Method Article

Üç boyutlu Kök Sistemleri Metrikleri ayıklanıyor: Hacim ve Yüzey Analizi In-toprak X-ışını Bilgisayarlı Tomografi Data

DOI:

10.3791/53788

⸱

April 26th, 2016

 ,  ,  ,  ,  , 
1Environmental Molecular Sciences Laboratory

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

in-toprak kökenli X-ışını bilgisayarlı tomografi verileri görsel ve kantitatif kök yapısı bilgi edinme için bir metodoloji sunulmuştur.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bitki kökleri iklim değişikliği ve ürün yönetimi için önemli sonuçları olan kritik rizosferde meydana bitki toprak mikrobu etkileşimlerinde rol gibi işlemleri görüntülemektedir. kendi doğal ortamında kökleri üzerinde nicel boyutu bilgileri kök gelişimini ve bitkileri içeren çevresel süreçleri incelemek için paha biçilmezdir. X-ışını bilgisayarlı tomografi (XCT) in situ kök tarama ve analiz için etkili bir araç olduğu kanıtlanmıştır. Biz üç boyutlu (3D) tomografi verilerinden olursa olsun şekli kök alan ve hacim yaklaşan bir maliyetsiz ve verimli bir araç geliştirmeyi amaçladık. Bir Prairie dropseed kök yapısı (Sporobolus heterolepis) örnek XCT kullanılarak görüntülendi. Kök yeniden inşa edildi ve birincil kök yapısı lisanslı ve açık kaynak yazılım bir arada kullanarak veri elde edildi. Bir isosurface çokgen ağ daha sonra analiz kolaylığı için oluşturuldu. Biz t geliştirdiko örgü kök hacmi ve yüzey alanı hesaplamak için MATLAB 1 oluşturulan uygulama imeshJ, standalone. ImeshJ çıkışları yüzey (mm 2) alanı ve (mm 3) hacim vardır. Kantitatif kökü analiz görüntüleme araçlarından benzersiz bir kombinasyonunu kullanan proses, tarif edilmektedir. ispat Bir XBT kombinasyonu ve açık kaynak kodlu yazılım noninvaziv görüntü bitki kök örnekleri, bölüm kök verileri ve 3D veri kantitatif bilgileri ayıklamak için güçlü bir kombinasyon olmak. 3B verileri işleme Bu metodoloji segmentasyonu ile ortaya çıkan benzer X-ışını zayıflama bileşenleri ve zorluklar arasında bağlantı olduğu diğer malzeme / numune sistemlerine uygulanabilir olmalıdır.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Toprak non-invaziv görüntü kökleri 6, 7 zorlaştırmaktadır çünkü kökleri, rizosfer 2-5 parçası olarak, bitki biyolojisi bir "görünmez" bir bölümünü oluşturmaktadır. Ancak, toprak ortamında kök gelişimini ve etkileşim okuyan anlayış önemlidir root / bitki büyüme ve sırayla ağaçlandırma, gıda güvenliği ve iklim etkiler besin döngüsü. X-ışını bilgisayarlı tomografi (XCT) yerel çevrelerine 8 bitki kök örneklerinin noninvaziv görüntüleme için değerli bir araç olduğunu kanıtlamıştır. Farklı koşullarda kök gelişimi ve boyutsal değişiklikleri ölçmek ve farklı veri setleri / örneklerden verileri karşılaştırmak mümkün olabilmesi için, bir tomografi verilerinden nicel bilgileri ayıklamak gerekiyor. çevredeki toprağın bu kök verilerinin segmentasyon, yani etrafında her şey kök görüntünün izolasyonu (dahil olmak üzere, örneğin, bir komşu bitki) Accu önce kritik bir adımdıroran boyutu analizi yapılabilir. Ancak, basit bir eşikleme yaklaşım kök veriler için genellikle olanaksız olduğunu. Toprakta görüntüleme bitki kökleri ile ilişkili zorluklar kök malzemenin X-ışını zayıflama özellikleri varyasyonları, su ve organik madde nedeniyle kök ve toprak arasında zayıflama değerleri üst üste bulunmaktadır. Bu konular süper Mairhofer ve arkadaşları tarafından son zamanlarda ele alınmıştır. görsel izleme aracı RooTrak 7, 9. başarılı bir segmentasyon sonraki adım kök hacmi ve yüzey alanı doğru belirlenmesidir. Hacim Voksellerden sayısını sayma ve 7'den önce gösterildiği gibi vokseller 'boyutu küpü ile çarpımı sonucu tahmin edilebilir. Kök yüzey alanı ve hacmi, daha doğru bir şekilde belirlenmesi için, bölümlere kök sisteminin isosurface Bando küpleri 10 olarak da bilinen bir algoritma kullanarak, üçgen bir kafes ile temsil edilebilir. Açık kaynak ImageJ 11. tahmin edilmesi için kullanılabilirBando Küpleri algoritmasına dayanan e kök hacmi. Bizim bildiğimiz kadarıyla, açık kaynak yazılım sadece sınırlı sayıda santimetre aralığında kök örnekleri için tomografi bazlı hacim / yüzey verilerinin hesaplanması adanmış ve yukarıda şu anda 12 mevcuttur. Biz 13 baktı Bir açık kaynak yazılım kök büyümesi üzerine odaklanır ve tek hücreli çözünürlükte kantitatif hacim analizi sağlayan hücresel özellikleri hedefleniyor. Bütün kök sistemleri 14 adanmış bazı açık kaynak yazılım şekilleri aslında boru şeklinde olduğu yaklaştırılması dayalı küçük çaplı boru şeklindeki kök sistemleri için mükemmeldir. Ancak, 2D görüntüleri ile bazı iş ve 3D 14 yığınlarının idare edemiyoruz. Bu tür ağaçların gibi pürüzlü yüzeylerde ve düzgün olmayan şekiller, kök sistemleri, incelenmiştir Dahası, boru şeklinde şekil yaklaşım geçerli olmayabilir. Başka bir yaklaşım 15 yenilikçi th engellemeyi iki boyutlu (2D) dönme görüntü dizileri kullanıre pahalı CT tarayıcı için gereklidir. Bu, ölçer kayıtları ve görüntüler sistem uzunlukları kök. Biz piyasada 16-18 kullanılabilen tek olanlardan test ettik yazılımı; üçte biri renk analizi 18 dayalı iken, ikinci, bir yaprak alanı ve kök uzunluğu ölçüm aracı 17 olduğunu, 3D görüntü idare edebilmek için 16 yığınlarının görünmüyor. Bu ankete dayanarak, biz 3D tomografi verilerinden olursa olsun şekli kök alan ve hacim yaklaşan bir maliyet gerektirmeyen bir seçenek arzu olduğunu göstermektedir.

