人工智能在药物制剂显微淀粉图像分类中的应用
计算机视觉与模式识别
2023-05-10 v1 人工智能
摘要
淀粉是植物中重要的能量来源，在制药工业中有多种用途，如作为药物的黏合剂、崩解剂和填充剂，因此需要进行非常细致的物理化学分析以正确鉴别和验证，其中包括显微镜检查。在本工作中，我们应用人工智能技术（使用迁移学习和深度卷积神经网络 CNN）对来自 9 种不同植物来源淀粉样品的显微图像进行处理。当机器学习模型在 MicroNet 数据集的显微图像上预训练时，我们的方法获得了 61% 的准确率。然而，对于在 Imagenet 数据集获取的随机日常图像上预训练的模型，准确率跃升至 81%。在 imagenet 数据集上预训练的模型也显示出比在 imagenet 数据集上预训练的模型更好的精确率、召回率和 f1 分数。
引用
@article{arxiv.2305.05321,
title = {Application of Artificial Intelligence in the Classification of Microscopical Starch Images for Drug Formulation},
author = {Marvellous Ajala and Blessing Oko and David Oba-Fidelis and Joycelyn Iyasele and Joy I. Odimegwu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.05321},
year = {2023}
}
备注
22 pages, 10 figures