Name: extracting metrics for three-dimensional root systems: volume and surface analysis from in-soil x-ray computed tomography data
Uploaded: 2016-04-26T15:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 37 s
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This work was performed in the Environmental Molecular Sciences Laboratory, a national scientific user facility sponsored by the Department of Energy's Office of Biological and Environmental Research and located at Pacific Northwest National Laboratory.

注意：X線断層撮影スキャナの動作は、一般的な放射線のトレーニング、および商品特有の放射線安全教育の両方が必要です。実験者の研究室に関連するすべての対応手順に従うべきです。 1.ルートイメージング注：このステップは（40ミリメートル、210ミリメートルの高さは、約2ミリメートルの壁の厚さの直径を有するプラスチックチューブ）チューブ状のプラスチックポットに元の土壌で開催された草の標本の撮像を説明します。 <ol><li>ターゲット倍率のために所望の距離での楽器のサンプルマニピュレータに鉢植えを置きます。直径2インチホルダー工場については、ソースの距離にサンプルは、約3インチ（7センチ）でなければなりません。 </li><li>最適な色（グレーレベル）検出器画像のコントラストを達成するために、X線スキャン設定を調整します。注：これらの設定は、使用する機器の制御ソフトウェアで提供されています。 <ol><li> X線電源設定を設定します。 85 kVの190μAは、この試験で使用しましたPLE。 </li><li>露光時間を設定します。ここでは、1秒の比較的長い露光時間は、より良好な信号対雑音比のために使用しました。 </li><li>投影あたりの凸部とフレーム数を設定します。 3142突起の合計投影あたり4のフレームは、良好なデータの統計のために提案されています。 </li><li> 「シェーディング補正」タブを選択し、「作成」をクリックすることにより、上記設定された測定条件を用いてシェーディング補正を実行します。 注：X線束の定数セットで照射されたとき、シェーディング補正は、撮像素子の画素の応答のばらつきを補償します。プロセスは、X線ビームを（光路から除去試料で）オン、ビームがオフになって白紙画像を取ります。この修​​正は、収集された全ての画像に適用されます。 </li><li> （また、「シャトルモード」と呼ばれる）「リングアーティファクトを最小化する」オプションを選択します。投影画像を取得している間、サンプルは、角度ステップで回転させることになります。これは、DATにつながります遅い速度で取得するが、リングアーティファクトを排除するのに役立ちます。 </li><li>取得タブの下で、「取得」ボタンをクリックしてスキャンを開始します（上記で概説した設定で、画像コレクションは、約4時間かかります）。 </li></ol></li></ol> 2.データの再構築注：このセクションでは、原画像（CTスキャンからのX線写真）から3Dボリュームデータの再構成を説明します。 <ol><li>プログラムに生データをロードします。 </li><li>試料が動かなかったか、スキャン設定は、データ収集中に変更していないことを確認する（最後の画像は、試料の360°回転した後に取られているように、彼らはほぼ同一である必要があります）最初と最後の画像を比較してください。 </li><li> 「センターの回転」タブを選択し、「スタート」をクリックすることで、回転の中心（COR）を計算します。 「高品質」な精度で発見使用のオプション「自動」COR、および「デュアル」（上下の）スライスのCORの計算のための選挙。 </li><li>再構築されるべきサンプルのボリュームを選択：「音量」タブを選択して、サムネイルを使用して、ボリューム選択ウィンドウを編集します。 </li><li> 「スタート」をクリックすることで、3Dデータを含むボリュームのファイルを作成するために再構成を実行します。 </li></ol> 3.データ処理/セグメンテーション注：この節では、土壌を介して分岐として根を追跡し、ただのバイナリイメージのスタックを生成するために、任意の周囲の材料から根を分離するためにプログラムRooTrakでさらに処理するために再構成されたデータを準備するために取るべき手順を説明しますルートそのもの。 <ol><li> ImageJのボリュームデータの処理をRooTrak加工画像スタックを作製しました。 <ol><li> ImageJのにボリュームのファイルをロードします。 </li><li>明るさとコントラストの設定を調整することにより、根と土壌の間の画像のコントラストを最適化します（/明るさ/コントラストを調整/画像をクリックしてください）​​。画像内の関心領域は、可視およびCである場合learly識別可能な、設定が最適化されたと考えられています。 </li><li> JPEG、BMP、またはPNG形式の画像スタックとして保存します。 </li></ol></li><li>セグメントルートへのRooTrakの処理： <ol><li> RooTrakにロード画像スタック（「ツール」タブに移動し、キーを押し、「トラッカー」）。 </li><li>根の内部シード点を設定します。ボリュームデータの平面スライスに表示適切なルートの各セクションの内側にいくつかのポイントをクリックします。 </li><li>集合トラッカーパラメータ「滑らかさ」と「類似性」は、それぞれ0.3と0.8に。 </li><li>トラッキング機能を実行します。これは、トップの画像スライスからのすべての方法下のスライスにルートに従います。 </li><li>ボリュームデータを表示した後、使用可能なデータ量に応じてスライスの数を選択します。この場合には、トラッキングが根境界は（追跡ルートのイメージは、土壌のそれに溶け込むようになった）不明確になった6.2ミリメートルの深さに相当、200スライスで停止しました。 注意：生成された画像スタックは、出力ディレクトリが作成された場所に自動的に保存されます。 </li></ol></li></ol> 4.ボリュームおよび表面分析注：このステップは、RooTrakによって作成された画像スタックから等値面メッシュ生成について説明します。 <ol><li> ImageJの中のバイナリイメージフォーマットにRooTrakからの画像スタックを変換します。 「プロセス」を選択し、「バイナリ」は、その後、「バイナリを作ります」。 </li><li>三角メッシュを作成するには、オープンソースのImageJのプラグイン、BoneJを使用します。 ImageJの中に「プラグイン」、次に「BoneJ」、次に「等値面」を選択します。 </li><li>それぞれ6、120、（デフォルト設定）に「リサンプリング」と「しきい​​値」を設定します。 「表示面」を確認し、「OK」ボタンを押してください。 </li><li> 「3Dビューア」の「STL（バイナリ）」として保存し、その後、「エクスポート面」に、[ファイル]タブをクリックします。 </li><li>オープンimeshJ、STLファイルを選択し、ミクロン単位でボクセルサイズを入力します。クリックして &quot;Calculate表面積に「mm 2で全試料根表面積を取得する。同様に、クリックして「ミリメートル3で全試料ルートボリュームを得るために、計算のボリュームを」。 </li></ol>

