基于Yolov8算法三角舌新舌象特征研究
Study on New Tongue Image Features of Triangular Tongue Based on Yolov8 Algorithm
摘要目的 三角舌作为一类特殊新舌象特征,应用图像处理技术Yolov8算法进行三角舌新舌象特征研究.方法 该研究纳入辽宁中医药大学在读大学生1000例,其中具有三角舌舌象特征的64例,同时采用随机抽样方法,抽取非三角舌100例作为对照,应用Unet及OpenCV算法进行舌象五分区划定;通过OpenCV算法提取舌质、舌苔及舌下络脉HSI、Lab色度空间数据;通过Yolov8算法分析两组舌体角度及舌下络脉相对高度和相对宽度等舌象特征参数.通过对比两组舌象特征差异,探究三角舌舌象特征;进一步通过9种体质量表测定,总结其与体质的相关性;并将36例气郁质三角舌人群气郁质评分按三分法分组,通过单因素分析,判断其与气郁质严重程度的相关性.结果 定性分析:与对照组相比,三角舌组更易出现淡紫舌、舌体紧张、点刺舌,白厚苔与络脉增粗的舌象特征,差异显著(P<0.05).定量分析:颜色特征方面:三角舌组舌质1区、3区、4区H值明显偏大,1区I值明显偏小,3区L值明显偏小,1区、2区、3区、4区b值明显偏小,差异显著(P<0.05);三角舌组舌苔1区、3区、4区H值明显偏大,1区、2区、3区、4区、5区b值明显偏小,差异显著(P<0.05);三角舌组左右两支络脉H值均偏大,左络脉S值、两支络脉b值均偏小(P<0.05).形态特征方面:三角舌组舌体长宽比明显增大,舌尖角度明显减小,差异显著(P<0.05).通过体质量表测定,三角舌在气郁质中占比最高;在气郁质评分组中,舌体角度数值的分布呈现高评分组小于中评分组,中评分组小于低评分组,而舌体角度数值与其气郁体质的严重程度之间存在明显负相关(P<0.05).结论 该研究发现并分析三角舌新舌象特征,显示其在气郁质中占比最高,并发现气郁质人群舌体角度数值与其气郁体质的严重程度之间存在明显负相关,以期为三角舌新舌象特征临床应用提供客观依据.
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