Dispositif de discrimination entre des micro-organismes et leur environnement pour une détection précoce

Device to discriminate between micro-organisms and their environment for early detection

• Auteur / Autrice : Marine Bouthillon
• Direction : Christophe Collet, Yoshitate Takakura
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Image et vision
• Date : Soutenance le 29/01/2016
• Etablissement(s) : Strasbourg
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
• Jury : Président / Présidente : Gilles Burel
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Gilles Burel, Christophe Stolz

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement d'images -- Techniques numériques

Microorganismes -- Analyse

Microbiologie sanitaire

Dispositifs médicaux stériles

Industrie pharmaceutique -- Qualité -- Contrôle

Mots clés libres

Détection de contaminants

Microbiologie

Mesure 3D

Triangulation à LED

Mesure de dissimilarité

Classification

Apprentissage

Contaminants detection

Microbiology

3D measurement

LED based triangulation

Dissimilarity measure

Segmentation

Machine learning

Résumé

Cette thèse consiste en la conception d'un système d'acquisition et d'un algorithme de traitement d'image. Le but de ce travail est la détection de contaminants dans un contexte de contrôle qualité, particulièrement dans l'industrie pharmaceutique. Les contaminants sont des colonies de micro-organismes se développant sur membrane micro-poreuse. Nous avons choisi d'utiliser la mesure tridimensionnelle de surface pour réaliser l'acquisition des données, ce qui n'a jamais été fait pour des données micro-biologiques. Notre apport a de plus consisté à remplacer l'éclairage laser généralement utilisé par un dispositif à LED permettant de réduire le bruit dans les données. Cela permet de diminuer la durée d'incubation des tests de 14 jours à moins de 5. Concernant l'algorithme, nous avons analysé les données de hauteur en combinant une méthode de détection de données aberrantes et un séparateur à vaste marge. La difficulté de la détection réside dans la variété des signaux correspondant aux colonies, et également dans la présence d'artefacts semblables aux colonies. Nous sommes capables de détecter correctement la présence ou l'absence de contaminants dans 98% des cas.

An acquisition system and its algorithm are designed. Their purpose is contaminants detection as quality control in pharmaceutical industry. Contaminants are colonies of micro-organisms growing on micro-porous membrane. We use 3D surface measurement, which has never been done in a microbiological context. In addition, our contribution is to use an LED based lighting instead of a laser. It leads to an important noise reduction. It allows to decrease micro-organisms incubation period from 14 days in current method to 5 days or less. The height map from the system are processed with an outlier detection method combined to a support vector machine. Colonies show varying and various signals, and artifacts are present in the data. Nevertheless, we have been able to detect with success the presence or absence of contaminants with a rate of 98%.