Klassifizierung von Dengue-Infektionen durch maschinelles Lernen

Aedesaegypti-Mcke verschont die Dengue-Viruskrankheiten. Das Dengue-Fieber ist weltweit die grte sich entwickelnde Krankheit. Tag fr Tag nimmt die Zahl der Dengue-Erkrankungen rund um den Globus deutlich zu. Dengue-Infektionen treten in drei Formen auf: Dengue-Fieber, das auch als "Knochenbrecher"-Fieber bezeichnet wird, Dengue-Hmorrhagisches Fieber (DHF) und Dengue-Schock-Syndrom (DSS), die lebensbedrohlich sind. rzte mssen etwa 20 bis 50 Bilder der weien Blutkrperchen aus verschiedenen Blickwinkeln aufnehmen, um die Krankheit zu erkennen. Die Anzahl der Blutplttchen wird mit Hilfe verschiedener Segmentierungstechniken und morphologischer Operationen geschtzt, und mit Hilfe der Anzahl der Blutplttchen wird die Dengue-Fieber-Infektion erkannt. Eine Technik, die fr die Segmentierung verwendet wird, basiert hauptschlich auf dem Thresolding-Verfahren, das nicht den genauen Teil der defekten Blutplttchen segmentiert. Aber das Ergebnis war nicht so effizient, um die rumlichen Detailinformationen des tatschlichen Krankheitsteils zu liefern. Daher werden wir hier einen Fuzzy-basierten Algorithmus zur Segmentierung von Blutplttchen verwenden. Es gibt verschiedene Methoden zur Extraktion von Merkmalen wie Gre, Form und Flche der Blutplttchen. Aber sie liefern keine exakten Ergebnisse. Deshalb werden wir hier Haralick-Merkmale fr WBC-Thrombozyten verwenden.