Eine wichtige Innovation dieser Studie ist die Anwendung von Deep-Learning-Techniken zur Unterstützung der Depressionserkennung, insbesondere im Umgang mit nicht-invasiven Biomarkern. Unsere Ergebnisse heben den Wert der Zungenmerkmalanalyse bei der Diagnose von psychischen Störungen hervor, bieten neue Perspektiven und Methoden für die Hilfsdiagnose und die Bewertung der Behandlungseffektivität bei Subthreshold-Depressionen und legen so eine solide Grundlage für weitere Forschungen. Obwohl vielversprechende Ergebnisse erzielt wurden, stehen der Implementierung von Deep-Learning-Modellen in klinischen Umgebungen technische und operative Herausforderungen gegenüber. Zukünftige Studien sollten diese praktischen Aspekte berücksichtigen und Modelle entwickeln, die leichter in klinischen Umgebungen anwendbar sind.
Der Einsatz von Deep-Learning-Techniken zur Diagnosehilfe von Depressionen steht vor Herausforderungen wie Datenvielfalt, Modellgeneralisierungsfähigkeit und Interpretierbarkeit. Die Untersuchung von Zungenbildmerkmalen steht noch am Anfang, aber die Nutzung von Deep-Learning-Techniken könnte bahnbrechende Ergebnisse liefern. Die Studie vergleicht und analysiert die Leistung von fünf verschiedenen Deep-Learning-Modellen bei der Identifizierung von Zungenbildmerkmalen bei subthreshold depressiven Patienten, um das optimale Modell zu bestimmen und die Zusammenhänge zwischen den Vorhersagen des Modells und der Effektivität der Akupunkturbehandlung zu erforschen.
Besonders das SEResNet101-Modell zeigte eine hervorragende Leistung in der Erkennung von Zungenbildmerkmalen bei subthreshold depressiven Patienten. Die Ergebnisse dieser Studie legen nahe, dass das Modell nicht nur eine neue Hilfsdiagnosemethode für subthreshold Depressionen darstellen kann, sondern auch als objektive Bewertungsmethode für nicht-pharmakologische Behandlungen wie Akupunktur dienen kann. Diese Ergebnisse könnten die Entwicklung der personalisierten Medizin vorantreiben und neue Anwendungsmöglichkeiten von Deep-Learning-Techniken im medizinischen Bereich eröffnen.
Die Durchführung dieser Studie in Übereinstimmung mit ethischen Standards und die Einbeziehung unterschiedlicher Image-Processing-Techniken, zeigen die Vielseitigkeit und das Potenzial von Deep Learning in der medizinischen Bildanalyse. Durch die Kombination von traditionellen Bildverarbeitungstechniken und innovativen Deep-Learning-Modellen konnten neue Erkenntnisse zur Diagnose und Behandlung von Depressionen gewonnen werden. Insgesamt verdeutlicht die Studie die bedeutende Rolle und das Potenzial von Deep Learning in der medizinischen Bildanalyse, insbesondere bei der Erkennung und Behandlung von Depressionen.