論文の概要: AI-Driven Smartphone Solution for Digitizing Rapid Diagnostic Test Kits and Enhancing Accessibility for the Visually Impaired

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18007v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 02:53:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:26:50.352160
• Title: AI-Driven Smartphone Solution for Digitizing Rapid Diagnostic Test Kits and Enhancing Accessibility for the Visually Impaired
• Title（参考訳）: 迅速診断キットのデジタル化と視覚障害者のアクセシビリティ向上のためのAI駆動型スマートフォンソリューション
• Authors: R. B. Dastagir, J. T. Jami, S. Chanda, F. Hafiz, M. Rahman, K. Dey, M. M. Rahman, M. Qureshi, M. M. Chowdhury,
• Abstract要約: 本稿では,迅速診断結果解釈の精度と信頼性を高めるための新しい手法を提案する。 このアプリは、ユーザーがテストキットの写真を撮り、YOLOv8が処理して膜領域を正確に抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Rapid diagnostic tests are crucial for timely disease detection and management, yet accurate interpretation of test results remains challenging. In this study, we propose a novel approach to enhance the accuracy and reliability of rapid diagnostic test result interpretation by integrating artificial intelligence (AI) algorithms, including convolutional neural networks (CNN), within a smartphone-based application. The app enables users to take pictures of their test kits, which YOLOv8 then processes to precisely crop and extract the membrane region, even if the test kit is not centered in the frame or is positioned at the very edge of the image. This capability offers greater accessibility, allowing even visually impaired individuals to capture test images without needing perfect alignment, thus promoting user independence and inclusivity. The extracted image is analyzed by an additional CNN classifier that determines if the results are positive, negative, or invalid, providing users with the results and a confidence level. Through validation experiments with commonly used rapid test kits across various diagnostic applications, our results demonstrate that the synergistic integration of AI significantly improves sensitivity and specificity in test result interpretation. This improvement can be attributed to the extraction of the membrane zones from the test kit images using the state-of-the-art YOLO algorithm. Additionally, we performed SHapley Additive exPlanations (SHAP) analysis to investigate the factors influencing the model's decisions, identifying reasons behind both correct and incorrect classifications. By facilitating the differentiation of genuine test lines from background noise and providing valuable insights into test line intensity and uniformity, our approach offers a robust solution to challenges in rapid test interpretation.
• Abstract（参考訳）: 迅速診断検査は、タイムリーな疾患の検出と管理には不可欠であるが、検査結果の正確な解釈は依然として困難である。 本研究では,スマートフォンベースのアプリケーションにおいて,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を含む人工知能(AI)アルゴリズムを統合することにより,迅速な診断結果解釈の精度と信頼性を高める手法を提案する。 このアプリはテストキットの写真を撮影でき、YOLOv8は、テストキットがフレームに集中していない場合や、画像の端に位置する場合であっても、正確に膜領域を抽出する。 この能力により、よりアクセシビリティが向上し、視覚障害者でさえ、完全なアライメントを必要とせずに、テストイメージをキャプチャできる。 抽出した画像は追加のCNN分類器で分析され、結果が正か負か無効かを判定し、ユーザに結果と信頼度を与える。 その結果,AIの相乗的統合がテスト結果解釈の感度と特異性を大幅に向上させることが実証された。 この改善は、最先端のYOLOアルゴリズムを用いてテストキット画像から膜ゾーンを抽出することに起因する。 さらに,モデル決定に影響を及ぼす要因を調べるため,SHAP分析を行い,正しい分類と誤分類の両方の背後にある理由を特定した。 バックグラウンドノイズからの真のテストラインの識別を容易にし、テストラインの強度と均一性に関する貴重な洞察を提供することで、我々のアプローチは、迅速なテスト解釈における課題に対する堅牢な解決策を提供する。

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