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基于Chinese-LLaMA-Alpaca-3的多模态中医舌诊辅助诊断系统设计与实现

news 2025/7/21 8:51:45

基于Chinese-LLaMA-Alpaca-3的多模态中医舌诊辅助诊断系统设计与实现

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摘要

本文详细阐述了开发一个基于Chinese-LLaMA-Alpaca-3的多模态中医专病大模型的全过程，该系统专注于舌诊辅助诊断，支持文本、语音和图像输入，并构建完整的Neo4j知识图谱。系统整合了现代深度学习技术与传统中医理论，通过多模态数据处理、知识图谱构建和智能推理引擎，为中医诊断提供智能化辅助工具。

关键词：中医舌诊、多模态大模型、知识图谱、Chinese-LLaMA-Alpaca-3、Neo4j

1. 引言

中医舌诊作为"望诊"的重要组成部分，具有悠久的历史和丰富的理论体系。传统舌诊主要依赖医师的经验和主观判断，存在标准化程度低、经验传承困难等问题。随着人工智能技术的发展，特别是大语言模型和多模态技术的进步，为中医舌诊的智能化辅助诊断提供了新的可能性。

本项目旨在开发一个基于Chinese-LLaMA-Alpaca-3的多模态中医专病大模型，通过整合文本、语音和图像等多种输入方式，结合Neo4j构建的完整中医舌诊知识图谱，实现舌诊的智能化辅助诊断，提高诊断的准确性和一致性，同时为中医知识的传承和创新提供技术支持。

2. 系统架构设计

2.1 整体架构

系统采用模块化设计，主要分为以下几个核心模块：

  1. 多模态输入处理模块：负责处理文本、语音和图像输入
  2. Chinese-LLaMA-Alpaca-3核心模型：进行多模态数据理解和推理
  3. Neo4j知识图谱模块：存储和查询中医舌诊知识
  4. 诊断推理引擎：结合大模型和知识图谱进行诊断推理
  5. 输出模块：生成诊断报告和解释

2.2 技术栈选择

  • 大语言模型：Chinese-LLaMA-Alpaca-3（中文优化版LLaMA模型）
  • 知识图谱：Neo4j图数据库
  • 图像处理：OpenCV、PyTorch Vision
  • 语音处理：Whisper语音识别模型
  • 后端框架：FastAPI
  • 前端框架：Vue.js（可选）
  • 部署工具：Docker、Kubernetes

3. 多模态输入处理模块实现

3.1 文本输入处理

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torchclass TextProcessor:def __init__(self, model_path="Chinese-LLaMA-Alpaca-3"):self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)def process(self, text):inputs = self.tokenizer(text, return_tensors="pt")with torch.no_grad():outputs = self.model.generate(**inputs, max_length=512)return self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

3.2 语音输入处理

import whisper
from pydub import AudioSegmentclass AudioProcessor:def __init__(self, model_size="medium"):self.model = whisper.load_model(model_size)def process(self, audio_path):# 支持多种音频格式转换if not audio_path.endswith('.wav'):audio = AudioSegment.from_file(audio_path)audio_path = audio_path.split('.')[0] + '.wav'audio.export(audio_path, format='wav')result = self.model.transcribe(audio_path)return result['text']

3.3 图像输入处理

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from transformers import VisionEncoderDecoderModel, ViTFeatureExtractor, AutoTokenizerclass ImageProcessor:def __init__(self):self.feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")self.model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")def process(self, image_path):image = Image.open(image_path)if image.mode != "RGB":image = image.convert(mode="RGB")# 舌体分割和特征提取tongue_mask = self._segment_tongue(image)tongue_features = self._extract_tongue_features(image, tongue_mask)# 图像描述生成pixel_values = self.feature_extractor(images=image, return_tensors="pt").pixel_valuesoutput_ids = self.model.generate(pixel_values, max_length=128, num_beams=4)caption = self.tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)return {"caption": caption,"features": tongue_features,"mask": tongue_mask}def _segment_tongue(self, image):# 使用深度学习模型进行舌体分割# 实现细节省略...passdef _extract_tongue_features(self, image, mask):# 提取舌体颜色、纹理、形状等特征# 实现细节省略...pass

