中医色诊图像采集系统的设计与实现及实验研究

２０２０年５月　第５期Ｎｏ．５ Ｍａｙ２０２０ 中　医　学　报ＡＣＴＡＣＨＩＮＥＳＥＭＥＤＩＣＩＮＥ第３５卷　总第２６４期Ｖｏｌ．３５ Ｎｏ．２６４［４］蔡志友，涂汉军．脑小血管病：小卒中，大麻烦［Ｊ］．湖北医药学院学报，２０１５，３４（２）：１０９－１１３．［５］张在强．脑小血管病病理生理学概念研究进展［Ｊ］．中国现代神经疾病杂志，２０１６，１６（１１）：７５７－７６１．［６］ＷＨＡＲＴＯＮＳＢ，ＳＩＭＰＳＯＮＪＥ，ＢＲＡＹＮＥＣ，ｅｔａｌ．Ａｇｅ－ａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｈｉｔｅｍａｔｔｅｒｌｅｓｉｏｎｓ：ｔｈｅＭＲＣＣｏｇｎｉｔｉｖｅＦｕｎｃｔｉｏｎａｎｄＡｇｅｉｎｇＳｔｕｄｙ［Ｊ］．ＢｒａｉｎＰａｔｈｏｌ，２０１５，２５（１）：３５－４３．［７］牛磊，陶元丰，茅爱萍．脑小血管病发病机制的研究进展［Ｊ］．临床合理用药杂志，２０１８，１１（６）：１７４－１７５．［８］王书霞．甲钴胺合尼膜同治疗脑小血管病性认知功能障碍患者的作用［Ｊ］．实用中西医结合临床，２０１９，１９（４）：１０８－１０９．［９］ＷＡＲＤＬＡＷＪＭ，ＤＯＵＢＡＬＦＮ，ＶＡＬＤＥＳ－ＨＥＲＮＡＮＤＥＺＭ，ｅｔａｌ．Ｂｌｏｏｄ－ｂｒａｉｎｂａｒｒｉｅｒｐｅｒｍｅａｂｉｌｉｔｙａｎｄｌｏｎｇ－ｔｅｒｍｃｌｉｎｉｃａｌａｎｄｉｍａ ｇｉｎｇｏｕｔｃｏｍｅｓｉｎｃｅｒｅｂｒａｌｓｍａｌｌｖｅｓｓｅｌｄｉｓｅａｓｅ［Ｊ］．Ｓｔｒｏｋｅ，２０１３，４４（２）：５２５－５２７．［１０］王显，王永炎．对“络脉、病络与络病”的思考与求证［Ｊ］．北京中医药大学学报，２０１５，３８（９）：５８１－５８６．［１１］丁元庆．从“百病生于气”探讨络病病机与治法［Ｊ］．疑难病杂志，２００６，５（６）：４３４－４３５．［１２］张岗，王发渭．络病与血管性痴呆的微观病机［Ｊ］．中华中医药学刊，２０１１，２９（９）：２０８１－２０８３．［１３］施文甫．从中风探讨络病与病络的关系［Ｊ］．光明中医，２００６，２１（３）：１１－１２．［１４］丁昊鹏．脑络欣通治疗气虚血瘀型脑小血管病轻度认知功能障碍的临床研究［Ｄ］．合肥：安徽中医药大学，２０１８．［１５］胡明，肖向建，吕佩源．脑小血管病的六大热点及其研究进展［Ｊ］．疑难病杂志，２０１６，１５（７）：６６１－６６５，６６９．［１６］张赛，杜庆红，李卫红，等．三七总皂苷对拟缺血脑微血管内皮细胞ＲＩＧ－Ｉ表达的影响［Ｊ］．世界中医药，２０１６，１１（４）：６９９－７０２．［１７］吴相锋，李铮，来静，等．薤白对络气郁滞型血管内皮功能障碍大鼠的作用及机制研究［Ｊ］．中国中医基础医学杂志，２０１３，１９（５）：５０５－５０６，５２８．［１８］乔凤仙，蔡皓，裴科，等．中药薤白的研究进展［Ｊ］．世界中医药，２０１６，１１（６）：１１３７－１１４０．收稿日期：２０１９－１２－１６作者简介：刘长英（１９９１－），女，山东潍坊人，博士研究生，研究方向：中医药防治脑血管病。

