#MalariaSystem - Dissertação de Mestrado - PPGIA-UFRPE

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Dissertação de Mestrado apresentada ao PPGIA-UFRPE.

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#MalariaSystem - Dissertação de Mestrado - PPGIA-UFRPE

  1. 1. Defesa de Dissertação de Mestrado Discente : Allisson Dantas de Oliveira Orientador: Jones Oliveira de Albuquerque Recife, 01 de Agosto de 2014 MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. Universidade Federal Rural de Pernambuco Departamento de Estatística e Informática Pós-Graduação em Informática Aplicada
  2. 2. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. ● Introdução ○ Motivação ○ Objetivos ○ Contribuições ● Fundamentação teórica ● Modelo Proposto MalariaSystem ● Resultados ● Conclusão ○ Contribuições obtidas ○ Limitações ○ Trabalhos futuros ○ Lista de publicações 2 ROTEIRO
  3. 3. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MOTIVAÇÃO 3
  4. 4. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MOTIVAÇÃO 3
  5. 5. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MOTIVAÇÃO Microscópio? Diagnóstico In-loco? Malária? 3
  6. 6. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. OBJETIVOS (i) Estudar conceitos de malária, técnicas de visão computacional e inteligência artificial; (ii) Desenvolver um modelo utilizando os conceitos e técnicas estudadas em (i), com a finalidade de diagnóstico de malária; (iii) Implementar via linguagem de programação o protótipo do modelo desenvolvido em (ii); (iv) Implementar e avaliar o uso de dispositivos móveis como ferramenta de apoio a diagnóstico de malária. 3
  7. 7. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. CONTRIBUIÇÕES (i) É possível efetuar uma etapa de segmentação de imagens de modo a extrair informações de objetos dentro das células sanguíneas? (ii) De acordo com os fundamentos do ShistoSystem(Firmo 2010) é possível prover um bom classificador para diagnóstico para malária? (iii) Em dispositivos móveis existe viabilidade para um sistema de baixo custo para diagnóstico de malária? 4
  8. 8. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MALÁRIA Em 2010, 24 milhões de casos em 106 áreas endêmicas.
  9. 9. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MALÁRIA Os sintomas da malária são febre, dor de cabeça e vômitos, e geralmente aparecem entre 10 e 15 dias após a picada do mosquito (OMS, 2012). P. falciparum P. vivax P. ovale P. malariae P. knowlesi Mosquito anopheles darlingi
  10. 10. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MALÁRIA NO BRASIL Predomina : Região Amazônica Principal Vetor: Anopheles darlingi Principais Tipos: P.vivax P.falciparum
  11. 11. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. CICLO DA DOENÇA
  12. 12. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MALÁRIA Dificuldades em reconhecer padrões até para técnicos experientes...
  13. 13. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. VISÃO COMPUTACIONAL Segundo Gonzales e Woods [2000] “O interesse em métodos de processamento de imagens digitais decorre de duas áreas principais de aplicação: melhoria de informação visual para a interpretação humana e o processamento de dados de cenas para percepção automática através de maquinas”.
  14. 14. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. VISÃO COMPUTACIONAL
  15. 15. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. FUNDAMENTOS DO SHISTOSYSTEM ● Contagem de ovos de Schistosoma Mansoni; ● Baixo custo; ● Técnica de detecção de faces de Viola e Jones(2004).
  16. 16. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. DETECÇÃO DE OBJETOS ● Viola e Jones(2004) ○ Características Haar-like; ○ Imagem integral; ○ Algoritmo adaboosting; ○ Cascata de classificadores;
  17. 17. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. DETECÇÃO DE OBJETOS Características básicas: O valor de uma característica de dois retângulos é a diferença entre:
  18. 18. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. VIOLA E JONES(2004) ● Janela de 24 x 24 pixels; ● Inúmeras combinações aproximadamente 160.000 retângulos(características) por subjanela; ● Problemática ○ Encontrar as melhores características ○ Custo computacional baixo ○ Solução?????
  19. 19. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. VIOLA E JONES(2004) ● Imagem Integral ○ É uma representação que pode ser utilizada onde se tem uma função de pixels para números reais f(x, y). ○ Soma dos pixels acima e à esquerda de (x,y) em i, inclusive.
