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申请/专利权人：四川博瑞客信息技术有限公司

摘要：本发明公开了基于人工智能的津液分析苔质方法，涉及计算机技术领域，包括S1、获取待分析的舌像图像；S2、采用U‑Net深度学习网络检测舌像图中的舌体并进行定位和边缘分割获得舌体图像；S3、分析获取舌体图像的津液分布情况；S4、根据津液分布情况评估舌体苔质；通过本方法实现对舌苔上的津液进行分析，确定津液分布状态和舌体苔质，有助于医生对该舌体主人的情况进行分析；相对于其他方法，对津液分布状态进行了更细致的区分，对环境光照变化和舌体的特异性有更高的泛用性和适应性。

主权项：1.基于人工智能的津液分析苔质方法，其特征在于，包括：S1、获取待分析的舌像图像；S2、采用U-Net深度学习网络检测舌像图中的舌体并进行定位和边缘分割获得舌体图像；S3、分析获取舌体图像的津液分布情况；具体包括：S31、分块处理舌体图像得到分块图像Q1,Q2,......,Qn；S32、归一化处理分块图像得到归一化像素qxi,j；S33、对归一化像素qxi,j进行直方图统计，并运用matplotlib绘制直方图后，利用hist直方图绘制函数绘制包络线得到图像Qx的包络线Yx；S34、对包络线Yx分别求取一阶与二阶导数与，则当Yx（x）满足以下条件时作为极大值点xi： ，其中，Yx（x）表示包络线Yx在点x的函数值；S35、统计各分块图像Q1,Q2,......,Qn的极大值点xi的个数；S4、根据津液分布情况评估舌体苔质；具体包括：S41、判断个数是否超过4，若是则进入S42；反之则进入S43；S42、判断个数是否超过7，若是则苔质为润苔，反之则苔质为水滑苔；S43、分析舌体图像不连续区域的形状特征，确定苔质为正常苔、燥苔还是糙苔；具体为：①、扫描舌体图像，寻找舌体图像的种子点并进行区域生长，提取舌体图像的不连续区域Pi；②、利用minEnclosingCircle寻找最小包围圆方法，对Pi进行轮廓查找，得到轮廓OLi；Oi是由n个点构成的一个凸包，在凸包的顶点上面找两个最远点，运用RotatingCalipers旋转卡尺方法求凸包半径；对于顶点和两个最远点的3个点Ax1,y1、Bx2,y2、Cx3,y3圆心有： ，则半径Ri为：；③、利用提取最大连通域方法统计连通域信息，输出连通域信息得到不规则区域的面积Si；④、计算轮廓OLi的面积与面积Si的面积比Zi，表示为：；⑤、判断面积比Zi是否小于1.5，若是则苔质为正常苔，反之则进入⑥；⑥、判断面积比Zi是否小于3，若是则苔质为燥苔；反之则苔质为糙苔。

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