利用深度学习模拟实验室中的疟疾检测
计算机视觉与模式识别
2023-03-22 v1
摘要
疟疾通常由微生物学家通过检查少量血涂片样本来诊断。若能做到早期诊断和适当治疗，就有可能降低疟疾感染的死亡率。尽管世界卫生组织设定了到2030年将疟疾发病率和死亡率降低90%、并在届时在35个国家消除疟疾的宏伟目标，这仍是一项艰巨挑战。计算机辅助诊断如今日益兴起，因为它们可在缺少医生或病理学家或为其提供协助时，有效用作初步检测。本文旨在描述一种在血液样本图像中检测、定位并计数寄生细胞的方法，以缓解医护人员的负担。
引用
@article{arxiv.2303.11759,
title = {Simulating Malaria Detection in Laboratories using Deep Learning},
author = {Onyekachukwu R. Okonji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.11759},
year = {2023}
}
备注
16 pages, 8 figures