We present an end-to-end deep learning framework for automated geographic classification of honey bee populations based on wing morphology. A dataset of 1040 wing images from seven regions was analyzed using four CNN architectures with transfer learning. EfficientNetB0 achieved the highest performance, while Grad-CAM revealed region-specific venation patterns driving classification decisions. The proposed approach eliminates manual landmark annotation and provides a scalable, reproducible, and explainable tool for biodiversity monitoring.

Early and accurate detection of tomato leaf diseases is essential for reducing crop losses and improving agricultural productivity. However, traditional clas...

UCL Discovery is UCL's open access repository, showcasing and providing access to UCL research outputs from all UCL disciplines.

📚 犬猫 研究論文 — 2026.06.03 注目論文 3件 1. 🏥 獣医学・画像診断 犬の網膜剥離を「AIで自動診断」——ResNet50V2/VGG16/EfficientNetB0の3モデル比較、275頭のFundus画像でCNN転移学習が高精度を達成 📅 2026.05.10 ハンガリー獣医大学とブダペスト工科経済大学の共同チームが2026年5月、査読誌『Veterinary Sciences』（MDPI）に犬の網膜剥離（retinal detachment）を眼底（Fundus）写真からAIで自動診断するシステムを発表した。研究はImageNetで事前学習した3つの代表的な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）—— ResNet50V2、VGG16、EfficientNetB0 ——に転移学習（transfer learning）を施し、犬の眼底写真275頭分（剥離あり/なし）で学習・評価。前処理として画像のコントラスト均一化と血管強調を行い、5分割交差検証で性能を比較した。 結果、EfficientNetB0が最も高精度（AUC 0.94前後）で、感度・特異度ともに95%以上の水準を達成。獣医眼科医による診断と比較しても十分に臨床応用可能なレベルだった。網膜剥離は一次診療では見落とされやすく、放置すると不可逆的な失明に進行する一方、早期発見できれば外科的・薬学的に視力温存できるケースもある。犬の眼底写真は飼い主が散瞳薬なしでも撮影できる装置（スマートフォンアタッチメントなど）も登場しており、AIによる予備診断は遠隔医療・健康診断への応用が期待される。一次診療獣医が眼底所見に違和感を感じた際の「セカンドオピニオン」として、AI支援の意義は大きい。 📖 Veterinary Sciences, 2026 🔗 🏷️ 獣医学・画像診断 2. 🥩 獣医学・消化器 「犬の慢性腸症」用の生活の質（QoL）アンケートを世界初開発——351頭で検証、33項目のCCEQoLは Cronbach α=0.91 の高い内的整合性、JVIM 2026年1月 📅 2026.01.21 フランスOniris VetAgroBio Nantes大の Claire Verollet、Florian Oggiano、Juan Hernandez らがJournal of Veterinary Internal Medicine（JVIM）2026年1月号に、犬の慢性腸症（chronic enteropathy：CE）の生活の質（health-related quality of life：HRQoL）を体系的に評価する世界初の検証済みアンケート「Canine Chronic Enteropathy QoL（CCEQoL）」を発表した。CEは下痢・嘔吐・体重減少が持続する炎症性腸疾患（IBD）系の総称で、犬の生涯QoLに大きな影響を与えるが、既存指標（CIBDAI、CCECAI）は症状重症度のみで「飼い主・犬の主観的負担」を捉えられなかった。 研究は飼育犬351頭（CE 141頭、健常126頭、他の慢性疾患84頭）で33項目の質問紙を検証。内的整合性 Cronbach α=0.91と高水準、CE群のスコアは健常群より明確に高く（中央値129 vs 15.3、P<.001）、飼い主の主観的QoL評価との相関は ρ=-0.61と良好だった。本ツールは「食欲」「下痢頻度」「家族との交流」「散歩意欲」など多次元評価で、薬剤や食事の効果を客観評価できる。慢性腸症で長く治療中の犬を抱える家庭では、こうした標準化ツールがあることで「最近よくなった/悪くなった」を獣医師に伝えやすくなる。日本語版CCEQoLの登場が待たれる。

In order to increase performance and speed up training convergence, our proposed architecture uses pre-trained weights and is based on EfficientNetB0, as illustrated in Fig. 8. This network is designed for multi-task learning, integrating classification and regression tasks inside a...

Classify any image in seconds using Python and the pre-trained EfficientNetB0 model from TensorFlow.This beginner-friendly tutorial shows how to load an