Diagnóstico automático de infección por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes
Fuente:
Redalyc
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Instituto Tecnológico de Costa Rica
2018
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| Subjects: | |
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| _version_ | 1876449827497181184 |
|---|---|
| author | Juan Pablo Prendas-Rojas |
| author_facet | Juan Pablo Prendas-Rojas |
| contents | Diagnóstico automático de infección por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes Juan Pablo Prendas-Rojas Geovanni Figueroa-Mata Marianyela Ramírez-Montero Rafael Ángel Calderón Fallas Melvin Ramírez Bogantes Carlos Manuel Travieso González Ingeniería Nosema conteo de objetos segmentación de imágenes procesamiento de imágenes Las abejas polinizan una gran variedad de especies de plantas, incluyendo los cultivos agrícolas. Se estima que cerca del 30% del alimento consumido por la población mundial es derivado de cultivos polinizados por abejas. La infección por Nosemiasis es una de las principales causas de la pérdida de colmenas a nivel mundial. Los métodos de laboratorio para el diagnóstico del nivel de infección por este microsporidio son lentos, caros y demandan la presencia de un experto. Se propone un sistema automático, confiable y económico de cuantificación de infección por Nosema, a partir del procesamiento digital de imágenes. Con el uso de técnicas de segmentación de imágenes, caracterización de objetos y conteo de formas se han reproducido las técnicas de Cantwell y Hemocitómetro de manera automática. Para el conteo de esporas se implementaron tres descriptores el tamaño, la excentricidad y la circularidad, de manera tal que son invariantes a la escala y rotación de las imágenes. Se trabajó con un total de 375 fotografías agrupadas en carpetas de 5, las cuales fueron previamente etiquetadas por un experto según el nivel de infección (muy leve, leve, moderado, semifuerte y fuerte). Con ello se alcanzó un porcentaje de diagnóstico correcto de infección del 84%. 2018 artículo científico 2215-3241 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=699878592002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=6998 Tecnología en marcha application/pdf Instituto Tecnológico de Costa Rica Tecnología en marcha (Costa Rica) Num.2 Vol.31 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_699878592002 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2018 |
| publisher | Instituto Tecnológico de Costa Rica |
| spellingShingle | Diagnóstico automático de infección por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes Juan Pablo Prendas-Rojas Ingeniería Nosema conteo de objetos segmentación de imágenes procesamiento de imágenes Diagnóstico automático de infección por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes Juan Pablo Prendas-Rojas Geovanni Figueroa-Mata Marianyela Ramírez-Montero Rafael Ángel Calderón Fallas Melvin Ramírez Bogantes Carlos Manuel Travieso González Ingeniería Nosema conteo de objetos segmentación de imágenes procesamiento de imágenes Las abejas polinizan una gran variedad de especies de plantas, incluyendo los cultivos agrícolas. Se estima que cerca del 30% del alimento consumido por la población mundial es derivado de cultivos polinizados por abejas. La infección por Nosemiasis es una de las principales causas de la pérdida de colmenas a nivel mundial. Los métodos de laboratorio para el diagnóstico del nivel de infección por este microsporidio son lentos, caros y demandan la presencia de un experto. Se propone un sistema automático, confiable y económico de cuantificación de infección por Nosema, a partir del procesamiento digital de imágenes. Con el uso de técnicas de segmentación de imágenes, caracterización de objetos y conteo de formas se han reproducido las técnicas de Cantwell y Hemocitómetro de manera automática. Para el conteo de esporas se implementaron tres descriptores el tamaño, la excentricidad y la circularidad, de manera tal que son invariantes a la escala y rotación de las imágenes. Se trabajó con un total de 375 fotografías agrupadas en carpetas de 5, las cuales fueron previamente etiquetadas por un experto según el nivel de infección (muy leve, leve, moderado, semifuerte y fuerte). Con ello se alcanzó un porcentaje de diagnóstico correcto de infección del 84%. 2018 artículo científico 2215-3241 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=699878592002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=6998 Tecnología en marcha application/pdf Instituto Tecnológico de Costa Rica Tecnología en marcha (Costa Rica) Num.2 Vol.31 |
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| topic | Ingeniería Nosema conteo de objetos segmentación de imágenes procesamiento de imágenes |
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