Sistema embarcado para contagem de células do Ttpo fibroblastos NIH/3T3 por processamento digital de imagens da câmara de Neubauer

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: MUNIZ, Augusto da Rosa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Catolica de Pelotas; Centro de Ciencias Sociais e Tecnologicas; Brasil; UCPel; Mestrado em Engenharia Eletronica e Computacao
• Palavras-chave em Português: Palavras-chavcontagem de células; processamento digital de imagens; sistemas embarcados; câmara de Neubauer; cell counting; digital Image processing; embedded systems; Neubauer chamber; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://tede.ucpel.edu.br:8080/jspui/handle/jspui/882

A contagem de células é um ramo da citometria que possui um vasto uso na medicina e biologia. Equipamentos utilizados em laboratórios de análises clínicas para contagem automática de células, como o citômetro de fluxo, possuem alto custo. Portanto, é raro ter estes equipamentos à disposição em laboratórios de pesquisa, especialmente no Brasil. A contagem das células do tipo fibroblastos NIH/3T3 na maioria dos casos é realizada de forma visual por especialistas com auxílio de microscópios óticos, onde as células são contadas usando como guia a Câmara de Neubauer. Fibroblastos NIH/3T3 são células grandes que se depositam nos quadrantes mais externos da Câmara de Neubauer. Alguns trabalhos anteriores propõem algoritmos e sistemas para contagem de células da Câmara de Neubauer por meio de imagens digitais. Porém, a grande maioria do sistemas propostos na literatura foca na contagem de células pequenas, que se depositam no quadrante central da Câmara de Neubauer. O objetivo deste trabalho é propor um sistema embarcado para a contagem de células do tipo fibroblastos NIH/3T3 por meio de processamento digital de imagens da Câmara de Neubauer. Foi proposto um sistema embarcado que utiliza a plataforma Raspberry Pi 3, uma câmera digital e um display compatíveis com esta plataforma. O software embarcado na plataforma Raspberry foi desenvolvido na linguagem Python com uso da biblioteca de processamento de imagens OpenCV. O sistema foi proposto testado com imagens reais tiradas de experimentos de contagem de células e apresentou uma média erro de 3,33% em comparação com uma avaliação visual realizada por um especialista.