"有噪声标注情况下的中医舌色分类方法研究综述"
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本文介绍了在有噪声标注情况下的中医舌色分类方法。舌诊作为中医望诊的核心内容,舌色作为舌象诊察的重要特征之一,在中医上一般分为淡红舌、红舌、暗红舌、紫舌等4类,其颜色的变化反映了人体脏腑气血津液的虚实和邪正盛衰。但在临床实践中,舌象的诊察会受到光线、温度等外界客观因素以及医生主观性的影响,进而影响后续的症候诊断及依证施方。因此,利用计算机对中医舌象进行定量化、客观化和标准化的处理与分析成为一个迫切需要解决的问题。本文围绕着这一问题展开研究,介绍了两个阶段的研究工作,并提出了基于深度学习的方法,采用端到端的框架,实现中医舌象的智能分析与处理。 在第一阶段的研究工作中,通常提取舌图像的人工特征,如颜色直方图、颜色集、结构元素描述符、颜色共生矩阵、图像矩等颜色特征,用于舌色分类。本文列举了一种多种舌象特征分层表示的深度网络分类方法,以及一种基于颜色和纹理特征的舌质自动分类方法。同时,本文也介绍了一种舌苔颜色分割的改进算法,该算法在提高分类准确性的同时,还能够在有限的标注样本条件下训练出良好的分类模型。 第二阶段的研究工作主要是基于深度学习的方法,该方法采用了端到端的框架,实现中医舌象的智能分析与处理。本文介绍了一个基于卷积神经网络(CNN)的中医舌诊系统,该系统使用CNN对舌象进行特征学习和舌色分类。结果表明,相比传统的浅层机器学习方法,基于深度学习的中医舌象智能分析方法能够更准确地判断舌色类型,并且对噪声标注的情况也具有一定的鲁棒性。 总的来说,本文介绍了在有噪声标注情况下的中医舌色分类方法的研究进展。从传统的浅层机器学习方法到基于深度学习的端到端框架,研究者们不断努力探索如何利用计算机对中医舌象进行定量化、客观化和标准化的处理与分析。这些研究成果为中医舌诊客观化打下了坚实的基础,有望在临床实践中发挥重要作用,提高舌诊的客观性和准确性,为中医诊断和治疗提供更可靠的依据。未来,我们将继续致力于提出更加高效和鲁棒的中医舌色分类方法,促进中医舌诊的现代化和智能化发展。
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