Desain dan Analisis Algoritma Kuantifikasi pada Pengembangan Deteksi Otomatis Telur Strongyle untuk Diagnosis Helminthiasis
Abstract
Infeksi cacing nematoda parasit sering menyebabkan kerugian bagi peternak karena sifatnya laten dan berjalan kronis. Beberapa kerugian ditimbulkan diantaranya adalah ternak mengalami gastroenteritis, anemia hingga kematian. Salah satu jenis infeksi paling umum adalah dari nematoda strongyle. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode cepat dan akurat dalam identifikasi dan kuantifikasi jumlah telur cacing tipe strongyle dengan algoritma YOLO. Melalui sistem tersebut diharapkan dapat menghemat waktu dalam mengidentifikasi, menghitung jumlah telur strongyle, dan meminimalisir kesalahan perhitungan sehingga diagnosis strongylidosis lebih efisien dilakukan. Metode penelitian yang digunakan yaitu pengambilan gambar telur strongyle hasil pemeriksaan laboratorium yang digunakan sebagai data set training. Data tersebut kemudian digunakan sebagai database training ke algoritma YOLO. Pengembangan algoritma dilakukan bersama PT. Voxeu Digital Kreatif sebagai mitra penelitian. Uji identifikasi menggunakan 233 gambar sampel dengan hasil analisis mendapatkan nilai precision 98,23%, recall 90,19% dan mAP50 96,32%. Uji kuantifikasi menggunakan 800 gambar yang berasal dari 16 sampel kemudian dibagi menjadi 2 data kelompok. Kelompok 1 mempunyai nilai akurasi 36,67% dan RMSE 5,35. Kelompok 2 mempunyai nilai akurasi 67,05% dan RMSE 2,37. Algoritma YOLO dapat digunakan untuk identifikasi dan kuantifikasi telur tipe strongyle secara otomatis sehingga nantinya dapat…
Read the paper
Related studies
- Patient-Centered Pharmaceutical Design to Improve Acceptability of Medicines: Similarities and Differences in Paediatric and Geriatric Populations
- Evidence-based clinical practice guidelines for irritable bowel syndrome 2020
- Phase 2b Study of Pimodivir (JNJ-63623872) as Monotherapy or in Combination With Oseltamivir for Treatment of Acute Uncomplicated Seasonal Influenza A: TOPAZ Trial
- Gastrointestinal manifestations in COVID-19
- COVID-19 and Gastrointestinal Disease: Implications for the Gastroenterologist
- Persistent gut barrier damage and commensal bacterial influx following eradication of Giardia infection in mice
Go deeper in Evidence Hub
Evidence Hub adds a study data sheet (design, sample size, evidence level, key numbers), an AI summary and a chat grounded in the paper's text.