JP6329680B1 - 細菌の迅速検査報告方法 - Google Patents
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Abstract
Description
検体中の大腸菌、黄色ブドウ球菌の種別及び菌数を確認して報告する細菌の迅速検査報告方法において、
対象とする検体を処理して試料液を調製する試料液調製ステップと、
調製した前記試料液を動画撮影する動画撮影ステップと、
前記撮影した動画を依頼者端末からネットワークを介してサーバーに送信する画像送信ステップと、
前記サーバーにおいて前記動画を解析して細菌の種類の特定及び数の算出を行う動画解析ステップと、
前記解析結果についての報告を前記サーバーから依頼者端末に送信する結果報告ステップと、
から成り、
前記動画解析ステップにおいては、平均二乗変位法による細菌の動き分析と共に、ラベル付けした細菌領域のサイズ測定を行い、対象となる細菌のサイズデータと動作パターンデータを、予め作成した大腸菌、黄色ブドウ球菌のサイズデータ、動作パターンデータと照合することにより、大腸菌と黄色ブドウ球菌とを判別することを特徴とする細菌の迅速検査報告方法である。
このステップは、食品衛生法に基づく食品の試料(検体)と滅菌希釈水(生理食塩水など)を用いて試料液を調製するステップである。検体が固形の場合は9倍量の滅菌希釈水を加えて10倍希釈し、均質化して試料原液とし、検体が液状の場合は、そのまま試料原液とする。
このステップにおいては、上記ステップで調整した試料液を動画撮影するステップである。この動画撮影は、専用の卓上顕微鏡(依頼者側で常備する細菌観察用の光学顕微鏡)のステージに、適当な濃度に調製した試料液を配置し、例えば、スマートホン等の撮像装置を用いて、1,000倍の倍率で動画撮影する。
このステップは、上記ステップで撮影した検体の動画を、依頼者端末2からネットワーク3を介してサーバー1に送信するステップである。
このステップは、サーバー1において、依頼者端末2から送られてきた画像を解析して、定量・定性検査をするステップである。このステップにおいては先ず、動画につき、分析対象にするために必要な精度向上を図るための前処理を行う。この前処理は、以下の処理を含む。
1)顕微鏡動画における不必要な陰影を除去する(陰影除去処理)。
2)再編成化によりすべての画像の背景輝度を平滑化する(背景輝度平滑化処理)。
3)不自然な条件、即ち、異常に明るい部分を抽出する(不自然条件抽出処理)。
4)通常の細菌サイズよりも小さいサイズの物体をノイズとして除去する(ノイズ除去処理)。
この処理は、送られてきた動画像から移動物体(細菌)の領域を抽出する上で邪魔になる陰影を除去する処理である。この処理に際しては、先ず、HSV(色相、彩度、輝度の3つの成分から成る色空間)を推定するため、すべての画像をトゥルーカラーRGBから、平均化されたRGBによるグレースケールへ変換する(変換は下記式参照)。
(0.29*R+0.58*G+0.11*B)
そして、境界線を取り除き、背景画像に比較してグレーがかっている部分を影と認識し、差分画像から差し引いて陰影を除去することにより、物体の領域抽出を行う。
言うまでもなく、背景輝度にムラがあると、対象物の検出プロセスのための光学的方法の実施が困難となるので、事前に背景輝度の平滑化(平均化)処理を行う。平滑化は、平均化フィルタやメディアンフィルタ等の前処理フィルタを用いて行うことができる。
ここにいう不自然条件は、各フレームにおける背景輝度の平滑化処理後において、細菌以上に異常に明るい部分が存在する場合である。この処理においては、複数点での明るさが異常であれば不自然条件ありとして、「その他」に分類され、カウントされる(そのほとんどがゴミである。)。
ノイズ除去処理は、領域抽出された物体のうち、通常の細菌サイズよりも小さいものをノイズ(ゴミ等)として除去する処理である。ゴミの抽出は、例えば、領域面積が0.25mm2 以下のものをゴミと判断することにより行い、ゴミと判断された領域をノイズとして除去する。不明確なすべての対象物を除去した後、ノーマル細菌のサイズではないにも関わらず、細菌様の動作が続く対象物がある場合は、これをノイズとして処理する。このようにするのは、この対象物に起因して光学的誤差が生ずる可能性があるためである。
MSD(Tau = 1 frame) =〖((r(i)-r(i-1))²+⋯(r(i-18)-r(i-19))²+(r(i-19)-r(i-20))²)/frames〗
ここで r(i)は、i番目のフレームにおける細菌の位置である。言うまでもなく黄色ブドウ球菌と大腸菌は異なった動きをするので、この計算結果から両者を判別することができる。そして、その菌数を標準偏差で表示する。
このステップは、上記画像解析の結果に基づき、依頼者の求める細菌の種類(定性)と数(定量)についての結果報告が、サーバー1から依頼者端末2に送信されるステップである。
2 依頼者端末
3 ネットワーク
Claims (2)
- 検体中の大腸菌、黄色ブドウ球菌の種別及び菌数を確認して報告する細菌の迅速検査報告方法において、
対象とする検体を処理して試料液を調製する試料液調製ステップと、
調製した前記試料液を動画撮影する動画撮影ステップと、
前記撮影した動画を依頼者端末からネットワークを介してサーバーに送信する画像送信ステップと、
前記サーバーにおいて前記動画を解析して細菌の種類の特定及び数の算出を行う動画解析ステップと、
前記解析結果についての報告を前記サーバーから依頼者端末に送信する結果報告ステップと、
から成り、
前記動画解析ステップにおいては、平均二乗変位法による細菌の動き分析と共に、ラベル付けした細菌領域のサイズ測定を行い、対象となる細菌のサイズデータと動作パターンデータを、予め作成した大腸菌、黄色ブドウ球菌のサイズデータ、動作パターンデータと照合することにより、大腸菌と黄色ブドウ球菌とを判別することを特徴とする細菌の迅速検査報告方法。 - 前記動画解析ステップにおいて、細菌の種類の特定及び数の算出に先立ち、顕微鏡動画中の不必要な陰影を除去する陰影除去工程と、画像の再構成によってすべての画像の背景輝度を統一する背景輝度平滑化処理工程と、異常光度部分を抽出する不自然条件抽出工程と、通常の細菌サイズよりも小さいサイズの領域をノイズとして除去するノイズ除去工程とを含む前処理を行う、請求項1に記載の細菌の迅速検査報告方法。
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CN114112534A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-03-01 | 长春工业大学 | 一种适用于微生物悬浮液和固体培养基的智能取样及检测装置 |
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