Прямое микроскопическое исследование с гидроксидом калия обычно используется в качестве диагностики поверхностных грибковых инфекций. Хотя этот тип обследования выполняется быстрее, чем другие методы диагностики, оценка всего образца может занять много времени; кроме того, он обладает недостатком надежности, поскольку точность может отличаться в зависимости от мастерства человека. Корейские ученые решили обучить нейросеть для поиска грибка при микроскопии. Нейронная сеть для обнаружения объектов YOLO v4 была обучена на 3707 микроскопических изображениях с увеличением 100?, 40? и (100+40)?: 1255 изображения использовались для обучения, 1645 - для тестирования. Чувствительность и специфичность работы нейросети составили, соответственно, 95,2% и 100% при 100? увеличении и 99% и 86,6% при 40?. Чувствительность и специфичность в комбинированной модели данных при увеличении (100+40)? составили 93,2% и 89% соответственно. Авторы считают, что их модель глубокого обучения может обнаруживать гифы на микроскопических изображениях, полученных из реальной практики.