Análise Comparativa de Versões YOLO na Detecção e Identificação de Parasitas da Malária

M. G. R. Rocha, Rodrigo M. S. Veras, M. Claro, Laurindo S. Britto Neto, Kelson Aires
{"title":"Análise Comparativa de Versões YOLO na Detecção e Identificação de Parasitas da Malária","authors":"M. G. R. Rocha, Rodrigo M. S. Veras, M. Claro, Laurindo S. Britto Neto, Kelson Aires","doi":"10.5753/sbcas.2021.16066","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"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.","PeriodicalId":413867,"journal":{"name":"Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2021)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-06-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2021)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/sbcas.2021.16066","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

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.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
YOLO版本在疟疾寄生虫检测和鉴定中的比较分析
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。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Uma Avaliação de Arquiteturas de Aprendizado Profundo para a Classificação de Úlceras do Pé Diabético CitoFocus: Uma Plataforma para Colaboração e Aprendizado em Citopatologia Detecção de Nódulos da Tireoide em Exames de Termografia utilizando Redes Neurais Convolucionais em Cascata Veículo Autônomo Guiado para Entrega de Máscaras de Proteção no Ambiente Industrial Jogos Digitais e Engajamento na Reabilitação de Pacientes: Uma Revisão Sistemática da Literatura
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1