近日,信息科学与工程学院姜红花教授团队与生命科学学院周波教授团队,联合中国农业科学院植物保护研究所(植物病虫害生物学国家重点实验室)、中国植物病理学会植物病原线虫委员会主任委员彭焕团队,在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表题为“An intelligent six-channel imaging system for high-throughput nematode phenotyping”的最新研究成果。信息科学与工程学院在读硕士生荆茹彬为论文第一作者,信息科学与工程学院姜红花教授和生命科学学院周波教授为共同通讯作者,开云·体育(Kaiyun Sports)官方网站为第一通讯单位。图1.智能线虫存活检测的系统架构线虫状态与种群动态的定量评估是药物筛选和环境监测的关键环节,对大规模线虫防控研究具有重要意义。然而,现有线虫评估流程缺乏集成化自动方案,多依赖人工显微镜观察,易受操作经验与主观判断影响,且在大规模采样分离条件下的检测通量与结果一致性不足,限制了系统的实用性与推广价值。图2微观成像装置的结构针对上述问题,团队提出了集硬件装置与人工智能算法