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基于支持向量机的中医舌图像质量评价研究
被引:5
作者
:
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机构:
王亚真
张新峰
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机构:
北京工业大学电子信息与控制工程学院信号与信息处理研究室
张新峰
胡广芹
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北京工业大学电子信息与控制工程学院信号与信息处理研究室
胡广芹
蔡轶珩
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机构:
北京工业大学电子信息与控制工程学院信号与信息处理研究室
蔡轶珩
机构
:
[1]
北京工业大学电子信息与控制工程学院信号与信息处理研究室
来源
:
北京生物医学工程
|
2015年
/ 34卷
/ 06期
基金
:
北京市自然科学基金;
关键词
:
中医;
舌象;
质量评价;
特征提取;
舌象分析仪;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
目的在中医舌诊客观化研究实践中,现有舌象仪所采集的大量舌图像不符合临床诊察要求,这将直接影响到舌象分析的最终结果。本文主要是对舌图像质量评价进行研究,为临床上图像的准确挑选提供帮助。方法首先分析中医诊断学中望舌的标准,提取基于自然场景统计的特征、纹理、颜色和几何特征,然后通过支持向量机(support vector machines,SVM)进行分类,并通过分类准确率验证此方法能否为临床上图像的准确挑选提供帮助。结果提取的舌象特征可以较好地完成对舌图像质量的评价,并且能准确挑选出临床上能使用的舌图像。结论中医舌图像的质量评价具有可行性,这一方法将有望应用在新一代的舌象采集装置中,为中医舌图像辅助分析提供高质量的参考数据。
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基于形状先验水平集的高鲁棒性中医舌图像分割方法
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基于随机森林的失真图像分类[D]. 李贤杰.大连海事大学. 2013
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