АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ НЕИНВАЗИВНОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПЛОДОТВОРЕНИЯ ЯЙЦА ПТИЦЫ
AUTOMATED NON-INVASIVE ASSESSMENT OF POULTRY FERTILIZATION

ОБЛАСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Настоящее изобретение относится к области производства яиц. Более конкретно, настоящее изобретение относится к способу и аппарату для неинвазивного определения оплодотворения яйца птицы, в частности куриного яйца.
ПРЕДПОСЫЛКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
В промышленном птицеводстве желательно неинвазивно определять оплодотворение яйца. Промышленное птицеводство является одним из наиболее важных источников животного белка для потребления человеком. По оценкам журнала Poultry Trends в 2016 году производство и потребление мяса домашней птицы по всему миру повысится на 20% к 2025 году до более 130 миллионов метрических тонн. В 2016 году на мировом рынке производили уже 116,4 миллионов метрических тонн мяса домашней птицы, при этом 185 самых крупных птицеводческих компаний забивали приблизительно 38 миллиардов голов для удовлетворения общемировой потребности. Только в США объем промышленного птицеводства оценивается в 38,7 миллиардов долларов США.
Несмотря на значительный объем, процесс инкубации яиц для выведения домашней птицы далек от совершенства. На среднем птицеводческой ферме вылупляется лишь 75%-85% инкубируемых яиц. Остальные 15-25% яиц либо подвергаются ранней эмбриональной гибели, либо являются неоплодотворенными. В настоящее время, неоплодотворенные яйца и погибшие эмбрионы отделяют от живых эмбрионов после 18 дней инкубации с помощью неинвазивных технологий, таких как Embrex Egg remover (http://embrexbiodevices.com/Poultry-BioDevices/Embrex-Egg-Remover/). Хотя такое решение позволяет предотвращать нежелательное вскрытие яиц, оно все равно является неэкономичным: все яйца без цыпленка внутри выбрасывают. Т.е. промышленно инкубируют более 12,8 миллиардов яиц ежегодно только за тем, чтобы выбросить их. Таким образом, крайне желательным является решение, которое позволит определять статус оплодотворения яйца до инкубации. Такое решение значительно повысит производительность и позволит сэкономить энергию, снизить затраты и отходы. Кроме того, это позволит вывести миллиарды яиц на рынок для потребления человеком.
Method and apparatus for distinguishing live from infertile poultry eggs
Существует несколько патентов в области идентификации оплодотворенных яиц. Например, в патенте США № 5745228 «» используют источник излучения для определения того, является ли цыпленок внутри яйца живым. Эту технологию используют в Embrex Egg remover.
Method and apparatus for avian pre-hatch sex determination
В патенте США № 6029080 «» предлагают использовать МРТ для определения пола птиц в яйце. Хотя в этом патенте используют технологию МРТ, он не имеет никакого отношения к определению статуса оплодотворения и сфокусирован исключительно на идентификации гонад посредством МРТ для определения пола.
Avian egg fertility and gender detection
В патенте США № 7950439 B1 «» предлагают использовать внешний источник излучения в форме лампы накаливания, флуоресцентной лампы или светодиода для определения оплодотворения и пола в яйце птицы.
Methods and apparatus for non-invasively identifying conditions of eggs via multi-wavelength spectral comparison
Патент США № 6535277 B2 «» основан на использовании видимого и невидимого излучения при длине волны от 300 нм до 1100 нм для идентификации различных состояний яйца, включая статус оплодотворения.
Hyperspectral identification of egg fertility and gender
В US2013/0044210 A1 «» используют излучение среднего ИК-диапазона для определения оплодотворения яйца. Авторы этого изобретения заявляют, что они могут определять статус оплодотворения яйца в нулевой день (т.е. в только что отложенном яйце) с точностью 90%.
В EP 0 890 838 B1 описывают способ и аппарат для селекции яиц по их оплодотворению. В этом способе яйца подвергают анализу ядерного магнитного резонанса (ЯМР) для получения изображения ЯМР и выбирают яйца из множества яиц по конкретной характеристике на основе изображения ЯМР. В одном из вариантов осуществления с помощью изображения ЯМР определяют протонную конфигурацию в желтке. Авторы настоящего изобретения заявляют, что оплодотворение яйца приводит к специфическому изменению протонной конфигурации, особенно, в желтке интересующего яйца, которое можно наблюдать посредством анализа ЯМР, даже непосредственно после откладывания. Таким образом, утверждают, что оплодотворение яйца можно определять на основе протонной конфигурации. В другом варианте осуществления с помощью изображения ЯМР предлагают определять, происходит ли деление клеток в яйце, в частности, в зародышевом диске, в результате оплодотворения. Для этого варианта не представлен конкретный пример или изображения ЯМР, а также не описано, как следует проводить различение. В заявке лишь упомянуто, что изображение ЯМР необходимо «сравнивать с изображениями ЯМР, хранящимися в базе данных». Фактически, даже неясно, действительно ли намеревались авторы этого патента проанализировать зародышевый диск или анализировали ли его когда-либо правильно. А именно, хотя эта заявка относится к «так называемой латебре, на которой расположен зародышевый диск в центре желтка», следует отметить, что зародышевый диск не располагается на латебре и находится не в центре желтка, а во внешней части желтка и соединен с латеброй лишь через длинную шейку латебры. Как бы то ни было, насколько известно авторам настоящего изобретения, способы и аппараты для определения оплодотворения яиц на основе ЯМР-визуализации до сих пор не могут работать достаточно надежно и эффективно таким образом, чтобы найти практическое применение.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Проблемой, лежащей в основе настоящего изобретения, является предоставление неинвазивного способа, посредством которого можно автоматически идентифицировать неоплодотворенные яйца после откладывания яиц и до инкубации и обрабатывать большое число яиц, не повреждая или не изменяя яйца каким-либо образом. Этой задачи достигают с помощью способа по п.1 и аппарата по п.20. Предпочтительные варианты осуществления определены в зависимых пунктах формулы изобретения.
Согласно настоящему изобретению предусмотрен способ автоматизированного неинвазивного определения оплодотворения яйца птицы, включающий следующие этапы:
последовательную или параллельную конвейерную подачу множества яиц птицы в ЯМР-аппарат,
подвергание яиц птицы ЯМР-измерению, например, для генерации трехмерного изображения ЯМР по меньшей мере части каждого из упомянутых яиц, причем упомянутое трехмерное изображение ЯМР имеет пространственное разрешение в по меньшей мере одном измерении 1,0 мм или менее, предпочтительно - 0,50 мм или менее, причем упомянутая часть яйца включает зародышевый диск соответствующего яйца,
определение прогноза оплодотворения согласно по меньшей мере одной из следующих двух процедур:
(i) выявление по меньшей мере одного признака из каждого из упомянутых трехмерных изображений ЯМР и использование упомянутого по меньшей мере одного признака в классификаторе на основе признаков для определения прогноза оплодотворения, причем упомянутый по меньшей мере один признак выбран из группы, состоящей из диаметра зародышевого диска, объема зародышевого диска, формы зародышевого диска, текстуры зародышевого диска, расположения зародышевого диска в яйце, текстуры желтка, число и/или положения видимых при ЯМР колец в желтке, контраста колец в желтке, текстуры, объема или формы латебры, длины шейки латебры и соотношений между объемами или поверхностями двух или более из желтка, латебры, зародышевого диска и белка, и
(ii) использование алгоритма глубокого обучения, и в частности, алгоритма глубокого обучения на основе сверточных нейронных сетей, генеративно-состязательных сетей, рекуррентных нейронных сетей или нейронных сетей долгой краткосрочной памяти.
Авторы настоящего изобретения обнаружили, что оплодотворение куриного яйца можно определять с помощью трехмерных изображений ЯМР, включающих их зародышевый диск. Т.к. яйца можно подвергать ЯМР-измерениям без какого-либо повреждения скорлупы или внутренней части, это измерение не влияет отрицательно на вывод цыплят. В то же время можно избегать нежелательной инкубации неоплодотворенных яиц. Кроме того, т.к. отсутствие оплодотворения определяют до инкубации, яйца, определенные как неоплодотворенные, все равно можно использовать для питания, что невозможно после начала инкубации.
Более точно, при обработке изображения, например, для определения, например, диаметра зародышевого диска или объема зародышевого диска, можно видеть, что и диаметр, и объем неизменно отличаются между оплодотворенными и неоплодотворенными яйцами таким образом, что эти признаки можно использовать для их различения. Однако в рамках изобретения для надежного различения используют машинное обучение.
В одном из вариантов настоящего изобретения из трехмерного изображения ЯМР выявляют по меньшей мере один, но предпочтительно - по меньшей мере два признака, и признаки используют в классификаторе на основе признаков для определения оплодотворения. В настоящем описании, выражение «выявление признака из трехмерного изображения ЯМР» имеет широкое значение и должно включать любой возможный способ, с помощью которого признак можно получать на основе данных, представляющих собой трехмерное изображение. Например, необработанные данные изображения можно пропускать через подходящий фильтр, предназначенный для извлечения интересующего признака из данных. Однако аналогично возможны другие типы обработки изображений или обработки данных изображения для получения признаков.
