YOLO版本在疟疾寄生虫检测和鉴定中的比较分析

M. G. R. Rocha, Rodrigo M. S. Veras, M. Claro, Laurindo S. Britto Neto, Kelson Aires
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摘要

疟疾是一种由疟原虫引起的地方病,在世界许多地区都是致命的。一些研究人员正在使用机器学习的概念来探测和分类fi寄生虫疟原虫感染的细胞。本文对卷积神经网络YOLOv4、Scaled-YOLOv4和YOLOv5的三个最新版本进行了比较研究。我们使用了MP-IDB数据库,其中有210张疟原虫的图像。模型取得了良好的效果,和其他最好的结果和精度分别为94 8%和93 . 3%,在两种分类fi阳离子的种类的恶性疟原虫和间日疟原虫。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Análise Comparativa de Versões YOLO na Detecção e Identificação de Parasitas da Malária
A malária é uma doença endêmica causada pelo parasita Plasmodium que pode ser fatal em muitas regiões do mundo. Alguns pesquisadores estão utilizando conceitos de aprendizagem de máquina para detectar e classificar células infectadas pelo parasita Plasmodium. Este trabalho apresenta um estudo comparativo de três versões recentes da rede neural convolucional You Only Look Once (YOLO), são elas a: YOLOv4, Scaled-YOLOv4 e YOLOv5. Foi utilizado a base de dados MP-IDB que possui 210 imagens com o parasita Plasmodium. Os modelos alcançaram excelentes resultados, tendo o melhor resultado com mAP e precisão de 94,8% e 93,3%, respectivamente, para a classificação em dois tipos de espécies do Plasmodium falciparum e vivax.
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