RoENet: un conjunto de salida basado en ResNet para la clasificación de parásitos de malaria
Autores: Zhu, Ziquan; Wang, Shuihua; Zhang, Yudong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
RoENet: un conjunto de salida basado en ResNet para la clasificación de parásitos de malaria
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Enfermedad transmitida por insectos
Malaria
ROENet
ResNet-18
Redes neuronales aleatorias
RNNs
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
(1) Antecedentes: Las personas pueden infectarse con una enfermedad transmitida por insectos (malaria) a través de la entrada de sangre de personas infectadas con malaria o la picadura de mosquitos Anopheles. Los médicos necesitan mucho tiempo y energía para diagnosticar la malaria, y a veces los resultados no son ideales. Muchos investigadores utilizan CNN para clasificar imágenes de malaria. Sin embargo, creemos que el rendimiento de clasificación de parásitos de la malaria puede mejorarse.
Descripción
(1) Antecedentes: Las personas pueden infectarse con una enfermedad transmitida por insectos (malaria) a través de la entrada de sangre de personas infectadas con malaria o la picadura de mosquitos Anopheles. Los médicos necesitan mucho tiempo y energía para diagnosticar la malaria, y a veces los resultados no son ideales. Muchos investigadores utilizan CNN para clasificar imágenes de malaria. Sin embargo, creemos que el rendimiento de clasificación de parásitos de la malaria puede mejorarse.