/

/

AI Program for Trypanosomiasis Detection and Classification

/

Превосходная автоматическая идентификация трипаносомных паразитов с помощью гибридной модели глубокого обучения

JoVE Journal
Bioingegneria
Author Produced

È necessario avere un abbonamento a JoVE per visualizzare questo. Accedi o inizia la tua prova gratuita.

JoVE Journal Bioingegneria

Superior Auto-Identification of Trypanosome Parasites by Using a Hybrid Deep-Learning Model

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

Превосходная автоматическая идентификация трипаносомных паразитов с помощью гибридной модели глубокого обучения

AI Program for Trypanosomiasis Detection and Classification

DOI:

10.3791/65557-v

•

01:29 min

•

October 27, 2023

•

Veerayuth Kittichai, Morakot Kaewthamasorn, Suchansa Thanee, Thanyathep Sasisaowapak, Kaung Myat Naing, Rangsan Jomtarak, Teerawat Tongloy, Santhad Chuwongin, Siridech Boonsang

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

Embed

AGGIUNGI ALLA PLAYLIST

Usage Statistics

Video correlati

Превосходная автоматическая идентификация трипаносомных паразитов с помощью гибридной модели глубокого обучения

Процесс обучения Оценка платформы CiRA CORE и модели обнаружения объектов для идентификации и классификации видов простейших трипаносом

Классификация изображений как обучение модели и оценка модели для идентификации и классификации видов простейших трипаносом

Гибрид (обнаружение и классификация) как модельное тестирование для идентификации и классификации видов простейших трипаносом

Read Article