研究目的
通过特征提取与分类方法，利用舌象图像识别中医体质类型（气虚、湿热、痰湿）的研究。
研究成果
基于舌象的中医体质辨识方法对气虚质、湿热质、痰湿质三种体质类型的识别准确率达到63%，在某些情况下优于传统机器学习算法（对应准确率分别为30%、56%、66%）。该方法通过运用深度学习辅助辨识，对中医临床、教学及科研工作具有重要意义。
[IEEE 2018年第11届图像与信号处理、生物医学工程及信息学国际会议(CISP-BMEI) - 中国北京(2018.10.13-2018.10.15)] 2018年第11届图像与信号处理、生物医学工程及信息学国际会议(CISP-BMEI) - 基于CNN的舌象体质辨识
DOI：10.1109/cisp-bmei.2018.8633075
出版年份：2018
更新时间：2026-01-09 18:45:33
摘要：
中医体质是人体质的体现，而舌象是基于机体代谢的外在表现。通过舌象可便捷、客观地辨识体质。本文采用经典卷积神经网络（CNN）与灰度共生矩阵、最小外接矩形及边缘曲线等方法提取人体舌象特征，继而运用不同分类器对各类体质进行分类，最终通过对比两种方法的准确率与复杂度，提出一种基于舌象的中医体质辨识方法。实验所用数据集由北京理工大学中医学院提供并采集。本文对气虚质、湿热质、痰湿质三类体质的分类准确率达63%，传统机器学习算法的准确率分别为30%、56%和66%。充分利用深度学习网络及体质辅助辨识技术，对中医临床、教学与科研具有重要价值。
作者：
Hao Zhou，Guangqin Hu，Xinfeng Zhang
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研究概述
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