Summary
- 토양에 취득한 X 선 단층 촬영 데이터로부터 영상 및 정량 루트 구조 정보를 획득하기위한 방법이 제시된다.
Abstract
식물 뿌리는 기후 변화와 작물 관리에 중요한 의미가있는 중요한 근권에서 발생하는 식물 토양 미생물의 상호 작용의 역할뿐만 아니라 프로세스를 재생할 수 있습니다. 그 나라의 환경에서 뿌리의 양이 크기 정보는 뿌리 성장과 식물을 포함하는 환경 프로세스를 연구하기위한 귀중한입니다. X 선 컴퓨터 단층 촬영 (XCT)는 현장에서 루트 검색 및 분석을위한 효과적인 도구로 증명되었다. 우리는 3 차원 단층 촬영 데이터와 관계없이 그 형상의 루트면 및 볼륨에 가까운 비용이없는 효율적인 툴을 개발하는 목적. 프레리의 dropseed의 루트 구조는 (Sporobolus의 heterolepis) 시편 XCT를 사용하여 몇 군데 있었다. 루트 재구성하고, 기본 루트 라이센스 구조는 오픈 소스 소프트웨어의 조합을 사용하여 데이터로부터 추출 하였다. 있는 isosurface 다각형 메쉬는 다음 분석의 편의를 위해 만들어졌습니다. 우리는 t을 개발했다그 메시의 루트 볼륨과 표면적을 계산 한 MATLAB 생성 imeshJ 애플리케이션을 독립. imeshJ의 출력면 (mm 2) 영역 (mm 3) 볼륨이다. 정량적 루트 분석 이미징 도구의 독특한 조합을 이용하는 과정은 설명한다. 증명 XCT의 조합 오픈 소스 소프트웨어는 비 침습적 영상 식물 뿌리 샘플, 세그먼트 루트 데이터, 그리고 3 차원 데이터에서 정량적 정보를 추출 할 수있는 강력한 조합이 될 수 있습니다. 3D 데이터를 처리하는이 방법은 세그멘테이션 발생할 유사 X 선 감쇄 컴포넌트 간의 연결 및 어려움이있을 다른 물질 / 시료 시스템에 적용되어야한다.
Introduction
토양 비 침습적 화상 뿌리 (6, 7)에 어렵게 때문에 뿌리가 근권 2-5의 일부로 식물학의 "보이지 않는"부분을 나타낸다. 그러나, 토양 환경 내 뿌리 성장 및 상호 작용을 연구하면 이해에 중요 루트 / 식물의 성장과 차례로 조림, 식량 안보, 기후에 영향을 미치는 영양소 순환. X 선 단층 촬영 (XCT)는 로컬 환경 8 식물 뿌리 샘플 비침 이미징을위한 가치있는 도구임이 입증되었다. 다른 조건 루트 개발 및 치수 변화를 측정하고, 서로 다른 데이터 세트 / 데이터 시험편을 비교할 수 있도록하기 위해, 하나의 단층 촬영 데이터로부터 정량적 정보를 추출 할 필요가있다. 주변 토양의 뿌리로부터 데이터의 분할, 즉 다른 모든 주위에서 루트 이미지의 분리 (을 포함하여, 예를 들어 인접하는 식물) ACCU 전에 중요한 단계속도 크기 분석을 수행 할 수있다. 그러나, 단순한 임계 접근 루트 데이터를 종종 실행할 수 없게된다. 토양 촬상 식물의 뿌리와 관련된 문제는 루트 재료의 X 선 감쇠 특성의 변동, 및 물과 유기 물질에 의한 뿌리와 토양 사이 감쇄 값의 중복을 포함한다. 이러한 문제는 멋지게 Mairhofer 등의 알에 의해 최근에 해결되었습니다. 시각적 추적 도구 RooTrak 7, 9. 성공적인 분할 후의 다음 단계는 루트 볼륨 표면적의 정확한 결정이다. 부피는 복셀의 개수를 카운트 7 전에 도시 된 바와 같이, 복셀 '크기의 제곱을 곱하여 추정 될 수있다. 루트 표면적과 체적에 대한보다 정확한 결정을 위해, 분할 된 루트 시스템이있는 isosurface 마칭 큐브 (10)으로 알려진 알고리즘을 사용하여, 삼각형 메쉬로 표현 될 수있다. 오픈 소스 ImageJ에 11 번째의 근사치를 이용할 수있다행진 큐브 알고리즘을 기반으로 전자 루트 볼륨. 