文献类型：期刊文章

作　　者：潘思行[1] 林育[2] 周苏娟[3] 黄展鹏[3]

Pan Sixing;Lin Yu;Zhou Sujuan;Huang Zhanpeng(School of Public Health,Guangdong Pharmaceutical University,Guangzhou,510006,China;Institute of Clinical Pharmacology,Guangzhou University of Chinese Medicine,Guangzhou,510006,China;School of Medical Information Engineering,Guangdong Pharmaceutical University,Guangzhou,510006,China)

机构地区：[1]广东药科大学公共卫生学院,广州510310 [2]广州中医药大学临床药理研究所,广州510006 [3]广东药科大学医药信息工程学院,广州510006

出　　处：《世界科学技术-中医药现代化》

基　　金：广东省中医药局建设中医药强省基金面上项目(20151266):融合望诊图像特征的高脂血症神经网络预警模型研究,负责人:周苏娟

年　　份：2020

卷　　号：22

期　　号：4

起止页码：1341-1347

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的提出基于舌象和形体特征的中医体质辨识模型,探讨中医以舌辨质客观化、规范化方法。方法提取客观化的舌象特征(舌质与舌苔的色度和饱和度、舌苔纹理的平均亮度、平滑度以及齿痕特征)和形体特征,建立基于神经网络和支持向量机的客观化舌象和形体特征的辅助中医体质识别模型。结果对平和质、气虚质、阴虚质和气淤质四种体质进行模型的训练和测试,结果表明融合舌象特征和形体特征的中医体质辨识模型能有效地辅助中医体质识别,且支持向量机对四种体质辨识效果总体上优于神经网络。结论基于客观化的舌象特征和形体特征辅助中医体质辨识有利于提高中医体质辨识的客观化水平,合理选择机器学习算法可以提高中医体质辨识的准确性。

关 键 词：舌象特征 形体特征  神经网络 支持向量机

分 类 号：R24]