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公开(公告)号：CN112164073B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202010999256.3
申请日：2020-09-22
Applicant: 江南大学 , 安徽工大信息技术有限公司
IPC: G06T7/11 , G06T7/155 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06T5/30 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的影像三维组织分割与测定方法，包括，采集活体猪的CT图像，划分为训练集与测试集并在训练集上进行标注；构建CT床分割网络和内脏分割网络，并利用所述标注好的训练集进行训练得到CT床分割模型和内脏分割模型；利用所述CT床分割模型和所述内脏分割模型预测其掩膜图并去除所述CT床和内脏；结合所述活体猪的CT图像提取出猪体的脂肪、肌肉与骨骼部分并计算猪体的总体质量及各个组织的占比。可以自动、快速、准确分割出种猪的脂肪、肌肉和骨骼等组织，并且本方法适用于任何形状、任何大小的种猪。
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公开(公告)号：CN110097537B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201910291823.7
申请日：2019-04-12
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维纹理特征的肉质定量分析评价方法，包括如下步骤：(1)选取多头种猪，固定好种猪的位置，放入CT机中，拍摄三维CT图；(2)获取种猪三维数字图像，选择位于第10根肋骨和第11根肋骨之间区域为兴趣域；(3)结合三维高斯滤波器和小波变换图像增强技术对目标区域进行预处理；(4)采用三维的区域生长法对预处理后的图像进行分割，提取猪背最长肌的三维图像；(5)提取三维图像的纹理特征；(6)根据提取的特征通过多元线性回归法得到特征与已知大理石花纹等级之间的关系。本发明能够根据CT图像的三维纹理特征判断它所对应的大理石花纹等级，实现肉质的定量分析、评价，利用本发明能精确无损地对猪肉质量进行等级划分。
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公开(公告)号：CN112164073A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010999256.3
申请日：2020-09-22
Applicant: 江南大学 , 安徽工大信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的影像三维组织分割与测定方法，包括，采集活体猪的CT图像，划分为训练集与测试集并在训练集上进行标注；构建CT床分割网络和内脏分割网络，并利用所述标注好的训练集进行训练得到CT床分割模型和内脏分割模型；利用所述CT床分割模型和所述内脏分割模型预测其掩膜图并去除所述CT床和内脏；结合所述活体猪的CT图像提取出猪体的脂肪、肌肉与骨骼部分并计算猪体的总体质量及各个组织的占比。可以自动、快速、准确分割出种猪的脂肪、肌肉和骨骼等组织，并且本方法适用于任何形状、任何大小的种猪。
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公开(公告)号：CN110097537A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910291823.7
申请日：2019-04-12
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维纹理特征的肉质定量分析评价方法，包括如下步骤：(1)选取多头种猪，固定好种猪的位置，放入CT机中，拍摄三维CT图；(2)获取种猪三维数字图像，选择位于第10根肋骨和第11根肋骨之间区域为兴趣域；(3)结合三维高斯滤波器和小波变换图像增强技术对目标区域进行预处理；(4)采用三维的区域生长法对预处理后的图像进行分割，提取猪背最长肌的三维图像；(5)提取三维图像的纹理特征；(6)根据提取的特征通过多元线性回归法得到特征与已知大理石花纹等级之间的关系。本发明能够根据CT图像的三维纹理特征判断它所对应的大理石花纹等级，实现肉质的定量分析、评价，利用本发明能精确无损地对猪肉质量进行等级划分。
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