АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ НЕИНВАЗИВНОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОЛА ЭМБРИОНА И ОПЛОДОТВОРЕНИЯ ЯИЦ ПТИЦЫ
AUTOMATED NON-INVASIVE EMBRYO SEX DETERMINATION AND POULTRY EGGS FERTILIZATION

ОБЛАСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Настоящее изобретение относится к области куроводства для получения яйценоских кур и домашней птицы. Более конкретно, в одном из аспектов настоящее изобретение относится к способу и аппарату для неинвазивного определения пола эмбриона в яйце птицы, в частности, курином яйце. В другом аспекте настоящее изобретение относится к способу и аппарату для неинвазивного определения оплодотворения яйца птицы, в частности, куриного яйца.
ПРЕДПОСЫЛКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
В 2015 годы произведено приблизительно 1338 миллиардов куриных яиц. Кур, разводимых для производства яиц, называют яйценоскими курами. Некоторые породы кур могут производить более 300 яиц в год. При выведении яйценоских кур, вскоре после вылупления определяют пол кур и выращивают только куриц. Хотя петухов также можно выращивать и использовать для производства мяса, специальные яйценоские породы гораздо меньше подходят для этой цели, чем специальные мясные породы, т.к. мясные породы обеспечивают более высокий суточный набор веса, более высокий конечный вес и более предпочтительное распределение мяса на теле. Это означает, что в настоящее время при разведении яйценоских кур петухов выбраковывают вскоре после вылупления. Многие считают эту процедуру морально неприемлемой, и она противоречит существующему и, вероятно даже больше, будущему законодательству в области защиты животных. В частности, законодательству большинства стран, включая Германию, противоречит причинение боли, страданий или вреда животным без достаточного основания, и продолжается дискуссия о том, в какой степени это нарушается при выбраковке петухов после вылупления.
in ovo
Для уменьшения этой проблемы предпринимаются попытки определять пол кур до вылупления. Например, используя молекулярно-биологические способы, можно осуществлять ПЦР специально по хромосоме W самок и, учитывая специфический ампликон для хромосомы W, можно идентифицировать самок. В принципе, можно осуществлять эти молекулярно-биологические способы даже , но это означает, что необходимо получать образец ткани эмбриона, и в любом случае, будет необходимо повреждать скорлупу.
in ovo
Weissmann, A., Reitemeier, S., Hahn, A., Gottschalk, J. & Einspanier, A. Sexing domestic chicken before hatch: A new method for in ovo gender identification
Theriogenology 80, 199-205 (2013), Tran, H. T., Ferrell, W. & Butt, T. R. An estrogen sensor for poultry sex sorting. J. Anim. Sci. 88, 1358-1364 (2010)
В дополнение к молекулярно-биологическому определению пола  предпринимаются попытки определения пола с учетом содержания половых гормонов в аллантоисной жидкости эмбрионов, как показано в , и в . Обнаружено, что, учитывая различия в концентрации эстрон-сульфата, можно различать куриные эмбрионы мужского и женского пола. Однако этот способ имеет ряд недостатков. Например, обнаружено, что вследствие забора образцов аллантоисной жидкости снижается вывод цыплят, что, предположительно, является результатом наличия отверстия, которое необходимо делать в яичной скорлупе. Кроме того, этим способом можно определять пол только с 4-го по 10-ый день развития эмбриона.
in ovo
Göhler, D., Fischer, B. & Meissner, S. In-ovo sexing of 14-day-old chicken embryos by pattern analysis in hyperspectral images (VIS/NIR spectra): A non-destructive method for layer lines with gender specific down feather color. Poult.Sci. 96, 1-4 (2017)
Неинвазивная возможность определения пола кур  основана на специфической для пола окраске перьев. Используя гиперспектральные способы, можно определять окраску перьев через яичную скорлупу и посредством этого определять пол, как показано в . Хотя, на первый взгляд, этот способ выглядит очень предпочтительным, для него необходимо выведение специальных пород кур, имеющих специфические для пола маркеры перьев. Таким образом, этот способ нельзя в равной степени использовать для всех пород кур.
in ovo
Harz, M. et al. Minimal Invasive Gender Determination of Birds by Means of UV-Resonance Raman Spectroscopy. Anal.Chem. 80, 1080-1085 (2008)
Galli, R. et al. In ovo sexing of domestic chicken eggs by Raman spectroscopy, Anal. Chem. 88, 8657-8663 (2016)
in ovo
2
Дополнительный оптический способ для использования в определении пола  основан на рамановской спектроскопии. Этот способ уже успешно используют для кур после вылупления, когда пол определяют на основе фолликулов перьев, см. . В этом спектроскопическом способе использовали свет в УФ-диапазоне, что, к сожалению, несет риск фототоксических эффектов. Как описано в , для определения пола  использовали ИК-излучение. С этой целью яичную скорлупу открывали с использованием CO-лазера, получая доступ к эмбриону курицы в день 3,5. Измерение осуществляли непосредственно на кровеносном сосуде эмбриона. Обнаруживали, что средние различия сигналов рамановской спектроскопии выше для эмбрионов мужского пола, чем для эмбрионов женского пола, что позволяет определять пол. Вывод цыплят у кур, подвергнутых такому измерению на основе рамановской спектроскопии, был лишь немногим меньше, чем обычный, и не наблюдали отрицательного влияния на дальнейшее развитие кур.
Galli, R. et al. In ovo sexing of chicken eggs by fluorescence spectroscopy. Anal.Bioanal. Chem. 409, 1185-1194 (2017)
В  флуоресцентную спектроскопию используют для определения пола эмбрионов кур. В этом случае также обнаружили, что можно определять пол в день 3,5 развития эмбрионов с учетом выраженного флуоресцентного сигнала при 910 нм в случае эмбрионов мужского пола. Комбинируя данные флуоресцентной и рамановской спектроскопии, можно правильно определять пол в 90% случаев. Однако, для этого способа все равно необходимо вскрытие яичной скорлупы для получения доступа к кровеносным сосудам эмбриона. Это несет риск контаминации и более низкого вывода цыплят.
В DE 10 2013 205 426 A1 описывают способ определения пола эмбриона в яйце неинвазивным образом посредством определения концентрации эстрадиола и, кроме того, необязательно, концентрации тестостерона. В одном из вариантов осуществления концентрацию эстрадиола определяют посредством ЯМР-спектроскопии с учетом химического сдвига. Концентрацию эстрадиола определяют до 25-го дня выведения и, предпочтительно, в 17-ый день выведения. Однако этот способ не нашел практического применения. Недостатком этого способа является то, что концентрации гормонов, как правило, находятся в диапазоне лишь пмоль/л, и, таким образом, их нельзя надежно определять посредством ЯМР-спектроскопии.
