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http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/4906
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | O uso do diagnóstico assistido por computador na pesquisa da malária: uma avaliação entre o padrão ouro de diagnóstico da malária e o sistema de diagnóstico automatizado por meio da inteligência artificial |
Título(s) alternativo(s): | O uso do diagnóstico assistido por computador na pesquisa da malária: uma avaliação entre o padrão ouro de diagnóstico da malária e o sistema de diagnóstico automatizado por meio da inteligência artificial |
Autor: | Silva, Elisângela Nunes da |
Primeiro orientador: | Sousa, Robson Pequeno de |
Primeiro membro da banca: | Galdino, Kátia Elizabete |
Segundo membro da banca: | Souza, Mônica Vinhas de |
Resumo: | Contexto: A malária é uma das doenças parasitárias mais graves que afetam grande parte da população mundial. Transmitida através da picada de um mosquito fêmea do gênero Anopheles, que deposita o parasita na corrente sanguínea, a doença só é detectada através de uma análise de exame precisa, visto que a microscopia, mesmo sendo padrão ouro de diagnóstico, possui interferentes que podem comprometer a análise. Por isso, o método automatizado que se utiliza da técnica de diagnóstico assistida por computador (CAD) a partir do uso de modelos de aprendizagem de máquinas no auxílio à microscopia, pode trazer resultados mais fidedignos e consistentes. Objetivo: Nesta dissertação foi realizada uma revisão comparativa entre o uso do sistema CAD e os testes do padrão ouro para diagnóstico da malária. Método: Desta forma, foi realizado um levantamento dos estudos existentes sobre o uso do sistema CAD no diagnóstico da malária nas principais plataformas de busca: MEDLINE/PUBMED, ScienceDirect, IEEE, Cochrane Library, Portal de Periódicos da CAPES, LILACS, EMBASE e Google acadêmico; na busca foram o empregadas expressões previamente definidas e em língua inglesa. Os artigos localizados foram submetidos à catalogação preliminar das publicações, à aplicação de filtro de seleção das publicações relevantes (critérios de inclusão e exclusão) e ao filtro de qualidade. Foram realizadas análises de variáveis estatísticas, como sensibilidade e especificidade, e comparadas com os resultados dos testes de padrão ouro, observando-se assim a diferença estatística significativa entre os grupos. Conclusão: De acordo com as pesquisas realizadas, as mesmas mostraram resultados satisfatórios para a implementação do sistema CAD no diagnóstico de doenças. A agregação de metodologias de deep learning com CNNs tem potencializado e melhorado os resultados na identificação de parasitas da malária em comparação com técnicas de microscopia. |
Abstract: | Background: Malaria is one of the most serious parasitic diseases that affect a large part of the world's population. Transmitted through the bite of a female mosquito of the genus Anopheles, which deposits the parasite into the bloodstream, the disease is only detected through a precise examination analysis, and since microscopy, even though it is the gold standard for diagnosis, has interferences that can compromise the analysis. Therefore, the automated method that uses computer-aided diagnosis technique (CAD) through the use of machine learning models to aid microscopy, can bring more reliable and consistent results. Objective: In this research, a comparative review between the use of the CAD system and the gold standard tests for diagnosing malaria. Method: In this way, a survey of existing studies on the use of the CAD system in the diagnosis of malaria was carried out on the main search platforms: MEDLINE/PUBMED, ScienceDirect, IEEE, Cochrane Library, Portal de Periódicos da CAPES, LILACS, EMBASE and Google academic; The search used previously defined expressions in English. The articles located were subjected to preliminary cataloging of publications, the application of a selection filter for relevant publications (inclusion and exclusion criteria) and a quality filter. Analyzes of statistical variables, such as sensitivity and specificity, were carried out and compared with the results of gold standard tests, thus observing a significant statistical difference between the groups. Conclusion: According to the research carried out, they showed satisfactory results for the implementation of the CAD system in the diagnosis of diseases. The aggregation of deep learning methodologies with CNNs has enhanced and improved results in the identification of malaria parasites compared to microscopy techniques. |
Palavras-chave: | Diagnóstico Malária Inteligência Artificial Microscopia Diagnosis Artificial Intelligence Microscopy |
Área(s) do CNPq: | OUTROS::BIOMEDICINA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Estadual da Paraíba |
Sigla da instituição: | UEPB |
Departamento: | Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP |
Programa: | Programa de Pós-Graduação Profissional em Ciência e Tecnologia em Saúde - PPGCTS |
Citação: | SILVA, Elisângela Nunes da. O uso do diagnóstico assistido por computador na pesquisa da malária: uma avaliação entre o padrão ouro de diagnóstico da malária e o sistema de diagnóstico automatizado por meio da inteligência artificial. 2024. 128 p. Dissertação (Programa de Pós-Graduação Profissional em Ciência e Tecnologia em Saúde - PPGCTS) - Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2023. |
Tipo de acesso: | Acesso Embargado |
URI: | http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/4906 |
Data de defesa: | 25-Set-2023 |
Aparece nas coleções: | PPGCTS - Dissertações |
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