Eine Methode zur visuellen und quantitative Wurzelstruktur Informationen von Röntgencomputertomographiedaten zu erhalten im Boden erfasst wird präsentiert.
Pflanzenwurzeln spielen eine entscheidende Rolle bei der Pflanze-Boden-Mikroben-Interaktionen, die in der Rhizosphäre auftreten, sowie Prozesse mit erheblichen Auswirkungen auf den Klimawandel und des Pflanzenanbaus. Quantitative Größeninformationen an Wurzeln in ihrer natürlichen Umgebung ist von unschätzbarem Wert für das Studium Wurzelwachstum und Umweltprozesse mit Pflanzen. Ein wirksames Instrument zur in situ Wurzel Scannen und Analyse Röntgencomputertomografie (XCT) wurde nachgewiesen. Wir wollten ein costless und effizientes Werkzeug zu entwickeln, die die Oberfläche und das Volumen der Wurzel unabhängig von seiner Form von dreidimensionalen (3D) Tomographiedaten annähert. Die Wurzelstruktur eines Prairie Dropseed (Sporobolus heterolepis) Probe wurde unter Verwendung von XCT abgebildet. Die Wurzel wurde rekonstruiert, und die primäre Wurzelstruktur wurde aus den Daten unter Verwendung einer Kombination von lizenzierten und Open-Source-Software extrahiert. Ein isosurface Polygonalnetz wurde dann für eine einfache Analyse erstellt. Wir haben t entwickelter eigenständige Anwendung imeshJ, erzeugt in MATLAB 1, Wurzelvolumen und die Oberfläche aus dem Netz zu berechnen. Die Ausgänge der imeshJ sind Fläche (in mm 2) und das Volumen (in mm 3). Das Verfahren, eine einzigartige Kombination von Werkzeugen aus Bildgebung quantitative Wurzelanalyse verwendet wird, beschrieben. Eine Kombination aus XCT und Open-Source-Software erwies sich als eine leistungsstarke Kombination nichtinvasiv Bild Pflanzenwurzelproben, Segment Stammdaten und extrahieren quantitative Informationen aus den 3D-Daten zu sein. Diese Methodik von 3D-Datenverarbeitung sollte auf andere Material / Probensysteme anwendbar sein, wo es die Verbindung zwischen Komponenten von ähnlicher Röntgenschwächungs und Schwierigkeiten mit der Segmentierung entstehen.
Roots, als Teil der Rhizosphäre 2-5, eine "unsichtbare" Teil der Pflanzenbiologie dar , da es schwierig Boden zu Bild Wurzeln nicht-invasiv 6 macht, 7. Doch das Wurzelwachstum und Interaktion innerhalb der Bodenumgebung zu studieren ist entscheidend für das Verständnis root / Pflanzenwachstum und Nährstoffkreislauf, was wiederum Auswirkungen auf Aufforstung, Ernährungssicherheit, und das Klima. X-ray – Computertomographie (XCT) hat 8 ein wertvolles Werkzeug für die nichtinvasive Bildgebung von Pflanzenwurzelproben in ihren lokalen Umgebungen erwiesen. Um die Wurzelentwicklung und Dimensionsänderungen unter verschiedenen Bedingungen zu messen, und in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Datensätzen / Proben zu vergleichen, muss man quantitative Informationen aus den Tomographiedaten zu extrahieren. Segmentierung der Stammdaten von der des umgebenden Bodens, das heißt, der Isolierung des Wurzel Bild von allem anderen um ihn herum (einschließlich zum Beispiel einer benachbarten Anlage) ist ein kritischer Schritt, bevor accuRate Größenanalyse kann durchgeführt werden. Allerdings ist eine einfache Schwellwertoperation Ansatz oft nicht machbar für Stammdaten. Die Herausforderungen im Zusammenhang mit bildgebenden Pflanzenwurzeln im Boden umfassen Variationen in den Röntgendämpfungseigenschaften des Stammmaterials und die Überlappung in Dämpfungswerte zwischen Wurzel und Boden durch Wasser und organische Stoffe. Diese Fragen wurden hervorragend kürzlich von Mairhofer et al gerichtet. in ihrer visuellen Tracking – Tool RooTrak 7, 9. Der nächste Schritt nach einer erfolgreichen Segmentierung ist die genaue Bestimmung der Wurzelvolumen und die Oberfläche. Das Volumen kann durch Zählen der Anzahl von Voxeln und Multiplizieren mit dem Voxel 'Größe gewürfelt geschätzt werden wie vorher 7 gezeigt. Für eine genauere Bestimmung der Wurzeloberfläche und Volumen der Isofläche des segmentierten Wurzelsystem kann durch ein Gitter von Dreiecken dargestellt werden können, ein