中医舌诊图谱数据库系统研究
61张高清舌诊图谱，图文对照
61张高清舌诊图谱，图文对照中医思维十这里有临床常见的舌诊图谱，送给热爱中医的你。
舌诊脏腑部位分属图据《内经》记载，舌的不同部位能反映不同脏腑的病理变化，在临床上有一定参考意义。
舌尖候上焦心肺的病变；舌中部候中焦脾胃；舌根候下焦肾；舌两侧候肝胆。
《伤寒指掌· 察舌辩证法》还有“舌尖属上脘，舌中属中脘，舌根属下脘”的说法。
“舌色篇”1、正常舌正常舌象的特征是：舌色淡红鲜明，舌质滋润，舌体大小适中，柔软灵活；舌苔均匀、薄白而润，简称“淡红舌，薄白苔”。
正常舌下络脉仅隐隐可见，呈紫红色线状，绝不粗胀。
大多为单枝干，络脉直径最粗不超过2.7mm，长度大多不超过舌尖与舌下肉阜连线的3/5。
2、淡白舌淡白舌多见于阳虚寒盛、气虚血少之证。
本图舌色淡白，舌苔薄白而润，提示气血两虚。
3、枯白舌舌色及龈、唇皆无血色，称为“枯白”。
本图舌色枯白，舌干皱缩，无力伸出，是舌无神气的表现。
提示精气衰败，病情危重。
4、红舌红舌见于外感热盛或阴虚火旺之证。
本图舌色较红，舌苔薄黄，舌质纹理粗糙，提示气分热盛。
5、舌尖红舌尖红多见于心火上炎，上焦有热之证。
本图舌尖红赤起刺，其余部位淡红而润。
提示上焦热盛。
6、红绛舌（1）舌色深红，称为“绛舌”，为热盛之象。
在外感病为邪热入营的标志；在内伤杂病阴虚火旺重症亦较多见。
本图舌色深红偏暗，舌面有叶脉状浅裂纹，苔少。
提示热盛、气血壅滞，正气已伤。
7、红绛舌（2）本图摄自慢性胃火患者，舌色红绛，舌干无苔，舌面上有浅裂纹。
提示内热炽盛，胃阴枯涸，胃气大伤。
8、红绛舌（3）舌色红绛，舌面苔少，舌前部有较多红点（即菌状乳状充血），提示邪热炽盛，气阴两伤。
9、青紫舌舌色青紫，由气血运行不畅所致。
本图患者为慢性支气管炎继发感染、肺气肿、心力衰竭，舌色紫暗，苔白腻。
提示痰饮内停、肺肾气虚，血行瘀滞。
10、淡紫舌淡紫舌多见于阳虚阴盛之证。
本图患者为肺原性心脏病，舌淡紫，苔薄白而湿润。
提示阳气不足，血行不畅。
基于神经网络的中医舌诊图像识别技术研究
基于神经网络的中医舌诊图像识别技术研究中医舌诊是中医诊断中的重要方法之一，通过观察舌头的形态、颜色、苔色等特征来推断病人的身体状况。
然而，舌诊往往需要经验丰富的医生进行，而且存在主观性强的问题。
为了提高中医舌诊的客观性和精确度，近年来，基于神经网络的中医舌诊图像识别技术得到了广泛的研究和应用。
神经网络是一种模拟生物神经网络的人工智能模型，通过多层神经元之间的连接和学习，可以从数据中学习到复杂的表达和特征。
中医舌诊图像识别技术基于神经网络，使用大量的舌诊图像作为训练样本，通过网络的学习和调整，实现对舌诊图像的自动分析和识别。
在中医舌诊图像识别技术的研究中，首先需要构建合适的神经网络模型。
一般采用深度卷积神经网络（CNN）作为基础模型，因为CNN 能够有效地提取图像中的特征。
然后，需要准备大量的舌诊图像数据集，包括正常舌和不同疾病的舌诊图像，以供网络的训练和测试。
在网络训练的过程中，可以使用传统的监督学习方法，将舌诊图像的标签（即对应的疾病类型）作为监督信号，通过反向传播算法来调整网络的权值和参数，使网络的输出和标签尽可能一致。
由于舌诊图像数据集通常比较大和复杂，可以采用数据增强的技术，如旋转、平移和缩放等，来扩充数据集并提高网络的鲁棒性。
在测试阶段，可以使用训练好的神经网络模型对新的舌诊图像进行判断和识别。
根据网络的输出结果，可以得到相应的疾病类型和严重程度。
为了提高识别的准确度，可以采用集成学习的方法，通过多个神经网络模型的投票或加权组合来得到最终的识别结果。
中医舌诊图像识别技术的应用前景广阔。
该技术可以辅助医生进行中医舌诊，提供更客观、精确的诊断结果。
该技术可以实现远程舌诊，病人只需将舌诊图像通过互联网发送给医生，医生即可对病人的舌诊进行远程诊断。
该技术还可以用于中医药的研究和评估，通过分析不同疾病舌诊的特征，可以揭示疾病与舌象之间的关系，为中医药的发展提供科学依据。
基于神经网络的中医舌诊图像识别技术是目前中医诊断研究的热点之一，具有重要的理论和应用价值。
中医舌诊客观化方法的研究进展
中医舌诊客观化方法的研究进展中医舌诊客观化方法的研究进展望舌归属于中医四诊之一“望诊”的范畴，舌诊为疾病的辨证提供不可或缺的客观依据。
目前临床舌诊方法仍是凭靠医家的肉眼观察，从个人角度上看，带有明显的主观性，难以形成客观统一的识别标准，因而给中医传承和推广带来诸多不便。
实现舌诊技术的现代化必然要求其结果具有客观性、可重复性。
现对近年来的研究进行如下概述。
1.舌体分割李庆利等使用光谱角度匹配(SAM)算法将由超光谱舌图像采集系统采集而来的超光谱图像立方体变换为光谱角度立方体，使用光谱角度立方体的“光谱”维进行边缘检测，将二维的边缘检测问题转换成了一维的边缘检测问题，这种舌体分割算法相对基于灰度图像进行的分割算法运算简单，且分割效果好。
2.舌色由于RGB颜色空间中R、G、B值之间的相关性很高，使得其在识别某种特定颜色时很难确定阈值和其在颜色空间中的分布范围。
而HSV更接近于人眼感知色彩的方式。
胡申宁等利用主要成分分析方法，在HSV颜色空间中分别对每一类的舌象颜色特征进行提取、降维，得到每一类不相关的特征，再组合成多个子分类器，并通过AdaBoost 算法把舌象颜色弱分类信息提升到强分类信息，解决了舌象颜色的多分类问题。
实验结果表明，该算法能有效地提高分类精度，舌苔颜色识别的平均正确率达96％，舌质颜色识别的平均正确率达95％。
杨如芬等运用腔内探头，对3种异常舌质(红、绛、紫)共42例典型患者采用彩色多普勒超声诊断仪测定舌体CDE血流信号并生成显像，利用Photoshop7.0的网格化功能，对其彩色血流像素网格数进行分析对比，计算其彩色血流信号平均密度，结果显示3种异常舌质彩色血流信号平均密度与正常舌质差别均有统计学意义。
严智强等采用舌质光诸分析原理，自行设计研制了物理舌诊仪，将12 V、25 w白炽灯光源发射的光束照射于舌面，对反射光束进行分光，分为红、橙黄、绿、蓝、紫等5色，分别进行光电转换，由数字式定量记录仪显示。
中医舌诊图谱数据库网站的建立与研究
Ｓ ｃ 科 ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ＆ 技 Ｔ ｅ ｃ ｈ 视 ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ 界 Ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ
项目 与瀑曩
中医舌诊图谱数据库网站的建立与研究
杨福 来 （ 辽 宁 中医药大 学 信息 工程学 院 ， 辽 宁 沈阳 １ １ ０ ０ ３ ２ ）
技术路线如图 １ 所示
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３ ． １ 中医舌象图谱 的收集 中医舌诊图谱数据库 网站 首先要有大量 的典型 的中医病态舌象
