Automatic identification of intestinal parasites in reptiles using microscopic stool images and convolutional neural networks.

Parra, Carla; Grijalva, Felipe; Núñez, Bryan; Núñez, Alejandra; Pérez, Noel; Benítez, Diego

Parra, Carla; Grijalva, Felipe; Núñez, Bryan; Núñez, Alejandra; Pérez, Noel; Benítez, Diego.

Afiliación

Parra C; NuCom, Nuevas Comunicaciones Iberia S.A., Barcelona, Spain.
Grijalva F; Faculty of Engineering and Applied Sciences (FICA), Telecommunications Engineering, Universidad de Las Américas (UDLA), Quito, Ecuador.
Núñez B; Departamento de Electrónica, Telecomunicaciones y Redes de Información (DETRI), Escuela Politécnica Nacional, Ladrón de Guevara, Quito, Ecuador.
Núñez A; Departamento de Electrónica, Telecomunicaciones y Redes de Información (DETRI), Escuela Politécnica Nacional, Ladrón de Guevara, Quito, Ecuador.
Pérez N; Carrera de Medicina Veterinaria y Zootecnia, Universidad Técnica de Ambato, Ambato, Ecuador.
Benítez D; Colegio de Ciencias e Ingenierías "El Politécnico", Universidad San Francisco de Quito USFQ, Quito, Ecuador.

PLoS One ; 17(8): e0271529, 2022.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35925986

Asunto(s)

Parasitosis Intestinales; Parásitos; Animales; Parasitosis Intestinales/diagnóstico; Parasitosis Intestinales/veterinaria; Microscopía; Redes Neurales de la Computación; Reptiles

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Contexto en salud: 3_ND Problema de salud: 3_zoonosis Asunto principal: Parásitos / Parasitosis Intestinales Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Límite: Animals Idioma: En Revista: PLoS One Asunto de la revista: CIENCIA / MEDICINA Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: España

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