CN112259240A - 一种舌诊寒热虚实数学模型 - Google Patents
一种舌诊寒热虚实数学模型 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112259240A CN112259240A CN202011147465.1A CN202011147465A CN112259240A CN 112259240 A CN112259240 A CN 112259240A CN 202011147465 A CN202011147465 A CN 202011147465A CN 112259240 A CN112259240 A CN 112259240A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- tongue
- model
- cold
- excess
- deficiency
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 claims abstract description 14
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 claims abstract description 4
- 230000036541 health Effects 0.000 claims abstract description 4
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 8
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 2
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 abstract description 6
- 238000000576 coating method Methods 0.000 abstract description 6
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 abstract description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 3
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 4
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 2
- 230000036285 pathological change Effects 0.000 description 2
- 231100000915 pathological change Toxicity 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 210000001124 body fluid Anatomy 0.000 description 1
- 239000010839 body fluid Substances 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000002932 luster Substances 0.000 description 1
- 238000002558 medical inspection Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 210000004400 mucous membrane Anatomy 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000035790 physiological processes and functions Effects 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 210000000952 spleen Anatomy 0.000 description 1
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种舌诊寒热虚实数学模型，步骤一：对人的舌头进行拍摄，再通过Mask R‑CNN模型自动获取舌头轮廓；步骤二：获取到准确的舌象图形后，基于HSV的色彩空间模型原理获取所有像素点HSV颜色模型数值；步骤三：将各像素点HSV颜色模型数值分别代入对应的数学模型，从而计算寒热指数Ch及虚实指数Fe；步骤四：将模型计算的结果与系统设定的取值范围进行自动适配，分析舌象对应的健康情况，并依据适配结果对用户的舌象进行标注说明，本发明涉及数学模型技术领域。该舌诊寒热虚实数学模型，通过对舌象的舌本体及舌苔的HSV色彩空间模型、面积、轮廓周长等数值的计算分析，得出舌象的颜色、纹理和干湿等相应数值，通过数学建模将舌诊数字化，从而实现舌诊的计算机化和智能化。
Description
技术领域
本发明涉及数学模型技术领域，具体为一种舌诊寒热虚实数学模型。
背景技术
舌为心之苗，脾之外候，苔由胃气所生。脏腑通过经脉与舌相联中医诊断疾病的重要客系，手少阴之别系舌本，足少阴之脉挟舌本，足厥阴之脉络舌本，足太阴之脉连舌本，散舌下，故脏腑病变，可在舌质和舌苔上反映出来，舌诊主要诊察舌质和舌苔的形态、色泽、润燥等，以此判断疾病的性质、病势的浅深、气血的盛衰、津液的盈亏及脏腑的虚实等。
舌诊作为传统医学“望”诊的重要内容，在临床上是一种重要的观察手段，它通过观察舌象，来了解人体生理功能和病理变化，从现代医学的角度看，舌黏膜以及舌本体的变化，也是一种客观的体征，可以帮助医生判断弱情，甚至有一些疾病，单靠舌形、舌色等，即可作出大致的诊断。
