Inicio


Publicación

A Machine Vision System Using Immuno-Fluorescence Microscopy For Rapid Recognition of Salmonella typhimurium


Información de la publicación

Información de la publicación
Tipo de publicación

Científica

Tipología

Investigación y estudios

Medio de publicación

Impreso: Revista indexada

Resumen

El objetivo de esta investigación fue la de desarrollar un sistema automático utilizando técnicas como el procesamiento de imágenes y de modelaje estadístico para identificar y enumerar bacterias en muestras microscópicas tomadas de productos avícolas. Las imágenes de las células bacterianas fueron tomadas haciendo uso de un microscopio equipado con una cámara de CCD, dispositivos ópticos para captar muestras fluorescentes y un sistema electro-mecánico para controlar el barrido y enfoque de las muestras, usando una computadora personal. El código fuente del software fue escrito en MATLAB e ImagePro Plus. Algoritmos para el modelaje de ¨formas de contorno¨ se basó en la técnica estadística conocida como modelaje de parámetros circulares auto-regresivos. Un algoritmo clasificador de distancia mínima fue utilizado para el reconocimiento de patrones de formas de contorno. Resultados experimentales mostraron que los modelos estadísticos utilizados funcionan como buenos descriptores de las formas de contorno de las células bacterianas sin importar la orientación ni el tamaño de las mismas. A pesar de las obvias ventajas de la visión humana, la diferencia en desempeño en la identificación y enumeración de bacterias entre el sistema computarizado y el desempeño de un grupo de bacteriólogos entrenados fue cercano al 8% en condiciones en que la fatiga humana fue descartada. El desempeño del sistema computarizado, comparado con el desempeño humano, es muy superior en cuanto al tiempo de procesamiento por cada imagen (5 segundos contra 60 segundos del operario humano). En general, la eficiencia en el conteo e identificación de células por parte de operario humano decreció significativamente después de 20 minutos.

Autores

Trujillo, O. Griffis, C., Slavik, M., and Li, Y.

Registro ISSN

1060-3999

SNIES Área

Engineering

SNIES Categoría

Bioengineering

Fecha de publicación 01 de agosto de 2001
Fecha de aceptación 06 de junio de 2001
Medio indexado (nombre)

Journal Of Rapid Methods AND Automation in Microbiology

Información de contacto

Contacto de Publicaciones