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基于Mask R-CNN的舌图像分割研究
作者姓名:颜建军  徐姿  郭睿  燕海霞  王忆勤
作者单位:华东理工大学机械与动力工程学院 上海 200237;上海中医药大学交叉科学研究院 上海 201203;上海中医药大学四诊信息综合实验室 上海 201203
基金项目:国家自然科学基金委员会面上项目(81673880):基于中医四诊大数据的冠心病风险评估与预测模型研究,负责人:王忆勤。其中立项部门:国家自然科学基金委员会;项目类型:面上项目;编号:81673880;名称:基于中医四诊大数据的冠心病风险评估与预测模型研究;负责人:王忆勤。
摘    要:目的 舌图像分割是舌诊客观化的关键之一,易受舌体附近嘴唇和皮肤等带来的影响,而增加分割的难度。针对该问题,为确保舌图像分割的准确性,本研究提出一种基于卷积神经网络Mask R-CNN的舌图像分割方法。方法 首先用标注工具labelme对舌图像进行标注,然后进行Mask R-CNN舌图像分割模型的训练和舌图像分割测试。结果 采用该方法进行舌图像分割,获得的舌体边缘比较准确,并且四个定量评价指标均像素准确度、平均准确度、均交并比、频权交并比均高于84.6%。结论 本研究取得了较好的舌体分割效果,能够改善舌体周围的嘴唇和皮肤颜色与舌体颜色接近导致舌体分割轮廓不准确的问题,为舌图像分割提供了一种新的思路与方法,对舌诊客观化具有一定实用价值和借鉴意义。

关 键 词:舌图像分割  舌诊客观化  卷积神经网络  实例分割  深度学习
收稿时间:2019-06-11
修稿时间:2020-05-25
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