中 医 舌 诊 图 谮 收 集） 弋 医 嘲 站 收 集
建 ＿ 立 中 医 舌 诊 敷 据 、 ＝ 用 户 通 过 软 件 对 自 己 的
【 摘 要】 中医舌诊 图谱数据库 网站是通过 收集中医舌诊 图谱， 并按 中￣ ． ４ － ｇ － 诊断证 治规律所建立的学习网站 。网站采 用 Ｐ Ｈ Ｐ ＋ Ｍ Ｙ Ｓ Ｑ Ｌ数 据库 架构 ， 将舌诊图片、 在 线测试存储 于 Ｍ Ｙ Ｓ Ｑ Ｌ 数据库 中， 以Ｐ Ｈ Ｐ 语言调用。 中医舌诊 图谱的数据库 网站可 用于中医舌诊 自 学及 中医舌诊 实 训课程 ． 同时应用于 自我保健 ， 对 中医的现代化和普及具有重要的意义。 【 关键词 】 中医； 舌诊图谱 ； 网站
１ 中医舌诊图谱数据库 网站的建立的意义
中医舌诊图谱数据 库网站是通过收集中医舌诊 图谱 ． 并按 中医舌 图谱 。 针对不同舌色、 舌质 、 舌苔都要有足够数量 的典型舌象图谱 。因 象诊 断证 治规律所 研发 的网站 ． 该 网站 的建立 ． 可以使得 中医的诊 断 此 图谱收集 的工作是非 常重要 的 因此 图谱收集 的工 作是 非常重要 学 习不用再局限于情景教学 ． 能够实现超越于时间和地点的学 习 该 的． 收集工作分为四个 小组 ， 第一小组通过网上 收集 ， 主要收集非常典 网站的建立 主要是为了中医舌诊课程 的教学 ． 也可用于中医舌诊 自学 型的、 高清晰的图谱。 第二小组主要是从 图谱上和教科 书上收集 ， 将彩 及中医舌诊实训课程 目前我 校有用于 中医辩证学习的文锋一 Ⅲ中医 色的图谱 ． 通过高分辨率的扫描仪进行采集。第三小组通过 ｌ 临 床 医院 辩证 系统 和中医脉诊学习的脉诊 仪． 但是一直以来都没有专门针对 于 采集 ． 相对前两组这组 收集 的难度最大 ， 但是也最有意义 ， 因为不仅能 中医舌诊 学习的相关软件 ． 目前 国内有一些 中医诊断的课件 ． 其 中包 收集到宝贵的图谱 ， 最重要的是可 以通过跟踪病人 诊断的方式 ． 来通 含中医舌诊 的内容 ． 也有一些中医舌诊 图谱 没有专门独立的中医舌 过图谱的变化 ． 来诊断出病人 的病情 。但是 在收集过程 中发现 由于采 诊 系统软件 。在更多的中医院校里 ． 在 中医诊断课件中的中医舌诊 一 集时的光线 、 室 内的光照强度 ， 病人 的配合程度不同， 照出的照片效果 般来 说内容 比较简单 。多为一些 网上可收集到的典型的舌诊图谱 ． 比 也不相 同． 其 中有很多图谱放 到电脑 中以后 ， 效果并不是很好 ． 达不 到 较概念化 和模式化 ． 对学生的中医舌诊技能提高作用不大 而且多为 学习的 目的和 自我诊断的要求 舌象图谱 的展示 ， 不具备中医舌诊技 能考核 的功能。 而 当个人生病后 ． ３ ． ２ 中医舌象 图谱的整理 想通过现有 的网上 的舌诊图谱 进行个人诊断更是难上加难 首先网上 在收集 了大量 的舌诊图谱后 ． 还要对其进行合理 的编辑 和整理 。 的图谱大 多是 比较典型的图谱 ． 由于个体 的差异很难找到适合 自己的 在中医诊 断教研室老师的帮助下 ．将图谱根据不同的舌色、舌形 ． 苔 图谱 ： 其次， 即使找到了适合 自己的图谱 ． 却发现给 出的诊断结论却是 质、 苔色进行合理 的分类 ， 通 过相应 图谱 的介绍 。 然后进行小练 习。 不尽相同。该 网站 的建立不仅可以用在学 习上 ． 也可以用在病人对个 ３ ． ３ 中医舌诊 图谱数据库网站的建立 人的 自 我诊 断上 。所 以该 网站的建立具有很重要的意义。 中医舌诊数据库 系统采用 Ｐ Ｈ Ｐ ＋ Ｍ Ｙ Ｓ Ｑ Ｌ 数 据库 架构 ．将舌 诊图 片、 在线测试存储于 Ｍ Ｙ Ｓ Ｑ Ｌ 数 据库 中， 以Ｐ Ｈ Ｐ 语言调用。 ２ 中医舌诊 图谱数据库网站的建立的技术路线 该网站的建立首要工作是 中医舌诊图谱 的收集工作 然后是整 理， 最后是网站的建立 。 中医舌诊图谱数据库建立后 ． 对舌诊 图谱按 中 医诊断舌色、 舌 质、 舌苔等舌诊方法对 舌诊 图谱进行分类整理。 最后制 作成具有学习 、 考核等功能 的舌 诊系统软件 ． 用户可 以通过软件对 自 己的舌象进行辨别 和简单 的自我健康 状况的分析
中医舌诊图谱数据库网站的建立与研究
Science &Technology Vision科技视界1中医舌诊图谱数据库网站的建立的意义中医舌诊图谱数据库网站是通过收集中医舌诊图谱,并按中医舌象诊断证治规律所研发的网站,该网站的建立,可以使得中医的诊断学习不用再局限于情景教学,能够实现超越于时间和地点的学习。
该网站的建立主要是为了中医舌诊课程的教学,也可用于中医舌诊自学及中医舌诊实训课程。
目前我校有用于中医辩证学习的文锋-Ⅲ中医辩证系统和中医脉诊学习的脉诊仪,但是一直以来都没有专门针对于中医舌诊学习的相关软件,目前国内有一些中医诊断的课件,其中包含中医舌诊的内容,也有一些中医舌诊图谱。
没有专门独立的中医舌诊系统软件。
在更多的中医院校里,在中医诊断课件中的中医舌诊一般来说内容比较简单,多为一些网上可收集到的典型的舌诊图谱,比较概念化和模式化,对学生的中医舌诊技能提高作用不大。
而且多为舌象图谱的展示,不具备中医舌诊技能考核的功能。
而当个人生病后,想通过现有的网上的舌诊图谱进行个人诊断更是难上加难。
首先网上的图谱大多是比较典型的图谱,由于个体的差异很难找到适合自己的图谱;其次,即使找到了适合自己的图谱,却发现给出的诊断结论却是不尽相同。
该网站的建立不仅可以用在学习上,也可以用在病人对个人的自我诊断上。
所以该网站的建立具有很重要的意义。
2中医舌诊图谱数据库网站的建立的技术路线该网站的建立首要工作是中医舌诊图谱的收集工作。
然后是整理,最后是网站的建立。
中医舌诊图谱数据库建立后,对舌诊图谱按中医诊断舌色、舌质、舌苔等舌诊方法对舌诊图谱进行分类整理。
最后制作成具有学习、考核等功能的舌诊系统软件,用户可以通过软件对自己的舌象进行辨别和简单的自我健康状况的分析。
技术路线如图1所示。
图13中医舌诊图谱数据库网站的建立的过程3.1中医舌象图谱的收集中医舌诊图谱数据库网站首先要有大量的典型的中医病态舌象图谱,针对不同舌色、舌质、舌苔都要有足够数量的典型舌象图谱。
史上最全高清舌诊图谱，中医爱好者必备（收藏篇）
史上最全高清舌诊图谱，中医爱好者必备（收藏篇）舌诊是观察舌头的色泽、形态的变化来辅助诊断及鉴别的一个简单有效的方法。
舌诊，为中医望诊重点内容之一。
舌为心之苗，脾之外候，苔由胃气所生。
手少阴心经之别系舌本，足少阴肾经之脉挟舌本，足厥阴肝经之脉络舌本，足太阴脾经之脉连舌本，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等。
血虚、气虚、痰湿、还是血瘀？经络技巧公众号提示都可以在你伸出舌头的刹那，看出个大概。
最让人羡慕嫉妒恨的是“桃花舌”一般来说，平和体质的人，最纯美的舌象是桃花一样的淡红色，上面有一层薄白苔，这种让人羡慕嫉妒恨的舌象被称为“桃花舌”。