  20. 20. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. VIOLA E JONES(2004) ● Imagem integral ○ 4 referências a imagem; ○ Calculo do valor de uma característica O(1). D = II(4) − II(2) − II(3) + II(1)
  21. 21. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. VIOLA E JONES(2004) ● Algoritmo Adaboost ○ Adaboosting é um meta-algoritmo de aprendizado onde a saída de outros algoritmos de aprendizagem (alunos fracos) é combinado com uma soma ponderada que representa o resultado final do classificador potencial. Tem como principal característica a distribuição de pesos nos conjuntos de exemplos e a modificação da distribuição com o decorrer das iterações do algoritmo.
  22. 22. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. VIOLA E JONES(2004) ● Cascata de classificadores
  23. 23. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem ● Fundamentos de AC.Firmo(2010); ● Detecção de parasitos do tipo Plasmodium; ● Fase Trofozoíta P.falciparum; ● Proposta : Dispositivos móveis e baixo custo.
  24. 24. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem ● Etapa 1 - Aquisição da imagem: ○ Equipamento de microscopia com no mínimo 1000X ampliação e uso do óleo de imersão; ○ Equipamentos de captura de imagem com proposta de baixo custo; ○ Sistema de acoplamento caseiro (Alto custo de sistemas profissionais Aprox. $250).
  25. 25. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem ● Etapa 1 - Aquisição da imagem: Sony DSC H1 Logitech c270 Sansung Galaxy TAB2 Dimensões (mm) 71 x 30 x 91 0.8 x 2.1 x 1.7 175 x 257 x 9.7 Peso (g) 591 100 587 Resolução da Câmera (MP) 5MP 3MP 3.2MP
  26. 26. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem ● Etapa 1 - Aquisição da imagem:
  27. 27. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem ● Etapa 1 - Aquisição da imagem:
  28. 28. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem ● Etapa 2 - Segmentação: ○ Importância da segmentação em visão computacional; ○ Segmentação, particionar regiões das imagens; ○ Otimizar o espaço de busca e redução de ruídos.
  29. 29. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem ● Etapa 2 - Segmentação:
  30. 30. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem ● Etapa 2 - Segmentação: ○ Grayscale ○ OTSU; ○ Morfologia matemática; ○ Subtração.
  31. 31. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem ● Etapa 3 - Treinamento e Validação: ○ Viola e Jones (2004); ○ OpenCV (Haartraining Kit); ○ Atividades: ■ Criar conjunto de exemplos positivos e negativos ■ Treinar o classificador com os conjuntos de exemplos.
  32. 32. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem ● Etapa 3 - Treinamento e Validação: ○ Criar conjunto de exemplos positivos e negativos
  33. 33. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem ● Etapa 3 - Treinamento e Validação: ○ Marcar exemplos positivos.
  34. 34. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem ● Etapa 3 - Treinamento e Validação: ○ Criar conjunto de exemplos positivos.
  35. 35. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem ● Etapa 3 - Treinamento e Validação: ○ Criar conjunto de exemplos negativos
  36. 36. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem ● Etapa 3 - Treinamento e Validação: ○ Treinar o classificador com os exemplos. ● Haartraining ○ haartraining -data data/UPCandCDC/GAB/90 10/cascadeBasic -vec data/vector upCdc 90 10.vec -bg negative777/negative.txt -npos 500 - nneg 777 -nstages 20 -mem 1500 -mode BASIC -minhitrate 0.995 - maxfalsealarm 0.5 -w 24 -h 24 -sym
  37. 37. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem ● Etapa 4 - Desenvolvimento de um sistema de detecção de plasmodium em dispositivos móveis. ○ A partir de uma imagem; ○ A partir da câmera do dispositivo (tempo real).
  38. 38. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem
  39. 39. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. MODELO PROPOSTO - MalariaSystem
  40. 40. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. RESULTADOS ● A partir do modelo proposto foram desenvolvido experimentos afins de: ○ Quantificar a taxa de acertos; ○ Classificar em 2 Classes (Positivo e Negativo);
  41. 41. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. RESULTADOS Métricas de avaliação : ● Sensitividade (recall) e Especificidade ○ Amostras positivas corretamente ○ Amostras negativas corretamente
  42. 42. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. RESULTADOS Melhores resultados de cada um dos experimentos.
  43. 43. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. RESULTADOS - Experimento 1 Base de imagens : Discrete Modelling and Simulation of Biological Systems (MOSIMBIO) e Wellcome Images.
