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[發(fā)明專利]一種基于視頻圖像處理的水生動物心率檢測方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202210023274.7 申請日: 2022-01-10
公開(公告)號: CN114431849B 公開(公告)日: 2023-08-11
發(fā)明(設計)人: 胡天宇;鄧雅程;陳佳;王大鵬;張榕鑫;徐鵬;游偉偉;駱軒 申請(專利權)人: 廈門大學
主分類號: A61B5/0245 分類號: A61B5/0245;A61B5/318
代理公司: 廈門原創(chuàng)專利事務所(普通合伙) 35101 代理人: 吳廷正
地址: 361005 *** 國省代碼: 福建;35
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 視頻 圖像 處理 水生 動物 心率 檢測 方法
【說明書】:

發(fā)明公開了一種基于視頻圖像處理的水生動物心率檢測方法,通過獲取水生動物腹面視頻圖像序列,選取心臟、背景感興趣區(qū)域并保持追蹤,采用多數(shù)據集聯(lián)合分析法提取出二者共有的環(huán)境噪聲分量并置零;隨后根據雙色反射模型,進一步消除其中的靜態(tài)成分,并選出鏡面反射成分、漫反射成分;再對鏡面反射成分、漫反射成分組成的時間信號序列進行獨立成分分析,通過相關性計算得到包含心率信息最多的獨立成分;最后對其進行頻域分解,并根據水生動物特有的心率范圍篩選出頻域上匹配度最高的子成分,再輸出心動波形圖輸出或計算心率數(shù)值;本方案為非接觸式檢測水生動物心率提供一種魯棒和準確的方法,在水產養(yǎng)殖監(jiān)測和生物抗逆性評估方面有廣泛應用前景。

技術領域

本發(fā)明涉及生物圖像信息技術領域,尤其涉及一種基于視頻圖像處理的水生動物心率檢測方法。

背景技術

水產養(yǎng)殖業(yè)是我國漁業(yè)的重要組成部分,然而在氣候變化和不合理的養(yǎng)殖方式的條件下,會出現(xiàn)病害爆發(fā)、高溫死亡等問題。通過選擇育種培育出抗逆性或耐受性更強的水生動物,是應對該問題最有效的對策之一。

心率作為重要的生理指標,與水生動物的代謝狀態(tài)以及對環(huán)境變化的應激密切相關。因此,技術人員通常將心率作為評價指標來評估水生動物應對內部或外部環(huán)境變化的能力,并用來輔助其遺傳育種的工作。而目前水生動物的心率測量都存在一定的局限性,主要表現(xiàn)為需限制生物體活動、需持續(xù)接觸、甚至需要進行外科手術,多采用植入式電極法、多普勒超聲法等對水生動物心率進行測量。常規(guī)的遠程非接觸式測量心率的方法往往缺乏高精度的信號去噪方法和信號分離方法。由于水生動物生理結構特殊,大多沒有分布在淺層表皮下的豐富的毛細血管,導致視頻圖像中蘊含的生理信息十分微弱,往往需要更準確、更魯棒的技術手段來提取心率信息。因此,在現(xiàn)有的育種研究中,缺乏在非接觸條件下便捷觀測水生動物個體心率的方法,因此提供一種準確且魯棒的方法來檢測水生動物的心率迫在眉睫。

發(fā)明內容

有鑒于此,本發(fā)明的目的在于提出一種基于視頻圖像處理的水生動物心率檢測方法,以期能為遺傳育種研究人員拓寬抗逆性評估指標范圍,從而增加遺傳育種過程中的評價維度。

為了實現(xiàn)上述的技術目的,本發(fā)明所采用的技術方案為:

一種基于視頻圖像處理的水生動物心率檢測方法,其包括:

1)獲取t幀水生動物腹面的視頻圖像,然后按預設條件選取感興趣區(qū)域并對其進行追蹤和保持,獲得心臟和背景區(qū)域時間信號序列,其中,所述感興趣區(qū)域包括心臟感興趣區(qū)域和背景感興趣區(qū)域;

2)根據多數(shù)據集聯(lián)合分析方法,篩選出心臟感興趣區(qū)域和背景感興趣區(qū)域共有的共同環(huán)境噪聲并去除;

3)根據雙色反射模型,將經過步驟2)中去除共同環(huán)境噪聲后的心臟感興趣區(qū)域時間信號序列視作光照變化成分、鏡面反射成分、漫反射成分的線性組合,對其進行消除靜態(tài)成分并投影至正交平面以去除光照變化成分;

4)對經過步驟3)處理獲得的僅包含鏡面反射成分和漫反射成分的心臟感興趣區(qū)域時間信號序列進行獨立成分分析,并篩選出與原心臟感興趣區(qū)域信號序列中綠色通道相關性最強的獨立成分;

5)從頻域上對步驟4)處理獲得的獨立成分進行分解,篩選出頻域上與水生動物物種特有的心率分布范圍匹配度最高的子成分;

6)根據步驟5)處理獲得的子成分進一步輸出心動波形圖或心率數(shù)值。

作為一種可能的實施方式,進一步,步驟1)中,所述視頻圖像為不同色彩空間下對色彩加以說明的數(shù)字圖像;所述水生動物為具有心臟器官且其血液組織成分中包含血紅細胞的水生動物。

作為一種可能的實施方式,進一步,步驟1)中,通過人工選取或目標檢測算法進行選取心臟感興趣區(qū)域和背景感興趣區(qū)域并通過目標檢測算法對其進行追蹤和保持;所獲得的心臟和背景區(qū)域時間信號序列為通過空間平均消除量化噪聲后獲得的時間信號序列。

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