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现今全球任何一个国家,都存在着医疗水平区域性不均衡的现象。中心城区的医疗条件要远优于边远乡村的,这不仅仅表现在医院规模和医疗设施等方面,更重要是表现在医疗专业人员资源分布的不平衡上。虽然大部分国家为此做出了许多新的尝试,但由于边远乡村的工作和生活环境要远差于中心城区的,使得大部分的医务人员不愿长期停留于此,导致本已缺少此类人员的相关地区的医疗人员进一步减少。极大地影响了广大群众的保健需求,也制约了社会的发展进步。在这种情况下,远程医疗无疑成为此类问题解决的唯一方法,因而受到了政府、专家和广大群众的广泛关注远程医疗的形式和设备可能会有所差异,但基本上都包括以下几个共同的因素：患者、医务服务者以及在患者和服务者之间用于传递不同医学信息的系统。本文主要论述了基于Adaboost算法的Viola-Jones的人脸检测方法和基于遗传BP神经网络算法的图像边缘检测技术在远程中医诊断系统的应用。此外还介绍了如何利用Matlab软件实现Adaboost人脸检测算法和遗传BP神经网络算法的方法,以及将验证后的算法移植到系统主处理器过程中的注意事项。本文重点的内容是将两种算法在Matlab中进行仿真,并得出部分重要的仿真结果。远程中医诊断系统除了包括以下几个主要的组成部分：面像采集与处理子系统、脉搏信号采集与处理子系统、舌像采集与处理子系统、嗅觉采集与分析子系统,此外还包括方剂数据库和计算机病案管理子系统这两个辅助系统。本论文共分5章。第1章主要对远程医疗的相关理论、发展经历及现状等进行了简介。第2章首先介绍了远程中医诊断系统的总体结构,然后分别介绍了各子系统的结构。第3、4两章分别对基于Adaboost算法的Viola-Jones的人脸检测方法和基于遗传神经网络算法的图像边缘检测算法进行了研究,并介绍了Viola-Jones人脸检测方法在中医面部计算机自动诊断中的应用。最后分别详细论述了利用Matlab软件分析Adaboost人脸检测算法和遗传BP神经网络算法的过程。第5章则对这两种算法进行了总结,并预测了远程中医诊断系统未来的发展方向。