JP7046797B2 - 微生物コロニーの早期検出および識別方法、該方法を実施するための装置およびコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
モデルの検証(ガウス性のテスト)は、表面観測の粗さパラメータを推定することで、および、ヒストグラムデータ分析から、表面の幾何学関数(例えば、ミンコフスキ関数およびオイラー特性関数)をガウスにフィッテイングさせることから実行できる。
このエクスカーションセットおよびガウスランダムフィールドのこの概念は、統計的データ処理の当業者には周知であり、ここではこれ以上詳述しない。
それは、検出された領域が、高い存在可能性、関心のある微生物コロニー、またそれらがノイズ(誤警報)に属する場合に一致するかどうかを推定するためにピーク高さおよび空間的広がりテストを適用することからなる。
このテストを背景画像に適用することは、微生物コロニーを含む背景画像の場合とは異なり、偶然に比較的大きなサイズの対象が得られる可能性があることを意味するだけである。このテストでは、低いピーク値と大きなサイズの対象を検出することができる。
有意性の5%テストのためのガウスランダムフィールド手法および対応するエクスカーションセットを使用してzを推定する。
zおよびz-0.7のすべての候補クラスタを検出する。
すべての候補クラスターに対して
P(h>h0)を計算する。
P(sz>s0)を計算する。
P(h>ho)<ε、または
P(sz>s0)<εを満たすクラスタを受け入れる。
以下では、本発明を例示するいくつかの例について説明する。
インキュベーション前および各インキュベーション期間後の膜を測定デバイスの光軸に沿って配置した。
本発明の実施形態に関して上述したように、微生物コロニーを検出する方法は、背景画像のモデルの使用に基づいている。このモデルは、検出を可能にする(データに基づいた)パラメータの計算を可能にする。これらのパラメータは、何が検出されたかを特徴付けるためにも使用できる。
膜に非生物病原菌を添加する場合、別のタイプの誤検出を除去すべきであり、さもなければ、この方法は、微生物コロニーが存在しない場合でも微生物コロニーの存在を示すであろう。
すなわち、参照画像が有意でない粒子/対象を含む場合、参照取得を他のものと比較することによって、これらの粒子から微生物コロニーを識別するために、上記の後処理が行われる。
後処理段階を使用せずに微生物コロニーと他の同様の対象とを区別するために、検出プロセスに時間が追加される。最初はt0、その他は成長中に、少なくとも2回の取得が行われる。
この実施形態は、微生物コロニー識別の意味において最初のものより良好な結果を示した。
さらに、検出された微生物コロニーの特徴、例えばそれらのサイズおよび幾何学的特徴を推定するように特徴付ける必要があるかもしれない。
最良の検出結果のために、平滑化フィルタは、微生物コロニーの一般的な形状にフィットするように選択される。第2および第3実施形態は、相補的な解決策であり、本発明の適用において必要とされる。
本発明によれば、実施形態1~4のいずれかに記載の方法で一度検出されると、微生物コロニーを計数することができる。かかる解決策は、堅調な計数とともに、バイオ負担研究のためのアプリケーションに統合することができる。
本発明は、高速かつ計算上効率的な方法を提供する。これは、誤検出の数を制限し最小化することを目的としているので、従来技術の他の方法より堅調であり、誤検出の低さを提供する。
本発明は、後処理を行わずに一度に同時に検出と区別の両方を達成することができる。
第1および第3実施形態で定義された本発明は、時間増殖基準を使用せずに、単離された微生物コロニーを含む1つの画像に適用することができる。
本発明を実施形態1~4に関して説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されない。上述したように、ガウスランダムフィールド以外の異なる手法を使用することができる。
Claims (17)
- 表面上の微生物コロニーの検出方法であって、
表面の1つまたは複数のデジタル画像を得るステップであって、前記表面の1つまたは複数のデジタル画像は、少なくとも2次元の画素値マトリックスによって表される、前記ステップ、
前記表面の1つまたは複数のデジタル画像の少なくとも1つに基づいて、統計的ノイズ分布を計算するステップ、
前記統計的ノイズ分布を計算するステップで計算された統計的ノイズ分布を、前記表面の1つまたは複数のデジタル画像に適用するステップ、および、
前記統計的ノイズ分布からの画素値の偏差に基づいて、微生物コロニーの候補として関心対象を検出するステップであって、微生物コロニーに対応する可能性のある全ての候補を得るために検出閾値が使用される、前記ステップを含む、前記方法。 - 異なる時間(T0、T1、T2、T3、T4)で同じ表面を撮像することによって、前記表面の複数のデジタル画像を得るステップを含む、請求項1に記載の方法。
- 関心対象を検出するステップが、2以上のデジタル画像に基づいて時間依存性増殖を示す関心対象を微生物コロニーとして識別するステップを含む、請求項1または2に記載の方法。
- 前記表面を撮像することによって、前記表面の1つまたは複数のデジタル画像の1つのデジタル画像を得るステップ、および、
該ステップで得た1つのデジタル画像に各平滑化フィルタを適用することによって、前記表面の1つまたは複数のデジタル画像の任意の他のデジタル画像を得るステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 各平滑化フィルタを前記表面の複数のデジタル画像に適用することによって、前記表面の複数のデジタル画像の任意のさらなるデジタル画像を得るステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 異なる時間(T0、T1、T2、T3、T4)で同じ表面を撮像して得られた各画像が、以下のステップ:
