Name: Extrahieren von Metriken für die dreidimensionale Wurzelsysteme: Volumen und Oberflächenanalyse von In-Boden Röntgen Computertomographie Daten (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-04-26T15:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 37 s
Description: Lernen Sie die quantitative Analyse von Pflanzenwurzeln mit nicht-invasiver Röntgen-Computertomographie in natürlicher Bodenumgebung. Diese Methode ermöglicht die Untersuchung von Wurzelstrukturen unter verschiedenen Umweltbedingungen.

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Diese Arbeit wurde im Environmental Molecular Sciences Laboratory durchgeführt, einer nationalen wissenschaftlichen Nutzereinrichtung, die vom Büro für biologische und Umweltforschung des Energieministeriums gesponsert wird und sich im Pacific Northwest National Laboratory befindet.

Achtung: Der Betrieb eines Röntgentomographen erfordert sowohl allgemeine Strahlung Ausbildung und instrumentenspezifischen Strahlung Sicherheitstraining. Alle entsprechenden Verfahren relevant in das Labor des Experimentators zu beachten. 1. Root-Imaging Anmerkung: Dieser Schritt beschreibt die Bebilderung einer Gras Probe gehalten in seiner ursprünglichen Boden in einer röhrenförmigen Kunststofftopf (ein Kunststoffrohr mit einem Durchmesser von 40 mm, einer Höhe von 210 mm, und einer Wanddicke von etwa 2 mm). <ol><li> Legen Sie Topfpflanze auf dem Probenmanipulator des Instruments in einem Abstand zur Ziel Vergrößerung gewünscht. Für eine Anlage in einem 2-Zoll Durchmesser Halter die Probe auf Quell Abstand sollte etwa 3 Zoll (7 cm) betragen. </li><li> Passen Sie die Röntgenscaneinstellungen optimale Farbe zu erzielen (Graustufe) Kontrast im Detektor Bild. Hinweis: Diese Einstellungen sind in der Instrumentensteuerungssoftware verwendet. <ol><li> Set Röntgenenergieeinstellungen; 85 kV und 190 &amp; mgr; A wurden in dieser Prüfung verwendetple. </li><li> Stellen Sie die Belichtungszeit. Hier wird eine relativ lange Belichtungszeit von 1 sec wurde für eine bessere Signal-Rausch-Verhältnis verwendet. </li><li> Legen Sie die Anzahl von Vorsprüngen und Frames pro Projektion; 4 Bilder pro Projektion für insgesamt 3142 Projektionen für eine gute Datenstatistiken vorgeschlagen. </li><li> Führen Sie eine Shading-Korrektur der Messbedingungen eingestellt oben durch die &quot;Shading-Korrektur&quot; Tab auswählen und auf &quot;Create&quot; verwenden. Hinweis: Die Schattierungskorrektur für die Variation in Reaktion der Abbildungsvorrichtung der Pixel gleicht, wenn sie mit einer konstanten Menge von Röntgenfluss beleuchtet. Der Vorgang dauert leere Bilder (mit Probe aus Strahlengang entfernt werden) mit dem Röntgenstrahl eingeschaltet und mit dem Strahl ausgeschaltet. Diese Korrektur wird für alle Bilder gesammelt angewendet. </li><li> Wählen Sie den &quot;Minimieren Ring Artefakte&quot; Option (auch als &quot;pendelt Modus&quot;); die Probe wird in Winkelschritten gedreht werden, während die Projektionsbilder erfasst werden. Dies führt dazu, dasseine Akquisition mit einer geringeren Geschwindigkeit, hilft aber Ring Artefakte zu beseitigen. </li><li> Starten Sie den Scan durch die Schaltfläche &quot;Erfassen&quot; unter der Acquisition Registerkarte klicken (mit den Einstellungen oben skizzierten Bildsammlung dauert etwa 4 Stunden). </li></ol></li></ol> 2. Datenrekonstruktion Hinweis: Dieser Abschnitt beschreibt die Rekonstruktion von 3D-Volumendaten aus den RAW-Bilder (Röntgenbilder aus der CT-Scan). <ol><li> Legen Sie die Rohdaten in das Programm. </li><li> Vergleichen erste und das letzte Bild (sollten sie nahezu identisch sein , wie das letzte Bild nach einer 360-Grad - Drehung der Probe genommen wird) , um sicherzustellen , dass die Probe nicht bewegt oder die Scan - Einstellungen nicht während