基于超声成像技术的发音生理舌体研究方法综述

对发音时的舌体进行超声成像是分析舌体运动的一种有效方法,而对舌体超声成像序列的处理分析可以为语言学、语音学、语音处理和舌体建模等应用领域提供有价值的信息。基于国内外现有研究成果,归纳了舌体超声成像中舌体轮廓线的跟踪与提取技术,分析了不同舌体轮廓线的量化比较方法,指出了生理发音舌体模型的构建方法。旨在通过舌体超声技术的梳理,能够在发音生理研究和语言研究方面为有关研究人员提供参考,在将来的研究中,能够改进相关技术,并将计算机领域中的新算法、新模型应用于发音生理舌体研究中,进一步提高描述语音现象的科学性和准确性。     

舌体胖瘦的自动分析

舌形分析是中医客观、现代化的组成部分。舌体的胖瘦与肌体脏腑器官病理程度相关。中医判断舌体的胖瘦，需要与正常舌比较，但正常舌的标准很难确立。该文研究了曲线拟合参数与曲线形状胖瘦的关系，结合舌体的长宽比，实现了舌体胖瘦的自动定量分析。实验结果表明了这些方法的有效性。     

基于动态阈值的图像分割技术在中医舌诊中的应用

舌诊是中医四诊的重要内容,古往今来,为名医者莫不精深于舌诊。尤其近些年来,计算机技术迅猛发展带动的信息技术革命,为舌诊现代化研究注入了新的活力。本文应用图像分割技术,研究并比较了用于舌体图像分割的两种方法,提出用动态阈值的分割方法比用RGB三色分量差值方法优越,在舌体图像分割中具有较好的效果。     

基于视觉显著性机制的舌象初始轮廓

舌象分割在舌诊自动化中尤为重要。本文基于视觉显著性机制通过对舌体提取HSV模型下的特征,利用HV通道获取舌体下部轮廓,利用S通道获取舌体上部轮廓。结合HV通道得到的下部轮廓、S通道得到的上部轮廓,经曲线拟合,得到初始舌体轮廓。     

齿痕舌像自动分割的方法

通过总结前人分割舌像的经验,在对齿痕一类舌像特征分析后,确定将RGB模型的舌图先转换为HSV模型,然后运用Otsu阈值法和分量互补的方法分割出完整的齿痕舌体图像.这种方法保留了齿痕的特点使识别齿痕成为可能.齿痕舌分割方法是齿痕舌数字化的基础,它进一步奠定了中医舌诊数字化的基础.     

基于深度学习的舌象特征分析

中医舌诊因其直观稳定且易于观察的特点,以及具有较高的临床应用价值和快捷方便的实用性,成为了一个重要的研究课题。目前,将医学图像处理技术、人工智能技术和中医专家的临床经验相结合,实现了对中医舌诊的客观化、定量化和自动化,这是当前中医舌诊现代化研究的主流方向。文中研究了基于迁移学习和深度学习的舌体精确分割和舌象特征识别的关键技术,提出了一种基于区域关联的单像素损失函数的舌体分割方法,新的损失函数不仅考虑到了区域像素之间的关联关系,而且有效利用了像素标签语义的监督信息,能够更好地指导模型进行训练学习,在测试集上的MIoU指标达到了96.32%。然后,针对舌象几何特征提出了一个融合空间转换网络和VGG16模型的舌象几何特征分析模型,使用了空间转换网络来显式地学习空间不变性,并复用了VGG16模型的卷积部分,使得可以用舌体分割任务学习到的知识来进行参数迁移学习。通过两组对比实验,验证了空间转换网络对提高模型空间不变性的有效性,以及舌体分割的知识迁移能使模型更快、更平稳地收敛。同时,提出了一个融合深度纹理编码网络和VGG16模型的舌象纹理特征分类模型,使用深度纹理编码网络能将卷积得到的有序特征图编...     

