信息融合技术在中医舌象诊断系统中的应用

摘要

舌诊是中医学中最有临床应用价值的诊法之一。近年来，随着计算机科学与技术的迅速发展，传统中医舌诊学朝着计算机化方向发展已经成为必然趋势。本文正是力图为中医舌诊方法的计算机化发挥自己的微薄之力，将信息融合理论引入中医舌诊的研究当中。本文的主要贡献在于：设计了基于信息融合层次理论的中医舌象诊断系统；提出并实现了了基于数据融合的反光点检测自适应算法和反光点填充算法；运用特征层融合理论，将舌色、苔色、纹理、舌形、润燥特征进行关联融合将得到的特征向量用于中医病症分类；设计实现了决策层融合模型，形成了基于组合分类器的分类系统。经过实验，分类准确率有了显著的提高。首先，在数据层融合的应用中，对预处理过程中反光点的检测算法进行了研究，并提出了一种基于数据融合理论的反光点检测算法，取得了良好的自适应性；其后运用数据融合中常用的图像插值算法，对舌面反光点进行填充，有利于后续步骤的处理。其次，在特征层融合的应用中，提取了舌面润燥和舌形特征，并将采用多个特征空间对舌色、苔色、纹理特征进行提取，形成相互关联的特征向量，并分别用PCA主成分分析方法和Boosting特征筛选方法对特征向量进行降维处理，得到的特征向量用于分类训练。再次，在决策层融合的应用中，选取贝叶斯网络的方法训练概率输出模型，并利用重采样技术中的Adaboost算法对贝叶斯网络进行训练得到组合分类器，最后分别运用多数表决法将多个分类器进行融合，融合后的分类准确率有了显著的提高。最后，将以上三个层次模型组建在一起，形成了基于信息融合层次模型的中医舌象诊断系统的初步设计，在中医舌象诊断与信息融合相结合的方向进行了有益的、探索性的尝试。

目录

摘要

Abstract

第1章 绪论

1.1 课题背景和研究意义

1.2 国内外研究现状与分析

1.3 中医舌诊系统简介

1.4 本文主要研究内容

第2章 数据层融合的应用

2.1 反光点检测

2.1.1 反光点的定义

2.1.2 常见的反光点检测方法

2.1.3 基于数据融合的反光点检测算法

2.1.4 实验结果及对比

2.2 基于数据融合的反光点填充

2.2.1 最近邻点插值法

2.2.2 双线形插值法

2.2.3 立方卷积法

2.2.4 实验结果与对比

2.3 本章小结

第3章 特征层融合应用

3.1 特征层融合结构

3.1.1 目标状态数据融合

3.1.2 目标特性融合

3.2 特征的提取与关联处理

3.2.1 舌色、苔色特征提取

3.2.2 纹理特征提取

3.2.3 舌形特征提取

3.2.4 润燥特征提取

3.2.5 特征的关联化处理

3.3 PCA降维

3.3.1 主成分分析(PCA)

3.3.2 实验与分析

3.4 Boosting特征筛选

3.4.1 Boosting特征筛选理论

3.4.2 实验与分析

3.5 本章小结

第4章 决策层融合应用

4.1 决策层融合结构

4.2 贝叶斯分类器

4.2.1 贝叶斯网络

4.2.2 实验与结果

4.3 分类器融合

4.3.1 Adaboost算法

4.3.2 多数表决法

4.3.3 组合分类器对分类准确率提高的实验

4.4 基于信息融合的舌诊平台

4.5 本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