【摘 要】
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精确的舌象分割是利用计算机辅助舌诊的首要以及关键步骤。由于舌象周围易受其他相近人体组织的影响，使得舌象分割具有挑战性。针对此问题，本文首先应用传统图像分割Morphsnakes算法对图像进行嘴部的预分割，其次应用卷积神经网络U-Net模型对舌体进行精准分割，最后进行对比实验。实验结果表明，Morphsnakes算法与U-Net模型结合的方法相比其各自单独的算法分割准确率有较大的提升，可为中医舌诊提
【基金项目】
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大学生创新创业训练计划项目“基于药物配伍作用分类的古代胸痹心痛方剂证型特征提取算法研究”（项目编号：202010069019）;“基于机器学习的中医古医籍中闭经的证型归纳与提取研究”（项目编号：JDS21009）；
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精确的舌象分割是利用计算机辅助舌诊的首要以及关键步骤。由于舌象周围易受其他相近人体组织的影响，使得舌象分割具有挑战性。针对此问题，本文首先应用传统图像分割Morphsnakes算法对图像进行嘴部的预分割，其次应用卷积神经网络U-Net模型对舌体进行精准分割，最后进行对比实验。实验结果表明，Morphsnakes算法与U-Net模型结合的方法相比其各自单独的算法分割准确率有较大的提升，可为中医舌诊提供进一步的支持。
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