基于高光谱技术的培养基上细菌菌落分类方法研究

• 作者: 余伟 冯耀泽 彭宽宽 王湘如 穆渴心 谭臣 陈伟
• 来源期刊: 分析化学
• 关键词: 高光谱图像 偏最小二乘判别分析 竞争性自适应重加权算法 遗传算法 最小角回归算法
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 1221-1226
• 页数: 6页
• 字数: 4778字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11895/j.issn.0253-3820.160053

摘要

利用高光谱技术对培养基上细菌(大肠杆菌、李斯特菌和金黄色葡萄球菌)菌落进行快速识别和分类。采集琼脂培养基上细菌菌落的高光谱反射图像(390~1040 nm),在对波段差图像进行大津阈值分割的基础上自动提取细菌菌落光谱,并建立细菌分类检测的全波长和简化偏最小二乘判别( PLS-DA)模型。全波长模型对预测集样本的分类准确率和置信预测分类准确率分别为100%和95.9%。此外,利用竞争性自适应重加权算法( CARS)、遗传算法( GA)和最小角回归算法( LARS-Lasso)进行波长优选并建立对应简化模型。其中,CARS简化模型在精度、稳定性及分类准确率方面均优于GA和LARS-Lasso简化模型,其对预测集样本的分类准确率和置信预测分类准确率分别达到了100%和98.0%。研究表明,高光谱是一种细菌菌落高精度、快速、无损识别检测的有效方法。简化模型中优选的波长可以为开发低成本检测仪器提供理论依据。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王湘如	华中农业大学农业微生物学国家重点实验室	3	14	2.0	3.0
5	陈伟	华中农业大学工学院	14	88	5.0	9.0
6	冯耀泽	华中农业大学工学院	15	198	8.0	14.0
7	谭臣	华中农业大学农业微生物学国家重点实验室	3	10	2.0	3.0
11	余伟	华中农业大学工学院	3	9	2.0	3.0
12	彭宽宽	华中农业大学工学院	1	4	1.0	1.0
13	穆渴心	华中农业大学工学院	1	4	1.0	1.0