基于X射線CT圖像的3D根系分割與評價方法在根系表型研究中的作用

Plant Phenomics | 基于X射線CT圖像的半自動3D根系分割與評價方法

不同受控條件下或田間生長的土壤根系的無損調(diào)查，對于了解植物、增加農(nóng)作物產(chǎn)量或適應氣候變化至關(guān)重要。已有研究證明，無損3D體積成像方法（如：基于計算機X射線斷層掃描(CTX)的方法）是獲取可視化和分析根系結(jié)構(gòu)的有效方法。在受控制的生長條件下，利用這類體積掃描設(shè)備可以獲取精度在亞毫米分辨率下的根系數(shù)據(jù)。隨著CTX數(shù)據(jù)空間分辨率的提高，獲得的圖像質(zhì)量會更好，需要分析的圖像數(shù)量也隨之增加，相關(guān)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建變得更具挑戰(zhàn)性，因而自動根系表型研究的需求也有所增加。

近日，Plant Phenomics在線發(fā)表了德國弗勞恩霍夫系統(tǒng)研究所(Fraunhofer Institute for Integrated Systems)Stefan Gerth等人題為Semiautomated 3D Root Segmentation and Evaluation Based on X-Ray CTImagery的研究論文。

在先前的工作中，作者比較了基于CTX圖像數(shù)據(jù)進行根分割和手動測量方法。本文采用的掃描方式能夠在連續(xù)手動分段的情況下產(chǎn)生的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，并清晰顯示所有測試罐尺寸的結(jié)構(gòu)(Figure 1)。將人工分割的根系結(jié)構(gòu)與收獲后使用WinRHIZO計算的根總長度進行比較(Figure 6)，結(jié)果表明：與WinRHIZO相比，從CTX圖像計算出的根性狀能夠顯示出減少的根總長。

眾所周知，當根部的可見性較差時會導致分割結(jié)果出現(xiàn)差異，該情況出現(xiàn)的原因之一是X射線穿過樣品時形成的成像會產(chǎn)生光子透射，樣品材料密度是造成這一現(xiàn)象的根本原因。當可見性較差時分割出的根和周圍土壤的衰減系數(shù)可能會非常相似，并且很難從視覺上加以區(qū)分。而對于細小的側(cè)根而言，側(cè)根直徑較小，導致分割難度隨之增加。

Figure 1: Workflow of the proposed semiautomatic segmentation.

 Figure 6: Root biomass Broot(in %) over depth (in mm) as a cumulative distribution for small- (green solid line) and medium- (orange dotted line) sized pots over the depth of the pot.

“多尺度船運”由Frangi等人提出，是一種自動描述人的血管數(shù)的方法，作者以此為擴展方法，從豆類和木薯植物中獲取CTX數(shù)據(jù)(Figure 2)。本文提出的半自動分割結(jié)果能夠與手動圖像處理相媲美，既能夠清晰地展現(xiàn)出根的連接處，結(jié)果也更為精確。

Figure 2: (a) Segmentation of a cassava plant. The green line represents the 3D soil-air interface, which indicates the entry point of the plant in the soil. (b) In red, the 3D convex hull of the segmentation is depicted with θmin = α as the minimum and θmax =β as the maximum root angle between the convex hull faces and the green soil slice.

論文鏈接
https://spj.sciencemag.org/journals/plantphenomics/2021/8747930/

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About Plant Phenomics
《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學和美國科學促進會（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學術(shù)期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行，是Science合作出版的第二本期刊。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領(lǐng)域具有突破性科研進展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù)，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結(jié)合的分子生物學、植物生理學、統(tǒng)計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關(guān)的植物生物學等。期刊已被CABI、CNKI、DOAJ和PMC數(shù)據(jù)庫收錄。

說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
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撰稿：周潔（實習）
編輯：周燦彧（實習）、鞠笑、孔敏
審核：尹歡