一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价方法及系统

1.本发明涉及光谱检测技术、水产饲料领域，具体涉及一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价方法及系统。


背景技术：

2.诱食剂又称引诱剂、食欲增进剂，常应用于水产饲料中改善饲料的适口性，能有效增进水产动物的食欲促进水产动物生长。其中，诱食剂包括摄饵引诱物质和摄饵刺激物质。鱼虾等主要通过嗅觉和味觉来感应诱食效应，在水产饲料中添加鱼类诱食剂可以从颜色、散发的气味或口味等方面刺激鱼类的趋向行为，将鱼类引诱至饲料附近加快鱼类的摄食速度减轻水质污染，并增进食欲促进鱼类的消化吸收。
3.随着水产动物的人工养殖规模化和集约化生产的形成，水产饲料诱食剂在饲料工业和水产养殖业中得到了广泛应用，并开展了对鱼类饲料的诱食成分的分离、分析、诱食活性成分定量分析、诱食剂效果等方面的研究工作。鱼类诱食剂的种类广泛，包括氨基酸、动植物提取物、脂肪类、甜菜碱、中草药等类别。但是，不同鱼类对诱食剂种类的偏好程度不同，应根据所饲养水产品种选择达到最佳效果的鱼类诱食剂。在不同的生长阶段和养殖条件下，其诱食剂的适宜添加量也有所不同。因此，如何选择最适宜的诱食剂种类及其添加量是目前研究技术的难点，主要依据于对鱼类诱食剂效果的评价作为指标。现有对鱼类诱食剂效果的评价方法主要是摄食行为法，如触球法、迷宫法、吞食法等，以及摄食生长法、电生理法等对鱼类摄食效果的评价。
4.而利用多种诱食剂配制的复合诱食剂能起到优于单一诱食剂种类的诱食效果，多样配方能显著提高鱼类生长性能。但由于其复合成分复杂且诱食机制尚不清晰，目前针对复合诱食剂仍缺乏一种科学准确且高效的鱼类诱食剂效果的评价方法，无法在诱食机理尚不清楚的情况下实现对复合诱食剂效果的快速准确评价，难以保障水产品的养殖质量和提高养殖效益。


技术实现要素：

5.鉴于以上所述现有方法的局限，本发明的目的在于提供一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价方法及系统，利用显微高光谱成像仪对试验鱼的肠道切片样本进行检测，通过高光谱图像分析试验鱼肠道组织局部的空间和光谱信息进行分析，精确识别检测消化代谢产物的富集区域并量化计算诱食消化系数，间接表征肠道消化酶的活性进一步根据试验鱼的诱食生长指数对诱食剂效果进行分析评价；能实现在尚不清楚诱食机理的情况下实现对复合诱食剂效果的快速准确评价，从而达到检测鱼类诱食剂效果是否达到标准的目的。
6.为了实现上述目的，根据本公开的一方面，提供一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价方法，所述方法包括以下步骤：s100，对标准组鱼苗和试验组鱼苗分别随机抽样，制备标准肠道切片样本和试验
肠道切片样本；s200，利用显微高光谱成像仪采集标准肠道切片样本和试验肠道切片样本，获取标准光谱图像序列和试验光谱图像序列；s300，将标准光谱图像序列和试验光谱图像序列进行计算得到肠道代谢差异矩阵；s400，根据肠道代谢差异矩阵计算试验肠道切片样本的诱食消化系数，并计算试验组鱼苗的诱食生长指数；s500，判断诱食消化系数是否大于诱食生长指数，是则标记该鱼类诱食剂效果达标，否则标记该鱼类诱食剂效果不达标。
7.进一步地，在s100中，制备标准肠道切片样本和试验肠道切片样本的方法为：s101，诱食饲养：将同一批次体长体重规格基本一致的鱼苗进行随机分组，平均分配至在同一封闭式水循环系统中规格一致的标准组养殖箱与试验组养殖箱中，分别记为标准组鱼苗和试验组鱼苗；其中标准组鱼苗投喂基础鱼饲料，试验组鱼苗投喂复合鱼饲料，每日投喂量为前一日鱼苗体重的2% ~ 4%，定时投饵，并观察鱼苗摄食至饱食状态后捞出残饵，将其晒干称重，分别记录每日标准组鱼苗和试验组鱼苗的体重均值、鱼存活数及平均采食量，持续饲养一个生长周期；s102，样本采集：饲养一个生长周期结束后，进行分别鱼肠道样本采集；在标准组养殖箱与试验组养殖箱中分别随机选择一尾活鱼，解剖鱼体取出其肠道前段中部2 cm的肠道组织样本，用去离子水冲洗后，置于4%多聚甲醛固定液中1~2天待制备切片；s103，组织切片：取出肠道组织样本，采用传统石蜡组织切片制作方法分别制备得到标准肠道切片样本和试验肠道切片样本。
