在例行蚊子 (Diptera: Culicidae) 样本处理过程中使用 ImageJ 数字化光学计数的比较弹性和精度

科学领域:

• 控制载体传播疾病 控制载体传播疾病
• 昆虫学 昆虫学是一门学科.
• 公共卫生监督是对公共卫生的监督.

背景情况:

• 综合载体管理在很大程度上依赖于有效的蚊子监测.
• 目前的监控方法,如手动陷处理,是劳动密集型的,并给公共卫生机构带来能力挑战.
• 估计方法对于蚊子控制计划的操作决策至关重要.

研究的目的:

• 在运营条件下严格评估不同蚊子计数方法的准确性和弹性.
• 为了比较传统的体积和质量估计技术与数字图像处理,用于高通量蚊子监测.
• 在资源有限的环境中确定最有效和最准确的蚊子种群估计方法.

主要方法:

• 在蚊子活跃的整个季节,压力测试体积,质量和数字图像处理 (ImageJ) 方法.
• 使用从赛季初到整个赛季的样本校准.
• 使用冷,干燥,老化和过大的陷样本,以及与最佳实践偏离后,测试方法的弹性.

主要成果:

• 在各种条件下,体积和质量测量方法表现出显著的误差.
• 数字化光学计数方法证明了在没有重新校准的情况下对长期使用的弹性.
• 数字图像处理有效处理不同物种组合和老化或损坏的样本,保持准确性.
• 质量和体积方法遇到重大错误,而数字光学计数证明有弹性.

结论:

• 数字图像处理为时间敏感的蚊子监控工作负载提供了卓越的准确性和便利性的平衡.
• 这种方法对于面临物流约束和高吞吐量需求的公共卫生计划尤其有益.
• 数字化光学计数增强了蚊子控制工作中的操作决策.