基于中等場強磁共振解剖成像的實蠅識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及磁共振成像應(yīng)用領(lǐng)域，具體地講是一種基于中等場強磁共振解剖成像 的實蠅識別方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI)技術(shù)是利用氫原子核的磁性、在 外加梯度磁場和激勵的作用下產(chǎn)生共振信號，從而檢測并繪制成物體內(nèi)部的結(jié)構(gòu)圖像的一 種方法，是現(xiàn)代物理學(xué)應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的一個里程碑。除醫(yī)學(xué)領(lǐng)域外，MRI作為影像學(xué) 的高端核心技術(shù)正在迅速發(fā)展，其硬件平臺和軟件技術(shù)不斷更新，應(yīng)用范圍逐步擴(kuò)大。隨著 設(shè)備小型化、國產(chǎn)化和價格下降，已逐步推廣應(yīng)用，如：物理、化學(xué)、醫(yī)療、石油化工、考古、出 入境檢驗檢疫、工農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的品質(zhì)檢驗、食品安全檢測等諸多方面。
[0003] 在科研領(lǐng)域，磁共振還被應(yīng)用于昆蟲的成像，相關(guān)的研宄領(lǐng)域集中于對昆蟲成像 的磁共振線圈的設(shè)計，以及如何得到清晰的磁共振圖像。但是，現(xiàn)有技術(shù)中，昆蟲的磁共振 成像卻未被用于解決實際的技術(shù)問題。眾所周知，部分種類的實蠅是一種害蟲，易對農(nóng)作物 產(chǎn)生危害，尤其是外來物種的入侵，可能造成大量繁殖而無法遏制的現(xiàn)象。因此，對于出入 境檢驗檢疫部門來說，快速地識別實蠅種類能夠有效地防止外來有害生物的進(jìn)入，提高出 入境檢驗檢疫的效率，顯得至關(guān)重要。
[0004] 然而，現(xiàn)有技術(shù)還無法實現(xiàn)對實蠅種類的識別，主要通過生物學(xué)和解剖學(xué)對實蠅 進(jìn)行識別，即從生物學(xué)的角度對實蠅的外形等進(jìn)行辨認(rèn)，但由于不同種類實蠅相似度高，純 粹從外形辨認(rèn)準(zhǔn)確性和可靠性不高；現(xiàn)有技術(shù)還通過對實蠅解剖后再通過其內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行 辨認(rèn)，相對復(fù)雜，且專業(yè)性要求較高，非專業(yè)技術(shù)人員難以勝任，不便于出入境檢驗檢疫部 門的實際操作。現(xiàn)有技術(shù)中，磁共振雖然能夠?qū)嵪壋上?，卻無法根據(jù)磁共振圖像對實蠅進(jìn) 行識別和辨認(rèn)，難以解決這一現(xiàn)實的技術(shù)問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 有鑒于此，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是，提供一種能夠利用磁共振圖像實現(xiàn)對實 蠅識別的基于中等場強磁共振解剖成像的實蠅識別方法。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)解決方案是，提供以下步驟的基于中等場強磁共振解剖成像的實蠅 識別方法，包括以下各步驟：
[0007] 1)在磁共振成像系統(tǒng)中，采用小尺寸圓柱形磁共振射頻線圈對待分類實蠅成像， 成像時將實蠅置于射頻線圈內(nèi)，得到實蠅磁共振圖像；所述磁共振成像系統(tǒng)主磁場場強 1. 〇特斯拉以上，成像區(qū)域場強不均勻性小于2ppm ;
[0008] 2)根據(jù)得到的實蠅磁共振圖像，對圖像進(jìn)行顯著性檢測，通過求得圖像傅里葉 變換后的幅度譜的殘差，經(jīng)傅里葉逆變換得到空間域的顯著度圖像，所述顯著度圖像由平 均濾波器進(jìn)行一次平滑，以消除少數(shù)孤立的顯著點，從處理后的顯著度圖像可得到顯著區(qū) 域；
[0009] 3)采集顯著區(qū)域?qū)?yīng)的數(shù)據(jù)信息，采用極限學(xué)習(xí)機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對所述顯著區(qū) 域的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行在線實時的快速學(xué)習(xí)，得到目標(biāo)結(jié)果；
[0010] 4)將目標(biāo)結(jié)果與知識數(shù)據(jù)庫進(jìn)行圖像匹配，所述的知識數(shù)據(jù)庫包含了已經(jīng)類別的 多種實蠅的特征數(shù)據(jù)，所述的特征數(shù)據(jù)也由磁共振成像得到；
