舌诊是中医望诊的重要手段,同时,温度与人体的健康息息相关。为了研究舌面的脏腑功能定位及舌象温度关系的反映,论文提出了一种红外技术的感兴趣区域(region of interest, ROI)模型研究方法。首先,利用葛立恒扫描法和Bezier曲线对多边形...舌诊是中医望诊的重要手段,同时,温度与人体的健康息息相关。为了研究舌面的脏腑功能定位及舌象温度关系的反映,论文提出了一种红外技术的感兴趣区域(region of interest, ROI)模型研究方法。首先,利用葛立恒扫描法和Bezier曲线对多边形ROI模型进行改进;然后,借助U-Net分割网络将提取出的温度信息进行训练与学习,从而做到批量处理舌体温度信息;最后,利用HSV色彩模型进行3D可视化,达成舌象温度分区的可视化研究。此外,为了验证该方法的准确性,实验还对模型截取出的舌体进行了评价指标验证,准确度可以达到0.991 1,分割效果极佳。研究表明:改进后的红外信息提取技术既能直观地观察到舌体的分区状况,也可以完整保留舌体的信息变化,为中医的数据化提供了完整可行性方案。实现了舌体红外信息数据的提取与中医诊断技术的有机结合。解决了中医一体化望诊的舌体信息完整性及准确性问题。展开更多
针对舌图像舌体边缘分割模糊、小区域分割错误等问题,本研究设计了一种双编码特征提取路径的方法,以获取丰富的信息特征,辅助舌体精确分割。首先,设计双编码特征提取路径,其中,空间信息路径保留空间信息并生成高分辨率特征图,上下文信...针对舌图像舌体边缘分割模糊、小区域分割错误等问题,本研究设计了一种双编码特征提取路径的方法,以获取丰富的信息特征,辅助舌体精确分割。首先,设计双编码特征提取路径,其中,空间信息路径保留空间信息并生成高分辨率特征图,上下文信息路径提高网络提取多尺度特征能力;其次,采用一种特征融合模块,融合空间信息路径和上下文信息路径的输出特征;最后,采用轻量级解码器模块减少模型参数量,提高模型计算效率。结果显示,该方法精确率、召回率、F1分数和平均交并比(mean intersection over union,MIoU)分别达98.82%、98.53%、98.60%和97.67%,模型总参数量和每秒浮点运算次数(floating point operations per second,FLOPs)为7.54 M和67.09 G。结果表明,该方法可有效提高舌体的分割精度,显著改善舌体小区域分割错误和边缘模糊性,为中医舌象智能辅助分析提供必要支撑。展开更多
基金National Natural Science Foundation of China(82104738)Capacity Building of Local Colleges and Universities under the Shanghai Municipal Science and Technology Commission (21010504400)Space Station Engineering Aerospace Medical Experiment Project(HYZHXM05001)。
文摘舌诊是中医望诊的重要手段,同时,温度与人体的健康息息相关。为了研究舌面的脏腑功能定位及舌象温度关系的反映,论文提出了一种红外技术的感兴趣区域(region of interest, ROI)模型研究方法。首先,利用葛立恒扫描法和Bezier曲线对多边形ROI模型进行改进;然后,借助U-Net分割网络将提取出的温度信息进行训练与学习,从而做到批量处理舌体温度信息;最后,利用HSV色彩模型进行3D可视化,达成舌象温度分区的可视化研究。此外,为了验证该方法的准确性,实验还对模型截取出的舌体进行了评价指标验证,准确度可以达到0.991 1,分割效果极佳。研究表明:改进后的红外信息提取技术既能直观地观察到舌体的分区状况,也可以完整保留舌体的信息变化,为中医的数据化提供了完整可行性方案。实现了舌体红外信息数据的提取与中医诊断技术的有机结合。解决了中医一体化望诊的舌体信息完整性及准确性问题。
文摘针对舌图像舌体边缘分割模糊、小区域分割错误等问题,本研究设计了一种双编码特征提取路径的方法,以获取丰富的信息特征,辅助舌体精确分割。首先,设计双编码特征提取路径,其中,空间信息路径保留空间信息并生成高分辨率特征图,上下文信息路径提高网络提取多尺度特征能力;其次,采用一种特征融合模块,融合空间信息路径和上下文信息路径的输出特征;最后,采用轻量级解码器模块减少模型参数量,提高模型计算效率。结果显示,该方法精确率、召回率、F1分数和平均交并比(mean intersection over union,MIoU)分别达98.82%、98.53%、98.60%和97.67%,模型总参数量和每秒浮点运算次数(floating point operations per second,FLOPs)为7.54 M和67.09 G。结果表明,该方法可有效提高舌体的分割精度,显著改善舌体小区域分割错误和边缘模糊性,为中医舌象智能辅助分析提供必要支撑。
