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Altersfreigabe
Ab 13 Jahren
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Über diese App

NLM Malaria Screener ist ein Diagnose-Anwendung, die Benutzer bei der Diagnose von Malaria unterstützt und bei der Überwachung von Malaria-Patienten. Die App zählt infiziert und nicht infizierten roten Blutkörperchen im Blut Abstrich Bilder von der Smartphone-Kamera aufgenommen, wenn an das Okular eines Mikroskops angebracht. Es nutzt die Bildanalyse und Methoden des maschinellen Lernens einzelne Zellen zu identifizieren und unterscheidet zwischen infizierten und nicht infizierten Zellen. Die Anwendung meldet die detektierte Parasitämie an den Benutzer und speichert sie in einer Patientendatenbank, so dass die Überwachung der Patienten im Laufe der Zeit.

NLM Malaria Screener ist ein F & E-Projekt des Lister Hill National Center of Biomedical Communications, die eine Abteilung der National Library of Medicine (NLM) an den National Institutes of Health (NIH) ist. Die App-Entwicklung ist in enger Zusammenarbeit mit nationalen und internationalen Partnern, darunter Mahidol University (Thailand), University of Oxford (UK) und University of Missouri.

Die App ist derzeit in einer Beta-Testphase und kontinuierliche Forschung und Entwicklung zielt darauf ab, mehr Funktionalität in der Zukunft hinzuzufügen. Organisationen und Institute mit einem eigenen Interesse an Malaria Diagnose, entweder für die Forschung oder Feld-Screening, werden begrüßt, die Beta-Version zu testen und Feedback zu geben, die bei der Verbesserung der App helfen würde. Bei Interesse kontaktieren Sie uns bitte unter der E-Mail-Adresse in der App angegeben, oder unsere Projekt-Webseite besuchen https://ceb.nlm.nih.gov/projects/malaria-screener/
Aktualisiert am
09.02.2021

Datensicherheit

Entwickler können hier darüber informieren, wie ihre App deine Daten erhebt und verwendet. Weitere Informationen zur Datensicherheit
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Neuigkeiten

- Introduced slide-level confidence and threshold. The App will output binary classification result for each slide.
- Now uses different colors to indicate the confidence level for each parasite detection.