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申请/专利权人：中国中医科学院广安门医院

摘要：本发明涉及一种舌部图像医疗信息处理方法、平台和系统，所述方法包括:步骤S1：将各个采集参数设置于不同变化值时获取对应于所述不同变化值的不同舌部图像，分析所获取不同舌部图像的一致性情况，将采集参数分为活动采集参数和非活动采集参数；在活动采集参数变化而其他采集参数保持不变的情况下，采集用户的舌部图像信息；将舌部图像信息输入智能分析模型中以得到舌部图像分析结果。本发明针对家用情况下采集场景复杂的情况，通过采集参数分类方便在不同的家用采集场景下，动态的确定活动采集参数，从而灵活地降低用户图像信息的采集难度。

主权项：1.一种舌部图像医疗信息处理方法，其特征在于，所述方法包含：步骤S1：将各个采集参数设置于不同变化值时获取对应于所述不同变化值的不同舌部图像，分析所获取不同舌部图像的一致性情况，将采集参数分为活动采集参数和非活动采集参数；其中：活动采集参数在后续的采集过程中保持变化，而非活动采集参数在后续的采集过程中保持不变；所述步骤S1具体包括如下步骤：步骤S11：依次获取一个未处理的采集参数作为当前采集参数；步骤S12：将非所述当前采集参数均设置为默认值，并使得所述当前采集参数在其参数范围内进行变化，对应多个当前采集参数的变化值；步骤S13：在当前采集参数为不同变化值时获取不同舌部图像；基于所述不同舌部图像确定对应于所述不同舌部图像的不同熵值；将和当前采集参数的不同变化值对应的熵值按照顺序排列就构成了和所述当前采集参数k对应的熵值序列；判断是否所有采集参数均处理完毕，如果是，则进入下一步骤，否则，返回步骤S11；步骤S14：基于各个采集参数k对应熵值序列元素值相邻变化情况的序列间比较，确定采集参数的频率一致性；所述步骤S14具体包括如下步骤：步骤S141：依次获取对应每个采集参数k的熵值序列；其中，u是熵值序列中的元素编号；U是熵值序列中元素个数；步骤S142：计算相邻元素差序列，；设置；其中：是熵值序列的元素均值；步骤S142：分别计算任意两个相邻元素差序列之间无序距离；其中：无序距离是指两个序列进行比较时不考虑元素在序列中的位置，而仅考虑元素值的大小排序而对其元素值进行比较；具体为：采用下式（1）计算无序距离；其中：和是任意两个采集参数对应的相邻元素差序列；是元素在相邻元素差序列中元素值的大小排序位置； 1；步骤S143：分别确定每个采集参数k的无序距离均值；具体为：采用下式（2）计算采集参数k的无序距离均值；其中：K是采集参数的个数； 2；步骤S15：基于各个采集参数k对应熵值序列中元素值变化情况的序列间比较，确定采集参数的幅值一致性，并进而对采集参数进行变化分类；所述步骤S15具体包括如下步骤：步骤S151：依次获取对应每个采集参数k的熵值序列；其中，u是熵值序列中的元素编号；U是熵值序列中元素个数；步骤S152：计算均值差序列；其中：是熵值序列中的元素均值；步骤S153：归一化均值差序列，设置；步骤S154：判断是否所有熵值序列均处理完毕，如果是，则返回步骤S151，否则进入下一步骤；步骤S155：分别计算任意两个均值差序列之间的有序距离；其中：有序距离是指两个序列进行比较时考虑元素在序列中位置的同时对其元素值进行比较；具体为：采用下式（3）计算有序距离；其中：和是任意两个采集参数对应的均值差序列；是元素在均值差序列中的位置； 3；步骤S155：计算有序距离的有序距离均值；具体的，采用下式（4）计算有序距离均值； 4；步骤S155：当采集参数k对应的均值差序列和其他均值差序列之间的有序距离大于有序距离均值的比例超过预设比例时，将其放入第一分类中；反之，将其放入第二分类中；变化分类包括第一分类和第二分类；步骤S16：根据熵值序列的幅值一致性和频率一致性确定活动采集参数和非活动采集参数；具体为：根据无序距离均值从第一分类和第二分类中区分出活动采集参数和非活动采集参数；步骤S2：在活动采集参数变化而其他采集参数保持不变的情况下，采集用户的舌部图像信息；将舌部图像信息输入智能分析模型中以得到舌部图像分析结果。

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