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基于持续学习的中医舌色苔色协同分类方法: 2024年; 中医(traditional Chinese medicine, TCM)舌诊客观化研究中需要分析的舌象特征很多,不同的舌象特征往往采用单独的方法进行分析,导致分析系统的整体实现复杂度大幅增加。为此,基于持续学习的思想,提出一种中医舌色苔色协同分类方法,该方法将舌色分类作为旧任务,将苔色分类作为新任务,充分利用2个任务的相似性和相关性,仅通过一个网络结构就同时实现舌色和苔色的准确分类。首先,设计一种基于全局-局部混合注意力机制(global local hybrid attention, GLHA)的双分支网络结构,将网络高层语义特征与低层特征相融合,提升特征的表达能力;然后,提出基于正则化和回放相结合的持续学习策略,使得该网络在学习新任务知识的同时有效防止对旧任务知识的遗忘。在2个自建的中医舌象特征分析数据集上的实验结果表明,提出的协同分类方法可以获得与单个任务相当的分类性能,同时可以将2个分类任务的整体复杂度降低一半左右。其中,舌色分类准确率分别达到93.92%和92.97%,精确率分别达到93.69%和92.87%,召回率分别达到93.96%和93.16%;苔色分类准确率分别达到90.17%和90.26%,精确率分别达到90.05%和90.17%,召回率分别达到90.24%和90.29%。; 卓力卓力孙亮亮张辉李晓光张辉杨洋李晓光; 关键词：机器视觉

舌色苔色识别方法、装置、计算机设备及存储介质: 本申请实施例属于人工智能领域，应用于智慧政医疗领域中，涉及一种舌色苔色识别方法，包括采集原始舌象图片集，对原始舌象图片集进行偏色校正，获得舌象校正图像集，对舌象校正图像集进行分割细化处理，获得舌体分割图像集，将舌体分割图...; 甘伟焜周宸陈远旭

一种基于图像的舌色苔色识别方法、系统、智能终端及存储介质: 本申请涉及一种基于图像的舌色苔色识别方法、系统、智能终端及存储介质，涉及舌苔识别技术领域，其包括：预设舌苔拍摄设备对舌头进行舌苔拍摄时进行画面分析，以确定画面中的舌头姿态；当舌头姿态与预设标准姿态不一致时，输出舌头姿态的...; 何康钱苗燕

一种基于双分支小样本类增量学习的中医舌色分类方法: 本发明提供了一种基于双分支小样本类增量学习的中医舌色分类方法，针对舌象小样本和样本严重不均衡的问题，本发明关注小样本类增量学习的研究。该方法首先设计了一个轻型卷积神经网络架构，将提出的多尺度空间通道注意力机制嵌入其中；然...; 卓力李清月张辉李晓光

基于噪声样本渐近修正的中医舌色分类方法: 2024年; 基于深度学习的中医舌色分类模型具备良好的性能,但是依赖大量正确标注的样本.由于人工标注样本费时费力,不可避免地存在错误标注,导致模型在训练过程中对噪声样本过拟合,使其泛化能力变差.为此,本文提出了一种基于噪声样本渐近修正的中医舌色分类方法.首先,根据舌色分类的特点,提出了一种全局-局部特征融合方法,将其嵌入到ResNet18骨干网络中,构建了舌色分类网络,并采用集成学习范式,提高分类模型的可靠性和稳定性;其次,针对噪声样本下的舌色分类网络训练问题,提出了样本注意力机制和噪声样本标签重新标注机制,在训练过程中对干净样本和噪声样本加以区分,赋予不同的权重,并逐步对噪声样本标签进行修正;最后,采用Boostrapping损失函数降低模型对噪声样本的关注度,抑制噪声样本对分类性能的影响.将提出的方法在两个自建的舌色分类数据集上进行了实验验证,结果表明,该方法通过渐进地对噪声标签进行校正,可以获得比现有的有噪样本下图像分类方法更高的分类精度,Acc指标分别达到了94.6%和93.65%.; 孙亮亮李艳萍张辉张辉

