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研究生:林宏興
研究生(外文):Lin, Horng Shing
論文名稱:以顏色及紋理特性組成之結構型辨識法則於電腦化舌象診斷
論文名稱(外文):STRUCTURAL RECOGNITION APPROACHES BASED ON CHROMATIC AND TEXTURAL PROPERTIES FOR COMPUTERIZED TONGUE DIAGNOSIS SYSTEM
指導教授:邱創乾邱創乾引用關係
指導教授(外文):Chiu, Chuang Chien
學位類別:碩士
校院名稱:逢甲大學
系所名稱:自動控制工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1995
畢業學年度:83
語文別:英文
論文頁數:80
中文關鍵詞:舌診舌質舌苔紋理舌象量化影像處理
外文關鍵詞:tonguesubstancecoatingtexturetongue-property-quantizationimage-processing
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中醫的精髓在於「辨證論治」,辨證以望、聞、問、切四診為依據。觀察
病人的外形、氣色及舌象為望診;以聽覺、嗅覺來診察為聞診;以言語來
診察為問診;以觸覺來診察為切診。以「四診合參」的原則,綜合各種的
情報,加以分析總合歸納,辨明疾病的病態及病理機序,即為「辨證」。
特別是望診中的舌診及切診中的脈診,最能反應出人體的身心狀態,是中
醫師於診斷病情時不可或缺的重要資訊。但是到目前為止,舌診並沒有一
個診斷的標準,其診斷的正確率往往取決於醫師的經驗及當時所在環境的
各種因素,如光線的強度及入射的角度等等;除此之外,醫師的臨床經驗
亦不易保留下來。基於上述的缺點,提供一個電腦化舌象分析及診斷系統
是有其必要的,並且此系統對於提昇中醫之醫療水準及輔助中醫科學化將
有積極的貢獻。本研究的目的即在於將舌象特性量化,並結合醫師之臨床
經驗,建立一電腦化舌象自動分析及診斷系統。為將舌象特性量化,本研
究提出一結構性之舌象辨識法則,此法則乃基於舌體影像的顏色及空間紋
理特性,將舌診中的重要舌象加以量化,這些舌象包括舌質及舌苔的顏色
,舌苔的厚薄以及是否有膩苔或腐苔或裂紋或剝苔存在。在顏色的判斷部
份,乃採用 HSL(Hue, saturation and luminance) 顏色模型,以映射
後再修正之二階段(two-pass) 演算法判斷出舌質及舌苔的顏色;舌苔的
厚薄則以舌質及舌苔的色差程度加以判斷。舌苔的性狀如膩苔及腐苔則以
灰階相依矩陣 (spatial gray tone dependency matrices) 所導出的特
徵參數及對舌影像取傅利葉轉換(Fourier transform) 後之頻域特徵值加
以量化。本系統之硬體部份包括高解度彩色攝影機,標準光源,自行設計
之頭部支撐架及個人電腦等;軟體則建構於 MS-Windows 的環境之下,負
責硬體控制及舌象之分析。此系統經實際於醫院臨床實驗,針對舌質及舌
苔的顏色、舌苔的厚薄及膩苔這些重要舌象進行分析,其診斷之結果與醫
師驗證後,整體判斷的正確率可達 85% 以上。
In traditional Chinese medical diagnosis, tongue is one of the
most important evidences for understanding human health
conditions. However, the correctness of tongue diagnosis
depends on the experience of doctors, and being easily affected
by the environmental factors such as light source and
luminamce. This research is aimed at quantizing the tongue
properties and providing an objective diagnostic standard for
tongue diagnosis. In general, tongue diagnosis is obtained by
observing certain properies on the substance and coating of
tongue. The substance of tongue can be characterized by color,
luster, shape and movement. The coating can be distinguished by
certain textural properties. In this thesis, structural
recognition approaches based on chromatic and spatial textural
properties are presented to examine the tongue properties. The
chromatic-related algorithms are employed to identify the
colors of tongue, the thickness of coating, and the fissure of
tongue. The textural-related algorithms are used to detect
grimy and crusted coating. The overall recognition rate for
identifying the colors of tongue, verifying the thickness of
coating, and the detecting of grimy coating exceeds 85%.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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