經(jīng)過多年的探索,中醫(yī)舌象自動(dòng)化分析研究已經(jīng)取得一定的成果。但是,在中醫(yī)舌象分析儀產(chǎn)品化過程中,目前仍然存在很多問題,如主客觀舌圖像顏色重現(xiàn)不協(xié)調(diào)、舌圖像自動(dòng)分割準(zhǔn)確性和魯棒性難以滿足全自動(dòng)精準(zhǔn)分割需求等。這些難點(diǎn)在很大程度上限制了中醫(yī)舌象自動(dòng)化分析技術(shù)的產(chǎn)品化。近年來,隨著計(jì)算資源的提升,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域迅速發(fā)展,并被廣泛用于各種回歸問題和圖像語義分割等任務(wù),性能遠(yuǎn)超傳統(tǒng)算法。這為有效解決中醫(yī)自動(dòng)化分析設(shè)備產(chǎn)品化中存在的上述問題提供了契機(jī)。本文針對(duì)中醫(yī)舌象分析儀產(chǎn)品化中舌圖像主客觀顏色重現(xiàn)、自動(dòng)化分割以及深度學(xué)習(xí)算法在中醫(yī)舌象分析儀中的算法調(diào)用框架等方面問題展開了深入的研究,具體完成了以下工作:（1）提出了基于兩步深度學(xué)習(xí)的中醫(yī)舌圖像主客觀顏色校正方法。該方法對(duì)中醫(yī)舌圖像的顏色校正在滿足自動(dòng)分析的客觀定量化與人眼視覺主觀個(gè)性化相統(tǒng)一的需求上,分為兩步進(jìn)行處理。首先由基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中醫(yī)舌圖像顏色客觀校正方法對(duì)舌圖像完成客觀化校正;然后,根據(jù)不同醫(yī)生的主觀偏好以及不同環(huán)境的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,采用基于lαβ顏色空間的顏色調(diào)整策略對(duì)主觀顯示舌圖像進(jìn)行調(diào)整。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法客觀誤... 

【文章來源】：北京工業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

中醫(yī)舌象分析儀

a)方法 1[29]b)方法 2[38]c)方法 3[53]a) Method 1[29]b) Method 2[38]c) Method 3[53]圖 2-2 幾種傳統(tǒng)中醫(yī)舌象分割方法的效果Fig. 2-2 The results of several traditional algorithms度學(xué)習(xí)的分割方法以來，深度學(xué)習(xí)在語義分割等任務(wù)中取得了顯著進(jìn)步。ional Neural Network）[61]憑借其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)。這些方法大部分不是專門為中醫(yī)舌圖像分割問題而設(shè)計(jì)的舌圖像分割方法非常少。割問題與圖像語義分割問題具有相似性。語義分割也稱為象中內(nèi)容標(biāo)注像素級(jí)的類別標(biāo)簽，以此來識(shí)別圖像中存在分割與自然圖像語義分割相比有具有以下的特點(diǎn)：1.舌體，對(duì)邊緣提取有較大的影響，如舌邊緣可能存在齒痕，舌 不同疾病不同人采集到的舌體的形態(tài)差異極大，難以采

北京工業(yè)大學(xué)工程碩士專業(yè)學(xué)位論文實(shí)和校正舌圖像進(jìn)行比較來獲得主觀評(píng)價(jià)。C些樣本值與 Lab 顏色空間中的參考值之間的顏lor Checker SG 中選擇了更接近人的舌體的色分組成，如圖 3-4 所示。第一區(qū)域與 Color Ch[83]、[84]和[2]中進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)。第二區(qū)域是苔的顏色相似。第三區(qū)域的顏色與舌體、舌苔isc 的 24 色塊分為兩組：舌體相關(guān)、非相關(guān)色含大部分的舌質(zhì)和舌苔顏色。本文的研究針確地進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)，本文采用了三部分的顏

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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