近年来,通过对秀丽隐杆线虫头部摆动和身体弯曲等运动行为的监测,可以有效的进行药物筛选、生态毒物评估、衰老以及人类疾病研究,为microbial remediation人类健康和长寿提供了科学基础和方案。先前的研究中,通过人工计数头部摆动和身体弯曲次数来评估其运动能力,为相关研究领域提供了重要见解。然点击此处而,随着实验数据集的不断扩大,人工计数往往是低通量的,而且容易造成人为的偏差。因此,使用高通量、自动化的方法来代替这种传统的计数方法是当前研究的主流。现有的自动化方法仍存在一些需要解决的问题,如行为分析不全面、识别准确率低以及适用场景专一等。为解决上述问题,本论文的研究工作如下:(1)针对现有的头尾识别方MK-1775法需要进行阈值分割、对拍摄环境依赖性高以及识别准确率低等问题,提出了一种基于卷积神经网络的头尾识别算法。首先,使用ResNet18网络作为主体结构,加入注意力机制构建了头尾识别网络模型;接下来,通过训练生成头部和尾部热图,并进行归一化处理;最后,分别对带有头部和尾部特征的卷积层应用可微空间数值变换输出头尾坐标。在实验部分,通过与传统头尾识别方法以及其它网络模型的对比分析,证明了算法的准确性和有效性。(2)针对传统的人工计数方法效率低下以及一些自动化方法无法全面的分析头部摆动行为等问题,提出了一种自动识别和分析线虫头部摆动行为的算法。首先,通过设计基于卷积神经网络的头尾识别算法来获得头尾坐标;随后,主干曲线被提取并根据弧长将其等分,标记等分点;接下来,角度计算公式被用来计算头部弯曲角度,进而根据每帧头部的弯曲角度来计算头部摆动次数,为后续行为分析提供基础数据;最后,通过实验证明了该算法的鲁棒性。(3)针对现有的身体弯曲识别和计数算法中存在的部分弯曲行为识别不准确、识别标准不统一、软件是专门为特定的环境设计等问题,提出了一种自动识别和分析线虫身体弯曲行为的算法。首先,使用基于卷积神经网络的头尾识别算法来获取头尾坐标;然后,使用基于形态学的坐标提取算法来获取身体中心线的坐标;随后,基于曲率的特征点提取算法被用来计算中心线的咽部、拐点以及峰值点坐标;接下来,根据每帧最大垂直距离的变化来计算身体弯曲次数并进行分析;最后,通过实验证明了所提算法的准确性和有效性。