專利名稱：一種舌診智能控制及診斷系統(tǒng)及其診斷方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是一種舌診智能控制及診斷系統(tǒng)及其診斷方法，屬于舌診控制及診斷系統(tǒng) 及其診斷方法的改造技術(shù)。
背景技術(shù)：
清華大學(xué)與中國中醫(yī)研究院西苑醫(yī)院聯(lián)合研制舌診自動識別系統(tǒng)，將舌診自動識 別定位于色彩模式識別，主要對舌質(zhì)、舌苔顏色、性質(zhì)進(jìn)行定量分析識別。國內(nèi)外還有一些 研究機(jī)構(gòu)研制了舌圖像自動分析儀，設(shè)計制作了舌象采集工具，運(yùn)用圖像處理技術(shù)對舌圖 像的舌質(zhì)顏色、舌苔厚薄、紋理特征等進(jìn)行處理，通過舌圖像的多種參數(shù)及量化特征，依據(jù) 統(tǒng)計模式識別方法，建立了疾病診斷系統(tǒng)。這些分析儀或系統(tǒng)舌圖像采集分兩種一種是手 工用數(shù)碼相機(jī)拍攝，另一種是帶固定數(shù)碼相機(jī)的拍攝裝置采集舌圖像。這兩種方法都容易 出現(xiàn)圖像質(zhì)量不穩(wěn)定的問題。手工拍攝一般很費(fèi)時。診斷系統(tǒng)或自動識別系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu) 多為普通專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，不能處理非完全信息問題。而中醫(yī)舌診非完全信息問題是普遍存 在的。因此，本發(fā)明旨在解決舌圖像智能采集和非完全信息條件下辨舌類病的復(fù)雜數(shù)據(jù)處 理問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于考慮上述問題而提供一種通過圖像處理和識別獲得反饋信息， 然后發(fā)出調(diào)節(jié)控制信號的舌診智能控制及診斷系統(tǒng)。本發(fā)明設(shè)計合理，方便實用。本發(fā)明的另一目的在于提供一種簡單方便的舌診智能控制及診斷系統(tǒng)的診斷方法。本發(fā)明的技術(shù)方案是本發(fā)明的舌診智能控制及診斷系統(tǒng)，包括有攝像裝置、圖像 獲取模塊、圖像處理模塊、辨舌類病智能診斷子系統(tǒng)、位置識別模塊、位置調(diào)節(jié)裝置，其中攝 像裝置的信號輸出端與圖像獲取模塊的信號輸入端連接，圖像獲取模塊的信號輸出端分別 與圖像處理模塊的信號輸入端連接及與位置識別模塊的信號輸入端連接，圖像處理模塊的 信號輸出端與辨舌類病智能診斷子系統(tǒng)的信號輸入端連接，位置識別模塊的信號輸出端與 位置調(diào)節(jié)裝置的信號輸入端連接。上述位置調(diào)節(jié)裝置為能實現(xiàn)五軸控制的數(shù)控裝置，每軸控制包括有步進(jìn)電機(jī)及由 步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動的位移裝置，步進(jìn)電機(jī)由位置識別模塊的信號輸出實現(xiàn)調(diào)節(jié)控制。上述位置調(diào)節(jié)裝置的五軸控制包括X坐標(biāo)線位移調(diào)節(jié)裝置、Y坐標(biāo)線位移調(diào)節(jié)裝 置、Z坐標(biāo)線位移調(diào)節(jié)裝置和XY平面角位移調(diào)節(jié)裝置及YZ平面角位移調(diào)節(jié)裝置。上述辨舌類病智能診斷子系統(tǒng)包括有臨床病例錄入模塊、舌圖像特征庫、診斷規(guī) 則庫、智能診斷模塊。上述攝像裝置為攝像頭或相機(jī)。上述圖像獲取模塊為實現(xiàn)判斷圖像質(zhì)量，在滿足質(zhì)量要求下把圖像拍攝下來并存 于圖像庫的模塊，其中圖像質(zhì)量的判斷依據(jù)清晰度、陰影比、反光比、對中性、寬-長比等質(zhì)量指標(biāo)。