CN109259732A - 一种识别模型构建方法和基于舌诊的病症预警方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于舌诊的病症预警方法,包括以下步骤:获取步骤:获取当前的图像信息,所述图像信息包括舌头图像;提取步骤:提取当前的图像信息中的舌头图像;比对步骤:将所述舌头图像与病症识别模型进行比对以判断舌头区域是否有斑点和/或齿痕,如果是,则发送告警信息。本发明还提供了一种识别模型构建方法。本发明的基于舌诊的病症预警方法通过将获取到的图像与病症识别模型进行比对,以判断用户的身体状况;并实现对用户的预警操作,能够使得用户提前知晓自己的生理状况从而完成预防操作。

Description

一种识别模型构建方法和基于舌诊的病症预警方法
技术领域
本发明涉及一种图像识别技术领域,尤其涉及一种识别模型构建方法和基于舌诊的病症预警方法。
背景技术
目前,传统中医包括“望、闻、问、切”四诊,而舌诊又是望诊的关键内容,属中医临床必察之项。在中医学理论中,人体被认为是一个有机统一的整体,其每个部分的变化都与整体有着密不可分的关系。也正是如此,舌头图像被认为是人体生理病变的最直观反映,如气血津液、人之精气等内部脏腑的重要信息均可通过舌头图像获得。因此中医舌诊的优势显而易见,无论人体内五脏六腑多么复杂的病理症状,均可直观、快捷地通过观测舌头图像得知原委,且舌诊也可以指导相关的处方用药以及病情预防。然而,中医舌诊也有其传统的弊端,它过于依赖中医师的主观观察,诊断结果通常也因人而异,且基本不具有可重复性,而这也极大的阻碍了中医舌诊的进一步发展。如果通过更简便更准确的方式来对舌头图像进行识别以进行病症判断成为本领域技术人员所要解决的技术问题。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明的目的之一在于提供一种识别模型构建方法,其能解决通过舌诊实现病症识别的技术问题。
本发明的目的之二在于提供一种计算机可读存储介质,其能解决通过舌诊实现病症识别的技术问题。
本法民的目的之三在于提供一种基于舌诊的病症预警方法,其能解决通过舌诊实现病症识别的技术问题。
本发明的目的之四在于提供一种电子设备,其能解决通过舌诊实现病症识别的技术问题。
本发明的目的之五在于提供一种计算机可读存储介质,其能解决通过舌诊实现病症识别的技术问题。
本发明的目的之一采用如下技术方案实现:
一种识别模型构建方法,包括以下步骤:
获取步骤:获取学习样本集,所述学习样本集为具有斑点和/或齿痕的人的舌头图像;
提取步骤:提取学习样本集中的所有舌头图像;
模型构建步骤:对所有的舌头图像进行训练以构建病症识别模型。
进一步地,在获取步骤之后还包括预处理步骤:对获取到的舌头图像进行预处理,所述预处理包括缩放、旋转和归一化。
进一步地,在所述模型构建步骤中,通过卷积神经网络对所有的舌头图像进行训练以构建病症识别模型库。
本发明的目的之二采用如下技术方案实现:
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现本发明目的之一中任意一项所述的识别模型构建方法。
本发明的目的之三采用如下技术方案实现:
一种基于舌诊的病症预警方法,包括以下步骤:
获取步骤:获取当前的图像信息,所述图像信息包括舌头图像;
提取步骤:提取当前的图像信息中的舌头图像;
比对步骤:将所述舌头图像与病症识别模型进行比对以判断舌头区域是否有斑点和/或齿痕,如果是,则发送告警信息。
进一步地,在提取步骤之后还包括预处理步骤:对提取当前的图像信息中的舌头图像进行预处理,所述预处理包括缩放、旋转和归一化。
进一步地,在提取步骤之后还包括边缘识别步骤:通过边缘识别算法识别舌头图像中的舌头边缘的阴影变化;
在比对步骤中:将所述舌头图像中的舌头边缘的阴影变化与病症识别模型进行比对以判断舌头边缘是否是齿痕,如果是,则发送告警信息。
进一步地,在提取步骤之后还包括密度识别步骤:识别舌头图像中的斑点的颜色密度分布;
在比对步骤中:将斑点的颜色密度分布与病症识别模型进行比对以判断舌头上是否出现病患斑点,如果是,则发送告警信息。
进一步地,所述告警信息为病症告警或者食疗食谱预防。
本发明的目的之四采用如下技术方案实现:
一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明目的之三中任意一项所述的一种基于舌诊的病症预警方法。
本发明的目的之五采用如下技术方案实现:
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明目的之三中任意一项所述的一种基于舌诊的病症预警方法。
相比现有技术,本发明的有益效果在于:
本发明的基于舌诊的病症预警方法通过将获取到的图像与病症识别模型进行比对,以判断用户的身体状况;并实现对用户的预警操作,能够使得用户提前知晓自己的生理状况从而完成预防操作。
