Proposta de novas metodologias de análise de células sanguíneas por meio dos métodos BSCM (Blood Smear Computacional Method) e BSIM (Blood Smear Intelligence Method) : informática médica de baixo custo aplicada a saúde pública

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Monteiro, Ana Carolina Borges, 1994-
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/14033
Resumo: Orientador: Yuzo Iano
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O método BSCM (Blood Smear Computational Method) é responsável pela detecção e contagem de eritrócitos, leucócitos e plaquetas simultaneamente, enquanto o BSIM (Blood Smear Inteligence Method) é responsável pelo reconhecimento e classificação dos leucócitos. Os experimentos foram conduzidos por meio de simulações no software Matlab®, versão 8.3 de 64 bits (2014a) e por meio do software notebook Jupyter na versão 0.35.4, utilizando o ambiente Keras para treinamento de modelos de rede neural escritos na linguagem Python 3.7. Todas as imagens de esfregaço sanguíneo foram obtidas em plataformas open source. Os resultados mostraram alta precisão (90% e 100%) na detecção dos três tipos de células, bem como baixo tempo de execução e processamento por imagem, sendo a média de 4,33 à 6,8 s por imagem, respectivamente. Houve acurácia superior a 85% no reconhecimento e classificação dos leucócitos. Portanto, a alta acurácia e baixo tempo de processamento demonstram que é possível realizar o hemograma com custo reduzido sem perda de qualidade e confiabilidade, de forma a impactar positivamente o cenário da saúde públicaAbstract: This thesis aims to present methods based on digital image processing and artificial intelligence for detecting and counting cells present in blood smears. The BSCM method (Blood Smear Computational Method) is responsible for the detection and counting of erythrocytes, leukocytes and platelets simultaneously, while the BSIM (Blood Smear Intelligence Method) is responsible for the recognition and classification of leukocytes. The experiments were conducted through simulations in the Matlab® software, version 8.3 of 64 bits (2014a) and through the Jupyter notebook software in version 0.35.4, using the Keras environment for training neural network models written in the Python 3.7 language. All blood smear images were obtained from open-source platforms. The results showed high accuracy (90% and 100%) in detecting the three types of cells, as well as low execution time and processing per image, with an average of 4.33 to 6.8 s per image, respectively. There was an accuracy greater than 85% in the recognition and classification of leukocytes. Therefore, the high accuracy and low processing time demonstrate that it is possible to perform the blood count at a reduced cost without loss of quality and reliability, in order to positively impact the public health scenarioDoutoradoTelecomunicações e TelemáticaDoutora em Engenharia ElétricaCAPES88887.473588/2020-00[s.n.]Iano, Yuzo, 1950-Arthur, RangelXimenes, Leandro RonchiniLeite, Ricardo BarrosoSilva, Alexandre GonçalvesUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASMonteiro, Ana Carolina Borges, 1994-20232023-08-25T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf1 recurso online (153 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/14033MONTEIRO, Ana Carolina Borges. Proposta de novas metodologias de análise de células sanguíneas por meio dos métodos BSCM (Blood Smear Computacional Method) e BSIM (Blood Smear Intelligence Method): informática médica de baixo custo aplicada a saúde pública. 2023. 1 recurso online (153 p.) Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/14033. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1370849porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-11-28T20:53:02Zoai::1370849Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2023-11-28T20:53:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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