1 тыс.+
(количество скачиваний)
Возрастные ограничения
T (13+)
Скриншот
Скриншот
Скриншот
Скриншот
Скриншот
Скриншот
Скриншот

Описание

NLM Малярия экранировщик диагностическое приложение, которое помогает пользователям в диагностике малярии и в мониторинге больных малярией. Подсчеты приложение инфицированных и неинфицированных эритроцитов в мазке крови изображения, снятые с помощью камеры смартфона при подключении к окуляр микроскопа. Он использует методы анализа изображений и машинного обучения для идентификации отдельных клеток и различие между инфицированных и неинфицированных клеток. Приложение сообщает об обнаруженном паразитемии для пользователя и сохраняет его в базе данных пациентов, позволяет осуществлять мониторинг состояния пациентов с течением времени.

NLM Малярия Screener является R & D проект Lister Hill Национального центра биомедицинских коммуникаций, которая является подразделением Национальной медицинской библиотеки (NLM) в Национальных Институтов Здоровья (NIH). Разработка приложений в тесном сотрудничестве с национальными и международными партнерами, в том числе Махидол университета (Таиланд), Оксфордский университет (Великобритания) и Университет штата Миссури.

Приложение в настоящее время в стадии бета-тестирования и проводимых исследований и разработок направлена ​​на добавление больше функциональных возможностей в будущем. Организации и институты с заинтересованными в диагностике малярии, либо для проведения исследований или полевого скрининга, приветствуются для тестирования бета-версии и обеспечить обратную связь, которая поможет в улучшении приложения. Если вы заинтересованы, пожалуйста, свяжитесь с нами по электронному адресу, указанному в приложении, или посетите наш веб-страницу проекта https://ceb.nlm.nih.gov/projects/malaria-screener/~~HEAD=dobj
Последнее обновление
9 февр. 2021 г.

Безопасность данных

В этом разделе разработчики могут указать, как приложения собирают и используют данные. Подробнее о безопасности данных…
Нет информации.

Что нового

- 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.