В WO 00/01302 описывают неинвазивный способ и аппарат для определения пола кур в яйце. В способе используют ЯМР-визуализацию высокого разрешения для определения того, содержит ли эмбрион в яйце мужские или женские половые органы. Фактически, в этом способе для определения мужских или женских половых органов необходимо пространственное разрешение выше 0,1 мм. Такое высокое разрешение несовместимо с небольшим временем измерения, необходимым для практического использования. Кроме того, изображения с очень высоким разрешением на поздних стадиях инкубации очень чувствительны к движению и, таким образом, подвержены искажению.
Таким образом, ни один из этих двух способов на основе ЯМР-спектроскопии или ЯМР-визуализации не считают осуществимым на практике.
Кроме того, в промышленном птицеводстве также желательно неинвазивно определять оплодотворение яйца. Промышленное птицеводство является одним из наиболее важных источников животного белка для потребления человеком. По оценкам журнала Poultry Trends 2016 года 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 средней 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%.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Проблемой, лежащей в основе первого аспекта изобретения, является предоставление способа и аппарата для автоматизированного неинвазивного определения пола эмбриона в яйце птицы, в частности, курином яйце, делающего возможным быстрое и надежное определение пола эмбриона на ранней стадии, на которой у эмбриона еще не появилось чувство боли. Эту проблему решают с помощью способа по п.1 и аппарата по п.25. Предпочтительные варианты осуществления определены в зависимых пунктах формулы изобретения.
Способ по первому аспекту изобретения включает этапы последовательной или параллельной конвейерной подачи множества яиц птицы в аппарат ЯМР и подвергания яиц птицы ЯМР-измерению, чтобы посредством этого для каждого из упомянутых яиц определить один или более параметров ЯМР, связанных с яйцом, выбранных из группы, состоящей из времени релаксации T1, времени релаксации T2 и коэффициента диффузии.
В настоящем описании каждый из этих «параметров» может соответствовать значению параметра, типичному для интересующей области внутри яйца, такой как область локализации эмбриона или область, близкая к ней. Например, термин «параметр T1» может относиться к среднему значению для значений T1, измеряемых в интересующей области.
Однако, в рамках этого документа термин «параметр» также может относиться к параметрическому изображению области упомянутого яйца, в которой значения параметров связаны с соответствующими пикселями или вокселами изображения. Необходимо отметить, что термин «изображение» не должен подразумевать, что это то, что обязательно необходимо визуально осматривать, а только то, что значение параметра связанно с упомянутой пространственной областью внутри яйца, как правило, обозначенной на изображении как пиксель или воксел. Т.к. в разных вариантах осуществления изобретения для каждого параметра (такого как T1, T2 или коэффициент диффузии) можно использовать значение параметра или параметрическое изображение, оба варианта в настоящем описании для простоты, как правило, обозначают как «параметр».
Способ дополнительно включает передачу упомянутого одного или более параметров ЯМР или выявленных их них параметров в классификационный модуль, при этом упомянутый классификационный модуль выполнен с возможностью определения прогноза пола эмбриона в соответствующем яйце на основе упомянутого одного или более параметров ЯМР или выявленных из них параметров, и конвейерную подачу упомянутого множества яиц птицы из упомянутого аппарата ЯМР и сортировку яиц согласно выданному упомянутым классификационным модулем прогнозу пола. В настоящем описании фраза «или выявленные из них параметры» означает, что вместо самого значения параметра для классификации можно использовать выявленное из него значение, например, нормализованное значение, квадрат значения или т.п., которое может больше подходить для классификации.
Согласно настоящему изобретению определение пола упомянутым классификационным модулем осуществляют посредством одного или более конкретных параметров ЯМР, а именно времени релаксации T1, времени релаксации T2 и коэффициента диффузии. Неожиданно обнаружили, что каждый из этих конкретных параметров ЯМР чувствителен к полу эмбриона курицы. Таким образом, на основе меньшей мере одного параметра, но, как правило, на основе набора из нескольких таких параметров, можно определять пол эмбриона в яйце с помощью классификационного модуля.
Необходимо отметить, что этот способ отличается от способов уровня техники, основанных на определении концентрации эстрадиола с использованием ЯМР-спектроскопии или основанных на определении пола посредством анализа изображений ЯМР высокого разрешения для распознавания в достаточной степени развившихся половых органов, которые можно рассматривать в качестве «дедуктивных» способов в том смысле, что ожидают наличия некоторых связанных с полом признаков (гормонов, половых органов), а затем проверяют способами ЯМР. В отличие от этого, способ по изобретению основан только на параметрах, без необходимости в какой-либо теории или объяснении того, почему эти параметры коррелируют с полом эмбриона. Вместо этого, способ по изобретению основан на неожиданном открытии того, что упомянутые выше три параметра ЯМР характерны для пола эмбриона курицы даже на очень ранней стадии развития. В соответствии с существующей точкой зрения лучший прогноз можно сделать, если классификационный модуль получает набор данных, содержащий все три из упомянутых выше параметров T1, T2 и коэффициента диффузии, и выданный с его помощью прогноз основан, например, на использовании подходящего классификатора. Однако не обязательно комбинировать все три этих параметра в одном наборе данных, вместо этого можно использовать лишь два из этих параметров в комбинации или один из этих параметров в комбинации с дополнительными параметрами ЯМР. Фактически, в частности, параметр T1 ЯМР является характеристикой пола, достаточной для того, чтобы было возможным выдать прогноз, основанный только на этом параметре.
