基于支持向量机的痤疮患者舌色苔色识别算法研究

• 作者: 张新峰 张艺凡 胡广芹
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 痤疮 舌诊 支撑向量机 参数寻优 交叉验证
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 7-11
• 页数: 5页
• 分类号: R318.04
• 字数: 3623字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2016.01.02

摘要

目的 针对中医痤疮患者的舌象特征,基于支持向量机(support vector machine,SVM)对舌色苔色的识别准确率及识别速度进行研究,以提高中医舌诊客观化研究的准确度及速度.方法 针对专家标定的1500个典型舌样本,在苔质识别阶段将亮斑、舌苔、舌质同层识别,以避免亮斑被误识别为白苔.使用交叉验证核函数、一对一(one against one,OAO)和投票法训练多类SVM分类器,网格法、遗传法、粒子群法结合交叉验证法对RBF核函数参数寻优,得到最佳分类结果.最后与阈值法、聚类法及DAG方法进行了识别准确率及识别速度的比较.结果 与其他方法比较,本文方法在舌色苔色识别准确率及识别速度上均有提高,本文识别准确率为84.73％,高于DAG方法(81.04％);识别速度为0.5599s,优于DAG方法(1.6394s).结论 本文方法对舌色苔色的分类准确率和识别速度都有一定的提高,对辅助医生临床诊疗及临床研究具有现实意义.