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结合表型信息的阿尔兹海默症图卷积神经网络分类方法研究被引量：8: 1; 作者李雨明何璇 +2 位作者朱宏博盖卓琛周龙杰《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期177-187,共11页; 阿尔兹海默症(AD)的早期检测与发现具有重要的临床和社会意义。由于AD患者的功能性脑网络拓扑性质存在异常变化,并且不同表型类型人群中阿尔兹海默症的患病率也存在着较大差异,因此将脑网络特征和表型信息结合构建训练特征,用于阿尔兹... 展开更多; 关键词阿尔兹海默症脑网络分类图卷积神经网络表型信息; 在线阅读下载PDF 职称材料

水肥胁迫对基于时间序列图像的苗木表型信息的影响被引量：1: 2; 作者杨琨琪张慧春 +1 位作者张萌边黎明《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期61-70,共10页; 【目的】构建多视角植物表型信息采集平台,以固定时间间隔获取水肥胁迫处理下苗木图像,从形态变化中提取表征簸箕柳苗木水肥胁迫的应激反应表型参数,为苗木栽培和精确水肥管理提供参考。【方法】构建一套多视角表型信息采集平台,探讨一... 展开更多; 关键词表型信息时间序列图像株高主茎直径水肥胁迫; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多光谱成像与机器学习的植物叶绿素含量反演被引量：2: 3; 作者范学星张慧春 +2 位作者邹义萍黄玉萍边黎明《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期78-88,共11页; 【目的】利用多光谱图像光谱信息快速准确检测植物叶绿素含量,为植物生长监测、胁迫诊断与精确管理提供参考依据和技术指导。【方法】以冬青科中1年生苗期的大别山冬青和北美冬青为研究对象,构建一套基于多光谱相机RedEdge-MX近端提取... 展开更多; 关键词多光谱图像叶绿素含量表型信息粒子群优化算法支持向量回归; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多旋翼无人机的大豆育种遥感监测应用研究被引量：4: 4; 作者陈晨《黑龙江科技信息》 2016年第5期140-141,共2页; 本文以国家大豆改良中心圣丰试验站大豆育种基地为研究区域,利用多旋翼无人机搭载高清数码相机对大豆育种小区进行遥感监测,并开展了针对大豆育种表现形态的信息解析。试验中,获取无人机载高清数码及多光谱影像覆盖约90亩育种小区,经数... 展开更多; 关键词无人机遥感表型信息大豆育种; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器视觉的鲤、鲫鱼性状测量系统的设计与实现被引量：3: 5; 作者周晓林马超 +7 位作者王兆平杨慧王延晖张开松穆林张芹杨兴丽李治勋《渔业现代化》 CSCD 2022年第6期108-117,共10页; 在鱼类育种、渔业资源调查和水产养殖的过程中,均需要对鱼体的体长、体厚、体高等性状参数进行测量。传统测量方法主要采用人工测量方式,劳动强度大、效率低、测量精度低。利用机器视觉技术进行鱼类性状测量可以有效提高测量效率和精度... 展开更多; 关键词机器视觉鱼类性状性状测量表型信息鲤鲫; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合表型信息的阿尔兹海默症图卷积神经网络分类方法研究被引量：8: 1; 作者李雨明何璇朱宏博盖卓琛周龙杰; 机构东北大学医学与生物信息工程学院沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司沈阳理工大学信息科学与工程学院; 出处《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期177-187,共11页; 基金国家自然科学基金青年基金(61806048) 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司开放课题基金(NRIHTOP1802) 东北大学博士后基金(20190321)。