8.进一步地，在s200中，利用显微高光谱成像仪采集标准肠道切片样本和试验肠道切片样本，获取标准光谱图像序列和试验光谱图像序列的方法为：将标准肠道切片样本和试验肠道切片样本依次固定在载物台上，设置显微高光谱成像仪的系统参数，选择显微镜视野中非空白区域对焦扫描多个波段，拍摄标准肠道切片样本的局部区域得到标准光谱图像，拍摄试验肠道切片样本的局部区域得到试验光谱图像；将标准光谱图像依次按波段的大小递增排序得到标准光谱图像序列，将试验光谱图像依次按波段的大小递增排序得到试验光谱图像序列。
9.进一步地，在s300中，计算得到肠道代谢差异矩阵的方法为：对标准光谱图像序列和试验光谱图像序列依次进行归一化、图像去噪处理后，分别计算标准光谱图像序列和试验光谱图像序列之间在各个像素点在所有波段对应的光谱值的差值，在各个像素点上以像素坐标的x值为矩阵的行数，y值为矩阵的列数，构成肠道代谢差异矩阵。
10.进一步地，在s400中，根据肠道代谢差异矩阵计算试验肠道切片样本的诱食消化系数，并计算试验组鱼苗的诱食生长指数的方法为：s401，计算肠道代谢差异矩阵中所有元素对应差异值的算术平均数，将所有元素对应差异值大于或等于算术平均数的元素标记为第一差异点；计算肠道代谢差异矩阵中所有元素对应差异值的中位数，标记中位数对应的元素为第二差异点；计算所有第一差异点与第二差异点之间的欧式距离，将对应欧式距离最大的第一差异点标记为第一代谢聚集点；
s402，计算第一代谢聚集点与其他所有第一差异点之间的欧式距离和对应元素的差异值的平均值的乘积取绝对值记作距离系数，将对应距离系数最大的第一差异点标记为第二代谢聚集点；将第一代谢聚集点与第二代谢聚集点相连的连接线标记为代谢边界线，计算第二差异点到代谢边界线的距离记作聚集半径，将以第二差异点为圆心，聚集半径为半径作圆获得的圆形区域内计算并查找与第二差异点之间的距离系数最大的第一差异点，将该第一差异点标记为第三代谢聚集点；其中求两个元素之间的距离系数的计算方法为两个元素对应像素坐标之间的欧式距离与两个元素对应的差异值的平均值作乘积并取其绝对值得到距离系数；s403，采用边缘连接算法获得连接第一代谢聚集点、第二代谢聚集点和第三代谢聚集点之间的代谢边缘线，将肠道代谢差异矩阵中在代谢边缘线内的所有元素标记为诱食消化点；将对应代谢边缘线构成的闭合区域记为代谢聚集区域；s404，计算所有诱食消化点对应的差异值的算术平均值记作诱食消化阈值；计算肠道代谢差异矩阵中所有诱食消化点对应的差异值大于或等于诱食消化阈值的诱食消化点对应的差异值的均值记作digest1；进一步计算试验肠道切片样本的诱食消化系数记作induce，其去量纲化计算公式为：；其中，wfeed为所述试验组鱼苗在饲喂生长周期内最后一天对应的平均采食量；wt是所述试验组鱼苗在饲喂生长周期内最后一天对应的体重均值；wp是所述试验组鱼苗在饲喂生长周期内第一天对应的体重均值；log
10
为以10为底的对数；s405，计算肠道代谢差异矩阵中所有元素对应的差异值大于或等于诱食消化阈值的诱食消化点对应的差异值的均值记作digest2；进一步计算试验组鱼苗的诱食生长指数记作growin，其去量纲化计算公式为：；其中去量纲化处理是指去除数据单位之间的不统一，将数据统一变换为无单位（统一单位）的计算过程；nt为所述试验组鱼苗在饲养一个生长周期内最后一天对应的鱼存活数；np是所述试验组鱼苗在一个生长周期内第一天对应的鱼存活数；day是一个生长周期的饲养天数。
