[发明专利]一种基于个性化常态信息的中医健康评估方法及其应用

权利要求书

1.一种基于个性化常态信息的中医健康评估方法，应用于电子设备，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取待评估对象的k套舌面图像，每套舌面图像均包括舌象图片及面部图片，各套舌面图像的采集时间不同且采集时间最接近的任意两套的时间间隔相同；

(2)逐套处理舌面图像并得到每套舌面图像对应的健康综合指数：

(2.1)分割舌象图片得到舌体部，分割面部图片得到前额部、左颊部、右颊部、鼻尖部及下颚部；

(2.2)确定颜色空间，并计算该颜色空间下步骤(2.1)所得各部对应的值，而后对前额部、左颊部、右颊部、鼻尖部及下颚部对应的值进行加权得到面部对应的值；

(2.3)对舌体部及面部对应的值进行融合得到该套舌面图像对应的健康综合指数；

(3)构建个性化常态健康模型：

计算k套舌面图像对应健康综合指数的均值H_avg及标准差H_SD，个性化常态健康模型的常态范围即为H_avg±H_SD；

(4)获取待评估对象待评估状态下的舌面图像后采用步骤(2)的方法计算得到此时的健康综合指数H_待评估，步骤(4)中的颜色空间与步骤(2)相同且步骤(4)中的前额部、左颊部、右颊部、鼻尖部及下颚部的权重与步骤(2)中的相等；

(5)如H_avg+H_SD≥H_待评估≥H_avg-H_SD，则待评估对象处于常态，反之则处于偏态。

2.根据权利要求1所述的一种基于个性化常态信息的中医健康评估方法，其特征在于，所述分割面部图片是采用深度学习中的目标检测算法FAST R-CNN进行的。

3.根据权利要求1所述的一种基于个性化常态信息的中医健康评估方法，其特征在于，所述颜色空间为LAB颜色空间、RGB颜色空间或HIS颜色空间。

4.根据权利要求3所述的一种基于个性化常态信息的中医健康评估方法，其特征在于，颜色空间为LAB颜色空间时，各部对应的值为对应的L值、A值及B值。

5.根据权利要求4所述的一种基于个性化常态信息的中医健康评估方法，其特征在于，所述对前额部、左颊部、右颊部、鼻尖部及下颚部对应的值进行加权得到面部对应的值具体为：

面部对应的L值F_L的计算公式为：

F_L＝w1*P1_L+w2*P2_L+w3*P3_L+w4*P4_L+w5*P5_L；

面部对应的A值F_A的计算公式为：

F_A＝w1*P1_A+w2*P2_A+w3*P3_A+w4*P4_A+w5*P5_A；

面部对应的B值F_B的计算公式为：

F_B＝w1*P1_B+w2*P2_B+w3*P3_B+w4*P4_B+w5*P5_B；

其中，w1、w2、w3、w4及w5分别为前额部、左颊部、右颊部、鼻尖部及下颚部的权重系数，P1_L、P2_L、P3_L、P4_L及P5_L分别为前额部、左颊部、右颊部、鼻尖部及下颚部对应的L值，P1_A、P2_A、P3_A、P4_A及P5_A分别为前额部、左颊部、右颊部、鼻尖部及下颚部对应的A值，P1_B、P2_B、P3_B、P4_B及P5_B分别为前额部、左颊部、右颊部、鼻尖部及下颚部对应的B值。

6.根据权利要求5所述的一种基于个性化常态信息的中医健康评估方法，其特征在于，w1、w2、w3、w4及w5分别为14％、9％、8％、4％及6％。

7.根据权利要求6所述的一种基于个性化常态信息的中医健康评估方法，其特征在于，所述对舌体部及面部对应的值进行融合具体是采用sigmoid函数对其进行融合使得健康综合指数映射到[0，1]之间。

8.根据权利要求1所述的一种基于个性化常态信息的中医健康评估方法，其特征在于，k＝3。