Принятие решения классификационным модулем только на основе параметров имеет преимущество, состоящее в том, что оно обеспечивает очень хороший компромисс между высокой производительностью и надежной, достоверной классификацией. В основном, измерение и обработку нескольких отдельных параметров можно осуществлять сравнительно быстро и легко, например, по сравнению с визуализацией высокого разрешения, которую необходимо использовать в соответствии с WO 00/01302, в то время как надежной классификации пола можно достигать, в частности, с помощью половых различий в T1, T2 и коэффициенте диффузии. Фактически, описанные ниже различные варианты осуществления делают возможным параллельное определение пола каждого из, например, 150 яиц меньше чем за три минуты, но потенциально это время измерения можно снизить до двух минут и, возможно, даже до одной минуты, если оптимально использовать быстрые способы МРТ и параллельную визуализацию, таким образом, делая возможным среднее время измерения, составляющее одну секунду на яйцо или менее. Кроме того, можно повышать достоверность, повышая число параметров в наборе параметров, что может вызывать лишь умеренное повышение времени измерения и все равно значимо повышать прогностическое качество способа, даже если взаимосвязь параметров и их связь с полом неясна или ясна не полностью. Это принципиально отличается от полностью дедуктивных способов, в которых заключение о поле должно быть достигнуто с учетом некоторых биологических условий (наличия эстрадиола, отсутствие тестостерона, наличие половых органов на изображении). В таких дедуктивных способах достоверность можно повышать, лишь повышая достоверность в упомянутых условиях, причем небольшой степени дополнительной достоверности можно достигать ценой очень большого числа дополнительных ЯМР-измерений, что, таким образом, снижает выход способа. Кроме того, неучтенными остаются признаки, иные, чем упомянутые выше условия, в частности, признаки, которые могут проявляться на более ранних стадиях развития эмбриона, чем концентрация гормонов или половые органы. Например, в соответствии с DE 10 2013 205 426 A1 концентрацию эстрадиола, предпочтительно, определяют на 17-ый день выведения, когда куриный эмбрион уже ощущает боль.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутые один или более параметров ЯМР включают набор из двух или более параметров ЯМР, из которых по меньшей мере один выбран из упомянутой группы, состоящей из времени релаксации T1, времени релаксации T2 и коэффициента диффузии.
1
13
23
31
В предпочтительном варианте осуществления упомянутый набор параметров ЯМР дополнительно включает один или более из следующих параметров: времени релаксации T2*, времени релаксации T1ρ и спиновой плотности, связанной с одним или более из ядер H, C, Na и P, или выявленных из них параметров. Хотя эти параметры, согласно нынешней точке зрения авторов настоящего изобретения, являются менее характерными для пола эмбриона на его ранней стадии развития, их, тем не менее, можно комбинировать с некоторыми или всеми из трех предпочтительных параметров T1, T2 и коэффициента диффузии в наборе и учитывать с помощью классификационного модуля, повышая, таким образом, надежность определения.
Дополнительно или альтернативно, упомянутый набор параметров ЯМР, предпочтительно, дополнительно содержит один или более из сигнала химического сдвига метаболитов, в частности, воды, липидов, аминокислот, нуклеиновых кислот или гормонов, сигнала переноса, селективного в отношении химического сдвига; и сигналов нуль-квантовой когерентности или множественной квантовой когерентности, или выявленных из них параметров. Например, в случае спектра сигнала химического сдвига «выявленный из него параметр» может являться амплитудой упомянутого пика, соотношением двух пиков, различием двух пиков или т.п. Параметр может являться числом или набором чисел, таким как вектор. Однако если классификационный модуль является модулем машинного обучения, как описано ниже, также можно просто предоставлять полный спектр модулю, который с помощью машинного обучения может самостоятельно определять соответствующие его признаки.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутый классификационный модуль является модулем машинного обучения. Авторы настоящего изобретения обнаружили, что машинное обучение представляет собой особенно мощный способ определения пола с учетом одного или более из упомянутых выше параметров T1, T2 и коэффициента диффузии. А именно, хотя доступные измерения четко свидетельствуют о том, что эти параметры характерны для пола эмбриона, в настоящее время не существует доступной дедуктивной биологической модели того, почему или с помощью какого основополагающего биологического механизма пол связан с каждым из этих параметров или распределением параметров внутри яйца, как это представлено на параметрическом изображении. Таким образом, машинное обучение идеально подходит для распознавания профилей любых из этих параметров или их комбинаций, свидетельствующих о поле эмбриона, что делает возможными выдачу надежного прогноза и выдачу прогноза на ранних стадиях развития эмбриона. Если классификационный модуль является модулем машинного обучения, упомянутые значения параметров ЯМР или выявленные из них параметры могут образовывать значения признаков, предоставляемые модулю машинного обучения в виде вектора признаков. Другими словами, значение параметра, типичное для интересующей области внутри яйца, или параметрическое изображение области яйца можно предоставлять модулю машинного обучения в виде вектора признаков или части вектора признаков.
В предпочтительном варианте осуществления классификационный модуль выполнен с возможностью определения прогноза пола эмбриона с использованием линейного классификатора. Предпочтительные линейные классификаторы для целей по настоящему изобретению основаны на одном или более из линейной регрессии методом наименьших квадратов, метода ближайшего соседа, логистической регрессии, разделяющих гиперплоскостей или перцептронов.
В альтернативном предпочтительном варианте осуществления упомянутый классификационный модуль выполнен с возможностью определения прогноза пола эмбриона с использованием нелинейного классификатора. Предпочтительные нелинейные классификаторы для целей по настоящему изобретению основаны на кусочных полиномах, сплайнах, ядерном сглаживании, способах с использованием древовидных структур, методе опорных векторов, методе случайного леса, способах бустинга, аддитивных способах и ансамблевых способах или графовых моделях.
В особенно предпочтительных вариантах осуществления классификационный модуль выполнен с возможностью определения прогноза пола эмбриона с использованием алгоритма глубокого обучения, позволяющего оптимально использовать информацию, касающуюся пола, выраженную в наборе параметров ЯМР. Предпочтительные алгоритмы глубокого обучения для целей по изобретению основаны на сверточных нейронных сетях, рекуррентных нейронных сетях или нейронных сетях долгой краткосрочной памяти.
В альтернативных вариантах осуществления классификационный модуль можно выполнить с возможностью определения прогноза пола эмбриона на основе сравнения со значениями параметров, хранящихся в базе данных.
В предпочтительном варианте осуществления ЯМР-измерение включает ЯМР-визуализацию, причем плоскость ЯМР-визуализации расположена так, чтобы пересекать местоположение эмбриона. В настоящем описании термин «ЯМР-визуализация», в частности, может относиться к получению параметрических изображений для одного или более из параметров T1, T2 и коэффициента диффузии.
В предпочтительном варианте осуществления яйца располагают в регулярном порядке, в частности, в конфигурации матрицы, на лотке во время упомянутой конвейерной подачи и ЯМР-измерения.
Предпочтительно, число яиц, расположенных на упомянутом лотке, составляет по меньшей мере 36, предпочтительно - по меньшей мере 50, и наиболее предпочтительно - по меньшей мере 120.
В предпочтительном варианте осуществления способ осуществляют до восьмого дня выведения, предпочтительно - на пятый день выведения, когда у эмбриона еще не появилось ощущение боли.