11.本发明还提供了一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价系统，所述系统包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序；所述处理器执行所述计算机程序时实现一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价方法中的步骤，所述一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价系统可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中。
12.如上所述，本发明所述的一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价方法及系统，具有以下有益效果：（1）采用显微高光谱成像仪对试验鱼的肠道组织进行检测，量化鱼类的肠道消化吸收程度，进一步评价复合诱食剂的诱食效果；（2）显微高光谱成像法能避免现有评价方法如吞食法主观性强，电生理法操作复杂，触球法需要进行脱敏试验避免人为影响等干扰，且需要保证试验鱼较高存活率等技术限制，计算诱食消化系数能客观准确的
定量分析不同诱食剂对不同水产动物的诱食效果；（3）能通过高光谱图像分析试验鱼肠道组织局部的空间和光谱信息，精确识别检测消化代谢产物的富集区域进行量化分析，间接表征肠道消化酶的活性进一步对诱食剂效果进行定量评价；（4）实现在尚不清楚诱食机理的情况下实现对复合诱食剂效果的快速准确评价，从而检测鱼类诱食剂效果是否达到标准。
附图说明
13.通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本公开的上述以及其他特征将更加明显，本公开附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，在附图中：图1所示为一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价方法于一实施例中的流程图；图2所示为一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价系统于一实施例中的系统结构图。
具体实施方式
14.以下将结合实施例和附图对本公开的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本公开的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
15.如图1所示为根据本发明的一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价方法的流程图，下面结合图1来阐述根据本发明的实施方式的一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价方法。本公开提出一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价方法，所述方法具体包括以下步骤：s100，对标准组鱼苗和试验组鱼苗分别随机抽样，制备标准肠道切片样本和试验肠道切片样本；s200，利用显微高光谱成像仪采集标准肠道切片样本和试验肠道切片样本，获取标准光谱图像序列和试验光谱图像序列；s300，将标准光谱图像序列和试验光谱图像序列进行光谱差异分析，获取肠道代谢差异矩阵；s400，根据肠道代谢差异矩阵计算试验肠道切片样本的诱食消化系数，并计算试验组鱼苗的诱食生长指数；s500，判断诱食消化系数是否大于诱食生长指数，是则标记该鱼类诱食剂效果达标，否则标记该鱼类诱食剂效果不达标。
16.进一步地，在s100中，制备标准肠道切片样本和试验肠道切片样本的方法为：s101，诱食饲养：将同一批次体长体重规格基本一致的鱼苗进行随机分组，平均分配至在同一封闭式水循环系统中规格一致的标准组养殖箱与试验组养殖箱中，分别记为标准组鱼苗和试验组鱼苗；其中标准组鱼苗投喂基础鱼饲料，试验组鱼苗投喂复合鱼饲料，每日投喂量为前一日鱼苗体重的2% ~ 4%，定时投饵，并观察鱼苗摄食至饱食状态后捞出残
