[发明专利]一种中药饮片图像的自动识别方法

说明书

本发明公开了一种中药饮片图像的自动识别方法，包括：分类别采集常用中药饮片数据图像；对采集的图像进行分割，得到单个饮片图像；对所得单个饮片图像进行预处理，构建常见中药饮片数据库；构建基于ResNeSt的识别模型，所述的识别模型对ResNeSt卷积神经网络模型进行调整，在基数组内Split Attention操作中的Global pooling之前增加最大池化操作，同时在通道间注意力之后添加空间注意力；将预处理后的饮片图像数据集输入识别模型进行模型训练；模型训练完毕后，将待识别的中药饮片图像输入训练后的识别模型进行识别。本发明将传统人工识别和检测的方法替代为机器自动完成，在进行中药饮片图像识别时具有较高的准确率和效率。

技术领域

本发明属于中药及图像目标识别领域，尤其是涉及一种中药饮片图像的自动识别方法。

背景技术

中药产业的快速发展使得社会对中医药服务的需求不断增加。中药饮片是中医临床方剂和中成药的基本组成部分，是在中医药理论指导下，根据辩证施治及调剂、制剂的需要，对中药材进行特殊加工炮制后的中药特色产品，其独特的使用方式需要中药配方、校对、煎制等许多复杂环节，这些环节中用药正确无误以及饮片质量优劣直接关系到中药汤剂的疗效。因此，对中药饮片的识别和辨认是中医药治疗、配方和煎制等工作中非常重要的内容。对其真伪、级别、质量鉴定，以及对其验收、调剂、复核等相关操作需要专业的知识和技术才能完成，目前这些环节都几乎完全依靠人工完成，严重依赖于人的经验水平和工作熟练度，效率低下且难以统一标准，单凭肉眼难以长时间高效准确地对其识别与分类。

随着互联网的快速发展和计算机技术的不断成熟和进步，计算机技术中的图像处理技术得到了广泛的应用。在医学图像识别领域，深度学习也已经有了广泛的应用。

如公开号为CN109754081A的中国专利文献公开了一种基于深度学习的腔镜医学影像识别系统，通过自主数据库对采集得到的原始图像进行模式识别得到识别图像，然后通过图像分割模块进行图像分割并通过数据计算模块进行回归分析计算得到识别结果图像进行输出，解决了人工目测腔镜医学影像时易导致计算出的原始测量物的面积大小出现极大偏差的问题。

公开号为CN110321946A的中国专利文献公开了一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法及装置，利用医疗影像设备采集医学影像数据；影像增强算法对采集的影像进行增强处理；提取程序提取采集影像特征；利用识别程序对提取的特征进行识别；利用转换程序对不同模态医学影像进行转换操作；打印机将采集的影像进行打印操作；利用显示器显示采集医学影像数据信息。

然而，对于中药饮片的识别和辨认，并没有采用计算机进行自动识别的相关记载，识别过程还是完全依靠人工完成。

发明内容

本发明提供了一种中药饮片图像的自动识别方法，可将传统人工识别和检测的方法替代为机器自动完成，解决了传统方法效率低下，准确率不高，成本较高等问题。

一种中药饮片图像的自动识别方法，包括以下步骤：

(1)分类别采集常用中药饮片数据图像；

(2)对采集的图像进行分割，得到单个饮片图像；

(3)对所得单个饮片图像进行预处理，构建常见中药饮片数据库；

(4)构建基于ResNeSt的识别模型，所述的识别模型对ResNeSt卷积神经网络模型进行修改，在基数组内Split Attention操作中的Global pooling之前增加最大池化(Maxpooling)操作，同时在通道间注意力之后添加空间注意力；

(5)将预处理后的饮片图像数据集输入识别模型进行模型训练；

(6)模型训练完毕后，将待识别的中药饮片图像输入训练后的识别模型进行识别。