一种中医舌诊中齿痕舌程度评价方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及一种中医舌诊中齿痕舌程度评价方法，包括以下步骤：获取舌体二值图像；提取舌体区域的边缘点；计算舌体区域边缘点上凸的顶点；基于移动最小二乘法用曲线拟合舌体区域边缘点上凸的顶点；填充曲线包围的区域；减去舌体图像所在区域得到齿痕区域；计算每个齿痕的模糊系数指标；对所有齿痕的指标的和进行反正切函数运算并归一化。正切函数运算并归一化。正切函数运算并归一化。

【技术实现步骤摘要】
一种中医舌诊中齿痕舌程度评价方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及中医治疗领域，更具体地，涉及一种中医舌诊中齿痕舌程度评价方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]舌诊属于中医望诊范畴，它通过医生肉眼诊查病人的舌质、舌苔和舌形态等特征，从而了解机体的内部变化，齿痕舌及其程度是舌诊的重要内容。舌诊以前是通过医生直接观察患者舌象进行，而随着中医药现代化、客观化的不断发展和舌图像采集仪器的不断研发，利用舌图像分析齿痕舌对中医诊疗的客观化具有重要的意义。
[0003]舌体齿痕的分析是以预设该舌体不存在齿痕的情况下形成的区域，减去现有舌体区域得到差值区域，认为是齿痕区域。当前对舌图像的齿痕进行处理的方法有凸包算法，如专利《基于舌体轮廓线的舌体齿痕识别装置及方法》(申请号：CN201811001462.X)提出了舌体齿痕识别方法，根据舌体轮廓线计算舌体轮廓凸包作为近似舌体齿痕轮廓线，然后根据舌体轮廓线和近似舌体齿痕轮廓线之间的最大距离确定齿痕位置，再根据最大距离是否大于预定阈值以确定是否为齿痕，该方法采用凸包作为齿痕轮廓线对于正常舌体为曲线的轮廓偏差较大，而判断是否为齿痕的阈值难于确定，且对于不同的人舌体大小存在差异采用统一的齿痕阈值不够合理。
[0004]当前在临床诊疗中对于齿痕舌的轻、中和重程度评价分析依赖于医生的判断，也有基于舌图像进行齿痕分析，专利《基于多尺度卷积神经网络的舌象纹理定量分析方法》(申请号：CN201910470107.5)仿照医生的齿痕舌诊断过程，采用齿痕深度和齿痕数的乘积作为指标，将齿痕舌分为无齿痕、轻度齿痕、中度齿痕和重度齿痕四类，其程度的依据是齿痕指数的数值，但其单纯基于齿痕深度信息无法全面反映齿痕的特征，在分析过程中选择齿痕个数作为评价标准难于准确刻画齿痕舌的实际情况。
[0005]现有方法利用凸包的多边形区域拟合预设正常舌，以此减去舌图像区域的齿痕区域提取方法误差较大，难于准确地提取出舌的齿痕区域。由于齿痕程度深浅的程度存在差异，齿痕数目的计算标准难于确定，而利用齿痕区域个数来表示齿痕舌特征和判断齿痕程度的方法不合理。当前齿痕舌程度的评价标准模糊不清，舌图像的齿痕分析方法在齿痕区域分析和齿痕数目计算上不尽合理，导致齿痕舌的程度评价不够客观和精准，影响中医诊疗中基于舌体图像的齿痕舌应用。

