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与人乳头瘤病毒亚型的Ascus，LSIL和HSIL患者的PAP涂片的细胞学发现之间的相关性
1。伊朗Zabol医学科学大学Amir Al Momenin医院医学院内科学系，伊朗2。伊斯兰阿扎德大学兽医系（DVM），伊朗Shahrkord Shahrkord分公司3。 伊斯兰阿扎德大学基础科学学院微生物学系，伊朗科尔曼分公司，伊朗4。 Zabol医学科学大学的药用植物研究中心，伊朗Zabol 5。 伊朗德黑兰哈拉兹米大学生物科学学院蜂窝和分子生物学系6. 伊斯兰艾萨德大学生物学系，德黑兰中央分支，德黑兰，伊朗7。 医学工厂医学院研究中心妇产科，伊朗Zabol医学科学大学Amir Al Momenin医院Amir Al Momenin医院 Zabol医学科学大学医学院病理学系，伊朗Zabol伊斯兰阿扎德大学兽医系（DVM），伊朗Shahrkord Shahrkord分公司3。伊斯兰阿扎德大学基础科学学院微生物学系，伊朗科尔曼分公司，伊朗4。Zabol医学科学大学的药用植物研究中心，伊朗Zabol 5。伊朗德黑兰哈拉兹米大学生物科学学院蜂窝和分子生物学系6.伊斯兰艾萨德大学生物学系，德黑兰中央分支，德黑兰，伊朗7。医学工厂医学院研究中心妇产科，伊朗Zabol医学科学大学Amir Al Momenin医院Amir Al Momenin医院Zabol医学科学大学医学院病理学系，伊朗Zabol
研究文章：针对被忽视的热带疾病的经济实惠的基于人工智能的数字病理学：在 Kato-Katz 粪便厚涂片中检测土壤传播的蠕虫和曼氏血吸虫卵的概念验证
我们制作了一种基于人工智能的数字病理学 (AI-DP) 设备的原型，以探索自动扫描和检测用 Kato-Katz (KK) 技术制备的粪便中的蠕虫卵，该技术是诊断土源性蠕虫 (STH；蛔虫、鞭虫和钩虫) 和曼氏血吸虫 (SCH) 感染的现行诊断标准。首先，我们将原型全玻片成像扫描仪嵌入到柬埔寨、埃塞俄比亚、肯尼亚和坦桑尼亚的实地研究中。使用该扫描仪，扫描了超过 300 KK 厚的粪便涂片，总共得到 7,780 张视场 (FOV) 图像，包含 16,990 个带注释的蠕虫卵（蛔虫：8,600 个；鞭虫：4,083 个；钩虫：3,623 个；SCH：684 个）。约 90% 的带注释卵用于训练基于深度学习的物体检测模型。从 752 张 FOV 图像的未见过的测试集中，其中包含 1,671 个手动验证的 STH 和 SCH 卵（剩余 10% 的带注释卵），我们训练的物体检测模型从 KK 的共感染 FOV 图像中提取并分类了蠕虫卵
关于微观血液涂片图像的疟原虫自动诊断的综述
摘要疟疾是由疟原虫属寄生虫引起的一种威胁生命的疾病，该疾病是通过被感染的蚊子咬伤而传播的。需要快速准确诊断疟疾以按时进行适当的治疗。主要是在发展中国家诊断疟疾的常规显微镜，病理学家在光学显微镜下视觉上检查染色的滑动。然而，由于耗时且结果很难繁殖，因此常规显微镜偶尔被证明是效率低下的。几位研究人员提出了基于计算机视力的疟疾诊断的替代技术。本文的目的是审查，分析，分类和解决计算机辅助诊断疟原虫的最新发展。量化疟疾感染的研究工作包括图像的标准化，分割，然后进行特征提取和分类，本文详细审查了这些图像。在审查的最后，讨论了存在的挑战以及可能的研究观点。