中醫(yī)四診儀多參數(shù)融合診斷模型的構(gòu)建，需整合舌象、面象、脈象及問診等多維度數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、融合算法選擇及模型優(yōu)化等步驟實現(xiàn)。

　　數(shù)據(jù)預(yù)處理是構(gòu)建模型的基礎(chǔ)，需對舌象、面象、脈象等原始數(shù)據(jù)進行清洗、對齊和歸一化。例如，舌象數(shù)據(jù)需去除光照干擾，面象數(shù)據(jù)需校正膚色偏差，脈象數(shù)據(jù)需濾除噪聲，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

　　特征提取環(huán)節(jié)，針對不同參數(shù)采用針對性方法。舌象分析可運用U-Net卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割舌體與背景，提取舌質(zhì)、舌苔等32項特征;面象分析通過ResNet-50模型識別面色主色與客色，結(jié)合紅外熱成像判斷氣血運行狀態(tài);脈象分析則利用小波變換提取時頻特征，通過LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別脈象節(jié)律。

　　融合算法選擇上，可采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型建立“三診特征-證候”概率映射關(guān)系，納入《中醫(yī)診斷學(xué)》120種常見證候的臨床數(shù)據(jù)訓(xùn)練。例如，舌淡胖有齒痕、面色萎黃、脈細弱三診特征聯(lián)合，可判定脾虛濕盛證概率超85%。同時，引入《方劑學(xué)》數(shù)據(jù)庫，根據(jù)辨證結(jié)果自動推送候選方劑，并標(biāo)注藥物加減建議。

　　模型優(yōu)化需通過多中心盲法試驗驗證，納入三甲醫(yī)院中醫(yī)科門診患者數(shù)據(jù)，由資深中醫(yī)師與四診儀AI算法同步辨證，對比病位、病性、證候名稱等關(guān)鍵指標(biāo)的一致性，確保誤差率低于3%。此外，可模擬罕見證候數(shù)據(jù)分布生成虛擬病例，解決臨床數(shù)據(jù)不足問題，提升模型泛化能力。