淡水动物栖息环境多样化，覆盖水陆两栖，往往是多种寄生虫的适宜中间宿主或终末宿主。黑龙江省拥有得天独厚的淡水资源，为淡水动物提供适宜栖息环境的同时，也为寄生虫生活史的顺利完成提供了条件。不同淡水动物的易感寄生虫有所不同，而不同寄生虫的寄生特性亦不相同。因此，若要明确淡水动物感染寄生虫的具体情况，针对不同寄生虫应采用不同的检疫方法，逐一对淡水动物样品开展寄生虫检查工作。然而，目前黑龙江省尚未有关于淡水动物寄生虫感染的完整调查研究，基于此，本研究项目将采用全面、系统的方法完成对黑龙江省淡水动物寄生虫感染的检查工作，对淡水动物源性寄生虫病开展风险因素分析，评估其对公共卫生安全、养殖业及野生动物的潜在威胁，并制定综合防控措施。
目前，淡水动物源性人兽共患寄生虫病的流行主要集中在东南亚地区，以鱼源性人兽共患吸虫病为主。1995年，WHO首次提供了三种肝吸虫（华支睾吸虫、麝猫后睾吸虫、猫后睾吸虫）感染人群的估计数为1734万，其中701万人为华支睾吸虫感染，874万人为麝猫后睾吸虫感染，158万人为猫后睾吸虫感染，Qian等[1]预估当前全球感染总人数已达2700万人以上。
在此前的报道中，以淡水两栖动物为传播媒介的曼氏迭宫绦虫，主要分布于东南亚地区，泰国和中国的感染率最高，并多以脑裂头蚴病为主，占总体裂头蚴病的13.5%和12.4%[2]。然而，目前该病已在非洲、欧洲的野生动物体内发现，其中，已在欧洲17个国家的野生动物体内检出曼氏裂头蚴[3]。Jan等[4]在格伦比亚的一只食蟹狐身上发现了曼氏迭宫绦虫裂头蚴，该项结果表明了曼氏迭宫绦虫的病原分布正在持续扩散。
我国华支睾吸虫病例数量为全球最多，根据我国调查和常规检测显示，2015年我国人群华支睾吸虫病患病率为0.84%，感染人数达1000万以上[5]。感染率较高的省份为广东、广西、黑龙江和吉林[6-7]，东北两地区感染以松花江流域为主。在先前的调查中，除我国东南和东北地区以外，中部地区也有过华支睾吸虫病的报道，包括安徽、河南和山东。然而，近期调查结果揭示了华支睾吸虫在我国的流行区域正逐渐扩大。罗静雯等对四川省2016至2020年华支睾吸虫病进行监测，在调查的143311人中，共检出阳性患者28人[8]。沈明学等在江苏北部地区基于血清学方法开展了华支睾吸虫病流行病学现状调查，在采集的2174份血清中，阳性血清226份，感染率为14.59%[9]。
除华支睾吸虫外，其它淡水动物源性人兽共患寄生虫在我国亦常有报道。马雪婷等[10]报道了一例来自北京的女性颚口线虫病患者，问诊结果显示，该患者有食用生泥鳅酱的习惯。马安等[11]回顾性分析了2009至2011年间我国16例新发颚口线虫病例报道，所有患者均有生食淡水鱼的习惯，其中女性11例，男性5例。施力铭等[12]报道了一例男性感染广州管圆线虫诱发嗜酸性脑膜炎的病例，该患者在平日生活有生食淡水螺的习惯。刘蕊蕊等[13]报道了一例儿童食用虾感染广州管圆线虫诱发嗜酸性脑膜炎的病例。李凤霞等分析了6例儿童皮下结节性肺吸虫病的病例，发现所有患者均有生食溪蟹的流行病学史。
实际上，确定某地区是否为淡水动物源性人兽共患寄生病的流行区，最高效的方法是调查病原传播媒介，即中间宿主感染情况。若在该地区淡水动物体内分离到了病原，根据感染率和感染强度，便可明确该地区是否为此类病原的自然疫源地。张滢[14]对黑龙江省淡水鱼感染吸虫囊蚴的情况进行了系统调查，共在6791尾淡水鱼体内分离到6种人兽共患病原，其中，华支睾吸虫和东方次睾吸虫的感染率较高，为15.55%和10.59%，适宜宿主为麦穗鱼。孙逸竹[15]对吉林市松花江流域采集的2259尾淡水鱼感染食源性寄生虫的情况展开了调查，共检出3种人兽共患寄生虫，分别为华支睾吸虫、东方次睾吸虫和棘口吸虫，感染率最高的鱼种为葛氏鲈塘鳢，为44.23%。钟敖等[16]对南水北调中线工程水源地的淡水鱼虾感染吸虫囊蚴的情况展开调查，结果显示，在采集的311尾淡水鱼和771只日本沼虾中，共检出阳性样品475份。蔡武卫等[17]在福建省闽北市售黄鳝中检出颚口线虫3期幼虫，采集样品110尾，检出阳性14尾。张娟[18]在2017至2022年间对云南省常见落泪感染广州管圆线虫的情况进行了监测，在采集的2402份淡水螺中，共检出阳性217份，总感染率为9.03%。刘道华等[19]在安徽省休宁县采集的495只溪蟹中检出并殖吸虫囊蚴，阳性数量106只，感染率为21.41%。
寄生虫虫体的智能化识别检测技术发展较晚，随着信息化技术的发展，也逐步进行完善和更新。Widmer等[20]建立了一种利用人工神经网络和免疫荧光显微镜共同识别贾第鞭毛虫和隐孢子虫体囊的方法。该方法根据对100幅图像（50幅正面图像和50幅负面图像）的初始测试性能，选出表现最好的人工神经网络，并对图像进行了验证。结果显示所建立的方法对隐孢子虫体囊和贾第虫体囊的识别率可达91.8%和99.6%。Castanon等[21]利用利用贝叶斯分类方法建立了一种可以鉴定7种禽艾美耳球虫的数字化识别方法，即通过体囊的数字图像，采用高斯分布贝叶斯分类器进行球虫体囊的识别。该方法建立了一个包含3891张显微照片的数据库，并使用了每个球虫体囊的样本进行了检验，结果显示该方法的准确率为85.75%。最后通过web界面实现了一个实时诊断工具，提供了一个远程诊断的方法。Kamarul等[22]基于过滤稳定阈值系统（F-SDTS）建立一种检测蛔虫体和鞭虫体的系统。该系统包括对图形信息进行分割获取特征、图形信息的特征提取和F-SDTS分类器识别过程。通过该系统可以从显微镜下的图像中区分出蛔虫体和鞭虫体，而且对两种虫体的检测准确率分别为93%和94%。另外，在虫体智能化检测过程中，常由于其中的杂质而影响计算机对虫体识别的准确性和效率。Suzuki等[23]建立了一种可从带有杂质的显微镜图像中检测出15种常见的寄生虫虫体和幼虫的智能识别系统，并在检测中取得了较好的效果。
虽然寄生虫的虫体智能检测与采集系统已有相关研究，但是大多集中于原虫和人体寄生虫虫体的检测与记录，对黑龙江省淡水动物寄生虫虫体数据库系统还未见报道。因此，本研究拟将黑龙江省淡水动物与寄生虫虫体和互联网技术相结合，以Java为编程语言，以阿里云ECS服务器为搭建平台，以网页端形式构建黑龙江省淡水动物寄生虫数据库，实现对淡水动物源性寄生虫病进行风险因素分析，为淡水动物寄生虫病的精准快速检测提供有力的技术支撑。
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