秀丽隐杆线虫表型是内部基因和环境共同作用的结果,表型特征的准确提取对线虫的运动行为,生理变化,寿命预测genetic load等研究具有重要意义。本文提出了一种基于形状数学表示和图像处理技术的高效率,低成本,自动化的线虫表型特征提取方法,并且提出了基于线虫形状数学表示的姿态预测模型。秀丽隐杆线虫图像分割是线虫动态跟踪,行为分析的前提。然而,由于线虫的显微图像中存在噪音,边缘像素和周围环境相似不易区分等问题,传统的图像分割算法无法满足高精度的分割要求。因此,我们提出了一种改进的deeplabv3+算法。具体改进方法是:在主干网络中,使用模型参数要求低的resnet50网络,在conv2＿x和conv3＿x层使用1×1的卷积提取底层特征。然后修改了编码-解码器的结构,在编码器阶段,使用深度可分离卷积代替普通的卷积核进行线虫多尺度特征提取工作,在解码器中,使用迭代特征融合模型将主干网络Resnet50的conv2＿x和conv3＿x提取的底层特征经过两次两倍上采样操作之后和高层特征进行拼接,更多的关注了线虫精细的细节(边缘特征)。实验结果表明,本文提出的分割模型能提高线虫分割的准确率,在线虫显微图像分割中表现出足够的稳定性和鲁棒性。本文研究了线虫形状数学表示的方法设计及其在表型提取中的应用。首先,对图像进行平滑处理,去除噪音和其他像素点的干扰。对预处理后的每一帧图像的线虫头部进行识别,提取线虫的骨架,用于描述线虫的形状,将主干曲线进行60等分,计算每个弧段和水平面的夹角,获得线虫形状的数字化向量并进行标准化处理,减少图像旋转等因素对结果的影响。该形状向量可以降低线虫行为分析的维度,用于线虫的行为分析,活动方式分析,不同线虫之间的行为比较等,而且还可以利用形状重构算法对线虫的形状进行还原。基于形状表示的数字化向量提取线虫的身体弯曲程度,摆头次数,角速度等表型,分析了线虫表型差异和寿命长短PEG300研究购买,https://www.selleck.cn/products/Cisplatin.html运动状态之间的关系。然后通过BP分类算法对线虫的品系和状态进行预测,根据实验得出的结果可知,该方法是可行的,有效的。线虫的行为是由一系列基础运动模块组合而成,具有周期性和重复性的特点。因此,在本文中,我们详细提出了一种基于线虫形状数学表示的姿态预测方法Time2vec-LSTM-Attention。首先,对线虫的形状进行数学表示,将每一帧得到的形状向量(包含60个标准化之后的角度)按照时间顺序组成序列数据。其次,在网络模型设计方面,我们使用Time2Vec模型对序列中每个时间步进行时间特征嵌入,来捕获线虫周期性和非周期性的姿态变化情况。利用嵌入时间特征的序列数据对未来短期内线虫的姿态进行预测,并使用均方根误差和形状重构算法对预测结果进行评估。根据实验得出的结论可知,该模型在线虫的姿态预测任务中有着出色的表现,并且预测的速度更快。