《化验单拍照识别系统设计与实现》篇一一、引言随着医疗技术的不断发展和进步，化验单作为医疗诊断的重要依据，其数量和种类日益增多。

传统的化验单识别方式主要依赖于人工录入和比对，效率低下且易出错。

为了解决这一问题，本文设计并实现了一种化验单拍照识别系统，旨在通过图像识别技术自动解析和识别化验单信息，提高医疗工作效率和准确性。

二、系统设计1. 需求分析在系统设计阶段，首先进行需求分析。

本系统需要具备以下功能：能够拍摄并识别化验单上的文字信息；能够自动提取关键数据并存储；支持多种类型化验单的识别；具有较高的识别准确率。

2. 系统架构根据需求分析，本系统采用模块化设计，主要包括以下几个模块：图像采集模块、预处理模块、文字识别模块、数据存储模块和用户交互模块。

其中，图像采集模块负责拍摄化验单图像；预处理模块负责对图像进行去噪、二值化等处理；文字识别模块采用OCR（光学字符识别）技术进行文字识别；数据存储模块负责将识别结果存储到数据库中；用户交互模块提供用户与系统的交互界面。

3. 技术选型本系统采用Python语言进行开发，使用OpenCV库进行图像处理，使用Tesseract OCR引擎进行文字识别。

数据库采用MySQL，用于存储识别结果。

三、系统实现1. 图像采集与预处理图像采集模块通过手机或平板电脑的摄像头拍摄化验单图像。

预处理模块对拍摄的图像进行去噪、二值化等处理，以提高文字识别的准确率。

2. 文字识别文字识别模块采用Tesseract OCR引擎进行文字识别。

Tesseract OCR引擎支持多种语言，能够准确地识别出化验单上的文字信息。

识别的结果以文本形式输出。

3. 数据存储与查询数据存储模块将识别的结果存储到MySQL数据库中，以便后续查询和分析。

用户可以通过系统提供的查询功能，快速找到需要的信息。

4. 用户交互界面用户交互模块提供用户与系统的交互界面。

用户可以通过该界面拍摄化验单、查看识别结果、进行数据查询等操作。

《化验单拍照识别系统设计与实现》篇一一、引言在医疗行业中，化验单是医生诊断疾病的重要依据。

然而，传统的化验单处理方式通常需要人工录入、整理和存储，既费时又易出错。

为了解决这一问题，本文提出了一种化验单拍照识别系统的设计与实现方案。

该系统通过拍照识别化验单上的信息，实现自动化处理，提高工作效率和准确性。

二、系统设计1. 系统架构本系统采用C/S（客户端/服务器）架构，包括前端拍照识别模块、后端处理模块和数据库存储模块。

前端模块负责拍照和预处理，后端模块负责图像识别和数据处理，数据库模块用于存储识别结果和相关信息。

2. 模块功能（1）前端拍照识别模块：该模块通过手机或平板电脑等设备对化验单进行拍照，并进行预处理，如去噪、二值化等操作，以便后续识别。

（2）后端处理模块：该模块包括图像识别和数据处理两部分。

图像识别部分采用OCR（光学字符识别）技术，将图片中的文字信息提取出来。

数据处理部分对提取的信息进行整理、分析和存储。

（3）数据库存储模块：该模块用于存储识别结果和相关信息，包括患者信息、化验项目、结果等，以便医生查询和参考。

三、技术实现1. 硬件设备本系统需要配备手机或平板电脑等设备进行拍照，同时需要配备一台服务器用于后端处理和数据库存储。

2. 软件技术（1）前端拍照识别模块采用移动设备操作系统，如Android 或iOS，配合相机API进行拍照和预处理。

（2）后端处理模块采用Python语言进行开发，利用OCR技术进行图像识别，同时使用数据库技术进行数据存储和查询。

（3）数据库采用关系型数据库，如MySQL或Oracle，用于存储患者信息、化验项目、结果等数据。

四、系统实现过程1. 拍照预处理：使用移动设备进行化验单拍照，并利用图像处理技术进行去噪、二值化等预处理操作。

2. 图像识别：将预处理后的图片传输至后端处理模块，利用OCR技术进行文字信息提取。

3. 数据处理：对提取的信息进行整理、分析和存储，包括患者信息、化验项目、结果等。

医学图像处理与分析系统的设计与开发一、引言随着医学科学的不断进步和发展，医学图像处理与分析系统在临床诊断和治疗中的作用日益重要。

本文将介绍医学图像处理与分析系统的设计与开发，着重探讨其专业性及相关技术。

二、系统设计1. 系统需求分析首先，医学图像处理与分析系统的设计应从实际需求出发，通过与医生和临床工作者的沟通与交流，明确系统的功能需求和性能要求。

