ハイブリッド深層学習モデルを用いたトリパノソーマ寄生虫の優れた自動同定
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2023年10月27日
DOI :10.3791/65557-v
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Veerayuth Kittichai1 , Morakot Kaewthamasorn2 , Suchansa Thanee2 , Thanyathep Sasisaowapak3 , Kaung Myat Naing3 , Rangsan Jomtarak4 , Teerawat Tongloy3 , Santhad Chuwongin3 , Siridech Boonsang5
1Faculty of Medicine, King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang, 2Veterinary Parasitology Research Unit, Faculty of Veterinary Science, Chulalongkorn University, 3College of Advanced Manufacturing Innovation, King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang, 4Faculty of Science and Technology, Suan Dusit University, 5Department of Electrical Engineering, School of Engineering, King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang
世界中の医療用血液寄生虫が、ローコードAIプラットフォーム上で簡単な手順で自動的にスクリーニングされました。血液膜の前向き診断は、ハイブリッド深層学習モデルにおける物体検出および分類手法を使用することによって改善されました。アクティブモニタリングと十分に訓練されたモデルのコラボレーションは、トリパノソーマ伝達のホットスポットを特定するのに役立ちます。
Chapters in this video
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Introduction
1:26
Training Process CiRA CORE Platform and Object Detection Model Evaluation to Identify and Classify the Protozoan Trypanosome Species
5:22
Image Classification as Model Training and Model Evaluation to Identify and Classify the Protozoan Trypanosome Species
6:56
Hybrid (Detection and Classification) as Model Testing to Identify and Classify the Protozoan Trypanosome Species
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