[发明专利]基于深度学习的肥胖症远红外图像证候分型方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的肥胖症远红外图像证候分型方法和系统，包括：步骤一、中医证候诊断：采集信息，对肥胖患者四诊信息进行分析，并进行辨证分型；步骤二、红外热成像图像标记：肥胖患者红外图像；根据诊断信息做出的中医证候分型结果，对红外热成像图像进行标注，注明图像所对应的中医证候诊断结果；对每个证候类型获取足够数量的案例数据；步骤三、证候判别模型训练：在模型训练阶段，通过对患者的红外图像进行预处理，通过卷积神经网络对图像进行特征提取，进行算法分析，形成证候判别模型。步骤四、自动化诊断：向模型输入一份肥胖患者红外热成像图像，经过计算机对图像特征进行分析，最终自动输出证候诊断结果。

技术领域

本发明涉及一种诊断系统，具体涉及一种基于深度学习的肥胖症远红外图像证候分型方法和系统。

背景技术

肥胖是机体内脂肪过多引起的慢性疾病，它是心脑血管疾病、癌症、糖尿病等疾病的重要诱因，被世界卫生组织列为威胁人类健康的十大疾病之一。近年来，肥胖的发病率逐年升高，据《中国居民营养与慢性病状况报告(2020年)》显示，中国18岁及以上成年人超重率已达到34.3％、肥胖率达到16.4％。肥胖发生的病因尚不确切，受到饮食、运动、遗传因素等多种因素的综合作用，控制饮食、增加运动是防治肥胖的基础措施。

中医认为肥胖多因年老体弱、过食肥甘、缺乏运动、情志内伤、先天禀赋不足等，导致脏腑功能减退，气血津液运行失常，湿浊痰瘀聚而不行形成脂质过度堆积。肥胖的病性属于本虚标实，本虚多为脾肾气虚，阳气不足，可兼有心肺气虚，标实为胃热、痰湿，且痰湿常与气郁、瘀血等相兼为病。中医对肥胖的认识源远流长，治疗经验丰富，常针对患者关键病机所在，提出个体化的治疗方案，包括中药、针灸、推拿等，以调整脏腑功能，促进人体恢复阴平阳秘状态，达到治疗肥胖的目的。饮食控制、运动干预结合中医治疗后能提高肥胖治疗的有效率，并改善机体健康状态，提高患者的生活质量，因此近些年来中医在肥胖的治疗中发挥越来越重要的作用。

辨证论治是中医学的基本原则，对患者证候分型做出判断是决定治则、治法的关键步骤。由于计算机行业的发展，患病人数的大幅度增加，传统中医诊疗方式需要和现在科技结合以满足患者的诊疗需求。红外热成像技术可接收人体红外辐射强弱信号并进行计算机处理后，用不同颜色表示人体不同区域温度，说明被检测部位的能量代谢情况。利用体表红外热辐射的特点可以分析体内脏腑、经络、气血津液的异常变化，反映脏腑功能的盛衰，辨别疾病的寒热性质，以辅助中医证候诊断，实现肥胖症中医辨证的客观化、可视化，从而推动中医在肥胖治疗中的应用，提高治疗方案的有效率和患者对方案的依从性。但是目前红外热成像在肥胖症中医证候的诊断上应用仍受限制，这与以下因素有关：首先尽管国家大力推广红外热成像技术在中医领域的实践和应用，中医师对红外热成像技术的了解和应用仍不充分；其次，目前缺乏中医证候与红外热成像图像表现相对应的诊断标准；另外，中医证候的诊断需要四诊合参，红外热成像并不能够独立诊断中医证候。综观国内外红外热成像技术在中医应用方面主要存在以下问题：第一，研究的对象往往都局限在某一方面，在中医学最重要的证候诊断方面没有形成较完整的体系。第二，研究的指导思想与中医基础理论结合不够紧密，大多都偏重于现代医学的解剖学，而忽视了中医学理论对人体尤其是脏腑功能的整体认识。第三，研究的方法缺少中医临床的旁证，结论的可信度不高。第四，红外热成像技术对脏腑内部各个器官定位精确度不够，通过一张或几张照片仅能大概估计可能的温度有偏差的内部脏器，影响对温度变化区的精确定位和诊断。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本方案旨在提供一种结合专家临床经验和计算机深度学习的肥胖症中医证候分型方法，该方法能够通过结合红外热成像等技术实现肥胖患者中医证候的自动化诊断，并保证中医证候诊断的准确性，为今后进一步推广肥胖的中医治疗提供诊断技术支持。

为实现上述技术目标，根据本发明的一种基于深度学习的肥胖症远红外图像证候分型方法，包括以下步骤：

步骤一、中医证候诊断：采集信息，对肥胖患者四诊信息进行分析，并根据《中医诊断学》标准进行辨证分型；