Summary
Методика получения визуальной и количественной информации корневой структуры от рентгеновской компьютерной томографии данных, полученных в почве-представлен.
Abstract
Корни растений играют решающую роль в растительно-почвенно-микробных взаимодействий, которые происходят в ризосфере, а также процессы с важными последствиями изменения климата и управления культуры. Количественные данные размера на корни в их родной среде неоценима для изучения роста корней и экологических процессов с участием растений. Рентгеновская компьютерная томография (XCT) было продемонстрировано , чтобы быть эффективным инструментом в месте корня сканирования и анализа. Мы стремились разработать безболезненного и эффективный инструмент, который аппроксимирует поверхность и объем корня, независимо от его формы из данных трехмерной (3D) томография. Корневая структура dropseed Prairie (Sporobolus heterolepis) образец визуализируют с помощью Xct. Корень был перестроен, а основной корень структура была извлечена из данных, используя комбинацию лицензированных и с открытым исходным кодом. Изоповерхность многоугольная сетка была затем создана для удобства анализа. Мы разработали тон отдельное приложение imeshJ, генерируемый в MATLAB 1, для расчета объема корневой системы и площадь поверхности от сетки. Выходы imeshJ имеют площадь поверхности (в мм 2) и объем (в мм 3). Процесс, используя уникальное сочетание инструментов от визуализации до количественного анализа корня, описывается. Сочетание XCT и программного обеспечения с открытым исходным кодом оказался мощным сочетанием неинвазивного изображения растений образцы, корень сегмент данных и извлечения количественной информации из 3D данных. Эта методика обработки 3D-данных должны быть применимы к другим системам материал / образец, где есть связь между компонентами подобного ослабления рентгеновского и трудности возникают с сегментацией.
Introduction
Корни, как часть ризосферы 2-5, представляют собой «невидимую» часть биологии растений , так как почва затрудняет корни изображения неинвазивным 6, 7. Тем не менее, изучая рост корневой системы и взаимодействия в среде почвы имеет решающее значение для понимания рост корней / растений и круговорот питательных веществ, что в свою очередь влияет на лесоразведения, продовольственная безопасность и климат. Рентгеновская компьютерная томография (XCT) доказал, что является ценным инструментом для неинвазивной визуализации корневых растений образцов в их локальных средах 8. Для того чтобы измерить развитие корневой системы и изменения размеров в различных условиях, и иметь возможность сравнить данные из различных наборов данных / образцов, необходимо извлечь количественную информацию из данных томографии. Сегментация корневых данных от окружающей почвы, то есть изоляция корневого изображения от всего остального вокруг него (в том числе, например, соседняя завод) является важным шагом, прежде чем AccuАнализ размера ставка может быть сделано. Тем не менее, простой подход пороговая часто неосуществимо для корневых данных. Проблемы, связанные с корнями растений визуализации в почве включают вариации в свойствах рентгеновских затухания корневого материала, а также частичное совпадение значений затухания между корнем и почвы под воздействием воды и органических веществ. Эти вопросы были рассмотрены великолепно недавно Mairhofer и др. в их визуальный инструмент отслеживания RooTrak 7, 9. Следующим шагом после успешной сегментации является точное определение объема корней и площади поверхности. Объем может быть оценена путем подсчета количества вокселей и умножения на размер кубе вокселей ' , как показано выше 7. Для более точного определения площади поверхности корня и объема, изоповерхности сегментированного корневой системы может быть представлена в виде сетки из треугольников, используя алгоритм , известный как Марширующих Кубики 10. С открытым исходным кодом ImageJ 11 может быть использовано , чтобы аппроксимировать - ее объем корня на основе алгоритма Маршевые кубов. Насколько нам известно, только ограниченное число с открытым исходным кодом , посвященный расчета томографии на основе данных объема / поверхности для корневых образцов в сантиметровом диапазоне и выше в настоящее время доступен 12. Одно программное обеспечение с открытым исходным кодом мы смотрели на 13 фокусируется на рост корней и направлен на клеточных функций , позволяющих количественный анализ объема при разрешении одноклеточных. Некоторые с открытым исходным кодом программное обеспечение , предназначенное для целых корневых систем 14 отлично подходит для малого диаметра систем трубчатая корней , основанные на приближении , что их форма на самом деле трубчатыми. Тем не менее, некоторые работы с 2D изображениями и не в состоянии справиться с 3D складывает 14. Кроме того, трубчатая приближение форма не может быть действительным, когда корневые системы с неровными поверхностями и неравномерных форм, таких как деревья, изучаются. Другой подход использует 15 двухмерным (2D) вращательные последовательности изображений новаторски в обход тысе необходимость дорогостоящего компьютерного томографа. Он измеряет, записи, и отображает корень длины системы. Программное обеспечение мы тестировали только от тех , которые имеются в продаже 16-18; один не появляется , чтобы быть в состоянии обрабатывать 3D - изображение стеки 16, второй представляет собой площадь листьев и измерение длины корневого инструмента 17, в то время как третий основан на анализе цвета 18. На основании этого опроса, мы предлагаем, что безболезненного вариант, который приближается к поверхности и объема корня, независимо от его формы из 3D данных томографии желательно.
