論文の概要: Deep Learning-enabled Detection and Classification of Bacterial Colonies using a Thin Film Transistor (TFT) Image Sensor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03549v1
• Date: Sat, 7 May 2022 04:45:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 17:53:58.497220
• Title: Deep Learning-enabled Detection and Classification of Bacterial Colonies using a Thin Film Transistor (TFT) Image Sensor
• Title（参考訳）: 薄膜トランジスタ(TFT)画像センサを用いた深層学習による細菌コロニーの検出と分類
• Authors: Yuzhu Li, Tairan Liu, Hatice Ceylan Koydemir, Hongda Wang, Keelan O'Riordan, Bijie Bai, Yuta Haga, Junji Kobashi, Hitoshi Tanaka, Takaya Tamaru, Kazunori Yamaguchi and Aydogan Ozcan
• Abstract要約: 細菌コロニー形成ユニット (CFU) 検出システムとして, 薄膜トランジスタ (TFT) を用いた画像センサアレイを用いた。 着色寒天板上に培養した細菌コロニーのタイムラプス画像は, 5分間隔で自動的に収集された。 インキュベーション9時間で平均CFU検出率97.3%,12時間で平均回復率91.6%に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7382715242235626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Early detection and identification of pathogenic bacteria such as Escherichia coli (E. coli) is an essential task for public health. The conventional culture-based methods for bacterial colony detection usually take >24 hours to get the final read-out. Here, we demonstrate a bacterial colony-forming-unit (CFU) detection system exploiting a thin-film-transistor (TFT)-based image sensor array that saves ~12 hours compared to the Environmental Protection Agency (EPA)-approved methods. To demonstrate the efficacy of this CFU detection system, a lensfree imaging modality was built using the TFT image sensor with a sample field-of-view of ~10 cm^2. Time-lapse images of bacterial colonies cultured on chromogenic agar plates were automatically collected at 5-minute intervals. Two deep neural networks were used to detect and count the growing colonies and identify their species. When blindly tested with 265 colonies of E. coli and other coliform bacteria (i.e., Citrobacter and Klebsiella pneumoniae), our system reached an average CFU detection rate of 97.3% at 9 hours of incubation and an average recovery rate of 91.6% at ~12 hours. This TFT-based sensor can be applied to various microbiological detection methods. Due to the large scalability, ultra-large field-of-view, and low cost of the TFT-based image sensors, this platform can be integrated with each agar plate to be tested and disposed of after the automated CFU count. The imaging field-of-view of this platform can be cost-effectively increased to >100 cm^2 to provide a massive throughput for CFU detection using, e.g., roll-to-roll manufacturing of TFTs as used in the flexible display industry.
• Abstract（参考訳）: 大腸菌(E. coli)などの病原菌の早期検出と同定は公衆衛生に不可欠な課題である。 細菌コロニー検出の従来の培養法では、最終読み出しには通常24時間以上かかります。 本稿では,細菌コロニー形成ユニット(CFU)検出システムについて,環境保護庁(EPA)が承認した手法と比較して約12時間節約できる薄膜トランジスタ(TFT)ベースのイメージセンサアレイを用いた。 このCFU検出システムの有効性を実証するため、TFTイメージセンサを用いて10cm^2のサンプル視野を持つ無レンズ画像モダリティを構築した。 色素性寒天板上に培養された細菌コロニーの経時的画像は5分間隔で自動的に収集された。 2つのディープニューラルネットワークを使用して、成長するコロニーを検出し、数え、種を特定する。 265の大腸菌および他の大腸菌菌(CitrobacterおよびKlebsiella pneumoniae)で盲検試験を行ったところ,9時間培養で平均CFU検出率は97.3%,約12時間で平均91.6%に達した。 このTFTベースのセンサは、様々な微生物学的検出方法に適用することができる。 大規模なスケーラビリティ、超広視野、およびtftベースのイメージセンサの低コストにより、このプラットフォームは各寒天プレートと統合でき、自動cfuカウントの後にテスト、廃棄することができる。 このプラットフォームのイメージフィールド・オブ・ビューは100 cm^2に費用対効果を増し、フレキシブルディスプレイ産業で使用されるTFTのロール・ツー・ロール製造などのCFU検出のスループットを提供する。

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