Conteo de bacterias y levaduras en imágenes digitales
<p><strong>Fundamento:</strong> en los laboratorios de microbiología, la identificación y conteo de microorganismos es un procedimiento habitual. Aunque existen en el mercado equipos que posibilitan su realización de manera automática o semiautomática, son muy costosos, por lo cual...
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Centro Provincial de Información de Ciencias Médicas. Cienfuegos
2022-03-01
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| Series: | Medisur |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://medisur.sld.cu/index.php/medisur/article/view/5376 |
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| author | Jorge Peña Martín Yelenys Alvarado Capó Rubén Orozco Morales Tatiana Pichardo Ailet Abreu López |
| author_facet | Jorge Peña Martín Yelenys Alvarado Capó Rubén Orozco Morales Tatiana Pichardo Ailet Abreu López |
| author_sort | Jorge Peña Martín |
| collection | DOAJ |
| description | <p><strong>Fundamento:</strong> en los laboratorios de microbiología, la identificación y conteo de microorganismos es un procedimiento habitual. Aunque existen en el mercado equipos que posibilitan su realización de manera automática o semiautomática, son muy costosos, por lo cual esta tarea, difícil e irritante para los ojos, la siguen realizando los expertos de manera tradicional mediante la observación de las muestras en los microscopios, con la consiguiente variabilidad entre ellos.<br /><strong>Objetivo:</strong> proponer un nuevo método para el conteo de bacterias y levaduras en imágenes digitales, bajo diferentes magnificaciones, tomadas a bioproductos de origen microbiano obtenidos por fermentación.<br /><strong>Métodos:</strong> el sensor empleado para la toma de imágenes de las muestras fue una cámara digital modelo HDCE-X, con un sensor CMOS de ½", con una resolución de 2592 píxeles por 1944 píxeles (5 Mp). Se emplearon dos tipos de magnificaciones: magnificación 40x (PL40, 0.65 apertura numérica and 0.17 de distancia de trabajo) y magnificación 100x (HI plan 100/1.25 con inmersión de aceite). El método propuesto se basa en técnicas de procesamiento digital de imágenes, utilizando herramientas como la detección de contornos, operaciones morfológicas y análisis estadístico, y fue desarrollado en lenguaje Python con empleo de la biblioteca OpenCV.<br /><strong>Resultados:</strong> la detección y conteo de bacterias se logró con una exactitud y precisión aceptable, en ambos casos por encima de 0,95; no en el caso de las levaduras cuya exactitud y precisión fueron menores, alrededor de 0,78 y 0,86 respectivamente. Se proponen flujos de trabajo basados en técnicas de procesamiento digital de imágenes, fundamentalmente en detección de contornos, operaciones morfológicas y análisis estadístico.<br /><strong>Conclusiones:</strong> el método posee una efectividad aceptable para el contexto y depende de las características que presenten las imágenes.</p> |
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| institution | Kabale University |
| issn | 1727-897X |
| language | Spanish |
| publishDate | 2022-03-01 |
| publisher | Centro Provincial de Información de Ciencias Médicas. Cienfuegos |
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| series | Medisur |
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