基于人工智能的牲畜蠕虫寄生虫感染识别诊断系统

本研究提出了一种新颖的深度学习方法，旨在通过自动化识别牲畜寄生虫感染，解决印度东北丘陵地区兽医专业知识严重短缺的问题。开发了一种能够分析标准图像和显微图像的卷积神经网络架构，用于识别和分类16种不同的寄生虫物种。

该模型由四个卷积层（分别具有32、64、128、256个过滤器）组成，采用ReLU激活函数和最大池化层进行高效特征提取，随后连接全连接层和Softmax分类器。模型在一个包含超过5334张标注图像的综合数据集上进行了训练，经过30个训练周期后达到了96%的准确率。

为评估稳定性，模型被训练了十次，平均准确率为0.9616±0.0024（95%置信区间：[0.9601，0.9630]），宏观F1分数为0.9527±0.0021，加权F1分数为0.9598±0.0019，表现出一致的性能。一个基于PHP的Web界面支持实时预测，并可在各种硬件和云平台上灵活部署。

该系统为加强寄生虫检测和牲畜健康监测提供了一个可扩展且易于获取的诊断工具。
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