Sistema WEB para Diagnóstico Automatizado por Imagem com Suporte a Diferentes Modelos de Classificação Microscópica

• Lucas B. M. de Souza UFPI
• Kawan S. Dias UFPI
• Armando L. Borges UFPI
• Viviane B. L. Dias UFPI
• Clésio de A. Gonçalves IFSertãoPE
• Rafael L. Araújo UFPI / IFPI
• Clara E. S. Sátiro
• Ana Carolina L. Pacheco UFPI
• Romuere R. V. e Silva UFPI

DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2025.7908

Resumo

As Leishmanioses são doenças negligenciadas que afetam principalmente regiões tropicais e podem resultar em um grave impacto na saúde pública, especialmente em países de terceiro mundo. Com base nisso, este trabalho propõe um sistema de baixo custo para efetuar a captura e a classificação de imagens baseadas em exames de microscopia, de forma automática, capaz de suportar múltiplos modelos para a detecção de diferentes doenças, incluindo Leishmaniose Visceral Humana (LVH) e Leishmaniose Visceral Canina (LVC). Os modelos de aprendizado profundo integrados ao sistema — InceptionV3 para LVH e YOLOv8 para LVC — alcançaram 98,7% e 82,2% de precisão, respectivamente. Além disso, foi desenvolvida uma plataforma de captura automatizada, que permite a aquisição de imagens microscópicas de forma padronizada e de baixo custo. Os testes de usabilidade demonstraram uma boa aceitação do sistema, destacando sua intuitividade e eficiência na análise de lâminas.

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