Tongue colour and coating prediction in traditional Chinese medicine based on visible hyperspectral imaging
Tongue colour and coating prediction in traditional Chinese medicine based on visible hyperspectral imaging
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基于可见光高光谱成像的中医舌色舌苔预测
DOI：
10.1049/iet-ipr.2018.5398
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发表时间：
2019-05
影响因子：
2.3
通讯作者：
Sun Meijun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang Dong;Zhang Junhua;Wang Zheng;Sun Meijun
舌诊是中医学的一个重要概念。舌色和舌苔可以帮助了解身体的生理机制，以及疾病的病理学。现有的研究主要集中在使用数字图像和舌色分类，而没有考虑舌中其他可见的信息带。本研究利用可见光高光谱图像系统（光谱范围为400-1000 nm）对中医舌色值和苔层位置进行预测，并采用基于光谱空间特征的叠加式自动编码器（SAE）预测模型对舌色空间和苔层进行数字化处理。 实验结果表明，SAE模型的光谱-空间特征在预测L、a和涂层位置的CIELAB值方面是有效的，从而为TCM的客观化和数字化发展提供了新的技术手段。
Tongue diagnosis is an important concept in Traditional Chinese Medicine (TCM). The tongue colour and coating can aid understanding of the body's physiological mechanisms, as well as the pathology of diseases. Existing research has focused on using digital images and tongue colour classification, without considering the other visible bands of information in the tongue. In this study, a visible hyperspectral image system, with an approximate spectral range of 400–1000 nm, was used to predict the tongue colour values and the coating position in TCM, and a stacked autoencoder (SAE) predict model based on spectral–spatial feature was performed to digital the tongue colour space and the coating. The experimental results show the effectiveness of the spectral–spatial feature with SAE model in predicting the CIELAB values of L, a, and coating position, thus the authors provide a new technique for the objective and digitising development of TCM.
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影响因子：
11.8
作者：
Yicong Zhou;Yantao Wei
通讯作者：
Yicong Zhou;Yantao Wei
DOI：
10.1109/ipta.2008.4743772
发表时间：
2008-11
期刊：
2008 First Workshops on Image Processing Theory, Tools and Applications
影响因子：
--
作者：
K. Kim;Jun-Hyeong Do;H. Ryu;J.-Y. Kim
通讯作者：
K. Kim;Jun-Hyeong Do;H. Ryu;J.-Y. Kim
DOI：
10.1007/978-3-540-30497-5_181
发表时间：
2004-12
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Yonggang Wang;Yue Zhou;Jie Yang;Qing Xu
通讯作者：
Yonggang Wang;Yue Zhou;Jie Yang;Qing Xu
顺序视频 VLAD：本地和临时训练聚合
影响因子：
10.6
作者：
Youjiang Xu;Yahong Han;Richang Hong;Qi Tian
通讯作者：
Qi Tian
影响因子：
10.6
作者：
Uzair, Muhammad;Mahmood, Arif;Mian, Ajmal
通讯作者：
Mian, Ajmal