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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于低场核磁共振的禽蛋性别无损鉴定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120651900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511173516.0，技术领域涉及：G01N24/08；该发明授权一种基于低场核磁共振的禽蛋性别无损鉴定方法是由肖德琴;毛远洋;朱勇文;路岩;王淑珍;刘克坚设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于低场核磁共振的禽蛋性别无损鉴定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于低场核磁共振的禽蛋性别无损鉴定方法，属于禽蛋检测技术领域，包括：S1、采用低场核磁共振设备对转雏期禽蛋进行回波信号采集；S2、利用非负最小二乘优化模型结合Tikhonov正则项对采集的回波信号进行谱图反演，重建禽蛋内水分与组织结构分布相关的T2驰豫时间谱；S3、从T2驰豫时间谱中提取与禽蛋性别信息关联的多维谱学特征，形成表征胚胎组织微结构差异的高维特征向量；S4、将高维特征向量输入至集成分类模型中，输出禽蛋性别鉴定结果。本发明方法可集成于孵化厂自动化输送线上，实现多蛋位并行检测、快速非接触识别和分类输出，具有高适配性与工程实用性。

本发明授权一种基于低场核磁共振的禽蛋性别无损鉴定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于低场核磁共振的禽蛋性别无损鉴定方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用低场核磁共振设备对转雏期禽蛋进行回波信号采集； S2、利用非负最小二乘优化模型结合Tikhonov正则项对采集的回波信号进行谱图反演，重建禽蛋内水分与组织结构分布相关的T2驰豫时间谱； S3、从T2驰豫时间谱中提取与禽蛋性别信息关联的多维谱学特征，形成表征胚胎组织微结构差异的高维特征向量； S4、将高维特征向量输入至集成分类模型中，输出禽蛋性别鉴定结果； 所述步骤S3中，从T2驰豫时间谱中提取与禽蛋性别信息关联的多维谱学特征包括主峰位置、谱宽度、能量密度比值、谱变化率、谱偏斜度、谱熵和峰形尖锐度； 所述主峰位置为T2驰豫时间谱中驰豫谱幅度最大点处对应的驰豫时间；雄性胚胎相较于雌性胚胎的主峰位置整体左移，且雌性胚胎的主峰位置维持在短驰豫区； 所述谱宽度为T2驰豫时间谱中驰豫时间分布的极差；雄性胚胎的谱宽度大于雌性胚胎； 所述能量密度比值为快弛豫段与慢弛豫段强度之比；雄性胚胎的能量密度比值大于雌性胚胎； 所述谱变化率为T2驰豫时间谱在对数坐标下的斜率绝对值；雄性胚胎的谱变化率大于雌性胚胎； 所述谱偏斜度为三阶中心矩归一化值，描述T2驰豫时间谱形左右不对称；雄性胚胎的谱偏斜度向负方向漂移，雌性胚胎的谱偏斜度接近零或轻正值； 所述谱熵为衡量T2驰豫时间谱能量分布均匀度；雄性胚胎的谱熵小于雌性胚胎； 所述峰形尖锐度为描述T2驰豫时间谱主峰尖锐与锐化程度；雄性胚胎的峰形尖锐度小于雌性胚胎； 所述步骤S4包括以下分步骤： S41、将表征胚胎组织微结构差异的高维特征向量输入至集成分类模型中，输出对应的概率分布Pmy|x；其中，y∈{雄,雌,不确定}表示性别标签，x表示高维特征向量； 所述集成分类模型包括支持向量机模型、随机森林模型和浅层神经网络； S42、采用加权投票融合策略对支持向量机模型、随机森林模型和浅层神经网络输出的概率分布进行汇总，获得最终的综合预测性别标签y*； S43、对综合预测性别标签y*进行置信度评价，并将置信度评价合格的综合预测性别标签输出为禽蛋性别鉴定结果，作为禽蛋自动化性别分拣控制参考。

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