1 tn+
Nedladdningar
Innehållsklassificering
Tonåringar
Skärmdumpsbild
Skärmdumpsbild
Skärmdumpsbild
Skärmdumpsbild
Skärmdumpsbild
Skärmdumpsbild
Skärmdumpsbild

Om appen

NLM Malaria Screener är en diagnostisk app som hjälper användare vid diagnos av malaria och i övervakningen av malariapatienter. Appen räknar infekterade och oinfekterade röda blodkroppar i blodutstryk bilder som tagits med smartphone kamera när den är ansluten till okularet i ett mikroskop. Den använder bildanalys och maskininlärning metoder för att identifiera enskilda celler och diskriminerar mellan infekterade och oinfekterade celler. Appen rapporterar detekterade parasitemi till användaren och lagrar den i en patientdatabas, vilket gör att övervakning av patienter över tiden.

NLM Malaria Screener är ett FoU-projekt av Lister Hill National Center of Biomedical Communications, som är en division av National Library of Medicine (NLM) vid National Institutes of Health (NIH). Appen utveckling är i tät samverkan med nationella och internationella partner, däribland Mahidol University (Thailand), University of Oxford (Storbritannien), och University of Missouri.

Appen är för närvarande i beta testfas och pågående forskning och utveckling syftar till att lägga till fler funktioner i framtiden. Organisationer och institutioner med ett egenintresse i malariadiagnos, antingen för forskning eller fält screening, är välkomna att testa betaversionen och ge feedback, vilket skulle bidra till att förbättra app. Om intresserad, kontakta oss på e-postadressen som anges i appen, eller besök vår projekt hemsida https://ceb.nlm.nih.gov/projects/malaria-screener/
Uppdaterades den
9 feb. 2021

Datasäkerhet

Säkerhet börjar med förståelsen av hur utvecklare samlar in och delar din data. Praxis för dataintegritet och säkerhet varierar beroende på användning, region och ålder. Utvecklaren har tillhandahållit denna information och kan uppdatera den med tiden.
Ingen data delas med tredje part
Läs mer om hur utvecklare deklarerar delning
Ingen data samlades in
Läs mer om hur utvecklare deklarerar insamling
Data krypteras när den skickas

Nyheter

- 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.