發(fā)布時間：2020-05-04 11:09

【摘要】：研究目的:本研究是以胃食管反流病(gastroesophageal reflux disease,GERD)為研究對象。通過收集胃食管反流病患者的舌象資料,建立以證型為分類標準的舌象圖片數(shù)據(jù)庫。運用聚類分析將不同舌色、舌苔的舌象進行客觀化分類,定量分析GERD患者舌象特征與對應證型之間的關系,利用人工智能(artificial intelligence,AI)開放平臺訓練舌診識別模型。研究方法:在輔助光源參數(shù)穩(wěn)定的光照環(huán)境中,利用Camera Raw 7.0對圖像進行色彩校正,還原舌象真實的色彩;利用Photoshop分割舌象,去除唇、齒、面部部等干擾像素。在Lab顏色空間中,利用MATLAB R2018a分區(qū)域(舌根、舌中、舌尖、左右舌邊)提取舌象量化數(shù)據(jù)L(亮度)、a(紅-綠)、b(黃-藍)。以舌色、舌苔厚度、古苔顏色為分類標準,使用SPSS 19.0對舌象圖片進行系統(tǒng)聚類。利用聚類結果,在百度人工智能開放平臺分別訓練舌色、舌苔厚度、舌苔顏色識別模型。研究結果:本次研究共納入病例110例,采集舌象圖片328張。1各證型分布情況肝胃郁熱證14人(12.73%),肝胃不和證51人(46.36%),中虛氣逆證20人(18.18%),氣郁痰阻證16人(14.55%),瘀滯中脘證1人(0.91%),胃陰不足證8人(7.27%)。2各區(qū)域Lab值特點L(舌中)L(舌根、舌尖),L(舌邊右)L(舌邊左),a(舌尖)a(舌中、舌邊)a(舌根),b(舌根)b(舌中、舌邊、舌尖)。3聚類分析以整體、左右舌邊、舌中、舌尖的L、a值作為聚類變量,進行舌色的系統(tǒng)聚類,分為5類,結合樹狀圖和專家共識適當合并,可分為“淡紅舌”、“紅舌”、“淡白舌”;以舌根、舌中的a值作為聚類變量,進行舌苔厚度的系統(tǒng)聚類,分為5類,適當合并,可分為“厚苔”、“薄苔”、“少/無苔”;將“少/無苔”舌象去除后,以舌根、舌中b值作為聚類變量,進行舌苔顏色的系統(tǒng)聚類,分為3類,適當合并,可分為“白苔”、“黃苔”。以上聚類結果基本符合傳統(tǒng)舌診結果。4人工智能識別以聚類結果為依據(jù)訓練舌象識別模型。舌色識別準確率為87.0%,精確率81.7%,召回率75.7%;舌苔厚度識別準確率為88.8%,精確率92.7%,召回率76.7%;舌苔顏色識別準確率為98.9%,精確率96.9%,召回率99.3%。經(jīng)過校驗,舌色識別準確率為90.6%,精確率為83.6%,召回率為78.9%;舌苔厚度識別準確率為89.8%,精確率為91.8%,召回率為79.0%;舌苔顏色識別準確率為97.7%,精確率為98.7%,召回率為93.8%。結論:1通過穩(wěn)定的光照環(huán)境和后期顏色校正可以較好地還原舌象色彩;2與其他顏色空間相比,Lab顏色空間更適合舌象客觀化分析;3以舌象不同區(qū)域的量化數(shù)據(jù)進行聚類分析,得到的分類結果和傳統(tǒng)舌診基本一致;4依據(jù)研究中的聚類結果,人工智能平臺可以方便快捷地識別舌象特征。
【圖文】：

圖１－１．舌診客觀化研究流程圖逡逑色差是指兩種顏色給人色彩感覺上的差別，主要與光源條件、圖像采集設備兩個因由于標準光源下的光照環(huán)境目前還不能完全模擬出，不同人工光源受色溫、顯色性續(xù)性等因素制約，不可避免地會產(chǎn)生色差。因此有必要對所在光照環(huán)境進行觀測，進行色差校正，目前主要有硬件校正和軟件校正兩種方法：硬件校正是指在圖像動調整白平衡，消除拍攝設備的色差問題。軟件校正是指后期使用軟件，根據(jù)拍攝照環(huán)境參數(shù)進行數(shù)字化修正。許家佗認為硬件校正需要根據(jù)光照環(huán)境的變化手動進，而軟件校正不僅能準確地還原色彩，且臨床采集更為便捷［２４］。沈蘭蓀發(fā)現(xiàn)舌體顏色白色、黃色為主，在色彩空間僅分布于較小的范圍，由此他提出“感興趣色域’’這即只在以上色域范圍設置回歸控制點，計算回歸參數(shù)。使用此方法舌色的校正精１１９】。逡逑．２圖像去噪逡逑研宄中舌象采集難免產(chǎn)生很多噪聲，因而很有必要對圖片進行去噪，否則將對后續(xù)造成很大干擾。中值濾波作為平滑噪聲最經(jīng)典的方法，它是將每一像素點的灰度值某鄰域窗口內的所有像素點灰度的中值。張翔認為中值濾波作為一種非線性平滑技

逡逑２．２圖像裁剪逡逑由于舌象圖片中包含唇、齒、面部及拍攝背景等多種信息，不僅影響后期處理速度，更對客觀化分類的精度造成干擾，因此有必要從原始圖像中裁剪出舌體部分的圖像，去除多余素。逡逑目前圖像分割最常用的方法是閾值分割，即利用圖像各像素點客觀化數(shù)值的特征進行分逡逑類，從而達到分割目標圖像的目的，但由于舌體和嘴唇顏色、亮度、紋理相似，閾值分割很易將上唇錯誤地歸入舌體部分；雖然目前有大量研究對分割方法進行改良，但效果仍然不佳。逡逑本研究中使用Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ邋“快速選擇工具”，利用“動作”功能，可以快速批量完成舌象分割逡逑工作。逡逑２．３區(qū)域劃分逡逑關于舌面信息的提取方法，，梁浩榮［４１］使用人工取點的方式，選取舌尖１處、左右舌邊各處、舌苔１處進行研究，這樣無法避免主觀選取的誤差。張兵則將全部舌面劃分為舌根、舌逡逑中、舌尖、左右舌邊５個區(qū)域【５６］。但實際拍攝中舌體周圍及舌根不可避免地產(chǎn)生陰影，故本逡逑研究在其基礎上將范圍適當縮小，分別命名：“舌邊１”邋“舌邊２”、“舌根”、“舌中”、逡逑“舌尖”，具體如圖：逡逑／邐舌邊１逡逑
【學位授予單位】：南京中醫(yī)藥大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R259;TP18

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本文編號：2648451