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中医舌色苔色的计算机自动分类研究

作　者: 金明
导　师: 王宽全
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 舌诊 舌图像预处理 颜色分类 自动化诊断
分类号: TP391.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 141次
引　用: 6次
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内容摘要


舌诊是中医学中最有临床应用价值的诊法之一。近年来,随着计算机科学与技术的迅速发展,传统中医舌诊学朝着计算机化方向发展已经成为必然趋势。本文正是力图为中医舌诊方法的计算机化发挥自己的微薄之力,解决舌图像颜色训练和分类问题的方法研究。本文的主要贡献在于:设计了基于像素的舌颜色分类系统结构;提出了半监督学习方式的“二次FCM算法”,解决了基于像素的舌颜色分类系统的舌色苔色分布模型的建立问题;提出了“动态局部KNN算法”并将其应用于舌色苔色分类中,解决了舌色苔色分类的速度问题;提出了舌图像的“12维颜色比例特征向量”,并应用其实现了对舌图像的颜色分类;采用颜色、纹理和舌形的信息融合方式,对疾病和证候的自动诊断进行了研究。首先,本文对预处理过程中反光点和阴影点的检测算法进行了研究,并提出了一种动态自适应的基于面积和亮度信息的反光点检测算法和一种能去除边缘阴影的阴影点检测算法,取得了良好的效果。其次,针对基于像素的舌颜色分类系统的需要,本文提出了一种“二次FCM算法”,采用半监督学习的方式,较为自动化地解决了舌色苔色分布模型的建立问题。实验结果较为满意。再次,本文结合舌颜色数据的特点,提出了一种更适合大规模颜色数据集特点的动态局部KNN算法,实现了对舌色苔色的分类,取得了不错的效果。最后,本文利用12维的颜色比例特征向量,并结合其他颜色信息(如亮度),提出了对舌图像颜色进行分类的算法。实验结果表明,该算法取得了较好的效果。进一步地,通过将舌图像在颜色、纹理、舌形等方面的分类研究成果同医学诊断理论相结合,本文对几种疾病和证候进行了自动诊断的研究,取得了一定的成效,在中医舌诊自动化诊断方面进行了有益的、探索性的尝试。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章 绪论  9-15
  1.1 课题背景与研究意义  9-10
  1.2 中医舌诊简介  10-11
  1.3 国内外研究现状  11-12
  1.4 本文主要研究内容  12-15
第2章 舌图像预处理  15-28
  2.1 舌图像采集和舌体获取  15-16
  2.2 舌图像反光点检测算法  16-20
    2.2.1 反光点定义  16
    2.2.2 常见的反光点检测算法  16-18
    2.2.3 基于面积和亮度的动态自适应算法  18-20
  2.3 舌图像阴影点检测算法  20-21
    2.3.1 阴影点定义  20
    2.3.2 固定阈值的检测算法  20-21
    2.3.3 改进的阴影点检测算法  21
  2.4 实验  21-24
  2.5 本章小结  24-28
第3章 舌色苔色分布模型  28-41
  3.1 常见的舌色苔色分布模型建立方法  28-30
    3.1.1 样本块人工选取方法  28-29
    3.1.2 基于聚类的样本集标定方法  29-30
  3.2 一种比较客观的舌色苔色分布模型建立技术  30-35
    3.2.1 RGB空间与CIE Lab空间的转换  30-31
    3.2.2 FCM聚类算法  31-32
    3.2.3 二次FCM算法  32-35
  3.3 实验  35-40
  3.4 本章小结  40-41
第4章 中医舌色苔色分类  41-53
  4.1 常见方法回顾  41-42
    4.1.1 基于图像块的分类方法  41-42
    4.1.2 基于像素的分类方法  42
  4.2 算法描述  42-45
    4.2.1 KNN分类算法  43
    4.2.2 改进的动态局部KNN算法  43-45
  4.3 实验  45-52
    4.3.1 实验一：针对图像块的舌色苔色分类  45-46
    4.3.2 实验二：针对舌图像的颜色分析  46-50
    4.3.3 实验三：同Chiu的方法的比较  50-52
  4.4 本章小结  52-53
第5章 舌图像颜色分类及其诊断应用  53-63
  5.1 舌图像颜色分类与诊断的思路  53-55
    5.1.1 舌图像颜色分类思路  53-55
    5.1.2 基于舌图像的诊断思路  55
  5.2 算法描述  55-60
    5.2.1 线性分类器  55-57
    5.2.2 舌图像颜色分类算法  57-60
    5.2.3 基于舌图像的诊断算法  60
  5.3 实验  60-62
    5.3.1 实验一：舌图像颜色分类  60-62
    5.3.2 实验二：疾病和证候的诊断  62
  5.4 本章小结  62-63
结论  63-64
参考文献  64-67
攻读学位期间发表的学术论文  67-68
哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明  68
哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书  68
哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理  68-69
致谢  69

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置
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