线虫孢囊的高通量表型分析
图像与视频处理
2021-10-15 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
甜菜胞囊线虫（BCN）Heterodera schachtii 是一种造成全球范围内作物损失的植物害虫。在此，我们介绍一种基于计算机视觉的高通量系统，可量化 BCN 侵染并通过表型分析表征线虫孢囊。在标准化设置下记录土壤提取物的显微图像后，实例分割算法用于检测样本中的线虫孢囊。除快速精确的孢囊计数外，该基于图像的方法能够量化不同条件下孢囊密度并表型分析孢囊的形态特征，为农业和植物育种研究中的高通量应用提供基础。
引用
@article{arxiv.2110.07057,
title = {High-throughput Phenotyping of Nematode Cysts},
author = {Long Chen and Matthias Daub and Hans-Georg Luigs and Marcus Jansen and Martin Strauch and Dorit Merhof},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.07057},
year = {2021}
}