der Datenerfassung geändert werden . </li><li> Berechnen Sie die Rotationszentrum (COR) durch das &quot;Center of rotation&quot; Tab auswählen und auf &quot;Start&quot;; Verwendung Optionen &quot;Automatisch&quot; COR Suche mit &quot;High Quality&quot; Genauigkeit und &quot;Dual&quot; (obere und untere) Scheibe sWahl für COR-Berechnung. </li><li> Wählen Sie das Probenvolumen rekonstruiert werden: Wählen Sie die Registerkarte &quot;Lautstärke&quot; und bearbeiten Sie die Lautstärke Auswahlfenster die Thumbnails verwenden. </li><li> Führen Sie den Wiederaufbau der Lautstärke-Datei mit 3D-Daten zu erstellen, indem Sie auf &quot;Start&quot;. </li></ol> 3. Datenverarbeitung / Segmentation Hinweis: Dieser Abschnitt beschreibt die Schritte, die rekonstruierten Daten für die Weiterverarbeitung im Programm RooTrak vorzubereiten genommen werden Wurzeln zu verfolgen, wie sie durch den Boden verzweigen, und zu isolieren, die Wurzeln von jedem umgebenden Material einen Stapel von binären Bildern von nur produzieren die Wurzel selbst. <ol><li> Die Verarbeitung von Volumendaten in ImageJ ein RooTrak verarbeitbare Bildstapel vorzubereiten: <ol><li> Legen Sie das Volume-Datei in ImageJ. </li><li> Optimieren Sie den Bildkontrast zwischen Wurzel und Boden durch Helligkeits- und Kontrasteinstellungen Einstellung (Bild klicken / Anpassen / Helligkeit / Kontrast). Wenn der interessierende Bereich innerhalb des Bildes sichtbar ist und clearly unterscheidbar, werden die Einstellungen betrachtet optimiert. </li><li> Speichern als Bildstapel in JPEG, BMP oder PNG-Format. </li></ol></li><li> Die Verarbeitung in RooTrak segmentieren die Wurzel: <ol><li> Bild laden Stapel in RooTrak (gehen Sie zu Registerkarte &quot;Extras&quot;, und drücken Sie &quot;Tracker&quot;). </li><li> Set Saatpunkte innen Wurzel: Klicken Sie mehrere Punkte innerhalb jeder der zugehörigen Wurzelabschnitte sichtbar in der Draufsicht Scheibe der Volumendaten. </li><li> Gesetzt tracker parameters &quot;Glätte&quot; und &quot;Ähnlichkeit&quot; bis 0,3 bzw. 0,8. </li><li> Führen Sie die Tracking-Funktion. Dies wird die Wurzel aus dem oberen Bildscheibe den ganzen Weg nach unten Scheibe folgen. </li><li> Nachdem Sie die Volumendaten zu lesen, wählen Sie die Anzahl der Scheiben auf die nutzbare Datenvolumen entsprechend; in diesem Fall wurde, Tracking bei 200 Scheiben gestoppt, das entspricht bis zu einer Tiefe von 6,2 mm, wobei root Grenzen wurde schlecht definiert (das Bild des verfolgten Wurzel begonnen, in die des Bodens zu mischen). Beachten Sie dasBildstapel erzeugt wird automatisch gespeichert werden, wo das Ausgabeverzeichnis erstellt wurde. </li></ol></li></ol> 4. Volumen und Oberflächenanalyse Hinweis: Dieser Schritt beschreibt die isosurface Netzgenerierung aus dem Bildstapel von RooTrak erstellt. <ol><li> Konvertieren Sie Bildstapel von RooTrak in ein binäres Bildformat in ImageJ. Wählen Sie &quot;Bearbeiten&quot; und dann auf &quot;Binary&quot;, dann &quot;Binary Make&quot;. </li><li> Verwenden Sie die Open-Source-ImageJ Plugin, BoneJ, das Dreiecksnetz zu schaffen; in ImageJ wählen &quot;Plugins&quot;, dann &quot;BoneJ&quot;, dann &quot;Isosurface&quot;. </li><li> Set &quot;Resampling&quot; und &quot;Threshold&quot; bis 6 bzw. 120 (Standardeinstellung). Check &quot;anzeigen Oberfläche&quot;, und drücken Sie die Taste &quot;OK&quot;. </li><li> Auf der &quot;3D-Viewer&quot; klicken Sie auf die Registerkarte Datei, dann auf &quot;Export-Oberflächen&quot;, dann speichern unter &quot;STL (binär)&quot;. </li><li> Öffnen Sie imeshJ, wählen Sie die STL-Datei und Voxelgröße in Mikron ein. Klicken Sie auf &quot;Calculate Fläche &quot;in mm 2 Gesamtprobenwurzeloberfläche zu erwerben. In ähnlicher Weise auf&quot; berechnen Volume &quot;auf Gesamtprobe Wurzelvolumen in mm 3 erhalten. </li></ol>

