为了产生最大的影响，必须使用基于证据的决策制定公共卫生计划。创建机器学习算法是为了收集，存储，处理和分析数据以提供知识和指导决策。任何监视系统的关键部分是图像分析。截至最近，计算机视觉和机器学习的社区最终对此感到好奇。这项研究使用各种机器学习和图像处理方法来检测和预测疟疾疾病。在我们的研究中，我们发现了深度学习技术作为具有更广泛适用于疟疾检测的智能工具的潜力，通过协助诊断病情，可以使医生受益。我们研究了针对计算机框架和组织的深度学习的共同限制，计算需要准备数据，准备开销，实时执行和解释能力，并发现对这些限制的轴承的未来询问。
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创伤后应激障碍（PTSD）是一种长期衰弱的精神状况，是针对灾难性生活事件（例如军事战斗，性侵犯和自然灾害）而发展的。 PTSD的特征是过去的创伤事件，侵入性思想，噩梦，过度维护和睡眠障碍的闪回，所有这些都会影响一个人的生活，并导致相当大的社会，职业和人际关系障碍。 PTSD的诊断是由医学专业人员使用精神障碍诊断和统计手册（DSM）中定义的PTSD症状的自我评估问卷进行的。在本文中，这是我们第一次收集，注释并为公共发行准备了一个新的视频数据库，用于自动PTSD诊断，在野生数据集中称为PTSD。该数据库在采集条件下表现出“自然”和巨大的差异，面部表达，照明，聚焦，分辨率，年龄，性别，种族，遮挡和背景。除了描述数据集集合的详细信息外，我们还提供了评估野生数据集中PTSD的基于计算机视觉和机器学习方法的基准。此外，我们建议并评估基于深度学习的PTSD检测方法。提出的方法显示出非常有希望的结果。有兴趣的研究人员可以从：http：//www.lissi.fr/ptsd-dataset/下载PTSD-in-wild数据集的副本
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