CN104983406B - 一种基于网络的中医诊脉系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于网络的中医诊脉系统,基于互联网实现远程诊脉,实现了中医诊脉的高效化和普及化。其技术方案为:系统包括客户端和服务器,客户端包括:影像采集模块,采集用户的脉搏影像;影像预处理模块,对脉搏影像进行预处理;脉象信息提取模块,将预处理后的数据进行脉象信息的提取;以及网络通信模块,将脉象信息封装成传输数据后发送至服务器。服务器包括:服务器接口模块,将接收到的传输数据转换为脉象信息,并将诊脉结果传输至客户端;智能诊脉模块,基于预置的人工神经网络模型对脉象信息进行智能诊断,以得到诊脉结果;以及存储模块,存储客户端发送来的数据。
Description
技术领域
本发明涉及一种中医诊脉系统,尤其涉及基于互联网尤其是移动互联网实现的远程中医诊脉系统。
背景技术
传统的中医诊断离不开医生和患者面对面的沟通和交流。患者需要去医院或者诊所挂号、排队、和医生交流病情,而医生也需要当面观察患者的身体状况和外在表现、收集患者的病情资料、对脉象进行诊断,再综合患者的各类信息以及自身丰富的临床诊断经验得到一个诊脉结果。
由于中医对患者的诊断通常需要望、闻、问、切四种诊法,其中的脉诊是指通过按触人体不同部位的脉搏,以体察脉象变化的切诊方法。又称切脉、诊脉、按脉、持脉。脉象的形成与脏腑气血密切相关,若脏腑气血发生病变,血脉运行就会受到影响,脉象就有变化。脉诊在临床上,可推断疾病的进退预后。临床上主要掌握脉诊的时间、病人的体位,医生的指法和指力轻重,每次按脉时间,以每侧脉搏跳动不少于50次为限,同时要了解健康人脉象的变化情况,才能正确地进行脉诊。我国古代医学在诊断疾病方面采用的脉诊,是一项独特诊法脉(脉法),是中医“四诊”(望、闻、问、切)中“切诊”的一部分,也是辨证论治的一种不可少的客观依据。
从脉诊的过程中也可以看出,传统的中医脉诊只能在实体场所中由医生和患者当面交流和诊断。这种传统方式非常花费时间,无法有效提高中医脉诊效率。
如今是互联网的时代,国家提出“互联网+”概念,将传统行业互联网化,能够大幅提高传统行业的工作效率。
因此,如何通过互联网+的运作提高中医诊脉行业的效率,是目前业界亟待解决的问题。
发明内容
以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览,并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。
本发明的目的在于解决上述问题,提供了一种基于网络的中医诊脉系统,基于互联网实现远程诊脉,大大提高了中医诊脉的效率,利用互联网缩短了诊脉在时间和空间的距离,另外在服务器中利用了预置的模型来进行智能诊脉,实现了中医诊脉的高效化、普及化和智能化。
本发明的技术方案为:本发明揭示了一种基于网络的中医诊脉系统,包括:
客户端,包括:
影像采集模块,采集用户的脉搏影像;
影像预处理模块,连接影像采集模块,对采集到的脉搏影像进行预处理;
脉象信息提取模块,连接影像预处理模块,将预处理后的数据进行脉象信息的提取;以及
网络通信模块,连接脉象信息提取模块,将脉象信息封装成传输数据后发送至服务器;
服务器,包括:
服务器接口模块,将接收到的传输数据转换为脉象信息,并将诊脉结果传输至客户端;
智能诊脉模块,连接服务器接口模块,基于预置的人工神经网络模型对脉象信息进行智能诊断,以得到诊脉结果;以及
存储模块,存储客户端发送来的数据。
根据本发明的基于网络的中医诊脉系统的一实施例,影像采集模块是智能手机上的摄像头,摄像头对准脉搏位置进行视频拍摄。
根据本发明的基于网络的中医诊脉系统的一实施例,影像预处理模块进一步包括:
图像采样单元,将采集到的脉搏影像按照固定频率进行采样,得到多幅脉搏图像;
裁剪单元,连接图像采样单元,在每幅脉搏图像中找到亮度最高的区域,并使用统一的矩形窗口进行裁剪;
噪点修补单元,连接裁剪单元,对裁剪后的窗口内的噪点进行修补处理。
根据本发明的基于网络的中医诊脉系统的一实施例,脉象信息提取模块进一步包括:
三原色平均值计算单元,计算每幅脉搏图像的三原色平均值;
红原色变化区间计算单元,基于每幅脉搏图像的颜色平均值中的红原色平均值,得到红原色的变化区间;
脉搏频率计算单元,根据每幅脉搏图像中的红原色的变化区间,计算出脉搏频率。
根据本发明的基于网络的中医诊脉系统的一实施例,脉象信息包括每幅脉搏图像的三原色平均值、红原色的变化区间以及脉搏频率。
根据本发明的基于网络的中医诊脉系统的一实施例,服务器还包括:
