רקע
מלריה היא מחלה זיהומית חמורה, הנגרמת על ידי טפילי דם היקפיים מסוג פלסמודיום. על פי ממצאי ארגון הבריאות העולמי, מלריה גורמת ליותר ממיליון מקרי מוות מידי שנה, הנגרמים מ- 300-500 זיהומים.
שיטת המיקרוסקופיה הידנית לבדיקת דגמי דם, שהומצאה בסוף המאה ה -19 , כיום הנפוצה לאבחון מלריה. אבחון ידני באמצעות מיקרוסקופ דורש הכשרה מיוחדת ומומחיות רבה. הוכח במספר מחקרים בתחום, כי מיקרוסקופיה ידנית אינה שיטת אבחנה אמינה כאשר היא אינה מבוצעת על ידי מומחים, זאת עקב חוסר הכשרתם, במיוחד באזורים הכפריים בהם המחלה נפוצה יותר.
לכן, נעשים מחקרים מקיפים לבחינת השימוש בשיטת computer vision , שמטרתה ביצוע משימה זו ללא התערבות אנושית, על מנת לספק כלי אובייקטיבי, אמין ויעיל לאבחון המחלה.
האבחון
דיאגנוזה מיקרוסקופית נעשית בבדיקה ידנית ויזואלית של דגמי דם שונים. תהליך זה מחייב היכולת להבדיל בין דגמי דם שאינם מכילים טפילים (כגון כדוריות דם אדומות תאי דם לבנים, טסיות דם), לבין דגמי דם המכילים טפילים הגורמים למחלה. כל זאת נעשה על ידי מידע ויזואלי.
כאשר מדגם הדם מאובחן כחיובי, שכן קיימים טפילי דם הגורמים למחלת המלריה, נעשות בדיקות נוספות שתפקידן לזהות את הזנים השונים של המחלה ושלבי מחזור חייה.
הבדיקה המיקרוסקופית נעשית על ידי מצלמה חכמה המבצעת ניתוח תמונה image processing, ומסוגלת לצלם מדגם דם בגודל של 2 ס"מ, בעזרת 1300 צילומים. מצלמה חכמה מסוג CCD Sensor זו, מבדילה בין סוגי מדגמי הדם השונים על ידי גודלם וצבעם, כל זאת נעשה באמצעות חישובי אלגוריתמים מורכבים מתקדמים.
על מנת שהאבחון יהיה מדויק ככל הניתן, ה- machine vision מורכב ממספר פעולות וגורמים חיוניים: כגון עיבוד תמונה על ידי image processing, עיבוד התחלתי, סגמנטציה ומשימות מיון. לפיכך, הרצוי הוא שימוש במיקום מיקרוסקופי מדויק ופוקוס אוטומטי, מהיר ואמין ביותר. כל זאת על מנת להשיג תוצאות אמינות באיתור התאים הנגועים במחלה.
לסיכום, נראה כי נעשים מאמצים נרחבים לצורכי מחקר אבחון המחלה, ונבחנת האפשרות בשימוש בטכנולוגית הראייה הממוחשבת ובקרת איכות אוטומטית, על מנת לספק כלי מדויק, אמין ויעיל לאבחון המחלה. על ידי כך, יהיה ניתן לאבחן את מחלת המלריה בשלבים מוקדמים יותר, ובכך להציל חייהם של מיליוני בני אדם בכל רחבי העולם.
וייב טכנולוגיות ראייה ממוחשבת
פתרונות עיבוד תמונה מותאמי לקוח לתעשייה ולעסקים
בקרת איכות אוטומטית, זיהוי תוצרת פגומה, מיון אוטומטי, זיהוי ויזואלי של פגמים או פיגמנטים, זיהוי טקסט וניתוח תמונה, מדידת רכיבים סטטיים ונעים, ועוד..