近日，《Journal of Advanced Research 》(中科院一区TOP) 在线发表福建医科大学公共卫生学院叶为民教授团队的最新合作研究成果Accurate Fatty Liver Disease Diagnosis with a Multi-Source Feature Fusion Model on the Segmented Tongue Image Dataset。
当前全球的脂肪肝患病率超过30%，很多患者在患病前期没有明显症状，但疾病的延迟干预会逐渐转化成肝炎和肝硬化，并最终导致肝癌。这种情况给国家医疗保障系统和患者家庭带来沉重的经济负担。尽管超声、CT等医学影像技术已经广泛应用于脂肪肝的诊断，但在医疗资源匮乏的偏远地区仍缺乏专业的技术人员和昂贵的医疗设备。
中国农村地区的脂肪肝患病人数超过1亿，因此很有必要开发快速、精准的检测技术用于大型人群的脂肪肝早期预警。该研究依托福建省福清市自然人群队列采集受试者的舌图片和基本生理指标，提出一种全新的机器学习技术建模舌像和肝病之间的底层映射关系，实现无创、快速的肝病预测。
福建医科大学作为论文的第一单位，高捷（福建医科大学公共卫生学院助理研究员）、陈涛（浙江大学机械工程学院博士研究生）为论文的第一作者，刘昆宏教授（厦门大学电影学院）、邱维鸿副教授、叶为民教授（福建医科大学公共卫生学院）为论文的通讯作者。该研究受到国家重点研发计划、国家自然科学基金和福建省科技计划项目的支持。
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.jare.2025.10.003