Projekta nosaukums latviski: „Ātrā mikroorganismu aktivitātes noteikšana ar optisko bez-kontakta metodi.”

Projekta nosaukums angliski: “Fast and non-contact optical estimation of microorganisms activity.”

Projekta līguma numurs: lzp-2018/2-0051

Projekta vadītāja: Aleksejs Ļihačovs

Projekta īstenošanas periods: 01.12.2018. līdz 01.12.2020.

Projekta kopējais finansējums: 200 000 EUR

Projekta mērķis: Projekta mērķis ir izstrādāt un aprobēt laboratorijas apstākļos jaunu bez-kontakta optisko tehnoloģiju mikrobioloģiskas aktivitātes ātram novērtējumam. Bez-kontakta novērtēšanai tiks izmantota lāzera speklu kontrasta attēlošanas tehnoloģija kombinācijā ar attēlu apstrādi ar mākslīgiem neironu tīkliem (MNT). Mikrobioloģiskās aktivitātes novērtēšanas procesu veidos laikā mainīgu lāzera speklu struktūru reģistrācija, iegūto datu apstrāde ar MNT un iegūta rezultāta vizualizācija. Projekta laikā taps tehnoloģija (prototips) un MNT algoritms, kas tiks pārbaudīts laboratorijas apstākļos; iekārtas un algoritmu precizitāte tiks pārbaudīta izmantojot dažādus mikroorganismus (raugi, baktērijas). Iegūtā tehnoloģija reģistrēs mikroorganismu aktivitāti (piemēram, augšanas ātrumu) un ļaus noteikt koloniju veidojošo vienību (KVV) skaitu divas līdz sešas reizes ātrāk nekā līdz šim tradicionāli izmantotās uzskaites metodes. Projekta komandā ir biofotonikas, mikrobioloģijas, elektronikas un informāciju tehnoloģiju eksperti no Latvijas Universitātes un Tehniskās Universitātes.

Projekta rezultāti: 

Paredzētās aktivitātes līdz projekta beigām

Skaits

Zinātniskās publikācijas zinātniskajos žurnālos, kuru citējamības indekss sasniedz vismaz 50% no nozares vidējā.

1

Zinātniskās publikācijas, kas indeksētas SCOPUS, WoSCC un/vai ERIH+

5

Intelektuālā īpašuma nostiprināšana (ASV vai ES pagaidu patentu pieteikums)

1

Dalība starptautiskās zinātniskās konferencēs

4

 

Atsauce publicitātei (reference for publicity):

LV: Pētījums tiek īstenots ar Latvijas Zinātņu padomes finansējuma atbalstu projektā “Ātrā mikroorganismu aktivitātes noteikšana ar optisko bez-kontakta metodi” (vienošanās Nr: lzp-2018/2-0051).

ENG: This work has been supported by Latvian Council of Science funded project “Fast and non-contact optical estimation of microorganisms activity” (agreement No: lzp-2018/2-0051).

Publikācijas: 

1) Ilya Balmages, Dmitrijs Bliznuks, Janis Liepins, Stivens Zolins, Alexey Lihachev, "Laser speckle time-series correlation analysis for bacteria activity detection," Proc. SPIE 11359, Biomedical Spectroscopy, Microscopy, and Imaging, 113591D (1 April 2020).
2) Janis Spigulis, Ilona Kuzmina, Ilze Lihacova, Vanesa Lukinsone, Blaž Cugmas, Andris Grabovskis, Edgars Kviesis-Kipge, Alexey Lihachev, "Biophotonics research in Riga: recent projects and results," Proc. SPIE 11585, Biophotonics—Riga 2020, 1158502 (28 October 2020).
3) Mindaugas Tamošiūnas, Simona Vaitkienė, Neringa Mikštaitė, Deimantė Galalytė, Neringa Kuliešienė, Blaž Cugmas, Alexey Lihachev, Rimantas Daugelavičius, "Assessment of Candida albicans biofilm growth by laser speckle contrast imaging," Proc. SPIE 11585, Biophotonics—Riga 2020, 1158509 (28 October 2020);
4) D. Bliznuks, Y. Chizhov, A. Bondarenko, D. Uteshev, J. Liepins, S. Zolins, A. Lihachev, I. Lihacova, "Embedded neural network system for microorganisms growth analysis," Proc. SPIE 11457, Saratov Fall Meeting 2019: Optical and Nano-Technologies for Biology and Medicine, 1145720 (9 April 2020).
5) Dmitrijs Bliznuks, Alexey Lihachev, Janis Liepins, Dilshat Uteshev, Yuriy Chizhov, Andrey Bondarenko, Katrina Bolochko, "Automated microorganisms activity detection on the early growth stage using artificial neural networks," Proc. SPIE 11075, Novel Biophotonics Techniques and Applications V, 110751Q (22 July 2019).
6) Ilya Balmages, Janis Liepins, Stivens Zolins, Dmitrijs Bliznuks, Ilze Lihacova, Alexey Lihachev, “Laser speckle imaging for early detection of microbial colony forming units“, BOE, submitted 30.11.2020.

Dalība konferencēs:

1) https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/11075/110751Q/Automated-microorganisms-activity-detection-on-the-early-growth-stage-using/10.1117/12.2527193.short
2) https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/11359/113591D/Laser-speckle-time-series-correlation-analysis-for-bacteria-activity-detection/10.1117/12.2541663.short
3) https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/11457/1145720/Embedded-neural-network-system-for-microorganisms-growth-analysis/10.1117/12.2564404.short
4) https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/11585/1158502/Biophotonics-research-in-Riga-recent-projects-and-results/10.1117/12.2581799.short
5) https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/11585/2582216/Assessment-of-Candida-albicans-biofilm-growth-by-laser-speckle-contrast/10.1117/12.2582216.full