Maleria检测Web应用程序 通过使用疟疾寄生虫图像数据集建立了该储存库，以对马氏体细胞进行分类。 由于文件大小，当前无法使用。 很快，我将其部署在云上并更新Web应用程序的链接 感染细胞 正常细胞

使用深度学习检测疟疾 :mosquito: :microbe: 参与者的Hack 2020是一项计划，可帮助学生利用OPEN SOURCE成长。 HakinCodes的这项倡议通过为各种各样的OPEN SOURCE项目做出贡献以及与导师和组织团队进行互动的机会，为您提供了一个最佳平台，以提高您的技能和能力。 :pushpin: 介绍 该机器学习Web应用程序利用两层卷积神经网络来处理细胞图像，并以近95％的准确度预测它们是否为疟疾。 用于处理深度学习算法的来自美国国家医学图书馆的官方NIH网站，该网站是来自疟疾筛查研究活动的稀薄血液涂片图像中分段细胞的存储库。 :bullseye: 项目目的 在疟疾不再流行的地方（例如在美国），医疗保健提供者可能对该疾病不熟悉。 看到疟疾患者的临床医生可能会忘记在潜在的诊断中考虑疟疾，而不订购所需的诊断测试。 实验室工作人员可能缺乏疟疾经验，并且在显微镜下检查血液涂片时无法发现寄生虫。 疟疾是一种急性发热性疾病。

分类数据，分为malaria与no_malaria,共200张。