一种基于深度学习的舌面诊检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的舌面诊检测方法，步骤一、图片的处理：通过图片上传单元将拍摄的舌面图片和面部图片上传，然后通过图片整理单元对拍摄出来的舌面图片进行整理，通过多余部位剪切模块将图片的空白部位剪切掉，然后通过清晰度修复模块对剪切后的图片清晰度进行修复，然后将图片输送到图片诊断预处理单元内，将舌体图像分为舌体五大部分，本发明专利技术涉及计算机图像处理技术领域。该基于深度学习的舌面诊检测方法，将检测结果与数据库中已标注的数据进行对比获得最终诊断结果，同时将其放入数据库内，用于下次的诊断，数据库内收录的数据更加全面和准确，诊断效果随着时间不断上升，自我学习能力更强。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的舌面诊检测方法
本专利技术涉及计算机图像处理
，具体为一种基于深度学习的舌面诊检测方法。
技术介绍
传统医学是我国传统文化的一大瑰宝，中医在医治之前，一般会通过“望、闻、问、切”对患者进行检测，通过“四诊合参”判别症候，然后再对症下药，望诊，是对病人的神、色、形、态、舌象等进行有目的的观察，以测知内脏病变，望诊包括一般望诊和舌诊两部分内容，一般望诊中，对面部的观察尤为重要，中医经验认为，脸上的“五官”表现与人体的“五脏”健康与否息息相关，所以借助观察面部可以在一定程度上了解身体的健康状况，舌诊则是通过观察舌象了解人体生理和病理状态，主要观察病人的舌质、舌苔和舌底，传统的舌诊方法会受医生知识水平、诊断技能和当时光线、温度等因素的影响，而随着图像处理技术的进步，计算机辅助舌象分析系统被普遍认为能够实现客观的、标准的自动化舌诊，中医舌象仪的研制以计算机色彩和纹理分析技术等为基础，在舌诊信息的收集、舌象图片的处理、疾病的诊断和治疗等方面起到了积极的作用。现有的舌面诊检测方法在通过计算机对舌诊结果进行分析时，往往错误率较高本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的舌面诊检测方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤一、图片的处理：通过图片上传单元将拍摄的舌面图片和面部图片上传，然后通过图片整理单元对拍摄出来的舌面图片进行整理，通过多余部位剪切模块将图片的空白部位剪切掉，然后通过清晰度修复模块对剪切后的图片清晰度进行修复，然后将图片输送到图片诊断预处理单元内，根据中医理论将舌体图像分成对应于人不同器官健康状况的舌体五大部分；/n步骤二、舌面的诊断：通过面部诊断单元对人脸属性进行检测，通过图片诊断单元对舌体的五大部分分别进行诊断，根据舌象数据库内的图片和诊断结果进行对比，筛选舌象数据库中与步骤一中的图片相似的图片，然后将舌象数据库中对应...

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的舌面诊检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一、图片的处理：通过图片上传单元将拍摄的舌面图片和面部图片上传，然后通过图片整理单元对拍摄出来的舌面图片进行整理，通过多余部位剪切模块将图片的空白部位剪切掉，然后通过清晰度修复模块对剪切后的图片清晰度进行修复，然后将图片输送到图片诊断预处理单元内，根据中医理论将舌体图像分成对应于人不同器官健康状况的舌体五大部分；
步骤二、舌面的诊断：通过面部诊断单元对人脸属性进行检测，通过图片诊断单元对舌体的五大部分分别进行诊断，根据舌象数据库内的图片和诊断结果进行对比，筛选舌象数据库中与步骤一中的图片相似的图片，然后将舌象数据库中对应的诊断结果附上，通过结果输出单元输出诊断结果，通过图片输出单元输出步骤一中的图片；
步骤三、诊断判断：通过结果处理单元对诊断结果进行确认和分析，分析完毕的结果通过结果处理单元对机器诊断的结果进行替换，并且通过机器结果判误模块判断机器诊断结果错误；
步骤四、自我学习：通过结果处理单元将正确的结果输送到结果归类单元，通过图片输出单元将正确的结果输送到结果归类单元，通过诊断归类模块将图片和诊断结果进行对应，并且输送到舌象数据库内进行归类。


2.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：张攀，谢佳，
申请(专利权)人：陕西尚善优选食品科技有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61