基于迁移学习和特征融合的猪肋骨种类判断研究

为了快速鉴别猪肋骨种类,从而选取最佳的育种猪进行繁殖改良,提高食用猪的肉质及体长,试验进行了猪肋骨种类判断(多肋骨/非多肋骨)研究,即首先制作出猪肋骨图像数据集,然后通过迁移学习和特征融合方法对猪肋骨数据图像进行训练、验证、测试和评估,并且与深度学习方法VGG16、AlexNet、MobileNetV2、DenseNet、InceptionV3进行对比分析,最后通过热力图展示特征响应部位与强弱。结果表明:基于迁移学习和特征融合的猪肋骨种类判断算法能够提取到关键信息,与深度学习方法比较其准确率、损失值、均方根误差、精确率、召回率和平衡F分数均为最优,分别为0.994,0.028,0.078,0.994,0.976,0.985。说明在图像识别过程中,引入迁移学习和特征融合可以提取并融合关键部位的特征信息,提高鉴别能力。

采用不同袪除剂袪除猪肋骨异味效果的研究

将200 g猪肋骨倒入装有500 mL 15%袪除剂溶液的SHT-009S超声波清洗器中,设定温度23℃,超声60 min后,再取出猪肋骨,放入装有500 mL纯净水的SHT-009S超声波清洗器中,在设定温度23℃下超声60 min。结果表明:采用15%乙醇袪除剂袪除效果最佳,猪肋骨腥味较淡,无异味,其后采用的袪除剂其袪除效果依次为15%柠檬酸、15%冰醋酸和纯净水袪除剂,它们都能减少猪肋骨的腥味和异味。

VRTN基因型对猪生长和繁殖性能的影响

目的为了研究椎骨发育相关(vertnin,VRTN)基因对猪生长和繁殖性能的影响。方法利用PCR产物电泳法检测加系长白、加系大白、加系杜洛克及美系杜洛克母猪的VRTN基因多态性,以分析VRTN基因不同基因型对生长(校正100 kg背膘厚、校正100 kg体重日龄、校正100 kg眼肌面积等)和繁殖性能(繁殖指数、父系指数、母系指数、总仔数EBV、活仔数EBV等)的影响。结果在加系大白猪中,3种基因型间生长、繁殖性状无显著差异(P>0.05);在加系长白猪中,背膘厚qq基因型显著大于Qq基因型(P<0.05),qq基因型校正100 kg背膘厚EBV极显著高于Qq基因型(P<0.01)、显著高于QQ基因型(P<0.05);加系杜洛克猪中,QQ基因型校正100 kg体重日龄EBV显著大于qq基因型(P<0.05),母系指数qq基因型极显著高于Qq、QQ基因型(P<0.01),父系指数qq基因型极显著高于QQ基因型(P<0.01)、显著高于Qq基因型(P<0.05);在美系杜洛克猪中,qq基因型的校正100 kg体重日龄EBV显著大于Qq(P<0.05),母系指数和父系指数Qq基因型均极显著高于qq基因型(P<0.01)。结论VRTN基因对长白和杜洛克猪的生长和繁殖性能存在影响,为培育出多肋骨的商品猪提供了依据。

骨劈开技术中颊侧骨板骨折发生率及其影响因素分析

目的:探究骨劈开技术中颊侧骨板骨折发生率,并分析其影响因素。方法:取新鲜猪肋骨建立骨劈开实验模型,再植入直径4.0 mm、长度10 mm种植体,根据颊侧骨板骨折情况,分为骨折组和非骨折组,比较两组颊侧骨板/皮质骨厚度、骨板挤压量、颊侧骨板位移角度、种植体偏移角度等参数,采用Logistic回归模型分析颊侧骨板骨折的影响因素。结果:共植入种植体45枚,颊侧骨板骨折发生率为33.33%(15/45)。骨折组颊侧中点松皮比、颊侧基底松质骨厚度低于非骨折组,颊侧骨板水平向位移和颊侧骨板偏移角度高于非骨折组,差异有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析显示,颊侧骨板水平向位移是颊侧骨板骨折的独立危险因素(P<0.05)。Pearson相关分析显示,颊侧骨板水平向位移与颊侧中点处松皮比、颊侧骨板偏移角度和种植体偏移角度呈正相关,与颊侧基底松质骨厚度呈负相关(P<0.05),与颊侧嵴顶骨板挤压量、舌侧嵴顶骨板挤压量等其他指标无明显相关性(P>0.05)。结论:颊侧骨板水平向位移是骨劈开技术中颊侧骨板骨折的独立危险因素,术前评估种植区骨质情况,有助于评估颊侧骨板骨折风险.