舌象瘀斑识别与舌象采集装置改进的研究

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中医是中华传统文化的瑰宝,至今已有数千年的历史,其“天人合一”观点以及辨证论治的体系使得人们越来越重视中医。舌诊作为望诊的重要组成部分是中医的一种特色诊断方法,但其诊断结果容易受到中医师的主观经验与环境光线等客观因素的影响,制约了其在近代的发展。因此将传统中医理论与现代计算机技术相结合,通过现代化的手段对舌诊进行客观化、定量化和标准化是舌诊未来发展的必然趋势。本课题对舌诊中舌象瘀斑的客观化进行了研究,主要研究内容为舌象的分割、瘀斑的区域提取、瘀斑的特征提取与识别以及舌象采集装置的改进。提出了一种基于全卷积神经网络的舌象分割算法,该算法采用灰度投影法定位分割舌图像,构建了 VGG16-FCN-8s全卷积神经网络提取舌体,并采用数学形态学,优化提取的结果,实现了舌象的分割,为瘀斑的提取做好准备;提出了一种基于大津法与分水岭的瘀斑区域提取算法,该算法针对舌图像和瘀斑的多样性,依次通过大津法瘀斑区域粗分割、分水岭瘀斑区域细分割和误提取区域后处理,实现了舌象瘀斑的提取,为后续的瘀斑特征提取与识别打下了良好的基础;提取了瘀斑的位置、形状和颜色三个方面特征,采用LIBSVM工具箱和提取的特征实现了瘀斑形状的识别和瘀斑程度的识别,并提出了舌分区瘀块指数量化分析舌上瘀块存在情况。改进了实验室舌象采集装置的图像传感器、光源与固定结构,并基于MFC与EDSDK编写了相机控制软件,实现相机参数的设置与相机的控制。实验结果表明,本文基于全卷积神经网络的舌象分割算法能够有效地分割舌象,算法鲁棒性好,分割准确率较高;本文基于大津法与分水岭的瘀斑区域提取算法是有效的,提取的瘀斑区域满足后续特征分析的要求;本文提取的瘀斑位置、形状和颜色特征能够对瘀斑的形状与程度进行识别,识别率较高,提出的舌分区瘀块指数能较好地量化舌上瘀块的情况,与统计结果相符;改进后的舌象采集装置,通过相机控制软件,可以实现高质量舌象的采集。
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