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Die frühzeitige Erkennung und Identifizierung pathogener Bakterien wie Escherichia coli (E. coli) ist eine essentielle Aufgabe für die öffentliche Gesundheit. Die herkömmlichen kulturbasierten Methoden zur Erkennung von Bakterienkolonien benötigen in der Regel ≥24 Stunden, um das endgültige Ergebnis zu erhalten. Hier demonstrieren wir ein System zur Erkennung von koloniebildenden Einheiten (CFU), das ein auf Dünnschichttransistoren (TFT) basierendes Bildsensor-Array nutzt und im Vergleich zu den von der Umweltschutzbehörde (EPA) genehmigten Methoden ca. 12 Stunden einspart. Um die Wirksamkeit dieses CFU-Erkennungssystems zu demonstrieren, wurde eine objektivfreie bildgebende Modalität entwickelt, die den TFT-Bildsensor mit einem Sichtfeld von ca. 7 cm² nutzt. Zeitrafferbilder der auf chromogenen Agarplatten kultivierten Bakterienkolonien wurden automatisch in Intervallen von 5 Minuten gesammelt. Zwei tiefe neuronale Netzwerke wurden verwendet, um die wachsenden Kolonien zu erkennen und zu zählen sowie ihre Arten zu identifizieren. Bei blindem Test mit 265 Kolonien von E. coli und anderen koliformen Bakterien (d.h. Citrobacter und Klebsiella pneumoniae) erreichte unser System eine durchschnittliche CFU-Erkennungsrate von 97,3 % nach 9 Stunden Inkubation und eine durchschnittliche Wiederherstellungsrate von 91,6 % nach ca. 12 Stunden. Dieser TFT-basierte Sensor kann auf verschiedene mikrobiologische Erkennungsmethoden angewendet werden. Aufgrund der großen Skalierbarkeit, des ultra großen Sichtfeldes und der geringen Kosten der TFT-basierten Bildsensoren kann diese Plattform mit jeder zu testenden Agarplatte integriert und nach der automatisierten CFU-Zählung entsorgt werden. Das bildgebende Sichtfeld dieser Plattform kann kosteneffektiv auf >100 cm² erhöht werden, um einen hohen Durchsatz für die CFU-Erkennung zu bieten, z.B. durch roll-to-roll Fertigung von TFTs, wie sie in der flexiblen Display-Industrie verwendet wird.
Li et al. (Thu,) untersuchten diese Frage.