饵，将其晒干称重，分别记录每日标准组鱼苗和试验组鱼苗的体重均值、鱼存活数及平均采食量，持续饲养一个生长周期；优选地，本具体实施例中的鱼苗为大口黑鲈或乌鳢的幼鱼，其中基础鱼饲料组成如下：小麦粉 17.2%，豆粕 22%，菜籽粕 18%，棉籽粕 17%，花生粕 17%，豆油 5.6%，磷酸二氢钙 2%，50%的氯化胆碱 0.3%，维生素预混剂 0.1%，微量元素预混剂 0.1%，食盐 0.3%，98%的 l-晶体赖氨酸 0.3%，98%的 l-晶体蛋氨酸0.14%。以豆粕为主要蛋白来源，大豆油为主要脂肪源配制饲料；（可参考申请号为cn201510491551.7的一种大口黑鲈鱼饲料的原料配方组成），复合鱼饲料为在基础鱼饲料的配方上添加复合诱食剂，用5%酵母培养物替代豆粕或鱼粉制作的饲料，复合诱食剂的原料可选择dmpt、tmao、蒜粉、陈皮粉、谷氨酸钠、酵母粉、甜菜碱等其中几种诱食剂的不同配比组成，参考配方组成可为0.06%dmpt+0.22%陈皮粉+0.75%酵母粉，0.07%谷氨酸钠+0.22%陈皮粉+0.34%甜菜碱，0.05%蒜粉+0.06%dmpt+0.75%酵母粉等复合组成的其中一种；饲养的一个生长周期设为28天；s102，样本采集：饲养一个生长周期结束后，进行分别鱼肠道样本采集；在标准组养殖箱与试验组养殖箱中分别随机选择一尾活鱼，解剖鱼体取出其肠道前段中部2 cm的肠道组织样本，用去离子水冲洗后，置于4%多聚甲醛固定液中1~2天待制备切片；s103，组织切片：取出肠道组织样本，采用传统石蜡组织切片制作方法分别制备得到标准肠道切片样本和试验肠道切片样本。优选地，制备肠道切片样本和试验肠道切片样本均为厚度为4 um的平整切片。
17.进一步地，在s200中，利用显微高光谱成像仪采集标准肠道切片样本和试验肠道切片样本，获取标准光谱图像序列和试验光谱图像序列的方法为：将标准肠道切片样本和试验肠道切片样本依次固定在载物台上，设置显微高光谱成像仪的系统参数：优选地，设置物镜倍数为5x，在光谱范围为560 nm ~ 680 nm内等间隔采集24个波段；选择显微镜视野中非空白区域对焦扫描多个波段，拍摄标准肠道切片样本的局部区域得到标准光谱图像，拍摄试验肠道切片样本的局部区域得到试验光谱图像；将标准光谱图像依次按波段的大小递增排序得到标准光谱图像序列，将试验光谱图像依次按波段的大小递增排序得到试验光谱图像序列。
18.进一步地，在s300中，计算得到肠道代谢差异矩阵的方法为：对标准光谱图像序列和试验光谱图像序列依次进行归一化、图像去噪处理后，分别计算标准光谱图像序列和试验光谱图像序列之间在各个像素点对应的光谱值在所有波段的差值，在各个像素点上以像素坐标的x值为矩阵的行数，y值为矩阵的列数，构成肠道代谢差异矩阵。
19.由于直接对对标准光谱图像序列和试验光谱图像序列之间作差值运算，并没有考虑不同波段对应在局部肠道组织切片的空间光谱信息之间的光谱偏差或光谱值异常引入的测量误差；在本具体实施例中对计算肠道代谢差异矩阵的方法进一步改进，将标准光谱图像序列和试验光谱图像序列进行多波段偏差拟合提高差异计算准确性，优选地，在s300中，计算得到肠道代谢差异矩阵的方法可为：s301，对标准光谱图像序列和试验光谱图像序列依次进行归一化、图像去噪处理，得到标准处理后光谱图像序列和试验处理后光谱图像序列；其中图像去噪处理可为中值滤波、均值滤波以及高斯滤波中任意一种或几种组合的方法；s302，将采集的光谱图像尺寸大小设为m
×
n个像素点，像素坐标用(x, y)表示，x值和y值为坐标值，其中x∈[1,m], y∈[1,n]；将标准处理后光谱图像序列中第i个波段的
标准处理后光谱图像在像素坐标(x, y)上的光谱值记为stdi(x,y)，将试验处理后光谱图像序列中第i个波段的试验处理后光谱图像在像素坐标(x, y)上的光谱值记为obji(x,y)，其中i值为波段序号，i∈[1,l]，l为采集扫描的波段总数；优选地，m∈[512, 1088], n∈[512, 