Conteo automatizado de Unidades Formadoras de Colonias (UFC) bacterianas mediante análisis de imágenes digitales con visión computacional en Python

Introducción. El análisis cuantitativo del crecimiento bacteriano es esencial en los estudios microbiológicos, ya que permite evaluar las tasas de supervivencia y proliferación microbiana, facilitando el control y la manipulación de las comunidades. Sin embargo, el conteo manual tradicional de Unidades Formadoras de Colonias (UFC) en placas Petri presenta limitaciones importantes, como el altoconsumo de tiempo y recursos, además de la variabilidad asociada a la subjetividad del analista. Objetivo. Desarrollar un script en Python para el conteo eficiente y preciso de UFC a partir de imágenes digitales. Materiales y Métodos. Se recolectaron muestras de agua de lagunas supraglaciares del glaciar Llaca (Perú), las cuales se sembraron en medios agar nutritivo y R2A mediante el método de extensión en placa. Las culturas fueron incubadas a 5 °C durante 30 días y fotografiadas utilizando una cabina fotográfica diseñada para estandarizar la captura de imágenes. Resultados. El script, desarrollado en Google Colaboratory, siguió tres etapas: preprocesamiento, segmentación y conteo de colonias. Se seleccionó la umbralización adaptativa gaussiana por su robustez frente a variaciones en las condiciones de imagen. El sistema fue evaluado mediante la comparación directa entre conteo automático y manual en 91 imágenes, alcanzando una precisión del 97% ± 0.12, un recall del 95% ± 1.10 y una métrica F-Measure del 96% ± 0.10, con un tiempo promedio de procesamiento de 0,4 segundos por imagen. Conclusiones. El sistema demostró ser una alternativa confiable, rápida y de bajo costo para la cuantificación de UFC, fácilmente replicable en laboratorios microbiológicos con recursos limitados.