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dc.contributor.advisorGomide, João Victor Boechat
dc.contributor.authorPinto, Vicente José
dc.date.accessioned2020-10-28T19:53:10Z
dc.date.available2020-10-28T19:53:10Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttps://repositorio.fumec.br/xmlui/handle/123456789/710
dc.description.abstractAtualmente, mesmo com toda a evolução das tecnologias computacionais e com os avanços na área de análises clínicas e laboratoriais, o diagnóstico microbiológico da tuberculose pulmonar continua sendo trabalhoso. As técnicas de coloração para análise microscópica direta pouco evoluíram desde 1882, quando a principal e mais utilizada técnica de diagnóstico foi desenvolvida por Frans Ziehl e Frederic Neelsen. Esta técnica, que utiliza a fucsina fenicada e posteriormente o álcool-ácido, foi batizada com o nome de seus desenvolvedores de coloração de Ziehl-Neelsen. Estudos recentes apontam que apesar dos esforços dos governos mundiais, a tuberculose continua a ser uma das doenças que mais matam no mundo e por este motivo as nações vem se unindo para intensificar o tratamento e acompanhamento dos acometidos pela doença. O objetivo deste trabalho é propor um modelo para identificação do bacilo da tuberculose por meio de técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI), possibilitando assim um diagnóstico mais rápido e eficiente da doença e com isso mais agilidade no início do tratamento e acompanhamento do enfermo. Para validar o modelo proposto será desenvolvido um protótipo que irá processar e analisar as imagens de amostras já preparadas através da coloração de Ziehl-Neelsen e que serão capturadas digitalmente através de microscópio com lente objetiva de 100X. A biblioteca de visão computacional OpenCV será utilizada para o desenvolvimento deste protótipo. O resultado obtido com a finalização do projeto proposto é modelo de PDI que possibilite o diagnóstico mais eficaz da tuberculose Pulmonar por observação direta do bacilo.pt_BR
dc.description.abstractCurrentlly, even with all the evolution of computational technologies and advances in clinical and laboratory analysis, the microbiological diagnosis of pulmonary tuberculosis continues to be laborious. The staining techniques of direct microscopic analysis have not evolved since 1882, when the main and most used diagnostic technique was developed by Frans Ziehl and Frederic Neelsen. This technique, which uses phenolic fuchsin and later alcohol-acid, was named after its developers of Ziehl-Neelsen coloring. Recent studies indicate that despite the efforts of the world governments, tuberculosis continues to be one of the diseases that kill the most in the world and for this reason the nations are coming together to intensify the treatment and follow-up of those affected by the disease. The objective of this work is to propose a model for identification of the tuberculosis bacillus by means of Digital Image Processing techniques, thus enabling a faster and more efficient diagnosis of the disease and with this more agility at the beginning of the treatment and monitoring of the patient. For validate the prototype that will process and analyze the images of samples already prepared through the Ziehl-Neelsen coloration and that will be captured digitally through a microscope with objective lens of 100X. The library of computer vision OpenCV that will be used in the development of this prototype. The expected result with the finalization of the proposed project is a PDI model that obtains the most effective diagnosis of pulmonary tuberculosis by bacillus direct observation.pt_BR
dc.language.isoptpt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.subjectTuberculose - Brasilpt_BR
dc.subjectProcessamento de imagens - Técnicas digitaispt_BR
dc.subjectDiagnóstico por imagem - Brasilpt_BR
dc.subjectMicroscopia eletrônica - Técnicapt_BR
dc.titleDetecção do bacilo da tuberculose através do processamento e análise de imagem microscópicapt_BR
dc.typeDissertationpt_BR
dc.contributor.advisor-coSousa, Mireille Ângela Bernardes
dc.publisher.programMestrado em Sistemas de Informação e Gestão do Conhecimentopt_BR
dc.publisher.initialsFUMECpt_BR
dc.publisher.departamentFaculdade de Ciências Empresariaispt_BR


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