В рамках изобретения признаки, подлежащие извлечению из трехмерного изображения ЯМР, являются заранее определенными или «построенными вручную». Важно, что по меньшей мере один, предпочтительно - по меньшей мере два из этих признаков используют в классификаторе на основе признаков. Особенно предпочтительным выбором в случае по меньшей мере одного признака является объем, диаметр или признак, относящийся к форме или текстуре зародышевого диска. Однако другие признаки аналогичным образом являются показательными для оплодотворения яйца, и их можно использовать в качестве одного из упомянутого по меньшей мере одного признака в классификаторе на основе признаков, например, расположения зародышевого диска в яйце, текстуры желтка, числа и/или положения видимых при ЯМР колец в желтке или контраста колец в желтке. Термин «видимые при ЯМР кольца» относится к кольцеобразным структурам, которые можно видеть на изображении ЯМР желтка и которые будут показаны ниже. Дополнительными признаками, которые можно использовать, являются текстура, объем или форма латебры, длина шейки латебры или соотношения между объемами или поверхностями двух или более из желтка, латебры, зародышевого диска и белка. Если в классификаторе на основе признаков используют два или более признаков, по меньшей мере один из них выбран из упомянутых выше признаков. В особенно предпочтительных вариантах осуществления по меньшей мере один из упомянутых двух или более признаков выбран из группы, состоящей из диаметра, объема или формы зародышевого диска. Кроме того, процедура (i), предпочтительно, является процедурой на основе машинного обучения.
Кроме того, если изображение ЯМР состоит из вокселов, упомянутое выше «пространственное разрешение в одном измерении» представляет собой размер воксела в соответствующем измерении. Предпочтительно, пространственное разрешение в по меньшей мере двух, более предпочтительно - в трех измерениях составляет 1,0 мм или менее, предпочтительно - 0,5 мм или менее.
Вместо анализа на основе заранее определенных или «построенных вручную» признаков в альтернативном варианте прогноз оплодотворения осуществляют с использованием алгоритма глубокого обучения, и в частности, алгоритма глубокого обучения на основе сверточных нейронных сетей, генеративно-состязательных сетей, рекуррентных нейронных сетей или нейронных сетей долгой краткосрочной памяти. Другими словами, вместо указания программе, какие признаки следует учитывать для классификации по оплодотворению, при использовании второго варианта алгоритм сам находит характерные признаки посредством обучения. Фактически, авторы настоящего изобретения могут показать, что с использованием алгоритма сверточной нейронной сети в отношении трехмерных изображений ЯМР можно выдать прогноз состояния оплодотворения яйца с точностью 97,3% при соответствующем обучении.
В предпочтительном варианте осуществления этап определения прогноза оплодотворения осуществляют с помощью классификационного модуля, причем упомянутый способ дополнительно включает этап конвейерной подачи упомянутого множества яиц птицы из упомянутого ЯМР-аппарата и сортировки яиц согласно выданному упомянутым классификационным модулем (38) прогнозу оплодотворения.
В предпочтительном варианте осуществления в классификаторе на основе признаков используют ядерный метод, в частности, метод опорных векторов, метод релевантных векторов или ядерный перцептрон, квадратичный дискриминантный анализ или линейный дискриминантный анализ, деревья классификации, методы случайного леса или наивный классификатор Байеса.
Cristianini, N. & Shawe-Taylor, J. An Introduction to Support Vector Machines and other kernel based learning methods. Ai Magazine 22, 190 (2000)
В рамках изобретения термин «ядерные методы» понимают как метод, в которых используют ядерные функции, позволяющие работать в многомерном пространстве, в котором признаки можно переупорядочивать для более простой идентификации образов и границ классов. Подходящим ядерным методом в целях по изобретению является метод опорных векторов (SVM). Учитывая набор обучающих признаков, SVM обнаруживает линейное представление, разделяющее классы с наибольшим возможным запасом. Когда необходимо классифицировать новую точку данных, SVM помещает ее в одну из групп не-вероятностным способом. По своей сути он является линейным классификатором, но с помощью него можно решать нелинейные проблемы посредством нахождения правильной ядерной функции. Более подробно метод опорных векторов описан в .
Tipping, M. E. Sparse Bayesian Learning and the Relevance Vector Machine. J. Mach. Learn. Res. 1, 211-244 (2001)
Дополнительным предпочтительным ядерным методом для целей по настоящему изобретению является метод релевантных векторов (RVM). По существу, он представляет собой SVM с использованием вероятностного ядра (как правило, гауссова ядра) для получения вероятностной классификации. Дополнительные подробности метода релевантных векторов описаны в .
Dekel, O., Shalev-Shwartz, S. & Singer, Y. The forgetron: a kernel-based perceptron on a budget. SIAM J. Comput. 37/5, 1342-1372 (2008
Другим предпочтительным способом является ядерный перцептрон. В то время как модели, обучаемые с помощью классического перцептрона, можно использовать только для проблем линейной бинарной классификации, ядерный перцептрон работает в многомерном пространстве, в котором соответствующая ядерная функция может преобразовывать нелинейную проблему в линейную (также см. )).
Mika, S., Ratsch, G., Weston, J., Schölkopf, B. & Muller, K.-R. Fisher discriminant analysis with kernels. Ieee 41-48 (1999). doi:10.1109/NNSP.1999.788121
McLachlan, G. J. Discriminant analysis and statistical pattern recognition. Wiley series in probability and statistics (2004). doi:10/1002/0471725293
Линейный дискриминантный анализ (LDA) является методом, с помощью которого пытаются идентифицировать линейную комбинацию признаков, по которым разделяют два или более классов. Таким образом, во время обучения он учитывает гауссово распределение функций плотности условного распределения каждого класса и обучается пороговому значению классификации, зависящему от среднего и ковариации этих распределений. Более подробно это описано в , и . LDA представляет собой упрощение квадратичного дискриминантного анализа (QDA), при котором учитывают гомоскедастичность, что означает, что ковариации функций плотности условного распределения каждого класса равны. В этом случае, квадратичный член QDA можно опускать из формального уравнения. По своей сути LDA и QDA имеют общую концепцию и построение: в одном используют вероятностную информацию, которую можно получать из признаков, для получения линейного (LDA) или квадратичного (QDA) порогового значения, с помощью которого лучше всего можно разделить классы.
Rokach, L. & Maimon, O. Data mining with decision trees: Theory and applications. World Scientific Pub Co Inc (2008). <http://www.worldscientific.com/worldscibooks/10.1142/6604>
Деревья классификации представляют собой древовидные структуры, принимающих векторы признаков в качестве входных данных в стволе дерева, листья представляют собой метки классов, и ветви представляют собой конъюнкции признаков, прокладывающих путь через дерево. Во время обучения они обучаются порогу принятия решения каждой ветвью в пространстве признаков. Однако обнаружено, что они склонны к переобучению. Более подробно это описано в .
Breiman, L. Random forests. Mach. Learn. 45, 5-32 (2001)
В рамках изобретения метод случайного леса представляет собой ансамбль выращенных случайным образом деревьев классификации. Рабочий принцип основан на усреднении выходных данных множества деревьев классификации для снижения переобучения. Более подробно это описано в .
Rish, I. An empirical study of the naive Bayes classifier. Empir. methods Artif. Intell. Work. IJCAI 22230, 41-46 (2001)
Наивные классификаторы Байеса представляют собой семейство вероятностных классификаторов. Они основаны на теореме Байеса, и в них учитывают независимость признаков (таким образом, их обозначают как «наивные»). Классификация основана на максимальном апостериорном критерии, т.е. обнаружении класса, для которого произведение его правдоподобия и априорной вероятности является максимальным. Правдоподобие и априорную вероятности узнают из обучающих данных. Более подробно это описано в .
В предпочтительном варианте осуществления способ включает использование методов бустинга, в частности, методов адаптивного бустинга, методов логистического бустинга или методов вероятностного бустинга над деревьями.
В рамках изобретения «методов бустинга» представляют собой методов, с помощью которых проводят агрегирование «слабых» классификаторов для построения «сильных» классификаторов. Термин «слабый» классификатор определяют как любой способ классификации, работающий немного лучше, чем случайное угадывание, в то время как «сильные» классификаторы хорошо коррелируют с истинной классификацией. В этом смысле, метод случайного леса также можно рассматривать в качестве метода бустинга. В целях по настоящему изобретению тремя предпочтительными методами являются:
Адаптивный бустинг (AdaBoost)
Freund, Y. & Schapire, R. E. A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting. J. Comput. Syst. Sci. 55, 119-139 (1997
° : Выходные данные слабых классификаторов комбинируют во взвешенной сумме. В отличие от нейронных сетей или SVM, AdaBoost во время обучения выбирает лишь те признаки, которые улучшают классификационную мощность модели (ср. )).
Логистический бустинг (LogitBoost)
Jerome Friedman, Trevor Hastie and Robert Tibshirani. Additive logistic regression: a statistical view of boosting. Annals of Statistics 28(2), 2000. 337-407
° : Эволюция AdaBoost в вероятностное построение. Его подробное описание представлено в .
Вероятностный бустинг над деревьями
Tu, Z. Probabilistic boosting-tree: Learning discriminative models for classification, recognition, and clustering. в Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision II, 1589-1596 (2005)
° : С помощью него автоматически строят дерево, в котором в каждом узле ряд слабых классификаторов объединяют в сильный классификатор (ср. ).
В предпочтительном варианте осуществления при упомянутом ЯМР-измерении дополнительно определяют гистограмму коэффициентов диффузии в различных местоположениях в яйце, причем упомянутый прогноз оплодотворения дополнительно основан на форме гистограммы.
Авторы настоящего изобретения обнаружили, что форма гистограммы коэффициентов диффузии в различных местоположениях в яйце отличается для оплодотворенных и неоплодотворенных яиц. В настоящем описании гистограмма свидетельствует о том, как часто конкретные коэффициенты диффузии возникают при измерениях в различных местоположениях в яйце. Таким образом, анализируя форму гистограммы коэффициентов диффузии, можно выдать прогноз оплодотворения. Затем прогноз на основе формы гистограммы коэффициента диффузии можно использовать для улучшения прогноза на основе упомянутых выше методов.
Хотя, разумеется, существует множество путей анализа формы гистограммы коэффициентов диффузии, в предпочтительном варианте осуществления определение оплодотворения на основе формы гистограммы коэффициентов диффузии включает сравнение частоты возникновения по меньшей мере двух разных коэффициентов диффузии или диапазонов коэффициентов диффузии. Это является особенно простым путем характеризации формы гистограммы коэффициента диффузии, как доказано, приводящим к получению неожиданно надежных результатов.
