成像|AI显微成像：快速检测有害细菌( 二 )
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图1 活微生物在线AI监测系统平台
图源：Light Sci Appl 9, 118 (2020) ( Fig.1)
进一步地 ， 研究团队使用71个独立实验产生的约16,000个单个菌落建立、训练和验证了用于细菌生长检测和分类的神经网络 。 随后通过对三种细菌进行早期检测和分类的实验证明了该平台的有效性（图2） 。
对大肠杆菌 ， 产气克雷伯菌（K. aerogenes）和肺炎克雷伯菌（K. pneumoniae）三种细菌 ， 实现了在总测试时间内≤9h内LOD约为~1 CFU/L的低检测极限 。 此外 ， 与通常需要至少24小时才能获得结果的EPA黄金标准方法相比 ， 节省了12h以上的检测时间 。 作者还量化了这三种不同物种的生长统计数据 ， 并提供了每种细菌随时间的详细生长分析 。
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图2 在线AI监测系统平台有效性测试分析
图源：Light Sci Appl 9, 118 (2020) ( Fig.2, Figure S1, Figure S2, Fig. 3)
最后 ， 作者用从未在训练阶段使用过的从15个独立实验中收集的965个单个菌落进行了盲实验测试（图3） 。 在盲实验中 ， 训练有素的模型在6–9h内显示80％的检测灵敏度 ， 在7–10h内90％的检测灵敏度 ， 在12h内> 95％的检测灵敏度 ， 同时保持~99.2–100％的精度 。 还可以在7.6–12h内正确识别所有三个物种的80％ 。 此外 ， 在分类网络特定物种的准确性方面 ， 分别实现了对孵育12h内的大肠杆菌、产气链球菌和肺炎克雷伯菌~97.2％ ， ~84.0％和~98.5％的分类精度 。
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图3 盲实验活细菌识别、分类的准确度和精度测试分析
图源：Light Sci Appl 9, 118 (2020) ( Fig.4, Fig. 8)）
上述这些结果证实了该系统平台巨大的改进甚至革新现有技术的潜力 ， 该平台不仅可以高灵敏、快速且经济高效地检测活细菌（每次检测的成本为0.6美元 ， 包括培养板） 。
高通量的平板扫描速度（24cm2/min）使其非常适合与目前用于琼脂平板细菌检测的现有方法相整合 。 这种智能、经济高效的活细菌AI在线检测平台可通过显著减少检测时间并自动识别菌落而无需标记或人工识别 ， 不仅有益于水和食品质量的监测 ， 且为微生物学研究提供了一种强大的实用工具 。
文章信息
Wang, H., Ceylan Koydemir, H., Qiu, Y. et al. Early detection and classification of live bacteria using time-lapse coherent imaging and deep learning. Light Sci Appl 9, 118 (2020)
论文下载
https://doi.org/10.1038/s41377-020-00358-9
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_原题为 《AI显微成像：快速检测有害细菌》
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