Título: Desenvolvimento de um Aplicativo Mobile para Identificação de Triatomíneos Utilizando Redes Neurais Convolucionais
Autores: Isaías da Silva Vilela, Heber Fernandes Amaral & Dandara Lorrayne do Nascimento
Resumo: A Doença de Chagas, causada pelo protozoário Trypanosoma Cruzi, é transmitida principalmente pelo contato com as fezes de triatomíneos infectados. A identificação precisa desses insetos é essencial para a Vigilância Epidemiológica e prevenção da doença. Este artigo apresenta o desenvolvimento de um aplicativo móvel baseado em Convolutional Neural Networks (CNN) para classificar imagens de triatomíneos, auxiliando profissionais de saúde e a população na identificação rápida e precisa do vetor. O modelo foi treinado com um conjunto de imagens previamente processadas e otimizadas, visando atingir no mínimo 90% de acurácia. A metodologia adotada incluiu a preparação dos dados, definição da arquitetura da CNN, treinamento e validação do modelo, bem como a integração do sistema ao aplicativo móvel. Os resultados obtidos demonstram a eficiência da abordagem proposta, evidenciando seu potencial para fortalecer as estratégias de controle do vetor.
Palavras-chave: Chagas disease; triatomines; convolutional neural networks; mobile interface.
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2025-1190543
Artigo em PDF: CBIC_2025_paper1190543.pdf
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