专家系统模块,为人工神经网络模型提供人为干预,以优化人工神经网络模型中的参数。
根据本发明的基于网络的中医诊脉系统的一实施例,客户端还包括:
图像摄取模块,摄取用户的脸部照片。
根据本发明的基于网络的中医诊脉系统的一实施例,客户端还包括:
音频采集模块,采集用户的声音。
根据本发明的基于网络的中医诊脉系统的一实施例,客户端还包括:
信息收集模块,收集用户的身体状况信息。
根据本发明的基于网络的中医诊脉系统的一实施例,客户端是移动终端。
本发明对比现有技术有如下的有益效果:本发明的系统包括了客户端和服务器两部分,客户端通常是在智能手机上安装app,打开app后对用户的脉搏位置进行视频拍摄,对视频进行预处理和脉象信息提取,将脉象信息发送到服务器,最后在服务器中基于预置的人工神经网络模型对脉象信息进行智能诊脉,以得到诊脉结果,再将结果反馈至智能手机终端上。医生和患者在各自的智能手机上都安装app,通过app实现互动并完成中医诊脉的整个过程。
附图说明
图1示出了本发明的基于网络的中医诊脉系统的较佳实施例的原理图。
具体实施方式
在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后,能够更好地理解本发明的上述特征和优点。在附图中,各组件不一定是按比例绘制,并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记。
图1示出了本发明的基于网络的中医诊脉系统的较佳实施例的原理。请参见图1,本实施例的基于网络的中医诊脉系统由客户端1和服务器2两部分组成。其中客户端较佳的是移动终端,例如在智能手机上安装一个app(应用程序)。
客户端1包括了影像采集模块11、影像预处理模块12、脉象信息提取模块13以及网络通信模块14。这些模块之间的连接关系是:影像采集模块11的输出端连接影像预处理模块12,影像预处理模块12的输出端连接脉象信息提取模块13,脉象信息提取模块13的输出端连接网络通信模块14。
影像采集模块11用于用户的脉搏影像的采集。对于智能手机来说,影像采集模块11就是手机上的摄像组件,包括摄像头、闪光灯等,用摄像头对准用户的脉搏位置进行视频拍摄,为使拍摄效果更好,必要时也可以打开闪光灯。在正常情况下,采集10秒左右的视频就可以满足需求。
影像预处理模块12用于对采集到的脉搏影像进行预处理。进一步的,影像预处理模块12包括了图像采样单元121、裁剪单元122以及噪点修补单元123。这些单元之间的连接关系是:图像采样单元121的输出端连接裁剪单元122,裁剪单元122的输出端连接噪点修补单元123。
图像采样单元121将采集到的脉搏影像按照固定频率进行采样,得到多幅脉搏图像。裁剪单元122在每幅脉搏图像中找到亮度最高的区域,并使用统一的矩形窗口进行裁剪。噪点修补单元123对经过裁剪后的矩形窗口内的噪点进行修补处理。
脉象信息提取模块13将预处理后的数据进行脉象信息的提取。这里的脉象信息包括每幅脉搏图像的三原色(R,G,B)平均值、红原色(R)的变化区间以及脉搏频率。在中医中,脉象是指脉动应指的外在征象,由脉率、脉律、脉位、脉体、脉形、脉力、脉幅要素组成。脉象的变化与脏腑气血经络的功能状态密切相关,因此诊脉可以用于疾病的诊断和指导中医临床治疗。
脉象信息提取模块13进一步包括三原色平均值计算单元131、红原色变化区间计算单元132以及脉搏频率计算单元133。
三原色平均值计算单元131计算每幅脉搏图像的三原色(R,G,B)平均值。
红原色变化区间计算单元132基于每幅脉搏图像的颜色平均值中的红原色(R)平均值,得到红原色(R)的变化区间。
脉搏频率计算单元133根据每幅脉搏图像中的红原色(R)的变化区间,计算出脉搏频率。
网络通信模块14将这些脉象信息封装成传输数据后发送至服务器2,例如本实施例中的每幅脉搏图像的三原色(R,G,B)平均值、红原色(R)的变化区间以及脉搏频率。
服务器2中包括服务器接口模块21、智能诊脉模块22以及存储模块23。这些模块之间的连接关系是:服务器接口模块21的输出端连接智能诊脉模块22,智能诊脉模块22的输出端连接存储模块23。
服务器接口模块21将接收到的传输数据转换为脉象信息,脉象信息输出至只能诊脉模块22。