Основываясь на свободно доступных RooTrak и ImageJ, мы разработали программу, названную imeshJ (см Дополнительный файл кода) , который обрабатывает изоповерхности сетку (поверхность стереолитографии файл) генерируется из сегментированных корневых данных, и вычисляет площадь объема и поверхности корня путем делать простые геометрические расчеты по данным индекса треугольника сетки. Здесь мы сообщаем метод, который сочетает в себе использование изображений XCT,реконструкции и визуализации данных (программное обеспечение CT Pro 3D и VG-студия), сегментация корня образца из почвы в 3D-данных (с открытым исходным кодом ImageJ и RooTrak), а также извлечение информации о поверхности и объема от треугольной сетки (ImageJ и код imeshJ компьютер).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Внимание: Работа сканера при помощи рентгеновской томографии требует как общей подготовки излучения и приборов конкретного обучения радиационной безопасности. Все соответствующие процедуры, относящиеся к лабораторным экспериментатора должны быть соблюдены.
1. Корень обработки изображений
Примечание: Этот шаг описывает томографию травы образца, проведенных в его первоначальной почве в трубчатом пластмассовом горшке (пластиковая трубка диаметром 40 мм, высотой 210 мм и толщиной стенок около 2 мм).
- Поместите растение в горшке на образце манипулятором прибора на расстоянии требуемого для целевого увеличения. Для установки в держатель диаметром 2 дюйма, образец для удалений источника должен быть около 3 дюймов (7 см).
- Настройка параметров сканирования рентгеновских лучей для достижения оптимального цвета (серый уровень) контраст в детекторе изображения. Примечание: Эти настройки доступны в программном обеспечении управления прибором используется.
- Установка параметров мощности рентгеновского излучения; 85 кВ и 190 мкА были использованы в этом экзаменеPLE.
- Установите время экспозиции. Здесь, сравнительно долгое время экспозиции 1 сек использовали для лучшего соотношения сигнал-шум.
- Установить количество проекций и кадров в проекции; 4 кадра в проекции на общую сумму 3,142 проекций предлагается для хорошей статистики данных.
- Выполнить коррекцию затенения с использованием условий измерения, установленные выше, выбрав вкладку "Исправление Shading", и нажать кнопку "Создать".
Примечание: Коррекция затенения компенсирует изменение в ответ пикселей формирователя изображения, когда освещается постоянным набором потока рентгеновского излучения. Процесс занимает пустых изображений (с образцом удаляется из пути луча) с пучком рентгеновского излучения включен, и с пучком выключен. Эта поправка применяется ко всем изображениям собранным. - Выберите опцию "Минимизировать кольцевые артефакты" (также называемый "режим челночного"); образец будет повернута в угловых шагов в то время как проекционные изображения получены. Это приводит к ДАТв приобретении более медленными темпами, но помогает устранить кольцевые артефакты.
- Запустите сканирование, нажав на кнопку "Acquire" на вкладке Acquisition (с настройками, описанных выше, коллекция изображений займет около 4 часов).
Реконструкция 2. Данные
Примечание: В данном разделе описывается восстановление данных 3D объема от необработанных изображений (рентгенограмм от КТ).
- Загрузите исходные данные в программу.
- Сравните первый и последний образ (они должны быть почти идентичны , как последний снимок будет сделан после того, как 360 о вращении образца а) , чтобы убедиться , что образец не сдвинулся или настройки сканирования не изменялись во время сбора данных.
- Вычислить центр вращения (COR), выбрав вкладку "Центр вращения", и нажать кнопку "Пуск"; Варианты использования "Автоматический" COR найти с "высокое качество" точность и "Dual" (верхний и нижний) НарезкаВыборы для расчета COR.