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	<li>McKenzie, B. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Rhizosphere:+An+Ecological+Perspective.">The Rhizosphere: An Ecological Perspective.</a> Eur. J. Soil Sci. 59 (2), 416-417 (2008).</li><li>Farrar, J., Hawes, M., Jones, D., Lindow, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+roots+control+the+flux+of+carbon+to+the+rhizosphere.">How roots control the flux of carbon to the rhizosphere.</a> Ecology. 84 (4), 827-837 (2003).</li><li>Gregory, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Roots+rhizosphere+and+soil:+the+route+to+a+better+understanding+of+soil+science?.">Roots rhizosphere and soil: the route to a better understanding of soil science?.</a> Eur. J. 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RootSnap! Available from: <a target="_blank" href="https://www.cid-inc.com">https://www.cid-inc.com</a> (2013)</li><li>Arsenault, J. L., Pouleur, S., Messier, C., Guay, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=WinRHIZO&#8482;+a+root-measuring+system+with+a+unique+overlap+correction+method.">WinRHIZO&#8482; a root-measuring system with a unique overlap correction method.</a> HortSci. 30, 906-906 (1995).</li></ol>

We have nothing to disclose.

X線コンピュータ断層撮影法、いくつかのオープンソースプログラムの組み合わせは、非侵襲的画像植物の根のサンプルを、セグメントルートデータ、3Dデータから定量的情報（面積、体積）を抽出する強力な組み合わせであることが判明しました。特徴を視覚化し、測定するための当社の能力は、常にスキャン解像度によって、ならびにRooTrakソフトウェアの制限によって制限されます。し?...

土壌は、非侵襲的に画像のルーツ6、7にことを困難にするので、根は、根圏2-5の一環として、植物生物学の「見えない」部分を表す。しかし、土壌環境の中に根の成長との相互作用を研究することは、理解に重要ですルート/植物の成長と栄養循環、今度は植林に影響を与え、食料安全保障、および気候。 X線コンピュータ断層撮影（XCT）は、それらのローカル環境8植物根サンプルの非侵襲的イメージングのための貴重なツールであることが証明されています。異なる条件下での根の発達と寸法変化を測定し、異なるデータセット/標本からのデータを比較することができるようにするために、一つは断層撮影データから定量的情報を抽出する必要があります。周囲の土壌とはルートデータのセグメンテーション、すなわち、その周囲他のすべて（を含む、例えば、隣接する植物）からルート・イメージの分離は、ACCUの前に重要なステップでありますレートサイズ分析を行うことができます。しかし、単純なしきい値のアプローチは、多くの場合、ルートデータのため実現不可能です。土壌中のイメージング植物の根に伴う課題は、ルート材料のX線減衰特性の変動、および水と有機物質によって引き起こされる根と土壌間の減衰値の重複を含みます。これらの問題は見事にMairhofer らによって最近対処されました。それらの視覚追跡ツールRooTrak 7,9に。成功した分割後の次のステップは、ルート・ボリュームと表面積を正確に決意です。ボリュームは、ボクセルの数をカウントし、7の前に示されるように、ボクセル」サイズの三乗を乗じることによって推定することができます。根の表面積および体積をより正確に決意するために、セグメント化された根系の等値面は、マーチングキューブ10として知られているアルゴリズムを使用して、三角形のメッシュで表すことができます。オープンソースImageJの11番目を近似するために使用することができますマーチングキューブのアルゴリズムに基づいて電子ルートボリューム。我々の知る限り、オープンソースソフトウェアの限られた数は、センチメートルの範囲内のルート標本のための断層撮影ベースのボリューム/表面データを計算に専念し、上記12現在入手可能です。私たちは13を見Oneオープンソースソフトウェアは、根の成長に焦点を当て、単一セルの解像度で定量的なボリュームの分析を可能にする細胞の特徴を目的としています。全体の根系14に専用のいくつかのオープンソースのソフトウェアは、その形状が実際に筒状であることを近似に基づく小径筒状の根系に最適です。しかし、いくつかの2D画像での作業と3D 14スタックを処理することはできません。そのような木のものと粗い表面と不均一な形状の根系は、検討されている場合さらに、筒状の近似が有効でない可能性があります。別のアプローチ15は、革新的な目を回避する二次元（2D）回転画像シーケンスを使用してeは高価なCTスキャナのために必要です。これは、レコードを測定し、根系の長さを表示します。私たちは、商業的にのみ入手可能なものの16-18からテストしたソフトウェア。一つは第三の色分析18に基づいている間に、第2は、葉面積および根の長さの測定ツール17は、3D画像を処理することができるように16のスタックが表示されません。この調査に基づいて、我々は、3次元断層データから関係なく、その形状の根の表面と体積を概算費用がかからオプションが望ましいことを示唆しています。 自由に利用できるRooTrakとのImageJを踏まえ、我々は、セグメント化されたルートデータから生成された等値面メッシュ（表面造形ファイル）を処理する（補足コードファイルを参照してください）imeshJという名前のプログラムを、開発、およびによって根の体積および表面積を計算していますメッシュの三角形のインデックスデータに単純な幾何学的計算を行います。ここでは、XCTイメージングの使用を組み合わせた方法を報告し、三角形メッシュからのデータの再構築と可視化（ソフトウェアCTプロ3DとVGスタジオ）、3Dデータ（オープンソースソフトウェアのImageJとRooTrak）の土壌からの試料の根のセグメンテーション、および表面とボリューム情報の抽出（ImageJの、コンピュータコードimeshJ）。

