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申请/专利权人：常州市中医医院(常州市孟河医学研究院)
摘要：本发明涉及信息分析领域，公开了一种多光谱中医舌面象信息分析设备及方法，通过多模态融合和深度学习等方法提高了舌象特征提取和分类决策的准确性。所述多光谱中医舌面象信息分析方法包括：通过动态光谱采集技术获取舌面在不同光谱波段下的反应，经过预处理得到多光谱舌面象处理数据，利用多参数自适应神经模糊推理系统模型对处理后的数据进行特征提取，得到舌色、舌形、舌苔等特征的识别结果，将多光谱舌面象处理数据转换为图结构，构建图神经网络模型以捕捉像素点之间的关系，提取关系特征。通过多模态融合技术，将不同模态的特征向量融合成全面舌象特征向量，利用预置的分类器对融合后的特征向量进行分类决策，得到中医舌面象信息分析结果。
主权项：1.一种多光谱中医舌面象信息分析方法，其特征在于，所述多光谱中医舌面象信息分析方法包括：获取多光谱舌面象数据，并对所述多光谱舌面象数据进行预处理，得到多光谱舌面象处理数据；依据所述多光谱舌面象处理数据构建多参数自适应神经模糊推理系统模型，通过调整模糊规则库，训练优化多参数自适应神经模糊推理系统模型对舌象特征的识别能力，依据训练优化后的所述多参数自适应神经模糊推理系统模型对多光谱舌面象处理数据进行特征提取，得到多光谱舌面象处理数据特征向量；依据所述多光谱舌面象处理数据转换为图结构，其中每个像素点作为一个节点，节点之间的连接关系由像素点之间的空间距离和颜色相似度决定，基于转换后的图结构，构建图神经网络模型，通过训练图神经网络模型，使其能够学习到节点之间的关系以及节点的特征表示，利用训练好的图神经网络模型捕捉像素点之间的关系，得到多光谱舌面象处理数据关系特征；依据所述多光谱舌面象处理数据特征向量及所述多光谱舌面象处理数据特征向量进行多模态融合，得到全面舌象特征向量；利用预置的分类器对融合后的全面舌象特征向量进行分类决策，得到多光谱中医舌面象信息分析结果。
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