疟疾细胞检测深度学习方法综述表

数据集概述

本数据集为一篇关于优化YOLOv4模型用于疟疾细胞检测的论文中的表格，汇总了近年基于深度学习的自动化疟疾诊断系统研究，涵盖模型类型、数据集、疟原虫种类及检测性能等核心信息。

文件详解

• 文件名称: table.html
• 文件格式: HTML
• 字段映射:
• Author: 研究作者
• Database: 数据集来源（如NLM、MP-IDB等）
• Plasmodium species: 疟原虫种类
• Classification: 分类类型（二分类/多分类）
• Technique: 使用的深度学习模型
• Results: 模型性能指标（准确率、精确率等）

适用场景

• 疟疾诊断算法研究：对比不同深度学习模型在疟疾细胞检测中的性能
• 医学影像分析：探索薄血涂片图像中疟疾寄生虫检测的技术进展
• 模型优化参考：为YOLOv4等目标检测模型的改进提供基线数据
• 公共卫生应用：评估自动化疟疾诊断系统的临床适用性