[ca] La meningitis infantil continua sent una greu càrrega per a la salut mundial, sobretot per als lactants petits. La urgència de resoldre aquest problema exigeix solucions alternatives que es puguin aplicar àmpliament. L'avaluació de la concentració de glòbuls blancs (GB) al líquid cefalorraquidi (LCR) és clau per al diagnòstic de la meningitis. Els ultrasons sorgeixen com una tecnologia ideal per a aquesta aplicació, a causa del seu baix cost, portabilitat i seguretat. No obstant això, les tècniques d'ultrasons convencionals tenen una resolució espacial limitada per detectar glòbuls blancs a l'LCR. Aquesta tesi presenta el procés de recerca i desenvolupament d'un dispositiu portàtil que utilitza ultrasons d'alta resolució per avaluar la concentració de glòbuls blancs en el LCR a través de la fontanel·la de nounats i lactants petits. Aquest nou enfocament pretén proporcionar una alternativa no invasiva als mètodes tradicionals de diagnòstic de la meningitis infantil, oferint una eina de cribratge ràpida i accessible. La plataforma desenvolupada empra un transductor focalitzat de 20 MHz, cosa que millora significativament la resolució espacial i permet la detecció dels senyals de retro dispersió dels glòbuls blancs microscòpics. Tot el sistema s'ha construït al voltant d'una sonda personalitzada que permet controlar mecànicament el transductor per cartografiar la zona d'interès al LCR. Els components de maquinari i programari s'han integrat amb a la plataforma que, mitjançant l'aplicació de tècniques intel·ligència artificial (IA), és capaç d'obtenir imatges i anàlisis precisos de LCR. L'avaluació in vitro i el procés d'optimització ha estat essencial per aconseguir imatges d'alta qualitat complint les directrius de seguretat. Els experiments realitzats utilitzant un model anatòmic de la secció tubular sota la fontanel·la neonatal, amb suspensions de partícules de 7-μm en diferents concentracions, han proporcionat una informació essencial sobre la dinàmica de les partícules rellevant per al diagnòstic de la meningitis. El sistema desenvolupat permet l'adquisició d'imatges d'alta resolució que proporcionen una claredat i detall excel·lent. A més, l'alta taxa d'adquisició permet rastrejar el patró de partícules resultant a les imatges amb coherència lateral. El model d'aprenentatge profund (Deep Learning, DL) s'ha implementat a la plataforma i permet classificar els pacients en funció dels patrons de LCR segons les concentracions de WBC. Aquesta eina facilita l'inici ràpid del tractament si se superen els llindars de diagnòstic. Els algorismes integrats al dispositiu, optimitzats per al maquinari específic de la plataforma, garanteixen una ràpida anàlisi in vivo en qüestió de minuts. Els assajos clínics realitzats a Espanya, el Marroc i Moçambic han donat resultats preliminars prometedors que demostren el potencial de la plataforma per donar suport al diagnòstic de la meningitis. Aquesta tesi estableix una metodologia robusta per a l'anàlisi immediata i precisa del LCR, avançant en el diagnòstic de la meningitis infantil mitjançant una plataforma d'ultrasons d'alta resolució ben optimitzada i rigorosament avaluada.

[en] Infant meningitis remains a severe burden on global health, particularly for young infants. The urgency to solve this problem demands alternative solutions that can be widely applied. The assessment of white blood cell (WBC) concentration in the cerebrospinal fluid (CSF) is key to the diagnosis of meningitis. Ultrasound emerges as an ideal technology for such application, due to its low cost, portability, and safety. However, conventional ultrasound techniques are limited in spatial resolution to detect WBCs in the CSF. This thesis presents the research and development process of a portable device that uses high-resolution ultrasound to evaluate WBC concentration in the CSF through the fontanelle of neonates and young infants. This novel approach aims to provide a non-invasive alternative to the traditional diagnostic methods for infant meningitis, offering a rapid and accessible screening tool. The developed platform employs a 20 MHz focused transducer, significantly enhancing spatial resolution and enabling the detection of the backscatter signals from microscopic WBCs. The whole system was built around a custom probe that allows the transducer to be mechanically controlled to map the area of interest in the CSF. Hardware and software components were carefully integrated into an artificial intelligence (AI)-powered platform capable of accurate imaging and CSF analysis. In vitro evaluation and optimization process were essential to achieve high-quality images while complying with safety guidelines. Experiments using a tube phantom through neonatal fontanelle with 7-μm particles suspensions under different concentrations provided essential information on particle dynamics relevant to the diagnosis of meningitis. The developed system allows the acquisition of high-resolution images that provide excellent clarity and detail. In addition, the high acquisition rate enables to track the resulting particle pattern in the images with lateral coherence. An Deep Learning (DL) model was deployed into the platform to classify patients based on CSF patterns according to WBC concentrations. This tool facilitates prompt treatment initiation if diagnostic thresholds are exceeded. Optimized for the platform-specific hardware, the algorithms integrated into the device ensure fast on-site analysis in a matter of minutes. Clinical trials in Spain, Morocco, and Mozambique have yielded promising preliminary results that demonstrate the potential of the platform to support the diagnosis of meningitis. This thesis establishes a robust methodology for immediate and accurate CSF analysis, advancing the diagnosis of infant meningitis through a well-optimized and rigorously evaluated high resolution ultrasound platform.