Biotechnological applications of image analysis: present and future prospects

Vecht-Lifshitz, Susan E.; Ison, A. P.

doi:10.1016/0168-1656(92)90096-r

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“…Vecht-Lifshitz and Ison (1992) and Thomas and Paul (1996) have reviewed many biotechnology applications of image analysis such as colony counting, microbial morphology, and fluorimetric measurement of enzyme reactions. Interesting opportunities are offered by image analysis-the approach provides additional information.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

On‐line size measurement of yeast aggregates using image analysis

Mas

Ghommidh²

2001

Biotech & Bioengineering

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Alcohol fermentation productivity can be strongly improved using a flocculation-based yeast recycle. However, the efficiency of the biomass retention system depends strongly on the yeast particle size. Accordingly, the monitoring and control of yeast floc diameter are of primary importance. The on-line measurement of mean floc diameter has been achieved using on-line image analysis, based on the evaluation of image texture. The texture analysis method consisted in the building of a co-occurrence matrix from which the so-called "Energy parameter" was extracted. While image texture is usually used for classification purposes, it has been used here as a quantitative descriptor: a correlation has been found between this statistical image feature and off-line manual floc-size determinations. In the floc-size range investigated (X 0.5-4.3 mm), the evaluated mean diameter was in good agreement with the actual particle size, with a determination coefficient equal to 0.980. In contrast with manual measurements, slow and tedious, this method gave the value of the mean particle diameter in real-time, without sampling. This novel tool has been used to investigate the behavior of yeast aggregates as a function of fermentation conditions. While biomass concentration was kept constant, step increases of the feed rate led to a decrease of the mean floc diameter. Image analysis showed that the particle-size reduction could occur within a few minutes after modification of the medium dilution rate, demonstrating the disruptive effect of the CO(2) efflux. The kinetic of aggregate formation was dependent on the gas-phase composition. Instead of recycling fermentation gas, sparging the fermentor with nitrogen, to reduce dissolved CO(2) concentration, increased the rate of floc-size growth.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

On‐line size measurement of yeast aggregates using image analysis

Mas

Ghommidh²

2001

Biotech & Bioengineering

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“…L'automatisation au moyen d'un système d'analyse d'images du comptage par microscopie en épifluorescence a pour but d'affranchir l'opérateur de la fatigue visuelle qui est le principal facteur limitant du nombre d'échantillon analysé. Cette automatisation doit offrir également un gain de temps non négligeable dans le dénombrement des cellules bactériennes de l'échantillon permettant ainsi d'augmenter le nombre d'analyses (VECHT-LIFSHITZ and ISON, 1992). Elle doit permettre enfin d'évaluer de façon reproductible les abondances bactériennes contenues dans les échantillons sans prendre en compte la subjectivité et la variabilité inhérente à l'opérateur.…”

Section: -Introductionunclassified

Dénombrements directs des bactéries des milieux aquatiques par microscopie en épifluorescence : comparaison entre un système d'analyse d'images automatisé (Mudicam®) et l'observation visuelle

Got¹,

Baleux²,

Troussellier³

2005

rseau

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La technique de comptage par microscopie en épitluorescence est la méthode la plus performante pour dénombrer la totalité des bactéries présentes dans les milieux aquatiques. Cependant cette technique est longue, fastidieuse et subjective. Afin d'automatiser et de rendre objectif le dénombrement, le microscope à épifluorescence est couplé à un analyseur d'images. Si les systèmes d'analyse d'images sont utilisés pour les mesures de taille des bactéries aquatiques, très peu d'études font état de comparaison entre les dénombrements par analyse d'image et ceux réalisés de façon traditionnelle. Cet article présente les résultats des dénombrements de souches bactériennes de référence et de bactéries des milieux aquatiques, par la technique de microscopie en épifluorescence des cellules bactériennes marquées au DAPI, réalisés simultanément par observation microscopique visuelle (visuel) et par analyse d'images automatisée (automatique).Le système d'analyse d'images est composé d'une caméra vidéo (Lhesa LH40036) de sensibilité de 510-4 lux, d'une carte de numérisation (512 x 512 pixels, 8 bits, cyclope v 2.32, Digital vision) d'un micro-ordinateur 80-386 et d'un logiciel de dénombrement (Mudicam®. EAU). Le système est couplé à un microscope en épilluorescence Olympus BH2.Les dénombrements ont été réalisés d'une part sur des suspensions de souches bactériennes de référence (n = 30) à différents états physiologiques et sur des échantillons d'eaux (n = 50) d'origines diverses (fleuve, eaux saumâtre, marine et résiduaire). La comparaison des deux méthodes est réalisée par un modèle de régression linéaire et une analyse de variance. Les tests statistiques associés permettent de conclure à une bonne concordance entre les deux méthodes. A partir de l'ensemble des dénombrements réalisés, 18 d'entre eux pris au hasard ont été dénombrés de façon manuelle par deux opérateurs et par le système d'analyse d'image. Il apparaît que les différences de comptage les plus élevées correspondent aux dénombrements effectués par chacun des deux opérateurs. Ceci met en évidence que non seulement le système d'analyse d'image permet une quantification rapide des abondances bactériennes, mais en outre il supprime la subjectivité de l'opérateur tout en réalisant des dénombrements aussi précis.Direct counting by epifluorescence microscopy is the best method available to determine total counts of aquatic bacteria. However, microscopic observation is tedious and time-consuming. A more rapid and certainly less subjective way of counting bacteria is to combine epifluorescence microscopy with an image analysis system. Surprisingly, although image analysis is now a relatively common method to measure the size of aquatic bacteria, very few studies have been devoted to the validation of total counts by image-analysis systems. In this paper, we present data on simultaneous determination of total counts of 4'6-diamidino-2-phenylindole (DAPI) stained bacteria by visual means and by image-analysed (Mudicam® system) epifluorescence microscopy methods.The Olympus ...

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“…Among the instruments used for cytometry are laboratory microscopes with haemocytometer chambers and/or computer image processing, flow cytometers, and electronic particle counters. The progress in computer image analysis in recent years has led to the automatic evaluation of microscopic images from cell cultures (Pons et al, 1993;Vecht-Lifshitz and Ison, 1992;Vicente et al, 1996).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%