2
2
В предпочтительном варианте осуществления упомянутые по меньшей мере два разных коэффициента диффузии или центры упомянутых по меньшей мере двух диапазонов коэффициентов диффузии различаются на 0,5-2,5 мм/с, более предпочтительно - 0,75-1,5 мм/с.
2
2
2
2
Из упомянутых по меньшей мере двух разных коэффициентов диффузии или центров упомянутых по меньшей мере двух диапазонов коэффициентов диффузии, один, предпочтительно, находится в диапазоне от 0,6 до 1,3 мм/с, более предпочтительно - в диапазоне от 0,7 до 1,2 мм/с, а другой, предпочтительно, находится в диапазоне от 1,5 до 2,5 мм/с, более предпочтительно - в диапазоне от 1,7 до 2,3 мм/с.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутые различные местоположения в яйце распределены равномерно и, в частности, соответствуют вокселам изображения коэффициента диффузии.
В предпочтительном варианте осуществления при упомянутом ЯМР-измерении получают спектр ЯМР желтка, включающий пики, соответствующие воде и жиру, и выдача прогноза оплодотворения дополнительно основана на упомянутом спектре ЯМР.
Авторы настоящего изобретения неожиданно обнаружили, что, спектры ЯМР желтка оплодотворенных и неоплодотворенных яиц отличаются пиками, соответствующими воде и жиру. Таким образом, форма спектра ЯМР, включающего такие пики воды и жира, аналогичным образом характерна для оплодотворения, и ее можно использовать при определении.
Учитывая спектр, авторы настоящего изобретения наблюдали, что, если спектр, например, нормализуют по пикам, соответствующим жиру, пик, соответствующий воде, больше в неоплодотворенном яйце, чем в оплодотворенном яйце. Таким образом, одним из способов определения оплодотворения является получение соотношения пиков воды и жира. Однако существуют разные способы классификации оплодотворения на основе спектров ЯМР. В частности, можно вводить спектр или некоторые характеристики спектра, такие как высоты пиков и локализация пиков, в модуль машинного обучения, с помощью которого осуществляют классификацию.
Затем прогноз оплодотворения на основе спектров ЯМР можно использовать для дальнейшего улучшения прогноза на основе описанных выше способов.
В предпочтительном варианте осуществления яйца располагают на лотке в регулярном порядке, в частности, в конфигурации матрицы, во время упомянутой конвейерной подачи и ЯМР-измерения. Предпочтительно, число яиц, расположенных на упомянутом лотке, составляет по меньшей мере 36, более предпочтительно - по меньшей мере 50, и наиболее предпочтительно - по меньшей мере 120.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутый ЯМР-аппарат включает набор радиочастотных катушек для приложения радиочастотных магнитных полей к яйцам, расположенным на лотке, и/или для детектирования сигналов ЯМР, причем упомянутый набор радиочастотных катушек включает одно или более из
- множества катушек, расположенных в плоскости, находящейся выше лотка, нагруженного яйцами, при конвейерной подаче в ЯМР-аппарат,
- множества катушек, расположенных в плоскости, находящейся ниже лотка, нагруженного яйцами, при конвейерной подаче в ЯМР-аппарат,
- множества катушек, расположенных в вертикальных плоскостях, простирающихся между рядами яиц на лотке при конвейерной подаче в ЯМР-аппарат, при этом ряды простираются параллельно направлению конвейерной подачи лотка в ЯМР-аппарат или из него.
В случае множества катушек, расположенных в плоскости, находящейся выше или ниже лотка, нагруженного яйцами, соотношение числа катушек и числа яиц, расположенных на упомянутом лотке, составляет, предпочтительно, от 1:1 до 1:25, более предпочтительно - от 1:1 до 1:16, и наиболее предпочтительно - от 1:1 до 1:5.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутый ЯМР-аппарат включает набор радиочастотных катушек для приложения радиочастотных магнитных полей к яйцам, расположенным на лотке (16), и/или для детектирования сигналов ЯМР, причем упомянутый набор радиочастотных катушек встроен в упомянутый лоток или прикреплен к нему.
В настоящем описании лоток, предпочтительно, включает множество выемок или углублений для приема соответствующего яйца, причем некоторое число катушек связано с каждой из упомянутых выемок или углублений, причем упомянутое число катушек на выемку или углубление составляет по меньшей мере 1, предпочтительно - по меньшей мере 2, более предпочтительно - по меньшей мере 3, и наиболее предпочтительно - по меньшей мере 4, и/или причем по меньшей мере некоторые из упомянутых катушек расположены вертикально относительно главной плоскости лотка или под углом по меньшей мере 50°, предпочтительно - по меньшей мере 75°, и наиболее предпочтительно - по меньшей мере 80° относительно главной плоскости лотка.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутые трехмерные изображения ЯМР множества яиц получают с использованием параллельной визуализации, при которой реконструируют когерентные изображения набора яиц на основе измерений с помощью множества радиочастотных катушек.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутые трехмерные изображения ЯМР множества яиц получают с использованием симультанного мультисрезового способа (SMS), при котором реконструируют мультиплексированные изображения набора яиц на основе измерений в разных частотных диапазонах.
В предпочтительном варианте осуществления трехмерные изображения ЯМР генерируют с использованием опознания по сжатию, позволяющего реконструировать изображения измерений, сделанных ниже частоты Найквиста.
В предпочтительном варианте осуществления трехмерные изображения ЯМР генерируют с использованием свободной прецессии в установившемся состоянии, быстрой экспозиции с малым углом отклонения и/или количественной визуализации в переходном состоянии.
В предпочтительном варианте осуществления способ дополнительно включает этап улучшения качества изображения ЯМР способом качественного переноса.
Предпочтительно, число яиц, подвергаемых параллельной конвейерной подаче в упомянутый ЯМР-аппарат, и генерирование изображений ЯМР предусмотрены так, что определение прогноза оплодотворения осуществляют со скоростью 20 секунд на яйцо или менее, предпочтительно - 10 секунд на яйцо или менее, и наиболее предпочтительно - 2 секунды на яйцо или менее.
В предпочтительном варианте осуществления генерируют трехмерное изображение ЯМР множества яиц, расположенных в регулярном порядке, в частности, в конфигурации матрицы, и изображение разбивают на изображения, соответствующие отдельным яйцам, подвергаемым упомянутому определению прогноза оплодотворения.
В предпочтительном варианте осуществления определение прогноза оплодотворения дополняют количественными данными измерений, выбранными из группы, состоящей из параметров релаксации, коэффициентов диффузии и дифузионно-тензорного картирования, данных множественного квантового ЯМР, данных нуль-квантового ЯМР, данных картирования восприимчивости и данных картирования T2*.
Дополнительный аспект изобретения относится к аппарату для автоматизированного неинвазивного определения свойства яйца птицы, в частности, оплодотворения или пола эмбриона, включающему: ЯМР-аппарат и конвейерное устройство для последовательной или параллельной конвейерной подачи множества яиц птицы в упомянутый ЯМР-аппарат и из упомянутого ЯМР-аппарата,
причем упомянутый ЯМР-аппарат выполнен с возможностью подвергания яиц птицы ЯМР-измерению, причем упомянутый аппарат дополнительно включает классификационный модуль, выполненный с возможностью приема данных ЯМР, полученных при упомянутом ЯМР-измерении, и/или данных, выявленных из них, причем упомянутый классификационный модуль выполнен с возможностью определения прогноза свойства яйца на основе упомянутых данных ЯМР или выявленных из них данных, и
сортирующее яйца устройство для сортировки яиц согласно выданному упомянутым классификационным модулем (38) прогнозу свойства яйца.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутый ЯМР-аппарат выполнен с возможностью подвергания яиц птицы ЯМР-измерению, например, для генерации трехмерного изображения ЯМР по меньшей мере части каждого из упомянутых яиц, причем упомянутое трехмерное изображение ЯМР имеет пространственное разрешение в по меньшей мере одном измерении 1,0 мм или менее, предпочтительно - 0,50 мм или менее, причем упомянутая часть яйца включает зародышевый диск соответствующего яйца (14), и причем упомянутый классификационный модуль (38) выполнен с возможностью определения прогноза оплодотворения согласно по меньшей мере одной из следующих двух процедур:
(i) выявление по меньшей мере одного признака из каждого из упомянутых трехмерных изображений ЯМР и использование упомянутого по меньшей мере одного признака в классификаторе на основе признаков для определения прогноза оплодотворения, причем упомянутый по меньшей мере один признак выбран из группы, состоящей из диаметра зародышевого диска, объема зародышевого диска, формы зародышевого диска, текстуры зародышевого диска, расположения зародышевого диска в яйце, текстуры желтка, числа и/или положения видимых при ЯМР колец в желтке, контраста колец в желтке, текстуры, объема или формы латебры, длины шейки латебры и соотношений между объемами или поверхностями двух или более из желтка, латебры, зародышевого диска и белка, и
(ii) использование алгоритма глубокого обучения, и в частности, алгоритма глубокого обучения на основе сверточных нейронных сетей, генеративно-состязательных сетей, рекуррентных нейронных сетей или нейронных сетей долгой краткосрочной памяти.
В процедуре (i), предпочтительно, по меньшей мере два признака выявляются из упомянутых трехмерных изображений ЯМР и используются в упомянутом классификаторе на основе признаков, причем по меньшей мере один из упомянутых по меньшей мере двух признаков выбирается из группы, представленной в предыдущем абзаце, и причем, предпочтительно, по меньшей мере один из упомянутых по меньшей мере двух признаков выбирают из группы, состоящей из диаметра зародышевого диска, объема зародышевого диска и формы зародышевого диска, причем упомянутая процедура, предпочтительно, представляет собой процедуру на основе машинного обучения.