附图说明
图1为实施例一的识别模型构建方法的流程图;
图2为实施例三的基于舌诊的病症预警方法的流程图。
具体实施方式
下面,结合附图以及具体实施方式,对本发明做进一步描述,需要说明的是,在不相冲突的前提下,以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
实施例一
如图1所示,本实施例提供了一种识别模型构建方法,包括以下步骤:
S11:获取学习样本集,所述学习样本集为具有斑点和/或齿痕的人的舌头图像;这里主要是为了获取到最基础的学习样本集,在最开始的时候收集的图片是已经确诊患有相关病症的人的舌头图片;比如舌头有齿痕的是,齿痕舌的成因,多由于脾虚不能运化水湿,湿阻于舌而古体胖大,受齿列挤压而形成齿痕,故齿痕常与胖嫩舌同见,一方面由于舌体水肿,属脾之阳虚而湿盛,另一方面由于舌体肌肉松弛,张口不足,属脾之气虚;这是齿痕舌对应的病症。
S12:提取学习样本集中的所有舌头图像;在提取步骤之后还包括预处理步骤:对提取到的舌头图像进行预处理,所述预处理包括缩放、旋转和归一化。这一步主要是针对于获取到的样本图像进行预处理,由于在数据处理的过程中,如果不针对于获取到的图像进行标准化处理,那么在后续的图像处理过程以及识别过程中有可能得到的结果产生偏差,这种偏差并不是由于所关注的对象本身产生的偏差,而是由于没有进行图像归一而产生的问题。
S13:通过卷积神经网络对所有的舌头图像进行训练以构建病症识别模型。这一步主要是针对所有学习样本集中的舌头图像通过卷积神经网络来进行识别构建的,通过卷积神经网络来对所有的舌头图像进行识别,从而得到舌头图像中对应齿痕和斑点的特征点和特征向量,然后针对于学习样本集中所有的内容从而构建病症识别模型库。这种模型库能够涵盖当前大多数的图像识别种类。通过不断的学习,使得该模型库已经能够检测目前大多数病症图像。
实施例二
实施例二公开了一种计算机可读存储介质,该存储介质用于存储程序,并且该程序被处理器执行时,实现实施例一的识别模型构建方法。
实施例三
如图2所示,本实施例提供了一种基于舌诊的病症预警方法,包括以下步骤:
S21:获取当前的图像信息,所述图像信息包括舌头图像;这里主要是为了获取基础判断的图像,当用户使用申请的所对应的产品的时候,需要先提供对应的图像,这种图片获取的方式可以是直接通过摄像头或者也可以是将图片直接传输至产品处,从而完成基础判断图像的传输。
S22:提取当前的图像信息中的舌头图像;还包括预处理步骤:对提取当前的图像信息中的舌头图像进行预处理,所述预处理包括缩放、旋转和归一化。由于舌头的识别模型比较容易构建,故而当获取到的该图像时,也可以通过识别该图像从而得到对应的舌头图像,然后才能进一步对舌头图形进行进一步的分析。
在步骤S22之后还包括S221:通过边缘识别算法识别舌头图像中的舌头边缘的阴影变化;因为边缘识别算法是比较成熟的算法,其也具有较高的精度检测;如果对所有的都进行模型比对,则会比较耗用和浪费资源,并且也会提高检测时间,如果先通过边缘识别的方式,则可以先进行大范围的筛除,相当于设置了一个初级筛选标准,这样可以大大提高检测的效率。可以将具有齿痕近似的舌头图像先筛选出来。
在步骤S22之后还包括S222:识别舌头图像中的斑点的颜色密度分布;先识别出来舌头图像中出现的斑点图像,由于该斑点图像还可能并不是病患斑点的特征;故而还需要将这些斑点特征与识别模型中以及构建的斑点特征进行比对;从而才能进一步判断是否是病患特征。
S23:将所述舌头图像与病症识别模型进行比对以判断舌头区域是否有斑点和/或齿痕,如果是,则发送告警信息。所述告警信息为病症告警或者食疗食谱预防。通过已经构建的模型来识别是否出现齿痕或者出现斑点,从而来判断是否进行病症预警。由于在具体识别的过程中,舌头的颜色也是特别重要的,故而除了上述特征识别外,还需要通过舌头图像来分析其主体颜色呈什么状态,然后根据颜色和识别到的特征组合进行病症判断能够更为的有效和准确。
齿痕舌:舌体的边缘见牙齿的痕迹,即为齿痕舌。齿痕舌多因舌体胖大而受齿缘压迫所致,故齿痕舌常与胖大舌同类,多属脾虚。如果舌质淡白而湿润,所为脾虚而寒湿壅盛。齿痕舌的成因,多由于脾虚不能运化水湿,湿阻于舌而古体胖大,受齿列挤压而形成因痕,故齿痕常与胖嫩舌一同出现,一方面由于舌体水肿,属脾之阳虚而湿盛,另一方面由于舌体肌肉松弛,张口不足,属脾之气虚。
齿痕舌主病:
——淡白湿润而有齿印,属寒湿壅盛。
——淡红而有齿痕,属脾虚或气虚。
——红而肿胀满口,边有齿痕,多属湿热痰浊壅滞。
其中还可分成气虚与阳虚丙型:
(1)气虚型:脾气虚弱,主要症状:舌质浅淡,舌苔薄白,舌体胖嫩,舌边齿痕,面色恍白或痿黄,气短懒言,头重身肿,倦怠乏力,自汗,饮食减少,食后腹胀,泛恶欲吐,大便溏泻,脉细弱无力。治则:补中益气。
(2)阳虚型:主要症状:舌质淡白,舌面湿润多津,或舌面水滑,舌体圆大胖嫩,边有齿痕。面色苍白或青黑,神疲乏力,倦怠喜卧,口淡不渴,纳呆食少,腹中冷痛,得温方舒,胃寒肢冷,尿清便塘,或见浮肿,脉沉微。治则:辛温补阳。
当出现上述症状的时候,常用的中成药有:人参健脾丸、藿香正气丸、参苓白术丸、附子理中丸、加味保和丸等。
除了齿痕舌还有舌头出现斑点的情况,如果舌色鲜红,舌面有散在白色小点,鼓起于舌面,则这种情况为热毒炽盛,舌将糜烂之兆。或散在白点,凹陷而低于舌面。鲜红舌白点是由于脾胃气虚,不堪热毒攻冲之象。出现这种斑点的舌头图像的病人一般病情较复杂,治疗应该需要更为专业的医师来进行进一步的判断。不同的病症会对应有不同的成因,根据不同的病症来给出合理的食疗食谱意见能够让用户更深刻更方便的了解到自己的身体状况。在进行预警信息展示的时候,最为优选的是只展示结果和检测的主要特征;因为过于专业化的词语会使得用户没有更多的耐心进行阅读,故而需要更为简练和有效的意见来提供给用户。
本发明的基于舌诊的病症预警方法通过将获取到的图像与病症识别模型进行比对,以判断用户的身体状况;并实现对用户的预警操作,能够使得用户提前知晓自己的生理状况从而完成预防操作。
实施例四
实施例四公开了一种电子设备,该电子设备包括处理器、存储器以及程序,其中处理器和存储器均可采用一个或多个,程序被存储在存储器中,并且被配置成由处理器执行,处理器执行该程序时,实现实施例三的基于舌诊的病症预警方法。该电子设备可以是手机、电脑、平板电脑等等一系列的电子设备。
实施例五
实施例五公开了一种计算机可读存储介质,该存储介质用于存储程序,并且该程序被处理器执行时,实现实施例三的一种基于舌诊的病症预警方法。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现,当然也可以通过硬件实现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是,上述基于内容更新通知装置的实施例中,所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明的保护范围。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式,不能以此来限定本发明保护的范围,本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种识别模型构建方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取步骤:获取学习样本集,所述学习样本集为具有斑点和/或齿痕的人的舌头图像;
提取步骤:提取学习样本集中的所有舌头图像;
模型构建步骤:对所有的舌头图像进行训练以构建病症识别模型。
2.如权利要求1所述的一种识别模型构建方法,其特征在于,在提取步骤之后还包括预处理步骤:对提取到的舌头图像进行预处理,所述预处理包括缩放、旋转和归一化。
3.如权利要求1所述的一种识别模型构建方法,其特征在于,在所述模型构建步骤中,通过卷积神经网络对所有的舌头图像进行训练以构建病症识别模型。
4.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任意一项所述的一种识别模型构建方法。
5.一种基于舌诊的病症预警方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取步骤:获取当前的图像信息,所述图像信息包括舌头图像;
提取步骤:提取当前的图像信息中的舌头图像;
比对步骤:将所述舌头图像与病症识别模型进行比对以判断舌头区域是否有斑点和/或齿痕,如果是,则发送告警信息。
6.如权利要求5所述的一种基于舌诊的病症预警方法,其特征在于,在提取步骤之后还包括预处理步骤:对提取当前的图像信息中的舌头图像进行预处理,所述预处理包括缩放、旋转和归一化。
7.如权利要求5所述的一种基于舌诊的病症预警方法,其特征在于,在提取步骤之后还包括边缘识别步骤:通过边缘识别算法识别舌头图像中的舌头边缘的阴影变化;
在比对步骤中:将所述舌头图像中的舌头边缘的阴影变化与病症识别模型进行比对以判断舌头边缘是否是齿痕,如果是,则发送告警信息。
8.如权利要求5-7中任意一项所述的一种基于舌诊的病症预警方法,其特征在于,在提取步骤之后还包括密度识别步骤:识别舌头图像中的斑点的颜色密度分布;
在比对步骤中:将斑点的颜色密度分布与病症识别模型进行比对以判断舌头上是否出现病患斑点,如果是,则发送告警信息。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求5-8中任意一项所述的一种基于舌诊的病症预警方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求5-8中任意一项所述的一种基于舌诊的病症预警方法。
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