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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%和92.0%,明显高于仅用舌苔或舌质的颜色特征量进行分类时的正确率.结论本文提取的8维特征量较为全面地描述了舌象的特征.本研究有助于推动图像分析技术在中医舌诊中的应用及研究.