Detection of Zika virus infection on mosquitoes using spectroscopy and machine learning
Résumé fourni par la source
This work shows a method to classify mosquitoes infected with the Zika virus.We accomplish that by using spectroscopy and machine learning.Our model takes the light absorbance of wavelengths from 350 to 1000 nm as inputs.It employs a combination of Linear Discriminant Analysis (LDA) of the windowed version of the signal (to take advantage of nonlinearities) and Support Vectors Machine (SVM) to classify the samples.The proposed method can detect the presence of the Zika virus with 100% accuracy in less than 7 days post-infection.The accuracy drops to 77.7% when 10 days have passed.The main advantages are the low cost and the possibility to make predictions in real-time.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Detection of Zika virus infection on mosquitoes using spectroscopy and machine learning
- Date Crossref
- 01/01/2022
- Éditeur
- Sociedade Brasileira de Telecomunicações
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Institutions déclarées
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