Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4184
Título: Leitor óptico de lâminas citológicas com armazenamento em banco de imagens online para agilizar o processo de visualização em laboratório de análises
Título(s) alternativo(s): Optical reader of cytological blades wiht bank storage of online images to agilize the process of visualization in analytical laboratories
Autor(es): Reis, Leandro Vasconcelos dos
Orientador(es): Jakubiak, Rosangela Requi
Palavras-chave: Processamento de imagens - Técnicas digitais
Laboratórios de patologia clínica - Exames
Citodiagnóstico
Engenharia de protótipos
Processamento eletrônico de dados em tempo real
Computação em nuvem
Imagens digitais
Banco de dados em linha
Engenharia biomédica
Image processing - Digital techniquesValidação
Pathological laboratories - Examinations
Cytodiagnosis
Prototypes, Engineering
Real-time data processing
Cloud computing
Digital images
Online databases
Biomedical engineering
Data do documento: 7-Fev-2019
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: REIS, Leandro Vasconcelos dos. Leitor óptico de lâminas citológicas com armazenamento em banco de imagens online para agilizar o processo de visualização em laboratório de análises. 2019. 87 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2019.
Resumo: Atualmente os laboratórios clínicos estão ofertando exames nos quais eles não possuem condições de realizá-los, devido a falta de equipamentos ou mesmo por falta de mão de obra especializada, com isso é feita a coleta dos exames em um laboratório e enviado para um segundo laboratório que fará toda a análise. O problema dessa prática é que torna o exame vulnerável a erros nos procedimentos e com demora na resposta ao paciente. A partir desse entendimento, o projeto desenvolvido tem como objetivo o construir um protótipo para coletar lâminas citológicas, fazendo a conversão em imagens digitais e disponibilização em tempo real através de uma plataforma na nuvem, para laboratórios de análises. Dessa forma, os laboratórios podem eliminar o processo de transporte, diminuindo o tempo levado entre a coleta e o acesso das lâminas, visando melhorar o tempo de retorno dos resultados dos exames aos pacientes e diminuir os erros nos procedimentos dos exames. O módulo coletor foi desenvolvido totalmente autônomo; em seu interior há um computador embarcado (Raspberry PI) que funciona como um microcomputador normal. Possui uma câmera digital de 5 Megapixels, especial para a Raspberry PI, fazendo a função de coletar as lâminas físicas, transformando-as em imagens digitais através de um sistema local. O sistema local de imagens foi desenvolvido com Javascript e HTML5, e roda sobre o servidor local Node.JS com CLI do Firebase no navegador da Raspberry. A plataforma que recebe as imagens e os dados dos exames, fica online 24 horas por 7 dias da semana. Fica hospedada em um servidor na nuvem que mantém o acesso ao serviço e conecta-se ao Google Firebase. Este por sua vez, armazena e gerencia todos os dados e imagens do sistema.
Abstract: At present the clinical laboratories are offering exams in which they are not able to perform them, due to the lack of equipment or even lack of specialized manpower, with which the exams are collected in a laboratory and sent to a second laboratory which will do the whole analysis. The problem with this practice is that it makes the examination vulnerable to procedural errors and delays in patient response. Based on this understanding, the project aims to build a prototype to collect cytological slides, converting them into digital images and making them available in real time through a cloud platform for analysis laboratories. In this way, the laboratories can eliminate the transport process, reducing the time taken between collection and access of the slides, aiming to improve the time of return of the results of the exams to the patients and to reduce errors in the procedures of the exams. The collector module was developed completely autonomous; Inside there is an embedded computer (Raspberry PI) that works like a normal microcomputer. It has a 5 Megapixel digital camera, especially for the Raspberry PI, which collects the physical slides, transforming them into digital images through a local system. The local image system was developed with Javascript and HTML5, and runs on the local Node.JS server with Firebase CLI in the Raspberry browser. The platform that receives the images and the data of the exams, goes online 24 hours by 7 days of the week. It is hosted on a server in the cloud that maintains access to the service and connects to Google Firebase. This in turn stores and manages all data and system images.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4184
Aparece nas coleções:CT - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
CT_PPGEB_M_Reis, Leandro Vasconcelos dos_2019.pdf1,85 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.