Sakatatta hastalık tespiti için hiperspektral görüntüleme ve makine öğrenmesi geliştiriliyor
Bu haber Luna (gpt-5.6-luna) ile normalize edildi.
Charles Sturt Üniversitesi ile P&P Optica, kesim sırasında akciğer, karaciğer ve böbreklerdeki hastalık ve kusurların daha tutarlı belirlenmesi için hiperspektral görüntüleme ve makine öğrenmesi kullanan bir sistem geliştiriyor. Sistem, et denetçilerinin görsel kontrollerine eşlik ederek insan gözüyle görülemeyen özellikleri de analiz etmeyi ve sağlıklı dokuyla altı farklı hastalık durumunu ayırt etmeyi hedefliyor. Proje kapsamında oluşturulan modeller, binlerce görüntüyle eğitildi ve CSU’nun Gıda Pilot Tesisi’nde ticari öncesi koşullarda test edildi. Elde edilen ayrıntılı hayvan sağlığı verilerinin üreticilere aktarılmasıyla işletme yönetimi ve tedarik zincirindeki kararların desteklenmesi amaçlanıyor.
Temsili görsel