基于BMFnet-WGAN的中药饮片智能甄别

陈雁; 邹立思

doi:10.13422/j.cnki.syfjx.20210819

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基于BMFnet-WGAN的中药饮片智能甄别

药学基础 | 更新时间：2021-07-15

- 基于BMFnet-WGAN的中药饮片智能甄别
- Intelligent Screening of Pieces of Chinese Medicine Based on BMFnet-WGAN
- 中国实验方剂学杂志 2021年27卷第15期页码：107-114
- 作者机构：
  
  1.扬州市职业大学医学院，江苏扬州 225000
  2.南京中医药大学药学院，南京 210000
- 作者简介：
  
  * 陈雁，硕士，从事中药鉴定、深度学习方面的研究，E-mail：chenyan1987_2010@163.com
- 基金信息：
  
  江苏省高等学校自然科学研究面上项目(18KJD360003)
- DOI：10.13422/j.cnki.syfjx.20210819
  中图分类号： R282.5;R284.2;R289;R22;R2-031;R33
- 纸质出版日期：2021-08-05，
  
  网络出版日期：2021-04-30，
  
  收稿日期：2021-01-30，
- 稿件说明：
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陈雁,邹立思.基于BMFnet-WGAN的中药饮片智能甄别[J].中国实验方剂学杂志,2021,27(15):107-114.

CHEN Yan,ZOU Li-si.Intelligent Screening of Pieces of Chinese Medicine Based on BMFnet-WGAN[J].Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2021,27(15):107-114.
陈雁,邹立思.基于BMFnet-WGAN的中药饮片智能甄别[J].中国实验方剂学杂志,2021,27(15):107-114. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20210819.

CHEN Yan,ZOU Li-si.Intelligent Screening of Pieces of Chinese Medicine Based on BMFnet-WGAN[J].Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2021,27(15):107-114. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20210819.

摘要

目的

为适应现代化饮片甄别的需求，克服传统人工经验方法主观性强而效率低的问题，探究机器视觉与深度学习方法在中药饮片智能甄别领域的可行性具有重要的研究意义。

方法

构建包含60种11 125张饮片的图像集，设计高低频特征学习的网络架构，即采用平行卷积网络获得低频特征和多尺度深度卷积核获得高频特征，并利用语义描述网络实现具备泛化能力的特征学习模式。研究将Wasserstein间距引入博弈生成对抗模型完成饮片甄别，在生成和判别网络中增加条件参数，使网络训练更可靠，同时提升识别精准度。

结果

实验表明当训练样本与测试样本占比大于6∶4时，饮片识别准确度较为稳定；该文方法针对不同状态和环境下捕获的饮片图像，平均甄别精准度最能达85.9%，稳定度高，识别效果显著优于VGG-Net和AlexNet方法。

结论

该文方法能够获得丰富而典型的饮片特征，所引入的沃瑟斯坦生成对抗神经网络（WGAN）模型和Wasserstein间距可使网络训练更可靠；所完成各种复杂环境下的中药饮片智能甄别准确度、鲁棒性和批量化效果好，为饮片分拣与质量量化甄别给出技术支撑。

Abstract

Objective

To explore the feasibility of machine vision and deep learning methods in intelligent screening of pieces of Chinese medicine， so as to meet the needs of modern screening of pieces of Chinese medicine and overcome the problems of strong subjectivity and low efficiency in traditional screening based on manual experience.

Method

An image set containing 11 125 images for 60 kinds of pieces of Chinese medicine was constructed， and the network architectures for high- and low-frequency feature learning were designed. Specifically， the parallel convolutional network was employed to obtain the low frequency feature and the deep multi-scale convolutional neural network to uncover the high-frequency feature. The semantic network was used to realize the feature learning mode with generalization ability. In this study， Wasserstein distance was introduced into the generative adversarial networks （GANs） to complete the screening of pieces of Chinese medicine， and the conditional parameters were added to the generation and discrimination networks to make the network training more reliable and improve the accuracy of identification.

Result

The experiment results showed that when the ratio of training samples to test samples was greater than 6∶4， the identification accuracy of pieces of Chinese medicine was relatively stable. The identification accuracy of images captured in different states and environments by bi-view multi-feature network Wasserstein generative adversarial network （BMFnet-WGAN） reached up to 85.9% on average and the stability was high， demonstrating that BMFnet-WGAN was superior to VGG-Net and AlexNet.

Conclusion

The BMFnet-WGAN method enables the revealing of rich and typical characteristics of decoction pieces and the introduced WGAN model and Wasserstein distance make the network training more reliable. The resulting accuracy， robustness， and batch effects in the intelligent screening of pieces of Chinese medicine were good， which has provided the technical support for the sorting and quantitative quality screening of pieces of Chinese medicine.

关键词

中药饮片特征学习语义描述Wasserstein

Keywords

traditional Chinese medicine （TCM）piecesfeature learningsemantic descriptionWasserstein

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