Новый алгоритм смартфона может точно диагностировать заболевания

• Новый алгоритм визуализации смартфонов позволяет неподготовленным пользователям анализировать сложные анализы, такие как ВИЧ, антигены рака яичников и ДНК туберкулеза.
• Он работает, генерируя среднюю интенсивность пикселей с небольшими отклонениями и высоким динамическим диапазоном.

Смартфоны превратились в высокопроизводительные оценочные устройства для различных приложений, таких как колориметрические тесты, тесты бокового потока, цитометрический анализ и микроскопия сотовых телефонов. Это жизнеспособный вариант, поскольку они объединяют в себе мощные вычислительные возможности, сложные датчики и возможность беспроводного подключения в небольшом устройстве.

Эти устройства больше не предназначены только для селфи, они стали привлекательным вариантом для диагностики заболеваний в определенных условиях. Они позволяют неопытным людям собирать данные и отправлять их медицинским работникам.

Помня обо всех этих функциях смартфонов, исследователи из Атлантического университета Флориды создали новый алгоритм визуализации смартфонов, позволяющий неподготовленным пользователям анализировать анализы, которые обычно оцениваются с помощью сложного и мощного метода, известного как спектроскопия.

Как они это сделали?

Аппаратные средства бортовой камеры существующих сотовых телефонов недостаточно умны, что ограничивает возможности устройства. Для устранения этих ограничений и получения точных результатов используется внешнее оборудование.

Сегодня все камеры сотовых телефонов предназначены для лучшего отображения изображения, а не для количественной оценки изображения. Более того, для многих биохимических анализов нет надежных и повторяемых аналогов для смартфонов.

В этом исследовании исследователи разработали метод предварительной обработки изображений на базе смартфона, который генерирует среднюю интенсивность пикселей (MPI) с меньшими отклонениями и более широким динамическим диапазоном по сравнению с традиционными методами.

В то время как изображения смартфонов изначально хранятся в виде групп яркости пикселей RGB, новый метод использует параметры насыщенности пространства HSV (оттенок, насыщенность, цвет), чтобы обеспечить диагностику в месте оказания медицинской помощи.

Справка:Аналитик (RSC) | doi:10.1039 / C8AN02521E | FAU

На анализ насыщенности не влияют основные ограничивающие факторы, такие как различные уровни освещенности, затенение и вариации окружающего освещения. Фактически, этот метод улучшает практичность, воспроизводимость и подавление шума при фотосъемке, сокращая при этом накладные расходы на оборудование для тестов на месте оказания помощи на основе изображений.

Результаты

Команда проанализировала более 10 000 изображений и обнаружила, что их алгоритм неизменно превосходит все другие существующие методы при различных сценариях работы на полях. Все изображения они сделали на 3 смартфона:Samsung Galaxy Edge 7, iPhone 6 и Moto G с камерой 12, 12 и 5 МП соответственно.

Изображения диагностического анализа снимаются камерой телефона, а область интереса (ROI) преобразуется в HSV. Затем применяется анализ MPI для определения концентрации и оптической плотности образца. | Предоставлено исследователями

Они измерили производительность алгоритма, проверили чувствительность к расстоянию камеры, движению и наклону, сделали снимки в различных условиях и исследовали реакцию на концентрацию и характеристики гистограммы. Кроме того, они проанализировали уровни внешнего освещения, свойства насыщенности, предел обнаружения и взаимосвязь с цветовым пространством RGB (красный, зеленый, синий).

Сравнив анализ насыщенности с традиционными методами RGB, исследователи подтвердили, что их метод улучшил производительность (как эмпирически, так и аналитически) в присутствии шума окружающего света.

Они также продемонстрировали идеальные условия для получения изображений, которые включают простой белый фон, постоянный белый свет, нулевое угловое смещение смартфона и минимальное расстояние до образца.

Они применили свой алгоритм к аналитическому биохимическому анализу, известному как иммуноферментный анализ, специально разработанному для идентификации и количественного определения таких веществ, как антитела, белки, пептиды и гормоны. Согласно результатам, анализ насыщения позволил провести точное обследование на ВИЧ без использования оборудования.

Прочтите:линейный алгоритм, позволяющий обнаруживать смартфоны без GPS

Исследователи планируют усовершенствовать свой алгоритм, чтобы сделать процесс диагностики быстрым, точным и недорогим.