[發明專利]一種基于機器學習的足底圖像智能標定方法

在審

• 申請號: 202011020788.4
• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN112116016A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 蔣崢崢;林純;彭志娟;顧翔;嚴燕;王丹丹;陳曉紅
• 申請（專利權）人: 南通大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06T5/00;G06T7/00;G06K9/20;A61H39/02
• 代理公司: 北京科家知識產權代理事務所(普通合伙) 11427
• 代理人: 徐思波

本發明適用于神經網絡模型技術領域，提供了一種基于機器學習的足底圖像智能標定方法，通過依次采集足底圖像，人工對足底圖像進行反射區標定，將人工標定的圖像數據作為訓練數據發送到圖像標定模型，圖像標定模型根據訓練數據進行訓練，得到訓練后的圖像標定模型，采集待測足底圖像，將待測足底圖像發送到訓練好的圖像標定模型進行標定，輸出反射區標定結果，從而能夠快速對待測足底圖像進行反射區標定，操作方便，并且工作效率高，節約了人力成本。

技術領域

本發明屬于神經網絡模型技術領域，尤其涉及一種基于機器學習的足底圖像智能標定方法。

背景技術

腳底反射區是指人體的各部位器官在足底都有一相對應的部位，通過按摩相對應的部位可以調整器官功能的狀態。在諸多專家、學者的努力下，運用中醫學的理論及方法，使腳部反射區療法不論從理論上還是從具體的操作手法的運用上，都煥發了活力，重新在世界上站在這一領域的制高點。從生物全息論的角度，足部區域相當于反映全身信息的一個全息胚。由于足部血管神經分布密集，足三陰、三陽經在腳部相互貫通，通過經絡系統與全身連通，所以說，腳部是人體信息相對集中的地方。在對患者的足底進行治療前需要對其足底進行反射區標定。

現有技術中不具備對反射區進行智能標定的方法，從而在進行足底反射區標定時，操作不方便，并且工作效率低。

發明內容

本發明提供一種基于機器學習的足底圖像智能標定方法，旨在解決從而在進行足底反射區標定時，操作不方便，并且工作效率低的問題。

本發明是這樣實現的，一種基于機器學習的足底圖像智能標定方法，包括以下步驟：

S1、采集足底圖像；

S2、人工對足底圖像進行反射區標定，將人工標定的圖像數據作為訓練數據發送到圖像標定模型；

S3、圖像標定模型根據訓練數據進行訓練，得到訓練后的圖像標定模型；

S4、采集待測足底圖像；

S5、將待測足底圖像發送到訓練好的圖像標定模型進行標定，輸出反射區標定結果。

優選的，所述采集足底圖像，具體為：通過圖像采集設備采集雙足的足底平面圖像。

優選的，步驟S1還包括：將采集的足底圖像放大以使足底的最大寬度為20cm。

優選的，步驟S2中，所述反射區包括：心臟、肝臟、肺、胃和腎臟。

優選的，所述圖像標定模型根據訓練數據進行訓練，得到訓練后的圖像標定模型，具體為：圖像標定模型根據訓練數據進行訓練，然后對低確定性區域的圖像數據進行再次訓練，得到訓練完成的圖像標定模型。

優選的，所述圖像采集設備采用紅外攝像機。

優選的，所述步驟S1還包括，對得到的足底圖像進行去噪，并將足底圖像進行灰度處理以獲得足底灰度圖像。

優選的，所述圖像標定模型為全卷積神經網絡。

與現有技術相比，本發明的有益效果是：本發明的一種基于機器學習的足底圖像智能標定方法，通過依次采集足底圖像，人工對足底圖像進行反射區標定，將人工標定的圖像數據作為訓練數據發送到圖像標定模型，圖像標定模型根據訓練數據進行訓練，得到訓練后的圖像標定模型，采集待測足底圖像，將待測足底圖像發送到訓練好的圖像標定模型進行標定，輸出反射區標定結果，從而能夠快速對待測足底圖像進行反射區標定，操作方便，并且工作效率高，節約了人力成本。

附圖說明

圖1為本發明的一種基于機器學習的足底圖像智能標定方法的流程示意圖。

具體實施方式