; 文摘阿尔兹海默症(AD)的早期检测与发现具有重要的临床和社会意义。由于AD患者的功能性脑网络拓扑性质存在异常变化,并且不同表型类型人群中阿尔兹海默症的患病率也存在着较大差异,因此将脑网络特征和表型信息结合构建训练特征,用于阿尔兹海默症不同阶段的分类。同时,图卷积神经网络(GCN)分类方法被证明是目前对图数据学习任务的最佳选择,因此将GCN应用到AD的分类研究中,完成对健康对照(CN)、早期轻度认知障碍(EMCI)、晚期轻度认知障碍(LMCI)和AD等4种类型的分类。采用群体图卷积神经网络的基本框架,对ADNI数据库中300个被试进行分类,并分别在群体图被试间的相似度和被试的脑网络特征这两个方面提出改进方法。在被试间的相似度方面,使用相加法、提高初值法、仅特征相似度、仅表型相似度以及其他4种组合法进行其他表型图结构的构建;在被试的脑网络特征方面,结合多模态的思想,将表型信息转换为二元特征,与脑网络特征拼接,作为分类特征。除此之外,还分别尝试使用不同种表型信息进行试验。最后利用10折交叉法进行验证,结果表明两方面的改进都能一定程度上提高准确率,仅使用脑网络相似度作为图构建的边权,不做降维处理的表型信息(年龄或性别)作为被试(节点)的特征,分类准确率最优。与原方法群体图卷积神经网络相比,可将准确率从80%提高到82%。说明脑网络特征和表型信息都是脑疾病分类任务中的重要特征,有助于提高分类任务的准确率,因此具有一定的研究意义。; 关键词阿尔兹海默症脑网络分类图卷积神经网络表型信息; Keywords Alzheimer’s disease brain network classification graph convolutional neural network phenotypic information; 分类号 R318 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名水肥胁迫对基于时间序列图像的苗木表型信息的影响被引量：1: 2; 作者杨琨琪张慧春张萌边黎明; 机构南京林业大学机械电子工程学院南京林业大学林学院、南方现代林业协同创新中心、林木遗传与生物技术教育部重点实验室; 出处《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期61-70,共10页; 基金国家自然科学基金项目(32171790) 江苏省现代农机装备与技术示范推广项目(NJ2020-18) 江苏省研究生培养创新工程(SJCX21_0334)。; 文摘【目的】构建多视角植物表型信息采集平台,以固定时间间隔获取水肥胁迫处理下苗木图像,从形态变化中提取表征簸箕柳苗木水肥胁迫的应激反应表型参数,为苗木栽培和精确水肥管理提供参考。【方法】构建一套多视角表型信息采集平台,探讨一种基于时间序列图像的苗木表型信息提取方法,采用近似拼接算法将局部植株图像有效拼接成完整植株图像,基于多视角图像提出株高、主茎直径等表型信息的提取算法及株高可视化算法。以簸箕柳为研究对象开展水肥胁迫试验,设置水分因素和氮肥因素,包括正常水分处理与干旱胁迫处理2个水平以及6个氮肥水平,对比观察时间序列下簸箕柳株高和主茎直径的变化情况。【结果】1)图像近似拼接算法相较于传统直接拼接算法和暴力拼接算法在多视角表型信息采集平台上具有更好适应性,能够很好消除拼接痕迹,实现图像无缝拼接。2)多视角下株高提取算法的决定系数(R^(2))为0.96、主茎直径提取算法的R^(2)为0.74,能够解决单视角下因植物叶片遮挡导致的株高测量不准确和主茎直径无法测量等问题。3)整个生长周期时间序列下,簸箕柳苗木平均株高和主茎直径随时间的变化受不同水分处理显著影响,正常水分处理簸箕柳苗木平均株高和主茎直径分别为33.6 cm和2.49 mm,干旱胁迫处理簸箕柳苗木平均株高和主茎直径分别为22.8 cm和2.25 mm,正常水分处理簸箕柳苗木平均株高和主茎直径相比干旱胁迫处理高47.4%和10.7%。4)整个生长周期时间序列下,簸箕柳苗木平均株高和主茎直径在6个氮肥水平呈现出显著差异性,随氮肥含量增加呈先增加后降低趋势。正常水分处理下,除T5处理组外,其他组平均株高和主茎直径均高于CK处理组,其中T2处理组生长速率最高,速率分别为1.92 cm·d^(-1)和0.075 mm·d^(-1);干旱胁迫处理下,T1、T2处理组平均株高高于CK处理组,其中T2处理组平均生长速率最高,平均株高和主茎直径生长速率分别为1.05 cm·d^(-1)和0.035 mm·d^(-1)。