Malaria är en blodsjukdom som orsakas av Plasmodium parasiter som överförs genom bett av kvinnliga Anopheles mygga. Mikroskopister undersöker ofta tjocka och tunna blodutstryk för att diagnostisera sjukdom och beräkna parasitemi. Men deras noggrannhet beror på utsmetning kvalitet och expertis i att klassificera och räkna parasitiserade och oinfekterade celler. En sådan undersökning kan vara mödosam för storskaliga diagnoser som resulterar i dålig kvalitet. Avancerad bildanalys baserad datorstödd diagnos (CADx) metoder med hjälp av maskininlärning (ML) tekniker, tillämpas på mikroskopiska bilder av utstryk med handgjorda funktioner kräver expertis för att analysera morfologiska, texturala och positionerade variationer i regionen av intresse (ROI). Konvolutionella neurala nätverk (CNN), en klass av djupt lärande (DL) modeller lovar mycket skalbara och överlägsna resultat med end-to-end funktion extraktion och klassificering. Automatiserad malariascreening med hjälp av DL-teknik skulle därför kunna fungera som ett effektivt diagnostiskt hjälpmedel. I denna studie utvärderar vi prestandan hos förtränade CNN-baserade DL-modeller som funktionsextraktorer mot att klassificera parasiterade och icke-infekterade celler för att hjälpa till med förbättrad sjukdomsscreening. Vi bestämmer experimentellt de optimala modelllagren för funktionsextraktion från underliggande data. Statistisk validering av resultaten visar att förskolade CNN används som ett lovande verktyg för extrahering av funktioner för detta ändamål.
Rajaraman et al REF utvärderade prestandan hos djupt lärande baserade pretränade CNN-modeller som funktionsextraktor vid klassificering av infekterade och icke-infekterade celler.
Pre-trained convolutional neural networks as feature extractors toward improved malaria parasite detection in thin blood smear images
{'venue': 'PeerJ', 'journal': 'PeerJ', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}