Segmentação, classificação e quantificação de bacilos de tuberculose em imagens de baciloscopia de campo claro através do emprego de uma nova técnica de classificação de pixels utilizando máquinas de vetores de suporte

Xavier, Clahildek Matos; http://lattes.cnpq.br/6870670168555921

Dissertação

Segmentação, classificação e quantificação de bacilos de tuberculose em imagens de baciloscopia de campo claro através do emprego de uma nova técnica de classificação de pixels utilizando máquinas de vetores de suporte

A tuberculose (TB) é uma doença contagiosa causada pelo Mycobacterium tuberculosis que afeta, principalmente, os pulmões e atinge mais de 8,8 milhões de pessoas em todo o mundo. Embora o número de casos de doenças e mortes por TB tenham caído ao longo dos últimos anos, essa doença ainda continua sen...

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Autor principal:	Xavier, Clahildek Matos
Outros Autores:	http://lattes.cnpq.br/6870670168555921
Grau:	Dissertação
Idioma:	por
Publicado em:	Universidade Federal do Amazonas 2015
Assuntos:	Segmentação de imagem Microscopia convencional Tuberculose - Métodos de baciloscopia Seleção escalar de características Classificador de pixels Máquina de vetores de suporte Image segmentation Tuberculosis Pixel classifier Support vector machine ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELÉTRICA
Acesso em linha:	http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4387

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Embora o número de casos de doenças e mortes por TB tenham caído ao longo dos últimos anos, essa doença ainda continua sendo um grave problema de saúde nos países em desenvolvimento. Atualmente, como exames iniciais para o diagnóstico da TB são usados os métodos de baciloscopia de campo claro e baciloscopia de fluorescência. O primeiro é mais usado em países em desenvolvimento, devido ao baixo custo; o segundo é o método preferencial em países desenvolvidos por ser mais sensível. Entre os vários desafios para o controle dessa doença, está o desenvolvimento de um método rápido, eficiente e de baixo custo para o diagnóstico da TB. O processo de diagnóstico de baciloscopia de campo claro é demorado, manual e propenso a erros, fazendo com que haja uma alta taxa de falsos negativos. Várias técnicas de reconhecimento de padrão em imagens baciloscópicas de microscopia de campo claro têm sido desenvolvidas para o reconhecimento e contagem dos bacilos. Este trabalho descreve um novo método para segmentação de bacilos da tuberculose em baciloscopia de campo claro. O método proposto utiliza um classificador constituído por uma máquina de vetores de suporte. O diferencial do mesmo em relação a outros trabalhos está nas variáveis selecionadas para a entrada do classificador. Essas variáveis foram selecionadas a partir de quatro espaços de cor: RGB, HSI, YCbCr e Lab. Investigou-se tanto características individuais, como subtrações de características de um mesmo espaço de cor e de espaços de cores diferentes, num total de 30 características. As melhores características foram selecionadas utilizando-se a técnica de seleção escalar de características. Alcançou-se uma sensibilidade de 94%. No entanto, novas etapas para a redução de ruído são necessárias para minimizar os erros de classificação. Tuberculosis (TB) is a contagious disease caused by Mycobacterium tuberculosis that primarily affects the lungs and reaches over 8.8 million people worldwide. Although the number of cases of TB disease and deaths has fallen over the past years, this disease still remains a serious health problem in developing countries. Currently, as initial tests for the diagnosis of TB are used methods of smear bright field and fluorescence. The first is used mostly in developing countries, due to low cost, the second is the preferred method in developed countries to be more sensitive. Among the many challenges for the control of this disease is the development of a rapid, efficient and low cost for the diagnosis of tuberculosis. The process of diagnosis of smear-field course is time consuming, manual and error-prone, so that there is a high rate of false negatives. Various techniques for pattern recognition in the image smear bright field microscopy have been designed to recognize and count of the rods. This paper describes a new method for segmentation of tubercle bacilli in sputum bright field. The method proposed in this dissertation uses a classifier consisting of a support vector machine. The differential method is proposed in the variables selected for the input of the classifier. They were selected from four color spaces: RGB, HSI, YCbCr and Lab used to both individual characteristics such as subtractions of characteristics of the same color space and different color spaces. We investigated a total of 30 features. The best features were selected using the selection technique scalar features. With the proposed method was reached a sensitivity of 94%. However, further steps for noise reduction are required to minimize the classification errors. Não Informada 2015-07-15T18:47:26Z 2012-07-02 Dissertação XAVIER, Clahildek Matos. Segmentação, classificação e quantificação de bacilos de tuberculose em imagens de baciloscopia de campo claro através do emprego de uma nova técnica de classificação de pixels utilizando máquinas de vetores de suporte. 2012. 108 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2012. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4387 por Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Amazonas Faculdade de Tecnologia Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
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