基于中医舌色变化比较分析的自我健康监测方法研究: 2024年; 目的为了预防未知疾病对个人健康造成的损害以及减少个人健康监测的成本,依据中医舌色变化能反映人类诸多疾病的原理,提出一种基于舌色变化比较分析的自我健康监测方法。方法通过图像采集设备采集个人舌象,利用深度学习和传统图像处理技术,借助RGB与CIE Lab色彩模型的转换关系,获得舌色的特征值,建立自我健康标准舌象数据库。采集新的舌象,通过异向缩放模板匹配原理从数据库中找出最佳匹配模板,通过差分比较分析法得到新采集的舌象与最佳匹配的模板舌象的舌色变化特征值,结合定量参数设置范围进行自我健康监测。通过自我舌象异常仿真实验验证所提方法的有效性。结果通过自我舌象数据库构建、异向缩放模板匹配、舌色差分分析等技术实现了自我舌色变化阈值的设置,并能提取新采集的舌象图像的舌色,将之与标准舌象数据库中的舌色进行差分,再将差分值与已设定阈值比较,从而监测健康。异常仿真实验验证了所提方法的有效性和实用性。结论基于中医舌色变化比较分析的自我健康监测方法能简便地对个人健康状态进行监控,同时对中医舌诊的客观化发展起到一定的推进作用。; 张仕娜盛博洋夏帅帅高远晏峻峰; 关键词：舌色

一种中医舌色噪声标注样本的自动识别与清洗方法: 本发明公开了一种中医舌色噪声标注样本的自动识别与清洗方法，通过对比预测标签与人工标注标签的概率关系，采用两种不同的筛选策略，实现对舌色噪声标注数据的准确、自动识别与清洗。本发明将人工标注标签称为硬标签，将通过模型得到的标...; 卓力李艳萍孙亮亮张雷张菁李晓光张辉

高光谱舌象图像的中医舌色分类量化方法: 本申请提供一种高光谱舌象图像的中医舌色分类量化方法，本发明在当前中医舌诊分类诊断的分析结果基础上，增加了基于深度卷积神经网络的舌色分类预测模型与舌色量化预测模型，对本发明得到的两个预测模型的使用，能够得到中医舌色的分类‑...; 张冬张俊华

基于颜色编码的舌象舌色分类方法及装置: 本发明提供一种基于颜色编码的舌象舌色分类方法及装置，所述方法包括：获取不同舌色类别的多个样本舌象，以各自的舌色类别作为标签值；对每个样本舌象进行舌体分割，并将分割后的样本舌象转换到HSV颜色空间；对每个样本舌象进行K均值...; 宋婷婷杨浩余亢袁凤恩张海英张俊张以涛

基于区域注意力机制的有噪样本下中医舌色分类算法研究: 2023年; 目的由于舌色标注样本中常常包含有错误标签,这些噪声样本会导致舌色分类性能不高、模型泛化能力差等问题。因此,需要建立自动舌色分类模型,提升有噪标注样本下舌色分类的准确率,促进中医(TCM)舌诊客观化研究。方法从中医舌色分类的特点出发,提出了一种基于区域注意力机制的有噪样本下中医舌色分类方法。本方法的创新性包括两点:一方面,根据中医医生舌诊的习惯,提出了一种区域注意力机制,增强网络对于舌尖和舌两侧等舌色区域的特征提取能力,而抑制其他区域的特征;另一方面,针对噪声标注样本下的分类网络训练问题,设计了一种对称修正的交叉熵损失函数,用于对舌色分类网络进行优化训练,抑制噪声样本对分类性能的影响。结果在3个自建中医舌色分类数据集上的分类结果显示,准确率分别达到了94.96%、93.36%和93.92%,mAP分别达到了94.53%、93.05%和93.38%,Macro-F1分别达到了94.67%、93.16%和92.43%。结论设计的舌色分类方法能以较低的模型复杂度,显著提升分类精度,提升有噪声样本标注情况下的分类鲁棒性。; 卓力卓力张辉李晓光张辉魏玮; 关键词：中医舌诊

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