nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Malaria has been a well-researched domain over the last 2 decades. While clinical research pertaining to curing of Malaria has been majorly conclusive, detection of malaria parasite in digitized thin blood smear image still stands open for investigation. Manual investigation of malaria parasite in thin blood smear image stands tedious and is liable to be affected by human bias. Herein lies the need for an automated CAD system. The proposed system is aimed to serve as a trustworthy aid to pathologists in malaria parasite detection and subsequent stage/specie interpretation. The system has two broad phases, namely, the initial screening phase and main phase.

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Bibliografische Details

Titel: Machine Learning based Analysis and Detection of Malaria Disease : Malaria Disease Detection
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing
Erscheinungsjahr: 2020
Sprache: Englisch
ISBN-10: 6202524308
ISBN-13: 9786202524308
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 220 mm, H�he: 150 mm, Tiefe: 11 mm
Gewicht: 274 Gramm

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Inhaltsangabe

Malaria has been a well-researched domain over the last 2 decades. While clinical research pertaining to curing of Malaria has been majorly conclusive, detection of malaria parasite in digitized thin blood smear image still stands open for investigation. Manual investigation of malaria parasite in thin blood smear image stands tedious and is liable to be affected by human bias. Herein lies the need for an automated CAD system. The proposed system is aimed to serve as a trustworthy aid to pathologists in malaria parasite detection and subsequent stage/specie interpretation. The system has two broad phases, namely, the initial screening phase and main phase.

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