<table><tbody><tr><td>X-Tek/Metris XTH 320/225 kV&amp;nbsp;</td><td>Nikon Metrology</td><td></td><td>X-ray tomography scanner</td></tr><tr><td>Inspect X</td><td>Nikon Metrology</td><td></td><td>Instrument control software</td></tr><tr><td>CT Pro 3D</td><td>Nikon Metrology</td><td></td><td>Reconstruction software, version XT 2.2</td></tr><tr><td>VG Studio MAX</td><td>Visual Graphics GmbH</td><td></td><td>Visualization software for 3D volumes, version 2.1.5</td></tr><tr><td>ImageJ</td><td>Open-source</td><td></td><td>Image processing and analysis software, version 1.6</td></tr><tr><td>RooTrak</td><td>Open-source</td><td></td><td>Root segmentation software, version 0.3.1-b1 beta</td></tr><tr><td>imeshJ</td><td>EMSL</td><td></td><td>MATLAB script developed by the authors</td></tr><tr><td>Prairie dropseed grass sample</td><td></td><td></td><td>Sample obtained from ground in residential area</td></tr></tbody></table>

extracting metrics for three-dimensional root systems: volume and surface analysis from in-soil x-ray computed tomography data

植物の根は、根圏で発生する植物土壌微生物の相互作用において重要な役割を果たしているだけでなく、気候変動と作物管理に重要な意味を持つプロセス。彼らのネイティブ環境での根に関する定量サイズ情報は、植物を伴う根の成長と環境のプロセスを研究するための非常に貴重です。 X線コンピュータ断層撮影（XCT） その場でのルート検索と分析のための効果的なツールであることが実証されています。我々は、費用がかから三次元（3D）断層撮影データから関係なく、その形状の根の表面と体積を近似する効率的なツールを開発することを目的としました。プレーリーdropseed（Sporobolus heterolepis）試料がXCTを使用して画像化したの根本構造。ルートを再構成し、そして一次根の構造は、ライセンスとオープンソースソフトウェアの組み合わせを使用して、データから抽出されました。等値面ポリゴンメッシュは、その後の分析を容易にするために作成されました。我々はトンを開発しました彼は、メッシュからのルートボリュームと表面積を計算するために、MATLAB 1で生成されたアプリケーションimeshJを 、スタンドアロン。 imeshJの出力は、表面（ミリメートル2）の領域と（mm 3）のボリュームです。このプロセスは、定量的なルート分析イメージングのツールのユニークな組み合わせを利用して、記載されています。 XCTおよびオープンソースソフトウェアの組み合わせは、非侵襲的画像植物の根のサンプルを、セグメントルートデータ、3Dデータから定量的情報を抽出する強力な組み合わせであることが判明しました。 3Dデータを処理するこの方法は、セグメンテーションで生じる同様のX線減衰のコンポーネントと難し間の接続性がある他の材料/サンプルシステムに適用可能であるべきです。

2からなる試料は、天然の草プレーリーdropseed（Sporobolus heterolepis）の茎とその周りに元の土壌は、住宅地から採取し、 図1に見られる小さなチューブ状のホルダーに配置。再構成されたデータのボクセルサイズは約31でしたμmでのx 31ミクロンのx 31ミクロン。再構成されたボリュームのファイルがオープンソースの画像処理プログラムImageJの1.6 11?...

