基于CNN与心跳信号的胚蛋成活性检测方法研究

发布时间：2022-05-08 14:15

　　接种禽流感疫苗是预防禽流感的主要措施之一,将病毒毒株注射到胚蛋体内繁殖病毒是培养禽流感疫苗的主要途径。然而,在培养病毒毒株过程中会产生死亡胚,这些死亡胚必须被剔除出来以防止对正常胚造成污染。因此,在禽流感疫苗制备过程中,对已接种毒株的胚蛋进行成活性检测与分类具有重要意义。目前胚蛋的成活性主要通过人工照蛋方式进行检测,这种检测方法存在检测效率低、工人劳动强度大以及容易产生误检和漏检等弊端,不符合工厂高效率高质量的自动化生产需求。将深度学习方法和胚蛋的图像特征、生理参数特征结合进行成活性检测逐渐成为当下研究的趋势。为了对胚蛋成活性进行有效的检测和分类,本文以9日后鸡蛋胚胎为研究对象,使用光电容积脉搏波描记法（PhotoPlethysmoGraphy,PPG）采集胚蛋的心跳信号作为判别特征,提出将CNN与胚蛋心跳信号结合用于胚蛋成活性检测的方法。首先,针对采集到的胚蛋心跳信号中包含较多环境噪声的问题,设计符合胚蛋心跳信号特性的巴特沃斯高通滤波器对信号进行滤波去噪。其次,对于采集到的9日后鸡蛋胚胎心跳信号数据,提出基于心率阈值的胚蛋成活性分类算法并对算法的有效性进行验证。最后,针对基于心率阈值... 

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文研究内容及组织结构
第二章 卷积神经网络
    2.1 CNN基本原理
    2.2 CNN基本结构
        2.2.1 数据输入层
        2.2.2 卷积层
        2.2.3 激励层
        2.2.4 池化层
        2.2.5 全连接层
    2.3 CNN训练
        2.3.1 权值初始化
        2.3.2 权值更新
    2.4 本章小结
第三章 胚蛋心跳信号数据集构建
    3.1 数据采集原理
        3.1.1 光电容积脉搏波描记法原理
        3.1.2 数据采集
    3.2 数据滤波
        3.2.1 滤波器原理
        3.2.2 IIR数字滤波器设计及实现
    3.3 巴特沃斯高通滤波器实现及数据处理
        3.3.1 巴特沃斯高通滤波器实现
        3.3.2 数据滤波
    3.4 构建胚蛋心跳信号数据集
    3.5 本章小结
第四章 基于心率阈值的胚蛋成活性检测方法
    4.1 信号分类流程
    4.2 胚蛋成活性时域分析
    4.3 胚蛋成活性频域分析
        4.3.1 信号加窗
        4.3.2 傅立叶变换
    4.4 时域频域算法实验及结果分析
        4.4.1 时域实验及结果分析
        4.4.2 频域实验及结果分析
    4.5 本章小结
第五章 基于CNN的胚蛋成活性检测方法
    5.1 CNN性能改善策略
        5.1.1 残差结构
        5.1.2 通道加权原理及应用
        5.1.3 BN操作
        5.1.4 抑制网络过拟合
    5.2 胚蛋成活性检测一维CNN网络结构设计
    5.3 胚蛋成活性检测二维CNN网络结构设计
    5.4 本章小结
第六章 实验与结果分析
    6.1 基于CNN的胚蛋成活性检测算法实验及结果分析
        6.1.1 一维CNN胚蛋成活性检测实验
        6.1.2 不同算法性能比较
        6.1.3 CNN层数对分类性能的影响
        6.1.4 网络结构与超参数分析
    6.2 综合实验结果与对比
    6.3 本章小结
第七章 总结与展望
    7.1 总结
    7.2 展望
参考文献
发表论文和参加科研情况
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]Dropout Rademacher complexity of deep neural networks[J]. Wei GAO,Zhi-Hua ZHOU.  Science China（Information Sciences）. 2016(07)
[2]基于光电容积脉搏波描记法的心率变异性分析系统前端装置设计[J]. 石磊,孙朋,庞宇,罗志勇,王伟,王延项.  生物医学工程学杂志. 2016(01)
[3]基于多信息融合的疫苗制备中鸡蛋胚体分拣系统[J]. 徐彦伟,徐爱军,颉潭成,崔建鹏,毛恒轩,刘守川.  农业机械学报. 2015(02)
[4]禽流感的流行现状及预防措施[J]. 王剑.  中国畜禽种业. 2014(10)
[5]鸡蛋品质无损检测技术研究进展[J]. 吴建虎,王向东.  中国家禽. 2013(01)
[6]禽流感疫苗研究进展[J]. 王家敏,乔自林,令世鑫,冯玉萍,冯若飞,李明生,沈武玲,赵海源,马忠仁.  山西农业科学. 2012(02)
[7]无创光电容积脉搏波检测分析系统[J]. 聂冬,崔萌,朱贻盛,牛金海.  北京生物医学工程. 2012 (01)
[8]基于机器视觉技术的无精蛋鉴别研究[J]. 李天华,李海亮.  安徽农业科学. 2011(23)
[9]基于振动信号的活体禽蛋胚胎发育中的胎动检测[J]. 梁森,梁磊,米鹏.  农业工程学报. 2010(11)
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硕士论文
[1]基于卷积神经网络的工业生产线零部件检测[D]. 晋博.广东工业大学 2018
[2]基于深度学习的鸡蛋胚胎分类方法研究[D]. 颜廷玉.天津工业大学 2018
[3]基于FCN的鸡蛋胚胎图像分割方法研究[D]. 邱玲.天津工业大学 2018
[4]深度学习及其在工件缺陷自动检测中的应用研究[D]. 颜伟鑫.华南理工大学 2016
[5]基于卷积神经网络的人脸检测和性别识别研究[D]. 汪济民.南京理工大学 2015
[6]基于光电容积脉搏波成像心率检测技术的研究[D]. 徐光.武汉理工大学 2014
[7]基于光电容积脉搏波的心率变异度检测方法研究[D]. 黄丽卿.北京工业大学 2013
[8]基于波形特征的信号分类方法研究[D]. 黄佳.电子科技大学 2013
[9]孵化蛋自动照蛋及分选系统的研究[D]. 朱涛.华中农业大学 2012
[10]基于机器视觉的种蛋品质检测系统研究[D]. 王栓巧.内蒙古农业大学 2009



本文编号：3651805