Diagnóstico automático de Ceratoconjuntivite Infecciosa Bovina por meio de Imagens Termográficas e Redes Neurais Convolucionais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Freitas, Dhyonatan Santos de
Orientador(a): Camargo, Sandro da Silva
Banca de defesa: Camargo, Sandro da Silva, Ferreira, Ana Paula Lüdtke, Gaspar, Emanuelle Baldo, Carpes, Felipe Pivetta
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Pampa
Programa de Pós-Graduação: Mestrado Acadêmico em Computação Aplicada
Departamento: Campus Bagé
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Diagnóstico por imagem
Inteligência artificial
Deep learning
Doença ocular
Reconhecimento de padrões
Image diagnostics
Artificial intelligence
Ocular disease
Pattern recognition
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS
Link de acesso: https://dspace.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/4907
Resumo: A Ceratoconjuntivite Infecciosa Bovina (CIB) é considerada a doença ocular de maior importância na criação de bovinos, causando perdas no rebanho e prejuízos ao produtor. Por se tratar de uma doença infectocontagiosa é necessário que as formas de diagnóstico sejam aprimoradas. Atualmente, o diagnóstico para CIB é realizado por meio da avaliação dos sinais clínicos por um especialista e confirmados por exames laboratoriais, o que geralmente é uma tarefa custosa. Neste trabalho, é avaliada a utilização da termografia infravermelha para aquisição de imagens da região ocular bovina de animais sadios e experimentalmente infectados pela CIB. A base de imagens disponível foi previamente classificada por um especialista e, posteriormente, utilizada no processo de treinamento e validação de um conjunto de arquiteturas distintas de redes neurais convolucionais (RNC), as quais foram avaliadas utilizando validação cruzada. Os melhores resultados indicam que as RNC são capazes de identificar os sinais clínicos da CIB em imagens termográficas com acurácia próxima a 94%.
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Atualmente, o diagnóstico para CIB é realizado por meio da avaliação dos sinais clínicos por um especialista e confirmados por exames laboratoriais, o que geralmente é uma tarefa custosa. Neste trabalho, é avaliada a utilização da termografia infravermelha para aquisição de imagens da região ocular bovina de animais sadios e experimentalmente infectados pela CIB. A base de imagens disponível foi previamente classificada por um especialista e, posteriormente, utilizada no processo de treinamento e validação de um conjunto de arquiteturas distintas de redes neurais convolucionais (RNC), as quais foram avaliadas utilizando validação cruzada. Os melhores resultados indicam que as RNC são capazes de identificar os sinais clínicos da CIB em imagens termográficas com acurácia próxima a 94%.Infectious bovine keratoconjunctivitis (IBK) is considered the most important ocular disease in cattle breeding, causing losses in the herd and damage to the producer. Because of being an infectious disease it is necessary to improve diagnostic forms. Currently, the diagnosis for IBK is made by evaluating clinical signs by a specialist and confirmed by laboratory tests, which is usually a costly task. In this work, the use of infrared thermography is evaluated for the acquisition of images of the bovine ocular region of healthy and experimentally infected animals by IBK. The available image base was previously classified by a specialist and subsequently used in the training and validation process of a set of distinct architectures of convolutional neural networks (CNN), which were evaluated using cross-validation. The best results indicate that CNN are able to identify cib clinical signs in thermographic images with accuracy close to 94%.porUniversidade Federal do PampaMestrado Acadêmico em Computação AplicadaUNIPAMPABrasilCampus BagéCNPQ::ENGENHARIASDiagnóstico por imagemInteligência artificialDeep learningDoença ocularReconhecimento de padrõesImage diagnosticsArtificial intelligenceDeep learningOcular diseasePattern recognitionDiagnóstico automático de Ceratoconjuntivite Infecciosa Bovina por meio de Imagens Termográficas e Redes Neurais Convolucionaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIPAMPAinstname:Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)instacron:UNIPAMPAORIGINALDHYONATAN SANTOS DE FREITA Dissertacao.pdfDHYONATAN SANTOS DE FREITA Dissertacao.pdfapplication/pdf6075311https://repositorio.unipampa.edu.br/bitstreams/4079f44e-0435-418b-a041-9a40a977500d/download36f936a8491d5b3d34d06b8a0304bb7eMD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866https://repositorio.unipampa.edu.br/bitstreams/4af65495-8bf0-4cc0-b838-27f8690f0201/download43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD52falseAnonymousREADTEXTDHYONATAN SANTOS DE FREITA Dissertacao.pdf.txtDHYONATAN SANTOS DE FREITA Dissertacao.pdf.txtExtracted texttext/plain165128https://repositorio.unipampa.edu.br/bitstreams/c8e8fbb9-07f5-41bd-ba5d-c6a71c6202a3/download469caa76b95e5277c8a371584d7ed32cMD53falseAnonymousREADriu/49072020-03-13 06:04:19.242open.accessoai:repositorio.unipampa.edu.br:riu/4907https://repositorio.unipampa.edu.brRepositório InstitucionalPUBhttp://dspace.unipampa.edu.br:8080/oai/requestsisbi@unipampa.edu.bropendoar:2020-03-13T06:04:19Repositório Institucional da UNIPAMPA - Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)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