Merchan Castellanos, Nuri AndreaAvendaño Peréz, JonathanEcheverry Rey, Juan SebastianPieschacon Chuzcano, Maria Lucia2024-04-192024-04-192024-04https://hdl.handle.net/20.500.12495/12075Este 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.application/pdfspaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 InternacionalCryptosporidium sppDispositivo portableVisión artificialIdentificación in vitroCuantificaciónMétodos granulares de filtraciónMicroscopíaCódigo de visión artificialZielh NeelsenMatriz de confusiónStandard Methods for the Examination of Water and Wastewater610.28Desarrollo de un dispositivo portable de visión artificial para la identificación y cuantificación in vitro de Cryptosporidium spp. en muestras de aguaTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoCryptosporidium sppPortable deviceComputer visionIn vitro identificationQuantificationGranular filtration methodsMicroscopyArtificial vision codeZielh NeelsenConfusion matrixStandard Methods for the Examination of Water and Wastewater.instname:Universidad El Bosquereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquehttps://repositorio.unbosque.edu.coDevelopment of a portable vision device artificial for the identification and quantification in vitro of Cryptosporidium spp. in water samplesAcceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccessinfo:eu-repo/semantics/openAccess