上述圖像處理模塊為實現(xiàn)圖像預(yù)處理和圖像分割的模塊，其中圖像預(yù)處理進(jìn)行中 值濾波，去除奇異點(diǎn)等噪聲；圖像分割是為了獲取舌體部分，快速而有效的方法是基于邊緣 的分割方法。上述位置識別模塊是實現(xiàn)位置信息的提取的模塊，該模塊進(jìn)行清晰度、陰影比、反 光比、對中性、寬-長比等位置特征數(shù)據(jù)的計算。本發(fā)明舌診智能控制及診斷系統(tǒng)的診斷方法，包括如下步驟1)攝像裝置拍攝的舌部圖像送到圖像獲取模塊；2)圖像獲取模塊將圖像信息送到圖像處理模塊，圖像處理模塊通過圖像處理提取 舌形、舌邊齒痕、舌態(tài)、舌苔、舌面裂紋、舌面斑點(diǎn)、舌下絡(luò)脈等舌診特征，并把這些特征參數(shù) 送到辨舌類病智能診斷子系統(tǒng)，位置識別模塊計算清晰度、陰影比、反光比、對中性、寬-長 比等位置特征數(shù)據(jù)；3)辨舌類病智能診斷子系統(tǒng)通過其預(yù)先存儲的臨床病例錄入模塊、舌圖像特征 庫、診斷規(guī)則庫、智能診斷模塊等部信息，與其它臨床病癥參數(shù)結(jié)合起來“辨舌類病”；同時， 位置識別模塊通過獲得的反饋信息發(fā)出調(diào)節(jié)控制信號，以控制位置調(diào)節(jié)裝置中各步進(jìn)電機(jī) 的工作狀態(tài)。本發(fā)明由于采用通過圖像處理和識別獲得反饋信息，然后發(fā)出調(diào)節(jié)控制信號的結(jié) 構(gòu)，本發(fā)明是一種基于圖像信息的閉環(huán)智能控制和智能診斷系統(tǒng)，將圖象處理技術(shù)、計算機(jī) 智能技術(shù)、自動化技術(shù)等與中醫(yī)學(xué)理論高度融合，實現(xiàn)舌診數(shù)字化的要求，建立從舌圖像智 能獲取到智能診斷推理的完整數(shù)字化模型和軟硬件系統(tǒng)。本發(fā)明是一種設(shè)計巧妙，性能優(yōu) 良，方便實用的舌診智能控制及診斷系統(tǒng)及其診斷方法。


圖1為本發(fā)明的原理圖；圖2為本發(fā)明位置調(diào)節(jié)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式實施例本發(fā)明的原理圖如圖1所示，包括有攝像裝置1、圖像獲取模塊2、圖像處理模塊3、 辨舌類病智能診斷子系統(tǒng)4、位置識別模塊5、位置調(diào)節(jié)裝置6，其中攝像裝置1的信號輸出 端與圖像獲取模塊2的信號輸入端連接，圖像獲取模塊2的信號輸出端分別與圖像處理模 塊3的信號輸入端連接及與位置識別模塊5的信號輸入端連接，圖像處理模塊3的信號輸 出端與辨舌類病智能診斷子系統(tǒng)4的信號輸入端連接，位置識別模塊5的信號輸出端與位 置調(diào)節(jié)裝置6的信號輸入端連接。本發(fā)明位置調(diào)節(jié)裝置6的結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示，上述位置調(diào)節(jié)裝置6為能實現(xiàn) 五軸控制的數(shù)控裝置，每軸控制包括有步進(jìn)電機(jī)及由步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動的位移裝置，步進(jìn)電機(jī) 由位置識別模塊5的信號輸出實現(xiàn)調(diào)節(jié)控制。本實施例中，上述位置調(diào)節(jié)裝置6的五軸控 制包括X坐標(biāo)線位移調(diào)節(jié)裝置61、Y坐標(biāo)線位移調(diào)節(jié)裝置62、Z坐標(biāo)線位移調(diào)節(jié)裝置63和 XY平面角位移調(diào)節(jié)裝置64及YZ平面角位移調(diào)節(jié)裝置65。
