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Campo DCValorIdioma
dc.creatorFeitosa, Moisés de Souza-
dc.date.accessioned2022-03-16T18:08:54Z-
dc.date.available2022-03-16T18:08:54Z-
dc.date.issued2022-03-16-
dc.date.submitted2021-12-15-
dc.identifier.citationFEITOSA, M. de S. Inovações tecnológicas baseadas em ferramentas de baixo custo para imageamento de organismos do solo assistido por visão computacional. 2021. 101 p. Dissertação (Mestrado em Ciência do Solo) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/49508-
dc.description.abstractThe machinery and analysis used in soil organisms studies have been in constant evolution. Usually, microscopes are used to carry out some of those analyses. Though commonly employed in labs, this equipment is usually expensive. One of the components which could be important to the elevated cost of a microscope is the automatized stage. That cost can be up to dozens of thousands of dollars. One strategy that can be used to overcome that barrier is acquiring the stage within the scope of Open Science. With that approach, researchers can assemble their own equipaments using softwares and hardwares of open source. That approach will reduce costs drastically to acquire an automatized stage (which will increase the analysis capacity when compared to traditional microscopes). Moreover, the automatized stage can be adapted to local conditions (for example parts of an old microscope can be reutilized, then reducing costs), as well as to sample’s particularities. This versatility is fundamental in plant parasites nematodes. Traditionally those organisms have been observed in non-conventional microscope slides (wider and longer than conventional ones). That reality makes the observation of nematodes under a microscope more difficult, because the stages of microscopes usually are smaller than the slides dimensions. We have to bear in mind that one of the main uses we can employ to an automatized stage is scanning samples automatically (that means, capturing images from the totality of the sample). In this approach, multiple images (which represent the totality of the sample or only a region) are acquired. It is also necessary a strategy to stitch those images, so that, in the end, the visual field can be amplified by combining multiple images into a single one. Besides that, methods used in soil organisms analyses are in constant change. Recently, machine learning tools have been utilized in the study of a variety of organisms such as bacteria, fungi, and nematodes. This approach is advantageous, particularly in analyses that are labour-intensive and/or need a specialized worker. In that scenario, trained (and tested) algorithms can be deployed to perform those tasks. Aiming to contribute to the popularization of automatized stages and of computer vision (a sub-area of machine learning) approaches to soil organisms analyses, we present in this dissertation two low-cost automatized stages (the first one reuses an old bright-field microscope, while the second one is based on a low-cost digital microscope that has enough resolution to observe nematodes in parasitized soybean roots). Adding to that, we present here algorithms that make some measures on nematodes images, select images with nematodes to posterior stitching to create images of regions containing those organisms in order to amplify the visual field over the sample, and an algorithm to perform segmentation of arbuscular mycorrhizal fungi’s hyphae. To write both softwares of control stages, we utilized the programming language Python. For the hyphae’s segmentation algorithm we also used a Python code. It was obtained satisfactory results in imaging mostly regions containing nematodes with both high resolution and wide vision field, as well as for the measurements of nematodes in images, and hyphae segmentation. Altogether, we believe, it is presented here a cost-effective approach that can popularize the use of automatized stages and machine learning tools for the study of soil organisms.pt_BR
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinaspt_BR
dc.subjectFungos micorrízicos arbuscularespt_BR
dc.subjectAnálise de organismos do solopt_BR
dc.subjectCiência abertapt_BR
dc.subjectComputer visionpt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectStudy of soil organismspt_BR
dc.subjectArbuscular mycorrhizal fungipt_BR
dc.subjectOpen sciencept_BR
dc.subjectMicroscopypt_BR
dc.titleInovações tecnológicas baseadas em ferramentas de baixo custo para imageamento de organismos do solo assistido por visão computacionalpt_BR
