中医体质辨识系统四诊仪将采集到的四诊信息进行综合分析，主要是通过以下几个方面来实现的：
数据整合
中医体质辨识系统四诊仪会将望、闻、问、切四个方面采集到的数据进行汇总，形成一个完整的个体健康信息数据集。这些数据可能包括图像、声音、文字以及各种生理参数等不同形式的信息，需要将它们进行统一的整理和存储，以便后续分析。
例如，将望诊得到的舌象图像、面色图像，闻诊获取的声音文件，问诊记录的文字信息，以及切诊得到的脉象数据等整合在一起，建立起与个体相对应的数据库记录。
量化与标准化
中医体质辨识系统对采集到的各种四诊信息进行量化和标准化处理，以便于分析和比较。对于一些客观的生理参数，如脉象的频率、力度等，可以直接进行量化测量。而对于一些主观的或定性的信息，如面色的色泽、舌苔的状态等，则需要根据中医理论和相关标准，制定相应的量化指标和分类标准。
比如，根据舌象的颜色、形状、苔质等特征，按照中医的舌诊理论，将其分为不同的类型，并赋予相应的量化分值；对于面色，也可以根据色泽的明暗、荣枯等程度进行分级和量化。
特征提取
中医体质辨识系统从整合和量化后的四诊信息中提取出具有代表性的特征信息，这些特征信息能够反映人体的生理病理状态和体质特点。通过图像分析技术、信号处理技术以及自然语言处理技术等，分别从望诊图像、切诊脉象信号和问诊文字信息中提取关键特征。
例如，从舌象图像中提取舌质的颜色、舌苔的厚度、裂纹的有无及深度等特征；从脉象信号中提取脉象的节律、波幅、形态等特征；从问诊信息中提取出与症状、生活习惯、既往病史等相关的关键特征。
综合分析模型构建
中医体质辨识系统基于中医理论和临床经验，结合现代数据挖掘和机器学习技术，构建综合分析模型。这些模型可以是基于规则的推理模型，也可以是基于统计学习或深度学习的模型。模型会考虑四诊信息之间的相互关系和权重，以及它们与不同体质类型、疾病状态之间的关联。
例如，利用决策树算法构建一个基于四诊信息的体质分类模型，根据不同特征的重要性和相互组合，来判断个体属于哪种中医体质类型；或者采用神经网络模型，学习四诊信息与疾病之间的非线性关系，进行疾病的预测和诊断。
结果输出与解读
中医体质辨识系统通过综合分析模型对四诊信息进行处理后，输出分析结果，包括体质类型判断、健康状态评估、疾病风险预测等内容。这些结果通常会以可视化的方式呈现给医生或用户，如生成详细的报告，包含文字描述、图表展示等。
例如，中医体质辨识系统报告中会明确指出个体属于何种中医体质，如气虚质、痰湿质等，并对该体质的特点和可能存在的健康问题进行解释；同时，还可能给出针对该体质的养生建议和调理方案，以及对未来可能发生疾病的风险提示等。
