डीप लर्निंग-सक्षम बैक्टीरियल कॉलोनियों का पता लगाने और वर्गीकृत करने के लिए एक पतली फिल्म ट्रांसिस्टर (TFT) इमेज सेंसर का उपयोग करना

पैथोजन बैक्टीरिया जैसे कि एशेरिचिया कोलाई (E. coli) की शीघ्र पहचान और पहचान जन स्वास्थ्य के लिए एक अनिवार्य कार्य है। बैक्टीरिया कॉलोनी का पता लगाने के लिए पारंपरिक कल्चर-आधारित तरीके आमतौर पर अंतिम रीडआउट प्राप्त करने में ≥24 घंटे लेते हैं। यहाँ, हम एक बैक्टीरियल कॉलोनी-फॉर्मिंग-यूनिट (CFU) पहचान प्रणाली प्रदर्शित करते हैं जो एक पतली फिल्म-ट्रांसिस्टर (TFT)-आधारित इमेज सेंसर एरे का उपयोग करती है, जो पर्यावरण संरक्षण एजेंसी (EPA) द्वारा अनुमोदित तरीकों की तुलना में लगभग 12 घंटे बचाती है। CFU पहचान प्रणाली की प्रभावकारिता प्रदर्शित करने के लिए, TFT इमेज सेंसर का उपयोग करते हुए एक लेंस-फ्री इमेजिंग मॉडल बनाया गया था जिसमें लगभग 7 cm² का सैंपल क्षेत्र था। क्रोमोogenic एगर प्लेटों पर उगाए गए बैक्टीरिया कॉलोनियों की टाइम-लैप्स इमेज़ 5 मिनट के अंतराल पर स्वचालित रूप से एकत्र की गईं। उगते हुए कॉलोनियों का पता लगाने और उनकी गणना करने और उनकी प्रजातियों की पहचान करने के लिए दो गहरे न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया गया। E. coli और अन्य कोलिफॉर्म बैक्टीरिया (जैसे, सिट्रोबैकटर और क्लीब्सीएला न्यूमोनिए) के 265 कॉलोनियों के साथ अंधे परीक्षण में, हमारी प्रणाली ने 9 घंटे की निर्जलीकरण में 97.3% का औसत CFU पहचान दर और लगभग 12 घंटे में 91.6% की औसत वसूली दर प्राप्त की। यह TFT-आधारित सेंसर विभिन्न सूक्ष्मजीव पहचान विधियों में लागू किया जा सकता है। TFT-आधारित इमेज सेंसर की बड़ी स्केलेबिलिटी, अति-large दृश्य क्षेत्र, और निम्न लागत के कारण, इस मंच को परीक्षण के लिए प्रत्येक एगर प्लेट के साथ एकीकृत किया जा सकता है और स्वचालित CFU गणना के बाद नष्ट किया जा सकता है। इस मंच का इमेजिंग दृश्य क्षेत्र लागत-प्रभावी ढंग से 100 cm² से अधिक बढ़ाया जा सकता है ताकि CFU पहचान के लिए एक विशाल थ्रूपुट प्रदान किया जा सके, जैसे कि फ्लेक्सिबल डिस्प्ले उद्योग में उपयोग किए जाने वाले TFT का रोल-टू-रोल निर्माण।