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Updated: Jan 8, 2026

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DNA Virus Detection System Based on RPA-CRISPR/Cas12a-SPM and Deep Learning

Published on: May 10, 2024

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Detección Automatizada de Enfermedades del Guayabo Mediante Aprendizaje por Transferencia con ResNet-101

Muhammad Ahmed1, Fahad Ahmed1, Naila Sammar Naz1

  • 1School of Computer Science National College of Business Administration and Economics Lahore Pakistan.

Food science & nutrition
|December 24, 2025
PubMed
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Este estudio presenta un sistema impulsado por IA que utiliza aprendizaje profundo (DL) y ResNet-101 para la detección automatizada de enfermedades del guayabo. El modelo alcanza una precisión del 98,48 %, ofreciendo una solución sostenible para la agricultura moderna.

Área de la Ciencia:

  • Ciencias Agrícolas
  • Ciencias de la Computación
  • Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

  • La identificación manual de enfermedades en la agricultura es ineficiente, consume mucho tiempo y es propensa a errores.
  • La agricultura sostenible exige tecnologías de detección de enfermedades automatizadas y precisas.
  • El cultivo del guayabo enfrenta desafíos en la identificación de enfermedades que afectan el rendimiento y la calidad.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar y evaluar un modelo de aprendizaje profundo (DL) para la detección automatizada de enfermedades del guayabo.
  • Aprovechar el aprendizaje por transferencia (TL) con ResNet-101 para mejorar la precisión de la clasificación.
  • Proporcionar una solución de IA interpretable y transparente para la identificación de enfermedades de las plantas.

Principales métodos:

Palabras clave:
ResNet-101aprendizaje profundoIA explicabledetección de enfermedades del guayaboaprendizaje por transferencia

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  • Se utilizó la arquitectura ResNet-101 para el análisis directo de imágenes sin extracción manual de características.
  • Se aplicó aumento de datos a un conjunto de 3784 imágenes, aumentando a 4632 imágenes balanceadas.
  • Los datos se preprocesaron mediante normalización y redimensionamiento; se dividieron en conjuntos de entrenamiento (80 %), validación (10 %) y prueba (10 %).
  • Se empleó Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) para visualización e interpretabilidad.

Principales resultados:

  • Se logró una impresionante precisión de clasificación del 98,48 % para las enfermedades del guayabo (Antracnosis, Mosca de la Fruta, Sano).
  • El rendimiento del modelo se evaluó utilizando nueve métricas clave, incluyendo precisión, recuperación, puntuación F1 y especificidad.
  • Las visualizaciones Grad-CAM confirmaron el enfoque del modelo en las áreas enfermas relevantes, garantizando la transparencia.

Conclusiones:

  • El aprendizaje profundo con ResNet-101 ofrece un método muy preciso y eficiente para la detección automatizada de enfermedades del guayabo.
  • La tecnología de IA desarrollada es una solución viable y escalable para la agricultura a gran escala y las prácticas de agricultura sostenible.
  • La naturaleza interpretable del modelo aumenta la confianza y la aplicabilidad en entornos agrícolas del mundo real.