本發(fā)明公開(kāi)了一種舌體圖片分類(lèi)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，用于中醫(yī)舌診。本發(fā)明提供的方法包括：對(duì)舌體圖片進(jìn)行特征提取得到第一高層語(yǔ)義特征；通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)舌體圖片進(jìn)行校正得到第二高層語(yǔ)義特征；通過(guò)合并第一高層語(yǔ)義特征和第二高層語(yǔ)義特征得到第三高層語(yǔ)義特征；對(duì)第三高層語(yǔ)義特征進(jìn)行卷積運(yùn)算和降維得到第四高層語(yǔ)義特征；對(duì)第四高層語(yǔ)義特征進(jìn)行指數(shù)操作得到第五高層語(yǔ)義特征，對(duì)第四高層語(yǔ)義特征和第五高層語(yǔ)義特征進(jìn)行點(diǎn)乘操作得到第六高層語(yǔ)義特征；通過(guò)全連接層對(duì)第六高層語(yǔ)義特征進(jìn)行卷積運(yùn)算，得到舌體圖片分類(lèi)結(jié)果。解決了舌體圖片分類(lèi)系統(tǒng)復(fù)雜性高、精度低的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及中醫(yī)診斷領(lǐng)域，尤其涉及一種舌體圖片分類(lèi)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

背景技術(shù)

傳統(tǒng)中醫(yī)包括望聞問(wèn)切四種診法，舌診作為望診的重要組成部分已得到了廣泛應(yīng)用。“舌為心之侯，苔乃胃之明徵”，中醫(yī)學(xué)理論認(rèn)為，人體是一個(gè)有機(jī)的整體，五臟肺腑通過(guò)經(jīng)絡(luò)與舌頭相連接，人體的生理信息可以最直接地反映在舌象上，舌象更是蘊(yùn)含了人體的機(jī)能變化信息。因此通過(guò)望舌可以了解肺腑虛實(shí)、病邪所在，以及病情變化。舌診也被廣泛應(yīng)用于臨床診斷，是中醫(yī)診療的必選之項(xiàng)。舌診時(shí)通過(guò)觀察舌質(zhì)和舌苔兩部分的外在表現(xiàn)，綜合舌象的多種屬性信息對(duì)人體的健康狀況進(jìn)行評(píng)估及分析。正常人的舌象為舌色淡紅、舌苔薄白均勻、舌質(zhì)潤(rùn)澤、不老不嫩、不胖不瘦、舌體收縮自如、無(wú)異常形態(tài)。身體欠佳的人舌苔多表現(xiàn)為白苔、黃苔、灰黑苔等，舌苔由厚變薄表示病情減緩，而由薄轉(zhuǎn)厚則表明身體病情加重。對(duì)人類(lèi)個(gè)體而言，隨著生活水平和生活質(zhì)量的不斷提高，人們對(duì)身體健康狀況越來(lái)越重視，對(duì)疾病的預(yù)防及早期發(fā)現(xiàn)有更高要求的同時(shí)，也更關(guān)注疾病的無(wú)創(chuàng)、無(wú)痛檢測(cè)。而舌診通過(guò)觀察病人舌象的方式完成診斷和分析，符合無(wú)痛、無(wú)創(chuàng)傷的診斷需求。

然而舌診也有如下難以避免的弊端。首先，診斷過(guò)程中，醫(yī)生在不同環(huán)境中觀察舌體，由于舌體顏色存在偏差，對(duì)醫(yī)生的臨床判斷容易造成影響。其次，醫(yī)生診斷的結(jié)果是以人的主觀性判斷為標(biāo)準(zhǔn)，缺乏定量化和客觀化的衡量。因此利用人工智能，圖像處理等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)臨床舌診的客觀化和標(biāo)準(zhǔn)化，成為中醫(yī)舌診發(fā)展之路。

通常的舌診系統(tǒng)的方法主要包括三個(gè)步驟，舌象顏色校正、舌體分割和舌象識(shí)別。這些步驟之間是分離的，后面的步驟依賴(lài)前面的步驟的結(jié)果。一般來(lái)說(shuō)，根據(jù)所采用的技術(shù)進(jìn)行區(qū)分，舌診的方法分為兩大類(lèi)：傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)和基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)。傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)是指，比如Canny檢索算法和Sobel檢測(cè)算法提取梯度編譯，閾值法，主動(dòng)輪廓模型。基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，是指主要利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練出單獨(dú)的分割模型或者分類(lèi)模型。

由于舌象成像容易受環(huán)境影響，傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)由于需要大量的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，不可避免地導(dǎo)致舌象識(shí)別的準(zhǔn)確度不高。通常的技術(shù)由多個(gè)不同的模型組成，比如先分割后識(shí)別，這不僅帶來(lái)了系統(tǒng)復(fù)雜性，而且降低了整體精度。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供一種舌體圖片分類(lèi)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決現(xiàn)有技術(shù)舌體圖片分類(lèi)系統(tǒng)復(fù)雜性高、精度低的技術(shù)問(wèn)題。

一種舌體圖片分類(lèi)方法，包括：

對(duì)舌體圖片進(jìn)行特征提取，得到第一高層語(yǔ)義特征；

通過(guò)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述舌體圖片進(jìn)行顏色校正，得到第二高層語(yǔ)義特征；

通過(guò)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述第一高層語(yǔ)義特征和所述第二高層語(yǔ)義特征進(jìn)行合并操作，得到第三高層語(yǔ)義特征；

通過(guò)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述第三高層語(yǔ)義特征進(jìn)行卷積運(yùn)算，降維得到第四高層語(yǔ)義特征；

通過(guò)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述第四高層語(yǔ)義特征進(jìn)行指數(shù)操作，得到第五高層語(yǔ)義特征，其中，對(duì)所述第四高層語(yǔ)義特征和所述第五高層語(yǔ)義特征進(jìn)行點(diǎn)乘操作，得到第六高層語(yǔ)義特征；

通過(guò)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層對(duì)所述第六高層語(yǔ)義特征進(jìn)行分類(lèi)運(yùn)算，得到所述舌體圖片分類(lèi)結(jié)果。