4. Chinese-LLaMA-Alpaca-3核心模型集成

4.1 模型加载与初始化

from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer
import torchclass TCMLLaMAModel:def __init__(self, model_path, device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"):self.device = deviceself.tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_path)self.model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_path).to(device)# 加载中医舌诊特定LoRA适配器self._load_tcm_lora()def _load_tcm_lora(self):# 加载针对中医舌诊微调的LoRA权重# 实现细节省略...passdef generate_response(self, prompt, max_length=512, temperature=0.7):inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(self.device)with torch.no_grad():outputs = self.model.generate(**inputs,max_length=max_length,temperature=temperature,top_p=0.9,do_sample=True,pad_token_id=self.tokenizer.eos_token_id)return self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

4.2 多模态数据融合

class MultimodalFusion:def __init__(self, text_model, image_processor):self.text_model = text_modelself.image_processor = image_processordef fuse_modalities(self, text_input=None, image_input=None, audio_input=None):# 处理文本输入text_features = self._process_text(text_input) if text_input else None# 处理图像输入image_features = self._process_image(image_input) if image_input else None# 处理语音输入（先转换为文本）audio_text = self._process_audio(audio_input) if audio_input else Noneaudio_features = self._process_text(audio_text) if audio_text else None# 多模态特征融合fused_features = self._fuse_features(text_features, image_features, audio_features)return fused_featuresdef _process_text(self, text):# 文本特征提取passdef _process_image(self, image):# 图像特征提取image_data = self.image_processor.process(image)return image_datadef _process_audio(self, audio):# 语音特征提取（通过语音识别转换为文本后处理）passdef _fuse_features(self, *features):# 多模态特征融合策略pass

5. Neo4j知识图谱构建

5.1 知识图谱设计

中医舌诊知识图谱主要包括以下实体和关系：

  • 实体类型：

    • 舌象（颜色、形状、苔质等）
    • 证型（阴虚、阳虚、气虚等）
    • 症状
    • 治法
    • 方剂
    • 药材

  • 关系类型：

    • 舌象-指示-证型
    • 证型-关联-症状
    • 证型-对应-治法
    • 治法-包含-方剂
    • 方剂-组成-药材

5.2 Neo4j数据库操作

from py2neo import Graph, Node, Relationshipclass TCMKnowledgeGraph:def __init__(self, uri, user, password):self.graph = Graph(uri, auth=(user, password))def create_tongue_node(self, tongue_properties):tongue = Node("Tongue", **tongue_properties)self.graph.create(tongue)return tonguedef create_syndrome_node(self, syndrome_properties):syndrome = Node("Syndrome", **syndrome_properties)self.graph.create(syndrome)return syndromedef create_indicates_relationship(self, tongue_node, syndrome_node, confidence):indicates = Relationship(tongue_node, "INDICATES", syndrome_node, confidence=confidence)self.graph.create(indicates)return indicatesdef query_related_syndromes(self, tongue_description):query = """MATCH (t:Tongue {description: $desc})-[:INDICATES]->(s:Syndrome)RETURN s.name AS syndrome, s.description AS description, s.treatment AS treatmentORDER BY s.probability DESCLIMIT 5"""return self.graph.run(query, desc=tongue_description).data()def build_initial_knowledge_graph(self):# 从中医古籍和现代文献中构建初始知识图谱# 实现细节省略...pass

5.3 知识图谱与大模型协同

class KGEnhancedDiagnosis:def __init__(self, llm_model, kg_connector):self.llm = llm_modelself.kg = kg_connectordef diagnose(self, tongue_description):# 第一步：从知识图谱中检索相关证型kg_results = self.kg.query_related_syndromes(tongue_description)# 第二步：使用大模型对结果进行精炼和解释prompt = self._build_diagnosis_prompt(tongue_description, kg_results)diagnosis = self.llm.generate_response(prompt)return {"raw_kg_results": kg_results,"refined_diagnosis": diagnosis}def _build_diagnosis_prompt(self, tongue_desc, kg_results):prompt = """你是一位经验丰富的中医专家，请根据以下舌象描述和初步知识图谱检索结果，给出综合诊断意见：舌象描述：{}知识图谱检索结果：{}请综合分析舌象特征与可能的证型关联，考虑患者的整体情况，给出最可能的3个证型诊断，并分别说明诊断依据和推荐的治疗方案。""".format(tongue_desc, str(kg_results))return prompt

