This study presents new techniques for the analysis of data acquired by focal plane array Fourier transform infrared (FPA-FTIR) spectroscopy. FPA-FTIR spectrometers are capable of acquiring several orders of magnitude more data than conventional FTIR spectrometers, necessitating the use of novel data analysis techniques to exploit the information-rich nature of these infrared imaging systems. The techniques investigated in this study are demonstrated in the context of bacteria identification by FPA-FTIR spectroscopy. Initially, an examination is made of the image fidelity of three FPA-FTIR instruments and demonstrates the high degree of within-image and between-image variability that is encountered with this technology. This is followed by a description of the development of pixel filtration routines that allow for the extraction of the most representative data from the infrared images of non-uniform samples. A genetic algorithm (GA) approach is introduced for determining the relevancy of spectral features in relation to bacterial classification and is compared to other forms of classifier optimizations. A proof-of-concept study demonstrating the potential use of infrared imaging to detect bacterial samples originating from a mixed culture is then presented. Finally, an overall methodology involving the combination of these data analysis techniques and including additional approaches towards the development, maintenance, and validation of databases based on infrared imaging data is described. This methodology has been developed with an emphasis on accessibility by implementing the elements of an expert system which allows for this technology to be employed by a non-technical user. / Cette étude présente une nouvelle approche d'analyse de données spectrales résultant de l'utilisation de la spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier couplée à un détecteur type «matrice à plan focal» (FPA-FTIR) à balayage rapide. Les spectromètres FPA-FTIR ont une capacité de capture de données de plusieurs ordres de grandeur supérieurs aux spectromètres traditionnels et nécessitent donc des techniques avancées d'analyse de données pour exploiter cette mine d'information que représente l'imagerie infrarouge. La spectroscopie FPA-FTIR a été utilisée dans cette étude pour l'identification des bactéries. L'étape initiale, celle de la comparaison de trois spectromètres FPA-FTIR sur les points de vue fidélité de l'image, tant image-image qu'entre images, a révélé de grandes variabilités qui sont propres à cette technologie. Cette étape est suivie du développement de routines de filtration de pixels permettant d'extraire les données caractéristiques de l'imagerie infrarouge des échantillons non-uniformes. Un algorithme génétique (GA) est ensuite introduit pour déterminer la pertinence des caractéristiques spectrales sur le plan de la classification bactérienne et a été comparé à d'autres formes de classification optimisée. Une étude de démonstration de la capacité de la technologie d'imagerie infrarouge pour la détection des échantillons de bactéries provenant de cultures mixtes s'en est suivie. Pour terminer, une méthodologie globale combinant ces techniques d'analyse de données et incluant d'autres étapes telles le développement, la mise à niveau et la validation des bases de données d'imagerie infrarouge a été présentée. Cette méthodologie met l'emphase sur le développement et l'implantation d'un système expert accessible d'utilisation à de non-experts.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.86638 |
| Date | January 2010 |
| Creators | Ghetler, Andrew |
| Contributors | Ashraf A Ismail (Supervisor) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Doctor of Philosophy (Department of Food Science and Agricultural Chemistry) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
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