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本文探讨的是基于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）进行舌体胖瘦精细分类的方法。舌体的胖瘦状态在中医诊断中具有重要意义，它能够反映人体健康状况。传统的舌体分类方法通常将舌体分为正常、胖大和瘦小三类，但忽视了胖大且有齿印的特殊情况。为解决这个问题，作者提出了一个新的模块——K Block，并以此构建深度卷积神经网络模型，实现了对舌体图片的精细化分类，即舌体正常、舌体胖大、舌体胖大有齿印和舌体瘦小四类。
K Block 是一种包含多个cell子层的结构。每个cell层由一系列操作组成，包括批量归一化（Batch Normalization, BN）、ReLU激活函数以及不同尺寸的卷积层。cell1层处理输入数据，通过1x1和3x3卷积层提取特征。cell2层和cell3层则在前一层的输出基础上继续提取特征，其中cell3层使用5x5卷积层以获取更大范围的特征信息。这种设计旨在逐步扩大感受野，提取更丰富的特征，提高分类的准确性。
K Block 的核心思想在于通过不同大小的卷积核来捕捉不同尺度的特征，同时使用1x1卷积层调整特征通道的数量，实现特征维度的提升。在深度学习领域，这种设计有助于减少过拟合，增强模型的泛化能力。
实验结果显示，采用K Block构建的深度卷积神经网络模型在舌体胖瘦精细分类任务上的准确率达到了32.45%，优于经典的AlexNet模型。这表明该模型在处理舌体图像时能更准确地识别出不同类型的舌体，对于临床舌诊具有实际应用价值，可以辅助医生做出更精确的诊断，推动精准医疗的发展。
此外，文章还提及了其他相关研究，如许家佗等人通过测量舌体参数进行分类，卫保国等人利用曲线拟合和舌体的长宽比计算胖瘦指数，张康等人则采用图像分割和曲线拟合函数进行舌体分析。这些方法虽各有特色，但都没有考虑到舌体胖大有齿印的特殊情况。而本文提出的K Block模型则弥补了这一不足，为舌体诊断提供了更为细致的分析工具。
总结来说，这篇论文主要贡献在于：
1. 提出了K Block这一新的深度学习模块，用于舌体图像特征的提取。
2. 利用K Block构建深度卷积神经网络模型，实现了舌体胖瘦的精细分类，包括舌体胖大有齿印的特殊类别。
3. 通过实验验证，该模型在舌体胖瘦分类上的表现优于传统模型，证明了其在中医舌诊中的潜在应用价值。
这一研究不仅对计算机舌诊系统的发展有所贡献，也为深度学习在中医领域的应用提供了新的思路，有望在未来促进中医学的现代化和智能化。