【结论】基于连续图像序列的分析处理方法在监测苗木表型信息中具有可靠性和实用性。当氮肥含量不足时,植物生长速度放缓,当氮肥含量过量时,会抑制植物生长速度甚至出现烧苗等情况。综合株高与主茎直径,正常水分处理下T2处理组(尿素每盆0.1 g,扦插种植第40天再施加尿素每盆0.1 g)为最佳施肥指标。; 关键词表型信息时间序列图像株高主茎直径水肥胁迫; Keywords phenotypic information time series image plant height main branch diameter water and fertilizer stress; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多光谱成像与机器学习的植物叶绿素含量反演被引量：2: 3; 作者范学星张慧春邹义萍黄玉萍边黎明; 机构南京林业大学机械电子工程学院南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心南京林业大学林学院江苏青好景观园艺有限公司; 出处《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期78-88,共11页; 基金国家自然科学基金项目(32171790,32101615,32171818) 江苏省农业科技自主创新资金项目(CX[23]3126) +1 种基金江苏省333工程项目(苏人20186)。; 文摘【目的】利用多光谱图像光谱信息快速准确检测植物叶绿素含量,为植物生长监测、胁迫诊断与精确管理提供参考依据和技术指导。【方法】以冬青科中1年生苗期的大别山冬青和北美冬青为研究对象,构建一套基于多光谱相机RedEdge-MX近端提取植物表型信息的系统,采集成熟期和生长期2个品种冬青叶片的蓝色、绿色、红色、近红外、红边5个波段的多光谱图像,处理得到每个叶片各波段处的光谱反射率。将得到的光谱反射率与使用手持式叶绿素含量测定仪测得的叶绿素相对含量(SPAD)进行相关性分析,采用传统支持向量回归(SVR)算法与网格搜索算法(GS)、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)进行反演建模,对比得到拟合度最高的反演模型,实现利用多光谱图像光谱信息快速准确检测植物叶绿素含量。【结果】对比传统SVR算法与优化后GS-SVR算法、GA-SVR算法和PSO-SVR算法得到反演模型的光谱反射率与SPAD相关性,其模型拟合度分别为R_(1)^(2)=0.24,均方根误差RMSE_(1)=0.160;R_(2)^(2)=0.72,RMSE_(2)=0.097;R_(3)^(2)=0.84,RMSE_(3)=0.073;R_(4)^(2)=0.91,RMSE_(4)=0.066。校正决定系数R^(2)_(adjusted)1=0.23,平均绝对误差MAE_(1)=0.119;R^(2)_(adjusted2)=0.71,MAE_(2)=0.069;R^(2)_(adjusted3)=0.83,MAE_(3)=0.050;R^(2)_(adjusted4)=0.87,MAE_(4)=0.044。【结论】综合对比发现,优化后的PSO-SVR算法反演预测效果表现最佳。本研究通过采集植物多光谱图像,采用对比优化后的PSO-SVR算法得到5个波段光谱反射率与SPAD的最优反演模型,预测模型的准确性和鲁棒性增加,可以实现植物叶片叶绿素含量的快速检测。同时,本研究结果推广应用至遥感层面,可以实现对大面积区域内的植被叶绿素进行反演,能够为精确林业苗木生长监测、胁迫诊断与动态调控提供理论基础和技术支撑。; 关键词多光谱图像叶绿素含量表型信息粒子群优化算法支持向量回归; Keywords multispectral image chlorophyll content phenotypic information particle swarm optimization algorithm support vector regression; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多旋翼无人机的大豆育种遥感监测应用研究被引量：4: 4; 作者陈晨; 机构三峡大学计算机与信息学院; 出处《黑龙江科技信息》 2016年第5期140-141,共2页; 文摘本文以国家大豆改良中心圣丰试验站大豆育种基地为研究区域,利用多旋翼无人机搭载高清数码相机对大豆育种小区进行遥感监测,并开展了针对大豆育种表现形态的信息解析。