目前对于舌诊，均是医生人工对病人的舌象进行观察，然后根据经验来判断病人的病情，但对此需要医生具备足够的经验，否则很可能出现判断失误的问题，目前还没有可对舌象自动识别且精准判断的人工智能。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种舌诊寒热虚实数学模型，解决了目前对于舌诊，均是医生人工对病人的舌象进行观察，然后根据经验来判断病人的病情，但对此需要医生具备足够的经验，否则很可能判断失误的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种舌诊寒热虚实数学模型，建模包括以下步骤：
步骤一：
获取舌头照片：先用高清摄像头对人的舌头进行拍摄，然后将舌头图像录入计算机内，再通过Mask R-CNN模型自动获取舌头轮廓，并将舌头轮廓内部的图像提取出来，去除周围多余图像并保存；
步骤二：
获取到准确的舌象图形后，基于HSV的色彩空间模型原理获取所有像素点HSV颜色模型数值；
步骤三：
将各像素点HSV颜色模型数值分别代入对应的数学模型，从而计算寒热指数Ch及虚实指数Fe；
步骤四：
将模型计算的结果与系统设定的取值范围进行自动适配，分析舌象对应的健康情况，并依据适配结果对用户的舌象进行标注说明。
优选的，所述步骤三种寒热指数Ch及虚实指数Fe的数学模型公式为：
公式一：寒热指数Ch＝色彩算子c+干湿算子m；
公式二：虚实指数Fe＝老嫩算子f+干湿算子m。
优选的，所述公式一和公式二中算法包含下列算子：
1、色彩算子
H'＝H+θ；
2、干湿算子
V'＝V×[V×(V-Ф)+Ф]；
3、老嫩算子
S'＝1-{(1-S)×{(1-S)×[(1-S)-(1-Ф)]+(1-Ф)}}。
优选的，所述H、S、V为HSV颜色模型参数：色调(H)＝0°～360°；饱和度(S)＝0～1；明度(V)＝1～0。
优选的，Φ≈0.618；θ取-60°～60°之间的某一固定角度数；ω取0～1之间的某一固定自然数。
优选的，所述步骤一中，图像采集由用户用手机后置摄像头完成，服务器后端在收到图像后，会进行白平衡修正，保证照片光源的前后一致性，有助于分析用户的舌象变化趋势。
优选的，所述步骤二中，基于HSV的色彩空间模型原理将步骤一所获取的舌象图片中的每个像素点的HSV值代入本发明的数学模型中，转化为具体数值，从而可以进行分析
有益效果
本发明提供了一种舌诊寒热虚实数学模型。与现有技术相比具备以下有益效果：
(1)、该舌诊寒热虚实数学模型，通过步骤一：获取舌头照片：先用高清摄像头对人的舌头进行拍摄，然后将舌头图像录入计算机内，再通过Mask R-CNN模型自动获取舌头轮廓，并将舌头轮廓内部的图像提取出来，去除周围多余图像并保存；步骤二：获取到准确的舌象图形后，基于HSV的色彩空间模型原理获取所有像素点HSV颜色模型数值；步骤三：将各像素点HSV颜色模型数值分别代入对应的数学模型，从而计算寒热指数Ch及虚实指数Fe；步骤四：将模型计算的结果与系统设定的取值范围进行自动适配，分析舌象对应的健康情况，并依据适配结果对用户的舌象进行标注说明，本数学模型，通过对舌象的舌本体及舌苔的HSV色彩空间模型、面积、轮廓周长等数值的计算分析，得出舌象的颜色、纹理和干湿等相应数值，通过数学建模将舌诊数字化，从而实现舌诊的计算机化和智能化，进而可代替医生进行专业的舌诊，且可保证精准度。
(2)、该舌诊寒热虚实数学模型，通过在步骤一中，图像采集由用户用手机后置摄像头完成，服务器后端在收到图像后，会进行白平衡修正，保证照片光源的前后一致性，使用手机后置摄像头在充足的自然光线下，进行拍摄，保证了图片清晰度，避免因图像采集不清晰，影响像素点HSV颜色模型数值的分析识别的问题。
附图说明
图1为本发明HSV空间模型图；
图2为本发明基于Mask R-CNN的网络架构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：一种舌诊寒热虚实数学模型，建模包括以下步骤：
步骤一：
获取舌头照片：先用高清摄像头对人的舌头进行拍摄(图像采集由用户用手机后置摄像头完成，服务器后端在收到图像后，会进行白平衡修正，保证照片光源的前后一致性，有助于分析用户的舌象变化)，然后将舌头图像录入计算机内，再通过Mask R-CNN模型自动获取舌头轮廓，并将舌头轮廓内部的图像提取出来，去除周围多余图像并保存；
步骤二：
获取到准确的舌象图形后，基于HSV的色彩空间模型原理获取所有像素点HSV颜色模型数值(基于HSV的色彩空间模型原理将步骤一所获取的舌象图片中的每个像素点的HSV值代入本发明的数学模型中，转化为具体数值，从而可以进行分析)；
步骤三：
将各像素点HSV颜色模型数值分别代入对应的数学模型，从而计算寒热指数Ch及虚实指数Fe：
公式一：寒热指数Ch＝色彩算子c+干湿算子m；
公式二：虚实指数Fe＝老嫩算子f+干湿算子m；
1、色彩算子
H'＝H+θ；
2、干湿算子
V'＝V×[V×(V-Ф)+Ф]；
3、老嫩算子
S'＝1-{(1-S)×{(1-S)×[(1-S)-(1-Ф)]+(1-Ф)}}。
H、S、V为HSV颜色模型参数：色调(H)＝0°～360°；饱和度(S)＝0～1；明度(V)＝1～0；Φ≈0.618；θ取-60°～60°之间的某一固定角度数；ω取0～1之间的某一固定自然数。
步骤四：
将模型计算的结果与系统设定的取值范围进行自动适配，分析舌象对应的健康情况，并依据适配结果对用户的舌象进行标注说明。
本数学模型，通过对舌象的舌本体及舌苔的HSV色彩空间模型、面积、轮廓周长等数值的计算分析，得出舌象的颜色、纹理和干湿等相应数值，通过数学建模将舌诊数字化，从而实现舌诊的计算机化和智能化，进而可代替医生进行专业的舌诊，且可保证精准度。
同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
