【摘 要】
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随着时代的发展,健康问题越来越受到人们的重视。据调查显示有70%的人都处于亚健康状态。中医是一门重要的“治未病”和无创诊断模式,与亚健康以个人感受为主而无明显病症的定义非常契合。随着近年来中医诊断客观化研究的不断深入,为中医辨识亚健康状态提供了无限可能。本课题结合中医理论设计了一款基于中医理论的小巧型人体双模态生理信息采集系统,主要包括脉象采集子系统和舌象采集子系统;脉象采集子系统设置有三部独立压
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随着时代的发展,健康问题越来越受到人们的重视。据调查显示有70%的人都处于亚健康状态。中医是一门重要的“治未病”和无创诊断模式,与亚健康以个人感受为主而无明显病症的定义非常契合。随着近年来中医诊断客观化研究的不断深入,为中医辨识亚健康状态提供了无限可能。本课题结合中医理论设计了一款基于中医理论的小巧型人体双模态生理信息采集系统,主要包括脉象采集子系统和舌象采集子系统;脉象采集子系统设置有三部独立压力可调的脉搏传感器,尽量还原医生脉诊方式,实现脉诊客观化和可视化的良好表现;舌象采集子系统精准固定人脸下巴到摄像头的距离和高度,同时在充足光源照明情况下,拍摄舌头照片;此外还使用了简单方便的红外温度传感器来获得人体体温数据。本文利用此系统收集了亚健康和健康大学生群体的舌象和脉象等数据。在脉象信号预处理部分,先使用小波分析去噪,再进行了归一化和周期分割以后提取了脉象信号的时域特征和频域特征。在舌象信号预处理部分,先进行了基于深度学习的舌体分割研究,然后进行了反光点检测及修复、苔质分离、颜色特征和纹理特征提取。本文使用Chi2-Tree、LR12、SVMREF等3种方法进行特征选择,采用支持向量机、随机森林、Light GBM、Cat Boost等4种机器学习算法对脉象特征数据集、舌象特征数据集、脉象+舌象+人体特征数据集、特征选择数据集进行训练学习,根据研究对比,基于Chi2-Tree特征选择的Light GBM是综合效果最好的分类模型,其平均识别准确率、灵敏度、特异度、ROC曲线下微平均AUC面积这四类评价指标方面表现基本都优于其他分类模型。
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