ディープニューラルネットワークを用いたその幼生期におけるAedesカ検出【JST・京大機械翻訳】

Arista-Jalife Antonio; Nakano Mariko; Garcia-Nonoal Zaira; Robles-Camarillo Daniel; Perez-Meana Hector; Arista-Viveros Heriberto Antonio

文献

J-GLOBAL ID：202002233222791014 整理番号：20A0292834

ディープニューラルネットワークを用いたその幼生期におけるAedesカ検出【JST・京大機械翻訳】

Aedes mosquito detection in its larval stage using deep neural networks

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資料名：
巻： 189 ページ： Null 発行年： 2020年
JST資料番号： T0426A ISSN： 0950-7051 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

デング,ChikungunyaおよびZijaウイルスは世界中の熱帯および亜熱帯地域において危険な感染を引き起こす。世界保健機関は,全ヒト集団における3人のうちの1人が,これらの疾患の1つを単一のカのこう傷から収縮させる危険性があることを推定する。現在,これらのウイルス感染症はワクチンによって予防可能ではなく,ウイルス感染を効果的に減少させることができ,重篤な関節痛,内部失血,非出生児における永続的神経損傷および死亡さえ含む広範囲の病理を引き起こす。このグリムシナリオにより,これらの疾患に対する最良の防御の唯一の系統は,これらのウイルスを伝達する蚊の効果的なサーベイランス,制御および抑制である。すなわち,Aedes aegyptiおよびAedes albopictusである。本論文では,幼生期にAedes aegyptiとAedes albopictusカを同定することができる完全な解決策を提示する。それは,容易に使い捨て,水体に制限され,疾病管理と予防(CDC)のためのセンターに従って疾病を伝達することができない。著者らの提案は,他の最先端の自動法より良い94.19%の精度で幼生サンプルを効果的に認識する深いニューラルネットワーク(DNN)に基づいている。さらに,著者らの提案したDNNの能力は,関心領域(ROI)を92.85%の精度で自動的に作物化することを可能にし,さらに人間の介入なしにAedes陽性またはAedes陰性として自動的に分類し,日から秒への生物学的制御のための応答時間を加速する。著者らの提案は,安価な実装を可能にするハードウェア設計を含み,孤立したコミュニティ,未開発諸国,および農村または都市地域に適している。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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