HSV是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间,也称六角锥体模型。这个模型中颜色的参数分别是：色调(H)，饱和度(S)，明度(V)。H参数表示色彩信息，即所处的光谱颜色的位置。该参数用一HSV颜色空间模型角度量来表示，红、绿、蓝分别相隔120度；互补色分别相差180度。纯度S为一比例值，范围从0到1；它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率，S＝0时，只有灰度。V表示色彩的明亮程度，范围从0到1。有一点要注意：它和光强度之间并没有直接的联系。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种舌诊寒热虚实数学模型，其特征在于：
建模包括以下步骤：
步骤一：获取舌头照片：先用高清摄像头对人的舌头进行拍摄，然后将舌头图像录入计算机内，再通过Mask R-CNN模型自动获取舌头轮廓，并将舌头轮廓内部的图像提取出来，去除周围多余图像并保存；
步骤二：获取到准确的舌象图形后，基于HSV的色彩空间模型原理获取所有像素点HSV颜色模型数值；
步骤三：将各像素点HSV颜色模型数值分别代入对应的数学模型，从而计算寒热指数Ch及虚实指数Fe；
步骤四：将模型计算的结果与系统设定的取值范围进行自动适配，分析舌象对应的健康情况，并依据适配结果对用户的舌象进行标注说明。
2.根据权利要求1所述的一种舌诊寒热虚实数学模型，其特征在于：
所述步骤三种寒热指数Ch及虚实指数Fe的数学模型公式为：
公式一：寒热指数Ch＝色彩算子c+干湿算子m；
公式二：虚实指数Fe＝老嫩算子f+干湿算子m。
3.根据权利要求2所述的一种舌诊寒热虚实数学模型，其特征在于：
所述公式一和公式二中算法包含下列算子：
1、色彩算子
H'＝H+θ；
2、干湿算子
V'＝V×[V×(V-Ф)+Ф]；
3、老嫩算子
S'＝1-{(1-S)×{(1-S)×[(1-S)-(1-Ф)]+(1-Ф)}}。
4.根据权利要求3所述的一种舌诊寒热虚实数学模型，其特征在于：
所述H、S、V为HSV颜色模型参数：色调(H)＝0°～360°；饱和度(S)＝0～1；明度(V)＝1～0；。
5.根据权利要求3所述的一种舌诊寒热虚实数学模型，其特征在于：
Φ≈0.618；θ取-60°～60°之间的某一固定角度数；ω取0～1之间的某一固定自然数。
6.根据权利要求1所述的一种舌诊寒热虚实数学模型，其特征在于：
所述步骤一中，图像采集由用户用手机后置摄像头完成，服务器后端在收到图像后，会进行白平衡修正，保证照片光源的前后一致性。
7.根据权利要求1所述的一种舌诊寒热虚实数学模型，其特征在于：
所述步骤二中，基于HSV的色彩空间模型原理将步骤一所获取的舌象图片中的每个像素点的HSV值代入本发明的数学模型中，转化为具体数值，从而可以进行分析。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011147465.1A CN112259240A (zh) | 2020-10-23 | 2020-10-23 | 一种舌诊寒热虚实数学模型 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011147465.1A CN112259240A (zh) | 2020-10-23 | 2020-10-23 | 一种舌诊寒热虚实数学模型 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112259240A true CN112259240A (zh) | 2021-01-22 |
Family
ID=74263618
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011147465.1A Pending CN112259240A (zh) | 2020-10-23 | 2020-10-23 | 一种舌诊寒热虚实数学模型 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112259240A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112927809A (zh) * | 2021-03-04 | 2021-06-08 | 武汉未康未病医学有限公司 | 一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型 |
| CN113160973A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-07-23 | 武汉未康未病医学有限公司 | 一种看舌头App气血津液数学模型 |
| CN113241182A (zh) * | 2021-03-04 | 2021-08-10 | 武汉未康未病医学有限公司 | 一种用于识别舌头苔形、苔质app的数学模型 |
| CN113707305A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-11-26 | 康键信息技术（深圳）有限公司 | 基于深度学习的健康方案推荐方法、装置、设备及介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101015448A (zh) * | 2007-03-12 | 2007-08-15 | 张文芳 | 一种体质分型智能诊断技术及其应用 |
| CN103745084A (zh) * | 2013-12-16 | 2014-04-23 | 北京工业大学 | 基于心理物理实验的中医舌色感知量化方法 |
| CN106295139A (zh) * | 2016-07-29 | 2017-01-04 | 姹ゅ钩 | 一种基于深度卷积神经网络的舌体自诊健康云服务系统 |
