Detecção automática de eritrócitos em peixes usando segmentação agrupada e aprendizado supervisionado

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Leite, Kleyton Sartori
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFGD
Texto Completo: http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/4663
Resumo: O crescimento das áreas urbanas e da população favoreceu o aumento da poluição e, consequentemente, a contaminação das águas dos rios. Essa característica despertou interesse em vários aspectos, principalmente relacionados ao destino e aos possíveis efeitos que esses contaminantes podem causar à saúde humana. A análise de eritrócitos em peixes é um mecanismo eficiente para identificar a presença de alterações genéticas que podem estar sendo causadas por contaminantes emergentes. Este artigo apresenta uma nova proposta para identificação automática de eritrócitos em peixes usando a abordagem de segmentação SLIC, componentes conectados, aprendizado supervisionado e apresentando a avaliação de desempenho em diferentes aspectos da imagem.
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Essa característica despertou interesse em vários aspectos, principalmente relacionados ao destino e aos possíveis efeitos que esses contaminantes podem causar à saúde humana. A análise de eritrócitos em peixes é um mecanismo eficiente para identificar a presença de alterações genéticas que podem estar sendo causadas por contaminantes emergentes. Este artigo apresenta uma nova proposta para identificação automática de eritrócitos em peixes usando a abordagem de segmentação SLIC, componentes conectados, aprendizado supervisionado e apresentando a avaliação de desempenho em diferentes aspectos da imagem.The growth of urban areas and the population has favored the increase in pollution and consequently the contamination of river waters. This clue has aroused interest in several aspects, mainly related to the fate and possible effects that these contaminants can cause to human health. The analysis of erythrocytes in fish is an efficient mechanism to identify the presence of geneti cal terations that maybe being caused by emergent contaminants. This article presents a new proposal for automatic identification of erythrocytes in fish using SLIC segmentation approach and connected components, adjusted using supervised learning, and presenting the performance evaluation in different aspects of the image.Submitted by Marcos Pimentel (marcospimentel@ufgd.edu.br) on 2021-11-29T14:17:36Z No. of bitstreams: 1 KleytonSartoriLeite.pdf: 19032280 bytes, checksum: 21d51cbc0b79723749529fd55b897d00 (MD5)Made available in DSpace on 2021-11-29T14:17:36Z (GMT). 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