Extracción de Características Morfológicas para la Identificación de Huevecillos de Aedes Aegypti a Través de Imágenes Digitales

Resumen

El mosquito Aedes aegypti es el principal vector en la transmisión de enfermedades como: Dengue, Zika y Chikungunya. De acuerdo a datos de la Secretaría de Salud, el estado de Guerrero ha experimentado brotes recurrentes de dichas enfermedades en los últimos años. Una de las estrategias para controlar la propagación de estas enfermedades es monitorear y controlar la población de mosquitos en áreas propensas a su reproducción, este proceso se realiza mediante el uso de ovitrampas en las que se coloca una tela para atraer al mosquito a depositar sus huevecillos. Posteriormente, se retira la tela y se realiza el conteo manual de los huevecillos depositados por personal especializado. Debido al tamaño de los huevecillos, la contabilización resulta en una tarea propensa a errores. En este trabajo, se presenta una metodología utilizando algoritmos de visión computacional para la extracción de características morfológicas, Se utilizó un conjunto total de 100 imágenes para realizar las pruebas, la metodología aprovecha técnicas tradicionales de inteligencia artificial, destacando la importancia de prestar atención a características como la excentricidad. Esta investigación contribuye significativamente al proponer una solución tecnológica para mejorar la precisión de los datos, demostrando la eficiencia de la inteligencia artificial en la detección de huevos. El estudio resalta la importancia de la extracción de características morfológicas para contar rápidamente huevos de mosquito con precisión, sentando las bases para futuros avances en estrategias de control de vectores.