一种导管筛管识别分析方法及其系统与流程

本发明属于导管筛管识别分析，具体地说，涉及一种导管筛管识别分析方法及其系统。

背景技术：

1、维管系统是高等植物中运输水分、矿物质和光合产物的输导系统，同时是维持植物直立生长的机械支撑系统，且贮存了植物光合作用所积累的大部分生物质。维管系统包括木质部和韧皮部组织，其中，木质部的导管和韧皮部的筛管分别承担了运输水分和有机物的重任。深入理解导管和筛管的微观结构、数量特征和空间分布规律，对于阐明植物体内水分和养分物质运输的机理、指导农林生产实践具有重要的理论和现实意义。

2、长期以来，对导管和筛管的研究主要依赖于经典的植物解剖学方法，如石蜡切片、光学显微镜和电镜观察等，对其数量的统计主要依赖于化学离析后的手工测量。这些方法虽然行之有效，但还存在诸多局限。首先，制片和观察过程耗时耗力，难以应对数量庞大的样本；其次，定性描述多于定量分析，缺乏可重复、可比较的形态学参数；再者，人工观察易受主观因素影响，精确度和重复性难以保证。因此，亟需创新的技术手段来突破传统方法的瓶颈。

3、近年来，图像处理和机器学习技术在生物学领域得到广泛应用，为解决上述难题提供了新的思路。一些研究尝试使用图像分析软件辅助导管和筛管的识别与测量，在一定程度上提高了分析效率和客观性。但是，这些方法通常需要人工参与图像处理的各个环节，如阈值选取、特征提取等，难以实现全自动分析。此外，由于导管和筛管在形态和大小上存在较大变异，传统的图像分割算法难以准确分离不同组织，往往需要进行繁琐的参数调试，泛化能力有限。

4、本发明的动机正是针对上述技术挑战而提出的。我们设想，利用当前蓬勃发展的深度学习技术，有望突破传统图像分析方法的局限，实现导管和筛管的智能、高效、准确识别。深度学习的核心在于构建多层神经网络，通过海量数据的学习，自动提取图像的层次化特征，具有强大的表示能力和学习能力。尤其是卷积神经网络在图像识别领域取得了瞩目成就，被广泛应用于目标检测、语义分割等任务。这启发我们探索将深度学习应用于植物组织切片图像分析，以期实现导管筛管的自动、精准识别和形态计量。

5、综上所述，本发明旨在开发一种集成化的导管筛管智能识别与分析系统，融合图像处理、深度学习，全面提升分析的自动化程度、精确性、全面性和可重复性。该系统有望成为植物学研究的有力工具，为阐明维管系统的结构和功能规律提供数据支撑，并在指导农林生产实践方面发挥重要作用。

6、有鉴于此特提出本发明。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明采用技术方案的基本构思是：

2、一种导管筛管识别分析方法，包括如下步骤：

3、步骤s1：数据的获取，使用ct扫描设备获取竹材横截面图像；

4、步骤s2：数据预处理，对图像进行标准化，并进行质量增强；

5、步骤s3：检测训练样本标注，批量标注维管束检测样本；

6、步骤s4：分割训练样本标注，批量标注导管筛管分割样本；

7、步骤s5：模型训练，训练维管束检测和导管筛管分割模型；

8、步骤s6：检测模型推断，检测维管束目标并提取维管束目标；

9、步骤s7：分割模型推断，从维管束目标中提取导管和筛管；

10、步骤s8：结果矫正，使用滤波技术精确边缘，优化识别结果；

11、步骤s9：指标计算，根据识别和矫正的结果，计算所需的薄壁细胞指标；

12、步骤s10：结果输出，将计算得到的指标以适当形式展示或输出，供进一步分析或应用。

13、作为本发明的一种优选实施方式，所述数据获取步骤如下：

14、a)切快制备：取适量植物材料，经自然气干，再加工成1cm×1cm×1cm的立方块。

15、b)图像采集：成像参数，根据样品大小和形状，调整扫描电压、电流和曝光时间，选择合适的扫描参数；扫描结束后，通过反投影算法重构扫描图片，形成切片图集。

16、作为本发明的一种优选实施方式，所述数据预处理包括如下步骤：

17、a)数据标注：从历史切片图像中随机抽取一定数量的样本，由具有植物解剖学专业知识的实验人员，使用labelimg工具手动标注导管和筛管的边界框；每个标注结果需经过多人校验，以保证数据质量；

