用于分析微生物生长的方法和软件技术

本发明专利技术涉及一种用于分析固体培养基上微生物的生长的方法，该方法包括：获得固体培养基以及任何的微生物生长的图像数据、生成通过对图像数据应用一个或多个滤波器而获得的值的关联特征矢量、使用分类器基于关联特征矢量对图像数据中的多个像素中的各个像素进行分类、分析各所述像素的像素分类结果以求出固体培养基以及任何微生物生长的微生物学评估并且输出微生物学评估。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于分析微生物生长的方法本申请要求与2011年3月4日提交的澳大利亚临时专利申请2011900786号的优先权，其内容通过引用包含于此。
本专利技术涉及一种用于分析在固体培养基上的微生物生长的方法和软件，特别是随着利用微生物学样本对固体培养基的接种和培养而生长的分离菌落形式的微生物生长。设想本专利技术的方法和软件将能够用于微生物学实验室。
技术介绍
微生物(特别是细菌)的单个菌落的分离是许多微生物学实验室中重要的过程。细菌的分离通常是由专业的实验室技术人员手动完成或者通过机器划线设备自动完成。在任何一种情况下，微生物样本首先被分配到固体培养基的表面上，随后微生物样本传播到培养基的整个表面(称为“划线”)。典型地，跨固体培养基进行稀释度增加的多个划线。通常，稀释度增加的划线朝向划线的尾部趋于提供在接种后允许分离的微生物菌落的生长的若干单个细胞。然后，这些分离的菌落可以用于例如菌落形态的各种物理特征的分析，并且可以进行染色以及确定例如微生物样本中的之前未知的微生物的属、种和/或菌株所需要的其它过程。传统上，在微生物学实验室中由专业的技术人员从视觉上进行该分析，结果是技术人员作出微生物学评估。该评估可以基于对细菌菌落的存在或不存在的检测、对各菌落类型的颜色的检测、用以确定是否存在可能归因于发酵或溶血的颜色变化的对颜色分布的映射、群集和分离的菌落生长之间的区分、菌落纹理或粘度的测量、以及二维和三维形状的确定和/或不同类型的菌落的枚举。按照现行规章要求，在识别出潜在致病的细菌的生长的情况下，使固体培养基进展到实验室工作流程的下一步，并且固体培养基成为进一步验证性识别和抗生素敏感性测试的目标。本专利技术的目的是提供一种用于分析图像以提供微生物学评估的方法和软件，其中在没有任何(或者仅需要很少)的人工操作员干预的情况下生成该评估。在进入
技术实现思路
的部分之前，应当理解，仅作为用来解释本专利技术的场景的背景而提供了上述对现有技术的说明。不应当视为承认所引用的任何材料已公开或已知，或者是澳大利亚或其它地方的公知常识的一部分。
技术实现思路
本专利技术提供了一种用于分析固体培养基上微生物的生长的方法，该方法包括：获得固体培养基以及任何微生物生长的图像数据，对于图像数据中的多个像素，生成通过对图像数据应用一个或多个滤波器所获得的值的关联特征矢量，使用分类器基于关联特征矢量对多个像素中的各个像素分类，分析各所述像素的像素分类结果以求出对固体培养基以及任何微生物的生长的微生物学评估，以及输出微生物学评估。本领域技术人员将理解，针对短语“在固体培养基上”，所使用的词“上”包括在固体培养基的表面和在固体培养基内的微生物生长。在本说明书中，以下经常将术语“固体培养基”简称为“培养基”。例如，将理解微生物样本(下文常简称为“样本”)可以分配在培养基的表面或者培养基内，以使得微生物生长可以跟随利用样本对培养基的接种和培养而生长。也就是说，培养基上的微生物生长是在培养基上对诸如尿液样本、肠道样本、血样本、淋巴样本、组织样本、水样本、食物样本或者其它相关的样本等的样本进行接种和培养的结果。另外，本领域技术人员也将理解培养基通常是例如琼脂，并且通常包含在诸如皿以及在更特定的示例中、可能有盖的Petri培养皿等的容器内。在本说明书中，以下将培养基和皿的组合称为“培养皿”，这在本领域中有时可能称为“琼脂皿”。本专利技术使用用于对有或没有微生物生长的培养基的图像中的像素分类的分类器以提供微生物学评估。需要很少的或不需要人工操作员干预。这可以允许节约整理培养皿的时间，并且可以允许更有效地利用能够被转移至其它任务的专业的人力资源。例如，本方法包括基于像素分类的结果对培养基上的微生物生长分类。在其它例子中，方法还包括基于像素分类的结果枚举微生物生长的一个或多个菌落。然后本方法可以使用例如连通分量算法来分析像素分类的结果以确定表示微生物生长的预测菌落的一系列区域。在这种情况下，本方法还包括根据各所述区域的大小和/或形状来从一系列区域中枚举微生物生长的菌落的步骤。例如，微生物的生长可以包括：一个或多个细菌的生长、真菌的生长、病毒斑块或原生生物的生长，而生长所采取的形式可以为菌落、菌丝体、菌丝、斑块或其它可见的微生物的结构。在一些实施方式中，每一个微生物的生长可以是起源于单一微生物的生长(例如，微生物样本以稀释的方式被施加到固体培养基，以使得单个微生物分离)。培养基可以包括任何支持微生物生长的培养基。因此，培养基可以含有包括例如碳源、氮源、必需元素和/或必需维生素的一种或多种微生物营养成分。典型地，培养基也含有例如包括明胶、琼脂、结冷胶、琼脂糖或者琼脂凝胶等的胶凝剂。在一些实施方式中，培养基可以包括在本
