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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Goes, Rafael Eleodoro de | - |
| Autor(es): dc.contributor | Goes, Rafael Eleodoro de | - |
| Autor(es): dc.contributor | Lazzaretti, André Eugênio | - |
| Autor(es): dc.contributor | Copetti, Luiz Fernando | - |
| Autor(es): dc.creator | Walter, Lucas André | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:13:06Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:13:06Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-02-10 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-02-10 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-05-31 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35939 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1091187 | - |
| Descrição: dc.description | Lateral flow immunoassays are simple, fast-resulting tests that allow large-scale applications without the need for complex infrastructure or laboratory processes. This type of test came to prominence with the recent Covid-19 pandemic, but its scope is much broader and can range from detecting contaminants in food to veterinary medicine. Characterized by the result indicated through stripes that appear when depositing a sample in the immunoassays, the result is given in a quantitative way (where the intensity of the stripes indicates the concentration of an antigen or contaminant in the sample being analyzed) or qualitatively (where a threshold is established, and the result can be reactive or non-reactive). Analyzing this type of test with the naked eye can be challenging, in some cases leading to human errors, in addition to being a time-consuming task for health professionals when used on a large scale. In this undergraduate thesis, a tool was developed capable of displaying the results of such tests without the need for human interference, through a reader that uses a camera to generate images and, through a previously trained artificial neural network, classifies the rapid immunoassays according to their respective test disease and displays the results through a graphical user interface. | - |
| Descrição: dc.description | Os imunoensaios de fluxo lateral são testes simples e de resultado rápido que permitem aplicações em larga escala sem a necessidade de infraestruturas complexas ou processos laboratoriais. Esse tipo de teste entrou em evidência com a recente pandemia de Covid-19, mas sua área de aplicação é muito mais ampla e pode ir de detecção de contaminantes em alimentos à medicina veterinária. Caracterizados pelo resultado apontado através de listras que surgem ao depositar uma amostra no teste, o resultado é dado de forma quantitativa (onde a intensidade das listras aponta a concentração de um antígeno ou contaminante na amostra sendo analisada) ou qualitativa (onde se estabelece um limiar de corte e o resultado pode ser reagente ou não reagente). A análise desse tipo de teste a olho nu pode ser desafiadora, em alguns casos podendo levar a erros humanos, além de ser uma tarefa dispendiosa de tempo para profissionais da saúde quando utilizados em larga escala. Neste trabalho, foi desenvolvida uma ferramenta capaz de exibir o resultado de tais testes sem a necessidade de interferência humana, através de uma leitora que se utiliza de uma câmera para gerar imagens e através de uma rede neural artificial previamente treinada, classifica os testes rápidos conforme sua respectiva doença de ensaio e exibe os resultados através de uma interface gráfica de usuário. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
| Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Engenharia Eletrônica | - |
| Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
| Direitos: dc.rights | openAccess | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais (Computação) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Processamento de imagens | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado profundo (Aprendizado do computador) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Visão por computador | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Neural networks (Computer science) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Image processing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Deep learning (Machine learning) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Computer vision | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | - |
| Título: dc.title | Leitora de testes rápidos do tipo fluxo lateral utilizando machine learning | - |
| Título: dc.title | Lateral flow immunoassays test reader using machine learning | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT | |
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