Movable

MicrOscopic VisuAlization of BLood cElls for the Detection of Malaria and CD4+
Responsable
THOMA Yann
Période
février 2014 - juillet 2015
Domaines

La détection précoce au chevet du patient  (Point of Care, ou POC) de maladies permet un diagnostic et une intervention plus rapides.  Le projet MOVABLE a visé le développement d'un système POC quantitatif pour l'analyse de cellules sanguines  via un dispositif de microscopie optique miniaturisé permettant de compter les cellules d'un certain type, normales  ou infectées. Après une étape préliminaire l'équipe a pu prouver que l'utilisation d'un smartphone pour la prise d'image ne permettait pas d'atteindre la qualité d'image requise.
Bien que le système se veuille général, deux applications ont visées: la détection du taux de lymphocytes CD4 pour le suivi du SIDA et la détection précoce de la malaria.
Pour la partie malaria, un logiciel a été développé par le REDS. Il permet le comptage des erythrocytes (globules rouges) et des parasites présents. Ces deux valeurs permettent ensuite de calculer le taux de parasytémie, qui est nécessaire pour un meilleur ciblage du traitement.

Contexte et objectifs du projet

Le diagnostic d’une maladie ou d’un infection peut généralement se faire via différentes méthodes, que nous pouvons répartir selon différents axes. Il peut notamment être qualitatif ou quantitatif, et être pratiqué dans les hôpitaux spécialisés ou grâce à un dispositif proche du patient (Point of Care).
Dans ce contexte le projet MOVABLE a visé le développement d'un POC quantitatif capable de compter le nombre de cellules normales et infectées via des méthodes optiques. Ce but relativement vaste a été décomposé en deux applications: la quantification de cellules CD4+ pour l'évaluation du degré d'infection, et la quantification des cellules infectées par le psalmodium, un des parasites de la malaria. Le but initial du projet était d'utiliser un smartphone pour la prise d'image mais les premières évaluations ont permis d'écarter ce medium car les images ainsi prises étaient de trop pauvre qualité. Le projet s'est alors recentré sur des images prises avec le microscope des parasitologues du CHUV.

Résultats

Nous présentons ici les résultats liés à la parasitémie de la malaria. Les smartphones n'était pas assez efficaces en termes optique, les images prises par l'équipe du Dr. Guy Prod'Hom (CHUV) ont servi au développement du système.
Le logiciel développé est basé sur un algorithme d'apprentissage supervisé (KernelBoost, une généralisation d'AdaBoost). Cet algorithme exploite le savoir d'un praticien pour apprendre quelles sont les cellules infectées par un psalmodium afin de devenir de plus en plus efficace. Une interface graphique a également été développée et offre une visualisation des images et des cellules avec identification des infectées.

La figure suivante offre une vue de l'interface graphique:

​​

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Le code source est disponible sur github : https://github.com/reds-heig/movable
Et au jour d'aujourd'hui il semble ne pas exister d'équivalent.

Finalement, le logiciel est actuellement en phase de validation clinique par l'équipe du Dr. Guy Prod'Hom. Ceci permettra de valider sa potentielle utilisation clinique qui devrait toutefois passer par une phase de certification comme dispositif médical.