В предпочтительном варианте осуществления в классификаторе на основе признаков используют ядерный метод, в частности, метод опорных векторов или метод релевантных векторов, ядерный перцептрон, квадратичный дискриминантный анализ или линейный дискриминантный анализ, деревья классификации, метод случайного леса или наивный классификатор Байеса. В настоящем описании упомянутый классификационный модуль дополнительно выполнен с возможностью использования методов бустинга, в частности, методов адаптивного бустинга, методов логистического бустинга или методов вероятностного бустинга над деревьями.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутый ЯМР-аппарат выполнен с возможностью определения при упомянутом ЯМР-измерении гистограммы коэффициентов диффузии в различных местоположениях в яйце, и причем классификационный модуль выполнен так, что основывает упомянутый прогноз оплодотворения на форме гистограммы. В настоящем описании определение оплодотворения, предпочтительно, основано на форме гистограммы коэффициентов диффузии и включает сравнение частоты возникновения по меньшей мере двух разных коэффициентов диффузии или диапазонов коэффициентов диффузии,
2
2
причем упомянутые по меньшей мере два разных коэффициента диффузии или центры упомянутых по меньшей мере двух диапазонов коэффициентов диффузии, предпочтительно, различаются на 0,5-2,5 мм/с, более предпочтительно - на 0,75-1,5 мм/с, и/или
2
2
2
2
причем из упомянутых по меньшей мере двух разных коэффициентов диффузии или центров упомянутых по меньшей мере двух диапазонов коэффициентов диффузии один, предпочтительно, находится в диапазоне от 0,6 до 1,3 мм/с, более предпочтительно - в диапазоне от 0,7 до 1,2 мм/с, а другой, предпочтительно, находится в диапазоне от 1,5 до 2,5 мм/с, более предпочтительно в диапазоне от 1,7 до 2,3 мм/с, и/или
причем упомянутые различные местоположения в яйце распределены равномерно и, в частности, соответствуют вокселам изображения коэффициента диффузии.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутый ЯМР-аппарат выполнен с возможностью определения при упомянутом ЯМР-измерении спектра ЯМР желтка, включающего пики, соответствующие воде и жиру, и дополнительно для прогноза оплодотворения на основе упомянутого спектра ЯМР. В настоящем описании упомянутое определение прогноза оплодотворения на основе спектра ЯМР, предпочтительно, включает определение упомянутого прогноза оплодотворения на основе отношения пиков, соответствующих воде и жиру, на упомянутом спектре ЯМР.
В предпочтительном варианте осуществления аппарата упомянутые яйца расположены на лотке в регулярном порядке, в частности, в конфигурации матрицы, во время упомянутой конвейерной подачи и ЯМР-измерения,
причем число яиц, расположенных на упомянутом лотке, предпочтительно, составляет по меньшей мере 36, более предпочтительно - по меньшей мере 50, и наиболее предпочтительно - по меньшей мере 120.
В предпочтительном варианте осуществления аппарата упомянутый ЯМР-аппарат включает набор радиочастотных катушек для приложения радиочастотных магнитных полей к яйцам, расположенным на лотке, и/или для детектирования сигналов ЯМР, причем упомянутый набор радиочастотных катушек включает одно или более из
- множества катушек, расположенных в плоскости, находящейся выше лотка, нагруженного яйцами, при конвейерной подаче в ЯМР-аппарат,
- множества катушек (30a), расположенных в плоскости, находящейся ниже лотка, нагруженного яйцами, при конвейерной подаче в ЯМР-аппарат,
- множества катушек, расположенных в вертикальных плоскостях, простирающихся между рядами яиц на лотке при конвейерной подаче в ЯМР-аппарат, при этом ряды простираются параллельно направлению конвейерной подачи лотка в ЯМР-аппарат или из него,
причем в случае множества катушек, расположенных в плоскости, находящейся выше или ниже лотка, нагруженного яйцами, соотношение числа катушек и числа яиц, расположенных на упомянутом лотке, предпочтительно, составляет от 1:1 до 1:25, более предпочтительно - от 1:1 до 1:16, и наиболее предпочтительно - от 1:1 до 1:5.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутый ЯМР-аппарат включает набор радиочастотных катушек для приложения радиочастотных магнитных полей к яйцам, расположенным на лотке, и/или для детектирования сигналов ЯМР, причем упомянутый набор радиочастотных катушек встроен в упомянутый лоток или прикреплен к нему,
причем лоток, предпочтительно, включает множество выемок или углублений для приема соответствующего яйца, и причем некоторое число катушек связано с каждой из упомянутых выемок или углублений, причем упомянутое число катушек на выемку или углубление составляет по меньшей мере 1, предпочтительно - по меньшей мере 2, более предпочтительно - по меньшей мере 3 и наиболее предпочтительно - по меньшей мере 4, и/или причем по меньшей мере некоторые из упомянутых катушек расположены вертикально относительно главной плоскости лотка или под углом по меньшей мере 50°, предпочтительно - по меньшей мере 75°, и наиболее предпочтительно - по меньшей мере 80° относительно главной плоскости лотка.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутый ЯМР-аппарат выполнен с возможностью получения трехмерных изображений ЯМР упомянутого множества яиц с использованием параллельной визуализации, при которой реконструируют когерентные изображения набора яиц на основе измерений с помощью множества радиочастотных катушек.
Дополнительно или альтернативно ЯМР-аппарат выполнен с возможностью получения упомянутых трехмерных изображений ЯМР упомянутого множества яиц с использованием симультанного мультисрезового метода (SMS), при котором реконструируют мультиплексированные изображения набора яиц (14) на основе измерений в разных частотных диапазонах.
Дополнительно или альтернативно упомянутый ЯМР-аппарат выполнен с возможностью получения трехмерных изображений ЯМР с использованием опознания по сжатию, позволяющего реконструировать изображения измерений, сделанных ниже частоты Найквиста.
Дополнительно или альтернативно упомянутый ЯМР-аппарат выполнен с возможностью получения трехмерных изображений ЯМР с использованием одного или более из свободной прецессии в установившемся состоянии, быстрой экспозиции с малым углом отклонения и количественной визуализации в переходном состоянии.
Дополнительно или альтернативно, упомянутый ЯМР-аппарат выполнен с возможностью улучшения качества изображений ЯМР методом качественного переноса.
В предпочтительном варианте осуществления аппарата число яиц, подвергаемых параллельной конвейерной подаче в упомянутый ЯМР-аппарат, и получение изображений ЯМР предусмотрено так, что определение прогноза оплодотворения можно осуществлять со скоростью 20 секунд на яйцо или менее, предпочтительно - 10 секунд на яйцо или менее, и наиболее предпочтительно - 2 секунды на яйцо или менее.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутый ЯМР-аппарат выполнен с возможностью генерации трехмерного изображения ЯМР множества яиц, расположенных в регулярном порядке, в частности, в конфигурации матрицы, и для разбиения на изображения, соответствующие отдельным яйцам.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутый ЯМР-аппарат дополнительно выполнен с возможностью получения количественных данных измерения, выбранных из группы, состоящей из параметров релаксации, коэффициентов диффузии и диффузионно-тензорного картирования, данных множественного квантового ЯМР, данных нуль-квантового ЯМР, данных картирования восприимчивости и данных картирования T2*.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Фиг. 1 представляет собой схему аппарата для автоматизированного неинвазивного определения пола эмбриона в яйце птицы или оплодотворения яйца птицы.
Фиг. 2a представляет собой вид в перспективе набора радиочастотных катушек, расположенных в плоскости, параллельной лотку, нагруженному яйцами, и находящейся немного выше него.
Фиг. 2b представляет собой вид в перспективе набора радиочастотных катушек, расположенных в плоскости, параллельной лотку, нагруженному яйцами, и находящейся немного ниже него.
Фиг. 2c представляет собой вид в перспективе набора радиочастотных катушек, в котором катушки расположены в вертикальных плоскостях, простирающихся между рядами яиц на лотке, причем ряды простираются параллельно направлению конвейерной подачи лотка.
На фиг. 3 схематически показана часть подложки, включающая выемку для приема яйца и четыре радиочастотные катушки, встроенные в лоток, окружающий яйцо.
На фиг. 4 показаны дополнительные детали наборов катушек с фиг. 2A-C и 3.
Фиг. 5 представляет собой пример диаграммы, на которой показан ультрабыстрый сбор данных и реконструкция при ЯМР-визуализации.
На фиг. 6 показан трехмерный объем (представленный в виде множества двухмерных срезов) изображения ЯМР, который можно использовать в качестве входных данных для способа классификации на основе машинного обучения.
Фиг. 7 представляет собой изображение ЯМР яйца, на котором показана латебра, шейка латебры и зародышевый диск.
На фиг. 8 показаны два изображения ЯМР, включающие зародышевый диск в случае оплодотворенного яйца (слева) и неоплодотворенного яйца (справа).
На фиг. 9 показано распределение диаметра зародышевых дисков в случае оплодотворенных и неоплодотворенных яиц.
На фиг. 10 показано распределение объема зародышевых дисков в случае оплодотворенных и неоплодотворенных яиц.
Фиг. 11 представляет собой схему, на которой показан машинно-обучаемый классификатор на основе алгоритма извлечения построенных вручную признаков и бустинга.
Фиг. 12 представляет собой схему, на которой показана архитектура сверточной нейронной сети (CNN), используемая в различных вариантах осуществления настоящего изобретения.
На фиг. 13 показаны результаты классификации на основе архитектуры CNN с фиг. 12.
На фиг. 14 показана усредненная гистограмма коэффициента диффузии, полученная для множества оплодотворенных яиц (сплошная линия) и неоплодотворенных яиц (пунктирная линия).
