基于卷积神经网络的蛋胚活性精准检测方法研究
2021-04-12董新明王慧泉王忠强
应用光学 2021年2期
郭 盟,董新明,韩 广,,王慧泉,,王忠强,赵 喆
(1.天津工业大学 生命科学学院,天津 300387;2.天津康复疗养中心,天津 300191;3.天津市光电检测技术重点实验室,天津 300387;4.爱科维申科技(天津)有限公司,天津 300308)
引言
孵化蛋胚是物种繁育、疫苗生产和种禽繁殖与生产的重要环节。流感疫苗主要以蛋胚为载体生产[1],其制备过程为:将流感病毒毒株接种在9 日胚胎无特定病原体(specefic pathogen free,SPF)中,毒株在胚胎的尿囊腔中增殖培养,在15 日时提取胚胎中的组织液,对组织液进行分离提纯并用于甲醛或者β-丙内酯灭活等方法处理后获得流感疫苗[2]。在接种病毒前,需要对蛋胚的活性进行检测,筛除死胚和弱胚,只有活胚能够接种病毒;在接种后,蛋胚需要定时进行活性检测,对活胚继续培养,对死胚及时清除以防止孵化箱内的交叉污染,对弱胚取出并回收利用以减少疫苗资源的浪费,弱胚若不及时处理会使整个孵化箱内培养的蛋胚都被放弃。在流感疫苗生产过程中,对孵化蛋胚在15 日的孵化期内进行10 次活性检测,而蛋胚的多样性差异会严重影响对蛋胚活性的判断。因此,快速、无创、准确的蛋胚活性检测是确保疫苗质量和提高禽类繁殖产能的重要因素,弱胚的准确检测是当前要攻克的关键技术之一。
在过去二十年,有关快速、准确的蛋胚活性分类方法的研究不断出现,包括声学振动法[3-4]、热差法[5]、超声成像法[6]、机器视觉[7]、高光谱成像法[8-9]等。声学振动在检测过程中会有声学共振现象,引起孵化蛋胚的一起振动,影响孵化蛋胚的正常发育。……
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