革命的スマホアルゴリズムで精密な疾病診断を実現

• 新しいスマートフォン撮像アルゴリズムで、未訓練ユーザーがHIV、卵巣がん抗原、結核DNAなどの複雑なアッセイを分析可能に
• 小さな分散を持つ平均画素強度と高ダイナミックレンジを生成することで動作

スマートフォンは、比色テスト、ラテラルフローアッセイ、細胞計測分析、携帯電話顕微鏡など、さまざまなアプリケーションで高性能な評価デバイスとして登場しています。強力な処理能力、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、実行可能な選択肢です。

これらのデバイスはもはや自撮りだけのものではなく、特定の設定で医療状態を診断する魅力的なオプションとなっています。未経験の人々がデータを収集し、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き、フロリダアトランティック大学の研究者たちが、通常は分光法として知られる本質的に複雑で強力な技術で評価されるアッセイを、未訓練ユーザーが分析できる新しいスマートフォン撮像アルゴリズムを作成しました。

どのように実現したか？

既存携帯電話のオンボード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ています。これらの制限に対処し正確な結果を得るため、外部ハードウェアが使用されています。

今日、すべての携帯電話カメラは、定量的画像ベース評価ではなく、より良い画像外観のために設計されています。さらに、多くの生化学アッセイには繰り返し可能で堅牢なスマートフォンアナログがありません。

この研究では、研究者たちが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、従来技術と比較してより小さな分散を持つ平均画素強度（MPI）と、より広いダイナミックレンジを生成します。

スマートフォン画像はネイティブにRGB画素強度のグループとして保存されますが、新手法はHSV（色相、彩度、明度）空間の彩度パラメータを使用してポイントオブケア診断を可能にします。

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

彩度分析は、光レベルの変化、陰影、周囲光の変動などの主要な制限要因によって変更されません。実際、この手法は実用性、再現性、撮像ノイズ除去を改善し、画像ベースポイントオブケアテストの機器オーバーヘッドを削減します。

成果

チームは10,000枚以上の画像を分析し、アルゴリズムがさまざまな運用フィールドシナリオ下で他のすべての既存手法を一貫して上回ることを発見しました。3台のスマートフォン（Samsung Galaxy Edge 7、iPhone 6、Moto G、それぞれ12、12、5 MPカメラ）で全画像を撮影しました。

診断アッセイ画像を携帯カメラで撮影し、関心領域（ROI）をHSVに変換。その後MPI分析を適用してサンプルの濃度と吸光度を決定。| 研究者提供

アルゴリズムの性能を測定し、カメラ距離、動き、傾きへの感度をテストし、さまざまな条件下で画像を撮影し、濃度応答とヒストグラム特性を検証しました。また、周囲光レベル、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。

彩度分析を従来のRGB手法と比較した後、研究者たちは周囲光ノイズの存在下で、経験的および分析的に両方で技術が性能を向上させることを確認しました。

また、画像撮影の理想的条件を実証しました：無地の白背景、一定の白色光、スマートフォンのゼロ角度変位、サンプルへの最小距離が含まれます。

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。これは抗体、タンパク質、ペプチド、ホルモンのような物質の同定と定量のために特別に開発されました。結果によると、彩度分析によりHIVの正確な機器不要検査が可能になりました。

研究者たちは診断プロセスを高速、精密、安価にするためアルゴリズムをさらに改良する計画です。