目的 基于掩膜区域的卷积神经网络(Mask R-CNN)算法,在裂纹舌识别与提取的基础上探索裂纹舌严重程度的客观评价方法.方法 从中国中医科学院西苑医院收集200例裂纹舌与200例非裂纹舌的舌象图片,建立基于神经网络的裂纹舌识别模型,以准确率、精确率、召回率对模型裂纹舌识别效果进行评价.由3名中医专业主任医师对200张裂纹舌图片按照轻度裂纹、中度裂纹、重度裂纹进行严重程度分级标注,通过裂纹识别模型进行裂纹舌的识别与特征提取,选择裂纹面积比(x)、裂纹方向(z)、裂纹条数(n)、主裂纹长度(l)作为裂纹评价指标,以医生标注结果作为分级标准,根据分级结果对各指标进行权重赋值,裂纹严重程度综合权重计算公式:W=(∑wi)/4(i=x,z,n,l),计算裂纹多维度指标的分布区间,评价裂纹的严重程度.结果 模型识别裂纹舌,准确率为0.945,精确率为0.949,召回率为0.940.舌裂纹的严重程度评价结果:W∈[1,3]为轻度裂纹,W∈(3,6]为中度裂纹,W∈(6,10]为重度裂纹.经验证,裂纹舌总体评价准确率为88.3％,其中轻度裂纹的评价准确率为88.9％,中度裂纹的评价准确率为91.7％,重度裂纹评价准确率为83.3％.结论 选择裂纹面积比、裂纹方向、裂纹条数、主裂纹长度作为评价裂纹舌严重程度的指标,可较好地完成辨识任务,实现舌象裂纹程度的定量化评价.
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