Serbestçe kullanılabilir RooTrak ve ImageJ Bina, biz Parçalara kök verilerinden oluşturulan bir isosurface örgü (yüzey stereolitografi dosyası) işler hangi (İlave Kod Dosyası bakınız) imeshJ adlı bir programı geliştirdi ve ile kök hacmi ve yüzey alanı hesaplar var örgü üçgen endeksi verilerine basit geometrik hesaplamalar yapıyor. Burada, XBT görüntüleme kullanımını birleştiren bir yöntem raporuüçgen ağdan veri yeniden yapılanma ve görselleştirme (yazılım BT Pro 3D ve VG Studio), 3D veri (açık kaynak yazılım ImageJ ve RooTrak) topraktan numune kök segmentasyon ve yüzey ve hacim bilgilerinin çıkarma (ImageJ ve bilgisayar kodu imeshJ).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dikkat: bir X-ışını tomografi çalışması genel radyasyon eğitimi ve araca özgü radyasyon güvenliği eğitimi gerektirir. deneycinin laboratuarına ilgili tüm ilgili prosedürleri takip edilmelidir.

1. Kök Görüntüleme

Not: Bu kademe, bir boru şekilli plastik bir kap içinde orijinal toprağın içinde tutulan bir çim numunenin görüntüleme (40 mm çapında, 210 mm yüksekliğinde ve yaklaşık olarak 2 mm duvar kalınlığı olan bir plastik boru) tarif etmektedir.

  1. Hedef büyütme için istenen bir mesafede aletin örnek manipülatör üzerine saksı bitki yerleştirin. 2 inç çaplı bir tutucunun bir bitki, kaynak mesafe örnek yaklaşık 3 inç (7 cm) olmalıdır.
  2. Optimum renk (gri düzeyi) dedektör görüntüdeki kontrast elde etmek için X-ışını tarama ayarlarını yapın. Not: Bu ayarlar kullanılan alet kontrol yazılımı mevcuttur.
    1. Set X-ışını güç ayarları; 85 kV ve 190 uA bu sınavda kullanılanple.
    2. pozlama süresini ayarlayın. Burada, 1 saniye nispeten uzun bir maruz kalma süresi daha iyi bir sinyal-gürültü oranı için kullanılmıştır.
    3. projeksiyon başına projeksiyonlar ve kare sayısını ayarla; 3142 projeksiyonlar toplam projeksiyon başına 4 kare iyi veri istatistikleri için önerilmektedir.
    4. "Gölgelendirme düzeltme" sekmesini seçerek ve "Oluştur" tıklayarak yukarıda belirtilen ölçüm koşulları kullanılarak bir gölgeleme düzeltme çalıştırın.
      Not: X-ışını akı sabit bir set ile aydınlatılmış zaman gölgeleme düzeltme görüntüleme cihazın piksel tepki varyasyon dengeler. süreç X-ray ışını ile birlikte (ışın yolundan kaldırılır örnek ile) açık ve kiriş kapalı olan boş görüntüleri alır. Bu düzeltme toplanan tüm görüntülere uygulanır.
    5. (Ayrıca "modunu mekik" olarak adlandırılır) "halka eserler küçült" seçeneğini seçin; projeksiyon görüntüleri elde iken örnek açısal adımlarla döndürülür. Bu DAT yol açardaha yavaş bir hızda bir satın alma, ancak halka eserler ortadan kaldırılmasına yardımcı olur.
    6. Toplama sekmesi altındaki "Edinme" butonuna tıklayarak taramayı başlatın (yukarıda özetlenen ayarlarla, resim kolleksiyonu yaklaşık 4 saat sürecektir).

2. Veri İmar

Not: Bu bölüm, ham görüntüleri (BT taraması grafiler) 3 boyutlu hacimli veri yeniden tanımlamaktadır.

  1. programına ham veri yüklemek.
  2. Emin örnek kıpırdamadı veya tarama ayarları, veri toplama sırasında değişmedi yapan ilk ve son görüntüyü karşılaştırın (son görüntü numunenin 360 o dönüşten sonra alınır gibi neredeyse aynı olmalıdır).
  3. "Merkez dönme" sekmesini seçerek ve "Başlat" tıklayarak dönme merkezi (COR) hesaplayın; kullanım seçenekleri "Otomatik" COR "Yüksek Kalite" doğruluk ve "Çift" (üst ve alt) dilim s ile bulmaCOR hesaplanması için seçim.
  4. yeniden inşa edilmesi örnek birimi seçin: "Ses" sekmesini seçin ve küçük resimler kullanarak ses seçim pencereleri düzenleyin.
  5. "Başlat" tıklayarak 3D verileri içeren ses dosyası oluşturmak için yeniden gerçekleştirin.