[0011] 5)根據(jù)匹配的結(jié)果，判斷待識別實蠅是否屬于知識數(shù)據(jù)庫中的已經(jīng)種類，若是則 確定屬于知識數(shù)據(jù)庫中的哪一已經(jīng)種類。
[0012] 采用本發(fā)明的方法，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點：本發(fā)明采用磁共振 線圈對待識別實蠅進(jìn)行磁共振成像，根據(jù)磁共振圖像的特性以及模擬人類視覺，將磁共振 圖像的空間域由傅里葉變換為頻域，根據(jù)頻域中的突出區(qū)域再經(jīng)傅里葉逆變換來得到圖像 空間域的顯著區(qū)域，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對顯著區(qū)域的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，得到較為 可靠的目標(biāo)結(jié)果，將該目標(biāo)結(jié)果與知識數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)種類的實蠅進(jìn)行圖像匹配，以得到待 識別實蠅種類。本發(fā)明將磁共振成像用于實蠅種類的識別，無需進(jìn)行生物學(xué)和解剖學(xué)的分 析對比，完成磁共振成像后通過軟件完成上述方法步驟，即可得到實蠅的種類，識別準(zhǔn)確度 尚。
[0013] 作為改進(jìn)，采用集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成步驟3)，具體步驟為：由多個個體分類器分別 對相應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集有放回的重復(fù)取樣，并行單獨訓(xùn)練，然后采用多數(shù)投票法進(jìn)行集成，得 到分類器集成后的目標(biāo)結(jié)果，作為步驟4)的匹配對象。采用該步驟，集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu) 于單個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做出了解釋，理論上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)個數(shù)足夠大，則誤差趨近于0。
[0014] 作為改進(jìn)，步驟4)中所述的圖像匹配采用基于尺度不變特征變換的圖像匹配方 法進(jìn)行，具體為：a、搜索所有尺度上的圖像位置，通過高斯微分函數(shù)來識別潛在的對于尺度 和旋轉(zhuǎn)不變的興趣點；b、在每個候選的興趣點上，通過一個擬合精細(xì)的模型來確定位置和 尺度；c、基于圖像局部的梯度方向，分配給每個興趣點位置一個或多個方向，所有后面的對 圖像數(shù)據(jù)的操作都相對于興趣點的方向、尺度和位置進(jìn)行變換，從而提供對于這些變換的 不變性；d、在每個關(guān)鍵點周圍的鄰域內(nèi)，在選定的尺度上測量圖像局部的梯度。采用上述匹 配方法，具有對旋轉(zhuǎn)、尺度縮放和亮度變化保持不變性，對視角變化、仿射變換和噪聲保持 較高程度的穩(wěn)定性。
【附圖說明】
[0015] 圖1為發(fā)明基于中等場強磁共振解剖成像的實蠅識別方法的流程框圖。
【具體實施方式】
[0016] 下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明，但本發(fā)明并不僅僅限于這些 實施例。
[0017] 本發(fā)明涵蓋任何在本發(fā)明的精髓和范圍上做的替代、修改、等效方法以及方案。為 了使公眾對本發(fā)明有徹底的了解，在以下本發(fā)明優(yōu)選實施例中詳細(xì)說明了具體的細(xì)節(jié)，而 對本領(lǐng)域技術(shù)人員來說沒有這些細(xì)節(jié)的描述也可以完全理解本發(fā)明。此外，本發(fā)明之附圖 中為了示意的需要，并沒有完全精確地按照實際比例繪制，在此予以說明。
[0018] 如圖1所示，本發(fā)明的基于中等場強磁共振解剖成像的實蠅識別方法，包括以下 具體實施步驟：
[0019] 1)采用小尺寸低場強的磁共振線圈對待識別實蠅成像，得到實蠅的磁共振圖像； 本實施例中的中等場強是指相對現(xiàn)有技術(shù)中采用高場強進(jìn)行成像而言的，現(xiàn)有技術(shù)大部分 采用7T以上，而本發(fā)明采用了 1. 4T，一般而言3T以上可認(rèn)為是高場強；
[0020] 2)根據(jù)得到的實蠅磁共振圖像，對圖像進(jìn)行顯著性檢測，通過求得圖像傅里葉 變換后的幅度譜的殘差，經(jīng)傅里葉逆變換得到空間域的顯著度圖像，所述顯著度圖像由平 均濾波器進(jìn)行一次平滑，以消除少數(shù)孤立的顯著點，從處理后的顯著度圖像可得到顯著區(qū) 域；