【摘 要】
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中医痧象即为走罐后皮肤出现的充血性的潮红或淤血等。痤疮痧象即为痤疮患者走完罐后，皮肤呈现出的痧象。不同痤疮证型的“痧”在人体不同部位表现的纹理、颜色不同，中医认为可
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中医痧象即为走罐后皮肤出现的充血性的潮红或淤血等。痤疮痧象即为痤疮患者走完罐后，皮肤呈现出的痧象。不同痤疮证型的“痧”在人体不同部位表现的纹理、颜色不同，中医认为可以根据痧象的不同，判断痤疮患者的不同证型，从而辅助大夫准确的治疗痤疮。但它主要依靠大夫的主观判断，对大夫的要求较高，不利于中医的推广普及。现代图像处理技术和模式识别技术为痧象自动分析提供了新的手段。 本论文在实验室原有痤疮痧象分析基础上，依据其特点，进一步提取了痤疮痧象特征，同时考虑未标记样本和痤疮证型错分代价对痤疮痧象分类进行了研究。本论文主要工作分为以下三部分: 首先，提取痤疮痧象的纹理和颜色特征。痧象在不同的穴位表现明显不同。本论文选取7个穴位模块和一个背部整体模块。纹理方面采用基于人类视觉的Tamura纹理特征，同时提取了所有图像模块的粗糙度、对比度。由于肤色对纹理特征具有一定的影响，本论文通过比较不同肤色的HIS值找出“痧“的H值范围和肤色的H值范围，统一肤色以减小其对纹理特征的影响。颜色特征采用主色调直方图提取整体模块的4主色调及其柄，同时计算大椎穴模块均值和方差。 其次，本论文中使用的痤疮痧象证型样本集为少量标记样本和大量未标记样本。对于少量的标记样本，本论文采用SVM进行学习;此外，为了提高分类器性能，我们将未标记样本参与分类器训练，采用meanS3VM进行学习，取得了优于传统SVM的结果。 最后，由于痤疮痧象不同证型样本数量不相等，本论文利用SMOTE算法处理不平衡的样本，然后利用CS4VM的方法分析痤疮痧象气虚型、心火亢盛型、湿热型三种证型的错分代价，并与SVM、meanS3VM比较，结果显示CS4VM的错分代价较小。 本论文提取痤疮痧象特征，对痤疮痧象的不同证型进行分类，利用CS4VM算法使得痤疮患者证型错分代价较小，将对中医痤疮痧象的客观化起到一定的促进作用。
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