Análise Comparativa de Versões YOLO na Detecção e Identificação de Parasitas da Malária - Rocha, Maura G. R.; Veras, Rodrigo M. S.; Claro, Maíla L.; Britto Neto, Laurindo S.; Aires, Kelson R. T. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2021: Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2021.16066, 2021)
A malária é uma doença endêmica causada pelo parasita Plasmodium que pode ser fatal em muitas regiões do mundo. Alguns pesquisadores estão utilizando conceitos de aprendizagem de máquina para detectar e classiﬁcar células infectadas pelo parasita Plasmodium. Este trabalho apresenta um estudo comparativo de três versões recentes da rede neural convolucional You Only Look Once (YOLO), são elas a: YOLOv4, Scaled-YOLOv4 e YOLOv5. Foi utilizado a base de dados MP-IDB que possui 210 imagens com o parasita Plasmodium. Os modelos alcançaram excelentes resultados, tendo o melhor resultado com mAP e precisão de 94,8% e 93,3%, respectivamente, para a classiﬁcação em dois tipos de espécies do Plasmodium falciparum e vivax.