- Выберите объем образца перестроиться: выберите вкладку "Volume", и редактировать окна выбора громкости с помощью миниатюр.
- Выполнение работ по реконструкции для создания файла тома, содержащего данные 3D, нажав кнопку "Пуск".
3. Обработка данных / Сегментация
Примечание: В этом разделе описываются шаги, которые необходимо предпринять для подготовки реконструированные данные для дальнейшей обработки в программе RooTrak отслеживать корни, поскольку они разветвляются через почву, и изолировать корни от любого окружающего материала, чтобы произвести стек бинарных изображений только сам корень.
- Обработка объемных данных в ImageJ для подготовки RooTrak стек перерабатываемый изображения:
- Загрузите файл тома в ImageJ.
- Оптимизация контрастности изображения между корнем и почвы путем регулировки яркости и контрастности (Нажмите на изображение / Настройка / Яркость / Контраст). Когда область интереса в пределах изображения видна и Clearly различимы, настройки считаются оптимизированы.
- Сохранить как стеком изображения в JPEG, BMP, PNG или формат.
- Обработка в RooTrak сегментировать корня:
- Загрузка стека изображения в RooTrak (перейти на вкладку "Инструменты" и нажмите "Маячок").
- Установить точки семян внутри корня: нажмите несколько точек внутри каждого из соответствующих разделов корневых видимых в вид сверху среза данных объема.
- Установить параметры трекера "Гладкость" и "похожести" до 0,3 и 0,8, соответственно.
- Запустите функцию отслеживания. Это будет следовать корень из среза верхнего изображения вплоть до нижнего среза.
- После просмотра объема данных, выберите количество срезов в соответствии с полезным объемом данных; в этом случае, отслеживание был остановлен на 200 срезов, что эквивалентно глубине 6,2 мм, где корневые границы стали плохо определены (образ гусеничного корня начала сливаться, что из почвы).
Обратите вниманиестек изображений производится автоматически будет сохранено туда, где был создан выходной каталог.
4. Объем и Анализ поверхности
Примечание: Этот шаг описывает генерацию сетки изоповерхности из стека изображения, созданного RooTrak.
- Преобразование стека изображений из RooTrak в двоичный формат изображения в ImageJ. Выберите "Process", а затем "Binary", а затем "Make Binary".
- Используйте с открытым исходным кодом ImageJ плагин, BoneJ, чтобы создать треугольную сетку; в ImageJ выберите "Плагины", затем "BoneJ", затем "изоповерхности".
- Установите "ресэмпинга" и "Порог" до 6 и 120 соответственно (настройки по умолчанию). Проверьте "Показывать поверхность", и нажмите кнопку "OK".
- На "3D-просмотра" нажмите на вкладку Файл, а затем на "Экспорт поверхностей", а затем сохранить как "STL (двоичный)".
- Открыть imeshJ, выберите файл STL и введите размер воксела в микронах. Нажмите кнопку "Calculate Площадь " , чтобы получить общую площадь поверхности образца корня в мм 2. Аналогичным образом , нажмите на кнопку" Рассчитать громкость " , чтобы получить общий объем образца в корневой мм 3.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Образец , состоящий из двух стеблей нативного травы Prairie dropseed (Sporobolus heterolepis) и исходного грунта вокруг него был взят из жилой зоны и помещен в небольшой держатель форме трубки видно на рисунке 1. Реконструированный размер воксела данных составлял приблизительно 31 мкм х 31 мкм х 31 мкм. Файл Реконструированный объем был использован для создания стека изображений из выбранной ориентации (вид сверху) с помощью программы обработки изображений с открытым исходным кодом ImageJ 1.6 11. Данные тома также оживился в этой программе, чтобы увеличить контраст между корневыми и почвенных значений. Из восстановленных данных, было ясно , что корень и некоторые компоненты почвы, скорее всего органического вещества, имеют очень похожие факторы Рентгеновский затухания , приводящие к практически без оттенков серого контраст в изображениях (рис 2).
рooTrak, программа , используемая для сегментации, является открытым исходным кодом , разработанным программа в Центре биологии растений интегративной в Университете Ноттингема 7. Он специально предназначен для отслеживания корни, поскольку они разветвляются через почву, и изолировать корни от окружающего материала, чтобы произвести стек бинарных изображений. RooTrak было показано производить сегментирования лучше , чем простые пороговым для корневых данных 7, 9. Точка семенем был выбран в каждом из соответствующих секций корневых видимых в верхнем срезе данных , объем (рисунок 3) , то функция отслеживания программного обеспечения был запущен. Параметры RooTrak "Гладкость" и "похожести" были установлены на 0,3 и 0,8 соответственно. Этот диапазон постоянно обеспечивает хорошее разделение оттенки серого и изолирует область интереса хорошо. RooTrak успешно сегментирован выбранные 200 ломтиков объемных данных (рисунок 4), что эквивалентно глубине 6,2 мм. См segme ntation корня в файле анимации (Rootvideo.mov).