智能诊脉模块22中预置了人工神经网络模型,模型接收脉象信息为其输入,经过模型的运算和处理后得到诊脉结果输出至服务器接口模块21,再通过服务器接口模块21将结果传输至客户端1,包括用户自身的客户端或者医生的客户端都可以接收到诊脉结果。对于本实施例而言诊脉结果就是具体的脉象,如阴脉、阳脉、相兼脉、平脉等。在中医中,脉象分类首分阴阳。如《伤寒论·辨脉法》所载:“凡脉大、浮、数、动、滑,此名阳也;脉沉、涩、弱、弦、微,此名阴也。”即脉形脉幅大、有力、脉率快、脉位浅的脉象属于阳脉,反之则为阴脉。阴脉阳脉分类及意义与八纲辨证中的阴证阳证基本一致,即阴证阳证为八纲辨证的总纲,阴脉阳脉统领诸脉,是判断疾病表里、虚实、寒热的基础。相兼脉是指阴脉阳脉特征同时并见的脉象,如:沉数脉、浮缓脉。平脉是指脉来缓和,不快不慢,为健康人的脉象。
在本实施例中,人工神经网络模型是一个具有三个输入值(脉象信息中包含的三个参数)和一个输出值(即诊脉结果)的四层模型。模型是这样生成的:用随机参数生成,通过来自于专家系统模块的知识(于前期实验阶段进行收集整理)进行监督学习,当模型中的参数趋于收敛,说明完成学习过程,形成可对脉象信息进行诊断(分类)的人工神经网络模型。
较佳的,服务器2中还设有专家系统模块24,专家系统模块24为人工神经网络模型提供人为干预,以优化人工神经网络模型中的参数。医生可以通过专家系统模块24对脉象做出判断,以检验人工神经网络模型的智能结果是否准确,如果不准确可以将该数据作为专家系统模块的知识输入到模型中,使模型进一步学习优化,从而提高诊断的准确率。
服务器2接收到的来自客户端1的数据以及模型产生的数据等,都可以存储在存储模块23中。
此外,为了提高诊脉的准确率,还可以在客户端采集脸部信息、声音信息以及身体状况信息,传送到服务器2。例如,可以通过客户端1的图像摄取模块摄取用户的脸部照片。对于智能手机,也是利用摄像组件来拍摄用户脸部照片,再通过网络通信模块14传送给服务器。通过智能手机上的扬声器采集用户的声音后,通过网络通信模块14传送给服务器。通过在App上直接填写调查问卷的方式收集用户的身体状况信息,再将这些信息通过网络通信模块14传送给服务器。这些信息提交至服务器更有利于中医诊脉的进行。
尽管为使解释简单化将上述方法图示并描述为一系列动作,但是应理解并领会,这些方法不受动作的次序所限,因为根据一个或多个实施例,一些动作可按不同次序发生和/或与来自本文中图示和描述或本文中未图示和描述但本领域技术人员可以理解的其他动作并发地发生。
本领域技术人员将进一步领会,结合本文中所公开的实施例来描述的各种解说性逻辑板块、模块、电路、和算法步骤可实现为电子硬件、计算机软件、或这两者的组合。为清楚地解说硬件与软件的这一可互换性,各种解说性组件、框、模块、电路、和步骤在上面是以其功能性的形式作一般化描述的。此类功能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和施加于整体系统的设计约束。技术人员对于每种特定应用可用不同的方式来实现所描述的功能性,但这样的实现决策不应被解读成导致脱离了本发明的范围。
结合本文所公开的实施例描述的各种解说性逻辑板块、模块、和电路可用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其设计成执行本文所描述功能的任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器,但在替换方案中,该处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器、或状态机。处理器还可以被实现为计算设备的组合,例如DSP与微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核心协作的一个或多个微处理器、或任何其他此类配置。
结合本文中公开的实施例描述的方法或算法的步骤可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中、或在这两者的组合中体现。软件模块可驻留在RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM、或本领域中所知的任何其他形式的存储介质中。示例性存储介质耦合到处理器以使得该处理器能从/向该存储介质读取和写入信息。在替换方案中,存储介质可以被整合到处理器。处理器和存储介质可驻留在ASIC中。ASIC可驻留在用户终端中。在替换方案中,处理器和存储介质可作为分立组件驻留在用户终端中。
