【摘 要】
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流感病毒有高死亡率、高发病率和易传染的特点,流感的爆发严重危害了人类健康,无数人因流感而失去生命。目前,接种疫苗是非常有效的预防流感发生与传播的方法。在流感疫苗制
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流感病毒有高死亡率、高发病率和易传染的特点,流感的爆发严重危害了人类健康,无数人因流感而失去生命。目前,接种疫苗是非常有效的预防流感发生与传播的方法。在流感疫苗制备过程中,目前常用方法是鸡胚培养法。鸡胚培养法是向9日后的鸡胚中注射病毒,然后在鸡胚尿囊腔中增殖,培养到16日进行分离提纯的方法。16日鸡蛋胚胎是毒株培养的最后一个阶段,坏死的鸡蛋胚胎会威胁到疫苗质量安全,必须全部剔除。目前,工业生产中鸡蛋胚胎分类主要依靠人工筛选,需要大批的劳动力,生产效率非常低并且工人疲劳后会产生错选、漏选现象。因此,设计一种检测准确率高的16日鸡蛋胚胎分类方法,成为了疫苗生产中的关键。针对16日鸡蛋胚胎不同类别间图像特征相似问题,本文提出一种多模态鸡蛋胚胎分类方法。首先,设计了一套采集胚胎图像信号及对应心跳信号的系统,设计巴特沃斯高通滤波器滤去除心跳信号的工频干扰、机械运动噪声等各种噪声。提取图像的感兴趣区域(ROI)消除图像背景和相邻胚胎对类别判断的影响。其次,提出了双分支结构的16日鸡蛋胚胎分类网络,其中基于卷积神经网络(CNN)理论的Pic Net分支网络用于胚胎图像特征提取,并结合迁移学习策略对卷积神经网络进行预训练;基于时间卷积网络(TCN)的Heart Net分支网络用于心跳信号特征提取;决策层基于循环神经网络(RNN)理论,能够捕捉序列化的鸡蛋胚胎特征中的动态信息。将提取到的两种特征经过各自的决策层后进行融合,最后将融合后的特征输入全连接层预测鸡蛋胚胎类别。在16日鸡蛋胚胎数据集中测试发现,活胚、回收胚、废胚的分类识别准确率分别达到了98.98%、99.04%、99.10%。实验结果表明,本文提出的多模态鸡蛋胚胎分类方法同时使用两种模态信号,克服了16日鸡蛋胚胎单一模态信号不同类别之间特征相似的问题,表现出了良好的性能。
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