技术实现思路

[0006]本专利技术针对于现有的舌区域边缘的多边形拟合预设正常舌的方法存在的其与舌体的边缘特征不符，舌体由于牙齿的影响导致舌体部分区域存在凹陷的缺陷，采用移动最小二乘法拟合预设正常舌体的边缘闭合曲线，该闭合曲线所形成区域减去现有舌图像区域可得舌的齿痕区域，以更真实反映舌体的齿痕情况。同时，针对于现有技术缺乏齿痕舌程度的评价标准，不利用中医诊疗的客观化和规范化的缺陷，提出基于模糊策略的齿痕舌评价
指数方法，对每个齿痕区域综合考虑齿痕区域的大小和齿痕的深浅，提出每个齿痕程度的模糊系数指标，然后将舌体的所有齿痕程度的模糊系数指标累加，再进行变换和归一化后形成齿痕舌的程度评价指标。
[0007]为实现以上专利技术目的，采用的技术方案是：
[0008]一种中医舌诊中齿痕舌程度评价方法，包括以下步骤：
[0009]获取舌体二值图像；
[0010]提取舌体区域的边缘点；
[0011]计算舌体区域边缘点上凸的顶点；
[0012]基于移动最小二乘法用曲线拟合舌体区域边缘点上凸的顶点；
[0013]填充曲线包围的区域；
[0014]减去舌体图像所在区域得到齿痕区域；
[0015]计算每个齿痕的模糊系数指标；
[0016]对所有齿痕的指标的和进行反正切函数运算并归一化。
[0017]优选地，所述提取舌体区域的边缘点的具体过程如下：在舌体二值图像中值为1且列值最大的点，任选一个计为P1，从该点的邻接点中搜索下一个边缘点P2，并继续搜索下一个边缘点，直至搜索到起始点P1为止，上述点按顺序存储到数组Points中，并将P1再一次存储到数组Points作为最后一项。
[0018]优选地，所述计算舌体区域边缘点上凸的顶点的具体过程如下：
[0019]设置Vertex数组来保存舌体区域边缘点上凸的顶点；
[0020]将Points中的起始点P1放入Vertex数组中；
[0021]对于Points数组中的任意一个点P
i
，设与其相邻的两点为P
i
‑1和P
i+1
，计算线段P
i
‑1P
i
和P
i
P
i+1
的叉积crossValue：
[0022]crossValue＝(P
i
‑1(x)
‑
P
i
(x))*(P
i+1
(y)
‑
P
i
(y))
‑
(P
i
‑1(y)
‑
P
i
(y))*
[0023](P
i+1
(x)
‑
P
i
(x))
[0024]若crossValue大于0则点P
i
不是舌体区域边缘点上凸的顶点，否则为舌体区域边缘点上凸的顶点并将其添加到数组Vertex中；
[0025]按顺序遍历边缘点数组Points上的所有点，将舌体区域边缘点上凸的顶点按顺序添加到Vertex数组中。
[0026]优选地，所述基于移动最小二乘法用曲线拟合舌体区域边缘点上凸的顶点的具体过程如下：
[0027]拟合函数表示如下：
[0028][0029]式中a(x)＝(a1(x),a2(x),
…
,a
n
(x))
T
为系数向量，q(x)＝(q1(x),q2(x),
…
,q
n
(x))
T
为基函数；
[0030]在每个点x处，选择适当的a(x)，使u
h
(x)能很好地逼近u(x)；定义逼近函数地离散加权L2范数以度量函数地逼近程度：
[0031][0032]式中N为支持域的离散点数，r为划分的支持域半径，w(|x
‑
x
i
|/r)为加权函数，其
值随着x和x
i
之间的距离s＝|x
‑
x
i
|的增加而减少；
[0033]式子(2)写成矩阵形式如下：
[0034]J＝(Qa(x)
‑
u)
T
W(x)(Qa(x)
‑
u)
ꢀꢀ
(3)
[0035]式中
[0036]为基函数的矩阵形式
[0037]u＝[u(x1),u(x2),
…
,u(本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种中医舌诊中齿痕舌程度评价方法，其特征在于：包括以下步骤：获取舌体二值图像；提取舌体区域的边缘点；计算舌体区域边缘点上凸的顶点；基于移动最小二乘法用曲线拟合舌体区域边缘点上凸的顶点；填充曲线包围的区域；减去舌体图像所在区域得到齿痕区域；计算每个齿痕的模糊系数指标；对所有齿痕的指标的和进行反正切函数运算并归一化。2.根据权利要求1所述的中医舌诊中齿痕舌程度评价方法，其特征在于：所述提取舌体区域的边缘点的具体过程如下：在舌体二值图像中值为1且列值最大的点，任选一个计为P1，从该点的邻接点中搜索下一个边缘点P2，并继续搜索下一个边缘点，直至搜索到起始点P1为止，上述点按顺序存储到数组Points中，并将P1再一次存储到数组Points作为最后一项。3.根据权利要求2所述的中医舌诊中齿痕舌程度评价方法，其特征在于：所述计算舌体区域边缘点上凸的顶点的具体过程如下：设置Vertex数组来保存舌体区域边缘点上凸的顶点；将Points中的起始点P1放入Vertex数组中；对于Points数组中的任意一个点P
i
，设与其相邻的两点为P
i
‑1和P
i+1
，计算线段P
i
‑1P
i
和P
i
P
i+1
的叉积crossValue：crossValue＝(P
i
‑1(x)
‑
P
i
(x))*(P
i+1
(y)
‑
P
i
(y))
‑
(P
i
‑1(y)
‑
P
i
(y))*(P
i+1
(x)
‑
P
i
(x))若crossValue大于0则点P
i
不是舌体区域边缘点上凸的顶点，否则为舌体区域边缘点上凸的顶点并将其添加到数组Vertex中；按顺序遍历边缘点数组Points上的所有点，将舌体区域边缘点上凸的顶点按顺序添加到Vertex数组中。4.根据权利要求3所述的中医舌诊中齿痕舌程度评价方法，其特征在于：所述基于移动最小二乘法用曲线拟合舌体区域边缘点上凸的顶点的具体过程如下：拟合函数表示如下：式中a(x)＝(a1(x),a2(x),
…
,a
n
(x))
T
为系数向量，q(x)＝(q1(x),q2(x),
…
,q
n
(x))
T
为基函数；在每个点x处，选择适当的a(x)，使u
h
(x)能很好地逼近u(x)；定义逼近函数地离散加权L2范数以度量函数地逼近程度：式中N为支持域的离散点数，r为划分的支持域半径，w(|x
‑
x
i
|/r)为加权函数，其值随着x和x
i
之间的距离s＝|x
‑
x
i
|的增加而减少；式子(2)写成矩阵形式如下：
J＝(Qa(x)
‑
u)
T
W(x)(Qa(x...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄展鹏，蔡永铭，
申请(专利权)人：广东药科大学，
类型：发明
国别省市：