一种基于AI舌诊图像处理的健康度管理系统及管理方法技术方案

本发明专利技术属于舌诊检测技术领域，具体涉及一种基于AI舌诊图像处理的健康度管理系统及管理方法。该发明专利技术能够根据图像比对的方式能先行判断就诊人员的健康度是否存在异常，在确定其健康度异常的前提下，再行分析导致其异常的病灶特征，之后根据就诊人员的舌像信息对病灶特征进行提取，而后根据病灶特征所占区域面积和色深程度进行分别评估，最后根据评估结果便可输出就诊人员的健康度得分，而后医生便可根据此健康度得分制定相应的诊疗方案。此健康度得分制定相应的诊疗方案。此健康度得分制定相应的诊疗方案。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI舌诊图像处理的健康度管理系统及管理方法


[0001]本专利技术属于舌诊检测
，具体涉及一种基于AI舌诊图像处理的健康度管理系统及管理方法。

技术介绍

[0002]舌诊是通过观察舌头的色泽、形态的变化来辅助诊断及鉴别的一个简单有效的方法，常见的病症有舌苔红、舌苔裂纹等现象，但是患者在需要就医时，多需要到医院进行排队挂号，而后寻找对应的医生进行看诊，此过程中需要浪费的时间较多，而医生在看诊时，也只是针对患者的舌苔病症作出诊断，而后再出具相应的诊断报告或者直接告知患者诊断结果，随着信息化技术的快速发展，结合舌诊是通过舌像表征进行比对分析的，相应的，便可采用图像比对的方式来评估患者健康度。
[0003]现有的采用图像处理的舌诊过程多是将整体舌像上传至识别终端，而后由医生进行逐一评估，但是舌像信息中的表征较多，且相互之间可能存在影响，这就导致医生在评估过程中会出现一些误导因素，而且人为的评估易出现疲劳现象，从而就会导致输出的舌诊结果会出现偏差，基于此，本方案提出了一种能够根据舌像自主进行评估的健康度管理系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于AI舌诊图像处理的健康度管理系统及管理方法，能够根据就诊人员的舌像信息对病灶特征进行提取，而后根据病灶特征所占区域面积和色深程度进行分别评估，最后根据评估结果便可输出就诊人员的健康度得分。
[0005]本专利技术采取的技术方案具体如下：
[0006]一种基于AI舌诊图像处理的健康度管理方法，包括：
[0007]获取就诊人员的身份信息，其中，就诊人员的身份信息包括姓名、性别、年龄、身高、体重、基础疾病、手机号码；
[0008]采集就诊人员的舌像信息，其中，所述舌像信息包括舌面信息和舌下信息；
[0009]获取标准舌像图像，并与所述舌像信息进行比较；
[0010]若所述标准舌像图像与所述舌像信息一致，则判定所述就诊人员的健康度正常；
[0011]若所述标准舌像图像与舌像信息不一致，则判定所述就诊人员的健康度异常，并将所述舌像信息标定为异常舌像；
[0012]获取异常舌像，并输入至特征提取模型中，得到异常特征，以及异常特征对应的异常区域；
[0013]计算所述异常区域在舌像图像中的占比率，并标定为待评估病症参数；
[0014]构建评估区间，并与所述待评估病症参数相比较，且根据比较结果输出就诊人员的健康度得分。
[0015]在一种优选方案中，所述采集就诊人员的舌像信息之后的步骤，包括：
[0016]获取病灶特征信息集；
[0017]获取的就诊人员的异常舌像，并标定为待诊断图像；
[0018]将所述待诊断图像等分为多个待评估区域，且逐一与所述病灶特征信息集相比较；
[0019]从所述病灶特征信息集中筛选出与所有待评估区域对应的病灶特征，并标定为异常病灶，其中，所述异常病灶设置为n个，n的取值为正整数。
[0020]在一种优选方案中，筛选出异常病灶之后，按照异常病灶的数量进行排序；
[0021]获取每个所述异常病灶的颜色信息和边界纹理信息；
[0022]将包含异常病灶的颜色信息和边界纹理信息的区域定义前景图像，其余部分定义为背景图像；
[0023]采用交互式分割算法实现所述前景图像和背景图像的分割，得到区域化的异常病灶。
[0024]在一种优选方案中，所述获取异常舌像，并输入至特征提取模型中，得到异常特征的步骤，包括：
[0025]获取所有异常病灶的边缘特征点；
[0026]构建虚拟坐标系，并逐一获取所有异常病灶的边缘特征点的像素坐标，并分别汇总为待评估样本集，并逐一进行编号；
[0027]对相邻编号下待评估样本集中的像素坐标逐一比对，筛选出距离最近的像素坐标，并将其之间的距离确定为偏移量；
[0028]根据偏移量逐一对多个异常病灶进行拼接，并将拼接后的图像标定为异常特征。
[0029]在一种优选方案中，所述异常病灶进行偏移时，包括以下步骤：
[0030]分别获取相邻所述异常病灶的最高点坐标和最低点坐标，并标定为临界坐标；
[0031]获取临界坐标中的纵坐标差值；
[0032]若所述纵坐标差值大于零，则判定相邻所述异常病灶进行纵向拼接；
[0033]若所述纵坐标差值小于或等于零，则判定相邻所述异常病灶进行横向拼接。
[0034]在一种优选方案中，所述异常特征对应的异常区域确定后，输入至所述计算模块并计算异常区域的占比率，其具体过程如下：
[0035]在所述虚拟坐标系中获取异常区域的边缘像素点坐标；
[0036]从所述计算模块中获取目标函数；
[0037]将所述边缘像素点坐标输入至目标函数中，得到异常区域的面积；
[0038]获取舌像图像的总面积，并与所述异常区域的面积相比较，得到异常区域在舌像图像中的占比率，且将其标定为待评估病症参数。
[0039]在一种优选方案中，所述异常区域确定时，对其进行二值化处理；
[0040]获取所述异常区域中每个像素点的坐标；
[0041]构建超红色算法，并逐一将每个像素点输入至超红色算法中，得到所述异常区域的加深灰度值以及加深图像。
[0042]在一种优选方案中，所述输出就诊人员的健康度得分的步骤，包括：
[0043]获取评估区间，其中，所述评估区间包括第一评估区间和第二评估区间，所述第一评估区间用于评估加深灰度值，所述第二评估区间用于评估异常区域的面积，且所述第一
评估区间的比对优先级高于第二评估区间的比对优先级，且所述第二评估区间设置有多个，每个所述第二评估区间均对应一个健康度得分，且所述健康度得分的取值为0～100，所述第一评估区间设置有一个，且对应的健康度得分为0；
[0044]获取第一评估区间；
[0045]将所述加深灰度值逐一与第一评估区间进行比对，判断异常区域中是否存在超出第一评估区间的加深灰度值；
[0046]若存在，则判定就诊人员的健康度得分为0；
[0047]若不存在，则获取异常区域的面积，并与所述第二评估区间进行比较，得到就诊人员的健康度得分。
[0048]本专利技术还提供了，一种基于AI舌诊图像处理的健康度管理系统，应用于上述的基于AI舌诊图像处理的健康度管理方法，包括：
[0049]前端数据采集模块，所述前端数据采集模块用于获取就诊人员的身份信息，其中，就诊人员的身份信息包括姓名、性别、年龄、身高、体重、基础疾病、手机号码；
[0050]图像采集模块，所述图像采集模块用于采集就诊人员的舌像信息，其中，所述舌像信息包括舌面信息和舌下信息；
[0051]判定模块，所述判定模块用于获取标准舌像图像，并与所述舌像信息进行比较；
[0052]若所述标准舌像图像与所述舌像信息一致，则判定所述就诊人员的健康度正常；
[0053]若所述标准舌像图像与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AI舌诊图像处理的健康度管理方法，其特征在于：包括：获取就诊人员的身份信息，其中，就诊人员的身份信息包括姓名、性别、年龄、身高、体重、基础疾病、手机号码；采集就诊人员的舌像信息，其中，所述舌像信息包括舌面信息和舌下信息；获取标准舌像图像，并与所述舌像信息进行比较；若所述标准舌像图像与所述舌像信息一致，则判定所述就诊人员的健康度正常；若所述标准舌像图像与舌像信息不一致，则判定所述就诊人员的健康度异常，并将所述舌像信息标定为异常舌像；获取异常舌像，并输入至特征提取模型中，得到异常特征，以及异常特征对应的异常区域；计算所述异常区域在舌像图像中的占比率，并标定为待评估病症参数；构建评估区间，并与所述待评估病症参数相比较，且根据比较结果输出就诊人员的健康度得分。2.根据权利要求1所述的一种基于AI舌诊图像处理的健康度管理方法，其特征在于：所述采集就诊人员的舌像信息之后的步骤，包括：获取病灶特征信息集；获取的就诊人员的异常舌像，并标定为待诊断图像；将所述待诊断图像等分为多个待评估区域，且逐一与所述病灶特征信息集相比较；从所述病灶特征信息集中筛选出与所有待评估区域对应的病灶特征，并标定为异常病灶，其中，所述异常病灶设置为n个，n的取值为正整数。3.根据权利要求2所述的一种基于AI舌诊图像处理的健康度管理方法，其特征在于：筛选出异常病灶之后，按照异常病灶的数量进行排序；获取每个所述异常病灶的颜色信息和边界纹理信息；将包含异常病灶的颜色信息和边界纹理信息的区域定义前景图像，其余部分定义为背景图像；采用交互式分割算法实现所述前景图像和背景图像的分割，得到区域化的异常病灶。4.根据权利要求3所述的一种基于AI舌诊图像处理的健康度管理方法，其特征在于：所述获取异常舌像，并输入至特征提取模型中，得到异常特征的步骤，包括：获取所有异常病灶的边缘特征点；构建虚拟坐标系，并逐一获取所有异常病灶的边缘特征点的像素坐标，并分别汇总为待评估样本集，并逐一进行编号；对相邻编号下待评估样本集中的像素坐标逐一比对，筛选出距离最近的像素坐标，并将其之间的距离确定为偏移量；根据偏移量逐一对多个异常病灶进行拼接，并将拼接后的图像标定为异常特征。5.根据权利要求4所述的一种基于AI舌诊图像处理的健康度管理方法，其特征在于：所述异常病灶进行偏移时，包括以下步骤：分别获取相邻所述异常病灶的最高点坐标和最低点坐标，并标定为临界坐标；获取临界坐标中的纵坐标差值；若所述纵坐标差值大于零，则判定相邻所述异常病灶进行纵向拼接；
若所述纵坐标差值小于或等于零，则判定相邻所述异常病灶进行横向拼接。6.根据权利要求4所述的一种基于AI舌诊图像处理的健康度管理方法，其特征在于：所述异常特征对应的异常区域确定后，输入至所述计算模块并计算异常区域的占比率，其具体过程如下：在所述虚拟坐标系中获取异常区域的边缘像素点坐标；从所述计算模块中获取目标函...

【专利技术属性】
技术研发人员：焦晶，陈伟杰，巩振坤，曹军婷，程斌，
申请(专利权)人：南京轶诺科技有限公司，
类型：发明
国别省市：