-
2020
- 2020-10-23 CN CN202011147465.1A patent/CN112259240A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101015448A (zh) * | 2007-03-12 | 2007-08-15 | 张文芳 | 一种体质分型智能诊断技术及其应用 |
| CN103745084A (zh) * | 2013-12-16 | 2014-04-23 | 北京工业大学 | 基于心理物理实验的中医舌色感知量化方法 |
| CN106295139A (zh) * | 2016-07-29 | 2017-01-04 | 姹ゅ钩 | 一种基于深度卷积神经网络的舌体自诊健康云服务系统 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112927809A (zh) * | 2021-03-04 | 2021-06-08 | 武汉未康未病医学有限公司 | 一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型 |
| CN113241182A (zh) * | 2021-03-04 | 2021-08-10 | 武汉未康未病医学有限公司 | 一种用于识别舌头苔形、苔质app的数学模型 |
| CN113160973A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-07-23 | 武汉未康未病医学有限公司 | 一种看舌头App气血津液数学模型 |
| CN113707305A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-11-26 | 康键信息技术（深圳）有限公司 | 基于深度学习的健康方案推荐方法、装置、设备及介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112259240A (zh) | 一种舌诊寒热虚实数学模型 | |
| EP1450287B1 (en) | Method of extracting region of interest from tongue image and health monitoring method and apparatus using the tongue image | |
| CN103340598B (zh) | 用于人体的色卡及其制作方法、使用方法 | |
| CN105050479B (zh) | 内窥镜系统 | |
| JP2005137756A (ja) | 健康度測定システムおよびプログラム | |
| CN110459304A (zh) | 一种基于面部图像的健康状态诊断系统 | |
| CN105286768B (zh) | 基于手机平台下的人体健康状态的舌苔诊断装置 | |
| CN109300123A (zh) | 基于面部和舌部图像采集的体质分析方法 | |
| CN109948671B (zh) | 图像分类方法、装置、存储介质以及内窥镜成像设备 | |
| JP5326064B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| US20170311872A1 (en) | Organ image capture device and method for capturing organ image | |
| Jung et al. | Improving color and shape repeatability of tongue images for diagnosis by using feedback gridlines | |
| CN108182725A (zh) | 一种建立数字化单心室胎儿心脏结构教学模型的方法 | |
| WO2015147595A1 (ko) | 의료 영상에서 아티팩트와 병변을 구분하는 방법 | |
| JP4649965B2 (ja) | 健康度判定装置、及びプログラム | |
| Vocaturo et al. | On discovering relevant features for tongue colored image analysis | |
| CN109394182A (zh) | 一种基于光谱信息的中医舌色量化分析方法 | |
| CN105232050B (zh) | 一种人体舌苔厚度的无创检测装置 | |
| KR101419257B1 (ko) | 특정 파장 대역의 광원을 이용한 혀 영상 획득장치 | |
| CN107169399B (zh) | 一种人脸生物特征获取装置及方法 | |
| Chen et al. | Application of artificial intelligence in tongue diagnosis of traditional Chinese medicine: a review | |
| KR20110019992A (ko) | 홍채학을 이용한 진단시스템 및 방법 | |
| CN109711306B (zh) | 一种基于深度卷积神经网络获取面部特征的方法及设备 | |
| CN113241182A (zh) | 一种用于识别舌头苔形、苔质app的数学模型 | |
| Li et al. | Computer-aided disease diagnosis system in TCM based on facial image analysis |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |