本项目基于计算机视觉相关技术，围绕刮痧后痧象图像进行分析。主要工作为：
- 基于U-Net网络对原始痧象图像完成背部区域分割
- 对痧象图像提取颜色特征与纹理特征，并构建SVM模型对特质进行分类
- 尝试不同编码器与解码器的组合，基于体质分类的多任务多标签学习策略，完成痧象图像描述生成算法
[2023/5/24] 创建Repo，更新README
数据集为自采数据，暂不公开。数据集中包含痧象图像、患者体质分数、人工描述文本，共503例。
| 痧象图像 | 体质分数 | 文本描述 |
|---|---|---|
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平和质：53.1 气虚质：46.9 阳虚质：32.1 阴虚质：71.9 痰湿质：78.1 湿热质：62.5 血瘀质：42.9 气郁质：50.0 特禀质：21.4 |
背形：嫩，偏瘦，长。 脊柱：小富贵包，高低肩（左高右低），颈椎3-7节右侧错位，骨盆左高右低，右侧骨盆轻度前旋。 痧象：痧色红，痧多，夹瘀。颈部肌肉隆起，痧多。痧集中于中上焦（颈肩部、乳腺区、心肺区、脾区、肝区），肾区稍红，有少量横络。 |
（1） 背部区域分割
| 原始图像 | 分割图像 |
|---|---|
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（2）特征提取与体质分类
| 核函数 | 参数 | accuracy | precision | recall | F1 |
|---|---|---|---|---|---|
| linear | — | 0.5000 | 0.5822 | 0.5000 | 0.5174 |
| poly | degree=2 | 0.4000 | 0.7039 | 0.4000 | 0.4708 |
| rbf | gamma='auto' | 0.4200 | 0.6826 | 0.4200 | 0.4840 |
| sigmoid | gamma='auto' | 0.2200 | 0.2762 | 0.2200 | 0.2360 |
(3) 痧象图像描述生成
| 原始图像 | 分割图像 | 人工文本 | 输出文本 | 证候标签 | 证候辨识 |
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痧象 痧色偏红夹瘀 肩部肌肉隆起 痧集中于中上焦 心肺区 脾区 肝区 夹脊处 肾区中间低 两侧高 两侧痧多于中间 有横络 | 痧 象 痧 色 红 偏暗 夹 瘀 痧 集中 于 中上 上焦 颈 肩部 乳腺 区 心肺 区 肝 脾 区 下焦 中间 低 两侧 高 | 痰湿质 59.4 气虚质 56.3 血瘀质 32.1 湿热质 25 阳虚质 21.4 气郁质 17.9 阴虚质 9.4 特禀质 0 |
痰湿质 0.424 气虚质 0.142 湿热质 0.127 阴虚质 0.105 阳虚质 0.095 气郁质 0.054 血瘀质 0.036 特禀质 0.014 |