Analisis colorimétrico de imágenes digitales
Enviado por Kriss Galdos • 18 de Diciembre de 2020 • Ensayo • 2.019 Palabras (9 Páginas) • 160 Visitas
[pic 1]Facultad de Ingeniería de procesos
Esc. Profesional de Ingeniería de Industrias Alimentarias
LINEAMIENTOS PARA EL ANÁLISIS DE ARTÍCULOS CIENTÍFICOS/ ABSTRACT
ESQUEMA:
Enfocarse en el “por qué, qué y cómo” de la investigación
AUTOR (ES) |
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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:
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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) | Grasel, F. S., Ferrão, M. F., Helfer, G. A., & Costa, A. B. (2016). Principal Component Analysis of Commercial Tannin Extracts Using Digital Images on Mobile Devices. Journal of the Brazilian Chemical Society, 1-6. https://doi.org/10.5935/0103-5053.20160135 Lu, Y., Shi, W., Qin, J., & Lin, B. (2009). Low cost, portable detection of gold nanoparticle-labeled microfluidic immunoassay with camera cell phone. ELECTROPHORESIS, 30(4), 579-582. https://doi.org/10.1002/elps.200800586 Martinez, A. W., Phillips, S. T., Carrilho, E., Thomas, S. W., Sindi, H., & Whitesides, G. M. (2008). Simple Telemedicine for Developing Regions: Camera Phones and Paper-Based Microfluidic Devices for Real-Time, Off-Site Diagnosis. Analytical Chemistry, 80(10), 3699-3707. https://doi.org/10.1021/ac800112r Nogueira, S., Sousa, L., Silva, N., Rodrigues, P., & Coltro, W. (2017). Monitoring Acid–Base Titrations on Wax Printed Paper Microzones Using a Smartphone. Micromachines, 8(5), 139-145. https://doi.org/10.3390/mi8050139 Oliveira, K. A., Damasceno, D., de Oliveira, C. R., da Silveira, L. A., de Oliveira, A. E., & Coltro, W. K. T. (2016). Dengue diagnosis on laser printed microzones using smartphone-based detection and multivariate image analysis. Analytical Methods, 8(35), 6506-6511. https://doi.org/10.1039/c6ay01262k Yulia, Y., Wasito, H., & Fatoni, A. (2018). QUALITATIVE ANALYSIS METHOD OF DETECTION OF WAX CONTENT IN GORENGAN USING SMARTPHONE. Journal of Pharmaceutical Sciences and Community, 15(1), 7-15. https://doi.org/10.24071/jpsc.1511052 Zhu, H., Mavandadi, S., Coskun, A. F., Yaglidere, O., & Ozcan, A. (2011). Optofluidic Fluorescent Imaging Cytometry on a Cell Phone. Analytical Chemistry, 83(17), 6641-6647. https://doi.org/10.1021/ac201587a |
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