br>[0169]将多个气泡分类，其中将多个气泡分类包括根据与多个气泡中的每个气泡相关联的尺寸参数来将每个气泡分配至第一组或第二组。
[0170]实施例1I是根据实施例HH所述的计算机可读介质，其中所述计算机可读指令还致使处理器确定在第一区域、第二区域或第三区域中的任一区域中的气泡是否分配至第一组或第二组。
[0171]
[0172]实例1.用于检测产气菌落的方法
[0173]胰蛋白酶大豆肉汤(TSB，目录#K89)得自加利福尼亚州圣玛丽亚的哈迪诊断公司(Hardy Diagnostics (Santa Maria, CA))。微生物菌株大肠杆菌(ATCC 25922)、大肠杆菌(3M-FR4)、肠道沙门氏菌(Salmonella enterica) (ATCC 51812)和栖水肠杆菌(Enterobacter amnigenus) (ATCC51898)得自明尼苏达州圣克劳德的 Microb1logies 公司(Microb1logics Inc (St Cloud, MN))。对于每种微生物菌株制备过夜TSB培养物。薄膜培养装置(3M PETRIFILM大肠杆菌/大肠菌群计数(EC)板)和巴特菲尔德(Butterfield)的磷酸盐缓冲液均得自明尼苏达州圣保罗的3M公司(3M Company (St.Paul, MN))。
[0174]来自每种菌株的过夜培养物的稀释物在巴特菲尔德的磷酸盐缓冲液中制备，以获得大约25个菌落形成单位(CFU)/mL。通过提升透明膜覆盖片，将ImL稀释样品吸取到带涂层的底部膜的中心并替换覆盖片来接种3M PETRIFILM板。使用由制造商(3M)提供的分布装置来将样品均匀分布至所需表面积(大约20cm2)。将温育板在35°C下温育24小时。
[0175]使用培养装置成像系统来成像并识别PETRIFILM培养板上的菌落。成像系统含有位于中心的玻璃台板(白色套料乳白玻璃(White Flashed Opal Glass))，其用作培养板放置的平台。培养板使用两组分开的发光二极管(每组含有两个红色LED、两个绿色LED和两个蓝色LED)进行照射。一组定位在培养板的左侧上方(相对于纵向维度)，并且另一组定位在右侧上方(相对于培养板的纵向维度)。来自定位在培养装置上方的LED的光背离培养装置并进入光漫射反射表面中，其将基本上均匀的照明模式导向培养板的前侧上。类似地，培养板使用两组分开的发光二极管(每组含有两个红色LED、两个绿色LED和两个蓝色LED)在背侧上进行照射。一组定位在培养板的左侧下方(相对于纵向维度)，并且另一组定位在右侧下方(相对于培养板的纵向维度)。来自定位在培养装置下方的LED的光背离培养装置并进入光漫射反射表面中，其将基本上均匀的照明模式导向玻璃台板(上文描述)的背侧上，并且在培养板的背侧上产生均匀的照明模式。
[0176]Aptina型号MT9P031 CMOS成像传感器(加利福尼亚州圣何塞的Aptina成像公司(Aptina Imaging (San Jose, CA))正交放置在平台上方并定位为获取培养板的图像。调整成像传感器和平台，使得培养板置于传感器的焦平面内。将培养板在平台上进行取向，使得培养板的前侧(透明膜侧)面对成像传感器。背部覆盖件用于使成像装置与室内光线隔离。选择图像暴露，使得在采集的图像中所有图像像素的柱状图中的小于约10%像素是饱和的。使用仅来自培养板前侧的照明获取第一图像，并且使用仅来自培养板背侧的照明获取第二图像。两个图像均在培养板维持在平台上完全相同的位置中时获取(即，板不从平台移开直至采集两个图像时)。这允许通过匹配相应的X-Y坐标位置来识别两个图像中的一致菌落。
[0177]两个图像使用ImagePro Plus软件(马里兰州罗克维尔的Media Cybernetics公司(Media Cybernetics (Rockville, MD))进行分析。单独菌落的尺寸由第一培养板图像(100%前侧照明)进行测定。成像程序分析沿一行像素观察到的红色、绿色和蓝色像素强度中的变化，所述像素行并入可疑菌落图像的最长尺寸。限定相对于局部背景在强度中的变化的像素位置用于标记菌落图像的边际，并测量菌落直径(直径距离报告为位于标记菌落边际的像素点之间的像素数目)。