dc.title.alternativeTechnological innovations based on low-cost tools for soil organisms imaging auxiliated by computer visionpt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência do Solopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Carvalho, Teotonio Soares de-
dc.contributor.referee1Moreira, Fátima Maria de Souza-
dc.contributor.referee2Costa, Elaine Martins da-
dc.contributor.referee3Terra, Willian César-
dc.description.resumoOs equipamentos e análises utilizados no estudo de organismos do solo estão em constante evolução. Rotineiramente são utilizados microscópios para a condução de algumas destas análises. Embora bastante difundidos, estes equipamentos podem possuir custo bastante elevado. Um dos componentes que pode contribuir significativamente para esta realidade é o estágio automatizado, que, apesar de sua grande utilidade, pode custar até dezenas de milhares de reais. Uma das estratégias que podem ser utilizadas para superar esta barreira é a utilização de estágios automatizados desenvolvidos no escopo da ciência aberta. Com a adoção desta abordagem o pesquisador pode montar o próprio estágio através de softwares e hardwares livres, o que torna a aquisição de um microscópio com estágio automatizado (que aumentará a capacidade de análise em relação a um microscópio tradicional) mais favorável em termos financeiros. Além disso, há a possibilidade de personalização do equipamento às condições locais (de disponibilidade de peças que venham a compor o microscópio), bem como as condições da amostra. Esta adaptabilidade se torna fundamental no estudo de nematoides parasitas de plantas já que, tradicionalmente, a visualização de raízes parasitadas se dá em lâminas não convencionais, de maiores dimensões, não compatíveis com as dimensões dos estágios usualmente utilizados em microscópios comuns. Há de se ter em mente que um dos usos principais que se dá a um estágio automatizado é o escaneamento digital de amostras. Nesta estratégia, múltiplas imagens (que representam a totalidade da amostra ou de uma região de interesse) são geradas sendo necessário uma estratégia de junção destas imagens, de forma que, em última instância, seja ampliado o campo de visão em relação à amostra. Além de usar equipamentos em constante mudança, a análise de organismos do solo também está sujeita a mudanças nas metodologias utilizadas. Recentemente vem crescendo o uso de ferramentas de aprendizado de máquina nestas análises como por exemplo no estudo de bactérias, nematóides e fungos presentes no solo, já que uma série de análises outrora realizadas manualmente, repetidamente, que necessitam de mão-de-obra altamente especializadas e dispendiosas em termo de tempo podem ser substituídas pelo uso de algoritmos treinados para cada uma destas tarefas. Visando contribuir para a popularização do uso de estágios automatizados e de estratégias que envolvem visão computacional (uma sub-área do aprendizado de máquina) apresentamos nesta dissertação dois estágios automatizados de baixo custo (o primeiro reaproveitando um microscópio de campo claro presente no Laboratório de Microbiologia do Solo da Universidade Federal de Lavras, e o segundo um microscópio de baixo custo com estágio automatizado que proporciona o escaneamento total de lâminas contendo raízes parasitadas por nematoides), algoritmo de medição de nematoides contidos em imagens, bem como de seleção de regiões na lâmina escaneada que continham estes organismos para posterior junção e ampliação do campo de visão destas regiões e um algoritmo de segmentação de hifas de fungo micorrízico arbuscular presentes em imagens de raízes. Para a confecção dos softwares de controle dos estágios e para os algoritmos de seleção e medição dos nematoides, foi utilizada a linguagem de programação Python. Para o algoritmo de segmentação das hifas também foi utilizada a mesma linguagem. Foram obtidos resultados satisfatórios na reconstrução de regiões contendo nematoides, bem como para as medições destes organismos e a segmentação das hifas de fungos micorrízicos. Acreditamos que nossa abordagem e os resultados aqui apresentados são importantes para a popularização do uso de estágios automatizados e de ferramentas de aprendizado de máquina para o estudo de organismos do solo.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Ciência do Solopt_BR
dc.subject.cnpqCiência do Solopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3165680010388021pt_BR
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