El presente PFC, desarrollado en la Pontificia Universidad Catolica del Peru, explora vias para la implementacion de sistemas que permitan modernizar y mejorar, utilizando imagenes digitales, el diagnostico tradicional de malaria, clave para la mejora de las condiciones sanitarias y el progreso economico de zonas rurales aisladas, donde esta enfermedad es endemica, como la Amazonia peruana. Se contemplan dos tecnicas para lograr este objetivo: Por un lado, la telepatologia permite realizar diagnosticos a distancia utilizando imagenes transmitidas a traves de redes de telecomunicaciones. En el Departamento de Loreto existe una red Wi-Fi que cubre mas de 400 km a traves de la cual ya se estan realizando consultas telefonicas desde pequenos puestos de salud a los Centros de Referencia Regional. Se pretende transmitir imagenes de muestras sanguineas que puedan contener parasitos de malaria para su diagnostico a distancia. Por otro lado, las tecnicas de procesamiento de imagenes permiten reconocer distintos objetos de una escena y ya se estan utilizando para automatizar el diagnostico de enfermedades como tuberculosis o leishmaniasis. Para evaluar la viabilidad tecnica de implantar sistemas basados en estas tecnologias se llevan a cabo las siguientes actividades: En primer lugar, seleccion de un equipo optimo de fotomicrografia, que permita obtener imagenes de calidad, formando parte de un conjunto de optica muy exigente como es el de la microscopia. En segundo lugar, estudio del valor diagnostico de imagenes mediante analisis intra-observador e inter-observador. Por ultimo, desarrollo de un software preliminar de procesamiento de imagenes para el reconocimiento de parasitos, que permita extraer unas primeras conclusiones sobre la capacidad del sistema y posibles mejoras. El equipo seleccionado, consistio en una camara DSLR de lentes desmontables, mas un adaptador que elimina aberraciones y permite acoplar la camara al microscopio. Las camaras especificas de fotomicrografia, se mostraron como una alternativa interesante a un coste ligeramente menor. En cuanto al valor diagnostico de imagenes, los resultados no permiten concluir que, en general, los tecnicos obtengan mejores resultados en el diagnostico tradicional que diagnosticando con imagenes. Se encuentran fenomenos de resistencia al cambio que pueden ser mitigados mediante la capacitacion de los tecnicos de laboratorio. Respecto al software desarrollado, valores de de sensibilidad=31,8% y de precision=77,63%, indican que el sistema no resulta fiable. Sin embargo, ofrece gran capacidad de mejora, sobre todo en los procesos de adquisicion de la imagen y de clasificacion de objetos. Se concluye que las imagenes pueden ser utiles para el diagnostico de malaria, y se indican aquellos aspectos sobre los que puede ser mas util incidir, para lograr una mejora en el desempeno de los sistemas.
[1]
Kristine A. Erps,et al.
Overview of telepathology, virtual microscopy, and whole slide imaging: prospects for the future.
,
2009,
Human pathology.
[2]
M. Johansen,et al.
Diagnostic accuracy of second-opinion diagnoses based on still images.
,
2004,
Human pathology.
[3]
Andreas R Huber,et al.
Telehematology: critical determinants for successful implementation.
,
2004,
Blood.
[4]
R S Weinstein,et al.
Telepathology overview: from concept to implementation.
,
2001,
Human pathology.
[5]
A. Dempster,et al.
Computer vision for microscopy diagnosis of malaria
,
2009,
Malaria Journal.
[6]
Livia Bellina,et al.
Mobile cell-phones (M-phones) in telemicroscopy: increasing connectivity of isolated laboratories
,
2009,
Diagnostic pathology.
[8]
J. Baird,et al.
Production and validation of durable, high quality standardized malaria microscopy slides for teaching, testing and quality assurance during an era of declining diagnostic proficiency
,
2006,
Malaria Journal.
[9]
D R Butler,et al.
Clinical evaluation of an international static image-based telepathology service.
,
2001,
Human pathology.
[10]
A. Bhattacharyya,et al.
Telemicrobiology: feasibility study.
,
1998,
Telemedicine journal : the official journal of the American Telemedicine Association.
[11]
Sobrado Malpartida,et al.
Sistema de visión artificial para el reconocimiento y manipulación de objetos utilizando un brazo robot
,
2011
.
[12]
Rupal M Mody,et al.
The remote diagnosis of malaria using telemedicine or e-mailed images.
,
2006,
Military medicine.
[13]
S. CésarCabezas,et al.
Oportunidad en el diagnóstico y tratamiento de la malaria en comunidades periurbanas de la Amazonía peruana
,
2005
.
[14]
David M. Rubin,et al.
Automated image processing method for the diagnosis and classification of malaria on thin blood smears
,
2006,
Medical and Biological Engineering and Computing.
[15]
Carlos Rey-Moreno,et al.
A systematic review of telemedicine projects in Colombia
,
2010,
Journal of telemedicine and telecare.