《舌脈合參中信號和特徵的約簡與協同分析方法研究》是依託哈爾濱工業大學，由左旺孟擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：舌脈合參中信號和特徵的約簡與協同分析方法研究
- 依託單位：哈爾濱工業大學
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：左旺孟
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
中醫病證的診斷需要綜合望、聞、問、切多種診法以體現整體審察和診法合參原則。而在對某個病人或某種具體病/證的診斷中，常需要把握諸要素中的主因，以某一方面或若干方面的診斷特徵作為分析的主要依據。上述原則實質上可視為是一個診斷信息的協同和約簡分析過程。因此，本項目擬利用稀疏表示和最佳化方法，從面向任務的舌脈信號約簡與協同分析的角度出發，重點研究診斷信號復原、診斷特徵維數約簡/特徵篩選、異質舌脈信號或特徵的選擇性融合模型與方法，建立舌脈合參計算模型，並提出相關的信號復原、維數約簡/特徵篩選、多重核學習算法。本項目在保持中醫診斷學自身的優勢和特點的基礎上，能夠為異質舌/脈特徵的選擇性融合問題提供魯棒的解決方案，建立起符合中醫診斷原則的舌脈合參計算模型，將整體審察和診法合參原則納入到中醫診斷客觀化研究中，更好地適應中醫舌診和脈診臨床套用，具有重要的學術研究價值和社會意義。
結題摘要
中醫病證的診斷需要綜合望、聞、問、切多種診法以體現“整體審察”和“診法合參”原則。而在對某個病人或某種具體病/證的診斷中，常需要把握諸要素中的主因，以某一方面或若干方面的診斷特徵作為分析的主要依據。上述原則實質上可視為是一個診斷信息的協同和約簡分析過程。因此，本項目利用稀疏表示和最佳化方法，從面向任務的舌脈信號約簡與協同分析的角度出發，重點研究診斷圖像/信號增強與復原、距離測度學習、字典學習與特徵選擇、異質舌脈信號或特徵的選擇性融合模型與方法，建立舌脈合參計算模型，並提出相關的圖像/信號復原、測度學習/特徵篩選、多重核學習算法，建立起符合中醫診斷原則的舌脈合參計算模型。 在本項目資助下，在通用方法研究方面，提出了一系列圖像增強與復原、距離測度學習、字典學習/特徵選擇、以及多重核學習算法。提出了紋理增強圖像去噪、基於判別學習的盲去卷積、非均勻相機去抖的快速計算模型、細節保持和內容自適應多視三維重建、基於核分類的距離測度學習、深度匹配網路、基於正則化自表達的特徵選擇等代表性模型和方法。進而，結合舌脈數據處理及合參套用需求，系統研究了相關的脈象感測器設計、舌脈數據預處理及診斷特徵抽取、診斷和集成模型。研製了多通道聯合脈象採集系統，改進了反光點去除和舌圖像分割算法，建立了基於多層組合核分類器的舌脈合參計算模型。 研究成果方面，在World Scientific出版社出版醫學生物特徵分析方面的英文專著1部，在IEEE T-IP、IEEE T-NNLS等國際期刊及CVPR/ICCV/ICML/ECCV等國際會議發表論文44篇，其中SCI檢索期刊論文23篇，CCF A類會議9篇，CCF B類會議2篇和其它國際會議論文9篇。在國際合作與交流方面，參加國際會議2次，邀請國外學者講學一次，博士生訪學4人次。在人才培養方面，培養博士生3名，碩士生8名。本項目研究成果不僅有望推動自動化中醫舌脈診的臨床套用，對計算機視覺和機器學習相關領域的研究與擴展套用具有一定的可借鑑性。
