姜荣荣，高佳奕，杨 涛，3

    (1.南京中医药大学护理学院，江苏 南京 210023；2.南京中医药大学人工智能与信息与信息技术学院，江苏 南京 210023；3.江苏省中医外用药开发与应用工程研究中心，江苏 南京 210023)

    中医体质学说是以中医理论为主导，研究人类各种体质特征、体质类型的生理、病理特点，并以此分析疾病的反应状态、病变的性质及发展趋向，从而指导疾病预防和治疗的一门学说[1]。中医体质辨识是中医体质学说的核心内容之一，其通过四诊采集临床信息，通过中医理论辨识出体质结果[2]。在中医体质学说的发展过程中出现了多种体质分类方法[3-6]，然而这些方法多依赖体质评分量表，效率较低，且问题回答存在主观性，影响体质判定结果。中医认为人是一个有机的整体，疾病变化的病理本质虽然藏之于内，但必有一定的症状、体征反映于外。司外揣内作为中医诊断的基本原理之一，对中医诊断和健康测评具有十分重要的意义。舌诊是中医诊断司外揣内原理的集中体现，是四诊中望诊的重要内容，人体的健康或疾病状态在舌象上会有较为明显的反映[7]。如何充分的利用舌诊信息，客观、标准、高效地评估中医体质，已经成为中医体质领域探索的方向之一。针对中医体质辨识，相关学者从不同角度进行了研究和探索[8-10]，但大多采用传统机器学习算法构建中医体质模型，模型的精度有待进一步提升。随着计算机视觉技术的飞速发展，针对图像的识别、处理和分析技术取得了巨大进步[11]。因此，本研究提出基于中医司外揣内原理，构建“舌象-体质”深度学习模型，以期为中医体质辨识智能化发展提供参考。

    1 模型构建

    考虑到中医临床舌象数据集的样本数较少，且最终体质类别与舌色、舌苔色、舌形、舌态等多个特征潜在相关，特征不明显与训练样本较少可能会导致最终的分类结果精度较低。本文参考Woo S 等[12]的方法构建特征注意力模块 ......