18、b)数据增强：采用在线数据增强策略，在训练过程中实时对输入图像进行随机变换，包括平移、旋转、缩放、翻转、裁剪、颜色变换；数据增强有效地增加训练样本的多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

19、作为本发明的一种优选实施方式，所述模型训练包括如下步骤：

20、a)骨干网络：选用经过imagenet预训练的cspdarknet作为yolov8的骨干网络；该网络采用了cross stage partial network(cspnet)结构，在保证精度的同时大大减少了计算量和内存消耗；为适应导管筛管检测任务，对骨干网络的深度和宽度进行优化调整；

21、b)检测头：检测头包含分类和回归两个分支；分类分支通过1x1卷积层预测每个anchor box的类别概率，回归分支通过1x1卷积层预测anchor box的中心坐标和宽高的偏移量；引入generalized intersection over union(giou)loss和focal loss，提高检测的精确性和对难例的敏感性；

22、c)超参数优化：使用optuna框架自动搜索最优的超参数组合，包括学习率、batchsize、weight decay；采用early stopping策略防止过拟合；模型在验证集上的map(meanaverage precision)作为优化目标；

23、d)模型集成：采用5折交叉验证，训练多个模型并将其结果进行集成；具体地，使用nms和wbf算法对不同模型的预测框进行合并，提高检测的准确性和稳定性；

24、e)后处理：对模型的预测结果进行后处理，包括根据置信度阈值过滤低质量预测框，使用soft-nms消除重叠预测框等；在此基础上，输出最终的导管和筛管检测结果，包括位置坐标和置信度。

25、本发明还公开了一种导管筛管识别分析系统，所述系统包括包括输入装置、运算装置和显示装置，所述输入装置用于负责扫描竹材横截面并获取高分辨率图像数据；所述运算装置用于运行计算图像数据并执行模型推断过程；根据已识别的薄壁细胞结构生成各种所需的指标；所述显示装置用于显示分析结果。

26、本发明与现有技术相比具有以下有益效果：

27、本发明的导管筛管识别分析装置以高分辨x射线断层扫描成像技术为基础，融合了计算机视觉、深度学习和空间数据分析等先进方法，实现了导管筛管的全自动、高通量、高精度识别与表征。该装置极大地提升了植物解剖学研究的效率和深度，为定量化、智能化分析植物形态结构提供了全新的技术手段。

28、在植物科学基础研究方面，本发明可应用于不同植物类群、器官和发育阶段的维管组织研究，加深对导管筛管结构与功能的认识，为探讨维管系统的进化和适应机制提供数据支撑。比如，在木材解剖学领域，可利用该装置分析树木年轮的导管特征与环境因子的关系，从而推断树木的生长发育过程和对气候变化的响应。再如，在农作物研究中，可比较不同品种、不同生长条件下作物茎秆的导管筛管特征差异，揭示其与产量、抗逆性等性状的关联，指导优良品种选育和栽培管理实践。

29、在应用领域，本发明为木材加工、造纸、园林绿化等行业提供了科学的质量评估工具。通过对木材原料的导管筛管结构进行表征分析，可评判其物理力学性能、加工适应性和利用潜力，优化原料选择和加工工艺流程。在林业生产中，可利用本装置对树木苗木的维管组织发育质量进行筛查，为苗木繁育和质量控制提供客观依据。此外，本发明还可延伸应用于药用植物资源的质量评价、考古样本的树种鉴定等领域，具有广阔的应用前景。

30、下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的描述。