开发一种基于多维度中医影像信息舌诊、面诊、脑ct建立病证诊断和疗效评价的人工智能新方法的技术支持有哪些方面

开发基于多维度中医影像信息的人工智能新方法技术支持应包括以下方面：

1. 数据采集和预处理：该方面的技术支持包括设计和开发数据采集设备和软件，确保高质量的图像数据获取。同时，还需要进行数据预处理，如去噪、图像增强等，以提高后续算法的准确性和稳定性。

2. 特征提取和选择：该方面的技术支持涉及设计和开发能够从多维度中医影像中提取关键特征的算法和模型。这些特征可以包括舌苔颜色、舌形、面部纹理、脑部CT图像特征等。同时，还需要进行特征选择，以减少冗余信息和降低计算复杂度。

3. 模型建立和训练：该方面的技术支持包括设计和开发能够根据提取的特征建立病证诊断和疗效评价模型的算法和模型。这些模型可以是传统的机器学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，也可以是深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。模型的训练需要使用大量的标注数据，以提高模型的准确性和泛化能力。

4. 病证诊断和疗效评价算法：该方面的技术支持包括设计和开发能够基于建立的模型进行病证诊断和疗效评价的算法。这些算法可以根据输入的中医影像信息，自动判断病证的类型和程度，并评估中医治疗的效果。算法的设计需要结合中医理论和实际临床经验，确保结果的可解释性和可靠性。

5. 系统集成和应用开发：该方面的技术支持包括将上述技术组合成完整的人工智能系统，并进行系统集成和应用开发。系统集成需要将数据采集、预处理、特征提取、模型建立和训练、算法等模块进行整合，以实现端到端的工作流程。应用开发需要根据具体的临床需求，设计和开发用户友好的界面和功能，以便医生和患者能够方便地使用该系统进行病证诊断和疗效评价。

总之，开发基于多维度中医影像信息的人工智能新方法技术支持需要涵盖数据采集和预处理、特征提取和选择、模型建立和训练、病证诊断和疗效评价算法、系统集成和应用开发等多个方面