Evaluación de técnicas de clasificación orientadas a la identificación automática de órganos del camarón a partir de imágenes histológicas

• Dennis Romero ^[1] ; Roberto Yoncon ^[1] ; Angel Guale ^[1] ; Bonny Bayot ^[1] ; Fanny Panchana ^[1]
  1. [1] ESPOL
• Localización: Global Partnerships for Development and Engineering Education: Proceedings of the 15th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education and Technology,July 19-21, 2017, Boca Raton, FL, United States / Victor Hugo Gonzalez Jaramillo (dir.), Pedro Fabricio Zanzzi Diaz (dir.), Rudy Altamirano Zambrano (dir.), Gissela Ganchozo Ortega (aut.), 2017, ISBN 978-0-9993443-0-9
• Idioma: español
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• Resumen

  • Detectar la presencia de enfermedades del camarón a partir de imágenes histológicas es un trabajo complejo que requiere la identificación inicial del órgano a analizar, debido a que enfermedades como el Síndrome de la Mancha blanca (WSS) o la Vibriosis se manifiestan en órganos específicos durante sus etapas iniciales. Este artículo presenta una evaluación de técnicas para la identificación automática de órganos del camarón basada en redes neuronales. Se presenta una comparación de resultados utilizando técnicas de clasificación basadas en extracción de características y redes neuronales convolucionales (CNN), obteniendo mejores resultados con CNN (93% de acierto considerando 7 órganos) usando Transfer Learning.