우리가 아는 한, 오픈 소스 소프트웨어의 제한된 수는 센티미터 범위에서 루트 시편 단층 촬영 기반 볼륨 / 표면 데이터를 계산에 전념 이상 현재 12 사용할 수 있습니다. 우리는 (13)에보고 한 오픈 소스 소프트웨어 뿌리 성장에 초점을 단일 셀 해상도 정량 부피 분석을 가능 셀룰러 기능을 겨냥한다. 전체 루트 시스템 (14)에 전념 일부 오픈 소스 소프트웨어는 모양이 실제로 관상이라는 근사치를 기반으로 작은 직경의 관 루트 시스템을위한 우수하다. 그러나 2D 이미지와 함께 몇 가지 작업 및 3D 14 스택을 처리 할 수 없습니다. 이러한 나무의 것과 같은 거친 표면과 균일하지 않은 모양과 루트 시스템, 연구 할 때 또한, 관 모양의 근사치가 유효하지 않을 수 있습니다. 또 다른 방법 (15)은 제 혁신적 우회 2 차원 회전 이미지 시퀀스를 사용전자 고가의 CT 스캐너를 위해 필요합니다. 또한, 측정 기록, 표시 시스템 길이를 뿌리. 우리는 상업적으로 16 ~ 18 사용할 수 만에서 테스트 한 소프트웨어; 하나는 제는 색상 분석 (18)에 기초하는 동안 두번째, 잎 면적 루트 길이 측정 도구 17, 3D 이미지를 처리 할 수 있도록 스택 (16)이 표시되지 않는다. 이 조사를 바탕으로 3 차원 단층 촬영 데이터와 관계없이 그 형상의 루트면 및 볼륨에 가까운 무료의 옵션이 바람직하다고 제안한다.
자유롭게 사용할 RooTrak 및 ImageJ에 바탕, 우리는 분할 루트 데이터로부터 생성 된있는 isosurface 메쉬 (표면 조형 파일)을 처리하는 (기업 코드 파일 참조) imeshJ라는 프로그램을 개발하고,하여 루트의 부피와 표면적을 계산 한 메쉬 삼각형 인덱스 데이터에 단순한 기하학적 계산을 수행. 여기에서는, XCT 영상의 사용을 결합하는 방법을보고삼각형 메쉬 데이터 재구성 시각화 (소프트웨어 CT 프로 3D 및 VG 스튜디오), 3 차원 데이터 (개방 소스 소프트웨어 ImageJ에 및 RooTrak)에서 토양 시료의 루트 세그먼트와 표면 및 체적 정보 추출 (ImageJ에 컴퓨터 코드 imeshJ).
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Protocol
주의 : X 선 단층 촬영 스캐너의 동작은 일반적인 방사선 교육, 악기 고유의 방사선 안전 교육을 모두 필요로한다. 실험자의 실험에 관련된 모든 대응 절차를 따라야한다.
1. 루트 이미지
참고 :이 단계는 관 모양의 플라스틱 냄비에 원래의 토양에서 개최 잔디 시편의 영상 (40mm의 직경 210 mm의 높이, 약 2mm의 두께와 플라스틱 튜브)에 대해 설명합니다.
- 대상 확대에 대해 원하는 거리에서 악기의 샘플 조작에 화분을 배치합니다. 직경 2 인치의 홀더에 공장 소스의 거리에 샘플을 약 3 인치 (7cm)이어야한다.
- 최적의 색상 (회색 레벨) 검출기 이미지의 대비를 달성하기 위해 X 선 검사 설정을 조정합니다. 참고 :이 설정은 사용하는 기기 제어 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다.
- 집합 X 선 전원 설정; 85 kV의 190 μA이 시험에 사용 된PLE.
- 노출 시간을 설정합니다. 여기서, 1 초의 비교적 긴 노출 시간이보다 신호 대 잡음비를 사용 하였다.
- 투사 당 계획과 프레임의 설정 번호; 3142 돌기의 총 투사 당 4 프레임은 좋은 데이터 통계 좋습니다.
- 은 "음영 보정"탭을 선택하고 "만들기"를 클릭하여 위의 설정 측정 조건을 사용하여 음영 보정을 실행합니다.
