基于深度学习CNN的疟疾图像分类：使用MATLAB实现

基于深度学习CNN的疟疾图像分类：使用MATLAB实现

疟疾是一种由疟原虫引起的疾病，主要通过蚊子传播给人类。及早准确地诊断疟疾对于治疗和预防该疾病至关重要。近年来，深度学习技术在图像分类领域取得了显著的突破，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）被广泛应用于图像分类任务。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于CNN的疟疾图像分类，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备疟疾图像数据集。可以从公开的数据集中获取疟疾图像样本，例如来自美国国家卫生研究院（National Institutes of Health，NIH）的Malaria Cell Images Dataset。该数据集包含有关感染和未感染疟原虫的细胞图像。

接下来，我们将使用MATLAB中的深度学习工具箱来构建和训练CNN模型。以下是实现过程的代码示例：

% 步骤1：准备数据
dataDir = '数据集路径';  % 替换为实际的数据集