Tài liệu Sử dụng các phương pháp phân loại tự động, xử lý ảnh số để chẩn đoán bệnh trong lĩnh vực chăn nuôi

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI --------------------------------------Đ TH NH Chuyên ngành : Ậ ông nghệ thông tin KỸ Ậ gành: ông nghệ thông tin Ờ à ội – 2014 Ớ TS. Ẫ K A Ọ : nh Anh h h ng i MỤC LỤC MỤC LỤC............................................................................................................... 1 LỜI CAM ĐOAN .................................................................................................... 3 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ............................................ 4 DANH MỤC CÁC BẢNG ...................................................................................... 5 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ .................................................................. 6 MỞ ĐẦU ................................................................................................................ 8 1. Lý do chọn đề tài ............................................................................................. 8 2. Mục đích nghiên cứu ....................................................................................... 9 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu .................................................................... 9 4. Phƣơng pháp nghiên cứu ................................................................................. 9 5. Bố cục luận văn ............................................................................................. 10 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN BÀI TOÁN PHÁT HIỆN BỆNH Ở LỢN QUA HÌNH ẢNH ...................................................................................................................... 10 1.1. Mô hình bài toán phát hiện bệnh ở lợn qua hình ảnh bằng sử dụng phƣơng pháp phân loại hình ảnh ..................................................................................... 11 1.1.1. Chuẩn bị dữ liệu cho quá trình phân loại.............................................. 12 1.1.2. Trích chọn đặc trƣng............................................................................ 13 1.1.3. Phân loại ảnh ....................................................................................... 13 1.2. Giới thiệu một số loại bệnh ở lợn ................................................................ 13 1.2.1 Bệnh tai xanh (hội chứng rối loạn sinh sản và hô hấp trên lợn – Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome - PRRS) ........................................ 13 1.2.2. Bệnh lở mồm long móng ..................................................................... 14 1.2.3. Bệnh đóng dấu lợn............................................................................... 15 1.2.4. Bệnh ghẻ ở lợn .................................................................................... 17 1.2.5. Bệnh đậu mùa ở lợn............................................................................. 18 CHƢƠNG 2: MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH ....................................... 20 2.1. Phân bố đặc trƣng biên (Edge Histogram Descriptor) ................................. 20 2.2. Tƣơng quan màu sắc (Color Correlograms) ................................................ 23 Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 1 2.3. Đặc trƣng kết cấu sử dụng bộ lọc Gabor (Gabor Wavelets) ......................... 