试验中,获取无人机载高清数码及多光谱影像覆盖约90亩育种小区,经数据几何处理实现小区高清正射影像及多光谱影像拼接。基于高清数码影像,采用最大似然法对大豆叶形、叶色进行监督分类,经目视判读,分类精度分别达到86.9%,78.2%。基于多光谱影像,开展大豆长势遥感监测分级。研究表明,利用基于无人机的低空遥感技术能够实现辅助作物育种表型信息获取的需求,解决作物育种田间调查标准不统一、时效性差等问题。; 关键词无人机遥感表型信息大豆育种; 分类号 S565.103.5 [农业科学—作物学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器视觉的鲤、鲫鱼性状测量系统的设计与实现被引量：3: 5; 作者周晓林马超王兆平杨慧王延晖张开松穆林张芹杨兴丽李治勋; 机构河南省水产科学研究院; 出处《渔业现代化》 CSCD 2022年第6期108-117,共10页; 基金现代农业产业技术体系建设专项(CARS-45-45) 河南省现代农业产业技术体系(S2014-10) 河南省基本科研业务费项目(JBKY2021)。; 文摘在鱼类育种、渔业资源调查和水产养殖的过程中,均需要对鱼体的体长、体厚、体高等性状参数进行测量。传统测量方法主要采用人工测量方式,劳动强度大、效率低、测量精度低。利用机器视觉技术进行鱼类性状测量可以有效提高测量效率和精度,易于实现自动化。本研究基于机器视觉技术,设计了一个一体化性状测量平台,将鱼类图像采集与分析、体质量与可量性状测量、PIT扫码集成到一个平台,可实现对鲤、鲫鱼性状参数的精确测量。对鱼体2D图像进行性状测量时,需要进行像素校准,由于每条鱼体厚不同,传统的固定像素校准平面在鱼体厚较大时,难以实现精确测量。本研究设计了一种像素校准方法,即在采集鱼体图像时,通过距离传感器测定鱼体体厚,根据体厚大小,确定每条鱼轮廓面的像素校准参数,减小测量误差,提高鱼体可量性状测量的准确性。以鲤、鲫鱼人工测量结果作为对照,比较该系统的测量误差,结果显示,随着鱼体体厚的增加,体长、体高、头长、尾柄长、尾柄高、体厚等参数的相对测量误差没有显著增大。体高和体长相对误差最大值为1.05%、-1.39%;头长、尾柄高、尾柄长和体厚等相对误差最大值分别为1.73%、-2.79%、-2.88%和-2.1%,绝对误差值均小于1 mm。体质量相对误差最大值为-0.36%。该系统满足鲤、鲫鱼性状测量要求。; 关键词机器视觉鱼类性状性状测量表型信息鲤鲫; Keywords machine vision fish characters measurement phenotype data Cyprinus carpio Carassius auratus; 分类号 S951.2 [农业科学—水产养殖] TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	结合表型信息的阿尔兹海默症图卷积神经网络分类方法研究	李雨明何璇朱宏博盖卓琛周龙杰	《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2021	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	水肥胁迫对基于时间序列图像的苗木表型信息的影响	杨琨琪张慧春张萌边黎明	《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多光谱成像与机器学习的植物叶绿素含量反演	范学星张慧春邹义萍黄玉萍边黎明	《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多旋翼无人机的大豆育种遥感监测应用研究	陈晨	《黑龙江科技信息》	2016	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于机器视觉的鲤、鲫鱼性状测量系统的设计与实现	周晓林马超王兆平杨慧王延晖张开松穆林张芹杨兴丽李治勋	《渔业现代化》 CSCD	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料