CT智能分析系统

系统简介

基于西门子256双源CT扫描技术与深度学习算法，实现椰子内部结构的无损检测与三维量化分析。

🥥 椰子CT智能分析系统

v2.0

系统就绪

选择样本：

◈ CT原始图像 切片 9/16

100%

窗宽 W200

窗位 L50

切片9/16

◆ 分析报告 文椰5号

01

预处理

02

分割推理

03

3D量化

技术流程

1. 数据采集

西门子256双源CT设备扫描椰子，获取高分辨率断层图像序列。

数据集规模：

• CCID数据集：37,950张CT图像（椰子CT图像数据集）
• CIDCO数据集：104个椰子内部器官标注（分割数据集）

2. 图像分割

采用改进 Deeplab V3+ 网络架构：

• DASPP：密集空洞空间金字塔池化
• CBAM：卷积注意力模块
• RRM：残差细化模块

四类器官分割：

类别	说明
吸收器	萌发过程中养分吸收组织
固体胚乳	椰肉组织
液体胚乳	椰子水
胚	种胚组织

3. 三维量化

自动提取以下参数：

• 长径（mm）
• 短径（mm）
• 体积（mm³）

4. 萌发预测

基于内部结构特征的存活预测模型，AUC=0.818

相关论文

• Plant Methods 2023：3D量化成像
• Frontiers in Plant Science 2023：Deeplab V3+改进分割
• Industrial Crops & Products 2025：萌发存活预测
• PeerJ 2026：FastGAN少样本生成分类
• PeerJ 2024：CT-木脂素分析

核心专利

• 发明专利 ZL201711172417.6（耐寒性快速检测）