舌诊时按照舌尖-舌中-舌根-舌侧的顺序进行观察。
先看舌体再看舌苔，30秒左右。
如果一次望舌判断不清，可令病人休息3~5分钟后，重新观察一次。
下面是临床常见的舌苔超清彩色图谱，有了这些高清舌诊图谱，看舌头知健康，人手一份！舌形和舌面1舌有红点：热盛内结舌上有红点或芒刺，则内热过盛。
舌尖、舌中、舌两边有红点、芒刺，分别代表心火亢盛、胃肠热盛、肝胆火旺。
2裂纹舌：精血亏虚裂痕中一般无舌苔覆盖，是精血亏虚的表现。
舌苔白而又裂纹者，为精血亏虚；舌绛红而干，有裂纹者，为热盛伤津。
3舌有齿痕：阳气虚舌体偏白，舌苔偏白，说明脾肾阳虚、身体内有水湿痰饮。
此舌象的舌质非常柔软，说明身体阳气虚，体能有所衰退。
4淡白舌：体内虚汗舌质淡白而胖嫩，是阳气虚衰所致；舌质淡白而瘦小，是气血亏虚所致。
淡白舌而属于机体虚证、寒证之舌象。
5红舌：有热邪舌尖红有芒刺表示心火上炎；舌色较红，舌苔黄且干燥表示内有实热；舌体红且舌苔少或无苔，则阴虚内热。
主热证，可能是身体积热过多，同时观察舌面上是不是有红点。
6绛舌：热邪较盛舌色红绛而舌体干燥，有芒刺或裂纹，为内热炽盛；舌色红绛而无舌苔且光滑，为胃、肾阴虚枯竭。
面向中医诊断的舌图像分割的研究与应用
广东工业大学工学硕士学位论文面向中医诊断的舌图像分割的研究与应用秦昭晖二○○八年四月三十日分类号：学校代号：11911 UDC：密级：学号：211广东工业大学学位论文面向中医诊断的舌图像分割的研究与应用秦昭晖指导教师：韦玉科副教授学科门类：工学专业名称：计算机软件与理论申请学位级别：硕士论文提交日期： 2008.05论文答辩日期： 2008.05学位授予单位：广东工业大学A Dissertation Submitted to Guangdong University of Technology forthe Degree of MasterResearch and application of Tongue ImageSegmentation Oriented to TCM diagnosisMaster Candidate: Qin ZhaohuiSupervisor: Associate Prof. Wei YukeMay 2008Faculty of ComputerGaungdong University of TechnologyGuangzhou, Guangdong, P. R. China, 510006摘要随着科学技术和医用科技的不断发展，中药中传统的“望闻问切”四诊法也面临着技术实现的现代化。
‘望’诊，尤其是其中的舌诊是中医四诊的重要内容，它通过观察舌像的变化了解机体的生理功能和病理变化，对许多病症的前期确症有着非常重要的意义。
然而传统的舌诊是通过人眼观察舌像，会不可避免的引入人为的、主观的、不利于获取指标精确化的因素，给舌诊的进一步发展带来了严重的困难。
因此，将现代的信息处理技术和中医专家的临床经验结合起来，实现中医诊断的定量化、客观化、标准化，是发展中医舌诊的必经之路。
舌诊医疗中，病人的舌图像可以通过数字采集仪器（如数码像机等）获得。
获得图像后，必须首先实现对目标区域进行智能化分割，因此，舌图像分割作为连接图像采集和图像处理与分析的一个重要环节，它的分割质量将直接影响到后续的舌图像分析工作。
基于大数据分析的中医舌诊在疾病诊断中的应用研究
基于大数据分析的中医舌诊在疾病诊断中的应用研究研究方案：基于大数据分析的中医舌诊在疾病诊断中的应用研究一、研究背景和目的中医舌诊是中医诊断的重要手段之一，通过观察舌苔、舌色等特征，可以发现人体内在疾病的变化。
传统的中医舌诊主要依赖医生的经验和主观判断，因此容易受到医生个人经验和技术水平的限制，存在一定的主观性和可靠性。
随着大数据时代的到来，利用大数据分析中医舌诊的应用，可以提高舌诊的客观性和准确性，辅助医生进行疾病诊断。
本研究旨在通过大数据分析的方法，建立中医舌诊与疾病的关联模型，提高疾病诊断的精确度和准确性，为患者提供更好的诊疗服务。
二、研究方案1. 数据采集通过临床医院等渠道收集大量的舌诊数据和相应的疾病诊断记录。
确保数据的准确性和完整性。
2. 数据预处理对采集到的数据进行初步的清洗和预处理，去除缺失值和异常数据，统一数据格式和标准。
3. 数据分析（1）特征提取根据中医舌诊的特点，通过分析舌苔颜色、形状、湿度等方面的特征，提取舌诊数据的关键特征。
（2）关联模型建立基于机器学习和数据挖掘技术，建立中医舌诊与疾病之间的关联模型。
将舌诊数据作为输入，疾病诊断结果作为输出，通过算法训练和优化，建立准确度较高的模型。
（3）模型验证将收集到的新的舌诊数据输入到已建立的模型中，对比模型的预测结果与实际诊断结果，评估模型的准确性和可靠性。
4. 创新和发展（1）推动中医舌诊数字化通过大数据分析的研究，提升中医舌诊的数字化水平。
将传统的舌诊经验和知识进行数据化，并结合大数据分析方法，提高舌诊的客观性和准确性。
（2）构建舌诊数据库基于研究中收集到的舌诊数据，建立舌诊数据库，为后续的疾病诊断和研究提供参考数据。
（3）应用于临床实践将研究结果应用到临床实践中，搭建基于大数据分析的中医舌诊辅助诊断系统，帮助医生提高疾病诊断的准确性和科学性。
三、方案实施1. 数据采集阶段联系多家临床医院和中医诊所，与医生和患者进行合作，收集舌诊数据和疾病诊断记录。
基于大数据分析的中医舌诊在疾病预测中的应用研究
基于大数据分析的中医舌诊在疾病预测中的应用研究研究方案：基于大数据分析的中医舌诊在疾病预测中的应用研究1. 研究背景与目的中医舌诊是中医诊断的重要组成部分，通过观察舌质、舌苔等现象，可以对人体的健康状况进行初步判断和预测。
本研究旨在利用大数据分析方法，以中医舌诊为切入点，探索其在疾病预测中的应用潜力，希望能够为中医舌诊在临床实践中的改进和提升提供有价值的参考。
2. 研究方法与流程2.1 数据采集我们将构建一个基于舌诊的大数据平台，收集患者的舌诊信息。
通过与医院合作，可以获得大量的舌诊照片和相关临床数据。
我们还可以收集患者的生活习惯、病史等信息，以建立完整的数据库。
2.2 数据预处理为了保证数据的质量和准确性，在数据预处理阶段，我们将对采集到的数据进行清洗、筛选和整理。
对舌诊照片进行图像处理，提取出舌质、舌苔等特征。
对其他临床数据进行标准化处理，确保数据的一致性。
2.3 数据分析方法根据舌诊的特点，我们可以利用机器学习、数据挖掘等方法对数据进行分析。
我们可以建立一个舌诊特征提取模型，通过分析舌质、舌苔等特征与疾病之间的关联性，寻找潜在的规律和特征。
接着，可以采用分类算法，建立疾病预测模型，通过输入患者的舌诊信息，预测其患病的可能性。
2.4 实验设计为了验证中医舌诊在疾病预测中的应用效果，我们可以设计一组实验。
选择一定数量的患者，并对其进行舌诊，采集舌诊照片和相关临床数据。
然后，根据疾病诊断结果，将患者分为患病组和健康组，建立相应的数据集。
