进入欧博官方网页:AI识别活性细菌，检测速度缩短至12小时以内

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早期检测和鉴定食品和水样本中的致病菌对公共卫生至关重要。细菌感染在世界范围内导致数百万人死亡，并带来沉重的经济负担，仅在美国每年就花费超过40亿美元。

在致病细菌中，大肠杆菌(E. coli)和其他大肠杆菌是最常见的细菌，它们表明食物和水样品中的粪便污染。用于检测这些细菌的最常规和最常用的方法包括培养样品，最终读数通常需要324小时，并且需要专家目测检查。

尽管一些基于例如核酸扩增的方法可以将检测时间减少到几个小时，但是它们不能区分活的和死的细菌，并且在低浓度的细菌下表现出低灵敏度。这就是为什么美国环境保护署(EPA)不批准使用基于核酸的细菌传感方法来筛查水样。

在最近发表在ACS光子学，美国化学学会(ACS)的一份期刊，由加州大学洛杉矶分校(UCLA)电气和计算机工程系的Aydogan Ozcan教授领导的科学家团队，及其同事开发了一种人工智能智能细菌菌落检测系统，该系统使用薄膜晶体管(TFT)阵列，这是一种广泛用于手机和其他显示器的技术。

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日本显示器公司的研究人员制造的TFT阵列(27 mm × 26 mm)的超大成像面积，使该系统能够快速捕捉细菌菌落的生长模式，而无需扫描，这大大简化了硬件和软件设计。与EPA批准的基于黄金标准培养的方法相比，该系统节省了约12小时的时间。通过分析TFT阵列捕获的显微图像作为时间的函数，基于人工智能的系统可以通过深度神经网络快速自动地检测菌落生长。在检测到每个菌落后，使用第二个神经网络对其进行分类细菌物种。

通过对三种类型的细菌，即大肠杆菌、柠檬酸杆菌和肺炎克雷伯氏菌(肺炎克雷伯氏菌)进行早期检测和分类，证明了这种自动化细菌菌落检测系统的功效。

研究人员在9小时内实现了%3E90%的菌落检测率，并在12小时内进一步鉴定了它们的物种，与EPA批准的培养方法相比，相当于节省了约12小时的时间。此外，使用标准计算机，所有数字处理步骤只需%3C25秒，无需高级图形处理单元(GPU)。

这些结果证明了这种自动化的、基于人工智能的细菌菌落检测系统的可行性，该系统使用TFT阵列作为一种快速、经济且准确的技术，特别适合于资源有限的环境。由于在移动显示器中广泛使用的TFT阵列的低成本、低发热、大的可扩展性和低功耗，这种自动化殖民地检测平台在微生物学研究和现场细菌传感方面具有巨大的潜力。

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