Algorithmus , bekannt als Marching Cubes 10 verwendet wird . Die Open-Source – ImageJ 11 eingesetzt werden th angenäherte Wurzelvolumen auf der Grundlage der Marching Cubes Algorithmus. Nach bestem Wissen und Gewissen, nur eine begrenzte Anzahl von Open-Source – Software die Berechnung Tomographie-basierte Volumen / Oberflächendaten für die Wurzelproben im Zentimeterbereich gewidmet und oben ist derzeit 12 zur Verfügung. Eine Open-Source – Software , die wir auf 13 schaute konzentriert sich auf das Wurzelwachstum und wird auf zellulärer Funktionen richtet ermöglicht quantitative Volumenanalyse an Einzelzellauflösung. Einige Open-Source – Software , um ganze Wurzelsysteme gewidmet 14 eignet sich hervorragend für kleine Durchmesser Systeme Rohr Wurzel auf der Basis der Annäherung , dass ihre Form tatsächlich rohrförmig ausgebildet ist. Allerdings sind einige Arbeit mit 2D – Bildern und nicht in der Lage zu handhaben 3D 14 Stacks. Des Weiteren kann die rohrförmige Form Approximation nicht gültig sein, wenn Wurzelsysteme mit rauen Oberflächen und ungleichmäßige Formen, wie die von Bäumen, untersucht. Ein weiterer Ansatz 15 verwendet zweidimensionale (2D) Drehbildsequenzen innovativ umgehen the benötigen für eine teure CT-Scanner. Er misst, Aufzeichnungen und zeigt Wurzelsystem Längen. Die Software , die wir von denen nur im Handel erhältlich 16-18 getestet haben; ein nicht erscheint 3D in der Lage sein Bild zu handhaben 16 stapelt, die zweite ist eine Blattfläche und Wurzellängenmesswerkzeug 17, während die dritte auf die Farbanalyse 18 basiert. Auf der Grundlage dieser Umfrage, schlagen wir vor, dass eine costless Option, die die Oberfläche und das Volumen der Wurzel unabhängig von seiner Form von 3D-Tomographiedaten annähert wünschenswert ist.
Aufbauend auf dem frei verfügbaren RooTrak und ImageJ, haben wir ein Programm entwickelt, mit dem Namen imeshJ (Supplemental – Code – Datei) , welche Prozesse eine isosurface mesh (Oberfläche Stereolithografie – Datei) von segmentierten Stammdaten erzeugt, und berechnet das Volumen und die Oberfläche der Wurzel von tun einfache geometrische Berechnungen auf dem Dreieck Indexdaten Mesh. Hier berichten wir über eine Methode, die die Verwendung von XCT Bildgebung kombiniert,Daten Rekonstruktion und Visualisierung (Software CT Pro 3D und VG Studio), Segmentierung der Wurzel der Probe aus dem Boden in den 3D-Daten (Open-Source-Software ImageJ und RooTrak) und Extraktion der Oberflächen- und Volumeninformationen aus einem Dreiecksnetz (ImageJ und der Computercode imeshJ).
Eine Kombination von Röntgencomputertomografie und mehrere Open-Source-Programme erwies sich als eine leistungsstarke Kombination nichtinvasiv Bild Pflanzenwurzelproben, Segment Stammdaten und extrahieren quantitative Informationen (Fläche und Volumen) aus den 3D-Daten zu sein. Unsere Fähigkeit, Funktionen zu visualisieren und zu messen ist immer von Scan-Auflösung begrenzt sowie durch Beschränkung des RooTrak Software. Jedoch war Abtastauflösung ausreicht, um die Mehrheit der Funktionen der Probe in dieser Studie…
The authors have nothing to disclose.
This work was performed in the Environmental Molecular Sciences Laboratory, a national scientific user facility sponsored by the Department of Energy’s Office of Biological and Environmental Research and located at Pacific Northwest National Laboratory.
X-Tek/Metris XTH 320/225 kV | Nikon Metrology | n/a | X-ray tomography scanner |
Inspect X | Nikon Metrology | n/a | Instrument control software |
CT Pro 3D | Nikon Metrology | n/a | Reconstruction software, version XT 2.2 |
VG Studio MAX | Visual Graphics GmbH | n/a | Visualization software for 3D volumes, version 2.1.5 |
ImageJ | Open-source | n/a | Image processing and analysis software, version 1.6 |
RooTrak | Open-source | n/a | Root segmentation software, version 0.3.1-b1 beta |
imeshJ | EMSL | n/a | MATLAB script developed by the authors |
Prairie dropseed grass sample | n/a | n/a | Sample obtained from ground in residential area |