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目的将图像分析技术引入中医舌诊的研究,提高舌诊的量化、客观化以及可重复性水平.方法利用舌象形态模型对舌苔、舌质的代表性区域进行了自动分割和提取,计算了包括颜色、形态、润燥程度在内的8维特征量,并对49例脑血管病患者和39例健康人的舌象进行了分析.结果k-means聚类方法和人工神经网络方法的分类正确率分别达到87.5

作者:英杰;李重锡;李梢;季梁;刘德麟;马维娅

来源:北京中医药大学学报 2005 年 28卷 4期

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作者:
英杰;李重锡;李梢;季梁;刘德麟;马维娅
来源:
北京中医药大学学报 2005 年 28卷 4期
标签:
脑血管病 舌诊 图像分析 模式识别
目的将图像分析技术引入中医舌诊的研究,提高舌诊的量化、客观化以及可重复性水平.方法利用舌象形态模型对舌苔、舌质的代表性区域进行了自动分割和提取,计算了包括颜色、形态、润燥程度在内的8维特征量,并对49例脑血管病患者和39例健康人的舌象进行了分析.结果k-means聚类方法和人工神经网络方法的分类正确率分别达到87.5