Aplicação de modelos de Markov ocultos na obtenção de taxas de mortalidade das larvas do mosquito da Dengue

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Souza, Kleber Padovani de
• Orientador(a): Pistori, Hemerson
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Simulação (Estatística); Dengue; Reconhecimento de Padrões
• Link de acesso: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/466

Com o intuito de combater a proliferação do mosquito transmissor do vírus da dengue e, consequentemente, diminuir os casos de infecção humana pelo vírus, diversos larvicidas vêm sendo estudados recentemente por profissionais das áareas da saúde e afins. Nos últimos anos, pesquisadores da Universidade Católica Dom Bosco avaliam a eficácia de substâncias extraídas de plantas com potencial larvicida no combate às larvas desse inseto. Dentre os critérios uti- lizados na avaliação de uma substância, encontra-se a taxa de mortalidade das larvas. Essa taxa pode ser obtida por meio de observação visual periódica das larvas sujeitas à substância. No entanto, características humanas, como suscetibilidade µa exaustão e subjetividade, podem comprometer a precisão dessa taxa, o que influencia na avaliação final do larvicida em questão. Por conta desse e de outros fatores, torna-se interessante a construção de sistemas computa- cionais para observação automática das larvas. Por se tratar de uma tarefa realizada com base em aspectos visuais, a aplicação de técnicas de visão computacional (VC) associadas a outras técnicas possivelmente é adequada ao desenvolvimento de tais sistemas. Nesse contexto, o grupo de pesquisadores em VC da universidade citada criou um projeto de pesquisa, denominado LARVIC, que visa automatizar a obtenção dessas taxas com auxílio da VC. Com o intuito de contribuir com o sistema em desenvolvimento nesse projeto, este trabalho investiga a aplicação de modelos de Markov ocultos como mecanismo de classificação de comportamentos de larvas. Como resultado, por meio da identificação da falência de larvas, pode-se obter, dentre outras informações, a taxa de mortalidade em cada experimento. Para isso, sequências de imagens de larvas vivas e mortas contidas em recipientes apropriados foram capturadas em laboratório e processadas por algoritmos de VC e áreas relacionadas para aquisição de informações que viabi- lizaram a análise da aplicação proposta. A investigação se fundamenta em três perspectivas, a saber: 1) as probabilidades iniciais dos modelos, utilizadas como base para o reajuste de proba- bilidades, 2) o critério de parada para a etapa de reajuste e 3) o modo de utilização dos modelos para classificação dos comportamentos. Foram consideradas probabilidades iniciais parcialmente aleatórias e pré-computadas manual e automaticamente. Para avaliação do critério de parada padrão utilizado nos experimentos, foram examinados outros critérios mais robustos. Como alternativa ao modo de classificação tradicionalmente utilizado, os modelos foram combinados com técnicas de aprendizagem de máquina, com o intuito de ampliar o desempenho dos classificadores. Para analisar cada perspectiva, foram executados diferentes experimentos através do uso de algoritmos provenientes de bibliotecas específicas e outras implementações aqui desen- volvidas. Por meio de análise baseada em taxas de acerto e gráficos sobre o desempenho, foi possível concluir que o desempenho dos classificadores baseados apenas em modelos de Markov ocultos, embora inferior ao de outros classificadores, foi considerável para a aplicação estudada.