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</ol>

Wir haben nichts offenzulegen.

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 zu er...

Roots, als Teil der Rhizosphäre 2-5, eine &quot;unsichtbare&quot; 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 &#39;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).

<table><tbody><tr><td>X-Tek/Metris XTH 320/225 kV&nbsp;</td><td>Nikon Metrology</td><td></td><td>Röntgentomograph</td></tr><tr><td>Inspect X</td><td>Nikon Metrology</td><td></td><td>Software zur Instrumentensteuerung</td></tr><tr><td>CT Pro 3D</td><td>Nikon Metrology</td><td></td><td>Rekonstruktionssoftware, Version XT 2.2</td></tr><tr><td>VG Studio MAX</td><td>Visual Graphics GmbH</td><td></td><td>Visualisierungssoftware für 3D-Volumen, Version 2.1.5</td></tr><tr><td>ImageJ</td><td>Open-source</td><td></td><td>Bildverarbeitungs- und Analysesoftware, Version 1.6</td></tr><tr><td>RooTrak</td><td>Open-Source</td><td></td><td>Root-Segmentierungssoftware, Version 0.3.1-b1 beta</td></tr><tr><td>imeshJ</td><td>EMSL</td><td></td><td>MATLAB-Skript, entwickelt von den Autoren</td></tr><tr><td>Prärie-Dropseed-Grasprobe</td><td></td><td></td><td>Probe aus dem Boden in einem Wohngebiet</td></tr></tbody></table>

extrahieren von metriken für die dreidimensionale wurzelsysteme: volumen und oberflächenanalyse von in-boden röntgen computertomographie daten

Extracting Metrics for Three-dimensional Root Systems: Volume and Surface Analysis from In-soil X-ray Computed Tomography Data

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.

Die Probe , bestehend aus zwei Stämmen des nativen Gras Prairie Dropseed (Sporobolus heterolepis) und dem ursprünglichen Boden um ihn herum von einem Wohngebiet und in einem kleinen röhrenförmigen Halter in 1 zu sehen genommen wurde. Die rekonstruierten Daten Voxelgröße betrug ungefähr 31 &amp; mgr; m x 31 &amp; mgr; m x 31 &amp; mgr; m. Das rekonstruierte Volumen Datei wurde verwendet , um einen Stapel von Bildern aus einer gewählten Ausrichtung (Draufsicht) zu...

Eine Methode zur visuellen und quantitative Wurzelstruktur Informationen von Röntgencomputertomographiedaten zu erhalten im Boden erfasst wird präsentiert.

Extrahieren von Metriken für die dreidimensionale Wurzelsysteme: Volumen und Oberflächenanalyse von In-Boden Röntgen Computertomographie Daten

Plant roots play a critical role in plant-soil-microbe interactions that occur in the rhizosphere, as well as processes with important implications to ...

Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens besteht darin, quantitative Informationen über Pflanzenwurzeln aus Röntgen-Computertomographiedaten aus dem Boden zu extrahieren. Diese Methode zur Untersuchung der Wurzelstruktur lebender Pflanzen kann helfen, zentrale Fragen im Bereich der Biologie zu beantworten, beispielsweise wie Pflanzen auf sich verändernde Umweltbedingungen wie Trockenheit, mikrobielle Aktivitäten und andere Faktoren reagieren. Der Hauptvorteil dieser Technik liegt darin, dass sie nicht invasiv ist und es uns somit ermöglicht, Pflanzen in ihrem natürlichen Lebensraum, dem Boden, zu untersuchen.Die visuelle Demonstration dieser Methode ist wertvoll, da das Verfahren zahlreiche Schritte umfasst, darunter die tomographische Bildgebung, die Datenrekonstruktion und die Analyse, die ohne visuelle Unterstützung unklar bleiben könnten. Beginnen Sie damit, eine Topfpflanze auf den Probemanipulator des Röntgentomographie-Scanners in einem Abstand zu platzieren, der die gewünschte Zielvergrößerung ermöglicht. Bei einer Pflanze in einem Halter mit zwei Zoll Durchmesser sollte der Abstand zwischen Probe und Quelle etwa drei Zoll betragen.Legen Sie in der Instrumentensteuerungssoftware die Röntgenleistung auf 85 Kilovolt und 190 Mikroampere fest. Stellen Sie anschließend die Belichtungszeit auf eine Sekunde ein, um ein besseres Signal-Rausch-Verhältnis zu erzielen. Wählen Sie die Anzahl der Projektionen mit 3.142 und die Anzahl der Bilder pro Projektion mit vier, um gute Datenstatistiken zu erhalten.Wählen Sie mit den gerade festgelegten Scan-Parametern die Registerkarte „Shading Correction“ (Schattenkorrektur). Klicken Sie anschließend auf „New“ (Neu) und benennen Sie die Datei für die Schattenkorrektur. Bestätigen Sie dann die neuen Bedingungen, indem Sie auf „Present“ (Aktuell) klicken.Klicken Sie anschließend auf „Erstellen“ und dann auf „OK“, um zwei Referenzbilder zu verwenden. Klicken Sie dann auf „Generieren“. Wenn das Warnfenster angezeigt wird, entfernen Sie die Probe physisch aus dem Strahlengang, bevor Sie auf „OK“ klicken. Die Schattenkorrektur wird nun ausgeführt.Klicken Sie nun auf den Reiter „Acquisition“. Benennen Sie die Datendatei und wählen Sie dann „None“ für den Röntgenfilter aus. Stellen Sie sicher, dass das Kontrollkästchen „Minimise ring artefacts“ aktiviert ist, damit die Probe während der Aufnahme der Projektionsbilder in Winkelschritten gedreht wird.Schließlich starten Sie den Scan, indem Sie auf die Schaltfläche „Acquire“ klicken. Nachdem die Rohdaten erfasst wurden, laden Sie diese in das Rekonstruktionsprogramm. Vergleichen Sie das erste und letzte Bild, indem Sie auf „Blink“ klicken, um sicherzustellen, dass sich die Probe während der Datenaufnahme nicht bewegt hat und dass die Scan-Einstellungen unverändert blieben.Berechnen Sie das Rotationszentrum (COR), indem Sie den „Center of rotation“-Reiter auswählen und die Optionen „Automatic“ COR-Finding mit „High Quality“-Genauigkeit und „Dual“-Sliceselektion zur COR-Berechnung verwenden. Klicken Sie anschließend auf „Start“, um die Berechnung durchzuführen. Sobald das COR gefunden wurde, klicken Sie auf den „Volume“-Reiter, um die zu rekonstruierende Probe auszuwählen.Verwenden Sie die Miniaturansichten, um die Volumenauswahlfenster zu bearbeiten. Klicken Sie anschließend auf „Start“, um die Rekonstruktion durchzuführen und die Volumendatei mit 3D-Daten zu erstellen. Um einen für RooTrak verarbeitbaren Bildstapel vorzubereiten, laden Sie die Volumendatei in ImageJ, indem Sie auf Datei, Importieren, Rohdaten klicken und dann die Volumendatei auswählen.Um den Bildkontrast zwischen Wurzel und Boden zu optimieren, klicken Sie auf den Reiter „Bild“ und wählen Sie anschließend „Helligkeit/Kontrast anpassen“ mit der Option „Automatisch“. Sobald der interessierende Bereich deutlich sichtbar ist, gelten die Einstellungen als optimiert. Speichern Sie die Bilder als Bildstapel im JPEG-, BMP- oder PNG-Format, indem Sie auf „Speichern unter“ klicken und „Bildsequenz“ auswählen.Um die Wurzel in RooTrak zu segmentieren, wählen Sie den Reiter „Tools“ und anschließend „Tracker“. Doppelklicken Sie dann auf den weißen Eingabebereich des Dialogfelds, um einen Bildstapel zu laden. Nachdem die Bilder geladen sind, wählen Sie den Reiter „Tracker“ und setzen Sie Startpunkte innerhalb der Wurzel, indem Sie mehrere Punkte in jedem der relevanten Wurzelabschnitte klicken, die in der Draufsicht der Volumendaten sichtbar sind.Stellen Sie den Tracker-Parameter Glätte auf 0,3 und Ähnlichkeit auf 0,8 ein. Klicken