一种望诊和问诊合参的中医体质辨识方法及设备与流程

文档序号:17226706发布日期:2019-03-27 12:46阅读:702来源:国知局
一种望诊和问诊合参的中医体质辨识方法及设备与流程

本发明属于计算机和人工智能在中医健康领域的应用,尤其是涉及一种体质辨识方法和设备。



背景技术:

中医理论认为体质是人体在先天条件和后天生活习惯的基础上表现出来的相对稳定的固有特性,包括了人的形态结构和心理气质。目前的主要体质辨识方法是通过回答一组标准的问题来判断体质类型,缺点是识别周期长,降低了效率。其次是由于被试的主观性影响,使得辨识的准确率低,因此需要采用更加智能化的体质辨识方法。另一方面,目前也有望诊识别体质类型的方法,舌苔和面部(望诊)蕴含着大量的人体体质信息,通过观察它们能够较客观地判断人体体质类型,但是这需要中医专家丰富的专业经验,对一般的医生及普通人就更加困难。因此,这两类体质识别方法都有偏颇,我们需要融合两类识别体质类型的方法,以获得更加精准的体质类型。



技术实现要素:

本发明的目的在于解决体质辨识准确性不高的问题,提出一种望诊和问诊合参的中医体质辨识方法及设备。

一种望诊和问诊合参的中医体质辨识方法及设备,其特征在于方法包括以下步骤

[1]连续拍照面部图像m张

[2]识别每张面部图像的体质类型集合

[3]连续拍照舌苔图像n张

[4]识别每张舌苔图像的体质类型集合

[5]融合面部图像和舌苔图像的体质类型集合,获得融合后的体质类型集合

[6]根据融合后的体质类型集合,获得对应的问诊问题集及答案选项

[7]让被试回答问诊问题集中的每个问题,获得问题答案

[8]检验获得问题答案的有效性。

[9]根据被试回答问题的答案,计算新的体质类型概率,并按概率排序,选择概率值大于给定阀值的体质类型。

一种望诊和问诊合参的中医体质辨识设备,其特征在于设备包括人体检测器、摄像机、拾音器、播音器、触摸屏、信息处理器和数据库存储器,每个单元的功能如下:

[1]人体检测器:检测到被试到来时开启设备,当被试离开限定的时间,则关闭设备

[2]摄像机:用来采集被试的面部和舌部图像

[3]数据库存储器:用一个数据表保存体质类型合集与问诊问题集合之间的对应关系。

[4]信息处理器:完成所有计算,包括体质识别

[5]触摸屏:显示问诊问题及答案的选项,同时显示识别出来的体质类型及调理方案

[6]播音器:用来播音问诊问题及答案的选项,同时播音识别出的体质类型及调理方案

[7]拾音器:录音被试回答问题的答案。

信息处理器单元连接所有其它硬件单元。信息处理器单元包含以下的软件模块:

[1]人体检测模块:自动检测人体是否已到或离开。

[2]面部体质识别模块:它根据面部图像识别体质类型。

[3]舌部体质识别模块:它根据舌部图像识别体质类型。

[4]问诊问题获取模块:它根据步骤[2]和步骤[3]输出的体质类型集合输入,获取对应的问诊问题集合及答案选项。

[5]被试回答问诊问题模块:被试用触摸屏或用声音回答问题,模块还检验回答的答案的有效性。

[6]合参体质识别模块:它将步骤[5]回答的选项作为自己的输入,输出是望诊问诊合参的体质类型。

本发明的有益效果在于:

[1]融合望诊和问诊,提高了体质辨识的准确率

[2]先望诊,后问诊。问诊的问题是根据望诊的结果来确定,因而不同被试的问诊问题不同,实现了个性化问诊的体质辨识。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1一种望诊和问诊合参的中医体质辨识方法的流程图

图2一种望诊和问诊合参的中医体质辨识设备的结构图

具体实施方式

下面结合实施案例及附图对本发明作进一步详细的描述,但本发明的实施方式不限于此。如图1所示,本实施案例所述的一种望诊和问诊合参的中医体质辨识方法,包括以下步骤:

[1]连续拍照面部图像m张

[2]识别每张面部图像的体质类型集合

[3]连续拍照舌苔图像n张

[4]识别每张舌苔图像的体质类型集合

[5]融合面部图像和舌苔图像的体质类型集合,获得融合后的体质类型集合

[6]根据融合后的体质类型集合,获得对应的问诊问题集及答案选项

[7]让被试回答问诊问题集中的每个问题,获得问题答案

[8]检验获得问题答案的有效性。

[9]根据被试回答问题的答案,计算新的体质类型概率,并按概率排序,选择概率值大于给定阀值的体质类型。

现结合图1的流程图分别详述如下。

步骤[1],可以采用摄像机连续拍摄人的面部图像5张,中间间隔0.5秒,这5张面部图像记为

步骤[2],采用专利(cn201611191694.7)的人脸图像体质辨识方法,分别识别这5张面部图像的体质类型,每个面部图像对应四种最可能的体质类型,记为

其中体质类型包括平和质、气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质、气郁质、特禀质,即

步骤[3],可以采用摄像机连续拍摄人的舌部图像5张,中间间隔0.5秒,这5张舌部图像记为

步骤[4],采用专利(cn201611216146.5)的舌部图像体质辨识方法,分别识别5张舌部图像的体质类型,每个舌部图像对应四种最可能的体质类型,记为

其中体质类型包括平和质、气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质、气郁质、特禀质,即

步骤[5],融合面部图像和舌部图像的体质类型,方法采用投票方法。面部图像和舌部图像的体质类型总计有40个,s={,这些类型中有些是相同的,我们先统计出这40个体质类型中每个体质类型的个数,例如平和体的数量为:

