基于机器学习的舌象体质分类

• 作者: 丁亚涛 胡继礼 阚红星
• 来源期刊: 佳木斯大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 舌诊 舌象体质分析 客观化 神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 电气工程与信息技术
• 页码范围: 709-713
• 页数: 5页
• 分类号: TP392
• 字数: 3573字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1402.2018.05.014

摘要

传统舌诊结果,大多是依靠医者的主观判断,且诊断结果会因外界因素而干扰,往往具有不可重复性.文中以舌象体质为着重点,参考前沿的机器学习神经网络理论,基于Inception-v3构建舌象体质分类模型,取得了很高的识别率和计算效率,为中医舌诊体质分类客观化提供了良好的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阚红星	安徽中医药大学医药信息工程学院	44	73	5.0	6.0
2	胡继礼	安徽中医药大学医药信息工程学院	23	38	4.0	5.0
3	丁亚涛	安徽中医药大学医药信息工程学院	14	17	2.0	3.0