Accesible, conectado y computacionalmente potente, los teléfonos inteligentes ya no son solo para "selfies". Han surgido como poderosas herramientas de evaluación capaces de diagnosticar afecciones médicas en entornos de punto de atención. Los teléfonos inteligentes también son una solución viable para la atención médicaen el mundo en desarrollo porque permiten a usuarios no capacitados recopilar y transmitir datos a profesionales médicos.
Aunque la tecnología de la cámara del teléfono inteligente hoy ofrece una amplia gama de aplicaciones médicas como microscopía y análisis citométrico, en la práctica, las pruebas de imágenes de teléfonos celulares tienen limitaciones que restringen severamente su utilidad. Para abordar estas limitaciones se requiere hardware externo del teléfono inteligente para obtener resultados cuantitativos, lo que imponeUn compromiso de diseño entre accesibilidad y precisión.
Investigadores de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la Florida Atlantic University han desarrollado un novedoso algoritmo de imágenes de teléfonos celulares que permite el análisis de ensayos típicamente evaluados mediante espectroscopía, un dispositivo altamente sofisticado y poderoso utilizado en la investigación científica.
A través del análisis de más de 10,000 imágenes, los investigadores han podido demostrar que el método de saturación que desarrollaron superó sistemáticamente los algoritmos existentes en una amplia gama de condiciones de campo operativo. Sus hallazgos, publicados en la revista Analista de la Royal Society of Chemistry, es un paso adelante en el desarrollo de diagnósticos en el punto de atención al reducir la necesidad del equipo requerido, mejorar el límite de detección y aumentar la precisión de los resultados cuantitativos.
"Las cámaras de los teléfonos inteligentes están optimizadas para la apariencia de la imagen en lugar de para mediciones cuantitativas basadas en imágenes, y no se pueden omitir o revertir fácilmente. Además, la mayoría de los ensayos biológicos y bioquímicos de laboratorio aún carecen de un análogo de teléfono celular robusto y repetible,"dijo Waseem Asghar, Ph.D., autor principal y profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Informática y Eléctrica y Ciencias de la Computación de la FAU." Hemos podido desarrollar un método de preprocesamiento de imágenes basado en un teléfono celular que produce una intensidad media de píxeles convariaciones más pequeñas, límites de detección más bajos y un rango dinámico más alto que los métodos existentes "
Para el estudio, Asghar y los coautores Benjamin Coleman y Chad Coarsey, estudiantes graduados en el Laboratorio Asghar en la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la FAU, realizaron la captura de imágenes con tres teléfonos inteligentes: el Android Moto G con 5 megapíxeles MPcámara; el iPhone 6 con una cámara de 12 MP y el Samsung Galaxy Edge 7 con una cámara de 12 MP.
Probaron la captura de imágenes en varias condiciones, midieron el rendimiento del algoritmo, probaron la sensibilidad a la distancia, inclinación y movimiento de la cámara, y examinaron las propiedades del histograma y la respuesta de concentración. También examinaron el límite de detección y las propiedades de saturación, iluminación ambientalniveles y relación con el espacio de color rojo-verde-azul RGB. Las imágenes de teléfonos celulares se almacenan de forma nativa como conjuntos de intensidades de píxeles RGB, comúnmente conocidos como canales de color.
Utilizando varios miles de imágenes, los investigadores compararon el análisis de saturación con los métodos RGB existentes y descubrieron que mejoraba analíticamente y empíricamente el rendimiento en presencia de ruido de luz ambiental aditivo y multiplicativo. También mostraron que el análisis de saturación puede interpretarse como una versión optimizadade las pruebas existentes de relación RGB. Verificaron que las condiciones ideales de captura de imagen incluyen luz blanca constante, un fondo blanco limpio, distancia mínima a la muestra y desplazamiento angular cero de la cámara.
Asghar, Coleman y Coarsey también aplicaron la prueba a un ELISA ensayo de inmunosorción enzimática, una técnica de ensayo basada en placa diseñada para detectar y cuantificar sustancias como péptidos, proteínas, anticuerpos y hormonas. Descubrieron que para el VIH,El análisis de saturación permitió una evaluación sin equipo y un límite de detección fue significativamente menor que el que está disponible actualmente con los métodos RGB.
La metodología desarrollada por FAU representa una mejora en la repetibilidad, la practicidad y el rechazo de ruido de captura de imágenes. Además, el análisis de saturación no se ve afectado por muchos de los principales factores limitantes para las pruebas basadas en imágenes, como las variaciones de iluminación ambiental, sombreado,y niveles de luz variables. Los investigadores anticipan que las propiedades favorables del análisis de saturación encontrarán y permitirán pruebas de punto de atención basadas en imágenes de teléfonos celulares con menos sobrecarga del equipo y límites de detección más bajos.
"La investigación que se lleva a cabo en el Laboratorio Asghar de la Florida Atlantic University tiene implicaciones importantes para la medicina de diagnóstico y la prestación de atención médica en los países desarrollados y en desarrollo", dijo Stella Batalama, Ph.D., decano de la Facultad de Ciencias de la FAUIngeniería y Ciencias de la Computación ". El profesor Asghar y su equipo están impulsados a continuar desarrollando tecnología de punta que tiene la capacidad de detectar y diagnosticar remotamente enfermedades de forma rápida, precisa y económica. Este último algoritmo que han desarrollado es uno de los muchos avances que han desarrollado.están haciendo en este campo "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Florida Atlantic University . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :