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| 基于深度学习的中医舌象图像分割研究 | |
| 作者姓名： | 钟振 杨朝阳 |
| 作者单位： | 福建中医药大学中医证研究基地 福州 350122 |
| 摘 要： | 目的:探讨基于U-Net算法的深度神经网络在中医舌象图像分割的应用效果.方法:将120例测试者的舌象图像使用PhotoShopV13.0进行初步人工分割,划分训练集和测试集,运用图像数据增强技术增加训练图像,通过U-Net的深度神经网络构建分割模型,最后使用精确率、Dice系数、mIoU和错分类误差对模型效果进行评价.结果:对于测试的数据集,精确率0.9545、Dice系数0.9673、mIoU系数0.9563和错分类误差0.017.图像分割结果显示,基于深度神经网络模型对于光照变化、牙齿阻挡等客观环境的影响较强的适应性.结论:基于深度学习的方法,可以较好的完成中医舌象图像分割任务. |
| 关 键 词： | 中医现代化 舌诊客观化 舌象图像分割 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |