一种看舌头App气血津液数学模型制造技术

本发明专利技术公开了一种看舌头App气血津液数学模型，包括颜色识别数学模型、气血指数数学模型和津液指数数学模型，颜色识别数学模型具体如下：颗粒取色范围＝[R>λ3]∩[G>λ4]∩[B<255]的像素点，平均面积＝初算颗粒总面积/(初算颗粒个数+1)，γ＝初算颗粒面积/轮廓面积，本发明专利技术涉及医学软件模型技术领域。该看舌头App气血津液数学模型，可实现更加全面的对患者舌头病症进行智能建模分析，很好的达到了通过将患者舌头的气血和津液特征信息包含于模型内，来进行更加精确全面的智能诊断分析的目的，大大提高了诊断的精确性和智能化程度，实现了更加全面的智能诊断检查，数据处理模型特征算法丰富，从而大大方便了舌诊的普及。

【技术实现步骤摘要】
一种看舌头App气血津液数学模型
本专利技术涉及医学软件模型
，具体为一种看舌头App气血津液数学模型。
技术介绍
舌为心之苗，脾之外候，苔由胃气所生。脏腑通过经脉与舌相联中医诊断疾病的重要客系，手少阴之别系舌本，足少阴之脉挟舌本，足厥阴之脉络舌本，足太阴之脉连舌本，散舌下，故脏腑病变，可在舌质和舌苔上反映出来，舌诊主要诊察舌质和舌苔的形态、色泽、润燥等，以此判断疾病的性质、病势的浅深、气血的盛衰、津液的盈亏及脏腑的虚实，舌诊作为传统医学“望”诊的重要内容，在临床上是一种重要的观察手段，它通过观察舌象，来了解人体生理功能和病理变化，从现代医学的角度看，舌黏膜以及舌本体的变化，也是一种客观的体征，可以帮助医生判断弱情，甚至有一些疾病，单靠舌形、舌色等，即可作出大致的诊断。目前对于舌诊，有医生人工对病人的舌象进行观察，然后根据经验来判断病人的病情，也有对舌象自动识别且精准判断的人工智能软件App，但现有的舌诊App在进行诊断数据采集处理过程中，数据处理模型较为单一，不能更加全面的对患者舌头病症进行智能建模分析，无法达到通过将患者舌头的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种看舌头App气血津液数学模型，其特征在于：其数学模型包括颜色识别数学模型、气血指数数学模型和津液指数数学模型；/n所述颜色识别数学模型具体如下：/n颗粒取色范围＝[R>λ3]∩[G>λ4]∩[B<255]的像素点，平均面积＝初算颗粒总面积/(初算颗粒个数+1)，γ＝初算颗粒面积/轮廓面积，再做(平均面积^0.5)/2π腐蚀运算，j＝重计颗粒个数；/n瘀滞取色范围＝[R>0]∩[G<λ5]∩[B>λ6]的像素点，β＝像素点[(1/xy)∮(B)/148]-(148/148)；/n裂纹取色范围＝[R>0]∩[G<λ7]∩[B<λ8]的像...

【技术特征摘要】
1.一种看舌头App气血津液数学模型，其特征在于：其数学模型包括颜色识别数学模型、气血指数数学模型和津液指数数学模型；
所述颜色识别数学模型具体如下：
颗粒取色范围＝[R>λ3]∩[G>λ4]∩[B<255]的像素点，平均面积＝初算颗粒总面积/(初算颗粒个数+1)，γ＝初算颗粒面积/轮廓面积，再做(平均面积^0.5)/2π腐蚀运算，j＝重计颗粒个数；
瘀滞取色范围＝[R>0]∩[G<λ5]∩[B>λ6]的像素点，β＝像素点[(1/xy)∮(B)/148]-(148/148)；
裂纹取色范围＝[R>0]∩[G<λ7]∩[B<λ8]的像素点，χ1<连片面积/照片面积<χ2，κ＝(裂纹面积/照片面积)/Ф^2；
所述气血指数数学模型具体如下：
气血指数Bg＝Fe×{1-{(1-β)×{(1-β)×[(1-β)-(1-Ф)]+(1-Ф)}}}/(1-Ф)，虚实指数Fe＝老嫩算子f+干湿算子m；
所述津液指数数学模型具体如下：
津液指数Md＝胖瘦算子p-(干湿算子m+纹理算子t)；
裂纹指数Cr＝{1-{(1-κ)×{(1-κ)×[(1-κ)-(1-Ф)]+(1-Ф)}}}/(1-Ф)；
苔质指数Gr＝{[(e^γ)/(e^α)]×α-{e^[(π/4)×(Ф^2)×Ф]/(e^Ф)}×Ф}/{[LN(j+e)]/e}。


2.根据权利要求1所述的一种看舌头App气血津液数学模型，其特征在于：所述颜色识别数学模型中初算颗粒面积是指依据...

【专利技术属性】
技术研发人员：李华渊，卓汉昌，严雄，肖婷婷，
申请(专利权)人：武汉未康未病医学有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42