2. 数据采集与预处理医学图像处理与分析系统需要对患者的医学图像进行采集，并对采集到的图像进行预处理。

数据采集需要使用相关设备，如CT、MRI等医疗影像设备，而预处理则包括去噪、图像增强等操作，以减少噪声和提升图像质量。

3. 图像分割与特征提取接下来，系统需要对图像进行分割，将不同组织结构分离出来，从而为后续的分析提供基础。

同时，系统需要提取图像中的特征，如形状、纹理、颜色等特征，以便进行进一步的分析和诊断。

4. 图像配准与融合在医学图像分析中，经常需要对不同时间点或不同模态的图像进行配准和融合。

系统应设计相应的算法和方法，确保图像之间的准确匹配和信息的完整融合，并为医生提供更准确的诊断结果。

5. 病变检测与诊断医学图像处理与分析系统的核心任务是病变检测与诊断。

系统应设计相应的算法和模型，对图像进行自动或半自动的病变检测，并提供精准的诊断结果。

此外，系统还应配备与医生交互的界面，帮助医生进行决策和分析。

6. 系统集成与优化最后，系统需要进行集成和优化，确保各个模块之间的协调工作，并提供高效和稳定的性能。

系统的稳定性、可靠性和操作性也是设计与开发过程中需要重点考虑的方面。

三、技术与方法1. 图像处理算法医学图像处理与分析系统需要依靠各种图像处理算法，如边缘检测、图像增强、分割和配准等算法。

这些算法可以基于传统的数学或统计方法，也可以利用深度学习等人工智能技术。

2. 特征提取与分类系统需要设计特征提取和分类算法，从医学图像中提取有效特征，并对特征进行分类和分析。

基于流形学习的舌图像颜色特征提取方法研究的开题报告一、研究背景和意义中医舌诊是中医传统诊断方法之一。

舌头反映着人体的各种疾病情况，中医舌诊通过观察舌头的形态、颜色、湿度、厚薄等特征来判断人体的健康状况。

随着计算机图像处理技术的快速发展，研究如何利用计算机技术对中医舌诊图像进行分析和诊断已经成为一项热门研究课题。

其中，舌图像的颜色特征对中医舌诊诊断至关重要，因此舌图像颜色特征提取是舌诊系统设计中的一个重要环节。

然而，传统的颜色特征提取方法通常是基于像素点的RGB颜色分量或HSV颜色空间等基本颜色模型，无法反映图像的整体视觉结构以及颜色之间的语义关系。

而基于流形学习的颜色特征提取方法可以在实现颜色分布特征提取的同时，考虑颜色空间的拓扑结构，将低维颜色空间数据映射到高维尺度空间中，更加准确地反映颜色分布的结构特征。

因此，本研究旨在探究基于流形学习的舌图像颜色特征提取方法，以期提高中医舌诊的精度和指导临床实践。

二、研究内容和方案（一）研究内容本研究拟选取少数民族的舌部照片样本，以提高舌色采集的多样性，利用基于流形学习的方法对少数民族舌图像进行颜色特征提取。

（二）方案1. 获取样本数据：本研究将搜集100张中医舌诊照片，利用MATLAB软件实现舌部的图像分割。

2. 基于流形学习的颜色特征提取：（1）选择合适的流形算法（如ISOMAP、LLE等）进行流形学习。

（2）利用流形学习算法将低维数据映射到高维空间，得到颜色特征向量。

（3）利用PCA降维算法对高维颜色特征向量进行降维处理。

3. 局部特征点和颜色梯度方向提取：（1）利用SIFT算法进行局部特征点提取。

（2）利用Gabor Filter算法进行颜色梯度方向提取。

4. 整合全局和局部特征：（1）将基于流形学习的颜色特征向量与局部特征点向量和颜色梯度方向向量整合。

（2）利用SVM分类算法对整合后的特征向量进行训练和分类。

5. 总结分析，验证实验：（1）利用交叉验证方法进行精度的评测和分析。

专利名称：一种智能中药材图像采集系统专利类型：实用新型专利
发明人：程朋乐,章宇珍
申请号：CN202122945037.X
申请日：20211126
公开号：CN216122636U
公开日：
20220322
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本实用新型的一种智能中药材图像采集系统，该系统包括中药材放置单元，灯光控制单元、图像采集单元、采集结束单元和单片机控制单元，所述中药材放置单元、灯光控制单元、图像采集单元和采集结束单元通过单片机控制，所述中药材放置单元包括抽板、控制抽板移动的直线电机和固定安装在装置内部的限位开关，所述抽板竖直表面固定连接有一用于触发限位开关的开关拨动件，该实用新型可以对中药材进行智能图像采集，实现自动控制灯光、自动对焦摄像，节省相关人力物力。

