[發明專利]基于跨連接的卷積神經網絡齒痕舌象分類方法及系統

有效

• 申請號: 201911059566.0
• 申請日: 2019-11-01
• 公開（公告）號: CN110826565B
• 公開（公告）日: 2023-07-14
• 發明（設計）人: 王建宇
• 申請（專利權）人: 北京中科芯健醫療科技有限公司
• 主分類號: G06V10/26
• 分類號: G06V10/26;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084;G06T7/00;G06T7/136
• 代理公司: 北京中知法苑知識產權代理有限公司 11226
• 代理人: 李明;趙吉陽

本發明提供一種基于跨連接的卷積神經網絡齒痕舌象分類方法及系統，包括：獲取舌象圖像，并對所述舌象圖像進行多尺度舌體分割預處理，以獲得第一舌體圖像；對所述第一舌體圖像進行圖像增強處理，以獲得突出齒痕特征信息的第二舌體圖像；根據預設的分類器對所述第二舌體圖像進行分類，所述分類器采用基于多元信息的跨連接層卷積神經網絡構造形成。能夠有效克服現有的舌象分割方法存在樣本量少，分類精度低，分類不準確，速度慢等問題。

技術領域

本發明涉及圖像識別技術領域，具體涉及一種基于跨連接的卷積神經網絡齒痕舌象分類方法、一種基于跨連接的卷積神經網絡齒痕舌象分類系統以及一種計算機可讀存儲介質。

背景技術

舌診是祖國醫學望診中的重要組成部分，根據對患者舌面苔跡、舌質相關屬性，包括顏色、形態等的觀察，從而判斷疾病所在，進而辨證論治。如今，中醫舌診的標準化、定量化、客觀化研究已經成為中醫診斷學現代化的主要研究方向，對整個中醫學的發展有著極其深遠的意義。

相關技術中，對舌象進行分類主要是依據醫生常年工作經驗對常見的一些舌象進行分類。

顯然，依靠醫生對舌象進行分類，由于醫生所掌握的舌象樣本數量較少，會導致舌象分類精度低，分類不準確以及效率低下等。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一，提供一種基于跨連接的卷積神經網絡齒痕舌象分類方法、一種基于跨連接的卷積神經網絡齒痕舌象分類系統以及一種計算機可讀存儲介質。

本發明的一個方面，提供一種基于跨連接的卷積神經網絡齒痕舌象分類方法，包括：

獲取舌象圖像，并對所述舌象圖像進行多尺度舌體分割預處理，以獲得第一舌體圖像；

對所述第一舌體圖像進行圖像增強處理，以獲得突出齒痕特征信息的第二舌體圖像；

根據預設的分類器對所述第二舌體圖像進行分類，所述分類器采用基于多元信息的跨連接層卷積神經網絡構造形成。

可選地，所述對所述舌象圖像進行多尺度舌體分割預處理，以獲得第一舌體圖像，包括：

根據灰度投影法去除所述舌象圖像中的皮膚干擾部分，獲得第一分割圖像；

根據Otsu算法自動閾值分割去除所述第一分割圖像中的牙齒及剩余皮膚部分，獲得第二分割圖像；

根據梯度邊緣提取方法提取所述第一分割圖像輪廓，并將獲得的舌體輪廓與所述第二分割圖像相交，獲得所述第一舌體圖像。

可選地，所述對所述第一舌體圖像進行圖像增強處理，以獲得突出齒痕特征信息的第二舌體圖像，包括：

通過直方圖均衡化改變所述第一舌體圖像的對比度，以突出齒痕特征信息，獲得所述第二舌體圖像。

可選地，所述根據預設的分類器對所述第二舌體圖像進行分類，包括：

分別提取所述第二舌體圖像中的齒痕特征和RGB三色特征，形成四通道特征；

將所述四通道特征輸入至所述分類器中，以對所述第二舌體圖像進行分類。

可選地，所述卷積神經網絡包括輸入層、若干個卷積層、若干個池化層、全連接層以及輸出層，至少兩個所述池化層跨連接至所述全連接層。

可選地，還包括采用正向傳播階段和/或反向傳播階段對所述卷積神經網絡進行訓練的過程；其中，

所述正向傳播階段的訓練過程是通過卷積層和池化層提取特征的過程；

所述反向傳播階段的訓練過程是采用反向傳播算法傳遞誤差的過程，并采用隨機梯度下降算法，更新網絡中的權值參數。

可選地，所述正向傳播階段如下：