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Extracting Metrics for Three-dimensional Root Systems: Volume and Surface Analysis from In-soil X-ray Computed Tomography Data

三次元根系のための抽出メトリック：イン土壌のX線コンピュータ断層撮影データからボリュームおよび表面分析

イン土壌取得したX線コンピュータ断層撮影データから視覚的および定量的な根の構造情報を得るための方法が提供されます。

Plant roots play a critical role in plant-soil-microbe interactions that occur in the rhizosphere, as well as processes with important implications to ...

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Research

JoVE Journal

Environment

8.5K ビュー.  Environmental Molecular Sciences Laboratory. イン土壌取得したX線コンピュータ断層撮影データから視覚的および定量的な根の構造情報を得るための方法が提供されます。 

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RGB and Spectral Root Imaging for Plant Phenotyping and Physiological Research: Experimental Setup and Imaging Protocols

Better understanding of plant root dynamics is essential to improve resource use efficiency of agricultural systems and increase the resistance of crop cultivars against environmental stresses. An experimental protocol is presented for RGB and hyperspectral imaging of root systems. The approach uses rhizoboxes where plants grow in natural soil over a longer time to observe fully developed root systems. Experimental settings are exemplified for assessing rhizobox plants under water stress and studying the role of roots. An RGB imaging setup is described for cheap and quick quantification of root development over time. Hyperspectral imaging improves root segmentation from the soil background compared to RGB color based thresholding. The particular strength of hyperspectral imaging is the acquisition of chemometric information on the root-soil system for functional understanding. This is demonstrated with high resolution water content mapping. Spectral imaging however is more complex in image acquisition, processing and analysis compared to the RGB approach. A combination of both methods can optimize a comprehensive assessment of the root system. Application examples integrating root and aboveground traits are given for the context of plant phenotyping and plant physiological research. Further improvement of root imaging can be obtained by optimizing RGB image quality with better illumination using different light sources and by extension of image analysis methods to infer on root zone properties from spectral data.

An experimental protocol is presented for assessment of soil grown plant root systems with RGB and hyperspectral imaging. Combination of RGB image time series with chemometric information from hyperspectral scans optimizes insights into plant root dynamics.

RGB とスペクトルのルート画像植物表現型解析および生理学的研究: 実験概要およびイメージ投射プロトコル

Better understanding of plant root dynamics is essential to improve resource use efficiency of agricultural systems and increase the resistance of crop ...

環境学

Measuring Stolons and Rhizomes of Turfgrasses Using a Digital Image Analysis System

Length and diameter of stolons or rhizomes are usually measured using simple rulers and calipers. This procedure is slow and laborious, so it is often used on a limited number of stolons or rhizomes. For this reason, these traits are limited in their use for morphological characterization of plants. The use of digital image analysis software technology may overcome measurement errors due to human mistakes, which tend to increase as the number and size of samples also increase. The protocol can be used for any kind of crop but is particularly suitable for forage or grasses, where plants are small and numerous. Turf samples consist of aboveground biomass and an upper soil layer to the depth of maximum rhizome development, depending on the species of interest. In studies, samples are washed from the soil, and stolons/rhizomes are cleaned by hand before analysis by digital image analysis software. The samples are further dried in a laboratory heating oven to measure dry weight; therefore, for each sample, the resultant data are total length, total dry weight, and average diameter. Scanned images can be corrected before analysis by excluding visible extraneous parts, such as remaining roots or leaves not removed with the cleaning process. Indeed, these fragments normally have much smaller diameters than stolons or rhizomes, so they can be easily excluded from analysis by fixing the minimum diameter below which objects are not considered. Stolon or rhizome density per unit area can then be calculated based on sample size. The advantage of this method is quick and efficient measurement of the length and average diameter of large sample numbers of stolons or rhizomes.

A software-based image analysis system provides an alternative method to study the morphology of stoloniferous and rhizomatous species. This protocol permits measurement of the length and diameter of stolons and rhizomes and can be applied to samples with a large amount of biomass and to a wide variety of species.

