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TitleSistema para determinação do tipo sanguíneo de humanos utilizando técnicas de processamento de imagem
Other titlesSystem for human blood type determination using image processing techniques
Author(s)Ferraz, Ana
Advisor(s)Carvalho, Vítor
Machado, José Mendes
KeywordsTestes pré-transfusionais
Protótipo para testes pré-transfusionais
Algoritmos de visão Computacional
Algoritmos de aprendizagem automática
Pre-transfusion tests
Prototype for pre-transfusion tests
Computer vision algorithms
Machine learning algorithms
Issue date5-Jul-2016
Abstract(s)A determinação do tipo de sangue é essencial para a realização de transfusões de sangue seguras. Em situações de emergência procede-se à administração do tipo sanguíneo “dador universal”. Contudo, por vezes, este tipo sanguíneo pode causar incompatibilidades no recetor da transfusão. Este trabalho apresenta uma solução que permite a determinação automática do tipo de sangue de humanos, o ABO e Rh, em menos de cinco minutos, adequando-se às situações de emergência. Neste contexto, apresenta-se uma metodologia inovadora, global e sistemática, que possibilita a realização automática, rápida e eficaz dos testes pré-transfusionais, possibilitando a administração de sangue compatível ao recetor da transfusão. Para suportar esta metodologia desenvolvem-se três protótipos mecatrónicos, complementares, construídos para cumprimento de objetivos específicos, destinados a cada um deles. No protótipo 1, afere-se as condições de teste e funcionamento do sistema; no protótipo 2, afere-se as condições de mistura e luminosidade; e no protótipo 3, incorpora-se todos os componentes necessários para obter uma solução próxima do sistema final a ser posteriormente “industrializado”. Os protótipos são portáteis e de baixo custo, podendo ser utilizados em locais remotos. Para operar com o sistema mecatrónico desenvolvido e obter automaticamente os resultados dos testes, desenvolve-se uma aplicação informática que possibilita a aquisição, processamento e análise da imagem, baseando-se em algoritmos de Visão Computacional, de Aprendizagem Automática e algoritmos determinísticos. Os algoritmos de Aprendizagem Automática possibilitam a classificação da ocorrência, ou não, de aglutinação na mistura (sangue/reagentes) e tornam a metodologia mais fiável e segura. Os dados dos testes realizados são armazenados em base de dados. A metodologia desenvolvida é independente do protótipo utilizado e possibilita a administração do tipo de sangue compatível, em situações de emergência, evitando a escassez do tipo de sangue “dador universal” e reduzindo a ocorrência de erros humanos na prática transfusional.
The blood types determination is essential to perform safe blood transfusions. In emergency situations it is administrated the “universal donor” blood type. However, sometimes, this blood type can cause incompatibilities in the transfusion receptor. This work presents a solution that allows the automatic determination of human blood types, the ABO and Rh, in less than five minutes, being adequate to emergency situations. In this context, it is presented an innovative, systematic and global methodology which allows the automatic, fast and effective realization of pre-transfusion tests, enabling the administration of compatible blood transfusions to the transfusion receptor. To support this methodology are developed three complementary mechatronic prototypes, built to meet specific goals for each of them. In prototype 1 are met the test conditions and operation of the system; in prototype 2 are met the mixing and brightness conditions; and in prototype 3 are incorporated all the necessary components to obtain a solution close to the final system to be later “industrialized”. The prototypes are portable and of low cost and could be used in remote locations. To operate with the mechatronic system developed and obtain automatically the test results, it is developed a computer application which allows the image acquisition, processing and analysis, based on Computer Vision algorithms, in Machine Learning algorithms and in deterministic algorithms. The Machine Learning algorithms enable the classification of occurrence, or absence, of agglutination in the mixture (blood/reagents) and enable a more reliable and safe methodology. The data obtained in the tests is stored in a database. The methodology developed is independent of the prototype used and allows the administration of a compatible blood type in emergency situations, avoiding the rupture of the “universal donor” blood type and reducing the occurrence of human errors in the transfusion practice.
TypeDoctoral thesis
DescriptionTese de Doutoramento em Engenharia Electrónica e Computadores.
URIhttp://hdl.handle.net/1822/43052
AccessRestricted access (UMinho)
Appears in Collections:BUM - Teses de Doutoramento
DEI - Teses de doutoramento

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