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  • Système d'imagerie à faible coût prêt à fournir un suivi automatique des moustiques

    Un nouveau système d'imagerie à faible coût pour surveiller les moustiques pourrait être utilisé pour transmettre des images de moustiques à l'intérieur de pièges comme celui que l'on voit ici. Cela pourrait faciliter le suivi des espèces de moustiques porteurs de maladies. Crédit :Adam Goodwin, Université Johns Hopkins

    Les maladies transmises par les moustiques comme le paludisme, la dengue et la fièvre jaune sont responsables de centaines de milliers de décès chaque année, selon l'Organisation mondiale de la santé (OMS). Un nouveau système d'imagerie à faible coût pourrait faciliter le suivi des espèces de moustiques porteurs de maladies, permettant une réponse plus rapide et plus ciblée.

    « Un système à distance comme le nôtre peut réduire considérablement la main-d'œuvre nécessaire pour surveiller les moustiques dans une zone donnée, augmentant ainsi considérablement la capacité de faire plus de surveillance, " a déclaré le chef de l'équipe de recherche Adam Goodwin de l'Université Johns Hopkins. " Si vous pouvez fournir plus de données sur les moustiques, alors vous attraperez plus rapidement les épidémies et sauverez plus de vies."

    Dans la revue The Optical Society (OSA) Optique Biomédicale Express , L'article de Goodwin et ses collègues fait partie d'un numéro sur les technologies optiques pour l'amélioration des soins de santé dans les milieux à faibles ressources. Dans le journal, ils décrivent le nouveau système, qui est conçu pour transmettre des images de l'intérieur d'un piège à moustiques suffisamment détaillées pour que les entomologistes puissent distinguer les motifs des ailes des moustiques et la couleur des écailles, caractéristiques qui indiquent si un moustique est une espèce porteuse de maladie. Ces informations peuvent être utilisées pour planifier les interventions qui fonctionnent le mieux contre cette espèce.

    "Le nouveau système est une application classique d'un appareil Internet des objets (IoT), ", a déclaré Goodwin. "Il pourrait éventuellement être associé à des algorithmes de vision par ordinateur pour déterminer automatiquement les espèces et fournir ces informations aux systèmes de santé publique."

    Développement d'un piège d'imagerie à distance

    Dans les nombreuses régions du monde où les maladies transmises par les moustiques sont problématiques, comprendre quelles espèces de moustiques sont présentes en quel nombre nécessite de piéger continuellement les moustiques à plusieurs endroits. Un travailleur doit ensuite faire le tour d'un comté ou d'une région pour déposer et ramasser des centaines de pièges par semaine et ramener les spécimens au laboratoire pour être identifiés au microscope.

    "Notre nouveau système optique peut être placé à l'intérieur d'un piège à moustiques traditionnel pour assurer une surveillance à distance de l'abondance, diversité et distribution des espèces de moustiques, " a déclaré Goodwin. " L'utilisation de l'imagerie est particulièrement attrayante car tant que la qualité de l'image est élevée, plusieurs moustiques ont pu être identifiés à partir d'une image à la fois."

    Le nouveau système d'imagerie permet d'identifier plusieurs moustiques à partir d'une seule image. Finalement, il pourrait être combiné avec des algorithmes qui déterminent automatiquement l'espèce de moustique. Crédit :Adam Goodwin, Université Johns Hopkins

    Lors de la conception du système, les chercheurs se sont concentrés sur la capacité d'identifier avec précision les moustiques Aedes aegypti, qui peut propager le Zika, dengue, chikungunya et fièvre jaune. Cette espèce envahissante est originaire d'Afrique mais s'est établie dans de nombreuses régions du monde, dont l'Amérique du Nord, Europe et Asie. Ils disent que la même approche pourrait être appliquée à d'autres insectes tant qu'il existe un moyen de le capturer et de l'imager de manière fiable.

    En utilisant des optiques et des capteurs de caméra facilement disponibles dans le commerce, les chercheurs ont optimisé leur configuration optique pour obtenir une résolution qui équilibre le besoin d'imager de nombreux moustiques à la fois avec la capacité de voir suffisamment de détails pour identifier les espèces de moustiques.

    "Notre nouveau système serait particulièrement utile pour surveiller Aedes aegypti dans les zones difficiles d'accès et dans les ports d'entrée commerciaux où des espèces envahissantes peuvent être importées d'autres pays, " a déclaré Goodwin. " Il pourrait également étendre les opérations de surveillance actuelles pour les régions surveillant déjà les populations locales d'Aedes aegypti. "

    Dans la plupart des cas, les systèmes de santé publique n'ont qu'à déterminer s'il y a des changements dans le nombre ou le type de moustiques d'un jour à l'autre ou d'une heure à l'autre, pas de minute en minute. Cela signifie qu'un capteur de caméra n'aurait besoin d'être allumé que quelques fois par jour au maximum. Cela permettrait de maintenir la consommation d'énergie dans la plage réalisable pour un appareil connecté à Internet.

    Tester le système

    Pour tester le nouveau système, les chercheurs ont comparé la capacité des entomologistes à classer des spécimens à partir d'une image de microscopie numérique et des images du système d'imagerie à distance. Il n'y avait pas de différence significative dans leurs capacités entre les types d'images. Bien que les entomologistes n'aient pas obtenu de bons résultats sur la classification des espèces pour les images de microscopie ou les images du système distant, ils ont très bien réussi la classification par genre.

    "Les entomologistes ne sont pas habitués à identifier des spécimens à partir d'une image parce qu'ils ont normalement le spécimen en personne et le manipulent avec des pincettes sous un microscope, " a déclaré Goodwin. " Cependant, des travaux récents utilisant des réseaux de neurones convolutifs pour classer les moustiques à partir d'une image sont prometteurs."

    Les chercheurs prévoient de continuer à optimiser le piège à distance et prévoient d'intégrer des algorithmes de vision par ordinateur ainsi que la connectivité Internet dans le système. "Cela permettrait d'envoyer directement les informations sur les espèces au système de santé publique pour la prise de décision, " a déclaré Goodwin. " C'est là que nous pensons que le système va vraiment briller. "


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