ほふく茎と地下茎の芝草をデジタル画像解析システムを用いた測定

Length and diameter of stolons or rhizomes are usually measured using simple rulers and calipers. This procedure is slow and laborious, so it is often ...

An Optimized Rhizobox Protocol to Visualize Root Growth and Responsiveness to Localized Nutrients

Roots are notoriously difficult to study. Soil is both a visual and mechanical barrier, making it difficult to track roots in situ without destructive harvest or expensive equipment. We present a customizable and affordable rhizobox method that allows the non-destructive visualization of root growth over time and is particularly well-suited to studying root plasticity in response to localized resource patches. The method was validated by assessing maize genotypic variation in plasticity responses to patches containing 15N-labeled legume residue. Methods are described to obtain representative developmental measurements over time, measure root length density in resource-containing and control patches, calculate root growth rates, and determine 15N recovery by plant roots and shoots. Advantages, caveats, and potential future applications of the method are also discussed. Although care must be taken to ensure that experimental conditions do not bias root growth data, the rhizobox protocol presented here yields reliable results if carried out with sufficient attention to detail.

Visualizing and measuring root growth in situ is extremely challenging. We present a customizable rhizobox method to track root development and proliferation over time in response to nutrient enrichment. This method is used to analyze maize genotypic differences in root plasticity in response to an organic nitrogen source.

根の生長およびローカライズされた栄養素に対する反応性を可視化する最適化された Rhizobox プロトコル

Roots are notoriously difficult to study. Soil is both a visual and mechanical barrier, making it difficult to track roots in situ without destructive ...

Two-Dimensional Visualization and Quantification of Labile, Inorganic Plant Nutrients and Contaminants in Soil

We describe a method for two-dimensional (2D) visualization and quantification of the distribution of labile (i.e., reversibly adsorbed) inorganic nutrient (e.g., P, Fe, Mn) and contaminant (e.g., As, Cd, Pb) solute species in the soil adjacent to plant roots (the &#8216;rhizosphere&#8217;) at sub-millimeter (~100 &#181;m) spatial resolution. The method combines sink-based solute sampling by the diffusive gradients in thin films (DGT) technique with spatially resolved chemical analysis by laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry (LA-ICP-MS). The DGT technique is based on thin hydrogels with homogeneously distributed analyte-selective binding phases. The variety of available binding phases allows for the preparation of different DGT gel types following simple gel fabrication procedures. For DGT gel deployment in the rhizosphere, plants are grown in flat, transparent growth containers (rhizotrons), which enable minimal invasive access to a soil-grown root system. After a pre-growth period, DGT gels are applied to selected regions of interest for in situ solute sampling in the rhizosphere. Afterwards, DGT gels are retrieved and prepared for subsequent chemical analysis of the bound solutes using LA-ICP-MS line-scan imaging. Application of internal normalization using 13C and external calibration using matrix-matched gel standards further allows for the quantification of the 2D solute fluxes. This method is unique in its capability to generate quantitative, sub-mm scale 2D images of multi-element solute fluxes in soil-plant environments, exceeding the achievable spatial resolution of other methods for measuring solute gradients in the rhizosphere substantially. We present the application and evaluation of the method for imaging multiple cationic and anionic solute species in the rhizosphere of terrestrial plants and highlight the possibility of combining this method with complementary solute imaging techniques.

This protocol presents a workflow for sub-mm 2D visualization of multiple labile inorganic nutrient and contaminant solute species using diffusive gradients in thin films (DGT) combined with mass spectrometry imaging. Solute sampling and high-resolution chemical analysis are described in detail for quantitative mapping of solutes in the rhizosphere of terrestrial plants.

土壌中の不安定な植物、無機植物の栄養素および汚染物質の二次元可視化と定量化

We describe a method for two-dimensional (2D) visualization and quantification of the distribution of labile (i.e., reversibly adsorbed) inorganic ...

