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Md Nayeem Hosen (Inje University) Shah Muhammad Imtiyaj Uddin (Inje University) Tagne Poupi Theodore Armand (Inje University) Joonhyung Im (Inje University) Hee-Cheol Kim (Inje University)
저널정보
한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2024 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.15 No.1
발행연도
2024.1
수록면
11 - 19 (9page)

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Malaria remains a significant global health concern, impacting millions of people each year as it is transmitted through the bites of infected female Anopheles mosquitoes, posing a life-threatening risk. Traditional diagnostic methods, based on the manual examination of blood smears to identify infected red blood cells, are time-consuming and prone to human errors, potentially leading to inaccurate diagnoses. This study utilizes the potential of advanced deep learning techniques, specifically the Convolutional Neural Network (CNN), to revolutionize malaria detection. We systematically preprocess the dataset, laying the foundation for model training. Our objective is the discernment of cell infection status distinguishing between infected and uninfected cells with a high degree of accuracy. By implementing a validation methodology involving 27,560 individual single-cell images, the formulated 16-layer Convolutional Neural Network (CNN) model exhibits a commendable average accuracy of 94.23%. Additionally, we comprehensively explore Convolutional Neural Network (CNN) architectures, encompassing custom models that illustrate higher accuracy than most pre-trained models. The objective is to discern the most efficient model that ensures accurate detection of infections. Our study presents a Convolutional Neural Network (CNN)-based model proficiently differentiating between infected and uninfected samples within stained red blood cell (RBC) images.
#Malaria Detection #Deep Learning #Convolutional Neural Network(CNN) #Red Blood Cell(RBC)

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. Literature Survey
Ⅲ. Model and Methods
Ⅲ. RESULTS
Ⅳ. CONCLUSIONS
REFERENCES

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