Desarrollo de un equipo portátil orientado a la automatización del diagnóstico rápido de dengue por flujo lateral, basado en algoritmos computacionales de procesamiento digital de imágenes

Abstract

La presente investigación propone un dispositivo electrónico portátil que permite el diagnóstico rápido de enfermedades utilizando tiras rápidas o ensayos de flujo lateral (LFAs), el cual indica si el resultado es positivo, negativo o inválido, dichas tiras utilizan como muestra el suero de sangre. Actualmente existen soluciones similares con un costo muy elevado, por lo que en el Laboratorio de Biología Molecular del Instituto de Investigación de Enfermedades Infecciosas (IIEI) se realiza el diagnóstico por inspección visual; como consecuencia de la fatiga visual, se reduce la confiabilidad de los resultados proporcionados por los técnicos del laboratorio. En la literatura científica se propone como solución un equipo que requiere de una cámara de celular, iluminación con láser, el uso de algoritmos de visión artificial y de redes neuronales convolucionales. El presente equipo utiliza algoritmos computacionales de procesamiento digital de imágenes sobre una foto tomada por la cámara digital integrada, recorte del área de interés, construcción de histogramas y adquisición de descriptores de los componentes R, G y B de la imagen, que serán utilizados por una red neuronal multicapa. Dicho software se complementa con un hardware que incluye un computador de placa reducida, el cual emitirá el resultado a través de una pantalla táctil e interactiva. De acuerdo con lo obtenido al emplear el algoritmo, se consiguió un grado de acuerdo superior a 0.9, para esto se utilizó el índice de Kappa Cohen, coincidiendo mayormente los resultados emitidos por los técnicos de laboratorio con los obtenidos por la solución propuesta.

This dissertation proposes a portable electronic device that allows the rapid diagnosis of diseases using rapid immunochromatographic test or lateral flow assays (LFAs) which indicates whether the result is positive, negative, or invalid, these strips use blood serum as a sample. Nowadays there are similar solutions to which they have a very high cost, so the diagnosis is made by visual inspection at the Laboratorio de Biología Molecular del Instituto de Investigación de Enfermedades Infecciosas (IIEI); because of visual fatigue, the reliability of the results provided by laboratory technicians is reduced. In the scientific literature, the design of a device that requires a cell phone camera, laser lighting, the use of artificial vision algorithms and convolutional neural networks is proposed as a solution. This equipment uses computational algorithms for digital image processing on a photo taken by the integrated digital camera, such as trimming the area of ​​interest, constructing histograms and acquisition of descriptors of the R, G and B components of the image taken by the camera, which will be used by a multilayer neural network. This software is complemented by hardware that includes a reduced board computer, which will issue the results through an interactive touch screen. According to what was obtained when using the algorithm, a degree of agreement greater than 0.9 was achieved, for this the Kappa Cohen index was used, mostly coinciding with the results issued by the laboratory technicians with those obtained by the proposed solution.