| 基于机器学习的鸡、牛骨颗粒Micro-CT原位可视化鉴别 |
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| 引用本文： | 朱瀛,高冰,史卓林,解茹越,刘贤,韩鲁佳.基于机器学习的鸡、牛骨颗粒Micro-CT原位可视化鉴别[J].农业机械学报,2023,54(4):394-398,438. |
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| 作者姓名： | 朱瀛 高冰 史卓林 解茹越 刘贤 韩鲁佳 |
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| 作者单位： | 中国农业大学 |
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| 基金项目： | 财政部和农业农村部：国家现代农业（奶牛）产业技术体系建设专项（CARS-36）和教育部创新团队发展计划项目（IRT1293） |
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| 摘 要： | 不同种属动物源肉骨粉的快速鉴别分析技术是加强饲料监管、防范疯牛病传播的重要保障。为了探索使用显微X射线计算机断层成像技术(Micro-computed tomography, Micro-CT)快速鉴别分析不同种属动物源肉骨粉的可行性，本研究以制备的哺乳动物源牛骨颗粒和非哺乳动物源鸡骨颗粒各100个作为样品集，以不同相对位置鸡、牛骨颗粒以及鸡骨颗粒中牛骨颗粒质量分数约0.97%分别制备验证集，使用Bruker Skyscan 1275 Micro-CT对所有样品进行扫描和图像重构(管电压80 kV、管电流125μA,图像分辨率10μm,重构灰度图像灰度阶为0～255,对应X射线吸收系数为0～0.035);提取不同骨颗粒样品的感兴趣区域进行图像分割，并结合PLS-DA和SVM-DA机器学习算法分别构建鸡和牛骨颗粒分割模型。研究结果表明，鸡、牛骨颗粒图像分割感兴趣区域灰度区间为165～255,基于PLS-DA和SVM-DA模型的鸡、牛骨颗粒鉴别交互验证总准确率均为94%,验证集样品的Micro-CT三维原位可视化表征结果经验证与样品实际结果一致。结果表明，Micro-CT结合PLS-DA和...
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| 关 键 词： | 动物源骨颗粒 鉴别 Micro-CT 三维原位可视化 机器学习 |
| 收稿时间： | 2022/6/24 0:00:00 |
Machine Learning Based 3D in Situ Visual Discriminant Analysis of Mammalian and Non-mammalian Bone Meals by Micro-CT |
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| ZHU Ying,GAO Bing,SHI Zhuolin,XIE Ruyue,LIU Xian,HAN Lujia.Machine Learning Based 3D in Situ Visual Discriminant Analysis of Mammalian and Non-mammalian Bone Meals by Micro-CT[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2023,54(4):394-398,438. |
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| Authors: | ZHU Ying GAO Bing SHI Zhuolin XIE Ruyue LIU Xian HAN Lujia |
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| Institution: | China Agricultural University |
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| Keywords: | animal-derived bone discriminant Micro-CT 3D in situ visualization machine learning |
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