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摘要：本发明提出一种基于机器学习的冠心病智能辅助辩证装置，涉及图像处理在中医舌诊领域的应用，通过提取舌象的纹理特征和颜色特征这些手工设计的底层特征，以及基于深度网络生成的高层语义的深度特征，并将提取的多维语义特征信息降维之后，利用加权并行的融合思想进行舌象特征融合。针对融合后的特征向量，采用改进的基于概率协作表示的分类器进行特征分类，并得到证型分类结果，为医生对冠心病辨证分型提供一种辅助工具，对推动冠心病在中医诊疗现代化及数字化的进程中具有重要的理论与实践意义。
主权项：1.一种冠心病证型分类模型的构建方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：建立冠心病舌象数据集，所述数据集包含若干舌象图片以及每张舌象相应的中医辨证证型；步骤2：对每个舌象样本按照中医辩证证型进行分类和标记，即标注标签类；步骤3：对舌象图片进行预处理并输入到LBP特征提取器中提取纹理特征；步骤4：将舌象图片输入到ResNet-50深度网络模型中提取深度特征；步骤5：将舌象图片从RGB空间转换为HSI空间并提取H、S、I分量；步骤6：将从步骤3、4、5提取到的各类特征向量进行降维处理；步骤7：将降维后的特征进行加权融合，得到融合向量；步骤8：将融合后的数据按照随机取样的方式和固定比例3:1划分训练集和测试集；步骤9：使用改进的ProCRC分类器对训练集进行训练，使用测试集进行验证，得到冠心病证型分类模型。
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百度查询： 河南科技大学 一种基于机器学习的冠心病智能辅助辩证装置
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