Sie auf das Feld unter „Ausgabeverzeichnis“, um einen Dateiordner auszuwählen. Klicken Sie dann auf „Ordner auswählen“ und anschließend auf „Start“.Die Verfolgungsfunktion wird anschließend ausgeführt. Dabei wird die Wurzel vom obersten Bildausschnitt bis zum untersten Ausschnitt verfolgt. Nach dem Öffnen und Anzeigen der Volumendaten wählen Sie die Anzahl der Ausschnitte entsprechend dem nutzbaren Datenvolumen aus.Im hier gezeigten Beispiel wurde die Verfolgung bei 200 Schichten angehalten, was einer Tiefe von 6,2 Millimetern entspricht, da an dieser Stelle die Wurzelbegrenzungen undeutlich wurden. Um Volumen- und Oberflächenanalysen in ImageJ durchzuführen, konvertieren Sie den Bildstapel von RooTrak in ein binäres Bildformat, indem Sie nacheinander „Prozess“, „Binär“ und dann „Binär erstellen“ auswählen. Verwenden Sie das Open-Source-ImageJ-Plugin BoneJ, um das Dreiecksraster zu erstellen, indem Sie nacheinander „Plugins“, „BoneJ“ und dann „Isosurface“ auswählen.Stellen Sie im sich öffnenden Optionsfenster „Resampling“ und „Threshold“ auf sechs bzw. 120 ein. Aktivieren Sie anschließend „Show surface“ und klicken Sie auf die Schaltfläche „OK“. Klicken Sie im geöffneten 3D-Betrachter auf den Reiter „File“.Klicken Sie dann auf „Oberflächen exportieren“ und speichern Sie im STL-Binärformat. Öffnen Sie abschließend IMESHJ, laden Sie die STL-Datei, indem Sie auf „STL-Datei auswählen“ klicken, und geben Sie die Voxelgröße in Mikrometern ein.Klicken Sie auf „Enter Voxel Size“ und geben Sie 31 Mikrometer ein, dann klicken Sie zweimal auf „OK“. Klicken Sie auf „Calculate Surface Area“, um die gesamte Wurzeloberfläche der Probe in Quadratmillimetern zu ermitteln. Klicken Sie anschließend auf „Calculate Volume“, um das gesamte Wurzelvolumen der Probe in Kubikmillimetern zu erhalten.Die Probe, bestehend aus zwei Stängeln des einheimischen Grases Prairie-Dropseed, Sporobolus heterolepis, und dem ursprünglichen umgebenden Boden, wird hier gezeigt. Die Voxelgröße der erzeugten rekonstruierten Daten betrug ungefähr 31 Kubikmikrometer. Nachdem ein Stapel von Bildern erstellt und der Kontrast zwischen den Wurzeln und dem Boden erhöht wurde, zeigten die rekonstruierten Daten, dass die Wurzel und einige Bestandteile des Bodens sehr ähnliche Röntgen-Abschwächungsfaktoren aufweisen, was zu kaum oder keinem Graustufen-Kontrast in den Bildern führt.Diese Abbildung zeigt einen repräsentativen Startpunkt, der innerhalb eines relevanten Wurzelabschnitts gewählt wurde, der in der obersten Schicht der Volumendaten sichtbar ist. Unter Verwendung der in diesem Video beschriebenen RooTrak-Parameter hat RooTrak die ausgewählten etwa 200 Schichten der Volumendaten erfolgreich segmentiert, was einer Tiefe von 6,2 Millimetern entspricht. Die Segmentierung der Wurzel wird ebenfalls in dieser Animation veranschaulicht.Hier wurde ImageJ verwendet, um aus den von RooTrak erzeugten Daten eine dreieckige Mesh-Isofläche des 3D-Volumens zu generieren. Mit den verwendeten Standardeinstellungen wurde auf relativ schnelle Weise eine detaillierte Isofläche erzeugt. Schließlich wurde mit IMESHJ die Oberfläche mit 351,87 Quadratmillimetern berechnet und das berechnete Volumen betrug 47,27 Kubikmillimeter.Wenn man einmal die Beherrschung dieser Methode erlangt hat, kann sie bei ordnungsgemäßer Durchführung innerhalb von fünf Stunden abgeschlossen werden. Bei der Anwendung dieser Technik ist es wichtig, alle Sicherheitsvorschriften zu beachten. Ebenso wichtig ist es, daran zu denken, dass eine Wurzelsegmentierung nur möglich ist, wenn ein ausreichender Röntgenkontrast zwischen Wurzel und Boden besteht.Nach dieser Methode können andere Proben mit verzweigten Strukturen wie Baumblätter, tierische und menschliche Lungen usw. abgebildet und analysiert werden, um weitere Fragestellungen zu beantworten, beispielsweise wie lebende Gewebe wachsen oder bestimmte Bedingungen tolerieren. Durch die Entwicklung dieser Technik eröffnet sich für Forschende im Bereich der Pflanzenwissenschaften der Weg, Eigenschaften wie Trockenresistenz in Modellpflanzen wie Brachypodium zu untersuchen. Nach dem Anschauen dieses Videos sollten Sie ein gutes Verständnis dafür haben, wie man eine Pflanzenprobe mittels Tomographie abbildet, ihre Wurzelstruktur visualisiert und quantitative Informationen über die Wurzel aus Röntgen-Computertomographiedaten im Boden extrahiert.Vergessen Sie nicht, dass die Arbeit mit Röntgenanlagen gefährlich sein kann und bei der Durchführung dieser Technik die entsprechenden Sicherheitsvorschriften beachtet werden sollten.

