CN111523393A - 一种斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法及系统 - Google Patents

一种斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法及系统。该方法包括：采集设定数量的斑马鱼幼鱼显微照片，将斑马鱼幼鱼显微照片作为神经网络训练样本，神经网络训练样本要求多种相同数量的各种姿态的样本；对神经网络训练样本进行打标签操作，得到各神经网络训练样本对应的标签；将神经网络训练样本和对应的标签输入神经网络进行训练，得到训练后的神经网络模型；获取待预测斑马鱼幼鱼各个角度的显微图像；将各显微图像输入训练后的神经网络模型，得到对应的输出值；根据各输出值，确定斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态。本发明能够不受幼鱼个体差异影响，得到斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态。

Description

一种斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法及系统
技术领域
本发明涉及斑马鱼幼鱼方向姿态确定领域，特别是涉及一种斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法及系统。
背景技术
在显微注射过程中，某些情况下由于注射针的空间位置相对固定，需要将幼鱼身体旋转到特定角度才能顺利完成心脏注射。传统方法通过显微镜视野中的各器官位置关系来估计幼鱼身体旋转角度。然而这种方法受幼鱼个体差异影响较大且十分复杂。
发明内容
本发明的目的是提供一种斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法及系统，能够不受幼鱼个体差异影响，得到斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法，包括：
采集设定数量的斑马鱼幼鱼显微照片，将所述斑马鱼幼鱼显微照片作为神经网络训练样本，所述神经网络训练样本包含多种相同数量的各种姿态的样本；
对所述神经网络训练样本进行打标签操作，得到各所述神经网络训练样本对应的标签；
将所述神经网络训练样本和对应的所述标签输入神经网络进行训练，得到训练后的神经网络模型；
获取待预测斑马鱼幼鱼各个角度的显微图像；
将各所述显微图像输入所述训练后的神经网络模型，得到对应的输出值；
根据各所述输出值，确定斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态。
可选的，所述对所述神经网络训练样本进行打标签操作，具体包括：
对所述神经网络训练样本符合注射条件的训练样本标注为1，不符合注射条件的训练样本标注为0，所述注射条件为斑马鱼幼鱼的心脏朝右。
可选的，所述将所述神经网络训练样本和对应的所述标签输入神经网络进行训练，得到训练后的神经网络模型，具体包括：
将所述神经网络训练样本和对应的所述标签输入卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络模型。
可选的，所述输出值的范围为0-1。
可选的，所述根据各所述输出值，确定斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态，具体包括：
确定各所述输出值的最大值；
根据所述最大值，确定斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态。
一种斑马鱼幼鱼方向姿态确定系统，包括：
训练样本采集模块，用于采集设定数量的斑马鱼幼鱼显微照片，将所述斑马鱼幼鱼显微照片作为神经网络训练样本，所述神经网络训练样本包含多种相同数量的各种姿态的样本；
标签操作模块，用于对所述神经网络训练样本进行打标签操作，得到各所述神经网络训练样本对应的标签；
网络训练模块，用于将所述神经网络训练样本和对应的所述标签输入神经网络进行训练，得到训练后的神经网络模型；
显微图像获取模块，用于获取待预测斑马鱼幼鱼各个角度的显微图像；
输出值确定模块，用于将各所述显微图像输入所述训练后的神经网络模型，得到对应的输出值；
最佳注射姿态确定模块，用于根据各所述输出值，确定斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态。
可选的，所述标签操作模块，具体包括：
标签操作单元，用于对所述神经网络训练样本符合注射条件的训练样本标注为1，不符合注射条件的训练样本标注为0，所述注射条件为斑马鱼幼鱼的心脏朝右。
可选的，所述网络训练模块，具体包括：
网络训练单元，用于将所述神经网络训练样本和对应的所述标签输入卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络模型。
可选的，所述输出值的范围为0-1。
可选的，所述最佳注射姿态确定模块，具体包括：
最大值确定单元，用于确定各所述输出值的最大值；
