Analisis colorimétrico de imágenes digitales

AUTOR (ES)

• Fernanda Böck
• Gilson Helfer
• Adilson Costa
• Morgana Dessuy
• Marco Ferrão

CITA BIBLIOGRAFICA DEL ARTICULO (APA)

Böck, F. C., Helfer, G. A., Costa, A. B., Dessuy, M. B., & Ferrão, M. F. (2020). PhotoMetrix and colorimetric image analysis using smartphones. Journal of Chemometrics, 1-19. https://doi.org/10.1002/cem.3251

TITULO / SUBTITULO

PhotoMetrix and colorimetric image analysis using smartphones

TEMA

Analisis colorimétrico de imágenes digitales

RESUMEN

Los constantes avances en la tecnología empleada en los teléfonos inteligentes, junto con la alta disponibilidad y la facilidad de acceso a estos dispositivos, aumentaron el interés en aplicarla con fines analíticos. El objetivo principal es desarrollar métodos analíticos simples, rápidos y de bajo costo, generando resultados inmediatos. Se han propuesto diferentes estrategias analíticas utilizando teléfonos inteligentes para identificar o determinar diferentes analitos en una amplia gama de matrices. Algunos de ellos usan el teléfono inteligente para capturar las imágenes, procesarlas y proporcionar los resultados analíticos. Otros usan este dispositivo solo para la adquisición de imágenes. En este contexto, esta revisión tuvo como objetivo reportar trabajos previos que utilizaron teléfonos inteligentes para adquirir imágenes con fines analíticos, con especial énfasis en la aplicación PhotoMetrix, que es una herramienta para el análisis químico.

FUNDAMENTO

La aplicación PhotoMetrix se basa en la descomposición de imágenes en dos formas. La primera basada en el modelo de adicion de color primario, rojo (R), verde (G) y azul (B), a partir de la cual se realiza un histograma basado en el modelo RGB.

La segunda es a partir de la descomposición independiente de canales RGB y modelos de color derivados de RGB, como tono, saturación y valor (HSV); tono, saturación y luminosidad (HSL); y tono, saturación e intensidad (HSI). El tono determina el color según lo descrito por la longitud de onda. La saturación es la cantidad de color que está presente. La luminosidad es la cantidad de luz.

CONTENIDOS GENERALES DE LA INVESTIGACIÓN

Este artículo hace una revisión bibliográfica de estudios que en su metodología hicieron uso de la aplicación  PhotoMetrix comparándolos con los métodos de análisis tradicionales.

CONTENIDO ESPECÍFICO DE LA INVESTIGACIÓN

Algunas investigaciones que utilizan la aplicación PhotoMetrix son:

• Oliveira y colaboradores en el año 2016, utilizó PhotoMetrix para describir el uso de detección basada en teléfonos inteligentes y análisis de imágenes multivariantes (MIA) para diagnosticar la fiebre del dengue en microzonas impresas con láser. Se fabricó una microplaca a base de tóner que contenía 96 microdominios sobre la superficie de la película transparente mediante una única impresión láser. A continuación, se realizó un experimento de ensayo inmunoabsorbente ligado a enzimas (ELISA) para detectar anticuerpos de inmunoglobulina M (IgM) y G (IgG) en muestras de suero recolectadas de pacientes infectados y no infectados por el virus del dengue. El análisis de componentes principales (PCA) de los datos de imágenes digitales ELISA obtenidos con un teléfono inteligente muestra que existe un buen grado de discriminación entre muestras de pacientes infectados y no infectados.
• Nogueira uso PhotoMetrix junto a sus colaboradores en el año 2016  para lograr una monitorización de valoraciones ácido-base mediante calibración univariable de imágenes se usó  el extracto de piel de jaboticaba como indicador, y plantilla. Primero, dibujo una curva de análisis usando una solución tampón de pH 2 a pH 12, y luego evalúe tres muestras de vinagre Utilizado para la cuantificación de ácido acético. Capturo imágenes a una distancia de disparo controlada con luz ambiental. También uso el método de imagen digital que se compara con el método de titulación convencional  y la diferencia entre los dos es inferior al 8%. Utilizando la prueba t de Student, se puede demostrar que no existe una diferencia significativa entre los dos métodos al nivel de confianza del 95%.
• Yulia y colaboradores en el año 2016. utilizaron PhotoMetrix para el desarrolló de un método para detectar cera en muestras de Gorengan. La prueba es principalmente para evaluar las mejores condiciones experimentales; optimizar el coeficiente de correlación basado en la evaluación de la aplicación PhotoMetrix en el modo Univariante, el objetivo es obtener la mayor correlación y la mejor estabilidad del color de prueba. Después de optimizar las condiciones del reactivo, el autor usó PCA para distinguir muestras con diferentes concentraciones de cera agregadas al aceite comestible. El PCA incorporado demostró ser muy eficaz porque puede dividir las muestras en tres grupos diferentes, a saber, índice de adición de cera de goregan bajo, medio y alto.

