Imagerie hyperspectrale infrarouge pour l'identification sans marquage de pathogènes sur milieu gélosé - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2022

Infrared hyperspectral imaging for label-free identification of pathogens on gelose medium

Imagerie hyperspectrale infrarouge pour l'identification sans marquage de pathogènes sur milieu gélosé

Résumé

Industry and health care are demanding rapid and inexpensive means for microbial identification. Thanks to its low cost and practical advantages, Petri dish culture is a ubiquitous tool in microbiology, but the sole observation of microbial colonies does not offer a reliable diagnosis. Identification in itself depends on secondary analysis, such as chemical reactions, PCR or mass spectrometry, which require specific sample preparation, which involves additional costs and delays. That is why several dish imaging systems have already been tested to automate the observation of cultures and to propose an identification directly on the Petri dish. However, these systems are generally limited to the visible and near infrared range (400 - 1000 nm), which only provides information on the morphotype of the microorganism colonies and therefore limits the identification accuracy.This thesis focuses on the development of a multispectral imaging system in the mid-infrared. In this wavelength range, images provide information on both the morphotype and the chemical composition of the observed colonies. This non-destructive and label-free imaging could provide species identification of colonies grown on agar, while opening the way to new applications. An experimental system, combining quantum cascade lasers as a light source and a microbolometers array as an imager, allowed the acquisition of images of colonies at nine wavelengths between 5 and 8 µm. 2253 colonies belonging to eight species of common microorganisms were imaged. For one of the species, Staphylococcus epidermidis, three different strains were analyzed to test the typing capabilities of the system.After acquisition, several image classification methods were tested to obtain an average correct identification rate of 94.4%.
L’industrie et le domaine de la santé sont demandeurs de moyens rapides et peu couteux pour l’identification de microorganismes. Des avantages pratiques et un coût réduit font de la culture en boite de Petri un outil omniprésent en microbiologie, mais l’observation des colonies microbiennes n’offre pas de diagnostic fiable sans validation par une analyse secondaire. Ces analyses, qu’il s’agisse de réactions chimiques, d’une PCR ou de spectrométrie de masse, demandent une préparation d’échantillon spécifique impliquant des coûts et des délais supplémentaires. C’est pourquoi plusieurs systèmes d’imagerie de boite ont déjà été expérimentés pour automatiser l’observation des cultures et proposer une identification directement sur la boite de Petri. Toutefois, ceux-ci se cantonnent jusqu’à présent au domaine du visible et du proche infrarouge (400 – 1000 nm), ce qui n’apporte des informations que sur le morphotype des colonies de micro-organismes et limite la précision d’identification.Cette thèse est consacrée à l’exploration d’un système d’imagerie multispectrale dans l’infrarouge moyen. Cette gamme de longueurs d’onde apporte des informations à la fois sur le morphotype et sur la composition chimique des colonies observées. Cette imagerie non destructive et sans marquage pourrait fournir une identification à l’espèce des colonies cultivées sur agar, tout en ouvrant la voie à de nouvelles applications. Un système expérimental, combinant des lasers à cascade quantique comme source lumineuse et une matrice de microbolomètres comme imageur, a permis l’acquisition d’images de colonies à neuf longueurs d’ondes comprises entre 5 et 8 µm. 2253 colonies appartenant à huit espèces de microorganismes communs ont ainsi été imagées. Pour l’une des espèces, Staphylococcus epidermidis, trois souches différentes ont été analysées pour tester la capacité du système en matière de typage.Après acquisition, plusieurs méthodes de classification d’image ont été testées pour aboutir à un taux d’identification correct moyen de 94.4 %.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03720569 , version 1 (12-07-2022)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03720569 , version 1

Citer

Joël Le Galudec. Imagerie hyperspectrale infrarouge pour l'identification sans marquage de pathogènes sur milieu gélosé. Médecine humaine et pathologie. Université Grenoble Alpes [2020-..], 2022. Français. ⟨NNT : 2022GRALS006⟩. ⟨tel-03720569⟩
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