Classificação automática de leucócitos em amostras sanguíneas de cães baseada em técnicas de visão computacional e redes neurais convolucionai
| dc.contributor.advisor | Pádua, Flávio Luis Cardeal | |
| dc.contributor.advisor-co | Rodrigues, Marco Túlio Alves Nolasco | |
| dc.contributor.advisor-coLattes | http://lattes.cnpq.br/1025488431740232 | |
| dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/6545115051079964 | |
| dc.contributor.author | Firmino, Rógenes Reis | |
| dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/6483324686361554 | |
| dc.contributor.referee | Pádua, Flávio Luis Cardeal | |
| dc.contributor.referee | Rodrigues, Marco Túlio Alves Nolasco | |
| dc.contributor.referee | Batista, Nathalia Cosse | |
| dc.contributor.referee | Leme, Fabiola de Oliveira Paes | |
| dc.contributor.referee | Menezes, Gustavo Campos | |
| dc.date.accessioned | 2025-03-24T20:17:38Z | |
| dc.date.available | 2025-03-24T20:17:38Z | |
| dc.date.issued | 2023-08-07 | |
| dc.description.abstract | Na rotina clínica veterinária, o hemograma é o exame complementar mais solicitado, cujo objetivo é avaliar as diferentes células sanguíneas do animal para auxiliar no diagnóstico e acompanhamento da evolução das doenças. O hemograma examina as diferentes células do sangue animal de modo a realizar a contagem de hemácias, leucócitos e plaquetas em uma amostra sanguínea. Os métodos atuais para contagem e análise das células sanguíneas podem ser divididos em técnicas manuais, impedância, análise quantitativa da camada flogística, citometria de fluxo e por visão computacional. A técnica manual é morosa e apresentam um fluxo de trabalho repetitivo, o que pode gerar influências negativas nos resultados apresentados, pois além do prazo extenso para se obter essa resposta, ela ainda pode conter os efeitos subjetivos do profissional. Já as técnicas automáticas, apresentam outros tipos de problemas, como a baixa exatidão na contagem diferencial de leucócitos na técnica de impedância e o alto custo de aquisição e manutenção dos equipamentos relacionados à citometria de fluxo. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um método para localizar e classificar automaticamente leucócitos caninos por meio de técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina, levando em consideração a variação morfológica celular do animal, a partir de imagens de esfregaços sanguíneos. Dessa forma, é possível fornecer resultados mais precisos do que as metodologias existentes, reduzindo o efeito da subjetividade dos resultados, além de diminuir o tempo gasto com a leitura de lâmina do esfregaço, liberando o médico veterinário para o desempenho de outras atividades. Para a construção do método, uma base de imagens com 433 exemplos de amostras sanguíneas de cães foi criada. Em seguida, a partir da análise de diversos espaços de cores, a componente S do espaço HSV proporcionou o melhor realce dos núcleos dos leucócitos. Com o uso de um limiar, as células sanguíneas de interesse foram localizadas na cena, identificando corretamente 1390 elementos celulares de um total de 1436, o que corresponde a uma taxa de acertos de 96.76%. Por fim, com o auxílio da VGG16, uma rede neural convolucional com transferência de aprendizado, uma acurácia média de 98,5% foi obtida para as células das seguintes classes: linfócitos, neutrófilos, eosinófilos, monócitos e metarrubrícitos. | |
| dc.description.abstractother | In veterinary clinical practice, the blood count is the most commonly requested complementary examination. Its objective is to evaluate different blood cells in animals, assisting in the diagnosis and monitoring of disease progression. The blood count analyzes and counts various blood cells, including red blood cells, leukocytes, and platelets in a blood sample. Current methods for blood cell counts can be classified into manual techniques, impedance, quantitative analysis of the phlogistic layer, flow cytometry, and computer vision. The manual technique is time-consuming and involves a repetitive workflow, which can negatively impact the accuracy of the results. Besides the prolonged waiting period for obtaining results, there is also a risk of subjective interpretation by the professional. On the other hand, automatic techniques present their own set of issues. The impedance technique, for instance, has low accuracy in the differential leukocyte count. Additionally, flow cytometry equipment is costly to acquire and maintain. This study proposes the development of a computer vision and machine learning-based method to automatically locate and classify canine leukocytes, considering the morphological variations of the cells. The method utilizes images of blood smears to achieve this. By employing this approach, more accurate results can be obtained compared to existing methodologies. It minimizes the subjectivity of the results and reduces the time required for reading smear slides, enabling veterinarians to allocate their time to other activities. To construct the method, a database of 433 examples of blood samples from dogs was created. After analyzing various color spaces, it was determined that the S component of the HSV color space provided the best enhancement of the leukocyte nuclei. By applying a threshold, the blood cells of interest were successfully located in the scene, correctly identifying 1390 cell elements out of a total of 1436, resulting in a hit rate of 96.76%. Finally, utilizing VGG16, a convolutional neural network with transfer learning, an average accuracy of 98.5% was achieved for classifying lymphocytes, neutrophils, eosinophils, monocytes, and metarubricites. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/917 | |
| dc.language.iso | pt | |
| dc.publisher | Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.initials | CEFET-MG | |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional | |
| dc.subject | Redes neurais | |
| dc.subject | Leucócitos | |
| dc.subject | Interação usuário-computador | |
| dc.title | Classificação automática de leucócitos em amostras sanguíneas de cães baseada em técnicas de visão computacional e redes neurais convolucionai | |
| dc.type | Dissertação |
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