基于AI的中医舌象面象辅助诊疗系统构建

发布时间：2020-12-18 18:13

　　应用人工智能(Artifical Intelligence,AI)技术,在建立面部图像信息数据库的基础上,提取典型面部和舌部的信息特征,实现面象和舌象特征信息的自动识别分析,结合物联网与云计算技术有效地利用有限的舌象面象信息资源来达到最大的健康改善,适应社会对健康管理的需求,调动管理对象的自觉性和主动性,保护和促进人类的健康,促进中医诊断理论的应用和发展。 

【文章来源】：时珍国医国药. 2020年02期 北大核心

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

面象识别处理流程

图2是面诊数据动态分析流程。首先用户主观选择与个人匹配的参考常值,初步确定用户常值的变化区间,然后运用大数据分析技术对硬件终端动态采集到的数据进行实时计算并及时反馈结果,能够快速针对一定时间内的面部信息进行特征比对,提取特征差异点,不断通过数据训练调整用户的基准常值,使其不断接近个人的实际常值,最后基于每个用户训练得到的常值,展示个人长期面部特征的数据变化趋势,完成将个体正常情况下的常值与疾病先兆的病值相区别。4 舌象面象辅助诊疗系统构建

中医基础理论结合人工智能、机器视觉、健康大数据等信息处理技术,对于个人的身体状况监测、疾病预防和健康趋势分析都具有积极的意义[14,15],能够更好地对个体或人群进行慢病健康管理和健康监测,并对不同个体提供差异化的医疗服务,对于促进中医现代化进程、推动中医文化传承与进步有着重要的现实意义。中医的客观化研究在新技术的发展背景下机遇和挑战共存,相信在中医基础理论的指导下和临床实践的参与下,加强对中医舌诊、面诊信息采集与特征识别的客观化研究,建立统一的舌诊、面诊中医辨证施治标准和平台,实现四诊合参,达到智能精确诊断,将为中医疾病诊断和健康管理提供更有效的辅助。图4 智能终端设计流程图

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于几何特征与新Haar特征的人脸检测算法[J]. 糜元根,陈丹驰,季鹏.  传感器与微系统. 2017(02)
[4]健康大数据在公共卫生领域中的应用与挑战[J]. 孟润堂,罗艺,宇传华,邱杰,周达.  中国全科医学. 2015(35)
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[7]应用于中医面诊的人脸区域分割方法[J]. 杨云聪,张菁,卓力,刁蒙蒙.  测控技术. 2012(05)
[8]基于支持向量机的中医望诊颧色分类研究[J]. 汪晶晶,李晓强,闫西平,李福凤,郑莉丽.  北京生物医学工程. 2012 (01)
[9]基于PLS、LDA的中医面诊光泽识别研究[J]. 李福凤,李国正,周睿,赵瑞玮,王忆勤,郑晓燕.  世界科学技术(中医药现代化). 2011(06)
[10]慢性肾衰临床辨证面诊特征信息与肾功能的关联研究[J]. 李福凤,郑晓燕,王忆勤,李果刚,何建成,庄燕鸿,赵洁.  中华中医药学刊. 2011(09)

硕士论文
[1]基于彩色图像的面色疾病诊断方法研究[D]. 樊明杰.哈尔滨工业大学 2010
[2]面向中医面诊的诊断信息提取[D]. 毛红朝.厦门大学 2007



本文编号：2924381