基于TCN和Transformer的鸡胚心跳混淆信号分类方法

鸡蛋胚胎培养法是制备禽流感疫苗常用的方法,快速准确地对鸡蛋胚胎进行成活性分类并将死胚从活胚中尽早剔除可以有效避免因胚胎死亡导致的细菌或霉菌污染,对孵化效率的提高有着重要意义。目前,主要以鸡胚心跳信号作为分辨死胚和活胚的依据。然而,鸡蛋活胚在注入禽流感病毒96 h后,其心跳信号特征介于普通活胚和死胚之间,易与死胚混淆,本文将该类数据称为鸡胚心跳混淆信号,单独作为一类加入数据集,将原本死胚、活胚二分类改为死胚、普通活胚和96 h活胚三分类,根据信号特征设计了绝对值均值标准化预处理方法,增强原始数据特征以提升数据可分类性,并针对全局特征和细节特征提出了一种基于时间卷积网络(Temporal convolutional network,TCN)和Transformer的残差结构浅层双分支网络结构(Residual fully temporal convolutional with transformer network,RFTNet)。实验结果表明,本文提出的三分类绝对值均值标准化预处理方法和RFTNet双分支网络在鸡胚混淆数据集分类任务中展现出良好性能,检测准确率高达99.75%。此外,在精确率、召回率和F1值3个评价指标上分别达到99.75%、99.74%和99.75%,进一步验证了本文方法的有效性。