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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

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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


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.

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