25 2.4. SIFT (Scale Invariant feature transform) ..................................................... 26 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP PHÂN LỚP SVM (SUPPORT VECTOR MACHINE) ........................................................................................................... 36 3.1. SVM cho bài toán phân lớp tuyến tính ........................................................ 36 3.1.1. SVM với dữ liệu khả tách tuyến tính ................................................... 39 3.1.2. SVM với dữ liệu không khả tách tuyến tính ......................................... 41 3.2. SVM cho bài toán phi tuyến ....................................................................... 43 3.3. SVM cho bài toán phân loại đa lớp (Multiclass Classification) ................... 45 3.3.1. Chiến lƣợc one – vs – all ..................................................................... 46 3.3.2. Chiến lƣợc one – vs – one.................................................................... 47 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƢỢC .................................................................. 48 4.1. Dữ liệu thử nghiệm ..................................................................................... 48 4.2. Xây dựng hệ thống ..................................................................................... 49 4.3. Kết quả thực nghiệm................................................................................... 49 4.3.1. Giai đoạn trích chọn đặc trƣng ............................................................. 49 4.3.2. Giai đoạn phân loại tự động bằng SVM ............................................... 55 4.4. Nhận xét ..................................................................................................... 57 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ........................................ 59 5.1. Các kết quả đạt đƣợc .................................................................................. 59 5.2. Hạn chế ...................................................................................................... 59 5.3. Hƣớng phát triển của đề tài ......................................................................... 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................... 61 Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 2 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan những nội dung trong luận văn này là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi. Mọi tham khảo dùng trong luận văn đều đƣợc trích dẫn rõ ràng tên tác giả, tên công trình, thời gian, địa điểm công bố. Các nội dung nghiên cứu, số liệu và kết quả trình bày trong luận văn là trung thực và rõ ràng. Tác giả luận văn (Ký và ghi rõ họ tên) Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 3 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT STT Viết tắt Nguyên gốc Chú thích 1. SIFT Scale Invariant feature transform 2. SVM Support vector machines Máy học vec-tơ hỗ trợ 3. EHD Edge Histogram Descriptor Phân bố đặc trƣng biên 4. PRRS 5. 6. 7. WTO DoG RBF Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome World Trade Organization Deffirence of Gaussisan Radial Basis Function Hội chứng rối loạn sinh sản và hô hấp trên lợn Tổ chức thƣơng mại thế giới Hàm sai khác Gaussian Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 4 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1: Số lƣợng ảnh về các loại bệnh ở lợn thu thập đƣợc ................................... 