3. Veri İşleme / segmentasyon

Not: Bu bölüm, adım sadece ikili bir görüntü yığını üretmek için herhangi bir çevreleyen malzeme kökleri topraktan dallara ve izole kökler izlemek için bir program RooTrak daha fazla işlem için yeniden kurulmuş verileri hazırlamak için alınacak tarif kök kendisi.

  1. ImageJ hacimli veri işlenmesi bir RooTrak işlenebilir görüntü yığını hazırlamak için:
    1. ImageJ içine ses dosyasını yükleyin.
    2. Parlaklık ve kontrast ayarlarını ayarlayarak kök ve toprak arasındaki görüntü kontrastını optimize (/ Parlaklık / Kontrast ayarlama / Görüntü tıklayın). görüntü içinde ilgi bölge görünür ve c olduğundalearly ayırt ayarları optimize sayılır.
    3. jpeg, bmp, veya png formatında bir görüntü yığını olarak kaydedin.
  2. segmentine kök için RooTrak işleme:
    1. RooTrak içine yük görüntü yığını ( "Araçlar" sekmesine gidin ve basın "İzleyici").
    2. root içinde ayarla tohum noktaları: hacimli veri üstten görünümü dilim görünür ilgili kök bölümlerin her birinin içine birkaç puan tıklayın.
    3. Set izleyici parametreleri "Yumuşaklık" ve sırasıyla 0.3 ve 0.8, için "Benzerlik".
    4. izleme fonksiyonunu çalıştırın. Bu üst görüntü dilim alt dilime tüm yol kök takip edecektir.
    5. hacimli verileri inceledikten sonra, kullanılabilir veri hacmine göre dilim sayısını seçin; Bu durumda, izleme kök sınırları (paletli kök görüntü toprağın o karışmasına başladı) kötü tanımlanmış oldu 6.2 mm derinliğe eşdeğer, 200 dilim durduruldu.
      Not:üretilen görüntü yığını çıkış dizin oluşturulan her yerde otomatik olarak kaydedilir.

4. Hacim ve Yüzey Analizi

Not: Bu adım RooTrak tarafından oluşturulan görüntü yığından isosurface örgü üretimini açıklar.

  1. ImageJ bir ikili görüntü biçime RooTrak görüntü yığını dönüştürün. "Süreç", daha sonra "İkili", sonra "İkili olun" seçeneğini seçin.
  2. üçgen örgü oluşturmak için açık kaynak ImageJ eklentisi, BoneJ kullanın; ImageJ "Eklentiler", sonra "BoneJ", ardından "Isosurface" seçeneğini seçin.
  3. sırasıyla 6 ve 120, (Varsayılan ayarlar) için "yeniden örneklemeyi" ve "Eşik" olarak ayarlayın. "Göster yüzeyi" işaretleyin ve "OK" tuşuna basınız.
  4. "3D görüntüleyici" daha sonra, daha sonra "İhracat yüzeyler" üzerinde Dosya sekmesine tıklayın "(ikili) STL" olarak kaydedin.
  5. Açık imeshJ, STL dosyasını seçin ve mikron olarak voksel boyutu girin. Click "Calculate Yüzey Alanı ", Benzer. mm 2 toplam numune kök yüzey alanını kazanmak tıklayın" mm 3 toplam numune kök hacmi elde etmek için hesaplayın Volume ".

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

İki oluşan numune yerli çim Prairie dropseed (Sporobolus heterolepis) ve bir yerleşim alanı alınan ve Şekil 1'de görülen küçük bir tüp şeklindeki tutucu yerleştirildi etrafında orijinal toprak kaynaklanıyor. Yeniden veri voksel boyutu yaklaşık 31 oldu mm x 31 mm x 31 mm. Yeniden hacim dosyası açık kaynak görüntü işleme programı ImageJ 1.6 11 kullanılarak seçilen oryantasyon (üst görünüm) görüntülerin bir yığın oluşturmak için kullanıldı. hacmi veriler...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

