一种新的方法来识别动物性感染型试管体,利用深度度度度学习和基于矢量数据库的图像检索系统
Veerayuth Kittichai1, Weerachat Sompong1, Morakot Kaewthamasorn2
1Faculty of Medicine, King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang, Thailand.
Heliyon
|May 22, 2024
概括
使用深度度度度学习 (DML) 和图像检索的新混合模型可以准确地识别血液样本中的Trypanosoma物种. 这种自动查工具增强了对松菌控制的现场工作.
科学领域:
- 医学寄生虫学 医学寄生虫学
- 计算机科学 计算机科学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 三虫病是南美洲,南亚和东南亚的主要健康问题.
- 有效的疾病控制需要积极的调查和可靠的诊断工具.
研究的目的:
- 开发一种自动化,准确的模型,用于识别微观图像中的Trypanosoma物种.
- 创建一个工具,用于有效的实地工作查试.
主要方法:
- 开发了一种混合模型,将深度度度度学习 (DML) 和图像检索结合起来.
- 使用ResNet50神经网络骨干与三重边际损失函数.
- 该模型使用五倍交叉验证进行了评估,并与传统分类方法进行了比较.
主要成果:
- 该模型实现了超过99.71%的准确性,96%的回忆率和98%的精度.
- 作为一种使用CNN应用程序和KNN算法的自主选方法,已证明其潜力.
- 显示了AUC>98%的稳定性,以及对数据集变化和类不平衡的弹性.
结论:
- 基于DML的ResNet50模型是用于Trypanosoma识别的最先进的CNN.
- DML在可扩展性,对新型类的概括性和处理大型数据集方面具有优势.
- 该模型是一个实用和有效的工具,用于实地研究控制松病的研究.
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