Проблемой, лежащей в основе второго аспекта 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.7 и аппарата по п.15 формулы изобретения. Предпочтительные варианты осуществления определены в зависимых пунктах формулы изобретения.
Способ по второму аспекту изобретения включает этапы
последовательной или параллельной конвейерной подачи множества яиц птицы в ЯМР-аппарат ,
подвергания яиц птицы ЯМР-измерению, чтобы посредством этого для каждого из упомянутых яиц определить одно или оба из
- гистограммы коэффициента диффузии в различных областях яйца,
- спектра ЯМР желтка, включающего пики, соответствующие воде и жиру,
определения прогноза оплодотворения на основе формы гистограммы коэффициента диффузии и/или спектра ЯМР, и
конвейерной подачи упомянутого множества яиц (14) птицы из упомянутого ЯМР-аппарата (18) и сортировки яиц в соответствии с выданным прогнозом оплодотворения.
Авторы настоящего изобретения неожиданно обнаружили, что форма гистограммы коэффициента диффузии в различных областях яйца отличается в случае оплодотворенных и неоплодотворенных яиц. В настоящем описании на гистограмме показано, как часто встречаются некоторые коэффициенты диффузии при осуществлении измерений в разных областях яйца. Таким образом, анализируя форму гистограммы коэффициента диффузии, можно прогнозировать оплодотворение.
Кроме того, авторы настоящего изобретения также неожиданно обнаружили, что спектры ЯМР желтка оплодотворенных и неоплодотворенных яиц отличаются своими пиками, соответствующими воде и жиру. Таким образом, форма спектра ЯМР, включающего пики воды и жира, аналогичным образом характерна для оплодотворения, и ее можно использовать для определения.
Хотя в способе можно использовать лишь одну из двух характеристик оплодотворения, в предпочтительных вариантах осуществления в определении комбинируют обе характеристики, чтобы посредством этого повысить надежность выдачи прогноза.
Т.к. яйца можно подвергать ЯМР-измерениям, не повреждая скорлупу или внутреннюю часть яйца, 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.
Хотя, разумеется, существует множество способов анализа формы гистограммы коэффициента диффузии, в предпочтительном варианте осуществления определение оплодотворения на основе формы гистограммы коэффициента диффузии включает сравнение частоты возникновения по меньшей мере двух разных коэффициентов диффузии или диапазонов коэффициентов диффузии. Это является особенно простым способом 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, предпочтительно - на 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, предпочтительно, один находится в диапазоне от 0,6 до 1,3 мм/с, предпочтительно - в диапазоне от 0,7 до 1,2 мм/с, а другой находится в диапазоне от 1,5 до 2,5 мм/с, 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.
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.
В любом из способов по первому или второму аспекту изобретения яйца располагают в регулярном порядке, в частности, в конфигурации матрицы, на лотке во время упомянутой конвейерной подачи и ЯМР-измерения. Предпочтительно, число яиц, расположенных на упомянутом лотке, составляет по меньшей мере 36, предпочтительно - по меньшей мере 50, и наиболее предпочтительно - по меньшей мере 120.
Изобретение дополнительно относится к аппарату для автоматизированного неинвазивного определения пола эмбриона в яйце птицы, включающему: ЯМР-аппарат и конвейерное устройство для последовательной или параллельной конвейерной подачи множества яиц птицы в упомянутый ЯМР-аппарат и из него. ЯМР-аппарат выполнен с возможностью подвергания яиц птицы ЯМР-измерению, чтобы посредством этого для каждого из упомянутых яиц определять один или более параметров ЯМР, связанных с яйцом, выбранных из группы, состоящей из времени релаксации T1, времени релаксации T2 и коэффициента диффузии, причем каждый из упомянутых параметров соответствует
- значению параметра, типичному для интересующей области внутри яйца, или
- параметрическому изображению области упомянутого яйца, на котором значения параметров связаны с соответствующим пикселем или вокселом изображения.
Аппарат дополнительно включает классификационный модуль, выполненный с возможностью приема упомянутых одного или более параметров ЯМР или выявленных из них параметров, причем упомянутый классификационный модуль выполнен с возможностью определения пола эмбриона в соответствующем яйце с учетом упомянутого одного или более параметров ЯМР или выявленных из них параметров прогноза. И наконец, аппарат включает сортирующее яйца устройство для сортировки яиц в соответствии согласно выданному упомянутым классификационным модулем прогнозу пола.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутые один или более параметров ЯМР включают набор из двух или более параметров ЯМР, из которых по меньшей мере один выбран из упомянутой группы, состоящей из времени релаксации T1, времени релаксации T2 и коэффициента диффузии.
1
13
23
31
Предпочтительно, упомянутый набор параметров ЯМР дополнительно включает один или более из следующих параметров: времени релаксации T2*, времени релаксации T1ρ и спиновой плотности, связанной с одним или более из ядер H, C, Na и P.
Дополнительно или альтернативно, упомянутый набор параметров ЯМР, предпочтительно, дополнительно включает один или более из сигнала химического сдвига метаболитов, в частности, воды, липидов, аминокислот, нуклеиновых кислот или гормонов, сигнала переноса, селективного в отношении химического сдвига, и сигналов нуль-квантовой когерентности или множественной квантовой когерентности ЯМР.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутый классификационный модуль является модулем машинного обучения.
Предпочтительно, упомянутые значения параметров ЯМР или выявленные из них параметры образуют значения признаков, предоставляемые модулю машинного обучения в виде вектора признаков.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутый классификационный модуль выполнен с возможностью определения прогноза пола эмбриона с использованием линейного классификатора, в частности, линейного классификатора на основе одного или более из линейной регрессии методом наименьших квадратов, метода ближайшего соседа, логистической регрессии, разделяющих гиперплоскостей или перцептронов.
В альтернативном предпочтительном варианте осуществления упомянутый классификационный модуль выполнен с возможностью определения прогноза пола эмбриона с использованием нелинейного классификатора, в частности, нелинейного классификатора на основе кусочных полиномов, сплайнов, ядерного сглаживания, способов с использованием древовидных структур, метода опорных векторов, метода случайного леса, способов бустинга, аддитивных способов и ансамблевых способов или графовых моделей.
В альтернативном предпочтительном варианте осуществления упомянутый классификационный модуль (38) выполнен с возможностью определения прогноза пола эмбриона с использованием алгоритма глубокого обучения, в частности, алгоритма глубокого обучения на основе сверточных нейронных сетей, рекуррентных нейронных сетей или нейронных сетей долгой краткосрочной памяти.