주 : X 선속의 일정한 세트가 조명 될 때 쉐이딩 보정은 촬상 장치의 화소의 응답의 변동을 보상한다. 프로세스는 X 선 빔 (빔 경로로부터 제거 샘플)에 설정하고, 상기 빔이 꺼져 빈 이미지 걸린다. 이 보정은 수집 된 모든 이미지에 적용됩니다. - (또한 "모드를 왕복"라고 함) "링 유물을 최소화"옵션을 선택; 투영 화상을 취득하는 동안 시료를 각 단계에서 회전한다. 이 날엔로 연결느린 속도로 인수,하지만 링 유물을 제거하는 데 도움이됩니다.
- 획득 탭에서 "획득"버튼을 클릭하여 검색을 시작합니다 (위에 설명 된 설정, 이미지 수집은 약 4 시간 소요됩니다).
2. 데이터 재구성
참고 :이 섹션은 원시 이미지합니다 (CT 검사에서 방사선)에서 3D 볼륨 데이터의 재구성에 대해 설명합니다.
- 프로그램에 원시 데이터를로드합니다.
- 확인 시편 이동하지 않았거나 스캔 설정은 데이터 수집 중에 변경되지 않았습니다하기 위해 첫 번째와 마지막 이미지를 비교하여 (마지막 이미지가 시편의 360 O를 회전 한 후 촬영으로 그들은 거의 동일해야합니다).
- "센터 회전"탭을 선택하고 "시작"을 클릭하여 회전 중심 (COR)를 계산; 사용 옵션은 "자동"COR은 "높은 품질"정확도 및 "이중"(상하) 조각들로 발견COR 계산을위한 선거.
- 복원 할 수있는 샘플 볼륨을 선택하십시오 "볼륨"탭을 선택하고 미리보기 이미지를 사용하여 볼륨 선택 창을 편집 할 수 있습니다.
- "시작"을 클릭하여 3D 데이터를 포함하는 볼륨 파일을 만들 재건을 수행합니다.
3. 데이터 처리 / 분할
주 :이 섹션의 단계들은 단지 이진 영상의 스택을 생성하는 임의의 주변 재료 뿌리 토양을 통해 분기 및 격리로 뿌리를 추적 할 수있는 프로그램 RooTrak에서 추가 처리를 위해 재구성 된 데이터를 준비 채취한다 설명 루트 자체.
- ImageJ에있는 볼륨 데이터의 처리는 RooTrak 처리 가능한 이미지 스택을 제조 하였다 :
- ImageJ에에 볼륨 파일을로드합니다.
- 밝기 및 대비 설정을 조정하여 뿌리와 토양 사이의 이미지 대비를 최적화 (/ 밝기 / 명암 대비를 조정 / 이미지를 클릭). 이미지 내의 관심 영역을 표시하고있을 때 Clearly 구별, 설정이 최적화 된 것으로 간주된다.
- JPEG, BMP 또는 PNG 형식의 이미지 스택으로 저장합니다.
- 세그먼트 루트에 RooTrak에서 처리 :
- RooTrak에로드 이미지 스택 ( '도구'탭으로 이동하고 Enter 키를 누릅니다 "트래커").
- 루트 내부 설정 씨 포인트 : 볼륨 데이터의 상위 뷰 조각에서 보이는 해당 루트의 각 섹션 내에서 여러 지점을 클릭합니다.
- 설정 추적 매개 변수 "부드러움"각각 0.3과 0.8에 "유사성".
- 추적 기능을 실행합니다. 이 상단 이미지 조각에서 바닥 조각에 모든 방법을 루트를 따릅니다.
- 볼륨 데이터를 시청 한 후, 사용 가능한 데이터 량에 따라 분할 수를 선택; 이 경우, 추적 루트 경계 (추적 루트의 이미지가 토양의에 혼합하기 시작) 잘못 정의 된 6.2 mm의 깊이에 해당하는 200 조각에서 중지되었습니다.
참고 :생성 된 이미지 스택은 출력 디렉토리가 생성 된 곳으로 자동으로 저장됩니다.
4. 볼륨 및 표면 분석
참고 :이 단계는 RooTrak에 의해 생성 된 이미지 스택에서있는 isosurface 메쉬 생성을 설명합니다.
- ImageJ에있는 이진 이미지 형식으로 RooTrak에서 이미지 스택을 변환합니다. "프로세스"다음 "이진은"다음 "이진 만들기"를 선택합니다.
- 삼각형 메쉬를 생성하는 오픈 소스 ImageJ에 플러그인, BoneJ를 사용; ImageJ에있는 "플러그인"을 선택한 후 "BoneJ"다음 "있는 isosurface"를 선택합니다.
