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作者：张琪;胡孔法;杨涛;王子琰;韩笑;徐安迎;管爱华;
单位：南京中医药大学人工智能与信息技术学院;江苏省智慧中医药健康服务工程研究中心;江苏重大健康风险管理与中医药防控政策研究中心(南京中医药大学);
摘要：根据中医相关理论，不同体质的人，其气、血、津液等方面存在差异，这会影响其健康和疾病表现。近年来，尽管基于中医体质辨识的研究已有了突破性进展，但依然面临着很多挑战。提出一种基于面部特征的中医体质辨识模型，结合数据扩增和图卷积神经网络模型，解决数据集不足和机器学习模型辨识能力较差的问题。首先使用数据扩增技术对获取的图像数据进行数据集扩增，从而提高模型训练的泛化能力和稳定性，再将这些图像进行分割构造适用于图卷积神经网络模型的图结构，最后送到Softmax分类器中进行分类。实验结果显示，所提出的模型的体质辨识模型准确率、召回率、F1值分别达到77.97%、78.98%、77.87%,效果优于经典的机器学习体质辨识模型。
关键词：中医体质;深度学习;GCN;准确度;机器学习
基金资助：国家重点研发计划重点专项(2022YFC3502302)
