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Banca de QUALIFICAÇÃO: MAURA GÉSSICA RODRIGUES DA ROCHA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MAURA GÉSSICA RODRIGUES DA ROCHA
DATA: 17/01/2022
HORA: 14:00
LOCAL: Sala Virtual do Google Meet
TÍTULO: Detecção e identificação do parasita da malária usando versões YOLO: uma análise comparativa
PALAVRAS-CHAVES: Malária. Plasmodium. YOLO.
PÁGINAS: 55
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

A malária é uma doença infecciosa transmitida pela picada da fêmea do mosquito anopheles,
infectada por plasmodium, que está disseminada em regiões tropicais e subtropicais. O
diagnóstico precoce e o tratamento imediato e eficaz são necessários para evitar alguns
problemas, tais como: anemia, falência de órgãos e mortes. A microscopia manual é a
principal técnica usada para o diagnóstico da malária. Porém, esse exame é muito trabalhoso
e requer pessoal de saúde qualificado. A fim diminuir essas dificuldades, pesquisadores
estão utilizando conceitos de aprendizagem de máquina para detectar e classificar células
infectadas pelo parasita Plasmodium. Este trabalho apresenta um estudo comparativo de
quatro versões recentes da rede neural convolucional You Only Look Once (YOLO), são elas
a: YOLOv3 PyTorch, YOLOv4, Scaled-YOLOv4 e YOLOv5 para a detecção e classificação
do parasita da malária em seis cenários diferentes. Foi utilizado quatro conjuntos de imagens
públicas para os testes, MP-IDB, B, BBBC041v1 e IML-Malaria. O modelo YOLOv5
superou os outros modelos avaliados. Seus resultados tiveram desempenho semelhante aos
trabalhos do estado da arte demonstrando a viabilidade e eficácia do YOLOv5 para detectar
e classificar parasitas da malária em imagens de esfregaço de sangue fino com alta precisão e
sensibilidade. Nos testes com o modelo YOLOv5, os seis cenários apresentaram os seguintes
resultados: detecção e classificação de P. falciparum com mAP (91,7%); diferenciar espécies
de P. falciparum e P. vivax o modelo alcançou mAP (94,8%); diferenciar células sanguíneas
saudáveis e infectadas mAP (94,4%); diferenciar as quatro espécies de parasitas da malária:
P. falciparum, P. malaria, P. ovale e P. vivax obteve mAP (93,7%); diferenciar as fases
de vida do parasita com mAP (84,1%) e diferenciar leucócito vs. hemácia vs. anel vs.
gametócito vs. esquizonte vs. trofozoíto com mAP (62,0%).


MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1350246 - KELSON ROMULO TEIXEIRA AIRES
Interno - 1642492 - LAURINDO DE SOUSA BRITTO NETO
Presidente - 1579396 - RODRIGO DE MELO SOUZA VERAS
Notícia cadastrada em: 14/01/2022 11:25
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