期刊名称：Fronteiras: Journal of Social, Technological and Environmental Science
电子版ISSN：2238-8869
出版年度：2020
卷号：9
期号：1
页码：488-498
DOI：10.21664/2238-8869.2020v9i1.p488-498
出版社：Centro Universitário de Anápolis
摘要：A determinação de parâmetros como taxa de infecção em monocultura de macrófagos cultivados in vitro
com Leishmania é fundamental no estudo de candidatos vacinais e novos fármacos para o tratamento de
leishmanioses. O método convencional que consiste na contagem de amastigotas no interior de
macrófagos, normalmente é realizada por um especialista treinado em microscopia óptica, o que está
sujeito a erros de interpretação e amostragem. O objetivo do trabalho é desenvolver um método para a
segmentação de imagens como etapa preliminar para o cálculo automático da taxa de infecção por
amastigotas. A segmentação é baseada em morfologia matemática no contexto de um sistema de visão
computacional. Os resultados obtidos pelo método computacional demonstraram acerto de 95%
quando comparados ao método convencional. Conclui-se que a metodologia computacional baseada na
segmentação de imagem como pré-requisito para o cálculo de taxa de infecção, pode contribuir para a
rapidez e a precisão na obtenção dos resultados e na minimização de erros cometidos no método
tradicional, especialmente em situações em que exaustivas repetições do procedimento são exigidas ao
observador.
其他摘要：The determination of infection rate parameter from in vitro macrophages infected by Leishmania amastigotes is fundamental in the study of vaccine candidates and new drugs for the treatment of leishmaniasis. The conventional method that consists in the amastigotes count inside macrophages, normally is done by a trained microscope technician, which is liable to misinterpretation and sampling. The objective of this work is to develop a method for the segmentation of images to enable the automatic calculation of the infection rate by amastigotes. Segmentation is based on mathematical morphology in the context of a computer vision system. The results obtained by computer vision system presents a 95% accuracy in comparison to the conventional method. Therefore, the proposed method can contribute to the speed and accuracy of analysis of infection rate, minimizing errors from the traditional methods, especially in situations where exhaustive repetitions of the procedure are required from the technician.
关键词：Contagem de Amastigotas; Segmentação de Imagem; Degradação Ambiental.
