Abstract:

İnsan vücudu bakteri, virüs, parazit gibi zararlı canlılarla ve doğal olmayan kimyasallarla mücadele etmek için farklı antikorlar üretir. İmmünolojik teknikler ile hastalığın kaynağı tespit edilmesi tedavi sürecinin planlamasını sağlamaktadır. Bu yöntemlerden biri olan Elisa (Enzyme-Linked ImmunoSorbent Assay) testi ile HIV virüsü, rota virüsü, yassı hücreli karsinoma, sifilis, toksoplazmoz, Varicella-Zoster virüsü, alerjik hastalıklar, su çiçeği ve pernisiyöz anemi tespit edilebilmektedir. Elisa, antikora bağlanmış bir enzimin aktivitesini belirleyen kantitatif bir ölçüm yöntemidir. Test edilen örnekte virüs veya parazit olup olmadığı antijen veya antikorlarının saptanması ile belirlenebilmektedir. Alınan kan numunesinde ki hedeflenen maddeyi saptayacak enzim laboratuvar ortamında üretilir. Bir dizi işlem uygulanarak oluşturulan örnekler 48 yada 96 kuyucuklu Mikropleyt okuyucuya yerleştirilir. Mevcut okuyucular Spektrofotometre yöntemi kullanarak kuyucuklardaki örneklerin ışık geçirgenlik oranına göre değerlendirme yapmaktadır. Bu cihazlarda ki temel problem kendi kit ve ölçüm cihazları ile birlikte çalışma zorunluluğudur. Görüntü işleme yöntemleri giderek gelişmekte ve birçok sensörün yerini almaya başlamaktadır. Bu çalışmada ELİSA okuyucusunun kamera yardımıyla alınan görüntüden sayısal görüntü işleme yöntemi ile rengi ve renk yoğunluğunu kontrol ederek hata oranını en aza indirmektir. Ayrıca bir bilgisayara bağlamak yerine kendi ekranı ve kontrolleri ile kit ve cihaz bağımlılığını en aza indirilmesi çalışma da amaçlanmıştır. Yapılan çalışmada mini bilgisayar kullanarak bağımsız bir ELISA okuyucu cihazı tasarımı ve yazılımı gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen sistem okuyucu kutusu, ışık sistemi, raspberry pi ve kamera modülünden meydana gelmektedir. Raspberry Pi, kamera modülü ve ışık sisteminin fiziki boyutlarına uygun olacak cihaz kutusu tasarlanmıştır. Işık sistemi hazır bulunmadığından şerit LED, LGP ve difüzörler kullanılarak oluşturulmuştur. Görüntü işleme yazılımı Python yazılım dilinin Opencv Kütüphanesi kullanılarak geliştirilmiştir. Kullanıcı arayüzü ve görüntü işleme kodları phython programlama dili kullanılarak oluşturulmuştur. Gerçekleştirilen sistem test sonuçlarını .json formatında saklamaktadır. PHP-Mysql kullanılarak geliştirilen arayüz ile alınan sonuçlar ve resimler internet üzerinden izlenebilir hale getirilmiştir. Test için gelen Elisa örneğine teşhisi istenen hastalığa göre mikropleytdeki seruma damlatılan katalizör madde ile renklendirilir. Renklendirilmiş numune cihaza yerleştirilerek arayüzden okunacak test türü belirlenir ve okuma işlemi başlatılır. Renk yoğunlukları belirlemek için plaka boş iken alınan görüntülerdeki değerlerden test sırasında elde edilen renk değerlerinin farkı alınmış ve 0 ile 1 arasında normalize edilmiştir. Opencv yazılımı ile önceden belirlenmiş aralıklar kullanılarak renk yoğunluklarını hesaplanmış ve eşik değerlerine göre pozitif-negatif sonuç değerleri üretilmiştir. Sonuç olarak elde edilen görüntülerden kuyucuklardaki örneklerin dalga boyları tespit edilmiş ve tanı için en net şekilde görünmesi sağlanmıştır. Bu değerler arayüz programında hücre numaraları ile görüntülenmiş ve elde edilen sonuçlar ara yüz yazılımı ile bilgisayar ve internet ortamında raporlanmıştır.

Keywords: