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作物根系在農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。根系對于水分和養(yǎng)分的吸收、植物的穩(wěn)定性、微生物共生以及良好的土壤結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。微根管已被證明對無創(chuàng)根系研究是有效的。因此，可以在整個作物生長季獲得根系性狀，如根長度。在傳統(tǒng)的軟件工具下，使用一般的手動標(biāo)注方法分析來自微型根管的數(shù)據(jù)集既費時又費力。因此，需要一種客觀的高通量圖像分析方法來為田間根系表型提供數(shù)據(jù)。


在這項研究中，我們開發(fā)了一個結(jié)合了先進軟件工具、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自動特征提取的算法該算法由兩個主要組件組成，并應(yīng)用于來自 微根管 的大型根系圖像數(shù)據(jù)集。首先，使用小樣本圖像訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行分割，訓(xùn)練和分割是使用“RootPainter”完成的。然后，由“RhizoVision Explorer”從片段中自動提取特征。

由自動根系分析算法處理一張圖像的示例。(a) RootPainter 根據(jù)之前訓(xùn)練的模型“檢測”到根。(b) 導(dǎo)出的分割圖像 (c) 轉(zhuǎn)換為二進制的圖像。(d) 最后一步是使用 RhizoVision Explorer 進行骨架化和特征提取。

為了驗證我們的自動化分析流程的結(jié)果，我們對超過 36,500 張圖像進行了手動標(biāo)注和自動處理數(shù)據(jù)之間的根長度比較。主要是結(jié)果顯示手動和自動確定的根長度之間的高度相關(guān)性。在處理時間方面，我們的新流程比手動標(biāo)注要好 98.1-99.6%。我們的算法流程結(jié)合了最先進的軟件工具，顯著減少了 微根管 圖像的處理時間。因此，圖像分析不再是高通量表型分析方法的瓶頸。

來源：Plant Phenomics.Development and Validation of a Deep Learning Based Automated Minirhizotron Image Analysis Pipeline.Felix Maximilian Bauer , Lena L?rm , Shehan Morandage , Guillaume Lobet , Jan Vanderborght , Harry Vereecken , and Andrea Schnepf

https://spj.sciencemag.org/journals/plantphenomics/2022/9758532/