Accessible, connecté, et puissant en calcul, les smartphones ne sont plus uniquement destinés aux "selfies". Ils sont apparus comme de puissants outils d'évaluation capables de diagnostiquer des conditions médicales dans les lieux de soins. Les smartphones sont 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 aux professionnels de la santé.

Bien que la technologie des caméras pour smartphone offre aujourd'hui un large éventail d'applications médicales telles que la microscopie et l'analyse cytométrique, en pratique, les tests d'image de téléphone portable ont des limites qui restreignent sévèrement leur utilité. Pour surmonter ces limitations, il faut du matériel de smartphone externe pour obtenir des résultats quantitatifs, ce qui impose un compromis de conception entre accessibilité et précision.

Des chercheurs du Collège d'ingénierie et d'informatique de la Florida Atlantic University ont développé un nouvel algorithme d'imagerie par téléphone portable qui permet l'analyse d'essais généralement évalués par spectroscopie, un appareil hautement sophistiqué et puissant utilisé dans la recherche scientifique.

Grâce à l'analyse de plus de 10, 000 images, les chercheurs ont pu démontrer que la méthode de saturation qu'ils ont développée surpassait systématiquement les algorithmes existants dans un large éventail de conditions de champ d'exploitation. Leurs découvertes, publié dans la revue Analyste de la Société royale de chimie, est un pas en avant dans le développement de diagnostics au point de service en réduisant le besoin d'équipement requis, amélioration de la limite de détection, et augmenter la précision des résultats quantitatifs.

"Les caméras de smartphone sont optimisées pour l'apparence des images plutôt que pour les mesures quantitatives basées sur des images, et ils ne peuvent pas être contournés ou inversés facilement. Par ailleurs, la plupart des tests biologiques et biochimiques en laboratoire n'ont toujours pas d'analogue de téléphone portable robuste et reproductible, " a déclaré Waseem Asghar, Doctorat., auteur principal et professeur adjoint au département de génie informatique et électrique et d'informatique de la FAU. « Nous avons pu développer une méthode de prétraitement d'image basée sur un téléphone portable qui produit une intensité de pixels moyenne avec des variances plus petites, limites inférieures de détection, et une plage dynamique plus élevée que les méthodes existantes."

Pour l'étude, Asghar et les co-auteurs Benjamin Coleman et Chad Coarsey, étudiants diplômés du laboratoire Asghar du Collège d'ingénierie et d'informatique de la FAU, réalisé la capture d'images à l'aide de trois smartphones :l'Android Moto G avec un appareil photo de 5 mégapixels (MP); l'iPhone 6 avec un appareil photo de 12 MP, et le Samsung Galaxy Edge 7 avec un appareil photo de 12 MP.

Ils ont testé la capture d'images dans diverses conditions, performances de l'algorithme mesuré, sensibilité testée à la distance de la caméra, inclinaison et mouvement, et examiné les propriétés de l'histogramme et la réponse à la concentration. Ils ont également examiné la limite de détection ainsi que les propriétés de saturation, niveaux d'éclairage ambiant et relation avec l'espace colorimétrique rouge-vert-bleu (RVB). Les images des téléphones portables sont stockées de manière native sous forme de tableaux d'intensités de pixels RVB, communément appelés canaux de couleur.

A partir de plusieurs milliers d'images, les chercheurs ont comparé l'analyse de saturation avec les méthodes RVB existantes et ont constaté qu'elle améliorait à la fois analytiquement et empiriquement les performances 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 ratio RVB existants. Ils ont vérifié que les conditions idéales de capture d'image incluent une lumière blanche constante, un fond blanc propre, distance minimale à l'échantillon et déplacement angulaire nul de la caméra.

Asghar, Coleman et Coarsey ont également appliqué le test à un test ELISA (test immuno-enzymatique), une technique de dosage sur plaque conçue pour détecter et quantifier des substances telles que des peptides, protéines, anticorps et hormones. Ils ont découvert que pour le VIH, l'analyse de saturation a permis une évaluation sans équipement et une limite de détection était nettement inférieure à ce qui est actuellement disponible avec les méthodes RVB.

La méthodologie développée par la FAU représente une amélioration de la répétabilité, praticité, et le rejet du bruit de capture d'image. En outre, l'analyse de saturation n'est pas affectée par bon nombre des principaux facteurs limitatifs pour les tests basés sur l'image, telles que les variations d'éclairage ambiant, ombres, et des niveaux d'éclairage variables. Les chercheurs prévoient que les propriétés favorables de l'analyse de saturation rencontreront et permettront des tests au point de service basés sur l'image des téléphones portables avec moins de frais généraux d'équipement et des limites de détection inférieures.

« La recherche menée au laboratoire Asghar de la Florida Atlantic University a des implications importantes pour la médecine diagnostique et la prestation de soins de santé dans les pays développés et en développement, " dit Stella Batalama, Doctorat., doyen du Collège d'ingénierie et d'informatique de la FAU. "Le professeur Asghar et son équipe sont déterminés à continuer à développer une technologie de pointe capable de détecter et de diagnostiquer rapidement des maladies à distance, avec précision et à moindre coût. Ce dernier algorithme qu'ils ont développé est l'une des nombreuses avancées qu'ils réalisent dans ce domaine."