Detecção do parasita da malária em filmes de gota espessa utilizando redes neurais rasas e técnicas de processamento digital de imagens

Nascimento, Mateus Saraiva; http://lattes.cnpq.br/0509226382571921

Dissertação

Detecção do parasita da malária em filmes de gota espessa utilizando redes neurais rasas e técnicas de processamento digital de imagens

A região amazônica registra cerca de 90% dos casos de malária do Brasil e a transmissão da doença está relacionada diretamente às condições ambientais da região, principalmente no interior da capital, onde o diagnóstico da doença também é tardio devido à escassez de profissionais qualificados (BRASI...

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Autor principal:	Nascimento, Mateus Saraiva
Outros Autores:	http://lattes.cnpq.br/0509226382571921
Grau:	Dissertação
Idioma:	por
Publicado em:	Universidade Federal do Amazonas 2023
Assuntos:	Linguagem de programação (Computadores) Redes neurais (Computação) Malária - Detecção CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAO: METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO: LINGUAGENS DE PROGRAMACAO ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELETRICA: ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS: AUTOMACAO ELETRONICA DE PROCESSOS ELETRICOS E INDUSTRIAIS Malária Detecção Parasita Gota Espessa Redes Neurais
Acesso em linha:	https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/9746

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spelling	oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-97462023-10-10T05:03:47Z Detecção do parasita da malária em filmes de gota espessa utilizando redes neurais rasas e técnicas de processamento digital de imagens Nascimento, Mateus Saraiva Costa Filho, Cícero Ferreira Fernandes http://lattes.cnpq.br/0509226382571921 http://lattes.cnpq.br/3029011770761387 Bezerra, Thiago Brito Marques, Greicy Costa Linguagem de programação (Computadores) Redes neurais (Computação) Malária - Detecção CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAO: METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO: LINGUAGENS DE PROGRAMACAO ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELETRICA: ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS: AUTOMACAO ELETRONICA DE PROCESSOS ELETRICOS E INDUSTRIAIS Malária Detecção Parasita Gota Espessa Redes Neurais A região amazônica registra cerca de 90% dos casos de malária do Brasil e a transmissão da doença está relacionada diretamente às condições ambientais da região, principalmente no interior da capital, onde o diagnóstico da doença também é tardio devido à escassez de profissionais qualificados (BRASIL, 2020). Este trabalho traz uma nova perspectiva para a detecção de parasitas da malária em imagens de gota espessa ao utilizar redes neurais simples e técnicas de processamento digital de imagens. O objetivo final deste trabalho é detectar o parasita através de uma rede neural que possa ser embarcada em dispositivos móveis de baixa capacidade de memória, como smartphones. Os trabalhos mais recentes utilizam arquiteturas neurais complexas como Efficient NET ou ROENet, ou redes especializadas para detecção de objetos, tais como YOLO e Faster-RCNN, o que dificulta embarcar o sistema desenvolvido em dispositivos móveis. As técnicas apresentadas neste trabalho se baseiam em redes como perceptron simples, multicamadas e regressor logístico associados a técnicas como segmentação através do método de Otsu e morfologia matemática. Os melhores resultados obtidos são precisão: 96,33%, sensibilidade: 98,85% e F1-score: 97,57% e superam resultados quando comparados a literaturas publicadas anteriormente. No entanto, não foi possível efetuar uma comparação rigorosa entre todos os trabalhos devido à utilização de diferentes bancos de imagens. The Amazon region records about 90% of Brazil's malaria cases and the transmission of this disease is directly related to the region's environmental conditions, mainly within the capital, where the diagnosis is also late due to the shortage of qualified professionals (BRASIL, 2020). This work brings a new perspective on how to detect malaria parasites in thick blood smear sample images by using neural networks and digital image processing techniques. The ultimate goal of this work is to detect the parasite through a shallow neural network that can be embedded in low-memory mobile devices, such as smartphones. Recent work uses complex architectures such as Efficient NET or ROENet, or specialized object detection networks such as YOLO and Faster-RCNN, making it difficult to board the system developed on mobile devices. The techniques presented in this work are based on shallow networks such as simple perceptron, multi-layer perceptron and logistic regressor, all of them associated with methods such as segmentation by Otsu and mathematical morphology. The best results obtained are accuracy: 96.33%, sensitivity: 98.85% and F1-score: 97.57% and outperform previously published literature. However, it is not possible to make a strict comparison between all the work due to the use of different image databases. 2023-10-09T17:44:23Z 2023-07-27 Dissertação NASCIMENTO, Mateus Saraiva. Detecção do parasita da malária em filmes de gota espessa utilizando redes neurais rasas e técnicas de processamento digital de imagens. 2023. 63 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2023. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/9746 por Acesso Aberto http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf Universidade Federal do Amazonas Faculdade de Tecnologia Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
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description	A região amazônica registra cerca de 90% dos casos de malária do Brasil e a transmissão da doença está relacionada diretamente às condições ambientais da região, principalmente no interior da capital, onde o diagnóstico da doença também é tardio devido à escassez de profissionais qualificados (BRASIL, 2020). Este trabalho traz uma nova perspectiva para a detecção de parasitas da malária em imagens de gota espessa ao utilizar redes neurais simples e técnicas de processamento digital de imagens. O objetivo final deste trabalho é detectar o parasita através de uma rede neural que possa ser embarcada em dispositivos móveis de baixa capacidade de memória, como smartphones. Os trabalhos mais recentes utilizam arquiteturas neurais complexas como Efficient NET ou ROENet, ou redes especializadas para detecção de objetos, tais como YOLO e Faster-RCNN, o que dificulta embarcar o sistema desenvolvido em dispositivos móveis. As técnicas apresentadas neste trabalho se baseiam em redes como perceptron simples, multicamadas e regressor logístico associados a técnicas como segmentação através do método de Otsu e morfologia matemática. Os melhores resultados obtidos são precisão: 96,33%, sensibilidade: 98,85% e F1-score: 97,57% e superam resultados quando comparados a literaturas publicadas anteriormente. No entanto, não foi possível efetuar uma comparação rigorosa entre todos os trabalhos devido à utilização de diferentes bancos de imagens.
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