Découvrir une maladie avec un smartphone

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Accessible, connecté et puissant, les smartphones ne sont plus seulement utilisés pour prendre des «selfies». Ils se sont révélés être de puissants outils d’évaluation capables de diagnostiquer des problèmes de santé.

Un nouvel algorithme d’imagerie pour les smartphones

Les téléphones intelligents constituent également une solution viable pour les soins de santé dans les pays en développement, car ils permettent aux utilisateurs non formés de collecter et de transmettre des données à des professionnels de la santé.

Bien que la technologie des caméras des smartphones offre aujourd’hui une large gamme d’applications médicales telles que la microscopie et l’analyse cytométrique, en pratique, les tests à partir d’une image depuis un téléphone portable ont des limites. Pour résoudre ces problèmes, il faut que le matériel externe d’un smartphone obtienne des résultats quantitatifs, ce qui impose un compromis de conception entre accessibilité et précision.

Des chercheurs du College of Engineering and Computer Science de l’Université Florida Atlantic ont mis au point un nouvel algorithme d’imagerie pour les téléphones portables qui permet d’analyser les tests généralement évalués par la spectroscopie – un appareil extrêmement sophistiqué et puissant utilisé dans la recherche scientifique.

Une analyse pour démontrer les performances de cette méthode

Grâce à l’analyse de plus de 10 000 images, les chercheurs ont pu démontrer que la méthode de saturation qu’ils avaient développée surpassait systématiquement les algorithmes existants dans une large gamme de conditions.

Leurs résultats, publiés dans le journal Analyst de la Royal Society of Royal Society, constituent un pas en avant dans le développement des diagnostics en réduisant le besoin en équipement sophistiqué, en améliorant la limite de détection et en augmentant la précision des résultats quantitatifs.

«Les caméras des smartphones sont optimisées pour l’apparence des images plutôt que pour des mesures quantitatives, et ne peuvent pas être contournées ou modifiées. En outre, la plupart des analyses biologiques et biochimiques en laboratoire ne disposent toujours pas d’un analogue aux téléphones portables robuste et reproductible », a déclaré Waseem Asghar, Ph.D., auteur principal et professeur assistant au département d’informatique, de génie électrique et de science informatique de la FAU.

«Nous avons été en mesure de développer une méthode de prétraitement des images basée sur un téléphone portable qui produit une intensité de pixel moyenne avec des variances plus faibles, des limites de détection plus faibles et une plage dynamique plus élevée que les méthodes existantes.»

Les chercheurs ont utilisé 3 marques de smartphones

Pour cette étude, Asghar et ses coauteurs Benjamin Coleman et Chad Coarsey, étudiants diplômés du laboratoire Asghar du Collège d’ingénierie et d’informatique de FAU, ont capturé des images à l’aide de trois smartphones: le Moto G avec un appareil photo de 5 mégapixels, l’iPhone 6 avec un appareil photo 12 mégapixels, et le Samsung Galaxy Edge 7 avec un appareil photo 12 mégapixels.

Ils ont testé la capture d’image dans diverses conditions, mesuré les performances de l’algorithme, testé sa sensibilité à la distance, l’inclinaison et le mouvement de la caméra, et examiné les propriétés de l’histogramme.

Ils ont également examiné les limites de détection ainsi que les propriétés de saturation, les niveaux d’éclairage ambiant et la relation avec l’espace colorimétrique rouge-vert-bleu (RVB). Les images de téléphone portable sont stockées de manière native sous forme de tableaux d’intensités de pixels RVB, communément appelés espaces de couleurs.

À l’aide de plusieurs milliers d’images, les chercheurs ont comparé l’analyse de saturation aux méthodes RVB existantes et ont constaté qu’elle améliorait à la fois les performances analytiques et empiriques en présence de bruit de lumière ambiante additif et multiplicatif.

Ils ont également montré que l’analyse de saturation peut être interprétée comme une version optimisée des tests de rapport RVB existants. Ils ont vérifié que les conditions idéales de capture d’image incluaient une lumière blanche constante, un fond blanc et propre, une distance minimale de l’échantillon et un déplacement angulaire nul de la caméra.

Une analyse d’un test ELISA

Asghar, Coleman et Coarsey ont également appliqué cette analyse à un test ELISA (enzyme-lié immunosorbant), une technique de dosage sur plaque conçue pour détecter et quantifier des substances telles que des peptides, des protéines, des anticorps et des hormones.

Ils ont découvert que pour le VIH, l’analyse de saturation permettait une évaluation sans équipement et que la limite de détection était nettement inférieure à celle actuellement disponible avec les méthodes RVB.

La méthodologie développée par FAU représente une amélioration de la répétabilité, de l’aspect pratique et du rejet du bruit de capture d’image. En outre, bon nombre des principaux facteurs limitants des tests basés sur l’image, tels que les variations de la lumière ambiante, l’ombrage et les niveaux de luminosité variables, n’affectent pas l’analyse de saturation.

Les chercheurs prévoient que les propriétés favorables de l’analyse de saturation permettront des tests au point de traitement basés sur l’image des téléphones portables avec moins de frais généraux d’équipement et des limites de détection plus basses.

Des implications importantes pour les soins de santé

«Les recherches menées dans le laboratoire Asghar de la Florida Atlantic University ont des implications importantes pour les diagnostiques et les soins de santé dans les pays développés et en développement», a déclaré Stella Batalama, Ph.D., doyenne du FAU College of Engineering L’informatique.

«Le professeur Asghar et son équipe sont déterminés à continuer de développer cette technologie de pointe capable de détecter et de diagnostiquer à distance les maladies, de manière rapide, précise et à moindre coût. Ce dernier algorithme qu’ils ont développé est l’une des nombreuses avancées réalisées dans ce domaine. »

Source : Florida Atlantic University
Crédut photo sur Unsplash : NordWood Themes

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