QR رمز

Classifying Parasitized and Uninfected Malaria Red Blood Cells Using Convolutional-Recurrent Neural Networks

This work aims to classify malaria infected red blood cells from those uninfected using two deep learning approaches. Plasmodium parasite transmitted by a female anopheles’s mosquitoes bite is the main cause of malaria. Commonly, Microbiological analyses by a microscope allows detecting cells...

وصف كامل

محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: Adan Antonio Alonso-Ramirez, Tat'y Mwata-Velu, Carlos Hugo Garcia-Capulin, Horacio Rostro-Gonzalez, Juan Prado-Olivarez, Marcos Gutierrez-Lopez, Alejandro Israel Barranco-Gutierrez
التنسيق: Artigo
اللغة:Inglês
منشور في: IEEE 2022-01-01
سلاسل:IEEE Access
الموضوعات:
Bidirectional long short-term memory (BiLSTM)
convolutional neural network (CNN)
long short-term memory (LSTM)
malaria dataset
الوصول للمادة أونلاين:https://ieeexplore.ieee.org/document/9888070/
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!

مواد مشابهة