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

• Autores: Casabona Oré, Paola Mardeli, Legonía Carbajal, Gretta Lucero
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/657929
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/657929
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Procesamiento digital de imágenes; Redes Neuronales Artificiales; Histograma; Digital image processing; Artificial neural networks; Histogram; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

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.