2048]；s303，分别计算标准处理后光谱图像序列和试验处理后光谱图像序列的各个像素点对应的光谱值在所有波段的均值及其标准偏差，在各个像素点上以像素坐标的x值为矩阵的行数，y值为矩阵的列数，分别构成标准多波段均值矩阵和标准多波段偏差矩阵，以及试验多波段均值矩阵和试验多波段偏差矩阵；s304，由标准多波段均值矩阵和标准多波段偏差矩阵建立标准肠道代谢变化矩阵模型，其去量纲化计算公式为：；其中std_meta(x, y)表示为标准肠道代谢变化矩阵模型在像素坐标(x, y)上的变化度，mstd(x, y)表示为标准多波段均值矩阵在像素坐标(x, y)上的光谱均值，destd(x, y)表示为标准多波段偏差矩阵在像素坐标(x, y)上的光谱标准偏差值；s305，对试验处理后光谱图像序列进行多波段差异光谱的去量纲化计算，得到试验差异变化函数；；；其中，obj_meta(x, y, k)表示为试验差异变化函数在第k次差异计算时在像素坐标(x, y)上的变化度，其中dimobjk(x,y)表示为第k次差异计算时对应的试验处理后光谱图像序列中第k+1个波段与第k个波段的试验处理后光谱图像之间在像素坐标(x, y)上的差异变化度，k∈[1,l-1]；deobj(x, y)是试验多波段偏差矩阵在像素坐标(x, y)上的光谱标准偏差值；s306，由试验差异变化函数与标准肠道代谢变化矩阵模型进行差值计算，得到肠道代谢差异矩阵；；；其中，intest_meta(x, y)表示为肠道代谢差异矩阵在像素坐标(x, y)上的差异值，mobj(x, y)表示为试验多波段均值矩阵在像素坐标(x, y)上的数值。（由于试验鱼苗在喂食复合诱食剂后会在一定程度上提高肠道消化吸收能力，产生一定的代谢产物富集；由步骤s301~s306通过高光谱图像分析标准组鱼苗和试验组鱼苗的局部肠道组织切片之间的
空间和光谱信息来计算光谱反射差异，得到肠道代谢差异矩阵可以得到识别检测消化代谢产物的富集区域信息，并进一步在步骤s400中精确定位富集区域量化计算诱食消化系数）。
[0020]
进一步地，在s400中，根据肠道代谢差异矩阵计算试验肠道切片样本的诱食消化系数，并计算试验组鱼苗的诱食生长指数的方法为：s401，计算肠道代谢差异矩阵中所有元素对应差异值的算术平均数，将所有元素对应差异值大于或等于算术平均数的元素标记为第一差异点；计算肠道代谢差异矩阵中所有元素对应差异值的中位数，标记中位数对应的元素为第二差异点；计算所有第一差异点与第二差异点之间的欧式距离，将对应欧式距离最大的第一差异点标记为第一代谢聚集点；s402，计算第一代谢聚集点与其他所有第一差异点之间的欧式距离和对应元素的差异值的平均值的乘积取绝对值记作距离系数，将对应距离系数最大的第一差异点标记为第二代谢聚集点；将第一代谢聚集点与第二代谢聚集点相连的连接线标记为代谢边界线，计算第二差异点到代谢边界线的距离记作聚集半径，将以第二差异点为圆心，聚集半径为半径作圆获得的圆形区域内计算并查找与第二差异点之间的距离系数最大的第一差异点，将该第一差异点标记为第三代谢聚集点；其中求两个元素之间的距离系数的计算方法为两个元素对应像素坐标之间的欧式距离与两个元素对应的差异值的平均值作乘积并取其绝对值得到距离系数；s403，采用边缘连接算法获得连接第一代谢聚集点、第二代谢聚集点和第三代谢聚集点之间的代谢边缘线，将肠道代谢差异矩阵中在代谢边缘线内的所有元素标记为诱食消化点；对应代谢边缘线构成的闭合区域记为代谢聚集区域；其中，所述边缘连接算法实现可参考文献如下：[1] 冯子亮, 王翠芹, 施关民. 一种基于主动生长的边缘连接算法[j]. 计算机应用研究, 2009, 26(10):3.[2] 钮圣虓, 陈更生. 由断点出发可并行实现的边缘连接算法,cn102270299a[p]. 2011.[3] 段鹏, 柳伟. 多尺度顺序边缘连接算法在乳腺图像边缘检测中的应用[j]. 深圳信息职业技术学院学报, 2008, 6(4):4.或者，利用步骤s4031~s4034获得连接第一代谢聚集点、第二代谢聚集点和第三代谢聚集点之间的代谢边缘线；s4031，计算第一代谢聚集点分别与第二代谢聚集点和第三代谢聚集点对应差异值之间的差值，将差值最小的数值设为差异阈值；以第二差异点为代谢边缘线的连接点，将以连接点为圆心，聚集半径为圆形半径作圆获得的圆形区域记作聚集邻域；s4032，以代谢边缘线的连接点为圆心，聚集半径为半径作圆获得的圆形区域记作聚集邻域；s4033，在聚集邻域内查找满足与代谢边缘线的连接点对应的差异值的差值小于或等于差异阈值的条件的所有元素，若满足该条件存在多个元素，则计算多个元素分别与代谢边缘线的连接点之间的距离系数，连接对应距离系数最小的元素和代谢边缘线的连接点之间的直线获得局部的代谢边缘线，并将该元素更新为代谢边缘线的连接点；若满足该条件只存在一个元素，则直接连接该元素和代谢边缘线的连接点之间的直线获得局部的代
