Submitted by Cristiane Chim (cristiane.chim@ucpel.edu.br) on 2018-08-30T12:05:38Z
No. of bitstreams: 1
Lucas Soares da Costa.pdf: 6533559 bytes, checksum: 540c854aef17b6fb97cad699d5be5f0a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-30T12:05:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Lucas Soares da Costa.pdf: 6533559 bytes, checksum: 540c854aef17b6fb97cad699d5be5f0a (MD5)
Previous issue date: 2017-03-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / From the perspective of systems biology, the cell is the main element of information integration.
Therefore, understanding the cell in its context is the key to unraveling many of the still
unknown mechanisms of life and certain pathologies. Despite increasing automation in clinical
analysis laboratories, many of them still employ optical microscopes for some specific analyzes.
When working with microorganisms, it is most often desired to determine the cell concentration
of the prepared suspension. One of the most common ways of obtaining this estimate is
by counting under the microscope, using a Neubauer Chamber, also known as a Hemacytometer
or Count Chamber. Each microscope image can contain hundreds of cells to be counted.
Performing the counting visually entails a very large inaccuracy and requires high time, which
also increases the time to obtain the final estimate. The current state of scientific research in
Brazil and other third world countries reflects the need for a device that is easily accessible and
inexpensive for researchers. Thus, in view of the aforementioned reasons, the development of
a mechanism that matches these expectations becomes indispensable. In view of this perspective,
the objective of this study was consolidated in the development of an algorithm for cellular
counting through the capture of images from the Neubauer chamber. This algorithm results in
counting accuracy greater than 90 % when compared to manual counting, as well as reducing
the time from approximately two minutes to less than one second of the algorithm. / Na perspectiva de biologia de sistemas, a célula é o elemento principal da integração de informações.
Portanto, compreender a célula no seu contexto é a chave para desvendar muitos dos
mecanismos ainda desconhecidos da vida e de certas patologias. Apesar da crescente automatização
nos laboratórios de análises clínicas, muitos deles ainda empregam microscópios óticos
para algumas análises específicas. Quando se trabalha com microorganismos, na maioria das
vezes deseja-se determinar a concentração de células da suspensão preparada. Uma das formas
mais comuns de se obter esta estimativa é através da contagem ao microscópio, utilizando-se
uma Câmara de Neubauer, também conhecida como Hemacitômetro ou Câmara de Contagem.
Cada imagem de microscópio pode conter centenas de células a serem contadas. Realizar a
contagem de forma visual acarreta em uma imprecisão muito grande e requer tempo elevado, o
que também aumenta o tempo para obter a estimativa final. A situação atual da pesquisa científica
no Brasil e em outros países de terceiro mundo reflete a necessidade de um dispositivo de
fácil acesso e baixo custo aos pesquisadores. Assim, diante dos motivos supracitados, o desenvolvimento
de um mecanismo que corresponda essas expectativas, faz-se indispensável. Frente
a essa perspectiva, o objetivo desse estudo consolidou-se no desenvolvimento de um algoritmo
para contagem celular através da captura de imagens da câmara de Neubauer. Este algoritmo
resulta em uma precisão na contagem superior a 90% quando comparado a contagem manual,
como também, reduzir o tempo de aproximadamente dois minutos para menos de um segundo
do algoritmo.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.ucpel.edu.br:jspui/732 |
Date | 28 March 2017 |
Creators | Costa, Lucas Soares da |
Contributors | Diniz, Cláudio Machado, Rosa, Vagner Santos da, Oses, Jean Pierre |
Publisher | Universidade Catolica de Pelotas, Mestrado em Engenharia Eletronica e Computacao, UCPel, Brasil, Centro de Ciencias Sociais e Tecnologicas |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UCpel, instname:Universidade Católica de Pelotas, instacron:UCPEL |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | 8441657112416264052, 600, 600, 600, 600, -8792015687048519997, 4518971056484826825, 2075167498588264571 |
Page generated in 0.0019 seconds