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Dispositivo de baixo custo permite contagem automática de ovos do mosquito Aedes aegypti

Equipamento automatiza a tarefa de contagem de ovos do mosquito, que hoje é feita manualmente por técnicos

Por Marcela Dourado

O Aedes aegypti, também conhecido como mosquito da dengue, causa grande impacto no sistema público de saúde por ser o principal vetor de arboviroses – como a própria dengue, a zika e a chikungunya. Entre as formas de se combater o aumento no número de casos dessas doenças está o uso de programas de vigilância vetorial e epidemiológica, que ajudam na definição de fatores e populações de risco mediante indicadores, como quantidade de ovos, larvas, pupas ou quantidade de fêmeas de mosquitos. Foi pensando nisso que o bacharel em Sistemas de Informação Rodrigo Emerson Valentim da Silva, orientado pelo professor Leandro Maciel Almeida, do Programa em Pós-Graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), desenvolveu a dissertação de mestrado “Contagem automática de ovos do mosquito Aedes aegypti utilizando métodos de aprendizagem profunda e dispositivo de baixo custo”, defendida em 2021, e construiu um dispositivo que auxilia a contagem de ovos de Aedes aegypti com menos intervenção humana.

De todos os métodos de vigilância vetorial, os dispositivos utilizados para coleta de ovos de Aedes aegypti (ovitrampas) são uma das maneiras mais eficientes para descobrir a presença de mosquitos. Nesses equipamentos, que simulam o ambiente para procriação de mosquitos, as fêmeas colocam seus ovos em palhetas, que são levadas ao laboratório para contagem. Entretanto essa contagem é feita manualmente, sendo uma atividade exaustiva e repetitiva para os técnicos. “O uso do dispositivo [automatizado] melhora a qualidade de trabalho dos técnicos, pois eles não precisam fazer a contagem manualmente, agilizando também o processo de coleta de dados”, explica Rodrigo Valentim.

O dispositivo para contagem automática de ovos de mosquitos, proposto na pesquisa, capta imagens de uma palheta, e essas imagens são analisadas por algoritmos de reconhecimento, o que facilita o processo de identificar os ovos e contá-los. Para conseguir automatizar essa atividade, foi utilizado o conceito de aprendizagem profunda com Redes Neurais Convolucionais (CNNs), um algoritmo capaz de captar uma imagem de entrada, atribuir importâncias e diferenciar aspectos e objetos presentes nela.

Para a utilização de CNNs na pesquisa, foi construída, em conjunto com técnicos da Fundação Oswaldo Cruz Pernambuco (Fiocruz-PE), uma base de dados própria com imagens de ovos de Aedes aegypti. O pesquisador explica que para o dispositivo ser de fácil manuseio, foi desenvolvido um software para que o usuário não precise se preocupar em configurá-lo. “Ele só precisa colocar a palheta no centro do dispositivo e clicar num botão para finalizar a digitalização”, afirma.

Geralmente a contagem de ovos do mosquito Aedes aegypti de forma automática utiliza câmeras profissionais e até auxílio de microscópio, o que faz o custo total dos projetos ser alto e, muitas vezes, até de uso complexo. O pesquisador criou um dispositivo de baixo custo para a digitalização de palhetas utilizando uma impressora 3D, que recebe comandos para movimentar uma câmera de microscópio. A câmera e a estrutura de impressora são de baixo custo, o que viabiliza a produção do dispositivo para uso em laboratórios. Contudo, por ser apenas um protótipo, o dispositivo suporta apenas uma palheta, fazendo, assim, que ainda seja preciso que o técnico troque a palheta após alguns minutos.

Esse dispositivo torna a vigilância epidemiológica do Aedes aegypti mais rápida, ajudando no monitoramento de transmissão de doenças, o que permite que os órgãos responsáveis possam detectar epidemias e planejar maneiras de controlar o mosquito. Rodrigo Valentim explica que os planos futuros para o trabalho são de melhorar o equipamento de digitalização das palhetas. “Atualmente ele só suporta uma palheta por vez, é preciso construir um dispositivo que possa trocar a palheta mais rapidamente”, conclui o pesquisador.

Mais informações
Programa em Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFPE
(81) 2126.4026 / 2126.4003

secpos@cin.ufpe.br 

Rodrigo Emerson Valentim da Silva
revs@cin.ufpe.br 

Data da última modificação: 01/02/2023, 10:25