Desarrollo de un dispositivo portable de visión artificial para la identificación y cuantificación in vitro de Cryptosporidium spp. en muestras de agua

Este trabajo aborda el desarrollo de un dispositivo portable de visión artificial destinado a la identificación y cuantificación in vitro deCryptosporidium spp. en muestras de agua. El propósito es proporcionar una herramienta aplicable en acuíferos insuficientemente caracterizados o con procesos de...

Full description

Autores:
Echeverry Rey, Juan Sebastian
Pieschacon Chuzcano, Maria Lucia
Tipo de recurso:
https://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad El Bosque
Repositorio:
Repositorio U. El Bosque
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/12075
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12495/12075
https://repositorio.unbosque.edu.co
Palabra clave:
Cryptosporidium spp
Dispositivo portable
Visión artificial
Identificación in vitro
Cuantificación
Métodos granulares de filtración
Microscopía
Código de visión artificial
Zielh Neelsen
Matriz de confusión
Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater
610.28
Cryptosporidium spp
Portable device
Computer vision
In vitro identification
Quantification
Granular filtration methods
Microscopy
Artificial vision code
Zielh Neelsen
Confusion matrix
Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater.
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
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description Este trabajo aborda el desarrollo de un dispositivo portable de visión artificial destinado a la identificación y cuantificación in vitro deCryptosporidium spp. en muestras de agua. El propósito es proporcionar una herramienta aplicable en acuíferos insuficientemente caracterizados o con procesos de sanitización incompletos, como los métodos granulares de filtración comúnmente utilizados en áreas rurales, que representan el 71% del territorio nacional. Por ende, se llevó a cabo un proceso de ingeniería que parte del levantamiento de requerimientos para diseñar y construir un dispositivo portable capaz de alcanzar 1000 aumentos mediante un conjunto de lentes, sistemas mecánicos y eléctricos. Estos componentes permiten obtener una proyección clara de Cryptosporidium spp. mediante técnicas de microscopía, diseñadas para visualizar elementos en el rango de 0.2 a 0.8 μm con una resolución de máximo 1 mm en los ejes de movimiento. La herramienta desarrollada permite realizar un barrido de 30 campos al azar en una lámina porta muestras, que contenga una alícuota de 1 μL de agua filtrada con características específicas. Se utiliza una suspensión comercial de Cryptosporidium spp. para extraer características morfológicas y morfométricas del parásito, responsable de 143 muertes anuales a nivel nacional. Dada la dosis infecciosa de hasta 1(oo)quiste/mL, se implementa un código de visión artificial que, a través de 270 imágenes del microorganismo, identifica y cuantifica los (oo)quistes en las muestras de agua, resaltando su tamaño, color y forma mediante la tinción de Zielh Neelsen. Para validar el sistema, se empleó una matriz de confusión para medir la precisión, exactitud, sensibilidad y puntuación del algoritmo. Posteriormente, se compararon estos resultados con la prueba avalada por el Standard Methods for the Examination ofWater andWastewater, utilizada en laboratorios de salud pública a nivel nacional. El sistema exhibió una precisión muestral del 0.301 y una exactitud de 7.69, confirmando su fiabilidad, seguridad y facilidad de uso. Los resultados de detección y análisis de muestras se presentan de manera accesible en una aplicación móvil, proporcionando trazabilidad y facilitando la evaluación para el usuario.
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spelling Merchan Castellanos, Nuri AndreaAvendaño Peréz, JonathanEcheverry Rey, Juan SebastianPieschacon Chuzcano, Maria Lucia2024-04-19T23:37:22Z2024-04-19T23:37:22Z2024-04https://hdl.handle.net/20.500.12495/12075instname:Universidad El Bosquereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquehttps://repositorio.unbosque.edu.coEste trabajo aborda el desarrollo de un dispositivo portable de visión artificial destinado a la identificación y cuantificación in vitro deCryptosporidium spp. en muestras de agua. El propósito es proporcionar una herramienta aplicable en acuíferos insuficientemente caracterizados o con procesos de sanitización incompletos, como los métodos granulares de filtración comúnmente utilizados en áreas rurales, que representan el 71% del territorio nacional. Por ende, se llevó a cabo un proceso de ingeniería que parte del levantamiento de requerimientos para diseñar y construir un dispositivo portable capaz de alcanzar 1000 aumentos mediante un conjunto de lentes, sistemas mecánicos y