一种基于模糊推理系统的手部穴位自动定位方法与流程
技术特征:
1.一种基于模糊推理系统的手部穴位自动定位方法,其特征在于:所述方法包括以下具体步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于模糊推理系统的手部穴位自动定位方法,其特征在于:所述步骤一中,手部图像数据在采集时,手部处于舒张状态。
3.根据权利要求1所述的一种基于模糊推理系统的手部穴位自动定位方法,其特征在于:所述步骤二中,所述21个手部航标点包括各个手指的关节点以及手腕的关节点,并对该手部航标点进行连线。
4.根据权利要求1所述的一种基于模糊推理系统的手部穴位自动定位方法,其特征在于:所述步骤二中,输入到mobilesam分割网络中,通过knn最近邻算法提取出手部区域的掩膜。
5.根据权利要求4所述的一种基于模糊推理系统的手部穴位自动定位方法,其特征在于:所述步骤三中每一个手部航标点创建局部坐标系统包括:
6.根据权利要求5所述的一种基于模糊推理系统的手部穴位自动定位方法,其特征在于:在已提取的21个航标点基础上,采用knn算法对手势区域进行划分,从而每个航标点形成的专有区域,并计算其包围框的高度h及宽度w,通过计算各个关键点区域的最大连通量,获取关键点的尺度信息,并将潜在穴位点转换为尺度化坐标,并在此基础上,对上述c8坐标进一步进行缩放变换,得到scale-c8坐标为:((x-x8,y-y8)gvx8/w,(x-x8,y-y8)gvy8/h),这一坐标将作为后续的模糊推理系统中的精确化输入量;
7.根据权利要求5所述的一种基于模糊推理系统的手部穴位自动定位方法,其特征在于:所述步骤六中,根据中医诊疗准则设定相应的隶属度函数、模糊推理表包括以下步骤:
技术总结
本发明公开的是一种基于模糊推理系统的手部穴位自动定位方法,包括以下具体步骤:采集手部的图像数据,将样本图片通过Mediapipe的手部关键点提取网络获取21个手部航标点,然后获取手部区域的掩膜;为每一个手部航标点创建局部坐标系统;使用深度学习算法生成每个手部航标点的专有区域,生成潜在穴位采样点;将潜在穴位点转换为尺度化坐标,作为后续处理的输入;计算潜在穴位采样点属于某一类穴位点的置信度,最终的穴位点则通过选取最高置信度来确定,完成对手部空位的自动定位。本发明不仅提高了手部穴位定位的精确度和效率,而且具有类别可扩展性强、置信度输出等优点。
技术研发人员:洪雅芬,张作丹,周祎然,刘敏,廖明彰
受保护的技术使用者:泉州医学高等专科学校
技术研发日:
技术公布日:2024/11/26
文档序号 :
【 40125532 】
技术研发人员:洪雅芬,张作丹,周祎然,刘敏,廖明彰
技术所有人:泉州医学高等专科学校
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
技术研发人员:洪雅芬,张作丹,周祎然,刘敏,廖明彰
技术所有人:泉州医学高等专科学校
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