一种快速确定不同奶牛群体血液BHB阈值的方法及系统与流程

本发明属于血液检测，具体涉及一种快速确定不同奶牛群体血液bhb阈值的方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、酮病是奶牛群体中高发和常见的一种代谢性疾病，其中亚临床酮病(sck)由于难以发觉而经常被忽视。较高的sck发病率容易对动物健康、生产和盈利能力产生负面影响。因此，建立亚临床水平酮病监测系统将极为重要，其中酮体含量可在血液、尿液和乳汁中检测，可用于诊断sck，而早期治疗可改善奶牛的生产损失。

3、目前，血液中的β-羟丁酸(bhb)已被广泛应用于sck的检测，并作为金标准。然而，常用于血液bhb浓度测定的生化方法或电子血酮仪，受到人力成本和其他限制，不适合作为大型牛场用于sck诊断和监测的常规方法。

4、通过奶牛常规生产性能测定(dhi)中的牛奶取样，利用傅里叶转换的中红外光谱法，可提供更高效实用的血液bhb预测策略，从而快速、准确且实时地监测奶牛群体的sck情况。然而，与直接通过血液bhb浓度测定相比，通过牛奶取样的中红外光谱法预测血液bhb，仅表现出中等水平的诊断灵敏度和特异性。基于之前推荐的sck阳性诊断阈值，即bhb浓度≥1.2mmol/l，中红外光谱法与该阈值的灵敏度仅为69％-70％，诊断结果并不理想。

技术实现思路

1、为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种快速确定不同奶牛群体血液bhb阈值的方法及系统，解决了通用sck阳性诊断阈值即血液bhb浓度在中红外光谱法诊断中灵敏度低的问题，提高了中红外光谱法诊断的灵敏度和特异性。

2、为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：

3、第一方面，本发明提供了一种快速确定不同奶牛群体血液bhb阈值的方法，包括：

4、获取样本奶牛常规生产性能测定中的奶样数据和血液数据，并基于所述奶样数据获得中红外光谱，基于所述血液数据获得血液bhb浓度；

5、基于所述中红外光谱和血液bhb浓度建立血液bhb浓度预测的最优模型，对所述最优模型进行训练优化，得到训练好的最优模型；

6、根据训练好的最优模型进行血液bhb浓度预测，基于预测结果得到受试者工作特征曲线；

7、根据受试者工作特征曲线确定血液bhb阈值，以所述血液bhb阈值监测奶牛群体的亚临床酮病情况。

8、进一步的技术方案，对所述中红外光谱进行预处理，并选择有效的光谱区域进行分析，所述预处理为采用二阶导数消除光谱中的干扰。

9、进一步的技术方案，所述最优模型为lasso回归模型。

10、进一步的技术方案，所述lasso回归模型的拟合表示为：

11、

12、其中，yi是响应变量，xi是预测变量，β是系数变量，∥β∥1表示系数向量的l1范数，是正则化参数，控制着对系数的惩罚强度。

13、进一步的技术方案，所述lasso回归模型表示为：

14、

15、式中，是血液bhb浓度，β0是截距项，n是波数的总个数，βi是第i个波数的回归系数，xi是第i个波数的光谱值，ε是误差项。

16、进一步的技术方案，基于预测结果得到受试者工作特征曲线具体为：根据预测结果计算真阳性率和假阳性率，以假阳性率为横坐标，以真阳性率为纵坐标绘制受试者工作特征曲线。

