論文の概要: A Hybrid ConvNeXt-EfficientNet AI Solution for Precise Falcon Disease Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14816v1
• Date: Sun, 08 Jun 2025 17:01:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.701569
• Title: A Hybrid ConvNeXt-EfficientNet AI Solution for Precise Falcon Disease Detection
• Title（参考訳）: 高精度ファルコン病検出のためのハイブリッド ConvNeXt-EfficientNet AI ソリューション
• Authors: Alavikunhu Panthakkan, Zubair Medammal, S M Anzar, Fatma Taher, Hussain Al-Ahmad,
• Abstract要約: 本稿では、ファルコン病の分類にConvNeXtとEfficientNetのハイブリッドを用いた革新的な手法を提案する。 本研究は, 正常, 肝疾患, アスペルギルス症の3つの病態を正確に同定することに焦点を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17476232824732776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Falconry, a revered tradition involving the training and hunting with falcons, requires meticulous health surveillance to ensure the health and safety of these prized birds, particularly in hunting scenarios. This paper presents an innovative method employing a hybrid of ConvNeXt and EfficientNet AI models for the classification of falcon diseases. The study focuses on accurately identifying three conditions: Normal, Liver Disease and 'Aspergillosis'. A substantial dataset was utilized for training and validating the model, with an emphasis on key performance metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score. Extensive testing and analysis have shown that our concatenated AI model outperforms traditional diagnostic methods and individual model architectures. The successful implementation of this hybrid AI model marks a significant step forward in precise falcon disease detection and paves the way for future developments in AI-powered avian healthcare solutions.
• Abstract（参考訳）: ファルコンによる訓練と狩猟を含む崇敬の伝統であるファルコンリーは、特に狩猟のシナリオにおいて、これらの鳥の健康と安全を確実にするために、注意深く健康を監視する必要がある。 本稿では、ファルコン病の分類にConvNeXtとEfficientNetのハイブリッドを用いた革新的な手法を提案する。 本研究は, 正常, 肝疾患, アスペルギルス症の3つの病態を正確に同定することに焦点を当てた。 モデルのトレーニングと検証には、精度、精度、リコール、F1スコアといった重要なパフォーマンス指標に重点を置いて、かなりのデータセットが使用されている。 大規模なテストと分析により、私たちの統合AIモデルは、従来の診断方法や個々のモデルアーキテクチャよりも優れています。 このハイブリッドAIモデルの実装の成功は、ファルコン病の正確な検出において大きな一歩を踏み出し、AIを利用した鳥の医療ソリューションにおける将来の発展の道を開く。

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