在数据集的基础上，进行数据预处理和特征提取，并利用机器学习等方法构建疾病预测模型。
通过对其他患者数据的预测，对模型进行验证和评估。
3. 可能的创新与发展方向基于以上研究方法和流程，我们可以对中医舌诊在疾病预测中的应用进行创新和发展，如下所示：3.1 结合其他临床数据除了舌诊信息，我们还可以结合其他临床数据，如血液检测结果、病史记录等，建立更加全面和准确的疾病预测模型。
基于大数据的中医舌诊在健康评估中的应用研究及意义分析
基于大数据的中医舌诊在健康评估中的应用研究及意义分析研究方案:一、研究背景和意义中医学是中国传统医学的重要组成部分，其独特的理论体系和诊疗方法在中国和全世界广泛应用于疾病的预防和治疗。
而中医舌诊作为中医诊断的重要手段之一，通过观察舌苔、舌质等舌象的变化，可以判断人体的健康状况，并提供个性化的诊疗方案。
随着大数据和技术的快速发展，将中医舌诊与大数据相结合，可以更加准确地评估人们的健康状况，并为个性化健康管理提供科学依据。
本研究旨在基于大数据的中医舌诊在健康评估中的应用进行深入研究，探讨其意义和价值。
二、研究目标和内容1. 研究目标: 通过分析和挖掘大数据中的中医舌诊信息，建立一种基于大数据的中医舌诊模型，用于健康评估和预防疾病。
2. 研究内容:a. 收集和整理大量的中医舌诊数据，包括舌苔、舌质等信息；b. 构建中医舌诊的数据采集平台，实现数据的自动采集和存储；c. 分析中医舌诊数据中的规律和特征，探索其与健康状况的关系；d. 基于中医舌诊数据和健康相关数据，建立中医舌诊模型，用于健康评估；e. 创新性地提出新的观点和方法，丰富和拓展中医舌诊研究领域。
三、研究方案1. 数据采集:a. 构建中医舌诊数据采集平台，收集来自中医医院和健康管理机构的中医舌诊数据；b. 利用机器学习和图像识别技术，实现舌苔、舌质等舌象的自动采集和数据录入。
2. 数据整理和清洗:a. 对采集到的中医舌诊数据进行去噪和清洗，保证数据质量；b. 利用文本挖掘和模式识别技术，对数据进行分类和归纳，形成标准化的中医舌诊数据集。
3. 数据分析和建模:a. 对中医舌诊数据进行统计分析和数据挖掘，找出与健康相关的特征和规律；b. 基于中医舌诊数据和健康相关数据，建立中医舌诊模型，用于健康评估和疾病风险预测；c. 通过模型的迭代和优化，提高模型的准确性和可靠性。
4. 创新和发展:a. 结合其他健康相关数据，如体征数据、生活习惯等，进一步优化中医舌诊模型，提供个性化的健康管理方案；b. 借助技术，实现中医舌诊的自动化和智能化，提高诊断效率和准确性；c. 提出新的观点和方法，丰富和拓展中医舌诊研究领域。
基于深度学习的舌像图像识别与中医辅助诊断技术研究
基于深度学习的舌像图像识别与中医辅助诊断技术研究近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的突破和成功。
而在中医领域中，舌像作为中医诊断的重要手段之一，对于医生来说是一个十分重要的参考指标。
因此，将深度学习技术应用于舌像图像识别以及中医辅助诊断已经引起了许多研究人员的关注。
深度学习是一种基于大规模标注数据的机器学习方法，通过多层神经网络模拟人脑的处理方式，从而实现对图像、语音和文本等数据的有效识别和分析。
相比传统的机器学习方法，深度学习能够自动从海量数据中学习特征，无需手工设计特征，具有更好的识别精度和鲁棒性。
舌像作为一种重要的中医诊断工具，通过观察舌苔、舌质、舌面颜色和舌形等特征来判断患者的健康状况。
传统的舌诊需要依赖医生的经验和专业知识，判断结果容易受主观因素的影响，且对医生的经验要求较高。
而基于深度学习的舌像图像识别技术可以辅助医生进行诊断，提高诊断的准确性和一致性，缩短诊断的时间。
在舌像图像识别方面，研究人员已经尝试将深度学习技术应用于舌像的自动识别。
首先，需要构建一个舌像数据库，包含不同类型的舌像图像。
然后，利用深度学习算法对这些舌像图像进行训练和学习，提取出与不同舌像特征相关的特征向量。
最后，通过对新的舌像图像进行特征提取和向量匹配，实现对舌像的自动识别。
此外，基于深度学习的舌像图像识别技术还可以与中医辅助诊断相结合，为医生提供更全面和准确的建议。
通过对大量患者的舌像图像进行训练，系统可以学习出与不同疾病相关的舌像特征，并根据患者的舌像特征给出相应的建议。
例如，对于舌苔厚重的舌像特征，可能表示身体内有湿热病变，针对这种情况，系统可以推荐中药清热解毒的方剂。
然而，在使用基于深度学习的舌像图像识别与中医辅助诊断技术时，仍然存在一些挑战和问题。
首先，舌像图像的质量会影响识别的准确性，由于拍摄环境、角度和光照等因素的干扰，可能导致舌像图像的模糊或者失真。
因此，需要对舌像图像进行预处理和优化，提高图像的质量。
基于大数据分析的中医舌诊在疾病诊断中的应用研究及意义分析
基于大数据分析的中医舌诊在疾病诊断中的应用研究及意义分析研究方案：基于大数据分析的中医舌诊在疾病诊断中的应用研究及意义分析引言：中医舌诊作为中医传统诊断方法之一，在疾病诊断中有着悠久的历史。
随着大数据技术的发展和应用，利用大数据分析在中医舌诊中的应用越来越受到关注。
本研究旨在通过大数据分析的方法，对中医舌诊在疾病诊断中的应用进行深入研究，并分析其意义，为解决实际问题提供有价值的参考。
一、研究目标：1. 分析大数据在中医舌诊中的应用现状；2. 探讨大数据分析对中医舌诊在疾病诊断中的价值；3. 提出利用大数据分析方法进行中医舌诊的新观点和方法；4. 为实际问题解决提供有价值的参考。
二、方案实施：1. 确定研究对象：选择中医舌诊在疾病诊断中应用较为广泛的常见疾病，如心脑血管疾病、消化系统疾病等，作为研究对象。
2. 数据采集：a. 采集中医舌象影像数据：通过舌象仪等设备获取中医舌诊所需的舌象影像数据，包括舌体色泽、形态、苔情等。
b. 采集临床病历数据：收集与研究对象相关的临床病历数据，包括病人的症状描述、药物治疗情况等。
c. 采集相关专家经验数据：针对中医舌诊领域的专家，收集其对于舌诊特征与疾病之间关联的专业经验数据。
d. 采集其他相关数据：收集其他与研究对象相关的数据，如生活习惯、饮食习惯等。
3. 数据预处理：对采集到的数据进行去噪、标准化和归一化处理，以确保数据质量和一致性。
4. 数据分析：a. 探索性分析：基于大数据分析的方法，对采集到的数据进行探索性分析，识别舌象数据与临床病历数据之间的关联规律。
b. 特征提取和特征选择：利用机器学习和数据挖掘的方法，从大规模数据中提取与疾病相关的特征，并进行特征选择，筛选出对于疾病诊断具有重要作用的特征。
c. 建立模型：基于已筛选出的特征，建立中医舌诊模型进行疾病诊断。
模型可以采用分类算法，如支持向量机、神经网络等。
d. 模型评估和优化：对建立的模型进行评估，包括准确率、召回率等指标，同时对模型进行优化，提高疾病诊断的准确性和可靠性。
中医舌诊研究方法的现状及发展趋势
中医舌诊研究方法的现状及发展趋势
中医舌诊作为中国传统医学中一种重要的检查手段，被广泛应用于诊断疾病。
