中医舌象分割技术研究进展 方法、性能与展望.docx
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中医舌象分割技术研究进展 方法、性能与展望 中医舌象分割技术是中医诊断中的一项重要技术,通过对舌象的观察,医生可以了解人体生理功能和病理变化。随着计算机技术的不断更新发展,科研工作者开始将数字图像处理技术应用于舌诊客观化研究中。舌体自动分割是舌象特征分析的关键步骤,但 tongue body segmentation 过程中存在许多挑战,如舌体大小和形状的差异、舌体颜色与嘴唇颜色相近等客观因素。 传统的舌图像舌体分割方法可以分为基于图像特征的舌体分割方法和基于深度学习的舌体分割方法。基于图像特征的舌体分割方法利用图像的像素值特征实现舌体分割,如区域分割技术、边缘检测技术和结合特定理论工具的分割技术。这些方法的优缺点将在下面详细讨论。 基于图像特征的舌体分割方法可以进一步分为区域分割技术、边缘检测技术和结合特定理论工具的分割技术。区域分割是根据区域数值的相似性和空间的接近性,按照特定的评判标准将像素分配到某个区域,进而把这些像素与图像背景区域分开。边缘检测技术则是基于图像的边缘信息,通过检测舌体的边缘信息来实现舌体分割。 Kim 等[3]提出了一种区域增长的方法,首先对舌图像进行下采样、直方图均衡化及边缘增强等预处理,再进行过分割操作获得大于目标区域的部分,之后利用区域增长技术实现区域融合,根据检测到的局部最小值确定舌体边缘,最后采用边缘平滑操作实现舌体分割。 一种结合亮度和粗糙度信息的舌象分割方法[4]采用自定义的亮度信息,利用最大类间方差法自动选取舌图像亮度的阈值,初步提取出舌体较亮的部分,然后利用粗糙度剔除非舌体部分,最后采用数学形态学方法实现舌体分割。 基于动态阈值和修正模型的舌体提取算法[5]利用色调—亮度—饱和度(Hue-intensity-saturation, HIS)色彩模型去除嘴唇和脸部区域,并利用动态阈值分割方法提取舌体初始轮廓,最后运用舌体修正模型得到分割结果。 赵忠旭等[6]将 HIS 色度空间的 H 分量进行图像二值化,利用聚类算法去除非舌的背景区域,然后运用形态学方法去噪,最后得到舌体分割结果。 Chen 等[7]利用基于 Lab 颜色空间的颜色增强算法实现了一种新的舌图像分割方法,该方法将分割速度大大提高,但存在分割边缘过于粗糙的问题,分割效果图如图 1 (a)所示。 李丹霞等[8]提出的基于自适应阈值的舌象分割方法,首先把舌图像分割成多个图像子块,不断迭代计算出每个子块的最优阈值,然后根据局部最优阈值构成的阈值矩阵进行分割,最后实现舌象分割。 幻灯片蒋依吾等[9]提出的方法先检测包含舌体的矩形区域,然后进行对比度增强、二值化操作,最后通过边界检测方法得到舌体边缘。 Zhi 等[10]通过人工植入边缘种子点,并利用 B 样条(B-spline)方法拟合函数以得到目标区域的边缘信息提高分割可靠性。 文献[11]假设舌根与唇之间总是存在一块黑色阴影区域,利用先验知识搜索局部直方图最优阈值可以准确提取阴影边缘。 文献[7]基于 HSV 空间中的色调通道,得到阈值控制函数,然后提取感兴趣的区域,并在区域内使用颜色增强方法。 基于深度学习的舌体分割方法是最近几年来发展起来的一种舌体分割方法,该方法利用深度学习模型来学习舌体的特征,然后实现舌体分割。基于深度学习的舌体分割方法可以分为基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的方法和基于递归神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)的方法。 CNN 模型可以自动学习舌体的特征,然后实现舌体分割。RNN 模型可以学习舌体的序列特征,然后实现舌体分割。 本文对基于传统技术的中医舌象分割方法和基于深度学习的中医舌象分割方法进行总结归纳,并采用我们临床采集和网络收集的舌象数据集对典型算法进行网络训练和性能评估。同时,我们对这些算法的特点进行分析和讨论。本文结构安排如下:第 1 节简要回顾基于传统技术的中医舌象分割方法;第 2 节具体介绍基于深度学习的中医舌象分割技术,着重对目前基于深度学习的中医舌象分割技术及典型方法进行梳理;第 3 节对深度学习舌象分割方法的关键问题进行分析与讨论;最后,给出结论与展望。
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