验证Vetscan Imagyst®,一种使用人工智能深度学习算法的诊断测试,用于检测strongyles和Parascaris spp. 在马体便样本中

科学领域:

• 兽医寄生虫学 兽医寄生虫学
• 人工智能在诊断中的应用
• 马的健康 马的健康

背景情况:

• 传统的便卵数计方法在马患不准确和分析师依赖的变化.
• 自动数字扫描和人工智能分析为减轻伴侣动物诊断中的操作员变异提供了有希望的替代方案.
• 兽医扫描Imagyst使用深度学习,对象检测AI算法来分析马便图像.

研究的目的:

• 评估Vetscan Imagyst系统对马便样本的诊断性能.
• 确定人工智能算法的灵敏度和特异性,用于检测strongyles和 Parascaris spp.
• 将人工智能驱动的结果与专家寄生虫学家执行的参考试验进行比较.

主要方法:

• 使用Vetscan Imagyst系统测试了108个马便样本.
• 用两种浮动溶液准备样本:NaNO3和Sheather的糖溶液.
• 性能与专家寄生虫学家使用Mini-FLOTAC技术进行的参考试验进行了评估.

主要成果:

• 卫视扫描图像检测仪实现了对strongyles (99.2%-100.0%) 和Parascaris spp.的高诊断灵敏度. (88.9%-99.9%) 取决于溶液的不同.
• 对于strongyles的诊断特异性为91.4%-99.9%,对于 Parascaris spp. 的诊断特异性为91.4%-99.9%. 是93.6%至99.9%之间.
• 林的一致性相关系数表明了强烈的一致性 (0.924-0.978对于strongyles,0.944-0.955对于Parascaris spp.) 人工智能和专家数量之间的差异.

结论:

• 兽医扫描图像提供诊断准确性,用于马类强力菌和帕拉斯卡里斯种类. 与熟练的寄生虫学家相比.
• 由人工智能驱动的自动化方法最大限度地减少了分析师的变化,确保了更一致和及时的结果.
• 该系统适用于临床和实验室环境,用于马类便寄生虫诊断.