基于卷积神经网络的复合菌落智能分类识别

更新时间:2023-05-28

【摘要】为满足复合菌落智能形态分类的需求,构建菌落分类卷积神经网络。通过水平集演化分割,获取培养皿内部所有的连通域;通过极限腐蚀,判别种子点数目大于1的连通域,即为粘连连通域;获取粘连连通域的凸闭包,检测凹点并连接对应凹点,对该连通域进行分割。归一化获取的600张单个菌落样本,通过旋转翻转并叠加信噪比不超过5%的随机噪声,将数据扩增至30 000例。以其中70%样本数据作为菌落分类卷积神经网络的训练集,对网络模型进行10折交叉验证,再以30%样本数据进行测试,4种菌落的加权平均准确率达到87. 50%;其中斑点状光滑菌落分类准确率为86. 40%,类圆波状菌落分类准确率为87. 21%,椭圆形菌落分类准确率为88. 11%,不规则其他菌落分类准确率为87. 25%。最后采用通用计算设备架构(CUDA),对各个算法模块进行并行优化加速,算法运行时间最优提升至原耗时的1/10,在运行速度和便利性方面远远超过传统菌落分类方法。所设计的方法可以有效完成复合菌落智能分类识别任务,并具有良好的扩展性和自学习功能,对基于图像的生化样本智能分析具有一定的借鉴价值。

【关键词】 水平集 粘连分割 卷积神经网络 菌落形态 通用计算设备架构(CUDA)

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