질병을 정확하게 진단할 수 있는 새로운 스마트폰 알고리즘

• 새로운 스마트폰 이미징 알고리즘을 사용하면 교육을 받지 않은 사용자도 HIV, 난소암 항원, 결핵 DNA와 같은 복잡한 분석을 분석할 수 있습니다.
• 작은 변동과 높은 동적 범위로 평균 픽셀 강도를 생성하여 작동합니다.

스마트폰은 비색 테스트, 측면 흐름 분석, 세포 측정 분석 및 휴대 전화 현미경과 같은 다양한 응용 프로그램을 위한 고성능 평가 장치로 부상했습니다. 강력한 처리 기능, 정교한 센서 및 무선 연결을 소형 장치에 결합하기 때문에 실행 가능한 옵션입니다.

이러한 장치는 더 이상 셀카용이 아니라 특정 설정에서 의학적 상태를 진단하는 매력적인 옵션이 되었습니다. 경험이 없는 사람들도 데이터를 수집하여 의료 전문가에게 보낼 수 있습니다.

이러한 모든 스마트폰 기능을 염두에 두고 플로리다 애틀랜틱 대학교의 연구원들은 훈련을 받지 않은 사용자가 일반적으로 분광법으로 알려진 본질적으로 복잡하고 강력한 기술로 평가되는 분석을 분석할 수 있도록 하는 새로운 스마트폰 이미징 알고리즘을 만들었습니다.

그들은 어떻게 했습니까?

기존 휴대폰의 온보드 카메라 하드웨어는 충분히 스마트하지 않아 장치 유틸리티를 제한합니다. 이러한 한계를 해결하고 정확한 결과를 얻기 위해 외부 하드웨어가 사용됩니다.

오늘날 모든 휴대 전화 카메라는 정량적 이미지 기반 평가 대신 더 나은 사진 모양을 위해 설계되었습니다. 게다가 많은 생화학적 분석에는 반복 가능하고 강력한 스마트폰 유사체가 부족합니다.

이 연구에서 연구원들은 기존 기술에 비해 더 작은 변동과 더 넓은 동적 범위로 평균 픽셀 강도(MPI)를 생성하는 스마트폰 기반 이미지 전처리 기술을 개발했습니다.

스마트폰 이미지는 기본적으로 RGB 픽셀 강도 그룹으로 저장되지만 새로운 방법은 HSV(색조, 채도, 색상) 공간의 채도 매개변수를 사용하여 현장 진단을 가능하게 합니다.

참조:분석가(RSC) | 도이:10.1039/C8AN02521E | FAU

채도 분석은 다양한 조명 수준, 음영 및 주변 조명 변화와 같은 주요 제한 요소에 의해 변경되지 않습니다. 실제로 이 방법은 실용성, 반복성 및 사진 캡처 노이즈 제거를 개선하는 동시에 이미지 기반 현장 진료 테스트를 위한 장비 오버헤드를 줄입니다.

결과

팀은 10,000개 이상의 사진을 분석한 결과 다양한 작업 현장 시나리오에서 알고리즘이 다른 모든 기존 방법보다 일관되게 성능이 우수함을 발견했습니다. 그들은 각각 12, 12, 500만 화소 카메라가 장착된 Samsung Galaxy Edge 7, iPhone 6 및 Moto G의 3가지 스마트폰을 사용하여 모든 이미지를 캡처했습니다.

휴대전화의 카메라를 통해 진단 분석 이미지가 캡처되고 관심 영역(ROI)이 HSV로 변환됩니다. 그런 다음 MPI 분석을 적용하여 샘플의 농도와 흡광도를 결정합니다. | 연구원 제공

그들은 알고리즘의 성능을 측정하고, 카메라 거리, 움직임 및 기울기에 대한 감도를 테스트하고, 다양한 조건에서 이미지를 캡처하고, 농도 응답 및 히스토그램 특성을 조사했습니다. 또한 주변 조명 수준, 채도 속성, 감지 한계 및 RGB(빨간색, 녹색, 파란색) 색 공간과의 관계를 분석했습니다.

포화 분석을 기존 RGB 방법과 비교한 후 연구원들은 주변광 노이즈가 있는 상태에서 그들의 기술이 성능을 (경험적으로나 분석적으로 모두) 향상시켰음을 확인했습니다.

그들은 또한 평범한 흰색 배경, 일관된 백색광, 스마트폰의 각도 변위 제로, 샘플까지의 최소 거리를 포함하는 이미지 캡처를 위한 이상적인 조건을 보여주었습니다.

그들은 항체, 단백질, 펩티드, 호르몬과 같은 물질을 식별하고 정량화하기 위해 특별히 개발된 효소 결합 면역흡착 분석법으로 알려진 분석 생화학 분석법에 알고리즘을 적용했습니다. 결과에 따라 포화 분석을 통해 장비 없이 정확한 HIV 검사가 가능했습니다.

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연구원들은 진단 프로세스를 빠르고 정확하며 저렴하게 만들기 위해 알고리즘을 더욱 개선할 계획입니다.