谢边缘线，并将该元素更新为代谢边缘线的连接点；若满足该条件不存在任一元素，则查找在聚集邻域内的各个元素与代谢边缘线的连接点之间的距离系数最小的元素，并连接该元素与代谢边缘线的连接点之间的直线获得局部的代谢边缘线，并将该元素更新为代谢边缘线的连接点；s4033，计算该代谢边缘线的连接点分别与第一代谢聚集点、第二代谢聚集点和第三代谢聚集点之间的欧式距离；并分别判断欧式距离是否小于或等于聚集半径，是则在第一代谢聚集点、第二代谢聚集点和第三代谢聚集点中选择查找，分别计算与代谢边缘线的连接点之间的距离系数最小的元素标记为邻近代谢聚集点，将该代谢边缘线的连接点与邻近代谢聚集点相连接得到局部的代谢边缘线，并将该邻近代谢聚集点更新为代谢边缘线的连接点；否则跳转至步骤s4032；s4034，判断代谢边缘线上是否同时存在第一代谢聚集点、第二代谢聚集点和第三代谢聚集点且由代谢边缘线连接构成一个闭合区域，是则得到该代谢边缘线；否则跳转至步骤s4032；（由步骤s4031~s4034获得的代谢边缘线，可以根据第一代谢聚集点、第二代谢聚集点和第三代谢聚集点的位置和差异信息进行快速邻近计算，直接得到满足聚集条件的代谢元素位置并连接得到边缘线；获得代谢边缘线可精确定位肠道组织切片中代谢富集距离的位置，避免肠道其他内容物造成的光谱干扰误差，进一步进行计算诱食消化系数，能有效地提高计算速度和检测准确性）。
[0021]
s404，计算所有诱食消化点对应的差异值的算术平均值记作诱食消化阈值；计算肠道代谢差异矩阵中所有诱食消化点对应的差异值大于或等于诱食消化阈值的诱食消化点对应的差异值的均值记作digest1；进一步计算试验肠道切片样本的诱食消化系数记作induce，其去量纲化计算公式为：；其中，wfeed为所述试验组鱼苗在饲喂生长周期内最后一天对应的平均采食量；wt是所述试验组鱼苗在饲喂生长周期内最后一天对应的体重均值；wp是所述试验组鱼苗在饲喂生长周期内第一天对应的体重均值；s405，计算肠道代谢差异矩阵中所有元素对应的差异值大于或等于诱食消化阈值的诱食消化点对应的差异值的均值记作digest2；进一步计算试验组鱼苗的诱食生长指数记作growin，其去量纲化计算公式为：；其中去量纲化处理是指去除数据单位之间的不统一，将数据统一变换为无单位（统一单位）的计算过程；nt为所述试验组鱼苗在饲养一个生长周期内最后一天对应的鱼存活数；np是所述试验组鱼苗在一个生长周期内第一天对应的鱼存活数；day是一个生长周期的饲养天数。（由步骤s400可精确识别检测消化代谢产物的富集区域进行量化分析，计算得到诱食消化系数能间接定量表征肠道消化酶的活性；结合试验组鱼苗的生长率和存活率计算诱食生长指数进一步对诱食剂效果进行定性评价，实现在尚不清楚诱食机理的情况下实现对复合诱食剂效果的快速准确评价效果）。
[0022]
鱼类诱食剂能促进鱼类消化吸收，其吸收营养的能力强弱与肠道消化酶活性密切
相关，而食物来源决定了鱼类体内各种消化酶的组成，其消化酶对鱼类各项生命活动都有较大影响。因此，水产养殖可以根据鱼类肠道消化酶特性、自身生长阶段、气候变化等配置更适当的水产饲料，并在饲料中添加多种配比的复合诱食剂来促进鱼类生长。
[0023]
大量研究表明复合诱食剂的添加能降低鱼类的饲料系数，能显著提高肠道消化酶活力。而通过显微高光谱成像系统采集试验组的光谱图像，在光谱覆盖范围的数十或数百个光谱波段上对试验组的肠道组织切片样本进行连续成像，能通过图像分析肠道组织局部的空间和光谱信息。因此，由步骤s300对标准光谱图像序列和试验光谱图像序列进行光谱差异分析，由多波段计算得到肠道代谢差异矩阵；并在步骤s400根据肠道代谢差异矩阵识别其肠道消化代谢产物的代谢聚集区域，进一步计算试验肠道切片样本的诱食消化系数和试验组鱼苗的诱食生长指数；能间接表征试验鱼的肠道消化酶活性，作为肠道消化吸收能力的判断指标，进一步评价诱食剂的促进消化吸收效果。