12 Bảng 2: Thời gian xử lý của các phƣơng pháp trích chọn đặc trƣng đối với một số ảnh đƣợc lấy trong bộ dữ liệu thử nghiệm. ............................................................. 53 Bảng 3: Kết quả phân loại khi sử dụng nhân RBF với tham số t=2 ........................ 56 Bảng 4: Kết quả phân loại khi sử dụng nhân tuyến tính với tham số t=0 ................ 56 Bảng 5: Kết quả phân loại khi sử dụng nhân đa thức với tham số t=1 .................... 56 Bảng 6: Kết quả phân loại khi sử dụng nhân sigmoid với tham số t=3 ................... 57 Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 5 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1: Mô hình bài toán phát hiện bệnh của lợn qua ảnh chụp ............................. 12 Hình 2: Bệnh tai xanh ở lợn ................................................................................... 14 Hình 3: Ảnh chụp một triệu chứng phổ biến của bệnh long móng lở mồm ở lợn là loét móng dẫn đến móng chân lợn bị bật ra ngoài .................................................. 15 Hình 4: Ảnh chụp con lợn mắc bệnh đóng dấu trên sàn chuồng xi măng................ 16 Hình 5: Ảnh chụp bệnh ghẻ của lợn ở vị trí mông .................................................. 18 Hình 6: Ảnh chụp biểu hiện bệnh đậu ở lợn ........................................................... 19 Hình 7: Năm loại bộ lọc biên ................................................................................. 20 Hình 8: Ảnh đƣợc chia thành 16 sub-image, mỗi sub-image lại đƣợc chia thành N image-block ........................................................................................................... 21 Hình 9: Phân cụm để tìm phân bố biên bán toàn cục .............................................. 22 Hình 10: Biểu đồ thể hiện phân bố đặc trƣng biên của ảnh .................................... 23 Hình 11: Hai ảnh khác nhau nhƣng có histogram màu toàn cục giống nhau ........... 23 Hình 12: Quá trình tính không gian đo (L) và hàm sai khác D ............................... 28 Hình 13: Quá trình tìm điểm cực trị trong các hàm sai khác DoG .......................... 30 Hình 14: Mô phỏng sử dụng công thức mở rộng của Taylor cho hàm DoG ........... 31 Hình 15: Minh họa các bƣớc của quá trình lựa chọn các điểm keypoints. (a) là ảnh gốc. (b) mô tả 832 điểm keypoints tìm đƣợc, các điểm keypoints đƣợc vẽ ở dạng một vector thể hiện 3 thông tin : vị trí, hƣớng và độ dài. (c) sau khi đặt ngƣỡng tƣơng phản tổi thiểu ta giữ lại đƣợc 729 điểm. (d) Giữ lại 536 điểm sau khi áp một ngƣỡng nữa về hệ số độ cong ................................................................................ 32 Hình 16: Mô tả tạo bộ mô tả cục bộ ....................................................................... 34 Hình 17: Một đƣờng thẳng tuyến tính phân chia 2 lớp điểm (hình vuông và hình tròn) trong không gian hai chiều [11] ..................................................................... 37 Hình 18: Lề lớn nhất đƣợc tính toán bởi một SVMs tuyến tính. Khu vực giữa hai đƣờng mảnh xác định miền biên với -1 ≤ + b ≤ 1. Những điểm nằm trên hai đƣờng đứt nét gọi là các điểm support vectors, đó là những điểm gần biên quyết Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 6 định nhất. Ở đây, có năm support vectors trên các cạnh của vùng biên (f(x) = -1 hoặc f(x)=1). .......................................................................................................... 