6. 诊断推理引擎实现

6.1 多模态诊断流程

class DiagnosisEngine:def __init__(self, text_processor, audio_processor, image_processor, llm_model, kg):self.text_proc = text_processorself.audio_proc = audio_processorself.image_proc = image_processorself.llm = llm_modelself.kg = kgself.fusion = MultimodalFusion(llm_model, image_processor)def process_input(self, text=None, audio=None, image=None):# 多模态数据处理fused_features = self.fusion.fuse_modalities(text, image, audio)# 舌象描述生成tongue_description = self._generate_tongue_description(fused_features)# 知识图谱增强诊断diagnosis = self.kg_enhanced_diagnosis(tongue_description)# 生成完整诊断报告report = self._generate_report(tongue_description, diagnosis)return reportdef _generate_tongue_description(self, features):prompt = """根据以下舌象特征生成专业的中医舌象描述：颜色：{}
苔质：{}
形状：{}
其他特征：{}请用标准的中医术语描述舌象，包括舌质和舌苔的特征。""".format(features.get('color', '未知'),features.get('coating', '未知'),features.get('shape', '未知'),features.get('other', '无'))return self.llm.generate_response(prompt)def _generate_report(self, tongue_desc, diagnosis):prompt = """根据以下舌象描述和诊断结果，生成一份完整的中医舌诊报告：舌象描述：{}诊断结果：{}报告应包括以下部分：
1. 舌象特征总结
2. 证型分析
3. 病因病机解释
4. 治疗建议（包括方剂推荐）
5. 生活调养建议""".format(tongue_desc, str(diagnosis))return self.llm.generate_response(prompt, max_length=1024)

6.2 反馈学习机制

class FeedbackLearner:def __init__(self, kg):self.kg = kgdef add_expert_feedback(self, tongue_description, correct_syndromes, incorrect_syndromes):# 强化正确关联for syndrome in correct_syndromes:self._strengthen_relationship(tongue_description, syndrome)# 弱化或移除错误关联for syndrome in incorrect_syndromes:self._weaken_relationship(tongue_description, syndrome)# 添加新的知识节点（如有）self._add_new_knowledge(tongue_description, correct_syndromes)def _strengthen_relationship(self, tongue_desc, syndrome):query = """MATCH (t:Tongue {description: $desc})-[r:INDICATES]->(s:Syndrome {name: $name})SET r.confidence = coalesce(r.confidence, 0.5) + 0.1RETURN r"""self.kg.graph.run(query, desc=tongue_desc, name=syndrome)def _weaken_relationship(self, tongue_desc, syndrome):query = """MATCH (t:Tongue {description: $desc})-[r:INDICATES]->(s:Syndrome {name: $name})SET r.confidence = coalesce(r.confidence, 0.5) - 0.1WITH r WHERE r.confidence <= 0.2DELETE r"""self.kg.graph.run(query, desc=tongue_desc, name=syndrome)def _add_new_knowledge(self, tongue_desc, syndromes):# 检查舌象节点是否存在tongue_query = """MERGE (t:Tongue {description: $desc})RETURN t"""self.kg.graph.run(tongue_query, desc=tongue_desc)# 添加新的证型关联for syndrome in syndromes:syndrome_query = """MERGE (s:Syndrome {name: $name})MERGE (t:Tongue {description: $desc})MERGE (t)-[r:INDICATES {confidence: 0.7}]->(s)RETURN r"""self.kg.graph.run(syndrome_query, name=syndrome, desc=tongue_desc)