由于其
独特的技术特点，近年来相关研究方法及研究成果被广泛报道。
经多年发展，目前促进中
医舌诊研究方法的发展趋势仍在不断发展。
首先，系统化研究方法在中医舌诊研究方法中的应用越来越广泛。
系统研究法可以有
效的定义舌象的表现形式、归纳分析每个舌象表现的关联性，以及判断每种舌象对不同疾
病的特异性。
这种方法可以用来反映诊断过程中舌象与疾病之间的关系，使得中医舌诊研
究更加有效。
其次，借助机器学习和深度学习技术，实现中医舌诊自动检测的可能性正在大大提升。
近年来，许多研究团队采用机器视觉技术对舌象进行自动提取，并以此为基础进行发掘和
分析，从而实现了中医舌诊自动检测的可能性。
另外，新兴技术指标在中医舌诊研究方法中的应用正在突飞猛进，能够有效反映舌象
的细节变化，从而有效提高中医舌诊质量。
例如，可以采用基于电子医学图像处理技术的
斑点检测、舌团检测等先进技术，用于精确诊断。
最后，建立系统的中医舌诊研究数据库，可以用来收集和分析临床舌诊的流行病学数据。
通过对这些数据的分析，可以进一步研究患者每种舌象对特定疾病的特异性，对比不
同时期的病人，从而有助于中医舌诊的深入研究与临床应用
综上所述，随着计算机技术和机器学习技术的发展，中医舌诊研究方法正在不断发展。
除了充分契合传统中医思想，本研究还需要把握新兴技术发展的趋势，同时开发出能够实
现自动检测、精准诊断的新型舌诊研究方法。
基于大数据的中医舌诊在判断人体体质类型中的应用研究
基于大数据的中医舌诊在判断人体体质类型中的应用研究研究方案：基于大数据的中医舌诊在判断人体体质类型中的应用研究摘要：本研究旨在通过基于大数据的中医舌诊在判断人体体质类型中的应用，探索中医舌诊在实际临床中的应用潜力，提供有价值的参考，为解决人体体质相关的实际问题提供理论和实践的指导。
本研究将采用实验和调查的方法，通过数据采集和分析，对中医舌诊在判断人体体质类型方面的应用进行探讨，提出新的观点和方法。
关键词：中医舌诊、人体体质类型、大数据、研究方案、数据采集、数据分析一、引言中医舌诊作为中医诊断的重要方法之一，通过观察舌苔、舌质、舌形等特征，可以揭示人体的健康状况，了解体质特点。
然而，传统的中医舌诊方法存在主观性强、依赖医生经验等问题。
本研究将借助大数据技术，通过大量真实的舌诊数据，建立模型来辅助判断人体体质类型，提升中医舌诊的客观性和准确性。
二、研究方法1. 数据采集本研究将收集来自多个医疗机构的中医舌诊数据，确保数据的多样性和大样本量。
舌诊数据应包括舌苔、舌质、舌形等多个特征的描述和照片。
通过与参与研究者签署知情同意书，确保数据的隐私保护。
2. 数据预处理对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、标准化等步骤。
清洗数据，排除缺失值和异常值等。
然后，对数据进行标准化处理，使不同医疗机构间的数据具备可比性。
3. 特征提取基于采集到的舌诊数据，进行特征提取。
通过分析舌苔、舌质、舌形等特征与人体体质类型的关系，提取关键特征。
可以采用机器学习等方法进行特征选择，选择对体质判断有较高相关性的特征。
4. 模型建立和验证通过建立机器学习模型，将提取到的特征与人体体质类型建立映射关系。
常用的机器学习方法包括逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
使用训练集对模型进行训练，并使用验证集对模型进行验证。
5. 新方法和观点的提出在已有研究成果的基础上，提出新的观点和方法。
可以从特征提取、模型优化、预测准确性等方面进行创新和发展，以提高中医舌诊在判断人体体质类型中的应用效果。
基于深度学习的舌诊数据分析与中药处方推荐系统研究
基于深度学习的舌诊数据分析与中药处方推荐系统研究随着科技的不断发展和人们对健康的关注日益增长，传统医学和现代科技之间的结合变得越来越重要。
在中医领域，舌诊作为一种传统的诊断手段，一直被用于判断病情和给出相应的中药处方。
然而，传统的舌诊方法依赖于医生的经验和主观判断，容易受到个体差异和主观偏见的影响。
为了提高舌诊的客观性和准确性，基于深度学习的舌诊数据分析与中药处方推荐系统应运而生。
深度学习是一种机器学习的方法，通过模拟人脑神经网络的工作原理，能够自动学习并提取数据的特征，从而实现对复杂数据的分析与处理。
在舌诊数据分析中，深度学习算法可以通过学习大量舌诊图片和相关的中药治疗方案，建立舌诊模型和中药处方推荐模型，从而实现对舌诊数据的快速、准确的识别和分析。
首先，基于深度学习的舌诊数据分析系统需要建立一个舌诊图像数据库，并进行数据预处理。
这个数据库可以包含各种不同病症的舌诊图片，例如舌苔颜色、形状、裂纹等多种特征。
然后，通过深度神经网络模型，系统可以学习和识别这些舌诊图片，并提取关键特征，如舌苔颜色的深浅、形状的凹凸等。
这些特征可以为进一步的病情判断和中药推荐提供依据。
其次，系统需要分析舌诊数据和相关联的患者病症信息。
将舌诊数据与患者的病情、治疗经验等进行综合分析，并建立相应的舌诊模型和病情分类模型。
通过训练和优化这些模型，系统可以对不同病情进行准确分类，为中药处方推荐提供科学依据。
最后，在基于深度学习的舌诊数据分析系统中，中药处方推荐是一个重要的环节。
系统需要结合舌诊数据分析结果和患者病情信息，参考相关的中医理论和经验知识，给出针对不同病情的中药处方推荐。
这些推荐可以基于共有的病情模式和治疗规律，也可以根据个体差异和患者需求进行个性化推荐。
同时，系统还可以根据药材的药性、功效等信息，对药方进行优化和调整，以提高中药治疗的效果和安全性。
基于深度学习的舌诊数据分析与中药处方推荐系统的研究对中医领域具有重要的意义。
基于大数据的中医舌诊在判断疾病类型中的应用研究
基于大数据的中医舌诊在判断疾病类型中的应用研究研究方案：基于大数据的中医舌诊在判断疾病类型中的应用研究一、研究背景与目的中医舌诊是中医学中的一种重要方法，通过观察舌苔、舌体等来判断人体内脏功能的状态。
然而，传统的中医舌诊方法受到经验和主观因素的影响，存在诊断难度大、判读不一致等问题。
而大数据技术的发展为中医舌诊带来了新的机遇。
本研究旨在通过对大量中医舌诊数据的采集、整理和分析，探索基于大数据的中医舌诊在判断疾病类型中的应用，并提出新的观点和方法，以提供有价值的参考来解决实际问题。
二、研究方法与方案1. 研究设计本研究采用实验研究方法，通过对大量中医舌诊数据的采集和分析，以验证基于大数据的中医舌诊在判断疾病类型中的应用的可行性和有效性。
2. 研究实施（1）数据采集在广泛收集研究对象的同意后，我们将通过临床实践和医疗机构合作等方式，采集到丰富的中医舌诊数据。
（2）数据预处理对采集到的中医舌诊数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和数据标准化等工作。
为了提高数据的质量和可信度，对数据进行匿名化处理和隐私保护。
