Algoritma Smartphone Revolusioner Mengaktifkan Diagnosa Penyakit yang Akurat

• Algoritma citra smartphone baru memungkinkan pengguna yang tidak terlatih untuk menganalisis uji kompleks, seperti HIV, antigen kanker ovarium, dan DNA tuberkulosis.
• Ia bekerja dengan menghasilkan intensitas piksel rata-rata dengan variansi kecil dan rentang dinamis tinggi.

Smartphone telah muncul sebagai perangkat evaluasi yang sangat mampu untuk berbagai aplikasi, seperti uji kolorimetrik, uji aliran lateral, analisis sitometri, dan mikroskopi ponsel. Mereka adalah opsi yang layak karena menggabungkan kemampuan pemrosesan yang kuat, sensor canggih, dan konektivitas nirkabel ke dalam perangkat kecil.

Perangkat ini tidak lagi hanya untuk selfie, mereka telah menjadi opsi yang menarik untuk mendiagnosis kondisi medis di setting tertentu. Mereka memungkinkan orang yang tidak berpengalaman untuk mengumpulkan data dan mengirimkannya kepada profesional medis.

Dengan mempertimbangkan semua fitur smartphone ini, peneliti di Florida Atlantic University telah menciptakan algoritma citra smartphone baru untuk memungkinkan pengguna yang tidak terlatih menganalisis uji yang biasanya dievaluasi oleh teknik yang secara intrinsik kompleks dan kuat yang dikenal sebagai spektroskopi.

Bagaimana Mereka Melakukannya?

Hardware kamera ponsel yang ada tidak cukup cerdas, yang membatasi utilitas perangkat. Untuk mengatasi keterbatasan ini dan mendapatkan hasil yang akurat, digunakan perangkat keras eksternal.

Saat ini, semua kamera ponsel dirancang untuk penampilan citra yang lebih baik daripada evaluasi citra kuantitatif. Juga, banyak uji biokimia tidak memiliki analog smartphone yang dapat diulang dan kuat.

Dalam studi ini, peneliti mengembangkan teknik pra-pemrosesan citra berbasis smartphone yang menghasilkan intensitas piksel rata-rata (MPI) dengan variansi yang lebih kecil, dan rentang dinamis yang lebih luas dibandingkan teknik konvensional.

Sementara citra smartphone secara asli disimpan sebagai grup intensitas piksel RGB, metode baru menggunakan parameter saturasi dari ruang HSV (hue, saturation, color) untuk mengaktifkan diagnosis titik perawatan.

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

Analisis saturasi tidak terganggu oleh faktor pembatas utama, seperti tingkat cahaya yang bervariasi, bayangan, dan variasi cahaya lingkungan. Bahkan, metode ini meningkatkan praktisitas, repeatabilitas, dan penolakan noise pengambilan foto, sambil mengurangi overhead peralatan untuk uji titik perawatan berbasis citra.

Hasil

Tim menganalisis lebih dari 10.000 gambar dan menemukan bahwa algoritma mereka secara konsisten unggul dibandingkan semua metode lain yang ada di bawah berbagai skenario operasi lapangan. Mereka menangkap semua citra menggunakan 3 smartphone: Samsung Galaxy Edge 7, iPhone 6, dan Moto G dengan kamera masing-masing 12, 12, dan 5 MP.

Citra uji diagnostik ditangkap melalui kamera ponsel dan daerah minat (ROI) diubah menjadi HSV. Kemudian analisis MPI diterapkan untuk menentukan konsentrasi dan absorbansi sampel. | Kredit para peneliti

Mereka mengukur kinerja algoritma, menguji sensitivitas terhadap jarak kamera, gerakan dan kemiringan, menangkap citra dalam berbagai kondisi, dan memeriksa respons konsentrasi dan karakteristik histogram. Juga, mereka menganalisis tingkat cahaya lingkungan, properti saturasi, batas deteksi, dan hubungan dengan ruang warna RGB (merah, hijau, biru).

Setelah membandingkan analisis saturasi dengan metode RGB tradisional, peneliti mengonfirmasi bahwa teknik mereka meningkatkan kinerja (baik secara empiris maupun analitis) dalam kehadiran noise cahaya lingkungan.

Mereka juga mendemonstrasikan kondisi ideal untuk menangkap citra, yang termasuk latar belakang putih polos, cahaya putih konsisten, perpindahan sudut nol pada smartphone dan jarak minimum ke sampel.

Mereka menerapkan algoritma mereka pada uji biokimia analitik, yang dikenal sebagai enzyme-linked immunosorbent assay, yang dikembangkan khusus untuk mengidentifikasi dan mengkuantifikasi substansi seperti antibodi, protein, peptida, dan hormon. Menurut hasil, analisis saturasi memungkinkan pemeriksaan yang akurat dan bebas peralatan untuk HIV.

Baca: Algoritma Linier yang Dapat Menemukan Smartphone Tanpa GPS

Peneliti berencana untuk meningkatkan algoritma mereka lebih lanjut untuk membuat proses diagnosis menjadi cepat, akurat dan murah.