舌像局部病变自动分析

论文摘要

近年来,中医舌诊因其简单有效等特点,在国内外得到了越来越多的认可和应用,同时,随着现代科学技术的发展,将图像处理和模式识别等计算机技术与传统中医舌诊相结合,以使中医舌诊避免非量化和主观性等缺点,对舌诊的发展和应用具有重要的现实意义和应用价值。本文主要研究了舌面上病理区域的划分算法,并应用模糊聚类、数学形态学等方法对舌面病理特征的提取方法进行了研究,并应用于一些局部病变。本文首先根据中医的原理,分析了舌面不同区域的对应的病理区域,并据此提出一种新的舌面分区算法。使用该方法可以根据舌面上局部病变的分布判断部分脏器的疾病。我们可以据此选取到病理的感兴趣区;红刺是一种常见的舌面生理现象,我们在感兴趣区域研究自动提取红刺的算法,取得了较好的效果;瘀斑是一种重要的舌面局部病变,我们用类似的算法研究了瘀斑及瘀点的自动提取算法,取得了较好的效果。首先,我们对图像进行预处理,去反光点及对舌形进行矫正。其次,我们研究了中医舌象理论,舌面上的不同区域对应脏器病变的关系,据此我们提出一种新的对舌面自动分区的方法,并依据色度学的原理进行分析,得到分区的病理学及色度学双重意义。再次,我们对舌面的红刺进行提取。我们根据舌面的分区选择感兴趣区域,对感兴趣区域的颜色用模糊聚类的方法进行分类,将一幅舌像的像素按照颜色聚类成不同的类图,选择带有红刺的类图。在这些带有红刺的类图中,我们采用去连通等方法提取到舌面上的清晰的红刺,并取得了较好的效果。第四,我们研究了舌面上的瘀斑、瘀点。我们对全舌像作为感兴趣区域,用模糊聚类的方法将像素点聚类成不同的类,通过形态学方法等图像处理手段将舌面上的不相关点去除,将瘀斑瘀点提取出来并取得了较好的效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景与研究意义
• 1.2 舌诊信息化研究现状
• 1.3 本文研究内容
• 第2章 舌象的预处理
• 2.1 舌形矫正
• 2.2 反光点去除
• 2.3 舌象病理区域划分方法
• 2.4 实验及分析
• 2.5 本章小结
• 第3章 舌象红刺的提取算法
• 3.1 中医舌象中的红刺介绍
• 3.2 FCM 算法介绍
• 3.3 红刺的提取算法
• 3.3.1 感兴趣区域选择
• 3.3.2 生成候选图
• 3.3.3 去阴影
• 3.3.4 自动筛选红刺
• 3.4 实验结果及分析
• 3.5 本章小结
• 第4章 舌象中瘀斑的提取
• 4.1 中医舌象中的瘀斑介绍
• 4.2 形态学运算
• 4.3 提取瘀斑的算法
• 4.3.1 生成候选图
• 4.3.2 候选图预处理
• 4.3.3 筛选瘀斑图及瘀斑
• 4.3.4 密度较小点的提取算法
• 4.4 实验结果及分析
• 4.4.1 举例说明
• 4.4.2 总体结果及分析
• 4.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