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dc.contributor.CRUESPUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASpt_BR
dc.descriptionOrientador: Yuzo Ianopt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computaçãopt_BR
dc.format.extent1 recurso online (128 p.) : il., digital, arquivo PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.relation.requiresRequisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFpt_BR
dc.typeDISSERTAÇÃO DIGITALpt_BR
dc.titleProposta de uma metodologia de segmentação de imagens para detecção e contagem de hemácias e leucócitos através do algoritmo WT-MOpt_BR
dc.title.alternativeProposal of a methodology of image segmentation for detection and counting of erythrocites and leukocytes through WT-MO Algorithm (Watershed Transform and Morphologycal Operations)pt_BR
dc.contributor.authorMonteiro, Ana Carolina Borges, 1994-pt_BR
dc.contributor.advisorIano, Yuzo, 1950-pt_BR
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computaçãopt_BR
dc.contributor.nameofprogramPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.subjectHematologiapt_BR
dc.subjectInformática médicapt_BR
dc.subjectBiologia celularpt_BR
dc.subjectProcessamento de imagem assistida por computadorpt_BR
dc.subjectEngenharia biomédicapt_BR
dc.subject.otherlanguageHematologyen
dc.subject.otherlanguageMedical informaticsen
dc.subject.otherlanguageCell biologyen
dc.subject.otherlanguageComputer aided image processingen
dc.subject.otherlanguageBiomedical engineeringen
dc.description.abstractResumo: A avaliação do sangue humano é um importante método diagnóstico para a detecção de doenças. A análise dos eritrócitos contidos no sangue contribui para a detecção de anemias e leucemias, enquanto a análise dos leucócitos possibilita diagnósticos de inflamações e/ou infeções. O sangue é analisado através do hemograma, o qual é dependente de metodologias automatizadas e/ou manuais. A dependência das áreas médicas de novas tecnologias, conduz o presente estudo ao objetivo de desenvolver algoritmos de segmentação de imagens que atendam aos critérios de eficiência e confiabilidade para detecção e contagem de células sanguíneas e que sejam capazes de determinar os índices hematimétricos. Os algoritmos foram desenvolvidos através do software MATLAB, sendo o processamento de imagens baseado na transformada Watershed, Transformada Hough, operações morfológicas e detecção por coloração. Para as simulações dos algoritmos foram utilizadas 30 imagens de campos de microscopia contendo 6453 hemácias (tamém denomindas por eritócitos) e 187 leucócitos. Os resultados demonstraram que o algoritmo baseado na junção da transformada Watershed com as operações morfológicas (WT-MO) apresenta alta sensibilidade (93%), especificidade (96%) e acurácia (95%) quando comparada com a metodologia manual. As simulações do algoritmo WT-MO realizadas em maquinas físicas distintas apresentou média de Tempo de Execução (1,25 ¿ 1,75 segundos) e Tempo de Processamento (1,27 - 2,20 segundos) mais satisfatórios quando comparados aos tempos de execução (2,81 ¿ 6,41 segundos) e processamento (5,32 ¿ 8,08 segundos) do algoritmo baseado na Transformada Hough e detecção por coloração (HT-DC). Portanto, o algoritmo WT-MO é uma técnica precisa, confiável e de baixo custo, podendo ser aplicada como uma terceira metodologia mais acessível para a realização do hemograma em populações de países subdesenvolvidos e em desenvolvimentopt
dc.description.abstractAbstract: The evaluation of human blood is an important diagnostic method for the detection of diseases. The analysis of the erythrocytes contained in the blood contributes to the detection of anemia and leukemia, while the leukocyte analysis allows the diagnosis of inflammation and/or infections. The blood is analyzed by the blood count, which is dependent on automated and/or manual methodologies. The dependence of medical areas on new technologies leads the present study to the development of image segmentation algorithms that meet the criteria of efficiency and reliability for detection and counting of red blood cells and that are capable of determining the hematimetric indices. The algorithms were developed through the MATLAB software, being the image processing based on the Watershed transform, Hough transform, morphological operations and color detection. For the simulations of the algorithms, 30 images of fields of microscopy containing 6453 red blood cells and 187 leukocytes were used. The results showed that the algorithm based on the junction of the Watershed transform with the morphological operations (WT ¿ MO) shows high sensitivity (93%), specificity (96%) and accuracy (95%) when compared with the manual methodology. The simulations of the WT-MO carried out in distinct physical machines presented a more satisfactory Average Execution Time (1.25 - 1.75 seconds) and Processing Time (1.27 - 2.20 seconds) when compared to the (2.81 - 6.41 seconds) and processing (5.32 - 8.08 seconds) of the algorithm based on the Hough Transform and detection by color (HT-DC). Therefore, the algorithm WT-MO is an accurate, reliable and lowcost technique and can be applied as a third most accessible methodology to perform the hemogram in populations of underdeveloped and developing countriesen
dc.publisher[s.n.]pt_BR
dc.date.issued2019pt_BR
dc.identifier.citationMONTEIRO, Ana Carolina Borges. Proposta de uma metodologia de segmentação de imagens para detecção e contagem de hemácias e leucócitos através do algoritmo WT-MO. 2019. 1 recurso online (128 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP.pt_BR
dc.description.degreelevelMestradopt_BR
dc.description.degreedisciplineTelecomunicações e Telemáticapt_BR
dc.description.degreenameMestra em Engenharia Elétricapt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameEstrela, Vania Vieirapt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameLeite, Ricardo Barrosopt_BR
dc.date.defense2019-07-12T00:00:00Zpt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber166026/2018-2pt_BR
dc.date.available2019-10-09T14:08:39Z-
dc.date.accessioned2019-10-09T14:08:39Z-
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-10-09T14:08:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Monteiro_AnaCarolinaBorges_M.pdf: 2854907 bytes, checksum: 8e0a2481564d9992773e4d1c109cb826 (MD5) Previous issue date: 2019en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/335189-
dc.description.sponsorCNPQpt_BR
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