类别用于白斑综合征检测通过增强的封闭循环基于单元的野生迁移优化算法.

科学领域:

• 水产养殖是水产养殖的一种方式.
• 兽医病毒学 兽医病毒学
• 机器学习在生物学中的应用

背景情况:

• 白斑综合症病毒 (WSSV) 是种植的主要病毒病原体,在几天内导致高达100%的死亡率.
• WSSV影响各种甲动物宿主,主要是所有年龄段的商业养殖海洋.
• 了解WSSV病原性是复杂的,目前正在研究基因组变异和蛋白质因素.

研究的目的:

• 开发和评估一种新的深度学习方法来分类感染WSSV的.
• 使用先进的图像分析技术,准确区分健康和受WSSV影响的.
• 改善在水产养殖中早期发现和管理WSSV疫情.

主要方法:

• 从养殖场和在线来源收集数据,然后使用本地二进制模式 (LBP) 技术进行图像预处理.
• 通过TGVFCMS方法进行图像细分和使用概率线性差异分析 (PLDA) 技术进行特征提取.
• 使用增强门式反复单位 (EGRU) 模型对进行分类,并通过野生灰狼优化器 (GWO) 算法进行参数调整以最大化准确度.

主要成果:

• 拟议的深度学习方法论在将分类为健康或受WSSV影响时表现出高准确度.
• 性能指标,特别是准确性,与各种传统方法进行了有利的比较.
• 该研究成功地使用开发的计算方法在中识别了WSSV疾病.

结论:

• 这种新的深度学习方法为在中检测WSSV提供了强大而准确的解决方案.
• 这种方法可以显著帮助早期识别WSSV,减轻养殖的经济损失.
• 进一步的研究可以探索这种技术对其他水产养殖疾病的更广泛应用.