AI 與世界的難題 · 生命科學 · Nature (computational biology) · 2026-10-20
轉化蚊蟲監測 LarvaFormer 作為快速且準確幼蟲辨識之混合式深度學習工具
原標題: Transforming mosquito surveillance LarvaFormer as a hybrid deep learning tool for rapid and accurate larval recognition
蚊媒疾病每年造成超過 700,000 人死亡,但針對成蚊的傳統防治方法往往效果不彰,且對環境有害。LarvaFormer 是一種混合式深度學習框架,結合卷積神經網路與 Vision Transformer,並配備專門的注意力機制,以自動分類蚊子幼蟲。該模型在 MosquitoLarvae-7400 與 MLMI-2024 資料集上分別達到 98.97% 與 99.50% 的最先進準確率,得以快速且準確地鑑別幼蟲,進而支持精準且環境永續的蚊蟲防治。