Orodje za diagnosticiranje malarije iz krvnih razmazovKoren, Aljoša (Avtor) Kristan, Matej (Mentor) malarijadetekcija objektovdiagnosticiranjeV diplomski nalogi naslavljamo problem avtomatske diagnoze malarije. V okviru naloge smo razvili orodje medicinskim tehnikom, ki detektira število s paraziti okuženih celic ter zdravih celic v slikah krvnih razmazov. Orodje za diagnostiko, ki smo ga razvili, bistveno pospeši proces diagnostike. Okužene celice so dodatno klasificirane v štiri različne življenjske cikle parazitov. V okviru naloge smo razvili modela MD_FCOS_c6 in MD_FCOS_c2, ki uporabljata FCOS in model MD_FCOS_DNet_c6, ki uporablja FCOS in DenseNet. Modele smo analizirali na prostodostopni bazi anotiranih slik krvnih razmazov, ki vsebuje 1364 slik. Modela MD_FCOS_c6 in MD_FCOS_DNet_c6 detektirata šest razredov celic, medtem ko model MD_FCOS_c2 detektira zgolj zdrave in okužene celice. Model MD_FCOS_c6, ki smo ga razvili, dosega F1 metriko nad 0.7 za polovico razredov, za drugo polovico pa nad 0.3. Model MD_FCOS_c2, ki je specializiran za zgolj razlikovanje med okuženimi in zdravimi celicami, dosega F1 za zdrave celice nad 0.95 in F1 za okužene celice nad 0.8. Tretji model, ki smo ga razvili, pa dosega boljše rezultate na slabo zastopanih razredih in slabše na boljše zastopanih razredih v podatkovni zbirki. Model MD_FCOS_DNet_c6 s 98.8% verjetnostjo prepozna sliko okuženega krvnega razmaza kot okuženo. V okviru naloge smo razvili tudi spletno aplikacijo, ki omogoča uporabo našega modela zdravstvenim tehnikom. Aplikacija s preprostim uporabniškim vmesnikom omogoča nalaganje slik, na katerih model nato naredi predikcije. Diagnoza se nato v manj kot 30 sekundah pojavi na zaslonu uporabnika, kjer lahko vidi z različnimi barvami anotirane celice na naloženi sliki.20212021-09-08 15:05:04Diplomsko delo/naloga129836sl