现代信息技术引入中医（TCM）不仅可以获得中医数千年的客观进程，同时对现代医学也提供了新的发现。这本书是基于作者十余年的研究成果，全面、系统介绍中医数据计算机处理和分析的优秀著作。

本书分4个部分共10章，主要介绍中医舌象、脉冲信号和呼吸气味信号三种类型的数据，通过计算机数据分析（CTDA）、图像分析、脉冲分析和气味分析，实现中医数据化的基本理论、技术和方法。第一部分（第1章）是对本书内容的简要介绍；第2部分（第2章~第5章）介绍中医舌诊诊断特征，按颜色、纹理、形状和其他病理特点进行数据提取和分析；第3部分（第6章~第8章）讲述中医脉诊的脉冲数据分析；第4部分（第9章~第10章）对呼吸气味数据的采集、分析进行的讲解。

本书研究基础扎实，内容翔实、严谨。可作为计算机中医药数据分析领域研究人员的专业用书，也可供计算机图像识别、中医学等专业研究生参考使用。

Front Matter
PART I: DIAGNOSIS METHODS IN TRADITIONAL CHINESE MEDICINE
Chapter 1 Introduction
  1.1 Diagnosis Methods in Traditional Chinese Medicine
  1.2 Computerized TCM Diagnosis
  1.3 Summary
  References
PART II: COMPUTERIZED TONGUE IMAGE ANALYSIS
Chapter 2 Tongue Image Acquisition and Preprocessing
  2.1 Tongue Image Acquisition
  2.2 Color Correction
  2.3 Summary
  References
Chapter 3 Automated Tongue Segmentation
  3.1 Bi-Elliptical Deformable Contour
  3.2 Snake with Polar Edge Detector
  3.3 Gabor Magnitude-based Edge Detection and Fast Marching
  3.4 Summary
  References
Chapter 4 Tongue Image Feature Analysis
  4.1 Color Feature Analysis
  4.2 Tongue Texture Analysis
  4.3 Tongue Shape Analysis
  4.4 Extraction of Other Local Pathological Features
  4.5 Summary
  References
Chapter 5 Computerized Tongue Diagnosis
  5.1 Bayesian Network for Computerized Tongue Diagnosis
  5.2 Diagnosis Based on Hyperspectral Tongue Images
  5.3 Summary
  References
PART III: COMPUTERIZED PULSE SIGNAL ANALYSIS
Chapter 6 Pulse Signal Acquisition and Preprocessing
  6.1 Pressure Pulse Signal Acquisition
  6.2 Baseline Wander Correction of Pulse Signals
  6.3 Summary
  References
Chapter 7 Feature Extraction of Pulse Signals
  7.1 Spatial Feature Extraction
  7.2 Frequency Feature Extraction
  7.3 AR Model
  7.4 Gaussian Mixture Model
  7.5 Summary
  References
Chapter 8 Classification of Pulse Signals
  8.1 Pulse Waveform Classification
  8.2 Arrhythmic Pulses Detection
  8.3 Combination of Heterogeneous Features for Pulse Diagnosis
  8.4 Summary
  References
PART IV: COMPUTERIZED ODOR SIGNAL ANALYSIS
Chapter 9 Breath Analysis System: Design and Optimization
  9.1 Breath Analysis
  9.2 Design of Breath Analysis System
  9.3 Sensor Selection
  9.4 Summary
  References
Chapter 10 Feature Extraction and Classification of Breath Odor Signals
  10.1 Feature Extraction of Odor Signals
  10.2 Common Classifiers for Odor Signal Classification
  10.3 Sparse Representation Classification
  10.4 Support Vector Ordinal Regression
  10.5 Evaluation on Classification methods
  10.6 Summary
  References
Index

张大鹏（David Zhang）是国际生物识别研究领域的著名学者，掌纹识别研究领域的开创者和领军者，香港理工大学计算机系教授、香港生物识别技术中心主任，IEEE计算机协会的高级会员，IEEE和国际模式识别协会（IAPR）院士。多次担任国际会议程序委员会主席、应邀做大会主旨报告。他的研究成果曾多次获奖，如：航天部一等奖(1987)、国际发明银奖(2002)、香港工业奖(2003)、中韩授予的发明金奖及特殊金奖(2003)等，他还获得香港裘槎基金会(Croucher Foundation)授予的香港特别行政区最高科学技术奖项“裘槎优秀科研者”奖(2004－2005)，以及美国IEEE计算机学会授予的“卓越演讲人(Distinguished Speaker)” 奖(2005－2007)。