然后比较每种体质类型的数量:,最后选出数量最大的三个体质类型,记为c

[6]根据融合后的体质类型集合,获得对应的问诊问题集及答案选项p。实现方法是查询一个数据表。我们预先在数据表中保存每种体质类型集合对应的问题集合,下面是数据表中的前两项记录。可以看出不同体质类型集合对应的问诊问题集合是不同的,问题个数也不同。

体质问诊问题表

假定这次望诊融合后的体质类型集合c是{阴虚质痰湿质气郁质},通过查询体质问诊问题表,获得问诊问题及答案选项p:

1您精力充沛吗

[1]没有[2]很少[3]有时[4]经常[5]总是

2您容易气短(呼吸短促,接不上气)吗

[1]没有[2]很少[3]有时[4]经常[5]总是

3您手脚发凉吗

[1]没有[2]很少[3]有时[4]经常[5]总是

4您舌苔厚腻或有舌苔厚厚的感觉吗

[1]没有[2]很少[3]有时[4]经常[5]总是

5您容易失眠吗

[1]没有[2]很少[3]有时[4]经常[5]总是

步骤[7]让被试回答问诊问题集p的每个问题。在触摸屏上显示每个问题及其选项,让被试选择。例如根据上面返回的问题显示如下,其中红色的是被试选择的答案。

1您精力充沛吗

o没有o很少o有时o经常o总是

2您容易气短(呼吸短促,接不上气)吗

o经常o没有o很少o有时o总是

3您手脚发凉吗

o没有o很少o有时o经常o总是

4您总是晚上2点以后睡觉吗

o总是o没有o有时o经常o很少

5您舌苔厚腻或有舌苔厚厚的感觉吗

o有时o没有o很少o经常o总是

6您容易失眠吗

o没有o很少o有时o经常o总是

步骤[8],检验被试选择答案的有效性。我们增加了一道题目(题目4)用来判断被试是否随机回答的,若被试选择(总是)选项,则被试的回答无效,提醒被试重新回答。

步骤[9],根据被试回答问题的答案,计算新的体质类型。计算方法是采用机器学习的分类器lda(lineardiscriminantanalysis)来计算每种体质类型的概率,并按概率排序,选择概率值大于给定阀值的体质类型。

lda的输入是体质类型集合{阴虚质痰湿质气郁质}和问诊问题的答案向量(33435),其中向量的分量是每道问题的答案序号(第4道题的答案不包括在内),输出是体质类型中每种体质类型的概率,并按概率排序,选择概率值大于给定阀值的体质类型。

如图2(b)所示,一种望诊和问诊合参的中医体质辨识设备,其特征在于设备包括人体检测器、摄像机、拾音器、播音器、触摸屏、信息处理器和数据库存储器,每个单元的功能如下:

h1人体检测器:检测到被试到来时开启设备,当被试离开给定的时间,则关闭设备

h2摄像机:用来采集被试的面部和舌部图像

h3数据库存储器:用一个数据表保存体质类型合集与问诊问题集合和选项之间的对应关系。

h4信息处理器:完成所有计算,包括体质识别

h5触摸屏:显示问诊问题及答案的选项,同时显示识别出来的体质类型及调理方案

h6播音器:用来播音问诊问题及答案的选项,同时播音识别出的体质类型及调理方案

h7拾音器:录音被试回答问题的答案。

信息处理器单元h4连接其它所有硬件单元h1,h2,h3,h5,h6,h7。而h4还要完成如图2(a)所示的软件模块功能

s1人体检测模块:自动检测人体是否已到或离开。它使用h1硬件单元,如红外传感器。

s2面部体质识别模块:它根据面部图像识别体质。它使用硬件单元h2。

s3舌部体质识别模块:它根据舌部图像识别体质。它使用硬件单元h2。

s4问诊问题获取模块:它根据s2和s3输出的体质类型集合作为s4的输入,获取对应的问诊问题集合及答案选项。它要访问数据库存储器h3.

s5被试回答问诊问题模块:它用触摸屏h5显示问题及答案选项,被试选择答案。或者它用硬件单元h6播音器播放问题及答案选项,并用拾音器h7录音被试选择的选项。

s6合参体质识别模块:它将s5的输出作为自己的输入,输出是望诊问诊合参后的体质类型。

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