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舌诊是2型糖尿病辨证方法之一,为降低因外界光线、医生经验等因素造成的临床2型糖尿病舌象诊断误差,提出一种2型糖尿病中医证型的舌图像识别方法.首先,通过色差校正,获得校正后舌象图像;其次,基于不同颜色空间特性,运用快速K均值聚类方法分离图像背景区域与舌体区域,再对舌体区域图像运用Ohta色度阈值法分离出舌质区域和舌苔区域;然后,根据2型糖尿病3种证型的舌象特征,提取舌体、舌苔及舌质区域的颜色、裂纹和胖大特征值;最后,使用随机森林作为分类器训练识别数据,并与支持向量机的方案进行对比.通过对218例数据训练识别,得出随机森林方法平均识别准确率为90.37%,比支持向量机方法提高了10.74%.结果表明,在2型糖尿病中医证型分类识别方面,随机森林方法更准确,且提出的舌图像识别方法可以实现2型糖尿病的中医证型识别.

作者:阚红星;张璐瑶;董昌武

来源:中国生物医学工程学报 2016 年 35卷 6期

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作者:
阚红星;张璐瑶;董昌武
来源:
中国生物医学工程学报 2016 年 35卷 6期
标签:
2型糖尿病 中医证型 舌图像识别 随机森林 type Ⅱ diabetes traditional Chinese medicine (TCM) syndrome tongue image recognition random forest
舌诊是2型糖尿病辨证方法之一,为降低因外界光线、医生经验等因素造成的临床2型糖尿病舌象诊断误差,提出一种2型糖尿病中医证型的舌图像识别方法.首先,通过色差校正,获得校正后舌象图像;其次,基于不同颜色空间特性,运用快速K均值聚类方法分离图像背景区域与舌体区域,再对舌体区域图像运用Ohta色度阈值法分离出舌质区域和舌苔区域;然后,根据2型糖尿病3种证型的舌象特征,提取舌体、舌苔及舌质区域的颜色、裂纹和胖大特征值;最后,使用随机森林作为分类器训练识别数据,并与支持向量机的方案进行对比.通过对218例数据训练识别,得出随机森林方法平均识别准确率为90.37%,比支持向量机方法提高了10.74%.结果表明,在2型糖尿病中医证型分类识别方面,随机森林方法更准确,且提出的舌图像识别方法可以实现2型糖尿病的中医证型识别.