Clasificación de la infección por dengue mediante aprendizaje automático

El mosquito Aedesaegypti se libra de las enfermedades virales del dengue. El mayor brote en desarrollo del mundo es el dengue. Día a día la tasa de dengue se ha vuelto significativamente alrededor del globo aumenta. Las infecciones de dengue son de tres formas: La fiebre del dengue, también conocida como "fiebre de los huesos rotos", la fiebre hemorrágica del dengue (DHF) y el síndrome de shock del dengue (DSS), que debilitan la vida. Los médicos necesitan capturar aproximadamente entre 20 y 50 imágenes de los glóbulos blancos desde diferentes ángulos para identificar la enfermedad. El recuento de plaquetas se calcula utilizando varias técnicas de segmentación y operaciones morfológicas con la ayuda del recuento de plaquetas se detecta la infección por dengue. La técnica utilizada para la segmentación se basa principalmente en el Thresolding, que no segmenta la parte exacta de la plaqueta defectuosa. Pero, el resultado no fue tan eficiente en proporcionar la información espacial de detalle de la parte real de la enfermedad. Así que aquí vamos a utilizar el algoritmo basado en Fuzzy para segmentar las plaquetas WBC. Hay diferentes métodos de extracción de características se aplican plaquetas son el tamaño, la forma y el área. Pero no estaba dando los resultados exactos. Así que aquí vamos a utilizar las características de Haralick para las plaquetas WBC.