Можно ли использовать смартфоны для скрининга анемии?

В недавнем исследовании, опубликованном в журнале PLOS ONE, ученые оценили целесообразность использования колориметрии лица с помощью смартфона в качестве метода скрининга анемии.

Справочная информация

С учетом лет жизни, скорректированных на инвалидность, анемия занимает 14-е место среди основных причин заболеваний во всем мире. Анемия в педиатрии может негативно влиять на развитие, а железодефицитная анемия связана с более низким индексом когнитивного развития, который часто значительно улучшается после терапии. Дефицит железа может привести к длительным изменениям в физиологии и биохимии нейронов, если его не лечить своевременно. Учитывая очевидные преимущества раннего лечения и диагностики, важно понять местные и глобальные переменные, которые способствуют его отсутствию.

Об исследовании

В настоящем исследовании ученые использовали колориметрию на основе смартфона для обеспечения неинвазивного метода скрининга анемии у новорожденных и детей младшего возраста.

Удобная выборка из 62 детей в возрасте от рождения до 59 месяцев была набрана с февраля по апрель 2018 года в учебной больнице Корле Бу в Гане. Включенные участники были клинически стабильны, анализ крови был назначен как часть их обычного клинического обслуживания, и чья неотложная помощь не была бы отложена получением изображения в данном исследовании. Концентрация гемоглобина крови была проверена для каждого участника с помощью оборудования для скрининга анемии HemoCue Hb 301.

Для получения изображений использовалась камера заднего вида смартфона Samsung Galaxy S8 в сочетании с собственным мобильным приложением, которое собирало и сохраняло необработанные снимки без потерь. Использование необработанных фотографий указывает на минимальную постсенсорную обработку. Были получены три набора фотографий, включая изображения склеры и окружающей кожи, откинутого нижнего века и нижней губы. Команда вручную выделила три области интереса (ROI) для каждого участника, а именно: склеру, нижнюю губу и нижнюю пальпебральную конъюнктиву. Затем фотографии были предварительно обработаны с учетом различных условий освещенности, после чего были проведены измерения концентрации гемоглобина в крови.

После корректировки изображения с учетом освещенности окружающей среды были определены потенциальные цветовые измерения для каждой ROI. Соответственно, на основе предварительно обработанного изображения были измерены пять отдельных классов признаков, включая индекс эритемы, цветность g, цветность r, цветность a* и цветность b*. Для каждого признака и ROI команда извлекла медиану, а также медиану верхних 5% признаков.

Результаты

Средний возраст участников составил почти 1,25 года. Средняя концентрация гемоглобина в крови составила около 11,7 г/дл. Для 19 человек из числа допущенных к участию в исследовании не удалось получить снимки определенных ROI или они должны были быть надлежащего качества. Оставшиеся фотографии пациентов имели среднее вычитаемое отношение сигнал/шум (SSNR) 5,70. После того, как некачественные фотографии были исключены, односторонний дисперсионный анализ (ANOVA) показал, что SSNR значительно различалось между различными ROI.

Коэффициент корреляции модели сильно зависел от выбора оценки покраснения и ROI, но не от техники вычитания. Оптимальной оценкой красноты была хроматичность g, а оптимальной областью фокуса - склера. Почти 15 из 270 предикторов показали статистически значимые ассоциации с оцененной концентрацией гемоглобина в крови.

Для мульти-ROi модели была выбрана оптимальная комбинация конвейеров, содержащих по одному признаку из каждой ROI. В данном случае в качестве признака губ использовалась медиана верхних 5% цветности r, при этом вычитание окружения учитывало верхние 5% пикселей по красноте. После ректификации с балансировкой белого на изображении вспышки, характеристика века представляла собой медиану 5% лучших значений цветности g, а цветность белой точки была взята из 15% пикселей на склере с наименьшей краснотой.

Заключение

Результаты исследования показали, что балансировка белого с использованием опорной точки на склере хорошо работает при анализе склеры, в то время как вычитание окружения было более эффективным в других местах. В зависимости от ROI, лучшей метрикой красноты для прогнозирования содержания гемоглобина в крови был либо индекс эритемы, либо цветность r, либо цветность CIE 1976 b*.

Лучший алгоритм достиг 92,9% чувствительности и 89,7% специфичности при скрининге на анемию, в соответствии с рекомендациями Всемирной организации здравоохранения. Это дополняет растущее количество доказательств того, что смартфоны могут быть эффективны для скрининга анемии. Однако прежде чем применять такие методики к медицинским устройствам, необходимо преодолеть препятствия, связанные с включением различных групп населения, а также с представлением результатов.

Источник: https://www.news-medical.net/news/20230307/Could-smartphones-be-used-for-anemia-screening.aspx