X-ışını bilgisayarlı tomografi ve ispat çeşitli açık kaynak program bir arada noninvaziv görüntü bitki kök örnekleri, bölüm kök verileri ve 3D veri kantitatif bilgiler (yüzey alanı ve hacmi) ayıklamak için güçlü bir kombinasyon olmak. özellikleri görselleştirmek ve ölçmek için yeteneğimizi her zaman tarama çözünürlüğü yanı sıra tarafından RooTrak yazılım sınırlamaları ile sınırlıdır. Bununla birlikte, tarama çözünürlüğü bu çalışmada numunenin özelliklerinin çoğunluğu yakalamak için yeterli ve RooTrak başarılı kademeli b...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Açıklayacak hiçbir şeyimiz yok.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma, Enerji Bakanlığı Biyolojik ve Çevresel Araştırma Ofisi tarafından desteklenen ve Pasifik Kuzeybatı Ulusal Laboratuvarı'nda bulunan ulusal bir bilimsel kullanıcı tesisi olan Çevresel Moleküler Bilimler Laboratuvarı'nda gerçekleştirilmiştir.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
X-Tek/Metris XTH 320/225 kV Nikon MetrolojiX-ray tomografi tarayıcısı
Inspect XNikon MetrolojiEnstrüman kontrol yazılımı
CT Pro 3DNikon MetrolojiYeniden yapılandırma yazılımı, sürüm XT 2.2
VG Studio MAXVisual Graphics GmbH3D ciltler için görselleştirme yazılımı, sürüm 2.1.5
ImageJAçık kaynakGörüntü işleme ve analiz yazılımı, sürüm 1.6
RooTrakAçık kaynaklıKök segmentasyon yazılımı, sürüm 0.3.1-b1 beta
imeshJEMSLMATLAB komut dosyası yazarlar tarafından geliştirilmiştir
Prairie damla tohumu çimi örneğiYerleşim bölgesinde yerden elde edilen örnek

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. MATLAB. , The Mathworks, Inc. Available from: http://www.mathworks.com/products/matlab (2015).
  2. McKenzie, B. M. The Rhizosphere: An Ecological Perspective. Eur. J. Soil Sci. 59 (2), 416-417 (2008).
  3. Farrar, J., Hawes, M., Jones, D., Lindow, S. How roots control the flux of carbon to the rhizosphere. Ecology. 84 (4), 827-837 (2003).
  4. 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).
  5. 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).
  6. 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).
  7. 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).
  8. Soil-Water-Root Processes: Advances in Tomography and Imaging. Anderson, S. H., Hopmans, J. W. , Soil Science Society of America. United States. (2013).
  9. Mairhofer, S., et al. Recovering complete plant root system architectures from soil via X-ray mu-Computed Tomography. Plant Methods. 9, 8(2013).
  10. Lorensen, W. E., Cline, H. E. Marching cubes: a high resolution 3D surface construction algorithm. Comput. Graph. 21 (4), 163-169 (1987).
  11. ImageJ: Image Processing and Analysis in Java. , Available from: http://imagej.nih.gov/ij (2014).
  12. Lobet, G., Draye, X., Perilleux, C. An online database for plant image analysis software tools. Plant Methods. 9 (38), (2013).
  13. 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).
  14. Galkovskyi, T., et al. GiA Roots: software for the high throughput analysis of plant root system architecture. BMC Plant Biol. 12, 116(2012).
  15. Clark, R., et al. 3-Dimensional Root Phenotyping with a Novel Imaging and Software Platform. Plant Physiol. 156, 455-465 (2011).
  16. RootSnap!. , CID Bio-Science. Available from: https://www.cid-inc.com (2013).
  17. 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).
  18. 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).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

X ray Computed TomographyRoot Volume AnalysisSurface Area Measurement3D Tomography DataIn soil ImagingRoot SegmentationIsosurface MeshIMESHJ ApplicationRooTrak TrackingBoneJ Plugin

Related Articles