38 Hình 19: Biên quyết định cho một SVM với một giá trị rất cao của C (bên trái) mà bắt chƣớc hành vi của SVM biên cứng và do đó dẫn tới lỗi huấn luyện. Một giá trị C nhỏ hơn (bên phải) cho phép bỏ qua điểm gần ranh giới, và làm lề lớn hơn[11]..... 42 Hình 20: Mức độ tác động của kernel đa thức. Kernel đa thức dẫn đến một sự phân tách tuyến tính (A). Kernel đa thức cho phép một ranh giới quyết định linh hoạt hơn (B - C)[11]............................................................................................................. 44 Hình 21: Ảnh hƣởng của số chiều Gaussian kernel (σ) cho một giá trị cố định của các hằng số biên mềm. Đối với giá trị của σ (A) lớn quyết định ranh giới là gần nhƣ tuyến tính. Khi giảm σ tính linh hoạt của ranh giới quyết định tăng (B). Giá trị σ nhỏ dẫn đến học quá (overfitting) (C)[11] .................................................................... 45 Hình 22: Một số hình ảnh đƣợc lựa chọn làm dữ liệu thử nghiệm cho ứng dụng .... 48 Hình 23: Minh họa histogram 150bin tƣơng ứng của vector đặc trƣng 150 chiều tìm đƣợc khi áp dụng phƣơng pháp Phân bố đặc trƣng biên trên một ảnh.. .................. 49 Hình 24: Minh họa histogram 144bin tƣơng ứng của vector đặc trƣng 144 chiều tìm đƣợc khi áp dụng phƣơng pháp tƣơng quan màu sắc trên một ảnh ......................... 50 Hình 25: Minh họa histogram 48bin tƣơng ứng của vector đặc trƣng 48 chiều tìm đƣợc khi áp dụng phƣơng pháp Gabor trên một ảnh............................................... 50 Hình 26: Sử dụng Sift tìm đƣợc 525 điểm hấp dẫn (525 vector đặc trƣng 28 chiều) từ ảnh gốc ban đầu với ảnh đã đƣợc tách nền. ........................................................ 51 Hình 27: Sử dụng Sift tìm đƣợc 1462 điểm hấp dẫn (1462 vector đặc trƣng 128 chiều) từ ảnh gốc ban đầu với ảnh chƣa đƣợc tách nền, phần lớn các điểm đặc trƣng tìm đƣợc lại thể hiện nền của ảnh........................................................................... 52 Hình 28: Đồ thị so sánh thời gian xử lý của các phƣơng pháp trích chọn đặc trƣng ảnh. ....................................................................................................................... 54 Hình 29:Đồ thị so sánh thời gian xử lý của 3 phƣơng pháp trích chọn đặc trƣng ảnh .............................................................................................................................. 55 Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 7 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Việt Nam là một nƣớc có nền nông nghiệp lâu đời. Nông nghiệp giữ một vị trí hết sức quan trọng trong nền kinh tế quốc dân. Cùng với đó nền kinh tế Việt Nam hiện nay đang từng bƣớc hội nhập mạnh mẽ với nền kinh tế thế giới. Năm 2006 nƣớc ta đã chính thức trở thành thành viên thứ 150 của tổ chức thƣơng mại quốc tế WTO, khi tham gia vào sân chơi chung này cơ hội mang đến cho nền kinh tế Việt Nam là rất lớn, nhƣng bên cạnh đó WTO cũng đặt ra những thách thức không nhỏ cho nền kinh tế nhỏ bé của nƣớc ta. Thách thức ấy càng thể hiện sâu sắc với những ngành nghề nhạy cảm và khó điều chỉnh. Có thể nói rằng: Nông nghiệp nói chung và chăn nuôi nói riêng sẽ là ngành phải chịu áp lực to lớn khi chúng ta gia nhập WTO. Chăn nuôi hiện nay ở nƣớc