基于中医舌象特征的痤疮证候分类初步研究.pptxVIP

基于中医舌象特征的痤疮证候分类初步研究汇报人：2024-01-11

CONTENTS引言中医舌象特征与痤疮证候关系数据采集与处理方法基于机器学习的痤疮证候分类模型构建实验结果与分析结论与展望

引言01

痤疮的普遍性痤疮是一种常见的皮肤病，多发于青春期，对患者的身心健康造成不良影响。舌象与中医证候关联中医理论认为舌象能够反映人体内部脏腑、气血、津液等的变化，是辨证施治的重要依据。痤疮舌象特征研究的缺失目前关于痤疮舌象特征的研究较少，缺乏系统性和深入性，因此本研究具有填补空白的意义。研究背景与意义030201

国内学者在痤疮的中医证候分类方面做了一些研究，但多侧重于临床症状和体征的观察，对舌象特征的研究相对较少。国外对痤疮的研究主要集中在病因、病理生理和治疗方法等方面，对中医舌象特征的研究较少涉及。国内外研究现状国外研究现状国内研究现状

研究目的与问题研究目的本研究旨在通过对痤疮患者舌象特征的观察和分析，探讨其与中医证候分类的关系，为临床辨证施治提供客观依据。研究问题本研究拟解决的关键问题是如何准确提取和描述痤疮患者的舌象特征，以及这些特征与中医证候分类之间的具体关系。

中医舌象特征与痤疮证候关系02

指舌体的颜色、形态和润燥情况，反映人体气血的盛衰和运行状态。指舌面上覆盖的一层苔状物，其颜色、厚薄和润燥情况可以反映人体内的邪气和胃气的盛衰。指舌体的动态变化，如伸缩、颤动等，可以反映人体脏腑的虚实和气血的盈亏。舌质舌苔舌态中医舌象特征概述

表现为面部丘疹色红，或有痒痛，舌红苔薄黄，脉浮数。肺经风热证湿热蕴结证冲任不调证表现为皮疹红肿疼痛，或有脓疱，口臭便秘，尿黄，舌红苔黄腻，脉滑数。表现为皮疹色暗红或紫红，经前加重，经后减轻，伴有月经不调，舌淡红苔薄白，脉弦细。030201痤疮证候分类及临床表现

肺经风热证与舌象特征舌质偏红，苔薄黄或薄白而干，脉浮数。此类患者多因外感风热之邪，郁于肺经，肺失宣降所致。湿热蕴结证与舌象特征舌质红，苔黄腻或厚腻，脉滑数。此类患者多因饮食不节，过食辛辣肥甘厚味之品，导致脾胃湿热内生。冲任不调证与舌象特征舌淡红或淡白，苔薄白或薄黄而润。此类患者多因冲任二脉失调，气血不和所致。在女性患者中较为常见，与月经周期密切相关。舌象特征与痤疮证候关系探讨

数据采集与处理方法03

VS从合作医院收集痤疮患者的舌象数据，包括舌色、苔色、苔质等多个方面。数据采集方法使用高清舌象采集设备，在统一的光源和环境下采集患者舌象，确保数据的准确性和一致性。舌象数据来源数据来源及采集方法

数据预处理对采集的舌象数据进行预处理，包括去噪、图像增强等操作，以提高数据质量。特征提取提取舌象数据的特征，包括颜色、纹理、形状等方面，为后续的分类提供依据。数据预处理与特征提取

数据集划分将预处理后的舌象数据划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、验证和测试。评价标准采用准确率、召回率、F1值等指标评价模型的性能，同时结合混淆矩阵对分类结果进行可视化分析。数据集划分及评价标准

基于机器学习的痤疮证候分类模型构建04

通过树形结构对数据进行分类和回归，易于理解和解释。决策树算法在高维空间中寻找最优超平面，实现分类和回归分析。支持向量机（SVM）集成多个决策树模型，提高分类准确性和稳定性。随机森林算法通过神经网络模型学习数据特征，适用于大规模数据处理和复杂模式识别。深度学习算法常用机器学习算法介绍

对舌象图像进行去噪、增强和标准化等处理，提取特征向量。采用特征选择算法筛选与痤疮证候相关的特征，降低模型复杂度。选择合适的机器学习算法，对训练集进行训练，调整模型参数。使用验证集对模型进行验证，评估模型性能并进行调优。数据预处理特征选择模型训练模型验证模型构建流程及参数设置

0102准确率（Accurac…评估模型分类正确的样本占总样本的比例。精确率（Precisi…评估模型预测为正样本中实际为正样本的比例。召回率（Recall）评估模型预测为正样本中实际为正样本占所有正样本的比例。F1值（F1Scor…综合考虑精确率和召回率，评估模型的综合性能。ROC曲线和AUC值通过绘制ROC曲线并计算AUC值，评估模型在不同阈值下的分类性能。030405模型性能评估与比较

实验结果与分析05

数据集统计描述我们将数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估模型性能。数据集划分本实验采用了来自合作医院的1000例痤疮患者的舌象数据，其中包括了患者的舌色、苔色、舌质、舌苔等特征。数据来源对于原始舌象图像，我们进行了去噪、增强、分割等预处理操作，以便更好地提取特征。数据预处理

算法选择我们采用了准确率、召回率、F1值、AUC值等指标来评估算法的性能。评估指标实验结果实验结果表明，神经网络在准确率、召回率和F1值上