Name: Extraction Metrics pour les systèmes de racines en trois dimensions: Volume et surface Analyse de In-sol X-ray tomodensitométrie données (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-04-26T15:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 37 s
Description: Apprenez à extraire des données quantitatives sur les racines végétales à partir de tomographies X-ray in-situ. Cette méthode non invasive permet d'étudier la structure racinaire dans son environnement naturel.

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Ce travail a été effectué dans le Laboratoire des sciences moléculaires environnementales, une installation scientifique nationale parrainée par le Bureau de la recherche biologique et environnementale du ministère de l’Énergie et située au Pacific Northwest National Laboratory.

Attention: Le fonctionnement d&#39;un scanner de tomographie à rayons X nécessite à la fois la formation de rayonnement général, et de la formation en matière de sécurité de rayonnement spécifique à l&#39;instrument. Toutes les procédures pertinentes au laboratoire de l&#39;expérimentateur correspondants doivent être suivies. 1. Racine Imaging Remarque: Cette étape décrit l&#39;imagerie d&#39;une herbe spécimen tenue dans son sol d&#39;origine dans un pot en plastique tubulaire (un tube en plastique avec un diamètre de 40 mm, une hauteur de 210 mm et une épaisseur de paroi d&#39;environ 2 mm). <ol><li> Placez plante en pot sur l&#39;échantillon manipulateur de l&#39;instrument à une distance souhaitée pour cible grossissement. Pour une installation dans un support de 2 pouces de diamètre, l&#39;échantillon à distance de la source devrait être d&#39;environ 3 pouces (7 cm). </li><li> Réglez les paramètres d&#39;analyse de rayons X pour obtenir une couleur optimale (niveau de gris) de contraste de l&#39;image de détecteur. Remarque: Ces paramètres sont disponibles dans le logiciel de contrôle de l&#39;instrument utilisé. <ol><li> Définir les paramètres d&#39;alimentation X-ray; 85 kV et 190 uA ont été utilisés dans cet examenple. </li><li> Réglez le temps d&#39;exposition. Ici, un temps de 1 seconde d&#39;exposition relativement longue est utilisée pour un meilleur rapport signal-sur-bruit. </li><li> Définir le nombre de projections et images par projection; 4 images par projection pour un total de 3,142 projections est suggéré pour les bonnes données statistiques. </li><li> Exécuter une correction d&#39;ombrage en utilisant les conditions de mesure définies ci-dessus en sélectionnant l&#39;onglet &quot;correction Shading&quot;, et en cliquant sur &quot;Créer&quot;. Remarque: La correction d&#39;ombrage compense la variation de la réponse des pixels de l&#39;appareil de formation d&#39;image lorsqu&#39;il est éclairé par un ensemble constant de flux de rayons X. Le processus prend des images en blanc (avec l&#39;échantillon retiré du trajet du faisceau) avec le faisceau de rayons X sous tension, et avec le faisceau éteint. Cette correction est appliquée à toutes les images collectées. </li><li> Sélectionnez l&#39;option &quot;Minimiser artefacts cycliques&quot; (également appelé mode &quot;navette&quot;); l&#39;échantillon est mis en rotation par pas angulaires, tandis que les images en projection sont acquises. Cela conduit à datune acquisition à un rythme plus lent, mais aide à éliminer les artefacts d&#39;anneau. </li><li> Démarrez le scan en cliquant sur le bouton &quot;Acquire&quot; sous l&#39;onglet Acquisition (avec les paramètres décrits ci-dessus, la collecte d&#39;image prendra environ 4 heures). </li></ol></li></ol> Reconstruction 2. Données Remarque: Cette section décrit la reconstruction de données de volume 3D à partir des images brutes (radiographies du scanner). <ol><li> Charger les données brutes dans le programme. </li><li> Comparez la première et la dernière image (ils devraient être à peu près identique à la dernière image est prise après une rotation de l&#39;échantillon 360 o) pour vous assurer que l&#39;échantillon n&#39;a pas bougé ou les paramètres de numérisation