新しいスマートフォンアルゴリズムは病気を正確に診断することができます

• 新しいスマートフォンイメージングアルゴリズムを使用すると、トレーニングを受けていないユーザーでも、HIV、卵巣がん抗原、結核DNAなどの複雑なアッセイを分析できます。
• 分散が小さく、ダイナミックレンジが高い平均ピクセル強度を生成することで機能します。

スマートフォンは、比色試験、イムノクロマトグラフィー、サイトメトリー分析、携帯電話の顕微鏡検査など、さまざまなアプリケーション向けの高性能な評価デバイスとして登場しました。強力な処理機能、高度なセンサー、ワイヤレス接続を小さなデバイスに組み合わせているため、実行可能なオプションです。

これらのデバイスは、もは​​や自分撮りだけでなく、特定の設定で病状を診断するための魅力的なオプションになっています。経験の浅い人々がデータを収集して医療専門家に送信できるようにします。

これらすべてのスマートフォン機能を念頭に置いて、フロリダアトランティック大学の研究者は、訓練を受けていないユーザーが、分光法と呼ばれる本質的に複雑で強力な技術によって通常評価されるアッセイを分析できるようにする、新しいスマートフォンイメージングアルゴリズムを作成しました。

彼らはどのようにそれをしましたか？

既存の携帯電話の車載カメラハードウェアは十分にスマートではないため、デバイスのユーティリティが制限されます。これらの制限に対処し、正確な結果を得るには、外部ハードウェアを使用します。

今日、すべての携帯電話のカメラは、定量的な画像ベースの評価ではなく、より良い画像の外観を実現するように設計されています。さらに、多くの生化学的アッセイには、再現性があり堅牢なスマートフォンアナログが欠けています。

この研究では、研究者はスマートフォンベースの画像前処理技術を開発しました。これは、従来の技術と比較して、分散が小さく、ダイナミックレンジが広い平均ピクセル強度（MPI）を生成します。

スマートフォンの画像はRGBピクセル強度のグループとしてネイティブに保存されますが、新しい方法では、HSV（色相、彩度、色）空間の彩度パラメーターを使用して、ポイントオブケア診断を可能にします。

参照：アナリスト（RSC）| doi：10.1039 / C8AN02521E | FAU

彩度分析は、光レベルの変化、シェーディング、周囲の照明の変化などの主要な制限要因によって変更されません。実際、この方法は、画像ベースのポイントオブケア検査のための機器のオーバーヘッドを削減しながら、実用性、再現性、および写真キャプチャのノイズ除去を改善します。

結果

チームは10,000枚以上の写真を分析し、さまざまな操作フィールドのシナリオで、アルゴリズムが他のすべての既存の方法を一貫して上回っていることを発見しました。彼らは3つのスマートフォンを使用してすべての画像をキャプチャしました：Samsung Galaxy Edge 7、iPhone 6、Moto G、それぞれ12、12、5MPカメラ。

診断アッセイ画像は携帯電話のカメラでキャプチャされ、関心領域（ROI）がHSVに変換されます。次に、MPI分析を適用して、サンプルの濃度と吸光度を決定します。 |研究者の礼儀

彼らは、アルゴリズムのパフォーマンスを測定し、カメラの距離、動き、傾きに対する感度をテストし、さまざまな条件で画像をキャプチャし、濃度応答とヒストグラムの特性を調べました。また、周囲の照明レベル、彩度特性、検出限界、RGB（赤、緑、青）色空間との関係を分析しました。

飽和分析を従来のRGB手法と比較した後、研究者は、彼らの手法が周囲光ノイズの存在下で（経験的および分析的に）パフォーマンスを向上させることを確認しました。

また、無地の白い背景、一貫した白色光、スマートフォンの角変位ゼロ、サンプルまでの最小距離など、画像をキャプチャするための理想的な条件も示しました。

彼らは、抗体、タンパク質、ペプチド、ホルモンなどの物質を特定および定量化するために特別に開発された、酵素免疫測定法として知られる分析生化学アッセイにアルゴリズムを適用しました。結果によると、飽和分析により、HIVの正確で機器を使用しない検査が可能になりました。

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研究者は、アルゴリズムをさらに改善して、診断プロセスを高速、正確、安価にすることを計画しています。