利用光流-Snakes算法对动态舌体跟踪的初步研究

本文将单帧舌体的分割技术——Snakes算法扩展到动态舌体中来,并针对动态舌体跟踪中出现的问题,提出了光流发和Snakes模型相结合的方法。实验结果表明,改进后的方法具有更好的舌体跟踪能力。     

基于动态阈值和修正模型的舌体提取算法

针对在舌象中较难准确分离舌体的问题,提出从舌体的颜色、形状、位置等先验知识出发,采用HIS色彩模型去除舌象中的嘴唇、脸部等信息,用动态阈值分割算法提取舌体初始轮廓,用舌体修正模型得到最终舌体。通过舌体提取实验和数据分析表明,该方法不仅在抗噪能力、提取精度方面好于其它算子,而且克服了嘴唇、脸部的影响,对舌体凹陷区域也取得了较好的分割效果。舌体的准确提取为下一步舌质舌苔的准确分离打下了良好基础。     

深度学习的舌体分割研究综述

舌体分割是智能医学诊断的重要组成部分,其目的是通过分割舌诊图像生成精准的舌体轮廓.近年来,深度学习方法在图像处理领域得到了广泛的应用并取得了较好的结果.随着医学图像分割对性能的要求越来越高,许多研究人员将深度学习运用到舌体分割中.主要对基于深度学习的舌体分割方法研究现状进行分析梳理和归纳总结.在舌体分割应用领域中,以各种深度学习方法作为研究对象,将基于深度学习的舌体分割方法划分为卷积神经网络(CNN)、全卷积网络(FCN)、卷积模型与图形模型、基于编解码器的模型、基于区域卷积网络模型、扩张卷积模型结构、迁移学习以及其他方法.在每类方法中,针对其改进和扩展的研究成果进行了全面的论述,总结分析其优势与不足;并对基于深度学习的舌体分割常用的数据集和评价指标进行了视觉比较与性能评估;最后讨论了未来研究工作中的发展潜力.     

一种改进ROI模型的舌体红外信息研究

舌诊是中医望诊的重要手段,同时,温度与人体的健康息息相关。为了研究舌面的脏腑功能定位及舌象温度关系的反映,论文提出了一种红外技术的感兴趣区域(region of interest, ROI)模型研究方法。首先,利用葛立恒扫描法和Bezier曲线对多边形ROI模型进行改进;然后,借助U-Net分割网络将提取出的温度信息进行训练与学习,从而做到批量处理舌体温度信息;最后,利用HSV色彩模型进行3D可视化,达成舌象温度分区的可视化研究。此外,为了验证该方法的准确性,实验还对模型截取出的舌体进行了评价指标验证,准确度可以达到0.991 1,分割效果极佳。研究表明：改进后的红外信息提取技术既能直观地观察到舌体的分区状况,也可以完整保留舌体的信息变化,为中医的数据化提供了完整可行性方案。实现了舌体红外信息数据的提取与中医诊断技术的有机结合。解决了中医一体化望诊的舌体信息完整性及准确性问题。     

一种中医舌象的舌质舌苔分离方法*

舌诊是中医诊法最重要的特色之一,舌诊客观化研究有助于舌诊的继承和发展。根据舌象的特点,分析并处理了舌象的色度直方图,提出了自动确定颜色类别数和初始聚类中心的算法,并在改进模糊聚类算法的基础上提出了一种彩色舌图像舌质舌苔分离方法。实验结果表明,与标准模糊聚类算法相比,该算法极大地加快了聚类迭代速度,减少了系统运算时间;相对于阈值分割法,能够获得更加符合中医要求的苔质分离效果。     

