基于概率神经网络的尿样颜色识别

基于概率神经网络的尿样颜色识别 光学仪器,第卷 第期 ,, , ,:,,,，:,,,,::,,:,, :,;, 年月,:,, ,: :,,，:,，，，,,,,,，，,, ,,,文章编号 ,::,,,,:,:,,:,::,,:,,,, , 基于概率神经网络的尿样颜色识别 ,,王春红张弘强于长兴 ,绥化学院 电气工程学院黑龙江 绥化,, ,,,:,, ,。 ,摘要基于概率神经网络提出一种与尿液反应后尿试纸的颜色识别方法针对颜色色空间转 ,,,换的非线性复杂关系获取标准阈值颜色色度值进行归一化处理后建立基于概率神经网络的 。 ,。 尿样颜色识别模型实验结果表明用概率神经网络进行尿样颜色识别是可行而有效的与颜 ,,色色差评价方法作比较该方法无须进行色空间转换只利用设备原有 颜 色 空 间 的 ,,,,,, ,。值即可实现更易于操作 ,,,,,关键词概率神经网络颜色识别生化 ,，， ,,,,中图分类号文献标识码 ,,,,,,,,,:,:,,,,,,,,,,,::,,,,:,,:,,,:,,::,,,, , ,;,;,:～:,:::;::,:,:～,;;,,;,,,;,:,,,,,,,,,,,,,,,,, :,,,,:,;～,,;,:，,,,,,,,,,,, ,,, ,，,:～～,～:,，,，,，:,,,,:～,,,,,,, ,,,,,,, ,,,,,:，，,,,,,,:,,::;;:;:,,:,,,;;,,～～～,,,;,,,～～～,～,,,,,,,,,,,,,,,,,,! , ,,,,:,:::;::,:,,;～:,:～,;;,,;,,,;,:,:,,,,:,;～,,;,:，,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,:,，，::,,,:,,:～:,,,:,,:,～～::,,,;::,,,;::,,;;,,,;,,,,;:,,,:; ,,,,,,,,,,,,,,,,, ,, , ,,,:,:,～;,,,,,,～;,～:,,,～;,:,,,;,,;,:,,,:,,,，， , ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,～;,::::;::,:,:～,;;,,;,,～;;,～,,,:,;～,～,,;～:,～,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ;,～～:,,,,,::,,～～,,, :,:, ,～:,;,;:;,;;,,;:,,,,;:,,,;,,;,,,:,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,!, ～;:::,;;,:;;,,～,:,,;～:,,,:,;,～,～;::,;,,;～:,～;;,:;,,:,;;, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,:::,,:;::,,;,:,～,,:,:,,,,,:::,,～;,～:～,;,,:～,,;,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,!,! ,,,,,，;,:,,,,:,,,,,,,,,:,;～,,,,;,,:,，,，，::,:,,;::,,,,:,,,::～;,,:,,,,,,,, ;,,,;!,,!:,,, 引 言 、、、、、颜色识别在遥感技术工业过程控制材料分拣识别图像处理产品质检机器人视觉系统等领域已 。 ,、、,得到广泛应用利用已有的彩色图像处理设备如彩色扫描仪彩色数码相机摄像头等可以进行尿液 ,,,。 ,、的医学生化分析但是由于系统信号传输的非线性硬件设备本身的局限性及其它各种外在因素的 ,,。 ,影响不同设备间颜色信息的传递也不是线性的而是非常复杂的即使是同一彩色图像经不同的彩色 图像处理设备扫描或拍摄后再输入到计算机中所得到的 数据文件在比例关系上和数量大小方面也,,, , ,收稿日期 ,:,,:,:,,, ,,,,,,基金项目黑龙江省教育厅科学技术研究项目黑龙江省教育厅科学技术研究项目,,,,,,,,,,,,,,,,作者简介,王春红,,,女,黑龙江绥化人,副教授,博士,主要从事颜色科学、颜色图像处理方面的研究。 ,,,,, ,,，， 特点 ,,,,，， 。 ,是统 计 方 法 与前馈神经网络相结合的一种 神 经 网 络 模 型与多层前馈神经网络 ,，， ,,:， ,,,,,,。