基于神經(jīng)網(wǎng)絡的PCV-2疫苗圖像識別算法研究.pdf

1、疫苗的發(fā)現(xiàn)可謂是生物發(fā)展史上一件具有里程碑意義的事情。因為從某種意義上來說動物繁衍生息的歷史就是動物不斷同疾病和自然災害斗爭的歷史。豬圓環(huán)病毒2型(PCV-2)的主要危害是使斷奶的幼仔小豬患上呼吸現(xiàn)衰竭綜合征(PRDC)，還會導致腎病綜合征(PDNS)、母豬繁殖障礙等疾病的發(fā)生?？刂七@些疾病最主要的手段就是預防，而接種疫苗被認為是最行之有效的措施。
　　 檢測疫苗對動物的健康起著重要作用。PCV-2疫苗在進行疫苗檢驗時為確定其功

2、效和安全性的過程中最關鍵一步需要工作人員用顯微鏡對細胞一一比對，才能得到相應結(jié)果。這就導致檢測工作的效率低下并且檢驗的準確性也難以保證。
　　 PCV-2疫苗細胞圖像的分形維數(shù)可以代表細胞很多的紋理特征，其包含重要的疫苗信息，它是疫苗細胞的一項重要數(shù)字特征參數(shù)。人們通過拍攝得到PCV-2疫苗細胞顯微圖像，利用計算機圖像處理技術，可以提取較為完整的疫苗細胞圖像的紋理分形特征值。為了提取疫苗細胞紋理特征，本文提出運用分形理論的方法計

3、算細胞圖像的局部分形維數(shù)值。經(jīng)過對這些局部的分形特征參數(shù)的理論分析及實驗，其結(jié)果表明:該方法能夠提取邊緣特征，并且能在一定程度上克服圖像噪聲點對于特征提取所造成的影響，是PCV-2疫苗圖像特征參數(shù)提取的一項重要方法。
　　 本文以分形理論為基礎，對PCV-2疫苗顯微圖像分析和特征提取進行了研究。在深入分析疫苗特征的基礎上，嘗試使用分形維數(shù)對疫苗細胞的形狀和紋理特征進行提取。提取后的特征參數(shù)為疫苗的識別提供了大量數(shù)據(jù)，并在建立的神