基于图像的舌体胖瘦分析

舌诊是我国传统医学四诊"望、闻、问、切"中的重要内容,但是传统的舌诊方法主要依靠医生目视,主观观察诊断病情。这种方法缺乏客观评价依据,制约了舌诊的进一步应用和发展。文章首先利用计算机技术对舌图像实现自动分割,然后对分割后的舌体使用不同的曲线拟合函数,分析舌体胖瘦,并比较不同拟合函数之间的准确率。此算法对舌体胖瘦的识别有较高的准确率,高斯曲线拟合准确率高于二次函数曲线拟合。

舌体胖瘦的自动分析

舌形分析是中医客观化、现代化的组成部分。舌体的胖瘦与肌体脏腑器官病理程度相关。中医判断舌体的胖瘦,需要与正常舌比较,但正常舌的标准很难确立。该文研究了曲线拟合参数与曲线形状胖瘦的关系,结合舌体的长宽比,实现了舌体胖瘦的自动定量分析。实验结果表明了这些方法的有效性。

基于模糊聚类的舌体胖瘦分析

舌体胖瘦是舌诊的重要内容之一,但传统的舌诊方法主要依靠医生目视,具有一定的主观性、模糊性和不确定性。影响了舌诊的发展与提高。本文首先对舌体模板使用不同的曲线拟合函数,分析舌体胖瘦,然后通过模糊聚类算法,实现舌体胖瘦的自动分析,结合临床,探讨意义。

基于深度卷积神经网络的舌体胖瘦精细分类

现在的舌体胖瘦分类方法主要将舌体图片分成舌体正常、舌体胖大、舌体瘦小等类别,没有考虑舌体胖大有齿印这一特殊类别。提出新的模块K Block,并基于K Block搭建一种深度卷积神经网络模型,实现舌体胖瘦精细分类,将舌体图片分类为舌体正常、舌体胖大、舌体胖大有齿印、舌体瘦小。通过实验,该模型对舌体胖瘦精细分类的准确率为32.45%,同时优于AlexNet等经典模型的分类表现。

基于神经网络的舌体胖瘦分析

舌诊是中医四诊中的重要内容。传统的舌诊方法主观性强,缺乏客观的评价依据,制约了中医舌诊进一步的应用和发展。本研究首先利用计算机技术将舌体从脸部区域提取出来,然后使用二次函数、单峰高斯函数、双峰高斯函数、舍去奇数次项四次函数和含奇数次项四次函数作为拟合函数,对舌体边缘进行曲线拟合,并比较了不同拟合函数对舌体边缘拟合的准确率。最后通过神经网络对舌图像进行胖舌,瘦舌和正常舌的自动归类。