- 각각 6, 120 (기본 설정)에 "리샘플링"와 "임계 값"을 설정합니다. "연락처보기면"을 확인하고 "OK"버튼을 누릅니다.
- 은 "3D 뷰어"에서 다음, 다음 "수출면"에서 파일 탭을 클릭합니다 "(이진) STL"로 저장합니다.
- 열기 imeshJ의 STL 파일을 선택하고 미크론의 복셀 크기를 입력합니다. 를 클릭하십시오 "Calculate 표면적 "유사. mm이 총 샘플 루트 표면적을 확보 클릭"3 mm의 총 샘플 루트 볼륨을 구하는 계산 볼륨 ".
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Representative Results
이 구성된 표본은 기본 잔디 프레리 dropseed (Sporobolus의 heterolepis)과이 주거 지역에서 가져온 그림 1에서 볼 수있는 작은 튜브 모양의 홀더에 넣고 주위에 원래 토양의 줄기. 재구성 된 데이터 복셀 크기가 약 31이었다 μm의 X 31 μm의 X 31 μm의. 재구성 된 볼륨 파일 오픈 소스 화상 처리 프로그램 ImageJ에 1.6 (11)를 사용하여 선택 방향 (상면)의 이미지의 스택을 작성 하였다. 볼륨 데이터는 뿌리와 토양 값 사이의 콘트라스트를 증가시키는이 프로그램에 밝아졌다. 재구성 된 데이터로부터, 뿌리와 토양, 대부분의 유기 물질의 일부 구성 요소가 이미지에 더 그레이 스케일 대비에 조금의 결과와 매우 유사 X 선 감쇠 계수 (그림 2)가 명확했다.
아르 자형ooTrak, 분할에 사용되는 프로그램은 노팅엄 7 대학에서 통합적인 식물 생물학의 센터에서 개발 한 오픈 소스 프로그램입니다. 이는 특히 이들이 토양을 통해 분기 및 이진 이미지의 스택을 생성하는 물질을 주변으로부터 뿌리를 격리로 뿌리를 추적하도록 설계된다. RooTrak 루트 데이터 7, 9에 대한 단순 임계보다 세그먼테이션을 생성하는 것으로 나타났다. 씨드 포인트는 볼륨 데이터의 정상 슬라이스에서 보이는 적절한 루트 부의 각 내부 선택 하였다 (도 3)의 소프트웨어 그 추적 기능 실행되었습니다. RooTrak 매개 변수 "부드러움"와 "유사"는 각각 0.3와 0.8로 설정 하였다. 이 범위는 지속적으로 좋은 회색 값 분리를 제공하고, 또한 관심의 영역을 분리합니다. RooTrak 성공적 6.2 mm의 깊이와 동등했다 볼륨 데이터 (도 4), 선택된 세그먼트 (200) 조각. 61000-4-3 구분을 참조하십시오 애니메이션 파일 (Rootvideo.mov)의 루트의 ntation.
ImageJ에 RooTrak은 (도 5)에 의해 생성 된 데이터로부터 (단리 된 루트의 표면에 근접하는) 3 차원 볼륨 삼각 메쉬있는 isosurface를 생성하기 위해 사용되었다. 그들은 상대적으로 빠른 방법에 대한 자세한있는 isosurface을 생산하기 때문에 "리샘플링"과 BoneJ을 (프로토콜 4.3 참조) 플러그인 ImageJ에있는 "임계 값"에 대한 사용 기본 설정이 선택되었다. 리샘플링 레벨을 조정하는 단계가있는 isosurface 렌더링하는데 걸리는 시간의 양에 영향을 미칠 것이다. 메시는 STL 형식으로 저장하고, imeshJ 메쉬의 표면적과 부피를 계산 하였다. 본 연구에서, 재구성 된 볼륨에 대해 계산 된 표면적이 351.87 mm이고, 부피 47.27 mm (3) (도 6 참조).