（3）数据分析利用数据挖掘和机器学习等方法对预处理后的中医舌诊数据进行分析。
通过数据可视化和描述统计等手段，对数据进行初步探索和理解。
然后，应用相应的分类算法、聚类算法和关联规则挖掘等方法，对舌诊数据进行建模和分析，以确定舌诊特征与疾病类型之间的关系。
3. 数据采集与分析（1）数据采集通过与多家医疗机构合作，收集临床上的中医舌诊数据，包括患者的基本信息、舌苔特征、舌体特征等。
（2）数据分析对采集到的中医舌诊数据进行预处理，包括清洗、特征提取和标准化等。
然后，利用数据挖掘和机器学习等方法，对预处理后的数据进行分析。
数据分析的具体步骤如下：a. 数据可视化和描述统计分析：通过绘制直方图、散点图、箱线图等图表，对数据进行可视化呈现和描述统计，以获得数据的分布情况和特征；b. 特征选择和降维：通过统计方法和特征选择算法，选择与疾病类型相关的特征，并进行降维，以提高建模效果；c. 建模与预测：利用分类算法（如逻辑回归、支持向量机、决策树等）进行建模和预测，将中医舌诊数据与患者的疾病类型进行关联分析；d. 模型评估与优化：对建立的模型进行评估和优化，提高模型的准确性和稳定性；e. 结果展示与解释：通过数据可视化和解释，呈现研究结果，并对结果进行解释和分析。
中医舌诊图谱数据库系统研究
2012年第29期(总第44期)科技视界Science &Technology Vision SCIENCE &TECHNOLOGY VISION 科技视界※基金项目:中医舌诊图谱数据库系统的研究,辽宁省2010年教育厅科研项目,项目编号:L2010368。
作者简介:孙艳秋(1975—),女,满族,辽宁本溪人,硕士,副教授,研究方向为数据库与数据挖掘的教学与应用。
舌诊的学习对中医院校的学生来讲是很重要的学习内容。
在中医院校里,在中医诊断课件中的中医舌诊一般来说内容比较简单,多为一些网上可收集到的典型的舌诊图谱,比较概念化和模式化,对学生的中医舌诊技能提高作用不大,而且多为舌象图谱的展示,不具备中医舌诊技能考核的功能。
如果个人想通过现有的网上的舌诊图谱进行个人诊断是非常困难的。
在网上的图谱经常会出现,同一图谱不同的诊断结果,让大家匪夷所思。
中医舌诊图谱数据库系统可以对原始的舌图像、相应的舌象诊断资料及各种诊断结果,进行方便、高效的管理,准确清晰的再现舌图像的特征,为临床诊断提供参考,为自我诊断提供依据,通过专家的检验才可以让学生应用。
1中医舌诊图谱数据库系统的研究意义随着医学生物工程、人工智能,神经软件工程以及各种计算机算法的优化,信息工程技术越来越多的应用于中医领域,应用于中医舌诊中。
中医舌诊图谱数据库主要为中医院校的学生学习舌诊课程内容,舌诊技能考核而服务的,主要是通过收集中医舌诊图谱,并按中医舌象诊断证治规律所研发的数据库系统软件,突破了情景诊断,实现了信息化诊断,不再受时间和地点的限制,促进了中医舌诊的发展,填补了国内中医舌诊图谱数据库的空白,对中医的现代化和普及具有重要的意义。
中医舌诊图谱的数据库系统可用于中医舌诊自学及中医舌诊实训课程。
目前国内各中医院校中医技能实训室有用于中医辩证学习的文锋-Ⅲ中医辩证系统,有用于中医脉诊学习的脉诊仪,没有用于中医舌诊学习的相关软件,因此此项研究填补了国内中医院校中医舌诊实训课教学的空白。
中医舌诊图谱数据库系统研究
中医舌诊图谱数据库系统研究【摘要】中医舌诊图谱数据库系统主要是应用与中医药院校学生舌诊的学习，舌诊技能考核，以及个人保健的数据库系统。
本文从研究意义，研究内容，研究范围，以及在数据库系统中图像处理技术的应用等等方面进行了阐述。
【关键词】中医舌诊；图谱；数据库；图像处理技术舌诊的学习对中医院校的学生来讲是很重要的学习内容。
在中医院校里，在中医诊断课件中的中医舌诊一般来说内容比较简单，多为一些网上可收集到的典型的舌诊图谱，比较概念化和模式化，对学生的中医舌诊技能提高作用不大，而且多为舌象图谱的展示，不具备中医舌诊技能考核的功能。
如果个人想通过现有的网上的舌诊图谱进行个人诊断是非常困难的。
在网上的图谱经常会出现，同一图谱不同的诊断结果，让大家匪夷所思。
中医舌诊图谱数据库系统可以对原始的舌图像、相应的舌象诊断资料及各种诊断结果，进行方便、高效的管理，准确清晰的再现舌图像的特征，为临床诊断提供参考，为自我诊断提供依据，通过专家的检验才可以让学生应用。
1 中医舌诊图谱数据库系统的研究意义随着医学生物工程、人工智能，神经软件工程以及各种计算机算法的优化，信息工程技术越来越多的应用于中医领域，应用于中医舌诊中。
中医舌诊图谱数据库主要为中医院校的学生学习舌诊课程内容，舌诊技能考核而服务的，主要是通过收集中医舌诊图谱，并按中医舌象诊断证治规律所研发的数据库系统软件，突破了情景诊断，实现了信息化诊断，不再受时间和地点的限制，促进了中医舌诊的发展，填补了国内中医舌诊图谱数据库的空白，对中医的现代化和普及具有重要的意义。
中医舌诊图谱的数据库系统可用于中医舌诊自学及中医舌诊实训课程。
目前国内各中医院校中医技能实训室有用于中医辩证学习的文锋-Ⅲ中医辩证系统，有用于中医脉诊学习的脉诊仪，没有用于中医舌诊学习的相关软件，因此此项研究填补了国内中医院校中医舌诊实训课教学的空白。
中医舌诊图谱的数据库系统研究与制作，既可广泛用于中医诊断课程舌诊实训教学，同时可用于自学和考核，更可以应用在个人的自我诊断上。
基于现代方法的舌诊图象管理系统的设计与实现学士论文
基于现代方法的舌诊图象管理系统的设计与实现摘要舌诊是中医“望”的步骤之一，舌诊的诊断主要根据舌体、舌的动态和舌下脉络的医理特征进行。
一张舌诊图象对应的诊断信息较多，在有大量可参考的图片时，用操作系统的文件目录管理将造成很大的不便。
需要对舌象进行研究的中医学工作者、中医专家系统的设计者需要一个集中的平台来管理舌诊图像。
舌诊图像管理系统将舌诊图像与其相关资料入库，可以进行修改、查询、删除等操作，以支持使用该系统的用户进行后续的有关舌诊图像处理的研究。
本文基于数据库应用软件设计的N层模型探讨中医舌诊图像管理系统的构建。
N层模型已经是发展得很成熟的模型。
本文的主旨是在应用这一成熟的软件开发模型的基础上，论述如何在构建系统的方方面面，吸收并应用最新的软件工程、软件设计方法学思想，以达到更好的软件设计与开发实践，进而提高软件的质量。
舌诊图像管理系统在构建过程中借鉴了如下的设计方法：以工厂方法构建数据访问层；以单元测试保证代码质量；以重构优化软件结构；以Humble Dialog模型优化表示层的设计。
这些设计方法也是本文论述的重心。
