【摘 要】
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舌面裂纹是中医舌诊领域进行疾病诊断的一个可靠依据。面向移动端应用背景,使用手机采集图片存在较大质量差异,传统分割方法处理难以取得较好的结果。本文采用深度学习、迁移学习的方法进行准确地裂纹分割,并根据病症进行分类,对实现智慧医疗、中医数字化具有研究意义。论文主要工作和创新性如下:（1）提出一种基于迁移学习和改进U-Net网络结构的舌面裂纹分割方法。首先,采用水平翻转、随机裁剪、归一化等数据扩充手段缓
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舌面裂纹是中医舌诊领域进行疾病诊断的一个可靠依据。面向移动端应用背景,使用手机采集图片存在较大质量差异,传统分割方法处理难以取得较好的结果。本文采用深度学习、迁移学习的方法进行准确地裂纹分割,并根据病症进行分类,对实现智慧医疗、中医数字化具有研究意义。论文主要工作和创新性如下:（1）提出一种基于迁移学习和改进U-Net网络结构的舌面裂纹分割方法。首先,采用水平翻转、随机裁剪、归一化等数据扩充手段缓解小样本问题;其次,将路面裂纹训练模型迁移至舌面裂纹以提升训练效率及准确度;最后,在U-Net网络结构中增加SE模块提高分割的准确性,同时使用焦点损失（Focal Loss）函数作为损失函数,使网络更加关注小目标的分割。实验表明,本文方法具有更强的鲁棒性,能够应对背景、光照、纹理等图片质量问题,其平均像素精度（Average Pixel Accuracy,MPA）能够达到71.06%,均交并比（Mean Intersection over Union,MIo U）能够达到67.35%,在视觉效果上表现更好。（2）提出了一种基于Inception-V4+FRN结构的裂纹舌病症分类方法。Inception-V4网络兼具残差网络的高层深度和较快的训练速度,滤波器响应标准化（Filter Response Normalization,FRN）层可对数据进行标准化处理,加速网络收敛,提高模型精度。实验结果表明,Inception-V4+FRN网络结构分类正确率可达87.5%。（3）为实现分割分类模型在手机端的部署,采用8-bit量化,将float32数据转化为uint8数据。采用滑动平均最大最小值法进行数据校准以避免采样动态范围过大问题;量化时采用非对称量化算法以更加完整地保留数据信息。量化模型在轻微牺牲精度的条件下大大提升了分割和分类速度,减少了存储空间占用和内存消耗。基于Android系统,完成了舌面裂纹分割分类平台开发。程序具有注册、登录、注销功能和舌面裂纹分割、分类功能,用户使用手机便能够完成舌面裂纹分割诊断。
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