中醫(yī)舌色苔色的計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類研究.pdf

1、舌診是中醫(yī)學(xué)中最有臨床應(yīng)用價(jià)值的診法之一。近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的迅速發(fā)展，傳統(tǒng)中醫(yī)舌診學(xué)朝著計(jì)算機(jī)化方向發(fā)展已經(jīng)成為必然趨勢(shì)。本文正是力圖為中醫(yī)舌診方法的計(jì)算機(jī)化發(fā)揮自己的微薄之力，解決舌圖像顏色訓(xùn)練和分類問(wèn)題的方法研究。
　　本文的主要貢獻(xiàn)在于：設(shè)計(jì)了基于像素的舌顏色分類系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；提出了半監(jiān)督學(xué)習(xí)方式的“二次FCM算法”，解決了基于像素的舌顏色分類系統(tǒng)的舌色苔色分布模型的建立問(wèn)題；提出了“動(dòng)態(tài)局部KNN算法”并將其應(yīng)用于

2、舌色苔色分類中，解決了舌色苔色分類的速度問(wèn)題；提出了舌圖像的“12維顏色比例特征向量”，并應(yīng)用其實(shí)現(xiàn)了對(duì)舌圖像的顏色分類；采用顏色、紋理和舌形的信息融合方式，對(duì)疾病和證候的自動(dòng)診斷進(jìn)行了研究。
　　首先，本文對(duì)預(yù)處理過(guò)程中反光點(diǎn)和陰影點(diǎn)的檢測(cè)算法進(jìn)行了研究，并提出了一種動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的基于面積和亮度信息的反光點(diǎn)檢測(cè)算法和一種能去除邊緣陰影的陰影點(diǎn)檢測(cè)算法，取得了良好的效果。
　　其次，針對(duì)基于像素的舌顏色分類系統(tǒng)的需要，本文提出

3、了一種“二次FCM算法”，采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式，較為自動(dòng)化地解決了舌色苔色分布模型的建立問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果較為滿意。
　　再次，本文結(jié)合舌顏色數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出了一種更適合大規(guī)模顏色數(shù)據(jù)集特點(diǎn)的動(dòng)態(tài)局部KNN算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)舌色苔色的分類，取得了不錯(cuò)的效果。
　　最后，本文利用12維的顏色比例特征向量，并結(jié)合其他顏色信息（如亮度），提出了對(duì)舌圖像顏色進(jìn)行分類的算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法取得了較好的效果。進(jìn)一步地，通過(guò)將舌圖像在顏色、