基于百万级私有数据集的中医舌诊特征分类方法及系统

本发明涉及中医诊断学领域，公开了基于百万级私有数据集的中医舌诊特征分类方法及系统，包括以下步骤：S1、通过分布式设备采集舌诊图像，构建并动态更新百万级私有舌诊图像数据集；S2、对所述舌诊图像进行预处理，利用深度学习模型提取多维度舌诊特征并进行分类，输出舌诊特征类别及其与健康状态的关联，所述多维度特征包括颜色特征、形状特征、涂层特征和纹理特征；S3、在数据处理和模型训练中集成隐私保护技术，负责数据安全性，并根据分类结果实时生成诊断报告和个性化健康建议。本发明中，通过构建并利用百万级私有舌诊图像数据集，能够更全面地捕捉舌诊特征的多样性，可有效减少因样本不足导致的过拟合问题。