Pickcells-desenvolvimento de uma solução automatizada para a realização de diagnósticos parasitológicos

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: FIRMO, André Caetano Alves
• Orientador(a): BALBINO, Valdir de Queiroz
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós Graduação Rede Nordeste de Biotecnologia - RENORBIO
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Parasitologia; Biotecnologia; Inovação
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/36066

O aumento da densidade populacional vem alterando a ocupação dos espaços em áreas urbanas e rurais. Essa ocupação sem planejamento acarreta roblemas que vão desde a mobilidade urbana até a promoção de saúde pública. A principal causa de enfermidades nessas comunidades é a falta de saneamento básico, promovendo doenças como a Esquistossomose e geo-helmintíases. Nesta tese é apresentada uma solução automatizada para a identificação e contagem dos ovos de Schistosoma mansoni e os geo-helmintos: Ascaris lumbricoide, Trichuris trichiura e Enterobius vermicularis; a partir de um dispositivo de aquisição de imagens coletadas de lâminas de amostras de fezes. Este trabalho é fruto de uma parceria entre o Laboratório Central de Pernambuco - LACEN, o Laboratório de Bioinformática e Biologia Evolutiva da Universidade Federal de Pernambuco – LABBE e o Laboratório de Óptica Eletrônica do Instituto de Inovação Tecnológica – IIT - UPE. A solução é baseada em um equipamento que realiza a leitura automatizada das lâminas dos exames de fezes de indivíduos suspeitos de estarem infectados, adquirindo e armazenando fotos da lâmina. A partir do processamento digital dessas imagens, é utilizado um software de reconhecimento de padrões baseado em uma cascata de classificadores fracos. Esses classificadores fracos são formados por características de Haar compondo um único classificador forte capaz de reconhecer e contar os ovos de S. mansoni e principais geo-helmintos. O sistema obteve uma acurácia de 87% na detecção e contagem dos ovos dos parasitas.