2
2
Фиг. 15 представляет собой диаграмму рассеяния, на которой показаны пары значений гистограммы коэффициента диффузии при 1 мм/с и 2 мм/с для множества яиц.
На фиг. 16 показаны спектры ЯМР в случае оплодотворенных и неоплодотворенных яиц.
ОПИСАНИЕ ПРЕДПОЧТИТЕЛЬНОГО ВАРИАНТА ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ
Для улучшения понимания принципов изобретения далее будет описан предпочтительный вариант осуществления, проиллюстрированный на чертежах, и для его описания будут использованы конкретные формулировки. Несмотря на это, следует понимать, что это не ограничивает объем изобретения, и предусмотрены такие изменения и дополнительные модификации проиллюстрированного аппарата и такое дополнительное использование принципов изобретения, проиллюстрированных в настоящем описании, какие известны в настоящее время специалисту в области, к которой относится изобретение, или какие будут известны в будущем.
На фиг. 1 показана схема аппарата 10 по предпочтительному варианту осуществления изобретения. Аппарат 10 включает конвейерное устройство 12 для конвейерной подачи множества яиц 14, расположенных в конфигурации матрицы на лотке 16, в ЯМР-аппарат18, обозначенный на фигуре пунктирной рамкой, и из него. В представленном варианте осуществления конвейерное устройство 12 включает конвейерную ленту 20, на которой можно располагать лотки 16. Движение конвейерной ленты 20 контролируют с помощью соответствующего транспортного контроллера 22.
Stepišnik, J., Eržen, V. & Kos, M. NMR imaging in the earth’s magnetic field. Magn. Reson. Med.15, 386-391 (1990)
Robinson, J. N. et al. Two-dimensional NMR spectroscopy in Earth’s magnetic field. J. Magn. Reson.182, 343-347 (2006)
ЯМР-аппарат18 включает магнитную установку 24 для обеспечения внешнего магнитного поля в z-направлении, с которым могут взаимодействовать спины ядер. Z-направление магнитного поля совпадает с направлением движения конвейерной ленты 20, но это не критично для функционирования аппарата 10. В представленном варианте осуществления магнитная установка 22 генерирует статическое магнитное поле, имеющее напряженность поля 1T, но изобретение этим не ограничено. Вместо этого можно использовать широкий спектр напряженностей магнитного поля, и в альтернативных вариантах осуществления изобретения может быть достаточно даже напряженности магнитного поля земли, как показано в , и .
Lauterbur, P. C. Image formation by induced local interactions. Examples employing nuclear magnetic resonance. Nature 242, 190-191 (1973)
Stehling, M., Turner, R. & Mansfield, P. Echo-planar imaging: magnetic resonance imaging in a fraction of a second. Science (80-. ).254, 43-50 (1991)
Mansfield, P. & Maudsley, A. A. Planar spin imaging by NMR. J. Phys. C Solid State Phys.9, L409-L412 (1976)
Hargreaves, B. A., Nishimura, D. G. & Conolly, S. M. Time-optimal multidimensional gradient waveform design for rapid imaging. Magn. Reson. Med.51, 81-92 (2004)
Кроме того, ЯМР-аппарат 18 включает градиентные катушки 26, используемые для генерирования пространственных градиентов магнитного поля, используемых для шифрования изображений или, другими словами, разрешенных в пространстве ЯМР-измерений, способом, известным специалисту в этой области и дополнительно описанным в . Кроме того, градиентные катушки 26 также используют для повышения локальной гомогенности внешнего магнитного поля, создаваемого магнитной установкой 24. Градиентные поля, создаваемые градиентными катушками 26, контролируют с помощью контроллера 28 градиентов. В представленном варианте осуществления контроллер 28 градиентов оптимизируют для эффективного охвата пространства измерения (k-пространства) для повышения скорости измерения. В частности, контроллер 28 градиентов, предпочтительно, конфигурируют для осуществления эхо-планарной визуализации. Эхо-планарная визуализация подробно описана в  и . Альтернативно, с помощью контроллера 28 градиентов можно контролировать градиентные катушки 26 для осуществления спирального считывания с использованием оптимального по быстродействию градиентного дизайна, как описано в , что делает возможной очень быструю ЯМР-визуализацию.
Haase, A., Frahm, J., Matthaei, D., Hanicke, W. & Merboldt, K. D. FLASH imaging. Rapid NMR imaging using low flip-angle pulses. J. Magn. Reson.67, 258-266 (1986))
Gómez, P. A. et al. Accelerated parameter mapping with compressed sensing: an alternative to MR Fingerprinting. Proc Intl Soc Mag Reson Med (2017)
Многочисленные радиочастотные катушки 30 располагают так, чтобы окружить ими лоток 16, нагруженный яйцами 14, на конвейерной ленте 20, когда лоток 16 подают в ЯМР-аппарат 18. Как будет понятно специалисту в этой области, радиочастотные катушки 30 используют для получения радиочастотных импульсов, возбуждающих спины, и в частности, спины атомов водорода внутри яйца 14. Время, форму и силу импульсов контролируют с помощью контроллера 32 радиочастот. Периодическое воздействие на радиочастотные импульсы и градиенты делает возможной модуляцию измеряемого сигнала для быстрого шифрования изображений. Чтобы сделать возможными высокопроизводительные измерения, можно использовать быстрые последовательности импульсов, такие как быстрая экспозиция с малым углом отклонения или количественная визуализация в переходном состоянии, как более подробно описано в статьях  и , соавторами которых являются авторы настоящего изобретения, и которые включены в настоящее описание по ссылке. Эти быстрые последовательности импульсов создают так, чтобы они были чувствительными к разным соответствующим параметрам, используемым в настоящем изобретении, в частности времени релаксации T1 и T2 и коэффициенту диффузии, а также к содержанию жира и воды или переносу намагниченности.
Кроме того, прецессионное движение возбужденных спинов во внешнем магнитном поле, обеспечиваемом магнитной установкой 24, приводит к потоку тока в радиочастотных катушках 30, который можно определять с помощью радиочастотного детектора 34. Радиочастотный детектор 34 преобразует поток тока из радиочастотных катушек 30 в интерпретируемый сигнал. Это включает аналого-цифровое преобразование, демодуляции и амплификации сигнала.
Pruessmann, K. P., Weiger, M., Scheidegger, M. B. & Boesiger, P. SENSE: sensitivity encoding for fast MRI. Magn. Reson. Med.42, 952-962 (1999)
Uecker, M. et al. ESPIRiT - An eigenvalue approach to autocalibrating parallel MRI: Where SENSE meets GRAPPA. Magn. Reson. Med.71, 990-1001 (2014)
ЯМР-аппарат 18 дополнительно включает модуль для реконструкции изображения 36. В предпочтительных вариантах осуществления измерения от разных радиочастотных катушек 30 будут комбинировать с использованием способов параллельной визуализации, и реконструкции изображения достигают с использованием быстрого преобразования Фурье (FFT) полученных измерений. Способы параллельной визуализации подробно описаны в,  и .
Fessler, J. A. and Sutton, B. Nonuniform Fast Fourier Transforms Using Min-Max Interpolation. IEEE Trans. Signal Process. 51, 560-574 (2003)
При использовании квантования в недекартовых координатах можно использовать неоднородное FFT, как описано в . В представленном варианте осуществления с помощью модуля для реконструкции изображения 36 выполняют продвинутые алгоритмы реконструкции, такие как низкоранговая матричная реконструкция или итеративные алгоритмы. Модуль для реконструкции изображения 36 выполнен с возможностью обработки данных разной размерности, а именно 1-мерных или 2-мерных сигналов ЯМР, двухмерных изображений, трехмерных объемов и 4-мерных временных рядов.
Данные, обрабатываемые с помощью модуля для реконструкции изображения 36, передаются в модуль для классификации яиц 38. В представленном варианте осуществления модуль для классификации яиц 38 выполняет две задачи, сегментацию и классификацию. В высокопроизводительном устройстве с помощью модуля для классификации яиц 38 сначала сегментируют поступающие изображения на части изображений, соответствующие отдельным яйцам 14. Затем часть изображения, соответствующую каждому отдельному яйцу 14, классифицируют по статусу оплодотворения, как более подробно описано ниже.
Результат классификации яиц поступает в сортирующее яйца устройство 40. В представленном варианте осуществления результат классификации поступает в сортирующее яйца устройство 40 в форме матрицы, содержащей кодируемые статус оплодотворения яиц 14 на упомянутом лотке 16. Учитывая эту информацию, с помощью сортирующего яйца устройства 40 можно отсортировывать яйца 14, определяемые как неоплодотворенные, или перераспределять яйца 14 на лотке 16 по оплодотворению. Как схематически показано на фиг. 1, сортирующее яйца устройство 40 содержит столько присосок 42, сколько яиц 14 на лотке 16, причем упомянутые присоски 42 соединены с вакуумным устройством (не показано). Когда присоска 42 приближается к соответствующему яйцу 14, яйцо 14 будет притягиваться и фиксироваться в присоске 42 под вакуумом таким образом, что его можно безопасно подбирать и осторожно опускать в другом месте.
И наконец, предусмотрен центральный контроллер 44, с целью передачи данных соединенный с каждым из упомянутых выше компонентов, вовлеченных в ЯМР-измерение, реконструкцию изображения, классификацию яиц и сортировку яиц, через соответствующие каналы передачи данных 45.
В ЯМР-аппарате 18, разработанном для классификации яиц в промышленных условиях, используют четко определенную геометрию сканирования. Яйца 14 поступают в ЯМР-аппарат 18 расположенными в конфигурации матрицы с рядами M и столбцами N на соответствующем лотке 16, причем столбцы расположены параллельно направлению конвейерной подачи на конвейерной ленте 20 на фиг. 1. В различных вариантах осуществления изобретения используют набор 30 радиочастотных катушек 30a, сконструированных для максимизации отношения сигнал-шум и минимизации времени сбора данных, что будет описано далее со ссылкой на фигуры 2-4. Т.к. амплитуда сигнала радиочастоты затухает с квадратом расстояния от источника излучения, при предпочтительном дизайне стремятся расположить радиочастотные катушки 30a как можно ближе к яйцам 14. Кроме того, с помощью набора 30 радиочастотных катушек 30a создают пространственную избыточность в принимающем поле, которую можно использовать в снижении времени сканирования.
