Nieuw smartphone-algoritme kan nauwkeurig ziekten diagnosticeren

• Met een nieuw beeldvormingsalgoritme voor smartphones kunnen ongetrainde gebruikers complexe tests analyseren, zoals hiv, eierstokkankerantigenen en tuberculose-DNA.
• Het werkt door een gemiddelde pixelintensiteit te genereren met kleine variaties en een hoog dynamisch bereik.

Smartphones zijn naar voren gekomen als zeer capabele evaluatie-apparaten voor verschillende toepassingen, zoals colorimetrische tests, laterale flow-assays, cytometrische analyse en microscopie van mobiele telefoons. Ze zijn een haalbare optie omdat ze krachtige verwerkingscapaciteit, geavanceerde sensoren en draadloze connectiviteit combineren in een klein apparaat.

Deze apparaten zijn niet alleen meer voor selfies, ze zijn een aantrekkelijke optie geworden voor het diagnosticeren van medische aandoeningen in specifieke instellingen. Ze stellen onervaren mensen in staat om gegevens te verzamelen en naar medische professionals te sturen.

Rekening houdend met al deze smartphonefuncties hebben onderzoekers van de Florida Atlantic University een nieuw smartphone-beeldvormingsalgoritme ontwikkeld waarmee ongetrainde gebruikers tests kunnen analyseren die gewoonlijk worden geëvalueerd door een intrinsiek complexe en krachtige techniek die bekend staat als spectroscopie.

Hoe hebben ze het gedaan?

De ingebouwde camerahardware van bestaande mobiele telefoons is niet slim genoeg, wat de bruikbaarheid van het apparaat beperkt. Om deze beperkingen aan te pakken en nauwkeurige resultaten te verkrijgen, wordt externe hardware gebruikt.

Tegenwoordig zijn alle camera's van mobiele telefoons ontworpen voor een betere beeldweergave in plaats van kwantitatieve, op afbeeldingen gebaseerde evaluaties. Bovendien missen veel biochemische tests een herhaalbare en robuuste smartphone-analoog.

In dit onderzoek ontwikkelden onderzoekers een op smartphones gebaseerde beeldvoorbewerkingstechniek die een gemiddelde pixelintensiteit (MPI) genereert met kleinere varianties en een groter dynamisch bereik in vergelijking met conventionele technieken.

Terwijl smartphone-afbeeldingen standaard worden opgeslagen als groepen van RGB-pixelintensiteiten, gebruikt de nieuwe methode de verzadigingsparameters van HSV-ruimte (tint, verzadiging, kleur) om point-of-care-diagnose mogelijk te maken.

Referentie:Analist (RSC) | doi:10.1039/C8AN02521E | FAU

De verzadigingsanalyse wordt niet gewijzigd door belangrijke beperkende factoren, zoals variërende lichtniveaus, schaduw en variaties in het omgevingslicht. De methode verbetert zelfs de bruikbaarheid, herhaalbaarheid en ruisonderdrukking bij het vastleggen van foto's, terwijl de apparatuuroverhead voor op afbeeldingen gebaseerde point-of-care-tests wordt verminderd.

Uitkomsten

Het team analyseerde meer dan 10.000 foto's en ontdekte dat hun algoritme consequent beter presteerde dan alle andere bestaande methoden onder verschillende scenario's voor het operationele veld. Ze hebben alle foto's gemaakt met 3 smartphones:Samsung Galaxy Edge 7, iPhone 6 en Moto G met respectievelijk 12, 12 en 5 MP camera.

Diagnostische testbeelden worden vastgelegd met de camera van een telefoon en het interessegebied (ROI) wordt omgezet in HSV. Vervolgens wordt MPI-analyse toegepast om de concentratie en absorptie van het monster te bepalen. | Met dank aan onderzoekers 

Ze maten de prestaties van het algoritme, testten de gevoeligheid voor camera-afstand, beweging en kanteling, legden beelden vast in verschillende omstandigheden en onderzochten de concentratierespons en histogramkenmerken. Ze analyseerden ook de niveaus van het omgevingslicht, de verzadigingseigenschappen, de detectielimiet en de relatie met de RGB-kleurruimte (rood, groen, blauw).

Na vergelijking van verzadigingsanalyse met traditionele RGB-methoden, bevestigden onderzoekers dat hun techniek de prestaties verbeterde (zowel empirisch als analytisch) in de aanwezigheid van omgevingslichtruis.

Ze demonstreerden ook de ideale omstandigheden voor het maken van afbeeldingen, waaronder een effen witte achtergrond, consistent wit licht, geen hoekverplaatsing van de smartphone en minimale afstand tot het monster.

Ze pasten hun algoritme toe op een analytische biochemische test, ook wel enzymgekoppelde immunosorbenttest genoemd, die speciaal is ontwikkeld voor het identificeren en kwantificeren van stoffen zoals antilichamen, eiwitten, peptiden en hormonen. Volgens de resultaten maakte verzadigingsanalyse een nauwkeurig, apparatuurvrij onderzoek naar HIV mogelijk.

Lezen:een lineair algoritme dat smartphones kan lokaliseren zonder GPS

Onderzoekers zijn van plan hun algoritme verder te verbeteren om het diagnoseproces snel, nauwkeurig en goedkoop te maken.