廖阳, 祖基翔, 俞帆, 陈琪凯, 滕新能, 徐莹
显微视野下多定点细菌生长图像的定时程分析对于测定最低抑菌浓度(Minimum Inhibitory Concentration, MIC)及研究抗生素对细菌生长的微观影响具有重要意义。为探究抗生素对细菌的抑制效果,研究人员构建了一种基于微观图像特征的微流控机械显微分析平台。针对数据采集过程中图像对比度较低及模型在检测细菌等小目标时性能不足的问题,本文提出了基于限制对比度的自适应直方图均衡化的图像增强方法,并设计了高效的跨阶段瓶颈结构、基于注意力的多尺度特征融合的改进模型。改进后的模型在细菌图像的mAP0.5指标上由74.9%提升至78.5%,在BCCD数据集上亦提升了1.5%。融合改进的YOLOv8(You Only Look Once Version 8)模型与分割一切模型(Segment Anything Model,SAM),构建了YOLO-SAM二阶段模型,用于提取细菌微观图像的面积特征。该模型进一步应用于分析不同浓度硫酸阿米卡星作用下细菌的面积大小分布变化。同时,比较了宏观光密度(Optical Density, OD)值和微观图像特征在多浓度抗生素条件下的分布梯度。通过对3550帧数据的分析,确定硫酸阿米卡星的最低抑菌浓度约为7.5 μg/mL。不同浓度抗生素对细菌生长的动态影响可在约2 h内显现,显著快于传统OD值变化方法。该方法可实现对任意目标样本的不同时程生长情况的分析,具备准确、快速、可追踪及样本数据容量大的优势。