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Point-of-Care-Diagnostik unter Verwendung von Mikroskopie- und Computer Vision-Methoden wurde auf eine Reihe praktischer Probleme angewendet und ist besonders relevant für Gebiete mit niedrigem Einkommen und hoher Krankheitslast. Diese ist jedoch den Einschränkungen in Sensitivität und Spezifität der verwendeten Computer Vision-Methoden unterworfen. Im Allgemeinen hat das Deep Learning kürzlich das Feld der Computer Vision revolutioniert und in einigen Fällen die menschliche Leistung in anderen Objekterkennungsaufgaben übertroffen. In diesem Papier bewerten wir die Leistung tiefer Faltung neuronaler Netze bei drei verschiedenen Mikroskopie-Aufgaben: Diagnose von Malaria in dicken Blutausstrichen, Tuberkulose in Sputumproben und Eiern von Darmparasiten in Stuhlproben. In allen Fällen ist die Genauigkeit sehr hoch und erheblich besser als ein alternativer Ansatz, der traditionellere medizinische Bildgebungstechniken repräsentiert.
Quinn et al. (Di,) haben diese Frage untersucht.