[发明专利]一种基于深度学习的耳部穴位识别装置及其方法

说明书

本发明提供了一种基于深度学习的耳部穴位识别装置，包括：用于采集耳部数据的采集模块；用于存储采集到的耳部数据的存储模块，用于根据耳部数据得出耳部穴位位置的深度学习网络模型；本发明还提供了一种基于深度学习的耳部穴位识别装置对应的一种耳部穴位识别方法，其包括：通过深度学习网络模型对耳部数据进行识别，并输出可视化的耳部穴位位置的步骤。本发明将深度学习技术应用于耳部穴位识别定位，基于大量标准耳部穴位位置图，深度学习建立并训练了可靠的深度学习网络模型，大大提高了穴位识别的效率，且穴位识别定位更加准确，易于推广使用。本发明的深度学习穴位识别方法是耳部穴位识别定位，乃至穴位定位方法的一种革新。

技术领域

本发明涉及深度学习领域，具体涉及一种基于深度学习的耳部穴位识别装置及其方法。

背景技术

耳穴疗法，自古以来就是中医经络疗法的一种，据《白话精译皇帝内经》(谢华编著，中医古籍出版社发行，2008年1月第一版，CIP数据：ISBN7-80171-282-6，I白…II谢-III内经-译文IV R221中国版本图书馆CIP数据核字(2008)第106904号)第十五卷第五十八篇(气府论)所述，足少阳胆经、手太阳小肠经和手三阳三焦经在耳部共有九个穴位；据近代研究，共有6条经脉循行于耳，耳上有对应全身所有的部位的众多穴位，是全身距大脑最近的穴位密集区，在止痛、消炎方面见效快疗效好。

为了定位耳穴，古代中医多次采用按压刺激，确定穴位位置；结合现有的科学技术，申请号为200910235424.5的中国专利，公开了一种耳穴检测系统，包含互相串接的测量部分与单片机部分，该测量部分含有依次串接的测量探笔、RC振荡电路、分压测量电路和检波放大电路；单片机部分含有依次串接的MCU单片机和UART电平转换芯片，以及设置在该MCU单片机内的信号检测模块。其使用测量探笔测量耳部电阻值，得到耳穴电阻分布图用以显示测量结果，从而提高了定量准确性和精度，但在实施过程中很难得以推广。为了使耳穴定位达到无人化和更精准的目的，申请号为201410050231.3的中国专利，公开了一种人体耳部穴位定位装置。它解决了现有穴位定位方法需要对人体施加电压以及现有穴位定位装置不适用对穴位比较密集的区域实现准确定位的问题。定位方法包括：采集待定位区域的图像；选择待定位区域、以及根据该区域从穴位图像库中读取相应局部穴位图；获得轮廓图、以及对比该轮廓图和局部穴位图获得拟和图像；选择定位穴位、以及根据该定位穴位在拟和图像中的位置，控制激光指示器向待定穴位所在部位发出指示激光束。定位装置中采用支架固定待测部分的位置，采用图像采集及穴位指示装置实现图像采集和发出指示激光束投射到耳部的相应穴位；其采用耳部轮廓拟合的方式进一步拟合出穴位，其耳穴定位不够准确，迫切需要加以改进。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种基于深度学习的耳部穴位识别装置及其方法，本发明将深度学习技术应用于耳部穴位识别定位，基于大量标准耳部穴位位置图，深度学习建立并训练了可靠的深度学习网络模型，大大提高了穴位识别的效率，且穴位识别定位更加准确，易于推广使用。本发明的深度学习穴位识别方法是耳部穴位识别定位，乃至穴位定位方法的一种革新。

为实现所述技术目的，本发明的技术方案是：一种基于深度学习的耳部穴位识别装置，包括：

采集模块，用于采集耳部数据；

识别模块，内部搭建深度学习网络模型，用于识别耳部穴位位置。

进一步，所述识别模块包括：

输入模块，内部搭建深度学习网络模型的输入层，用于对所述采集模块采集到的耳部数据进行数据处理，得到坐标化的耳部结构；

隐层模块，内部搭建深度学习网络模型的隐层，用于根据坐标化的耳部结构进行识别出耳部穴位位置；

可视化模块，内部搭建深度学习网络模型的可视化层，用于对耳部结构和耳部穴位位置的坐标以可视化编码的形式输出。