Acessível, conectado, e computacionalmente poderoso, smartphones não são mais apenas para "selfies". Eles surgiram como ferramentas de avaliação poderosas, capazes de diagnosticar condições médicas em ambientes de ponto de atendimento. Os smartphones também são uma solução viável para a saúde no mundo em desenvolvimento porque permitem que usuários não treinados coletem e transmitam dados a profissionais médicos.

Embora a tecnologia de câmeras de smartphones hoje ofereça uma ampla gama de aplicações médicas, como microscopia e análise citométrica, na prática, testes de imagem de telefone celular têm limitações que restringem severamente sua utilidade. Lidar com essas limitações requer hardware de smartphone externo para obter resultados quantitativos - impondo uma compensação de design entre acessibilidade e precisão.

Pesquisadores da Faculdade de Engenharia e Ciência da Computação da Florida Atlantic University desenvolveram um novo algoritmo de imagem de telefone celular que permite a análise de ensaios normalmente avaliados por espectroscopia, um dispositivo altamente sofisticado e poderoso usado em pesquisas científicas.

Por meio da análise de mais de 10, 000 imagens, os pesquisadores foram capazes de demonstrar que o método de saturação que desenvolveram superou consistentemente os algoritmos existentes em uma ampla gama de condições de campo operacional. Suas descobertas, publicado no jornal Analista da Royal Society of Chemistry, é um passo à frente no desenvolvimento de diagnósticos de ponto de atendimento, reduzindo a necessidade de equipamentos necessários, melhorando o limite de detecção, e aumentando a precisão dos resultados quantitativos.

"As câmeras de smartphones são otimizadas para a aparência da imagem, em vez de para medições quantitativas baseadas em imagens, e eles não podem ser contornados ou revertidos facilmente. Além disso, a maioria dos ensaios biológicos e bioquímicos baseados em laboratório ainda carece de um análogo de telefone celular robusto e reproduzível, "disse Waseem Asghar, Ph.D., autor principal e professor assistente do Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação e Ciência da Computação da FAU. "Fomos capazes de desenvolver um método de pré-processamento de imagem baseado em telefone celular que produz uma intensidade média de pixel com variações menores, limites de detecção mais baixos, e uma faixa dinâmica mais alta do que os métodos existentes. "

Para o estudo, Asghar e os co-autores Benjamin Coleman e Chad Coarsey, alunos de pós-graduação no Laboratório Asghar na Faculdade de Engenharia e Ciência da Computação da FAU, realizou captura de imagem em três smartphones:o Android Moto G com câmera de 5 megapixels (MP); o iPhone 6 com uma câmera de 12 MP, e o Samsung Galaxy Edge 7 com uma câmera de 12 MP.

Eles testaram a captura de imagem em várias condições, desempenho do algoritmo medido, sensibilidade testada à distância da câmera, inclinação e movimento, e examinou as propriedades do histograma e a resposta à concentração. Eles também examinaram o limite de detecção, bem como as propriedades de saturação, níveis de iluminação ambiente e relação com o espaço de cores vermelho-verde-azul (RGB). As imagens de telefones celulares são armazenadas nativamente como matrizes de intensidades de pixel RGB, comumente referido como canais de cores.

Usando vários milhares de imagens, os pesquisadores compararam a análise de saturação com os métodos RGB existentes e descobriram que melhorava analítica e empiricamente o desempenho na presença de ruído de luz ambiente aditivo e multiplicativo. Eles também mostraram que a análise de saturação pode ser interpretada como uma versão otimizada dos testes de razão RGB existentes. Eles verificaram que as condições ideais de captura de imagem incluem luz branca constante, um fundo branco limpo, distância mínima para a amostra e deslocamento angular zero da câmera.

Asghar, Coleman e Coarsey também aplicaram o teste a um ELISA (ensaio de imunoabsorção enzimática), uma técnica de ensaio baseada em placa projetada para detectar e quantificar substâncias como peptídeos, proteínas, anticorpos e hormônios. Eles descobriram que para o HIV, a análise de saturação permitiu uma avaliação sem equipamento e um limite de detecção foi significativamente menor do que o que está disponível atualmente com métodos RGB.

A metodologia desenvolvida pela FAU representa uma melhoria na repetibilidade, praticidade, e rejeição de ruído de captura de imagem. Além disso, a análise de saturação não é afetada por muitos dos principais fatores limitantes para testes baseados em imagens, como variações de iluminação ambiente, sombreamento, e níveis de luz variáveis. Os pesquisadores prevêem que as propriedades favoráveis ​​da análise de saturação encontrarão e permitirão testes de pontos de atendimento baseados em imagens de telefones celulares com menos sobrecarga de equipamento e limites de detecção mais baixos.

"A pesquisa que está sendo realizada no Laboratório Asghar da Florida Atlantic University tem implicações importantes para a medicina diagnóstica e a prestação de cuidados de saúde em países desenvolvidos e em desenvolvimento, "disse Stella Batalama, Ph.D., Reitor da Faculdade de Engenharia e Ciência da Computação da FAU. "O professor Asghar e sua equipe estão empenhados em continuar a desenvolver tecnologia de ponta que tem a capacidade de detectar remotamente e diagnosticar doenças rapidamente, com precisão e baixo custo. Este último algoritmo que desenvolveram é um dos muitos avanços que estão fazendo neste campo. "