[發(fā)明專利]一種舌苔舌質(zhì)分析方法、系統(tǒng)、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201811443339.3
• 申請日: 2018-11-29
• 公開（公告）號: CN109598297A
• 公開（公告）日: 2019-04-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 魏春雨;宋臣;湯青;周楓明;王雨晨
• 申請（專利權(quán)）人: 新繹健康科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06K9/34
• 代理公司: 北京工信聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11266
• 代理人: 蘆玲玲

本發(fā)明公開了一種舌苔舌質(zhì)分析方法、系統(tǒng)、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括：根據(jù)舌部定位模型從包含舌部區(qū)域的面部圖像中，獲取所述舌部區(qū)域的圖像；利用橢圓形模板將所述舌部從所述舌部區(qū)域的圖像分離出來，形成舌部圖像；根據(jù)苔質(zhì)分離算法將所述舌部圖像分為舌質(zhì)圖像和舌苔圖像；將所述舌質(zhì)圖像與預(yù)存的舌質(zhì)顏色分類模型、所述舌苔圖像與舌苔顏色分類模型進(jìn)行匹配，得到所述舌質(zhì)分類和舌苔分類。采用本方法能夠提高圖像中舌苔與舌質(zhì)分離的速度與準(zhǔn)確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，并且更具體地，涉及一種舌苔舌質(zhì)分析方法、系統(tǒng)、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著人們對健康的越來越重視，中醫(yī)作為中華民族的瑰寶，在西醫(yī)盛行的同時中醫(yī)也成為備受推崇。中醫(yī)中望診可以分為面診和舌診，人身體的狀態(tài)可以通過面部和舌部的顏色和形態(tài)展現(xiàn)出來，舌診主要診斷舌質(zhì)和舌苔的形態(tài)、色澤，以此判斷疾病的性質(zhì)、病勢的淺深、氣血的盛衰以及臟腑的虛實等。傳統(tǒng)的舌診主要通過醫(yī)生查看病人的舌頭的形態(tài)、色澤，來判斷疾病的種類和嚴(yán)重程度。

隨著現(xiàn)代圖像處理技術(shù)的逐步發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的不斷成熟，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始應(yīng)用到中醫(yī)舌診之中，并產(chǎn)生了多種方法。但是由于舌體形狀各不相同，在將圖像處理技術(shù)用于舌診的過程中，出現(xiàn)了如下問題：舌體顏色很接近于嘴唇和臉部顏色，導(dǎo)致現(xiàn)有的很多舌體分割效果并不理想；苔質(zhì)分離更受到舌體表面顏色等特征的影響，分離效果遠(yuǎn)不盡如人意。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，本申請?zhí)峁┝艘环N能夠快速和準(zhǔn)確的分離舌苔舌質(zhì)的舌苔舌質(zhì)分析方法、系統(tǒng)、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。

一種舌苔舌質(zhì)分析方法，所述方法包括：

根據(jù)舌部定位模型從包含舌部區(qū)域的面部圖像中，獲取所述舌部區(qū)域的圖像；

利用橢圓形模板將所述舌部從所述舌部區(qū)域的圖像分離出來，形成舌部圖像；

根據(jù)苔質(zhì)分離算法將所述舌部圖像分為舌質(zhì)圖像和舌苔圖像；

將所述舌質(zhì)圖像與預(yù)存的舌質(zhì)顏色分類模型、所述舌苔圖像與舌苔顏色分類模型進(jìn)行匹配，得到所述舌質(zhì)分類和舌苔分類。

在其中一個實施例中，所述舌部定位模型、舌質(zhì)顏色分類模型和舌苔顏色分類模型由多個訓(xùn)練樣本采用輕量化深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練得到。

在其中一個實施例中，舌苔舌質(zhì)分析方法還包括：采集包含舌部區(qū)域的面部圖像。

在其中一個實施例中，所述輕量化深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception和SSD中至少一種。

在其中一個實施例中，所述根據(jù)苔質(zhì)分離算法將所述舌部圖像分為舌質(zhì)圖像和舌苔圖像，包括：

將所述舌部圖像分為舌根、舌中、舌尖、左舌邊、右舌邊五個位置區(qū)域；

將所述舌部圖像中根據(jù)不同位置的像素采用聚類算法分成三類像素；

將所處的位置區(qū)域位于舌根、舌中的像素定義為舌苔像素，所述舌苔像素所覆蓋的圖像為舌苔圖像；

將所處的位置區(qū)域位于舌尖的像素定義為舌質(zhì)像素，所述舌質(zhì)像素所覆蓋的圖像為舌質(zhì)圖像；

將所處的位置區(qū)域位于舌邊的像素定義為背景像素，所述背景像素所覆蓋的圖像為背景圖像。

在其中一個實施例中，所述聚類算法為K-means聚類算法。

在其中一個實施例中，舌質(zhì)顏色分類模型和舌苔顏色分類模型由多個訓(xùn)練樣本通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行分類得到。

一種舌苔舌質(zhì)分析系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：