Contagem de células somáticas em leite de búfalas usando um classificador fuzzy e técnicas de processamento de imagens

• Autor(a) principal: Ramos, Aline Silva
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFBA
• Texto Completo: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/30624
• topic: Engenharias; Medicina Veterinária; Ciência da Computação; Leite de búfala; Células somáticas; Fuzzy C-Means; Processamento de imagens

A produção do leite de búfalas e seus derivados vem aumentando no Brasil e no mundo, juntamente com o aumento das exigências em relação ao seu padrão de qualidade. A mastite, doença inflamatória da glândula mamária (GM), é responsável por perdas qualitativas e quantitativas em relação ao leite produzido. A contagem de células somáticas (CCS) no leite é o principal biomarcador tanto para a detecção quanto para a avaliação da qualidade do leite. A CCS é determinada tradicionalmente por métodos trabalhosos que consistem na observação visual das células em esfregaços lácteos através do microscópio. Esta técnica tradicional é exaustiva e possui um inerente grau de subjetividade na medida em que está sujeita à interpretação humana em relação à identificação e reconhecimento das células. Este trabalho propõe e apresenta um método automático para a contagem das células somáticas (CCS) no leite de búfalas que compreende, entre outros, a aplicação de um método de agrupamento Fuzzy e técnicas de processamento de imagens. Ao contrário de outros trabalhos similares da literatura, o Fuzzy C-Means foi utilizado na etapa de préprocessamento das imagens e não na etapa de segmentação das mesmas. Esta abordagem viabilizou a separação das imagens (objetos) das células somáticas em leite de búfalas em grupos que apresentassem similaridades em relação à intensidade de cor, possibilitando uma melhor aplicação posterior das técnicas de processamento como a limiarização, segmentação e reconhecimento/interpretação das imagens de células somáticas. Três métodos de limiarização foram avaliados e comparados e a Transformada de Watershed foi utilizada para a separação de células bastante próximas, o que contribuiu para a correta identificação e contagem das mesmas. Por fim, realizou-se uma comparação entre os resultados obtidos pela contagem manual (técnica microscópica direta) e pelo método proposto neste trabalho. Foi utilizada uma prova estatística não-paramétrica (Kruskal Wallis) que comprovou a obtenção de resultados de contagens consistentes. Em relação ao método padrão empregado para a contagem das células somáticas do leite, a utilização do Fuzzy C-means no pré-processamento das imagens revelou ser uma alternativa potencial e eficiente para o agrupamento das imagens em grupos que apresentam similaridade na intensidade de cor, o que proporciona um melhor desempenho do processo de limiarização e consequentemente da contagem das células somáticas nas imagens.