В альтернативном варианте осуществления классификационный модуль (38) выполнен с возможностью определения прогноза пола эмбриона на основе сравнения со значениями параметров, хранящимися в базе данных.
Изобретение дополнительно относится к аппарату для автоматизированного неинвазивного определения оплодотворения яйца птицы, включающему ЯМР-аппарат и конвейерное устройство для последовательной или параллельной конвейерной подачи множества яиц птицы в упомянутый ЯМР-аппарат и из него, причем упомянутый ЯМР-аппарат выполнен с возможностью подвергания яиц птицы ЯМР-измерению, чтобы посредством этого для каждого из упомянутых яиц определять одно или оба из
- гистограммы коэффициента диффузии в различных местоположениях в яйце,
- спектра ЯМР желтка, включающего пики, соответствующие воде и жиру,
причем упомянутый аппарат дополнительно выполнен с возможностью определения прогноза оплодотворения на основе формы гистограммы коэффициента диффузии и/или с учетом спектра ЯМР, причем упомянутый аппарат дополнительно включает сортирующее яйца устройство для сортировки яиц в соответствии с выданным прогнозом оплодотворения.
В предпочтительном варианте осуществления упомянутое определение оплодотворения на основе формы гистограммы коэффициента диффузии с помощью аппарата включает сравнение частоты возникновения по меньшей мере двух разных коэффициентов диффузии или диапазонов коэффициентов диффузии.
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, предпочтительно - 0,75-1,5 мм/с.
2
2
2
2
В предпочтительном варианте осуществления упомянутых по меньшей мере двух разных коэффициентов диффузии или центров упомянутых по меньшей мере двух диапазонов коэффициентов диффузии один из них находится в диапазоне от 0,6 до 1,3 мм/с, предпочтительно - в диапазоне от 0,7 до 1,2 мм/с, а другой находится в диапазоне от 1,5 до 2,5 мм/с, 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 упомянутый аппарат выполнен с возможностью определения прогноза оплодотворения с учетом спектра ЯМР на основе соотношения пиков, соответствующих воде и жиру, на упомянутом спектре ЯМР.
Независимо от того, выполнен ли аппарат для определения пола эмбриона или оплодотворения яйца, в предпочтительных вариантах осуществления аппарат дополнительно включает лоток, на котором упомянутые яйца можно располагать в регулярном порядке, в частности, в конфигурации матрицы, во время упомянутой конвейерной подачи и ЯМР-измерения.
В предпочтительном варианте осуществления число яиц, которые можно располагать на упомянутом лотке, составляет по меньшей мере 36, 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 упомянутого множества катушек, расположенных в плоскости, находящейся выше или ниже лотка, нагруженного яйцами, соотношение числа катушек и числа яиц, расположенных на упомянутом лотке, составляет от 1:1 до 1:25, 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 2, 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.
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.
На фиг. 5 показано шесть параметрических изображений ЯМР, полученных с помощью аппарат ЯМР с фиг. 1
На фиг. 6 показаны парные комбинации параметров T1, T2 и D на недиагональных диаграммах и гистограммах для каждого из параметров T1, T2 и D на диаграммах, расположенных диагонально.
На фиг. 7 показана усредненная гистограмма значений T1 для эмбрионов мужского и женского пола.
На фиг. 8 показана усредненная гистограмма значений T2 для эмбрионов мужского и женского пола.
На фиг. 9 показана усредненная гистограмма коэффициента диффузии для эмбрионов мужского и женского пола.
На фиг. 10 показана усредненная гистограмма коэффициента диффузии, наблюдаемого для множества оплодотворенных яиц (сплошная линия) и неоплодотворенных яиц (пунктирная линия).
Фиг. 11 представляет собой диаграмму рассеяния, на которой показаны пары значений на гистограмме коэффициента диффузии при 1 мм/с и 2 мм/с для множества яиц.
На фиг. 12 показаны спектры ЯМР для оплодотворенных и неоплодотворенных яиц.
Фиг. 13 представляет собой схему упрощенного аппарата для неавтоматизированного неинвазивного определения пола эмбриона в яйце птицы или оплодотворения яйца птицы.
Фиг. 14 представляет собой схему архитектуры классификатора машинного обучения для определения пола в яйцах на основе сверточных нейронных сетей.
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-аппарат 18, 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-аппарат 18 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, выполнен с возможностью осуществления эхо-планарной визуализации. Эхо-планарная визуализация подробно описана в  и . Альтернативно, с помощью контроллера 28 градиентов можно управлять градиентными катушками 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. Временем, формой и силой импульсов управляют 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 импульсная визуализация, как более подробно описано в статьях  и , соавторами которых являются авторы настоящего изобретения, и которые включены в настоящее описание по ссылкам. 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 реконструкции изображения 36. В предпочтительных вариантах осуществления измерения от разных радиочастотных катушек 30 будут комбинировать с использованием способов параллельной визуализации, и реконструкция изображения достигается 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 реконструкции изображения 36 выполняют продвинутые алгоритмы реконструкции, такие как низкоранговая матричная реконструкция или итеративные алгоритмы. Модуль 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 реконструкции изображения 36, передаются в модуль классификации яиц 38. В представленном варианте осуществления модуль классификации яиц 38 выполняет две задачи, сегментацию и классификацию. В высокопроизводительном устройстве с помощью модуля классификации яиц 38 сначала сегментируют поступающие изображения на части изображений, соответствующие отдельным яйцам 14. Затем часть изображения, соответствующую каждому отдельному яйцу 14, классифицируют по полу, 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 полы яиц 14 на упомянутом лотке 16. Учитывая эту информацию, с помощью сортирующего яйца устройства 40 можно отсортировывать яйца 14, определяемые как включающие эмбрионы мужского пола, или перераспределять яйца 14 на лотке 16 по полу. 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 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, 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 радиочастотным контроллером 32 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 радиочастотного контроллера 32 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 расположены параллельно упомянутому стрелкой 46 направлению конвейерной подачи лотка 16 с помощью конвейерного устройства 12.
Т.к. эмбрион всегда 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 возможным 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 из конфигураций 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 посредством этого 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 способ SENSE, описанный в , в котором используют пространственную избыточность для получения подвыборки k-пространства и реконструкции несмешанных изображений. Схожим способом, который также можно использовать, является так называемый способ 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 42, таким образом, также снижая общее время сканирования. Более подробное описание многочастотной технологии представлено в , включенной в настоящее описание по ссылке.
