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Malaria ist eine Infektionskrankheit, die hauptsächlich durch visuelle mikroskopische Auswertung von Giemsa-gefärbten Blutausstrichen diagnostiziert wird. Da sie ein ernstes globales Gesundheitsproblem darstellt, ist die Automatisierung des Auswerteprozesses von großer Bedeutung. Zur Diagnose von Malaria erstellen wir daher eine Datenbank mit nicht infizierten und mit Malariaparasiten infizierten roten Blutkörperchen und bewerten die Leistung dieser Merkmale anhand der roten Blutkörperchen aus der erstellten Datenbank. Um den Prozess der Datenbankerstellung zu automatisieren, wird eine Segmentierungsmethode, nämlich Poisson's Minimum Error Thesholding, vorgeschlagen, die die Regionen im Originalbild bestimmt, die den einzelnen roten Blutkörperchen, Parasiten und getrennten überlappenden und verdeckten Zellen entsprechen. Der Hauptteil dieser Arbeit ist der Extraktion von Merkmalen aus den Bildern der roten Blutkörperchen gewidmet, die zur Unterscheidung zwischen infizierten und nicht infizierten roten Blutkörperchen verwendet werden können. Wir schlagen eine Reihe von Merkmalen vor, die auf dem Zellabstand und der Intensität basieren, und bewerten die Leistung dieser Merkmale mit einem Trainingsdatensatz aus infizierten und nicht infizierten Merkmalspunkten. Die Ergebnisse haben gezeigt, dass diese Merkmale erfolgreich eingesetzt werden können
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