AI · Computer Vision · Mikrobiologia

Identyfikacja mikroorganizmów
na poziomie molekularnym

Zaawansowany system analizy obrazów mikroskopowych, który segmentuje, klasyfikuje i zlicza mikroorganizmy z wysoką powtarzalnością, pełną dokumentacją wyników oraz standardem prezentacji gotowym do materiałów ofertowych i dokumentów PDF.

Rozwiązanie może być oferowane zarówno jako gotowy model bazowy, jak i jako wariant dostosowany do specyfiki laboratorium, standardów obrazowania oraz rodzaju materiału badanego przez klienta.

≥85%

dokładność klasyfikacji

~2h

czas pełnej analizy

24/7

dostęp do systemu

✦ Dokładność 99.6%

app.neuralligence.pl / dashboard

Dashboard — Podsumowanie globalne analizy

Mikroorganizmy

4 684

wykrytych obiektów

Śr. średnica

80.7 px

morfologia globalna

Rozkład klasyfikacji

E. coli

2 216 (47.3%)

P. aeruginosa

1 132 (24.2%)

S. aureus

875 (18.7%)

C. albicans

461 (9.8%)

Wariant dedykowany

Model tworzony na podstawie materiału klienta

Istnieje możliwość przygotowania i dostrojenia modelu na bazie materiału dostarczonego przez klienta, w tym jego własnych zdjęć z mikroorganizmami, obrazów mikroskopowych oraz preparatów referencyjnych.

Dopasowanie do rzeczywistego środowiska pracy

Jeżeli klient dysponuje własnym materiałem obrazowym, możliwe jest opracowanie modelu lepiej dopasowanego do konkretnego typu mikroskopu, sposobu przygotowania próbki, barwienia, powiększenia oraz charakterystyki badanych szczepów. Taki wariant zwiększa użyteczność systemu tam, gdzie kluczowe jest odwzorowanie realnych warunków laboratoryjnych.

uczenie lub douczenie modelu na zdjęciach klienta, w tym na jego własnych fotografiach mikroorganizmów;
dostosowanie zakresu klasyfikacji do wybranych gatunków, morfologii lub scenariuszy diagnostycznych;
porównanie jakości modelu bazowego z wersją przygotowaną pod konkretny materiał wejściowy;
wsparcie standaryzacji odczytu pomiędzy operatorami, seriami badań i stanowiskami laboratoryjnymi.

Metodologia

Cztery kroki do precyzyjnego wyniku

Proces analizy przebiega w pełni automatycznie — od przesłania zdjęcia do gotowego raportu z rozkładem gatunkowym i parametrami morfologicznymi.

Przesłanie obrazu

Użytkownik loguje się na konto i wgrywa zdjęcia wysokiej rozdzielczości z preparatów mikroskopowych.

Segmentacja AI

Model segmentuje każdy obiekt na obrazie, wyodrębniając poszczególne mikroorganizmy z tła preparatu metodą deep learning.

Klasyfikacja ML

Każdy wyodrębniony obiekt zostaje poddany wieloklasowej klasyfikacji z oceną pewności predykcji wyrażonej procentowo.

Raport i dashboard

System generuje pełny raport ilościowy i jakościowy z wizualizacją, statystykami morfologicznymi i rozkładem klas.

Możliwości systemu

Pełna analiza w jednym środowisku

🔬

Segmentacja instancyjna

Każdy mikroorganizm traktowany jest jako odrębna instancja — system nie zlicza pól, lecz jednostki biologiczne, uwzględniając morfologię i granice komórek.
🧬

Wieloklasowa klasyfikacja gatunkowa

Identyfikacja czterech kluczowych gatunków patogenów: E. coli, P. aeruginosa, S. aureus i C. albicans z podaną pewnością predykcji.
📐

Analiza morfometryczna

Automatyczne obliczanie parametrów geometrycznych każdego obiektu: pole powierzchni, obwód, kolistość, zwięzłość (solidity) oraz entropia tekstury.
📊

Interaktywny dashboard wyników

Przejrzysty interfejs z globalnym podsumowaniem, analizą per zdjęcie i wizualizacją segmentacji z możliwością powiększenia każdego preparatu.
🌐

Dostęp zdalny 24/7

Platforma działa w chmurze — przesyłaj próbki z dowolnego miejsca na świecie i odbieraj wyniki bez konieczności fizycznej obecności w laboratorium.

Galeria próbek — widok preparatów

4 zdjęcia załadowane do analizy

✦ Galeria preparatów — system obsługuje wiele zdjęć jednocześnie, analizując każde niezależnie i łącząc wyniki w zbiorczym podsumowaniu sesji.

Technologia

Segmentacja i analiza morfometryczna

Sercem systemu jest wieloetapowy potok przetwarzania obrazu, łączący najnowocześniejsze metody widzenia komputerowego z modelami klasyfikacyjnymi uczonymi na tysiącach certyfikowanych preparatów mikrobiologicznych.

Preprocessing obrazu

Normalizacja histogramu, korekcja artefaktów optycznych i standaryzacja rozdzielczości wejściowej.

Segmentacja instancyjna

Model neuronu konwolucyjnego wykrywa i oddziela poszczególne mikroorganizmy, przypisując każdemu unikalne ID.

