疟疾检测与分类
图像与视频处理
2020-12-01 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
据世界卫生组织，疟疾是一种全球关切的疾病。当今世界有数十亿人面临疟疾风险。显微镜检查被认为是疟疾诊断的金标准。血液样本的显微评估需要有受过训练的专业人员，而疟疾流行的农村地区有时缺乏此类人员。疟疾诊断的完全自动化是一项具有挑战性的任务。本工作中，我们提出一种疟疾诊断框架。我们采用双层方法：第一层使用 Faster-RCNN 检测感染细胞，将其裁剪出来，并将裁剪后的细胞输入一个独立的神经网络进行分类。所提方法在一个公开可用数据集上进行了测试，这将作为未来方法的基线，因为目前尚无用于报告疟疾诊断结果的通用数据集。
引用
@article{arxiv.2011.14329,
title = {Malaria Detection and Classificaiton},
author = {Ruskin Raj Manku and Ayush Sharma and Anand Panchbhai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.14329},
year = {2020}
}