El nuevo algoritmo para teléfonos inteligentes puede diagnosticar enfermedades con precisión

• Un novedoso algoritmo de imágenes para teléfonos inteligentes permite a los usuarios no capacitados analizar ensayos complejos, como el VIH, los antígenos del cáncer de ovario y el ADN de la tuberculosis.
• Funciona generando una intensidad media de píxeles con pequeñas variaciones y un alto rango dinámico.

Los teléfonos inteligentes han surgido como dispositivos de evaluación de gran capacidad para diversas aplicaciones, como pruebas colorimétricas, ensayos de flujo lateral, análisis citométrico y microscopía de teléfonos móviles. Son una opción viable porque combinan una potente capacidad de procesamiento, sensores sofisticados y conectividad inalámbrica en un dispositivo pequeño.

Estos dispositivos ya no son solo para selfies, se han convertido en una opción atractiva para diagnosticar afecciones médicas en entornos específicos. Permiten que personas sin experiencia recopilen datos y los envíen a profesionales médicos.

Teniendo en cuenta todas estas características de los teléfonos inteligentes, los investigadores de la Florida Atlantic University han creado un novedoso algoritmo de imágenes de teléfonos inteligentes para permitir a los usuarios no capacitados analizar ensayos que generalmente se evalúan mediante una técnica intrínsecamente compleja y poderosa conocida como espectroscopia.

¿Cómo lo hicieron?

El hardware de la cámara a bordo de los teléfonos móviles existentes no es lo suficientemente inteligente, lo que restringe la utilidad del dispositivo. Para abordar estas limitaciones y obtener resultados precisos, se utiliza hardware externo.

Hoy en día, todas las cámaras de los teléfonos móviles están diseñadas para ofrecer una mejor apariencia de imagen en lugar de evaluaciones cuantitativas basadas en imágenes. Además, muchos ensayos bioquímicos carecen de un análogo de teléfono inteligente robusto y repetible.

En este estudio, los investigadores desarrollaron una técnica de preprocesamiento de imágenes basada en teléfonos inteligentes que genera una intensidad media de píxeles (MPI) con variaciones más pequeñas y un rango dinámico más amplio en comparación con las técnicas convencionales.

Si bien las imágenes de teléfonos inteligentes se almacenan de forma nativa como grupos de intensidades de píxeles RGB, el nuevo método utiliza los parámetros de saturación del espacio HSV (tono, saturación, color) para permitir el diagnóstico en el punto de atención.

Referencia:Analista (RSC) | doi:10.1039 / C8AN02521E | FAU

El análisis de saturación no se ve alterado por factores limitantes importantes, como la variación de los niveles de luz, el sombreado y las variaciones de iluminación ambiental. De hecho, el método mejora la practicidad, la repetibilidad y el rechazo del ruido de la captura de fotografías, al tiempo que reduce la sobrecarga del equipo para las pruebas en el punto de atención basadas en imágenes.

Resultados

El equipo analizó más de 10,000 imágenes y descubrió que su algoritmo superó constantemente a todos los demás métodos existentes en diferentes escenarios de campo operativo. Capturaron todas las imágenes usando 3 teléfonos inteligentes:Samsung Galaxy Edge 7, iPhone 6 y Moto G con cámara de 12, 12 y 5 MP respectivamente.

Las imágenes del ensayo de diagnóstico se capturan a través de la cámara de un teléfono y la región de interés (ROI) se transforma en HSV. Luego se aplica el análisis MPI para determinar la concentración y absorbancia de la muestra. | Cortesía de investigadores

Midieron el rendimiento del algoritmo, probaron la sensibilidad a la distancia, el movimiento y la inclinación de la cámara, capturaron imágenes en diferentes condiciones y examinaron la respuesta de concentración y las características del histograma. Además, analizaron los niveles de iluminación ambiental, las propiedades de saturación, el límite de detección y la relación con el espacio de color RGB (rojo, verde, azul).

Después de comparar el análisis de saturación con los métodos RGB tradicionales, los investigadores confirmaron que su técnica mejoró el rendimiento (tanto empírica como analíticamente) en presencia de ruido de luz ambiental.

También demostraron las condiciones ideales para capturar imágenes, que incluyen un fondo blanco liso, luz blanca constante, desplazamiento angular cero del teléfono inteligente y distancia mínima a la muestra.

Aplicaron su algoritmo a un ensayo de bioquímica analítica, conocido como ensayo inmunoabsorbente ligado a enzimas, especialmente desarrollado para identificar y cuantificar sustancias como anticuerpos, proteínas, péptidos y hormonas. Según los resultados, el análisis de saturación permitió un examen preciso y sin equipo para el VIH.

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Los investigadores planean mejorar aún más su algoritmo para que el proceso de diagnóstico sea rápido, preciso y económico.