上述辨舌類病智能診斷子系統(tǒng)4包括有臨床病例錄入模塊、舌圖像特征庫、診斷 規(guī)則庫、智能診斷模塊。上述攝像裝置1為攝像頭或相機(jī)。本實施例中，攝像裝置1為攝像頭。本實施例中，上述圖像獲取模塊2為實現(xiàn)判斷圖像質(zhì)量，在滿足質(zhì)量要求下把圖 像拍攝下來并存于圖像庫的模塊，其中圖像質(zhì)量的判斷依據(jù)清晰度、陰影比、反光比、對中 性、寬-長比等質(zhì)量指標(biāo)。本實施例中，上述圖像處理模塊3為實現(xiàn)圖像預(yù)處理和圖像分割的模塊，其中圖 像預(yù)處理進(jìn)行中值濾波，去除奇異點(diǎn)等噪聲；圖像分割是為了獲取舌體部分，快速而有效的 方法是基于邊緣的分割方法。本實施例中，上述位置識別模塊5是實現(xiàn)位置信息的提取的模塊，該模塊進(jìn)行清 晰度、陰影比、反光比、對中性、寬-長比等位置特征數(shù)據(jù)的計算。上述圖像處理模塊3。本發(fā)明的工作原理如下攝像裝置1拍攝的舌部圖像送到圖像獲取模塊2，圖像獲 取模塊2將圖像信息送到圖像處理模塊3，圖像處理模塊3通過圖像處理提取舌形、舌邊齒 痕、舌態(tài)、舌苔、舌面裂紋、舌面斑點(diǎn)、舌下絡(luò)脈等舌診特征，并把這些特征參數(shù)送到辨舌類 病智能診斷子系統(tǒng)4，辨舌類病智能診斷子系統(tǒng)4通過其預(yù)先存儲的臨床病例錄入模塊、舌 圖像特征庫、診斷規(guī)則庫、智能診斷模塊等部信息，與其它臨床病癥參數(shù)結(jié)合起來“辨舌類 病”。另外，圖像處理模塊3通過圖像處理分割出舌體、陰影區(qū)、反光區(qū)，并把分割圖像 送到位置識別模塊5，位置識別模塊5通過計算清晰度、陰影比、反光比、對中性、寬-長比等 位置特征數(shù)據(jù)獲得反饋信息發(fā)出調(diào)節(jié)控制信號，以控制位置調(diào)節(jié)裝置6中各步進(jìn)電機(jī)的工 作狀態(tài)。
權(quán)利要求
一種舌診智能控制及診斷系統(tǒng)，其特征在于包括有攝像裝置(1)、圖像獲取模塊(2)、圖像處理模塊(3)、辨舌類病智能診斷子系統(tǒng)(4)、位置識別模塊(5)、位置調(diào)節(jié)裝置(6)，其中攝像裝置(1)的信號輸出端與圖像獲取模塊(2)的信號輸入端連接，圖像獲取模塊(2)的信號輸出端分別與圖像處理模塊(3)的信號輸入端連接及與位置識別模塊(5)的信號輸入端連接，圖像處理模塊(3)的信號輸出端與辨舌類病智能診斷子系統(tǒng)(4)的信號輸入端連接，位置識別模塊(5)的信號輸出端與位置調(diào)節(jié)裝置(6)的信號輸入端連接。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的舌診智能控制及診斷系統(tǒng)，其特征在于上述位置調(diào)節(jié)裝置 (6)為能實現(xiàn)五軸控制的數(shù)控裝置，每軸控制包括有步進(jìn)電機(jī)及由步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動的位移裝 置，步進(jìn)電機(jī)由位置識別模塊(5)的信號輸出實現(xiàn)調(diào)節(jié)控制。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的舌診智能控制及診斷系統(tǒng)，其特征在于上述位置調(diào)節(jié)裝置 (6)的五軸控制包括X坐標(biāo)線位移調(diào)節(jié)裝置(61)、Y坐標(biāo)線位移調(diào)節(jié)裝置(62)、Ζ坐標(biāo)線位 移調(diào)節(jié)裝置(63)和XY平面角位移調(diào)節(jié)裝置(64)及YZ平面角位移調(diào)節(jié)裝置(65)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的舌診智能控制及診斷系統(tǒng)，其特征在于上述辨舌類病智能診 斷子系統(tǒng)(4)包括有臨床病例錄入模塊、舌圖像特征庫、診斷規(guī)則庫、智能診斷模塊。