最佳注射姿态确定单元，用于根据所述最大值，确定斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明提供一种斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法及系统。通过采集设定数量的斑马鱼幼鱼显微照片，将斑马鱼幼鱼显微照片作为神经网络训练样本；对神经网络训练样本进行打标签操作，得到各神经网络训练样本对应的标签；将神经网络训练样本和对应的标签输入神经网络进行训练，得到训练后的神经网络模型；获取待预测斑马鱼幼鱼各个角度的显微图像；将各显微图像输入训练后的神经网络模型，得到对应的输出值；根据各输出值，确定斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态。上述方法不受幼鱼个体差异影响，因此避免了传统方法通过显微镜视野中的各器官位置关系来估计幼鱼身体旋转角度带来的受幼鱼个体差异影响较大且计算复杂的问题，能够得到斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态，顺利完成心脏注射。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法流程图；
图2为本发明不同姿态下的幼鱼显微照片；
图3为本发明从原始图像中提取感兴趣区域示意图；
图4为本发明神经网络的具体形式示意图；
图5为本发明神经网络预测输出示意图；
图6为本发明中神经网络所用激活函数示意图；
图7为本发明斑马鱼幼鱼方向姿态确定系统结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法及系统，能够不受幼鱼个体差异影响，得到斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法流程图。如图1所示，一种斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法包括：
步骤101：采集设定数量的斑马鱼幼鱼显微照片，将所述斑马鱼幼鱼显微照片作为神经网络训练样本，所述神经网络训练样本包含多种相同数量的各种姿态的样本。图2为本发明不同姿态下的幼鱼显微照片。
斑马鱼幼鱼身体的合适朝向与注射针的实际位置有关。为方便起见，本发明假设注射针均在视野右侧。
步骤102：对所述神经网络训练样本进行打标签操作，得到各所述神经网络训练样本对应的标签，具体包括：
对所述神经网络训练样本符合注射条件的训练样本标注为1，不符合注射条件的训练样本标注为0，所述注射条件为斑马鱼幼鱼的心脏朝右。
步骤103：将所述神经网络训练样本和对应的所述标签输入神经网络进行训练，得到训练后的神经网络模型，具体包括：
将所述神经网络训练样本和对应的所述标签输入卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络模型。
为降低计算成本，神经网络训练时选取的是只包含心脏轮廓及其附近有限区域内的图像(感兴趣区域)作为神经网络训练样本。若无特殊说明，本发明出现的坐标均为在在感兴趣区域内的相对坐标。图3为本发明从原始图像中提取感兴趣区域示意图。
在以上卷积神经网络的训练中，所选用的是非线性激活函数：
f(x)＝x+＝max(0，x)
对整流函数进行平滑的近似，可以得到如下的解析函数，该函数被称作softplus函数：
f(x)＝ln(1+ex)
softplus函数的导数为：
Figure BDA0002428158200000051
所选用的优化方法为梯度下降法，梯度下降法是基于以下想法而提出的：F(x)是定义在a点邻域并且可导的多元函数，若自变量与沿着F(x)在a点梯度负值的方向移动，即
Figure BDA0002428158200000052
在高维空间所对应方向，则F(x)的值减小的速度最快。因此，
若
Figure BDA0002428158200000053
当γ足够小时，则F(an)＞F(an+1)。换句话说，
Figure BDA0002428158200000054
这一项应从a中减去，因为希望自变量向着与梯度相反的方向移动，进而使待优化的函数达到极小值。综合以上考虑，若自变量从某个猜测的极小值点x0开始变化，并考虑以下序列x0，x1，x2，...，使得
Figure BDA0002428158200000055
有
F(x0)≥F(x1)≥F(x2)≥...
因此在希望状态下序列xn将收敛于预期的局部极小值。并且需要注意步长的大小γ在每一次的迭代中都允许被改变。在这种情况下，该算法可以实现目标函数最终收敛到局部极小值。当F为凸函数时，所有的局部极小值同时也是全局极小值，所以在这种情况下函数最终可以收敛到全局最优解。
图4为本发明神经网络的具体形式示意图。
步骤104：获取待预测斑马鱼幼鱼各个角度的显微图像。
步骤105：将各所述显微图像输入所述训练后的神经网络模型，得到对应的输出值，所述输出值的范围为0-1。图5为本发明神经网络预测输出示意图。
步骤106：根据各所述输出值，确定斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态，具体包括：
确定各所述输出值的最大值。
根据所述最大值，确定斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态。
采用本发明能够将卷积神经网络的概率模型取代了实际的姿态角度，稳定性更强，同时能够简化算法复杂性。本发明能够不受幼鱼个体差异影响，得到斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态，从而提高斑马鱼幼鱼方向姿态确定的精度。
本发明还提供一种斑马鱼幼鱼方向姿态确定系统。图7为本发明斑马鱼幼鱼方向姿态确定系统结构图。如图7所示，一种斑马鱼幼鱼方向姿态确定系统包括：
训练样本采集模块201，用于采集设定数量的斑马鱼幼鱼显微照片，将所述斑马鱼幼鱼显微照片作为神经网络训练样本，所述神经网络训练样本包含多种相同数量的各种姿态的样本。
