目的：为了改善传统的图像分割算法需要人为干预且分割精度低，探讨基于深度学习的二阶段舌象分割网络模型提高分割精度。方法：将基于深度学习的二阶段舌象分割网络模型分为粗分割和精分割两个部分，粗分割定位舌体去除无关干扰信息，精分割实现舌象的像素级精细分类分割。对分割后的舌象图片进行形态学优化，进一步优化分割结果。结果：本分割网络模型平均交并比为95.25%，比主流卷积神经网络模型高出3.10%。结论：基于深度学习的二阶段舌象分割网络模型优于传统图像分割算法和主流卷积神经网络模型，在不同类型的数据集上能准确分割舌体，有较高的精度和鲁棒性。
中医药信息
语种：中文 出版周期：双月刊
P-ISSN：1002-2406
CN：23-1194/R
主管单位：黑龙江省教育厅主办单位：黑龙江中医药大学；中华中医药学会
《中医药信息》由黑龙江中医药大学和中华中医药学会共同主办，是全国创刊最早，影响较大的中医药学术信息综合性刊物之一，为国际连续出版物。本刊着重反映全国中医药、中西医结合研究进展、动态和成就，及时交流国内外中医药学术信息。刊登继承有新意，发挥有深度，创新有依据的中医药、中西医结合学术论文，反映各学科临床研究进展及科研成果的综合性文章及探讨中医药发展方向的文章。辟有：学术探讨、理论研究进展、临床研究进展、中（方）药研究进展、针灸研究进展、临床报道、名医经验、临证体会、中西医结合、制剂研究、实验研究、学术争鸣、信息工程等栏目。
