PRF:20190416 Detecting malaria with deep learning.md

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 使用深度学习检测疟疾
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-人工智能结合开源硬件工具能够提升严重传染病疟疾的诊断。
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+> 人工智能结合开源硬件工具能够提升严重传染病疟疾的诊断。
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 ![][1]
 
-人工智能（AI）和开源工具，技术，和框架是促进社会进步的强有力的结合。_“健康就是财富”_可能有点陈词滥调，但它却是非常准确的！在本篇文章，我们将测试 AI 是如何与低花费，有效，精确的开源深度学习方法一起被利用来检测致死的传染病疟疾。
+人工智能（AI）和开源工具、技术和框架是促进社会进步的强有力的结合。“健康就是财富”可能有点陈词滥调，但它却是非常准确的！在本篇文章，我们将测试 AI 是如何与低成本、有效、精确的开源深度学习方法一起被利用来检测致死的传染病疟疾。
 
 我既不是一个医生，也不是一个医疗保健研究者，我也绝不像他们那样合格，我只是对将 AI 应用到医疗保健研究感兴趣。在这片文章中我的想法是展示 AI 和开源解决方案如何帮助疟疾检测和减少人工劳动的方法。
 
 ![Python and TensorFlow][2]
 
-Python and TensorFlow: 一个构建开源深度学习方法的很棒的结合
+*Python and TensorFlow: 一个构建开源深度学习方法的很棒的结合*
 
-感谢 Python 的强大 和像 TensorFlow 这样的深度学习框架，我们能够构建鲁棒的，大规模的，有效的深度学习方法。因为这些工具是自由和开源的，我们能够构建低成本的能够轻易被任何人采纳和使用的解决方案。让我们开始吧！
+感谢 Python 的强大和像 TensorFlow 这样的深度学习框架，我们能够构建健壮的、大规模的、有效的深度学习方法。因为这些工具是自由和开源的，我们能够构建低成本的、能够轻易被任何人采纳和使用的解决方案。让我们开始吧！
 
 ### 项目动机
 
-疟疾是由_疟原虫_造成的致死的，有传染性的，蚊子传播的疾病，主要通过受感染的雌性按蚊叮咬传播。共有五种寄生虫能够造成疟疾，但是样例中的大多数是这两种类型- _恶性疟原虫_ 和 _间日疟原虫_ 造成的。
+疟疾是由*疟原虫*造成的致死的、有传染性的、蚊子传播的疾病，主要通过受感染的雌性按蚊叮咬传播。共有五种寄生虫能够造成疟疾，但是样例中的大多数是这两种类型造成的：恶性疟原虫和间日疟原虫。
 
 ![疟疾热图][3]
 
@@ -32,19 +34,19 @@ Python and TensorFlow: 一个构建开源深度学习方法的很棒的结合
 
 如果一个雌性蚊子咬了你，蚊子携带的寄生虫进入你的血液并且开始破坏携带氧气的红细胞（RBC）。通常，疟疾的最初症状类似于流感病毒，在蚊子叮咬后，他们通常在几天或几周内发作。然而，这些致死的寄生虫可以在你的身体里生存长达一年并且不会造成任何症状，延迟治疗可能造成并发症甚至死亡。因此，早期的检查能够挽救生命。
 
-世界健康组织（WHO）的[疟疾事件][4]暗示世界近乎一半的人口面临疟疾的风险，有超过 2 亿 的疟疾病例，每年由于疟疾造成的死亡近乎 40 万。这是使疟疾检测和诊断快速，简单和有效的一个动机。
+世界健康组织（WHO）的[疟疾事件][4]暗示世界近乎一半的人口面临疟疾的风险，有超过 2 亿 的疟疾病例，每年由于疟疾造成的死亡近乎 40 万。这是使疟疾检测和诊断快速、简单和有效的一个动机。
 
 ### 检测疟疾的方法
 
-有几种方法能够用来检测和诊断疟疾。该文中的项目就是基于 Rajaraman，et al. 的论文：“[预先训练的卷积神经网络作为特征提取器，用于改善薄血涂片图像中的疟疾寄生虫检测][5]”，介绍了一些方法，包含聚合酶链反应（PCR）和快速诊断测试（RDT）。这两种测试通常在高质量的显微镜下使用，但这样的设备不是轻易能够获得的。
+有几种方法能够用来检测和诊断疟疾。该文中的项目就是基于 Rajaraman，et al. 的论文：“[预先训练的卷积神经网络作为特征提取器，用于改善薄血涂片图像中的疟疾寄生虫检测][5]”介绍的一些方法，包含聚合酶链反应（PCR）和快速诊断测试（RDT）。这两种测试通常在高质量的显微镜下使用，但这样的设备不是轻易能够获得的。
 
 标准的疟疾诊断通常使基于血液涂片工作流的，根据 Carlos Ariza 的文章“[Malaria Hero: 一个更快诊断疟原虫的网络应用][6]”，我从中了解到 Adrian Rosebrock 的“[使用 Keras 的深度学习和医学图像分析][7]”。我感激这些优秀的资源的作者，让我在疟原虫预防，诊断和治疗方面有了更多的想法。
 
