慢性肾脏病中医舌象自动采集与特征识别的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究工作的背景 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 舌象自动采集研究进展 | 第14-15页 |
| 1.2.2 舌象特征研究进展 | 第15-18页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 相关原理与技术 | 第20-33页 |
| 2.1 中医舌诊相关原理 | 第20-21页 |
| 2.2 颜色空间基础 | 第21-24页 |
| 2.2.1 RGB颜色模型 | 第22页 |
| 2.2.2 CIELab颜色模型 | 第22-23页 |
| 2.2.3 HSV颜色模型 | 第23-24页 |
| 2.3 图像特征 | 第24-27页 |
| 2.3.1 颜色特征 | 第24-25页 |
| 2.3.2 纹理特征 | 第25-27页 |
| 2.3.3 形状特征 | 第27页 |
| 2.4 随机森林算法 | 第27-31页 |
| 2.4.1 决策树 | 第28-30页 |
| 2.4.2 随机森林 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 舌象自动采集 | 第33-47页 |
| 3.1 中医舌象观察方法 | 第33页 |
| 3.2 舌象采集装置 | 第33-35页 |
| 3.2.1 光源设计 | 第34页 |
| 3.2.2 箱体结构设计 | 第34-35页 |
| 3.3 舌象自动采集 | 第35-44页 |
| 3.3.1 舌体检测 | 第35-40页 |
| 3.3.2 舌象模糊检测 | 第40-44页 |
| 3.4 实验结果 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 慢性肾脏病舌象特征识别 | 第47-78页 |
| 4.1 舌象预处理 | 第47-51页 |
| 4.1.1 舌象分割 | 第47-48页 |
| 4.1.2 舌质与舌苔分离 | 第48-51页 |
| 4.1.3 舌象区域划分 | 第51页 |
| 4.2 舌质特征识别 | 第51-68页 |
| 4.2.1 舌质颜色识别 | 第51-54页 |
| 4.2.2 齿痕识别 | 第54-59页 |
| 4.2.3 裂纹识别 | 第59-64页 |
| 4.2.4 点刺识别 | 第64-68页 |
| 4.3 舌苔特征识别 | 第68-72页 |
| 4.3.1 舌苔颜色识别 | 第68-70页 |
| 4.3.2 舌苔薄厚识别 | 第70-72页 |
| 4.4 疾病预测 | 第72-73页 |
| 4.5 实验结果 | 第73-77页 |
| 4.6 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 慢性肾脏病舌象辅助决策系统设计与实现 | 第78-92页 |
| 5.1 需求分析 | 第78-80页 |
| 5.1.1 功能需求分析 | 第78-79页 |
| 5.1.2 性能需求分析 | 第79-80页 |
| 5.2 系统设计 | 第80-87页 |
| 5.2.1 功能模块设计 | 第80-85页 |
| 5.2.2 数据库设计 | 第85-86页 |
| 5.2.3 系统架构设计 | 第86-87页 |
| 5.3 系统实现 | 第87-91页 |
| 5.3.1 开发环境及开发工具 | 第87页 |
| 5.3.2 系统实现及展示 | 第87-91页 |
| 5.4 本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章 结论 | 第92-94页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第92页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-99页 |
| 攻读硕士期间参研项目与研究成果 | 第99页 |