ta đang ngày càng đƣợc chú trọng phát triển, đặc biệt là ngành chăn nuôi lợn [1], bởi nhu cầu về thịt ngày càng tăng và truyền thống chăn nuôi lợn ở các hộ gia đình đã có từ lâu đời. Sự phát triển của nền kinh tế hàng hóa càng tạo điều kiện thuận lợi thúc đẩy ngành chăn nuôi lợn phát triển mạnh mẽ hơn. Do vậy, chăn nuôi lợn có vai trò rất quan trọng trong phát triển kinh tế nông nghiệp, nông thôn, cũng nhƣ nền kinh tế nói chung. Mặt khác với lợi thế so sánh về điều kiện tự nhiên, xã hội, chăn nuôi lợn đang khẳng định cơ cấu chăn nuôi, góp phần nâng cao thu nhập cho ngƣời sản xuất. Xu hƣớng phát triển chăn nuôi lợn là một tất yếu khách quan, đáp ứng nhu cầu tiêu dùng của toàn xã hội. Phát triển chăn nuôi lợn sẽ góp phần đẩy mạnh quá trình thực hiện công nghiệp hóa – hiện đại hóa nông nghiệp, nông thôn. Hiện nay, chăn nuôi lợn ở các hộ gia đình đang phát triển theo hƣớng tiến bộ cả về chất lƣợng và số lƣợng. Hầu hết ngƣời chăn nuôi đã biết áp dụng một số tiến bộ khoa học kỹ thuật vào chăn nuôi để nâng cao năng suất chất lƣợng sản phẩm. Bên cạnh những thành công trong chăn nuôi đó thì sự hiện diện của một số bệnh Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 8 dịch vẫn thƣờng xuyên gây ra những tổn thất đáng kể. Vì thế việc chẩn đoán đúng bệnh để kịp thời đƣa ra phƣơng pháp phòng tránh và điều trị bệnh là việc làm vô cùng quan trọng. Muốn vậy ngƣời chăn nuôi không thể chỉ dựa vào kinh nghiệm bản thân mà còn cần một đội ngũ chuyên môn hỗ trợ giàu kinh nghiệm. Tuy nhiên ở nƣớc ta hiện nay vẫn còn thiếu các đội ngũ chuyên môn này. Điều này dẫn đến cần tìm hiểu và đƣa ra phƣơng pháp thích hợp để xây dựng một phần mềm ứng dụng tự động nhằm chẩn đoán bệnh trong lĩnh vực chăn nuôi. Luận văn này sẽ nghiên cứu các phƣơng pháp xử lý ảnh số và phƣơng pháp phân loại ảnh tự động, từ đó xây dựng cơ sở dữ liệu ảnh và hệ thống phần mềm giúp chẩn đoán một số bệnh trong lĩnh vực chăn nuôi lợn. 2. Mục đích nghiên cứu Trong lĩnh vực Nông nghiệp, chăn nuôi là ngành có vị trí quan trọng, nên việc chẩn đoán đúng bệnh để có các biện pháp phòng tránh và điều trị kịp thời là việc làm hết sức cần thiết. Vì thế luận văn tập trung tìm hiểu và nghiên cứu các phƣơng pháp xử lý ảnh số và phƣơng pháp phân loại ảnh tự động, đồng thời tìm hiểu một số loại bệnh thƣờng gặp ở lợn nhằm xây dựng cơ sở dữ liệu và phần mềm ứng dụng giúp chẩn đoán một số bệnh trong lĩnh vực chăn nuôi lợn. 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu - Đề tài tập trung tiến hành tìm hiểu các biểu hiện trên da của một số loại bệnh hay gặp ở lợn. - Nghiên cứu các phƣơng pháp xử lý ảnh số và phân loại ảnh tự động, sau khi sƣu tập các dữ liệu ảnh chụp cá thể lợn bị bệnh. - Đánh giá kết quả, hiệu quả của các phƣơng pháp trên đối với việc chẩn đoán bệnh ở lợn. 4. Phƣơng pháp nghiên cứu - Phƣơng pháp thu thập dữ liệu Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 9 - Phƣơng pháp chuẩn hóa, phân tích và xử lý dữ liệu. - Phƣơng pháp mô đun hoá trong lập trình. 