舌診とは、舌の色、大きさ、厚さ、形、舌苔の状態を診ることで健康状況を知り、疫病情報を獲得する方法である。この診断は、医師の知識や経験に依存するため、定量的な評価の確立が期待されている。また、舌診を行うには画像内から舌の領域を正確に切り取る必要がある。
本研究では、患者の画像から舌領域を抽出することを目的とし、セマンティックセグメンテーション用のモデルであるU-Netを用いて、グレースケール画像とカラー画像の2種類を入力し学習する手法を提案した。実験により、グレースケール画像、カラー画像単体での学習よりも精度が向上したことを確認した。