Elaboração de um banco de imagens para a calibragem de um sistema semiautomático de contagem de ovos de Aedes aegypti.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Barbosa, Victor Araújo
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE)
Texto Completo: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/3877
Resumo: A vigilância entomológica é uma importante estratégia para conhecer a ocorrência do Aedes aegypti no ambiente e planejar ações de controle desse mosquito. Para isso, uma das ferramentas que podem ser adotadas são as ovitrampas, que são instrumentos sensíveis em detectar o A. aegypti no ambiente, além de possuir um baixo custo e demandar pouca manutenção. No entanto, realizar a contagem dos ovos obtidos através dessas armadilhas tem sido um trabalho laborioso, uma vez que cada substrato de oviposição pode conter centenas ou milhares de ovos, que são contados manualmente com o auxílio de uma lupa por um profissional treinado. O cansaço do operador e a visualização limitada das regiões do substrato pela lupa, bem como a sobreposição de ovos, são fatores que podem levar ao erro nas contagens e tornar a obtenção dos dados entomológicos mais demorados. Pensando nisso, técnicas de contagem de ovos a partir de imagens têm sido estudadas, visando otimizar o trabalho, mas ainda de forma incipiente. Assim, este trabalho buscou estabelecer critérios para a contagem de ovos através de processamento de imagens. Para isso, foi elaborado um banco de imagens, com 40 exemplares, de dois tipos de substratos de oviposição, um em madeirite (M) e outro em tecido (T), possuindo diferente densidade de ovos. Esses substratos foram submetidos a contagem manual e posteriormente suas imagens foram utilizadas para testes em processamento digital. Como resultados, observamos melhores respostas ao processamento em substratos de tecido (T), não apresentando diferença estatística (p=0,1091) entre a contagem manual e semiautomática, já os resultados para o grupo (M) apresentaram diferença estatística (0,00133) entre os métodos de contagem, verificado através do teste estatístico Mann-Whitney. Além disso, pudemos estabelecer critérios para possíveis melhorias na obtenção das imagens que possam favorecer o processamento. Consideramos então, que estabelecer melhores condições de foco, iluminação e secagem dos substratos de oviposição para a obtenção das imagens pode melhorar consideravelmente o resultado para os dois materiais trabalhados, sendo necessários novos testes.
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O cansaço do operador e a visualização limitada das regiões do substrato pela lupa, bem como a sobreposição de ovos, são fatores que podem levar ao erro nas contagens e tornar a obtenção dos dados entomológicos mais demorados. Pensando nisso, técnicas de contagem de ovos a partir de imagens têm sido estudadas, visando otimizar o trabalho, mas ainda de forma incipiente. Assim, este trabalho buscou estabelecer critérios para a contagem de ovos através de processamento de imagens. Para isso, foi elaborado um banco de imagens, com 40 exemplares, de dois tipos de substratos de oviposição, um em madeirite (M) e outro em tecido (T), possuindo diferente densidade de ovos. Esses substratos foram submetidos a contagem manual e posteriormente suas imagens foram utilizadas para testes em processamento digital. Como resultados, observamos melhores respostas ao processamento em substratos de tecido (T), não apresentando diferença estatística (p=0,1091) entre a contagem manual e semiautomática, já os resultados para o grupo (M) apresentaram diferença estatística (0,00133) entre os métodos de contagem, verificado através do teste estatístico Mann-Whitney. Além disso, pudemos estabelecer critérios para possíveis melhorias na obtenção das imagens que possam favorecer o processamento. Consideramos então, que estabelecer melhores condições de foco, iluminação e secagem dos substratos de oviposição para a obtenção das imagens pode melhorar consideravelmente o resultado para os dois materiais trabalhados, sendo necessários novos testes.Entomological surveillance is an important strategy to know the occurrence of Aedes aegypti in the environment, and plan actions to control this mosquito. For this, one of the tools that can be adopted are the ovitraps, which are sensitive instruments for detecting A. aegypti in the environment, in addition to having a low cost and requiring little maintenance. However, counting the eggs obtained through these traps has been a laborious job, since each oviposition substrate can contain hundreds or thousands of eggs, which are manually counted with the aid of a magnifying glass by a trained professional. Operator fatigue and limited visualization of the substrate regions by the magnifying glass, as well as egg overlap, are factors that can lead to counting errors and make obtaining entomological data more time consuming. With that in mind, egg counting techniques from images have been studied, aiming to optimize the work, but still in an incipient way. Thus, this work sought to establish criteria for egg counting through image processing. For this, an image bank was created, with 40 specimens, of two types of oviposition substrates, one in wood (M) and another in fabric (T), having different densities of eggs. These substrates were submitted to manual counting and later their images were used for tests in digital processing. As a result, we observed better responses to processing on tissue substrates (T), with no statistical difference (p=0.1091) between manual and semi-automatic counting, whereas the results for the group (M) showed a statistical difference (0.00133 ) among the counting methods, verified through the Mann-Whitney statistical test. In addition, we were able to establish criteria for possible improvements in obtaining images that may favor processing. We therefore consider that establishing better conditions of focus, lighting and drying of the oviposition substrates to obtain the images can considerably improve the result for the two materials worked, requiring further tests.CNPqBrasilOliveira, Cláudia Maria Fontes dehttp://lattes.cnpq.br/0644953966825218http://lattes.cnpq.br/4031844994058757Melo, Danielle Cristina Tenório Varjal dehttp://lattes.cnpq.br/5037178667054052Barbosa, Victor Araújo2023-02-03T14:21:09Z2023-02-03T14:21:09Z2022-05-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis38 f.application/pdfBarbosa, Victor Araújo. Elaboração de um banco de imagens para a calibragem de um sistema semiautomático de contagem de ovos de Aedes aegypti. 2022. 38 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Ciências Biológicas) - Departamento de Biologia, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2022.https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/3877porAtribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.pt_BRopenAccessinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE)instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)instacron:UFRPE2023-02-03T14:21:59Zoai:dspace:123456789/3877Repositório InstitucionalPUBhttps://repository.ufrpe.br/oai/requestrepositorio.sib@ufrpe.bropendoar:https://v2.sherpa.ac.uk/id/repository/106122023-02-03T14:21:59Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE) - Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)false
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