Sistema WEB para classificação de Leishmaniose Visceral com coleta de imagem microscópicas automática

• Lucas B. M. de Sousa UFPI
• Armando L. Borges UFPI
• Viviane B. L. Dias UFPI
• Clésio de A. Gonçalves UFPI / IFSertãoPE
• Daniel de A. Viana UECE
• Ana Carolina L. Pacheco UFPI
• Romuere R. V. e Silva UFPI

DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2024.2817

Resumo

Este artigo propõe uma aplicação web e uma plataforma automatizada para o diagnóstico da leishmaniose visceral através de imagens microscópicas. Empregando uma abordagem de aprendizado profundo, especificamente o modelo U-Net, o sistema analisa imagens de lâminas para detectar o parasita Leishmania, melhorando o diagnóstico e o tratamento da doença. O diferencial está na capacidade de capturar imagens automaticamente, reduzindo a necessidade de manipulação manual e acelerando o processo de diagnóstico. Os resultados destacam a precisão de 85,1% e sensibilidade de 72,2% do modelo na identificação dos parasitas, evidenciando o potencial da aplicação na prática clínica.

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