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Research

Forschung

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Environment

Umwelt

Hochauflösung Röntgenstrahl-Computertomographie (HRCT) ist eine nicht-destruktive diagnostischen Bildgebungsverfahren, verwendet, um die Struktur und Funktion der Anlage Gefäßsystem in 3D studieren kann. Wir zeigen, wie HRCT ermöglicht Erforschung der Xylem Netzwerke über eine breite Palette von pflanzlichen Geweben und Arten.

Mit hochauflösenden Computertomographie, die dreidimensionale Struktur und Funktion pflanzlicher Gefäßsystem Visualisieren

Dieses Protokoll beschreibt ein Verfahren zur raschen Sammlung von Bildern von Arabidopsis Keimlingen Reaktion auf einen Reiz der Schwerkraft unter Verwendung von handelsüblichen Flachbettscanner. Die Methode ermöglicht kostengünstige, High-Volume-Erfassung von hochauflösenden Bildern zugänglich für Downstream-Analyse-Algorithmen.

Mit Flachbett-Scanner mit hoher Auflösung zeitversetzt Bilder von der Arabidopsis-Wurzel gravitropen Antwort sammeln

Diese Studie stellt eine Ausgrabung Methode zur Untersuchung von unterirdischen hydrologische, geochemische und mikrobiologische Heterogenität des Bodens Lysimeter. Die Lysimeter simuliert eine künstliche Hang, die zunächst unter homogenen Zustand war und auf etwa 5.000 mm Wasser über acht Zyklen der Bewässerung in einem Zeitraum von 18 Monaten unterzogen worden.

Boden Lysimeter Ausgrabung Gekoppelte hydrologische, geochemische und mikrobiologische Untersuchungen

Ein experimentelles Protokoll ist für die Beurteilung der Boden gewachsen Pflanze Wurzelsysteme mit RGB und hyperspektralen Bildgebung vorgestellt. Kombination von RGB Bild Zeit Serie mit chemometrischen Informationen aus hyperspektrale scannt optimiert Einblicke in Werk Wurzel Dynamik.

RGB und spektrale Wurzel Bildgebung für die Pflanze Phänotypisierung und physiologischen Forschung: Versuchsaufbau und Imaging-Protokolle

Dieses Protokoll wird präsentiert, um die komplexe Benetzung Bedingungen eines undurchsichtigen porösen Mediums (Kohlenwasserstoff speichergestein) mit dreidimensionalen Bildern durch Röntgen-Mikrotomographie Untergrund Konditionen erhalten zu charakterisieren.

