對(duì)世界醫(yī)學(xué)研究而言,關(guān)注人們的綜合身體狀況而非僅僅針對(duì)單一疾病已經(jīng)成為了一個(gè)重要的研究方向。這與中醫(yī)學(xué)將人看做一個(gè)整體,通過調(diào)節(jié)整體系統(tǒng)循環(huán)來使人體達(dá)到健康狀況的思想相一致。對(duì)人類個(gè)體而言,隨著生活水平的不斷提高,人們對(duì)身體健康越來越重視,也更關(guān)注疾病的無創(chuàng)、無痛檢測(cè)。中醫(yī)學(xué)理論認(rèn)為“有諸內(nèi)者必形諸外”,人體是一個(gè)有機(jī)的整體,舌體通過經(jīng)絡(luò)與五臟肺腑相連接。中醫(yī)認(rèn)為望舌可以了解患者的肺腑虛實(shí)、病性寒熱、病邪所在、氣血盛衰,對(duì)病情評(píng)估和開方用藥起著重要的作用。舌診通過觀察舌象對(duì)患者的病理狀況進(jìn)行診斷和分析。因此,中醫(yī)舌診最明顯的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是無痛、無創(chuàng)傷。這些契合之處都為中醫(yī)舌診未來的發(fā)展提供了機(jī)遇。然而,由于傳統(tǒng)舌診過于依賴醫(yī)生的主觀判斷,也容易受到當(dāng)時(shí)環(huán)境、光線等因素的影響,具有不可重復(fù)性和模糊性,這不利于中醫(yī)舌診的經(jīng)驗(yàn)傳承和長遠(yuǎn)發(fā)展。因此,實(shí)現(xiàn)臨床舌診的客觀化和現(xiàn)代化成為中醫(yī)舌診發(fā)展的必然趨勢(shì)。而隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展和智能移動(dòng)設(shè)備的普及,利用移動(dòng)設(shè)備在自然環(huán)境下進(jìn)行舌象的采集和智能分析逐漸成為新的發(fā)展方向。對(duì)不同設(shè)備在自然光照下拍攝的舌象進(jìn)行處理分析,成為了計(jì)算機(jī)舌診的主要研究課題... 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

各算法校正結(jié)果（a）偏色舌象及（b）鏡面法及（c）灰度世界法（d）本章所用方法

從而使網(wǎng)絡(luò)的輸出特征從一維變?yōu)槎S，從特征度學(xué)習(xí)思想從圖像分類到圖像分割的主要思路。et 同樣是基于 FCN 的思想進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的搭建。首先選礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，去除掉其中的全連接層，只保存其中五圖像角度來說，算法可分為由大到小、由小到大兩，池化操作雖然能夠?qū)μ卣鬟M(jìn)行冗余去除，減少網(wǎng)一就是縮小特征圖尺寸，使得特征圖與原圖像尺寸個(gè)池化層都會(huì)將特征圖縮小為原來的一半，最后池化2。在逐像素點(diǎn)進(jìn)行判別時(shí)，無法將其對(duì)應(yīng)到原圖中得目標(biāo)的特征信息也有一定的缺失。層特征提取更關(guān)注圖像中的基本元素，如邊緣紋理提取更關(guān)注其中的深層語義信息，更抽象化。將兩信息互補(bǔ)，使得特征表達(dá)更全面。如圖 4-4 所示，圖示舌象在五個(gè)池化層的前五張?zhí)卣鲌D可視化情況。

(a) (b) (c) (d) (e) (f)圖 4-7 舌象分割結(jié)果（a）原圖及（b）Otsu 及（c）K-means++及（d）Grabcut 及（e）MNC及（f）本章方法Figure 4-7. The segmentation results of tongue images (a) tongue images, and (b) Otsu, and (c)K-means++, and (d) Grabcut, and (e) MNC, and (f) the method of this chapter表 4-4 本章分割方法拆分結(jié)果Table 4-4. The split results of segmentation method in this chapter分割方法 P R FFsnet 0.9700 0.9337 0.9499Rsnet+Fsnet 0.9792 0.9450 0.9610Fsnet+優(yōu)化算法 0.9733 0.9326 0.9521本章完整方法 0.9785 0.9442 0.9602P 與錯(cuò)分率相對(duì)，P 越高則錯(cuò)分率越低。R 與漏分率相對(duì)，R 越高則漏分率越低。從表中可以看出，本章提出的兩階段網(wǎng)絡(luò)（即 Rsnet+Fsnet）在三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于移動(dòng)終端的中醫(yī)舌象數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[D]. 孫祥棟.江漢大學(xué) 2015



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