論文の概要: Sex Detection in the Early Stage of Fertilized Chicken Eggs via Image Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02325v1
• Date: Wed, 3 May 2023 12:46:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 18:23:26.033755
• Title: Sex Detection in the Early Stage of Fertilized Chicken Eggs via Image Recognition
• Title（参考訳）: 画像認識による受精鶏卵初期における性検出
• Authors: Ufuk Asil and Efendi Nasibov
• Abstract要約: 工業用ハッチリーで新たにハッチされたオスのヒナがカラス化することは、深刻な倫理上の問題を引き起こす。 インキュベーションの初期段階または初期の段階で卵の中のヒナの性別を決定できるため、倫理的問題を排除できるだけでなく、多くの追加費用がかかる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Culling newly hatched male chicks in industrial hatcheries poses a serious ethical problem. Both laying and broiler breeders need males, but it is a problem because they are produced more than needed. Being able to determine the sex of chicks in the egg at the beginning or early stage of incubation can eliminate ethical problems as well as many additional costs. When we look at the literature, the methods used are very costly, low in applicability, invasive, inadequate in accuracy, or too late to eliminate ethical problems. Considering the embryo's development, the earliest observed candidate feature for sex determination is blood vessels. Detection from blood vessels can eliminate ethical issues, and these vessels can be seen when light is shined into the egg until the first seven days. In this study, sex determination was made by morphological analysis from embryonic vascular images obtained in the first week when the light was shined into the egg using a standard camera without any invasive procedure to the egg.
• Abstract（参考訳）: 産業用養鶏場に新しく飼育された雄のひよこを培養することは、深刻な倫理的問題を引き起こす。 産卵とブロイラーのブリーダーにはオスが必要だが、必要以上に生産されるため問題となる。 インキュベーションの初めまたは初期の段階で卵の中のひよこの性別を決定できることは、倫理的な問題と多くの追加コストを取り除くことができる。 文献を見ると、使用する手法は非常に費用がかかり、適用性が低く、侵襲的で、正確性が不十分で、倫理的な問題を取り除くには遅すぎます。 胚の発達を考えると、最初に観察された性決定の候補は血管である。 血管からの検知は倫理的な問題を取り除き、これらの血管は最初の7日間まで卵に光が当たったときに見ることができる。 本研究は,標準カメラを用いて卵子に光を照射した1週間で得られた胚血管画像から,卵子への侵襲的処置を伴わずに,性判定を行った。

関連論文リスト

• Harnessing the power of longitudinal medical imaging for eye disease prognosis using Transformer-based sequence modeling [49.52787013516891]
  今回提案した Longitudinal Transformer for Survival Analysis (LTSA, Longitudinal Transformer for Survival Analysis, LTSA) は, 縦断的医用画像から動的疾患の予後を予測できる。 時間的注意分析により、最新の画像は典型的には最も影響力のあるものであるが、以前の画像は追加の予後に価値があることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T17:15:28Z)
• Pink-Eggs Dataset V1: A Step Toward Invasive Species Management Using Deep Learning Embedded Solutions [17.853377807508515]
  本研究では,Pomacea canaliculata卵と同定されたピンクの卵を画像化した新しいデータセットを提案する。 このデータセットの目的は、研究者がPomacea canaliculataの拡散を分析するのを助けることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T09:21:56Z)
• FetReg2021: A Challenge on Placental Vessel Segmentation and Registration in Fetoscopy [52.3219875147181]
  2-Twin Transfusion Syndrome (TTTS) に対するレーザー光凝固法が広く採用されている。 このプロシージャは、視野が限られたこと、フェトスコープの操作性が悪いこと、視認性が悪いこと、照明の変動性のために特に困難である。 コンピュータ支援介入(CAI)は、シーン内の重要な構造を特定し、ビデオモザイクを通して胎児の視野を広げることで、外科医に意思決定支援と文脈認識を提供する。 7つのチームがこの課題に参加し、そのモデルパフォーマンスを、6フェットから658ピクセルの注釈付き画像の見当たらないテストデータセットで評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-24T23:44:42Z)
• Lymphocyte Classification in Hyperspectral Images of Ovarian Cancer Tissue Biopsy Samples [94.37521840642141]
  生検コアのハイパースペクトル画像に白血球画素を分割する機械学習パイプラインを提案する。 これらの細胞は臨床的に診断に重要であるが、いくつかの先行研究は正確なピクセルラベルを得るのが困難であるため、それらを組み込むのに苦労している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-23T00:58:27Z)
• Persistent Animal Identification Leveraging Non-Visual Markers [71.14999745312626]
  乱雑なホームケージ環境下で各マウスにユニークな識別子を時間をかけて発見し提供することを目的としている。 これは、(i)各マウスの視覚的特徴の区別の欠如、(ii)一定の閉塞を伴うシーンの密閉性のため、非常に難しい問題である。 本手法は, この動物識別問題に対して77%の精度を達成し, 動物が隠れているときの急激な検出を拒否することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-13T17:11:32Z)
• Stain-free Detection of Embryo Polarization using Deep Learning [0.0]
  哺乳動物胚の発達段階における分極は、その発達期を長期化する上で重要であり、ヒト胚の可能性を評価するのに有用である。 ここでは,マウス胚の非定常時間ラプス映像から偏光を検出するために人工知能が用いられていることを報告する。 得られたモデルでは、偏光を検出する精度が85%であり、同じデータで訓練された人間のボランティアよりもはるかに優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-08T17:54:25Z)
• Ethical Implementation of Artificial Intelligence to Select Embryos in In Vitro Fertilization [41.52637932108825]
  我々はIVFの紹介を行い、胚選択のためのAIの使用をレビューします。 本稿では, 報告結果の科学的, 実用的観点からの解釈に関する懸念について考察する。 我々は解釈可能なモデルの使用を強く主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T19:46:31Z)
• K-means Segmentation Based-on Lab Color Space for Embryo Egg Detection [0.0]
  卵のイメージはラボカラー画像に基づくk-meansアルゴリズムでセグメンテーションされる。 Labのカラースペース画像の結果は、各色にK平均を使用して処理されます。 グレースケール画像処理段階では、カラー画像分割の結果は、グレースケーリング、画像強化、および形態で処理されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-03T10:03:36Z)
• Data-Driven Prediction of Embryo Implantation Probability Using IVF Time-lapse Imaging [4.823616680520791]
  本稿では,胚発生時間ラプス画像から胚移植の確率を直接予測するために訓練された新しいデータ駆動システムについて述べる。 回顧的に収集した272個の胚のビデオを用いて, 胚学者の外部パネルと比較すると, 正の予測値が12%, 負の予測値が29%増加した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-01T16:04:08Z)
• Towards a Complete Pipeline for Segmenting Nuclei in Feulgen-Stained Images [52.946144307741974]
  頸部がんは世界で2番目に多いがんである。 本稿では,畳み込みニューラルネットワークを用いたフェールゲン安定画像中の核分割のための完全なパイプラインを提案する。 We achieved a overall IoU 0.78, showed the availableability of the approach of nuclear segmentation on Feulgen-stained images。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-19T18:14:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。