基于图像内容分析的中医舌象检索方法技术

基于内容的中医舌象检索方法，属于图像分析和检索领域。本发明专利技术鉴于中医舌诊缺乏客观定量化分析，并无法对分析结果进行有效查询和管理的特点，设计了一种基于多特征的中医舌象检索方法。该发明专利技术的特征在于：该方法包括特征库构建和舌象检索两大部分；特征库构建过程中，提取了舌象的颜色、纹理和形状信息；而在进行舌象检索时，首先基于舌象的文本标注信息进行初始检索，然后基于特征库的信息计算舌象间的相似度，得到最终检索结果。本发明专利技术可以得到令医生满意的查询结果，具有一定的实用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术以中医舌象为研究对象，运用计算机视觉理论与图像识别技术，重点分析舌象的颜色、纹理以及形状视觉信息，分别提取相应的内容特征，形成描述舌象内容的特征向量进行检索，为中医舌诊提供新的舌象客观化检索方法。
技术介绍
中医诊断的主要依据是“四诊”即“望、闻、问、切”，其中以“望”为先。舌诊，是通过观察舌象以了解人体生理功能和病理变化的一种诊察方法，是四诊中望诊的重要内容， 也是应用最广、最有临床应用价值的诊法之一。但传统的中医舌诊主要由医生根据自己的知识和经验用眼睛观察，并做出判断，其诊断结果受医生的知识水平、思维方式及诊断技巧的限制，也受光线、温度等外界客观因素的影响，难免会出现偏差。此外，许多舌诊的经验也难以有效地进行保留，这既不利于中医舌诊技术的传承，也不利于舌诊病历的查询和管理。 因此，对中医舌诊的客观化、数字化，即对客观的舌象分析方法进行研究，并对分析结果进行有效地管理，对于中医舌诊教学、科研手段的现代化，具有重要的理论价值和实际意义。图像检索技术自上个世纪以来已成为一个越来越受到人们关注的研究领域。伴随着数字化影像技术在医学临床工作中的普遍应用，大量的图像数据也随之产生。如何有效地组织、管理和检索舌象成为当前迫切需要解决的问题。传统的舌象检索方法通常采用基于文本信息的人工标注方法，这种方法费时费力，并且标注结果因人而异，检索结果往往与舌象的视觉内容差异较大，从而严重影响了图像在诊断过程中作用的发挥。基于内容的图像检索技术根据图像的颜色、纹理和形状视觉信息，建立特征向量空间进行检索，将其应用于舌象检索，可以为中医大夫提供一种方便直观的舌象客观化检索方法，对医学教学、科研以及图像归档和医学通信具有重要的研究意义。
技术实现思路
本专利技术利用基于内容的图像检索技术，设计了一种基于多特征的中医舌象检索方法，以方便用户有效地获取所需的舌象。该方法主要分为两大部分特征库构建和舌象检索。特征库构建过程中，提取了舌象的颜色、纹理和形状信息。而舌象检索又可细分为两个小部分关键词检索和图像检索，前者基于舌象的文本标注信息进行初始检索，后者利用特征库，并采用相似度计算的方法进行基于内容的舌象客观化检索，流程框图如附附图说明图1所示。当用户输入关键词进行查询时，初始检索结果将返回数组推荐舌象，这些舌象的标注信息中往往包含该关键词及一个相关词汇，然后用户可以选择其中一幅舌象进行二次查询以获得更多相关舌象，本次检索主要根据该舌象与舌象库中舌象的相似度返回查询结^ ο本专利技术以中医舌象为研究对象，运用计算机视觉理论与图像识别技术，通过对舌象颜色、纹理和形状信息进行分析，获取相应的内容特征，从而建立舌象的计算机客观化检索方法。61.特征库构建部分本专利技术从舌图像自身的特点出发，结合中医舌诊相关理论，采用客观化的图像处理分析方法，提取舌象的颜色、纹理以及形状特征，建立舌象特征库，其中舌象各个特征提取的过程如下所示1. 1舌象颜色特征提取舌质和舌苔的分析是中医舌诊中重要的内容，包括舌质和舌苔颜色信息。因此，本专利技术采用客观化的图像分析与模式识别方法，提取图像中上述信息作为舌象的颜色特征。在提取颜色特征时，先使用基于聚类树的支持向量机(CT-SVM)方法对舌体的各个像素进行识别，具体做法是对于图像库的每幅舌图像(如附图2所示)，取一个3X3大小的图像块，然后计算每个块的R、G、B三个分量的均值作为训练样本的特征矢量(3维数据)，将图像块标注为以下11种颜色类别的一种舌质淡、舌质淡红、舌质红、舌质暗红、舌质绛红、舌质暗紫、白苔、黄苔、灰苔、褐苔和黑苔。