计算机舌诊中裂纹舌图像诊断分类研究

"计算机舌诊中裂纹舌图像的诊断分类的研究(可编辑).pdf" 这篇博士学位论文的主题聚焦在计算机舌诊领域，特别是针对裂纹舌图像的诊断分类研究。计算机舌诊是利用现代信息技术对中医舌诊进行现代化、量化和客观化的尝试，旨在克服传统舌诊的主观性和依赖于医生个人经验的问题。论文作者杨朝辉在导师张大鹏教授的指导下，深入探讨了这一领域。 在中医理论中，舌诊是通过观察舌头的颜色、形状和纹理变化来判断人体健康状况的重要手段，而裂纹舌是其中一种具有诊断价值的舌象。然而，计算机舌诊领域的研究相对较少关注到舌裂纹这一特征。论文可能涉及的内容包括： 1. 裂纹舌图像的采集与预处理：首先，可能讨论了如何使用高清晰度的成像设备获取舌部图像，以及如何对图像进行去噪、增强对比度、校正光照不均等预处理步骤，以确保后续分析的准确性。 2. 特征提取与识别：论文可能会介绍如何从预处理后的图像中自动提取裂纹特征，如裂纹的长度、宽度、方向、深度、数量等，并采用何种算法或模型进行识别和分类。 3. 分类模型构建：可能采用了机器学习或深度学习的方法，如支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、卷积神经网络(CNN)等，训练模型以区分不同类型的裂纹舌，甚至与其他舌象特征结合，进行综合诊断。 4. 数据集的构建与评估：论文可能详细描述了构建裂纹舌图像数据集的过程，包括数据来源、标注标准以及如何评估分类模型的性能，如准确率、召回率、F1分数等。 5. 实验与结果分析：这部分将展示实验结果，比较不同算法的表现，并分析影响分类效果的因素，可能还包括对误分类案例的深入研究和讨论。 6. 应用与前景：最后，论文可能会讨论这些研究成果在实际临床诊断中的潜在应用，以及未来计算机舌诊可能的发展方向和技术挑战。 这篇博士论文对于推动中医舌诊的现代化和标准化，以及提高临床诊断效率和准确性具有重要意义。通过深入研究和开发，计算机舌诊有望成为辅助医生进行疾病诊断的有效工具。