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Diagnóstico automatizado por imagens de parasitos gastrintestinais de cães e gatos

Processo: 17/14189-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de agosto de 2017
Vigência (Término): 31 de julho de 2020
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Medicina Veterinária
Pesquisador responsável:Katia Denise Saraiva Bresciani
Beneficiário:Sandra Valéria Inácio
Instituição-sede: Faculdade de Medicina Veterinária (FMVA). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Araçatuba. Araçatuba , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?, AP.TEM
Assunto(s):Diagnóstico por imagem   Técnicas de diagnóstico animal   Parasitose animal

Resumo

Este projeto tem como objetivo precípuo o estudo, viabilização, desenvolvimento, avaliação e validação em laboratório da análise automatizada de parasitos gastrintestinais de cães (Canis lupus familiaris) e gatos (Felis catus) para fins diagnósticos. Inicialmente será abordada a etapa de preparação de um banco de dados com cerca de 1.000 imagens para cada espécie animal, constituído pelos gêneros parasitários mais prevalentes em canídeos (cães) e felídeos (gatos) do município da cidade de Araçatuba, SP. Para a preparação deste banco de imagens, uma técnica parasitológica recente, conhecida por TF-Test Modified, será reavaliada, modificada, caso necessário, e validada em um sistema inédito de diagnóstico automatizado de parasitos gastrintestinais (DAPI). O DAPI é composto por dispositivo óptico, câmera digital e platina motorizada, para a aquisição automática de imagens contendo parasitos fecais dos animais acima mencionados. Duas técnicas computacionais serão utilizadas para a detecção e classificação dos organismos parasitários: a) uma técnica de segmentação de imagens; e, b) uma técnica de classificação de padrões. Estas técnicas possibilitarão de forma automatizada o delineamento e o reconhecimento das estruturas de parasitos gastrintestinais das fezes dos animais supraditos, de maneira inédita por meio de imagens e segundo o gênero e espécie. No computador, cada espécie parasitária terá a sua assinatura ou identificação, de modo que este sistema automatizado se constituirá em uma técnica de referência (Gold Standard) na área diagnóstica laboratorial da Medicina Veterinária.

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