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Identifizierung von Fischkrankheiten. Traditionelle Methoden der Krankheitsdiagnose basieren häufig auf manuellen Untersuchungen und subjektiven Entscheidungen, was zu Fehlern und Verzögerungen bei der Behandlung führen kann. Ein Ansatz, der in den letzten Jahren für die automatisierte und unparteiische Identifizierung von Fischkrankheiten an Bedeutung gewonnen hat. Das Hauptziel dieser Studie ist die Entwicklung eines zuverlässigen und effizienten Rahmens, der verschiedene Fischkrankheiten präzise identifizieren und klassifizieren kann. Dazu werden fortschrittliche KI-Algorithmen und komplexe Bildanalysemethoden genutzt, um visuelle Hinweise aus Bildern zu extrahieren. Durch die Ermöglichung frühzeitiger Erkennung, sofortiger Intervention und Steigerung der Produktivität der Fischpopulationen hat die Implementierung eines solchen Systems das Potenzial, das Krankheitsmanagement in der Aquakultur zu revolutionieren. Ein effektives Krankheitsmanagement in der Aquakultur hängt von der schnellen und genauen Diagnose von Fischkrankheiten ab. Diese Zusammenfassung kombiniert die Ergebnisse dreier Studien, die neue Methoden zur Identifizierung von Fischkrankheiten vorschlagen. Im ersten Artikel wird eine neuartige Methode zur Diagnose von Fischkrankheiten mithilfe des Unscented Kalman Filter (UKF) und von Elman Neural Networks (ENN) vorgestellt.