中医健康辨识的舌诊方法

发布时间：2024-09-17 14:32

　　舌诊是传统中医望闻问切四诊法中望诊的重要内容,具有无痛苦、无创伤且简单易行的特点,是未来医学诊断的方向.然而,传统舌诊存在主观性和经验性的问题,难以进一步发展.基于图象处理和机器学习等技术的计算机舌诊是将舌诊标准化、客观化的有效途径.在过去几十年中,已有大量关于计算机舌诊的研究工作,但仍存在一些未解决的问题,如舌体分割、健康辨识等.本文研究这两个问题的解决方案.舌体分割是计算机舌诊中非常重要的预处理步骤,也是一个难点问题.针对已有方法往往依赖舌体位置先验和不具备全局最优性的问题,提出一种基于色度直方图回归的自动阈值舌体定位方法和基于区域的图割自动舌体分割方法.在两个舌诊图象集上的实验验证了其有效性.健康辨识是计算机舌诊的目的之一.其关键在于提取反映健康状态(健康或疾病)的本质特征.从直观性和鲁棒性方面考虑,提出基于颜色分布一致性的特征提取方法,并通过计算舌体不同区域的颜色分布差异来度量这种一致性.从医院采集的真实数据上的大量实验表明,对健康辨识而言,这种特征显著优于目前常用的一些特征.应用稀疏主成分分析技术对该特征空间进一步分析发现,舌根与其它区域的颜色分布相似度是最重要的反映健康状态的...

【文章页数】：49 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题背景
    1.2 研究现状
        1.2.1 数据采集
        1.2.2 数据预处理
        1.2.3 舌诊模型建立
        1.2.4 小结
    1.3 本文工作
第二章 舌体分割
    2.1 基于色度阈值化的舌体自动定位
        2.1.1 舌体色度范围的经验分析
        2.1.2 基于局部加权线性回归的Hue阈值选择
        2.1.3 实验结果
    2.2 前景和背景的自动标记
    2.3 基于区域的Graph Cut舌体分割方法
    2.4 实验
        2.4.1 比较的方法
        2.4.2 评价准则
        2.4.3 实验结果
第三章 特征提取
    3.1 已有的特征提取方法
        3.1.1 颜色和纹理特征
        3.1.2 12类颜色分布特征
    3.2 基于颜色分布区域差异的特征提取
        3.2.1 颜色直方图的计算
        3.2.2 相似性度量
第四章 健康辨识
    4.1 混淆因子
        4.1.1 检测混淆因子
        4.1.2 排除混淆因子
    4.2 分类性能比较
        4.2.1 二维可视化
        4.2.2 显著性分析
    4.3 稀疏主成分分析
        4.3.1 稀疏主成分分析简介
        4.3.2 分析结果
        4.3.3 小结
    4.4 异常检测：一种新途径
        4.4.1 代表颜色提取
        4.4.2 舌色分布的核密度估计
        4.4.3 基于舌色分布异常程度的健康辨识
        4.4.4 小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致谢



本文编号：4005589