На фиг. 2A-2C показаны три разных набора радиочастотных катушек 30, особенно подходящих для достижения предпочтительного отношения сигнал-шум и минимизации времени сбора данных. На каждой из фигур 2A-2C набор 30 радиочастотных катушек 30a схематически показан вместе с лотком 16, нагруженным яйцами 14. Показано, что каждая отдельная радиочастотная катушка 30a в наборе радиочастотных катушек 30 для простоты имеет петлевую геометрию, но аналогичным образом можно использовать другую геометрию. В варианте осуществления на фиг. 2A отдельные радиочастотные катушки 30a расположены в плоскости, параллельной лотку 16 и находящейся немного выше него. Число отдельных радиочастотных катушек 30a, необязательно, может соответствовать числу яиц 14. Предпочтительно, соотношение числа радиочастотных катушек 30a и числа яиц 14, расположенных на лотке 16, составляет от 1:1 до 1:25, более предпочтительно - от 1:1 до 1:16, и наиболее предпочтительно - от 1:1 до 1:5. Каждую из отдельных радиочастотных катушек 30a соединяют через соответствующую линию передачи 30b с контроллером 32 радиочастот и с радиочастотным детектором 34. Хотя на упрощенных фигурах все линии передачи 30b показаны в виде единого кабеля, следует понимать, что этот кабель включает множество отдельных проводов таким образом, что каждую радиочастотную катушку 30a из набора радиочастотных катушек 30 можно отдельно контролировать с помощью контроллера 32 радиочастот и считывать с помощью радиочастотного детектора 34. Стрелкой 46 обозначено направление конвейерной подачи лотка 16 с помощью конвейерного устройства 12.
На фигуре 2B показан набор радиочастотных катушек 30, схожий с показанным на фигуре 2A, расположенный, однако, ниже лотка 16.
На фигуре 2C показан набор радиочастотных катушек 30 из радиочастотных катушек 30a, расположенных вертикально и сбоку от яиц 14, а не выше или ниже, как в случаях, показанных на 2A и 2B. Для того чтобы не мешать движению яиц 14 на конвейерной ленте 20, радиочастотные катушки 30a из набора радиочастотных катушек 30 располагают в вертикальных плоскостях, простирающихся между рядами яиц 14 на лотке 16, при этом ряды простираются параллельно указанному стрелкой 46 направлению конвейерной подачи лотка 16 с помощью конвейерного устройства 12.
Т.к. зародышевый диск, как правило, плавает в верхней части яйца 14, интересующая область, в основном, находится в верхней половине яйца. Это подразумевает, что конфигурации на фиг. 2A (верхняя плоскость набора радиочастотных катушек 30) и фиг. 2C (радиочастотные катушки 30a, расположенные в продольных, вертикальных плоскостях) делают возможными меньшее расстояние между радиочастотными катушками 30a набора радиочастотных катушек 30 и интересующими областями в яйцах 14, чем при конфигурации на фигуре 2B, и, таким образом, предпочтительное отношение сигнал-шум. Однако, в различных вариантах осуществления набор радиочастотных катушек 30, расположенный в плоскости ниже лотка 16, как показано на фигуре 2B, можно использовать вместо любой из конфигураций с фиг. 2A и 2C или в комбинации с ней. Фактически, в ЯМР-аппарате 18 можно комбинировать любые две или все три конфигурации на фигурах 2A, 2B и 2C.
В альтернативном варианте осуществления радиочастотные катушки 30a прикрепляют к лотку 16 или встраивают в него, как показано на фиг. 3. На фиг. 3 схематически показана часть лотка 16, в которой сделана выемка 48 для приема яйца 14. К лотку 16 присоединяют или встраивают четыре радиочастотные катушки 30a, окружающие яйцо 14. Как правило, можно использовать одну или более радиочастотных катушек 30a на выемку 48. В других, особенно предпочтительных вариантах осуществления используют три, пять, шесть или восемь радиочастотных катушек 30a на выемку 48. Прикрепление или встраивание радиочастотных катушек 30a в лоток 16 делает возможными более плотное встраивание радиочастотных катушек 30a и меньшие расстояния до соответствующих яиц 14, не мешая конвейерной подаче яиц 14 на лотке 16, что делает возможным особенно высокое отношение сигнал-шум и минимизирует время сбора данных. Однако в этом варианте осуществления яйца 14 необходимо перемещать из лотков для транспортировки (не показаны) в специальные лотки для ЯМР 16, а затем на лотки для инкубации (не показаны).
На фиг. 4 показаны дополнительные детали наборов радиочастотных катушек 30, которые можно использовать независимо от конкретного геометрического расположения радиочастотных катушек 30a в наборе радиочастотных катушек 30 и которые, таким образом, можно использовать в любом из вариантов осуществления, показанных на фигурах 2A, 2B, 2C и 3. Как схематически показано на фиг. 4, каждая из радиочастотных катушек 30a может содержать антенную секцию 50, которая в представленных вариантах осуществления имеет форму круглой рамки. Однако аналогичным образом можно использовать антенные секции 50 с другой геометрией, такие как катушки Гельмгольца, соленоиды, седловидные катушки или цилиндрические катушки.
Кроме того, каждая радиочастотная катушка 30a содержит подстроечный конденсатор 52 для снижения взаимной индукции и настройки центральной частоты и предварительный усилитель 54, улучшающий настройку, согласования и развязки. Кроме того, каждую радиочастотную катушку 30a соединяют через линии передачи 56 с многоканальным ЯМР-спектрометром 58, в котором комбинируют функциональность контроллера 32 радиочастот и радиочастотного детектора 34, показанного на фиг. 1.
Безусловно, время ЯМР-измерения является ключевым для высокопроизводительного устройства. Таким образом, предпочтительные варианты осуществления изобретения оптимизируют для скоростного сбора данных и реконструкции. В частности, наборы радиочастотных катушек 30, описанные выше, подходят для параллельной визуализации, чтобы, таким образом, получать меньше информации на радиочастотную катушку 30a и комбинировать ее с использованием пространственной избыточности, например, для ускорения измерения.
Pruessmann, K. P., Weiger, M., Scheidegger, M. B. & Boesiger, P. SENSE: sensitivity encoding for fast MRI. Magn. Reson. Med.42, 952-962 (1999)
Griswold, M. A. et al., Generalized auto calibrating partially parallel acquisitions (GRAPPA), Magn. Res. Med 47, 1202-1210 (2002)
В предпочтительных вариантах осуществления изобретения используют так называемый метод SENSE, описанный в , в котором используют пространственную избыточность для получения подвыборки k-пространства и реконструкции сглаженных изображений. Схожим методом, который также можно использовать, является так называемый метод генерализованного частично параллельного сбора данных с автокалибровкой (GRAPPA), как описано в .
Feinberg, D. A. et al., Multiplexed echo planar imaging for sub-second whole brain fmri and fast diffusion imaging. PLoS One5, (2010)
Для дополнительного повышения производительности используют многочастотные технологии, в которых используют несколько частот возбуждения для параллельного сбора данных при разной пространственной локализации вдоль туннеля магнитной установки 24, таким образом, также снижая общее время сканирования. Более подробное описание многочастотной технологии представлено в , включенной в настоящее описание в качестве ссылки.
Lustig, M., Donoho, D. & Pauly, J. M. Sparse MRI: The application of compressed sensing for rapid MR imaging. Magn. Reson. Med.58, 1182-1195 (2007)
Помимо этих методов в предпочтительных вариантах осуществления используют так называемое опознание по сжатию, с помощью которого снижают число точек измерения, необходимых для реконструкции изображения, таким образом, вводя дополнительный коэффициент ускорения. Определение опознания по сжатию приведено в .
Gómez, P. A. et al., Accelerated parameter mapping with compressed sensing: an alternative to MR Fingerprinting. Proc Intl Soc Mag Reson Med (2017)
Ma, D. et al., Magnetic resonance fingerprinting. Nature 495, 187-192 (2013)
Кроме того, в предпочтительных вариантах осуществления осуществляют визуализацию в переходном состоянии, которую можно осуществлять сверхбыстрым образом и в которой можно использовать количественные параметры, как описано в работах, соавторами которых являются авторы настоящего изобретения, см. . Другой подходящий метод визуализации в переходном состоянии описан в .
Описанные выше конфигурации набора радиочастотных катушек и способы реконструкции изображения делают возможной быструю визуализацию трехмерного пространства, содержащего массив NxM яиц 14. В зависимости от геометрии радиочастотных катушек и выбранного способа обработки, в некоторых вариантах осуществления будут реконструировать одно изображение на яйцо 14, в то время как в других вариантах осуществления будут реконструировать одно изображение на лоток 16. В случае реконструкции одного изображения на яйцо 14, каждое изображение можно классифицировать отдельно. В случае реконструкции одного изображения на лоток 16, перед классификацией сначала необходимо сегментировать отдельные яйца 14 на изображении. Существует множество способов сегментации, которые можно использовать, но, учитывая простоту геометрии лотков 16, предпочтительным решением является предварительное определение решетки, соответствующей каждой выемке 48 с одним яйцом 14.
