Optimalizace metody pro hodnocení zastoupení nocardioformních mikroorganismů v aktivovaném kalu a pěně

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F46747885%3A24620%2F21%3A00010192" target="_blank" >RIV/46747885:24620/21:00010192 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Optimalizace metody pro hodnocení zastoupení nocardioformních mikroorganismů v aktivovaném kalu a pěně

Popis výsledku v původním jazyce

Cílem práce bylo vyvinout prototyp speciálního IAN2 modelu (Image Analysis Neural Network) na bázi neuronových sítí a vytvořit tak objektivní hodnotící metodu pro kvantifikaci nocardioformních mikroorganismů ze snímků získaných fluorescenční metodou snímání obrazu. Při vývoji modelu IAN2 bylo pro detekci cílových mikroorganismů na fluorescenčních snímcích (zvětšení 630x) získaných metodou FISH (fluorescence in-situ hybridisation) použito strojového učení, tzv. konvoluční neuronové sítě. Kromě obrazového výstupu zahrnuje model i výstup v podobě kvantifikace cílových mikroorganismů a jejich relativního zastoupení vůči ostatní biomase.

Název v anglickém jazyce

Optimization of the method for assessing the representation of nocardioform microorganisms in activated sludge and foam

Popis výsledku anglicky

The aim of the work was to develop a prototype of a special IAN2 model (Image Analysis Neural Network) based on neural networks and thus create an objective evaluation method for the quantification of nocardioform microorganisms from images obtained by the fluorescence imaging method. During the development of the IAN2 model, machine learning, the so-called convolutional neural network, was used to detect target microorganisms on fluorescent images (magnification 630x) obtained by the FISH (fluorescence in-situ hybridisation) method. In addition to image output, the model also includes output in the form of quantification of target microorganisms and their relative representation in relation to other biomass.

Druh

O - Ostatní výsledky

CEP obor

—

OECD FORD obor

20801 - Environmental biotechnology

Projekt

<a href="/cs/project/TH04030419" target="_blank" >TH04030419: Vývoj technologie pro efektivní potlačování mykolitických pěn v aktivačních systémech čištění odpadních vod</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů