图像分类是计算机视觉中的核心任务之一，它的目的是通过输入图像中的特征信息，判断图像属于已知类别标签集合中的哪一类，它为自动化系统提供了一 种识别和分类图像的方法。“阴虚证辨证标准的系统研究”国家重点研发计划项目，致力于基于阴虚证患者舌象的深度学习诊断研究，旨在通过智能图像分析提高诊断精度并对诊断结果给出解释说明。阴虚证是中医学中阴虚证是一种因为阴液不足而表 现出的证候，其典型临床表现包括手足心热、潮热盗汗、舌红少苔以及脉搏细弱且频数等。有研究显示，患者的舌象能反映其病理特征，在舌质颜色以及纹理指标等方面都呈现不同的现象。 

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365建站客服QQ：800083652365建站目前网络上并没有公开的舌象数据集用于完成阴虚证的诊断，所以需要自行 对临床患者的舌象数据进行系统采集和整理。数据集的组成需要不同专家根据临床经验进行阴虚证候诊断，两位及以上专家诊断一致后可判定为阴虚证候。按照是否患有阴虚证进行分类。为保证数据集的一致性和高质量，在预处理阶段对舌象图像进行了严格的筛选和清洗，排除了由拍摄条件差异引起的噪声干扰。经过预处理后保留了舌象的关键特征，为模型的训练和验证提供了高质量的输入数据。在ResNet网络的基础上加入多尺度注意力模块，增强模型的特征提取能力；其次将不同层次的特征图进行加权融合， 获得丰富的语义表达；然后，基于疾病诊断的特殊性对损失函数进行调整，加入 代价矩阵以优化网络性能；最后针对阴虚证数据的特殊性，基于先验知识对卷积神经网络进行指导优化，基于颜色的先验知识可进一步提升阴虚证智能诊断性能。

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