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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Detecção automática de eritrócitos em peixes usando segmentação agrupada e aprendizado supervisionado
Título(s) alternativo(s): Automatic detection of erythrocytes in fishes using clustering segmentation and supervised learning
Autor(es): Leite, Kleyton Sartori
Primeiro Orientador: Amorim, Willian Paraguassu
metadata.dc.contributor.referee1: Odakura, Valguima Victoria Viana Aguiar
metadata.dc.contributor.referee2: Zampieri, Carlos Elias Arminio
Resumo: O crescimento das áreas urbanas e da população favoreceu o aumento da poluição e, consequentemente, a contaminação das águas dos rios. Essa característica despertou interesse em vários aspectos, principalmente relacionados ao destino e aos possíveis efeitos que esses contaminantes podem causar à saúde humana. A análise de eritrócitos em peixes é um mecanismo eficiente para identificar a presença de alterações genéticas que podem estar sendo causadas por contaminantes emergentes. Este artigo apresenta uma nova proposta para identificação automática de eritrócitos em peixes usando a abordagem de segmentação SLIC, componentes conectados, aprendizado supervisionado e apresentando a avaliação de desempenho em diferentes aspectos da imagem.
Abstract: The growth of urban areas and the population has favored the increase in pollution and consequently the contamination of river waters. This clue has aroused interest in several aspects, mainly related to the fate and possible effects that these contaminants can cause to human health. The analysis of erythrocytes in fish is an efficient mechanism to identify the presence of geneti cal terations that maybe being caused by emergent contaminants. This article presents a new proposal for automatic identification of erythrocytes in fish using SLIC segmentation approach and connected components, adjusted using supervised learning, and presenting the performance evaluation in different aspects of the image.
Palavras-chave: Poluição da água
Water pollution
Segmentação de imagem
Image segmentation
Automação
Automation
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal da Grande Dourados
Sigla da Instituição: UFGD
metadata.dc.publisher.department: Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia
Citação: LEITE, Kleyton Sartori. Detecção automática de eritrócitos em peixes usando segmentação agrupada e aprendizado supervisionado. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) – Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologias, Universidade Federal da Grande Dourados, Dourados, MS, 2021.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/4663
Data do documento: 21-Ago-2020
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