Diagnosetechniken für (EUS) unter Verwendung von KI und maschinellem Lernen

Das Epizootische Ulkus-Syndrom (EUS) ist eine kritische Krankheit, die S wasserfische bef llt und durch geschw rige L sionen und erh hte Sterblichkeitsraten gekennzeichnet ist und somit Aquakulturunternehmen weltweit schadet. Eine rechtzeitige und genaue Identifizierung ist von entscheidender Bedeutung, um die Ausbreitung des EUS zu stoppen und finanzielle Sch den zu begrenzen. Herk mmliche Verfahren wie die Augeninspektion und die histopathologische Analyse sind in der Regel m hsam, teuer und weisen m glicherweise eine unzureichende Empfindlichkeit auf. Methoden der k nstlichen Intelligenz (KI), insbesondere maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle, bieten effektive L sungen f r eine schnelle und pr zise Identifizierung von EUS durch die Analyse von Bildern, Umgebungsdaten und mit dem Ausbruch verbundenen Mustern. Diese Forschungsarbeit untersucht den Einsatz von KI-Methoden f r die Erkennung von EUS bei S wasserfischen und legt dabei den Schwerpunkt auf Techniken, Modellgenauigkeit und praktische Auswirkungen. Unsere Forschung zeigt, dass AI die EUS-Erkennungsraten erh ht und eine effizientere Krankheitsbek mpfung in der Aquakultur erm glicht.