[发明专利]用于微生物菌落的早期检测和标识的方法、用于执行该方法的装置和计算机程序

说明书

本发明涉及用于检测表面上的微生物菌落的方法，所述方法包括以下步骤：获得表面的一个或多个数字图像I0、I1、I2、I3、I4，所述数字图像I0、I1、I2、I3、I4由像素值的至少二维矩阵表示；基于数字图像中的至少一个I0来计算统计噪声分布；将在计算步骤中计算出的统计噪声分布应用于一个或多个数字图像I0、I1、I2、I3、I4；和基于像素值与噪声分布的偏差来检测作为微生物菌落的候选而感兴趣的对象。

本发明涉及用于表面上的微生物的测试、分别检测、生长的方法和设备。特别地，本发明涉及被配置为表现出微生物的生长的表面的图像数据的改进统计处理。

许多疾病可以通过受污染的食物或水、劣质药品和其他元素在人体中携带和传播。出于该原因，工业产品的质量成为关键问题之一，特别是针对制药和食品加工行业。现今，污染测试花费若干天，长达21天，这变得昂贵且太长。自动技术使得能够实现以高精度的污染微生物的早期检测，并且非常小的错误率（假阳性（false positive））对于在相对较短的几天内实现稳健且优化的控制非常有帮助。

例如，在制药行业中，许多过程在洁净室环境中执行。这些过程的示例包括注射器的填充等。必须严格监视洁净室条件，以便确实地避免最终产品的污染。因此，通常向洁净室中引入具有特别适于微生物的生长的表面的载体、小盘。

用于检测表面上的微生物的生长的许多已知方法基于对表面的光学检查以及基于微生物菌落的阈值水平或形状评估的微生物菌落的标识。

然而，目前花费相当长的时间来确实地标识表面上的微生物的生长，即，可能花费若干天来获得可靠的结果。过去尝试加速该过程导致了大量的假阳性结果，并且因而负面影响整个生产过程的产出。这部分归因于通过对表面进行成像获得的数据中包括的噪声。如果阈值水平太高，则在生长微生物达到阈值水平之前花费很长时间。另一方面，如果阈值水平太低，则许多噪声伪像可能导致大量的假阳性结果。

在过去的几十年中已经开发了将光学系统与计算机视觉技术整合以用于快速和自动检测以及微生物菌落和细菌细胞的计数和分类的若干种技术。荧光成像技术是其中之一，其用于检测和计算微生物菌落。该技术在微生物的最优生长条件下示出效率和良好的采收率（90％），但其对于更快的污染测试不方便。

作为替代，基于图像的方法已被用于使用激光散射仪技术的微生物菌落的检测和区分。激光光照射培养微生物菌落的琼脂平板，然后使用CCD相机捕获和记录散射图案，以执行具有例如256灰度级的2D图像。该技术使用应用在大样本集合上的监督训练过程，以便使用诸如Zernike和Chebyshev矩或Haralick描述符之类的大量特征的组合来标识微生物菌落的原型。该技术非常耗时，并且它并不良好适于微生物菌落的在其第一生长期间以及在低或弱浓度下的检测和标识，因为不存在可以在那时被提供用于检测和分类过程的纹理特征或先验信息。

尽管已经建立了许多基于图像处理的方法以用于微生物菌落的检测和标识，但是它们仍然是传统的，并且它们不适合现今使用的最常见和创新的光学技术（在早期检测的框架中，图像是有噪声的并且具有低SNR（Signal-to-Noise-Ratio，信噪比）），并且不适合需要短培养期的苛刻工业条件以及可能存在的微生物的低浓度（稀有事件）。

此外，大多数这些方法的可靠性和效率通常取决于可以被视为限制的条件：菌落形态依赖性（例如，圆形、蛋白质的内部分布、分子结构）、菌落分布依赖性（例如，分离的微生物菌落）、样本尺寸、计算复杂度、所需的先验信息，这意味着手动测试/处理。

另一方面，非常需要设计一种方法，所述方法可以执行具有可靠结果的早期检测，对由任何成像系统形成的噪声具有高度稳健性，并且独立于微生物菌落的形态。然后可以良好地建立分类和计数。

因此，本发明的目的是提供用于确实地且快速地标识表面上的微生物的生长的设备和方法。

上述目的通过权利要求1的方法、通过权利要求10的装置以及通过权利要求16的计算机程序来实现。从属权利要求涉及本发明的不同有利方面。