5. Bố cục luận văn Bố cục của luận văn đƣợc chia thành 5 chƣơng nhƣ sau: Chƣơng 1: Tổng quan bài toán phát hiện bệnh ở lợn qua hình ảnh - Chương 1 trình bày về mô hình bài toán phát hiện bệnh ở lợn qua hình ảnh và các bước để giải quyết bài toán. Đồng thời giới thiệu đặc điểm một số loại bệnh ở lợn mà luận văn sẽ dùng để thử nghiệm. Chƣơng 2: Một số phƣơng pháp xử lý ảnh - Chương 2 trình bày bốn phương pháp xử lý (trích chọn đặc trưng) ảnh số: phân bố đặc trưng biên (Edge Histogram Descriptor), tương quan màu sắc (Color Correlograms), đặc trưng kết cấu sử dụng bộ lọc Gabor (Gabor Wavelets), SIFT (Scale Invariant feature transform) Chƣơng 3: Phƣơng pháp phân lớp SVM (Support vector machines) - Chương 3 giới thiệu bài toán phân lớp, trình bày phương pháp SVM cho bài toán phân lớp tuyến tính, SVM cho bài toán phân lớp phi tuyến và SVM cho bài toán phân loại đa lớp. Chƣơng 4: Kết quả đạt đƣợc - Chương 4 trình bày các kết quả đạt được, đưa ra nhận xét, đánh giá khi áp dụng phương pháp SVM trên các đặc trưng trích chọn trên ảnh từ bốn phương pháp xử lý ảnh số nêu ở chương 2. Chƣơng 5: Kết luận và hƣớng phát triển - Chương 5 bàn về những vấn đề đã giải quyết được và những vấn đề còn chưa giải quyết được trong phạm vi của đề tài và đề xuất hướng phát triển tiếp theo cho đề tài. Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 10 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN BÀI TOÁN PHÁT HIỆN BỆNH Ở LỢN QUA HÌNH ẢNH Trong quá trình phát triển của ngành chăn nuôi lợn thì ngƣời chăn nuôi cũng phải đối mặt với không ít khó khăn , đặc biệt là những bệnh ảnh hƣởng trực tiếp đến thành tích sinh sản và tăng trƣởng của lợn nhƣ bệnh tại xanh, bệnh dấu đỏ, bệnh lở mồm long móng, bệnh đậu mùa, và nhiều bệnh dịch nguy hiểm khác. Để phát hiện và điều trị các bệnh ở lợn đƣợc kịp thời, đa số các trang trại cần phải đƣợc những ngƣời có kinh nghiệm, các bác sĩ thú y đến kiểm tra xem xét các triệu chứng, biểu hiện lâm sàng của bệnh. Trong nhiều trƣờng hợp ngƣời chăn nuôi có thể gửi các ảnh chụp những biểu hiện ở lợn bệnh (nhƣ các biểu hiện bên ngoài nhƣ trên da, chân, móng, các bệnh tích trên nội tạng của lợn…) để đƣợc các chuyên gia phân tích và chẩn đoán đúng bệnh. Tuy nhiên nếu tiến hành nhƣ vậy sẽ tốn rất nhiều thời gian trong việc chẩn đoán bệnh để phát hiện kịp thời đƣa ra phƣơng pháp điều trị. Chính vì thế mà bài toán phát hiện bệnh ở lợn qua ảnh chụp sao cho nhanh chóng thuận tiện đang ngày càng đƣợc quan tâm. 1.1. Mô hình bài toán phát hiện bệnh ở lợn qua hình ảnh bằng sử dụng phƣơng pháp phân loại hình ảnh Nhiệm vụ của mô hình bài toán này đặt ra là xử lý tự động các thông tin trên ảnh chụp (các dấu hiệu bệnh tích trên da, trên móng, lƣỡi của lợn…) từ đó phát hiện ra các điểm tƣơng tự của một loại bệnh nhằm đƣa ra quyết định chính xác bệnh đó là bệnh gì. Cấu trúc của mô hình này sẽ gồm các bƣớc nhƣ sau (tham khảo hình 1): - Chuẩn bị dữ liệu cho quá trình phân loại - Trích chọn đặc trƣng - Phân loại ảnh Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 11 Dữ liệu ảnh huấn luyện Trích chọn đặc trƣng Phân loại Kết quả phân loại Dữ liệu ảnh cần phân loại Hình 1: Mô hình bài toán phát hiện bệnh của lợn qua ảnh chụp Sau đây là trình bày chi tiết, ý nghĩa, vai trò của từng bƣớc trong mô hình bài toán trên. 1.1.1. Chuẩn bị dữ liệu cho quá trình phân loại Quá trình này chúng ta sẽ phải thu thập, lựa chọn các ảnh chụp thích hợp có nội dung là các triệu chứng, biểu hiện của bệnh tại các vị trí dễ thấy nhƣ tại da, tai, chân, móng, mồm, lƣỡi của các cá thể lợn nhiễm bệnh. Để thực hiện đƣợc công việc này tôi đã đến trang trại chăn nuôi, nơi có các đàn lợn nhiễm bệnh để thu thập hình ảnh, đồng thời tham khảo thêm các tài liệu, sách báo chuyên môn để có đƣợc các bức ảnh chụp biểu hiện bệnh của lợn. Sau quá trình sƣu tầm tôi đã tập hợp đƣợc một cơ sở dữ liệu ảnh bao gồm 163 tấm ảnh của 5 loại