一种糖尿病足Wagner分级的舌图像识别方法

作者：田之魁; 王东军; 李生启; 关媛媛; 孙璇; 朱青青; 王泓午^*

来源：世界科学技术-中医药现代化, 2023, 25(04): 1442-1446.

• 糖尿病足
• Wagner分级
• 舌图像识别
• XGBoost

目的 舌诊是2型糖尿病辨证的重要方法之一，根据糖尿病足患者舌象提出一种糖尿病足Wagner分级的图像识别方法。方法 通过标准化舌象采集获得舌图，之后提取舌尖、舌边、舌中、舌根部舌质、舌苔区域的红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）颜色空间值，最后使用极端梯度提升（XGBoost）、随机森林（Random Forest,RF）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法作为分类器训练识别数据，并横向进行对比。结果 通过对88例数据训练识别，在数据预处理基础上按照7∶3划分训练集和测试集，得出随机森林与XGBoost的方法远高于支持向量机，在舌尖部两者表现最优，舌两边随机森林更好，但在舌根部XGBoost方法在正确率、精确度、F1值方面均高于随机森林。结论 在糖尿病足Wagner分级舌图识别方面，XGBoost方法是一种值得推广与应用的图像识别方法。

• 单位
  南开大学; 天津中医药大学