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基于直方图均衡化的伽马校正和K-means聚类的舌象苔质分离方法
编辑人员丨2023/8/6
目的 舌苔、舌质分离对后续肿瘤患者舌象的客观化辨证具有重要的意义.常用的算法是基于颜色空间通道舌图像的K-means聚类算法.CIELAB颜色空间的a?通道舌图像相较于其他颜色空间通道的舌图像分割结果稳定,常用于后续的分割.对于部分舌图像,a?通道舌图像的舌苔、舌质虽然具有一定的区分度,但二者的区分度并不是十分明显,影响后续的分割结果.因此,本文提出一种基于直方图均衡化的伽马校正和K-means聚类的舌苔、舌质分离方法.方法 采用200幅肿瘤患者的舌图像作为实验样本.首先将舌图像从RGB颜色空间转换到CIELAB颜色空间,对a?通道舌图像进行直方图均衡化增强以及伽马校正,然后利用K-means聚类方法对增强后的舌图像舌苔、舌质分离,得到直方图均衡化以及伽马校正后的a?通道舌图像和分割后的舌苔、舌质图像.为了验证算法的可行性,请5位专业中医医生对200例肿瘤患者的舌图像舌苔、舌质分割效果进行辨析.结果 进行直方图均衡化以及伽马校正后的a?通道舌图像舌苔、舌质分割结果明显强于未经处理的a?通道舌图像分割结果.经辨析,分割合格率为97%.结论该方法可以很好地实现舌苔、舌质分离,具有一定的应用价值.
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编辑人员丨2023/8/6
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舌图像处理技术的研究进展
编辑人员丨2023/8/5
舌诊是中医四诊的重要内容,是辨证论治的主要依据.中医临床实践证明[1],在疾病发展过程中,病人的舌象可反映其脏腑虚实、气血盛衰、津液盈亏、病位深浅和预后好坏.传统的舌诊采用肉眼直接观察,诊断结论依赖于医生的知识水平、临床经验和诊断技巧,缺乏客观性和可重复性,同时环境、灯光等外界因素也会影响舌诊的准确性.在舌诊的客观化研究中,运用计算机技术进行舌图像处理和分析是目前的主流研究方式.舌图像处理是指对相机采集的舌图片进行规范化处理,其为后续的舌图像特征分析提供了基础.本文通过搜集整理近年的相关文献,从舌图像颜色校正、舌图像分割、舌质舌苔分离三个方面对舌图像处理技术的研究进行综述.
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编辑人员丨2023/8/5
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智能诊疗在舌象研究中的应用进展
编辑人员丨2023/8/5
中医现代化研究越来越受到重视,舌诊是中医诊断的重要方法.笔者为研究舌诊与人工智能结合的研究现状及发展趋势,通过文献检索(CNKI、PubMed数据库,截至2019年6月)获取307篇相关研究文章;总结研究现状及存在问题,提出合理建议,为后续研究提供理论基础.结果显示:舌象和人工智能相关研究较早,数量总体呈增长趋势;研究方向主要集中在理论、方法、产品研发、临床应用研究4个方面;已取得的阶段性成果包括舌象采集系统、舌体分割技术、舌质舌苔分离技术、特征提取技术.由于缺乏多学科合作、计算机技术与中医思维方法结合不足、相关领域数据库建立不全等问题,舌象智能诊断技术的临床指导作用在中医从业者中尚未达成共识.
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编辑人员丨2023/8/5
