quarta-feira, 23 de abril de 2014

Identificando HIV e PSA com Google Glass: químicos desenvolveram método de análise que se baseia em imagem da amostra biológica captada pelo óculos do Google.

Foto: Identificando HIV e PSA com Google Glass: químicos desenvolveram método de análise que se baseia em imagem da amostra biológica captada pelo óculos do Google.
Veja artigo inédito; http://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/nn500614k

Demonstramos um teste de diagnóstico rápido à base de vidro Google (RDT) plataforma leitor capaz de medições qualitativas e quantitativas de vários ensaios imunocromatográficos fluxo laterais e testes de diagnósticos biomédicos similares. Usando um aplicativo de vidro escrito sob medida e sem quaisquer acessórios de hardware externo, um ou mais RDTs marcados com Quick Response (QR) identificadores de código são simultaneamente fotografada usando a câmera embutida do vidro Google que é baseado em uma voz mãos-livres e interface controlada e digitalmente transmitido para um servidor para processamento digital. As imagens JPEG adquiridos são processados ​​automaticamente para localizar todos os RDTs e, para cada RDT, para produzir um resultado de diagnóstico quantitativo, que é devolvido ao vidro Google ( ou seja , o usuário) e também são armazenados em um servidor central ao longo da imagem com RDT , código QR, e outras informações relacionadas ( por exemplo , dados demográficos). O mesmo servidor também fornece um mapa espaço-temporal dinâmico e estatísticas em tempo real para os resultados carregados IDT acessíveis através de navegadores de Internet. Testamos esta plataforma de diagnóstico baseado em vidro Google usando qualitativa ( ou seja , sim / não) vírus da imunodeficiência humana (HIV) e antígeno prostático específico quantitativa (PSA) testes. Para a TDR quantitativa, medimos testes activado em várias concentrações variando de 0 a 200 ng / mL para o PSA livre e total. Esta plataforma leitor RDT wearable em execução no Google vidro combina um sensor de mãos-livres e interface de captura de imagem com poderosos servidores rodando nossos códigos de processamento de imagem personalizada, e ele pode ser bastante útil para o rastreamento em tempo real espaço-temporal de várias doenças e condições médicas pessoais, fornecendo uma ferramenta valiosa para a epidemiologia e saúde móvel.

Veja artigo inédito;http://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/nn500614k

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