n&#39;a pas changé lors de l&#39; acquisition de données. </li><li> Calculer le centre de rotation (COR) en sélectionnant l&#39;onglet &quot;Centre de rotation&quot;, et en cliquant sur &quot;Démarrer&quot;; options d&#39;utilisation &quot;Automatique&quot; COR trouver avec &quot;Haute Qualité&quot; précision, et &quot;double&quot; (supérieure et inférieure) tranche sélection pour le calcul COR. </li><li> Sélectionnez le volume de l&#39;échantillon à reconstruire: sélectionnez l&#39;onglet &quot;Volume&quot;, et modifier les fenêtres de sélection du volume à l&#39;aide des vignettes. </li><li> Effectuer la reconstruction pour créer le fichier de volume contenant des données 3D en cliquant sur &quot;Démarrer&quot;. </li></ol> 3. Traitement des données / Segmentation Remarque: Cette section décrit les mesures à prendre pour préparer les données reconstruites pour un traitement ultérieur dans le RooTrak du programme pour suivre les racines comme ils se ramifient à travers le sol, et d&#39;isoler les racines de tout matériau environnant pour produire une pile d&#39;images binaires de tout le racine elle-même. <ol><li> Traitement des données de volume dans ImageJ pour préparer un RooTrak l&#39;image traitable pile: <ol><li> Chargez le fichier de volume dans ImageJ. </li><li> Optimiser le contraste d&#39;image entre les racines et le sol en ajustant les paramètres de luminosité et de contraste (Cliquez sur l&#39;image / Réglage / Luminosité / Contraste). Lorsque la région d&#39;intérêt dans l&#39;image est visible et canifestement distinguables, les paramètres sont considérés comme optimisés. </li><li> Enregistrer sous une pile d&#39;images en jpeg, bmp, ou png. </li></ol></li><li> Traitement en RooTrak pour segmenter la racine: <ol><li> Charger l&#39;image pile dans RooTrak (aller à onglet &quot;Outils&quot;, puis appuyez sur &quot;Tracker&quot;). </li><li> points de semences Situé à l&#39;intérieur root: cliquez sur plusieurs points à l&#39;intérieur de chacune des sections de racines pertinentes visibles dans la vue tranche supérieure des données de volume. </li><li> Régler les paramètres tracker &quot;Lissage&quot; et &quot;similarité&quot; à 0,3 et 0,8, respectivement. </li><li> Exécutez la fonction de suivi. Cela suivra la racine de l&#39;image tranche supérieure tout le chemin à la tranche inférieure. </li><li> Après avoir visionné les données de volume, sélectionnez le nombre de tranches en fonction du volume de données utilisable; dans ce cas, le suivi a été arrêté à 200 tranches, ce qui équivaut à une profondeur de 6,2 mm, où les frontières sont devenues des racines mal définies (l&#39;image de la racine suivi a commencé à se fondre dans celle du sol). Noter lal&#39;image pile produite sera enregistrée automatiquement à l&#39;endroit où le répertoire de sortie a été créé. </li></ol></li></ol> 4. Volume et analyse de surface Remarque: Cette étape décrit la génération de maillage isosurface de la pile d&#39;image créée par RooTrak. <ol><li> Convertir l&#39;image pile de RooTrak dans un format d&#39;image binaire dans ImageJ. Sélectionnez &quot;Process&quot;, puis &quot;binaire&quot;, puis &quot;Faire binaire&quot;. </li><li> Utilisez le plug-in ImageJ open-source, BoneJ, pour créer le maillage triangulaire; dans ImageJ sélectionnez &quot;Plugins&quot;, puis &quot;BoneJ&quot;, puis &quot;Isosurface&quot;. </li><li> Set &quot;rééchantillonnage&quot; et &quot;Seuil&quot; à 6 et 120, respectivement (réglages par défaut). Cochez la case &quot;Afficher surface&quot;, et appuyez sur le bouton &quot;OK&quot;. </li><li> Sur la &quot;visionneuse 3D&quot;, cliquez sur l&#39;onglet Fichier, puis sur «surfaces à l&#39;exportation&quot;, puis enregistrer sous &quot;STL (binaire)&quot;. </li><li> Ouvrez imeshJ, sélectionnez le fichier STL et entrez la taille de voxel en microns. Cliquez sur &quot;CSurface alculez &quot;pour acquérir échantillon root surface totale en mm 2. De même, cliquez sur&quot; Calculer le volume &quot;pour obtenir le volume total de l&#39; échantillon de la racine en mm 3. </li></ol>

