Abordagens computacionais para análise da resistência de carrapatos bovinos aos acaricidas baseadas em imagens

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: FIGUEREDO, Weslley Kelson Riberio
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA
Texto Completo: https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/4772
Resumo: The cattle tick is one of the main threats to the livestock industry. Annually, the action of these ticks, either by disease transmission or by sucking animal blood, causes a loss of 3.4 billion dollars anually in Brazil. Seeking to maintain control of the tick population, most of the people use acaricides to minimize this impact. To choose the best acaricide, product efficacy tests are performed. These tests are done manually. Samples of tick larvae are subjected to these acaricides, and after, the live and dead larvae are visually counted. Over this rate, the effectiveness of acaricide is defined. Although, This test is time-consuming, repetitive and tiring. Thus, the work developed in this project aims to automate the counting procedure. To achieve this goal, 3 automatic counting methods are developed that follow the flow: Image acquisition, larval segmentation, and larval tracking. Each method uses a different segmentation technique. Illumination compensation, Firefly Algorithm, and U-Net are the segmentation techniques used in this work. The larvae are tracked using a circumference detection technique, the Fast Radial Symmetry Transform (FRST). The best overall result was obtained with U-Net, however all methods achieved good results. The proposed method indicated that 98.86% of tick larvae were found, and 99.25% of living and 97.92% dead larvae were counted correctly.
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Seeking to maintain control of the tick population, most of the people use acaricides to minimize this impact. To choose the best acaricide, product efficacy tests are performed. These tests are done manually. Samples of tick larvae are subjected to these acaricides, and after, the live and dead larvae are visually counted. Over this rate, the effectiveness of acaricide is defined. Although, This test is time-consuming, repetitive and tiring. Thus, the work developed in this project aims to automate the counting procedure. To achieve this goal, 3 automatic counting methods are developed that follow the flow: Image acquisition, larval segmentation, and larval tracking. Each method uses a different segmentation technique. Illumination compensation, Firefly Algorithm, and U-Net are the segmentation techniques used in this work. The larvae are tracked using a circumference detection technique, the Fast Radial Symmetry Transform (FRST). The best overall result was obtained with U-Net, however all methods achieved good results. The proposed method indicated that 98.86% of tick larvae were found, and 99.25% of living and 97.92% dead larvae were counted correctly.O carrapato bovino é uma das principais ameaças ao mercado da carne bovina. Anualmente, a ação deste carrapato sobre rebanhos, seja pela transmissão de doenças ou pela sucção do sangue animal, acarreta uma perda de 3,2 bilhões de dólares apenas no Brasil anualmente. Busca-se manter o controle da população de carrapatos através de acaricidas visando minimizar este impacto. Para escolher o melhor acaricida, são realizados testes de eficácia do produto. Estes testes são feitos manualmente. Amostras de larvas de carrapatos são submetidas a estas substâncias, e, algum tempo depois, é feita a contagem visual de larvas vivas e mortas. Sobre esta taxa, é definida a eficácia do acaricida. Este teste consume muito tempo, além de ser repetitivo e cansativo, então o trabalho desenvolvido nesta dissertação busca automatizar este procedimento. Para atingir este objetivo, são desenvolvidos 3 métodos de contagem automática que seguem o fluxo: aquisição de imagem, segmentação das larvas e rastreamento da larva. Cada método utiliza uma técnica de segmentação diferente. As técnicas de segmentação utilizadas neste trabalho são a Compensação de iluminação, o Algoritmo do Vaga-lume, e a U-Net. O rastreamento das larvas é feito utilizando uma técnica que detecta circunferências, o Fast Radial Symmetry Transform (FRST). O melhor resultado, geral, foi encontrado com a U-Net, entretanto todos os métodos tiveram bons resultados. O método proposto indicou que 98,86% das larvas de carrapatos foram encontradas, e 99,25% das larvas vivas e 97,92% das mortas foram contadas corretamente.Submitted by Daniella Santos (daniella.santos@ufma.br) on 2023-06-20T14:02:59Z No. of bitstreams: 1 Weslleykelson.pdf: 9197937 bytes, checksum: dc38609869e7b89ae8a0982c5e96548d (MD5)Made available in DSpace on 2023-06-20T14:02:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Weslleykelson.pdf: 9197937 bytes, checksum: dc38609869e7b89ae8a0982c5e96548d (MD5) Previous issue date: 2020-02-11FAPEMAapplication/pdfporUniversidade Federal do MaranhãoPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCETUFMABrasilDEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCETcarrapatos;contagem automática;acaricidas;algoritmo do vaga-lume;u-net;compensação de iluminação;FRST;ticks;automatic counting;acaricides;firefly algorithm;illumination compensation;FRST.Ciência da ComputaçãoAbordagens computacionais para análise da resistência de carrapatos bovinos aos acaricidas baseadas em imagensComputational approaches for analysis of image-based resistance of cattle ticks to acaricidesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMAinstname:Universidade Federal do Maranhão (UFMA)instacron:UFMAORIGINALWeslleykelson.pdfWeslleykelson.pdfapplication/pdf9197937http://tedebc.ufma.br:8080/bitstream/tede/4772/2/Weslleykelson.pdfdc38609869e7b89ae8a0982c5e96548dMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82255http://tedebc.ufma.br:8080/bitstream/tede/4772/1/license.txt97eeade1fce43278e63fe063657f8083MD51tede/47722023-06-20 11:02:59.931oai:tede2: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tedebc.ufma.br/jspui/PUBhttp://tedebc.ufma.br:8080/oai/requestrepositorio@ufma.br||repositorio@ufma.bropendoar:21312023-06-20T14:02:59Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA - Universidade Federal do Maranhão (UFMA)false
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