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https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/3716
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título: | Contagem de colônias de bactérias utilizando redes neuras convolucionais |
Autor(es): | Silva, Pedro Henrique Mendes Lima e |
Primeiro Orientador: | Coelho, Clarimar José |
metadata.dc.contributor.advisor-co1: | Costa, Diogo Fernandes |
metadata.dc.contributor.referee2: | Nascimento, Douglas Vieira do |
Resumo: | A contagem de colônias de bactérias é um trabalho árduo e de suma importância para a área de biomedicina. Tão importante para as pesquisas feitas em laboratório pois com a quantidade de colônias de bactérias é onde é uma das formas de ser definido quanto e qual o antibiótico vai ser utilizado para o tratamento daquela bactéria em específico, também é analisado a poluição existente dentro da amostra. Hoje a contagem é realizada de maneira manual pelos profissionais na área. O intuito deste trabalho é realizar a contagem da colônia de bactérias de forma automatizada em placas de petri para auxiliar na produtividade e performance dos profissionais da área, serão usadas abordagens utilizando imagens digitais em conjunto com técnicas de Deep learning. |
Abstract: | The counting of bacterial colonies is an arduous and extremely important job for biomedicine. It is so important for research carried out in the laboratory because with the number of bacterial colonies in each sample, this is where the definition of how much and which antibiotic will be used, the existing pollution within the sample is also analyzed. Today the counting is performed manually by professionals in the area. The purpose of this job is to carry out the automated counting of the bacterial colony in petri dishes to assist in the productivity and performance of professionals in the area, the approaches that will be used consists in using digital images together with Deep learning techniques. |
Palavras-chave: | Deep learning Placa de petri Faster R-CNN Colônia de bactérias Contagem Detecção de objetos |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Pontifícia Universidade Católica de Goiás |
Sigla da Instituição: | PUC Goiás |
metadata.dc.publisher.department: | Escola Politécnica |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/3716 |
Data do documento: | 9-Dez-2021 |
Aparece nas coleções: | TCC Engenharia de Computação |
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