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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35939| Título: | Leitora de testes rápidos do tipo fluxo lateral utilizando machine learning |
| Título(s) alternativo(s): | Lateral flow immunoassays test reader using machine learning |
| Autor(es): | Walter, Lucas André |
| Orientador(es): | Goes, Rafael Eleodoro de |
| Palavras-chave: | Redes neurais (Computação) Processamento de imagens Aprendizado profundo (Aprendizado do computador) Visão por computador Neural networks (Computer science) Image processing Deep learning (Machine learning) Computer vision |
| Data do documento: | 31-Mai-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | WALTER, Lucas André. Leitora de testes rápidos do tipo fluxo lateral utilizando machine learning. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2023. |
| Resumo: | Os imunoensaios de fluxo lateral são testes simples e de resultado rápido que permitem aplicações em larga escala sem a necessidade de infraestruturas complexas ou processos laboratoriais. Esse tipo de teste entrou em evidência com a recente pandemia de Covid-19, mas sua área de aplicação é muito mais ampla e pode ir de detecção de contaminantes em alimentos à medicina veterinária. Caracterizados pelo resultado apontado através de listras que surgem ao depositar uma amostra no teste, o resultado é dado de forma quantitativa (onde a intensidade das listras aponta a concentração de um antígeno ou contaminante na amostra sendo analisada) ou qualitativa (onde se estabelece um limiar de corte e o resultado pode ser reagente ou não reagente). A análise desse tipo de teste a olho nu pode ser desafiadora, em alguns casos podendo levar a erros humanos, além de ser uma tarefa dispendiosa de tempo para profissionais da saúde quando utilizados em larga escala. Neste trabalho, foi desenvolvida uma ferramenta capaz de exibir o resultado de tais testes sem a necessidade de interferência humana, através de uma leitora que se utiliza de uma câmera para gerar imagens e através de uma rede neural artificial previamente treinada, classifica os testes rápidos conforme sua respectiva doença de ensaio e exibe os resultados através de uma interface gráfica de usuário. |
| Abstract: | Lateral flow immunoassays are simple, fast-resulting tests that allow large-scale applications without the need for complex infrastructure or laboratory processes. This type of test came to prominence with the recent Covid-19 pandemic, but its scope is much broader and can range from detecting contaminants in food to veterinary medicine. Characterized by the result indicated through stripes that appear when depositing a sample in the immunoassays, the result is given in a quantitative way (where the intensity of the stripes indicates the concentration of an antigen or contaminant in the sample being analyzed) or qualitatively (where a threshold is established, and the result can be reactive or non-reactive). Analyzing this type of test with the naked eye can be challenging, in some cases leading to human errors, in addition to being a time-consuming task for health professionals when used on a large scale. In this undergraduate thesis, a tool was developed capable of displaying the results of such tests without the need for human interference, through a reader that uses a camera to generate images and, through a previously trained artificial neural network, classifies the rapid immunoassays according to their respective test disease and displays the results through a graphical user interface. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35939 |
| Aparece nas coleções: | CT - Engenharia Eletrônica |
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