Bibliographic Details
| Title: |
Revisión de la literatura para el conteo de unidades formadoras de colonias en microorganismos mediante visión artificial. (Spanish) |
| Alternate Title: |
Literature Review for Counting Colony-Forming Units in Microorganisms Using Artificial Vision. (English) |
| Authors: |
Jiménez Villa, Luis Alberto, Alejandre Apolinar, María Salomé, Lagunes Barradas, Virginia, Hidalgo Reyes, Miguel Ángel |
| Source: |
InGenio Journal; ene2026, Vol. 9 Issue 1, p18-31, 14p |
| Subject Terms: |
IMAGE processing, IMAGE analysis, BACTERIAL colonies, MACHINE learning, ROBOT vision, MICROORGANISMS, MICROBIOLOGICAL techniques |
| Abstract (English): |
This study conducted a Systematic Literature Review with the aim of identifying the most efficient procedures for processing images used in microbiological analyses. This search includes publications from 2019 to 2025, using the main indexed scientific databases such as Scielo, ACM, Redalyc, Consensus, IEEE Xplore, and Springer, as well as the Google Scholar search engine. During the search, 41 articles were analyzed, identifying various approaches to traditional image processing, machine learning, and hybrid techniques. The results allowed us to identify methods and tools, providing a solid basis for their incorporation into a computer system. The main contribution is to establish the foundations for the development of an automated technological solution that facilitates the implementation of automatic counting to streamline the work of scientific and clinical laboratories by reducing time and human error. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Abstract (Spanish): |
En este estudio se llevó a cabo una Revisión Sistemática de la Literatura con el objetivo de identificar los procedimientos más eficientes para el tratamiento de imágenes utilizadas en los análisis microbiológicos. Esta búsqueda incluye publicaciones que se encuentran entre 2019 y 2025, haciendo uso de las principales bases de datos científicas indexadas como Scielo, ACM, Redalyc, Consensus, IEEE Xplore y Springer, así como el buscador Google Académico. Durante la búsqueda se analizaron 41 artículos donde se identificaron diversos enfoques de procesamiento tradicional de imágenes, aprendizaje automático y técnicas híbridas. Los resultados permitieron identificar métodos y herramientas, proporcionando una base sólida para su incorporación en un sistema computacional. La contribución principal es establecer fundamentos para el desarrollo de una solución tecnológica automatizada que facilite la implementación de conteos automáticos para hacer más eficiente el trabajo de los laboratorios científicos y clínicos a través de la disminución de tiempo y errores humanos. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
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