Identificación automática de nosemosis en imágenes microscópicas
Autor
Cambarieri, Mauro Germán
Castro, Patricio Nicolas
Vivas, Hector Luis
Britos, Paola
Abbate, Sergio Damián
Institución
Resumen
Fil: Cambarieri, Mauro Germán. Universidad Nacional de Río Negro. Laboratorio de Informática Aplicada. Río Negro, Argentina. Fil: Vivas, Hector Luis. Universidad Nacional de Río Negro. Laboratorio de Informática Aplicada. Río Negro, Argentina., Mauro Germán. Universidad Nacional de Río Negro. Laboratorio de Informática Aplicada. Río Negro, Argentina. Fil: Castro, Patricio Nicolás. Universidad Nacional de Río Negro. Laboratorio de Informática Aplicada. Río Negro, Argentina. Fil: Britos, Paola. Universidad Nacional de Río Negro. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Tecnologías de Visualización, Computación Gráfica y Código Creativo. Río Negro, Argentina. Fil: Abbate,Sergio Damián. Universidad Nacional de Río Negro. Ingeniería Agronómica y Licenciatura en Cs. del Ambiente. Río Negro, Argentina. La nosemosis es una enfermedad que afecta a las abejas melíferas, se asocia al síndrome de mortandad de colmenas y a la disminución significativa de la producción de miel. Nosema apis y Nosema ceranae son los
microsporidios que generan nosemosis cuando se reproducen en el intestino de las abejas y afectan su normal funcionamiento digestivo. Actualmente la detección y el recuento de esporas de nosemas por abeja constituye el diagnóstico: aquellas colmenas con recuentos de nosema superiores a un valor límite deben ser medicadas. Este diagnóstico se realiza de forma manual, mediante el uso de microscopio óptico para observar y contar el número de nosemas por abeja. Este método tiene diversas limitaciones, entre las que
destacan la demanda de tiempo, y la alta variación inter-laboratorios debido a la elevada incertidumbre de medición y subjetividad del operario. El presente trabajo, busca diseñar un sistema innovador que pueda detectar y contar las esporas de Nosemas spp. automáticamente, utilizando métodos y técnicas de visión artificial, para superar así las limitaciones del método manual.