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 способов в предпочтительных вариантах осуществления используют так называемое опознание по сжатию, с помощью которого снижают число точек измерения, необходимых для реконструкции изображения, таким образом, вводя новый 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 способ 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 восстанавливать одно изображение на яйцо 14, в то время как в других вариантах осуществления будут восстанавливать 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.
На фиг. 5 показано шесть параметрических изображений ЯМР, полученных с помощью ЯМР-аппарата 18 с фиг. 1. Верхний ряд изображений соответствует яйцу, включающему семидневный эмбрион женского пола, в то время как нижний ряд изображений соответствует яйцу, включающему семидневный эмбрион мужского пола. Как описано во вводной части заявки, «параметрическое изображение» области яйца 14 в настоящем описании означает набор значений параметров, связанных с соответствующими пространственными областями внутри яйца 14, соответствующих пикселям или вокселам изображения. Каждое из изображений, показанных на фиг. 5, состоит из 64×64 вокселов из среза яйца толщиной в один воксел, с которыми связанно соответствующее значение параметра T1 (левый столбец), T2 (средний столбец) или коэффициента диффузии D (правый столбец) и которое показано серой тоновой шкалой на фиг. 5.
В настоящем описании термин «T1», как правило, означает временную константу для физического процесса, отвечающего за релаксацию компонентов вектора намагниченности ядерного спина, параллельного внешнему магнитному полю, генерируемому магнитной установкой 24, также обозначаемую в этой области как время «продольной» или «спин-решеточной» релаксации. Таким образом, он представляет собой время, необходимое для реконструкции продольной намагниченности на приблизительно 63% (1-(1/e)) от исходного значения после переворачивания в магнитную поперечную плоскость с помощью радиочастотного импульса на 90°.
Термин «T2» означает время «поперечной» или «спин-спиновой» релаксации и представляет собой коэффициент затухания для компонента вектора намагниченности ядерного спина, перпендикулярного внешнему магнитному полю, генерируемому магнитной установкой 24.
«D» представляет собой молекулярный коэффициент самодиффузии (также обозначаемый как «константа диффузии») молекул воды, определенный Альбертом Эйнштейном в 1905 году (A. Einstein в «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» вовне 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 деталей. Например, если есть диффузионный барьер, подобный мембране клетки, D будет снижаться. Это может происходить, когда эмбрион в яйце развивается с окружающими биологическими структурами, подобными кровеносному сосуду или т.п.
Таким образом, каждый из 64×64 вокселов имеет значения трех параметров T1, T2 и D, связанных с ним, и попарные комбинации параметров, связанных с одним и тем же вокселом, проиллюстрированы на недиагональных диаграммах на фиг. 6. Например, на левой нижней диаграмме пары T1/D для каждого воксела показаны на диаграмме рассеяния, причем пары T1/D, соответствующие яйцу, включающему эмбрион мужского пола, указаны крестом, а пары T1/D, соответствующие яйцу, включающему эмбрион женского пола, указаны кругом. Необходимо отметить, что на этой диаграмме не видна пространственная информация, т.е. к какому местоположению внутри яйца принадлежит пара T1/D, но, разумеется, она доступна. Аналогично, на диаграмме в левом столбце, среднем ряду показаны пары T1/T2, и на диаграмме в среднем столбце, третьем ряду показаны пары T2/D, аналогично обозначенные крестами и кружками для яиц, содержащих эмбрионы мужского и женского пола, соответственно.
На трех других недиагональных диаграммах показаны те же комбинации параметров, но при этом роль горизонтальных и вертикальных осей изменена и представлена таким образом, что пол представлен черным и серым цветом, что позволяет лучше различать области, связанные с эмбрионами мужского/женского пола, невооруженным взглядом.
На диагональных диаграммах показаны гистограммы, на которых для каждой соответствующей ячейки параметра подсчитывают число вокселов, попадающих в ячейку. Как видно на трех диагональных диаграммах, для каждого из трех параметров T1, T2 и D гистограммы, полученные для яиц, содержащих эмбрионы мужского и женского пола, отличаются. Хотя диагональные диаграммы на фиг. 6 представляют собой гистограммы для измерения только одного яйца каждого пола, при усреднении гистограмм для множества яиц, как показано на фиг. 7, 8 и 9, можно видеть, что отклонения между гистограммами фактически являются систематическими.
На фиг. 7 показана усредненная гистограмма для значений T1, обнаруженных на изображениях T1 14 яиц женского пола и 12 яиц мужского пола. Для обоих полов можно наблюдать три пика T1, при этом два пика при более низких T1 являются идентичными для обоих полов. Однако, яйца, содержащие эмбрионы мужского пола, демонстрируют высокий пик T1 в области приблизительно 2250 мс, в то время как яйца, содержащие эмбрионы женского пола, демонстрируют высокий пик T1 при большем времени T1 приблизительно 2750 мкс. Вокселы параметрического изображения T1, демонстрирующие эти высокие значения T1, являются именно вокселами, локализованными в верхней части яйца, причем находится эмбрион. Это также по меньшей мере качественно можно видеть на фиг. 5, причем яйца показаны в горизонтальной конфигурации, и причем большое T1 фактически обнаруживают в верхней части каждого яйца. Таким образом, связанные с полом различия высокого пика T1, наблюдаемого в областях, близких к эмбриону, можно использовать для определения пола эмбриона.
Фиг. 8 схожа с фиг. 7, за исключением того, что на ней показана усредненная гистограмма значений T2. На гистограмме показаны два пика T2, причем высокий пик T2 соответствует вокселам, расположенным в верхней части яйца и, таким образом, близко к эмбриону. В случае яиц с эмбрионом мужского пола, высокий пик T2 также является более низким и локализован в области приблизительно 150 мс, в то время как высокий пик T2 в случае яиц с эмбрионом женского пола соответствует приблизительно 200 мс. Однако различия между гистограммами T2 не столь выражены, как в случае T1.
2
2
И наконец, на фиг. 9 показана гистограмма коэффициента диффузии, схожая с фиг. 7 и 8, на которой видно три пика. И снова, высокий пик коэффициента диффузии соответствует вокселам, расположенным близко к эмбриону, и обнаружено, что их локализация зависит от пола. В частности, обнаружено, что высокий пик коэффициента диффузии в случае яиц, содержащих эмбрион мужского пола, соответствует приблизительно 1,75 мм/с, в то время как в случае яиц, содержащих эмбрион женского пола, он соответствует приблизительно 2 мм/с.
