这项人工智能研究帮助微生物学家鉴定细菌

人工智能助力微生物学家准确鉴定细菌

一项新的人工智能研究提出了一个名为DeepColony的细菌学实验室的细菌群落鉴定和分析的全面框架。该系统利用培养板的高分辨率数字扫描,并采用五个层次的层次结构进行细菌群落分析和鉴定。这些层次从在培养板上确定细菌群落的位置和数量,到评估整个培养板的临床意义。

在第0级别,DeepColony确定细菌群落的位置和数量,并提供必要的空间分布信息。第1级别在考虑与微生物学家使用的类似标准的基础上,识别出孤立的细菌群落,以进一步进行分析。DeepColony的核心在于第2到第4级别,系统在这些级别上进行初始物种鉴定,优化鉴定排名,并评估整个培养板的临床意义。

该系统的架构包括一种以层次结构组织的卷积神经网络(CNN)。用于单个细菌群落鉴定的CNN包括四个卷积层和一个全连接层。DeepColony的独特方法包括基于上下文的鉴定,在其中使用了一个Siamese神经网络来进行非线性相似性驱动的嵌入。这种嵌入结合了均值漂移聚类,增强了基于视觉数据的致病物种鉴定。

该研究使用的数据集包括通过对培养板进行高分辨率数字扫描获得的细菌群落级别和培养板级别数据。该系统的评估主要关注尿液培养,数据集包括各种不同的生物。

DeepColony展示了在微生物学实验室的日常工作中提高效率和质量的潜力。它可以减轻工作负担,根据解释指南做出连贯的决策,并增强微生物学家的角色。虽然该系统存在一些限制,例如在密集区域难以识别物种,但其安全设计功能可最小化对结果一致性的影响。

总之,DeepColony是一个独特的框架,能够改进和强化微生物学家在高通量实验室中的关键作用,为微生物学分析的决策过程提供重要潜力。

文章来源:该AI研究帮助微生物学家鉴定细菌,首发于MarkTechPost