背部痧象特征要素数显划分方法.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月北京生物医学工程 基金项目:北京市中医药科技发展基金(、)、国家重点研发计划()资助作者单位:北京工业大学环境与生命学部(北京 )北京工业大学信息学部(北京)通信作者:胡广芹。:背部痧象特征要素数显划分方法李斌 胡广芹 李霄 张新峰摘 要 目的 通过对痧象图片数据的研究,提出一种数显的客观方法来对背部痧象特征要素进行准确辨识,以避免主观认知不同带来的偏差,帮助人们快速辨识痧象的相关特征,为中医医师的诊断提供一定的客观依据,减少主观化成分。方法 首先,采用深度语义分割算法模型对采集的背部痧象图片进行分割,以获取只包含痧象的部分区域,去除图片中其他无关部分,尽可能减少对后续实
2、验所带来的影响。然后针对分割得到的图像,结合中医五脏六腑在背部的映射区,采用关键区域检测的方法对痧象颜色特征进行 种区间的识别;根据中医主观上对于痧象形状的划分,采用像素统计方法将痧象形状划分为片状和点状两种。最后,通过准确度、精确度、召回率、值对客观识别的结果进行数据上的评价。结果 本文提出的客观数显方法在痧象颜色特征划分上的准确率达到了 ,在痧象形状特征的划分上准确率达到了 ,能够较为准确地对痧象特征要素进行划分,具有一定的可行性。结论 本文提出的数显方法能够对痧象的颜色和形状特征进行较为准确的辨识,可以在很大程度上避免主观认知所造成的辨识不同问题,在辅助医师诊断以及用于中医痧象特征的识别
3、教学方面具有较大的应用前景,可为正确了解痧象特征信息提供帮助。关键词 中医痧象;信息化;机器学习;特征分类;图像处理:中图分类号 文献标志码 文章编号()本文著录格式 李斌,胡广芹,李霄,等 背部痧象特征要素数显划分方法北京生物医学工程,():,():,;,:(:)【】,【】;引言中医痧疗作为我国传统医学的智慧结晶,以其独特的治疗手法及技巧,在现代临床治疗、家庭保健等方面发挥着重要的作用。痧象是指刮痧后皮肤所起的各种变化,通常是指皮肤的形状及颜色发生变化。每个人因患病种类、患病原因及体质等因素的影响,皮肤所呈现的痧象也会有所不同。通过查阅中医书籍发现,依据痧象的颜色和形状特征可以对病情进行预测
4、。经验丰富的中医医师可以通过主观经验对痧象进行直接辨识,但缺少经验的人在辨识痧象特征时就会出现偏差,从而导致错误理解痧象所反映出的信息。因此本文希望通过采用客观数显方法来对痧象的特征要素进行划分,避免主观认知不同造成的辨识差异问题,为正确辨识痧象特征提供一种方法,同时也为中医痧象特征的识别教学奠定基础。近年来,随着科技的进步与发展,推动了传统医学与人工智能的结合,解决了传统医学存在的诸多弊端,为临床诊疗提供了便利,同时也降低了医师的误诊率。而在中医领域,目前仍依赖于中医医师的主观经验,这严重阻碍了中医的现代化发展。通过将传统中医与现代技术结合,既可以发挥传统中医的优势,也可以减少对医师主观经验
5、的依赖,推动中医的智能化、标准化及客观化发展。通过查阅国内外文献发现,目前在中医痧象领域的研究多在于手法的提升以及刮痧器具的改进。对于痧象图片的研究,武文强等通过自动提取痧象的纹理及颜色特征实现了痧象证型的分类。孙艳玲等利用相关机器学习算法表征痧象纹理及颜色特征,实现了痤疮患者的背部痧象分类,证实了中医痧象与病症间的内在联系。张艺凡等结合舌象、面象及痧象三者特征,实现了对于痤疮病症程度的初步研究,取得了较好的结果。韩立博等提出了基于两点的 背部提取及脏腑穴位区域定位算法,并采用卷积神经网络算法实现了痧象的自动识别。此外,通过对痧诊的探究发现痧象可以反映人体内部脏腑器官的变化,不同患者在刮痧时出