Т.к. каждый из параметров T1, T2 и D чувствителен к полу, их можно использовать для определения пола эмбриона, содержащегося в яйце, с помощью модуля классификации яиц 38. Как указано выше, для каждого из этих параметров можно определять значение параметра, типичное для интересующей области внутри яйца, т.е. в области расположения эмбриона или вблизи нее, а затем использовать его в определении пола с помощью классификационного модуля 38.
Однако в предпочтительных вариантах осуществления классификационный модуль 38 принимает все параметрические изображения, такие как изображения, показанные на фиг. 5, и основывает свое определение на них. В связи с этим, классификационный модуль 38, предпочтительно, является модулем машинного обучения. Модуль машинного обучения может обучаться с помощью данных, а затем делать управляемые данными прогнозы или принимать решения посредством построения модели из дискретизированных входных сигналов. Например, как видно на фиг. 6, в пятимерном параметрическом пространстве, образованном параметрами T1, T2, D, x-координатами и y-координатами, существуют очевидные различия между яйцами с эмбрионами мужского и женского пола, и профиль этих различий в этом параметрическом пространстве можно хорошо распознавать с помощью алгоритмов машинного обучения.
В машинном обучении и статистике классификация является проблемой идентификации, к которой из набора категорий, в этом случае - мужскому и женскому полу, принадлежит новое наблюдение, с учетом обучающей выборки данных наблюдений, категория которых известна. «Классификатор» является алгоритмом или машиной, выполняющим классификацию.
Таким образом, в предпочтительных вариантах осуществления классификационный модуль 38 является модулем машинного обучения. Предпочтительно, значения параметров ЯМР или выявленные из них параметры образуют значения признаков, предоставляемые модулю машинного обучения в виде вектора признаков.
Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J. The Elements of Statistical Learning. Elements 1, (Springer, 2009)
Rosenblatt, F. The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychol. Rev.65, 386-408 (1958)
В предпочтительных вариантах осуществления классификационный модуль 38 выполнен с возможностью определения прогноза пола эмбриона с использованием линейного классификатора. С помощью линейных классификаторов классифицируют объекты, принимая классификационное решение на основе значения линейной комбинации значений признаков. Подходящие линейные классификаторы могут быть основаны на одном или более из линейной регрессии методом наименьших квадратов, метода ближайшего соседа, логистической регрессии и разделяющих гиперплоскостей. Специалисту в области машинного обучения известна теория линейных классификаторов. Подробное описание упомянутых выше линейных классификаторов представлено в . Другим подходящим линейным классификатором является так называемый перцептронный алгоритм, являющийся алгоритмом для обучения бинарных классификаторов с учителем. Одним из преимуществ перцептронного алгоритма является то, что он делает возможным обучение в реальном времени, в том смысле, что он обрабатывает элементы в обучающей выборке по отдельности. Более подробно перцептронный алгоритм описан в .
Criminisi, A. Decision Forests: A Unified Framework for Classification, Regression, Density Estimation, Manifold Learning and Semi-Supervised Learning. Foundations and Trends in Computer Graphics and Vision 7, 81-227 (2011)
В альтернативных вариантах осуществления классификационный модуль 38 выполнен с возможностью определения прогноза пола эмбриона с использованием нелинейного классификатора. Для определения пола эмбриона с использованием упомянутых выше параметров ЯМР в качестве значений признаков можно успешно использовать нелинейные классификаторы на основе кусочных полиномов, сплайнов, ядерного сглаживания, способов с использованием древовидных структур, метода опорных векторов, способов бустинга, аддитивных способов и ансамблевых способов или графовых моделей. И снова, подробное описание этих нелинейных классификаторов можно найти в упомянутой выше работе Hastie, включенной в настоящее описание по ссылке. Особенно подходящий нелинейный классификатор основан на методе случайного леса, осуществляемом посредством построения множества решающих деревьев в период обучения и вывода класса, являющегося так называемым режимом классов решающих деревьев. Более подробно метод случайного леса описан в .
Y., L., Y., B. & G., H. Deep learning. Nature 521, 436-444 (2015)
Le Cun, Y. et al. Handwritten Digit Recognition with a Back-Propagation Network. Adv. Neural Inf. Process. Syst. 396-404 (1990). doi:10.1111/dsu.12130
Donahue, J. et al. Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description. Cvpr 07-12-June, 2625-2634 (2015)
Hochreiter, S. & Schmidhuber, J. Long Short-Term Memory. Neural Comput.9, 1735-1780 (1997)
В альтернативных вариантах осуществления классификационный модуль 38 выполнен с возможностью определения прогноза пола эмбриона с использованием алгоритма глубокого обучения. Глубокое обучение является частью обширного семейства способов машинного обучения, как указано в настоящем описании, и основано на представлении обучающих данных, в отличие от специализированных алгоритмов. Обзор подходящих алгоритмов глубокого обучения представлен в . Особенно подходящие алгоритмы глубокого обучения для целей по настоящему изобретению основаны на сверточных нейронных сетях, как описано в , рекуррентных нейронных сетях, как описано в , или нейронных сетях долгой краткосрочной памяти, как описано в .
Предпочтительная в настоящее время реализация классификатора машинного обучения для определения пола эмбрионов в яйцах основана на сверточных нейронных сетях (CNN). На фигуре 14 схематически показана общая реализация архитектуры. C-параметрические изображения пикселей MxN приведены к CNN. В них используют сверточные фильтры C1 mxn, пулинг и активацию по входным данным, что приводит к получению первого слоя размера M1xN1 с каналами C1. Это действие повторяют p раз до выделения интересующих признаков параметрических карт. Затем взаимно соединяют q нейронных слоев L каналов для получения конечной вероятности мужского или женского пола.
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
Sermanet, P. et al. OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks. arXivPrepr. arXiv 1312,6229 (2013). doi:10.1109/CVPR.2015.7299176
Simonyan, K. & Zisserman, A. Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition. Int. Conf. Learn. Represent. 1-14 (2015). doi:10.1016/j.infsof.2008.09,005
Lin, M., Chen, Q. & Yan, S. Network In Network. arXiv Prepr. 10 (2013). doi:10.1109/ASRU.2015.7404828
Szegedy, C. et al. Going deeper with convolutions. в Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 07-12-June, 1-9 (2015)
He, K., Zhang, X., Ren, S. & Sun, J. Deep Residual Learning for Image Recognition. в 2016 IEEE Conference on Computer Vision и Pattern Recognition (CVPR) 770-778 (2016). doi:10.1109/CVPR.2016.90
Iandola, F. N. et al. SQUEEZENET:ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50XFEWERПАРАМЕТРSAND <0,5MB MODEL SIZE. arXiv 1-5 (2016). doi:10.1007/978-3-319-24553-9
Paszke, A., Chaurasia, A., Kim, S. & Culurciello, E. ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation. arXiv 1-10 (2016)
Реализация этих CNN может включать варианты сверточных фильтров, пулинга, нелинейной активации или архитектуры. Примерами, помимо прочих, являются AlexNet (), Overfeat (), VGG (), Network-in-network (NiN) (), GoogLeNet и Inception (), ResNet (), SqueezeNet () и ENet ().
