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Title: MalariaApp: um sistema de baixo custo para diagnóstico de malária em lâminas de esfregaço sanguíneo usando dispositivos móveis
Other Titles: MalariaApp: a low-cost system for diagnosing malaria on thin blood smears using mobile devices
Authors: Oliveira, Allisson Dantas de
Keywords: Malária;Segmentação;Classificação;Parasitemia;Arduino;Impressão 3D
Issue Date: 29-Nov-2019
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: OLIVEIRA, Allisson Dantas de. MalariaApp: um sistema de baixo custo para diagnóstico de malária em lâminas de esfregaço sanguíneo usando dispositivos móveis. 2019. 78f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019.
Portuguese Abstract: 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.
Abstract: Nowadays, a variety of mobile devices are available and accessible to the general population, making it an indispensable item for communication and use of various services. In this same direction, these devices have become quite useful in several areas of expertise, including the medical field. With the integration of these devices and applications, it is possible to perform preventive work, helping to combat outbreaks and even prevent epidemics. According to the World Health Organization (2017), malaria is one of the most lethal infectious diseases in the world, mainly in the region of sub-Saharan Africa, while in Brazil it is more frequent the occurrence of cases in the Amazon region. For the diagnosis of malaria it is essential to have trained and experienced technicians to identify the species and phases of the disease, a crucial part to define the ideal dosages of administering medication to patients. In this work, we propose a low-cost malaria diagnosis system using mobile devices, where some segmentation, digital image processing, and convolutional neural networks techniques are applied to perform cell counting, parasitemia estimation, and Plasmodium parasite classification in the species P.falciparum and P.vivax in the trophozoite step. A prototype with 3D parts and electronic automation was proposed to perform the scanning and imaging of blood slides to integrate with the mobile system and perform the on-site diagnosis, without the need for changing microscopic equipment, thus, based on the premise of low cost. A 93% accuracy was obtained in a convolutional neural network model. In view of this, it is possible to break barriers of accessibility in countries with few resources in the use of diagnostic tools and screening of diseases.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/29654
Appears in Collections:PPGSC - Doutorado em Sistemas e Computação

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