Deep learning-based image analysis for filamentous and floc-forming bacteria in wastewater treatment
Notice bibliographique
Résumé
In municipal wastewater treatment, effective secondary clarification relies on the balance between floc-forming bacteria and filamentous bacteria. Consequently, comprehensive and real-time monitoring of this balance will enable reliable operation of biological wastewater treatment. This research presents an artificial intelligence (AI)-based approach for the classification of filamentous and floc-forming bacteria in microscopic images using deep learning. To provide ground truth labeling, an automated rule-based segmentation algorithm was developed using color and morphology criteria along with supplementary filtration steps to enhance the precision of filamentous and floc-forming bacteria identification. The segmentation algorithm demonstrated reliable detection and categorization of bacteria across varying background intensities and effectively recognized intricate microbial configurations. Subsequently, the supervised deep learning model was trained on the segmented images and constructed with an encoder/decoder architecture. Machine training with only 68 microscopic images demonstrated successful classification of the filamentous and floc-forming bacteria with a 97.8 % accuracy. In addition, qualitative evaluation demonstrated that the deep learning model could generalize machine understanding across diverse scenarios and discern misclassified filamentous bacteria accurately. The proposed model stands as a promising automated tool for real-time quantification of filamentous and floc-forming bacteria in bioreactors and clarifiers, offering the potential for reliable operation as well as immediate actions for sludge bulking and membrane fouling problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».