ImageJ был использован для создания треугольной сетки, изоповерхность, 3D - объема (аппроксимирующей поверхности изолированного корня) из данных , полученных RooTrak (рисунок 5). Настройки по умолчанию, используемые для "ресэмпинга" и "Порог" в ImageJ плагин BoneJ (см 4.3 Протокола) были выбраны потому, что они производят детальный изоповерхность в относительно быстрой манере. Регулировка уровня передискретизации будет влиять на количество времени, которое требуется, чтобы сделать изоповерхность. Сетка была сохранена в формате STL, и imeshJ использовали для вычисления площади поверхности и объема сетки. Для реконструированного объема в настоящем исследовании, расчетная площадь поверхности составляла 351,87 мм 2, а объем 47,27 мм 3 (рисунок 6).
"SRC =" / файлы / ftp_upload / 53788 / 53788fig1.jpg "/>
Рисунок 1. Живые образцы , используемые в исследовании. Образец травы изображался в своей родной земле в 7 "высокий, 1,5" пластиковый горшок диаметром. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 2. Сегментация Проблема . Слева: вид сверху горизонтального среза образца с указанием органического вещества (ОВ) компоненты аналогичного уровня серого к этому корня правой:. 3D - рендеринг данных показывает все компоненты , которые имеют одинаковый серый цвет уровень к корню. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
. Рисунок 3. Начальная точка в левом верхнем углу RooTrak: Вид сверху срез данных тома , где начинается высева; Вверху справа: дополненная вид среза отмечены красным квадратом на рисунке слева, точки семян выбираются внутри соответствующего корня . поперечное сечение; Внизу: корень насыщенный в красный цвет выбран для сегментации Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 4. Сравнение срезов от RooTrak. Три типичных пар верхних срезов зрения с разных высот "" показывая корень сегментирован по RooTrak. (А - В): Верхний срез и соответствующий срез сегментированного стебля; (C - D): средний ломтик области и соответствующий срез сегментированного корня; (E - F):. Нижний срез области и соответствующий срез корня сегментированного Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы увидеть большую версию этой фигуры.
Рисунок 5. Isosurface корня , как захваченный из ImageJ. Корневая поверхность аппроксимируется треугольной сетки. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Сочетание нескольких программ с открытым исходным кодом доказанных рентгеновской компьютерной томографии и стать мощной комбинацией для неинвазивного изображения растений образцы, корень сегмент данных и извлечения количественной информации (площади поверхности и объема) из 3D данных. Наша способность визуализировать и измерить функции всегда ограничивается разрешением сканирования, а также от ограничений программного обеспечения RooTrak. Тем не менее, разрешение сканирования было достаточно, чтобы захватить большинство особенностей выборки в данном исследовании, и RooTrak смог успешно сегмент значительную часть корня. Версия RooTrak занятых в этой работе не отслеживать вверх сегментов путешествия корня (вверх ветвления не присутствовал в значительной степени в исследуемого образца здесь); новая версия программы решает эту проблему 9.
