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Automatização do diagnóstico de parasitos intestinais do homem por análise de imagens

Processo: 08/57428-4
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de maio de 2009 - 30 de abril de 2011
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Alexandre Xavier Falcão
Beneficiário:
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas, SP, Brasil
Assunto(s):Biologia computacional  Parasitologia  Técnicas e procedimentos diagnósticos  Processamento de imagem assistida por computador  Reconhecimento de padrões 

Resumo

As parasitoses intestinais no homem são altamente prevalentes no mundo, constituindo sério problema de saúde pública, podendo proporcionar graves doenças e óbitos, principalmente em países tropicais como o Brasil. No entanto, atualmente as sensibilidades das técnicas de diagnóstico de enteroparasitoses variam entre 30,2% e 77,8%, valores considerados bem abaixo do desejado. Visando resolver o problema, esta proposta tem como objetivo em dar continuidade a uma sequência de projetos apoiados pela FAPESP (Processos 1999/06228-4 e 2003/14096-8). O projeto 1999/06228-4 desenvolveu uma técnica parasitológica, denominada TF-Test (Three Fecal Test), a qual aumenta a sensibilidade diagnóstica do exame de fezes e tem sido comercialmente explorada pela Immunoassay Ind. e Com. S/A. O projeto 2003/14096-8 utilizou e melhorou a técnica TF-Test para desenvolver um método de análise automática de imagens de parasitos intestinais do homem, demonstrando a viabilidade da automatização do diagnóstico parasitológico. Um primeiro protótipo de sistema automatizado para diagnóstico de enteroparasitoses será concluído em dezembro de 2008, finalizando o projeto 2003/14096-8. A validação deste sistema, porém, requer a solução de alguns problemas ainda pendentes, tais como a padronização da técnica parasitológica para a detecção de todas as espécies de enteroparasitos e a redução do tempo de aquisição automática das imagens. A presente proposta também inclui a continuidade da pesquisa em análise de imagens, a formação de uma base de imagens com um segundo protótipo mais eficiente e sua validação. Este protótipo permitirá não só a transferência de tecnologia para o mercado como também a continuidade da pesquisa em Parasitologia e Computação, considerando diversas outras aplicações. (AU)

Publicações científicas (6)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DOS SANTOS, JEFERSSON ALEX; GOSSELIN, PHILIPPE-HENRI; PHILIPP-FOLIGUET, SYLVIE; TORRES, RICARDO DA S.; FALCAO, ALEXANDRE XAVIER. Interactive Multiscale Classification of High-Resolution Remote Sensing Images. IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING, v. 6, n. 4, p. 2020-2034, AUG 2013. Citações Web of Science: 12.
DOURADO COELHO, WILLIAN MARINHO; GOMES, JANCARLO FERREIRA; TALAMINI DO AMARANTE, ALESSANDRO FRANCISCO; SARAIVA BRESCIANI, KATIA DENISE; LUMINA, GIULIANO; KOSHINO-SHIMIZU, SUMIE; LEME, DENISE PEREIRA; FALCAO, ALEXANDRE XAVIER. A new laboratorial method for the diagnosis of gastrointestinal parasites in dogs. Revista Brasileira de Parasitologia Veterinária, v. 22, n. 1, p. 1-5, Mar. 2013. Citações Web of Science: 4.
SUZUKI, CELSO T. N.; GOMES, JANCARLO F.; FALCAO, ALEXANDRE X.; PAPA, JOAO P.; HOSHINO-SHIMIZU, SUMIE. Automatic Segmentation and Classification of Human Intestinal Parasites From Microscopy Images. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, v. 60, n. 3, p. 803-812, MAR 2013. Citações Web of Science: 7.
DOS SANTOS, JEFERSSON ALEX; GOSSELIN, PHILIPPE-HENRI; PHILIPP-FOLIGUET, SYLVIE; TORRES, RICARDO DA S.; FALCAO, ALEXANDRE XAVIER. Multiscale Classification of Remote Sensing Images. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, v. 50, n. 10, 1, p. 3764-3775, OCT 2012. Citações Web of Science: 26.
DA SILVA, ANDRE TAVARES; DOS SANTOS, JEFERSSON ALEX; FALCAO, ALEXANDRE XAVIER; TORRES, RICARDO DA S.; MAGALHAES, LEO PINI. Incorporating multiple distance spaces in optimum-path forest classification to improve feedback-based learning. COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING, v. 116, n. 4, p. 510-523, APR 2012. Citações Web of Science: 4.
DA SILVA‚ A.T.; FALCÃO‚ A.X.; MAGALHÃES‚ L.P. Active learning paradigms for CBIR systems based on optimum-path forest classification. PATTERN RECOGNITION, v. 44, n. 12, p. 2971-2978, 2011. Citações Web of Science: 8.

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