Détection de colonies de microorganismes dans des séquences d’images haute résolution et détection précoce de résistance aux antimicrobiens
Langue Anglais
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse confidentielle jusqu'au 11/10/2024.
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Auteur : Launay, Aurélien
Date de soutenance : 10-10-2019

Directeur(s) de thèse : Hirsch, Ernest

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Image et vision
Classification : Médecine et santé, Informatique, Sciences de l'ingénieur

Mots-clés libres : Analyse d’image, Analyse temporelle, Apprentissage machine, Détection de pathogène, Microbiologie, Résistance aux antimicrobiens
Mots-clés :
  • Microorganismes pathogènes - Multiplication in vitro
  • Microorganismes -- Analyse
  • Microorganismes -- Effets des médicaments
  • Résistance aux médicaments
  • Traitement d'images -- Techniques numériques
Résumé : La culture sur milieu gélosé peut être présente sous différentes formes dans l’étude d’échantillons microbiologiques, de la détection de pathogènes jusqu’à l’étude de la résistance de ces même pathogènes aux antibiotiques. Cependant c’est une méthode pouvant s’avérer fastidieuse est relativement lente. L’instrument Evisight que l’on utilise permet de prendre des images des boites de Pétri pendant l’incubation, autorisant ainsi l’utilisation de méthodes de traitement d’images, pour un résultat avant la fin de l’incubation. Nous développons une méthode d’apprentissage profond pour la détection de microorganismes, en image finale tout d’abord, puis en dans un second temps avec l’ensemble des images prises pendant l’incubation. Enfin une troisième étude a été mené afin d’automatiser la méthode de détection de résistance aux antibiotiques via culture sur gélose, mais également obtenir un meilleur temps avant résultat pour cette même méthode.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2019STRAD034
Type de ressource : Thèse