Deep Learning · Instance Segmentation

Ekstrakcja cech morfometrycznych

Dla każdego obiektu obliczane są parametry geometryczne i teksturowe: pole, obwód, kolistość, solidity, entropia.

Klasyfikacja gatunkowa

Model EfficientNet klasyfikuje każdy mikroorganizm do jednego z gatunków z oceną pewności (confidence score).

Agregacja i wizualizacja

Wyniki łączone są w zbiorczym raporcie z nałożonymi konturami segmentacji na oryginalne obrazy preparatów.

🔬 Wizualizacja segmentacji — wynik analizy

✓ Zweryfikowane

Wizualizacja segmentacji mikroorganizmów

Wykryty mikroorganizm

Alternatywna klasa

Tło preparatu

Statystyki morfologiczne (wartości średnie)

3483

px² pole

0.75

kolistość

4.89

entropia

Baza klasyfikacji

Wykrywane gatunki patogenów

System rozpoznaje i precyzyjnie klasyfikuje cztery kluczowe rodzaje mikroorganizmów o klinicznym i przemysłowym znaczeniu.

🦠

E. coli

Gram-ujemna pałeczka

Najczęściej wykrywany gatunek w analizowanych próbkach — 47,3% wykrytych mikroorganizmów. Charakterystyczna morfologia pałeczkowa, Śr. średnica 81 px.

🔬

P. aeruginosa

Gram-ujemna pałeczka

Oportunistyczny patogen o wysokiej oporności. Stanowi 24,2% populacji próbek. Śr. średnica 77,9 px.

⚗️

S. aureus

Gram-dodatni ziarenkowiec

Gronkowiec złocisty — 18,7% populacji. Charakterystyczne grona ziarenkowców o małej średnicy (37 px).

🍄

C. albicans

Grzyb drożdżopodobny

Gatunek grzybiczny o charakterystycznej morfologii — 9,8% populacji. Największe obiekty: Śr. średnica 168 px, pole 16099 px².

Jakość analizy

Wysoka dokładność i powtarzalność działania

System SDM został zaprojektowany tak, aby zapewniać wysoką dokładność klasyfikacji oraz stabilną, powtarzalną analizę obrazów mikroskopowych w codziennej pracy laboratoryjnej.

Powtarzalność procesu

Automatyczny pipeline analityczny ogranicza wpływ subiektywnej oceny operatora i wspiera standaryzację odczytu między seriami badań.

Stabilność wyników

Model analizuje obrazy według jednolitego schematu, wspierając spójność klasyfikacji, segmentacji i raportowania w środowisku laboratoryjnym.

Rozwiązanie zostało przygotowane z myślą o zastosowaniach, w których istotne są wysoka dokładność, powtarzalność i czytelna dokumentacja procesu analitycznego.

Najważniejsze korzyści jakościowe

wsparcie automatycznej segmentacji i klasyfikacji obrazów mikroskopowych

Wysoka

dokładność i spójność analizy w codziennej pracy

Stała

powtarzalność wyników niezależnie od skali analiz

Pełna

czytelność raportowania i dokumentacji procesu

Korzyści mierzalne

Dlaczego SDM zmienia zasady gry?

Automatyzacja analizy mikrobiologicznej przekłada się na konkretne, wymierne oszczędności i przewagę operacyjną dla każdej organizacji laboratoryjnej.

⚡

70%

Redukcja kosztów

Eliminacja kosztownych, czasochłonnych procedur manualnych pozwala przeprowadzić do 70% więcej analiz w tym samym budżecie operacyjnym.

🕐

~2h

Czas analizy

Pełna analiza mikrobiologiczna w ~2 godziny, w porównaniu z 48–72 godzinami wymaganymi przez tradycyjne metody hodowlane.

🎯

≥85%

Dokładność

Powtarzalna, obiektywna klasyfikacja pozbawiona błędu ludzkiego — każda analiza wykonywana według identycznego protokołu algorytmicznego.

🌍

24/7

Dostępność

System działa nieprzerwanie w chmurze. Analizy zlecać możesz z dowolnego miejsca na świecie, o każdej porze — bez zależności od godzin pracy laboratorium.

📋

Parametrów na obiekt

Dla każdego wykrytego mikroorganizmu system dane niedostępne przy zliczaniu manualnym.

🔄

∞

Skalowalność

Platforma skaluje się wraz z potrzebami — od kilku próbek dziennie do tysięcy analiz równoległych bez degradacji wydajności czy dokładności.

Zastosowanie

Rozwiązanie dla przemysłu kosmetycznego

SDM znajduje zastosowanie przede wszystkim w przemyśle kosmetycznym, gdzie szybka, powtarzalna i dobrze udokumentowana analiza mikrobiologiczna wspiera kontrolę jakości, bezpieczeństwo produktu oraz procesy QA/QC.

🧴

Przemysł kosmetyczny

System wspiera szybką weryfikację zgodności produktów i komponentów z wymaganiami mikrobiologicznymi, pomaga standaryzować proces oceny oraz skraca czas potrzebny na analizę materiału w procesach jakościowych.

Identyfikacja mikroorganizmówna poziomie molekularnym