Diagnosi della rabbia basata sull'IA utilizzando transfer learning e data augmentation

Uno studio su arXiv (2604.19823) propone un sistema diagnostico automatizzato basato sull'IA per la rabbia utilizzando l'analisi di immagini fluorescenti. Il sistema impiega transfer learning con le architetture EfficientNetB0, EfficientNetB2, VGG16 e Vision Transformer (ViTB16). Tre strategie di data augmentation sono state testate su un dataset di 155 immagini microscopiche (123 positive, 32 negative). TrivialAugmentWide si è rivelato il più efficace per la generalizzazione del modello. La ricerca affronta la scarsità di personale di laboratorio qualificato nei paesi africani e asiatici, dove la rabbia rimane una grave preoccupazione per la salute pubblica.