Pore-Scale Imaging und Charakterisierung von Kohlenwasserstoff Reservoir Rock Benetzbarkeit am Untergrund Bedingungen mit Röntgen-Mikrotomographie

Landschaft-Prozesse sind wichtige Komponenten der Bodenbildung und spielen eine wichtige Rolle bei der Bestimmung von Bodeneigenschaften und Raumstruktur in Landschaften. Wir schlagen ein neues Konzept mit schrittweisen Hauptbestandteil Regression Boden Umverteilung und organisch gebundenem Kohlenstoff in verschiedenen räumlichen Skalen vorherzusagen.

Verwendung der wichtigsten Komponenten für die Aufstockung topographische Modelle zuordnen Boden Umverteilung und Boden organischen Kohlenstoff

Wir bieten eine neuartige Methode zur Verbesserung der Resorption Röntgenkontrast Mais Gewebe geeignet für gewöhnliche Microcomputed Tomographie scannen. Basierend auf CT-Bilder, stellen wir eine Reihe von Bildverarbeitungs-Workflows für verschiedene Mais Materialien effektiv mikroskopische Phänotypen der Leitbündel von Mais zu extrahieren.

Mikron-Skala Phänotypisierung Techniken der Mais Leitbündel basierend auf Microcomputed Röntgentomographie

Das Protokoll beschreibt Verfahren, um Hochräumliche Auflösung Scomputed Tomography (CT)-Bilder eines körnigen Bodens während der triaxialen Kompression zu erfassen und Bildverarbeitungstechniken auf diese CT-Bilder anzuwenden, um das mechanische Verhalten von den Boden unter der Belastung.

Visualisierung von Versagen und dem damit verbundenen mechanischen Verhalten von granularen Böden unter Scherung mit Synchrotron-Röntgen-Mikrotomographie

Dieses Protokoll stellt einen Workflow für die Sub-mm-2D-Visualisierung mehrerer lamitischer anorganischer Nährstoff- und Schadstoffspezies mit diffusiven Gradienten in Dünnschichten (DGT) in Kombination mit Massenspektrometrie-Bildgebung dar. Solute Probenahme und hochauflösende chemische Analyse werden detailliert für die quantitative Kartierung von Gelösten in der Rhizosphäre von terrestrischen Pflanzen beschrieben.

Zweidimensionale Visualisierung und Quantifizierung von labilen, anorganischen Pflanzennährstoffen und Verunreinigungen im Boden

Die Mikro-CT ist ein zerstörungsfreies Werkzeug, mit dem Pflanzenstrukturen dreidimensional analysiert werden können. Das vorliegende Protokoll beschreibt die Probenvorbereitung zur Nutzung von Mikro-CT zur Analyse der parasitären Pflanzenstruktur und -funktion. Verschiedene Spezies werden verwendet, um die Vorteile dieser Methode in Verbindung mit spezifischen Präparaten hervorzuheben.

Nutzung von Mikro-CT-Scans zur Analyse parasitärer Pflanzen-Wirt-Interaktionen

Hier zeigen wir, wie Baumkerne mit einer Röntgen-Computertomographie-Toolchain bearbeitet werden können. Mit Ausnahme der chemischen Extraktion für einige Zwecke ist keine weitere physikalische Laborbehandlung erforderlich. Die Toolchain kann für Biomasseschätzungen, zur Gewinnung von MXD/Jahrringbreitendaten sowie zur Gewinnung quantitativer Holzanatomiedaten verwendet werden.

Baumkernanalyse mit Röntgen-Computertomographie

Lernen Sie die quantitative Analyse von Pflanzenwurzeln mit nicht-invasiver Röntgen-Computertomographie in natürlicher Bodenumgebung. Diese Methode ermöglicht die Untersuchung von Wurzelstrukturen unter verschiedenen Umweltbedingungen.

Extrahieren von Metriken für die dreidimensionale Wurzelsysteme: Volumen und Oberflächenanalyse von In-Boden Röntgen Computertomographie Daten (Video) | JoVE Journal

Extrahieren von Metriken für die dreidimensionale Wurzelsysteme: Volumen und Oberflächenanalyse von In-Boden Röntgen Computertomographie Daten

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