疾病载体图像识别中的深度学习
Shaowen Bai1,2, Liang Shi1,3,4,5, Kun Yang1,2
1Key Laboratory of National Health and Family Planning Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi, China.
Pest management science
|October 18, 2024
概括
深度学习 (DL) 可以自动识别疾病载体,这对公共卫生至关重要. 本综述总结了DL的应用,方法和挑战,用于媒介识别,以帮助疾病控制.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 计算机科学 计算机科学
- 昆虫学 昆虫学是一门学科.
背景情况:
- 媒介性疾病 (VBDs) 构成一个重要的全球健康风险,影响全球80%的人口.
- 手动识别疾病载体是劳动密集型,需要专业知识,并阻碍了有效的疾病控制策略.
- 深度学习 (DL) 为复杂的识别任务提供了自动化解决方案,显示了对VBD管理的希望.
研究的目的:
- 综合审查当前深度学习 (DL) 应用在疾病载体识别中的现状.
- 探索DL在自动化和提高矢量识别过程的准确性方面的潜力.
- 确定在VBD控制中对DL的挑战和未来研究方向.
主要方法:
- 对应用深度学习用于疾病载体识别的研究的文献综述.
- 在DL中用于矢量识别的数据收集,预处理和模型构建技术的分析.
- 检查评估指标和应用领域,包括物种分类,物体检测和繁殖地点识别.
主要成果:
- 深度学习模型显示了在各种任务中自动识别疾病载体的巨大潜力.
- 目前的研究涵盖了数据准备,模型开发和用于向量识别中的DL的评估方法.
- DL的应用范围从分类载体物种到检测它们和识别繁殖场.
结论:
- 深度学习是一个强大的工具,可以增强疾病载体的识别,从而改善VBD控制工作.
- 需要进一步的研究来应对现有的挑战,并充分实现DL在这个领域的前景.
- 整合DL可以导致更有效,更准确的监测和管理载体传播疾病.