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그림 1. 연구에 사용 된 라이브 표본. 잔디 샘플에 네이티브 토양에서 이미지화 된 7 "키가 큰, 1.5"직경의 플라스틱 냄비입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2. 분할 문제 왼쪽 :. 루트와 유사한 그레이 레벨의 유기물 (OM) 구성 요소를 보여주는 샘플의 수평 슬라이스의 상위 뷰 오른쪽 :. 비슷한 회색의 모든 구성 요소를 보여주는 데이터의 3D 렌더링 루트 수준입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
. RooTrak 최고 그림 3. 시작 지점 왼쪽 : 시드가 시작 볼륨 데이터의 상위 뷰 슬라이스, 탑 오른쪽 : 슬라이스의 증강보기가 왼쪽 그림에서 빨간색 사각형으로 표시됩니다, 씨앗 지점은 해당 루트 내에서 선택 . 단면, 아래 : 붉은 색 포화 루트가 분할에 대한 선택 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 RooTrak 분단 루트를 나타내는 다른 "높이"에서 상위 뷰 조각의 RooTrak. 세 대표 쌍에서 조각 4. 비교. (A - B): 상단 슬라이스와 분할 줄기의 대응 조각; (C - D) : 중간 영역 슬라이스와 분할 루트의 대응 조각; (E - F). 아래 지역 슬라이스와 분할 루트의 해당 슬라이스 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
루트 그림 5.있는 isosurface ImageJ에 캡처로가. 루트 표면을 삼각형 메쉬에 의해 근사했다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
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Discussion
X 선 컴퓨터 단층 촬영 및 입증 여러 오픈 소스 프로그램의 조합은 비 침습적 영상 식물 뿌리 샘플, 세그먼트 루트 데이터, 그리고 3 차원 데이터에서 정량적 정보 (면적 및 볼륨)를 추출 할 수있는 강력한 조합이 될 수 있습니다. 기능을 시각화하고 측정 할 수있는 능력은 항상 스캔 해상도뿐만 아니라 의해 RooTrak 소프트웨어의 한계에 의해 제한된다. 그러나, 스캔 해상도 본 연구의 샘플의 기능의 대부분을 포착하기에 충분한, 그리고 RooTrak 성공적 루트 세그먼트의 상당 부분을 할 수 있었다. 이 작품에 사용 RooTrak의 버전은 (상향 표본 여기서 공부에 상당한 정도로 존재하지 않았다 분기) 위쪽으로 여행 루트 세그먼트를 추적하지 않았다; 이 프로그램의 새로운 버전이 문제 9를 해결합니다.
소개에 암시 된 바와 같이, 문헌 조사는 비용이없는 소프트웨어 옵션은 루트 있습니다 volum을 계산하는 것을 제안센티미터 범위 및 상기 시편의 3 차원 단층 촬영 데이터로부터 E / 표면적은 매우 바람직이었다. 여기에보고 된 방법의 중요성은 루트가 분단 된 후, 그것이 널리 사용되는 프로그램 ImageJ에 의해 생성 된 3 차원 데이터 포맷으로 작동한다는 것이다. 분석의 핵심은 삼각 메쉬 근사의 이미지로부터 루트의 체적 및 표면적의 계산이다. .STL 형식 ImageJ에 의해 생성 된 삼각형 메쉬 표면 근사값을 구성하는 삼각형의 인덱스로 표현된다. imeshJ은 인 (바이너리 파일 포맷의 인덱스를 추출하고, 지표의 면적을 산출 할 수있다 벡터의 외적 단순히 절반 크기에 합류 지점 [1,2] 포인트 [1,3].) 볼륨이 삼각형 점과 원점 사이의 사면체를 구성, 사이 스칼라 트리플 제품을 찾는 의해 계산된다 삼각형의 위치 벡터. 여러 연구가 있지만이러한 계산 esources 상기 과제를 효율적으로 삼각형을 처리 할 것이다 코드에서 루프 구조를 제거함으로써 (큰 루트 구조의 경우 일 수있다.) 1000 만 삼각형 위쪽 포함 메쉬의 표면적과 부피를 계산했다 순차적으로, 복수의 데이터 요소를 동시에 처리 할 수있는 몇 가지 방법들을 구현, 우리는 5 초 이내에 메쉬 6,000,000 삼각형의 계산을 실행할 수 있었다. 안부 크기를 샘플로, 20 온스 컨테이너 화분 동일한 배율 하에서 전체 검출 범위를 커버 할 데이터 세트와 같은 2,000 슬라이스 화상 적층 될 것이다. 우리는 2000 슬라이스 화상 스택 5 초에 처리 200 슬라이스 화상 스택 (본 연구에서 처리 루트 샘플 크기 6.2 mm)의 계산 속도를 추정하는 경우 imeshJ 계속 처리한다는 것을 1 분 이하 .
이 방법의 생성물은 표면적과 부피이다토양으로부터 식물을 제거, 또는 임의의 방식으로 영향을주지 않고 측정 하였다 루트 샘플들의. 계산 된 표면적 부피는 47.27 mm 3, 351.87 mm 2이다. 기타, 중간 제품은 루트 구조의 3 차원 시각화 및 뿌리의 삼각형 메시 (도 6)이다.
