[发明专利]用于失眠诊断的智能舌诊特征提取方法及失眠诊断系统

说明书

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种用于失眠诊断的智能舌诊特征提取方法及失眠诊断系统。本发明的方法包括如下步骤：步骤1，失眠患者入组，基于失眠患者的舌头图像构建舌图数据库；步骤2，从所述舌头图像中分割出舌头区域；步骤3，量化和提取所述舌头区域的影像组学特征；步骤4，通过机器学习算法筛选所述影像组学特征，得到用于构建失眠诊断舌诊模型的舌诊特征。利用上述方法优选得到的特征，能够进一步构建失眠诊断系统。本发明的诊断准确性好，具有很好的应用前景。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种用于失眠诊断的智能舌诊特征提取方法及失眠诊断系统。

背景技术

失眠是一个严重的公共卫生问题，其定义为入睡困难、难以维持睡眠，或尽管有充足的睡眠机会，但睡眠质量较差，并伴有某种形式的日间功能障碍。失眠的患病率约为10％-20％，其中慢性失眠约占50％。失眠的病因和生理与遗传、环境、行为和生理因素密切相关。现有技术中，通过失眠严重程度指数(ISI)来评估失眠患者的睡眠质量为金标准。

在现代医学中，我们从不同的角度科学地看待失眠，同时，我们也可以从传统医学中吸取教训，量化和科学地设计经验知识。可以发现，在很多国家和民族的传统医学中，对失眠的诊断都有自己的看法。中医认为心脏是失眠的关键器官，最终表现为功能状态的阴阳平衡或失衡。所以中医可以通过阴阳失调的各种表现，如舌头状态的变化，来观察和判断患者的失眠症状。

在中医院，中医医生可以通过舌诊来诊断失眠。从中医的角度来看，舌的状态与人体的生理病理密切相关。在过去的许多研究中，舌成像显示了关于疾病状态的有价值的信息，用于诊断各种疾病。这些实验结果表明，在未来的研究中，可能会使用新技术来量化舌头信息，以实现更精确的临床诊断，特别是对失眠的诊断。

人工智能已被应用于公共卫生，并可能为医疗实践带来前所未有的进步。利用人工智能对舌成像进行分析，实现失眠严重程度的分析不失为一种很有潜力的思路。然而，迄今为止，基于舌头图像的失眠症智能分类工具尚未见报道。对于舌头图像，如何提取图像特征，以及什么样的输入特征能够实现准确的失眠诊断依然是构建该失眠症智能分类工具时亟需解决的问题。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明提供一种用于失眠诊断的智能舌诊特征提取方法及失眠诊断系统，目的在于筛选出对失眠具有良好诊断性能的特征，构建出能够准确诊断失眠严重程度的人工智能系统。

一种用于失眠诊断的智能舌诊特征提取方法，包括如下步骤：

步骤1，失眠患者入组，基于失眠患者的舌头图像构建舌图数据库；

步骤2，从所述舌头图像中分割出舌头区域；

步骤3，量化和提取所述舌头区域的影像组学特征；

步骤4，通过机器学习算法筛选所述影像组学特征，得到用于构建失眠诊断舌诊模型的舌诊特征。

优选的，步骤2中，采用nnU-Net算法分割所述舌头图像。

优选的，步骤3中，量化和提取所述影像组学特征使用Pyradiomics工具实现。

优选的，步骤3中，得到的影像组学特征包括14个形状特征、18个一阶统计特征和73个纹理特征。

优选的，步骤4中，所述机器学习算法为LASSO算法。

优选的，步骤4中，得到的用于构建失眠诊断舌诊模型的舌诊特征包括：相关信息测量、最大二维直径、延伸率、能量、聚类阴影、灰度方差、偏度。

优选的，步骤4中，所述失眠诊断舌诊模型的训练数据进行标注时，使用失眠严重程度指数量表进行失眠程度的确定。

本发明还提供一种用于失眠诊断的智能舌诊系统，包括：