数据集已划分为 train、test、val。共计 2700 张图片，对应标注文件,可直接使用。

背景

疟疾是一种由疟原虫（Plasmodium）引起的严重传染病，尤其是 恶性疟原虫（Plasmodium falciparum），对人类健康威胁极大。传统的诊断方法主要依赖显微镜观察血涂片，这不仅需要专业人员长期训练，而且效率低、易受主观因素影响。随着 人工智能与深度学习技术 的发展，基于显微镜图像的自动检测与识别逐渐成为疟疾诊断的新方向。

为了推动医学人工智能的发展，本数据集收集并整理了 显微镜下的恶性疟原虫图像，并提供了标准化的目标检测标注文件，便于研究人员和开发者直接应用于 目标检测模型的训练与验证。该数据集不仅能加速科研进展，也有助于构建临床可用的 自动化辅助诊断系统，在公共卫生与医疗防控中具有重要意义。

数据集概述

本数据集专注于 显微镜下恶性疟原虫（Plasmodium falciparum）的目标检测任务，共计 2700 张高质量显微镜图像，涵盖了不同放大倍数、不同染色条件以及不同感染阶段的红细胞形态。所有图片均经过精心筛选与标注，确保数据的准确性与代表性。数据集按照 train、val、test 的比例完成了标准划分，标注采用 YOLO 格式，研究者可以直接将其应用于深度学习目标检测模型的训练与验证，而无需进行繁琐的前期准备工作。

与传统的图像数据相比，本数据集有以下几个显著特点：

1. 单一类别、专注性强：仅包含 恶性疟原虫 一类目标，标注边界框清晰，适合专门研究该病原体的检测性能。

2. 图像多样性：收录的显微镜图像来源丰富，包含不同的样本差异、成像条件与噪声情况，使得模型在训练过程中具备更好的泛化能力。

3. 医学价值突出：该数据集高度贴合 临床需求，能够为疟疾自动化筛查与诊断提供数据支撑，减少人工观察带来的误差和负担。

该数据集的应用场景不仅仅局限于单一的目标检测实验。研究人员可以基于此数据集进行：

• 目标检测模型的性能对比：如 YOLO 系列、Faster R-CNN、SSD、RetinaNet 等模型的检测精度与速度分析；

• 小目标检测与优化算法研究：由于疟原虫在血细胞中的比例极小，该数据集非常适合用于小目标检测任务的改进实验；

• 医学图像预处理与增强方法研究：探索在医学显微图像中使用不同的增强策略（如对比度增强、噪声滤波）对检测效果的影响；

• 跨领域迁移学习：通过与其他医学影像数据结合，研究迁移学习在疾病检测中的效果。

总体而言，本数据集不仅是一个 标准化的疟原虫检测数据集，更是推动 人工智能在医学影像分析和传染病防控 领域发展的重要基础资源。它既能为科研人员提供算法验证的实验平台，也能为临床医生和工程师提供构建 自动化辅助诊断系统 的真实数据支撑。

数据集详情

数据规模：共计 2700 张显微镜图片

数据划分：

• 训练集（train）：约 70%

• 验证集（val）：约 15%

• 测试集（test）：约 15%

标注格式：YOLO 标注格式（.txt 文件，包含类别与边界框坐标）

类别信息：

• 0 → 疟原虫（Plasmodium falciparum）

文件结构：

├─train│  ├─images│  └─labels├─val│  ├─images│  └─labels└─test   ├─images   └─labels

适用场景

目标检测模型训练：可直接用于 YOLOv5、YOLOv8、Detectron2 等主流检测框架，进行疟原虫识别实验。

医学 AI 研究：用于研究基于深度学习的血液显微镜图像智能分析方法。

临床辅助诊断：可应用于自动化疟疾筛查系统，帮助医生快速识别感染细胞。

教学与科研：适合作为医学影像 AI 课程与科研训练的数据集，提升学生与研究人员的实践能力。

检测结果如下

结语

目标检测模型训练：可直接用于 YOLOv5、YOLOv8、Detectron2 等主流检测框架，进行疟原虫识别实验。

医学 AI 研究：用于研究基于深度学习的血液显微镜图像智能分析方法。

临床辅助诊断：可应用于自动化疟疾筛查系统，帮助医生快速识别感染细胞。

教学与科研：适合作为医学影像 AI 课程与科研训练的数据集，提升学生与研究人员的实践能力。

结语

本数据集为 恶性疟原虫目标检测 提供了一个完整且高质量的基础，涵盖了显微镜下典型的细胞图像，并配备了标准化的 YOLO 格式标注，便于快速上手深度学习模型训练。研究人员和开发者无需从零开始标注和清洗数据，即可直接将其应用于 YOLOv5、YOLOv8、11、Faster R-CNN、Detectron2 等主流目标检测框架，极大缩短了实验周期。

从应用层面来看，该数据集不仅能支持 计算机视觉在医学影像领域的研究，还能够帮助构建 临床自动化检测工具，提升疟疾筛查与诊断的效率和准确性。尤其是在医疗资源有限的发展中国家，基于该数据集训练出的检测模型有望辅助基层医务人员开展大规模检测，缓解医生压力，推动医疗公平。

从科研角度，该数据集为 疾病检测、图像识别、目标检测算法优化 提供了实验平台。研究人员可利用其探索更轻量化的网络、更高效的检测头、或多任务学习方法，以提升在医学图像中的泛化能力与鲁棒性。

未来，我们希望该数据集能被更多的研究者使用与扩展，例如引入更多疟原虫种类（如间日疟原虫、三日疟原虫等），或增加不同显微镜条件下的数据样本，以进一步提升检测系统的普适性与实用价值。

总之，本数据集不仅是一份 科研资源，更是推动 人工智能赋能医学诊断 的重要基石。随着更多研究的开展，我们相信 AI 技术将在 传染病防控与智能医疗 中发挥越来越关键的作用。

数据集分享

通过网盘分享的文件：恶疟原虫数据集链接: https://pan.baidu.com/s/1tgYelCoWuFhR_zDoH_S1nQ?pwd=3cat 提取码: 3cat