公开(公告)号：CN118866312A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410827946.9

申请日：2024-06-25

Applicant: 南京中医药大学

Inventor： 胡孔法 ,  杨涛 ,  王天舒 ,  王子琰 ,  丁有伟 ,  郎许峰

IPC: G16H50/20 ,  G16H20/90 ,  G06T17/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985 ,  G06V40/10 ,  G06V20/64 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于参数化人体模型的体质辨识方法，属于中医与计算机视觉领域，本发明通过引入先进的三维重建技术和机器学习算法，实现了中医体质辨识的自动化、标准化和高效性，相比传统中医的经验判断方式，本方法提供了更高的准确性和客观性，减少了人为误差，并且操作简便、非侵入性，适用性广泛，该技术不仅能够应用于中医临床诊断，还可广泛用于健康管理、康复指导、体质研究等多个领域，为个性化健康干预提供科学依据，提升整体健康水平；同时，该方法促进了中医理论的现代化与科学化发展，为中医与现代科学的交叉研究提供了新的路径和技术支持。

公开(公告)号：CN118366620A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410419527.1

申请日：2024-04-09

Applicant: 南京中医药大学

Inventor： 胡孔法 ,  王天舒 ,  杨涛 ,  徐安迎 ,  王子琰 ,  丁有伟 ,  郎许峰

IPC: G16H30/20 ,  G16H50/50 ,  G06V40/10 ,  G06V10/56 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明公开了一种基于多特征的中医体质辨识模型，属于中医体质辨识技术领域，包括以下步骤：构建中医体质数据集；基于HSV颜色空间提取面色特征，并改进LBP算法提取形体特征，同时提出双分支的CResNet‑ST方法提取全身站立图像的深度特征；分别采用SVM、MLP、RF和KNN四种机器学习方法对训练集进行模型训练；将测试集图像输入所建立的四种模型进行体质识别，并通过评价指标验证模型的性能，选择性能最优的模型，确定最终的中医体质辨识模型。

公开(公告)号：CN119477832A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411510560.1

申请日：2024-10-25

Applicant: 南京中医药大学

Inventor： 胡孔法 ,  王天舒 ,  杨涛 ,  徐安迎 ,  丁有伟 ,  谢佳东 ,  郎许峰

IPC: G06T7/00 ,  A61B5/00 ,  A61B5/107 ,  G06T7/62 ,  G06V40/10 ,  G06V20/64 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于多维度特征提取的BMI估计方法，属于BMI估计技术领域，包括以下步骤：基于人体姿态估计和三维人体重建方法提取三维人体测量特征、基于人体骨骼点检测和人体轮廓检测方法提取二维人体测量特征、Attention‑Enhanced VGG模型从图像中提取深度特征。最终将三种特征经过融合后，通过核岭回归方法映射为BMI值。

公开(公告)号：CN118749953A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410785311.7

申请日：2024-06-18

Applicant: 南京中医药大学

Inventor： 胡孔法 ,  杨涛 ,  郎许峰 ,  管爱华 ,  王天舒 ,  丁有伟

IPC: A61B5/11 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种中医望诊步态特征提取及异常步态识别的实现方法，属于中医望诊步态特征提取领域，结合级联深度模型实现对人体三维姿态估计的检测；获取人体头、颈、胸、脊柱、肩、肘、腕、髋、膝、踝17个关键点，提取左右髋关节屈伸、内外旋、内收外展角度、膝关节屈曲角度，并计算左右腿步态周期、步宽、步幅等步态特征以及人体重心和骨盆行走过程中的变化情况来识别步态模式；能有效评估和诊断受试者的行走能力。本发明的步态特征提取方法具有设备简易、实现简单等特点，无需受试者佩戴传感器，使用单目采集设备就能采集到较为准确的人体关键点及下肢三维步态特征，实现异常步态识别，对老年人和步态障碍患者的步态识别与评估具有指导意义。