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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. |
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