中通常所知的选择性培养基，其中，该选择性培养基包括在允许某些微生物的生长同时抑制其它微生物的生长的具有有限制的营养成分的介质或包含抗生素的介质等。在一些实施例中，用于分析的样本被布置在多于一个培养皿上或具有多于一个分段的分割培养皿上。在这些实施例中，通过跨不同培养皿或分段来拍摄图像进行微生物生长的分析，并且分析上述像素分类的结果以使得可以基于不同培养皿上或分段上的微生物生长的比较而进行微生物学评估。将理解一些微生物样本在特定的培养基上可能不能导致微生物生长。例如，微生物样本可能不包括能够在有选择性的培养基(例如包含限制一些微生物生长的特别的抗生素或营养成分的培养基)上生长的微生物，或者微生物样本可能无菌(例如不包括任何微生物)。在这些情况下，获得的培养基的图像数据可能不包括培养基上的微生物生长(例如阴性结果)。在示例中，微生物学评估可以用来识别培养皿是否落入以下四个类别之一：1.作废(例如，培养皿未显示病原体)，2.需要重新培养，3.识别出潜在致病的细菌(例如，培养皿显示阳性结果并且需要按照规章审查)，或者4.用于人工审查(例如，计算机无法在诸如1至3类中做出清晰的决定，或者专业操作员将培养皿导向所要求的输出站)。如上所述，根据图像数据的分析对培养基以及任何微生物生长的评估表示由专业技术人员进行的评估。即，该评估包括对培养基中微生物生长菌落的检测，并且可以包括例如对诸如细菌菌落等的这些菌落的分类、以及用以确定可能归因于发酵或溶血的颜色变化的存在的对培养基颜色分布的映射、在群集和分离的菌落生长之间的区分，对菌落纹理或粘度的测量，以及对二维和三维形状的确定和/或培养基上的不同种类的菌落的枚举。针对培养基和在培养基上的任何微生物生长的图像数据可以包括使用诸如高分辨率彩色数字照相机、激光测距仪或者任何其它合适的装置等的摄像装置所拍摄的一个或多个图像。在一个示例中，从例如出于其它目的所拍摄的现有图像获得图像数据。在其它示例中，从使用专用于本方法的摄像装置所拍摄的图像获得图像数据。无论怎样，可以处理图像以产生图像数据，例如可以对多个包括相同的微生物生长的图像进行求平均、去马赛克以及颜色校准。图像数据可以包括一系列例如使用不同的照明配置所拍摄的这种处理过的图像。以下将给出图像拍摄和处理的进一步细节。分类器可以是提升分类器(boostedclassifier)。或者，分类器可以是决策树、随机森林，或者可以使用线性判别分析(LDA)或任何其它技术来对像素分类。提升分类器将一组“弱”分类器(本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于分析固体培养基上的微生物生长的方法，所述方法包括：获得所述固体培养基以及任何微生物生长的图像数据，对于所述图像数据中的多个像素，生成通过对所述图像数据应用一个或多个滤波器所获得的值的关联特征矢量，使用分类器以基于所述关联特征矢量对所述多个像素中的各个像素分类，分析每个所述像素的像素分类的结果以求出对所述固体培养基以及任何微生物生长的微生物学评估，以及输出所述微生物学评估。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2011.03.04 AU 20119007861.一种用于分析固体培养基上的微生物生长的方法，所述方法包括：获得所述固体培养基以及任何微生物生长的图像数据，对于所述图像数据中的多个像素，生成通过对所述图像数据应用一个或多个滤波器所获得的值的关联特征矢量，使用分类器以基于所述关联特征矢量对所述多个像素中的各个像素分类，以及基于所述像素分类的结果枚举所述微生物生长的一个或多个菌落，所述方法的特征在于，还包括：分析每个所述像素的像素分类的结果以及所述一个或多个菌落的枚举结果以求出对所述固体培养基以及任何微生物生长的微生物学评估，其中，对所述固体培养基以及任何微生物生长的所述微生物学评估，包括基于将所述一个或多个菌落划分为菌落类型的分类以及对每个菌落类型的枚举，对潜在致病的细菌的识别，以及输出所述微生物学评估。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述微生物学评估还包括以下步骤：根据所述菌落的分类，对所述固体培养基上的菌落数量进行计数。3.根据权利要求2所述的方法，其中，还包括使用连通分量算法分析所述像素分类的结果以确定表示所述微生物生长的预测菌落的一系列区域。4.根据权利要求3所述的方法，其中，还包括基于各所述区域的大小和/或形状从所述一系列区域枚举所述微生物生长的所述一个或多个菌落。5.根据权利要求1至4中的任何一项所述的方法，其中，所述分类器是用于将所述像素分类成三个以上类别的多类别分类器。6.根据权利要求1至4中的任何一项所述的方法，其中，所述分类器是提升分类器。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述提升分类器是提升决策树分类器。8.根据权利要求1至4中的任何一项所述的方法，其中，使用所述分类器对所述多个像素中的各个像素分类包括：使用第一分类器将各个像素初始分类为第一多个类别之一，以及随后使用第二分类器将所述第一多个类别的一个或多个类别中的各个像素分类为第二多个类别之一。9.根据权利要求8所述的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：L·H·格思里，J·H·格拉森，A·J·瓦登亨志，R·E·希尔，B·W·S·沃德，
申请(专利权)人：LBT创新有限公司，
类型：
国别省市：