<ol><li>MATLAB. , The Mathworks, Inc. Available from: 
	
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</ol>

Nous n’avons rien à divulguer.

Une combinaison de rayons X calculé plusieurs programmes open-source prouvées de positons et d&#39;être une combinaison puissante pour noninvasively échantillons de racines images de plantes, données du segment racine, et extraire de l&#39;information quantitative (surface et volume) à partir des données 3D. Notre capacité à visualiser et mesurer des caractéristiques est toujours limitée par la résolution de numérisation, ainsi que par les limitations du logiciel RooTrak. Cependant, la résolution de numérisation était s...

Roots, dans le cadre de la rhizosphère 2-5, représentent une partie «invisible» de la biologie végétale depuis le sol, il est difficile aux racines d&#39;image non-invasive 6, 7. Cependant, l&#39; étude de la croissance des racines et de l&#39; interaction au sein de l&#39;environnement du sol est essentielle à la compréhension la croissance des racines / plante et cycle des éléments nutritifs, qui à son tour affecte forestation, la sécurité alimentaire, et le climat. X-ray tomodensitométrie (XCT) est avérée être un outil précieux pour l&#39; imagerie non invasive des échantillons de racines des plantes dans leur environnement local 8. Afin de mesurer le développement des racines et des changements dimensionnels dans des conditions différentes, et être en mesure de comparer les données provenant de différents ensembles de données / spécimens, il faut extraire des informations quantitatives à partir des données de tomographie. Segmentation des données profondes de celle du sol environnant, qui est, l&#39;isolement de l&#39;image de la racine de tout le reste autour de lui (y compris, par exemple, une plante voisine) est une étape cruciale avant Accutaux analyse de la taille peut être fait. Cependant, une approche simple seuillage est souvent impossible pour les données fondamentales. Les défis associés aux racines des plantes d&#39;imagerie dans le sol comprennent des variations dans les propriétés d&#39;atténuation des rayons X du matériau de la racine, et le chevauchement des valeurs d&#39;atténuation entre les racines et le sol causée par l&#39;eau et des matières organiques. Ces questions ont été superbement adressée récemment par Mairhofer et al. dans leur outil de suivi visuel RooTrak 7, 9. La prochaine étape après une segmentation réussie est la détermination précise du volume racine et de la surface. Le volume peut être estimée en comptant le nombre de voxels et en multipliant par la taille de cubed des voxels comme indiqué avant le 7. Pour une détermination plus précise de la racine de surface et de volume, l&#39;isosurface du système racinaire segmentée peut être représenté par un maillage de triangles, en utilisant un algorithme connu sous le nom confinants cubes 10. L&#39;open-source ImageJ 11 peut être utilisé pour rapprocher thvolume racine e basé sur l&#39;algorithme Marching Cubes. Au meilleur de notre connaissance, seul un nombre limité de logiciels open-source dédié au calcul des données de volume / surface tomographique de spécimens de racines dans la gamme de centimètres et plus est actuellement disponible 12. Un logiciel open-source , nous avons examiné 13 met l&#39; accent sur ​​la croissance des racines et vise à caractéristiques cellulaires permettant l&#39; analyse quantitative du volume à une résolution unicellulaire. Certains logiciels open-source dédié aux systèmes de racines entières 14 est excellent pour les systèmes racinaires tubulaire de petit diamètre sur la base du rapprochement que leur forme est en fait tubulaire. Toutefois, certains travaux avec des images 2D et sont incapables de gérer 3D empile 14. En outre, l&#39;approximation de la forme tubulaire peut ne pas être valide lorsque le système racinaire présentant des surfaces rugueuses et les formes non uniformes, tels que ceux des arbres, sont étudiés. Une autre approche 15 utilise deux dimensions (2D) de rotation des séquences d&#39;images de contournement innovante ee besoin d&#39;un scanner CT coûteux. Il mesure, les dossiers, et affiche root longueurs du système. Le logiciel que nous avons testé à partir de ceux qui ne sont disponibles dans le commerce 16-18; on ne semble pas être capable de gérer l&#39; image 3D empilements 16, le second est un outil de la surface foliaire et la mesure de la longueur de la racine 17, tandis que la troisième est basée sur l&#39; analyse des couleurs 18. Sur la base de cette enquête, nous suggérons qu&#39;une option costless qui se rapproche de la surface et le volume de la racine quelle que soit sa forme à partir des données de tomographie 3D est souhaitable. Construire sur la libre disposition RooTrak et ImageJ, nous avons développé un programme, nommé imeshJ (voir le fichier de code supplémentaire) qui traite un maillage isosurface (fichier de stéréolithographie de surface) généré à partir des données de racine segmentés, et calcule la zone de volume et de surface de la racine par faire des calculs géométriques simples sur les données maille d&#39;index de triangle. Nous rapportons ici une méthode qui combine l&#39;utilisation de l&#39;imagerie XCT,reconstruction et visualisation de données (logiciel CT Pro 3D et VG Studio), la segmentation de la racine de l&#39;échantillon du sol dans les données 3D (open-source ImageJ logiciel et RooTrak), et l&#39;extraction de l&#39;information de surface et de volume à partir d&#39;un maillage triangulaire (ImageJ et le code informatique imeshJ).

