[发明专利]基于磁共振成像的实蝇分类方法有效

专利信息
申请号: 201510030704.8 申请日: 2015-01-21
公开(公告)号: CN104573745B 公开(公告)日: 2017-10-03
发明(设计)人: 徐文龙;潘晨;吴向平 申请(专利权)人: 中国计量学院
主分类号: G06K9/66 分类号: G06K9/66
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 310018 浙江省杭*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种基于磁共振成像的实蝇分类方法,采用特殊的磁共振线圈对待识别实蝇进行磁共振成像,根据磁共振图像的特性以及模拟人类视觉,将磁共振图像的空间域由傅里叶变换为频域,根据频域中的突出区域再经傅里叶逆变换来得到图像空间域的显著区域,采用神经网络算法对显著区域的数据信息进行学习和训练,得到较为可靠的目标结果,将该目标结果与知识数据库中已有种类的实蝇进行图像匹配,以得到待识别实蝇种类。本发明将磁共振成像用于实蝇种类的识别,未使用常规的外观和生物学等昆虫分类学方法,完成磁共振成像后通过软件完成上述方法步骤,即可得到实蝇的种类,识别准确度高。
搜索关键词: 基于 磁共振 成像 分类 方法
【主权项】:
一种基于磁共振成像的实蝇分类方法,其特征在于:包括以下各步骤:1)在磁共振成像系统中,采用小尺寸圆柱形磁共振射频线圈对待分类实蝇成像,成像时将实蝇置于射频线圈内,得到实蝇磁共振图像;所述磁共振成像系统主磁场场强1.0特斯拉以上,成像区域场强不均匀性小于2ppm;2)根据得到的实蝇磁共振图像,对图像进行显著性检测,通过求得图像傅里叶变换后的幅度谱的残差,经傅里叶逆变换得到空间域的显著度图像,从显著度图像可得到显著区域;3)采集显著区域对应的数据信息,采用极限学习机的神经网络算法对所述显著区域的数据信息进行在线实时的快速学习,得到目标结果;4)将目标结果与知识数据库进行图像匹配,所述的知识数据库包含了已知类别的多种实蝇的特征数据,所述的特征数据也由磁共振成像得到;5)根据匹配的结果,判断待分类实蝇是否属于知识数据库中的已知种类,若是则确定属于知识数据库中的哪一具体种类。
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