Carr, H. Y. Steady-state free precession in nuclear magnetic resonance. Phys. Rev. 112, 1693-1701 (1958)
Для достижения сканирования большого числа яиц в секунду в предпочтительных вариантах осуществления используют быструю импульсную последовательность. Как правило, они отличаются тем, что не ограничены временем повторения (TR). Среди них, предпочтительной является свободная прецессия в установившемся состоянии (SSFP), например, как описано в . В этом семействе импульсных последовательностей используют повторяющееся радиочастотное возбуждение протонов за очень небольшое время повторения (TR) порядка десятков миллисекунд. В результате намагниченность никогда полностью не реконструируется, но достигает установившегося состояния после нескольких радиочастотных возбуждений. Когда это происходит, можно считывать часть изображения в каждом из этих ультракоротких TR, агрегируя их, чтобы быстро охватить все пространство измерения. Это семейство последовательностей отличается тем, что является высокоэффективным в терминах отношения сигнал-шум на единицу времени. По этому принципу также можно использовать быструю экспозицию с малым углом отклонения (FLASH). Как и SSFP, она имеет TR порядка десятков миллисекунд, но в отличие от SSFP, при нем учитывают реконструкцию сигнала после каждого TR из-за небольшого возбуждения, вызываемого небольшим углом отклонения. По тем же принципам, при распознавании магнитно-резонансных отпечатков и количественной импульсной визуализации сбор данных доводят до предела, проводя измерение в переходном состоянии (до достижения установившегося состояния). Они обладают преимуществом, состоящим в получении не только структурных изображений, но также и количественных карт магнитных параметров ткани.
Pruessmann et al., Griswold, M. A. et al.
Uecker, M. et al
ESPIRiT - An eigenvalue approach to autocalibrating parallel MRI: Where SENSE meets GRAPPA. Magn. Reson. Med. 71, 990-1001 (2014)
Lustig et al
Для дополнительного снижения времени сбора данных можно измерять образцы ниже частоты Найквиста и осуществлять реконструкцию с использованием параллельной визуализации, как описано в статьях  и ., , и опознания по сжатию, как описано в указанной выше статье . При параллельной визуализации используют преимущество избыточности катушек и пространственной информации, получаемой с помощью охвата радиочастотных катушек. Например, в наборе радиочастотных катушек, охватывающих область пространства, с помощью каждой катушки будут измерять разные сигналы при условии, что они расположены в разных местах. Различия между этими сигналами, а также карта радиочастотной чувствительности каждой катушки, позволяют реконструировать отсутствующую информацию. Это концепция может получить дальнейшее развитие при использовании опознания по сжатию. При опознании по сжатию используют избыточность и корреляции, присутствующие на природных изображениях. Используя эти корреляции, можно получать данные ниже частоты Найквиста и все равно реконструировать полные изображения. Для работы опознанию по сжатию необходим рандомизированный выбор матрицы измерений и нелинейную реконструкцию, что обеспечивает согласованность данных в комбинации с регуляризацией. Конечным результатом комбинированной параллельной визуализации и опознания по сжатию является значительно ускоренный сбор данных.
Feinberg et al.
Дополнительный уровень параллелизации доступен при использовании симультанного мультисрезового способа (SMS), как описано в статье , указанной выше. С помощью этого способа мультиплексируют проблему сбора данных в разных частотных диапазонах с использованием многодиапазонных радиочастотных импульсов. Таким образом, можно измерять множество областей сканируемого объекта одновременно по множеству частотных диапазонов.
Alexander, D. C. et al. Image quality transfer and applications in diffusion MRI. Neuroimage 152, 283-298 (2017)
Tanno, R. et al. Bayesian Image Quality Transfer with CNNs: Exploring Uncertainty in dMRI Super-Resolution. (2017)
<http://arxiv.org/abs/1705.00664>
И наконец, также можно получать данные при более грубом разрешении и снижать размер вокселов во время так называемого этапа качественного переноса. Способ качественного переноса подробно описан в  и . . Эти способы основаны на подходе машинного обучения, в котором модель, например, метода случайного леса, обучают для захвата деталей высокого разрешения и их переноса в данные низкого разрешения.
Все способы ЯМР-визуализации, как правило, включают общий двухэтапный способ сканирования изображения: сбор данных и реконструкцию. Как правило, при МРТ время сбора данных значительно превышает время реконструкции. При комбинировании быстрых импульсных последовательностей с многодиапазонной параллельной визуализацией и опознанием по сжатию жертвуют временем сбора данных в пользу времени реконструкции, и последнее может значительно выигрывать от вычислительной мощности и интеллектуальных алгоритмов реконструкции, позволяющих реконструировать исходное изображение. В результате, при использовании такой конфигурации общее время сбора данных и реконструкции снижают на несколько порядков. Схема, на которой приведено описанное выше, показана на фиг. 5.
Используя аппарат 10, показанный на фиг. 1, вместе с наборами катушек 30, показанными на фиг. 2-4, можно получать трехмерный объем яйца, представленный в виде множества двухмерных срезов изображения ЯМР типа, показанного на фиг. 6.
В целях по изобретению наиболее интересной частью трехмерного изображения ЯМР является часть, включающая зародышевый диск. На фиг. 7 показан срез трехмерного изображения ЯМР, на котором можно различать латебру 1, шейку латебры 2 и зародышевый диск 3.
На фиг. 8 для сравнения показаны два среза изображения ЯМР, на которых слева показано оплодотворенное яйцо, а справа показано неоплодотворенное яйцо. В каждом случае зародышевый диск расположен в белом квадрате. Видно, что зародышевый диск оплодотворенного яйца по размеру и форме отличается от зародышевого диска неоплодотворенного яйца.
На фиг. 9 показано распределение диаметров зародышевого диска, извлеченных из данных изображения ЯМР для 100 разных яиц и сортированных как оплодотворенные и неоплодотворенные. Видно, что диаметры зародышевого диска в оплодотворенных яйцах больше, чем в неоплодотворенных яйцах. Однако наблюдают некоторое перекрывание, таким образом, при распознавании только на основе диаметра на практике придется столкнуться с ошибками прогноза.
На фиг. 10 показано распределение объемов зародышевого диска, извлеченных из данных изображения ЯМР для 30 разных яиц и сортированных как оплодотворенные и неоплодотворенные. Видно, что объем зародышевого диска больше в оплодотворенных яйцах, чем в неоплодотворенных яйцах, но при распознавании только на основе измеряемого объема также на практике придется столкнуться с ошибками прогноза.
Для обеспечения надежного прогноза оплодотворения по одному из вариантов осуществления изобретения из каждого из трехмерных изображений ЯМР выявляют по меньшей мере два признака, и упомянутые по меньшей мере два признака используют в классификаторе на основе признаков для определения прогноза оплодотворения. Основывая эту классификацию на по меньшей мере двух признаках, можно снижать или даже полностью устранять неопределенность, которая может возникать при использовании только диаметра или объема зародышевого диска. Перспективными признаками для использования с этой целью являются диаметр и объем зародышевого диска, т.к. при ЯМР-измерениях, представленных в настоящем описании, наблюдают, что эти признаки сами по себе характерны для оплодотворения яйца. Таким образом, в предпочтительных вариантах осуществления по меньшей мере один из признаков, используемых для классификации, соответствует диаметру или объему зародышевого диска. Дополнительным полезным признаком является форма зародышевого диска. Как можно видеть на фиг. 8, в оплодотворенном яйце, показанном слева, зародышевый диск имеет «V-образную форму» на соответствующем срезе ЯМР, что фактически, как обнаружено, характерно для оплодотворенных яиц, и что отсутствует в неоплодотворенных яйцах справа на фиг. 8.
Однако также можно использовать другие признаки, и накопление множества признаков будет лишь улучшать точность классификации. Например, можно использовать признаки, касающиеся расположения зародышевого диска в яйце или текстуры желтка. В частности, как очевидно из фиг. 7 и 8, на изображениях ЯМР можно видеть множество кольцеобразных структур, обозначаемых в настоящем описании как «видимые при ЯМР кольца». Из этих «видимых при ЯМР колец» можно получать дополнительные признаки, например, число видимых при ЯМР колец, их положение в желтке и/или их контраст на изображении ЯМР. Дополнительно или альтернативно, в качестве признаков для использования в классификаторе на основе признаков для определения прогноза оплодотворения можно использовать текстуру, объем или форму латебры, длину шейки латебры или соотношения между объемами или поверхностями двух или более из желтка, латебры, зародышевого диска и белка. Необходимо отметить, что эти признаки также в настоящем описании обозначают как «построенные вручную признаки», т.к. эти признаки являются заранее определенными, и данные изображений ЯМР обрабатывают так, чтобы получать из них эти специальные признаки.
В иллюстративных целях на фиг. 11 схематически показан пример машинно-обучаемого классификатора на основе построенных вручную признаков. Классификация состоит из двух этапов. Сначала полученное изображение (необработанные данные) пропускают через набор фильтров, предназначенных для извлечения N специальных признаков изображения, т.е. объемов, расстояний, форм, текстур и т.д. Используя эти признаки, обучают N-мерный классификатор. В этом примере, показано M более слабых классификаторов, вместе работающих как сильный классификатор при использовании одного из описанных выше методов бустинга. Этими более слабыми классификаторами, например, являются SVM, дерево классификации, перцептрон, наивные классификаторы Байеса и др.
Вместо использования заранее определенных или «построенных вручную» признаков в других вариантах осуществления этапа извлечения признаков и классификации полностью встроены в архитектуры глубокого обучения, подобные сверточным нейронным сетям (CNN). Идея состоит в том, что, т.к. можно показать, что изображения ЯМР в принципе несут информацию, посредством которой можно определять оплодотворение, то можно использовать архитектуру глубокого машинного обучения для обнаружения признаков, которые следует учитывать на этапе классификации. В этих архитектурах есть три основных элемента, хотя, в зависимости от реализации, могут быть варианты:
1. Сверточные слои:
Конволюция играет роль выделителя признаков изображения. В этих слоях нейроны распределены по картам признаков и соединены с соседними нейронами в предыдущих слоях с помощью набора весов. Эти веса отличаются для разных карт признаков, что позволяет извлекать несколько признаков из одной области изображения.