,相比较网络收敛速度快网络结构仅有两层并且运算时不需 的主要优势为::,,,,，， ,,,,,,,,, ,,,,,要返回网络再对权值进行修改无论多么复杂的分类问题只要有足够的训练数据可以保证获 ,,，， 。,,,得贝叶斯准则下的最优解允许减少或增加训练数据而无需进行长时间的训练, 结构,,, ,，， 是一种 能 够用于 模 式分类的径向 基 神 经 网 ,，， ,络实质 是 基 于 贝 叶 斯 最 小 风 险 准 则 的 一 种 并 行 算 ,,,。,、,法共三层输入层隐 网络结构如图所示,，， , 。 ,含层和输出 层第 一 层 为 输 入 层网 络 第 二 层 为 隐 含 ,,,层用径向基作为激励函数一般为高斯函数 即 ,,,,,,第三层为 为径向基函数神经元输入值;,,,, , 图 概率神经网络结构 ,,。输出层即竞争层 ,图为输入向量的个 数中 为 输 入 向 量 的 维,,,, ,:～;,,,,:,,,,,,:,,，，,,,～:,～,; ,,, , , ,,,,。,数为输入权值向量为隐层权值向量隐含 为输出神经元个数为扩展常数值越大，,,，,,， : : ,,,, 。层神经元对输入向量的响应也越大 ,,。分类方法径向基层计算输入向量同样本输入向量间的距离 输出一个距离向量竞争 ,，， , ,,, ,,,层接受距离向量计算各个模式出现的概率通过竞争传递函数寻找输入向量中的最大元素把 :,:;,, ,。响应的神经元输出设置为其余输出设置为 ,: 样本体系结构 , 标准阈值,,, ,,、,,,,,,。尿液生化分析中每一具体项目分为正常临界正常和非正常情况将 ,, ，， ， ， ， ， ， ,,尿试纸与标准阈值实验液作用在规定的时间内检测尿试纸可见光谱反射率或用色度仪器测试颜色三 。刺激值 计算公式为颜色三刺激值 ,,,:，,,,, ,,, ， — ,,,,,,, ，,,, ,Δλ λ烄λλ ? λ — ,,,,, ,,, , ，,,,, λ Δλλλ! 烅?λ — ,,,,,,, ,, ，,λ Δλ,λλ ? 烆λ ———,,,,,,,,,、,,、,,、式中为照明光源相对光谱功率分布为物体可见光谱反射率和为 标 ,,,,λ,:，，!λλλλ ,,。 准观察者的光谱三刺激值函数一般 在 为采样间隔紫外可见近红外分光光 ,,:,,，,,,,,, ΔλΔλ 。 ,,,度计上测试获得光谱反射率数据即可由式得到光源下的颜色三刺激值 实验中比对实验所用,,,, 。光源和测试标准阈值颜色所用光源相同为能更好地反映两个颜色间色差大小与人眼感知程度的一致,,,,,。性通常将物体颜色三刺激值 转换成 匀色空间色度值依据下式进行计算,,, :，，,, ， ?? 第等基于概率神经网络的尿样颜色识别期 王春红,,,, , ,, 烄，,,,,,, ×,, , , ,, ,,, ,, ,,::,,,, × , 烅 ,,,,,, ,,,, ,,, ,,::, × ,,, ,,,, ,, ,,,, 烆 ,,, , , ,,,,、。,,。、、式中为米 制 明 度为 米 制 色 度为 标 准 照 明 体 的 三 刺 激 值,，,,, , , ,,,,, ,,,, ,,,, ,的计算公式为, ,,, , ,,,,，，, :,::,,,, ，, ,烄,, , ,, 烅,, ，,,,,,， :,::,,,,，, ×， ,? ,,, 烆 、,,,。实验在 标准光源标准光源下分别进行尿胆素原标准阈值色度数据如表 所示: , ,,,,,, 。表和标准光源 下的相邻标准阈值间的色差 为标准光源 , , ,,, ,。 由表标准阈值间的色差远远超出了人眼分辨颜色差别的阈值标 和表中的色度数据可以看出, , 。,,准光源 和标准光源 下的色差值较接近标 准 光 源 下对 于 尿 胆 素 原 测 试空 间 色 度 值 如 , ,,,,, ,,,, 。表所示, 表 标准光源下的标准阈值的色度数据表 标准光源下相邻标准阈值间的色差,, ,,,, :::,,～,,,,;,;:;;, ,,,,,,,,, ，,;,;,,,,,,～;;～,,; ,,,,,,,, ,,,,,,～,:～:;,,,,,,,,,,,～:～ ,,,,,,,,:;,,,,,, , 光源 色度值 ,, ，，， ，， ， ，,,,,,,,, 相邻 , , ， ， ， ， ,, , , 阈值，, ，， ，， ， ， ,:,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,:, , ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,: ,,,, ,,,, ,,:, ,,:, ,,,,, ,:,, ,,,, ,,,, ,, ,, ,,,,,,,,,,,:,,,,,,,,,,,,, ,,:, ,,,,, ,,,,, ,:,,, ,,,,, 表 标准光源下 值 ,,,,,, ,, ， ,,,,:,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,～;;～,,;,,, ,,,:,,,,::,:,,,,,,,,,,,,:,,,,,,,,～,:～:;,,,,,,,,, , , ,,,,: ,,,,, ,,,:: ,,,,: ,,,,, 色度值 ,, ，，， ，， ， ， ,:,,, ,,,,, ,,,,, ,,,,, ,,,, ,, ,, ,,,,:,,,,,:,,,,,:,,,,,:,,,,,:,,,,,,, ,:,,, ,,,,, ,,,,, ,,,,, , ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,:,,,,,,,,,,， , ,,,,, ,,,,, ,,,,, ,,,,, ,,,,, ,,,,, ,,,,, ,,,,, ,,,,, ,,,,, , 、 指标数据的量化化处理,,,,,,,。 为减少网络的训练难度需要对输入数据进行归一化处理利用计算公式将输入数据量化为闭区 ,,,。,,间上的无量纲指标属性值当输出越大分析结果越高时效应系数计算公式为:,:,:,,, ,,,,,,, ,:,,,,,,:,:,,, × ,,, ,,，,,,,,,, , ,,, ,,当输出越小分析结果越高时效应系数计算公式为 ,,,,,,,,,:,,,,,,:,:,, × ,,,,,,, ,,,,，, ,,,,,,, , ,,,,其中为目标值的效应系数为第为第个指标的最小值个指标的最大值是评价指 ,,,, , , ,,,,,,,,,,, 。,。标数将 标准光源下标准阈值的 值经过上述处理后便得到样本数据 ,,,, ,, ,,。 ,,,,隐含层神经元数与训练样本数相同共计传递函数为高斯函数加权函数设为欧 个 ,,,,,,,, ,,。 ,,。氏距离加权函数编程中输人函数为 输出函数为加权函数为 ,,,,,;,,:,::,;,,:,,:,,,, 。 ,、、、、,,,输出层神经元数的确定网络输出结果共分即因此输出神 个等级,, , , ， ， ， ， ， ， ， 。经元个数取为, 的训练和预测,,, ,，， ,,,,,,,,,用 函数设计 网络代码神经网络工具箱中 ,,,,，,,,;,,,，， ,;,;,,,,,;,,,,,,,,, ,,,、、、、、、、、其中即 评 价 等 级分 别 用 为归一化样本向量为 输 出 目 标 向 量代 表 , , ， ， ， ， ,,,,,,,,,,,,,。五个等级为产生的 为径向基函数分布密度设为 ， ， ， ,;,，，,;,,:,,,,, ,利用函数可将分类结果转换为容易识别的类别向量亦可用函数将类别向量转化为,;:,,,,,,,;: ,, 。可以使用的目标向量,，， ,,,,,,将验证样本数据输入已训练完成的 进行预测测试函数为预测结果为 ,，， ,,,, ,;,,,,, 。归一化验证样本矢量 ,网络输出 ,,,,,,, , , 。归一化后的尿胆素原验证样本数据和网络的预测结果如表 所示, 尿样颜色分类结果表 , ,,,, ,～:,～:～,::,;:,,,:,,,;,,,,;:,,,,,,,,,, 验证样本 ,,,,,,, :,:,,::,,:,,:,,,,,:,,,,,:,,,,,:,,,,,:,,,,,, :,:,,, :,,:,, :,,,,, :,,,,, :,,,,, :,,,,, :,,:,: , :,:,,, :,,,,, :,,,,, :,,,,, :,,,,, :,,,,, :,,,,, , , ， ， ， ， ， ， , ， , , ， 期望输出 预测结果 , ， ， ， ， ， ， , ， , , ， 结论 , ,,,,,,,与尿液生化分析颜色色差方法进行了比对预测值说明 与计算颜色色差方法结果完全一致,, ,。网络有较好的预测精度概率神经网络用于尿液生化分析中的尿样颜色识别是完全有效的 ,,,,该方法无须进行色空间转换只利用设备原有 值即可实现用 颜色空间 语 ,,,, ,,, ,,,，,, ,,,,。言编程结果直观具有良好的图像界面支持易于操作具有一定的使用价值 ,,,由于照明光源直接影响物体的颜色因此尿样检测的照明光源要和提供检测项目标准阈值的照 , 。