ناقشت كلية العلوم في جامعة النهرين، رسالة ماجستير عن تشخيص الصور الرقمية لخلايا الدم المصابة بالملاريا باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية العميقة، للطالب محمد عبد الامير جبار.
هدفت الدراسة، تقديم نموذج دقيق لتصنيف مرض الملاريا باستخدام الشبكة العصبية الالتفافية العميقة DCNN المبنية من الصفر.
واستنتجت الدراسة، تأثير نماذج الشبكة العميقة CNN وفقا لنتائج التصنيف Dropout لتجنب مشكلة overfitting وتقليل فقدان معدل الدقة، حقق افضل نتائج وصلت نتائج الدقة الى 99.22% على مجموعة بيانات الملاريا وتعتبر هذه النتيجة اعلى مستوى في العالم لتصنيف هذا المرض باستخدام التشخيص الالي.