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的舌診智能控制及診斷系統(tǒng)，其特征在于上述攝像裝置(1)為 攝像頭或相機(jī)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的舌診智能控制及診斷系統(tǒng)，其特征在于上述圖像獲取模塊(2)為實現(xiàn)判斷圖像質(zhì)量，在滿足質(zhì)量要求下把圖像拍攝下來并存于圖像庫的模塊，其中圖 像質(zhì)量的判斷依據(jù)清晰度、陰影比、反光比、對中性、寬-長比等質(zhì)量指標(biāo)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的舌診智能控制及診斷系統(tǒng)，其特征在于上述圖像處理模塊(3)為實現(xiàn)圖像預(yù)處理和圖像分割的模塊，其中圖像預(yù)處理進(jìn)行中值濾波，去除奇異點(diǎn)等噪 聲；圖像分割是為了獲取舌體部分，快速而有效的方法是基于邊緣的分割方法。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的舌診智能控制及診斷系統(tǒng)，其特征在于上述位置識別模塊 (5)是實現(xiàn)位置信息的提取的模塊，該模塊進(jìn)行清晰度、陰影比、反光比、對中性、寬-長比 等位置特征數(shù)據(jù)的計算。
9.一種根據(jù)權(quán)利要求1所述的舌診智能控制及診斷系統(tǒng)的診斷方法，其特征在于包括 如下步驟1)攝像裝置⑴拍攝的舌部圖像送到圖像獲取模塊⑵；2)圖像獲取模塊(2)將圖像信息送到圖像處理模塊(3)，圖像處理模塊(3)通過圖像 處理提取舌形、舌邊齒痕、舌態(tài)、舌苔、舌面裂紋、舌面斑點(diǎn)、舌下絡(luò)脈等舌診特征，并把這些 特征參數(shù)送到辨舌類病智能診斷子系統(tǒng)(4)，位置識別模塊(5)計算清晰度、陰影比、反光 比、對中性、寬-長比等位置特征數(shù)據(jù)；3)辨舌類病智能診斷子系統(tǒng)(4)通過其預(yù)先存儲的臨床病例錄入模塊、舌圖像特征 庫、診斷規(guī)則庫、智能診斷模塊等部信息，與其它臨床病癥參數(shù)結(jié)合起來“辨舌類病”；同時， 位置識別模塊(5)通過獲得的反饋信息發(fā)出調(diào)節(jié)控制信號，以控制位置調(diào)節(jié)裝置(6)中各 步進(jìn)電機(jī)的工作狀態(tài)。
全文摘要
本發(fā)明是一種舌診智能控制及診斷系統(tǒng)及其診斷方法。包括有攝像裝置、圖像獲取模塊、圖像處理模塊、辨舌類病智能診斷子系統(tǒng)、位置識別模塊、位置調(diào)節(jié)裝置，其中攝像裝置的信號輸出端與圖像獲取模塊的信號輸入端連接，圖像獲取模塊的信號輸出端分別與圖像處理模塊的信號輸入端連接及與位置識別模塊的信號輸入端連接，圖像處理模塊的信號輸出端與辨舌類病智能診斷子系統(tǒng)的信號輸入端連接，位置識別模塊的信號輸出端與位置調(diào)節(jié)裝置的信號輸入端連接。本發(fā)明是一種基于圖像信息的閉環(huán)智能控制和智能診斷系統(tǒng)，將圖象處理技術(shù)、計算機(jī)智能技術(shù)、自動化技術(shù)等與中醫(yī)學(xué)理論高度融合，實現(xiàn)舌診數(shù)字化的要求，建立從舌圖像智能獲取到智能診斷推理的完整數(shù)字化模型和軟硬件系統(tǒng)。
文檔編號A61B5/00GK101919685SQ20101016941
公開日2010年12月22日 申請日期2010年4月30日 優(yōu)先權(quán)日2010年4月30日
發(fā)明者劉梅, 陳群, 韋玉科 申請人:廣州中醫(yī)藥大學(xué);廣東工業(yè)大學(xué)