Leveraging Micro-CT Scanning to Analyze Parasitic Plant-Host Interactions

Micro-CT scanning has become an established tool in investigating plant structure and function. Its non-destructive nature, combined with the possibility of three-dimensional visualization and virtual sectioning, has allowed novel and increasingly detailed analysis of complex plant organs. Interactions among plants, including between parasitic plants and their hosts, can also be explored. However, sample preparation before scanning becomes crucial due to the interaction between these plants, which often differ in tissue organization and composition. Furthermore, the broad diversity of parasitic flowering plants, ranging from highly reduced vegetative bodies to trees, herbs, and shrubs, must be considered during the sampling, treatment, and preparation of parasite-host material. Here two different approaches are described for introducing contrast solutions into the parasite and/or host plants, focusing on analyzing the haustorium. This organ promotes connection and communication between the two plants. Following a simple approach, details of haustorium tissue organization can be explored three-dimensionally, as shown here for&#160;euphytoid, vine, and mistletoe parasitic species. Selecting specific contrasting agents and application approaches also allow detailed observation of endoparasite spread within the host body and detection of direct vessel-to-vessel connection between parasite and host, as shown here for an obligate root parasite. Thus, the protocol discussed here can be applied to the broad diversity of parasitic flowering plants to advance the understanding of their development, structure, and functioning.

Micro-CT is a non-destructive tool that can analyze plant structures in three dimensions. The present protocol describes the sample preparation to leverage micro-CT to analyze parasitic plant structure and function. Different species are used to highlight the advantages of this method when coupled with specific preparations.

マイクロCTスキャンを活用して寄生植物と宿主の相互作用を解析

Micro-CT scanning has become an established tool in investigating plant structure and function. Its non-destructive nature, combined with the possibility ...

ハイスループット年輪解析と密度推定

Tree Core Analysis with X-ray Computed Tomography

An X-ray computed tomography (CT) toolchain is presented to obtain tree-ring width (TRW), maximum latewood density (MXD), other density parameters, and quantitative wood anatomy (QWA) data without the need for labor-intensive surface treatment or any physical sample preparation. The focus here is on increment cores and scanning procedures at resolutions ranging from 60 &#181;m down to 4 &#181;m. Three scales are defined at which wood should be looked at: (i) inter-ring scale, (ii) ring scale, i.e., tree-ring analysis and densitometry scale, as well as (iii) anatomical scale, the latter approaching the conventional thin-section quality. Custom-designed sample holders for each of these scales enable high-throughput scanning of multiple increment cores. A series of software routines were specifically developed to efficiently treat three-dimensional X-ray CT images of the tree cores for TRW and densitometry. This work briefly explains the basic principles of CT, which are needed for a proper understanding of the protocol. The protocol is presented for some known species that are commonly used in dendrochronology. The combination of rough density estimates, TRW and MXD data, as well as quantitative anatomy data, allows us to broaden and deepen current analyses for climate reconstructions or tree response, as well as further develop the field of dendroecology/climatology and archeology.

著者スポットライト:ツリーコア分析のためのX線CTツールチェーンの進歩

Here we show how to process tree cores with an X-ray computed tomography toolchain. Except for chemical extraction for some purposes, no further physical lab treatment is needed. The toolchain can be used for biomass estimations, for obtaining MXD/tree-ring width data as well as for obtaining quantitative wood anatomy data.

X線CTによるツリーコア解析

An X-ray computed tomography (CT) toolchain is presented to obtain tree-ring width (TRW), maximum latewood density (MXD), other density parameters, and ...

