【摘 要】
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中医是我国医疗健康体系中重要的组成部分,国家近年来出台了一系列政策来推进中医的科学化与现代化。在所有人体器官中,舌头包含着丰富的诊断信息,是医师在开处方时参考的重要依据。舌头作为较容易采集数据的器官,是开启中医智能化研究的最适合数据。研究基于舌头图像的处方推荐方法,即可以为医生提供参考,也有利于开展后续的中医智能化的研究。本文的目的在于使用舌头图像为医师推荐处方作为参考,本文（1）提出了三种基于舌
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中医是我国医疗健康体系中重要的组成部分,国家近年来出台了一系列政策来推进中医的科学化与现代化。在所有人体器官中,舌头包含着丰富的诊断信息,是医师在开处方时参考的重要依据。舌头作为较容易采集数据的器官,是开启中医智能化研究的最适合数据。研究基于舌头图像的处方推荐方法,即可以为医生提供参考,也有利于开展后续的中医智能化的研究。本文的目的在于使用舌头图像为医师推荐处方作为参考,本文（1）提出了三种基于舌头图像的处方推荐框架,制定了统一的评价标准,通过临床数据集上的实验验证了各种框架的表现;（2）在处方推荐任务中引入了剂量信息,提出了基于学习难度的样本加权方法,对处方推荐的效果进行了专家评价;（3）提出了舌头的多粒度特征提取方法,通过提出的分组约束来保证在不同粒度进行空间分组的一致性与平滑性,从而获得更具代表性的舌头局部特征达到提升处方推荐的效果。在临床数据集上实验包括根据处方生成、处方检索、舌头图像检索这三种方法的结果表明,舌头图像检索的方法效果最好。结合本文提出的引入剂量、样本加权、舌头特征提取三种方法,基于图像检索的处方推荐方法在NDCG-iou指标上提升了7.26%。实验结果表明（1）仅依赖于舌头来生成处方的难度较大,将舌头图像当作一个过滤器来筛选数据库中的处方是更合适的策略;（2）处方特征提取需要超大数据量的支持,目前可行性不足;（3）引入剂量信息、样本加权、改进舌头特征的提取方法,都是提升处方推荐效果的有效策略。
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