基于Morphsnakes和U-Net的舌象分割算法研究

摘要：

精确的舌象分割是利用计算机辅助舌诊的首要以及关键步骤.由于舌象周围易受其他相近人体组织的影响,使得舌象分割具有挑战性.针对此问题,本文首先应用传统图像分割Morphsnakes算法对图像进行嘴部的预分割,其次应用卷积神经网络U-Net模型对舌体进行精准分割,最后进行对比实验.实验结果表明,Morphsnakes算法与U-Net模型结合的方法相比其各自单独的算法分割准确率有较大的提升,可为中医舌诊提供进一步的支持.

关键词：图像分割、舌诊、Snakes、U-Net

所属期刊栏目：34

分类号：TP23(自动化技术及设备)

资助基金：大学生创新创业训练计划项目;基于机器学习的中医古医籍中闭经的证型归纳与提取研究项目

在线出版日期：2022-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：57-60