[0024]
如图2所示为本公开的一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价系统结构图，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：高光谱成像序列单元，用于由显微高光谱成像仪采集标准肠道切片样本和试验肠道切片样本获得的图像按多波段存入，获取标准光谱图像序列和试验光谱图像序列；光谱差异分析单元，用于对标准光谱图像序列和试验光谱图像序列进行光谱差异分析，获取肠道代谢差异矩阵；代谢聚集区域处理单元，用于根据肠道代谢差异矩阵识别代谢边缘线和代谢聚集区域；诱食效果量化评价单元，用于计算试验肠道切片样本的诱食消化系数，并计算试验组鱼苗的诱食生长指数，进一步判断鱼类诱食剂效果是否达标。
[0025]
所述一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价系统可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中。所述一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价系统包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述例子仅仅是一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价方法及系统的示例，并不构成对一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价方法及系统的限定，可以包括比例子更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价系统还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0026]
所称处理器可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (digital signal processor，dsp)、专用集成电路 (application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列 (field-programmable gate array，fpga) 或者其他可编程逻辑器件、分立元器件门电路或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价系统的各个分区域。
[0027]
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种基于显微高光谱的鱼类诱食剂效果评价方法及系统的各种功能。所述存储器可主要包
括存储程序区和存储数据区，其中，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（smart media card, smc），安全数字（secure digital, sd）卡，闪存卡（flash card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
[0028]
尽管本公开的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，从而有效地涵盖本公开的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本公开进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本公开的非实质性改动仍可代表本公开的等效改动。