CN118824523B 一种基于深度学习的中医四诊之舌底与舌面图像分析方法 （南京师范大学）_第1页
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一种基于深度学习的中医四诊之舌底与舌本发明公开了一种基于深度学习的中医四过提取图像的关键特征来识别和分类中医四诊2(2)中，深度学习分析单元模块接收和处理舌底与舌面的图像并提取有关中(22)应用主成分分析PCA和自编码器技术对高维图像数据进行降维，通过递归神经网2.根据权利要1所述的一种基于深度学习的中医四诊之舌底与舌面图像分析方法，其33.根据权利要1所述的一种基于深度学习的中医四诊之舌底与舌面图像分析方法，其(32)使用深度学习的分类算法支持向量机SVM对数据库中的舌诊图像数据进行系统的4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的中医四诊之舌底与舌面图像分析方法，i和yi分别是两个特征向量的分量，和分别是特征向量的均5.如权利要求1所述的基于深度学习的中医四诊之舌底与舌面图像分析技术，其特征4(51)根据具体的数据和分析需求，将健康评估和分析结果以可视化的形式呈现给用(52)通过深度学习模型得到的健康评估数据结果通过计算机可视化工具进行绘制和5[0004]为解决上述问题，本发明公开了一种基于深度学习的舌6[0016](22)结合局部二值模式从预处理的图像数据中提取关键的舌诊特征。LBP是一种[0021](32)利用支持向量机(SVM)结合深度学习的分类算法，对数据库中的舌诊图像数图像的特征数据与数据库中的样本的相似性；使用支持向量机进行疾病模式的识别与分[0027](52)本发明将通过深度学习模型得到的健康评估数据结果通过计算机可视化工7[0030]1、利用先进的图像识别和机器学习模型，不仅能自动识别和分析舌象的基本特离特定部件几何中心的方向。8[0049]预处理后的图像进入深度学习分析单元进行进一步处理。使用卷积神经网络9[0065]整合后的特征向量在特征数据库模块用于比对和匹配上传的图像特征。如图2所

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