eléctricos. Estos componentes permiten obtener una proyección clara de Cryptosporidium spp. mediante técnicas de microscopía, diseñadas para visualizar elementos en el rango de 0.2 a 0.8 μm con una resolución de máximo 1 mm en los ejes de movimiento. La herramienta desarrollada permite realizar un barrido de 30 campos al azar en una lámina porta muestras, que contenga una alícuota de 1 μL de agua filtrada con características específicas. Se utiliza una suspensión comercial de Cryptosporidium spp. para extraer características morfológicas y morfométricas del parásito, responsable de 143 muertes anuales a nivel nacional. Dada la dosis infecciosa de hasta 1(oo)quiste/mL, se implementa un código de visión artificial que, a través de 270 imágenes del microorganismo, identifica y cuantifica los (oo)quistes en las muestras de agua, resaltando su tamaño, color y forma mediante la tinción de Zielh Neelsen. Para validar el sistema, se empleó una matriz de confusión para medir la precisión, exactitud, sensibilidad y puntuación del algoritmo. Posteriormente, se compararon estos resultados con la prueba avalada por el Standard Methods for the Examination ofWater andWastewater, utilizada en laboratorios de salud pública a nivel nacional. El sistema exhibió una precisión muestral del 0.301 y una exactitud de 7.69, confirmando su fiabilidad, seguridad y facilidad de uso. Los resultados de detección y análisis de muestras se presentan de manera accesible en una aplicación móvil, proporcionando trazabilidad y facilitando la evaluación para el usuario.Pontificia Universidad JaverianaBioingenieroPregradoThis work deals with the development of a portable artificial vision device for the in vitro identification and quantification of Cryptosporidium spp. in water samples. The purpose is to provide a tool applicable in aquifers insufficiently characterized or with incomplete sanitization processes, such as the granular filtration methods commonly used in rural areas, which represent 71% of the national territory. Therefore, an engineering process was carried out, starting with the survey of requirements to design and build a portable device capable of reaching 1000 magnifications by means of a set of lenses, mechanical and electrical systems. These components allow obtaining a clear projection of Cryptosporidium spp. by means of microscopy techniques, designed to visualize elements in the range of 0.2 to 0.8 μm with a maximum resolution of 1 mm in the movement axes. The developed tool allows a 30-field random sweep to be performed on a sample slide containing a 1 μL aliquot of filtered water with specific characteristics. A commercial suspension of Cryptosporidium spp. is used to extract morphological and morphometric characteristics of the parasite, responsible for 143 annual deaths nationwide. Given the infectious dose of up to 1(oo)cyst/mL, a computer vision code is implemented that, through 270 images of the microorganism, identifies and quantifies the (oo)cysts in the water samples, highlighting their size, color and shape by Zielh Neelsen staining. To validate the system, a confusion matrix was used to measure the precision, accuracy, sensitivity and score of the algorithm. These results were then compared with the test endorsed by the Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater, used in public health laboratories nationwide. The system exhibited a sample precision of 0.301 and an accuracy of 7.69, confirming its reliability, safety and ease of use. Detection and sample analysis results are presented in an accessible way in a mobile application, providing traceability and facilitating evaluation for the user. spaapplication/pdfspaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Acceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Cryptosporidium sppDispositivo portableVisión artificialIdentificación in vitroCuantificaciónMétodos granulares de filtraciónMicroscopíaCódigo de visión artificialZielh NeelsenMatriz de confusiónStandard Methods for the Examination of Water and Wastewater610.28Cryptosporidium sppPortable deviceComputer visionIn vitro identificationQuantificationGranular filtration methodsMicroscopyArtificial vision codeZielh NeelsenConfusion matrixStandard Methods for the Examination of Water and Wastewater.Desarrollo de un dispositivo portable de visión artificial para la identificación y cuantificación in vitro de Cryptosporidium spp. en muestras de aguaDevelopment of a portable vision device artificial for the identification and quantification in vitro of Cryptosporidium spp. in water samplesBioingenieríaUniversidad El BosqueFacultad de IngenieríaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttps://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Adams et ´al. 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