Fundamento:

en los laboratorios de microbiología, la identificación y conteo de microorganismos es un procedimiento habitual. Aunque existen en el mercado equipos que posibilitan su realización de manera automática o semiautomática, son muy costosos, por lo cual esta tarea, difícil e irritante para los ojos, la siguen realizando los expertos de manera tradicional mediante la observación de las muestras en los microscopios, con la consiguiente variabilidad entre ellos.

Objetivo:

proponer un nuevo método para el conteo de bacterias y levaduras en imágenes digitales, bajo diferentes magnificaciones, tomadas a bioproductos de origen microbiano obtenidos por fermentación.

Métodos:

el sensor empleado para la toma de imágenes de las muestras fue una cámara digital modelo HDCE-X, con un sensor CMOS de ½", con una resolución de 2592 píxeles por 1944 píxeles (5 Mp). Se emplearon dos tipos de magnificaciones: magnificación 40x (PL40, 0.65 apertura numérica and 0.17 de distancia de trabajo) y magnificación 100x (HI plan 100/1.25 con inmersión de aceite). El método propuesto se basa en técnicas de procesamiento digital de imágenes, utilizando herramientas como la detección de contornos, operaciones morfológicas y análisis estadístico, y fue desarrollado en lenguaje Python con empleo de la biblioteca OpenCV.

Resultados:

la detección y conteo de bacterias se logró con una exactitud y precisión aceptable, en ambos casos por encima de 0,95; no en el caso de las levaduras cuya exactitud y precisión fueron menores, alrededor de 0,78 y 0,86 respectivamente. Se proponen flujos de trabajo basados en técnicas de procesamiento digital de imágenes, fundamentalmente en detección de contornos, operaciones morfológicas y análisis estadístico.

Conclusiones:

el método posee una efectividad aceptable para el contexto y depende de las características que presenten las imágenes.

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