تقنية الأشعة تحت الحمراء القريبة كوسيلة تحليل سريعة وغير ضارة لها قيمة هامة في تقييم جودة الأنظمة المعقدة. مع التطور المستمر لطرق التعلم العميق، يقدم دمجهما أفكارًا ومسارات تقنية جديدة لتقييم جودة الطب الصيني التقليدي. تستعرض هذه الورقة بشكل منهجي تقدم تطبيقات نماذج متعددة الطبقات الإدراكية، الشبكات العصبية التلافيفية، الشبكات العصبية الدورانية، المشفرات الذاتية، الشبكات التنافسية التوليدية وTransformer في نمذجة طيف الأشعة تحت الحمراء القريبة، مع التركيز على الهوية والتمييز، التحقق من الأصالة، تتبع المصدر، التنبؤ بمحتوى المكونات، مراقبة عملية المعالجة وتقييم جودة المستحضرات في الطب الصيني التقليدي، ملخصة خصائص التطبيقات والمزايا والقيود المحتملة للخوارزميات المختلفة. بناءً على ذلك، يلخص البحث الحالي التحديات الرئيسية في حجم العينة وتصميم النموذج واستراتيجيات التدريب وقابلية التفسير. وأخيرًا، يستعرض اتجاهات وتوجهات تطوير تطبيقات دمج التعلم العميق وتقنية الأشعة تحت الحمراء القريبة في تقييم جودة الطب الصيني التقليدي.

الطب الصيني التقليدي; الأشعة تحت الحمراء القريبة; التعلم العميق; تحليل الجودة