人工诊断血涂片是传统的疟原虫识别方法之一，医生通过图像判断感染和未感染的细胞，人工诊断血涂片受限于观察者的专业知识水平，尤其在医疗资源不足的地区无法开展工作。因此，提出基于深度学习的血涂片分类识别，采用图像增强、图像缩放以及灰度化等预处理的方法，在ResNet-50模型的基础上使用迁移学习进行分类。通过实验结果证明，基于深度学习的方法能更好地区分感染和未感染的血涂片图像，并且达到很高的分类准确率。
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