关键词中医舌诊N层模型数据库应用软件 .Net 模式极限编程Humble DialogModern-method-based Design and Implementation of Lingual Diagnostic Images Management SystemAbstractLingual diagnose is one of the observation steps in Chinese Medicine, lingual diagnose is based on diagnostic information of lingual itself, its movement and bottom venation. A single lingual diagnose image may be companied by much diagnostic information; using OS folder to manage all of the images would be unhandy in the situation with a lot of them. Chinese Medicine researchers and Chinese Medicine expert system designers whose jobs call for lingual diagnostic images need a central system to manage all the images. A lingual diagnostic management system supports its users to go on with their researches by storing these images and other operations such as update, search and delete.This article discusses the implementation process of a lingual diagnostic management system, and is based on N-tier model of DB application which is a matured model. While applying this model, this article probes how to use the latest new theories of software engineering and design methodology in every aspect of system development, to achieve better design and development practice, and to improve software quality.This system references the following design theories in development process: Factory Method to construct Data Access Layer, Unit testing to assure codes quality, Refactoring to improve software structure, and Humble Dialog to better presentation layer design. These design methods are the focus of this article.Keyword:Lingual diagnose，N-tier Model，Database application，.Net，Patterns，eXtreme Programming，Humble Dialog引言 (1)研究背景 (1)建立舌诊图像管理系统的意义 (1)论文结构 (1)第一章中医学舌诊与舌像管理 (3)1.1中医学中的舌诊 (3)1.1.1舌诊基于舌的结构 (3)1.1.2舌诊的临床意义 (3)1.2需求的简要描述 (3)1.3本项目设计与实现过程使用的软件 (3)第二章用工厂方法构造数据访问层 (5)2.1数据库应用程序N层模型 (5)2.2面向对象的数据库开发 (5)2.3项目中DAL的具体设计 (6)2.3.1解决方案布局 (6)2.3.2设计商业实体 (7)2.3.3实现DAL (8)2.3.4为何使用Factory Method (10)2.3.5使用Factory Method带来的灵活性 (11)2.4应用Singleton (11)2.4.1为何使用Singleton (11)2.4.2对Singleton实现方法的修改 (12)2.5应用Facade (12)第三章实行单元测试与重构提高软件质量 (14)3.1XP简介 (14)3.2项目中的单元测试 (14)3.2.1单元测试新思维 (14)3.2.2有关用例设计的分析 (15)3.2.3结合框架进行单元测试 (15)3.3重构代码 (17)3.3.1重构——改善既有代码的设计 (17)3.3.2重构数据访问层 (18)3.3.3重构工具引起的话题 (18)第四章Humble Dialog方法与GUI层设计 (20)4.1使用Humble Dialog方法构建表示层 (20)4.2评价Humble Dialog方法 (24)结语 (26)致谢 (27)参考资料 (28)设计中国传统医学的计算机专家系统是信息时代中医学自我发展、面向未来的一个新契机。
中医舌部图像的计算机辅助诊断方法研究
PART ONE 选题背景
中医舌诊客观化的现状
舌诊系统 舌诊仪 计算机诊断的难点
论文内容
PART TWO
PART TWO 研究内容
舌像的计算机辅助诊断方法研究：舌像分割、舌像特征识别 舌像的计算机辅助诊断软件设计
舌像的计算机辅助诊断软件设计流程图
研究方法与结果
PART THREE
PART THREE 研究方法与结果
应用函数：rgb2hsv、im2bw、 bwlabel、regionprops、 imdilate、imerode
S分量图像二值化后找到最大连通区域 形态学处理后分割舌像
PART THREE 研究方法与结果
舌像特征识别
舌像特征分类：舌色、苔色、形质特征、苔质、舌态变化 舌像纹理特征识别 舌像颜色特征识别
舌像颜色特征功能实现流程图
PART THREE 研究方法与结果
基于色彩空间转换的颜色特征识别方法
舌色、苔色的H、S、V三值范围
H、S、V颜色范围识别表
PART THREE 研究方法与结果
舌像颜色特征识别实验过程及结果
图中是一个肝硬化腹水患者的舌像，该患者体内阳虚阴盛，水湿停聚，血行凝滞不畅。舌色淡紫，舌 苔白腻，，可见与实验结果相符合。
舌像分割
舌像分割功能实现流程图
PART THREE 研究方法与结果
RGB色彩空间 R——Red
G——Green B——Blue
色彩空间
HSV色彩空间 H——Hue
S——Saturation V——Value
PART THREE 研究方法与结果
舌像分割实验过程及结果
导入原始舌像
RGB到HSV空间的转化
THANK YOU FOR WATCHING 谢谢观看
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中医舌诊图谱数据库系统研究
