論文の概要: Deep learning and machine learning for Malaria detection: overview, challenges and future directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13292v1
• Date: Tue, 27 Sep 2022 10:33:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 14:49:51.441477
• Title: Deep learning and machine learning for Malaria detection: overview, challenges and future directions
• Title（参考訳）: マラリア検出のためのディープラーニングと機械学習:概要,課題,今後の展望
• Authors: Imen Jdey, Ghazala Hcini and Hela Ltifi
• Abstract要約: 本研究では、さまざまな機械学習および画像処理手法を用いて、マラリアの病気を検出し予測する。 そこで本研究では,マラリア検出に広く適用可能なスマートツールとして,ディープラーニング技術の可能性を見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To have the greatest impact, public health initiatives must be made using evidence-based decision-making. Machine learning Algorithms are created to gather, store, process, and analyse data to provide knowledge and guide decisions. A crucial part of any surveillance system is image analysis. The communities of computer vision and machine learning has ended up curious about it as of late. This study uses a variety of machine learning and image processing approaches to detect and forecast the malarial illness. In our research, we discovered the potential of deep learning techniques as smart tools with broader applicability for malaria detection, which benefits physicians by assisting in the diagnosis of the condition. We examine the common confinements of deep learning for computer frameworks and organising, counting need of preparing data, preparing overhead, realtime execution, and explain ability, and uncover future inquire about bearings focusing on these restrictions.
• Abstract（参考訳）: 最大の影響を与えるためには、証拠に基づく意思決定を用いて公衆衛生のイニシアチブを行う必要がある。 機械学習アルゴリズムは、データを収集、保存、処理、分析して知識を提供し、意思決定をガイドするために作成される。 監視システムにおいて重要な部分は画像解析である。 コンピュータービジョンと機械学習のコミュニティは、最近になって好奇心をそそられた。 本研究は,さまざまな機械学習と画像処理を用いてマラリアの診断と予測を行う。 そこで本研究では,マラリア検出に広く適用可能なスマートツールとしての深層学習技術の可能性を見出した。 コンピュータフレームワークと組織のためのディープラーニングの共通的な定義、データ準備の必要性の数え上げ、オーバーヘッドの作成、リアルタイム実行、能力の説明、そして、これらの制約に焦点を当てた軸受に関する今後の疑問を明らかにする。

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