多标记学习在中医舌象分类中的研究

• 作者: 张新峰 张静 王亚真 胡广芹 蔡轶珩
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 中医 舌象 舌质 舌苔 多标记学习
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 111-116
• 页数: 6页
• 分类号: R318.04
• 字数: 3876字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2016.02.01.

摘要

目的 中医舌诊中,一幅舌象对应舌色、苔色和苔厚等多个类别,而且舌象的多个类别间存在一定的相关性.传统的数据挖掘技术无法利用这些相关性同时进行建模,本文拟探索用多标记学习方法解决舌象这种多标记数据的分类问题.方法 首先对舌象进行苔质分离,分别提取舌质和舌苔的颜色特征,再对舌苔图像分块,提取每一块的纹理特征,随后通过多标记学习算法(multi-label learning by exploiting label dependency,LEAD)进行分类.最后将LEAD的分类结果和ML-kNN的结果进行对比,评价指标为汉明损失(Hamming loss)、平均精度(average precision)和((e)-评估)((e)-evaluation).结果 相对于SVM等传统的单标记学习算法,LEAD可以将多个类别同时赋予一幅舌图像,而且在三个指标上的分类效果均优于ML-kNN.结论 多标记LEAD算法用于舌象分类能够使得对舌象的描述更全面、准确,可以辅助中医进行舌诊.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新峰	北京工业大学电子信息与控制工程学院	50	1027	14.0	31.0
2	胡广芹	北京工业大学电子信息与控制工程学院	33	97	5.0	9.0
3	张静	北京工业大学电子信息与控制工程学院	22	197	8.0	13.0
4	蔡轶珩	北京工业大学电子信息与控制工程学院	50	767	13.0	26.0
5	王亚真	北京工业大学电子信息与控制工程学院	2	9	2.0	2.0