【摘要】中医舌诊图谱数据库系统主要是应用与中医药院校学生舌诊的学习，舌诊技能考核，以及个人保健的数据库系统。
本文从研究意义，研究内容，研究范围，以及在数据库系统中图像处理技术的应用等等方面进行了阐述。
【关键词】中医舌诊；图谱；数据库；图像处理技术
舌诊的学习对中医院校的学生来讲是很重要的学习内容。
在中医院校里，在中医诊断课件中的中医舌诊一般来说内容比较简单，多为一些网上可收集到的典型的舌诊图谱，比较概念化和模式化，对学生的中医舌诊技能提高作用不大，而且多为舌象图谱的展示，不具备中医舌诊技能考核的功能。
如果个人想通过现有的网上的舌诊图谱进行个人诊断是非常困难的。
在网上的图谱经常会出现，同一图谱不同的诊断结果，让大家匪夷所思。
中医舌诊图谱数据库系统可以对原始的舌图像、相应的舌象诊断资料及各种诊断结果，进行方便、高效的管理，准确清晰的再现舌图像的特征，为临床诊断提供参考，为自我诊断提供依据，通过专家的检验才可以让学生应用。
1 中医舌诊图谱数据库系统的研究意义
随着医学生物工程、人工智能，神经软件工程以及各种计算机算法的优化，信息工程技术越来越多的应用于中医领域，应用于中医舌诊中。
中医舌诊图谱数据库主要为中医院校的学生学习舌诊课程内容，舌诊技能考核而服务的，主要是通过收集中医舌诊图谱，
并按中医舌象诊断证治规律所研发的数据库系统软件，突破了情景诊断，实现了信息化诊断，不再受时间和地点的限制，促进了中医舌诊的发展，填补了国内中医舌诊图谱数据库的空白，对中医的现代化和普及具有重要的意义。
中医舌诊图谱的数据库系统可用于中医舌诊自学及中医舌诊实训课程。
目前国内各中医院校中医技能实训室有用于中医辩证学习的文锋-ⅲ中医辩证系统，有用于中医脉诊学习的脉诊仪，没有用于中医舌诊学习的相关软件，因此此项研究填补了国内中医院校中医舌诊实训课教学的空白。
中医舌诊图谱的数据库系统研究与制作，既可广泛用于中医诊断课程舌诊实训教学，同时可用于自学和考核，更可以应用在个人的自我诊断上。
软件研制成熟后可广泛用于各中医院校中医技能实训课程及各级医院的中医技能培训，具有很好的应用前景。
2 中医舌诊图谱数据库系统研究内容
中医舌诊图谱数据库系统研究与制作，是将传统的中医舌诊诊断，运用现代计算机数据库技术，更好的应用在教学和个人诊断上。
首先舌诊图谱具有直观易记等特点，因此建立舌诊图谱对中医舌诊实训教学能起到辅助作用。
同时按中医舌象诊断证治规律建立的中医舌诊图谱数据库，既是一个科学的数据库系统，也是一个智能化软件系统。
2.1 中医舌诊图谱数据库系统软件是建立在中医舌诊图谱数据库的基础上拟制作成智能化软件系统，是以大量典型的临床病例为
分析基础，因而具有直观易懂易记等特点。
2.2 国内中医院校中，中医技能实训室目前没有专门用于中医舌诊实训课教学的软件，所以该软件研究将极大促进未来的教学工作。
2.3 满足了普通人群对自身养生保健的需要。
即通过对自己的舌象进行辨别和简单的自我健康状况的分析，从而在此基础上开展养生保健。
2.4 中医舌诊图谱的数据库系统研究可广泛用于中医诊断课程舌诊实训教学，同时可用于自学和考核。
中医舌诊技能实训系统软件研制成熟后，可广泛用于各中医院校中医技能实训课程，及各级医院的中医技能培训，具有很好的应用前景。
3 中医舌诊图谱数据库系统软件的研究范围
3.1 中医舌象图谱的采集和收集
舌象图谱的采集是受限于采集条件的，主要涉及采集环境、光源条件，以及图像采集设备。
因此采集图像后，通常要通过计算机进行分析和处理，主要包括色彩的校正、舌体的分割、舌图像的特征提取等。
所以为了更好的建立数据库，也进行了收集，因此中医舌诊图谱数据库系统收集了大量的典型的中医病态舌象图谱，针对不同舌色（例如淡白舌、淡红舌、红舌、绛舌、紫舌和青舌）进行分类、舌质的不同、舌苔的薄厚类型进行大部分收集。
因此图谱收集的工作是非常重要的，在图谱收集时典型图谱是在医院收集的，还有一部分是在网上收集的，同时也采用了一部分的舌诊图谱书上
的图谱，收集的图谱具有广泛性、全面性、典型性。
3.2 中医舌象图谱的整理
在收集了大量的舌诊图谱后，还要对其进行合理的编辑和整理。
例如可根据不同的舌色、舌质、舌苔将收集来的图谱合理的分类，方便数据库的建立时图谱的录入。
同时不同的图谱所表现的不同病症，运用大量的医学知识进行详尽的说明和注解。
3.3 中医舌诊图谱数据库系统软件的制作
中医舌诊图谱的数据库系统软件是以网页的形式来组织内容的，具有浏览信息便利性、信息的多媒体呈现性、系统与用户的互动性。
系统具备三个主要功能，分别为舌诊学习（舌诊基础、舌诊古籍研究、舌诊现代研究、舌诊临床医案）、舌象图库和舌诊测试。
根据不同的功能采用不同的数据组织形式，同时也采用不同的数据链接。
因此制作出来的数据库系统具有智能化的特点。
4 中医舌诊图谱数据库系统中图像处理技术的应用
在中医舌诊图谱数据库系统的建立过程中，通过计算机图像处理与分析技术对收集而来的舌诊图像进行客观化的分析，智能化的识别、量化的处理，使得中医舌诊图谱数据库系统更加客观化及标准化。
在数据库建立过程中，图谱的收集是非常重要的，而往往收集到的图谱图像并不能立刻应用。
需要通过图像处理和模式识别等计算机技术进行处理，才能进行应用，这样才能避免传统舌诊图谱的非量化、主观性等缺陷，从而促进了中医舌诊的客观化、规范化，对中医舌诊图谱数据库的建立起着举足轻重的作用。
由于硬件自身
缺陷和各种外界环境因素的干扰，舌图像在采集、传输、接收的过程中，不可避免地存在着外部干扰和内部干扰，例如敏感元件的灵敏度不均、传输信道噪声的干扰，传输过程中的误差等。
使舌图像质量降低，分辨率较低，甚至有可能失去图像最显著的特征。
这些噪声将对后续特征分类的准确性和精度带来直接影响，为了尽可能的消除这些不良影响，采用了图像滤波去噪技术。
在对图像的研究和应用中，往往对图像中的某些部分感兴趣，它们与图像中特定的、具有独特性质的区域相对应，被称为目标，为了对这些目标进行分析和识别，需要将这些目标区域分离提取出来，进行特征提取和度量。
因此应用了图像分割技术。
所谓图像分割就是指根据图像的灰度、色彩、形状、纹理等特征把图像分成互不相交的区域，使相同特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间又有明显的不同。
虽然目前有很多网站上都有图谱的自性诊断，甚至有舌诊仪器的普遍上市，但是人们接受的程度却极为有限。
甚至最近几年中医舌诊专家数据库也已经开始建立，但是缺乏标准化的图像信息采集方法，以及舌诊诊断时，其它辅助诊断的同时应用，所以舌诊诊断只是一个独立的诊断，而事实上中医讲究的更是整体。
因此仅仅是舌诊图谱数据库系统，就诊断出一个人的病证，还是有一些牵强。
所以未来的发展方向应该是中医舌诊图谱，以及中医其它的量化指标共同应用于中意的诊断上。
所以要求不断推进中医的信息化进程，要有标准化信息采集方法，准确的实验依据，统一的分类标准
和依据。
只有这样中医才会是信息化中医。
[责任编辑：尹雪梅]。