 ![疟原虫检测的血涂片工作流程][8]
 
-一个疟原虫检测的血涂片工作流程
+*一个疟原虫检测的血涂片工作流程*
 
-根据 WHO 草案，诊断通常包括对放大 100 倍的血涂片的集中检测。训练人们人工计数在 5000 个细胞中有多少红细胞中包含疟原虫。正如上述解释中引用的 Rajaraman， et al. 的论文：
+根据 WHO 草案，诊断通常包括对放大 100 倍的血涂片的集中检测。训练人们在 5000 个细胞中人工计数有多少红细胞中包含疟原虫。正如上述解释中引用的 Rajaraman， et al. 的论文：
 
 > 薄血涂片帮助检测疟原虫的存在性并且帮助识别造成传染（疾病控制和抑制中心，2012）的物种。诊断准确性在很大程度上取决于人类的专业知识，并且可能受到观察者间差异和疾病流行/资源受限区域大规模诊断所造成的不利影响（Mitiku， Mengistu， and Gelaw， 2003）。可替代的技术是使用聚合酶链反应（PCR）和快速诊断测试（RDT）；然而，PCR 分析受限于它的性能（Hommelsheim， et al.， 2014），RDT 在疾病流行的地区成本效益低(Hawkes，Katsuva， and Masumbuko， 2009)。
 
@@ -54,17 +56,17 @@ Python and TensorFlow: 一个构建开源深度学习方法的很棒的结合
 
 人工诊断血涂片是一个加强的人工过程，需要专业知识来分类和计数被寄生虫感染的和未感染的细胞。这个过程可能不能很好的规模化，尤其在那些专业人士不足的地区。在利用最先进的图像处理和分析技术提取人工选取特征和构建基于机器学习的分类模型方面取得了一些进展。然而，这些模型不能大规模推广，因为没有更多的数据用来训练，并且人工选取特征需要花费很长时间。
 
-深度学习模型，或者更具体地讲，卷积神经网络（CNNs），已经被证明在各种计算机视觉任务中非常有效。（如果你想有额外的关于 CNNs 的背景知识，我推荐你阅读[视觉识别的 CS2331n 卷积神经网络][9]。）简单地讲，CNN 模型的关键层包含卷积和池化层，正如下面图像显示。
+深度学习模型，或者更具体地讲，卷积神经网络（CNN），已经被证明在各种计算机视觉任务中非常有效。（如果你想更多的了解关于 CNN 的背景知识，我推荐你阅读[视觉识别的 CS2331n 卷积神经网络][9]。）简单地讲，CNN 模型的关键层包含卷积和池化层，正如下面图像显示。
 
 ![A typical CNN architecture][10]
 
-一个典型的 CNN 架构
+*一个典型的 CNN 架构*
 
-卷积层从数据中学习空间层级模式，它是平移不变的，因此它们能够学习不同方面的图像。例如，第一个卷积层将学习小的和本地图案，例如边缘和角落，第二个卷积层学习基于第一层的特征的更大的图案，等等。这允许 CNNs 自动化提取特征并且学习对于新数据点通用的有效的特征。池化层帮助下采样和降维。
+卷积层从数据中学习空间层级模式，它是平移不变的，因此它们能够学习不同方面的图像。例如，第一个卷积层将学习小的和局部图案，例如边缘和角落，第二个卷积层学习基于第一层的特征的更大的图案，等等。这允许 CNN 自动化提取特征并且学习对于新数据点通用的有效的特征。池化层有助于降采样和降维。
 
-因此，CNNs 帮助自动化和规模化的特征工程。同样，在模型末尾加上密集层允许我们执行像图像分类这样的任务。使用像 CNNs 者的深度学习模型自动的疟疾检测可能非常有效，便宜和具有规模性，尤其是迁移学习和预训练模型效果非常好，甚至在少量数据的约束下。
+因此，CNN 有助于自动化和规模化的特征工程。同样，在模型末尾加上密集层允许我们执行像图像分类这样的任务。使用像 CNN 这样的深度学习模型自动的疟疾检测可能非常有效、便宜和具有规模性，尤其是迁移学习和预训练模型效果非常好，甚至在少量数据的约束下。
 
-Rajaraman， et al. 的论文在一个数据集上利用六个预训练模型在检测疟疾 vs 无感染样本获取到令人吃惊的 95.9% 的准确率。我们的关注点是从头开始尝试一些简单的 CNN 模型和用一个预训练的训练模型使用迁移学习来查看我们能够从相同的数据集中得到什么。我们将使用开源工具和框架，包括 Python 和 TensorFlow，来构建我们的模型。
+Rajaraman, et al. 的论文在一个数据集上利用六个预训练模型在检测疟疾 vs 无感染样本获取到令人吃惊的 95.9% 的准确率。我们的关注点是从头开始尝试一些简单的 CNN 模型和用一个预训练的训练模型使用迁移学习来查看我们能够从相同的数据集中得到什么。我们将使用开源工具和框架，包括 Python 和 TensorFlow，来构建我们的模型。
 
 ### 数据集