Diagnóstico de Imunoensaios de fluxo lateral por meio de reconhecimento de padrões

Abstract

Resumo: Os testes imunologicos rapidos, ou lateral flow immunoassays (LFIA), sao testes simples, que geram uma resposta rapida e sem que, para isso, tenham que passar por processos laboratoriais. Os testes para deteccao de gravidez provavelmente sejam o exemplo mais comum de sua aplicacao. Todavia, os imunoensaios de fluxo lateral sao agora usados em diversas areas, como para deteccao de contaminantes na agua, nos alimentos, nas substancias ilicitas no organismo, mas principalmente na medicina, para deteccao de doencas. Seu resultado e visivel por meio da mudanca de cor das linhas presentes na tira. Para testes quantitativos, a intensidade da cor e proporcional a concentracao do elemento procurado na amostra e, por isso, necessitam do auxilio de leitoras para revelar o seu resultado. Esses dispositivos geralmente sao equipados com uma camera, que adquire a imagem da tira para a analise. Em outros casos, usam alguma tecnologia de escaneamento, excitando os pontos nas linhas de teste e controle, por meio do auxilio da luz, para detecta-las e classifica-las. Valores de corte sao usados para eliminar ou validar os testes. Os resultados deste trabalho mostram um ganho significativo no desempenho da classificacao dos testes rapidos por meio de reconhecimento de padroes e algoritmos de aprendizado de maquina se comparados aos tradicionais metodos de classificacao. Os problemas causados na aquisicao de imagens como variacoes na luminosidade ou ruidos foram minimizados, indicando boa generalizacao do modelo. Palavras-chave: Testes rapidos. Classificacao. Processamento de imagens. Reconhecimento de padroes. Aprendizado de maquina.

Abstract: Lateral flow immunoassays (LFIA) are simple tests that allow a rapid response without the need of laboratories processes. Pregnancy test kits may be the most common example of your application. However, lateral flow immunoassays are now used in a number of areas, including detection of contaminants in water, food or illicit substances in the body, but especially in medicine, for diseases detection. For quantitative tests the color intensity is proportional to the amount of target element in the sample. Generaly is combined with a reader technology for measurement of the intensity of colors produced at test and control lines of strip. These devices are usually equipped with a camera to acquire an image of the strip for analysis or use some scanning technology, exciting the points on the test and control lines to detect and classify them. Cut values are used to eliminate or validate the tests. The results obtained show a significant improvement in the performance of the Lateral flow assays classification through pattern recognition and machine learning algorithms compared to traditional classification methods. Problems caused at acquisition time as variations in luminosity or noise were minimized in this model. Keywords: Lateral flow assay. Classification. Image processing. Pattern recognition. Machine learning.