7. 系统部署与API设计

7.1 FastAPI后端实现

from fastapi import FastAPI, UploadFile, File, Form
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
import tempfile
import osapp = FastAPI(title="中医舌诊辅助诊断系统")# 允许跨域请求
app.add_middleware(CORSMiddleware,allow_origins=["*"],allow_credentials=True,allow_methods=["*"],allow_headers=["*"],
)# 初始化各组件
text_processor = TextProcessor()
audio_processor = AudioProcessor()
image_processor = ImageProcessor()
llm_model = TCMLLaMAModel("Chinese-LLaMA-Alpaca-3")
kg = TCMKnowledgeGraph("bolt://localhost:7687", "neo4j", "password")
diagnosis_engine = DiagnosisEngine(text_processor, audio_processor, image_processor, llm_model, kg)@app.post("/diagnose/text")
async def diagnose_from_text(description: str = Form(...)):try:result = diagnosis_engine.process_input(text=description)return {"status": "success", "result": result}except Exception as e:return {"status": "error", "message": str(e)}@app.post("/diagnose/audio")
async def diagnose_from_audio(audio: UploadFile = File(...)):try:# 保存临时音频文件with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".wav") as tmp:content = await audio.read()tmp.write(content)tmp_path = tmp.name# 处理音频result = diagnosis_engine.process_input(audio=tmp_path)# 删除临时文件os.unlink(tmp_path)return {"status": "success", "result": result}except Exception as e:if 'tmp_path' in locals() and os.path.exists(tmp_path):os.unlink(tmp_path)return {"status": "error", "message": str(e)}@app.post("/diagnose/image")
async def diagnose_from_image(image: UploadFile = File(...)):try:# 保存临时图像文件with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".jpg") as tmp:content = await image.read()tmp.write(content)tmp_path = tmp.name# 处理图像result = diagnosis_engine.process_input(image=tmp_path)# 删除临时文件os.unlink(tmp_path)return {"status": "success", "result": result}except Exception as e:if 'tmp_path' in locals() and os.path.exists(tmp_path):os.unlink(tmp_path)return {"status": "error", "message": str(e)}@app.post("/feedback")
async def provide_feedback(tongue_description: str = Form(...),correct_syndromes: List[str] = Form([]),incorrect_syndromes: List[str] = Form([])
):try:learner = FeedbackLearner(kg)learner.add_expert_feedback(tongue_description, correct_syndromes, incorrect_syndromes)return {"status": "success"}except Exception as e:return {"status": "error", "message": str(e)}

7.2 Docker部署配置

# 基础镜像
FROM python:3.9-slim# 设置工作目录
WORKDIR /app# 安装系统依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y \ffmpeg \libsm6 \libxext6 \&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*# 复制requirements文件并安装Python依赖
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt# 复制应用代码
COPY . .# 暴露端口
EXPOSE 8000# 启动命令
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

8. 系统评估与优化

8.1 评估指标

  1. 诊断准确率：与资深中医专家诊断结果对比
  2. 响应时间：各模块处理时间
  3. 用户满意度：通过问卷调查获取
  4. 知识图谱覆盖率：覆盖的舌象-证型关联比例
  5. 模型一致性：对相同舌象多次诊断的结果一致性

8.2 优化策略

  1. 模型微调：使用更多中医舌诊数据对Chinese-LLaMA-Alpaca-3进行领域适配
  2. 知识图谱扩充：持续从古籍和现代文献中提取知识
  3. 缓存机制：对常见舌象诊断结果进行缓存
  4. 并行处理：多模态数据并行处理提高效率
  5. 量化部署：使用模型量化技术减少资源占用

9. 结论与展望

本文详细介绍了基于Chinese-LLaMA-Alpaca-3的多模态中医舌诊辅助诊断系统的设计与实现。系统通过整合多模态输入处理、大语言模型推理和知识图谱技术，实现了较为准确和可解释的中医舌诊辅助诊断。Neo4j知识图谱的引入不仅提高了诊断的可信度，也为中医知识的系统化整理和传承提供了有效工具。

未来工作可以从以下几个方面展开：

  1. 多模态数据融合的进一步优化：探索更有效的跨模态特征融合方法
  2. 动态知识图谱更新：实现从临床数据中自动发现新知识
  3. 个性化诊断：结合患者病史和体质特征进行个性化分析
  4. 临床验证：开展大规模临床验证以评估系统实际效果
  5. 移动端优化：开发轻量化版本以适应移动端部署

中医智能化是一项长期而复杂的工程，需要医学专家与AI研究人员的紧密合作。本系统作为这一方向的探索，希望能为中医现代化发展提供有益参考。

http://www.lryc.cn/news/594045.html

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