大豆含油率的高低直接影响榨油与育种结果。为探究大豆含油率的最佳检测方法与构建含油率高低判别模型,该研究基于不同维度低场核磁共振(low field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)技术,以国标法为对照,利用LF-NMR波谱和LF-NMR含油...大豆含油率的高低直接影响榨油与育种结果。为探究大豆含油率的最佳检测方法与构建含油率高低判别模型,该研究基于不同维度低场核磁共振(low field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)技术,以国标法为对照,利用LF-NMR波谱和LF-NMR含油含水率软件检测大豆含油率;核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)结合深度学习,建立大豆含油率高低判别模型。引入低场二维核磁共振(low field two-dimensional nuclear magnetic resonance,LF-2D-NMR)技术,定性分析一维波谱中信号重叠无法区分组分的问题。试验结果表明,LF-NMR含油含水率软件能快速准确检测大豆含油率,T1-T2二维核磁图谱成功解决了自由水和油信号重叠问题。利用U-net++深度学习模型对MRI成像的矢状面、冠状面、横截面以及三面混合数据集进行训练,其中横截面评价指标与其他数据集相比更优,语义分割部分中平均交并比(mean intersection over union,mIoU)约0.9058,全局准确率0.9980,训练后的模型能够将MRI图像识别并分割,快速判别大豆含油率高低。试验证明,LF-NMR及MRI能够快速无损掌握大豆含油率信息,为大豆的高油育种提供了新思路和技术支持。展开更多
以6种不同热风干燥工艺制备的干香菇为研究对象,利用低场核磁共振(low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)与核磁共振成像(nuclear magnetic resonance imaging,MRI)技术研究干香菇复水过程中水分变化规律。结果表明,根据T2弛豫...以6种不同热风干燥工艺制备的干香菇为研究对象,利用低场核磁共振(low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)与核磁共振成像(nuclear magnetic resonance imaging,MRI)技术研究干香菇复水过程中水分变化规律。结果表明,根据T2弛豫时间显示,伴随复水时间的延长,香菇体内水分的主要状态是不易流动水而并非自由水。非均匀间歇干燥(non-uniform intermittent drying,NUID)组水分信号明显强于其他各组,复水能力较强,均匀间歇干燥(uniform intermittent drying,UID)组复水能力相对较弱。因此,提升复水效率的关键在于保证干燥过程中香菇水分的均匀转移,以便复水时具有良好的保持不易流动水的能力。展开更多
文摘传统的磁共振成像设备系统庞大笨重、价格昂贵、检查噪声大、摆位困难等,因此限制其普及应用,而低场可移动式磁共振成像设备可以克服这些缺点。传统核磁共振成像采取大磁体包围小样品的模式,对高度均匀磁场环境(<5×10^(-6)/40 mm DSV)中的样品进行成像,相应的硬件设计和许可技术相对都比较成熟和完善。开放式核磁共振成像系统基于极度不均匀的磁场条件(>1 000×10^(-6)/mm DSV),相关的硬件设计、成像技术与传统的核磁共振成像系统差距很大,难度也急剧增加。全面论述低场开放式磁共振成像技术的起源、发展、关键技术,包括磁体、射频线圈、梯度线圈等硬件和射频脉冲设计、成像序列、图像后处理等方法,旨在为可移动式核磁共振成像设备的研发抛砖引玉。
文摘大豆含油率的高低直接影响榨油与育种结果。为探究大豆含油率的最佳检测方法与构建含油率高低判别模型,该研究基于不同维度低场核磁共振(low field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)技术,以国标法为对照,利用LF-NMR波谱和LF-NMR含油含水率软件检测大豆含油率;核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)结合深度学习,建立大豆含油率高低判别模型。引入低场二维核磁共振(low field two-dimensional nuclear magnetic resonance,LF-2D-NMR)技术,定性分析一维波谱中信号重叠无法区分组分的问题。试验结果表明,LF-NMR含油含水率软件能快速准确检测大豆含油率,T1-T2二维核磁图谱成功解决了自由水和油信号重叠问题。利用U-net++深度学习模型对MRI成像的矢状面、冠状面、横截面以及三面混合数据集进行训练,其中横截面评价指标与其他数据集相比更优,语义分割部分中平均交并比(mean intersection over union,mIoU)约0.9058,全局准确率0.9980,训练后的模型能够将MRI图像识别并分割,快速判别大豆含油率高低。试验证明,LF-NMR及MRI能够快速无损掌握大豆含油率信息,为大豆的高油育种提供了新思路和技术支持。