Как указывалось во введении, обзор литературы предложил вариант безболезненного программное обеспечение для расчета корневой Volumе площадь / поверхность из данных 3D томографии на образцах в сантиметровом диапазоне и выше было бы весьма желательно. Значение подхода сообщили здесь в том, что, после того, как корень сегментирован, он работает с 3D-форматом данных, созданной широко используемой программой ImageJ. Сердце анализа является вычисление площади и объема поверхности корня от его изображения аппроксимируется треугольной сеткой. Треугольная сетка генерируется ImageJ в формате .stl, представлена индексами треугольников, составляющих приближение поверхности. ImeshJ извлекает индексы из двоичного формата файла и может вычислить площадь поверхности от индексов (что просто половину от величины поперечного продукта между векторами, соединяющих точки [1,2] и точки [1,3].) объем вычисляется путем построения тетраэдр между точками треугольника и происхождения, а также найти скалярное произведение тройной между векторы положения треугольника. Хотя есть несколько гЕСУРСЫ для таких расчетов, задача состоит в том, чтобы эффективно вычислить площадь поверхности и объем для сетках, содержащих свыше 10 миллионов треугольников (как это может быть в случае больших корневых структур.) Исключив структуры петли из кода, который будет обрабатывать треугольники один за другим, и реализует несколько методов, позволяющих одновременная обработка нескольких точек данных, мы смогли запустить расчеты на 6 млн-треугольник сетки в возрасте до 5 сек. С уважением к размеру выборки, растение в горшке в 20 унций контейнер будет охватывать весь диапазон детектора под тем же увеличением и привело бы к 2000-среза стека изображения в качестве набора данных. Если экстраполировать скорость вычисления из стека 200-среза изображения (размер выборки обработанного корня в данном исследовании, 6,2 мм) , обработанных в 5 секунд , чтобы стек изображений в 2000-среза, imeshJ должен еще обрабатывать , что при 1 мин ,
Продукты этого метода являются площадь поверхности и объемкорневого образца, которые были определены без удаления растения из почвы, или мешая его каким-либо образом. Расчетная площадь поверхности составляет 351,87 мм 2, объем 47,27 мм 3. Другие, промежуточные продукты, 3D - визуализация корневой структуры и треугольной сетки из корней (рисунок 6).
Критические шаги в настоящем протоколе, являются неинвазивный томографических изображений образца для получения данных с контрастом достаточной плотности (шаг 1 Протокола), сегментации корневой части исследования от остальной части образца (шаг 3), и вычисление объема корней и площади поверхности от треугольной сетки, изоповерхность (этап 4). Для достижения оптимального контраста плотности, настройки мощности рентгеновского излучения, 85 кВ и 190 мкА, были выбраны на основе отклика детектора для данной выборки; меньшую мощность рентгеновского излучения привело бы уступает цветовой контраст, в то время как более высокая мощность бы насыщенный детектор, Уровень серого Гистограмма особенность программного обеспечения для сбора данных помогает пользователю в решении, что параметры питания для использования. В целом, образцы почвы растений со значительным содержанием органических веществ, как правило, требуют более низкую (> 100 кВ) настройки напряжения рентгена.
Точность расчетной площади поверхности зависит от предположения, что изоповерхность производства ImageJ является разумным приближением к фактической поверхности корня. Это предположение является разумным для больших корневых сегментов, но может оказаться меньше, так что, когда корни с размерами, сравнимых с размером воксела изображаются. Для получения образца в данном исследовании, размер целого корня и его сегментов были величины больше размера воксела. Параметр / BoneJ настройки ImageJ по умолчанию (см параметр "Threshold" в 4.3 Протокола) , в результате 3.6x10 -4 мм 2 треугольников по сравнению с 9.6x10 -4 мм 2 изображения размер пиксела должен обеспечили точную оценку корневой поверхности аСубъективная. Для образцов с меньшими функциями, требующих большей детализации, число треугольников, аппроксимирующих поверхности могут быть увеличены (размер треугольника уменьшается) за счет снижения «порога» значение. Это приведет к увеличению времени вычислений. Для корневых сегментов с размерами приближается размер воксела, инструментальное разрешение становится узким местом, так как представление воксельная становится менее точным. Точность расчетного объема фигуры также зависит от сделанного выше предположения, но в меньшей степени, так как корни меньшего диаметра способствуют пропорционально меньше по объему корня, чем площадь поверхности корня. Тем не менее, меньшее поперечное сечение корня может быть отсканированы так же эффективно, если расстояние от источника рентгеновского сведено к минимуму. Другими словами, корневые сегменты, требующие данных более высокого разрешения, необходимо будет повторно сканируются при более высоком увеличении, и могут быть получены более точные показатели. Точность расчета площади поверхности также может бытьзависит от несовершенного сегментации корня из почвы. В то время как наша способность различать корень из почвы зависит от цвета (серого) уровня контрастности, достигнутый на этапе формирования изображения, улучшение шага сегментации поможет уменьшить любую ошибку в расчетах. Разработка нового кода, который позволит улучшить процесс сегментации RooTrak идет полным ходом. Расчет выполняется imeshJ была проверена путем сравнения выходного сигнала программы для простых, однокомпонентных образцов известного объема и площади поверхности в нашей лаборатории.
