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Informazioni su questa app

NLM malaria Screener è un applicazione diagnostica che assiste gli utenti nella diagnosi di malaria e nel monitoraggio dei pazienti affetti da malaria. I conteggi app infetti e non infetti globuli rossi nelle immagini striscio di sangue catturate dalla fotocamera dello smartphone quando attaccati l'oculare di un microscopio. Esso utilizza metodi di analisi di immagine e di apprendimento automatico per identificare le singole cellule e discrimina tra le cellule infette e non infette. L'applicazione riporta la parassitemia rilevato per l'utente e lo memorizza in un database dei pazienti, consentendo il monitoraggio dei pazienti nel corso del tempo.

NLM malaria Screener è un progetto di ricerca e sviluppo del Centro Nazionale Lister Hill delle comunicazioni Biomediche, che è una divisione della National Library of Medicine (NLM) presso il National Institutes of Health (NIH). Lo sviluppo app è in stretta collaborazione con partner nazionali e internazionali, tra cui l'Università Mahidol (Thailandia), Università di Oxford (Regno Unito), e la University of Missouri.

L'applicazione è attualmente in una fase di beta testing e la continua ricerca e sviluppo mira ad aggiungere ulteriori funzionalità in futuro. Le organizzazioni e gli istituti con un interesse acquisito nella diagnosi della malaria, sia per lo screening di ricerca o di campo, vengono accolti per testare la versione beta e di fornire un feedback, che aiuterebbe nel miglioramento dell'app. Se interessati, si prega di contattarci all'indirizzo di posta elettronica indicato nella app, o visitare il nostro sito del progetto https://ceb.nlm.nih.gov/projects/malaria-screener/
Ultimo aggiornamento
9 feb 2021

Sicurezza dei dati

Alla base della sicurezza c'è la comprensione di come gli sviluppatori raccolgono e condividono i tuoi dati. Le misure di protezione della privacy e della sicurezza dei dati potrebbero variare in base all'utilizzo, alla regione e all'età. Lo sviluppatore ha fornito queste informazioni e potrebbe aggiornarle nel tempo.
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I dati vengono criptati in transito

Novità

- 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.