XXVII Mostra Unisinos de Iniciação Científica e Tecnológica

XXVII MOSTRA UNISINOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E TECNOLÓGICA De 19/10/2020 a 24/10/2020 Unisinos São Leopoldo e Porto Alegre 164 gue no canal, uma vez que um número representava a ausência de coloração (canal vazio) e o outro, a presença (canal com fluido). A cada iteração, quando o sangue se desloca no canal, onde antes a ma- triz era preenchida por elementos “zeros”, em sua próxima atualiza- ção ela será preenchida por “uns”. Assim, a matriz se transforma até que seus elementos parem de atualizar, indicando a parada do flui- do. A fim de determinar o tempo de coagulação, foi apresentada uma curva de distância por tempo. As informações de tempo foram obti- das pela especificação de frames no vídeo e da frequência de capta- ção, chegando à relação: (número de frames ) x (1 segundo /30 frames ) = (tempo de escoamento). Já para a distância, foi determinado o nú- mero de pixels das imagens e sua relação com o tamanho da imagem em milímetros, obtendo: ( pixels preenchidos por fluido) x (tamanho da imagem em mm /tamanho em pixels ) = (distância percorrida). As curvas de sangue demonstraram um comportamento característico diferenciado de outros fluidos testados e seu tempo de parada pôde ser comparado à análise visual e ao teste de coagulação realizado em laboratório. Além disso, o desenvolvimento de uma análise por ima- gem entrega ao paciente resultados commaior sensibilidade, dispen- sando a avaliação visual. Palavras-chave: Tratamento de imagem; Teste rápido; Tempo de coagulação; Python.