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

Bu prosedürün genel amacı, toprak içi X-ışını bilgisayarlı tomografi verilerinden bitki kökleri hakkında nicel bilgi çıkarmaktır. Canlı bitkilerin kök yapısını araştırmaya yönelik bu yöntem, bitkilerin kuraklık, mikrobiyal faaliyetler vb. gibi değişen çevresel koşullara nasıl tepki verdiği gibi biyoloji alanındaki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu tekniğin temel avantajı, invaziv olmamasıdır, bu nedenle bitkileri kendi doğal ortamlarında, toprakta incelememize izin verir.

Bu yöntemin görsel olarak gösterilmesi değerlidir, çünkü prosedür, görsel yardım olmadan belirsiz olabilecek tomografik görüntüleme, veri yeniden yapılandırma ve analiz dahil olmak üzere çok sayıda adım içerir. Başlamak için, X-ışını tomografi tarayıcısının numune manipülatörüne, hedef büyütme için istenen bir mesafede bir saksı bitkisi yerleştirin. İki inç çapında bir tutucuya sahip bir bitki için, yaklaşık üç inçlik bir kaynak mesafesine bir numune ayarlayın.

Cihaz kontrol yazılımında, X-ışını güç ayarlarını 85 kilovolt ve 190 mikroamper olarak ayarlayın. Ardından, daha iyi bir sinyal-gürültü oranı için pozlama süresini bir saniyeye ayarlayın. İyi veri istatistikleri için projeksiyon sayısını 3, 142 ve projeksiyon başına kare sayısını dört olarak ayarlayın.

Az önce ayarlanan tarama parametrelerini kullanarak, Gölgelendirme Düzeltmesi" sekmesini seçin. Ardından Yeni'ye tıklayın" ve gölgeleme düzeltme dosyasını adlandırın. Ardından Sun'a tıklayın"yeni koşulları onaylamak için.

Ardından, Oluştur'u tıklayın"ve Tamam"iki referans görüntü kullanmak için. Ardından Oluştur'u tıklayın. Ardından, uyarı açılır penceresi göründüğünde, Tamam'a tıklamadan önce numuneyi ışın yolundan fiziksel olarak çıkarın. Gölgelendirme düzeltmesi şimdi çalışacaktır.

Şimdi, Edinme" sekmesine tıklayın. Veri dosyasını adlandırın, ardından X-ışını filtresi için "Yok"u seçin. Projeksiyon görüntüleri elde edilirken s'nin açısal adımlarla döndürülmesi için Halka artefaktlarını en aza indir" onay kutusunun işaretli olduğundan emin olun.

Son olarak, "Edin" düğmesine tıklayarak taramayı başlatın. Ham verileri aldıktan sonra, yeniden yapılandırma programına yükleyin. Veri toplama sırasında numunenin hareket etmediğinden veya tarama ayarlarının değişmediğinden emin olmak için "Yanıp Sönme" düğmesine tıklayarak ilk ve son görüntüleri karşılaştırın.

Dönme merkezi" sekmesini seçerek ve COR hesaplaması için Otomatik "Yüksek Kalitede COR bulma" doğruluğu ve Çift" dilim seçimi seçeneklerini kullanarak dönme merkezini veya COR'u hesaplayın. Ardından, hesaplamayı çalıştırmak için Başlat'a tıklayın. COR bulunduktan sonra, yeniden oluşturulacak örneği seçmek için "Birim" sekmesine tıklayın.

Ses düzeyi seçim pencerelerini düzenlemek için küçük resimleri kullanın. Ardından, 3B verileri içeren birim dosyasını oluşturmak üzere yeniden yapılandırma gerçekleştirmek için Başlat'a tıklayın. RooTrak işlenebilir bir görüntü yığını hazırlamak için, Dosya, İçe Aktar, Raw'a tıklayarak ve ardından birim dosyasını seçerek birim dosyasını ImageJ'ye yükleyin.

Kök ve toprak arasındaki görüntü kontrastını optimize etmek için Görüntü" sekmesine tıklayın, ardından Parlaklığı/Kontrastı Ayarla"yı seçin ve Otomatik'i seçin. İlgilenilen bölge net bir şekilde göründüğünde, ayarlar optimize edilmiş olarak kabul edilir. Görüntüleri JPEG, BMP veya PNG formatında bir görüntü yığını olarak kaydedin "Farklı Kaydet"e tıklayın ve Görüntü Sırası'nı seçin.

Kökü segmentlere ayırmak için RooTrak'ta işlemek için Araçlar" sekmesini seçin ve İzleyici'yi seçin. Ardından, bir görüntü yığını yüklemek için diyalog kutusunun beyaz giriş alanına çift tıklayın. Görüntüler yüklendikten sonra, İzleyici" sekmesini seçin ve birim verilerinin üst görünüm diliminde görünen ilgili kök bölümlerinin her birinin içindeki birkaç noktaya tıklayarak kök içindeki tohum noktalarını ayarlayın.

İzleyici parametresi düzgünlüğünü 0,3 ve benzerliğini 0,8 olarak ayarlayın. Bir dosya klasörü seçmek için Çıktı Dizini" altındaki alanı tıklayın. Ardından, Klasör Seç'e tıklayın" ve Başlat'a tıklayın.

