【摘要】 Donghyeok Kim[1]等人提出了一个基于细菌活性的AST，使用激光散斑成像（LSI）与多个散斑照明。

抗菌药物敏感性试验（AST）在选择合适的抗生素治疗细菌感染患者中起着至关重要的作用。扩散盘法以其简单、经济、灵活等优点被广泛采用。它通过测量抑制细菌生长的抑制带的大小来评估抗生素的功效。区域直径的定量通常使用尺子、卡尺或自动区域读取器等工具来实现，因为抑制区域在视觉上是可识别的。然而，由于人为错误或基于强度的图像处理产生的不准确性，挑战就出现了。

 

Donghyeok Kim[1]等人提出了一个基于细菌活性的AST，使用激光散斑成像（LSI）与多个散斑照明。LSI测量由样品散射光干扰产生的散斑图案；因此，大规模集成电路能够检测样品内的变化或运动，如细菌活性。他们发现具有多个散斑照明的LSI提供了一致和均匀的时变散斑图像分析。此外，他们提出的方法利用散斑模式分析结果作为特征，使用k-means聚类算法有效地识别了抑制区的边界。总的来说，该方法为扩散盘法提供了一个通用的分析工具。

 

准确的菌株鉴定和抗菌药敏试验（AST）的性能在临床中非常重要。它们为选择有效的抗菌材料以适当管理细菌感染患者提供了必要的信息。常见的AST方法之一是圆盘扩散法，通过测量测试圆盘周围没有细菌生长的区域的大小来评估抗生素的疗效，称为抑制区。较大的抑制区表明抗生素对感染细菌有效。尽管已经提出了许多AST方法，但扩散盘法因其简单、经济、灵活等优点仍被广泛应用。此外，抑制区的视觉可辨性使圆盘扩散法具有实用性和简便性。

 

根据欧洲抗菌药物敏感性测试委员会（EUCAST）指南，通常使用尺子、卡尺或自动区读取器等工具测量抑菌区直径。虽然使用尺子或卡尺是直截了当的，但在处理大量测试时，它变得劳动密集型。此外，使用此类工具的手动测量容易出现人为错误。另一方面，自动区域读取器通过对捕获的测试样本的灰度或彩色图像进行图像处理来确定区域直径。

 

这种方法是有利的，因为考虑到细菌生长区域在视觉上是不同的，它允许对抑制区域进行快速和一致的分析。然而，当捕获的图像中存在视觉上无法区分的细菌生长区域时，就会出现限制。在这种情况下，这种方法不能准确地评估抗生素的影响。因此，需要一种能够检测到视觉上难以区分的细菌生长区域的方法来精确测量抑菌带，这可以解决目前圆盘扩散法固有的定量问题。

 

图1. 光学装置和多随机散斑照明原理图。[1]

 

最近，激光散斑成像（LSI）作为一种非接触和无标签的检测细菌生长的方法出现了。大规模集成电路涉及散斑模式的时间测量，由样品散射光的建设性和破坏性干涉产生。当样品保持稳定时，散斑图案是静态的，而在图像采集过程中，如果样品内部发生任何变化，则会产生动态散斑图案。由于光散射对样品小区域内的微小变化非常敏感，因此LSI已广泛用于检测移动的红细胞。这种能力允许测量活体组织内的血管功能结构和血流速度。

 

此外，LSI可用于检测培养在琼脂板表面的活细菌，因为细菌的活性和运动会产生动态斑点图案。为了从动态散斑图中提取样本内快速变化区域的信息，通常采用散斑对比。它是用图像的标准差除以图像的平均强度来计算的，当图像采集过程中存在散斑图案波动时，对比度值较小。

 

虽然斑点对比在检测局部细菌生长区域方面具有潜力，但它在斑点图像分析结果中存在不均匀性问题，难以区分稳定区域和动态区域之间的明确界限。为了将LSI方法应用于抑制带的定量，需要一种能够从散斑图中提取准确空间特征的方法。

 

图2. 一种计算稳定、准确的时空相关系数图的图像分析方法。[1]

 

他们提出了基于多斑照明的激光散斑成像和基于最大相关投影的分段时间相关分析方法。研究发现，最大相关投影法可以提高散斑图像的分析质量，增强空间特征的对比度。该方法能够在同一样本中计算一致且均匀的相关值，从而提高空间特征测量的精度。此外，他们证明了该方法可以成功地量化抗生素的抑制区。

 

所提出的方法有几个显著的优点。首先，它是一种非破坏性、非接触式和无标签的方法，可以防止在LSI过程中对样品的任何有害损害或改变，从而能够准确分析抗生素的作用。其次，细菌的活动或运动引起斑点图案的变化；因此，所提出的方法可能用于了解抗生素杀死细菌或抑制其生长的机制。第三，不需要任何参考样品或分析模型来量化菌落。

 

因此，它可以很容易地应用于研究广泛的细菌种类和抗生素，提高其通用性和适用性。此外，细菌菌落的定量依赖于激光散斑图像，这意味着任何事先的校准过程是不必要的。该功能允许在抗生素评估期间的任何点按需评估，提供灵活性和效率。最后，根据目标尺寸的不同，该方法可以在显微镜下或宏观下实现，光学设置灵活。

 

[1] Kim, D., Lee, J., & Yoon, J. (2024). Accurate estimation of the inhibition zone of antibiotics based on laser speckle imaging and multiple random speckle illumination. Computers in Biology and Medicine, 174, 108417.

 

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