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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Análise de Espécies de Amebas de Vida Livre (AVL) usando Processamento Digital de Imagens e Projeção Multidimensional
Autor(es): Francisco, Ana Kelly de Souza
Primeiro Orientador: Oliveira , Douglas Cedrim
Resumo: Este trabalho tem como objetivo principal abordar a análise morfológica de espécies de Amebas de Vida Livre (AVL) por meio de ferramentas digitais. O processo inclui coleta de imagens, processamento por segmentação, aplicação de descritores morfológicos matemáticos e projeção multidimensional para simplificar a visualização do conjunto de dados. O sistema proposto facilita a inserção de dados organizados em pastas representando classes específicas de amebas de vida livre. Ele permite a análise simultânea de até 12 classes para usuários regulares e até 4 classes para usuários com daltonismo. Cada espécie é representada por um vetor de características (descritores morfológicos) e a análise visual é facilitada por projeção multidimensional dos dados. Além disso, o sistema permite ajustar pesos para cada descritor usando controles deslizantes.
Abstract: This work aims to address the morphological analysis of Free-Living Amoeba (FLA) species through digital tools. The process includes image acquisition, image segmentation, application of morphological operators, computation of image descriptors, and multidimensional projection to simplify data visualization. The proposed system facilitates the insertion of organized data into folders representing specific classes of free-living amoebas. It allows simultaneous analysis of up to 12 classes for regular users and up to 4 classes for users with color vision deficiencies. Each species is represented by a vector of characteristics (descriptors), and visual analysis is facilitated by multidimensional projection of the data. Additionally, the system allows for adjusting the influence weights of each descriptor using sliders.
Palavras-chave: Amebas de vida livre
Análise morfológica
Descritores de imagem
Projeção multidimensional
Análise visual de dados
Área do CNPq: CNPQ::OUTROS::CIENCIAS
Idioma: por
Pais: Brasil
Editor: Instituto Federal Goiano
Sigla da Instituição: IF Goiano
Campus: Campus Rio Verde
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/4327
Data do documento: 7-Fev-2024
Aparece nas coleções:Bacharelado em Ciência da Computação

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