<table><tbody><tr><td>X-Tek/Metris XTH 320/225 kV&nbsp ;</td><td>Nikon Metrology</td><td></td><td>Scanner de tomographie à rayons X</td></tr><tr><td>Inspect X</td><td>Nikon Metrology</td><td></td><td>Logiciel de contrôle d’instruments</td></tr><tr><td>CT Pro 3D</td><td>Logiciel de métrologie Nikon Metrology</td><td></td><td>, version XT 2.2</td></tr><tr><td>VG Studio MAX</td><td>Visual Graphics GmbH</td><td></td><td>Logiciel de visualisation de volumes 3D, version 2.1.5</td></tr><tr><td>ImageJ</td><td>Open-source</td><td></td><td>Logiciel de traitement et d’analyse d’images, version 1.6</td></tr><tr><td>RooTrak</td><td>Logiciel de segmentation racinaire open-source</td><td></td><td>, version 0.3.1-b1 beta</td></tr><tr><td>imeshJ</td><td>EMSL</td><td></td><td>MATLAB script développé par les auteurs</td></tr><tr>Échantillon <td></td><td></td><td>d’herbe de prairie Échantillon</td><td>obtenu sur le sol dans une zone résidentielle</td></tr></tbody></table>

extraction metrics pour les systèmes de racines en trois dimensions: volume et surface analyse de in-sol x-ray tomodensitométrie données