Эта методика обработки 3D - данных должны быть применимы к другим материальным системам / образец , где есть связь между компонентами подобного ослабления рентгеновского и трудности , возникающие при сегментации образца. ImeshJ будет работать на 3D - данных из любых источников (ПЭТ, МРТ) на любой объект интереса до тех пор, как стек изображение создается из данных, который используется для создания изоповерхность, и файл STLчто imeshJ использует. Данные по площади и объему рассчитывается поверхность должна быть по сравнению с величинами, полученными на том же образце с помощью других средств (предстоит разработать) для оценки точности этих расчетов. Такое сравнение будет иметь важное значение для нашей способности дальнейшего уточнения кода imeshJ. Будущие планы включают в себя разработку нового инструмента отслеживания корневой и код imeshJ для высокой пропускной способностью визуализации корневых растений образцов.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| X-Tek/Metris XTH 320/225 kV | Nikon Metrology | X-ray tomography scanner | |
| Inspect X | Nikon Metrology | Instrument control software | |
| CT Pro 3D | Nikon Metrology | Reconstruction software, version XT 2.2 | |
| VG Studio MAX | Visual Graphics GmbH | Visualization software for 3D volumes, version 2.1.5 | |
| ImageJ | Open-source | Image processing and analysis software, version 1.6 | |
| RooTrak | Open-source | Root segmentation software, version 0.3.1-b1 beta | |
| imeshJ | EMSL | MATLAB script developed by the authors | |
| Prairie dropseed grass sample | Sample obtained from ground in residential area |
References
- MATLAB. , The Mathworks, Inc. Available from: http://www.mathworks.com/products/matlab (2015).
- McKenzie, B. M. The Rhizosphere: An Ecological Perspective. Eur. J. Soil Sci. 59 (2), 416-417 (2008).
- Farrar, J., Hawes, M., Jones, D., Lindow, S. How roots control the flux of carbon to the rhizosphere. Ecology. 84 (4), 827-837 (2003).
- Gregory, P. J. Roots rhizosphere and soil: the route to a better understanding of soil science? Eur. J. Soil Sci. 57 (1), 2-12 (2006).
- Philippot, L., Raaijmakers, J. M., Lemanceau, P., van der Putten, W. H. Going back to the roots: the microbial ecology of the rhizosphere. Nat. Rev. Microbiol. 11 (11), 789-799 (2013).
- Gregory, P. J., Hutchison, D. J., Read, D. B., Jenneson, P. M., Gilboy, W. B., Morton, E. J. Non-invasive imaging of roots with high resolution X-ray micro-tomography. Plant and Soil. 255 (1), 351-359 (2003).
- Mairhofer, S., et al. RooTrak: Automated Recovery of Three-Dimensional Plant Root Architecture in Soil from X-Ray Microcomputed Tomography Images Using Visual Tracking. Plant Physiol. 158 (2), 561-569 (2012).
- Soil-Water-Root Processes: Advances in Tomography and Imaging. Anderson, S. H., Hopmans, J. W. , Soil Science Society of America. United States. (2013).
- Mairhofer, S., et al. Recovering complete plant root system architectures from soil via X-ray mu-Computed Tomography. Plant Methods. 9, 8 (2013).
- Lorensen, W. E., Cline, H. E. Marching cubes: a high resolution 3D surface construction algorithm. Comput. Graph. 21 (4), 163-169 (1987).
- ImageJ: Image Processing and Analysis in Java. , Available from: http://imagej.nih.gov/ij (2014).
- Lobet, G., Draye, X., Perilleux, C. An online database for plant image analysis software tools. Plant Methods. 9 (38), (2013).
- Schmidt, T., et al. The iRoCS Toolbox - 3D analysis of the plant root apical meristem at cellular resolution. Plant J. 77 (5), 806-814 (2014).
- Galkovskyi, T., et al. GiA Roots: software for the high throughput analysis of plant root system architecture. BMC Plant Biol. 12, 116 (2012).
- Clark, R., et al. 3-Dimensional Root Phenotyping with a Novel Imaging and Software Platform. Plant Physiol. 156, 455-465 (2011).
- RootSnap!. , CID Bio-Science. Available from: https://www.cid-inc.com (2013).
- Skye Leaf Area and Analysis Systems and Root Length Measurement System. , Skye Instruments Limited. Available from: http://www.skyeinstruments.com/products/plant-analysis-systems/leaf-arearoot-length-systems (2014).
- Arsenault, J. L., Pouleur, S., Messier, C., Guay, R. WinRHIZO™ a root-measuring system with a unique overlap correction method. HortSci. 30, 906-906 (1995).
