Журнал СФУ. Биология / Разработка нейросетевого алгоритма для определения принадлежности моногеней к отряду Dactylogyridea

Полный текст (.pdf)
Номер
Журнал СФУ. Биология. 2025 18 (1)
Авторы
Казарников, А. В.; Степанова, Ю. В.; Казарникова, А. В.
Контактная информация
Казарников, А. В.: Южный математический институт – филиал Владикавказского научного центра РАН Российская Федерация, Владикавказ; Степанова, Ю. В.: Южный научный центр Российской академии наук Российская Федерация, Ростов-на- Дону; Казарникова, А. В.: Южный научный центр Российской академии наук Российская Федерация, Ростов-на- Дону
Ключевые слова
monogeneans; Dactylogyridea; fish parasites identification; convolutional neural network; моногенеи; дактилогириды; определение паразитов рыб; свёрточная нейронная сеть
Аннотация

Развитие аквакультуры ведёт к появлению новых рыбоводных хозяйств, на которых зачастую отсутствуют рыбохозяйственные лаборатории и специалисты, способные поставить диагноз о заболевании и выбрать соответствующие методы его лечения. Моногенеи относятся к типу плоских червей (Platyhelminthes). Некоторые из них способны приводить к массовой гибели рыб в естественных водоёмах и при выращивании в аквакультуре. В работе представлен нейросетевой алгоритм, позволяющий с высокой точностью идентифицировать представителей отряда Dactylogyridea по фотографиям, сделанным через окуляр светового микроскопа камерой обычного смартфона. Такие требования к оборудованию делают возможным применение данного подхода на рыбохозяйственных предприятиях. Проблема распознавания представителей отряда Dactylogyridea сводится к задаче бинарной классификации, и для распознавания изображений моногеней проводится обучение свёрточной нейронной сети VGG‑16. Для искусственного увеличения количества обучающих примеров, имитации эффектов засветки и затемнения изображений, моделирования различных уровней освещённости исследуемых под микроскопом паразитов использованы методы аугментации данных. Точность классификации составила 98,8 % на элементах тестового и валидационного множеств. Полученные результаты имеют практическую ценность, так как среди представителей рассматриваемого отряда много возбудителей опасных болезней, приводящих к гибели рыб. Разработанный подход может упростить работу начинающих специалистов, а также способствовать более быстрой диагностике заболеваний и разработке методов их профилактики и лечения

Страницы
132–147
EDN
GETAZO
Статья в архиве электронных ресурсов СФУ
https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/155068

Лицензия Creative Commons Эта работа лицензируется по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0).