利用根表型分析解決方案-深度學習技術實現(xiàn)地標的快速檢測與分組
圖像分割通常用于估計植物及其外部結構的位置和形狀。然而，基于分割的方法存在著繁瑣的標注和容易出錯的問題。本文介紹一種無分割的方法，利用深度學習技術進行地標檢測和分組，通過使用一款最初用于動物運動捕捉的工具——SLEAP，自動檢測植物根系上的顯著形態(tài)地標，并在多個物種上使用凝膠圓柱成像系統(tǒng)；這種方法能夠以高準確度、少量標注樣本和更快的速度可靠地恢復根系拓撲結構。為了利用這種基于地標的表示進行根型分析，美國索爾克生物研究所的Elizabeth M. Berrigan開發(fā)了一個Python庫（sleap-roots），用于直接提取與現(xiàn)有基于分割的分析軟件可比的特征。sleap-roots不僅提高了姿態(tài)衍生根系特征的準確性，還可用于常見的下游任務，包括基因型分類和無監(jiān)督特征映射。
2024年4月，Plant Phenomics在線發(fā)表了美國索爾克生物研究所題為 Fast and Efficient Root Phenotyping via Pose Estimation 的研究論文。
圖1 展示了植物根系姿態(tài)估計和下游RSA 性狀提取的流程圖。首先，植物在3D受控環(huán)境中使用透明塑料圓柱形容器進行栽培，每種植物拍攝了72張圖像，步長為5°，以全方位觀察根系在透明介質(zhì)中的情況。隨后，這些圖像被壓縮成HDF5文件（如圖1（a）所示）。接下來，在SLEAP中導入和標注視頻，用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡（NN）以進行根姿態(tài)估計，然后用戶對NN的預測標簽進行細化（如圖1（b）所示）。最后，從經(jīng)過校準的預測中提取根系性狀，以增強機器學習分析，實現(xiàn)對植物性狀的全面量化。
圖1使用 SLEAP 的高通量表型分析管道概述。
為了評估通過SLEAP訓練的姿態(tài)估計模型的準確性，本文與RootPainter進行了比較，使用定位誤差作為模型準確性的一個評估指標。定位誤差是根據(jù)預測地標與地面實況人類注釋地標之間的歐幾里得距離計算的。該指標反映了模型在準確預測二維圖像中形態(tài)特征位置方面的性能。
圖2SLEAP模型精確定位了四個物種和三類根的根系標志。（A）主根、（B）側根和（C）冠根精度和預測顯示。
研究結果顯示，通過SLEAP訓練的姿態(tài)估計模型能夠準確地定位跨物種的根系標志，并提供高度準確的形態(tài)地標位置和分組。同時，該模型預測的根系標志可用于精確提取表型性狀。與手動注釋相比，模型預測的性狀表現(xiàn)出高度相關性，其回歸系數(shù)接近1，表現(xiàn)優(yōu)秀。
代碼、數(shù)據(jù)及模型獲�。�
https://github.com/talmolab/sleap-roots
論文鏈接：
https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0175
——推薦閱讀——
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0178
Plant Phenomics 綜述 | 利用人工智能進行根系結構成像分析的最新進展
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About Plant Phenomics
《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學和美國科學促進會（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統(tǒng)計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄�？祁Ｎò睯CR2022影響因子為6.5，位于農(nóng)藝學、植物科學、遙感一區(qū)。2023年中科院期刊分區(qū)位于農(nóng)林科學大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目。
說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內(nèi)容僅供參考，一切內(nèi)容以英文原版為準。
特邀作者：靳松（南京農(nóng)業(yè)大學）
排版：趙倩瑩（南京農(nóng)業(yè)大學）
審核：孔敏、王平