在一个或多个示例性实施例中,所描述的功能可在硬件、软件、固件或其任何组合中实现。如果在软件中实现为计算机程序产品,则各功能可以作为一条或更多条指令或代码存储在计算机可读介质上或藉其进行传送。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质两者,其包括促成计算机程序从一地向另一地转移的任何介质。存储介质可以是能被计算机访问的任何可用介质。作为示例而非限定,这样的计算机可读介质可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁存储设备、或能被用来携带或存储指令或数据结构形式的合意程序代码且能被计算机访问的任何其它介质。任何连接也被正当地称为计算机可读介质。例如,如果软件是使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字订户线(DSL)、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术从web网站、服务器、或其它远程源传送而来,则该同轴电缆、光纤电缆、双绞线、DSL、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术就被包括在介质的定义之中。如本文中所使用的盘(disk)和碟(disc)包括压缩碟(CD)、激光碟、光碟、数字多用碟(DVD)、软盘和蓝光碟,其中盘(disk)往往以磁的方式再现数据,而碟(disc)用激光以光学方式再现数据。上述的组合也应被包括在计算机可读介质的范围内。
提供对本公开的先前描述是为使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本公开。对本公开的各种修改对本领域技术人员来说都将是显而易见的,且本文中所定义的普适原理可被应用到其他变体而不会脱离本公开的精神或范围。由此,本公开并非旨在被限定于本文中所描述的示例和设计,而是应被授予与本文中所公开的原理和新颖性特征相一致的最广范围。
Claims (8)
1.一种基于网络的中医诊脉系统,包括:
客户端,包括:
影像采集模块,采集用户的脉搏影像;
影像预处理模块,连接影像采集模块,对采集到的脉搏影像进行预处理,其中影像预处理模块进一步包括:
图像采样单元,将采集到的脉搏影像按照固定频率进行采样,得到多幅脉搏图像;
裁剪单元,连接图像采样单元,在每幅脉搏图像中找到亮度最高的区域,并使用统一的矩形窗口进行裁剪;以及
噪点修补单元,连接裁剪单元,对裁剪后的窗口内的噪点进行修补处理;
脉象信息提取模块,连接影像预处理模块,将预处理后的数据进行脉象信息的提取,脉象是指脉动应指的外在征象,由脉率、脉律、脉位、脉体、脉形、脉力、脉幅要素组成,其中脉象信息提取模块进一步包括:
三原色平均值计算单元,计算每幅脉搏图像的三原色平均值;
红原色变化区间计算单元,基于每幅脉搏图像的颜色平均值中的红原色平均值,得到红原色的变化区间;以及
脉搏频率计算单元,根据每幅脉搏图像中的红原色的变化区间,计算出脉搏频率;以及
网络通信模块,连接脉象信息提取模块,将脉象信息封装成传输数据后发送至服务器;
服务器,包括:
服务器接口模块,将接收到的传输数据转换为脉象信息,并将诊脉结果传输至客户端;
智能诊脉模块,连接服务器接口模块,基于预置的人工神经网络模型对脉象信息进行智能诊断,以得到诊脉结果,诊脉结果包括阴脉、阳脉、相兼脉和平脉,其中人工神经网络模型是一个具有三个输入值和一个输出值的四层模型,模型是这样生成的:用随机参数生成,通过来自于专家系统模块的知识进行监督学习,模型中的参数趋于收敛说明完成学习过程,形成可对脉象信息进行诊断的人工神经网络模型;以及
存储模块,存储客户端发送来的数据。
2.根据权利要求1所述的基于网络的中医诊脉系统,其特征在于,影像采集模块是智能手机上的摄像头,摄像头对准脉搏位置进行视频拍摄。
3.根据权利要求1所述的基于网络的中医诊脉系统,其特征在于,脉象信息包括每幅脉搏图像的三原色平均值、红原色的变化区间以及脉搏频率。
4.根据权利要求1所述的基于网络的中医诊脉系统,其特征在于,服务器还包括:
专家系统模块,为人工神经网络模型提供人为干预,以优化人工神经网络模型中的参数。
5.根据权利要求1所述的基于网络的中医诊脉系统,其特征在于,客户端还包括:
图像摄取模块,摄取用户的脸部照片。
6.根据权利要求1所述的基于网络的中医诊脉系统,其特征在于,客户端还包括:
音频采集模块,采集用户的声音。
7.根据权利要求1所述的基于网络的中医诊脉系统,其特征在于,客户端还包括:
信息收集模块,收集用户的身体状况信息。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的基于网络的中医诊脉系统,其特征在于,客户端是移动终端。
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