강변 거대 무척추 동물의 군집 크기 구조를 결정하기위한 자동 이미지 처리

신체 크기는 자연 공동체에서 섭동의 영향을 평가하기위한 생물학적 지표로 사용될 수있는 중요한 기능적 특성입니다. 공동체 크기 구조는 분류군과 생태계 전반에 걸친 인위적 섭동을 포함하여 생물학적 및 비 생물 적 구배에 반응합니다. 그러나 저서 거대 무척추 동물과 같은 작은 몸체의 유기체 (예 : >500 μm에서 수 센티미터 길이)의 수동 측정은 시간이 많이 걸립니다. 공동체 규모 구조의 추정을 촉진하기 위해 여기에서는 담수 생태계의 생태 상태를 평가하는 데 가장 일반적으로 사용되는 생물학적 지표 중 하나 인 보존 된 강 거대 무척추 동물의 개별 신체 크기를 반자동으로 측정하는 프로토콜을 개발했습니다. 이 프로토콜은 물 샘플용으로 설계된 스캐닝 시스템으로 해양 메조동물성 플랑크톤을 스캔하기 위해 개발된 기존 방법론에서 채택되었습니다. 프로토콜은 세 가지 주요 단계로 구성됩니다 : (1) 강 거대 무척추 동물의 하위 샘플 (미세하고 거친 샘플 크기 분율)을 스캔하고 디지털화 된 이미지를 처리하여 각 이미지에서 감지 된 각 물체를 개별화합니다. (2) 인공 지능을 통해 학습 세트를 생성, 평가 및 검증하여 스캔 된 샘플의 찌꺼기 및 인공물로부터 거대 무척추 동물의 개별 이미지를 반자동으로 분리합니다. (3) 거대 무척추 동물 군집의 크기 구조를 묘사합니다. 프로토콜 외에도 이 작업에는 보정 결과가 포함되며 거대 무척추 동물 샘플에 절차를 적용하고 추가 개선을 고려하기 위한 몇 가지 과제와 권장 사항을 열거합니다. 전반적으로이 결과는 강 거대 무척추 동물의 자동 신체 크기 측정을위한 제시된 스캐닝 시스템의 사용을 뒷받침하며 크기 스펙트럼의 묘사가 담수 생태계의 신속한 생물학적 평가를위한 귀중한 도구임을 시사합니다.