用于实时检测细菌的深度学习薄膜晶体管阵列

公共卫生依赖于从食物和水样中早期检测和鉴定致病菌。 细菌感染导致全世界数百万人死亡，并造成巨大的经济负担。 仅在美国，每年的花费就超过 40 亿美元。 大肠杆菌和其他大肠菌群是最常见的致病菌，表明食物和水样受到粪便污染。 最常见的是，检测这些细菌的最常用方法是培养样品。 这需要大约 24 小时才能得到最终结果，并且需要专家目视检查。 一些方法，如核酸扩增，可以将检测时间缩短到几分钟，但它们对低浓度细菌不够灵敏，无法区分活细菌和死细菌。 美国环境保护署没有批准基于核酸的细菌检测方法来筛查水样。

由加州大学洛杉矶分校 (UCLA) 电气与计算机工程系的 Aydogan Ozcan 教授领导的科学家团队及其同事使用薄膜晶体管创建了由 AI 驱动的智能细菌菌落检测系统 (TFT)，一种广泛用于手机和显示器的技术。

由 Japan Display Inc. 研究人员制造的 TFT 的大成像区域（27 毫米 x 26 毫米）使该系统无需扫描即可快速捕获细菌菌落的生长模式。 这简化了硬件设计和软件设计。 与 EPA 批准的基于培养的金标准方法相比，该系统节省了 12 小时。 基于 AI 的系统通过分析从 TFT 阵列中捕获的与时间相关的显微图像，使用深度神经网络检测菌落生长。 在检测到每个菌落后，第二个神经网络对细菌种类进行分类。

来源和详细信息：
https://techxplore.com/news/2022-07-deep-bacteria-thin-film-transistor-arrays.html