Accessibile, collegato, e computazionalmente potente, gli smartphone non sono più solo per i "selfie". Sono emersi come potenti strumenti di valutazione in grado di diagnosticare condizioni mediche in contesti point-of-care. Gli smartphone sono anche una valida soluzione per l'assistenza sanitaria nei paesi in via di sviluppo perché consentono agli utenti inesperti di raccogliere e trasmettere dati ai professionisti del settore medico.

Sebbene la tecnologia delle fotocamere per smartphone oggi offra un'ampia gamma di applicazioni mediche come la microscopia e l'analisi citometrica, in pratica, i test di immagine del telefono cellulare hanno limitazioni che limitano fortemente la loro utilità. Affrontare queste limitazioni richiede hardware per smartphone esterno per ottenere risultati quantitativi, imponendo un compromesso di progettazione tra accessibilità e precisione.

I ricercatori del College of Engineering and Computer Science della Florida Atlantic University hanno sviluppato un nuovo algoritmo di imaging per telefoni cellulari che consente l'analisi di saggi tipicamente valutati tramite spettroscopia, un dispositivo altamente sofisticato e potente utilizzato nella ricerca scientifica.

Attraverso l'analisi di più di 10, 000 immagini, i ricercatori sono stati in grado di dimostrare che il metodo di saturazione che hanno sviluppato ha costantemente superato gli algoritmi esistenti in un'ampia gamma di condizioni del campo operativo. Le loro scoperte, pubblicato sulla rivista Analista della Royal Society of Chemistry, è un passo avanti nello sviluppo della diagnostica point-of-care riducendo la necessità di attrezzature necessarie, migliorare il limite di rilevabilità, e aumentando la precisione dei risultati quantitativi.

"Le fotocamere degli smartphone sono ottimizzate per l'aspetto dell'immagine piuttosto che per misurazioni quantitative basate su immagini, e non possono essere aggirati o invertiti facilmente. Per di più, la maggior parte dei test biologici e biochimici di laboratorio mancano ancora di un analogo del telefono cellulare robusto e ripetibile, " disse Waseem Asghar, dottorato di ricerca, autore principale e assistente professore nel Dipartimento di Informatica ed Ingegneria Elettrica e Informatica della FAU. "Siamo stati in grado di sviluppare un metodo di pre-elaborazione delle immagini basato su un telefono cellulare che produce un'intensità media di pixel con variazioni più piccole, limiti di rilevamento inferiori, e una gamma dinamica più elevata rispetto ai metodi esistenti."

Per lo studio, Asghar e i coautori Benjamin Coleman e Chad Coarsey, studenti laureati nel Laboratorio Asghar del College of Engineering and Computer Science della FAU, ha eseguito l'acquisizione di immagini utilizzando tre smartphone:l'Android Moto G con una fotocamera da 5 megapixel (MP); l'iPhone 6 con una fotocamera da 12 MP, e il Samsung Galaxy Edge 7 con una fotocamera da 12 MP.

Hanno testato per l'acquisizione di immagini in varie condizioni, prestazioni dell'algoritmo misurate, sensibilità testata alla distanza della telecamera, inclinazione e movimento, ed ha esaminato le proprietà dell'istogramma e la risposta alla concentrazione. Hanno anche esaminato il limite di rilevamento e le proprietà di saturazione, livelli di illuminazione ambientale e relazione con lo spazio colore rosso-verde-blu (RGB). Le immagini dei telefoni cellulari sono memorizzate in modo nativo come array di intensità di pixel RGB, comunemente indicati come canali di colore.

Utilizzando diverse migliaia di immagini, i ricercatori hanno confrontato l'analisi della saturazione con i metodi RGB esistenti e hanno scoperto che migliorava le prestazioni sia analiticamente che empiricamente in presenza di rumore di luce ambientale additivo e moltiplicativo. Hanno anche dimostrato che l'analisi della saturazione può essere interpretata come una versione ottimizzata dei test del rapporto RGB esistenti. Hanno verificato che le condizioni ideali di acquisizione dell'immagine includono luce bianca costante, uno sfondo bianco pulito, distanza minima dal campione e spostamento angolare nullo della fotocamera.

Asgar, Coleman e Coarsey hanno anche applicato il test a un test ELISA (saggio di immunoassorbimento enzimatico), una tecnica di analisi basata su piastra progettata per rilevare e quantificare sostanze come peptidi, proteine, anticorpi e ormoni. Hanno scoperto che per l'HIV, l'analisi della saturazione ha consentito una valutazione senza attrezzatura e un limite di rilevamento era significativamente inferiore a quello attualmente disponibile con i metodi RGB.

La metodologia sviluppata dalla FAU rappresenta un miglioramento della ripetibilità, praticità, e la reiezione del rumore di acquisizione dell'immagine. Inoltre, l'analisi della saturazione non è influenzata da molti dei principali fattori limitanti per i test basati su immagini, come variazioni di illuminazione ambientale, ombreggiatura, e livelli di luce variabili. I ricercatori prevedono che le proprietà favorevoli dell'analisi della saturazione incontreranno e consentiranno test point-of-care basati su immagini di telefoni cellulari con meno sovraccarico delle apparecchiature e limiti di rilevamento inferiori.

"La ricerca in corso presso l'Asghar Laboratory presso la Florida Atlantic University ha importanti implicazioni per la medicina diagnostica e la fornitura di assistenza sanitaria nei paesi sviluppati e in quelli in via di sviluppo, " ha detto Stella Batalama, dottorato di ricerca, preside del College of Engineering and Computer Science della FAU. "Il professor Asghar e il suo team sono spinti a continuare a sviluppare una tecnologia all'avanguardia in grado di rilevare e diagnosticare a distanza rapidamente le malattie, preciso ed economico. Questo ultimo algoritmo che hanno sviluppato è uno dei tanti progressi che stanno facendo in questo campo".