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

Les racines des plantes jouent un rôle essentiel dans les interactions plante-sol-microbe qui se produisent dans la rhizosphère, ainsi que des processus avec des implications importantes pour le changement climatique et la gestion des cultures. information de taille quantitative sur les racines dans leur environnement natif est inestimable pour l&#39;étude de la croissance des racines et des processus environnementaux impliquant des plantes. X-ray tomodensitométrie (XCT) a été démontré être un outil efficace pour la numérisation et l&#39; analyse in situ racine. Nous avons cherché à développer un outil de costless et efficace qui se rapproche de la surface et le volume de la racine quelle que soit sa forme à partir de données en trois dimensions (3D) tomographie. La structure de la racine d&#39;un dropseed Prairie (heterolepis Sporobolus) spécimen a été imagé en utilisant XCT. La racine a été reconstruit, et la structure de la racine primaire a été extrait à partir des données en utilisant une combinaison de logiciel sous licence et open-source. Un maillage polygonal isosurface a ensuite été créé pour faciliter l&#39;analyse. Nous avons développé til standalone l&#39; application imeshJ, générée en MATLAB 1, pour calculer le volume de la racine et de la surface de la maille. Les sorties des imeshJ sont de surface (en mm 2) et le volume (en mm 3). Le processus, en utilisant une combinaison unique d&#39;outils d&#39;imagerie à l&#39;analyse quantitative de la racine, est décrite. Une combinaison de XCT et des logiciels open-source avérée être une combinaison puissante pour noninvasively échantillons de racines de plantes, l&#39;image données du segment racine, et extraire des informations quantitatives à partir des données 3D. Cette méthodologie de traitement de données 3D devrait être applicable à d&#39;autres systèmes matériels / d&#39;échantillons où il existe une connectivité entre les composants de la même atténuation des rayons X et des difficultés surgissent avec la segmentation.

L&#39;échantillon constitué de deux tiges de l&#39;herbe native Prairie dropseed (Sporobolus heterolepis) et le sol d&#39; origine autour d&#39; elle a été prise à partir d&#39; un quartier résidentiel et placé dans un petit support en forme de tube montre la figure 1. La taille reconstruite de voxel de données a été d&#39; environ 31 um x 31 um x 31 um. Le fichier de volume reconstruit a été utilisé pour créer une pile d&#39;images à partir d&#39; une orientati...

Une méthodologie pour obtenir des informations de structure de la racine visuelle et quantitative à partir des données de tomographie à rayons X calculée acquises dans le sol est présenté.

Extraction Metrics pour les systèmes de racines en trois dimensions: Volume et surface Analyse de In-sol X-ray tomodensitométrie données

