論文の概要: Application of Artificial Intelligence in the Classification of
Microscopical Starch Images for Drug Formulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05321v1
- Date: Tue, 9 May 2023 10:16:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 13:06:50.412032
- Title: Application of Artificial Intelligence in the Classification of
Microscopical Starch Images for Drug Formulation
- Title(参考訳): 薬物製剤の顕微鏡的デンプン画像分類における人工知能の応用
- Authors: Marvellous Ajala, Blessing Oko, David Oba-Fidelis, Joycelyn Iyasele,
Joy I. Odimegwu
- Abstract要約: デンプンは工場で見られる重要なエネルギー源であり、製薬業界で多くの用途がある。
本研究では,9種類の植物由来のデンプン試料から得られた顕微鏡画像に人工知能技術(トランスファーラーニングと深部畳み込みニューラルネットワークCNN)を適用した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Starches are important energy sources found in plants with many uses in the
pharmaceutical industry such as binders, disintegrants, bulking agents in drugs
and thus require very careful physicochemical analysis for proper
identification and verification which includes microscopy. In this work, we
applied artificial intelligence techniques (using transfer learning and deep
convolution neural network CNNs to microscopical images obtained from 9 starch
samples of different botanical sources. Our approach obtained an accuracy of
61% when the machine learning model was pretrained on microscopic images from
MicroNet dataset. However the accuracy jumped to 81% for model pretrained on
random day to day images obtained from Imagenet dataset. The model pretrained
on the imagenet dataset also showed a better precision, recall and f1 score
than that pretrained on the imagenet dataset.
- Abstract(参考訳): デンプンは、バインダー、分解剤、薬のバルク剤など、製薬業界で多くの用途を持つ植物で見られる重要なエネルギー源であり、顕微鏡を含む適切な同定と検証のために非常に注意深い物理化学的分析を必要とする。
本研究では,異なる植物源のデンプン試料9種から得られた顕微鏡画像に,トランスファーラーニングとディープ畳み込みニューラルネットワークcnnを用いた人工知能技術を適用した。
機械学習モデルがMicroNetデータセットから顕微鏡画像に事前トレーニングされた場合, 精度は61%であった。
しかし、imagenetデータセットから得られたランダムな日毎のイメージで事前トレーニングされたモデルでは、精度が81%に上昇した。
imagenetデータセットで事前トレーニングされたモデルは、imagenetデータセットで事前トレーニングされたモデルよりも精度、リコール、f1スコアが高かった。
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