目前,現(xiàn)代化舌診大多采用舌診儀作為采集數(shù)據(jù)的手段,其普及性因費(fèi)用、場地、時(shí)間等因素受到了嚴(yán)重制約,難以滿足人們隨時(shí)、隨地“自助式”的舌診需求。因此,本文以智能手機(jī)等便攜設(shè)備采集的舌象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對舌象辨識展開了如下研究工作。首先,根據(jù)中醫(yī)舌診理論,在中醫(yī)專家指導(dǎo)下,對舌象數(shù)據(jù)的屬性及其類別進(jìn)行定義;針對舌象辨識需多屬性標(biāo)注的問題,設(shè)計(jì)與開發(fā)舌象標(biāo)注工具,并開展舌象數(shù)據(jù)標(biāo)注工作,構(gòu)建舌苔數(shù)據(jù)集和舌質(zhì)數(shù)據(jù)集。其次,在對閾值分割、區(qū)域分割和圖分割等經(jīng)典圖像分割方法分析的基礎(chǔ)上,依據(jù)舌象數(shù)據(jù)特點(diǎn),提出一種基于GrabCut算法的舌體自動分割方法,并采用形態(tài)學(xué)膨脹算法對舌體分割數(shù)據(jù)進(jìn)行空洞檢測和填充,進(jìn)一步裁剪得到最終分割結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明,經(jīng)自動分割后的舌體數(shù)據(jù)較完整地保留了舌象特征信息,可為舌象辨識研究提供數(shù)據(jù)支持。再次,在對經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能分析的基礎(chǔ)上,提出一種舌象辨識模型TonNet。該模型以AlexNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),引入DenseNet中的密集連接方式,主要包括卷積層,Se-dense塊,池化層,全局平均池化層,全連接層和Softmax層。結(jié)合舌診需舌苔、舌質(zhì)多方位... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

舌象數(shù)據(jù)集樣本示例

第 2 章 舌象辨識相關(guān)技術(shù)類別選項(xiàng)，當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)分別在各屬性下屬于哪一類就單擊選中，點(diǎn)擊確定即可完成當(dāng)前數(shù)據(jù)的類別標(biāo)注。另外，舌象工具還設(shè)計(jì)了 90 度旋轉(zhuǎn)功能，方便標(biāo)注人員進(jìn)行作業(yè)。舌象標(biāo)注工具的開發(fā)是在 64 位的 Microsoft Windows10 系統(tǒng)下，使用 C#語言在 Visual Studio 2013 開發(fā)工具下開發(fā)。

圖 3-3 水平方向灰度投影度積分可以看出，其舌體所在區(qū)域的左右邊界對應(yīng)的灰值，而這兩個(gè)峰值之間的寬度大致就是舌體的水平寬度不同，所以在舌體左右邊界處，亮度值迅速減小，使得在顯的峰值，因此，確定水平灰度投影中主要峰值的位置就邊界。與區(qū)域的上下邊界估計(jì)行水平投影后，再對圖像進(jìn)行垂直投影，確定舌體區(qū)域 I ( x, y )，其大小記作M N，則其垂直灰度投影，如式1( ) ( , )Nyg x I x y—垂直方向灰度投影。據(jù)圖 3-5 a)為例，對其進(jìn)行水平方向灰度投影，結(jié)果如

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3106438