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スマホ活用法! 新アルゴリズムで病気の複雑なアッセイを誰でも正確に診断できる

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本記事は、New Smartphone Algorithm Can Accurately Diagnose Diseases
翻訳・再構成したものです。
配信元または著者の許可を得て配信しています。

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読了時間 : 約2分24秒

・HIV、卵巣がん抗原、結核菌のDNAなどの複雑なアッセイを、訓練されていないユーザーでもスマートフォンの新しい画像処理アルゴリズムで分析することが可能になった。
・ばらつきが小さく、ダイナミックレンジが広い平均ピクセル強度を生成することで機能する。

 

スマートフォンは、比色試験、ラテラルフローアッセイ、サイトメトリー解析、携帯電話顕微鏡など、様々なアプリケーションで高い能力を発揮する評価デバイスとして登場しました。強力な処理能力、高性能なセンサー、無線接続を小さなデバイスに集約したスマートフォンは、実行可能なひとつの選択肢です。

 

これらのデバイスは、もはや自撮りのためだけでなく、特定の環境下で病状を診断するための魅力的な選択肢となっています。スマートフォンにより、未経験者がデータを収集し、医療専門家に送信することができます。

 

フロリダ・アトランティック大学の研究者たちは、このようなスマートフォンの特徴を念頭に置き、通常は分光法として知られる本質的に複雑で強力な技術によって評価されるアッセイ【検体の存在、量、または機能的な活性や反応を、定性的に評価、または定量的に測定する方法】を、訓練を受けていないユーザーでも分析できるようにする、新しいスマートフォン画像処理アルゴリズムを作成しました。

 

どうやって実現したのか?

既存の携帯電話に搭載されているカメラのハードウェアは十分な性能を備えておらず、デバイスの実用性に制約があります。このような制限を解決し、正確な結果を得るために、外部ハードウェアを使用します。

 

昨今は、すべての携帯電話のカメラは、定量的な画像ベースの評価ではなく、より良い画像の外観のために設計されています。さらに、多くの生化学的アッセイには、再現性があり堅牢なスマートフォン用アナログがありません。

 

この研究では、スマートフォンを用いた画像前処理技術を開発し、従来技術と比較して、ばらつきが小さく、ダイナミックレンジの広い平均ピクセル強度(MPI)を生成することに成功しました。スマートフォンの画像は、本来RGBのピクセル強度のグループで保存されていますが、新手法ではHSV(色相、彩度、色)空間の彩度パラメータを用いて、臨床現場での診断を可能にします。

 

彩度分析は、光量の変化、陰影、環境照明の変動などの主要な制限要因によって変化することはありません。実際、この方法は実用性、再現性、写真撮影ノイズ除去を向上させ、画像ベースの臨床現場即時検査における装置の諸経費を低減させることができます。

 

成果

研究チームは1万枚以上の画像を分析した結果、様々な運用現場でのシナリオにおいて、このアルゴリズムが他のすべての既存手法を常に凌駕することを発見しました。画像はすべて3台のスマートフォンで撮影しています。用いられたのはSamsung Galaxy Edge 7、iPhone 6、Moto G、それぞれ12MP、12MP、5MPのカメラです。

 

診断用アッセイ画像を携帯電話のカメラで撮影し、関心領域(ROI)をHSVに変換する。

その後、MPI分析を行い、サンプルの濃度と吸光度を決定する。
出典:研究者

 

研究チームは、アルゴリズムの性能を測定し、カメラの距離、動き、傾きに対する感度をテストし、様々な条件で画像を撮影し、濃度応答とヒストグラム特性を調べました。また、周囲の照明レベル、彩度特性、検出限界、RGB(赤、緑、青)色空間との関係も分析しました。

 

研究者らは、彩度分析を従来のRGB手法と比較した結果、この技術が環境光ノイズの存在下で(経験的にも分析的にも)性能を向上させることを確認しました。また、真っ白な背景、安定した白色光、スマートフォンの角変位ゼロ、サンプルまでの最短距離など、理想的な撮影条件も実証しました。

 

このアルゴリズムを、抗体、タンパク質、ペプチド、ホルモンなどの物質を同定・定量するために開発された酵素結合免疫吸着測定法という分析生化学的アッセイに適用しました。その結果、彩度分析により、機器を使用しない正確なHIV検査が可能になりました。

 

研究者らは、診断プロセスを迅速、正確かつ安価にするために、アルゴリズムをさらに改善していく予定です。

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