1
13
23
31
В соответствии с существующей точкой зрения упомянутые выше три параметра ЯМР T1, T2 и D являются наиболее подходящими для выдачи прогноза пола, и наиболее надежные результаты можно получать, если классификационный модуль 38 основывает выдачу своего прогноза на всех трех параметрах, в частности, на конкретных параметрических изображениях. Однако изобретение этим не ограничено. В некоторых вариантах осуществления используют набор из двух или более параметров ЯМР, из которых по меньшей мере один выбран из упомянутой группы, состоящей из времени релаксации T1, времени релаксации T2 и коэффициента диффузии. В таких вариантах осуществления набор параметров ЯМР может дополнительно включать один или более из следующих параметров: времени релаксации T2*, времени релаксации T1ρ и спиновой плотности, связанной с одним или более из ядер H, C, Na и P.
Дополнительно или альтернативно, набор параметров ЯМР может дополнительно включать один или более из сигналов химического сдвига метаболитов, в частности, воды, липидов, аминокислот, нуклеиновых кислот или гормонов, сигнала переноса, селективного для химического сдвига, и сигналов нуль-квантовой когерентности или множественной квантовой когерентности.
Вместо различения пола эмбрионов в яйце 14 аппарат 10 с фиг. 1 можно использовать для определения оплодотворения яйца 14, как будет описано далее со ссылкой на фиг. 10-12.
2
2
На фиг. 10 показана усредненная гистограмма коэффициента диффузии, наблюдаемого для всего множества оплодотворенных яиц (сплошная линия) и неоплодотворенных яиц (пунктирная линия). Более точно, коэффициенты диффузии определяли для каждого из вокселов изображения коэффициента диффузии всего объема множества яиц. Как видно на фиг. 10, на гистограмме показаны очень схожие значения, близкие к 2 мм/с (соответствующие альбумину), но коэффициенты диффузии, близкие к 1 мм/с (обнаруживаемые в областях внутри желтка), чаще обнаруживают в неоплодотворенных яйцах, чем в неоплодотворенных яйцах. Таким образом, это различие можно использовать в качестве критерия для определения оплодотворения.
2
2
2
На фиг. 11 показана диаграмма рассеяния пар значений на гистограмме коэффициента диффузии при 1 мм/с и 2 мм/с для девяти оплодотворенных и десяти неоплодотворенных яиц. Как видно на фиг. 11, на простой диаграмме рассеяния все яйца каждого типа, кроме одного, 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. 12 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 два показателя оплодотворения, т.е. форму гистограммы коэффициента диффузии и отношение пиков жира и воды, можно комбинировать для повышения надежности выдаваемого прогноза. Необходимо отметить, что сравнение значений на гистограмме при 1 мм/с и 2 мм/с является только одним из способов использования характерной формы гистограммы коэффициента диффузии. В предпочтительных вариантах осуществления всю гистограмму коэффициента диффузии можно предоставлять алгоритму машинного обучения, который автоматически обучается различать гистограммы коэффициента диффузии, соответствующие оплодотворенным и неоплодотворенным яйцам. На фиг. 11 показано, что на гистограмме коэффициента 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 классификации яиц 38.
Аналогично, хотя соотношение пиков жиров и воды на спектре на фиг. 12 является лишь одним из способов распознавания оплодотворения яйца на основе спектра, в альтернативных вариантах осуществления весь спектр можно предоставлять модулю машинного обучения, такому как соответствующим образом выполненный модуль классификации яиц 38, который после достаточного обучения может различать оплодотворенные и неоплодотворенные яйца с учетом спектра.
Также необходимо отметить, что различение оплодотворенных и неоплодотворенных яиц 14 можно осуществлять с использованием того же аппарата 10, который показан на фиг. 1, при этом единственным отличием является протокол ЯМР-измерения, предоставляемый центральным контроллером 44 компонентам ЯМР-аппарата 18, например, для измерения интересующих параметров, и алгоритму, используемому модулем классификации яиц 38.
На фиг. 13 показан упрощенный аппарат 10’, имеющий ту же функциональность, что и аппарат 10 на фиг. 1, за исключением того, что он не предназначен для осуществления высокопроизводительного автоматизированного определения пола или оплодотворения. Аппарат 10’ включает ЯМР-аппарат 18, который, по существу, включает тот же тип компонентов, что и аппарат 10 на фиг. 1, но предназначен для измерения только одного яйца. Упрощенный аппарат на фиг. 13 не включает конвейерное устройство 12 и, соответственно, сортирующее яйца устройство 40. Фактически, выходные данные модуля классификации яиц 38 выводят на интерфейс пользователя 60. Эту упрощенную версию можно использовать для анализа в масштабах лаборатории, а не для промышленного анализа. Хотя предпочтительные варианты осуществления изобретения относятся к высокопроизводительным автоматизированным способам и аппаратам, включающим конвейерное устройство 12 и сортирующее яйца устройство 40, и проведению параллельных измерений множества яиц 14, изобретение этим не ограничено, и все из вариантов осуществления, представленных в настоящем описании, аналогичным образом можно использовать по отношению к аппаратам, не включающим конвейерное устройство 12 и сортирующее яйца устройство 40.
Хотя предпочтительный пример варианта осуществления показан и подробно определен на чертежах и в предшествующем описании, его необходимо рассматривать исключительно в качестве примера, а не в качестве ограничения изобретения. В связи с этим, необходимо отметить, что представлен и определен только предпочтительный пример варианта осуществления, и должны охраняться все варианты и модификации, в настоящее время попадающие в объем охраны изобретения, определенный в формуле изобретения, или которые попадут в него в будущем.
СПИСОК ССЫЛОЧНЫХ ПОЗИЦИЙ
10 аппарат для неинвазивного определения пола эмбриона или 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 реконструкции изображения
38 модуль 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