6、现的痧象不同,其痧象所表现出的面积大小、形状疏密、颜色深浅可以反映出疾病的严重程度、病位表里等信息。基于上述研究,本文希望采用一种客观的数显方法对痧象特征进行准确识别,通过数据的方式将痧象特征进行客观量化,从而帮助人们更加清晰直观地辨识特征种类,解决人们主观认识不同的问题,为正确辨识痧象特征提供一种方法,并为中医痧象特征识别教学、培养中医人才服务。材料与方法 数据来源本文的数据集来自北京工业大学环境与生命学部健康工程研究室痧象数据库,通过数码相机对胡广芹主任医师治疗过的 例患者进行背部痧象的采集,保存为 格式的 彩色图像,共得到痧象图片数据 张。针对采集到的痧象图片数据,采用分割算法对图片进行
7、处理,获取背部痧象区域,排除无用的干扰区域,为后续的分类研究制作新的北京生物医学工程 第 卷数据集。而后咨询专业医师获得标准的痧象特征标签,并依照新的数据集对中医痧象特征要素数显方法进行相关的探究,通过医师标注与实验结果二者的比较评价方法的可行性,通过客观数据来划分相关特征以此避免人为主观因素所造成的认知不同问题,进而准确辨识中医痧象的特征要素。背部区域分割由于采集到的图片中包含有许多的无关区域,这些区域中包含的内容会对痧象的特征要素识别产生影响,因此该部分工作目的是排除这些区域对实验的影响。通过查阅相关文献,目前对于用于痧象研究的分割方法很少,常用的分割算法是传统学习中的 算法,该算法在数据
8、量大时运行时间特别长,分割速度很慢。针对这些问题并结合当前热门的研究,本研究采用了深度语义分割算法,这种算法能够对大数据进行更好的处理,分割速度也有所提升,可以很大程度上减少程序运行的时间,提高实验的效率。为此,通过查阅资料,选用了 网络模型作为主要的实验模型,并与,、进行相同条件下的结果对比实验。在此基础上对不同网络模型的损失函数进行创新性探究,首次将混合损失函数应用到背部痧象区域分割的网络模型中,以提升网络模型的分割结果。实验首先采用 标注 张图片作为数据集,而后将数据集划分为训练 验证 测试 ,得到训练图片 张,验证图片 张,测试图片 张。训练过程将 设置为,设置为 ,统一设置为,最大训
9、练轮数 设置为,统一学习策略为,学习率设置为 。特征数显方法 颜色特征中医将痧象颜色细分为淡红、鲜红、深红、紫黑、青紫、黑紫等颜色,对应着不同的身体健康状况,但主要与健康、热证、寒证有关。本研究将图片数据按照健康、热证与寒证分为三类,对应于颜色特征的淡红、红及暗红;而后将 彩色图像转换为单通道的灰度图像,使图像灰度值为,通过阈值来确定颜色空间;最后依据数显方法划分的结果与医师主观标注结果进行比较,来探讨数显划分方法的可行性及局限性。在进行实验前首先对分割图像进行倾斜校正,采用最小和最大矩形框分别选中矫正区域,然后按照逆时针方向旋转,使图像处于水平位置,若图像不存在倾斜,则不进行校正,过程见图。
10、图 矩形框及图像校正 实验采用关键区域检测的方法,在背部痧象区域选取多个矩形块,分别计算不同矩形块的像素均值。由于颜色越深对应的病症严重程度就越高,反映在图片上的像素值也越小,因此选取最小的像素均值作为整张图片的代表值,进而通过阈值来判断颜色种类。在采集图像过程中光线等因素会导致图片颜色出现轻微的变化,因此采用了两种策略来自动确定阈值。一种是自下而上的策略,另一种则是自上而下的策略。自下而上的策略是指将上端阈值设置为,下端阈值由 开始,依次递增,从而查找到最优的下端阈值;自上而下的策略正好与之相反。通过两种策略的结合,就可以得到最优的上端及下端阈值。形状特征中医痧象形状是指出血点的面积,通过出
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