowell 教授、美国密苏里大学哥伦比亚分校计算机科学系系主任，同时兼职于Christopher S. Bond生命科学中心及信息科学学院。研究领域为生物信息学，发表学术论文270 余篇，他发表的论文引用过万，H-Index为52。 目前为 “IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics”的副主编及数家杂志的编委， 2015年当选为American Association for the Advancement of Science (AAAS)的会士。
 
【报告摘要】机器学习，特别是深度学习，在诸多领域都显示了其强大的数据分析及预测能力，AlphaGO的成功进一步使这一能力得到广泛的关注。我们近些年致力于应用机器学习的方法研究中医， 依托高端的图像处理及深度学习方法，研究舌像的特征与舌诊的原理，使其更加科学化、具体化和实用化。同时我们率先在智能手机平台上实现了舌象个性化诊断的App，iTongue，这是迄今为止移动平台上唯一的舌诊应用程序。 iTongue的工作方式是通过智能手机拍下用户舌头的照片，通过软件对照片的分析来判断用户的健康程度，目前iTongue主要的健康状况是用中医的“证”以及中医体质来描述。我们利用App及微信通过舌诊作和问卷， 针对用户个体进行动态的监测和辨证。用户可以在日常生活中，定期或不定期地通过手机拍照，将舌象图片传至后台分析，同时可以选择回答少量问题，便可即时得到分析结果，了解自己当下的健康状态，得到饮食、运动方面的指导。