其中，前六种是舌质颜色，后五种是舌苔颜色。随后，根据训练样本的特征矢量，使用基于聚类树的多类支撑向量机算法 (CT-SVM)建立分类模型，然后依次读取待处理舌图像(如附图幻中舌体区域每个像素的 R、G、B值，并根据分类模型，判断该像素的颜色类型，其中该类型对应于上述11类图像块所代表的颜色。获取各个像素点的识别结果后，结合附图3伪彩色图中舌色、苔色的颜色信息， 将舌象转化为伪彩色图像(如附图3)，该图中只有11种颜色，它们的RG B三个分量与舌色、苔色的对应关系为舌质淡{255，200，200}、舌质淡红{255，0，255}、舌质红{255,0,0}, 舌质暗红{255，125，125}、舌质绛红{175，0，0}、舌质暗紫{125，50，200}、白苔{255,255, 25 、黄苔{255，255，0}、灰苔{125，125，125}、褐苔{100,0,0}和黑苔{0,0,0} 然后，统计每幅图像舌体区域中11种RGB分量对应像素点出现的频率，据此建立形如附图4所示的11 维的颜色直方图histphis、，. . .，histn (对应图中1 11柱的纵坐标值)表征舌象的颜色特征信息。1.2舌象纹理特征提取中医舌象表面经常出现各种形状的裂纹，裂沟，深浅不一，多少不等，统称为裂纹舌。其中裂纹的深浅与多少是舌诊中重要的参考指标。为此，本专利技术对舌象裂纹的深浅与多少进行定量分析，并设置裂纹指数用于表征舌体的纹理特征，裂纹分析流程见附图5，具体步骤如下选定两个高斯滤波器(标准差分别为2和0.幻，对舌图像进行卷积得到两幅图像，然后使用I^rewitt算子分别作卷积，获取舌体区各点的彩色梯度响应D和边缘方向θ， 接着进行组合，取两幅图像中对应像素点梯度响应较大者为有效值Dmax，同时计算两个梯度的均值万，并统计大于100的像素数Ne，最后根据式(1)计算裂纹指数CRK。权利要求1.基于内容的中医舌象检索方法，其特征在于该方法分为两大部分特征库构建和舌象检索；而舌象检索又分为两个部分关键词检索和图像检索，前者基于舌象的文本标注信息进行初始检索，后者利用特征库，并采用相似度计算的方法进行基于内容的舌象客观化检索；当用户输入关键词进行查询时，初始检索结果将返回数组推荐舌象，这些舌象的标注信息中往往包含该关键词及一个相关词汇，然后用户可以选择其中一幅舌象进行二次查询以获得更多相关舌象，本方法根据该舌象与舌象库中舌象的相似度返回查询结果；1).特征库构建提取舌象的颜色、纹理以及形状特征，建立舌象特征库，其中舌象各个特征提取的过程如下所示1.1舌象颜色特征提取在提取颜色特征时，先使用基于聚类树的支持向量机方法对舌体的各个像素进行识别，具体做法是对于图像库的每幅舌图像，取一个同样大小的图像块，然后计算每个块的 R、G、B三个分量的均值作为训练样本的特征矢量，将图像块标注为以下11种颜色类别的一种舌质淡、舌质淡红、舌质红、舌质暗红、舌质绛红、舌质暗紫、白苔、黄苔、灰苔、褐苔和黑苔；其中，前六种是舌质颜色，后五种是舌苔颜色；随后，根据训练样本的特征矢量，使用基于聚类树的多类支撑向量机算法建立分类模型，然后依次读取待处理舌图像中舌体区域每个像素的R、G、B值，并根据分类模型，判断该像素的颜色类型，其中该类型对应于上述11类图像块所代表的颜色；获取各个像素点的识别结果后，结合伪彩色图中舌色、苔色的颜色信息，将舌象转化为伪彩色图像，只有11种颜色，它们的RGB三个分量与舌色、苔色的对应关系为舌质淡 {255，200，200}、舌质淡红{255，0，255}、舌质红{255，0，0}、舌质暗红{255，125，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张菁，卓力，隋磊，刁蒙蒙，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：