Resumen:
Characterization of the cytological profile of the vaginal mucosa during the estrous cycle in bitches with the aid of Artificial Intelligence" presents a study whose main objective is to improve the accuracy in the identification of the different phases of the estrous cycle in bitches by using artificial intelligence (AI). This approach aims to overcome the limitations of traditional vaginal cytology methods that, although effective, rely heavily on the clinician's experience, which can lead to errors in diagnosis. The study focuses on the development and application of an AI-based model, specifically using the YOLOv8 technique, to segment and classify vaginal mucosal cells in microscopic images. The model was trained and evaluated using an annotated dataset, and its results were compared with traditional methods. The results show that the model performs well in terms of accuracy and efficiency, suggesting that AI can be a useful tool in veterinary practice for vaginal cytology. This paper concludes that the integration of AI in veterinary medicine not only has the potential to improve diagnostic accuracy, but could also facilitate the automation of clinical processes, reducing practitioner workload and improving outcomes for canine patients.
Descripción:
La caracterización del perfil citológico de la mucosa vaginal durante el ciclo estral en perras con Ayuda de Inteligencia Artificial" presenta un estudio cuyo objetivo principal es mejorar la precisión en la identificación de las diferentes fases del ciclo estral en perras mediante el uso de inteligencia artificial (IA). Este enfoque pretende superar las limitaciones de los métodos tradicionales de citología vaginal que, aunque efectivos, dependen en gran medida de la experiencia del clínico, lo que puede llevar a errores en el diagnóstico. El estudio se enfoca en el desarrollo y aplicación de un modelo basado en IA, específicamente utilizando la técnica YOLOv8, para segmentar y clasificar las células de la mucosa vaginal en imágenes microscópicas. El modelo se entrenó y evaluó utilizando un conjunto de datos anotados, y sus resultados se compararon con los métodos tradicionales. Los resultados muestran que el modelo tiene un buen rendimiento en términos de precisión y eficiencia, lo que sugiere que la IA puede ser una herramienta útil en la práctica veterinaria para la citología vaginal. Este trabajo concluye que la integración de IA en la medicina veterinaria no solo tiene el potencial de mejorar la precisión diagnóstica, sino que también podría facilitar la automatización de procesos clínicos, reduciendo la carga de trabajo de los profesionales y mejorando los resultados para los pacientes caninos.
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