面向中医诊断的舌图像分割的研究与应用

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1、广东工业大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姓名：秦昭晖申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：韦玉科20080430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

2、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。因为中医舌图像的分割属于彩色图像分割的研究范围，本文首先对现有的彩色图像分割算法进行了一个总结。然后，在经过对许多已有的图像分割算法的学习消化后，结合舌图像本身的一些特点，选择了基于图论的图像分割方法来进行舌图像的分

3、割。基于图论的图像分割方法是最近国际上的一个研究热点，该方法将图像映射为带权无向图，把像素作为结点，利用最小割集准则得到图像的最佳分割。本文对基于图论的图像分割方法的基本理论进行了简要介绍，并对当前基于图论的图像分割方法的最新研究进展进行了总结。接着提出了一种新的割集准则，并将该割集的最小化问题转换为求解流网络中的最大流问题，形成了一种新的图像分割算法，并且应用到了中医舌图像的分割当中，取得了较好的效果。另外，对基于图论的图像分割方法中的经典算法．NormalizedCut进行了改进，使其采用了经LocalBinaryPatte

4、rn构造出来的局部特征，实验结果也证明这一分割算法较好。最后，为了提高分割速度，提出了将感兴趣区域应用在对舌图像分割的预处理中，并引入了基于图论的直方图聚类分割算法，实验结果表明，达到了快速的进行图像分割的目标。关键词：中医诊断图像分割图论割集最大流NormalizedCut广东工业大学工学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentofmedicalsciencetechnology,basicdiagnosismethodsofTraditionalChineseMedicine(TCM)facedema

5、ndofmodernization．“Viewing”diagnosis，especiallythetonguediagnosisistheimportantcontentofbasicdiagnosismethodsinTCM．Itcangetthephysiologicalfunctionandpathologyoftheorganismchangesbymeansofobservingthetongueandhaveveryimportantmeaningtomakeadefinitediagnosisinearliers

6、tageofalotofdiseases．However,traditionaltonguediagnosisonlydependsondoctor’Sobservation．Itisdifficulttomakeexactdiagnosisbecauseofthefactorofpersonality．Therefore，combiningthemodeminformationtechnologyandtheclinicexperienceofTCMexperttorealizetheimpersonalityandstand

7、ardizationoftonguediagnosisofTCMistheonlywayofTCMdevelopment．Inthetonguediagnosis，thetongueimageofpatientCanbeobtainedbyusingdigitalinstrument,forexample，digitalcamera．Automaticinterestedregionsegmentationmustbecarriesoutbeforethetongueimageprocessing．Itmakesthesegme

8、ntationoftongueimageanimportantpartbetweenimageacquiringandimageprocessmg·Becausethetongueimagesegmentationbelongstothecolorimagese