[ad_1]
A identificação rápida e precisa de mosquitos que transportam patógenos humanos, como a malária, é uma parte essencial da vigilância de doenças transmitidas por mosquitos. Agora, pesquisadores relatando em PLOS Doenças tropicais negligenciadas demonstraram a eficácia de um sistema de inteligência artificial, conhecido como Coiled Neural Network, para classificar sexo, gênero, espécie e linhagem de mosquitos.
A malária humana é uma crise contínua de saúde pública que afeta vários continentes, com o maior número de casos e pessoas em risco na África Subsaariana. No entanto, identificar os mosquitos que transmitem a malária pode ser difícil: algumas espécies são quase indistinguíveis, mesmo por taxonomistas treinados.
No novo trabalho, Jannelle Couret, da Universidade de Rhode Island, EUA, e seus colegas aplicaram uma rede neural complicada (CNN) a uma biblioteca de 1.709 imagens bidimensionais de mosquitos adultos. Os mosquitos foram coletados de 16 colônias em cinco regiões geográficas e incluíram uma espécie que não é facilmente identificável por entomologistas médicos treinados. Eles também incluíram mosquitos que foram armazenados de duas maneiras diferentes: por congelamento instantâneo ou como amostras secas.
Usando a biblioteca de espécies identificadas, os pesquisadores treinaram a CNN para distinguir Anopheles de outros gêneros de mosquitos, identificar espécies e sexo dentro de Anopheles e identificar duas cepas dentro de uma única espécie. Eles encontraram uma precisão de predição de 99,96% para a classe e uma precisão de 98,48% para o gênero.
“Esses resultados demonstram que a classificação de imagens de aprendizagem profunda pode ser um método útil para identificar o mosquito da malária, mesmo entre espécies com variações morfológicas crípticas”, dizem os pesquisadores. “O desenvolvimento de um método independente e preciso de identificação de espécies pode melhorar potencialmente as práticas de vigilância de mosquitos.”
Fonte da história:
Materiais fornecidos por PLOS. Nota: o conteúdo pode ser editado quanto ao estilo e comprimento.
[ad_2]
Traduzido de Science Daily
Source link
