| 多标记学习在中医舌象分类中的研究 |
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| 引用本文： | 张静,张新峰,王亚真,蔡轶珩,胡广芹.多标记学习在中医舌象分类中的研究[J].北京生物医学工程,2016,35(2):111-116. |
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| 作者姓名： | 张静 张新峰 王亚真 蔡轶珩 胡广芹 |
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| 作者单位： | 北京工业大学电子信息与控制工程学院 北京100124;北京工业大学电子信息与控制工程学院 北京100124;北京工业大学电子信息与控制工程学院 北京100124;北京工业大学电子信息与控制工程学院 北京100124;北京工业大学电子信息与控制工程学院 北京100124 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61201360)，北京市自然科学基金(4092009)，北京市教委面上项目(JE334001201201) |
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| 摘 要： | 目的中医舌诊中,一幅舌象对应舌色、苔色和苔厚等多个类别,而且舌象的多个类别间存在一定的相关性。传统的数据挖掘技术无法利用这些相关性同时进行建模,本文拟探索用多标记学习方法解决舌象这种多标记数据的分类问题。方法首先对舌象进行苔质分离,分别提取舌质和舌苔的颜色特征,再对舌苔图像分块,提取每一块的纹理特征,随后通过多标记学习算法(multi-label learning by exploiting label dependency,LEAD)进行分类。最后将LEAD的分类结果和ML-k NN的结果进行对比,评价指标为汉明损失(Hamming loss)、平均精度(average precision)和(-评估)(-evaluation)。结果相对于SVM等传统的单标记学习算法,LEAD可以将多个类别同时赋予一幅舌图像,而且在三个指标上的分类效果均优于ML-k NN。结论多标记LEAD算法用于舌象分类能够使得对舌象的描述更全面、准确,可以辅助中医进行舌诊。
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| 关 键 词： | 中医 舌象 舌质 舌苔 多标记学习 |
Research on multi-label learning in the classification of tongue images in TCM |
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| ZHANG Jing,ZHANG Xinfeng,WANG Yazhen,CAI Yiheng,HU Guangqin.Research on multi-label learning in the classification of tongue images in TCM[J].Beijing Biomedical Engineering,2016,35(2):111-116. |
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| Authors: | ZHANG Jing ZHANG Xinfeng WANG Yazhen CAI Yiheng HU Guangqin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | traditional Chinese medicine tongue image tongue body tongue coat multi-label learning |
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