MalariaApp: um sistema de baixo custo para diagnóstico de malária em lâminas de esfregaço sanguíneo usando dispositivos móveis

• Autor(a) principal: Oliveira, Allisson Dantas de
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/29654
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO; Malária; Segmentação; Classificação; Parasitemia; Arduino; Impressão 3D

Nos dias atuais, uma variedade de dispositivos m´oveis est´a dispon´ıvel e acess´ıvel `a popula¸c˜ao em geral, tornando-se um item indispens´avel para a comunica¸c˜ao e o uso de diversos servi¸cos. Nesta mesma dire¸c˜ao, esses dispositivos tornaram-se bastante ´uteis em diversas ´areas de atua¸c˜ao, incluindo a ´area m´edica. Com a integra¸c˜ao desses dispositivos e aplicativos, ´e poss´ıvel realizar um trabalho preventivo, ajudando a combater surtos e at´e mesmo evitar epidemias. De acordo com a Organiza¸c˜ao Mundial da Sa´ude (2017), a mal´aria ´e uma das doen¸cas infecciosas que mais causam letalidade no mundo, principalmente na regi˜ao da Africa Subsaariana, enquanto que no Brasil ´e mais frequente a ocorrˆencia de casos na regi˜ao ´ amazˆonica. Para a realiza¸c˜ao de diagn´ostico de mal´aria ´e imprescind´ıvel haver t´ecnicos treinados e com experiˆencia para identificar as esp´ecies e fases da doen¸ca, parte crucial para definir as dosagens ideais da administra¸c˜ao de medica¸c˜ao aos pacientes. Neste trabalho ´e proposto um sistema de diagn´ostico de mal´aria `a baixo custo utilizando dispositivos m´oveis, onde s˜ao aplicadas algumas t´ecnicas de segmenta¸c˜ao, processamento de imagens digitais e redes neurais convolucionais para realizar a contagem de c´elulas, estima¸c˜ao de parasitemia e classifica¸c˜ao de parasitos de Plasmodium nas esp´ecies P. falciparum e P. vivax na fase trofozo´ıta. Um prot´otipo com pe¸cas 3D e automa¸c˜ao eletrˆonica foi proposto para realizar a varredura e captura de imagens nas lˆaminas de sangue para integrar ao sistema mobile e realizar o diagn´ostico in loco, sem a necessidade de mudan¸ca de equipamentos microsc´opicos, assim sendo, compartindo da premissa de baixo custo. Foi obtido 93% de acur´acia em um modelo de redes neurais convolucionais. Diante disso, ´e poss´ıvel romper barreiras de acessibilidade em pa´ıses com poucos recursos na utiliza¸c˜ao de ferramentas de diagn´ostico/triagem de doen¸cas.