Hyperspectral imaging for presumptive identification of bacterial colonies on solid chromogenic culture media
author：Mathilde Guillemota,Rony Midahuena,?Delphine Archenyb,Corine Fulchironb,Regis Montvernaya,Guillaume Perrina,?Denis F. Leroux*a??aTechnology Research?Department,?Innovation Unit,bioMérieux SA,?Marcy l’Etoile,?France；?bR&D ?Microbiology,bioMérieux SA,?La Balme les Grottes,France
BioMérieux致力于研究自動化微生物學(xué)實驗室，以降低成本 (更少的人力和耗材), 提升性能 (提升靈敏度,機(jī)器算法)，并通過優(yōu)化臨床實驗室工作流，獲得可追溯性。在這項研究中， 我們評估了采用高光譜成像技術(shù)（HIS）代替人類視覺觀測微生物培養(yǎng)解讀的可能性。在顯色培養(yǎng)基中培養(yǎng)24小時后，通過分析，微生物菌落從19種被過濾細(xì)分為6種顯色種類(chromID? CPS Elite, bioMérieux, France)。高光譜成像技術(shù)在400-900納米光譜區(qū)域采用線陣掃描分析，利用線性混合像元分解算法，并使用專門的漫反射光譜（DRS）作為輸入數(shù)據(jù)，我們采用完全自動化的方法，獲得組內(nèi)100%的分類精度，并沒有采用形態(tài)信息。為了簡化儀器，我們采用了判別力最強(qiáng)的14個光譜通道（多光譜模型之一）或者3個通道（RGB圖像模型）評估退化的DRS性能。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，多光譜模型的整體分類性能保持不變，但RGB預(yù)測模型退化，這意味著，多光譜解決方案將會帶來改善菌落識別的答案。
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文獻(xiàn)來源：Leroux ProcSpie98873L.pdf