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Die Malariadiagnose durch Mikroskopie ist eine Methode zur Identifizierung von Malaria anhand von Zellbildern. Um dies zu tun, muss eine Blutprobe unter einem Mikroskop untersucht werden, um festzustellen, ob rote Blutkörperchen den Malaria-Parasiten enthalten. Eine Computer Vision-Methode wird verwendet, um die Fotos zu analysieren und festzustellen, ob die Malaria-Parasitenarten vorhanden sind, um diesen Prozess unter Verwendung von Zellbildern zu automatisieren. Große Datensätze von Zellbildern werden verwendet, um Maschinenlernalgorithmen zu trainieren, um Muster und Merkmale zu erkennen, die auf eine Malaria-Infektion hinweisen. In dieser Arbeit zielen wir darauf ab, ein nachhaltiges Bilderklassifikationsmodell basierend auf Austauschlernen zu entwickeln, das Malaria mit Zellbildern identifizieren kann. Unser VGG19-Modell hat sich als gute Klassifikationsleistung zur Identifizierung von Malaria mit einer Genauigkeitsrate von über 90 % erwiesen, was das Ecosystem-Management verbessern soll.
Gill et al. (Fri.) haben diese Frage untersucht.