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申请/专利权人：青岛言鼎生物医疗科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于舌象特征的健康状态预测模型的构建方法，通过采集舌头图像并提取舌象特征信息，再构建舌象分析模型从舌色亮度、舌苔色度、舌形面积和舌苔灰度四个角度进行特征提取，从而依次评估舌色亮暗程度、舌苔黄白程度、舌形胖瘦程度以及舌苔厚薄程度，进而构建体质分类模型综合分析舌头图像与体质类型之间的匹配概率，提高模型分析精准度和泛化能力，并构建动态监测模型综合评估患者健康程度，实现基于舌象特征的健康监测与辅助诊断，再通过构建健康预测模型预测患者的健康风险情况，实现对于健康风险的提前预警以及自动化智能健康状态监测。

主权项：1.一种基于舌象特征的健康状态预测模型的构建方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，采集舌头图像并提取舌象特征信息：通过图像采集设备拍摄患者的舌头图像，并通过图像处理技术提取舌象特征信息，其中，舌象特征信息包括舌色亮度、舌苔色度、舌形面积和舌苔灰度；S2，构建舌象分析模型分析处理舌象特征信息：通过初步分析舌象特征信息，分别构建舌色亮度、舌苔色度、舌形面积和舌苔灰度的特征提取网络模型，从而依次评估舌色亮暗程度、舌苔黄白程度、舌形胖瘦程度以及舌苔厚薄程度；S3，构建体质分类模型对舌头图像进行体质分类：建立体质类型Pi的评估函数G（x），获取舌头图像在体质类型Pi分类下的评估值GiP，并通过获取舌头图像与体质类型Pi的匹配系数PVi，判定舌头图像与体质类型Pi的匹配概率；S4，构建动态监测模型综合评估患者健康程度：设置舌象采集周期Tc对患者的舌头图像进行周期性定时采集，获取患者实际体质类型及其对应的匹配概率并建立变化曲线，进而获取患者当前的综合健康程度，并生成相应的风险提示信号；S5，构建健康预测模型预测患者的健康风险：设置风险预测周期Tf，通过分析患者的综合健康程度的周期性变化曲线，从而预测患者的健康风险程度，并生成相应的预警提示信号；构建舌象分析模型的具体过程为：A1，通过建立舌色亮度特征提取网络模型初步分析舌色亮度，获取舌头图像对应的舌色亮暗评估系数J1，从而评估舌色亮暗程度；A2，通过建立舌苔色度特征提取网络模型初步分析舌苔色度，获取舌头图像对应的舌苔黄白评估系数J1，从而评估舌苔黄白程度；A3，通过建立舌形面积特征提取网络模型初步分析舌形面积，获取舌头图像对应的舌形胖瘦评估系数J1，从而评估舌形胖瘦程度；A4，通过建立舌苔灰度特征提取网络模型初步分析舌苔灰度，获取舌头图像对应的舌苔厚薄评估系数J1，从而评估舌苔厚薄程度；建立舌色亮度特征提取网络模型的具体过程如下：A1-1，通过建立舌色亮度特征提取网络模型初步分析舌色亮度；A1-2，将舌头图像划分为n0个特征区域，将任一个特征区域标记为Ze，提取特征区域Ze的n1个像素点，将任一个像素点标记为D；A1-3，采集像素点D的亮度值并将其标记为舌色亮度LDd，通过n1个像素点的亮度值相结合，获取特征区域Ze的亮度系数XLze；A1-4，进而测算获取n0个特征区域的亮度系数，并综合获取舌头图像对应的舌色亮暗评估系数J1。

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