1 þ.+
Niðurhal
Efnisflokkun
Fyrir unglinga
Skjámynd
Skjámynd
Skjámynd
Skjámynd
Skjámynd
Skjámynd
Skjámynd

Um þetta forrit

NLM Malaría Screener er sjúkdómsgreiningar app sem hjálpar notendum við greiningu á malaríu og í vöktun sjúklinga malaríu. The app telja sýktum og ósýktum rauð blóðkorn í smear blóði myndir eru teknar með smartphone myndavél þegar fest við augngler á smásjá. Það notar mynd greiningu og vél læra aðferðir til að auðkenna einstaka frumur og mismunar sýktum og ósýktum frumum. The app skýrslur uppgötva parasitemia til notandans og geymir hana í gagnagrunn sjúklingi, leyfa eftirlit með sjúklingum með tímanum.

NLM Malaría Screener er R & D verkefni á Lister Hill National Center Biomedical Communications, sem er deild National Library of Medicine (NLM) á National Institute of Health (NIH). The app þróun er í þéttum samvinnu við innlendar og alþjóðlegar samstarfsaðila, þar á meðal Mahidol University (Taíland), University of Oxford (Bretlandi), og University of Missouri.

The app er nú í beta-prófunum og áframhaldandi rannsóknir og þróun miðar að því að bæta fleiri virkni í framtíðinni. Félög og stofnanir með mikla hagsmuni malaríu greiningu, annaðhvort fyrir rannsóknir eða sviði skimunar, ert velkominn að prófa beta útgáfu og veita endurgjöf, sem myndi hjálpa í endurbætur á forritinu. Ef áhuga, vinsamlegast hafðu samband við okkur á netfangið sem gefið er í forritinu, eða heimsækja verkefni vefsíðu okkar https://ceb.nlm.nih.gov/projects/malaria-screener/~~HEAD=dobj
Uppfært
9. feb. 2021

Gagnaöryggi

Öryggi hefst með skilningi á því hvernig þróunaraðilar safna og deila gögnunum þínum. Persónuvernd gagna og öryggisráðstafanir geta verið breytilegar miðað við notkun, svæði og aldur notandans. Þetta eru upplýsingar frá þróunaraðilanum og viðkomandi kann að uppfæra þær með tímanum.
Engum gögnum deilt með þriðju aðilum
Nánar um yfirlýsingar þróunaraðila um deilingu gagna
Engum gögnum safnað
Nánar um yfirlýsingar þróunaraðila um gagnasöfnun
Gögn eru dulkóðuð í flutningum

Nýjungar

- 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.