a)異なる時間(T0、T1、T2、T3、T4)で同じ表面を撮像して得られた画像の1つを、第1のデジタル画像として決定するステップ;
b)第1のデジタル画像に各平滑化フィルタを適用することによって、複数のデジタル画像の任意のさらなるデジタル画像を得るステップ;および
c)a)およびb)を繰り返すステップを適用することによって、
複数の画像を得るために使用される、請求項2に記載の方法。 - 画素値が、表面の点または領域の相対的な高さを表す値である、請求項1~6のいずれか一項に記載の方法。
- 統計的ノイズ分布を計算する前に、表面のいかなる曲率も補償するために画素値に数学的補正関数を適用するステップをさらに含む、請求項7に記載の方法。
- 統計的ノイズ分布が、ガウスランダムフィールドとしてモデル化される、請求項1~8のいずれか一項に記載の方法。
- 表面上の微生物コロニーを検出方法するための装置であって、
表面の1つまたは複数のデジタル画像を得るための手段(1)であって、前記デジタル画像は、少なくとも2次元の画素値マトリックスによって表される、前記手段(1)、
前記表面の1つまたは複数のデジタル画像の少なくとも1つに基づいて、統計的ノイズ分布を計算するための手段(3)、
前記統計的ノイズ分布を計算するための手段(3)で計算された統計的ノイズ分布を前記表面の1つまたは複数のデジタル画像に適用するための手段(5)、および、
ノイズ分布からの画素値の偏差に基づいて、微生物コロニーの候補として関心対象を検出するための手段(7)であって、微生物コロニーに対応する可能性のある全ての候補を得るために検出閾値が使用される、前記手段(7)を含む、前記装置。 - 前記表面の複数のデジタル画像を得るための手段(1)が、異なる時間(T0、T1、T2、T3、T4)で同じ表面を撮像するように構成されている、請求項10に記載の装置。
- 前記表面の複数のデジタル画像を得るための手段(1)が、表面を撮像することによって1つのデジタル画像を得て、該1つのデジタル画像にそれぞれの平滑化フィルタを適用することによって、複数のデジタル画像の任意のさらなるデジタル画像を得るように構成されている、請求項11に記載の装置。
- 前記表面の複数のデジタル画像を得るための手段(1)が、表面の点または領域の相対的な高さを表す値として画素値を得るように構成されている、請求項11または12に記載の装置。
- 前記表面の複数のデジタル画像に各平滑化フィルタを適用することによって、前記表面の複数のデジタル画像の任意のさらなるデジタル画像を得る手段をさらに含む、請求項11に記載の装置。
- a)異なる時間(T0、T1、T2、T3、T4)で同じ表面を撮像して得られた画像の1つを第1のデジタル画像として決定し;
b)第1のデジタル画像にそれぞれの平滑化フィルタを適用することによって、複数のデジタル画像の任意のさらなるデジタル画像を得て;および
c)ステップa)およびb)を繰り返すように構成されている、請求項11に記載の装置。 - 統計的ノイズ分布を計算するための手段(3)が、表面の任意の曲率を補償するために画素値に数学的補正関数を適用するように構成されている、請求項13に記載の装置。
- コンピュータプログラムコードを含むコンピュータプログラムであって、コンピュータの内部メモリにロードされると、コンピュータに請求項1の方法を実行させることを引き起こす、前記コンピュータプログラム。
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CN112001884A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-11-27 | 浙江大华技术股份有限公司 | 数量统计模型的训练方法、计数方法、设备及存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001100470A (ja) | 1999-09-13 | 2001-04-13 | Agfa Corp | 画像パラメータ検出 |
JP2005509983A (ja) | 2001-11-19 | 2005-04-14 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 確率的フレームワークを用いるブロブベースの分析のためのコンピュータビジョン方法およびシステム |
US20060280352A1 (en) | 2005-06-10 | 2006-12-14 | The Cleveland Clinic Foundation | Image analysis of biological objects |
JP2012150802A (ja) | 2011-01-14 | 2012-08-09 | Zakrytoe Akcionernoe Obshchestvo (Impul's) | デジタルx線フィルムのノイズアセスメント方法 |
WO2014030674A1 (ja) | 2012-08-23 | 2014-02-27 | 大日本印刷株式会社 | 培地情報登録システム、コロニー検出装置、プログラム及び衛生管理システム |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5694478A (en) * | 1994-12-15 | 1997-12-02 | Minnesota Mining And Manufacturing Company | Method and apparatus for detecting and identifying microbial colonies |