TIPO DE PROYECTO DE INVESTIGACIÓN

Revisión bibliográfica

INFORMACIÓN PREVIA / ANTECEDENTES

Este artículo describe un sistema prototipo para cuantificar datos biométricos e intercambiar digitalmente los resultados de las pruebas con médicos fuera del campo. El sistema utiliza un dispositivo de microfluidos en papel para ejecutar múltiples mediciones simultáneamente, usa un teléfono con cámara o un escáner portátil para digitalizar la intensidad del color asociada con cada medición colorimétrica y usa una infraestructura de comunicación establecida para transferir información digital desde el sitio de medición (Martínez AW, et al., 2008)

Este artículo describe el uso del teléfono celular de la cámara para detectar los resultados de inmunoensayos con nanopartículas de oro en chip microfluídico. Se realizó un inmunoensayo heterogéneo entre el IgG antihumano y el IgG humano (hIgG) y los resultados se amplificaron mediante tinción de plata mejorada con nanopartículas de oro para transformar la sonda a nanoescala en precipitaciones de película de plata detectables. Los resultados de detección obtenidos por el teléfono de la cámara mostraron una buena correlación con la concentración de hIgG (Lu Y. et al., 2009)

El uso de accesorios de flujo óptico compactos, ligeros y rentables demuestra la integración de los microscopios de fluorescencia y conteo de células de imágenes en los teléfonos móviles. En esta plataforma de recuento de células de imágenes de flujo óptico basada en teléfonos móviles, las partículas o células de interés marcadas con fluorescencia se envían continuamente a nuestro volumen de imágenes a través de un canal de microfluidos desechable ubicado sobre la cámara existente del teléfono móvil. Teléfono móvil. Este citómetro de flujo de imágenes de fluidos ópticos con función de teléfono móvil es particularmente adecuado para imágenes de fluidos corporales rápidos y sensibles para varios recuentos de células o análisis de células raras, así como para la detección de la calidad del agua en entornos y entornos remotos. Los recursos son escasos (Zhu H. et al., 2011)

IMPORTANCIA DE LA INVESTIGACIÓN

Con el fin de utilizar estos métodos analíticos simples, rápidos y de bajo costo para desarrollar conjuntamente y producir resultados instantáneos, se han propuesto diferentes estrategias analíticas para identificar o determinar diferentes analitos en varias matrices utilizando teléfonos inteligentes.

Como herramienta de análisis químico, se utilizan equipos especiales para fotografiar materiales audiovisuales (cámaras fotográficas), sin embargo, se ha dado una situación en la que se utilizan dispositivos inteligentes (Smartphone) para obtener imágenes para su posterior análisis. El propósito de la investigación es poder informar sobre trabajos previos utilizando los materiales antes mencionados, con especial atención a la aplicación PhotoMetrix.

VARIABLES INDEPENDIENTE Y DEPENDIENTE

CONEXIÓN ENTRE AMBAS

Variable dependiente: Analito

Variable independiente: Descomposición de color de imágenes digitales.

Conexión: En función al modelo RGB que presente el analito la aplicación genera un histograma a partir del cual se hacen los análisis cualitativos y cuantitativos.

PROCEDIMIENTO/PROTOCOLOS

1. La pantalla inicial de la aplicación, dónde hay opciones de análisis (univariante y multivariante), configuración y también información de la aplicación

2. Seguidamente muestra la interfaz de configuración, dónde el usuario podría establecer parámetros como por ejemplo, el número de muestras, el tamaño de la región de interés, si se debe usar el flash del teléfono inteligente, la configuración de edición de gráficos y la opción para guardar datos.

3. Si seleccionamos la opción análisis univariante.

4. Definir la forma de descomposición de imágenes, que tiene la opción "múltiples canales" y "vector RGB".

5. Seleccionar el formulario de segregación, se presenta la interfaz de análisis univariante , dónde se pueden construir las curvas de calibración, muestrear y guardar los resultados.

6. Si seleccionamos la opción de análisis multivariante.

7. Aparecerán tres opciones de análisis: PCA, PLS y HCA.

PCA: se muestra una nueva pantalla, dónde se puede seleccionar entre las opciones, muestreo (se deben configurar algunos parámetros), reprocesamiento, resultados guardados y ayuda.

PLS: nos mostrará opciones de calibración, reprocesamiento, muestreo y resultados guardados.

Así como para PCA los parámetros de análisis de establecen para realizar HCA.

ANÁLISIS TIPO DE ESTADÍSTICAS USADAS / MENCIONADAS

Coeficiente de determinación.

Curva de calibración.

Error relativo.

Nivel de confianza.

Porcentaje de recuperación.

RESULTADO PRINCIPAL

El análisis basado en espectros se ha explorado durante mucho tiempo, pero el uso de teléfonos inteligentes con detectores es muy nuevo, especialmente en comparación con el uso de espectrofotómetros. Las personas utilizan cada vez más los teléfonos inteligentes como herramientas analíticas. En este sentido, este trabajo demuestra diferentes formas de explorar el dispositivo y enfatiza la relevancia de las herramientas de desarrollo que no solo permiten el acceso a los datos, sino también Procesar y generar resultados. El propio dispositivo. Con base en lo que se muestra aquí, está claro que la aplicación PhotoMetrix es muy adecuada para estos aspectos.

El objetivo futuro del análisis de teléfonos inteligentes está relacionado con la evaluación de video, lo que permite una investigación dinámica. La implementación del aprendizaje automático puede reducir los errores, por lo que se pueden realizar análisis externos sin control de brillo.

RECOMENDACIONES

Traducir la aplicación a diferentes idiomas para que así pueda ser de fácil comprensión en los diferentes países.

OBSERVACIONES

Evolucionar y/o actualizar periódicamente la aplicación para teléfonos móviles, ya que, año tras año, la tecnología avanza y esta deja de ser compatible con muchos dispositivos. Y la falta de evolución puede que se haga simple frente a nuevas propuestas.

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FUENTE DE CONSULTA Y REFERENCIA (APA)

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