본 프로토콜의 중요한 단계는 충분한 농도 명암 (프로토콜 단계 1)의 시료 (단계 3)의 나머지 연구의 뿌리 부분의 세그먼트를 가진 데이터를 제공 할 수있는 시료의 비침 단층 촬영, 그리고 삼각 메쉬있는 isosurface (단계 4)에서 루트 부피와 표면적의 계산. 최적 밀도 콘트라스트를 달성하기 위해, X 선 전력 설정을 85 kV로, 190 μA, 본 시료 검출기 응답에 기초하여 선택 하였다; 높은 전력 검출기 포화했을하면서 낮은 X 선 전력이 열등 색상 대비를 생성했을. 데이터 수집 소프트웨어의 그레이 레벨 히스토그램의 특징은 전력 설정을 사용할 것인지를 결정할 사용자를 안내한다. 일반적으로, 상당한 유기 함량이 토양 식물 시료는 X 선 전압을 낮게 설정 (> 100 kV로)를 요구하는 경향이있다.
계산 된 표면적의 정확성은 ImageJ에 의해 생성있는 isosurface 루트의 실제 표면 합리적인 근사치 가정에 의존한다. 이 가정은 큰 루트 세그먼트 합리적이지만, 복셀의 크기에 필적하는 크기와 뿌리가 묘화 될 때 너무 적은 증명할 수있다. 본 연구의 샘플의 경우, 전체 루트의 크기와 그 세그먼트는 복셀의 크기보다 큰 크기였다. 기본 ImageJ에 / BoneJ 설정 mm 2 이미지 픽셀 크기가 루트면 (A)의 정확한 추정치를 제공해야합니다 3.6x10 -4 9.6x10 -4 대 mm 2 삼각형의 결과 (프로토콜의 4.3 "임계 값"매개 변수 참조)정말이에요. 보다 상세를 요구하는 작은 피처 시편의 경우, 표면에 근접 삼각형의 개수는 "임계"값을 낮춤으로써 (삼각형 크기가 감소) 증가 될 수있다. 이것은 긴 계산 시간에 발생합니다. 복셀 표현이 덜 정확되기 때문에 치수는 복셀 크기를 접근과 루트 세그먼트의 경우, 악기 해상도, 병목된다. 작은 직경의 뿌리 루트의 표면적에 비해 뿌리의 체적에 비례하여 덜 기여하기 때문에 계산 볼륨 도면의 정확도는 상기 가정에 의존하지만, 더 작은 정도이다. 그러나, 루트의 작은 단면 마찬가지로 효과적으로 X 선 광원부로부터의 거리가 최소화되면 스캔 할 수있다. 즉, 고해상도 데이터를 요구 루트 세그먼트는 더 높은 배율에서 다시 검색 될 필요하고, 더 정확한 통계를 얻을 수있다. 면적 계산의 정확도 역시 수있다토양에서 루트의 불완전한 분할에 의해 영향을. 토양에서 루트를 구별하는 능력은 묘화 공정에서 얻어지는 색 (계조) 콘트라스트에 의존하지만, 분할 공정의 개선은 계산에 오류를 줄일 수있다. RooTrak 분할 공정을 개선하는 새로운 코드의 개발은 진행되고있다. imeshJ 수행 계산은 우리 실험실에서 알려진 부피와 표면적의 간단한 단일 성분 시험편 프로그램의 출력을 비교하여 확인 하였다.
샘플 분할과 유사한 X 선 감쇠의 구성 요소와 어려움이 발생 간의 연결이 곳 3D 데이터를 처리하는이 방법은 다른 재료 / 샘플 시스템에 적용해야한다. imeshJ 어떤 소스 (PET, MRI 스캔)부터 3D 데이터에서 작동합니다 관심 물체만큼 화상 스택은있는 isosurface를 만드는 데 사용되는 데이터 및 STL 파일로부터 작성된그 imeshJ 사용합니다. 계산 된 표면적과 부피 숫자는 다른 수단에 의해 동일 샘플 얻어진 값과 비교되어야이 계산의 정확성을 평가하는 (개발)이다. 이러한 비교는 더 imeshJ 코드를 수정하는 우리의 능력에 대한 중요 할 것이다. 미래 계획은 새로운 루트 추적 도구의 개발 및 식물 뿌리 샘플들의 높은 처리량 촬상 imeshJ위한 코드를 포함한다.
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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
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