bệnh thƣờng gặp trên lợn, cụ thể nhƣ trình bày trong bảng 1: Tên bệnh Số lƣợng ảnh Bệnh long móng lở mồm 54 Bệnh đóng dấu lợn 41 Bệnh lợn tai xanh (prrs) 35 Bệnh ghẻ ở lợn 15 Bệnh đậu mùa ở lợn 18 Bảng 1: Số lượng ảnh về các loại bệnh ở lợn thu thập được Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 12 1.1.2. Trích chọn đặc trưng Để thực hiện quá trình phân lớp, bƣớc trích chọn đặc trƣng ảnh có vai trò rất quan trọng. Đặc trƣng ảnh ở đây chính là đặc trƣng nội dung ảnh, là phân tích nội dung thực sự của các bức ảnh. Nội dung ảnh đƣợc thể hiện bằng nhiều khía cạnh ví dụ nhƣ màu sắc, hình dạng, kết cấu (texture), các đặc trƣng cục bộ (local features)... hay bất cứ thông tin nào có từ chính nội dung ảnh. Trong đề tài này sử dụng một vài phƣơng pháp trích chọn đặc trƣng ảnh [9] nhƣ: - Phân bố đặc trƣng biên (Edge Histogram Descriptor) - Tƣơng quan màu sắc (Color Correlograms) - Đặc trƣng kết cấu sử dụng bộ lọc Gabor - Sift (Scale Invariant feature transform). 1.1.3. Phân loại ảnh Sau khi hoàn thành giai đoạn trích chọn đặc trƣng ảnh, tiếp theo là chọn thuật toán huấn luyện và phân lớp dữ liệu ảnh. Trong phần cài đặt thực nghiệm, lựa chọn thuật toán huấn luyện và nhận dạng dữ liệu SVM [11][13][14]. Để phát triển ứng dụng phát hiện bệnh ở lợn qua ảnh chụp, luận văn này sử dụng thƣ viện mã nguồn mở LibSVM (Chang and Lin (2011)[12]. 1.2. Giới thiệu một số loại bệnh ở lợn 1.2.1 Bệnh tai xanh (hội chứng rối loạn sinh sản và hô hấp trên lợn – Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome - PRRS) Là bệnh truyền nhiễm [15] [16] do virus thuộc họ Arteviridae gây ra, đƣợc phát hiện năm 1986 ở Mỹ. Triệu chứng: Lợn bệnh bị sốt với nhiệt độ dao động từ 39 – 400C, thở nhanh và sâu, sung huyết dƣới da sau đó chuyển sang tím xanh ở phía tai, mũi, ở vú và âm hộ đối với lợn nái. Lợn bỏ ăn, ủ rũ ngoài ra còn có thể có các triệu chứng khác nhƣ thần kinh rối loạn vận động, đi vòng tròn, té ngã. Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 13 - Lợn nái: trong giai đoạn cấp tính hầu hết lợn bệnh bị sảy thai, khoảng 80% bị sảy thai vào giai đoạn cuối. Nếu lợn mắc bệnh và qua khỏi thì lợn chậm lên giống, con đẻ ra chết yểu hoặc sảy thai. - Lợn đực: lờ đờ có thể có biểu hiện tái xanh ở tai, giảm khả năng sinh dục, tinh trùng bị giảm cả về lƣợng và chất. - Lợn con: bị nhiều trƣớc và sau cai sữa, lợn con có thể có viêm kết mạc mắt, phù thũng mí mắt, da có màu xanh tái lông xù khô, tiêu chảy kéo dài, phân vàng, phân nâu, thở khó nhƣng không ho. Hình 2: Bệnh tai xanh ở lợn 1.2.2. Bệnh lở mồm long móng Virus gây bệnh là Aphthovisus, thời gian ủ bệnh 2 – 7 ngày. Tình trạng bệnh phụ thuộc vào chủng, độc lực của virus và phụ thuộc vào khả năng đề kháng của cơ thể [15] [17]. Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 14 Triệu chứng: Lợn bệnh sốt dƣới 410C, các mụn nhỏ mọng nƣớc ở lƣỡi, trong miệng, mõm, đƣờng kính từ 0,5 – 1 cm, sau vỡ ra thành vết loét đỏ rồi chuyển màu xám có phủ bựa trắng. Đặc biệt ở chân, quanh móng mọc các mụn loét, ở con cái, mụn loét còn ở xung quanh vú, loét miệng làm lợn khó ăn, loét móng làm lợn đi lại khó khăn hoặc không đi đƣợc. Lợn trƣởng thành có thể chết khoảng 5% và lợn con chết khoảng 50%. Virus typ O còn gây viêm cơ tim làm lợn chết tỷ lệ cao hơn. Hình 3: Ảnh chụp một triệu chứng phổ biến của bệnh long móng lở mồm ở lợn là loét móng dẫn đến móng chân lợn bị bật ra ngoài 1.2.3. Bệnh đóng dấu lợn Là bệnh truyền nhiễm