Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/4347
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
---|---|---|
dc.creator | Rios, Walcy Santos Rezende | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2022-06-27T13:37:06Z | - |
dc.date.available | 2022-06-27T13:37:06Z | - |
dc.date.issued | 2022-06-13 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/4347 | - |
dc.description.abstract | Leishmanisis is one of the twenty neglected diseases according to the World Health Organization (WHO) classification. Considered a major public health problem, it represents a complex of diseases with an important clinical spectrum and epidemiological diversity. The Oswaldo Cruz Foundation (Fiocruz) in Brazil conducts the process of identifying the level of the disease, through the manual count of amastigotes found in macrophages, being a process susceptible to errors and exhausting for specialists in the area. This work proposes the automation of the process of counting leishmania in macrophages through semantic segmentation using Neural Networks. The dataset was built with images captured by smartphones, with samples generated in the laboratory to perform the experiment. The results were compared with statistics obtained by experts in manual counting. The proposed approach was able to segment and count macrophages and leishmania, reaching a Coefficient of determination of 0.8. Therefore, the automation of leishmaniasis counting using neural networks proves to be a promising methodology to assist the work of specialist physicians in calculating the rate of leishmaniasis infection. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Pontifícia Universidade Católica de Goiás | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Leishmania | pt_BR |
dc.subject | Segmentação semântica | pt_BR |
dc.subject | Índice de infecção | pt_BR |
dc.title | Segmentação de imagens microscópicas para quantificação da infecção de Leishmaniose em macrófagos com visão computacional | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Coelho, Clarimar José | pt_BR |
dc.contributor.advisor1ID | https://orcid.org/0000-0002-5163-2986 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1350166605717268 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Silva, Diogo Fernandes Costa | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0530560241892919 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Vitória, Arthur Ricardo de Sousa | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/9864430320062298 | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Dangoni, Arthur Galdino | - |
dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/3841957183941685 | pt_BR |
dc.description.resumo | A Leishmaniose é uma das vinte doenças negligenciadas conforme classificação da Organização Mundial da Saúde (OMS). Considerada um grande problema de saúde pública, representa um complexo de doenças com importante espectro clínico e diversidade epidemiológica. A Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) no Brasil realiza o processo de identificação do índice da doença, por meio da contagem manual de amastigotas encontrados em macrófagos, sendo um processo suscetível a erros, além de desgastante para especialistas da área. Este trabalho propõe a automação do processo de contagem de leishmania em macrófagos, através de segmentação semântica, utilizando Redes Neurais. O conjunto de dados foi construído com imagens captadas por smartphones, com amostras geradas em laboratório para realizar o experimento. Os resultados foram comparados com estatísticas obtidas por especialistas em contagem manual. A abordagem proposta foi capaz de segmentar e contar macrófagos e leishmania, atingindo um coeficiente de determinação de 0,8. Portanto, a automação da contagem de leishmaniose com a utilização de Redes Neurais demonstra ser uma metodologia promissora para auxiliar o trabalho dos médicos especialistas no cálculo da taxa de infecção por leishmaniose. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Escola Politécnica | pt_BR |
dc.publisher.initials | PUC Goiás | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/2048586902677808 | pt_BR |
dc.degree.graduation | Engenharia de Computação | pt_BR |
dc.degree.level | Graduação | pt_BR |
Aparece nas coleções: | TCC Engenharia de Computação |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|
TCC2_WALCYRIOS_final.pdf | 1,8 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.
Ferramentas do administrador