基于深度学习和随机森林的齿痕舌分类研究

摘要：

目的 齿痕舌分类识别是目前中医舌诊客观化的重要研究内容之一.目前齿痕舌的识别方法上存在效率低、准确率不高的问题.方法 提出了一种基于深度学习和随机森林的齿痕舌分类方法.首先分别准备齿痕舌样本,并利用深度学习分割模型进行舌体分割;在相关中医专家的指导下对每张舌图像的齿痕进行标注;基于YoloV5深度学习算法训练齿痕检测模型;根据检测出的齿痕区域,提取相关特征构建齿痕舌特征向量;建立随机森林(random forest,RF)模型,实现齿痕舌分类.结果 采用该方法得到的总体分类准确率达到93.7％,取得了较好的结果.结论 利用该方法进行齿痕舌分类,达到了较为满意的效果,为齿痕舌的识别研究提供了一种新的思路,对舌诊客观化和现代化具有一定借鉴意义和实用价值.

关键词：舌诊客观化、齿痕舌、机器学习、深度学习、随机森林

所属期刊栏目：40

分类号：R241.25(中医临床学)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：19-22,后插1-后插3