sảy ra chủ yếu ở lợn trên 3 tháng tuổi. Bệnh thƣờng xuất hiện trong điều kiện thời tiết oi bức, thay đổi đột ngột, chuồng nuôi chật chội, độ ẩm không khí cao. Bệnh thƣờng sảy ra lẻ tẻ, mức độ lây lan không cao, tỷ lệ ốm chết không cao [15]. * Triệu chứng: Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 15 - Thể quá cấp tính: Thƣờng gặp ở đầu ổ dịch bệnh, phát rất nhanh, con vật biểu hiện điên cuồng lồng lộn, sốt cao 41 – 420C sau đó dãy rụa rồi chết. - Thể cấp tính: Lợn sốt cao kéo dài 2 – 3 ngày, kém ăn hoặc bỏ ăn chui vào chỗ tối hay các ổ rơm. Lợn ỉa phân táo bón, nhiều phân đóng cục đen có màng nhày bao bọc. Vài ba ngày sau trên da lợn hình thành những đám tụ máu có hình dạng nhất định dễ nhận biết: vuông, tròn, bầu dục, trám…Đám tụ máu có giới hạn nhất định so với các tổ chức xung quanh, dấu nổi cộm ở trên bề mặt da. Lợn có biểu hiện khó thở nhƣng không đặc trƣng, với lợn nái chửa thƣờng có đấu hiệu sảy thai. - Thể mãn tính: Thể này xuất hiện ở lợn 3 – 4 tháng tuổi, con vật có biểu hiện ăn uống kém, gầy còm thiếu máu niêm mạc nhợt nhạt, thân nhiệt sốt nhẹ, đi ỉa dai dẳng. Có biểu hiện què, viêm khớp. Da hoại tử bong lên cuộn lại giống nhƣ tấm bìa. Hình 4: Ảnh chụp con lợn mắc bệnh đóng dấu trên sàn chuồng xi măng Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 16 1.2.4. Bệnh ghẻ ở lợn - Là bệnh ký sinh trùng ngoài da của lợn do loại ghẻ ngứa Sarcoptes suis gây nên, kèm theo viêm da mãn tính với triệu chứng ngứa, hình thành các nếp nhăn và vẩy dầy [15]. - Chu kỳ phát triển của ghẻ diễn ra trong vòng 10-20 ngày. Vòng đời của ghẻ kéo dài từ 6-8 tuần. - Bệnh lây trực tiếp từ lợn ghẻ sang lợn khoẻ hoặc qua các dụng cụ chăn nuôi. Trong điều kiện vệ sinh, môi trƣờng bị ô nhiễm, tỷ lệ mắc bệnh ghẻ rất cao * Triệu chứng - Nơi ghẻ đào hang biểu hiện ngứa, da bị đỏ, thân nhiệt tăng. - Lúc đầu ghẻ thƣờng thấy ở vùng da quanh mắt, má và trong tai, sau đó lây sang các phần khác. ở những vùng bị ghẻ nặng, có nhiều mụn nhỏ và sau khi cọ sát sẽ hình thành nốt loét, có vẩy. - Lợn bị ghẻ thƣờng giảm ăn, gầy, chậm lớn và có khi chết do nhiễm trùng, ở lợn nái dễ bị xảy thai. - Khi chẩn đoán cần phân biệt với các bệnh khác nhƣ: viêm da, bệnh đậu, bệnh phát ban dị ứng, nấm, bệnh á sừng, thiếu kẽm, muỗi đốt. Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 17 Hình 5: Ảnh chụp bệnh ghẻ của lợn ở vị trí mông 1.2.5. Bệnh đậu mùa ở lợn Bệnh do 1 trong 2 loại virut hoặc là Vaccinia virut, hoặc virut đậu lợn (Suipoxvirut). Truyền bệnh do tiếp xúc trực tiếp, chấy, bọ chét, rận hút máu (Haematopinus Suis), côn trùng (ruồi, muỗi) truyền từ lợn bệnh sang lợn cảm nhiễm.Virut thâm nhập vào da qua những vết xƣớc, sinh sôi lên nhanh chóng và tấn công da sau khi nhiễm virut máu [15]. * Triệu chứng - Thời gian ủ bệnh 4-5 ngày, không quá 14 ngày. Kéo dài 1-3 tuần. Chủ yếu với lợn con, lợn trƣởng thành ít bị. - Triệu chứng lâm sàng biểu hiện sốt nhẹ, kém ăn; trên mặt da, ở tai, phía trong chân và bụng xuất hiện nhiểu nốt mụn đỏ, kích thƣớc 1 cm to dần và hình thành nhƣ núm đồng tiền ở giữa, mụn vỡ ra rỉ nƣớc và nhanh đóng vẩy nâu hoặc đen kết hợp với viêm giác mạc. Ít khi lợn chết do đậu đơn thuần mà khi bi nhiễm Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 18 khuẩn thứ cấp. Bệnh thứ phát khi nhiễm Streptococci, Staphylococci... dẫn đến viêm da, viêm phổi, ỉa chảy. Hình 6: Ảnh chụp biểu hiện bệnh đậu ở lợn Học viên thực hiện: Đỗ Thị Nhâm – CB120099 – 12BCNTT2 19