明光源相同或相近 ,参考文献 ,, ,,,,,,,,,王春红周 越赵红霞基于色差评定理论的尿液生化分析方法研究生物医学工程学杂志,,，,,,,,,,, ,::,,, ,, ,,,,,,,,,,蔡明杰贾宏志毕 波等基于黑白摄像系统的伪彩色处理光学仪器,,，,,,,,,,, ,:,,,, ,, ,,,,,:,，，,:,,,,，，,， ,,:，,，, ,,::,～,;,,,;,,,,,,,:,,,,;,;,,:, ,;,～:,,:,,,:,,,,:,,,,,:,;～,,,,,,,,,,,, ,,,,,,, ?? 第等基于概率神经网络的尿样颜色识别期 王春红,,,, , ,,,,,, ,,:，,,,,,,,,,,:,,,,:,,,,;,:,，:,::,:::,:,,,:,,:,，,:,,,;;,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,, ,，, ,,,,,, , ,,,,, ,,;:,;,;,,,,,,;,;,;,,,,:,,～,,:,,,,,:,;～,,,;,:,，,，;:,,,,,:,,,:,:;,:;，,,,,,,,,,,,，,,,,,::,, ,,,,,, ,, ,,,,,,, 柳 松,王展基于径向基概率神经网络的人脸识别方法计算机工程与科学 ,,，,,,,,,:,,::,,, ,,,,,,,,荆其诚焦书兰俞柏林色度学北京科学出版社 ,,,,,,,,, ,,,,,,王文成神经网络及其在汽车工程中的应用北京北京理工大学出版社, ,,,,,,,, ,, ,,,,飞思科技产品研发中心神经网络理论与 北京电子工业出版社实现,,,,,，,,, ,, ,::,, 櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅 檵檵檵檵殝 殝檵殝 消 息檵 人类首个私人太空望远镜定于年发射 ,:,, 为地球免遭小行星撞击绘制前所未有的动态星图 ,“”在私营太空企业成功让他们的飞船接驳上国际空间站后美国下一个私字头太空项目的出发日期 。 ,、也已敲定据美国太空网不久前消息称一个由非营利性私人组织设计研制实施发射并操控的太空望 。 ,远镜将于该望远镜升空旨在发现近地并帮助研究人员绘制一张前所 年发射入轨万颗小行星,:,, ,: 、。。未有详尽动态的太阳系内部地图目前据项目审查小组称该任务在技术上可行且成功几率非常之高 ,,“”太空望远镜承载着人类巨大的希望从地球上出发其安放在大气层外浩瀚太空中以惊人的视野 。,,探求宇宙奥秘对太 空 望远 镜的研制与发射一直以来都是国家行为但 不 久 前一 个 非 营 利 性 私 人 组———、,织发射并操纵首个私人太空望远镜以寻找有破坏性的小行星并避免其 基金会开始计划建造,,,, 。《》,。与地球相撞据英国新科学家杂志此前报道称这也是政府迟迟未着手的一项工程 ,。“”首个私人太空望远镜被定名为哨兵其发射后将靠近金星轨道基金会日前给出了在金星轨 ,,,, “”,——— 道上运行的哨兵望远镜模拟图在该位置可让望远镜在扫描地球周围时避开强烈的太阳光否则那 。“”“”压倒一切的炫目光芒将严重阻碍小行星狩猎工作 ,“”“”据 哨兵望远镜将在其低于红外眼搜索约基金会官员介绍称年的任务执行期内以万 ,,,, , ,: ,,。 颗近地小行星而这无疑将是一项壮举因为迄今科学家们发现的此类太空岩石也不过 该 万块左右 , ,———望远镜作为一个私人性质的深空观测站能够为人类找出有潜在危险的小行星具体方式是帮助研究 、,人员绘制出一张前所未有的详尽动态的太阳系内部地图借此识别在数年或数十年后有可能撞击地球 ,,“”,的太空岩石给人类一个足够的时间进行小行星的偏转任务同时该地图也将为人类勘探和开采小行 。星提供最大的帮助 “”、,, ?据哨兵项目特别审查小组主席美国宇航局喷气推进实验 室 前 任 主 任 汤 姆 凯 文 在 一 ，,,, ,“”,份声明中称哨兵太空望远镜的出炉将是领域里一个重大的里程碑 目 前 大 量 的 设 计 与 规 划 工 作 正 。 ,“”在鲍尔航天公司进行这个由在 哨 兵太 空 望 远 镜 名航天界专家组成的审查小组月 份 跟 进 了 ,, , 。的任务设计 ,、基金会官方暂时没有给出该太空望远镜的成本估算但据前 宇航员基金会主席兼首席 ，,,, ,,,, ,“”。?执行官艾德卢称这一任务的价格签上的数字估计会是几亿美元该望远镜接受的将是私人性质的 ,, “”。?资金在早前艾德卢也指出这个望远镜将属于全世界人民 ,《》,摘自科技日报