Diagnóstico da sífilis auxiliado por computador: proposta de um método híbrido fuzzy neural para análise de imagem de fluorescência.

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Fernandes, Marco Antonio
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Artificial intelligence; Computional intelligence; Inteligência artificial; Inteligência computacional
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-12122011-142330/

Neste trabalho foi proposto um método e desenvolvido um protótipo para analisar imagens de microscopia de fluorescência obtidas a partir do teste FTA-ABS. Este teste é utilizado como comprovação do diagnóstico da sífilis por meio da identificação da bactéria causadora da doença. Um problema considerável na análise de tais imagens é a subjetividade na interpretação da intensidade de fluorescência apresentada, pois não existe uma descrição formal desse valor, outra dificuldade encontrada trata do baixo contraste entre o objeto de estudo e o fundo da imagem e finalmente a distribuição da fluorescência sobre as bactérias não é uniforme. O método proposto para auxiliar no diagnóstico por meio de análise de imagem consiste de três etapas. A primeira etapa é a de processamento das imagens. Para tal são utilizados algoritmos para aumentar o contraste entre o fundo da imagem e o objeto em estudo. Segue-se a realização da segmentação da imagem, utilizando-se algoritmos de binarização e crescimento de regiões. A segunda etapa realizada é a de classificação de pixels em grupos de cores pré- definidas por meio da utilização de Redes Neurais Artificiais treinadas com o algoritmo Backpropagation. Nesta etapa são treinadas e testadas diversas redes. De posse de todos os pixels classificados realiza-se a interpretação do diagnóstico por meio de técnicas fuzzy.