基于深度信念网络的肠道寄生虫分类
计算机视觉与模式识别
2021-01-19 v1
摘要
目前全球约有 十亿人感染肠道寄生虫。此类感染引起的疾病在大多数热带国家构成公共卫生问题，导致身心障碍，甚至造成儿童与免疫缺陷个体死亡。尽管误差率高，人工视觉检查仍负责绝大多数临床诊断。过去数年，一些工作探讨了智能计算机辅助肠道寄生虫分类，但由于寄生虫与粪便杂质的相似性，通常存在误分类问题。本文中，我们将深度信念网络（Deep Belief Networks）引入自动肠道寄生虫分类的场景。在由虫卵、幼虫和原虫构成的三个数据集上进行的实验给出了有前景的结果，即便存在类别不平衡及粪便杂质的情况。
引用
@article{arxiv.2101.06747,
title = {Intestinal Parasites Classification Using Deep Belief Networks},
author = {Mateus Roder and Leandro A. Passos and Luiz Carlos Felix Ribeiro and Barbara Caroline Benato and Alexandre Xavier Falcão and João Paulo Papa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.06747},
year = {2021}
}