Inteligencia artificial al servicio de la salud pública: caso de estudio detección temprana de focos larvarios de mosquitos.

Abstract

Las enfermedades transmitidas por mosquitos se consideran emergentes y en constante aumento debido al crecimiento de la población y cambio climático. Con el fin de monitorear la ocurrencia de brotes de larvas de mosquitos, una identificación de larvas. Se ha desarrollado un sistema basado en la detección y clasificación de objetos mediante visión artificial y aprendizaje automático desarrollado y evaluado. Para ello, se utilizaron 45 imágenes de muestra de un recipiente con agua que contenía Se han recolectado mosquitos en estado larval y pupal. El detector basado en la umbralización adaptativa y la detección de contornos pudo encontrar todos los objetos relevantes en las imágenes de muestra. Para identificar cada objeto encontrado por el detector como larva o no, un clasificador basado en HOG y SVM, y otro basado en CNN han sido entrenados y evaluados, obteniendo valores F1 de 0.951 y 0.991 respectivamente.