CONTINUOUS DETECTION AND SPECIES CLASSIFICATION OF BIOLOGICAL PARTICLES IN A SAMPLE

The present disclosure relates to a method for continuous detection and species classification of biological particles in a sample, the method comprising continuously scanning along at least a part of the sample, said continuous scanning comprising: a. Obtaining an image of a part of said sample, by a measurement unit; b. Displacing the sample relative to the measurement unit; c. Obtaining an additional image of an additional part of said sample, by the measurement unit, said additional image overlapping at least in part with a last obtained image; d. Forming a scanning sequence comprising multiple recently obtained images; e. Analyzing said scanning sequence for the presence of said biological particles, by a trained machine learning model, such as a convolutional neural network model, thereby obtaining a scanning indicator; f. Providing the scanning indicator and an image of the scanning sequence, such as the last image; and g. Repeating, a number of times, steps b-f; thereby continuously detecting and species classifying biological particles in the sample. La présente invention concerne un procédé de détection continue et de classification par espèce de particules biologiques dans un échantillon, le procédé comportant la réalisation d'un balayage continu le long d'au moins une partie de l'échantillon, ledit balayage continu comportant les étapes consistant à: a. obtenir une image d'une partie dudit échantillon, par une unité de mesures; b. déplacer l'échantillon par rapport à l'unité de mesures; c. obtenir une image supplémentaire d'une partie supplémentaire dudit échantillon, par l'unité de mesures, ladite image supplémentaire se chevauchant au moins en partie avec une dernière image obtenue; d. former une séquence de balayage comportant de multiples images récemment obtenues; e. faire analyser ladite séquence de balayage pour déceler la présence desdites particules biologiques, par un modèle d'apprentissage automatique entraîné, tel qu'un modèle de réseau neuronal convolutif, obtenant ainsi un indicateur de balayage; f. fournir l'indicateur de balayage et une image de la séquence de balayage, par exemple la dernière image; et g. répéter, une multiplicité de fois, les étapes b à f; ce qui permet la détection continue et la classification par espèce de particules biologiques dans l'échantillon.