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Diagnóstico automático de infección por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes

dc.contributor.authorPrendas Rojas, Juan Pablo
dc.contributor.authorFigueroa Mata, Geovanni
dc.contributor.authorRamírez Montero, Marianyela
dc.contributor.authorCalderón, Rafael
dc.contributor.authorRamírez Bogantes, Melvin
dc.contributor.authorTravieso González, Carlos Manuel
dc.date.accessioned2024-04-24T20:35:01Z
dc.date.available2024-04-24T20:35:01Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractLas 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%.es_ES
dc.description.abstractBees pollinate a wide variety of plant species, including agricultural crops. It is estimated that about 30% of the food consumed by the world population is derived from crops pollinated by bees.Nosemiasis infection is one of the leading causes of bee hive loss worldwide. The laboratory methods for the diagnosis of the level of infection by this microsporidium are slow, expensive and require the presence of an expert for spore count. It is proposed the creation of an automatic, reliable and economical system of quantification of Nosema infection from digital image processing. Using the techniques of image segmentation, object characterization and shape counting, the Cantwell and Hemocytometer techniques have been automatically reproduced. For the counting of spores, three descriptors were implemented: size, eccentricity and circularity, in such a way that they are invariant to the scale and rotation of the images. We worked with a total of 375 photographs grouped in folders of 5, which were previously labeled according to the level of infection (very mild, mild, moderate, semi-strong and strong). The correct diagnosis rate was 84%es_ES
dc.description.procedenceCentro de Investigaciones Apícolas Tropicaleses_ES
dc.description.sponsorshipUniversidad Nacional, Costa Ricaes_ES
dc.description.sponsorshipInstituto Tecnológico de Costa Ricaes_ES
dc.identifier.doi10.18845/tm.v31i2.3621
dc.identifier.issn22153241
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11056/27729
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherInstituto Tecnológico de Costa Ricaes_ES
dc.rightsAcceso abiertoes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.sourceRevista Tecnología en Marcha vol.31 no. 2 14-25 2018es_ES
dc.subjectABEJASes_ES
dc.subjectBEESes_ES
dc.subjectCOLMENASes_ES
dc.subjectHIVESes_ES
dc.subjectENFERMEDADES PARASITARIASes_ES
dc.subjectPARASITIC DISEASESes_ES
dc.subjectPARÁSITOSes_ES
dc.subjectPARASITESes_ES
dc.titleDiagnóstico automático de infección por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágeneses_ES
dc.title.alternativeAutomatic diagnostic of Nosemiasis Infection on honey bee using image processinges_ES
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501es_ES

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