[0178]气泡的直径使用第二培养板图像(100%背侧照明)进行测定。成像程序分析沿一行像素观察到的像素颜色强度中的变化，所述像素行并入气泡图像的最长尺寸。使用RGB (红色/绿色/蓝色)图像处理技术，其中绿色通道提供最大对比度，以识别在该培养装置中使用的特定生长培养基中的气泡。识别其中相对于局部背景颜色强度发生像素颜色强度中的急剧减少的像素位置，并标记为限定在气泡的周边处的暗环带的位置。气泡的直径通过计数在两个识别的像素位置之间的像素数目进行测量。
[0179]在下一步中，成像程序比较气泡图像的尺寸和接近两者(得自第二培养板图像)与最近的菌落图像的尺寸和位置(得自第一培养板图像)，并且应用上文描述的气泡尺寸和接近标准。根据该标准，可得出结论，即图6中的气泡81、82和83均与菌落71相关联，并且另外，至少气泡81与菌落73相关联。还可得出结论，即在图6中不存在与菌落72相关联的生物成因气泡。
[0180]在任何情况下，可做出各种修改，而不背离本发明的实质和范围。例如，取决于所需实现，本文描述的规则中的一种或多种可连同或不连同其他规则一起使用，并且规则的多个子集可按任何次序应用。这些和其他实施例均在所附权利要求书的范围内。
【主权项】
1.一种方法，该方法包括: 使用成像装置来产生薄膜培养装置的第一图像，所述培养装置包括具有透明膜覆盖片的前侧和具有半透明基材的背侧； 其中所述第一图像是在对所述装置的前侧提供照明时产生的； 其中所述培养装置包括由微生物转化为能够通过第一颜色观察的第一产物的指示剂化合物； 其中所述培养装置包括能够由第一类微生物转化为气体的营养物质； 使用所述成像装置来产生所述薄膜培养装置的第二图像，其中所述第二图像是在对所述装置的背侧提供照明时产生的； 分析所述第一图像，以识别在所述培养装置中的第一位置处的微生物菌落； 分析所述第二图像，以识别在所述培养装置中的第二位置处的第一气泡；以及 确定所述第一位置是否在距所述第二位置的预定距离内。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一图像是在以前侧照明与背侧照明的第一比率照射所述装置时产生的，其中所述第二图像是在以前侧照明与背侧照明的第二比率照射所述装置时产生的，所述第二比率低于所述第一比率。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的方法，其中所述第一气泡包括第一周边，其中分析所述第二图像以识别第一气泡包括识别与所述第一周边相关联的暗环带。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中分析所述第二图像以识别第一气泡包括计算所述第一气泡的尺寸参数。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中分析所述第二图像以识别第一气泡包括分析围绕所述第一气泡的第一预定区域，以检测第二气泡。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述第一预定区域包括微生物菌落，其中所述方法还包括比较所述第一预定区域中的气泡数目与第二预定区域中的气泡数目，其中所述第二预定区域不包括微生物菌落。
7.根据权利要求4到6中任一项所述的方法，该方法还包括比较所述第一气泡的尺寸参数与第二气泡的尺寸参数。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，该方法还包括使用所述第一图像来计数所述培养装置中的微生物菌落数目。
9.根据权利要求8所述的方法，该方法还包括使用所述第一图像和所述第二图像来计数将所述营养物质转化为气体的微生物菌落数目。