US6418238B1 (en) * | 1997-09-22 | 2002-07-09 | Olympus Optical Co., Ltd. | Image detection apparatus and image detection method capable of detecting roundish shape |
US6716588B2 (en) | 1999-12-09 | 2004-04-06 | Cellomics, Inc. | System for cell-based screening |
DE60135830D1 (de) | 2000-02-08 | 2008-10-30 | Millipore Corp | Verfahren zum zählen und zur identifizierung von mikroorganismen |
US6718068B1 (en) * | 2000-03-10 | 2004-04-06 | Eastman Kodak Company | Noise reduction method utilizing statistical weighting, apparatus, and program for digital image processing |
JP4287287B2 (ja) * | 2002-02-13 | 2009-07-01 | レイファイ コーポレイション | 空間時間信号の取得、圧縮、及び特徴づけのための方法及び装置 |
GB2478329B (en) * | 2010-03-03 | 2015-03-04 | Samsung Electronics Co Ltd | Medical image processing |
JP5707399B2 (ja) * | 2010-06-23 | 2015-04-30 | 株式会社エヌテック | 微生物検出方法、微生物検出装置及びプログラム |
EP2520923A1 (en) * | 2011-05-06 | 2012-11-07 | bioMérieux | Bio-imaging method and system |
GB2494202A (en) * | 2011-09-05 | 2013-03-06 | Bactroscan Ltd | Microorganism imaging and incubating apparatus able to maintain a temperature gradient |
FR2986237A1 (fr) * | 2012-01-27 | 2013-08-02 | Advencis | Dispositif de detection rapide de micro-organismes |
CN102676633A (zh) * | 2012-03-08 | 2012-09-19 | 天津大学 | 一种菌落自动计数方法 |
JP2014018184A (ja) * | 2012-07-23 | 2014-02-03 | Tokyo Electron Ltd | 画像解析による多能性幹細胞の評価方法 |
ES2757958T3 (es) * | 2014-04-22 | 2020-04-30 | Merck Patent Gmbh | Método para detectar microcolonias que crecen sobre una membrana o un medio de agarosa de una muestra y aparato de ensayo de esterilidad |
EP3286729A1 (en) * | 2015-04-21 | 2018-02-28 | Purdue Research Foundation | Culture imaging system |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001100470A (ja) | 1999-09-13 | 2001-04-13 | Agfa Corp | 画像パラメータ検出 |
JP2005509983A (ja) | 2001-11-19 | 2005-04-14 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 確率的フレームワークを用いるブロブベースの分析のためのコンピュータビジョン方法およびシステム |
US20060280352A1 (en) | 2005-06-10 | 2006-12-14 | The Cleveland Clinic Foundation | Image analysis of biological objects |
JP2012150802A (ja) | 2011-01-14 | 2012-08-09 | Zakrytoe Akcionernoe Obshchestvo (Impul's) | デジタルx線フィルムのノイズアセスメント方法 |
WO2014030674A1 (ja) | 2012-08-23 | 2014-02-27 | 大日本印刷株式会社 | 培地情報登録システム、コロニー検出装置、プログラム及び衛生管理システム |
Non-Patent Citations (1)
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---|
映像情報メディア学会誌 (2014) Vol.68, No.12, pp892-896 |
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