マラリア感染薄血塗抹標本のモバイルベースの分析：自動化された種とライフサイクル段階の決定

顕微鏡検査はマラリア診断の柱であり、その品質を維持できる場合の推奨手順です。ただし、訓練を受けた人員と適切な機器の必要性は、マラリア風土病地域での可用性とアクセシビリティを制限します。マラリア制御プログラムが寄生虫ベースの診断を拡張し、有病率が低下するため、迅速で正確でアクセス可能な診断ツールがますます必要になっています。この論文では、マラリア寄生虫の存在を評価し、ジムサ染色された薄血塗抹標本の種とライフサイクルの段階を決定するために、教師付き分類を使用した画像処理と分析の方法論を紹介します。主な差別化要因は、スマートフォンなどの低コストでアクセス可能なツールでのみ取得された顕微鏡画像の使用です。これは、使用されている経験豊富なパラシロギストによって手動で注釈が付けられた566画像のデータセットです。この作業では、8つの異なる種段階の組み合わせが考慮され、自動検出性能は、感度の点で73.9％から96.2％、特異性の点で92.6％から99.3％の範囲でした。これらの有望な結果は、このアプローチを従来の顕微鏡検査の有効な代替手段として使用する可能性を証明しています。

Microscopy examination has been the pillar of malaria diagnosis, being the recommended procedure when its quality can be maintained. However, the need for trained personnel and adequate equipment limits its availability and accessibility in malaria-endemic areas. Rapid, accurate, accessible diagnostic tools are increasingly required, as malaria control programs extend parasite-based diagnosis and the prevalence decreases. This paper presents an image processing and analysis methodology using supervised classification to assess the presence of malaria parasites and determine the species and life cycle stage in Giemsa-stained thin blood smears. The main differentiation factor is the usage of microscopic images exclusively acquired with low cost and accessible tools such as smartphones, a dataset of 566 images manually annotated by an experienced parasilogist being used. Eight different species-stage combinations were considered in this work, with an automatic detection performance ranging from 73.9% to 96.2% in terms of sensitivity and from 92.6% to 99.3% in terms of specificity. These promising results attest to the potential of using this approach as a valid alternative to conventional microscopy examination, with comparable detection performances and acceptable computational times.