Geri Dön

Hızlı hastalık teşhis testlerinin bilgisayar tabanlı otomatik okunması ve hekimlerin e-rapor ile bilgilendirilmesi

Automatic reading of rapid diagnostic tests and informing the clinicians with e-report

PDF İndir

  1. Tez No: 439696
  2. Yazar: OSMAN SEMİH KAYHAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İSA YILDIRIM, YRD. DOÇ. DR. HAYDAR ÖZKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

Hızlı Teşhis Testi (RDT: Rapid Diagnostic Test), birçok bulaşıcı ve kronik hastalığın teşhisinde kullanılan, hızlı, kolay kullanıma sahip, erken ve yüksek doğrulukla teşhis yapabilen immünokromatografik bir test yöntemidir. Bu testler, çok kısa sürede sonuç verebilen bir teşhis testidir. Hastadan alınan kan, dışkı, tükürük gibi örneklerle kolayca uygulanabilirler. RDT'lerin analizlerinde, yüksek teknolojiye sahip herhangi bir laboratuvar cihazına ya da mikroskoba ihtiyaç duyulmaz. Bu testlerin incelemeleri ve sonuçlarının analizleri laboratuvar teknisyenleri aracılığıyla görsel olarak yapılmaktadır. Görsel yorumlama, klinik teknisyenlerinin bilgi, beceri, eğitim ve tecrübesine bağlıdır. Bu sebeple, RDT testlerinin analizlerinde bazı kısıtlamalar ortaya çıkmaktadır. Bunlardan ilki, RDT'lerin görsel olarak analiz edildiği sırada belirgin olamayan çizgilerin gözden kaçırılması ile yanlış negatif sonuçların oluşabilmesidir. Bu kısıtlamaların bir diğeri de göz ile tespit edilen sonuçların, genellikle manuel olarak bilgisayarlara yazılması ve kağıt döküman halinde raporların hastalara verilmesi durumudur. Bu durum, insan kaynaklı hatalara açıktır. Manuel olarak rapor yazılması aynı zamanda büyük ölçekli hastanelerde zaman kaybına neden olmaktadır. Testin, çizgiler oluştuktan sonra okunmasını gerekli kılan süre kısıtlı olduğu için okuma işleminin zaman kaybına toleransı yoktur. Bu tez çalışmasında, dizüstü bilgisayarın, tablet bilgisayarın ve ikisi bir arada bilgisayarın kameralarını kullanarak, RDT'leri analiz etmek üzere otomatik okuyucu bir platform tasarlanmıştır. Okuyucu sistem iki ana bileşenden oluşmaktadır. Bunlardan ilki, hızlı teşhis testinde oluşan veriyi işleyebilen RDT-AutoReader isimli program, diğeri ise üç boyutlu yazıcıda üretilmiş, düşük maliyetli, küçük boyutlu ve kompakt RDT tutucu aracıdır. Tutucu, analizi yapılacak RDT türüne göre iki parçadan oluşur. İlk parça ana tutucu olarak adlandırılan parça olup bu parça sayesinde RDT kameranın önüne sabit bir şekilde yerleştirilebilmektedir. Ana tutucu özellikle kaset tipi RDT'lerin analizinde kullanılmaktadır. İkinci parça ise lateral şerit tarzı (LŞT) RDT'lerin içine konulduğu tutucudur. LŞT-RDT tutucusuna konulan işlenmiş test, sonrasında ana tutucuya ilave edilerek analiz edilir. Ana tutucu, dizüstü veya tablet bilgisayara ait ön veya arka kameraya yerleştirildikten sonra RDT-AutoReader programı çalıştırılarak test analizi gerçekleştirilir. RDT- AutoReader programı, hastanedeki laboratuvar teknisyenlerinin kolayca kullanımı için hazırlanmış ara yüzlere sahiptir. Bu program sayesinde teknisyen, RDT'nin görüntüsünü almak için ara yüzde bulunan komut butonlarını kullanır ve böylelikle sistem aktif hale getirilir. Sistem çalışma komutu aldıktan sonra alınan görüntü, görüntü işleme ve karar algoritmaları sayesinde analiz edilir ve sonuçlar, geçersiz, negatif ve pozitif olarak sınıflandırılır. RDT türü ve sonuç bilgilerinin yanında hastanın kişisel bilgileri de kullanılarak elektronik rapor oluşturulur. Rapor dijital olarak kaydedilir ve hastanın hekimine yerel ağ veya bulut sunucu aracılığıyla e-rapor olarak gönderilir. Bu sayede hastaların durumları ve hastalıklarının gelişimi konusundaki bilgilere hızlıca ulaşılabilir. Bu tez kapsamında, Rota virüs (RtV) ve Adeno virüs (AdV) testlerini bir RDT'de barındıran kaset tipi RDT ve lateral şerit tarzı RDT ile tespiti yapılan Helicobacter pylori (H. Pylori) testleri analiz edilerek sistemin performansı değerlendirilmiştir. Görüntü alma, görüntü işleme ve karar verme işlemleri sonucunda %100 doğruluğa ulaşılmıştır. Bütün sistem gerçek zamanlı çalıştığı için, medikal teknisyen daha kısa sürede daha fazla hasta ile ilgilenebilme imkânına ulaşmıştır. Tasarlanan otomatik RDT okuyucu platform, analiz edilen hastalıklara karşı; günlük, haftalık, aylık, mevsimlik veya yıllık olarak istatistiksel veriler sağlar. Bu veriler sayesinde, birçok bulaşıcı ve geniş kitleleri tehdit eden hastalıklara karşı önlemler alınarak, bu tür hastalıklar karşısında hazır bulunuşluk oluşturulabilir.

Özet (Çeviri)

Rapid Diagnostic Test (RDT), which is an immunochromatographic test, is quick, easy to perform and used for early, fast and precise detection of some chronic and epidemic diseases. The RDTs can be easily applied to samples from patient such as blood, saliva, feces etc. Analysis of RDTs does not require advanced technology laboratory or microscope.The evaluation of RDT is usually analyzed by direct visual inspection by clinical technicians. Thus, the interpretation of results can differ depending on the clinical technician's skills, training and experience. Therefore, analysis of RDT has some restrictions. One of the limitations of analyzing RDTs manually is that tentative test line can sometimes be overlooked and evaluated as false negative. Another one is that the decided results are written usually in a paper-based format or typed to a computer manually and are given to patient as a paper-based report. The situation can cause human oriented mistakes. Especially, manually result reporting is time consuming in large-scale hospital. There is no tolerance of time dissipation since RDT should be evaluated in a specific time interval after the control and test lines are appeared. In this thesis study, a novel automatic RDT reader platform is designed to analyse RDT tests by using existing consumer cameras of a laptop computer, a tablet or a 2-in-1 computer. The RDT reader is useable with numerous lateral immunochromatographic assays and similar biomedical tests. The reader system consists of two main components. First one is RDT-AutoReader software program. The other component is RDT holder. The holder which is low-cost, small and compact is produced by three dimensional printer. The RDT holder comprises two different parts according to RDT types. First one is called main holder part which provides to stability of RDT in front of the camera. This holder is used for cassette type RDTs. Second part is the holder which lateral flow strip (LFS) RDT replaces inside. For replacement of lateral flow strip RDT in front of camera, lateral flow strip is embedded in the LFS-RDT holder and then the LFS-RDT holder is placed in the main holder. Afterwards, the main holder is located in front of the camera of computer or tablet and the RDT-AutoReader application is ran to begun the analysis of test. The RDT-AutoReader application has a user-friendly Graphical User Interface (GUI) for laboratory technicians to use it easily. Due to this software, the technicians can take RDT image and can run the process by related control buttons. After taking the instructions, first, the taken coloured image is converted to gray level image by image processing algorithm. Afterwards, the system detects and crops Region of Interest (ROI) automatically. Features and locations of lines are extracted via intensity spectrum and in the light of this information, result is classified as invalid, negative or positive by thresholding method. A report is generated automatically with RDT type, RDT result, patient's personal information such as hospital protocol number, name, age and gender. The report is saved digitally in user computer and can be sent to patient's clinician via local area network or cloud server. Through the e-report, whether there is disease or not can be monitored by the clinicians easily. In the thesis, a cassette type RDT, which is made to diagnose Rota virus (RtV) and Adeno virus (AdV), and lateral flow strip RDT for Helicobacter pylori (H. pylori) are tested. The RDT samples which are to diagnose these viruses and bacteria are analysed before discarding them. For Rota virus and Adeno virus test starts with taking assay diluent with disposable swap into sample collection tube. Clinician picks up a piece of feces (around 50 mg) with sample collection swab from patient's stool sample. Then, the clinician puts sample feces into sample collection tube and whirls the swab at least 10 times. When the sample mixes with the diluent, the clinician rejects the swab from the tube and the cap of sample collection tube is closed. After that, 3-4 drops of solution (roughly 90-120 µl) is added into sample well. If the test takes up, a purple colour initializes to spread to result window which is in the middle of the test device. Approximately 15-20 minutes later, test result is ready to interpret. It is not recommended to interpret after 20 minutes by manufacturer. The result has 5 different possibilities. First, if there is just control line, result is negative. Second, for Rotavirus positive, T2 band must be seen with the control line. Another possibility is Adenovirus positive that must have T1 band with the control line. If all the lines (control, T1 and T2 lines) appear on the test window at the same time during test, infection types are both Rotavirus and Adenovirus. Last possibility is invalid test result when the purple colour band is not visible. Helicobacter is a Gram negative bacterium which infects gastric mucosa. Helicobacter pylori may bring about chronic gastritis and duodenal ulcer. Moreover, it can raise the risk of stomach adenocarcinoma. Hepylori is a non-invasive immunoassay test which is quick, precise and easy to use. In this test, monoclonal specific antibody is used against to H. pylori antigen. To begin with, test strip is opened and stool samples are taken from three different place of sample by dipping. Then, small portion of stool is put into extraction tube and the tube is shaken in order to obtain homogeneous solution. Process should continue at least 3 minutes. Then, the strip is removed and 5-6 of drops of solution from extracted mixture is added onto the test strip which stands vertically. In test, the sample operates with anti-H. pylori antibodies which are dried on the test strip. Capillary action results in movement on the mixture to upward on the membrane. If there is H. pylori in stool sample, the specific antigen is stuck by the antibody. As a result of it, colour band is generated. After 10 minutes, result is present to clarify. Manufacturer advises to read the test result in 15 minutes. Hepylori has 3 different results. First, if there are 2 red lines (control and test) in the rest area windows, result is positive. Color intensity may be altered because of the antigen concentration. When the test window has just control line, patient's test is evaluated as negative. For the validation for the test, control line has to appear in the control region. A result cannot be diagnosed as positive unless there is no control line. Without control line, result identifies as invalid. After the RDTs are ready to interpret, RDT reader platform is set up. Virtue of RDT reader, RDT images were captured and analyzed digitally by comparing with visual inspection. After imaging, image processing and decision, %100 of accuracy was achieved. Since all the processes run in real-time, medical technicians will be saving time and diagnose more patients in a day through this fast and digital recording system.The reader platform can supply real time statistic data about a lot of diseases. The statictical data includes not only age or gender information but also temporal information such as daily, weekly, monthly, seasonally and annual. This can help to inhibit propagation of contagious diseases and to increase readiness against epidemic diseases worldwide.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    847190

    Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  2. Tez No

    864958

    Böbrek hastalıklarının tespiti için Poly-CNN modeli önerisi ve performansının karşılaştırması

    Poly-CNN model recommendation and performance comparison for kidney disease detection

    KENAN GÜLLE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DURMUŞ ÖZDEMİR

  3. Tez No

    713716

    Design and development of a wireless EEG device and open source software

    Kablosuz EEG cihazı ve açık kaynak yazılımı tasarımı ve geliştirilmesi

    HİMMET AYYILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    BiyomühendislikAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESEN YILDIRIM

  4. Tez No

    748633

    COVID-19 tanılı bilgisayarlı tomografi görüntülerinde akciğer ve pnömoni bölgelerinin farklı senaryolarda semantik segmentasyonu

    Semantic segmentation of lung and pneumonia regions in different scenarios on COVID-19 diagnosed computer tomographic images

    HÜSEYİN EMRE ALEMDAROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mühendislik BilimleriNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET ÜSAME ÖZİÇ

  5. Tez No

    760011

    Generalized multi-view data proliferator (gem-vip) for boosting classification

    Genelleştirilmiş çok boyutlu veri üretimi ile sınıflandırma hassaslığının yükseltilmesi

    MUSTAFA ÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ISLEM REKIK

Geri Dön