基于轻型卷积神经网络的舌苔颜色分类方法

舌象特征的自动分析是中医舌诊客观化的核心内容。舌苔颜色作为舌象最基本的特征,其分类的准确程度决定了后续舌象分析的有效性。因此,提出了基于轻型卷积神经网络架构的舌苔颜色分类方法。考虑到实际采集中舌象样本较少且类别不平衡的特点,对舌象样本中不平衡的舌苔颜色类别进行数据扩充;通过设计轻型卷积神经网络,将特征提取和分类纳入到一个框架中统一进行处理,利用数据驱动学习图像与其属性的映射关系,得到舌苔颜色分类模型,从而实现对舌象样本的苔色分类。实验结果表明,提出的舌苔颜色分类方法可以取得94. 85%的分类准确率,对辅助中医临床诊疗及临床研究具有现实意义。     

基于改进的最大类间方差的舌色和舌苔分离技术

舌苔、舌色分离是实现舌诊图像自动分析的重要的预处理工作。舌的分部图象的直方图是单峰的,采用一维最大类间方差法确定最佳分割阈值比较合适的,该方法简单有效,很受欢迎。但由于其对噪声和图象频数分布的敏感性,成为当前研究的热点之一。该文提出一种新计算公式,实验表明该公式对噪声等零星分布有较强的抑制作用,得到的最佳阈值比较得稳定,有参考意义。     

基于颜色纹理的图像多特征检索技术在中医舌诊中的应用研究

为了对传统的中医舌诊数字化提出新的方法,并实现通过计算机来进行舌像图像的分类检索,此文将一种结合了颜色和纹理特征的、基于内容的多特征图像检索算法引入到中医舌像的分析中。该算法将表现颜色和纹理的20个特征值作为表达图像内容特征的特征向量,并以此作为舌像检索的距离度量标准。实验结果证明这种算法不仅具有移动、旋转、尺度变换不变性,而且还具有优良的检索性能。因此,此算法可以很好的实现舌像图像的分类检索。     

基于辅助光源的舌象点刺识别方法研究

中医舌诊中点刺所生部位和其在不同部位的疏密程度对疾病诊断有重要价值,点刺自动识别是实现舌诊客观化诊断的关键和难点之一。针对现有点刺识别方法适应性不高、识别率低等问题,提出了一种基于辅助光源的点刺识别方法。对标准白色光源和纯绿色光源下采集的10例舌象分别进行分割、配准,在绿光舌象上实现点刺提取并显示在白光舌象上,算法自动提取正确率能达到专家识别率88.47%;实现点刺的自动区域定位和计数。实验结果表明该方法点刺识别率较高,可在临床领域有所应用,为多种疾病提供了重要的诊断信息。     

基于改进的最大类间方差的舌色和舌苔分离技术

舌苔、舌色分离是实现舌诊图像自动分析的重要的预处理工作。舌的分部图象的直方图是单峰的,采用一维最大类间方差法确定最佳分割阈值比较合适的,该方法简单有效,很受欢迎。但由于其对噪声和图象频数分布的敏感性,成为当前研究的热点之一。该文提出一种新计算公式,实验表明该公式对噪声等零星分布有较强的抑制作用,得到的最佳阈值比较得稳定,有参考意义。     

基于图象处理的舌苔润燥分析方法的研究

二分光反射模型描述了物体的光反射机理,它认为物体表面的颜色由面反射和体反射组成。为了采用图象处理技术进行舌苔润燥分析,提出一种基于二分光反射模型的有效方法;研究了亮斑的成因及ＣＣＤ摄像机特性对彩色图象成像的影响,较好地解决了亮斑的检测和识别问题;并进一步对这种舌苔润燥分析方法的应用结果进行了探讨。     

电子舌常用传感器研究进展

电子舌是一种用于液体分析的多传感器系统,它主要由传感器阵列、信号处理和模式识别系统组成,其中,味觉传感器是决定其性能的关键部件之一。介绍了几种常用味觉传感器的研究和应用现状,重点讨论了电位分析传感器、伏安分析传感器和光学方法的味觉传感器的原理、特点及其应用,同时,对电子舌传感器的发展进行了展望。