ข้อมูลจากบทคัดย่อ
ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง
Introduction Timely and accurate detection of plant diseases is essential for ensuring global food security and supporting sustainable agriculture. Conventional diagnostic approaches, such as manual inspection and laboratory testing, are often time-consuming, labor-intensive, and impractical for large-scale or remote agricultural environments. Although deep learning models, particularly Convolutional Neural Networks (CNNs), have significantly improved automated plant disease classification, they often lack interpretability and struggle to generalize under diverse field conditions. Methods This study proposes AgriX-SENet, an explainable deep learning framework that integrates Squeeze-and-Excitation (SE) blocks with a DenseNet121 backbone to enhance disease classification performance. The SE blocks recalibrate channel-wise feature responses to emphasize disease-relevant information while suppressing background noise. To improve model transparency, Grad-CAM, SHAP, and LIME were incorporated to provide visual and feature-level explanations of the model’s predictions. The framework was trained and evaluated using the Plant Pathology 2020 dataset containing four classes: healthy, rust, scab, and multiple diseases. Results AgriX-SENet achieved a training accuracy of 97.47% and a validation accuracy of 95.07%, outperforming fourteen state-of-the-art deep learning models. The classification report demonstrated high precision and recall across most disease categories, although the scab class exhibited comparatively lower recall, indicating an opportunity for further improvement. The explainability analyses consistently showed that the model focused on pathologically relevant regions of leaf images, validating the reliability of its predictions. Discussion The proposed AgriX-SENet framework effectively combines high classification performance with model interpretability, addressing a key limitation of existing CNN-based plant disease detection systems. Its ability to provide accurate and explainable predictions makes it a promising solution for scalable agricultural diagnostics. Future work will focus on improving classification performance for challenging disease categories and optimizing the framework for deployment on mobile and edge computing devices to enable real-time field applications.
เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม
ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 71/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย
ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Smart Agriculture and AI · Remote Sensing in Agriculture · Plant Disease Management Techniques
บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย
Arfat Ahmad Khan · Khon Kaen University
ข้อจำกัดของข้อมูล
หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง