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申请/专利权人：西湖智能视觉科技(杭州)有限公司

摘要：本申请提出了一种基于人工智能非扫描式光谱成像的舌诊、皮诊方法与装置，包括以下步骤：利用压缩观测模组采集受试者的待测压缩观测图像；将所述压缩观测图像与压缩传输矩阵输入到图像重建网络中得到高光谱图像数据；将所述高光谱图像数据输入到经训练得到的图像分割网络中得到高光谱分割图像数据；将所述高光谱分割图像数据输入到经训练得到的联合分析网络中得到病症信息，其中病症信息包括病症区域以及每一病症区域的病症描述信息。本方案在保证低成本、低功耗的前提下，充分利用高光谱图像数据优势，联合分析高光谱数据的空间分布特征以及细颗粒度光谱维度特征，在提高病症识别率及准确率。

主权项：1.一种基于人工智能非扫描式光谱成像的舌诊、皮诊方法，其特征在于，包括以下步骤：利用压缩观测模组采集受试者的待测压缩观测图像，其中压缩观测模组对受试者的待测区域对应的待测图像依次进行空间调制、色散调制后得到不同波长的经过编码的待测图像组成的待测压缩观测图像；将所述压缩观测图像与压缩传输矩阵输入到图像重建网络中得到高光谱图像数据，其中，所述压缩传输矩阵为压缩观测模组的传输矩阵，所述图像重建网络由已知压缩观测图像组成的光谱图像数据集及压缩传输矩阵对图像重建网络架构训练得到；将所述高光谱图像数据输入到经训练得到的图像分割网络中得到高光谱分割图像数据，其中，所述高光谱分割图像数据仅包含诊断区域；将所述高光谱分割图像数据输入到经训练得到的联合分析网络中得到病症信息，其中病症信息包括病症区域以及每一病症区域的病症描述信息；所述联合分析网络与所述图像分割网络的神经网络架构相同，神经网络架构包括第一编码模块、第二编码模块、栅格点生成模块以及解码模块，第一编码模块对输入特征进行编码处理得到第一编码特征，第二编码模块对第一编码特征和输入特征进行编码处理得到第二编码特征，栅格点生成模块对输入的特征进行栅格点生成得到栅格点特征，解码模块对栅格点特征和第二编码特征进行解码；利用标记有诊断区域的高光谱分割图像数据训练神经网络架构得到图像分割网络，其中高光谱图像数据被处理为RGB图像作为图像分割网络的输入特征，利用标记有病症信息的高光谱分割图像数据训练神经网络架构得到联合分析网络，并在联合分析网络的栅格点生成模块中添加指定症状文字特征。

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