TY -的A2 Pandian Sivakumar盟——Akram Abdulrazzaq Ammar AU -杜里项目中t . AU -阿卜杜拉•哈马德Abdulsattar AU -穆萨贾比尔,穆斯塔法盟——Meraf Zelalem PY - 2022 DA - 2022/05/09 TI -评估深度学习热带疾病的识别图像技术在寄生虫学的考试SP - 2682287六世- 2022 AB - 曼氏裂体吸虫是最大的热带疾病之一,世界上流行达到。世卫组织的指导方针之一是之前为映射疫源地和应用适当的和有效的诊断治疗的感染者。当前进程的诊断仍取决于分析寄生虫学的考试由实验室显微镜下一个人。在图像模式识别领域的出现作为一个有前途的替代支持和基于图像的自动化考试,和深度学习技术已经成功地应用到这一目的。为了使这个过程自动化,提出了工作的应用深度学习方法检测血吸虫病的鸡蛋,和两个深之间的比较是学习技术,卷积神经网络(CNN)和结构化锥体神经网络(SPNN)。获得的结果在一个真正的数据库表明血吸虫卵的识别是有效的技术,获得的AUC(曲线下的面积)0.90以上,CNN的优势在这方面。。然而,SPNN被证明超过了CNN。SN - 1565 - 3633 UR - https://doi.org/10.1155/2022/2682287 - 10.1155 / 2022/2682287摩根富林明生物无机的化学和应用PB - Hindawi KW - ER