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

L'objectif général de cette procédure est d'extraire des informations quantitatives sur les racines des plantes à partir de données de microtomographie à rayons X en conditions réelles de sol. Cette méthode d'analyse de la structure racinaire de plantes vivantes peut aider à répondre à des questions clés en biologie, telles que la manière dont les plantes réagissent à des conditions environnementales changeantes, comme la sécheresse ou l'activité microbienne, entre autres. Le principal avantage de cette technique est qu'elle est non invasive, ce qui nous permet d'étudier les plantes dans leur environnement naturel, le sol.La démonstration visuelle de cette méthode est précieuse, car la procédure comprend de nombreuses étapes, notamment l'imagerie tomographique, la reconstruction des données et l'analyse, qui peuvent être obscures sans aide visuelle. Pour commencer, placez une plante en pot sur le manipulateur d'échantillon du scanner de tomographie aux rayons X à une distance souhaitée pour obtenir l'agrandissement ciblé. Pour une plante dans un support de deux pouces de diamètre, réglez la distance entre l'échantillon et la source à environ trois pouces.Dans le logiciel de contrôle de l'appareil, régler les paramètres de puissance des rayons X à 85 kilovolts et 190 microampères. Ensuite, régler le temps d'exposition à une seconde pour obtenir un meilleur rapport signal sur bruit. Régler le nombre de projections à 3 142 et le nombre d'images par projection à quatre pour garantir de bonnes statistiques de données.À l’aide des paramètres de numérisation que vous venez de définir, sélectionnez l’onglet « Correction d’éclairage ». Cliquez ensuite sur « Nouveau » et donnez un nom au fichier de correction d’éclairage. Ensuite, cliquez sur « Présent » pour confirmer les nouvelles conditions.Ensuite, cliquez sur Créer et cliquez sur OK pour utiliser deux images de référence. Puis cliquez sur Générer. Ensuite, lorsque la fenêtre contextuelle d'avertissement apparaît, retirez physiquement l'échantillon du trajet du faisceau avant de cliquer sur OK. La correction d'ombrage va maintenant s'exécuter.Maintenant, cliquez sur l'onglet Acquisition. Nommez le fichier de données, puis sélectionnez Aucun pour le filtre aux rayons X. Assurez-vous que la case Minimiser les artefacts en anneau est cochée afin que l'échantillon soit rotatif par paliers angulaires pendant l'acquisition des images de projection.Enfin, lancez le balayage en cliquant sur le bouton Acquire. Après avoir acquis les données brutes, chargez-les dans le logiciel de reconstruction. Comparez la première et la dernière image en cliquant sur Blink pour vous assurer que l'échantillon ne s'est pas déplacé et que les paramètres de balayage n'ont pas changé pendant l'acquisition des données.Calculez le centre de rotation, ou COR, en sélectionnant l'onglet «&nbsp;Center of rotation&nbsp;» et en utilisant l'option de recherche automatique du COR avec une précision de «&nbsp;High Quality&nbsp;» et une sélection «&nbsp;Dual slice&nbsp;» pour le calcul du COR. Ensuite, cliquez sur «&nbsp;Start&nbsp;» pour lancer le calcul. Une fois le COR déterminé, cliquez sur l'onglet «&nbsp;Volume&nbsp;» pour sélectionner l'échantillon à reconstruire.Utilisez les vignettes pour modifier les fenêtres de sélection de volume. Ensuite, cliquez sur Démarrer pour effectuer la reconstruction et créer le fichier de volume contenant les données 3D. Pour préparer une pile d'images pouvant être traitée par RooTrak, chargez le fichier de volume dans ImageJ en cliquant sur Fichier, Importer, Nu, puis en sélectionnant le fichier de volume.Pour optimiser le contraste d'image entre la racine et le sol, cliquez sur l'onglet Image, puis choisissez Ajuster la luminosité/le contraste et sélectionnez Automatique. Lorsque la région d'intérêt est clairement visible, les paramètres sont considérés comme optimisés. Enregistrez les images sous forme de séquence d'images au format JPEG, BMP ou PNG en cliquant sur Enregistrer sous et en choisissant Séquence d'images.Pour traiter les images dans RooTrak afin de segmenter la racine, sélectionnez l'onglet « Tools » et choisissez Tracker. Ensuite, double-cliquez sur la zone de saisie blanche de la boîte de dialogue pour charger une pile d'images. Une fois les images chargées, sélectionnez l'onglet « Tracker » et placez des points initiaux à l'intérieur de la racine en cliquant sur plusieurs points situés dans chacune des sections de racine pertinentes visibles sur la coupe en vue supérieure des données volumétriques.Réglez le paramètre de suivi « smoothness » (douceur) à 0,3 et celui de la « similarity » (similarité) à 0,8. Cliquez sur le champ ci-dessous « Répertoire de sortie » pour choisir un dossier. Ensuite, cliquez sur « Sélectionner le dossier » puis sur « Démarrer ».La fonction de suivi s'exécutera ensuite. Elle suivra la racine depuis la tranche supérieure de l'image jusqu'à la tranche inférieure. Après avoir ouvert et visualisé les données volumétriques, sélectionnez le nombre de tranches en fonction du volume de données utilisable.Dans l'exemple présenté ici, le suivi a été arrêté à 200 tranches, ce qui correspond à une profondeur de 6,2 millimètres, où les limites des racines devenaient mal définies. Pour effectuer une analyse de volume et de surface dans ImageJ, convertir la pile d'images provenant de RooTrak en un format d'image binaire en sélectionnant Traitement, Binaire, puis Rendre binaire. Utiliser le module complémentaire ImageJ open source BoneJ pour créer le maillage triangulaire en choisissant Modules complémentaires, BoneJ, puis Isosurface.Dans la fenêtre des options qui s'ouvre, réglez « Rééchantillonnage » et « Seuil » à six et 120, respectivement. Ensuite, cochez « Afficher la surface » et appuyez sur le bouton « OK ». Dans la visionneuse 3D qui s'ouvre, cliquez sur l'onglet « Fichier ».Ensuite, cliquez sur Exporter les surfaces et enregistrez au format binaire STL. Enfin, ouvrez IMESHJ. Chargez le fichier STL en cliquant sur Sélectionner le fichier STL et saisissez la taille du voxel en micromètres.Cliquez sur « Entrer la taille du voxel » et saisissez 31 microns, puis cliquez deux fois sur OK. Cliquez sur « Calculer la surface » pour obtenir la surface totale des racines de l'échantillon en millimètres carrés. Ensuite, cliquez sur « Calculer le volume » pour obtenir le volume total des racines de l'échantillon en millimètres cubes.L'échantillon, composé de deux tiges de la graminée indigène Sporobolus heterolepis, appelée couramment prairie dropseed, et du sol d'origine qui l'entoure, est présenté ici. La taille des voxels des données reconstruites était d'environ 31 micromètres cubes. Après avoir créé une pile d'images et augmenté le contraste entre les racines et le sol, les données reconstruites ont montré que la racine et certaines composantes du sol possèdent des facteurs d'atténuation aux rayons X très similaires, ce qui entraîne une faible ou nulle différence de contraste en niveaux de gris sur les images.Cette figure montre un point de départ représentatif qui a été sélectionné à l'intérieur d'une section racinaire pertinente visible dans la coupe supérieure des données volumétriques. En utilisant les paramètres de RooTrak décrits dans cette vidéo, RooTrak a correctement segmenté les environnons 200 coupes sélectionnées des données volumétriques, ce qui correspondait à une profondeur de 6,2 millimètres. La segmentation de la racine est également illustrée dans cette animation.Ici, ImageJ a été utilisé pour générer une isosurface en maillage triangulaire du volume 3D à partir des données produites par RooTrak. Les paramètres par défaut utilisés ont permis d'obtenir une isosurface détaillée de manière relativement rapide. Enfin, à l'aide de IMESHJ, la surface a été calculée à 351,87 millimètres carrés et le volume calculé s'élève à 47,27 millimètres cubes.Une fois maîtrisée, cette procédure peut être réalisée en cinq heures si elle est effectuée correctement. Lors de la mise en œuvre de cette technique, il est important de se rappeler de respecter toutes les procédures de sécurité. Il est également important de garder à l’esprit que la segmentation des racines n’est possible que s’il existe un contraste suffisant en imagerie aux rayons X entre les racines et le sol.Après avoir suivi cette procédure, d'autres échantillons présentant des structures ramifiées, comme les feuilles d'arbres, les poumons d'animaux ou humains, entre autres, peuvent être imagés et analysés afin de répondre à d'autres questions, telles que la manière dont les tissus vivants se développent ou comment ils tolèrent certaines conditions. Une fois développée, cette technique ouvre la voie aux chercheurs en sciences végétales pour explorer des caractéristiques telles que la résistance à la sécheresse chez des plantes modèles comme Brachypodium. Après avoir visionné cette vidéo, vous devriez avoir une bonne compréhension de la façon d'imaginer un échantillon végétal par tomographie, de visualiser sa structure racinaire et d'extraire des informations quantitatives sur la racine à partir de données de microtomographie X en trois dimensions obtenues sur des échantillons en sol.N'oubliez pas que le travail avec des instruments à rayons X peut être dangereux, et que les procédures de sécurité pertinentes doivent être suivies lors de la mise en œuvre de cette technique.

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Extraction Metrics pour les systèmes de racines en trois dimensions: Volume et surface Analyse de In-sol X-ray tomodensitométrie données (Vidéo) | JoVE Journal

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