Uma Abordagem de Classificação de Ovos de Parasitos Intestinais Humanos em Imagens Microscópicas usando Redes Neurais Convolucionais

Título: Uma Abordagem de Classificação de Ovos de Parasitos Intestinais Humanos em Imagens Microscópicas usando Redes Neurais Convolucionais

Autores: Bruno Oliveira, João Moreira, Deborah Corrêa, Stefan Geiger and Frederico Guimarães.

Resumo:
Uma das maiores preocupações da área de saúde pública são causadas pelos parasitos intestinais humanos, que são encontrados em grande parte nos países tropicais. O diagnóstico dessas doenças parasitárias se dá por meio de sintomas fisiológicos e exame fecal. Frequentemente, poucos profissionais estão disponíveis e aptos a realizarem esse tipo de exame, que é considerado lento, difícil, propenso a erros e pode causar fadiga ocular no especialista. Portanto, o objetivo desse trabalho é utilizar redes neurais convolucionais para classificar ovos de parasitos intestinais, sendo um sistema de auxílio a tomada de decisão no diagnóstico de um exame de fezes. Foram realizados experimentos empíricos de modo a definir uma arquitetura da rede específica para cada problema. Os resultados obtidos demonstraram uma taxa de reconhecimento de 99.9%, para todas as métricas avaliadas. A aplicação desenvolvida será parte essencial de um futuro sistema totalmente automatizado.

Palavras-chave:
Diagnóstico por Imagens Médicas, Doenças Parasitárias, Imagem Microscópica Óptica, Ovos de Parasitos Intestinais, Redes Neurais Convolucionais.

Páginas: 8

Código DOI: 10.21528/CBIC2021-19

Artigo em pdf: CBIC_2021_paper_19.pdf

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