10.一种包括计算机可读指令的计算机可读介质，所述计算机可读指令在由处理器执行时致使包括所述处理器的图像分析系统: 分析薄膜培养装置的第一图像，所述培养装置具有前侧和与所述前侧相背对的背侧； 其中所述第一图像是在对所述装置的前侧提供照明时产生的； 其中分析所述第一图像包括识别在所述培养装置中的第一位置处的微生物菌落； 分析所述薄膜培养装置的第二图像； 其中所述第二图像是在对所述装置的背侧提供照明时产生的； 其中分析所述第二图像包括识别在所述培养装置中的第二位置处的气泡；以及 确定所述第一位置是否在距所述第二位置的预定距离内。
11.根据权利要求10所述的计算机可读介质，其中分析所述第二图像以识别气泡的第二位置包括识别围绕所述气泡的暗环带。
12.—种方法，该方法包括: 分析薄膜培养装置的生长区域的图像，以检测气泡；以及 将多个所述气泡分类，其中将所述多个气泡分类包括根据与所述多个气泡中的每个气泡相关联的尺寸参数来将每个气泡分配至第一组或第二组。
13.根据权利要求12所述的方法，其中将所述气泡分类到第一组和第二组中包括将第一气泡子集分类到第一可疑非生物成因气泡组中，其中所述方法还包括为所述第一可疑非生物成因气泡组分配尺寸参数值上限。
14.根据权利要求12或权利要求13所述的方法，其中将所述气泡分类到第一组和第二组中包括将第二气泡子集分类到可疑生物成因气泡组中，其中所述方法还包括为所述可疑生物成因气泡组分配尺寸参数值下限。
15.一种包括计算机可读指令的计算机可读介质，所述计算机可读指令在由处理器执行时致使包括所述处理器的图像分析系统: 分析薄膜培养装置的生长区域的图像，以检测气泡；以及 将多个所述气泡分类，其中将所述多个气泡分类包括根据与所述多个气泡中的每个气泡相关联的尺寸参数来将每个气泡分配至第一组或第二组。
16.—种方法，该方法包括: 分析薄膜培养装置的生长区域的图像的第一区域，以检测所述第一区域中的第一气泡数目； 分析所述图像的第二区域，以检测所述第二区域中的第二气泡数目；以及 比较所述第一气泡数目与所述第二气泡数目。
17.根据权利要求16所述的方法，该方法还包括: 分析所述图像的第三区域，以检测所述第三区域中的第三气泡数目；以及 比较所述第一气泡数目或所述第二气泡数目与所述第三气泡数目。
18.根据权利要求16或权利要求17所述的方法，该方法还包括: 分析所述图像，以检测所述培养装置的生长区域中的气泡；以及 将多个所述气泡分类，其中将所述多个气泡分类包括根据与所述多个气泡中的每个气泡相关联的尺寸参数来将每个气泡分配至第一组或第二组。
19.根据权利要求18所述的方法，该方法还包括: 确定是否将所述第一区域、第二区域或第三区域中的任一区域中的气泡分配至所述第一组或所述第二组。
20.一种包括计算机可读指令的计算机可读介质，所述计算机可读指令在由处理器执行时致使包括所述处理器的图像分析系统: 分析薄膜培养装置的生长区域的图像的第一区域，以检测所述第一区域中的第一气泡数目； 分析所述图像的第二区域，以检测所述第二区域中的第二气泡数目；以及 比较所述第一气泡数目与所述第二气泡数目。
【专利摘要】本发明提供了第一方法，包括使用成像装置来产生培养装置的多个图像，分析第一图像以识别在第一位置处的微生物菌落，分析第二图像以识别在第二位置处的气泡，并确定第一位置是否接近第二位置。第二方法包括分析培养装置的图像，以检测气泡并根据与每个气泡相关联的尺寸参数来分类气泡。第三方法包括分析培养装置的图像的第一区域，以检测第一气泡数目；分析图像的第二区域，以检测第二气泡数目，并且比较第一气泡数目与第二气泡数目。
【IPC分类】G06K9-00
【公开号】CN104871177
【申请号】CN201380066457
【发明人】菲利普·A·博莱亚, 迈克尔·G·威廉姆斯
【申请人】3M创新有限公司
【公开日】2015年8月26日
【申请日】2013年12月13日
【公告号】WO2014099644A1