Algoritmo para smartphone permite diagnóstico preciso de enfermedades sin equipamiento

Diagnóstico en el punto de atención con el móvil

Investigadores de la Florida Atlantic University han creado un nuevo algoritmo de imagen para smartphones que permite a usuarios sin formación analizar ensayos complejos (VIH, antígenos de cáncer de ovario, ADN de tuberculosis) que normalmente requieren espectroscopía.

El reto: cámaras diseñadas para estética, no para análisis

Los smartphones combinan procesamiento potente, sensores sofisticados y conectividad inalámbrica, ideales para tests colorimétricos, inmunocromatografía, análisis citométrico y microscopía. Pero sus cámaras están optimizadas para apariencia fotográfica, no para evaluación cuantitativa de imágenes. Muchos ensayos bioquímicos carecen de análogo robusto y repetible en smartphone.

La solución: análisis de saturación en espacio HSV

Desarrollaron una técnica de preprocesamiento de imagen que genera intensidad media de píxel (MPI) con varianzas menores y rango dinámico más amplio que métodos convencionales.

En lugar de intensidades RGB nativas, usan el parámetro de saturación del espacio HSV (matiz, saturación, valor) para diagnóstico en punto de atención. El análisis de saturación no se ve alterado por factores limitantes: niveles de luz variables, sombreado, variaciones de luz ambiental. Mejora practicidad, repetibilidad, rechazo de ruido de captura y reduce equipamiento.

Validación exhaustiva

Analizaron más de 10.000 imágenes con 3 smartphones (Samsung Galaxy Edge 7, iPhone 6, Moto G; 12, 12 y 5 MP). Su algoritmo superó consistentemente a todos los métodos existentes en diversos escenarios de campo.

Probaron sensibilidad a distancia, movimiento, inclinación, condiciones de captura, respuesta de concentración, características de histograma, niveles de luz ambiental, propiedades de saturación, límite de detección y relación con espacio RGB.

Confirmaron que la técnica de saturación mejora el rendimiento (empírica y analíticamente) frente a ruido de luz ambiental. Definieron condiciones ideales: fondo blanco plano, luz blanca consistente, cero desplazamiento angular, distancia mínima a la muestra.

Aplicaron el algoritmo a ELISA (ensayo inmunoenzimático) para identificar/cuantificar anticuerpos, proteínas, péptidos, hormonas: análisis de saturación permitió examen preciso de VIH sin equipamiento.

Planean mejorar el algoritmo para diagnóstico más rápido, preciso e económico.

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