一种基于多标签学习的中医舌象多诊察特征分类方法技术

本发明专利技术提出了一种基于多标签学习的中医舌象多诊察特征分类方法，旨在通过计算机视觉和深度学习技术，实现对中医舌诊中多种特征的自动分析。该方法采用DenseNet‑121作为骨干网络，并结合高效多尺度注意力(EMA)机制提取舌图像特征。利用高斯混合变分自编码器和对比学习，构建多标签学习网络，以协同分类舌色、苔色、腐腻和润燥等特征。该网络通过概率建模与特征映射的集成，提升了特征表达与区分能力。此外，使用对称修正交叉熵损失函数和对比学习损失函数进行模型训练，以提高分类精度和鲁棒性。该发明专利技术的优势在于高分类精度和低系统实现复杂度，为中医舌诊的自动化提供了一种有效的技术方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机视觉和医学图像处理领域，具体涉及计算机图像处理、深度学习、中医舌图像分析等技术。

技术介绍

1、舌诊是中医“四诊”中的重要环节，医生通过观察舌体的各种表观，如舌色、苔色、舌形态、舌动态等来了解人体生理功能和病理变化。舌诊关注的舌象诊察特征有三十多种，如舌色、苔色、润燥、腐腻、齿痕、裂纹、点刺、胖瘦等。现有的方法对舌象进行自动分析时，普遍采用分别独立分析的方法，即针对每种诊察特征分别设计一个分类模型，虽然可以获得理想的分类性能，但同时也会导致系统的实现复杂度太高，难以部署实施。

2、本专利技术将舌象多个诊察特征的分析看作是一种多标签分类问题，采用多标签学习的方法，在一个统一的网络框架下可以同时实现舌色、苔色、腐腻和润燥等多种舌象诊察特征的自动分析。具体来说，采用对比学习和高斯混合变分自编码器，通过利用舌象各个诊察特征之间的相关性，不仅可以提升分类性能，还可以降低系统整体实现的复杂度。

技术实现思路

1、本专利技术提出一种中医舌象多诊察特征分类方法，旨在利用多标签学习策略，在一个统本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多标签学习的中医舌象多诊察特征分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于多标签学习的中医舌象多诊察特...

【专利技术属性】
技术研发人员：卓力，王恩慈，张辉，李晓光，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：