Algoritmo para detección de huevos de Trichuris trichiura en imágenes microscópicas de muestras coprológicas - Hospital Regional de Lambayeque - 2019

• Autor: Vásquez Ortiz, Eduar Aníbal
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo
• Repositorio: UNPRG-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unprg.edu.pe:20.500.12893/8118
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12893/8118
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Análisis microscópicos; Estructuras helmínticas; Muestras coprológicas; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00

El objetivo de esta investigación fue elaborar un algoritmo de visión por computadora para detección de huevos de Trichuris trichiura en imágenes microscópicas de muestras coprológicas con alta sensibilidad y precisión; para lograr esto se usaron 1000 imágenes, 30 % para probar el funcionamiento del algoritmo y 70 % para su aprendizaje, de 65 x 65 pixeles extraídas de 30 imágenes microscópicas de 1280 x 960 pixeles que fueron recolectadas de una sola muestra coprológica positiva procesada en solución salina; se elaboraron programas en Python utilizando librerías OpenCV, Scikit-learn, imutils, argparse, os, cPickle, Numpy y Matplotlib para obtener las subimágenes, graficar histogramas, probar y guardar el clasificador con diferentes vectores de características. El vector con mejor rendimiento fue el histograma en espacio de color HSV con 3 intervalos de matiz, 4 de saturación y 4 de brillo usando el algoritmo del vecino más cercano con métrica Manhattan y un vecino para la clasificación, llegando la sensibilidad del algoritmo al 99,35% y la precisión al 96.1%.