Open AccessAnálise Comparativa de Versões YOLO na Detecção e Identificação de Parasitas da Malária
Author(s) -
Maura G. R. Rocha,
Rodrigo Veras,
Maíla L. Claro,
Laurindo S. Britto Neto,
Kelson R. T. Aires
Publication year - 2021
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/sbcas.2021.16066
Subject(s) - physics , biology , malarial parasites , computer science , humanities , plasmodium falciparum , malaria , philosophy , immunology
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 classicar 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 classicação em dois tipos de espécies do Plasmodium falciparum e vivax.