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06 Nov
15:00 Defesa de Mestrado Integralmente a distância
Tema
Diagnóstico Automatizado e Quantitativo de Ovos de Schistosoma mansoni
Aluno
Carolina Frayne Cuba
Orientador / Docente
Alexandre Xavier Falcão
Breve resumo
Parasitos intestinais têm sido responsáveis por vários tipos de doenças em seres humanos, acarretando sérios danos orgânicos e um elevado número de óbitos. As infecções ocasionadas por estes agentes parasitários estão frequentemente relacionadas a falta de higiene e educação da população, bem como, aos serviços de saúde e saneamento precários, comuns em regiões subdesenvolvidas do planeta sujeitas aos climas tropical, subtropical e equatorial. Vários estudos interdisciplinares têm sido propostos para melhorar a manutenção e a qualidade do diagnóstico de parasitos intestinais por intermédio de técnicas de análise de imagem de microscopia óptica. No entanto, poucos são os estudos que analisam imagens obtidas de forma automatizada e, portanto, sujeitas a estarem fora de foco. Esta dissertação de mestrado apresenta uma metodologia para detecção, identificação, e contagem de ovos de Schistosoma mansoni em imagem de microscopia óptica, em que os parasitos podem estar fora de foco. A abordagem foi desenvolvida para auxiliar no diagnóstico automatizado e quantitativo desse agente parasitário. Estratégias baseadas na geração de mapas de saliência e morfologia matemática são utilizadas para detectar os objetos candidatos em cada imagem. A grande quantidade de impurezas e relativa similaridade dos ovos com as mesmas, aliada à necessidade de identificação rápida do maior número possível de parasitos, representam desafios importantes neste projeto. Após a detecção de objetos candidatos, uma rede neural convolucional é aplicada para identificar os ovos de Schistossoma mansoni. Experimentos com as redes VGG-16 e MobileNet mostraram resultados promissores. De todos os 300 ovos contabilizados em nossa base de teste, a metodologia proposta usando a VGG-16 contou 270 ovos. Com o uso da MobileNet foram contabilizados 208 ovos.
Banca examinadora
Titulares:
Alexandre Xavier Falcão IC/UNICAMP
Clarimar José Coelho PUC-Goiás
Sandra Eliza Fontes de Avila IC/UNICAMP
Suplentes:
Hélio Pedrini IC/UNICAMP
Letícia Rittner FEEC/UNICAMP