Automated Tongue Segmentation in Chinese Medicine Based on Deep Learning 

　　基于深度学习的中医舌象自动分割 

　　在舌诊自动化过程中，舌体分割是从原始图像中分割出来的一个重要环节。舌体是一个边缘不规则的目标，局部区域的颜色与嘴唇的颜色相似，传统的分割方法难以实现准确的分割。本文提出了一种基于深度学习的舌象分割方法。在保留舌形语义信息的基础上，首先将语义分割应用于舌体分割，利用全卷积网络对舌体进行自动分割。此外，本文还将其与传统算法相结合，对结果进行优化。实验结果表明，基于神经网络的语义分割方法在精度和效率上优于传统的算法。另外，与传统算法相比，该方法不需要人工标签，大大减少了工作量。 

　　图1. 有无扩张卷积的级联模型 

　　图2. FCN-8s的结构  

　　本文链接：https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-030-00767-6.pdf