Visualization of Failure and the Associated Grain-Scale Mechanical Behavior of Granular Soils under Shear using Synchrotron X-Ray Micro-Tomography

The rapid development of X-ray imaging techniques with image processing and analysis skills has enabled the acquisition of CT images of granular soils with high-spatial resolutions. Based on such CT images, grain-scale mechanical behavior such as particle kinematics (i.e., particle translations and particle rotations), strain localization and inter-particle contact evolution of granular soils can be quantitatively investigated. However, this is inaccessible using conventional experimental methods. This study demonstrates the exploration of the grain-scale mechanical behavior of a granular soil sample under triaxial compression using synchrotron X-ray micro-tomography (&#956;CT). With this method, a specially fabricated miniature loading apparatus is used to apply confining and axial stresses to the sample during the triaxial test. The apparatus is fitted into a synchrotron X-ray tomography setup so that high-spatial resolution CT images of the sample can be collected at different loading stages of the test without any disturbance to the sample. With the capability of extracting information at the macro scale (e.g., sample boundary stresses and strains from the triaxial apparatus setup) and the grain scale (e.g., grain movements and contact interactions from the CT images), this procedure provides an effective methodology to investigate the multi-scale mechanics of granular soils.

The protocol describes procedures to acquire high-spatial resolution computed tomography (CT) images of a granular soil during triaxial compression, and to apply image processing techniques to these CT images to explore the grain-scale mechanical behavior of the soil under loading.

シンクロトロンX線マイクロ断層撮影によるせん断下の粒状土壌の故障の可視化と関連する粒状土壌の機械的挙動

The rapid development of X-ray imaging techniques with image processing and analysis skills has enabled the acquisition of CT images of granular soils ...

工学

Using High Resolution Computed Tomography to Visualize the Three Dimensional Structure and Function of Plant Vasculature

High resolution x-ray computed tomography (HRCT) is a non-destructive diagnostic imaging technique with sub-micron resolution capability that is now being used to evaluate the structure and function of plant xylem network in three dimensions (3D) (e.g. Brodersen et al. 2010; 2011; 2012a,b). HRCT imaging is based on the same principles as medical CT systems, but a high intensity synchrotron x-ray source results in higher spatial resolution and decreased image acquisition time. Here, we demonstrate in detail how synchrotron-based HRCT (performed at the Advanced Light Source-LBNL Berkeley, CA, USA) in combination with Avizo software (VSG Inc., Burlington, MA, USA) is being used to explore plant xylem in excised tissue and living plants. This new imaging tool allows users to move beyond traditional static, 2D light or electron micrographs and study samples using virtual serial sections in any plane. An infinite number of slices in any orientation can be made on the same sample, a feature that is physically impossible using traditional microscopy methods.
Results demonstrate that HRCT can be applied to both herbaceous and woody plant species, and a range of plant organs (i.e. leaves, petioles, stems, trunks, roots). Figures presented here help demonstrate both a range of representative plant vascular anatomy and the type of detail extracted from HRCT datasets, including scans for coast redwood (Sequoia sempervirens), walnut (Juglans spp.), oak (Quercus spp.), and maple (Acer spp.) tree saplings to sunflowers (Helianthus annuus), grapevines (Vitis spp.), and ferns (Pteridium aquilinum and Woodwardia fimbriata). Excised and dried samples from woody species are easiest to scan and typically yield the best images. However, recent improvements (i.e. more rapid scans and sample stabilization) have made it possible to use this visualization technique on green tissues (e.g. petioles) and in living plants. On occasion some shrinkage of hydrated green plant tissues will cause images to blur and methods to avoid these issues are described. These recent advances with HRCT provide promising new insights into plant vascular function.

High resolution x-ray computed tomography (HRCT) is a non-destructive diagnostic imaging technique that can be used to study the structure and function of plant vasculature in 3D. We demonstrate how HRCT facilitates exploration of xylem networks across a wide range of plant tissues and species.

プラントの脈管構造の三次元構造と機能を可視化するために、高分解能CTを用いた

High resolution x-ray computed tomography (HRCT) is a non-destructive diagnostic imaging technique with sub-micron resolution capability that is now being ...

三次元根系のための抽出メトリック：イン土壌のX線コンピュータ断層撮影データからボリュームおよび表面分析

要約

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X線CTによるツリーコア解析

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