中医舌体自动化分割及质苔分离的关键技术研究

中医舌体自动化分割及质苔分离的关键技术研究

论文摘要

传统的舌诊方法依赖于医生直观的定性观察。人眼难以分辨细小的差异,判断结果容易因人而异,具有主观性,重复性也差。这些缺点给舌诊的进一步发展带来严重的困难。因此,对中医舌诊的客观化进行研究,对于中医辩证规范化,及中医教学、科研手段的现代化,具有重要的意义。其中舌象的自动化分割以及质苔分离是实现舌诊客观化、信息化的基础。论文对这两个关键技术做深入的研究。舌象自动化分割是中医舌诊信息化系统的难点。本文通过研究和总结其他学者研究的成果,指出目前舌象自动化分割存在的难点,同时针对不同的实验数据提出不同的分割算法。对上海中医药大学舌象图片库,主要侧重对原有算法进行改进;对厦门大学医学系舌象图片库,设计适合该数据的分割算法。从实验结果看,HSV色彩空间在分割过程中发挥至关重要作用,并且本文提出的几何修正模型可以修正受嘴唇影响的边缘以及舌体的色调和脸部的色调相近而导致分割错误的边缘,提高了分割的准确率。最后对厦门大学医学系舌象图片库的分割准确率进行统计,分割的正确率达95%左右。质苔分离是中医舌诊信息系统在进行病理辩证的基础,因为中医在看病时关键望舌苔和舌质。本文提出了一种新的质苔分离算法,在该算法中主要引入了L*a*b*色彩空间,由于L分量受光照影响比较大,去掉L*分量,将a*分量和b*分量作为特征向量,利用K-Means算法将这两个向量分成两类—舌质和舌苔。最后将该算法与分裂-合并算法进行比较,表明文中的算法适应性强、准确率高。最后是对论文的研究内容进行了总结,并对中医的客观化、信息化、标准化进行了展望。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题的背景和意义
  • 1.2 望诊简介
  • 1.2.1 望诊
  • 1.2.2 舌的分部
  • 1.2.3 舌诊在辩证中的重要作用
  • 1.3 舌诊客观化研究的主要内容
  • 1.4 舌诊客观化的研究现状
  • 1.5 舌诊客观化研究的难点
  • 1.6 本文的研究工作
  • 1.7 本文的组织结构
  • 第二章 舌象采集
  • 2.1 上海中医药大学采集的舌象图片库
  • 2.2 厦门大学医学系采集的舌象图片库
  • 2.3 采集要求
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 舌体自动化分割
  • 3.1 舌体自动化分割的研究进展
  • 3.2 舌体自动化分割的难点
  • 3.3 改进的舌体自动化分割算法
  • 3.3.1 舌体自动化分割算法
  • 3.3.2 图像预处理
  • 3.3.3 HSV 色彩空间
  • 3.3.4 初始轮廓线获取
  • 3.3.5 几何修正模型
  • 3.4 活动轮廓模型理论与算法
  • 3.4.1 活动轮廓模型概述
  • 3.4.2 GVF Snake 模型
  • 3.4.3 数值算法
  • 3.5 实验结果及分析
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 质苔分离
  • 4.1 质苔分离的研究现状
  • 4.2 一种新的质苔分离算法
  • 4.2.1 L*a*b*色彩空间
  • 4.2.2 2-Means 的质苔分离算法
  • 4.3 实验结果及分析
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 总结与展望
  • 5.1 论文的主要成果
  • 5.2 论文的主要创新点
  • 5.3 展望
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间的研究成果及参与的项目
  • 致谢
  • 相关论文文献

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