DESENVOLVIMENTO DE UMA FERRAMENTA PARA CONTAGEM E RECONHECIMENTO DE OVOS DE MOSQUITO AEDES

Abstract

RESUMO: As arboviroses são doenças infecciosas causadas por vírus que se desenvolvem e são transmitidas pelos insetos vetores, tais como Dengue, Febre Amarela Urbana, Zika e Chikungunya que são transmitidas pelo mosquito Aedes aegypti. Uma das formas de realizar o monitoramento da infestação do mosquito é por meio do uso de ovitrampa, que são pequenos recipientes que simulam locais adequados para a postura de ovos. O uso deste tipo de armadilha pode fornecer importantes informações para o monitoramento destes vetores em uma área. Essa é uma técnica barata, segura e de fácil manuseio, no entanto, sua desvantagem é a necessidade de contagem de ovos dos mosquitos que é realizada manualmente por um agente, com o auxílio de microscópio estereoscópio (Lupa), em ambiente laboratorial. Em períodos chuvosos, é comum encontrar milhares de ovos por palheta, o que torna esse método inviável pela necessidade de grande número de agentes para realizar a contagem dos ovos, de forma confiável e no tempo suficiente para resultar numa ação efetiva de controle vetorial. Com base no exposto, o objetivo deste projeto é utilizar técnicas de Visão Computacional para criar uma ferramenta de contagem automática de ovos de mosquito Aedes em imagens obtidas das palhetas utilizadas nas armadilhas do tipo ovitrampa. O principal produto esperado da execução deste projeto é o desenvolvimento e disponibilização de uma ferramenta que poderá ser utilizada nos laboratórios que mapeiam a taxa de infestação do mosquito Aedes por meio das armadilhas ovitrampa. O aumento da eficiência na contagem, permitirá ampliar o número de áreas mapeadas pelo laboratório. Dessa forma, o potencial inovador da ferramenta é promissor, uma vez que, todos os estados do Brasil que possuem laboratórios que realizam esse mapeamento poderão usufruir da ferramenta proposta. ABSTRACT: Arboviruses are infectious diseases caused by viruses that develop and are trans-mitted by vector insects, such as Dengue, Urban Yellow Fever, Zika and Chikungunya that are transmitted by the Aedes aegypti mosquito. One of the ways to monitor the mosquito infestation is through the use of ovitraps, which are small containers that simulate suitable places for laying eggs. The use of this type of trap can provide important information for monitoring these vectors in an area. This is a cheap, safe and easy-to-use technique, however, its disadvantage is the need to count mosquito eggs, which is performed manually by an agent, with the aid of a stereoscopic microscope (Magnifying glass), in a laboratory environment. In rainy periods, it is common to find thousands of eggs per straw, which makes this method unfeasible due to the need for a large number of agents to perform the egg count, reliably and in a sufficient time to result in an effective vector control action. Based on the above, the objective of this project is to use Computer Vision techniques to create an automatic counting tool for Aedes mosquito eggs in images obtained from the straws used in ovitrap traps. The main product expected from the execution of this project is the development and availability of a tool that can be used in laboratories that map the infestation rate of the Aedes mosquito through ovitrap traps. The increase in counting efficiency will allow increasing the number of areas mapped by the laboratory. In this way, the innovative potential of the tool is promising, since all Brazilian states that have laboratories that carry out this mapping will be able to take advantage of the proposed tool.