2. Слои пулинга:
Они предназначены для достижения пространственной инвариантности искажений и переводов входных сигналов. Этого достигают посредством снижения пространственного разрешения и распространения на следующий слой некоторой локальной метрики карт признаков. Существует несколько схем пулинга, среди которых наиболее используемыми являются средний и максимальный пулинг.
3. Полносвязные слои:
С помощью них собирают признаки, извлекаемые сверточными слоями и слоями пулинга, и осуществляют основанную на них классификацию.
CNN должны обучаться своим трем параметрам (весам и смещениям) для выполнения своей функции. Этот процесс может быть основан на функции потерь, по которой вычисляют ошибку классификации и алгоритм обучения (например, обратного распространения ошибки) для определения корректировки параметров CNN с учетом ошибки. Основной задачей CNN является избежание переобучения или способности обобщать классификацию на данные, не использованные в обучении. Полезным подходом для контроля переобучения является использование валидационной выборки данных во время обучения, используемое в предпочтительных вариантах осуществления настоящего изобретения. Оно включает разделение выборки на две группы, обучающую и валидационную. Как показывают их названия, первую используют для обучения, в то время как с помощью второй контролируют то, что точности и ошибки улучшаются не только в обучающей выборке, но также и в данных, не использованных в обучении.
Пример CNN для использования в предпочтительных вариантах осуществления изобретения схематически показан на фиг. 12. Изображение ЯМР с размерностями HxW сворачивают с использованием C ядер размера hxw для извлечения карт признаков. Затем с помощью Cn операций пулинга и конволюции преобразуют размерности карт признаков в HnxWn, n=[1, p]. И наконец, q полносвязных слоев с Lm нейронов на слой (m=[1, q]) принимают признаки, полученные на предыдущих этапах, для осуществления классификации изображения.
Krizhevsky, A., Sutskever, I. & Hinton, G. E. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. Adv. Neural Inf. Process. Syst. 1-9 (2012). doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.protcy.2014.09.007
Используя CNN общей структуры, показанной на фиг. 12, и осуществляя обучение и валидацию на основе 300 яиц, половина из которых являются оплодотворенными, а половина - неоплодотворенными, можно достигать точности 97,3% в валидационной выборке, как видно на фиг. 13. В настоящем описании используют реализацию CNN AlexNet ().
На фиг. 13 показаны потери и точность для обучающих данных (т.е. изображений ЯМР 250 яиц) и валидационных данных (данные ЯМР 50 яиц). Как видно, после 50 эпох обучения (итераций) точность классификации на основе обучающих данных уже достигает приблизительно 100%. Этот очень высокий коэффициент является результатом упомянутого выше «переобучения», но, разумеется, важным вопросом является то, как CNN обрабатывает изображения ЯМР яиц, которые не использовали при обучении. Это отражено точностью для валидационных данных, которая после 50 эпох обучения все равно достигает 97,3%, что свидетельствует о том, что способ по изобретению работает четко, с надежностью и точностью, делающими возможность коммерчески привлекательную реализацию.
Необходимо отметить, что и классификация на основе признакового классификатора, и алгоритм глубокого обучения принципиально отличаются от «сравнения с изображениями ЯМР, хранящимися в базе данных», как описано в указанном выше EP 0 890 838 B1. Фактически, сомнительно, что с помощью такого сравнения можно сделать надежный прогноз оплодотворения, и в этом документе не представлены какие-либо экспериментальные данные, позволяющие предполагать это.
Goodfellow, I. J. et al. Generative Adversarial Networks. (2014). <http://arxiv.org/abs/1406.2661>
В различных вариантах осуществления изобретения можно использовать генеративно-состязательные сети. В генеративно-состязательных сетях (GAN) одновременно обучают две нейронные сети. Первую обучают, как генерировать искусственные изображения из пространства выборки, а вторая пытается определить, являются ли генерируемые изображения искусственными или нет. Их называют состязательными, т.к. генеративные сети пытаются «обмануть» классификационную сеть посредством обучения тому, как создавать изображения, которые кажутся настоящими. За этим стоят две идеи: 1) Можно в конечном итоге перейти от обучения с учителем к обучению без учителя, создавая собственную синтетическую выборку данных и снижая потребность в «настоящих обучающих» изображениях. 2) Можно копировать ту же архитектуру для обучения одной сети генерированию «изображений оплодотворенных и неоплодотворенных яиц», а второй - классификации их в состязательной конфигурации. Более подробно это описано в .
На фиг. 14 показана усредненная гистограмма коэффициента диффузии D всего множества оплодотворенных яиц (сплошная линия) и неоплодотворенных яиц (пунктирная линия). На гистограмме для каждой из соответствующих ячеек параметров подсчитывают число вокселов, попадающих в ячейку. D представляет собой молекулярный коэффициент самодиффузии (также обозначаемый как «константа диффузии») молекул воды, определенный Альбертом Эйнштейном в 1905 году (A. Einstein in «Ann Physik», 17, p 549 (1905)). В отличие от закона Фика, для этого определения не требуется «градиент». Вместо этого, можно рассматривать некоторый небольшой объем молекул воды внутри большого объема. После ожидания в течение некоторого периода времени t, число молекул воды будет «диффундировать» вне этого объема в результате броуновского движения. Коэффициент диффузии описывает то, как быстро происходит этот процесс. Уравнение диффузии Эйнштейна описывает расстояние X для молекул воды, перемещающихся в результате броуновского движения:
2
X=2⋅D⋅t.
При ЯМР этот процесс можно измерять с использованием сигнала ЯМР воды и приложения градиента магнитного поля. Коэффициент диффузии D воды изменяется под действием некоторых анатомических структур. Например, если есть диффузионный барьер, подобный мембране клетки, D будет снижаться.
2
2
Коэффициенты диффузии, приведенные на фиг. 14, определяли для каждого из вокселов изображения коэффициента диффузии всего объема множества яиц. Как видно на фиг. 14, на гистограмме показаны очень схожие значения, близкие к 2 мм/с (соответствующие белку), но коэффициенты диффузии, близкие к 1 мм/с (обнаруживаемые в областях внутри желтка), чаще обнаруживают в неоплодотворенных яйцах, чем в оплодотворенных яйцах. Таким образом, это различие можно использовать в качестве критерия для определения оплодотворения, который можно включать в машинное обучение, чтобы, таким образом, дополнительно повысить точность.
2
2
2
На фиг. 15 показана диаграмма рассеяния пар значений на гистограмме коэффициента диффузии 1 мм/с и 2 мм/с для девяти оплодотворенных и десяти неоплодотворенных яиц. Как видно на фиг. 11, на простой диаграмме рассеяния все, кроме одного яйца, каждого типа находятся на соответствующей стороне от пунктирной разделительной линии, соответствующей отношению значений гистограммы при 2 и 1 мм/с, при этом соотношение, как правило, превышается в случае оплодотворенных яиц и не достигается в случае неоплодотворенных яиц.
На фиг. 16 показан спектр ЯМР желтка оплодотворенных и неоплодотворенных яиц. На спектре показан пик при приблизительно 1 м.д., соответствующий жиру, и пик при приблизительно 4,7 м.д. соответствующий воде. Авторы настоящего изобретения обнаружили, что отношение высоты пика жира и высоты пика воды выше для неоплодотворенных яиц, чем для оплодотворенных яиц. Таким образом, учитывая это отношение, аналогичным образом можно различать оплодотворенные и неоплодотворенные яйца.
2
2
В предпочтительных вариантах осуществления для повышения надежности прогноза можно комбинировать один или оба из двух показателей оплодотворения, т.е. формы гистограммы коэффициентов диффузии и отношения пиков жира и воды. Необходимо отметить, что сравнение значений на гистограмме при 1 мм/с и 2 мм/с является только одним из способов использования характерной формы гистограммы коэффициентов диффузии. В предпочтительных вариантах осуществления всю гистограмму коэффициентов диффузии можно представлять алгоритму машинного обучения, который автоматически обучается различать гистограммы коэффициентов диффузии, соответствующие оплодотворенным и неоплодотворенным яйцам. На фиг. 15 показано, что на гистограмме коэффициентов диффузии есть достаточно информации об оплодотворении для правильного различения, которую затем можно правильно учитывать с помощью модуля машинного обучения, такого как соответствующим образом выполненный модуль для классификации яиц 38.
Аналогично, хотя соотношение пиков жиров и воды на спектре на фиг. 16 является лишь одним из способов распознавания оплодотворения яйца на основе спектра, в альтернативных вариантах осуществления весь спектр можно представлять модулю машинного обучения, такому как соответствующим образом выполненный модуль для классификации яиц 38, который после достаточного обучения может различать оплодотворенные и неоплодотворенные яйца на основе спектра.
СПИСОК ССЫЛОЧНЫХ ПОЗИЦИЙ
1 латебра
2 шейка латебры
3 зародышевый диск
10 аппарат для неинвазивного определения оплодотворения яйца
12 конвейерное устройство
14 яйцо
16 лоток
18 ЯМР-аппарат
20 конвейерная лента
22 транспортный контроллер
24 магнитная установка
26 градиентные катушки
28 контроллер градиентов
30 набор радиочастотных катушек
30a радиочастотная катушка
32 контроллер радиочастот
34 радиочастотный детектор
36 модуль для реконструкции изображения
38 модуль для классификации яиц
40 сортирующее яйца устройство
42 присоска сортирующего яйца устройства 40
44 центральный контроллер
45 канал передачи данных
46 направление подачи
48 выемка в лотке 16
50 антенная секция
52 подстроечный конденсатор
54 предварительный усилитель
56 линии передачи
58 ЯМР-спектрометр
60 интерфейс пользователя.