标签操作模块202，用于对所述神经网络训练样本进行打标签操作，得到各所述神经网络训练样本对应的标签。
网络训练模块203，用于将所述神经网络训练样本和对应的所述标签输入神经网络进行训练，得到训练后的神经网络模型。
显微图像获取模块204，用于获取待预测斑马鱼幼鱼各个角度的显微图像。
输出值确定模块205，用于将各所述显微图像输入所述训练后的神经网络模型，得到对应的输出值，所述输出值的范围为0-1。
最佳注射姿态确定模块206，用于根据各所述输出值，确定斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态。
所述标签操作模块202，具体包括：
标签操作单元，用于对所述神经网络训练样本符合注射条件的训练样本标注为1，不符合注射条件的训练样本标注为0，所述注射条件为斑马鱼幼鱼的心脏朝右。
所述网络训练模块203，具体包括：
网络训练单元，用于将所述神经网络训练样本和对应的所述标签输入卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络模型。
所述最佳注射姿态确定模块206，具体包括：
最大值确定单元，用于确定各所述输出值的最大值。
最佳注射姿态确定单元，用于根据所述最大值，确定斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法，其特征在于，包括：
采集设定数量的斑马鱼幼鱼显微照片，将所述斑马鱼幼鱼显微照片作为神经网络训练样本，所述神经网络训练样本包含多种相同数量的各种姿态的样本；
对所述神经网络训练样本进行打标签操作，得到各所述神经网络训练样本对应的标签；
将所述神经网络训练样本和对应的所述标签输入神经网络进行训练，得到训练后的神经网络模型；
获取待预测斑马鱼幼鱼各个角度的显微图像；
将各所述显微图像输入所述训练后的神经网络模型，得到对应的输出值；
根据各所述输出值，确定斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态。
2.根据权利要求1所述的斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法，其特征在于，所述对所述神经网络训练样本进行打标签操作，具体包括：
对所述神经网络训练样本符合注射条件的训练样本标注为1，不符合注射条件的训练样本标注为0，所述注射条件为斑马鱼幼鱼的心脏朝右。
3.根据权利要求1所述的斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法，其特征在于，所述将所述神经网络训练样本和对应的所述标签输入神经网络进行训练，得到训练后的神经网络模型，具体包括：
将所述神经网络训练样本和对应的所述标签输入卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络模型。
4.根据权利要求1所述的斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法，其特征在于，所述输出值的范围为0-1。
5.根据权利要求1所述的斑马鱼幼鱼方向姿态确定方法，其特征在于，所述根据各所述输出值，确定斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态，具体包括：
确定各所述输出值的最大值；
根据所述最大值，确定斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态。
6.一种斑马鱼幼鱼方向姿态确定系统，其特征在于，包括：
训练样本采集模块，用于采集设定数量的斑马鱼幼鱼显微照片，将所述斑马鱼幼鱼显微照片作为神经网络训练样本，所述神经网络训练样本包含多种相同数量的各种姿态的样本；
标签操作模块，用于对所述神经网络训练样本进行打标签操作，得到各所述神经网络训练样本对应的标签；
网络训练模块，用于将所述神经网络训练样本和对应的所述标签输入神经网络进行训练，得到训练后的神经网络模型；
显微图像获取模块，用于获取待预测斑马鱼幼鱼各个角度的显微图像；
输出值确定模块，用于将各所述显微图像输入所述训练后的神经网络模型，得到对应的输出值；
最佳注射姿态确定模块，用于根据各所述输出值，确定斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态。
7.根据权利要求6所述的斑马鱼幼鱼方向姿态确定系统，其特征在于，所述标签操作模块，具体包括：
标签操作单元，用于对所述神经网络训练样本符合注射条件的训练样本标注为1，不符合注射条件的训练样本标注为0，所述注射条件为斑马鱼幼鱼的心脏朝右。
8.根据权利要求6所述的斑马鱼幼鱼方向姿态确定系统，其特征在于，所述网络训练模块，具体包括：
网络训练单元，用于将所述神经网络训练样本和对应的所述标签输入卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络模型。
9.根据权利要求6所述的斑马鱼幼鱼方向姿态确定系统，其特征在于，所述输出值的范围为0-1。
10.根据权利要求6所述的斑马鱼幼鱼方向姿态确定系统，其特征在于，所述最佳注射姿态确定模块，具体包括：
最大值确定单元，用于确定各所述输出值的最大值；
最佳注射姿态确定单元，用于根据所述最大值，确定斑马鱼幼鱼的最佳注射姿态。
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