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作者：曹晓瑶;杨璐铭;路一航;朱广杰;卢小芳;尹静;张清峰;胡馨月;郭鹏;
单位：天津农学院计算机与信息工程学院;天津奥群牧业有限公司;
摘要：肉羊胴体性状测量通常在屠宰和胴体切割后使用称重的方式进行。为避免在数据采集过程中屠宰具有良好育种潜力的个体，本文提出了利用计算机断层扫描（CT）图像和深度学习完成活体胴体性状测量的方法。首先对肉羊进行全身扫描获得CT图像，利用深度学习技术进行图像分割后完成三维成像，使用体积元素计算该部位的体积。选取肉羊背最长肌和后腿部位肉作为胴体性状测量的实验部位，利用FCN、UNet以及Attention-UNet 3种深度学习技术进行图像分割，平均豪斯多夫距离（AVER＿HD）、预测的平均分割精度（MIOU）、预测值和真实值的相似度（DICE）等评价指标以及像素精度的结果表明，Attention-UNet模型性能更优；然后使用三维成像技术成像估计5只澳洲白公羊和5只杜泊公羊的背最长肌和后腿部位肉的体积，结果表明该方法可以有效地测量活羊胴体部分的体积。
关键词：活体测量;背最长肌和后腿;肉羊;深度学习;CT图像
基金资助：国家重点研发计划（2021YFD1300901）; 天津市种业创新重大专项（22ZXZYSN00010）