İzleme işlevi daha sonra çalışacaktır. Bu, kökü üst görüntü diliminden alt dilime kadar takip edecektir. Birim verilerini açtıktan ve görüntüledikten sonra, kullanılabilir veri hacmine göre dilim sayısını seçin.

Burada gösterilen örnekte, izleme, kök sınırlarının tam olarak tanımlanmadığı 6,2 milimetre derinliğe eşdeğer 200 dilimde durduruldu. ImageJ'de hacim ve yüzey analizi yapmak için, İşlem Yap, İkili ve ardından İkili Yap'ı seçerek görüntü yığınını RooTrak'tan ikili görüntü formatına dönüştürün. Eklentiler, BoneJ ve ardından Isosurface'i seçerek üçgen ağı oluşturmak için açık kaynaklı ImageJ eklentisi BoneJ'i kullanın.

Açılan seçenekler penceresinde, Yeniden Örnekleme"ve Eşik"sırasıyla altı ve 120'ye. Ardından, Yüzeyi göster" seçeneğini işaretleyin ve Tamam" düğmesine basın. Açılan 3D görüntüleyicide "Dosya" sekmesine tıklayın.

Ardından Yüzeyleri dışa aktar'a tıklayın ve STL ikili dosyası olarak kaydedin. Son olarak, IMESHJ'yi açın. STL Dosyasını Seç'e tıklayarak STL dosyasını yükleyin ve voksel boyutunu mikron cinsinden girin.

Voksel Boyutunu Gir'e tıklayın" ve 31 mikron girin, ardından Tamam'a tıklayıniki kez. Toplam numune kök yüzey alanını milimetre kare cinsinden elde etmek için Yüzey Alanını Hesapla'ya tıklayın. Ardından, toplam numune kök hacmini milimetre küp cinsinden elde etmek için Hacmi Hesapla'ya tıklayın.

Yerli çim çayır damla tohumu, Sporobolus heterolepis'in iki sapından ve etrafındaki orijinal topraktan oluşan örnek burada gösterilmektedir. Üretilen yeniden yapılandırılmış verinin voksel boyutu yaklaşık 31 mikron küp idi. Bir görüntü yığını oluşturduktan ve kökler ile toprak arasındaki kontrastı artırdıktan sonra, yeniden yapılandırılmış veriler, kökün ve toprağın bazı bileşenlerinin çok benzer X-ışını zayıflama faktörlerine sahip olduğunu gösterdi ve bu da görüntülerde gri tonlamalı kontrastın çok az olmasına veya hiç olmamasına neden oldu.

Bu şekil, birim verilerinin üst diliminde görünen ilgili bir kök bölümü içinde seçilen temsili bir çekirdek noktasını gösterir. RooTrak, bu videoda açıklanan RooTrak parametrelerini kullanarak, seçilen yaklaşık 200 dilim hacim verisini başarıyla bölümlere ayırdı, bu da 6,2 milimetre derinliğe eşdeğerdi. Kökün segmentasyonu da bu animasyonda gösterilmiştir.

Burada, RooTrak tarafından üretilen verilerden 3B hacmin üçgen bir ağ izoyüzeyini oluşturmak için ImageJ kullanıldı. Kullanılan varsayılan ayarlar, nispeten hızlı bir şekilde ayrıntılı bir izoyüzey üretti. Son olarak, IMESHJ kullanılarak, yüzey alanı 351.87 milimetre kare olarak hesaplandı ve hesaplanan hacim 47.27 milimetre küp idi.

Bir kez ustalaştıktan sonra, bu prosedür uygun şekilde yapılırsa beş saat içinde yapılabilir. Bu tekniği denerken, tüm güvenlik prosedürlerini takip etmeyi unutmamak önemlidir. Kök segmentasyonunun ancak kök ve toprak arasında yeterli X-ışını kontrastı olması durumunda mümkün olduğunu hatırlamak da önemlidir.

Bu prosedürü takiben, ağaç yaprakları, hayvan ve insan akciğerleri vb. gibi dallanma yapılarına sahip diğer örnekler, canlı dokuların nasıl büyüdüğü veya belirli koşulları nasıl tolere ettikleri gibi ek soruları yanıtlamak için görüntülenebilir ve analiz edilebilir. Geliştirildikten sonra, bu teknik, bitki bilimi alanındaki araştırmacıların Brachypodium gibi model bitkilerde kuraklığa dayanıklılık gibi şeyleri keşfetmelerinin yolunu açıyor. Bu videoyu izledikten sonra, tomografi kullanarak bir bitki örneğinin nasıl görüntüleneceğini, kök yapısının nasıl görselleştirileceğini ve toprak içi X-ışını bilgisayarlı tomografi verilerinden kök hakkında nicel bilgilerin nasıl çıkarılacağını iyi anlamış olmalısınız.

X-ışını enstrümantasyonu ile çalışmanın tehlikeli olabileceğini ve bu tekniği denerken ilgili güvenlik prosedürlerinin izlenmesi gerektiğini unutmayın.