舌象分析新突破：计算机视觉智能中医，舌体胖瘦自动化分析

人工智能

2023-01-22 23:57:58

计算机视觉智能中医：舌体胖瘦自动化分析，中医人工智能再进一步！

中医舌诊作为中医诊断的重要组成部分，一直备受重视。其中，舌体的胖瘦更是中医诊断的重要观察依据。然而，传统舌诊依靠肉眼观察，主观性强、准确性差。

计算机视觉技术赋能中医智能舌诊

计算机视觉技术的发展为中医智能舌诊带来了新的契机。通过计算机视觉技术，我们可以对舌象进行客观、准确的分析，从而辅助中医师进行诊断。

舌体胖瘦自动分析流程

1. 舌象采集

首先，我们需要通过舌象采集设备或手机相机采集舌象图像。

2. 舌体分割

采集到图像后，使用图像处理技术对舌体进行分割，将其从背景中分离出来。

3. 舌体特征提取

接下来，我们需要提取舌体的特征，包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。

4. 舌体胖瘦分类

最后，我们使用机器学习算法对提取的特征进行分类，将舌体分为胖大舌或正常舌。

舌体胖瘦自动分析的意义

提高诊断准确性： 计算机视觉技术可以客观、准确地分析舌象，辅助中医师判断舌体胖瘦，提高中医诊断的准确性。
提高诊断效率： 计算机视觉技术实现舌体自动分析，解放中医师双手，提高诊断效率。
促进中医现代化： 计算机视觉智能中医促进中医现代化，使其更科学、标准化。

计算机视觉智能中医的未来前景

计算机视觉智能中医具有广阔的发展前景，在中医智能诊断、中医教学与培训、中医科普与宣传等领域都有着巨大的应用潜力。

代码示例

import cv2
import numpy as np

# 舌象图像预处理
image = cv2.imread("tongue_image.jpg")
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
image = cv2.resize(image, (224, 224))

# 舌体分割
mask = cv2.inRange(image, 150, 255)
tongue_image = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

# 舌体特征提取
features = [
    cv2.mean(tongue_image).reshape(1, 1),
    cv2.std(tongue_image).reshape(1, 1),
    cv2.HuMoments(cv2.moments(tongue_image)).flatten()
]

# 舌体胖瘦分类
model = svm.SVC()
model.fit(features, [0])  # 正常舌为 0，胖大舌为 1

# 预测舌体胖瘦
prediction = model.predict(features)
if prediction == 1:
    print("舌体胖大")
else:
    print("舌体正常")