17、进一步的技术方案，所述血液bhb阈值是根据真阳性率和假阳性率最大化的浓度来确定的。

18、第二方面，本发明提供了一种快速确定不同奶牛群体血液bhb阈值的系统，包括：

19、数据获取模块，其被配置为：获取样本奶牛常规生产性能测定中的奶样数据和血液数据，并基于所述奶样数据获得中红外光谱，基于所述血液数据获得血液bhb浓度；

20、模型建立模块，其被配置为：基于所述中红外光谱和血液bhb浓度建立血液bhb浓度预测的最优模型，对所述最优模型进行训练优化，得到训练好的最优模型；

21、预测绘制模块，其被配置为：根据训练好的最优模型进行血液bhb浓度预测，基于预测结果得到受试者工作特征曲线；

22、阈值确定模块，其被配置为：根据受试者工作特征曲线确定血液bhb阈值，以所述血液bhb阈值监测奶牛群体的亚临床酮病情况。

23、第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的一种快速确定不同奶牛群体血液bhb阈值的方法中的步骤。

24、第四方面，本发明提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述的一种快速确定不同奶牛群体血液bhb阈值的方法中的步骤。

25、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

26、本发明通过样本奶牛奶样数据的中红外光谱和血液bhb浓度建立利用dhi奶样预测血液bhb浓度的最优模型，并基于训练好的最优模型的预测结果绘制受试者工作特征曲线roc，以受试者工作特征曲线roc确定相应奶牛群体的最佳血液bhb阈值，在以奶样数据为基础，采用中红外光谱法诊断sck时，使用最佳血液bhb阈值进行诊断，能够极大提高诊断的灵敏度。

27、本发明通过结合二阶导数(sd)模型和最小绝对值选择与收缩算子(lasso)回归模型，构建从奶样光谱到bhb预测的最优组合模型结构，提高了血液bhb浓度预测的准确性，提供了更高效使用的亚临床酮病的诊断方法。

技术特征：

1.一种快速确定不同奶牛群体血液bhb阈值的方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种快速确定不同奶牛群体血液bhb阈值的方法，其特征在于，对所述中红外光谱进行预处理，并选择有效的光谱区域进行分析，所述预处理为采用二阶导数消除光谱中的干扰。

3.如权利要求1所述的一种快速确定不同奶牛群体血液bhb阈值的方法，其特征在于，所述最优模型为lasso回归模型。

4.如权利要求3所述的一种快速确定不同奶牛群体血液bhb阈值的方法，其特征在于，所述lasso回归模型的拟合表示为：

5.如权利要求3所述的一种快速确定不同奶牛群体血液bhb阈值的方法，其特征在于，所述lasso回归模型表示为：

6.如权利要求1所述的一种快速确定不同奶牛群体血液bhb阈值的方法，其特征在于，基于预测结果得到受试者工作特征曲线具体为：根据预测结果计算真阳性率和假阳性率，以假阳性率为横坐标，以真阳性率为纵坐标绘制受试者工作特征曲线。

7.如权利要求6所述的一种快速确定不同奶牛群体血液bhb阈值的方法，其特征在于，所述血液bhb阈值是根据真阳性率和假阳性率最大化的浓度来确定的。

8.一种快速确定不同奶牛群体血液bhb阈值的系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种快速确定不同奶牛群体血液bhb阈值的方法中的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种快速确定不同奶牛群体血液bhb阈值的方法中的步骤。

技术总结本发明公开了一种快速确定不同奶牛群体血液BHB阈值的方法及系统，属于血液检测技术领域，获取样本奶牛常规生产性能测定中的奶样数据和血液数据，并基于所述奶样数据获得中红外光谱，基于所述血液数据获得血液BHB浓度；基于所述中红外光谱和血液BHB浓度建立血液BHB浓度预测的最优模型，对所述最优模型进行训练优化，得到训练好的最优模型；根据训练好的最优模型进行血液BHB浓度预测，基于预测结果得到受试者工作特征曲线；根据受试者工作特征曲线确定血液BHB阈值，以所述血液BHB阈值监测奶牛群体的亚临床酮病情况。解决了通用SCK阳性诊断阈值即血液BHB浓度在中红外光谱法诊断中灵敏度低的问题，提高了中红外光谱法诊断的灵敏度和特异性。技术研发人员：王晓,葛慧聚,赵秀新,蔡高占,裴芬,杨健,高运东,李建斌受保护的技术使用者：山东奥克斯畜牧种业有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/21