  44. 44. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. RESULTADOS - Experimento 1 Base de imagens : Discrete Modelling and Simulation of Biological Systems (MOSIMBIO) e Wellcome Images. Nesse cenário a cascata com 15 estágios teve uma taxa de acerto de 70%, um recall 0,70 e especificidade 0,78. Cenário 94% treinamento e 6% validação
  45. 45. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. RESULTADOS - Experimento 2 Base de imagens : CPqAM - Sony DSC H1
  46. 46. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. RESULTADOS - Experimento 2 Base de imagens : CPqAM - Sony DSC H1 Cenário 90% treinamento e 10% validação
  47. 47. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. RESULTADOS - Experimento 3 Base de imagens : CPqAM - Webcam
  48. 48. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. RESULTADOS - Experimento 3 Base de imagens : CPqAM - Webcam Cenário 90% treinamento e 10% validação
  49. 49. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. RESULTADOS - Experimento 4 Base de imagens : CPqAM - Tablet Treinamento experimental… dados insuficientes… Cenário 70% treinamento e 30% validação
  50. 50. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. RESULTADOS - Experimento 5 Base de imagens : Todos
  51. 51. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. RESULTADOS - Experimento 5 Base de imagens : Todos A cascata com 15 estágios novamente teve o melhor desempenho, com (0,70) de sensitividade e (0,82) de especificidade, a taxa de acerto é de 70%. Cenário 94% treinamento e 6% validação
  52. 52. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. Discussão Viola e Jones [2004] diz que a medida que os estágios vão aumentando o classificador tende a ser mais rigoroso diminuindo o número de falsos alarmes com isso tende a aumentar a especificidade … Para este caso da detecção de parasitos de malária as cascatas com 15 estágios atingiram um melhor desempenho.
  53. 53. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. CONCLUSÕES - CONTRIBUIÇÕES A idéia dessa ferramenta é ser utilizada em áreas remotas por agentes de saúde pública. Nesses locais, o capital humano e também um recurso escasso… ● Baixo custo ● Usabilidade ● In loco
  54. 54. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. CONCLUSÕES - CONTRIBUIÇÕES Portanto, a partir do modelo proposto e dos resultados obtidos foi possível avaliar a viabilidade da solução para plataformas móveis, destacando os seguintes aspectos: ● Aquisição da imagem: ○ Microscópio simples; ○ Sistema de acoplamento de baixo custo. ● Pré-processamento da imagem: ○ Algoritmos e filtros; ○ Redução do espaço de busca.
  55. 55. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. CONCLUSÕES - CONTRIBUIÇÕES (i) É possível efetuar uma etapa de segmentação de imagens de modo a extrair informações de objetos dentro das células sanguíneas? (ii) De acordo com os fundamentos do ShistoSystem(Firmo 2010) é possível prover um bom classificador para diagnóstico para malária? (iii) Em dispositivos móveis existe viabilidade para um sistema de baixo custo para diagnóstico de malária?
  56. 56. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. CONCLUSÕES - LIMITAÇÕES ● P. falciparum e P. vixax- Trofozoíta ● Problemas na captura de imagens: ○ Barcelona - ES ○ CPqAM ○ Aprox. 2 a 3 imagens por dia ● Treinamento laboratorial de malária. ● Convênio (BCN) para a validação in-loco do sistema na África (futuro) …
  57. 57. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. CONCLUSÕES - TRABALHOS FUTUROS ● Efetuar avaliações do modelo proposto com outras bases de imagens; ● Melhorar o método de pré-processamento proposto, de tal forma a segmentar a forma anelar do parasito na fase trofozoíta; ● Desenvolver um equipamento de microscopia portátil à ser acoplado ao Tablet, de tal forma a executar diagnóstico de malária em tempo real; ● Outros algoritmos de aprendizagem de máquina; ● Demais espécies e fases do plasmodium. ● ...
  58. 58. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. CONCLUSÕES - PUBLICAÇÕES Algumas publicações durante o período do mestrado: ● Malaria System: a New Tool for Automatic Diagnosis of Malaria in Mobile Devices - has been selected for presentation as Oral presentation at Medicine 2.0: Social Media, Mobile Apps, and Internet/Web 2.0 in Health, Medicine and Biomedical Research at Torremolinos, Malaga ES (OUT 2014); ● A Proposal for Automatic Diagnosis of Malaria: Extended Abstract at the 22nd International World Wide Web Conference; ● SchistoSystem - Inteligência Artificial para Diagnóstico Automático por Imagens.
  59. 59. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. JOURNAL
  60. 60. MalariaSystem: uma ferramenta para diagnóstico automático de malária em dispositivos móveis. AGRADECIMENTOS IBPG-1300-1.03/11 Bolsista da : Parceiros:

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