Automatic diagnostic of Nosemiasis Infestation on honey bee using image processing

Prendas-Rojas, Juan Pablo; Figueroa-Mata, Geovanni; Ramírez-Montero, Marianyela; Calderón-Fallas, Rafael Ángel; Ramírez-Bogantes, Melvin; Travieso-González, Carlos Manuel

Diagnóstico automático de infestación por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes

dc.creator	Prendas-Rojas, Juan Pablo
dc.creator	Figueroa-Mata, Geovanni
dc.creator	Ramírez-Montero, Marianyela
dc.creator	Calderón-Fallas, Rafael Ángel
dc.creator	Ramírez-Bogantes, Melvin
dc.creator	Travieso-González, Carlos Manuel
dc.date	2018-06-29
dc.date.accessioned	2020-09-25T23:12:01Z
dc.date.available	2020-09-25T23:12:01Z
dc.identifier	https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/3621
dc.identifier	10.18845/tm.v31i2.3621
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/2238/11793
dc.description	Bees pollinate a wide variety of plant species, including agricultural crops. It is estimated that about 30% of the food consumed by the world population is derived from crops pollinated by bees.Nosemiasis infestation is one of the leading causes of bee hive loss worldwide. The laboratory methods for the diagnosis of the level of infestation by this microsporidium are slow, expensive and require the presence of an expert for spore count. It is proposed the creation of an automatic, reliable and economical system of quantification of Nosema infestation from digital image processing.Using the techniques of image segmentation, object characterization and shape counting, the Cantwell and Hemocytometer techniques have been automatically reproduced. For the counting of spores, three descriptors were implemented: size, eccentricity and circularity, in such a way that they are invariant to the scale and rotation of the images. We worked with a total of 375 photographs grouped in folders of 5, which were previously labeled according to the level of infestation (very mild, mild, moderate, semi-strong and strong). The correct diagnosis rate was 84%.	en-US
dc.description	Las abejas polinizan una gran variedad de especies de plantas, incluyendo los cultivos agrícolas. Se estima que cerca del 30% del alimento consumido por la población mundial es derivado de cultivos polinizados por abejas. La infestación por Nosemiasis es una de las principales causas de la pérdida de colmenas a nivel mundial. Los métodos de laboratorio para el diagnóstico del nivel de infestación por este microsporidio son lentos, caros y demandan la presencia de un experto. Se propone un sistema automático, confiable y económico de cuantificación de infestación por Nosema, a partir del procesamiento digital de imágenes.Con el uso de técnicas de segmentación de imágenes, caracterización de objetos y conteo de formas se han reproducido la técnican de Cantwell y Hemocitómetro de manera automática. Para el conteo de esporas se implementaron tres descriptores el tamaño, la excentricidad y la circularidad, de manera tal que son invariantes a la escala y rotación de las imágenes. Se trabajó con un total de 375 fotografías agrupadas en carpetas de 5, las cuales fueron previamente etiquetadas por un experto según el nivel de infestación (muy leve, leve, moderado, semifuerte y fuerte). Con ello se alcanzó un porcentaje de diagnóstico correcto de infestación del 84%.	es-ES
dc.format	application/pdf
dc.language	spa
dc.publisher	Editorial Tecnológica de Costa Rica (entidad editora)	es-ES
dc.relation	https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/3621/pdf
dc.source	Tecnología en marcha Journal; Vol. 31 No. 2: Abril-Junio 2018; 14-25	en-US
dc.source	Revista Tecnología en Marcha; Vol. 31 Núm. 2: Abril-Junio 2018; 14-25	es-ES
dc.source	2215-3241
dc.source	0379-3982
dc.subject	Nosema	en-US
dc.subject	image segmentation	en-US
dc.subject	object count	en-US
dc.subject	image processing.	en-US
dc.subject	Nosema	es-ES
dc.subject	segmentación de imágenes	es-ES
dc.subject	conteo de objetos	es-ES
dc.subject	procesamiento de imágenes.	es-ES
dc.title	Automatic diagnostic of Nosemiasis Infestation on honey bee using image processing	en-US
dc.title	Diagnóstico automático de infestación por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes	es-ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/article
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion

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