Революционный смартфон-алгоритм обеспечивает точную диагностику заболеваний

• Новый алгоритм смартфонной визуализации позволяет неподготовленным пользователям анализировать сложные анализы, такие как ВИЧ, антигены рака яичников и ДНК туберкулеза.
• Он работает путем генерации средней интенсивности пикселя с малыми дисперсиями и высоким динамическим диапазоном.

Смартфоны стали высокоспособными устройствами оценки для различных приложений, таких как колориметрические тесты, боковые потоковые анализы, цитометрический анализ и микроскопия с мобильного телефона. Они являются жизнеспособным вариантом, потому что они комбинируют мощную вычислительную способность, изощренные сенсоры и беспроводное соединение в маленьком устройстве.

Эти устройства не только для селфи, они стали привлекательным вариантом для диагностики медицинских состояний в специфических настройках. Они позволяют неопытным людям собирать данные и отправлять их медицинским профессионалам.

Учитывая все эти функции смартфонов, исследователи из Флоридского Атлантического университета создали новый алгоритм смартфонной визуализации, чтобы позволить неподготовленным пользователям анализировать анализы, которые обычно оцениваются интринсически сложной и мощной техникой, известной как спектроскопия.

Как они это сделали?

Бортовой камерный аппарат существующих мобильных телефонов не достаточно умен, что ограничивает утилиту устройства. Для адресации этих ограничений и получения точных результатов используется внешнее оборудование.

Сегодня все камеры мобильных телефонов спроектированы для лучшего внешнего вида картинки вместо количественной оценки на основе изображения. Более того, многие биохимические анализы не имеют повторяемого и робастного смартфонного аналога.

В этом исследовании исследователи разработали технику предобработки изображения на базе смартфона, которая генерирует среднюю интенсивность пикселя (MPI) с меньшими дисперсиями и более широким динамическим диапазоном по сравнению с конвенциональными техниками.

Пока смартфонные изображения нативно хранятся как группы RGB интенсивностей пикселей, новый метод использует параметры насыщенности HSV (тон, насыщенность, цвет) пространства для обеспечения точечной диагностики.

Источник: Analyst (RSC) | doi:10.1039/C8AN02521E | FAU

Анализ насыщенности не изменяется основными ограничивающими факторами, такими как меняющиеся уровни света, затенение и вариации окружающего освещения. Фактически, метод улучшает практичность, повторяемость и отбраковку шума фотосъемки, в то время как снижает накладные расходы на оборудование для изображений точечной диагностики.

Результаты

Команда проанализировала более 10 000 картинок и обнаружила, что их алгоритм последовательно превосходил все остальные существующие методы под разными операционными полевыми сценариями. Они захватили все изображения, используя 3 смартфона: Samsung Galaxy Edge 7, iPhone 6 и Moto G с 12, 12 и 5 МП камерой соответственно.

Изображения диагностических анализов захватываются через камеру телефона и область интереса (ROI) преобразуются в HSV. Затем применяется MPI анализ для определения концентрации и абсорбции образца. | По предоставлению исследователей

Они измерили производительность алгоритма, протестировали чувствительность к дистанции камеры, движению и наклону, захватили изображения в разных условиях и изучили концентрационный отклик и характеристики гистограммы. Также они анализировали уровни окружающего освещения, свойства насыщенности, предел детектирования и отношение с RGB (красный, зеленый, синий) цветовым пространством.

После сравнения анализа насыщенности с традиционными RGB методами исследователи подтвердили, что их техника улучшила производительность (как эмпирически, так и аналитически) в присутствии шума окружающего света.

Они также продемонстрировали идеальные условия для захвата 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 фермент-связанный иммуносорбентный анализ (ELISA), специально разработанному для идентификации и квантификации веществ вроде антител, белков, пептидов и гормонов. Согласно результатам, анализ насыщенности обеспечил точное, безоборудовательное обследование для ВИЧ.

Читайте также: Линейный алгоритм, который может локализовать смартфоны без GPS

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