综述：基于机器学习的图像蚊虫识别与分类研究进展：系统性综述

这篇综述系统评述了机器学习（ML）在蚊虫图像识别与分类中的前沿应用，重点探讨了形态特征（如翅脉、体结构）提取技术对提升分类精度的作用，同时指出数据多样性不足、计算资源限制等现实挑战，为优化病媒控制策略提供了关键见解。

　　

Abstract

蚊媒传染病如黄热病、登革热和寨卡病毒每年导致数百万人死亡，传统依赖专家分析的蚊虫鉴定方法效率低下。机器学习（ML）通过提取翅脉、体结构等形态特征，实现了蚊虫物种、性别和龄期的高效分类，为病媒防控提供了快速精准的新工具。本综述分析了2000-2024年间52项研究，发现特征提取技术对分类精度至关重要，但数据多样性不足、设备预处理差异及计算资源需求限制了模型泛化能力。非洲等高负担地区的本土化研究亟待加强。

Introduction

蚊虫传播的疟疾、登革热等疾病在热带地区危害尤甚，2023年全球疟疾死亡病例达59.7万。传统形态学鉴定依赖显微镜观察翅脉和口器，分子技术如PCR虽精确但成本高昂。ML模型（如CNN）结合高分辨率图像，显著提升了分类效率。然而，研究碎片化问题突出，亟需系统评估模型性能、数据集质量及地理覆盖差异。

Methodology

遵循PRISMA框架，从Google Scholar等数据库筛选1050篇文献，最终纳入52项研究。核心问题包括：ML模型类型、性能指标、地理趋势及技术瓶颈。

Publication Trends

2021年相关研究达峰值（11篇），2024年截至9月已发表7篇，反映ML在蚊虫分类领域的加速应用，尤其应对气候变化引发的病媒扩散挑战。

Models and Techniques

CNN主导蚊虫分类框架，通过多层次特征提取捕捉翅脉纹理等细微差异。部分研究结合迁移学习（如ResNet）提升小样本数据表现，最高准确率达98%。

Challenges and Future Perspectives

80%研究使用自采图像，公开数据集（如Kaggle）利用率不足。设备差异导致图像分辨率波动，影响模型鲁棒性。未来需扩大非洲本土数据集，开发轻量化模型适配低资源环境。

Conclusion

ML在蚊虫分类中展现出变革潜力，但需解决数据偏差和计算成本问题。通过优化特征提取、支持区域研究协作，可推动精准病媒监测系统的实际部署。

（注：全文严格基于原文缩编，未新增观点或数据）