申请人：北京林业大学
地址：100083 北京市海淀区清华东路35号
国籍：CN
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《化验单拍照识别系统设计与实现》篇一一、引言随着医疗技术的不断发展和进步，化验单作为医疗诊断的重要依据，其数量和种类日益增多。

然而，传统的化验单识别方式主要依靠人工录入，效率低下且易出错。

为了解决这一问题，本文提出了一种化验单拍照识别系统的设计与实现方案。

该系统通过拍照识别化验单上的信息，实现自动化处理，提高工作效率和准确性。

二、系统设计1. 硬件设计化验单拍照识别系统的硬件设备主要包括高分辨率摄像头、电脑、打印机等。

其中，高分辨率摄像头用于拍摄化验单，确保图像清晰可辨；电脑用于处理图像信息，运行识别软件；打印机用于输出识别结果。

2. 软件设计软件设计是本系统的核心部分，主要包括图像预处理、文字识别、信息提取和结果输出四个模块。

（1）图像预处理模块：该模块主要对拍摄的化验单图像进行预处理，包括去噪、二值化、图像增强等操作，以便后续的文字识别。

（2）文字识别模块：该模块采用光学字符识别（OCR）技术，对预处理后的图像进行文字识别，将图像中的文字信息转化为可编辑的文本格式。

（3）信息提取模块：该模块从识别的文本中提取出化验单上的关键信息，如患者姓名、化验项目、结果等。

（4）结果输出模块：该模块将提取的信息以表格或报告的形式输出，方便医护人员查看和保存。

三、技术实现1. 图像预处理技术图像预处理采用去噪、二值化、图像增强等技术，以提高文字识别的准确率。

其中，去噪技术用于消除图像中的噪声和干扰信息；二值化技术将灰度图像转化为二值图像，便于后续的文字识别；图像增强技术通过对比度增强、锐化等操作，使文字更加清晰可辨。

2. 文字识别技术文字识别采用OCR技术，通过训练大量的样本数据，提高识别的准确率和速度。

OCR技术包括特征提取、模式匹配、字典匹配等多个步骤，能够准确地识别出图像中的文字信息。

3. 信息提取与结果输出信息提取采用自然语言处理（NLP）技术，从识别的文本中提取出关键信息。

NLP技术包括分词、词性标注、命名实体识别等多个步骤，能够准确地提取出化验单上的关键信息。

综述颜色空间在中医望诊客观化研究中的应用进展夏雨墨，高慧，王庆盛，冯晓，王忆勤，许朝霞上海中医药大学基础医学院，上海 201203摘要：望诊信息客观化是中医诊断现代化研究的重要内容。

舌诊仪、面部色诊仪是实现中医望诊客观化的重要工具，结合颜色空间提取、分析舌面部颜色参数，可为中医望诊提供客观化指标，该方法被广泛运用于中医健康管理、辨证论治及中西医结合研究等方面。

本文对目前颜色空间在中医望诊中的应用、望诊客观化仪器的发展进行概述，以期为中医诊断客观化研究提供参考。

关键词：颜色空间；舌诊仪；面部色诊仪；望诊；综述中图分类号：R2-05 文献标识码：A 文章编号：1005-5304(2021)04-0135-05DOI：10.19879/ki.1005-5304.202010187 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Application Progress of Color Space in Objectivization Research onTCM Inspection DiagnosisXIA Yumo, GAO Hui, WANG Qingsheng, FENG Xiao, WANG Yiqin, XU Zhaoxia Basic Medical College, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 201203, ChinaAbstract: The objectivization of inspection information is important to the modernization research of TCM diagnosis. Tongue diagnosis instrument and facial color diagnosis instrument are the main tools to realize the objectivization of TCM inspection. Combining the color space to extract and analyze the color parameters of the tongue and face can provide objective indicators for TCM inspection diagnosis, which has been widely used in TCM health management, syndrome differentiation, integrated traditional Chinese and Western medicine research. This article reviewed the current application of color space in TCM inspection and the development of TCM intelligent inspection instruments, in order to provide references for the objectivization research on TCM diagnosis.Keywords: color space; tongue diagnosis instrument; face diagnosis instrument; TCM inspection diagnosis; review人类对于颜色的感知受到光照、视觉环境、地理环境等客观因素的影响，对不同颜色辨别存在差异。

基于图像处理的中药材质量检测技术研究随着人们对于健康的关注日益增加，中药材的地位也变得越来越重要。

然而，在传统的中药材检验方法中，一些重要指标很难用肉眼观察和判断，比如化学成分、微生物污染等。

因此，基于图像处理的中药材质量检测技术成为了一种新的解决方案。

一、中药材质量检测技术的意义中药材是中医药的重要组成部分，它的药效和药理作用直接影响着中医药的疗效甚至患者的健康。

因此，中药材的质量是非常关键的。

然而，传统的中药材检验方法有一些缺点，比如效率低、耗时长、容易受到环境因素的影响等。

因此，基于图像处理的中药材质量检测技术的研究具有极大的意义。

二、中药材图像采集技术中药材作为一种自然产品，具有很多特征。

因此，在进行中药材图像采集时需要对一些特征加以考虑。

首先，中药材的形态特征是最基本的，包括它的大小、形状、颜色等。

这些特征可以用数字相机进行采集。

其次，中药材的质量特征也非常重要，比如它的含水率、灰分、挥发油含量等。

这些特征可以通过近红外成像、紫外-可见光光谱等技术进行采集。

最后，中药材的表面粗糙度也是一个重要的特征。

这个特征可以通过三维扫描技术进行采集。

三、中药材图像处理技术中药材的质量特征对于健康非常重要。

因此，图像处理技术可以帮助我们对这些特征进行分析和评价。

首先，利用数字图像处理技术对中药材形态特征进行分析，可以帮助我们对颗粒大小及均匀度、形状等特征进行自动化检测。

此外，还可以利用机器视觉技术来提取中药材的颜色特征，并用于颜色分析及颜色分类等方面。

其次，利用近红外成像、紫外-可见光光谱等技术对中药材的质量特征进行分析，可以利用光谱分析技术，对中药材的含水率、灰分、挥发油含量等进行分析。

最后，利用三维扫描技术对中药材表面粗糙度进行分析，在药材重量、含水量等环节，对中药材进行多维度的检测，同时也可以提高中药材的精准检测率。

四、中药材质量检测技术的应用基于图像处理的中药材质量检测技术在医疗技术方面有了广泛的应用。

中医色诊定量系统研究及初步应用的开题报告一、选题背景及意义中医色诊是中医诊断方法之一，它通过观察人体的肌肤、黏膜等部位的颜色、形态等进行诊断，给出病人的健康状态及病因病机的分析。

随着现代科技的不断进步，中医色诊也正在走向数字化、定量化的发展。

色彩图像处理、机器学习等技术的应用为中医色诊的自动化分析与诊断提供了新的可能性。

本次选题旨在研究中医色诊定量系统的构建与初步应用，为推动中医色诊的数字化发展提供支持和技术保障。

同时，该研究也具有一定的理论和实践意义，可以促进中医与现代科技的交叉融合，推进中医的现代化和国际化。

二、研究内容及方法(1)研究内容本课题将进行如下研究内容：1、中医色诊定量标准的制定：根据中医理论及临床实践，建立中医色诊的颜色、形态、变化等方面的定量指标。

2、中医色诊图像采集技术的研究：设计一套中医色诊图像采集系统，实现对病人肌肤、黏膜等部位颜色、形态变化的高精度、高分辨率成像。

3、中医色诊数据处理与分析：利用计算机视觉、图像处理等技术，构建中医色诊的定量分析平台，实现对中医色诊图像的自动化分析与诊断。

(2)研究方法本研究将采用如下研究方法：1、文献综述：对中医色诊、医学图像处理、机器学习等方面的文献进行系统性综述，明确研究领域的最新进展和研究现状。

2、实验设计：对中医色诊定量系统的模型及算法进行设计和实验验证，优化系统的准确度、稳定性和可靠性。

3、数据采集：搜集大量中医色诊图片数据并建立数据库，为构建中医色诊定量系统提供数据基础。

4、数据处理与分析：利用图像处理、计算机视觉等技术对中医色诊数据进行处理与分析，实现中医色诊数据的自动化分析。

三、预期成果及意义本研究预期达到的成果如下：1、建立中医色诊的定量指标体系，形成具有临床应用价值的标准化诊断模型。

2、构建一套中医色诊图像采集系统，实现对病人肌肤、黏膜等部位颜色、形态变化的高精度、高分辨率成像。

3、开发中医色诊数据处理与分析平台，实现对中医色诊图像的自动化分析与诊断。