【摘 要】
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舌象特征的自动分析是中医舌诊客观化的核心内容。舌苔颜色作为舌象最基本的特征,其分类的准确程度决定了后续舌象分析的有效性。因此,提出了基于轻型卷积神经网络架构的舌苔
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871006);北京工业大学智能制造领域大科研推进计划(JZ043001201701)
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舌象特征的自动分析是中医舌诊客观化的核心内容。舌苔颜色作为舌象最基本的特征,其分类的准确程度决定了后续舌象分析的有效性。因此,提出了基于轻型卷积神经网络架构的舌苔颜色分类方法。考虑到实际采集中舌象样本较少且类别不平衡的特点,对舌象样本中不平衡的舌苔颜色类别进行数据扩充;通过设计轻型卷积神经网络,将特征提取和分类纳入到一个框架中统一进行处理,利用数据驱动学习图像与其属性的映射关系,得到舌苔颜色分类模型,从而实现对舌象样本的苔色分类。实验结果表明,提出的舌苔颜色分类方法可以取得94. 85%的分类准确率,对辅
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