【摘 要】
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舌象分析是计算机视觉技术在中医望诊的客观化、定量化应用研究中的一个重要课题,其中2个关键步骤是舌体分割和舌象分类。通过级联分类器在原始图像上实现自动舌体定位,再将分割后的舌体图像在GoogLeNet和ResNet上进行深度迁移学习训练,用得到的深度网络对齿痕、裂纹和舌苔厚薄3种主要舌象特征进行分类。从中医医疗机构中获取2 245幅舌体图像建立数据集,对齿痕、裂纹和舌苔厚薄3类舌体图像进行分类实验,
【机 构】
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南京财经大学信息工程学院,上海中医药大学基础医学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61372158),国家重点研发计划(2017YFD0700501),江苏省自然科学基金(BK20181414),江苏省高校优秀科技创新团队(2017-15),江苏省研究生科研与实践创新计划(KYCX18_1393)。
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舌象分析是计算机视觉技术在中医望诊的客观化、定量化应用研究中的一个重要课题,其中2个关键步骤是舌体分割和舌象分类。通过级联分类器在原始图像上实现自动舌体定位,再将分割后的舌体图像在GoogLeNet和ResNet上进行深度迁移学习训练,用得到的深度网络对齿痕、裂纹和舌苔厚薄3种主要舌象特征进行分类。从中医医疗机构中获取2 245幅舌体图像建立数据集,对齿痕、裂纹和舌苔厚薄3类舌体图像进行分类实验,结果表明,所提方法分类性能优于传统的舌体图像特征分类方法,验证了基于深度迁移学习的舌象特征分类方法的有效性。
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